Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

DFGA-Net	0.04 24	0.06 47	0.03 23	0.06 46	0.03 23	0.05 36	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 50	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 49	0.03 26	0.06 49	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 51	0.08 41	0.07 49	0.05 45	0.05 36	0.05 47	0.07 39	0.05 47	0.05 27	0.05 44	0.05 34	0.05 49	0.06 49	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 47	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 46

SACVNet	0.05 25	0.08 51	0.08 41	0.07 49	0.05 45	0.05 36	0.05 47	0.07 39	0.05 47	0.05 27	0.05 44	0.05 34	0.05 49	0.06 49	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 47	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 46

AACVNet	0.05 25	0.08 51	0.08 41	0.07 49	0.05 45	0.05 36	0.05 47	0.07 39	0.05 47	0.05 27	0.05 44	0.05 34	0.05 49	0.06 49	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 47	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 46

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 231	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 56	0.07 37	0.08 52	0.05 45	0.08 54	0.05 47	0.08 45	0.07 55	0.07 42	0.05 44	0.07 51	0.05 49	0.07 52	0.05 47	0.05 47	0.08 52	0.05 46	0.08 53	0.05 47	0.08 54	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 53	0.05 46	0.08 54	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 68	0.10 47	0.08 52	0.05 45	0.08 54	0.05 47	0.11 58	0.05 47	0.07 42	0.05 44	0.07 51	0.05 49	0.10 61	0.05 47	0.05 47	0.08 52	0.05 46	0.08 53	0.05 47	0.08 54	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 53	0.05 46	0.08 54	0.05 46
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 68	0.10 47	0.08 52	0.05 45	0.08 54	0.05 47	0.11 58	0.05 47	0.07 42	0.05 44	0.07 51	0.05 49	0.10 61	0.05 47	0.05 47	0.08 52	0.05 46	0.08 53	0.05 47	0.07 51	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 54
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 51	0.07 37	0.08 52	0.07 57	0.08 54	0.07 56	0.08 45	0.07 55	0.08 46	0.07 56	0.08 54	0.07 57	0.07 52	0.07 53	0.07 55	0.07 50	0.07 57	0.07 51	0.07 57	0.08 54	0.07 55	0.07 53	0.06 54	0.07 52	0.07 56	0.08 54	0.06 54

TS12	0.08 33	0.16 83	0.14 82	0.08 52	0.06 55	0.08 54	0.06 54	0.15 72	0.06 53	0.08 46	0.06 54	0.08 54	0.06 55	0.14 99	0.06 51	0.06 53	0.08 52	0.06 54	0.08 53	0.06 55	0.08 54	0.06 53	0.06 49	0.06 54	0.08 53	0.06 54	0.08 54	0.06 54

TS	0.08 33	0.08 51	0.16 87	0.08 52	0.06 55	0.08 54	0.06 54	0.15 72	0.06 53	0.08 46	0.06 54	0.08 54	0.06 55	0.14 99	0.06 51	0.06 53	0.08 52	0.06 54	0.08 53	0.06 55	0.08 54	0.06 53	0.06 49	0.06 54	0.08 53	0.06 54	0.08 54	0.06 54

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 263	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 263	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 78	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 254	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 51	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 262	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 254	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 212	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 209	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 40	0.05 37	0.61 218	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.75 220	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.06 49	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 40	0.05 37	0.60 212	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 209	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 40	0.05 37	0.60 212	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 214	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 47	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HL3	0.09 40	0.05 37	0.63 224	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.76 221	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.06 49	0.04 32

TestStereo_HL2	0.09 40	0.05 37	0.60 212	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 209	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HL1	0.09 40	0.05 37	0.62 221	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.73 218	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo-Hl	0.09 40	0.05 37	0.60 212	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 214	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 40	0.09 56	0.09 44	0.09 60	0.10 62	0.09 60	0.08 59	0.09 47	0.08 59	0.09 49	0.08 58	0.09 60	0.09 61	0.08 57	0.08 60	0.09 61	0.09 60	0.08 61	0.09 60	0.08 59	0.09 59	0.08 60	0.09 57	0.09 61	0.10 61	0.08 60	0.10 61	0.09 61

APVNet	0.09 40	0.06 47	0.04 25	0.06 46	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 285	0.05 27	0.05 44	0.05 34	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

FADNet-RVC-Resample	0.10 50	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 47	0.07 39	0.05 47	0.05 27	0.05 44	0.05 34	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 47	0.05 35	0.04 33	1.53 306	0.04 32	0.05 36	0.05 46	0.06 49	0.05 46

FADNet_RVC	0.10 50	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 32	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 311	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

SHD	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

SAMSARA	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

XQC	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

RTSC	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

RTS	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

RTSA	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

MADNet+	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

MADNet++	0.10 50	0.10 58	0.10 47	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 63	0.10 48	0.10 63	0.10 51	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 63	0.10 62	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 65

HLf8	0.11 62	0.05 37	0.61 218	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	1.03 252	0.04 32	0.07 42	0.07 56	0.06 49	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 55	0.08 52	0.06 54	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 55	0.06 49	0.07 57	0.06 49	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 62	0.12 71	0.09 44	0.12 72	0.09 60	0.12 72	0.09 60	0.12 61	0.09 61	0.12 61	0.09 62	0.11 71	0.09 61	0.09 58	0.09 61	0.09 61	0.12 73	0.16 107	0.21 109	0.09 62	0.12 73	0.09 62	0.09 57	0.09 61	0.12 73	0.28 148	0.12 73	0.09 61

FADNet-RVC	0.11 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 45	0.04 32	0.04 33	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 32	0.04 30	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 318	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 46

FADNet	0.11 62	0.04 32	0.05 30	0.06 46	0.05 45	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 44	0.05 34	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 47	0.05 35	0.04 33	1.74 315	0.04 32	0.04 31	0.05 46	0.04 30	0.05 46

ProNet	0.12 66	0.18 89	0.11 63	0.14 76	0.10 62	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.14 62	0.10 64	0.14 75	0.10 64	0.10 61	0.11 75	0.10 63	0.15 84	0.10 63	0.14 75	0.10 63	0.14 75	0.10 64	0.11 73	0.10 64	0.15 82	0.10 62	0.14 76	0.10 65

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.12 87	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.12 87	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 77

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 304	0.04 32	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 45	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 296	0.05 44	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 45	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 71	0.14 76	0.10 47	0.14 76	0.10 62	0.15 86	0.10 63	0.30 123	0.10 63	0.14 62	0.17 108	0.14 75	0.10 64	0.10 61	0.10 64	0.10 63	0.14 76	0.10 63	0.14 75	0.10 63	0.14 75	0.10 64	0.10 60	0.10 64	0.15 82	0.10 62	0.14 76	0.10 65
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 71	0.15 78	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 72	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.12 87	0.12 92	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.12 92	0.15 82	0.12 92	0.15 84	0.12 91

IPLGR_C	0.13 71	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.12 87	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.15 84	0.11 77

IPLGR	0.13 71	0.15 78	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.13 96	0.15 68	0.11 75	0.14 75	0.12 95	0.12 87	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 76	0.11 77

ACRE	0.13 71	0.16 83	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 72	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.12 87	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 77

ICVP	0.13 71	0.16 83	0.11 63	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 74	0.16 76	0.11 75	0.16 80	0.11 75	0.16 93	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.11 78	0.16 91	0.11 76	0.16 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.16 92	0.11 76	0.16 91	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 60	0.04 31	0.04 32	2.46 307	0.04 32	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 45	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 78	0.13 74	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.14 99	0.14 63	0.14 101	0.14 62	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.14 102
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 78	0.17 88	0.11 63	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.12 92	0.17 80	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.17 97	0.11 76	0.12 87	0.12 92	0.12 90	0.17 96	0.12 94	0.17 94	0.12 94	0.17 95	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.17 95	0.12 91

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 89	0.11 63	0.19 102	0.11 75	0.18 97	0.13 96	0.16 76	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.09 58	0.11 75	0.12 90	0.17 96	0.10 63	0.18 98	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.10 60	0.11 78	0.19 101	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 94	0.11 63	0.20 104	0.11 75	0.20 105	0.12 92	0.18 82	0.12 90	0.18 86	0.12 93	0.19 103	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.18 100	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.20 105	0.11 76	0.20 104	0.12 91
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 78	0.23 104	0.10 47	0.19 102	0.11 75	0.20 105	0.11 74	0.16 76	0.10 63	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.09 58	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.10 63	0.17 94	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.09 57	0.10 64	0.18 98	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 83	0.18 89	0.13 78	0.18 99	0.13 98	0.19 102	0.13 96	0.18 82	0.13 96	0.18 86	0.13 99	0.18 100	0.13 100	0.13 94	0.13 97	0.13 96	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.13 100	0.18 97	0.13 98	0.13 95	0.10 64	0.19 101	0.14 99	0.19 99	0.13 99

CCAANet	0.15 83	0.14 76	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.16 108	0.14 63	0.21 127	0.14 62	0.23 135	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.16 106

BEATNet-Init1	0.15 83	0.07 49	0.10 47	0.08 52	0.07 57	0.07 52	0.07 56	0.07 39	0.07 55	2.19 292	0.08 58	0.08 54	0.07 57	0.07 52	0.07 53	0.07 55	0.08 52	0.07 57	0.08 53	0.08 59	0.07 51	0.07 55	0.07 53	0.07 57	0.08 53	0.07 56	0.07 52	0.07 58

DeepPrunerF	0.15 83	0.07 49	0.10 47	0.08 52	0.07 57	0.07 52	0.07 56	0.07 39	0.07 55	2.19 292	0.08 58	0.08 54	0.07 57	0.07 52	0.07 53	0.07 55	0.08 52	0.07 57	0.08 53	0.08 59	0.07 51	0.07 55	0.07 53	0.07 57	0.08 53	0.07 56	0.07 52	0.07 58

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 89	0.12 69	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.12 92	0.18 82	0.13 96	0.18 86	0.12 93	0.18 100	0.12 95	0.13 94	0.12 92	0.13 96	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.12 94	0.19 101	0.12 93	0.13 95	0.12 92	0.18 98	0.12 92	0.18 97	0.12 91

LALA_ROB	0.15 83	0.21 97	0.12 69	0.21 109	0.12 94	0.20 105	0.14 99	0.20 85	0.12 90	0.22 96	0.12 93	0.16 93	0.12 95	0.10 61	0.12 92	0.12 90	0.21 110	0.11 78	0.22 110	0.12 94	0.20 105	0.12 93	0.11 73	0.12 92	0.21 110	0.14 99	0.21 108	0.13 99

test_for_model	0.17 89	1.25 249	0.20 103	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 89	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 249	0.20 103	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 89	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

testlalala	0.17 89	1.25 249	0.20 103	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 89	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 249	0.20 103	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 89	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 249	0.20 103	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 89	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

DepthFocus	0.18 94	0.22 99	0.15 86	0.22 111	0.15 104	0.22 112	0.15 103	0.21 89	0.15 102	0.21 93	0.15 102	0.21 108	0.15 105	0.15 104	0.15 105	0.15 105	0.21 110	0.15 105	0.22 110	0.15 106	0.22 111	0.15 105	0.15 101	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.22 110	0.15 103

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 99	0.18 97	0.21 109	0.18 122	0.20 105	0.17 111	0.20 85	0.16 104	0.25 109	0.16 106	0.21 108	0.17 111	0.16 108	0.18 120	0.15 105	0.20 106	0.16 107	0.20 105	0.18 122	0.21 108	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.20 105	0.17 111	0.20 104	0.16 106

dd	0.18 94	0.22 99	0.16 87	0.22 111	0.15 104	0.22 112	0.15 103	0.21 89	0.15 102	0.21 93	0.15 102	0.21 108	0.15 105	0.15 104	0.15 105	0.15 105	0.22 113	0.14 101	0.22 110	0.14 102	0.22 111	0.15 105	0.16 104	0.15 105	0.23 118	0.15 104	0.22 110	0.16 106

dad	0.18 94	0.23 104	0.16 87	0.22 111	0.15 104	0.22 112	0.15 103	0.22 97	0.16 104	0.21 93	0.15 102	0.22 112	0.15 105	0.15 104	0.16 108	0.17 109	0.23 118	0.17 111	0.23 118	0.15 106	0.22 111	0.15 105	0.15 101	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.22 110	0.16 106

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 97	0.16 87	0.22 111	0.16 108	0.23 121	0.17 111	0.22 97	0.17 109	0.22 96	0.17 108	0.22 112	0.16 108	0.19 121	0.16 108	0.17 109	0.23 118	0.16 107	0.22 110	0.16 108	0.22 111	0.17 113	0.16 104	0.17 109	0.22 112	0.19 125	0.22 110	0.16 106

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 104	0.18 97	0.22 111	0.16 108	0.22 112	0.16 108	0.21 89	0.16 104	0.22 96	0.17 108	0.21 108	0.17 111	0.20 122	0.18 120	0.17 109	0.22 113	0.18 124	0.22 110	0.16 108	0.21 108	0.16 109	0.17 106	0.17 109	0.21 110	0.16 109	0.22 110	0.20 127

UNet	0.19 98	0.13 74	0.09 44	0.13 75	0.09 60	0.13 75	0.09 60	0.13 62	0.09 61	0.90 211	0.09 62	0.13 74	0.09 61	0.10 61	0.09 61	0.70 252	0.13 75	0.09 62	0.13 73	0.10 63	0.91 245	0.09 62	0.10 60	0.09 61	0.13 74	0.10 62	0.13 75	0.09 61

iResNet	0.19 98	0.23 104	0.17 92	0.22 111	0.17 112	0.22 112	0.19 125	0.22 97	0.17 109	0.22 96	0.17 108	0.22 112	0.17 111	0.17 110	0.17 112	0.17 109	0.22 113	0.17 111	0.22 110	0.17 112	0.23 118	0.17 113	0.18 120	0.17 109	0.23 118	0.17 111	0.23 119	0.17 113

LACA2	0.20 102	0.27 123	0.22 111	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 111	0.26 115	0.17 109	0.24 103	0.17 108	0.24 125	0.17 111	0.21 127	0.17 112	0.17 109	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.24 124	0.17 111	0.24 121	0.17 113

LACA1	0.20 102	0.27 123	0.22 111	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 111	0.27 117	0.17 109	0.24 103	0.17 108	0.24 125	0.17 111	0.21 127	0.17 112	0.17 109	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.24 124	0.17 111	0.24 121	0.17 113

ACV-stereo	0.20 102	0.23 104	0.17 92	0.23 119	0.17 112	0.23 121	0.17 111	0.23 105	0.17 109	0.23 102	0.17 108	0.23 118	0.17 111	0.17 110	0.17 112	0.17 109	0.24 123	0.17 111	0.23 118	0.17 112	0.24 121	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.23 118	0.17 111	0.23 119	0.17 113

DAS	0.20 102	0.20 95	0.20 103	0.20 104	0.20 128	0.20 105	0.20 127	0.20 85	0.20 124	0.20 91	0.20 126	0.20 106	0.20 126	0.20 122	0.20 128	0.20 122	0.20 106	0.20 130	0.20 105	0.20 129	0.20 105	0.20 128	0.20 125	0.20 126	0.20 105	0.20 126	0.20 104	0.20 127

ASD4	0.20 102	0.20 95	0.20 103	0.20 104	0.20 128	0.20 105	0.20 127	0.20 85	0.20 124	0.20 91	0.20 126	0.20 106	0.20 126	0.20 122	0.20 128	0.20 122	0.20 106	0.20 130	0.20 105	0.20 129	0.20 105	0.20 128	0.20 125	0.20 126	0.20 105	0.20 126	0.20 104	0.20 127

iResNetv2_ROB	0.20 102	0.22 99	0.19 101	0.23 119	0.19 126	0.22 112	0.17 111	0.22 97	0.17 109	0.22 96	0.17 108	0.22 112	0.17 111	0.18 117	0.18 120	0.19 121	0.22 113	0.17 111	0.23 118	0.17 112	0.25 125	0.18 124	0.17 106	0.18 123	0.23 118	0.17 111	0.25 130	0.17 113

LACA3	0.21 108	0.27 123	0.23 115	0.25 129	0.17 112	0.25 133	0.17 111	0.28 118	0.17 109	0.25 109	0.17 108	0.25 129	0.17 111	0.22 130	0.17 112	0.17 109	0.25 131	0.17 111	0.25 131	0.17 112	0.25 125	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.25 132	0.17 111	0.25 130	0.17 113

ITSA-stereo	0.21 108	0.16 83	0.12 69	0.16 92	0.13 98	0.18 97	0.14 99	0.16 76	1.89 323	0.16 80	0.12 93	0.17 97	0.12 95	0.13 94	0.13 97	0.13 96	0.17 96	0.13 97	0.17 94	0.12 94	0.16 91	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.16 91	0.12 91

Pointernet	0.22 110	0.41 147	0.38 154	0.22 111	0.17 112	0.22 112	0.17 111	0.41 155	0.17 109	0.22 96	0.17 108	0.22 112	0.17 111	0.18 117	0.18 120	0.18 118	0.23 118	0.18 124	0.23 118	0.18 122	0.23 118	0.18 124	0.17 106	0.17 109	0.22 112	0.18 123	0.22 110	0.17 113

JetRed	0.22 110	0.11 68	0.12 69	0.11 71	0.11 75	0.11 71	0.11 74	0.11 58	0.11 75	2.93 317	0.11 75	0.11 71	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.12 90	0.11 72	0.11 78	0.11 72	0.11 76	0.11 72	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.11 72	0.11 76	0.11 72	0.11 77

JetBlue	0.23 112	0.12 71	0.13 78	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 63	0.12 90	3.07 318	0.12 93	0.12 73	0.11 76	0.11 77	0.13 97	0.13 96	0.12 73	0.12 94	0.13 73	0.11 76	0.12 73	0.13 98	0.12 90	0.14 101	0.13 74	0.12 92	0.12 73	0.11 77

SFCPSM	0.23 112	0.18 89	0.13 78	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.80 265	0.17 80	0.12 90	0.88 210	0.12 93	0.17 97	0.12 95	0.13 94	0.12 92	0.12 90	0.18 100	0.12 94	0.18 98	0.12 94	1.18 276	0.13 98	0.12 90	0.12 92	0.18 98	0.13 97	0.18 97	0.12 91

S2M2_XL	0.24 114	1.32 261	0.86 249	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.11 74	1.05 256	0.12 90	0.16 80	0.11 75	0.16 93	0.11 76	0.11 77	0.11 75	0.11 75	0.17 96	0.11 78	0.17 94	0.11 76	0.17 95	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.17 95	0.11 76	0.17 95	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 115	1.16 239	1.02 260	0.16 92	0.13 98	0.16 93	0.13 96	1.16 263	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 85	0.13 100	0.13 94	0.13 97	0.13 96	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 100	0.16 91	0.13 98	0.13 95	0.13 100	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 99

LoS_RVC	0.25 115	0.25 116	0.25 121	0.25 129	0.25 138	0.25 133	0.25 138	0.25 110	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 129	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.25 131	0.25 140	0.26 135	0.25 141	0.25 125	0.25 137	0.25 136	0.25 139	0.25 132	0.25 139	0.25 130	0.25 139

tt_ll	0.25 115	0.25 116	0.25 121	0.25 129	0.25 138	0.25 133	0.25 138	0.25 110	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 129	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.25 131	0.25 140	0.26 135	0.25 141	0.25 125	0.25 137	0.25 136	0.25 139	0.25 132	0.25 139	0.25 130	0.25 139

CAS	0.25 115	0.25 116	0.25 121	0.25 129	0.26 140	0.26 140	0.26 140	0.25 110	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 129	0.25 139	0.25 139	0.25 141	0.25 134	0.26 138	0.25 140	0.26 135	0.26 145	0.25 125	0.25 137	0.25 136	0.26 143	0.25 132	0.26 143	0.25 130	0.25 139

LoS	0.25 115	0.25 116	0.27 125	0.27 137	0.26 140	0.25 133	0.26 140	0.26 115	0.25 137	0.26 116	0.25 141	0.25 129	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.25 134	0.25 131	0.25 140	0.25 131	0.25 141	0.27 133	0.25 137	0.26 140	0.26 143	0.26 137	0.25 139	0.25 130	0.25 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 120	1.28 260	1.07 268	0.15 85	0.13 98	0.15 86	0.14 99	1.22 270	0.13 96	0.16 80	0.17 108	0.16 93	0.14 102	0.14 99	0.15 105	0.14 101	0.15 84	0.14 101	0.16 91	0.14 102	0.16 91	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.16 92	0.14 99	0.16 91	0.15 103

MatchStereo	0.27 121	0.12 71	2.51 327	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 316	0.08 59	0.09 49	0.08 58	0.08 54	0.07 57	0.07 52	0.09 61	0.07 55	0.09 60	0.07 57	0.09 60	0.07 57	0.09 59	0.07 55	0.08 56	0.07 57	0.08 53	0.08 60	0.09 60	0.08 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 121	0.30 129	0.19 101	0.36 156	0.23 136	0.25 133	0.27 144	0.33 126	0.21 127	0.35 125	0.22 132	0.25 129	0.27 147	0.26 141	0.23 136	0.26 137	0.35 150	0.22 133	0.36 152	0.23 138	0.25 125	0.27 144	0.27 142	0.23 136	0.36 152	0.22 133	0.25 130	0.27 147

DCVSM-stereo	0.27 121	0.38 141	0.22 111	0.38 162	0.22 131	0.38 164	0.22 132	0.29 121	0.22 131	0.29 118	0.22 132	0.29 141	0.22 133	0.22 130	0.21 130	0.21 125	0.38 161	0.22 133	0.38 160	0.22 133	0.38 154	0.22 131	0.21 127	0.25 139	0.38 159	0.21 130	0.38 157	0.21 131

DLNR_Zeroshot_test	0.27 121	0.30 129	0.23 115	0.30 142	0.22 131	0.31 144	0.24 136	0.29 121	0.23 134	0.38 134	0.23 135	0.29 141	0.23 137	0.22 130	0.23 136	0.23 130	0.30 143	0.34 172	0.29 141	0.23 138	0.29 137	0.29 162	0.22 130	0.23 136	0.30 142	0.23 136	0.30 141	0.23 137

HGLStereo	0.27 121	0.25 116	0.21 110	0.35 152	0.21 130	0.35 151	0.21 130	0.34 132	0.21 127	0.39 137	0.21 129	0.34 147	0.21 131	0.22 130	0.21 130	0.21 125	0.35 150	0.22 133	0.35 149	0.22 133	0.35 145	0.22 131	0.21 127	0.21 130	0.35 150	0.21 130	0.35 149	0.21 131

iResNet_ROB	0.28 126	0.32 133	0.24 120	0.33 146	0.26 140	0.32 146	0.24 136	0.33 126	0.25 137	0.33 120	0.24 139	0.35 150	0.24 138	0.23 135	0.24 140	0.25 134	0.32 145	0.24 139	0.36 152	0.24 140	0.32 139	0.28 150	0.24 135	0.24 138	0.32 144	0.24 138	0.33 143	0.24 138

IGEV-FE	0.29 127	2.85 303	0.36 150	0.20 104	0.17 112	0.19 102	0.17 111	0.37 140	0.17 109	0.19 89	0.17 108	0.19 103	0.17 111	0.17 110	0.17 112	0.17 109	0.19 105	0.17 111	0.19 102	0.17 112	0.19 101	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.19 101	0.17 111	0.19 99	0.17 113

IMH-64-1	0.29 127	0.23 104	0.23 115	0.23 119	0.22 131	0.22 112	0.23 134	0.22 97	0.22 131	2.02 285	0.23 135	0.23 118	0.22 133	0.23 135	0.23 136	0.23 130	0.23 118	0.22 133	0.23 118	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 130	0.22 133	0.22 112	0.22 133	0.22 110	0.22 133

IMH-64	0.29 127	0.23 104	0.23 115	0.23 119	0.22 131	0.22 112	0.23 134	0.22 97	0.22 131	2.02 285	0.23 135	0.23 118	0.22 133	0.23 135	0.23 136	0.23 130	0.23 118	0.22 133	0.23 118	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 130	0.22 133	0.22 112	0.22 133	0.22 110	0.22 133

UPFNet	0.29 127	0.24 112	0.16 87	0.24 124	0.16 108	0.24 125	0.16 108	0.23 105	0.16 104	1.19 244	0.16 106	0.23 118	0.16 108	0.17 110	0.16 108	0.89 264	0.24 123	0.16 107	0.24 124	0.18 122	1.20 279	0.16 109	0.17 106	0.16 108	0.24 124	0.16 109	0.24 121	0.16 106

WAO-6	0.30 131	0.22 99	0.23 115	0.22 111	0.23 136	0.23 121	0.22 132	0.22 97	0.23 134	2.21 295	0.22 132	0.22 112	0.22 133	0.22 130	0.22 134	0.23 130	0.22 113	0.23 138	0.22 110	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 130	0.22 133	0.23 118	0.23 136	0.22 110	0.22 133

anonymity	0.30 131	0.34 135	0.27 125	0.33 146	0.27 145	0.33 147	0.28 151	0.33 126	0.28 151	0.33 120	0.28 152	0.33 145	0.28 149	0.28 153	0.28 153	0.28 147	0.34 147	0.28 148	0.34 147	0.28 150	0.34 141	0.27 144	0.27 142	0.27 147	0.34 147	0.28 148	0.34 147	0.28 150

iRaft-Stereo_20w	0.30 131	0.46 162	0.27 125	0.34 148	0.26 140	0.35 151	0.28 151	0.34 132	0.26 144	0.34 123	0.26 145	0.34 147	0.26 145	0.26 141	0.26 146	0.26 137	0.34 147	0.26 144	0.34 147	0.26 145	0.34 141	0.26 143	0.26 140	0.26 143	0.34 147	0.26 143	0.34 147	0.26 144

MMNet	0.30 131	0.24 112	0.17 92	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 111	0.23 105	0.18 120	1.21 247	0.17 108	0.23 118	0.17 111	0.17 110	0.17 112	0.89 264	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 112	1.22 281	0.16 109	0.17 106	0.17 109	0.24 124	0.17 111	0.24 121	0.17 113

delet	0.30 131	0.24 112	0.17 92	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 111	0.23 105	0.16 104	1.21 247	0.17 108	0.24 125	0.17 111	0.17 110	0.17 112	0.91 268	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 112	1.23 283	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.24 124	0.17 111	0.24 121	0.17 113

psm_up	0.30 131	0.24 112	0.17 92	0.25 129	0.17 112	0.24 125	0.17 111	0.24 109	0.17 109	1.20 246	0.17 108	0.23 118	0.17 111	0.17 110	0.18 120	0.90 267	0.24 123	0.17 111	0.25 131	0.17 112	1.24 286	0.17 113	0.17 106	0.17 109	0.24 124	0.17 111	0.24 121	0.17 113

MLCV	0.30 131	0.33 134	0.28 128	0.34 148	0.28 149	0.33 147	0.28 151	0.33 126	0.29 159	0.33 120	0.27 149	0.33 145	0.28 149	0.26 141	0.29 161	0.28 147	0.33 146	0.28 148	0.33 144	0.28 150	0.33 140	0.27 144	0.28 147	0.28 151	0.33 145	0.28 148	0.33 143	0.28 150

DN-CSS_ROB	0.30 131	0.34 135	0.29 133	0.34 148	0.27 145	0.34 149	0.28 151	0.33 126	0.27 146	0.34 123	0.27 149	0.34 147	0.28 149	0.29 155	0.27 149	0.26 137	0.35 150	0.29 157	0.33 144	0.28 150	0.34 141	0.28 150	0.28 147	0.27 147	0.34 147	0.28 148	0.33 143	0.28 150

UNDER WATER-64	0.31 139	0.25 116	0.25 121	0.26 135	0.26 140	0.25 133	0.26 140	0.25 110	0.26 144	1.69 269	0.26 145	0.25 129	0.25 139	0.25 139	0.26 146	0.26 137	0.25 131	0.26 144	0.26 135	0.26 145	0.25 125	0.25 137	0.25 136	0.25 139	0.26 137	0.26 143	0.25 130	0.26 144

LG-Stereo_L2	0.32 140	0.45 158	0.36 150	0.37 158	0.27 145	0.37 160	0.27 144	0.43 160	0.27 146	0.36 131	0.31 168	0.36 156	0.27 147	0.27 148	0.27 149	0.30 159	0.37 158	0.27 147	0.37 156	0.27 149	0.37 151	0.27 144	0.27 142	0.27 147	0.37 156	0.27 146	0.37 155	0.27 147

CASnet	0.32 140	0.53 178	0.34 147	0.27 137	0.31 169	0.34 149	0.29 164	0.31 124	0.32 166	0.25 109	0.31 168	0.27 138	0.40 195	0.45 199	0.27 149	0.30 159	0.26 138	0.40 194	0.28 140	0.37 184	0.28 135	0.39 192	0.29 155	0.40 197	0.29 141	0.28 148	0.24 121	0.30 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 140	0.45 158	0.29 133	0.36 156	0.29 159	0.36 156	0.29 164	0.36 139	0.29 159	0.35 125	0.29 160	0.35 150	0.28 149	0.27 148	0.28 153	0.28 147	0.35 150	0.28 148	0.35 149	0.28 150	0.35 145	0.28 150	0.29 155	0.29 161	0.36 152	0.29 163	0.36 152	0.29 161

RSM	0.33 143	0.36 139	0.31 142	0.39 173	0.32 171	0.36 156	0.30 169	0.35 135	0.38 183	0.35 125	0.31 168	0.35 150	0.30 163	0.30 160	0.31 168	0.30 159	0.36 155	0.31 166	0.36 152	0.30 166	0.36 149	0.31 167	0.31 165	0.31 167	0.36 152	0.31 169	0.36 152	0.31 170

SQANet	0.33 143	0.28 126	0.28 128	0.28 141	0.28 149	0.29 142	0.28 151	0.28 118	0.28 151	1.59 266	0.28 152	0.28 140	0.28 149	0.28 153	0.28 153	0.28 147	0.28 141	0.28 148	0.29 141	0.28 150	0.28 135	0.28 150	0.28 147	0.28 151	0.28 140	0.28 148	0.28 139	0.28 150

DGSMNet	0.33 143	0.42 153	0.28 128	0.40 174	0.28 149	0.40 174	0.28 151	0.40 153	0.28 151	0.40 145	0.28 152	0.39 165	0.28 149	0.27 148	0.28 153	0.28 147	0.40 175	0.28 148	0.42 181	0.29 159	0.41 169	0.31 167	0.29 155	0.28 151	0.41 174	0.28 148	0.42 178	0.29 161

gcap_with_dpt	0.34 146	0.42 153	0.29 133	0.42 185	0.29 159	0.42 182	0.29 164	0.39 149	0.29 159	0.39 137	0.29 160	0.39 165	0.29 158	0.29 155	0.29 161	0.28 147	0.42 182	0.29 157	0.42 181	0.29 159	0.42 174	0.28 150	0.28 147	0.28 151	0.41 174	0.28 148	0.41 172	0.28 150

castereo	0.34 146	1.59 267	1.39 288	0.17 96	0.15 104	0.18 97	0.26 140	1.74 286	0.17 109	0.19 89	0.18 123	0.18 100	0.20 126	0.20 122	0.22 134	0.21 125	0.18 100	0.17 111	0.19 102	0.16 108	0.18 97	0.20 128	0.17 106	0.21 130	0.19 101	0.17 111	0.19 99	0.16 106

GCAP-BAT	0.34 146	0.42 153	0.29 133	0.42 185	0.29 159	0.42 182	0.29 164	0.39 149	0.29 159	0.39 137	0.29 160	0.39 165	0.29 158	0.29 155	0.29 161	0.28 147	0.42 182	0.29 157	0.42 181	0.29 159	0.42 174	0.28 150	0.28 147	0.28 151	0.41 174	0.28 148	0.41 172	0.28 150

RAFT-Test	0.34 146	0.45 158	0.30 139	0.38 162	0.32 171	0.40 174	0.32 173	0.39 149	0.32 166	0.39 137	0.30 165	0.37 158	0.29 158	0.30 160	0.30 165	0.29 157	0.38 161	0.30 163	0.38 160	0.29 159	0.38 154	0.29 162	0.29 155	0.30 165	0.38 159	0.30 166	0.38 157	0.30 167

RAFT + AFF	0.34 146	0.29 127	0.32 145	0.31 144	0.30 166	0.39 171	0.32 173	0.39 149	0.30 163	0.39 137	0.32 171	0.39 165	0.32 168	0.35 169	0.36 178	0.32 168	0.38 161	0.31 166	0.38 160	0.31 170	0.38 154	0.28 150	0.37 183	0.34 174	0.38 159	0.30 166	0.38 157	0.28 150

ETE_ROB	0.35 151	0.35 138	0.35 148	0.35 152	0.35 179	0.35 151	0.35 176	0.35 135	0.35 175	0.35 125	0.35 177	0.35 150	0.35 175	0.35 169	0.35 174	0.35 174	0.35 150	0.35 176	0.35 149	0.35 178	0.35 145	0.35 174	0.35 174	0.35 178	0.35 150	0.35 176	0.35 149	0.35 177

VIP-Stereo	0.36 152	2.00 277	1.11 272	0.26 135	0.16 108	0.24 125	0.15 103	2.00 297	0.23 134	0.24 103	0.15 102	0.23 118	0.16 108	0.16 108	0.16 108	0.15 105	0.24 123	0.15 105	0.24 124	0.16 108	0.24 121	0.15 105	0.15 101	0.20 126	0.24 124	0.15 104	0.24 121	0.15 103

GREAT-IGEV	0.36 152	0.46 162	0.33 146	0.43 187	0.30 166	0.43 187	0.30 169	0.45 163	0.30 163	0.42 153	0.30 165	0.43 181	0.30 163	0.30 160	0.30 165	0.30 159	0.43 184	0.30 163	0.43 184	0.30 166	0.43 177	0.30 165	0.30 163	0.30 165	0.43 182	0.30 166	0.43 180	0.30 167
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 152	0.50 175	0.30 139	0.40 174	0.29 159	0.40 174	0.29 164	0.35 135	0.30 163	0.47 163	0.30 165	0.35 150	0.32 168	0.29 155	0.34 172	0.33 170	0.59 217	0.31 166	0.39 171	0.29 159	0.37 151	0.38 183	0.29 155	0.31 167	0.58 221	0.28 148	0.51 206	0.29 161

GEStereo_RVC	0.36 152	0.23 104	0.18 97	0.23 119	0.18 122	0.23 121	0.19 125	0.22 97	0.19 122	0.24 103	0.20 126	0.24 125	0.18 124	0.18 117	0.18 120	0.21 125	0.25 131	0.18 124	0.22 110	0.18 122	0.23 118	0.18 124	0.19 123	0.20 126	0.23 118	0.20 126	4.43 340	0.19 125

DMCA	0.36 152	0.38 141	0.37 152	0.35 152	0.35 179	0.35 151	0.36 182	0.35 135	0.36 180	0.36 131	0.37 186	0.36 156	0.36 180	0.36 174	0.35 174	0.37 179	0.36 155	0.36 178	0.36 152	0.36 182	0.36 149	0.35 174	0.36 179	0.36 181	0.37 156	0.36 179	0.36 152	0.36 182

DDF-Stereo	0.37 157	0.57 188	0.50 192	0.40 174	0.32 171	0.40 174	0.32 173	0.53 187	0.32 166	0.39 137	0.32 171	0.39 165	0.32 168	0.32 163	0.32 170	0.32 168	0.40 175	0.32 170	0.40 172	0.32 171	0.40 168	0.32 170	0.32 166	0.32 169	0.40 169	0.32 171	0.40 168	0.32 172

XPNet_ROB	0.37 157	0.37 140	0.37 152	0.37 158	0.37 185	0.37 160	0.37 187	0.37 140	0.37 182	0.37 133	0.37 186	0.37 158	0.37 182	0.37 176	0.37 181	0.37 179	0.37 158	0.37 183	0.37 156	0.37 184	0.37 151	0.37 180	0.37 183	0.37 187	0.37 156	0.37 185	0.37 155	0.37 185

GIP-stereo	0.38 159	0.56 185	0.40 158	0.45 191	0.33 174	0.44 189	0.35 176	0.49 177	0.33 170	0.43 154	0.32 171	0.42 177	0.31 165	0.33 164	0.33 171	0.34 171	0.40 175	0.32 170	0.40 172	0.32 171	0.43 177	0.38 183	0.33 169	0.32 169	0.43 182	0.32 171	0.42 178	0.34 176

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 159	1.06 232	0.54 200	0.59 223	0.27 145	0.46 191	0.27 144	0.46 164	0.27 146	0.46 160	0.27 149	0.46 185	0.26 145	0.27 148	0.27 149	0.26 137	0.46 187	0.26 144	0.45 187	0.30 166	0.46 181	0.27 144	0.27 142	0.27 147	0.46 186	0.27 146	0.45 183	0.26 144

CES	0.38 159	0.34 135	0.44 170	0.43 187	0.33 174	0.37 160	0.44 207	0.37 140	0.38 183	0.45 157	0.35 177	0.35 150	0.41 196	0.45 199	0.36 178	0.36 176	0.36 155	0.45 206	0.43 184	0.35 178	0.34 141	0.46 205	0.36 179	0.36 181	0.42 181	0.34 175	0.35 149	0.38 188

PML	0.39 162	0.56 185	0.29 133	0.55 217	0.28 149	0.56 219	0.28 151	0.51 184	0.28 151	0.50 169	0.28 152	0.51 206	0.28 149	0.29 155	0.28 153	0.29 157	0.56 215	0.29 157	0.57 222	0.28 150	0.56 213	0.28 150	0.28 147	0.29 161	0.56 218	0.28 148	0.56 215	0.28 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	2.14 286	1.91 314	0.20 104	0.18 122	0.19 102	0.17 111	2.23 300	0.19 122	0.24 103	0.21 129	0.19 103	0.21 131	0.20 122	0.18 120	0.20 122	0.20 106	0.18 124	0.20 105	0.19 127	0.19 101	0.17 113	0.18 120	0.17 109	0.20 105	0.20 126	0.21 108	0.19 125

quiztm	0.41 164	0.45 158	0.40 158	0.44 189	0.39 194	0.45 190	0.39 197	0.44 162	0.40 192	0.45 157	0.39 197	0.45 184	0.39 194	0.39 187	0.40 196	0.39 190	0.45 186	0.40 194	0.45 187	0.39 195	0.44 179	0.39 192	0.39 193	0.39 195	0.44 184	0.39 195	0.44 182	0.39 194

GASTEREO	0.41 164	0.54 179	0.44 170	0.48 201	0.35 179	0.48 203	0.35 176	0.53 187	0.35 175	0.46 160	0.35 177	0.46 185	0.35 175	0.35 169	0.35 174	0.35 174	0.47 191	0.35 176	0.47 193	0.35 178	0.47 185	0.38 183	0.35 174	0.35 178	0.48 197	0.35 176	0.47 188	0.35 177

GwcNet-ADL	0.41 164	0.41 147	0.41 161	0.41 181	0.41 197	0.41 178	0.41 199	0.41 155	0.41 196	0.41 146	0.41 200	0.41 173	0.41 196	0.41 189	0.41 199	0.41 192	0.41 178	0.41 197	0.41 177	0.41 198	0.41 169	0.41 197	0.41 196	0.41 198	0.41 174	0.41 198	0.41 172	0.41 198

PSMNet-ADL	0.41 164	0.41 147	0.41 161	0.41 181	0.41 197	0.41 178	0.41 199	0.41 155	0.41 196	0.41 146	0.41 200	0.41 173	0.41 196	0.41 189	0.41 199	0.41 192	0.41 178	0.41 197	0.41 177	0.41 198	0.41 169	0.41 197	0.41 196	0.41 198	0.41 174	0.41 198	0.41 172	0.41 198

GANet-ADL	0.41 164	0.41 147	0.41 161	0.41 181	0.41 197	0.41 178	0.41 199	0.41 155	0.41 196	0.41 146	0.41 200	0.41 173	0.41 196	0.41 189	0.41 199	0.41 192	0.41 178	0.41 197	0.41 177	0.41 198	0.41 169	0.41 197	0.41 196	0.41 198	0.41 174	0.41 198	0.41 172	0.41 198

ADLNet	0.41 164	0.41 147	0.41 161	0.41 181	0.41 197	0.41 178	0.41 199	0.41 155	0.41 196	0.41 146	0.41 200	0.41 173	0.41 196	0.41 189	0.41 199	0.41 192	0.41 178	0.41 197	0.41 177	0.41 198	0.41 169	0.41 197	0.41 196	0.41 198	0.41 174	0.41 198	0.41 172	0.41 198

GEAStereo	0.42 170	0.55 181	0.44 170	0.48 201	0.35 179	0.48 203	0.35 176	0.54 189	0.35 175	0.47 163	0.36 180	0.47 190	0.41 196	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.51 206	0.36 178	0.51 211	0.38 188	0.48 192	0.35 174	0.35 174	0.36 181	0.52 209	0.37 185	0.48 194	0.36 182

GSStereo	0.42 170	0.56 185	0.44 170	0.48 201	0.36 184	0.48 203	0.36 182	0.54 189	0.36 180	0.47 163	0.36 180	0.47 190	0.36 180	0.36 174	0.35 174	0.36 176	0.48 196	0.36 178	0.48 200	0.36 182	0.48 192	0.36 179	0.36 179	0.36 181	0.48 197	0.36 179	0.48 194	0.35 177

gasm-f	0.42 170	0.55 181	0.44 170	0.48 201	0.35 179	0.48 203	0.35 176	0.54 189	0.35 175	0.47 163	0.36 180	0.47 190	0.41 196	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.51 206	0.36 178	0.51 211	0.38 188	0.48 192	0.35 174	0.35 174	0.36 181	0.52 209	0.37 185	0.48 194	0.36 182

DEFOM-Stereo	0.43 173	1.60 269	1.47 293	0.30 142	0.28 149	0.31 144	0.28 151	1.65 284	0.25 137	0.29 118	0.26 145	0.30 143	0.29 158	0.27 148	0.26 146	0.26 137	0.30 143	0.29 157	0.30 143	0.26 145	0.29 137	0.29 162	0.27 142	0.26 143	0.30 142	0.29 163	0.30 141	0.29 161

GES	0.43 173	0.41 147	0.31 142	0.35 152	0.30 166	0.47 197	0.28 151	0.33 126	0.28 151	0.35 125	0.29 160	2.95 321	0.38 185	0.35 169	0.30 165	0.34 171	0.34 147	0.30 163	0.33 144	0.30 166	0.35 145	0.30 165	0.33 169	0.33 172	0.33 145	0.31 169	0.33 143	0.29 161

MSCF	0.44 175	0.60 194	0.47 178	0.50 209	0.40 195	0.50 210	0.38 190	0.57 197	0.38 183	0.48 167	0.38 189	0.48 198	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.49 201	0.38 186	0.49 204	0.39 195	0.50 200	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.49 202	0.38 189	0.49 202	0.38 188

LG-Stereo_L1	0.44 175	0.58 191	0.49 191	0.51 212	0.38 189	0.51 212	0.38 190	0.56 195	0.38 183	0.50 169	0.38 189	0.50 203	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.52 208	0.38 186	0.52 214	0.38 188	0.51 202	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.52 209	0.38 189	0.51 206	0.40 196

FCDSN-DC	0.44 175	0.31 131	0.35 148	0.34 148	0.28 149	0.35 151	0.30 169	0.32 125	0.25 137	1.32 254	0.24 139	1.00 263	0.32 168	0.35 169	0.34 172	0.30 159	0.72 233	0.37 183	0.48 200	0.32 171	0.53 208	0.49 220	0.23 134	0.29 161	0.50 203	0.42 203	0.61 222	0.71 258
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 178	0.57 188	0.45 176	0.54 214	0.37 185	0.53 216	0.37 187	0.56 195	0.40 192	0.53 175	0.38 189	0.53 210	0.37 182	0.37 176	0.37 181	0.37 179	0.55 211	0.38 186	0.53 216	0.37 184	0.53 208	0.37 180	0.37 183	0.39 195	0.54 214	0.37 185	0.54 212	0.37 185

WAO-7	0.46 179	0.38 141	0.38 154	0.38 162	0.38 189	0.38 164	0.38 190	0.38 143	0.38 183	2.57 311	0.38 189	0.38 161	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.38 161	0.38 186	0.38 160	0.38 188	0.38 154	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.38 159	0.38 189	0.38 157	0.38 188

Venus	0.46 179	0.38 141	0.40 158	0.38 162	0.38 189	0.39 171	0.38 190	0.38 143	0.38 183	2.71 313	0.38 189	0.38 161	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.38 161	0.38 186	0.38 160	0.38 188	0.38 154	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.38 159	0.38 189	0.39 167	0.38 188

HanzoNet	0.47 181	0.39 145	0.38 154	0.38 162	0.38 189	0.38 164	0.38 190	0.40 153	0.38 183	2.63 312	0.38 189	0.38 161	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.39 190	0.38 161	0.38 186	0.38 160	0.42 203	0.38 154	0.39 192	0.39 193	0.38 188	0.38 159	0.38 189	0.38 157	0.39 194

IMH	0.47 181	0.40 146	0.39 157	0.38 162	0.38 189	0.38 164	0.38 190	0.38 143	0.40 192	2.79 315	0.38 189	0.38 161	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.39 171	0.38 186	0.38 160	0.40 197	0.38 154	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.38 159	0.38 189	0.38 157	0.38 188

LL-Strereo2	0.47 181	2.60 299	0.51 196	0.38 162	0.28 149	0.37 160	0.28 151	0.55 193	0.35 175	0.44 156	0.34 176	0.44 183	0.34 173	0.34 165	0.36 178	0.36 176	0.47 191	0.36 178	0.47 193	0.35 178	0.47 185	0.35 174	0.35 174	0.35 178	0.46 186	0.35 176	0.47 188	0.35 177

DN	0.50 184	0.59 193	0.44 170	0.59 223	0.44 205	0.59 223	0.44 207	0.57 197	0.44 203	0.57 179	0.44 206	0.57 216	0.44 204	0.44 197	0.44 206	0.44 199	0.59 217	0.44 205	0.59 223	0.44 206	0.59 217	0.44 204	0.44 203	0.44 205	0.59 223	0.44 206	0.59 218	0.44 204

GMOStereo	0.50 184	0.44 156	2.38 324	0.40 174	0.34 176	0.42 182	0.36 182	1.96 292	0.34 171	0.41 146	0.36 180	0.42 177	0.35 175	0.34 165	0.38 183	0.31 164	0.39 171	0.34 172	0.40 172	0.33 175	0.39 163	0.33 171	0.33 169	0.34 174	0.40 169	0.36 179	0.40 168	0.32 172

error version	0.50 184	0.44 156	2.38 324	0.40 174	0.34 176	0.42 182	0.36 182	1.96 292	0.34 171	0.41 146	0.36 180	0.42 177	0.35 175	0.34 165	0.38 183	0.31 164	0.39 171	0.34 172	0.40 172	0.33 175	0.39 163	0.33 171	0.33 169	0.34 174	0.40 169	0.36 179	0.40 168	0.32 172

SANet	0.50 184	0.50 175	0.50 192	0.50 209	0.50 225	0.50 210	0.50 225	0.50 181	0.50 224	0.50 169	0.50 224	0.50 203	0.50 223	0.50 217	0.50 226	0.50 221	0.50 204	0.50 225	0.50 208	0.50 226	0.50 200	0.50 226	0.50 220	0.50 222	0.50 203	0.50 226	0.50 204	0.50 220

PDISCO_ROB	0.50 184	0.15 78	0.11 63	0.16 92	3.16 334	0.13 75	0.12 92	0.14 63	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 320	0.11 76	2.20 318	0.13 97	0.12 90	0.16 92	0.10 63	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.15 82	0.10 62	2.75 321	0.09 61

otaku	0.52 189	0.46 162	0.48 185	0.46 192	0.46 207	0.46 191	0.46 209	0.46 164	0.47 212	1.88 273	0.46 209	0.46 185	0.46 209	0.46 201	0.46 209	0.46 202	0.47 191	0.46 207	0.46 189	0.46 209	0.47 185	0.46 205	0.46 205	0.46 208	0.47 192	0.46 208	0.46 184	0.47 209

HaxPig	0.52 189	0.48 171	0.47 178	0.47 197	0.47 211	0.47 197	0.47 213	0.47 170	0.47 212	1.80 270	0.47 213	0.47 190	0.47 212	0.47 205	0.47 213	0.47 209	0.47 191	0.47 214	0.47 193	0.47 214	0.47 185	0.47 213	0.47 211	0.47 212	0.47 192	0.47 215	0.47 188	0.47 209

UNDER WATER	0.52 189	0.47 168	0.47 178	0.47 197	0.47 211	0.47 197	0.47 213	0.47 170	0.47 212	1.90 274	0.47 213	0.47 190	0.47 212	0.47 205	0.47 213	0.47 209	0.46 187	0.47 214	0.47 193	0.47 214	0.46 181	0.47 213	0.47 211	0.48 216	0.47 192	0.47 215	0.47 188	0.47 209

Dean	0.52 189	0.46 162	0.48 185	0.46 192	0.46 207	0.46 191	0.46 209	0.46 164	0.46 207	1.90 274	0.46 209	0.47 190	0.46 209	0.46 201	0.46 209	0.46 202	0.48 196	0.46 207	0.46 189	0.46 209	0.46 181	0.46 205	0.46 205	0.46 208	0.46 186	0.46 208	0.46 184	0.46 206

Ntro	0.53 193	0.47 168	0.50 192	0.46 192	0.48 217	0.47 197	0.47 213	0.46 164	0.46 207	2.05 287	0.47 213	0.47 190	0.49 221	0.47 205	0.47 213	0.46 202	0.48 196	0.46 207	0.49 204	0.46 209	0.47 185	0.46 205	0.46 205	0.47 212	0.46 186	0.46 208	0.47 188	0.47 209

RainbowNet	0.53 193	0.48 171	0.48 185	0.48 201	0.48 217	0.48 203	0.48 218	0.48 173	0.48 217	1.92 276	0.48 219	0.48 198	0.48 216	0.48 211	0.48 219	0.48 213	0.48 196	0.48 218	0.48 200	0.48 218	0.48 192	0.48 216	0.48 215	0.48 216	0.48 197	0.48 219	0.48 194	0.48 216

LVE	0.53 193	0.47 168	0.48 185	0.47 197	0.47 211	0.47 197	0.47 213	0.48 173	0.47 212	1.96 281	0.47 213	0.47 190	0.47 212	0.47 205	0.47 213	0.47 209	0.47 191	0.47 214	0.47 193	0.47 214	0.47 185	0.47 213	0.47 211	0.47 212	0.47 192	0.47 215	0.47 188	0.47 209

ACVNet_1	0.53 193	0.46 162	0.48 185	0.47 197	0.47 211	0.46 191	0.48 218	0.48 173	0.48 217	2.07 288	0.47 213	0.48 198	0.48 216	0.47 205	0.47 213	0.46 202	0.49 201	0.47 214	0.47 193	0.47 214	0.48 192	0.46 205	0.46 205	0.48 216	0.47 192	0.47 215	0.48 194	0.47 209

ACVNet-4b	0.53 193	0.46 162	0.47 178	0.46 192	0.46 207	0.46 191	0.46 209	0.46 164	0.46 207	2.17 291	0.46 209	0.46 185	0.47 212	0.46 201	0.46 209	0.46 202	0.46 187	0.46 207	0.46 189	0.46 209	0.46 181	0.46 205	0.46 205	0.47 212	0.46 186	0.46 208	0.46 184	0.46 206

AIO-test2	0.54 198	0.65 198	0.55 203	0.60 225	0.50 225	0.60 224	0.49 221	0.65 203	0.48 217	0.60 182	0.49 222	0.59 217	0.50 223	0.50 217	0.49 223	0.49 217	0.60 219	0.50 225	0.60 225	0.49 223	0.60 218	0.49 220	0.50 220	0.51 224	0.60 225	0.48 219	0.60 219	0.50 220

AIO-test1	0.54 198	0.64 197	0.54 200	0.60 225	0.49 221	0.61 226	0.49 221	0.64 202	0.49 222	0.59 180	0.48 219	0.60 219	0.50 223	0.48 211	0.48 219	0.48 213	0.60 219	0.48 218	0.60 225	0.48 218	0.60 218	0.49 220	0.49 217	0.49 220	0.59 223	0.49 223	0.60 219	0.49 217

notaker	0.54 198	0.48 171	0.48 185	0.48 201	0.48 217	0.48 203	0.49 221	0.48 173	0.48 217	1.95 280	0.48 219	0.48 198	0.48 216	0.48 211	0.48 219	0.48 213	0.48 196	0.48 218	0.48 200	0.48 218	0.49 198	0.48 216	0.48 215	0.49 220	0.48 197	0.48 219	0.48 194	0.49 217

FSD	0.55 201	0.55 181	0.42 167	0.54 214	0.42 202	0.55 218	0.43 205	0.54 189	0.42 201	0.59 180	0.42 205	0.54 212	0.44 204	0.43 195	0.42 205	0.42 197	0.55 211	0.42 203	2.46 317	0.44 206	0.55 211	0.43 202	0.42 200	0.44 205	0.55 215	0.43 205	0.55 213	0.53 226

ACVNet_2	0.55 201	0.49 174	0.50 192	0.49 207	0.49 221	0.49 209	0.49 221	0.49 177	0.49 222	2.14 290	0.49 222	0.50 203	0.49 221	0.49 214	0.49 223	0.49 217	0.50 204	0.49 224	0.50 208	0.49 223	0.49 198	0.49 220	0.49 217	0.50 222	0.50 203	0.49 223	0.50 204	0.49 217

CFNet	0.55 201	0.25 116	0.18 97	0.25 129	0.18 122	0.25 133	0.18 124	0.25 110	0.18 120	0.25 109	0.18 123	0.25 129	0.18 124	0.18 117	0.18 120	0.18 118	0.25 131	0.18 124	0.25 131	0.18 122	5.31 352	4.36 352	0.18 120	0.18 123	0.25 132	0.18 123	0.25 130	0.18 124

PSMNet_ROB	0.55 201	0.55 181	0.56 206	0.56 218	0.55 229	0.56 219	0.55 229	0.55 193	0.55 228	0.55 176	0.55 229	0.55 213	0.55 231	0.55 220	0.56 231	0.55 225	0.55 211	0.55 231	0.55 219	0.55 229	0.55 211	0.55 229	0.55 225	0.55 230	0.55 215	0.55 231	0.55 213	0.55 227

PointNet	0.56 205	0.69 200	0.47 178	0.69 234	0.47 211	0.69 232	0.47 213	0.70 209	0.47 212	0.69 187	0.47 213	0.69 228	0.48 216	0.47 205	0.47 213	0.47 209	0.70 229	0.48 218	0.70 232	0.48 218	0.69 227	0.48 216	0.47 211	0.48 216	0.70 232	0.48 219	0.69 227	0.47 209

IER	0.56 205	2.72 302	2.20 318	0.38 162	0.29 159	0.38 164	0.27 144	2.77 317	0.27 146	0.38 134	0.28 152	0.37 158	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.38 161	0.29 157	0.38 160	0.25 141	0.39 163	0.25 137	0.29 155	0.29 161	0.40 169	0.25 139	0.38 157	0.25 139

LG-Stereo	0.57 207	0.58 191	0.43 168	0.54 214	0.65 242	0.95 256	0.69 256	0.69 205	0.38 183	0.52 173	0.37 186	0.53 210	0.37 182	0.68 249	0.73 260	0.72 255	0.70 229	0.37 183	0.54 218	0.37 184	0.54 210	0.37 180	0.37 183	0.56 231	0.95 257	0.59 236	0.84 243	0.37 185

CASS	0.58 208	0.89 217	0.55 203	0.56 218	0.55 229	0.60 224	0.57 235	0.57 197	0.56 230	0.55 176	0.56 230	0.56 214	0.50 223	0.63 232	0.56 231	0.56 228	0.62 222	0.62 240	0.59 223	0.56 231	0.56 213	0.48 216	0.60 232	0.56 231	0.57 220	0.60 238	0.57 217	0.59 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 209	0.29 127	0.22 111	0.27 137	5.05 356	0.30 143	0.21 130	0.28 118	0.21 127	0.27 117	0.21 129	0.27 138	0.20 126	0.21 127	0.21 130	0.21 125	0.27 140	0.21 132	0.27 139	0.21 132	0.27 133	0.23 136	0.21 127	0.21 130	0.27 139	0.21 130	5.06 348	0.22 133

LMCR-Stereo	0.61 210	0.61 195	0.61 218	0.61 228	0.61 236	0.67 231	0.61 240	0.61 200	0.61 237	0.61 183	0.61 237	0.61 220	0.61 238	0.61 228	0.61 238	0.61 232	0.61 221	0.61 239	0.61 227	0.61 237	0.61 220	0.61 236	0.61 233	0.61 240	0.61 227	0.61 239	0.61 222	0.61 238

AANet_RVC	0.61 210	0.31 131	5.05 344	0.31 144	0.19 126	0.24 125	0.20 127	5.86 340	0.20 124	0.24 103	0.18 123	0.25 129	0.20 126	0.23 135	0.21 130	0.18 118	0.37 158	0.18 124	0.24 124	0.19 127	0.25 125	0.19 127	0.19 123	0.19 125	0.24 124	0.15 104	0.24 121	0.20 127

iRaftStereo_RVC	0.62 212	1.76 272	2.24 320	0.52 213	0.37 185	0.53 216	0.38 190	2.51 311	0.38 183	0.51 172	0.38 189	0.51 206	0.38 185	0.38 178	0.38 183	0.38 182	0.52 208	0.38 186	0.52 214	0.38 188	0.52 205	0.38 183	0.38 187	0.38 188	0.52 209	0.39 195	0.52 209	0.38 188

ARAFT	0.64 213	0.74 207	0.62 221	0.70 240	0.56 231	0.72 237	0.55 229	0.72 217	0.54 227	0.73 194	0.56 230	0.72 234	0.56 233	0.56 222	0.62 239	0.63 234	0.73 234	0.53 230	0.73 236	0.54 228	0.72 231	0.65 241	0.62 234	0.56 231	0.72 235	0.54 229	0.72 232	0.57 229

test_1	0.65 214	4.37 318	2.38 324	0.40 174	0.34 176	0.42 182	0.36 182	1.96 292	0.34 171	0.41 146	0.36 180	0.42 177	0.35 175	0.34 165	0.38 183	0.31 164	0.39 171	0.34 172	0.40 172	0.33 175	0.39 163	0.33 171	0.33 169	0.34 174	0.40 169	0.36 179	0.40 168	0.32 172

zero-FE	0.66 215	0.80 210	0.56 206	0.79 244	0.58 233	0.82 242	0.55 229	0.76 221	0.56 230	0.75 196	0.58 234	0.75 238	0.59 236	0.57 223	0.56 231	0.55 225	0.79 238	0.55 231	0.78 242	0.55 229	0.85 240	0.58 231	0.55 225	0.57 235	0.80 241	0.57 233	0.80 237	0.57 229

HH	0.66 215	2.13 281	0.47 178	0.37 158	0.29 159	0.36 156	0.27 144	0.49 177	0.44 203	0.78 197	0.68 250	0.67 225	0.90 269	0.62 229	0.90 268	0.53 223	0.88 246	0.48 218	0.37 156	0.29 159	0.63 223	0.66 244	0.66 240	0.51 224	1.06 274	0.61 239	1.08 272	0.60 234

HanStereo	0.66 215	2.13 281	0.47 178	0.37 158	0.29 159	0.36 156	0.27 144	0.49 177	0.44 203	0.78 197	0.68 250	0.67 225	0.90 269	0.62 229	0.90 268	0.53 223	0.88 246	0.48 218	0.37 156	0.29 159	0.63 223	0.66 244	0.66 240	0.51 224	1.06 274	0.61 239	1.08 272	0.60 234

DSFCA	0.66 215	0.73 205	0.74 234	0.68 233	0.65 242	0.64 228	0.65 247	0.65 203	0.65 240	0.66 186	0.65 242	0.65 222	0.64 241	0.65 237	0.65 244	0.65 238	0.65 224	0.65 245	0.65 229	0.65 242	0.65 226	0.65 241	0.65 239	0.65 245	0.66 229	0.66 245	0.65 225	0.65 242

STTRV1_RVC	0.66 215	1.59 267	0.52 199	0.69 234	0.61 236	0.66 230	0.43 205	0.88 231	0.45 206	0.71 192	0.62 238	0.69 228	0.45 208	0.62 229	0.40 196	0.44 199	0.80 240	0.59 236	0.76 241	0.63 238	0.80 234	0.46 205	0.64 236	0.61 240	0.72 235	0.54 229	0.80 237	0.60 234

4D-IteraStereo	0.67 220	3.40 308	1.05 265	0.71 241	0.83 265	0.47 197	0.27 144	0.47 170	0.27 146	0.35 125	0.26 145	0.68 227	0.84 265	0.41 189	0.54 228	0.89 264	0.74 236	0.88 269	0.73 236	0.87 269	0.42 174	0.27 144	0.28 147	0.28 151	0.36 152	0.28 148	0.68 226	0.90 268

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 220	0.74 207	0.60 212	0.79 244	0.61 236	0.76 238	0.57 235	0.71 214	0.56 230	0.71 192	0.54 228	0.72 234	0.66 244	0.65 237	0.65 244	0.64 236	0.74 236	0.64 243	0.74 238	0.63 238	0.73 232	0.65 241	0.64 236	0.64 243	0.74 237	0.61 239	0.73 233	0.64 240

Occ-G	0.68 222	0.54 179	3.16 333	0.57 222	0.45 206	0.52 215	0.40 198	3.44 324	0.46 207	0.52 173	0.45 208	0.51 206	0.44 204	0.44 197	0.40 196	0.45 201	0.55 211	0.41 197	0.53 216	0.43 204	0.52 205	0.40 195	0.44 203	0.45 207	0.55 215	0.44 206	0.53 211	0.44 204

mm2	0.69 223	0.69 200	0.69 227	0.69 234	0.69 252	0.69 232	0.69 256	0.69 205	0.69 252	0.69 187	0.69 253	0.69 228	0.69 253	0.69 251	0.69 256	0.69 249	0.69 227	0.69 255	0.69 230	0.69 253	0.69 227	0.69 254	0.69 253	0.69 257	0.69 230	0.69 255	0.69 227	0.69 253

mm1	0.69 223	0.69 200	0.69 227	0.69 234	0.69 252	0.69 232	0.69 256	0.69 205	0.69 252	0.69 187	0.69 253	0.69 228	0.69 253	0.69 251	0.69 256	0.69 249	0.69 227	0.69 255	0.69 230	0.69 253	0.69 227	0.69 254	0.69 253	0.69 257	0.69 230	0.69 255	0.69 227	0.69 253

TorneroNet-64	0.69 223	0.65 198	0.30 139	0.27 137	0.47 211	0.28 141	0.35 176	0.34 132	0.80 259	7.93 358	0.29 160	0.30 143	0.31 165	0.81 261	0.28 153	0.27 146	0.29 142	0.28 148	0.85 248	0.83 267	0.62 222	0.28 150	0.30 163	0.28 151	0.52 209	0.29 163	0.29 140	0.27 147

DDUNet	0.69 223	0.84 214	0.59 211	0.84 250	0.59 234	0.87 248	0.57 235	0.84 227	0.59 236	0.82 204	0.58 234	0.85 247	0.57 234	0.59 227	0.59 235	0.57 229	0.87 245	0.59 236	0.85 248	0.59 236	0.85 240	0.59 234	0.59 230	0.59 236	0.87 246	0.59 236	0.84 243	0.59 232

UDG	0.70 227	0.87 215	0.56 206	0.87 251	0.59 234	0.84 245	0.59 238	0.85 228	0.57 233	0.84 206	0.59 236	0.84 246	0.60 237	0.58 224	0.60 236	0.59 230	0.85 244	0.59 236	0.87 250	0.58 233	0.87 242	0.60 235	0.57 229	0.59 236	0.87 246	0.58 235	0.86 246	0.60 234

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 227	6.91 332	0.46 177	0.46 192	0.46 207	0.46 191	0.46 209	0.46 164	0.46 207	0.46 160	0.46 209	0.46 185	0.46 209	0.46 201	0.46 209	0.46 202	0.46 187	0.46 207	0.46 189	0.46 209	0.47 185	0.46 205	0.46 205	0.46 208	0.46 186	0.46 208	0.46 184	0.46 206

HCRNet	0.71 229	6.06 330	3.15 332	0.50 209	0.22 131	0.21 111	0.15 103	3.04 319	0.34 171	0.43 154	0.33 175	0.43 181	0.33 172	0.15 104	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.17 111	0.47 193	0.20 129	0.21 108	0.16 109	0.32 166	0.33 172	0.50 203	0.33 174	0.49 202	0.28 150

AFF-stereo	0.71 229	0.73 205	0.65 226	0.82 248	0.63 239	0.83 243	0.63 242	0.73 218	0.65 240	0.82 204	0.73 258	0.74 237	0.64 241	0.63 232	0.62 239	0.62 233	0.73 234	0.63 241	0.74 238	0.72 258	0.80 234	0.58 231	0.70 256	0.71 260	0.79 239	0.69 255	0.78 235	0.72 259

DMCA-RVC	0.71 229	0.72 203	0.72 229	0.71 241	0.70 255	0.70 235	0.70 261	0.70 209	0.71 254	0.70 191	0.71 256	0.71 233	0.70 255	0.70 253	0.71 258	0.70 252	0.70 229	0.71 259	0.70 232	0.71 256	0.70 230	0.70 256	0.71 258	0.71 260	0.70 232	0.72 260	0.71 230	0.70 256

PA-Net	0.71 229	0.62 196	0.55 203	0.69 234	0.71 256	0.70 235	0.69 256	0.69 205	0.74 257	0.73 194	0.75 259	0.59 217	0.72 258	0.82 262	0.79 263	0.83 261	0.67 226	0.76 262	0.81 246	0.67 249	0.61 220	0.76 260	0.68 251	0.65 245	0.82 244	0.76 263	0.71 230	0.69 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 233	0.88 216	0.64 225	0.88 252	0.64 241	0.88 249	0.64 245	0.85 228	0.63 238	0.85 207	0.63 240	0.85 247	0.63 239	0.63 232	0.63 242	0.64 236	0.88 246	0.64 243	0.88 251	0.64 241	0.88 243	0.64 240	0.64 236	0.64 243	0.88 248	0.64 244	0.88 247	0.64 240

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 234	0.57 188	0.57 209	0.56 218	0.92 268	1.07 274	0.63 242	1.03 252	0.82 263	0.49 168	0.77 260	0.69 228	0.54 230	0.58 224	0.54 228	0.86 263	1.06 269	0.72 260	1.06 272	0.79 261	0.58 216	0.87 266	0.59 230	0.46 208	0.76 238	0.46 208	1.05 269	0.97 273

AEACV	0.74 234	0.52 177	3.10 330	0.60 225	0.48 217	0.56 219	0.48 218	3.02 318	0.83 264	0.61 183	0.62 238	0.72 234	0.50 223	0.49 214	0.49 223	0.48 213	0.58 216	0.50 225	0.55 219	0.48 218	0.56 213	0.50 226	0.50 220	0.51 224	0.58 221	0.51 228	0.60 219	0.51 223

MyStereo04	0.76 236	4.78 324	0.62 221	0.63 231	0.54 228	0.65 229	0.56 233	0.61 200	0.58 234	0.61 183	0.56 230	0.63 221	0.57 234	0.63 232	0.60 236	0.60 231	0.64 223	0.56 234	0.63 228	0.58 233	0.63 223	0.62 238	0.55 225	0.60 238	0.63 228	0.57 233	0.64 224	0.58 231

RSM++	0.77 237	0.91 218	0.72 229	0.83 249	0.71 256	0.83 243	0.72 262	0.81 226	0.71 254	0.81 203	0.71 256	0.81 245	0.71 257	0.71 255	0.71 258	0.70 252	0.83 243	0.72 260	0.83 247	0.81 266	0.83 238	0.72 259	0.71 258	0.71 260	0.88 248	0.71 258	0.83 242	0.70 256

test-3	0.78 238	4.38 319	1.80 306	0.62 229	0.49 221	0.62 227	0.50 225	1.86 287	0.64 239	0.69 187	0.52 226	0.66 223	0.38 185	0.58 224	0.57 234	0.46 202	0.66 225	0.46 207	0.50 208	0.44 206	0.48 192	0.58 231	0.54 224	0.60 238	0.70 232	0.46 208	0.48 194	0.50 220

WQFJA1++	0.80 239	1.24 248	0.73 232	0.97 261	0.65 242	0.97 258	0.65 247	0.97 240	0.65 240	0.94 217	0.66 243	0.94 255	0.65 243	0.66 240	0.65 244	0.66 239	0.98 256	0.66 247	0.98 260	0.66 244	0.98 253	0.66 244	0.66 240	0.66 247	0.98 259	0.66 245	0.98 256	0.66 243

NLMM	0.80 239	1.26 254	0.75 238	0.98 263	0.66 245	0.97 258	0.66 249	0.97 240	0.66 243	0.94 217	0.66 243	0.96 262	0.66 244	0.66 240	0.68 254	0.67 244	0.99 258	0.68 254	0.98 260	0.66 244	0.99 254	0.66 244	0.66 240	0.66 247	1.00 265	0.66 245	0.99 257	0.66 243

AdaDepth	0.80 239	0.95 223	1.02 260	0.95 258	0.67 250	0.95 256	0.67 253	0.94 237	0.67 249	0.92 212	0.67 247	0.94 255	0.67 250	0.67 245	0.67 251	0.67 244	0.95 253	0.67 250	0.95 259	0.67 249	0.96 252	0.68 252	0.67 246	0.67 251	0.96 258	0.67 249	0.95 255	0.67 248

CroCo-Stereo	0.80 239	2.51 294	0.41 161	1.27 290	0.41 197	1.27 289	0.41 199	1.27 273	0.41 196	1.27 251	0.41 200	1.27 286	0.41 196	0.41 189	0.41 199	0.41 192	1.28 288	0.41 197	1.27 286	0.41 198	1.27 287	0.41 197	0.42 200	0.41 198	1.27 290	0.41 198	1.27 288	0.41 198
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 239	0.80 210	0.80 244	0.80 246	0.80 262	0.80 240	0.80 265	0.80 224	0.80 259	0.80 201	0.80 263	0.80 243	0.80 261	0.80 259	0.80 264	0.80 259	0.80 240	0.80 265	0.80 244	0.80 264	0.80 234	0.80 262	0.80 264	0.80 264	0.80 241	0.80 265	0.80 237	0.80 263

CSAN	0.80 239	0.80 210	0.80 244	0.80 246	0.80 262	0.80 240	0.80 265	0.80 224	0.80 259	0.80 201	0.80 263	0.80 243	0.80 261	0.80 259	0.80 264	0.80 259	0.80 240	0.80 265	0.80 244	0.80 264	0.80 234	0.80 262	0.80 264	0.80 264	0.80 241	0.80 265	0.80 237	0.80 263

WQFJX1	0.81 245	1.27 256	0.74 234	0.98 263	0.67 250	0.98 260	0.67 253	0.97 240	0.67 249	0.94 217	0.67 247	0.95 258	0.66 244	0.66 240	0.66 247	0.67 244	0.99 258	0.67 250	0.98 260	0.68 252	0.99 254	0.66 244	0.66 240	0.66 247	0.99 260	0.66 245	1.00 259	0.66 243

WQFJX	0.81 245	1.27 256	0.74 234	0.99 265	0.66 245	0.99 262	0.66 249	0.99 246	0.66 243	0.95 222	0.66 243	0.95 258	0.67 250	0.67 245	0.66 247	0.66 239	0.99 258	0.66 247	1.00 264	0.66 244	0.99 254	0.67 250	0.68 251	0.67 251	0.99 260	0.67 249	0.99 257	0.67 248

NLMM1	0.81 245	1.26 254	0.74 234	1.00 267	0.66 245	0.99 262	0.67 253	0.98 243	0.66 243	0.94 217	0.67 247	0.94 255	0.66 244	0.66 240	0.66 247	0.66 239	1.00 262	0.67 250	1.00 264	0.66 244	0.99 254	0.71 257	0.73 261	0.67 251	0.99 260	0.67 249	1.00 259	0.66 243

NLSM3	0.81 245	1.27 256	0.75 238	0.99 265	0.66 245	0.99 262	0.66 249	0.98 243	0.67 249	0.95 222	0.66 243	0.95 258	0.66 244	0.67 245	0.67 251	0.66 239	0.99 258	0.66 247	0.99 263	0.66 244	0.99 254	0.67 250	0.66 240	0.66 247	0.99 260	0.67 249	1.00 259	0.67 248

gcap-zeroshot	0.81 245	1.03 230	0.84 248	0.93 256	0.85 266	0.84 245	0.62 241	1.21 269	0.53 226	0.79 199	0.84 266	0.77 239	0.70 255	0.84 264	0.67 251	0.74 256	1.18 282	0.52 229	0.91 253	0.79 261	0.84 239	0.61 236	0.83 266	0.69 257	0.93 256	0.82 267	0.85 245	0.66 243

WQFJA1	0.82 250	1.52 266	0.76 240	1.01 272	0.66 245	0.98 260	0.66 249	0.98 243	0.66 243	0.95 222	0.68 250	0.95 258	0.66 244	0.68 249	0.66 247	0.66 239	1.00 262	0.67 250	1.00 264	0.67 249	0.99 254	0.68 252	0.67 246	0.68 256	0.99 260	0.67 249	1.00 259	0.67 248

AIO-Stereo	0.82 250	1.06 232	0.73 232	0.97 261	0.74 258	1.06 273	0.60 239	1.04 255	0.90 267	1.00 225	1.01 278	0.78 240	0.85 267	0.74 257	0.62 239	0.67 244	1.12 272	0.55 231	0.70 232	0.65 242	0.93 249	0.66 244	0.67 246	0.67 251	0.82 244	0.74 261	0.92 249	0.83 265

G-Net	0.82 250	1.77 273	0.78 242	0.78 243	0.78 260	0.78 239	0.78 263	0.78 223	0.79 258	0.79 199	0.78 261	0.78 240	0.78 260	0.78 258	0.78 262	0.78 257	0.79 238	0.79 263	0.79 243	0.79 261	0.79 233	0.79 261	0.79 263	0.79 263	0.79 239	0.79 264	0.79 236	0.79 262

ktn	0.84 253	1.15 237	0.54 200	1.16 284	1.26 299	0.51 212	0.53 228	0.51 184	0.66 243	4.54 341	0.51 225	0.52 209	0.52 229	0.66 240	0.51 227	0.51 222	1.37 293	1.17 292	0.49 204	0.51 227	1.23 283	0.51 228	0.67 246	0.51 224	0.51 207	0.68 254	0.51 206	0.51 223

KSHMR	0.85 254	0.72 203	0.51 196	0.49 207	0.49 221	0.51 212	1.07 286	0.50 181	0.48 217	6.04 353	0.52 226	0.66 223	0.98 275	0.49 214	0.77 261	0.49 217	1.17 279	0.51 228	0.49 204	1.06 284	0.51 202	0.49 220	0.49 217	0.51 224	1.04 272	0.49 223	0.81 241	0.72 259

CroCo-Stereo Lap2	0.85 254	2.86 305	0.43 168	1.33 292	0.43 204	1.31 290	0.42 204	1.32 274	0.42 201	1.31 253	0.44 206	1.32 288	0.44 204	0.43 195	0.44 206	0.43 198	1.35 289	0.43 204	1.32 290	0.43 204	1.31 289	0.43 202	0.43 202	0.42 204	1.31 292	0.42 203	1.31 289	0.43 203

MLG-Stereo	0.87 256	1.33 262	0.93 252	0.62 229	1.00 271	1.16 279	0.55 229	0.86 230	0.83 264	1.19 244	0.40 198	1.30 287	0.81 263	0.65 237	0.45 208	1.01 279	1.17 279	0.46 207	1.29 289	0.58 233	1.05 266	0.90 269	0.73 261	0.87 269	0.60 225	1.01 279	1.13 276	0.51 223

DGTPSM_ROB	0.92 257	0.93 222	0.91 250	0.93 256	0.91 267	0.92 252	0.93 271	0.92 234	0.92 268	0.92 212	0.91 268	0.91 251	0.93 272	0.91 265	0.92 272	0.92 271	0.92 251	0.92 270	0.92 254	0.90 270	0.91 245	0.92 270	0.93 270	0.94 274	0.92 254	0.91 269	0.92 249	0.97 273

pmcnn	0.92 257	0.92 219	0.92 251	0.92 254	0.92 268	0.92 252	0.92 269	0.92 234	0.92 268	0.92 212	0.92 270	0.92 254	0.92 271	0.92 267	0.92 272	0.92 271	0.92 251	0.92 270	0.92 254	0.92 274	0.92 247	0.92 270	0.92 269	0.92 273	0.92 254	0.92 270	0.92 249	0.92 271

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 259	0.77 209	0.82 246	1.16 284	0.75 259	0.99 262	0.92 269	0.91 232	0.99 274	0.94 217	0.91 268	1.15 275	0.88 268	0.92 267	1.00 275	0.67 244	0.98 256	1.00 275	0.75 240	0.91 271	1.18 276	0.87 266	0.89 268	0.90 270	1.08 277	1.07 284	0.74 234	0.89 267

HSM-Net_RVC	0.93 259	1.09 235	0.79 243	1.10 277	0.78 260	1.09 275	0.79 264	1.16 263	0.80 259	1.14 236	0.79 262	1.17 278	0.77 259	0.73 256	0.83 266	0.78 257	1.19 283	0.79 263	1.18 281	0.72 258	1.19 278	0.80 262	0.72 260	0.80 264	1.18 285	0.74 261	1.14 277	0.73 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 259	8.54 345	0.41 161	0.56 218	0.37 185	0.56 219	0.37 187	0.50 181	0.40 192	0.56 178	5.24 357	0.56 214	0.34 173	0.40 188	0.41 199	0.34 171	0.53 210	0.40 194	0.56 221	0.38 188	0.52 205	0.40 195	0.40 195	0.41 198	0.56 218	0.40 197	0.56 215	0.40 196

DPSimNet_ROB	0.93 259	1.04 231	0.83 247	1.05 275	0.82 264	1.04 271	0.83 268	1.03 252	0.89 266	1.03 231	0.84 266	1.03 269	0.84 265	0.83 263	0.84 267	0.83 261	1.14 274	0.84 267	1.12 277	0.84 268	1.04 265	0.88 268	0.83 266	0.84 268	1.07 276	0.83 268	1.15 278	0.88 266

DPSM_ROB	0.93 259	0.92 219	0.94 253	0.96 259	1.02 277	0.92 252	0.98 272	0.95 238	0.92 268	0.92 212	0.92 270	0.91 251	0.97 273	0.92 267	0.91 270	0.91 268	0.96 254	0.94 272	0.93 257	0.91 271	0.93 249	0.92 270	0.93 270	0.91 271	0.91 252	0.99 272	0.92 249	0.91 269

DPSM	0.93 259	0.92 219	0.94 253	0.96 259	1.02 277	0.92 252	0.98 272	0.95 238	0.92 268	0.92 212	0.92 270	0.91 251	0.97 273	0.92 267	0.91 270	0.91 268	0.96 254	0.94 272	0.93 257	0.91 271	0.93 249	0.92 270	0.93 270	0.91 271	0.91 252	0.99 272	0.92 249	0.91 269

LGCAT	1.00 265	1.00 224	1.00 255	1.00 267	1.00 271	1.00 266	1.00 277	1.00 247	1.00 275	1.00 225	1.00 274	1.00 263	1.00 277	1.00 274	1.00 275	1.00 275	1.00 262	1.00 275	1.00 264	1.00 276	1.00 260	1.00 275	1.00 275	1.00 277	1.00 265	1.00 275	1.00 259	1.00 275

GANet	1.00 265	1.00 224	1.00 255	1.00 267	1.00 271	1.00 266	1.00 277	1.00 247	1.00 275	1.00 225	1.00 274	1.00 263	1.00 277	1.00 274	1.00 275	1.00 275	1.00 262	1.00 275	1.00 264	1.00 276	1.00 260	1.00 275	1.00 275	1.00 277	1.00 265	1.00 275	1.00 259	1.00 275

TDLM	1.00 265	1.00 224	1.00 255	1.00 267	1.00 271	1.00 266	1.00 277	1.00 247	1.00 275	1.00 225	1.00 274	1.00 263	1.00 277	1.00 274	1.00 275	1.00 275	1.00 262	1.00 275	1.00 264	1.00 276	1.00 260	1.00 275	1.00 275	1.00 277	1.00 265	1.00 275	1.00 259	1.00 275

CVANet_RVC	1.00 265	1.00 224	1.00 255	1.00 267	1.00 271	1.00 266	1.00 277	1.00 247	1.00 275	1.00 225	1.00 274	1.00 263	1.00 277	1.00 274	1.00 275	1.00 275	1.00 262	1.00 275	1.00 264	1.00 276	1.00 260	1.00 275	1.00 275	1.00 277	1.00 265	1.00 275	1.00 259	1.00 275

ccs_rob	1.00 265	10.06 351	0.31 142	0.44 189	0.31 169	0.43 187	0.31 172	0.43 160	0.32 166	0.45 157	0.32 171	1.20 282	0.31 165	7.02 357	0.31 168	0.31 164	0.44 185	0.31 166	0.44 186	0.32 171	0.44 179	0.31 167	0.32 166	0.32 169	0.44 184	0.32 171	0.43 180	0.31 170

trnet	1.01 270	1.01 228	1.01 259	1.01 272	1.01 276	1.01 270	1.01 281	1.01 251	1.01 279	1.01 230	1.01 278	1.01 268	1.01 282	1.01 278	1.01 280	1.01 279	1.01 268	1.01 280	1.01 271	1.01 280	1.01 264	1.01 279	1.01 279	1.01 281	1.01 270	1.01 279	1.01 268	1.01 279

CFNet_pseudo	1.01 270	9.78 349	0.29 133	0.38 162	0.28 149	0.38 164	0.28 151	0.38 143	0.28 151	0.39 137	0.28 152	0.39 165	0.28 149	9.50 358	0.29 161	0.28 147	0.38 161	0.28 148	0.38 160	0.28 150	0.38 154	0.28 150	0.28 147	0.28 151	0.38 159	0.28 148	0.38 157	0.28 150

pcwnet_v2	1.01 270	9.73 348	0.28 128	0.38 162	0.28 149	0.38 164	0.28 151	0.38 143	0.28 151	0.38 134	0.28 152	0.39 165	0.28 149	9.61 359	0.28 153	0.28 147	0.38 161	0.28 148	0.38 160	0.28 150	0.38 154	0.28 150	0.29 155	0.28 151	0.38 159	0.28 148	0.38 157	0.28 150

FlowAnything	1.02 273	2.51 294	0.58 210	1.60 299	0.56 231	1.61 299	0.56 233	1.60 283	0.55 228	1.61 267	0.56 230	1.61 295	0.55 231	0.55 220	0.55 230	0.55 225	1.61 299	0.56 234	1.61 297	0.56 231	1.62 296	0.55 229	0.56 228	0.56 231	1.62 300	0.56 232	1.62 297	0.56 228

WAO-8	1.02 273	1.50 265	1.49 294	0.40 174	0.40 195	1.56 298	0.98 272	1.55 282	0.58 234	4.18 337	0.40 198	0.79 242	0.48 216	0.91 265	0.39 195	0.99 274	0.71 232	0.70 258	0.51 211	0.77 260	1.07 268	0.82 265	0.69 253	0.96 276	1.01 270	1.30 301	1.10 274	1.38 305

UCFNet_RVC	1.03 275	10.10 352	0.28 128	0.38 162	0.28 149	0.39 171	0.28 151	0.38 143	0.28 151	0.39 137	0.28 152	0.39 165	0.29 158	9.62 360	0.28 153	0.28 147	0.38 161	0.28 148	0.38 160	0.28 150	0.39 163	0.28 150	0.29 155	0.28 151	0.39 168	0.28 148	0.38 157	0.29 161

GLC_STEREO	1.05 276	1.01 228	1.02 260	1.02 274	1.02 277	1.05 272	1.06 283	1.05 256	1.05 281	1.04 233	1.05 281	1.05 270	1.04 283	1.06 282	1.05 282	1.06 283	1.06 269	1.05 283	1.06 272	1.05 283	1.06 267	1.06 282	1.04 281	1.05 283	1.04 272	1.05 282	1.06 270	1.06 281

FC-DCNN	1.10 277	0.81 213	0.77 241	0.63 231	0.42 202	0.86 247	0.64 245	0.91 232	0.96 272	1.11 234	0.80 263	1.07 271	0.81 263	0.67 245	1.75 316	1.30 299	1.41 295	0.85 268	1.28 288	0.71 256	2.12 309	1.32 299	0.52 223	0.81 267	1.64 301	1.40 308	2.39 315	1.75 319

RP	1.14 278	1.16 239	1.15 275	1.17 286	1.10 286	1.16 279	1.15 289	1.10 258	1.16 291	1.15 237	1.08 283	1.16 276	1.15 290	1.15 290	1.14 290	1.16 289	1.16 277	1.10 285	1.10 274	1.10 287	1.16 272	1.11 286	1.10 285	1.19 296	1.14 281	1.19 296	1.07 271	1.10 284

Abc-Net	1.14 278	1.16 239	1.18 279	1.10 277	1.10 286	1.16 279	1.18 293	1.16 263	1.13 288	1.11 234	1.16 289	1.16 276	1.12 288	1.10 283	1.17 293	1.16 289	1.16 277	1.10 285	1.16 278	1.14 291	1.17 274	1.16 289	1.11 287	1.09 288	1.10 278	1.10 287	1.16 279	1.17 290
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 280	1.90 275	1.10 269	1.37 294	0.94 270	1.36 291	0.98 272	1.48 280	0.98 273	1.37 258	0.98 273	1.37 292	0.98 275	0.95 271	0.94 274	0.95 273	1.37 293	0.95 274	1.38 292	0.95 275	1.38 293	0.95 274	0.95 273	0.95 275	1.37 295	0.95 271	1.37 293	0.95 272

TorneroNet	1.15 280	1.10 236	0.51 196	0.69 234	0.51 227	1.10 276	0.50 225	0.51 184	0.51 225	13.92 360	1.17 293	0.49 202	0.51 228	0.54 219	0.48 219	0.49 217	0.49 201	0.65 245	0.70 232	0.49 223	0.51 202	0.49 220	0.67 246	1.36 304	0.51 207	0.50 226	0.52 209	1.23 297

RGC	1.15 280	1.16 239	1.17 278	1.15 282	1.11 288	1.21 285	1.21 300	1.10 258	1.15 289	1.16 240	1.11 286	1.17 278	1.09 285	1.14 289	1.11 287	1.16 289	1.19 283	1.11 288	1.10 274	1.15 293	1.11 269	1.19 292	1.16 290	1.12 291	1.17 283	1.10 287	1.16 279	1.17 290

NCC-stereo	1.15 280	1.17 243	1.12 274	1.10 277	1.15 289	1.14 277	1.15 289	1.15 261	1.12 287	1.17 243	1.17 293	1.11 273	1.17 294	1.11 285	1.10 285	1.16 289	1.12 272	1.11 288	1.16 278	1.13 290	1.23 283	1.16 289	1.19 294	1.11 289	1.18 285	1.17 293	1.17 282	1.13 288

edge stereo	1.15 280	1.18 244	1.11 272	1.12 280	1.17 293	1.17 284	1.17 291	1.16 263	1.18 295	1.16 240	1.17 293	1.17 278	1.13 289	1.11 285	1.11 287	1.12 286	1.17 279	1.17 292	1.11 276	1.17 294	1.17 274	1.17 291	1.18 292	1.14 292	1.11 279	1.18 294	1.12 275	1.11 285

Nwc_Net	1.15 280	1.15 237	1.15 275	1.09 276	1.19 295	1.16 279	1.17 291	1.15 261	1.16 291	1.16 240	1.16 289	1.08 272	1.16 291	1.11 285	1.15 292	1.18 293	1.11 271	1.10 285	1.16 278	1.17 294	1.16 272	1.13 288	1.18 292	1.20 297	1.11 279	1.15 291	1.16 279	1.20 293

qqai	1.17 286	1.27 256	1.10 269	1.26 289	1.09 285	1.23 286	1.11 287	1.26 272	1.11 286	1.26 250	1.08 283	1.25 285	1.11 287	1.11 285	1.10 285	1.09 284	1.27 287	1.11 288	1.27 286	1.11 288	1.27 287	1.10 285	1.10 285	1.11 289	1.27 290	1.10 287	1.24 286	1.11 285

stereogan	1.17 286	1.19 246	1.15 275	1.15 282	1.15 289	1.15 278	1.19 294	1.19 267	1.15 289	1.15 237	1.16 289	1.19 281	1.19 295	1.19 292	1.19 294	1.19 294	1.15 275	1.19 295	1.19 282	1.19 297	1.15 271	1.19 292	1.15 289	1.15 293	1.16 282	1.15 291	1.19 283	1.20 293

MM-Stereo_test3	1.22 288	1.60 269	1.19 282	1.48 297	1.02 277	1.48 296	0.99 276	1.54 281	1.03 280	1.41 260	1.03 280	1.44 294	1.00 277	1.04 280	1.04 281	1.02 281	1.42 296	1.04 281	1.48 295	1.01 280	1.48 294	1.03 280	1.06 283	1.04 282	1.53 298	1.04 281	1.49 294	1.04 280

FAT-Stereo	1.22 288	1.23 247	1.19 282	1.21 288	1.24 298	1.24 288	1.19 294	1.25 271	1.24 298	1.25 249	1.19 296	1.20 282	1.24 299	1.20 293	1.21 296	1.25 298	1.22 285	1.21 297	1.25 285	1.23 300	1.22 281	1.19 292	1.19 294	1.24 300	1.25 288	1.20 297	1.19 283	1.25 299

S-Stereo	1.22 288	1.18 244	1.19 282	1.20 287	1.23 297	1.23 286	1.19 294	1.19 267	1.18 295	1.27 251	1.20 297	1.20 282	1.20 296	1.23 295	1.22 298	1.23 297	1.23 286	1.23 299	1.20 283	1.25 301	1.20 279	1.22 298	1.25 298	1.24 300	1.20 287	1.22 300	1.26 287	1.24 298

SPS-STEREO	1.25 291	1.47 264	1.06 267	1.54 298	1.08 283	1.52 297	1.20 299	1.44 278	1.06 283	1.49 265	1.10 285	1.41 293	1.10 286	0.98 272	1.08 284	1.12 286	1.47 297	1.04 281	1.53 296	1.14 291	1.52 295	1.07 283	1.02 280	1.05 283	1.48 297	1.07 284	1.55 295	1.11 285
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 292	1.37 263	1.35 286	1.38 295	1.40 302	1.39 294	1.77 317	1.36 275	1.74 316	1.36 257	1.36 302	1.36 291	1.36 302	1.36 297	1.35 300	1.41 306	1.36 291	1.36 305	1.36 291	1.35 304	1.36 291	1.35 302	1.36 301	1.35 303	1.36 294	1.35 304	1.36 292	1.35 301

HBP-ISP	1.47 293	1.07 234	1.03 263	1.30 291	1.08 283	1.36 291	1.06 283	1.44 278	1.25 300	1.97 282	1.51 307	1.65 297	1.58 308	0.98 272	1.58 308	1.68 313	1.98 305	1.32 300	2.02 305	1.28 302	2.95 321	1.89 322	0.97 274	1.06 285	1.26 289	0.99 272	1.94 300	1.43 308

PS-NSSS	1.48 294	4.46 321	1.35 286	1.35 293	1.35 301	1.41 295	1.34 302	1.36 275	1.35 303	1.40 259	1.35 301	1.33 289	1.35 301	1.37 298	1.40 303	1.35 300	1.35 289	1.35 303	1.39 293	1.44 309	1.35 290	1.34 301	1.35 300	1.38 307	1.35 293	1.33 303	1.34 290	1.38 305

CC-Net-ROB	1.51 295	4.40 320	1.69 302	1.39 296	1.40 302	1.37 293	1.40 307	1.36 275	1.39 304	1.41 260	1.36 302	1.35 290	1.38 304	1.39 300	1.39 301	1.36 301	1.36 291	1.35 303	1.39 293	1.39 305	1.37 292	1.36 303	1.41 305	1.48 309	1.39 296	1.42 309	1.35 291	1.35 301

GANetREF_RVC	1.52 296	2.01 278	1.21 285	1.98 305	1.21 296	1.98 304	1.21 300	1.98 295	1.21 297	1.99 284	1.21 298	1.98 304	1.21 298	1.02 279	1.21 296	1.21 296	1.99 306	1.21 297	1.99 304	1.21 298	1.99 303	1.21 295	1.21 296	1.21 298	1.99 306	1.21 298	1.99 303	1.21 295
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 297	2.69 301	1.46 291	1.99 306	1.31 300	1.99 306	1.36 303	1.99 296	1.31 301	1.84 271	1.32 300	1.89 298	1.31 300	1.32 296	1.30 299	1.36 301	1.94 301	1.33 302	1.93 300	1.30 303	1.92 300	1.33 300	1.31 299	1.31 302	1.94 303	1.31 302	1.93 299	1.31 300

R-Stereo Train	1.62 298	2.01 278	1.41 289	1.97 302	1.40 302	1.96 302	1.39 304	1.93 289	1.39 304	1.92 276	1.38 304	1.94 301	1.39 305	1.40 301	1.45 304	1.38 303	1.96 303	1.37 306	1.97 301	1.39 305	1.98 301	1.41 305	1.40 303	1.37 305	1.97 304	1.38 305	1.96 301	1.37 303

RAFT-Stereo	1.62 298	2.01 278	1.41 289	1.97 302	1.40 302	1.96 302	1.39 304	1.93 289	1.39 304	1.92 276	1.38 304	1.94 301	1.39 305	1.40 301	1.45 304	1.38 303	1.96 303	1.37 306	1.97 301	1.39 305	1.98 301	1.41 305	1.40 303	1.37 305	1.97 304	1.38 305	1.96 301	1.37 303
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 298	1.60 269	1.59 295	1.61 300	1.69 311	1.66 300	1.61 309	1.70 285	1.65 313	1.62 268	1.60 310	1.61 295	1.60 309	1.60 304	1.59 309	1.62 311	1.60 298	1.63 313	1.62 298	1.68 316	1.70 297	1.60 308	1.64 312	1.60 311	1.61 299	1.60 311	1.60 296	1.59 311

MonStereo	1.66 301	2.63 300	1.46 291	1.99 306	1.41 306	2.03 307	1.39 304	2.04 298	1.43 307	1.94 279	1.40 306	1.92 300	1.37 303	1.38 299	1.39 301	1.39 305	1.99 306	1.38 308	2.04 306	1.41 308	2.02 305	1.37 304	1.39 302	1.38 307	1.99 306	1.38 305	2.01 305	1.39 307

MoCha-V2	1.75 302	27.02 367	0.72 229	0.92 254	0.69 252	0.89 250	0.69 256	0.92 234	0.71 254	0.87 208	0.69 253	0.88 250	0.68 252	0.70 253	0.68 254	0.69 249	0.90 249	0.69 255	0.92 254	0.69 253	0.92 247	0.71 257	0.70 256	0.67 251	0.88 248	0.71 258	0.92 249	0.68 252

MFMNet_re	1.77 303	1.89 274	1.72 303	1.88 301	1.69 311	1.89 301	1.67 313	1.91 288	1.70 314	1.87 272	1.67 314	1.89 298	1.68 314	1.67 308	1.67 314	1.70 314	1.88 300	1.68 315	1.88 299	1.67 314	1.89 298	1.68 314	1.70 314	1.71 316	1.87 302	1.68 319	1.87 298	1.68 316

derf	1.84 304	1.93 276	1.73 304	1.97 302	1.77 314	1.98 304	1.76 316	1.94 291	1.73 315	1.97 282	1.78 316	1.97 303	1.76 315	1.76 310	1.71 315	1.79 315	1.94 301	1.77 316	1.98 303	1.75 318	1.89 298	1.71 315	1.77 317	1.77 318	2.01 308	1.74 320	2.00 304	1.71 317

MM-Stereo_test1	1.85 305	3.50 310	1.61 296	2.12 308	1.47 307	2.14 308	1.47 308	2.33 307	1.53 308	2.12 289	1.54 308	2.19 306	1.53 307	1.54 303	1.53 306	1.53 307	2.20 308	1.54 309	2.24 307	1.57 310	2.21 311	1.49 307	1.59 307	1.49 310	2.15 312	1.52 310	2.15 307	1.54 310

plain	1.96 306	3.33 307	1.04 264	3.24 325	1.04 281	3.24 325	1.04 282	3.26 321	1.05 281	3.26 321	1.13 287	3.27 324	1.06 284	1.05 281	1.05 282	1.05 282	3.28 323	1.05 283	3.29 323	1.06 284	3.30 323	1.05 281	1.05 282	1.06 285	3.30 325	1.06 283	3.30 324	1.06 281

UDGNet	1.97 307	2.43 292	1.67 300	2.46 316	1.70 313	2.44 315	1.69 314	2.34 308	1.63 312	2.35 305	1.67 314	2.37 315	1.67 313	1.68 309	1.64 313	1.67 312	2.44 315	1.64 314	2.43 315	1.67 314	2.43 317	1.66 312	1.67 313	1.63 315	2.43 317	1.66 317	2.42 316	1.66 315

LG-G_1	1.99 308	2.56 297	1.63 298	2.54 319	1.62 309	2.55 320	1.61 309	2.51 311	1.61 309	2.50 309	1.62 312	2.50 317	1.61 310	1.61 305	1.61 310	1.61 308	2.55 319	1.61 310	2.55 320	1.61 311	2.55 319	1.61 309	1.61 308	1.61 312	2.55 320	1.61 312	2.54 318	1.61 312

LG-G	1.99 308	2.56 297	1.63 298	2.54 319	1.62 309	2.55 320	1.61 309	2.51 311	1.61 309	2.50 309	1.62 312	2.50 317	1.61 310	1.61 305	1.61 310	1.61 308	2.55 319	1.61 310	2.55 320	1.61 311	2.55 319	1.61 309	1.61 308	1.61 312	2.55 320	1.61 312	2.54 318	1.61 312

LGtest1	1.99 308	2.55 296	1.62 297	2.54 319	1.61 308	2.54 317	1.61 309	2.51 311	1.61 309	2.49 308	1.61 311	2.49 316	1.61 310	1.61 305	1.61 310	1.61 308	2.55 319	1.62 312	2.54 319	1.61 311	2.54 318	1.61 309	1.61 308	1.61 312	2.54 319	1.61 312	2.54 318	1.61 312

FBW_ROB	2.04 311	2.50 293	1.75 305	2.45 315	1.78 315	2.40 313	1.74 315	2.47 310	1.77 317	2.37 306	1.81 317	2.30 309	1.80 316	1.78 311	1.88 324	1.80 316	2.41 314	1.77 316	2.43 315	1.83 319	2.39 315	1.81 320	1.76 316	1.75 317	2.56 322	1.75 321	2.30 312	1.74 318

TRStereo	2.05 312	2.13 281	1.85 308	2.27 309	1.84 317	2.28 309	1.84 320	2.29 303	1.87 320	2.29 299	1.86 319	2.30 309	1.87 320	2.30 325	1.87 321	2.08 323	2.29 310	1.87 320	2.30 309	1.87 321	2.08 306	1.72 316	1.86 321	2.30 330	2.13 309	1.84 323	2.29 309	1.87 322

XX-Stereo	2.05 312	2.13 281	1.85 308	2.27 309	1.84 317	2.28 309	1.84 320	2.29 303	1.87 320	2.29 299	1.86 319	2.30 309	1.87 320	2.30 325	1.87 321	2.08 323	2.29 310	1.87 320	2.30 309	1.87 321	2.08 306	1.72 316	1.86 321	2.30 330	2.13 309	1.84 323	2.29 309	1.87 322

EAI-Stereo	2.05 312	2.13 281	1.85 308	2.27 309	1.84 317	2.28 309	1.84 320	2.29 303	1.87 320	2.29 299	1.86 319	2.30 309	1.87 320	2.30 325	1.87 321	2.08 323	2.29 310	1.87 320	2.30 309	1.87 321	2.08 306	1.72 316	1.86 321	2.30 330	2.13 309	1.84 323	2.29 309	1.87 322

AF-Net	2.06 315	25.73 366	1.18 279	1.12 280	1.16 292	1.16 279	1.19 294	1.10 258	1.17 294	1.15 237	1.14 288	1.11 273	1.16 291	1.16 291	1.14 290	1.11 285	1.15 275	1.13 291	1.21 284	1.17 294	1.11 269	1.21 295	1.17 291	1.17 294	1.17 283	1.11 290	1.20 285	1.13 288

UniTT-Stereo	2.12 316	3.66 312	1.10 269	3.48 328	1.15 289	3.57 329	1.11 287	3.44 324	1.16 291	3.52 323	1.16 289	3.50 325	1.16 291	1.10 283	1.13 289	1.15 288	3.61 325	1.17 292	3.64 324	1.12 289	3.58 326	1.12 287	1.12 288	1.17 294	3.53 328	1.18 294	3.52 327	1.18 292

HUF	2.22 317	2.33 288	2.24 320	2.35 313	2.07 323	2.45 316	2.11 327	2.42 309	2.13 327	2.19 292	2.15 326	2.10 305	2.09 325	2.27 323	2.04 326	2.08 323	2.44 315	2.12 327	2.38 314	2.18 328	2.29 313	2.22 326	2.12 328	2.12 325	2.52 318	2.10 328	2.22 308	2.15 329

AIO_test	2.22 317	2.36 291	2.10 316	2.47 317	2.15 324	2.54 317	2.06 326	2.27 301	2.09 326	2.29 299	2.13 325	2.30 309	2.09 325	2.25 321	2.15 328	1.95 321	2.52 318	2.08 325	2.32 312	2.21 330	2.20 310	2.26 328	2.05 327	2.06 323	2.40 316	2.16 330	2.52 317	2.05 328

RAStereo	2.24 319	3.70 313	1.18 279	3.73 332	1.18 294	3.69 331	1.19 294	3.73 327	1.24 298	3.72 326	1.21 298	3.76 329	1.20 296	1.20 293	1.20 295	1.20 295	3.74 330	1.20 296	3.75 330	1.21 298	3.77 330	1.21 295	1.21 296	1.21 298	3.82 332	1.21 298	3.82 331	1.21 295

AIO_rvc	2.25 320	2.35 290	2.10 316	2.47 317	2.17 325	2.54 317	2.15 328	2.32 306	2.21 328	2.29 299	2.28 328	2.33 314	2.09 325	2.26 322	2.14 327	2.08 323	2.49 317	2.09 326	2.53 318	2.14 327	2.34 314	2.23 327	2.14 329	2.18 326	2.19 313	2.15 329	2.35 314	2.22 330

NCCL2	2.27 321	2.27 287	2.28 323	2.27 309	2.28 329	2.28 309	2.28 330	2.27 301	2.28 330	2.28 296	2.28 328	2.29 308	2.28 329	2.28 324	2.29 330	2.28 330	2.28 309	2.28 331	2.27 308	2.28 332	2.28 312	2.28 330	2.28 331	2.28 328	2.28 314	2.28 332	2.11 306	2.28 333

STTStereo	2.30 322	2.34 289	2.26 322	2.37 314	2.23 326	2.40 313	2.35 331	2.20 299	2.33 331	2.28 296	2.31 330	2.19 306	2.37 330	2.20 318	2.31 331	2.23 329	2.38 313	2.25 330	2.33 313	2.27 331	2.39 315	2.27 329	2.31 332	2.29 329	2.37 315	2.32 333	2.34 313	2.26 332

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 323	2.85 303	1.90 313	2.90 322	2.77 332	2.88 322	2.85 334	2.51 311	2.85 334	2.88 316	1.99 324	2.50 317	2.76 333	2.20 318	1.57 307	2.64 332	2.89 322	2.63 333	5.69 353	1.03 282	2.01 304	2.71 332	2.74 336	2.73 334	2.87 323	1.64 315	1.00 259	1.49 309
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 324	3.41 309	1.05 265	3.29 326	1.05 282	3.29 328	1.06 283	3.30 323	1.06 283	3.31 322	1.06 282	4.97 347	2.72 332	2.72 329	2.71 333	2.70 333	6.57 355	2.19 328	5.08 350	1.08 286	3.36 324	1.07 283	1.07 284	1.07 287	3.35 327	1.07 284	3.36 326	1.07 283

sCroCo_RVC	2.76 325	4.00 315	1.82 307	4.00 336	1.83 316	3.98 337	1.82 318	3.99 329	1.81 318	4.14 334	2.76 332	4.13 338	1.82 318	1.83 312	1.83 317	1.82 317	4.01 335	1.82 319	3.98 333	1.86 320	4.00 335	1.82 321	1.83 319	1.84 319	4.02 338	1.81 322	4.00 335	1.83 321

NLSM1	2.82 326	3.85 314	2.57 328	3.19 324	2.46 330	3.28 327	2.38 332	3.29 322	2.42 332	3.20 320	2.64 331	3.14 322	2.62 331	2.46 328	2.44 332	2.51 331	3.31 324	2.53 332	3.17 322	2.47 333	3.27 322	2.33 331	2.65 333	2.61 333	3.22 324	2.55 334	3.31 325	2.39 334

sAnonymous2	2.87 327	4.16 316	1.89 311	4.26 341	1.87 320	4.23 340	1.92 323	4.17 330	1.94 324	4.16 335	1.92 322	4.20 339	1.92 323	1.96 314	1.86 319	1.87 319	4.25 339	1.90 323	4.23 339	1.91 324	4.26 338	1.93 323	1.89 324	1.90 320	4.07 340	1.91 326	5.09 351	1.93 326

CroCo_RVC	2.87 327	4.16 316	1.89 311	4.26 341	1.87 320	4.23 340	1.92 323	4.17 330	1.94 324	4.16 335	1.92 322	4.20 339	1.92 323	1.96 314	1.86 319	1.87 319	4.25 339	1.90 323	4.23 339	1.91 324	4.26 338	1.93 323	1.89 324	1.90 320	4.07 340	1.91 326	5.09 351	1.93 326

Anonymous3	3.36 329	4.93 326	2.20 318	4.92 348	2.23 326	4.90 348	2.23 329	4.89 336	2.24 329	4.95 347	2.21 327	4.91 346	2.21 328	2.18 317	2.22 329	2.22 328	4.86 346	2.20 329	4.90 346	2.20 329	4.96 348	2.21 325	2.21 330	2.21 327	6.30 354	2.21 331	4.90 344	2.23 331

StereoVision	3.44 330	10.12 353	1.68 301	5.44 353	2.26 328	5.87 353	1.97 325	5.17 339	1.31 301	5.80 351	1.56 309	5.62 352	1.84 319	1.97 316	1.91 325	1.84 318	4.98 348	1.32 300	5.60 351	1.71 317	5.35 353	1.73 319	1.97 326	1.96 322	5.40 351	1.65 316	5.08 349	1.76 320

NLCSM	3.61 331	5.05 328	3.36 338	4.13 338	3.31 340	3.91 333	3.26 340	3.98 328	3.24 338	4.08 333	3.06 335	3.95 334	3.25 340	3.25 334	3.10 337	3.17 339	4.20 338	3.08 335	4.16 337	3.24 340	4.26 338	3.46 340	3.14 338	3.19 337	4.02 338	3.24 339	4.21 339	3.17 338

DPSNet	3.67 332	3.61 311	3.62 339	3.64 329	3.61 344	3.64 330	3.65 344	3.64 326	3.67 343	3.67 325	3.65 342	3.68 327	3.69 348	3.69 342	3.69 349	3.68 345	3.70 327	3.70 345	3.69 329	3.69 346	3.71 329	3.69 342	3.67 344	3.69 346	3.68 331	3.67 343	3.68 329	3.67 340

MaDis-Stereo	3.69 333	10.19 354	2.01 315	6.09 354	2.01 322	5.94 354	1.82 318	6.14 344	1.85 319	6.59 354	1.82 318	6.01 353	1.81 317	1.83 312	1.83 317	2.02 322	5.87 352	1.79 318	5.93 354	2.06 326	4.63 344	1.67 313	1.84 320	2.08 324	5.90 352	1.66 317	6.34 354	1.87 322

MCSU-Stereo	3.70 334	30.10 368	23.29 368	0.90 253	0.63 239	0.90 251	0.63 242	29.06 368	0.66 243	0.87 208	0.63 240	0.87 249	0.63 239	0.63 232	0.63 242	0.63 234	0.90 249	0.63 241	0.90 252	0.63 238	0.90 244	0.63 239	0.63 235	0.63 242	0.90 251	0.63 243	0.90 248	0.63 239

Sa-1000	3.84 335	7.71 337	6.81 354	4.15 339	2.86 333	3.27 326	3.87 350	5.99 341	4.35 354	2.78 314	3.71 343	3.88 330	3.56 344	3.88 345	3.64 342	2.71 334	3.72 328	3.27 340	3.67 328	3.15 339	3.51 325	3.36 339	2.70 335	3.49 340	3.32 326	3.76 347	2.87 322	3.76 347

MLG-Stereo_test2	3.86 336	4.96 327	3.13 331	4.65 346	3.27 339	5.17 352	3.07 336	5.01 338	3.01 335	4.93 346	3.03 334	4.56 344	3.32 341	3.26 335	3.33 340	3.30 341	5.17 351	3.19 338	4.86 345	2.96 338	5.04 350	3.25 335	2.67 334	3.15 336	4.98 348	3.05 337	4.59 342	3.30 339

MLG-Stereo_test3	3.87 337	4.64 322	3.29 335	5.17 351	3.23 337	4.83 347	3.02 335	4.95 337	3.22 337	4.31 338	3.33 340	5.08 349	3.20 339	3.23 333	2.77 334	3.20 340	4.99 349	3.24 339	4.93 347	2.94 335	4.82 347	3.33 338	3.33 340	3.29 339	5.19 350	3.02 336	5.08 349	2.93 337

MLG-Stereo_test1	3.87 337	4.67 323	3.29 335	5.26 352	3.25 338	5.04 350	3.11 337	4.43 332	3.27 339	5.02 349	3.21 337	4.71 345	3.10 337	3.22 332	3.06 336	2.98 337	5.03 350	3.18 337	4.95 348	2.94 335	4.70 346	3.32 336	3.30 339	3.27 338	5.17 349	3.08 338	5.02 347	2.85 336

SA	3.93 339	7.22 333	4.74 341	4.15 339	3.88 350	3.70 332	4.02 353	6.67 349	3.95 348	3.64 324	3.74 344	3.63 326	3.00 335	3.51 337	3.68 348	3.68 345	3.73 329	3.71 346	3.64 324	3.48 341	3.58 326	2.97 334	3.69 345	3.61 341	3.55 330	3.42 340	3.64 328	3.79 348

TestStereo1	4.11 340	7.79 339	6.72 352	3.93 333	3.81 347	3.96 335	3.58 342	6.96 352	3.74 345	3.90 328	3.76 345	3.89 331	3.57 345	3.70 343	3.66 345	3.34 342	3.80 331	3.62 342	3.66 326	3.68 344	3.91 332	3.70 343	3.65 342	3.67 343	3.88 333	3.53 341	3.89 332	3.68 343

SA-5K	4.11 340	7.79 339	6.72 352	3.93 333	3.81 347	3.96 335	3.58 342	6.96 352	3.74 345	3.90 328	3.76 345	3.89 331	3.57 345	3.70 343	3.66 345	3.34 342	3.80 331	3.62 342	3.66 326	3.68 344	3.91 332	3.70 343	3.65 342	3.67 343	3.88 333	3.53 341	3.89 332	3.68 343

test_4	4.11 340	8.05 342	6.64 350	4.52 344	3.68 345	3.00 323	3.40 341	6.21 347	3.29 340	4.07 332	3.84 348	4.04 336	3.76 350	3.56 340	3.67 347	3.76 348	4.04 336	3.79 348	4.10 334	3.53 342	3.98 334	3.74 346	3.55 341	3.61 341	3.94 337	3.75 346	3.73 330	3.73 346

test-1	4.11 340	7.65 336	4.93 342	3.65 330	3.58 342	4.70 346	3.74 348	4.73 334	4.06 350	3.72 326	4.11 352	3.70 328	3.49 343	3.36 336	3.65 344	4.17 353	3.92 333	4.04 352	4.19 338	3.75 347	4.69 345	4.18 349	3.88 348	3.90 348	4.73 344	3.77 348	3.12 323	3.68 343

TESTraft	4.16 344	8.03 341	6.81 354	3.99 335	3.68 345	3.93 334	3.70 346	6.86 351	3.69 344	3.93 330	3.88 350	3.93 333	3.59 347	3.65 341	3.64 342	3.68 345	3.92 333	3.72 347	3.92 331	3.57 343	3.84 331	3.70 343	3.71 346	3.67 343	3.91 336	3.74 345	3.92 334	3.67 340

raft_robust	4.19 345	7.78 338	6.08 347	3.30 327	3.85 349	4.03 338	3.73 347	6.25 348	3.30 341	4.44 340	3.28 339	4.01 335	3.82 351	4.29 350	3.70 350	4.01 350	4.48 344	3.42 341	4.11 335	3.76 348	4.05 336	3.32 336	3.85 347	3.82 347	4.71 343	3.83 349	4.09 336	3.80 349

RAFT_CTSACE	4.43 346	8.26 344	6.10 348	4.62 345	4.01 352	4.54 345	3.65 344	6.09 343	3.93 347	4.64 343	4.14 353	4.26 341	4.13 353	3.91 346	3.88 351	4.06 352	4.30 341	4.03 351	4.27 341	3.92 349	4.26 338	3.67 341	3.91 349	4.16 351	4.82 345	4.08 353	4.20 338	3.67 340

RAFT+CT+SA	4.43 346	7.34 335	6.71 351	5.01 349	4.38 353	4.40 342	3.85 349	6.15 346	4.30 353	4.89 345	3.26 338	4.49 343	3.01 336	4.53 351	3.36 341	3.65 344	3.64 326	4.39 354	3.94 332	4.28 352	4.44 342	4.30 351	4.24 354	4.52 353	3.90 335	3.85 350	4.89 343	4.00 351

cross-raft	4.43 346	7.31 334	6.46 349	4.47 343	3.95 351	4.46 343	3.95 351	6.70 350	3.97 349	4.41 339	3.82 347	4.38 342	3.94 352	3.95 348	3.95 353	3.95 349	4.45 343	3.95 350	4.46 342	3.95 350	4.46 343	3.95 347	3.95 351	3.94 350	4.40 342	3.95 352	4.45 341	3.95 350

test_5	4.51 349	8.85 347	5.35 346	3.66 331	3.56 341	5.10 351	4.47 355	6.14 344	4.07 351	4.96 348	3.87 349	5.14 351	4.17 355	3.53 338	4.39 354	4.53 354	4.15 337	3.62 342	4.74 344	2.94 335	3.63 328	4.53 353	4.20 353	4.54 354	4.86 346	3.68 344	4.95 345	4.06 352

test_3	4.55 350	10.96 355	7.69 358	4.04 337	3.60 343	4.10 339	3.98 352	7.94 354	4.56 355	3.99 331	4.03 351	4.08 337	3.74 349	3.99 349	3.91 352	4.05 351	4.33 342	3.89 349	4.14 336	4.00 351	4.11 337	4.02 348	4.01 352	3.91 349	3.53 328	3.94 351	4.19 337	4.20 353

FC-DCNN v2	4.74 351	3.16 306	3.16 333	3.16 323	3.16 334	3.16 324	3.16 339	3.16 320	3.16 336	3.16 319	3.16 336	3.16 323	3.16 338	3.16 331	3.16 338	3.16 338	6.72 356	6.72 358	6.72 356	6.72 360	6.72 355	6.72 360	6.72 360	6.72 358	6.72 355	6.72 358	6.72 356	6.72 359

TestStereo	4.92 352	4.80 325	4.98 343	4.82 347	4.97 355	4.91 349	4.78 356	4.80 335	4.88 356	4.78 344	4.80 355	4.99 348	4.81 356	4.83 352	4.87 356	4.97 356	4.93 347	5.01 356	5.03 349	4.90 355	5.02 349	5.02 354	5.06 355	5.04 355	4.93 347	4.89 355	5.01 346	5.09 355

DispFullNet	4.96 353	5.67 329	3.30 337	5.01 349	3.21 336	4.50 344	3.11 337	4.43 332	3.44 342	4.60 342	3.46 341	5.13 350	3.44 342	3.53 338	3.20 339	2.87 336	4.80 345	3.15 336	4.70 343	4.83 354	9.02 360	5.98 357	5.95 359	6.21 357	8.84 360	5.85 357	9.76 361	5.91 357

SGM-Forest	5.07 354	6.74 331	4.17 340	6.46 355	4.68 354	6.21 356	4.38 354	6.00 342	4.14 352	5.84 352	4.44 354	6.28 354	4.16 354	3.92 347	4.56 355	4.60 355	6.15 353	4.27 353	6.12 355	4.31 353	5.99 354	4.27 350	3.92 350	4.27 352	6.13 353	4.10 354	6.18 353	4.49 354
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 355	8.71 346	2.75 329	8.64 360	2.76 331	8.65 360	2.79 333	8.67 358	2.79 333	8.70 359	2.79 333	8.70 359	2.79 334	2.79 330	2.80 335	2.80 335	8.84 360	2.82 334	8.82 360	2.89 334	8.84 359	2.83 333	2.83 337	2.82 335	8.87 361	2.83 335	8.84 360	2.83 335

SGM+DAISY	6.35 356	8.16 343	5.14 345	8.12 359	5.08 357	8.12 359	5.16 357	8.01 355	5.18 358	7.92 357	5.14 356	7.89 358	5.14 357	4.95 353	5.33 357	5.32 357	8.14 359	5.16 357	8.16 359	5.16 356	8.21 358	5.19 355	5.12 356	5.12 356	8.18 359	5.24 356	8.12 359	5.11 356

RAFT	6.60 357	9.99 350	8.33 359	7.21 358	6.55 358	5.95 355	5.87 358	8.70 359	5.02 357	5.10 350	6.69 358	7.06 357	6.94 360	6.17 356	7.09 360	6.84 358	6.47 354	4.72 355	5.60 351	5.60 357	5.11 351	5.97 356	6.93 361	6.89 359	7.16 356	7.08 361	6.58 355	6.66 358

test-v	7.17 358	11.53 356	7.63 356	7.17 356	6.87 359	7.48 357	6.90 359	8.14 356	6.88 359	6.93 355	7.42 359	7.05 355	6.14 358	6.05 354	6.86 358	6.99 359	7.60 357	6.75 359	6.90 357	6.66 358	7.83 356	6.36 358	5.89 357	7.34 360	7.19 357	6.75 359	7.52 357	6.77 360

test-2	7.17 358	11.53 356	7.63 356	7.17 356	6.87 359	7.48 357	6.90 359	8.14 356	6.88 359	6.93 355	7.42 359	7.05 355	6.14 358	6.05 354	6.86 358	6.99 359	7.60 357	6.75 359	6.90 357	6.66 358	7.83 356	6.36 358	5.89 357	7.34 360	7.19 357	6.75 359	7.52 357	6.77 360

MANE	18.41 360	23.00 365	16.00 360	22.00 368	15.00 361	22.00 368	15.00 361	22.00 367	15.00 361	21.00 368	15.00 361	22.00 367	15.00 361	15.00 361	17.00 361	15.00 361	23.00 368	15.00 361	22.00 368	15.00 361	23.00 368	15.00 361	18.00 362	15.00 362	24.00 369	17.00 362	24.00 369	16.00 362

rafts_anoy	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

raft+_RVC	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

raftrobust	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

CasAABBNet	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

RALCasStereoNet	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

RALAANet	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

MSMDNet	20.00 361	20.00 358	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 363	20.00 363	20.00 362	20.00 363	20.00 362	20.00 363

fast-reg	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370

Reg-Stereo(zero)	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370

fast-iter	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370

CoSv	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370	37.00 370

MDST_ROB	61.15 372	72.66 374	46.52 373	70.00 373	44.89 373	64.24 373	43.75 373	73.65 373	48.92 374	72.70 374	42.40 373	60.70 372	50.23 373	50.07 374	67.69 374	68.60 374	83.13 374	47.77 373	82.48 374	46.00 373	95.93 374	53.44 374	50.66 374	45.00 374	84.99 375	53.64 375	79.01 374	52.07 375

CBMV	101.59 373	71.60 373	48.40 374	72.70 374	49.00 374	79.60 374	48.40 374	80.90 374	46.90 373	68.90 373	49.00 374	78.00 373	572.10 382	49.50 373	51.30 373	48.40 373	72.20 373	639.60 382	79.40 373	48.90 374	79.50 373	51.40 373	52.30 375	48.30 375	80.20 374	49.10 374	79.60 375	47.60 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 374	131.36 375	140.69 375	151.38 375	151.40 375	150.79 375	151.72 375	149.36 375	159.46 375	146.42 375	150.73 375	149.06 377	176.22 374	143.94 375	133.10 377	133.45 377	153.30 376	154.22 375	154.67 376	153.95 376	156.90 377	156.53 377	160.21 376	162.72 376	154.57 376	160.59 376	153.47 376	163.50 376
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NOSS_ROB	248.11 375	409.00 380	288.00 377	412.00 377	280.00 377	411.00 380	288.00 377	356.00 376	275.00 380	379.00 380	303.00 380	415.00 379	278.00 379	260.00 380	104.00 375	103.00 375	126.00 375	108.00 374	118.00 375	98.00 375	126.00 376	104.00 376	268.00 379	216.00 378	279.00 380	201.00 377	288.00 380	206.00 377

AE-Stereo	252.48 376	202.00 376	361.00 379	502.00 379	324.00 379	321.00 376	482.00 382	423.00 379	227.00 379	201.00 376	273.00 379	101.00 374	207.00 375	198.00 376	183.00 378	181.00 378	221.00 377	232.00 379	477.00 378	220.00 378	111.00 375	100.00 375	219.00 378	214.00 377	204.00 377	211.00 378	200.00 377	222.00 379

MGS-Stereo	264.93 377	208.00 377	362.00 380	512.00 380	350.00 380	326.00 377	443.00 381	410.00 378	210.00 376	232.00 378	215.00 376	125.00 375	217.00 376	216.00 378	127.00 376	122.00 376	223.00 378	230.00 377	487.00 380	255.00 379	250.00 378	223.00 379	272.00 380	228.00 380	241.00 378	220.00 380	214.00 378	235.00 380

EGLCR-Stereo	276.81 378	209.00 378	366.00 381	514.00 381	354.00 381	336.00 378	422.00 379	440.00 380	220.00 378	231.00 377	245.00 378	135.00 376	237.00 378	218.00 379	197.00 379	222.00 380	223.00 378	230.00 377	487.00 380	255.00 379	250.00 378	273.00 380	272.00 380	228.00 380	241.00 378	220.00 380	214.00 378	235.00 380

DLCB_ROB	280.78 379	376.74 379	215.59 376	376.74 376	215.59 376	376.74 379	215.59 376	366.42 377	218.39 377	366.42 379	218.39 377	366.42 378	218.39 377	209.96 377	219.76 380	219.38 379	376.72 380	216.43 376	376.72 377	216.43 377	376.72 380	216.43 378	216.14 377	216.14 379	376.69 381	217.67 379	376.69 381	217.67 378

LE_ROB	387.11 380	453.07 381	321.39 378	500.23 378	323.05 378	493.99 381	324.56 378	477.63 381	322.28 381	465.51 381	322.97 381	486.37 380	334.17 380	305.26 381	320.63 381	327.66 381	476.08 381	315.70 380	483.76 379	335.15 381	469.64 381	309.74 381	315.90 382	318.85 382	498.41 382	328.85 382	491.00 382	330.08 382

SGM-ForestM	522.49 381	676.08 382	448.56 382	638.17 382	433.15 382	639.59 382	427.03 380	617.52 382	439.90 382	604.63 382	429.02 382	611.68 381	432.74 381	420.18 382	451.96 382	465.85 382	601.06 382	403.73 381	659.15 382	405.50 382	669.64 382	437.21 382	455.85 383	425.66 383	689.82 383	481.65 383	662.43 383	479.61 383

CBMV_ROB	1133.35 382	1280.38 383	976.92 383	1317.57 383	1021.62 383	1282.66 383	1022.22 383	1213.88 383	982.57 383	1194.12 383	975.90 383	1357.87 382	1090.02 383	943.32 383	1021.85 383	1006.47 383	1309.01 383	986.29 383	1499.40 383	986.35 383	1359.35 383	975.96 383	975.21 384	969.30 384	1337.82 384	1042.34 384	1398.25 384	1073.86 384

real-time stereo	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

111111	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

SGD-Stereo	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

IGEV-Stereo++	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

IGEV-Stereo+	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

anonymousdsp2	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

anonymousdsp	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

AMNet	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385	10000000.00 385

GS-Stereo																							0.36 179	0.36 181	0.48 197	0.36 179	0.48 194	0.35 177

FADE		0.05 37	0.05 30	0.05 36	0.04 32	0.03 22	0.03 26	0.05 35	0.04 32	0.06 41	0.03 26		0.04 33	0.05 44	0.07 53	0.07 55	0.07 50	0.05 46	0.06 50	0.04 32	0.09 59	0.08 60	0.06 49	0.05 45	0.06 49	0.05 46	0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark