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 24	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 24	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 24	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 43	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.05 36	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 35	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 46	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 45	0.03 26	0.06 46	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	0.05 35	0.05 45	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 43	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 42

SACVNet	0.05 25	0.08 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	0.05 35	0.05 45	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 43	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 42

AACVNet	0.05 25	0.08 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	0.05 35	0.05 45	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 43	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 42

FADE	0.05 25	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 37	0.03 26	0.02 15	0.04 33	0.05 40	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.05 42	0.06 46	0.04 32	0.09 55	0.08 56	0.06 45	0.05 41	0.06 45	0.05 42	0.05 36	0.04 32

ADCS	0.06 29	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 242	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 30	0.09 52	0.07 37	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.08 45	0.07 51	0.07 38	0.05 40	0.07 48	0.05 45	0.07 48	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 42

BridgeDepth_RVC	0.07 30	0.11 64	0.10 47	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 48	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 42
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 30	0.11 64	0.10 47	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 48	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.07 52	0.08 50	0.06 50
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 30	0.08 47	0.07 37	0.08 48	0.07 53	0.08 50	0.07 52	0.08 45	0.07 51	0.08 42	0.07 52	0.08 51	0.07 53	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 53	0.07 47	0.07 53	0.08 50	0.07 51	0.07 49	0.06 50	0.07 48	0.07 52	0.08 50	0.06 50

TS12	0.08 34	0.16 83	0.14 82	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 76	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 50	0.06 50

TS	0.08 34	0.08 47	0.16 91	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 76	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 50	0.06 50

BEATNet_4x	0.08 34	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 274	0.03 26	0.03 24	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 34	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 274	0.03 26	0.03 24	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 34	0.02 14	0.13 78	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 265	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 47	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 34	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 273	0.02 15	0.03 24	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 34	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 265	0.03 26	0.03 24	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 41	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 219	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	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 41	0.05 37	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.75 227	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.06 46	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 41	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 219	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	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 41	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 223	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 43	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 41	0.09 52	0.09 44	0.09 56	0.10 60	0.09 56	0.08 55	0.09 47	0.08 55	0.09 45	0.08 54	0.09 57	0.09 57	0.08 53	0.08 56	0.09 57	0.09 56	0.08 57	0.09 56	0.08 55	0.09 55	0.08 56	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.09 57

APVNet	0.09 41	0.06 43	0.04 25	0.06 42	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 296	0.05 27	0.05 40	0.05 35	0.04 33	0.05 40	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 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

FADNet-RVC-Resample	0.10 47	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	0.05 35	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 43	0.05 35	0.04 33	1.53 317	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 42

FADNet_RVC	0.10 47	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 31	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	1.63 322	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SHD	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SAMSARA	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

XQC	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSC	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTS	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSA	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet+	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet++	0.10 47	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

over-6	0.11 59	0.14 72	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 68	0.10 63

over v1	0.11 59	0.14 72	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 57

over-8	0.11 59	0.14 72	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 68	0.10 63

over-9	0.11 59	0.14 72	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.09 56	0.14 63	0.09 57	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.13 90	0.09 57	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 57

HLf8	0.11 59	0.05 37	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	1.03 258	0.04 32	0.07 38	0.07 52	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 45	0.07 53	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 59	0.12 67	0.09 44	0.12 72	0.09 56	0.12 72	0.09 56	0.12 61	0.09 57	0.12 61	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.09 54	0.09 57	0.09 57	0.12 73	0.16 108	0.21 109	0.09 58	0.12 73	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.12 73	0.28 150	0.12 73	0.09 57

FADNet-RVC	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 41	0.04 32	0.04 33	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 329	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 42

FADNet	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.06 42	0.05 41	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 40	0.05 35	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 43	0.05 35	0.04 33	1.74 326	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 42

ProNet	0.12 67	0.18 89	0.11 63	0.14 76	0.10 60	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.14 62	0.10 62	0.14 76	0.10 61	0.10 57	0.11 75	0.10 59	0.15 84	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 75	0.10 62	0.11 73	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 76	0.10 63

IPLG	0.12 67	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 76	0.11 76	0.12 83	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 67	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 76	0.11 76	0.12 83	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 67	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 315	0.04 32	0.04 31	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 67	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 41	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 307	0.05 40	0.05 35	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 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 72	0.14 72	0.10 47	0.14 76	0.10 60	0.15 86	0.10 60	0.30 127	0.10 60	0.14 62	0.17 109	0.14 76	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.14 76	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 75	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 76	0.10 63
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 72	0.15 78	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 76	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.12 83	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 72	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 76	0.11 76	0.12 83	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 72	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 76	0.12 95	0.12 83	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 72	0.16 83	0.12 69	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 76	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 83	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 72	0.16 83	0.11 63	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 74	0.16 80	0.11 75	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 73	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 72	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 56	0.04 31	0.04 32	2.46 318	0.04 32	0.04 31	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 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 79	0.13 70	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 76	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 79	0.17 88	0.11 63	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.12 92	0.17 84	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.17 98	0.11 76	0.12 83	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 79	0.18 89	0.11 63	0.19 102	0.11 75	0.18 97	0.13 96	0.16 80	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.12 90	0.17 96	0.10 59	0.18 98	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.10 58	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 79	0.19 94	0.11 63	0.20 104	0.11 75	0.20 105	0.12 92	0.18 86	0.12 90	0.18 86	0.12 93	0.19 104	0.11 76	0.11 73	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 79	0.23 104	0.10 47	0.19 102	0.11 75	0.20 105	0.11 74	0.16 80	0.10 60	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.10 59	0.17 94	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.09 53	0.10 62	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 84	0.18 89	0.13 78	0.18 99	0.13 98	0.19 102	0.13 96	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.13 99	0.18 101	0.13 100	0.13 90	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 62	0.19 101	0.14 99	0.19 99	0.13 99

CCAANet	0.15 84	0.14 72	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.16 109	0.14 63	0.21 128	0.14 62	0.23 137	0.14 76	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	0.16 107

BEATNet-Init1	0.15 84	0.07 45	0.10 47	0.08 48	0.07 53	0.07 48	0.07 52	0.07 39	0.07 51	2.19 303	0.08 54	0.08 51	0.07 53	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 53	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 49	0.07 53	0.08 49	0.07 52	0.07 48	0.07 54

DeepPrunerF	0.15 84	0.07 45	0.10 47	0.08 48	0.07 53	0.07 48	0.07 52	0.07 39	0.07 51	2.19 303	0.08 54	0.08 51	0.07 53	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 53	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 49	0.07 53	0.08 49	0.07 52	0.07 48	0.07 54

DeepPruner_ROB	0.15 84	0.18 89	0.12 69	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.12 92	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.12 93	0.18 101	0.12 95	0.13 90	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 84	0.21 97	0.12 69	0.21 109	0.12 94	0.20 105	0.14 99	0.20 89	0.12 90	0.22 97	0.12 93	0.16 94	0.12 95	0.10 57	0.12 92	0.12 90	0.21 110	0.11 78	0.22 111	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 90	1.25 259	0.20 108	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	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 90	1.25 259	0.20 108	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	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 90	1.25 259	0.20 108	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	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 90	1.25 259	0.20 108	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	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 90	1.25 259	0.20 108	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	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 95	0.22 99	0.15 90	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.21 93	0.15 103	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 106	0.21 110	0.15 106	0.22 111	0.15 107	0.22 112	0.15 106	0.15 101	0.15 106	0.22 113	0.15 105	0.22 111	0.15 104

IGEV_Zeroshot_test	0.18 95	0.22 99	0.18 101	0.21 109	0.18 124	0.20 105	0.17 112	0.20 89	0.16 105	0.25 110	0.16 107	0.21 109	0.17 112	0.16 109	0.18 122	0.15 106	0.20 106	0.16 108	0.20 105	0.18 123	0.21 108	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.20 105	0.17 112	0.20 104	0.16 107

dd	0.18 95	0.22 99	0.16 91	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.21 93	0.15 103	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 106	0.22 114	0.14 101	0.22 111	0.14 102	0.22 112	0.15 106	0.16 104	0.15 106	0.23 119	0.15 105	0.22 111	0.16 107

dad	0.18 95	0.23 104	0.16 91	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.22 101	0.16 105	0.21 94	0.15 103	0.22 113	0.15 106	0.15 105	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.17 112	0.23 119	0.15 107	0.22 112	0.15 106	0.15 101	0.15 106	0.22 113	0.15 105	0.22 111	0.16 107

depth_test_26	0.19 99	0.36 140	0.26 130	0.21 109	0.14 102	0.21 111	0.14 99	0.36 144	0.14 101	0.20 91	0.14 101	0.24 126	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.14 101	0.21 109	0.14 102	0.21 108	0.14 102	0.26 141	0.14 101	0.21 110	0.14 99	0.21 108	0.14 102

MSKI-zero shot	0.19 99	0.21 97	0.16 91	0.22 112	0.16 109	0.23 122	0.17 112	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.16 109	0.19 123	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.16 108	0.22 111	0.16 109	0.22 112	0.17 114	0.16 104	0.17 110	0.22 113	0.19 127	0.22 111	0.16 107

MIM_Stereo	0.19 99	0.23 104	0.18 101	0.22 112	0.16 109	0.22 113	0.16 109	0.21 93	0.16 105	0.22 97	0.17 109	0.21 109	0.17 112	0.20 124	0.18 122	0.17 110	0.22 114	0.18 125	0.22 111	0.16 109	0.21 108	0.16 110	0.17 106	0.17 110	0.21 110	0.16 110	0.22 111	0.20 129

UNet	0.19 99	0.13 70	0.09 44	0.13 75	0.09 56	0.13 75	0.09 56	0.13 62	0.09 57	0.90 222	0.09 58	0.13 75	0.09 57	0.10 57	0.09 57	0.70 263	0.13 75	0.09 58	0.13 73	0.10 61	0.91 256	0.09 58	0.10 58	0.09 57	0.13 74	0.10 60	0.13 75	0.09 57

iResNet	0.19 99	0.23 104	0.17 96	0.22 112	0.17 114	0.22 113	0.19 127	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.22 114	0.17 112	0.22 111	0.17 113	0.23 119	0.17 114	0.18 120	0.17 110	0.23 119	0.17 112	0.23 120	0.17 114

LACA2	0.20 104	0.27 124	0.22 116	0.24 125	0.17 114	0.24 126	0.17 112	0.26 119	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.21 129	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 122	0.17 114

LACA1	0.20 104	0.27 124	0.22 116	0.24 125	0.17 114	0.24 126	0.17 112	0.27 121	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.21 129	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 122	0.17 114

ACV-stereo	0.20 104	0.23 104	0.17 96	0.23 120	0.17 114	0.23 122	0.17 112	0.23 109	0.17 110	0.23 103	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.23 119	0.17 113	0.24 122	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.23 119	0.17 112	0.23 120	0.17 114

DAS	0.20 104	0.20 95	0.20 108	0.20 104	0.20 130	0.20 105	0.20 129	0.20 89	0.20 125	0.20 91	0.20 128	0.20 107	0.20 128	0.20 124	0.20 130	0.20 124	0.20 106	0.20 132	0.20 105	0.20 130	0.20 105	0.20 130	0.20 126	0.20 128	0.20 105	0.20 128	0.20 104	0.20 129

ASD4	0.20 104	0.20 95	0.20 108	0.20 104	0.20 130	0.20 105	0.20 129	0.20 89	0.20 125	0.20 91	0.20 128	0.20 107	0.20 128	0.20 124	0.20 130	0.20 124	0.20 106	0.20 132	0.20 105	0.20 130	0.20 105	0.20 130	0.20 126	0.20 128	0.20 105	0.20 128	0.20 104	0.20 129

iResNetv2_ROB	0.20 104	0.22 99	0.19 106	0.23 120	0.19 128	0.22 113	0.17 112	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.18 118	0.18 122	0.19 123	0.22 114	0.17 112	0.23 119	0.17 113	0.25 126	0.18 126	0.17 106	0.18 125	0.23 119	0.17 112	0.25 131	0.17 114

LACA3	0.21 110	0.27 124	0.23 120	0.25 130	0.17 114	0.25 134	0.17 112	0.28 122	0.17 110	0.25 110	0.17 109	0.25 131	0.17 112	0.22 132	0.17 113	0.17 110	0.25 132	0.17 112	0.25 132	0.17 113	0.25 126	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.25 133	0.17 112	0.25 131	0.17 114

ITSA-stereo	0.21 110	0.16 83	0.12 69	0.16 92	0.13 98	0.18 97	0.14 99	0.16 80	1.89 334	0.16 80	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 90	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

anonymous	0.22 112	0.26 123	0.18 101	0.26 136	0.16 109	0.26 141	0.17 112	0.31 128	0.24 138	0.32 121	0.19 127	0.31 147	0.17 112	0.18 118	0.17 113	0.17 110	0.27 141	0.18 125	0.27 140	0.24 141	0.30 140	0.17 114	0.19 123	0.17 110	0.27 140	0.17 112	0.26 140	0.17 114

Pointernet	0.22 112	0.41 149	0.38 160	0.22 112	0.17 114	0.22 113	0.17 112	0.41 161	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.18 118	0.18 122	0.18 120	0.23 119	0.18 125	0.23 119	0.18 123	0.23 119	0.18 126	0.17 106	0.17 110	0.22 113	0.18 125	0.22 111	0.17 114

JetRed	0.22 112	0.11 64	0.12 69	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 74	0.11 58	0.11 75	2.93 328	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.12 90	0.11 68	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 77

JetBlue	0.23 115	0.12 67	0.13 78	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 63	0.12 90	3.07 329	0.12 93	0.12 74	0.11 76	0.11 73	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	0.23 115	0.18 89	0.13 78	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.80 276	0.17 84	0.12 90	0.88 221	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 90	0.12 92	0.12 90	0.18 100	0.12 94	0.18 98	0.12 94	1.18 287	0.13 98	0.12 90	0.12 92	0.18 98	0.13 97	0.18 97	0.12 91

S2M2_XL	0.24 117	1.32 271	0.86 255	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.11 74	1.05 262	0.12 90	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 73	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	0.25 118	1.16 249	1.02 266	0.16 92	0.13 98	0.16 93	0.13 96	1.16 269	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 86	0.13 100	0.13 90	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	0.25 118	0.25 116	0.25 126	0.25 130	0.25 140	0.25 134	0.25 140	0.25 114	0.25 139	0.25 110	0.25 143	0.25 131	0.25 141	0.26 143	0.25 143	0.26 139	0.25 132	0.25 142	0.26 136	0.25 143	0.25 126	0.25 139	0.25 137	0.25 141	0.25 133	0.25 141	0.25 131	0.25 141

tt_ll	0.25 118	0.25 116	0.25 126	0.25 130	0.25 140	0.25 134	0.25 140	0.25 114	0.25 139	0.25 110	0.25 143	0.25 131	0.25 141	0.26 143	0.25 143	0.26 139	0.25 132	0.25 142	0.26 136	0.25 143	0.25 126	0.25 139	0.25 137	0.25 141	0.25 133	0.25 141	0.25 131	0.25 141

CAS	0.25 118	0.25 116	0.25 126	0.25 130	0.26 142	0.26 141	0.26 142	0.25 114	0.25 139	0.25 110	0.25 143	0.25 131	0.25 141	0.25 141	0.25 143	0.25 136	0.26 139	0.25 142	0.26 136	0.26 147	0.25 126	0.25 139	0.25 137	0.26 145	0.25 133	0.26 145	0.25 131	0.25 141

LoS	0.25 118	0.25 116	0.27 131	0.27 139	0.26 142	0.25 134	0.26 142	0.26 119	0.25 139	0.26 117	0.25 143	0.25 131	0.25 141	0.26 143	0.25 143	0.25 136	0.25 132	0.25 142	0.25 132	0.25 143	0.27 134	0.25 139	0.26 141	0.26 145	0.26 138	0.25 141	0.25 131	0.25 141
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 123	1.28 270	1.07 274	0.15 85	0.13 98	0.15 86	0.14 99	1.22 276	0.13 96	0.16 80	0.17 109	0.16 94	0.14 102	0.14 99	0.15 106	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	0.15 104

MatchStereo	0.27 124	0.12 67	2.51 333	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 322	0.08 55	0.09 45	0.08 54	0.08 51	0.07 53	0.07 48	0.09 57	0.07 51	0.09 56	0.07 53	0.09 56	0.07 53	0.09 55	0.07 51	0.08 52	0.07 53	0.08 49	0.08 56	0.09 56	0.08 56
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	0.27 124	0.30 130	0.19 106	0.36 158	0.23 138	0.25 134	0.27 146	0.33 131	0.21 128	0.35 127	0.22 134	0.25 131	0.27 149	0.26 143	0.23 138	0.26 139	0.35 152	0.22 135	0.36 154	0.23 139	0.25 126	0.27 146	0.27 144	0.23 138	0.36 154	0.22 135	0.25 131	0.27 149

DCVSM-stereo	0.27 124	0.38 143	0.22 116	0.38 164	0.22 133	0.38 166	0.22 134	0.29 125	0.22 132	0.29 119	0.22 134	0.29 143	0.22 135	0.22 132	0.21 132	0.21 127	0.38 163	0.22 135	0.38 162	0.22 134	0.38 156	0.22 133	0.21 128	0.25 141	0.38 161	0.21 132	0.38 159	0.21 133

DLNR_Zeroshot_test	0.27 124	0.30 130	0.23 120	0.30 144	0.22 133	0.31 146	0.24 138	0.29 125	0.23 135	0.38 137	0.23 137	0.29 143	0.23 139	0.22 132	0.23 138	0.23 132	0.30 145	0.34 182	0.29 143	0.23 139	0.29 138	0.29 168	0.22 131	0.23 138	0.30 144	0.23 138	0.30 143	0.23 139

HGLStereo	0.27 124	0.25 116	0.21 115	0.35 154	0.21 132	0.35 153	0.21 132	0.34 137	0.21 128	0.39 141	0.21 131	0.34 150	0.21 133	0.22 132	0.21 132	0.21 127	0.35 152	0.22 135	0.35 151	0.22 134	0.35 147	0.22 133	0.21 128	0.21 132	0.35 152	0.21 132	0.35 151	0.21 133

iResNet_ROB	0.28 129	0.32 134	0.24 125	0.33 148	0.26 142	0.32 148	0.24 138	0.33 131	0.25 139	0.33 122	0.24 141	0.35 153	0.24 140	0.23 137	0.24 142	0.25 136	0.32 147	0.24 141	0.36 154	0.24 141	0.32 141	0.28 152	0.24 136	0.24 140	0.32 146	0.24 140	0.33 145	0.24 140

IGEV-FE	0.29 130	2.85 313	0.36 156	0.20 104	0.17 114	0.19 102	0.17 112	0.37 146	0.17 110	0.19 89	0.17 109	0.19 104	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.19 105	0.17 112	0.19 102	0.17 113	0.19 101	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.17 114

IMH-64-1	0.29 130	0.23 104	0.23 120	0.23 120	0.22 133	0.22 113	0.23 136	0.22 101	0.22 132	2.02 296	0.23 137	0.23 119	0.22 135	0.23 137	0.23 138	0.23 132	0.23 119	0.22 135	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 133	0.22 131	0.22 135	0.22 113	0.22 135	0.22 111	0.22 135

IMH-64	0.29 130	0.23 104	0.23 120	0.23 120	0.22 133	0.22 113	0.23 136	0.22 101	0.22 132	2.02 296	0.23 137	0.23 119	0.22 135	0.23 137	0.23 138	0.23 132	0.23 119	0.22 135	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 133	0.22 131	0.22 135	0.22 113	0.22 135	0.22 111	0.22 135

UPFNet	0.29 130	0.24 112	0.16 91	0.24 125	0.16 109	0.24 126	0.16 109	0.23 109	0.16 105	1.19 255	0.16 107	0.23 119	0.16 109	0.17 111	0.16 109	0.89 275	0.24 124	0.16 108	0.24 125	0.18 123	1.20 290	0.16 110	0.17 106	0.16 109	0.24 125	0.16 110	0.24 122	0.16 107

WAO-6	0.30 134	0.22 99	0.23 120	0.22 112	0.23 138	0.23 122	0.22 134	0.22 101	0.23 135	2.21 306	0.22 134	0.22 113	0.22 135	0.22 132	0.22 136	0.23 132	0.22 114	0.23 140	0.22 111	0.22 134	0.22 112	0.22 133	0.22 131	0.22 135	0.23 119	0.23 138	0.22 111	0.22 135

anonymity	0.30 134	0.34 136	0.27 131	0.33 148	0.27 147	0.33 149	0.28 153	0.33 131	0.28 153	0.33 122	0.28 154	0.33 148	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 149	0.34 149	0.28 150	0.34 149	0.28 152	0.34 143	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.34 149	0.28 150	0.34 149	0.28 152

iRaft-Stereo_20w	0.30 134	0.46 168	0.27 131	0.34 150	0.26 142	0.35 153	0.28 153	0.34 137	0.26 146	0.34 125	0.26 147	0.34 150	0.26 147	0.26 143	0.26 148	0.26 139	0.34 149	0.26 146	0.34 149	0.26 147	0.34 143	0.26 145	0.26 141	0.26 145	0.34 149	0.26 145	0.34 149	0.26 146

MMNet	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.24 125	0.17 114	0.24 126	0.17 112	0.23 109	0.18 121	1.21 258	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.89 275	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	1.22 292	0.16 110	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 122	0.17 114

delet	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.24 125	0.17 114	0.24 126	0.17 112	0.23 109	0.16 105	1.21 258	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.91 279	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	1.23 294	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 122	0.17 114

psm_up	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.25 130	0.17 114	0.24 126	0.17 112	0.24 113	0.17 110	1.20 257	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.18 122	0.90 278	0.24 124	0.17 112	0.25 132	0.17 113	1.24 297	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 122	0.17 114

MLCV	0.30 134	0.33 135	0.28 134	0.34 150	0.28 151	0.33 149	0.28 153	0.33 131	0.29 161	0.33 122	0.27 151	0.33 148	0.28 151	0.26 143	0.29 166	0.28 149	0.33 148	0.28 150	0.33 146	0.28 152	0.33 142	0.27 146	0.28 149	0.28 153	0.33 147	0.28 150	0.33 145	0.28 152

DN-CSS_ROB	0.30 134	0.34 136	0.29 139	0.34 150	0.27 147	0.34 151	0.28 153	0.33 131	0.27 148	0.34 125	0.27 151	0.34 150	0.28 151	0.29 160	0.27 151	0.26 139	0.35 152	0.29 163	0.33 146	0.28 152	0.34 143	0.28 152	0.28 149	0.27 149	0.34 149	0.28 150	0.33 145	0.28 152

UNDER WATER-64	0.31 142	0.25 116	0.25 126	0.26 136	0.26 142	0.25 134	0.26 142	0.25 114	0.26 146	1.69 280	0.26 147	0.25 131	0.25 141	0.25 141	0.26 148	0.26 139	0.25 132	0.26 146	0.26 136	0.26 147	0.25 126	0.25 139	0.25 137	0.25 141	0.26 138	0.26 145	0.25 131	0.26 146

LG-Stereo_L2	0.32 143	0.45 164	0.36 156	0.37 160	0.27 147	0.37 162	0.27 146	0.43 166	0.27 148	0.36 133	0.31 176	0.36 159	0.27 149	0.27 150	0.27 151	0.30 167	0.37 160	0.27 149	0.37 158	0.27 151	0.37 153	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.37 158	0.27 148	0.37 157	0.27 149

CASnet	0.32 143	0.53 184	0.34 153	0.27 139	0.31 177	0.34 151	0.29 170	0.31 128	0.32 173	0.25 110	0.31 176	0.27 140	0.40 205	0.45 209	0.27 151	0.30 167	0.26 139	0.40 204	0.28 142	0.37 194	0.28 136	0.39 202	0.29 160	0.40 207	0.29 143	0.28 150	0.24 122	0.30 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 143	0.45 164	0.29 139	0.36 158	0.29 165	0.36 158	0.29 170	0.36 144	0.29 161	0.35 127	0.29 164	0.35 153	0.28 151	0.27 150	0.28 155	0.28 149	0.35 152	0.28 150	0.35 151	0.28 152	0.35 147	0.28 152	0.29 160	0.29 167	0.36 154	0.29 169	0.36 154	0.29 167

RSM	0.33 146	0.36 140	0.31 148	0.39 177	0.32 181	0.36 158	0.30 177	0.35 140	0.38 193	0.35 127	0.31 176	0.35 153	0.30 171	0.30 166	0.31 176	0.30 167	0.36 157	0.31 174	0.36 154	0.30 173	0.36 151	0.31 175	0.31 173	0.31 175	0.36 154	0.31 177	0.36 154	0.31 178

SQANet	0.33 146	0.28 127	0.28 134	0.28 143	0.28 151	0.29 144	0.28 153	0.28 122	0.28 153	1.59 277	0.28 154	0.28 142	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 149	0.28 143	0.28 150	0.29 143	0.28 152	0.28 136	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.28 142	0.28 150	0.28 141	0.28 152

DGSMNet	0.33 146	0.42 159	0.28 134	0.40 178	0.28 151	0.40 178	0.28 153	0.40 159	0.28 153	0.40 149	0.28 154	0.39 170	0.28 151	0.27 150	0.28 155	0.28 149	0.40 179	0.28 150	0.42 190	0.29 165	0.41 173	0.31 175	0.29 160	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.42 188	0.29 167

gcap_with_dpt	0.34 149	0.42 159	0.29 139	0.42 189	0.29 165	0.42 191	0.29 170	0.39 155	0.29 161	0.39 141	0.29 164	0.39 170	0.29 163	0.29 160	0.29 166	0.28 149	0.42 187	0.29 163	0.42 190	0.29 165	0.42 184	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

castereo	0.34 149	1.59 277	1.39 294	0.17 96	0.15 105	0.18 97	0.26 142	1.74 292	0.17 110	0.19 89	0.18 124	0.18 101	0.20 128	0.20 124	0.22 136	0.21 127	0.18 100	0.17 112	0.19 102	0.16 109	0.18 97	0.20 130	0.17 106	0.21 132	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.16 107

GCAP-BAT	0.34 149	0.42 159	0.29 139	0.42 189	0.29 165	0.42 191	0.29 170	0.39 155	0.29 161	0.39 141	0.29 164	0.39 170	0.29 163	0.29 160	0.29 166	0.28 149	0.42 187	0.29 163	0.42 190	0.29 165	0.42 184	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

RAFT-Test	0.34 149	0.45 164	0.30 145	0.38 164	0.32 181	0.40 178	0.32 183	0.39 155	0.32 173	0.39 141	0.30 172	0.37 161	0.29 163	0.30 166	0.30 172	0.29 162	0.38 163	0.30 170	0.38 162	0.29 165	0.38 156	0.29 168	0.29 160	0.30 173	0.38 161	0.30 174	0.38 159	0.30 174

RAFT + AFF	0.34 149	0.29 128	0.32 151	0.31 146	0.30 173	0.39 175	0.32 183	0.39 155	0.30 165	0.39 141	0.32 179	0.39 170	0.32 176	0.35 179	0.36 188	0.32 176	0.38 163	0.31 174	0.38 162	0.31 178	0.38 156	0.28 152	0.37 193	0.34 184	0.38 161	0.30 174	0.38 159	0.28 152

ETE_ROB	0.35 154	0.35 139	0.35 154	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.35 186	0.35 140	0.35 185	0.35 127	0.35 187	0.35 153	0.35 185	0.35 179	0.35 184	0.35 184	0.35 152	0.35 186	0.35 151	0.35 188	0.35 147	0.35 184	0.35 184	0.35 188	0.35 152	0.35 186	0.35 151	0.35 187

VIP-Stereo	0.36 155	2.00 287	1.11 278	0.26 136	0.16 109	0.24 126	0.15 104	2.00 303	0.23 135	0.24 104	0.15 103	0.23 119	0.16 109	0.16 109	0.16 109	0.15 106	0.24 124	0.15 106	0.24 125	0.16 109	0.24 122	0.15 106	0.15 101	0.20 128	0.24 125	0.15 105	0.24 122	0.15 104

GREAT-IGEV	0.36 155	0.46 168	0.33 152	0.43 192	0.30 173	0.43 197	0.30 177	0.45 169	0.30 165	0.42 161	0.30 172	0.43 192	0.30 171	0.30 166	0.30 172	0.30 167	0.43 193	0.30 170	0.43 194	0.30 173	0.43 187	0.30 172	0.30 170	0.30 173	0.43 192	0.30 174	0.43 190	0.30 174
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	0.36 155	0.50 181	0.30 145	0.40 178	0.29 165	0.40 178	0.29 170	0.35 140	0.30 165	0.47 173	0.30 172	0.35 153	0.32 176	0.29 160	0.34 182	0.33 180	0.59 227	0.31 174	0.39 174	0.29 165	0.37 153	0.38 193	0.29 160	0.31 175	0.58 231	0.28 150	0.51 216	0.29 167

GEStereo_RVC	0.36 155	0.23 104	0.18 101	0.23 120	0.18 124	0.23 122	0.19 127	0.22 101	0.19 123	0.24 104	0.20 128	0.24 126	0.18 126	0.18 118	0.18 122	0.21 127	0.25 132	0.18 125	0.22 111	0.18 123	0.23 119	0.18 126	0.19 123	0.20 128	0.23 119	0.20 128	4.43 351	0.19 127

DMCA	0.36 155	0.38 143	0.37 158	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.36 192	0.35 140	0.36 190	0.36 133	0.37 196	0.36 159	0.36 190	0.36 184	0.35 184	0.37 189	0.36 157	0.36 188	0.36 154	0.36 192	0.36 151	0.35 184	0.36 189	0.36 191	0.37 158	0.36 189	0.36 154	0.36 192

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 160	0.64 203	0.59 217	0.38 164	0.31 177	0.38 166	0.31 180	0.65 209	0.32 173	0.38 137	0.32 179	0.38 165	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 176	0.38 163	0.32 178	0.39 174	0.32 179	0.39 166	0.32 178	0.32 174	0.32 177	0.39 171	0.32 179	0.39 170	0.32 180

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 160	0.65 205	0.60 219	0.38 164	0.31 177	0.38 166	0.31 180	0.65 209	0.32 173	0.37 135	0.32 179	0.37 161	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 176	0.38 163	0.32 178	0.38 162	0.32 179	0.38 156	0.32 178	0.32 174	0.32 177	0.38 161	0.32 179	0.38 159	0.32 180

DDF-Stereo	0.37 160	0.57 194	0.50 198	0.40 178	0.32 181	0.40 178	0.32 183	0.53 193	0.32 173	0.39 141	0.32 179	0.39 170	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 176	0.40 179	0.32 178	0.40 176	0.32 179	0.40 172	0.32 178	0.32 174	0.32 177	0.40 173	0.32 179	0.40 172	0.32 180

XPNet_ROB	0.37 160	0.37 142	0.37 158	0.37 160	0.37 195	0.37 162	0.37 197	0.37 146	0.37 192	0.37 135	0.37 196	0.37 161	0.37 192	0.37 186	0.37 191	0.37 189	0.37 160	0.37 193	0.37 158	0.37 194	0.37 153	0.37 190	0.37 193	0.37 197	0.37 158	0.37 195	0.37 157	0.37 195

GIP-stereo	0.38 164	0.56 191	0.40 164	0.45 200	0.33 184	0.44 199	0.35 186	0.49 183	0.33 179	0.43 164	0.32 179	0.42 188	0.31 173	0.33 174	0.33 181	0.34 181	0.40 179	0.32 178	0.40 176	0.32 179	0.43 187	0.38 193	0.33 179	0.32 177	0.43 192	0.32 179	0.42 188	0.34 186

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 164	1.06 242	0.54 206	0.59 233	0.27 147	0.46 201	0.27 146	0.46 170	0.27 148	0.46 170	0.27 151	0.46 196	0.26 147	0.27 150	0.27 151	0.26 139	0.46 197	0.26 146	0.45 197	0.30 173	0.46 191	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.46 196	0.27 148	0.45 193	0.26 146

CES	0.38 164	0.34 136	0.44 176	0.43 192	0.33 184	0.37 162	0.44 217	0.37 146	0.38 193	0.45 167	0.35 187	0.35 153	0.41 206	0.45 209	0.36 188	0.36 186	0.36 157	0.45 216	0.43 194	0.35 188	0.34 143	0.46 215	0.36 189	0.36 191	0.42 191	0.34 185	0.35 151	0.38 198

PML	0.39 167	0.56 191	0.29 139	0.55 227	0.28 151	0.56 229	0.28 153	0.51 190	0.28 153	0.50 179	0.28 154	0.51 217	0.28 151	0.29 160	0.28 155	0.29 162	0.56 225	0.29 163	0.57 232	0.28 152	0.56 223	0.28 152	0.28 149	0.29 167	0.56 228	0.28 150	0.56 225	0.28 152

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 168	2.14 296	1.91 320	0.20 104	0.18 124	0.19 102	0.17 112	2.23 306	0.19 123	0.24 104	0.21 131	0.19 104	0.21 133	0.20 124	0.18 122	0.20 124	0.20 106	0.18 125	0.20 105	0.19 128	0.19 101	0.17 114	0.18 120	0.17 110	0.20 105	0.20 128	0.21 108	0.19 127

quiztm	0.41 169	0.45 164	0.40 164	0.44 195	0.39 204	0.45 200	0.39 207	0.44 168	0.40 202	0.45 167	0.39 207	0.45 195	0.39 204	0.39 197	0.40 206	0.39 200	0.45 196	0.40 204	0.45 197	0.39 205	0.44 189	0.39 202	0.39 203	0.39 205	0.44 194	0.39 205	0.44 192	0.39 204

GASTEREO	0.41 169	0.54 185	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.53 193	0.35 185	0.46 170	0.35 187	0.46 196	0.35 185	0.35 179	0.35 184	0.35 184	0.47 201	0.35 186	0.47 203	0.35 188	0.47 195	0.38 193	0.35 184	0.35 188	0.48 207	0.35 186	0.47 198	0.35 187

GwcNet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 202	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 173	0.41 207	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 176	0.41 208

PSMNet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 202	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 173	0.41 207	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 176	0.41 208

GANet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 202	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 173	0.41 207	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 176	0.41 208

ADLNet	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 202	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 173	0.41 207	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 176	0.41 208

GEAStereo	0.42 175	0.55 187	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.54 195	0.35 185	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.41 206	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.51 216	0.36 188	0.51 221	0.38 198	0.48 202	0.35 184	0.35 184	0.36 191	0.52 219	0.37 195	0.48 204	0.36 192

GSStereo	0.42 175	0.56 191	0.44 176	0.48 211	0.36 194	0.48 213	0.36 192	0.54 195	0.36 190	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.36 190	0.36 184	0.35 184	0.36 186	0.48 206	0.36 188	0.48 210	0.36 192	0.48 202	0.36 189	0.36 189	0.36 191	0.48 207	0.36 189	0.48 204	0.35 187

gasm-f	0.42 175	0.55 187	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.54 195	0.35 185	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.41 206	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.51 216	0.36 188	0.51 221	0.38 198	0.48 202	0.35 184	0.35 184	0.36 191	0.52 219	0.37 195	0.48 204	0.36 192

DEFOM-Stereo	0.43 178	1.60 279	1.47 299	0.30 144	0.28 151	0.31 146	0.28 153	1.65 290	0.25 139	0.29 119	0.26 147	0.30 145	0.29 163	0.27 150	0.26 148	0.26 139	0.30 145	0.29 163	0.30 145	0.26 147	0.29 138	0.29 168	0.27 144	0.26 145	0.30 144	0.29 169	0.30 143	0.29 167

GES	0.43 178	0.41 149	0.31 148	0.35 154	0.30 173	0.47 207	0.28 153	0.33 131	0.28 153	0.35 127	0.29 164	2.95 333	0.38 195	0.35 179	0.30 172	0.34 181	0.34 149	0.30 170	0.33 146	0.30 173	0.35 147	0.30 172	0.33 179	0.33 182	0.33 147	0.31 177	0.33 145	0.29 167

MSCF	0.44 180	0.60 200	0.47 184	0.50 219	0.40 205	0.50 220	0.38 200	0.57 203	0.38 193	0.48 177	0.38 199	0.48 209	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.49 211	0.38 196	0.49 214	0.39 205	0.50 210	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.49 212	0.38 199	0.49 212	0.38 198

LG-Stereo_L1	0.44 180	0.58 197	0.49 197	0.51 222	0.38 199	0.51 222	0.38 200	0.56 201	0.38 193	0.50 179	0.38 199	0.50 214	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.52 218	0.38 196	0.52 224	0.38 198	0.51 212	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.52 219	0.38 199	0.51 216	0.40 206

FCDSN-DC	0.44 180	0.31 132	0.35 154	0.34 150	0.28 151	0.35 153	0.30 177	0.32 130	0.25 139	1.32 265	0.24 141	1.00 275	0.32 176	0.35 179	0.34 182	0.30 167	0.72 245	0.37 193	0.48 210	0.32 179	0.53 218	0.49 230	0.23 135	0.29 167	0.50 213	0.42 213	0.61 232	0.71 269
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	0.45 183	0.57 194	0.45 182	0.54 224	0.37 195	0.53 226	0.37 197	0.56 201	0.40 202	0.53 185	0.38 199	0.53 221	0.37 192	0.37 186	0.37 191	0.37 189	0.55 221	0.38 196	0.53 226	0.37 194	0.53 218	0.37 190	0.37 193	0.39 205	0.54 224	0.37 195	0.54 222	0.37 195

WAO-7	0.46 184	0.38 143	0.38 160	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.38 149	0.38 193	2.57 322	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.38 198	0.38 156	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 159	0.38 198

Venus	0.46 184	0.38 143	0.40 164	0.38 164	0.38 199	0.39 175	0.38 200	0.38 149	0.38 193	2.71 324	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.38 198	0.38 156	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.39 170	0.38 198

HanzoNet	0.47 186	0.39 147	0.38 160	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.40 159	0.38 193	2.63 323	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.39 200	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.42 213	0.38 156	0.39 202	0.39 203	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 159	0.39 204

IMH	0.47 186	0.40 148	0.39 163	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.38 149	0.40 202	2.79 326	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.39 175	0.38 196	0.38 162	0.40 207	0.38 156	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 159	0.38 198

LL-Strereo2	0.47 186	2.60 309	0.51 202	0.38 164	0.28 151	0.37 162	0.28 153	0.55 199	0.35 185	0.44 166	0.34 186	0.44 194	0.34 183	0.34 175	0.36 188	0.36 186	0.47 201	0.36 188	0.47 203	0.35 188	0.47 195	0.35 184	0.35 184	0.35 188	0.46 196	0.35 186	0.47 198	0.35 187

DN	0.50 189	0.59 199	0.44 176	0.59 233	0.44 215	0.59 233	0.44 217	0.57 203	0.44 213	0.57 189	0.44 216	0.57 227	0.44 214	0.44 207	0.44 216	0.44 209	0.59 227	0.44 215	0.59 233	0.44 216	0.59 227	0.44 214	0.44 213	0.44 215	0.59 233	0.44 216	0.59 228	0.44 214

GMOStereo	0.50 189	0.44 162	2.38 330	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 298	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 172	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 166	0.33 181	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 172	0.32 180

error version	0.50 189	0.44 162	2.38 330	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 298	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 172	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 166	0.33 181	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 172	0.32 180

SANet	0.50 189	0.50 181	0.50 198	0.50 219	0.50 235	0.50 220	0.50 235	0.50 187	0.50 234	0.50 179	0.50 234	0.50 214	0.50 233	0.50 227	0.50 236	0.50 231	0.50 214	0.50 235	0.50 218	0.50 236	0.50 210	0.50 236	0.50 230	0.50 232	0.50 213	0.50 236	0.50 214	0.50 230

PDISCO_ROB	0.50 189	0.15 78	0.11 63	0.16 92	3.16 345	0.13 75	0.12 92	0.14 63	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 332	0.11 76	2.20 329	0.13 97	0.12 90	0.16 92	0.10 59	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.15 82	0.10 60	2.75 332	0.09 57

otaku	0.52 194	0.46 168	0.48 191	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.47 222	1.88 284	0.46 219	0.46 196	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.47 201	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.47 195	0.46 215	0.46 215	0.46 218	0.47 202	0.46 218	0.46 194	0.47 219

HaxPig	0.52 194	0.48 177	0.47 184	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.47 176	0.47 222	1.80 281	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.47 201	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.47 195	0.47 223	0.47 221	0.47 222	0.47 202	0.47 225	0.47 198	0.47 219

UNDER WATER	0.52 194	0.47 174	0.47 184	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.47 176	0.47 222	1.90 285	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.46 197	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.46 191	0.47 223	0.47 221	0.48 226	0.47 202	0.47 225	0.47 198	0.47 219

Dean	0.52 194	0.46 168	0.48 191	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	1.90 285	0.46 219	0.47 201	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.48 206	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.46 191	0.46 215	0.46 215	0.46 218	0.46 196	0.46 218	0.46 194	0.46 216

Ntro	0.53 198	0.47 174	0.50 198	0.46 202	0.48 227	0.47 207	0.47 223	0.46 170	0.46 217	2.05 298	0.47 223	0.47 201	0.49 231	0.47 215	0.47 223	0.46 212	0.48 206	0.46 217	0.49 214	0.46 219	0.47 195	0.46 215	0.46 215	0.47 222	0.46 196	0.46 218	0.47 198	0.47 219

RainbowNet	0.53 198	0.48 177	0.48 191	0.48 211	0.48 227	0.48 213	0.48 228	0.48 179	0.48 227	1.92 287	0.48 229	0.48 209	0.48 226	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.48 206	0.48 228	0.48 210	0.48 228	0.48 202	0.48 226	0.48 225	0.48 226	0.48 207	0.48 229	0.48 204	0.48 226

LVE	0.53 198	0.47 174	0.48 191	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.48 179	0.47 222	1.96 292	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.47 201	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.47 195	0.47 223	0.47 221	0.47 222	0.47 202	0.47 225	0.47 198	0.47 219

ACVNet_1	0.53 198	0.46 168	0.48 191	0.47 207	0.47 221	0.46 201	0.48 228	0.48 179	0.48 227	2.07 299	0.47 223	0.48 209	0.48 226	0.47 215	0.47 223	0.46 212	0.49 211	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.48 202	0.46 215	0.46 215	0.48 226	0.47 202	0.47 225	0.48 204	0.47 219

ACVNet-4b	0.53 198	0.46 168	0.47 184	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	2.17 302	0.46 219	0.46 196	0.47 222	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.46 197	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.46 191	0.46 215	0.46 215	0.47 222	0.46 196	0.46 218	0.46 194	0.46 216

AIO-test2	0.54 203	0.65 205	0.55 209	0.60 235	0.50 235	0.60 234	0.49 231	0.65 209	0.48 227	0.60 192	0.49 232	0.59 228	0.50 233	0.50 227	0.49 233	0.49 227	0.60 229	0.50 235	0.60 235	0.49 233	0.60 228	0.49 230	0.50 230	0.51 234	0.60 235	0.48 229	0.60 229	0.50 230

AIO-test1	0.54 203	0.64 203	0.54 206	0.60 235	0.49 231	0.61 236	0.49 231	0.64 208	0.49 232	0.59 190	0.48 229	0.60 230	0.50 233	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.60 229	0.48 228	0.60 235	0.48 228	0.60 228	0.49 230	0.49 227	0.49 230	0.59 233	0.49 233	0.60 229	0.49 227

notaker	0.54 203	0.48 177	0.48 191	0.48 211	0.48 227	0.48 213	0.49 231	0.48 179	0.48 227	1.95 291	0.48 229	0.48 209	0.48 226	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.48 206	0.48 228	0.48 210	0.48 228	0.49 208	0.48 226	0.48 225	0.49 230	0.48 207	0.48 229	0.48 204	0.49 227

FSD	0.55 206	0.55 187	0.42 173	0.54 224	0.42 212	0.55 228	0.43 215	0.54 195	0.42 211	0.59 190	0.42 215	0.54 223	0.44 214	0.43 205	0.42 215	0.42 207	0.55 221	0.42 213	2.46 328	0.44 216	0.55 221	0.43 212	0.42 210	0.44 215	0.55 225	0.43 215	0.55 223	0.53 236

ACVNet_2	0.55 206	0.49 180	0.50 198	0.49 217	0.49 231	0.49 219	0.49 231	0.49 183	0.49 232	2.14 301	0.49 232	0.50 214	0.49 231	0.49 224	0.49 233	0.49 227	0.50 214	0.49 234	0.50 218	0.49 233	0.49 208	0.49 230	0.49 227	0.50 232	0.50 213	0.49 233	0.50 214	0.49 227

CFNet	0.55 206	0.25 116	0.18 101	0.25 130	0.18 124	0.25 134	0.18 126	0.25 114	0.18 121	0.25 110	0.18 124	0.25 131	0.18 126	0.18 118	0.18 122	0.18 120	0.25 132	0.18 125	0.25 132	0.18 123	5.31 363	4.36 363	0.18 120	0.18 125	0.25 133	0.18 125	0.25 131	0.18 126

PSMNet_ROB	0.55 206	0.55 187	0.56 212	0.56 228	0.55 239	0.56 229	0.55 239	0.55 199	0.55 238	0.55 186	0.55 239	0.55 224	0.55 241	0.55 230	0.56 241	0.55 235	0.55 221	0.55 241	0.55 229	0.55 239	0.55 221	0.55 239	0.55 235	0.55 240	0.55 225	0.55 241	0.55 223	0.55 237

PointNet	0.56 210	0.69 210	0.47 184	0.69 245	0.47 221	0.69 243	0.47 223	0.70 219	0.47 222	0.69 199	0.47 223	0.69 240	0.48 226	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.70 241	0.48 228	0.70 244	0.48 228	0.69 239	0.48 226	0.47 221	0.48 226	0.70 244	0.48 229	0.69 239	0.47 219

IER	0.56 210	2.72 312	2.20 324	0.38 164	0.29 165	0.38 166	0.27 146	2.77 323	0.27 148	0.38 137	0.28 154	0.37 161	0.25 141	0.26 143	0.25 143	0.26 139	0.38 163	0.29 163	0.38 162	0.25 143	0.39 166	0.25 139	0.29 160	0.29 167	0.40 173	0.25 141	0.38 159	0.25 141

LG-Stereo	0.57 212	0.58 197	0.43 174	0.54 224	0.65 251	0.95 267	0.69 265	0.69 215	0.38 193	0.52 183	0.37 196	0.53 221	0.37 192	0.68 259	0.73 271	0.72 266	0.70 241	0.37 193	0.54 228	0.37 194	0.54 220	0.37 190	0.37 193	0.56 241	0.95 268	0.59 246	0.84 255	0.37 195

CASS	0.58 213	0.89 227	0.55 209	0.56 228	0.55 239	0.60 234	0.57 245	0.57 203	0.56 240	0.55 186	0.56 240	0.56 225	0.50 233	0.63 242	0.56 241	0.56 238	0.62 232	0.62 250	0.59 233	0.56 241	0.56 223	0.48 226	0.60 242	0.56 241	0.57 230	0.60 248	0.57 227	0.59 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 214	0.29 128	0.22 116	0.27 139	5.05 367	0.30 145	0.21 132	0.28 122	0.21 128	0.27 118	0.21 131	0.27 140	0.20 128	0.21 129	0.21 132	0.21 127	0.27 141	0.21 134	0.27 140	0.21 133	0.27 134	0.23 138	0.21 128	0.21 132	0.27 140	0.21 132	5.06 359	0.22 135

LMCR-Stereo	0.61 215	0.61 201	0.61 224	0.61 238	0.61 246	0.67 241	0.61 250	0.61 206	0.61 247	0.61 193	0.61 247	0.61 231	0.61 248	0.61 238	0.61 248	0.61 242	0.61 231	0.61 249	0.61 237	0.61 247	0.61 230	0.61 246	0.61 243	0.61 250	0.61 237	0.61 249	0.61 232	0.61 248

AANet_RVC	0.61 215	0.31 132	5.05 350	0.31 146	0.19 128	0.24 126	0.20 129	5.86 346	0.20 125	0.24 104	0.18 124	0.25 131	0.20 128	0.23 137	0.21 132	0.18 120	0.37 160	0.18 125	0.24 125	0.19 128	0.25 126	0.19 129	0.19 123	0.19 127	0.24 125	0.15 105	0.24 122	0.20 129

iRaftStereo_RVC	0.62 217	1.76 282	2.24 326	0.52 223	0.37 195	0.53 226	0.38 200	2.51 317	0.38 193	0.51 182	0.38 199	0.51 217	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 192	0.52 218	0.38 196	0.52 224	0.38 198	0.52 215	0.38 193	0.38 197	0.38 198	0.52 219	0.39 205	0.52 219	0.38 198

ARAFT	0.64 218	0.74 217	0.62 227	0.70 251	0.56 241	0.72 248	0.55 239	0.72 225	0.54 237	0.73 206	0.56 240	0.72 247	0.56 243	0.56 232	0.62 249	0.63 244	0.73 246	0.53 240	0.73 248	0.54 238	0.72 243	0.65 250	0.62 244	0.56 241	0.72 247	0.54 239	0.72 244	0.57 239

test_1	0.65 219	4.37 328	2.38 330	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 298	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 172	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 166	0.33 181	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 172	0.32 180

zero-FE	0.66 220	0.80 220	0.56 212	0.79 255	0.58 243	0.82 253	0.55 239	0.76 228	0.56 240	0.75 208	0.58 244	0.75 251	0.59 246	0.57 233	0.56 241	0.55 235	0.79 250	0.55 241	0.78 254	0.55 239	0.85 252	0.58 241	0.55 235	0.57 245	0.80 253	0.57 243	0.80 249	0.57 239

HH	0.66 220	2.13 291	0.47 184	0.37 160	0.29 165	0.36 158	0.27 146	0.49 183	0.44 213	0.78 209	0.68 260	0.67 236	0.90 280	0.62 239	0.90 279	0.53 233	0.88 258	0.48 228	0.37 158	0.29 165	0.63 233	0.66 253	0.66 249	0.51 234	1.06 285	0.61 249	1.08 283	0.60 244

HanStereo	0.66 220	2.13 291	0.47 184	0.37 160	0.29 165	0.36 158	0.27 146	0.49 183	0.44 213	0.78 209	0.68 260	0.67 236	0.90 280	0.62 239	0.90 279	0.53 233	0.88 258	0.48 228	0.37 158	0.29 165	0.63 233	0.66 253	0.66 249	0.51 234	1.06 285	0.61 249	1.08 283	0.60 244

DSFCA	0.66 220	0.73 215	0.74 240	0.68 243	0.65 251	0.64 238	0.65 256	0.65 209	0.65 250	0.66 196	0.65 251	0.65 233	0.64 250	0.65 246	0.65 253	0.65 247	0.65 234	0.65 254	0.65 239	0.65 251	0.65 236	0.65 250	0.65 248	0.65 254	0.66 239	0.66 254	0.65 235	0.65 251

STTRV1_RVC	0.66 220	1.59 277	0.52 205	0.69 245	0.61 246	0.66 240	0.43 215	0.88 237	0.45 216	0.71 204	0.62 248	0.69 240	0.45 218	0.62 239	0.40 206	0.44 209	0.80 252	0.59 246	0.76 253	0.63 248	0.80 246	0.46 215	0.64 245	0.61 250	0.72 247	0.54 239	0.80 249	0.60 244

4D-IteraStereo	0.67 225	3.40 318	1.05 271	0.71 252	0.83 275	0.47 207	0.27 146	0.47 176	0.27 148	0.35 127	0.26 147	0.68 239	0.84 276	0.41 199	0.54 238	0.89 275	0.74 248	0.88 280	0.73 248	0.87 280	0.42 184	0.27 146	0.28 149	0.28 153	0.36 154	0.28 150	0.68 237	0.90 279

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 225	0.74 217	0.60 219	0.79 255	0.61 246	0.76 249	0.57 245	0.71 223	0.56 240	0.71 204	0.54 238	0.72 247	0.66 253	0.65 246	0.65 253	0.64 245	0.74 248	0.64 252	0.74 250	0.63 248	0.73 244	0.65 250	0.64 245	0.64 252	0.74 249	0.61 249	0.73 245	0.64 249

small-zeroshot	0.68 227	0.66 208	0.68 232	0.68 243	0.68 261	0.68 242	0.69 265	0.67 213	0.67 258	0.68 198	0.69 263	0.71 245	0.68 262	0.68 259	0.66 256	0.68 258	0.69 238	0.67 259	0.68 240	0.67 258	0.68 237	0.68 261	0.68 260	0.68 265	0.68 241	0.68 263	0.68 237	0.68 262

Occ-G	0.68 227	0.54 185	3.16 339	0.57 232	0.45 216	0.52 225	0.40 208	3.44 330	0.46 217	0.52 183	0.45 218	0.51 217	0.44 214	0.44 207	0.40 206	0.45 211	0.55 221	0.41 207	0.53 226	0.43 214	0.52 215	0.40 205	0.44 213	0.45 217	0.55 225	0.44 216	0.53 221	0.44 214

mm2	0.69 229	0.69 210	0.69 233	0.69 245	0.69 262	0.69 243	0.69 265	0.69 215	0.69 263	0.69 199	0.69 263	0.69 240	0.69 264	0.69 262	0.69 267	0.69 260	0.69 238	0.69 266	0.69 242	0.69 264	0.69 239	0.69 265	0.69 264	0.69 268	0.69 242	0.69 266	0.69 239	0.69 264

mm1	0.69 229	0.69 210	0.69 233	0.69 245	0.69 262	0.69 243	0.69 265	0.69 215	0.69 263	0.69 199	0.69 263	0.69 240	0.69 264	0.69 262	0.69 267	0.69 260	0.69 238	0.69 266	0.69 242	0.69 264	0.69 239	0.69 265	0.69 264	0.69 268	0.69 242	0.69 266	0.69 239	0.69 264

TorneroNet-64	0.69 229	0.65 205	0.30 145	0.27 139	0.47 221	0.28 143	0.35 186	0.34 137	0.80 270	7.93 369	0.29 164	0.30 145	0.31 173	0.81 272	0.28 155	0.27 148	0.29 144	0.28 150	0.85 260	0.83 278	0.62 232	0.28 152	0.30 170	0.28 153	0.52 219	0.29 169	0.29 142	0.27 149

DDUNet	0.69 229	0.84 224	0.59 217	0.84 261	0.59 244	0.87 259	0.57 245	0.84 233	0.59 246	0.82 216	0.58 244	0.85 260	0.57 244	0.59 237	0.59 245	0.57 239	0.87 257	0.59 246	0.85 260	0.59 246	0.85 252	0.59 244	0.59 240	0.59 246	0.87 258	0.59 246	0.84 255	0.59 242

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 233	0.67 209	0.67 231	0.92 264	0.92 278	0.91 262	0.76 273	0.67 213	0.67 258	0.66 196	0.67 256	0.67 236	0.67 259	0.67 254	0.67 261	0.68 258	0.66 235	0.67 259	0.68 240	0.67 258	0.68 237	0.68 261	0.68 260	0.68 265	0.67 240	0.68 263	0.67 236	0.67 257

UDG	0.70 233	0.87 225	0.56 212	0.87 262	0.59 244	0.84 256	0.59 248	0.85 234	0.57 243	0.84 218	0.59 246	0.84 259	0.60 247	0.58 234	0.60 246	0.59 240	0.85 256	0.59 246	0.87 262	0.58 243	0.87 254	0.60 245	0.57 239	0.59 246	0.87 258	0.58 245	0.86 258	0.60 244

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 233	6.91 342	0.46 183	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	0.46 170	0.46 219	0.46 196	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.46 197	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.47 195	0.46 215	0.46 215	0.46 218	0.46 196	0.46 218	0.46 194	0.46 216

HCRNet	0.71 236	6.06 340	3.15 338	0.50 219	0.22 133	0.21 111	0.15 104	3.04 325	0.34 180	0.43 164	0.33 185	0.43 192	0.33 182	0.15 105	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.17 112	0.47 203	0.20 130	0.21 108	0.16 110	0.32 174	0.33 182	0.50 213	0.33 184	0.49 212	0.28 152

AFF-stereo	0.71 236	0.73 215	0.65 230	0.82 259	0.63 249	0.83 254	0.63 252	0.73 226	0.65 250	0.82 216	0.73 269	0.74 250	0.64 250	0.63 242	0.62 249	0.62 243	0.73 246	0.63 251	0.74 250	0.72 269	0.80 246	0.58 241	0.70 267	0.71 271	0.79 251	0.69 266	0.78 247	0.72 270

DMCA-RVC	0.71 236	0.72 213	0.72 235	0.71 252	0.70 265	0.70 246	0.70 271	0.70 219	0.71 265	0.70 203	0.71 267	0.71 245	0.70 266	0.70 264	0.71 269	0.70 263	0.70 241	0.71 270	0.70 244	0.71 267	0.70 242	0.70 267	0.71 269	0.71 271	0.70 244	0.72 271	0.71 242	0.70 267

PA-Net	0.71 236	0.62 202	0.55 209	0.69 245	0.71 266	0.70 246	0.69 265	0.69 215	0.74 268	0.73 206	0.75 270	0.59 228	0.72 269	0.82 273	0.79 274	0.83 272	0.67 237	0.76 273	0.81 258	0.67 258	0.61 230	0.76 271	0.68 260	0.65 254	0.82 256	0.76 274	0.71 242	0.69 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 240	0.88 226	0.64 229	0.88 263	0.64 250	0.88 260	0.64 254	0.85 234	0.63 248	0.85 219	0.63 250	0.85 260	0.63 249	0.63 242	0.63 252	0.64 245	0.88 258	0.64 252	0.88 263	0.64 250	0.88 255	0.64 249	0.64 245	0.64 252	0.88 260	0.64 253	0.88 259	0.64 249

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 241	0.57 194	0.57 215	0.56 228	0.92 278	1.07 285	0.63 252	1.03 258	0.82 274	0.49 178	0.77 271	0.69 240	0.54 240	0.58 234	0.54 238	0.86 274	1.06 280	0.72 271	1.06 283	0.79 272	0.58 226	0.87 277	0.59 240	0.46 218	0.76 250	0.46 218	1.05 280	0.97 284

AEACV	0.74 241	0.52 183	3.10 336	0.60 235	0.48 227	0.56 229	0.48 228	3.02 324	0.83 275	0.61 193	0.62 248	0.72 247	0.50 233	0.49 224	0.49 233	0.48 223	0.58 226	0.50 235	0.55 229	0.48 228	0.56 223	0.50 236	0.50 230	0.51 234	0.58 231	0.51 238	0.60 229	0.51 233

MyStereo04	0.76 243	4.78 334	0.62 227	0.63 241	0.54 238	0.65 239	0.56 243	0.61 206	0.58 244	0.61 193	0.56 240	0.63 232	0.57 244	0.63 242	0.60 246	0.60 241	0.64 233	0.56 244	0.63 238	0.58 243	0.63 233	0.62 248	0.55 235	0.60 248	0.63 238	0.57 243	0.64 234	0.58 241

RSM++	0.77 244	0.91 228	0.72 235	0.83 260	0.71 266	0.83 254	0.72 272	0.81 232	0.71 265	0.81 215	0.71 267	0.81 258	0.71 268	0.71 266	0.71 269	0.70 263	0.83 255	0.72 271	0.83 259	0.81 277	0.83 250	0.72 270	0.71 269	0.71 271	0.88 260	0.71 269	0.83 254	0.70 267

test-3	0.78 245	4.38 329	1.80 312	0.62 239	0.49 231	0.62 237	0.50 235	1.86 293	0.64 249	0.69 199	0.52 236	0.66 234	0.38 195	0.58 234	0.57 244	0.46 212	0.66 235	0.46 217	0.50 218	0.44 216	0.48 202	0.58 241	0.54 234	0.60 248	0.70 244	0.46 218	0.48 204	0.50 230

WQFJA1++	0.80 246	1.24 258	0.73 238	0.97 272	0.65 251	0.97 269	0.65 256	0.97 246	0.65 250	0.94 228	0.66 252	0.94 267	0.65 252	0.66 249	0.65 253	0.66 248	0.98 267	0.66 256	0.98 271	0.66 253	0.98 264	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.98 270	0.66 254	0.98 267	0.66 252

NLMM	0.80 246	1.26 264	0.75 244	0.98 274	0.66 254	0.97 269	0.66 258	0.97 246	0.66 253	0.94 228	0.66 252	0.96 274	0.66 253	0.66 249	0.68 265	0.67 253	0.99 269	0.68 265	0.98 271	0.66 253	0.99 265	0.66 253	0.66 249	0.66 256	1.00 276	0.66 254	0.99 268	0.66 252

AdaDepth	0.80 246	0.95 233	1.02 266	0.95 269	0.67 259	0.95 267	0.67 262	0.94 243	0.67 258	0.92 223	0.67 256	0.94 267	0.67 259	0.67 254	0.67 261	0.67 253	0.95 264	0.67 259	0.95 270	0.67 258	0.96 263	0.68 261	0.67 255	0.67 260	0.96 269	0.67 258	0.95 266	0.67 257

CroCo-Stereo	0.80 246	2.51 304	0.41 167	1.27 301	0.41 207	1.27 300	0.41 209	1.27 279	0.41 206	1.27 262	0.41 210	1.27 298	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 202	1.28 299	0.41 207	1.27 297	0.41 208	1.27 298	0.41 207	0.42 210	0.41 208	1.27 301	0.41 208	1.27 299	0.41 208
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	0.80 246	0.80 220	0.80 250	0.80 257	0.80 272	0.80 251	0.80 276	0.80 230	0.80 270	0.80 213	0.80 274	0.80 256	0.80 272	0.80 270	0.80 275	0.80 270	0.80 252	0.80 276	0.80 256	0.80 275	0.80 246	0.80 273	0.80 275	0.80 275	0.80 253	0.80 276	0.80 249	0.80 274

CSAN	0.80 246	0.80 220	0.80 250	0.80 257	0.80 272	0.80 251	0.80 276	0.80 230	0.80 270	0.80 213	0.80 274	0.80 256	0.80 272	0.80 270	0.80 275	0.80 270	0.80 252	0.80 276	0.80 256	0.80 275	0.80 246	0.80 273	0.80 275	0.80 275	0.80 253	0.80 276	0.80 249	0.80 274

WQFJX1	0.81 252	1.27 266	0.74 240	0.98 274	0.67 259	0.98 271	0.67 262	0.97 246	0.67 258	0.94 228	0.67 256	0.95 270	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.67 253	0.99 269	0.67 259	0.98 271	0.68 263	0.99 265	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.99 271	0.66 254	1.00 270	0.66 252

WQFJX	0.81 252	1.27 266	0.74 240	0.99 276	0.66 254	0.99 273	0.66 258	0.99 252	0.66 253	0.95 233	0.66 252	0.95 270	0.67 259	0.67 254	0.66 256	0.66 248	0.99 269	0.66 256	1.00 275	0.66 253	0.99 265	0.67 259	0.68 260	0.67 260	0.99 271	0.67 258	0.99 268	0.67 257

NLMM1	0.81 252	1.26 264	0.74 240	1.00 278	0.66 254	0.99 273	0.67 262	0.98 249	0.66 253	0.94 228	0.67 256	0.94 267	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.66 248	1.00 273	0.67 259	1.00 275	0.66 253	0.99 265	0.71 268	0.73 272	0.67 260	0.99 271	0.67 258	1.00 270	0.66 252

NLSM3	0.81 252	1.27 266	0.75 244	0.99 276	0.66 254	0.99 273	0.66 258	0.98 249	0.67 258	0.95 233	0.66 252	0.95 270	0.66 253	0.67 254	0.67 261	0.66 248	0.99 269	0.66 256	0.99 274	0.66 253	0.99 265	0.67 259	0.66 249	0.66 256	0.99 271	0.67 258	1.00 270	0.67 257

gcap-zeroshot	0.81 252	1.03 240	0.84 254	0.93 267	0.85 276	0.84 256	0.62 251	1.21 275	0.53 236	0.79 211	0.84 277	0.77 252	0.70 266	0.84 275	0.67 261	0.74 267	1.18 293	0.52 239	0.91 264	0.79 272	0.84 251	0.61 246	0.83 277	0.69 268	0.93 267	0.82 278	0.85 257	0.66 252

WQFJA1	0.82 257	1.52 276	0.76 246	1.01 283	0.66 254	0.98 271	0.66 258	0.98 249	0.66 253	0.95 233	0.68 260	0.95 270	0.66 253	0.68 259	0.66 256	0.66 248	1.00 273	0.67 259	1.00 275	0.67 258	0.99 265	0.68 261	0.67 255	0.68 265	0.99 271	0.67 258	1.00 270	0.67 257

AIO-Stereo	0.82 257	1.06 242	0.73 238	0.97 272	0.74 268	1.06 284	0.60 249	1.04 261	0.90 278	1.00 236	1.01 289	0.78 253	0.85 278	0.74 268	0.62 249	0.67 253	1.12 283	0.55 241	0.70 244	0.65 251	0.93 260	0.66 253	0.67 255	0.67 260	0.82 256	0.74 272	0.92 260	0.83 276

G-Net	0.82 257	1.77 283	0.78 248	0.78 254	0.78 270	0.78 250	0.78 274	0.78 229	0.79 269	0.79 211	0.78 272	0.78 253	0.78 271	0.78 269	0.78 273	0.78 268	0.79 250	0.79 274	0.79 255	0.79 272	0.79 245	0.79 272	0.79 274	0.79 274	0.79 251	0.79 275	0.79 248	0.79 273

ktn	0.84 260	1.15 247	0.54 206	1.16 295	1.26 310	0.51 222	0.53 238	0.51 190	0.66 253	4.54 352	0.51 235	0.52 220	0.52 239	0.66 249	0.51 237	0.51 232	1.37 304	1.17 303	0.49 214	0.51 237	1.23 294	0.51 238	0.67 255	0.51 234	0.51 217	0.68 263	0.51 216	0.51 233

KSHMR	0.85 261	0.72 213	0.51 202	0.49 217	0.49 231	0.51 222	1.07 297	0.50 187	0.48 227	6.04 364	0.52 236	0.66 234	0.98 286	0.49 224	0.77 272	0.49 227	1.17 290	0.51 238	0.49 214	1.06 295	0.51 212	0.49 230	0.49 227	0.51 234	1.04 283	0.49 233	0.81 253	0.72 270

CroCo-Stereo Lap2	0.85 261	2.86 315	0.43 174	1.33 303	0.43 214	1.31 301	0.42 214	1.32 280	0.42 211	1.31 264	0.44 216	1.32 300	0.44 214	0.43 205	0.44 216	0.43 208	1.35 300	0.43 214	1.32 301	0.43 214	1.31 300	0.43 212	0.43 212	0.42 214	1.31 303	0.42 213	1.31 300	0.43 213

MLG-Stereo	0.87 263	1.33 272	0.93 258	0.62 239	1.00 282	1.16 290	0.55 239	0.86 236	0.83 275	1.19 255	0.40 208	1.30 299	0.81 274	0.65 246	0.45 218	1.01 290	1.17 290	0.46 217	1.29 300	0.58 243	1.05 277	0.90 280	0.73 272	0.87 280	0.60 235	1.01 290	1.13 287	0.51 233

DGTPSM_ROB	0.92 264	0.93 232	0.91 256	0.93 267	0.91 277	0.92 263	0.93 282	0.92 240	0.92 279	0.92 223	0.91 279	0.91 263	0.93 283	0.91 276	0.92 283	0.92 282	0.92 262	0.92 281	0.92 265	0.90 281	0.91 256	0.92 281	0.93 281	0.94 285	0.92 265	0.91 280	0.92 260	0.97 284

pmcnn	0.92 264	0.92 229	0.92 257	0.92 264	0.92 278	0.92 263	0.92 280	0.92 240	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.92 266	0.92 282	0.92 278	0.92 283	0.92 282	0.92 262	0.92 281	0.92 265	0.92 285	0.92 258	0.92 281	0.92 280	0.92 284	0.92 265	0.92 281	0.92 260	0.92 282

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 266	0.77 219	0.82 252	1.16 295	0.75 269	0.99 273	0.92 280	0.91 238	0.99 285	0.94 228	0.91 279	1.15 287	0.88 279	0.92 278	1.00 286	0.67 253	0.98 267	1.00 286	0.75 252	0.91 282	1.18 287	0.87 277	0.89 279	0.90 281	1.08 288	1.07 295	0.74 246	0.89 278

HSM-Net_RVC	0.93 266	1.09 245	0.79 249	1.10 288	0.78 270	1.09 286	0.79 275	1.16 269	0.80 270	1.14 247	0.79 273	1.17 290	0.77 270	0.73 267	0.83 277	0.78 268	1.19 294	0.79 274	1.18 292	0.72 269	1.19 289	0.80 273	0.72 271	0.80 275	1.18 296	0.74 272	1.14 288	0.73 272
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 266	8.54 355	0.41 167	0.56 228	0.37 195	0.56 229	0.37 197	0.50 187	0.40 202	0.56 188	5.24 368	0.56 225	0.34 183	0.40 198	0.41 209	0.34 181	0.53 220	0.40 204	0.56 231	0.38 198	0.52 215	0.40 205	0.40 205	0.41 208	0.56 228	0.40 207	0.56 225	0.40 206

DPSimNet_ROB	0.93 266	1.04 241	0.83 253	1.05 286	0.82 274	1.04 282	0.83 279	1.03 258	0.89 277	1.03 242	0.84 277	1.03 281	0.84 276	0.83 274	0.84 278	0.83 272	1.14 285	0.84 278	1.12 288	0.84 279	1.04 276	0.88 279	0.83 277	0.84 279	1.07 287	0.83 279	1.15 289	0.88 277

DPSM_ROB	0.93 266	0.92 229	0.94 259	0.96 270	1.02 288	0.92 263	0.98 283	0.95 244	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.91 263	0.97 284	0.92 278	0.91 281	0.91 279	0.96 265	0.94 283	0.93 268	0.91 282	0.93 260	0.92 281	0.93 281	0.91 282	0.91 263	0.99 283	0.92 260	0.91 280

DPSM	0.93 266	0.92 229	0.94 259	0.96 270	1.02 288	0.92 263	0.98 283	0.95 244	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.91 263	0.97 284	0.92 278	0.91 281	0.91 279	0.96 265	0.94 283	0.93 268	0.91 282	0.93 260	0.92 281	0.93 281	0.91 282	0.91 263	0.99 283	0.92 260	0.91 280

LGCAT	1.00 272	1.00 234	1.00 261	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 253	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 275	1.00 288	1.00 285	1.00 286	1.00 286	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 287	1.00 271	1.00 286	1.00 286	1.00 288	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

GANet	1.00 272	1.00 234	1.00 261	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 253	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 275	1.00 288	1.00 285	1.00 286	1.00 286	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 287	1.00 271	1.00 286	1.00 286	1.00 288	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

TDLM	1.00 272	1.00 234	1.00 261	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 253	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 275	1.00 288	1.00 285	1.00 286	1.00 286	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 287	1.00 271	1.00 286	1.00 286	1.00 288	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

CVANet_RVC	1.00 272	1.00 234	1.00 261	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 253	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 275	1.00 288	1.00 285	1.00 286	1.00 286	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 287	1.00 271	1.00 286	1.00 286	1.00 288	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

ccs_rob	1.00 272	10.06 363	0.31 148	0.44 195	0.31 177	0.43 197	0.31 180	0.43 166	0.32 173	0.45 167	0.32 179	1.20 294	0.31 173	7.02 368	0.31 176	0.31 172	0.44 195	0.31 174	0.44 196	0.32 179	0.44 189	0.31 175	0.32 174	0.32 177	0.44 194	0.32 179	0.43 190	0.31 178

trnet	1.01 277	1.01 238	1.01 265	1.01 283	1.01 287	1.01 281	1.01 292	1.01 257	1.01 290	1.01 241	1.01 289	1.01 280	1.01 293	1.01 289	1.01 291	1.01 290	1.01 279	1.01 291	1.01 282	1.01 291	1.01 275	1.01 290	1.01 290	1.01 292	1.01 281	1.01 290	1.01 279	1.01 290

CFNet_pseudo	1.01 277	9.78 361	0.29 139	0.38 164	0.28 151	0.38 166	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.39 141	0.28 154	0.39 170	0.28 151	9.50 369	0.29 166	0.28 149	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.38 156	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.38 161	0.28 150	0.38 159	0.28 152

pcwnet_v2	1.01 277	9.73 360	0.28 134	0.38 164	0.28 151	0.38 166	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.38 137	0.28 154	0.39 170	0.28 151	9.61 370	0.28 155	0.28 149	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.38 156	0.28 152	0.29 160	0.28 153	0.38 161	0.28 150	0.38 159	0.28 152

FlowAnything	1.02 280	2.51 304	0.58 216	1.60 310	0.56 241	1.61 310	0.56 243	1.60 289	0.55 238	1.61 278	0.56 240	1.61 307	0.55 241	0.55 230	0.55 240	0.55 235	1.61 310	0.56 244	1.61 308	0.56 241	1.62 307	0.55 239	0.56 238	0.56 241	1.62 311	0.56 242	1.62 308	0.56 238

WAO-8	1.02 280	1.50 275	1.49 300	0.40 178	0.40 205	1.56 309	0.98 283	1.55 288	0.58 244	4.18 348	0.40 208	0.79 255	0.48 226	0.91 276	0.39 205	0.99 285	0.71 244	0.70 269	0.51 221	0.77 271	1.07 279	0.82 276	0.69 264	0.96 287	1.01 281	1.30 312	1.10 285	1.38 316

UCFNet_RVC	1.03 282	10.10 364	0.28 134	0.38 164	0.28 151	0.39 175	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.39 141	0.28 154	0.39 170	0.29 163	9.62 371	0.28 155	0.28 149	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.39 166	0.28 152	0.29 160	0.28 153	0.39 171	0.28 150	0.38 159	0.29 167

GLC_STEREO	1.05 283	1.01 238	1.02 266	1.02 285	1.02 288	1.05 283	1.06 294	1.05 262	1.05 292	1.04 244	1.05 292	1.05 282	1.04 294	1.06 293	1.05 293	1.06 294	1.06 280	1.05 294	1.06 283	1.05 294	1.06 278	1.06 293	1.04 292	1.05 294	1.04 283	1.05 293	1.06 281	1.06 292

FC-DCNN	1.10 284	0.81 223	0.77 247	0.63 241	0.42 212	0.86 258	0.64 254	0.91 238	0.96 283	1.11 245	0.80 274	1.07 283	0.81 274	0.67 254	1.75 327	1.30 310	1.41 306	0.85 279	1.28 299	0.71 267	2.12 320	1.32 310	0.52 233	0.81 278	1.64 312	1.40 319	2.39 326	1.75 330

RP	1.14 285	1.16 249	1.15 281	1.17 297	1.10 297	1.16 290	1.15 300	1.10 264	1.16 302	1.15 248	1.08 294	1.16 288	1.15 301	1.15 301	1.14 301	1.16 300	1.16 288	1.10 296	1.10 285	1.10 298	1.16 283	1.11 297	1.10 296	1.19 307	1.14 292	1.19 307	1.07 282	1.10 295

Abc-Net	1.14 285	1.16 249	1.18 285	1.10 288	1.10 297	1.16 290	1.18 304	1.16 269	1.13 299	1.11 245	1.16 300	1.16 288	1.12 299	1.10 294	1.17 304	1.16 300	1.16 288	1.10 296	1.16 289	1.14 302	1.17 285	1.16 300	1.11 298	1.09 299	1.10 289	1.10 298	1.16 290	1.17 301
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	1.15 287	1.90 285	1.10 275	1.37 305	0.94 281	1.36 302	0.98 283	1.48 286	0.98 284	1.37 269	0.98 284	1.37 304	0.98 286	0.95 282	0.94 285	0.95 284	1.37 304	0.95 285	1.38 303	0.95 286	1.38 304	0.95 285	0.95 284	0.95 286	1.37 306	0.95 282	1.37 304	0.95 283

TorneroNet	1.15 287	1.10 246	0.51 202	0.69 245	0.51 237	1.10 287	0.50 235	0.51 190	0.51 235	13.92 371	1.17 304	0.49 213	0.51 238	0.54 229	0.48 229	0.49 227	0.49 211	0.65 254	0.70 244	0.49 233	0.51 212	0.49 230	0.67 255	1.36 315	0.51 217	0.50 236	0.52 219	1.23 308

RGC	1.15 287	1.16 249	1.17 284	1.15 293	1.11 299	1.21 296	1.21 311	1.10 264	1.15 300	1.16 251	1.11 297	1.17 290	1.09 296	1.14 300	1.11 298	1.16 300	1.19 294	1.11 299	1.10 285	1.15 304	1.11 280	1.19 303	1.16 301	1.12 302	1.17 294	1.10 298	1.16 290	1.17 301

NCC-stereo	1.15 287	1.17 253	1.12 280	1.10 288	1.15 300	1.14 288	1.15 300	1.15 267	1.12 298	1.17 254	1.17 304	1.11 285	1.17 305	1.11 296	1.10 296	1.16 300	1.12 283	1.11 299	1.16 289	1.13 301	1.23 294	1.16 300	1.19 305	1.11 300	1.18 296	1.17 304	1.17 293	1.13 299

edge stereo	1.15 287	1.18 254	1.11 278	1.12 291	1.17 304	1.17 295	1.17 302	1.16 269	1.18 306	1.16 251	1.17 304	1.17 290	1.13 300	1.11 296	1.11 298	1.12 297	1.17 290	1.17 303	1.11 287	1.17 305	1.17 285	1.17 302	1.18 303	1.14 303	1.11 290	1.18 305	1.12 286	1.11 296

Nwc_Net	1.15 287	1.15 247	1.15 281	1.09 287	1.19 306	1.16 290	1.17 302	1.15 267	1.16 302	1.16 251	1.16 300	1.08 284	1.16 302	1.11 296	1.15 303	1.18 304	1.11 282	1.10 296	1.16 289	1.17 305	1.16 283	1.13 299	1.18 303	1.20 308	1.11 290	1.15 302	1.16 290	1.20 304

qqai	1.17 293	1.27 266	1.10 275	1.26 300	1.09 296	1.23 297	1.11 298	1.26 278	1.11 297	1.26 261	1.08 294	1.25 297	1.11 298	1.11 296	1.10 296	1.09 295	1.27 298	1.11 299	1.27 297	1.11 299	1.27 298	1.10 296	1.10 296	1.11 300	1.27 301	1.10 298	1.24 297	1.11 296

stereogan	1.17 293	1.19 256	1.15 281	1.15 293	1.15 300	1.15 289	1.19 305	1.19 273	1.15 300	1.15 248	1.16 300	1.19 293	1.19 306	1.19 303	1.19 305	1.19 305	1.15 286	1.19 306	1.19 293	1.19 308	1.15 282	1.19 303	1.15 300	1.15 304	1.16 293	1.15 302	1.19 294	1.20 304

TestStereo_HL3	1.20 295	0.41 149	10.53 368	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.40 369	0.30 165	0.41 150	0.28 154	0.40 178	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 149	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 173	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

TestStereo-Hl	1.20 295	0.41 149	10.60 369	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.37 368	0.30 165	0.41 150	0.28 154	0.40 178	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 149	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 173	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

TestStereo_HL2	1.22 297	0.41 149	10.61 370	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.91 371	0.30 165	0.41 150	0.29 164	0.40 178	0.28 151	0.29 160	0.28 155	0.28 149	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 173	0.28 152	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

MCSU-Stereo	1.22 297	8.85 357	7.17 363	0.42 189	0.29 165	0.41 182	0.29 170	8.80 366	0.30 165	0.42 161	0.29 164	0.40 178	0.29 163	0.30 166	0.29 166	0.29 162	0.41 182	0.29 163	0.41 181	0.29 165	0.41 173	0.29 168	0.29 160	0.29 167	0.41 178	0.29 169	0.41 176	0.30 174

MM-Stereo_test3	1.22 297	1.60 279	1.19 288	1.48 308	1.02 288	1.48 307	0.99 287	1.54 287	1.03 291	1.41 271	1.03 291	1.44 306	1.00 288	1.04 291	1.04 292	1.02 292	1.42 307	1.04 292	1.48 306	1.01 291	1.48 305	1.03 291	1.06 294	1.04 293	1.53 309	1.04 292	1.49 305	1.04 291

FAT-Stereo	1.22 297	1.23 257	1.19 288	1.21 299	1.24 309	1.24 299	1.19 305	1.25 277	1.24 309	1.25 260	1.19 307	1.20 294	1.24 310	1.20 304	1.21 307	1.25 309	1.22 296	1.21 308	1.25 296	1.23 311	1.22 292	1.19 303	1.19 305	1.24 311	1.25 299	1.20 308	1.19 294	1.25 310

S-Stereo	1.22 297	1.18 254	1.19 288	1.20 298	1.23 308	1.23 297	1.19 305	1.19 273	1.18 306	1.27 262	1.20 308	1.20 294	1.20 307	1.23 306	1.22 309	1.23 308	1.23 297	1.23 310	1.20 294	1.25 312	1.20 290	1.22 309	1.25 309	1.24 311	1.20 298	1.22 311	1.26 298	1.24 309

testmc14	1.23 302	8.86 359	7.15 362	0.43 192	0.30 173	0.41 182	0.29 170	9.05 367	0.34 180	0.42 161	0.30 172	0.41 183	0.29 163	0.32 170	0.30 172	0.29 162	0.42 187	0.30 170	0.42 190	0.30 173	0.41 173	0.30 172	0.30 170	0.29 167	0.41 178	0.29 169	0.41 176	0.29 167

GGDA	1.23 302	0.41 149	11.21 371	0.45 200	0.28 151	0.42 191	0.28 153	13.66 370	0.30 165	0.41 150	0.29 164	0.40 178	0.29 163	0.28 155	0.29 166	0.29 162	0.43 193	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 173	0.28 152	0.29 160	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 176	0.28 152

SPS-STEREO	1.25 304	1.47 274	1.06 273	1.54 309	1.08 294	1.52 308	1.20 310	1.44 284	1.06 294	1.49 276	1.10 296	1.41 305	1.10 297	0.98 283	1.08 295	1.12 297	1.47 308	1.04 292	1.53 307	1.14 302	1.52 306	1.07 294	1.02 291	1.05 294	1.48 308	1.07 295	1.55 306	1.11 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 305	1.37 273	1.35 292	1.38 306	1.40 313	1.39 305	1.77 328	1.36 281	1.74 327	1.36 268	1.36 313	1.36 303	1.36 313	1.36 308	1.35 311	1.41 317	1.36 302	1.36 316	1.36 302	1.35 315	1.36 302	1.35 313	1.36 312	1.35 314	1.36 305	1.35 315	1.36 303	1.35 312

HBP-ISP	1.47 306	1.07 244	1.03 269	1.30 302	1.08 294	1.36 302	1.06 294	1.44 284	1.25 311	1.97 293	1.51 318	1.65 309	1.58 319	0.98 283	1.58 319	1.68 324	1.98 316	1.32 311	2.02 316	1.28 313	2.95 332	1.89 333	0.97 285	1.06 296	1.26 300	0.99 283	1.94 311	1.43 319

PS-NSSS	1.48 307	4.46 331	1.35 292	1.35 304	1.35 312	1.41 306	1.34 313	1.36 281	1.35 314	1.40 270	1.35 312	1.33 301	1.35 312	1.37 309	1.40 314	1.35 311	1.35 300	1.35 314	1.39 304	1.44 320	1.35 301	1.34 312	1.35 311	1.38 318	1.35 304	1.33 314	1.34 301	1.38 316

CC-Net-ROB	1.51 308	4.40 330	1.69 308	1.39 307	1.40 313	1.37 304	1.40 318	1.36 281	1.39 315	1.41 271	1.36 313	1.35 302	1.38 315	1.39 311	1.39 312	1.36 312	1.36 302	1.35 314	1.39 304	1.39 316	1.37 303	1.36 314	1.41 316	1.48 320	1.39 307	1.42 320	1.35 302	1.35 312

GANetREF_RVC	1.52 309	2.01 288	1.21 291	1.98 316	1.21 307	1.98 315	1.21 311	1.98 301	1.21 308	1.99 295	1.21 309	1.98 316	1.21 309	1.02 290	1.21 307	1.21 307	1.99 317	1.21 308	1.99 315	1.21 309	1.99 314	1.21 306	1.21 307	1.21 309	1.99 317	1.21 309	1.99 314	1.21 306
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	1.60 310	2.69 311	1.46 297	1.99 317	1.31 311	1.99 317	1.36 314	1.99 302	1.31 312	1.84 282	1.32 311	1.89 310	1.31 311	1.32 307	1.30 310	1.36 312	1.94 312	1.33 313	1.93 311	1.30 314	1.92 311	1.33 311	1.31 310	1.31 313	1.94 314	1.31 313	1.93 310	1.31 311

R-Stereo Train	1.62 311	2.01 288	1.41 295	1.97 313	1.40 313	1.96 313	1.39 315	1.93 295	1.39 315	1.92 287	1.38 315	1.94 313	1.39 316	1.40 312	1.45 315	1.38 314	1.96 314	1.37 317	1.97 312	1.39 316	1.98 312	1.41 316	1.40 314	1.37 316	1.97 315	1.38 316	1.96 312	1.37 314

RAFT-Stereo	1.62 311	2.01 288	1.41 295	1.97 313	1.40 313	1.96 313	1.39 315	1.93 295	1.39 315	1.92 287	1.38 315	1.94 313	1.39 316	1.40 312	1.45 315	1.38 314	1.96 314	1.37 317	1.97 312	1.39 316	1.98 312	1.41 316	1.40 314	1.37 316	1.97 315	1.38 316	1.96 312	1.37 314
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 311	1.60 279	1.59 301	1.61 311	1.69 322	1.66 311	1.61 320	1.70 291	1.65 324	1.62 279	1.60 321	1.61 307	1.60 320	1.60 315	1.59 320	1.62 322	1.60 309	1.63 324	1.62 309	1.68 327	1.70 308	1.60 319	1.64 323	1.60 322	1.61 310	1.60 322	1.60 307	1.59 322

MonStereo	1.66 314	2.63 310	1.46 297	1.99 317	1.41 317	2.03 318	1.39 315	2.04 304	1.43 318	1.94 290	1.40 317	1.92 312	1.37 314	1.38 310	1.39 312	1.39 316	1.99 317	1.38 319	2.04 317	1.41 319	2.02 316	1.37 315	1.39 313	1.38 318	1.99 317	1.38 316	2.01 316	1.39 318

MoCha-V2	1.75 315	27.02 379	0.72 235	0.92 264	0.69 262	0.89 261	0.69 265	0.92 240	0.71 265	0.87 220	0.69 263	0.88 262	0.68 262	0.70 264	0.68 265	0.69 260	0.90 261	0.69 266	0.92 265	0.69 264	0.92 258	0.71 268	0.70 267	0.67 260	0.88 260	0.71 269	0.92 260	0.68 262

MFMNet_re	1.77 316	1.89 284	1.72 309	1.88 312	1.69 322	1.89 312	1.67 324	1.91 294	1.70 325	1.87 283	1.67 325	1.89 310	1.68 325	1.67 319	1.67 325	1.70 325	1.88 311	1.68 326	1.88 310	1.67 325	1.89 309	1.68 325	1.70 325	1.71 327	1.87 313	1.68 330	1.87 309	1.68 327

derf	1.84 317	1.93 286	1.73 310	1.97 313	1.77 325	1.98 315	1.76 327	1.94 297	1.73 326	1.97 293	1.78 327	1.97 315	1.76 326	1.76 321	1.71 326	1.79 326	1.94 312	1.77 327	1.98 314	1.75 329	1.89 309	1.71 326	1.77 328	1.77 329	2.01 319	1.74 331	2.00 315	1.71 328

MM-Stereo_test1	1.85 318	3.50 320	1.61 302	2.12 319	1.47 318	2.14 319	1.47 319	2.33 313	1.53 319	2.12 300	1.54 319	2.19 318	1.53 318	1.54 314	1.53 317	1.53 318	2.20 319	1.54 320	2.24 318	1.57 321	2.21 322	1.49 318	1.59 318	1.49 321	2.15 323	1.52 321	2.15 318	1.54 321

plain	1.96 319	3.33 317	1.04 270	3.24 336	1.04 292	3.24 336	1.04 293	3.26 327	1.05 292	3.26 332	1.13 298	3.27 336	1.06 295	1.05 292	1.05 293	1.05 293	3.28 334	1.05 294	3.29 334	1.06 295	3.30 334	1.05 292	1.05 293	1.06 296	3.30 336	1.06 294	3.30 335	1.06 292

UDGNet	1.97 320	2.43 302	1.67 306	2.46 327	1.70 324	2.44 326	1.69 325	2.34 314	1.63 323	2.35 316	1.67 325	2.37 327	1.67 324	1.68 320	1.64 324	1.67 323	2.44 326	1.64 325	2.43 326	1.67 325	2.43 328	1.66 323	1.67 324	1.63 326	2.43 328	1.66 328	2.42 327	1.66 326

LG-G_1	1.99 321	2.56 307	1.63 304	2.54 330	1.62 320	2.55 331	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.50 320	1.62 323	2.50 329	1.61 321	1.61 316	1.61 321	1.61 319	2.55 330	1.61 321	2.55 331	1.61 322	2.55 330	1.61 320	1.61 319	1.61 323	2.55 331	1.61 323	2.54 329	1.61 323

LG-G	1.99 321	2.56 307	1.63 304	2.54 330	1.62 320	2.55 331	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.50 320	1.62 323	2.50 329	1.61 321	1.61 316	1.61 321	1.61 319	2.55 330	1.61 321	2.55 331	1.61 322	2.55 330	1.61 320	1.61 319	1.61 323	2.55 331	1.61 323	2.54 329	1.61 323

LGtest1	1.99 321	2.55 306	1.62 303	2.54 330	1.61 319	2.54 328	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.49 319	1.61 322	2.49 328	1.61 321	1.61 316	1.61 321	1.61 319	2.55 330	1.62 323	2.54 330	1.61 322	2.54 329	1.61 320	1.61 319	1.61 323	2.54 330	1.61 323	2.54 329	1.61 323

FBW_ROB	2.04 324	2.50 303	1.75 311	2.45 326	1.78 326	2.40 324	1.74 326	2.47 316	1.77 328	2.37 317	1.81 328	2.30 321	1.80 327	1.78 322	1.88 335	1.80 327	2.41 325	1.77 327	2.43 326	1.83 330	2.39 326	1.81 331	1.76 327	1.75 328	2.56 333	1.75 332	2.30 323	1.74 329

TRStereo	2.05 325	2.13 291	1.85 314	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 331	2.29 310	1.86 330	2.30 321	1.87 331	2.30 336	1.87 332	2.08 334	2.29 321	1.87 331	2.30 320	1.87 332	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 341	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 333

XX-Stereo	2.05 325	2.13 291	1.85 314	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 331	2.29 310	1.86 330	2.30 321	1.87 331	2.30 336	1.87 332	2.08 334	2.29 321	1.87 331	2.30 320	1.87 332	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 341	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 333

EAI-Stereo	2.05 325	2.13 291	1.85 314	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 331	2.29 310	1.86 330	2.30 321	1.87 331	2.30 336	1.87 332	2.08 334	2.29 321	1.87 331	2.30 320	1.87 332	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 341	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 333

AF-Net	2.06 328	25.73 378	1.18 285	1.12 291	1.16 303	1.16 290	1.19 305	1.10 264	1.17 305	1.15 248	1.14 299	1.11 285	1.16 302	1.16 302	1.14 301	1.11 296	1.15 286	1.13 302	1.21 295	1.17 305	1.11 280	1.21 306	1.17 302	1.17 305	1.17 294	1.11 301	1.20 296	1.13 299

UniTT-Stereo	2.12 329	3.66 322	1.10 275	3.48 339	1.15 300	3.57 340	1.11 298	3.44 330	1.16 302	3.52 334	1.16 300	3.50 337	1.16 302	1.10 294	1.13 300	1.15 299	3.61 336	1.17 303	3.64 335	1.12 300	3.58 337	1.12 298	1.12 299	1.17 305	3.53 339	1.18 305	3.52 338	1.18 303

HUF	2.22 330	2.33 298	2.24 326	2.35 324	2.07 334	2.45 327	2.11 338	2.42 315	2.13 338	2.19 303	2.15 337	2.10 317	2.09 336	2.27 334	2.04 337	2.08 334	2.44 326	2.12 338	2.38 325	2.18 339	2.29 324	2.22 337	2.12 339	2.12 336	2.52 329	2.10 339	2.22 319	2.15 340

AIO_test	2.22 330	2.36 301	2.10 322	2.47 328	2.15 335	2.54 328	2.06 337	2.27 307	2.09 337	2.29 310	2.13 336	2.30 321	2.09 336	2.25 332	2.15 339	1.95 332	2.52 329	2.08 336	2.32 323	2.21 341	2.20 321	2.26 339	2.05 338	2.06 334	2.40 327	2.16 341	2.52 328	2.05 339

RAStereo	2.24 332	3.70 323	1.18 285	3.73 343	1.18 305	3.69 342	1.19 305	3.73 333	1.24 309	3.72 337	1.21 309	3.76 341	1.20 307	1.20 304	1.20 306	1.20 306	3.74 341	1.20 307	3.75 341	1.21 309	3.77 341	1.21 306	1.21 307	1.21 309	3.82 343	1.21 309	3.82 342	1.21 306

AIO_rvc	2.25 333	2.35 300	2.10 322	2.47 328	2.17 336	2.54 328	2.15 339	2.32 312	2.21 339	2.29 310	2.28 339	2.33 326	2.09 336	2.26 333	2.14 338	2.08 334	2.49 328	2.09 337	2.53 329	2.14 338	2.34 325	2.23 338	2.14 340	2.18 337	2.19 324	2.15 340	2.35 325	2.22 341

NCCL2	2.27 334	2.27 297	2.28 329	2.27 320	2.28 340	2.28 320	2.28 341	2.27 307	2.28 341	2.28 307	2.28 339	2.29 320	2.28 340	2.28 335	2.29 341	2.28 341	2.28 320	2.28 342	2.27 319	2.28 343	2.28 323	2.28 341	2.28 342	2.28 339	2.28 325	2.28 343	2.11 317	2.28 344

STTStereo	2.30 335	2.34 299	2.26 328	2.37 325	2.23 337	2.40 324	2.35 342	2.20 305	2.33 342	2.28 307	2.31 341	2.19 318	2.37 341	2.20 329	2.31 342	2.23 340	2.38 324	2.25 341	2.33 324	2.27 342	2.39 326	2.27 340	2.31 343	2.29 340	2.37 326	2.32 344	2.34 324	2.26 343

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 336	2.85 313	1.90 319	2.90 333	2.77 343	2.88 333	2.85 345	2.51 317	2.85 345	2.88 327	1.99 335	2.50 329	2.76 344	2.20 329	1.57 318	2.64 343	2.89 333	2.63 344	5.69 364	1.03 293	2.01 315	2.71 343	2.74 347	2.73 345	2.87 334	1.64 326	1.00 270	1.49 320
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)	2.52 337	3.41 319	1.05 271	3.29 337	1.05 293	3.29 339	1.06 294	3.30 329	1.06 294	3.31 333	1.06 293	4.97 359	2.72 343	2.72 340	2.71 344	2.70 344	6.57 366	2.19 339	5.08 361	1.08 297	3.36 335	1.07 294	1.07 295	1.07 298	3.35 338	1.07 295	3.36 337	1.07 294

sCroCo_RVC	2.76 338	4.00 325	1.82 313	4.00 347	1.83 327	3.98 348	1.82 329	3.99 335	1.81 329	4.14 345	2.76 343	4.13 350	1.82 329	1.83 323	1.83 328	1.82 328	4.01 346	1.82 330	3.98 344	1.86 331	4.00 346	1.82 332	1.83 330	1.84 330	4.02 349	1.81 333	4.00 346	1.83 332

NLSM1	2.82 339	3.85 324	2.57 334	3.19 335	2.46 341	3.28 338	2.38 343	3.29 328	2.42 343	3.20 331	2.64 342	3.14 334	2.62 342	2.46 339	2.44 343	2.51 342	3.31 335	2.53 343	3.17 333	2.47 344	3.27 333	2.33 342	2.65 344	2.61 344	3.22 335	2.55 345	3.31 336	2.39 345

sAnonymous2	2.87 340	4.16 326	1.89 317	4.26 352	1.87 331	4.23 351	1.92 334	4.17 336	1.94 335	4.16 346	1.92 333	4.20 351	1.92 334	1.96 325	1.86 330	1.87 330	4.25 350	1.90 334	4.23 350	1.91 335	4.26 349	1.93 334	1.89 335	1.90 331	4.07 351	1.91 337	5.09 362	1.93 337

CroCo_RVC	2.87 340	4.16 326	1.89 317	4.26 352	1.87 331	4.23 351	1.92 334	4.17 336	1.94 335	4.16 346	1.92 333	4.20 351	1.92 334	1.96 325	1.86 330	1.87 330	4.25 350	1.90 334	4.23 350	1.91 335	4.26 349	1.93 334	1.89 335	1.90 331	4.07 351	1.91 337	5.09 362	1.93 337

Anonymous3	3.36 342	4.93 336	2.20 324	4.92 359	2.23 337	4.90 359	2.23 340	4.89 342	2.24 340	4.95 358	2.21 338	4.91 358	2.21 339	2.18 328	2.22 340	2.22 339	4.86 357	2.20 340	4.90 357	2.20 340	4.96 359	2.21 336	2.21 341	2.21 338	6.30 365	2.21 342	4.90 355	2.23 342

StereoVision	3.44 343	10.12 365	1.68 307	5.44 364	2.26 339	5.87 364	1.97 336	5.17 345	1.31 312	5.80 362	1.56 320	5.62 364	1.84 330	1.97 327	1.91 336	1.84 329	4.98 359	1.32 311	5.60 362	1.71 328	5.35 364	1.73 330	1.97 337	1.96 333	5.40 362	1.65 327	5.08 360	1.76 331

NLCSM	3.61 344	5.05 338	3.36 344	4.13 349	3.31 351	3.91 344	3.26 351	3.98 334	3.24 349	4.08 344	3.06 346	3.95 346	3.25 351	3.25 345	3.10 348	3.17 350	4.20 349	3.08 346	4.16 348	3.24 351	4.26 349	3.46 351	3.14 349	3.19 348	4.02 349	3.24 350	4.21 350	3.17 349

DPSNet	3.67 345	3.61 321	3.62 345	3.64 340	3.61 355	3.64 341	3.65 355	3.64 332	3.67 354	3.67 336	3.65 353	3.68 339	3.69 359	3.69 353	3.69 360	3.68 356	3.70 338	3.70 356	3.69 340	3.69 357	3.71 340	3.69 353	3.67 355	3.69 357	3.68 342	3.67 354	3.68 340	3.67 351

MaDis-Stereo	3.69 346	10.19 366	2.01 321	6.09 365	2.01 333	5.94 365	1.82 329	6.14 350	1.85 330	6.59 365	1.82 329	6.01 365	1.81 328	1.83 323	1.83 328	2.02 333	5.87 363	1.79 329	5.93 365	2.06 337	4.63 355	1.67 324	1.84 331	2.08 335	5.90 363	1.66 328	6.34 365	1.87 333

Sa-1000	3.84 347	7.71 347	6.81 360	4.15 350	2.86 344	3.27 337	3.87 361	5.99 347	4.35 365	2.78 325	3.71 354	3.88 342	3.56 355	3.88 356	3.64 353	2.71 345	3.72 339	3.27 351	3.67 339	3.15 350	3.51 336	3.36 350	2.70 346	3.49 351	3.32 337	3.76 358	2.87 333	3.76 358

MLG-Stereo_test2	3.86 348	4.96 337	3.13 337	4.65 357	3.27 350	5.17 363	3.07 347	5.01 344	3.01 346	4.93 357	3.03 345	4.56 356	3.32 352	3.26 346	3.33 351	3.30 352	5.17 362	3.19 349	4.86 356	2.96 349	5.04 361	3.25 346	2.67 345	3.15 347	4.98 359	3.05 348	4.59 353	3.30 350

MLG-Stereo_test3	3.87 349	4.64 332	3.29 341	5.17 362	3.23 348	4.83 358	3.02 346	4.95 343	3.22 348	4.31 349	3.33 351	5.08 361	3.20 350	3.23 344	2.77 345	3.20 351	4.99 360	3.24 350	4.93 358	2.94 346	4.82 358	3.33 349	3.33 351	3.29 350	5.19 361	3.02 347	5.08 360	2.93 348

MLG-Stereo_test1	3.87 349	4.67 333	3.29 341	5.26 363	3.25 349	5.04 361	3.11 348	4.43 338	3.27 350	5.02 360	3.21 348	4.71 357	3.10 348	3.22 343	3.06 347	2.98 348	5.03 361	3.18 348	4.95 359	2.94 346	4.70 357	3.32 347	3.30 350	3.27 349	5.17 360	3.08 349	5.02 358	2.85 347

SA	3.93 351	7.22 343	4.74 347	4.15 350	3.88 361	3.70 343	4.02 364	6.67 355	3.95 359	3.64 335	3.74 355	3.63 338	3.00 346	3.51 348	3.68 359	3.68 356	3.73 340	3.71 357	3.64 335	3.48 352	3.58 337	2.97 345	3.69 356	3.61 352	3.55 341	3.42 351	3.64 339	3.79 359

TestStereo1	4.11 352	7.79 349	6.72 358	3.93 344	3.81 358	3.96 346	3.58 353	6.96 358	3.74 356	3.90 339	3.76 356	3.89 343	3.57 356	3.70 354	3.66 356	3.34 353	3.80 342	3.62 353	3.66 337	3.68 355	3.91 343	3.70 354	3.65 353	3.67 354	3.88 344	3.53 352	3.89 343	3.68 354

SA-5K	4.11 352	7.79 349	6.72 358	3.93 344	3.81 358	3.96 346	3.58 353	6.96 358	3.74 356	3.90 339	3.76 356	3.89 343	3.57 356	3.70 354	3.66 356	3.34 353	3.80 342	3.62 353	3.66 337	3.68 355	3.91 343	3.70 354	3.65 353	3.67 354	3.88 344	3.53 352	3.89 343	3.68 354

test_4	4.11 352	8.05 352	6.64 356	4.52 355	3.68 356	3.00 334	3.40 352	6.21 353	3.29 351	4.07 343	3.84 359	4.04 348	3.76 361	3.56 351	3.67 358	3.76 359	4.04 347	3.79 359	4.10 345	3.53 353	3.98 345	3.74 357	3.55 352	3.61 352	3.94 348	3.75 357	3.73 341	3.73 357

test-1	4.11 352	7.65 346	4.93 348	3.65 341	3.58 353	4.70 357	3.74 359	4.73 340	4.06 361	3.72 337	4.11 363	3.70 340	3.49 354	3.36 347	3.65 355	4.17 364	3.92 344	4.04 363	4.19 349	3.75 358	4.69 356	4.18 360	3.88 359	3.90 359	4.73 355	3.77 359	3.12 334	3.68 354

TESTraft	4.16 356	8.03 351	6.81 360	3.99 346	3.68 356	3.93 345	3.70 357	6.86 357	3.69 355	3.93 341	3.88 361	3.93 345	3.59 358	3.65 352	3.64 353	3.68 356	3.92 344	3.72 358	3.92 342	3.57 354	3.84 342	3.70 354	3.71 357	3.67 354	3.91 347	3.74 356	3.92 345	3.67 351

raft_robust	4.19 357	7.78 348	6.08 353	3.30 338	3.85 360	4.03 349	3.73 358	6.25 354	3.30 352	4.44 351	3.28 350	4.01 347	3.82 362	4.29 361	3.70 361	4.01 361	4.48 355	3.42 352	4.11 346	3.76 359	4.05 347	3.32 347	3.85 358	3.82 358	4.71 354	3.83 360	4.09 347	3.80 360

RAFT_CTSACE	4.43 358	8.26 354	6.10 354	4.62 356	4.01 363	4.54 356	3.65 355	6.09 349	3.93 358	4.64 354	4.14 364	4.26 353	4.13 364	3.91 357	3.88 362	4.06 363	4.30 352	4.03 362	4.27 352	3.92 360	4.26 349	3.67 352	3.91 360	4.16 362	4.82 356	4.08 364	4.20 349	3.67 351

RAFT+CT+SA	4.43 358	7.34 345	6.71 357	5.01 360	4.38 364	4.40 353	3.85 360	6.15 352	4.30 364	4.89 356	3.26 349	4.49 355	3.01 347	4.53 362	3.36 352	3.65 355	3.64 337	4.39 365	3.94 343	4.28 363	4.44 353	4.30 362	4.24 365	4.52 364	3.90 346	3.85 361	4.89 354	4.00 362

cross-raft	4.43 358	7.31 344	6.46 355	4.47 354	3.95 362	4.46 354	3.95 362	6.70 356	3.97 360	4.41 350	3.82 358	4.38 354	3.94 363	3.95 359	3.95 364	3.95 360	4.45 354	3.95 361	4.46 353	3.95 361	4.46 354	3.95 358	3.95 362	3.94 361	4.40 353	3.95 363	4.45 352	3.95 361

test_5	4.51 361	8.85 357	5.35 352	3.66 342	3.56 352	5.10 362	4.47 366	6.14 350	4.07 362	4.96 359	3.87 360	5.14 363	4.17 366	3.53 349	4.39 365	4.53 365	4.15 348	3.62 353	4.74 355	2.94 346	3.63 339	4.53 364	4.20 364	4.54 365	4.86 357	3.68 355	4.95 356	4.06 363

test_3	4.55 362	10.96 367	7.69 366	4.04 348	3.60 354	4.10 350	3.98 363	7.94 360	4.56 366	3.99 342	4.03 362	4.08 349	3.74 360	3.99 360	3.91 363	4.05 362	4.33 353	3.89 360	4.14 347	4.00 362	4.11 348	4.02 359	4.01 363	3.91 360	3.53 339	3.94 362	4.19 348	4.20 364

FC-DCNN v2	4.74 363	3.16 316	3.16 339	3.16 334	3.16 345	3.16 335	3.16 350	3.16 326	3.16 347	3.16 330	3.16 347	3.16 335	3.16 349	3.16 342	3.16 349	3.16 349	6.72 367	6.72 369	6.72 367	6.72 371	6.72 366	6.72 371	6.72 371	6.72 369	6.72 366	6.72 369	6.72 367	6.72 370

TestStereo	4.92 364	4.80 335	4.98 349	4.82 358	4.97 366	4.91 360	4.78 367	4.80 341	4.88 367	4.78 355	4.80 366	4.99 360	4.81 367	4.83 363	4.87 367	4.97 367	4.93 358	5.01 367	5.03 360	4.90 366	5.02 360	5.02 365	5.06 366	5.04 366	4.93 358	4.89 366	5.01 357	5.09 366

DispFullNet	4.96 365	5.67 339	3.30 343	5.01 360	3.21 347	4.50 355	3.11 348	4.43 338	3.44 353	4.60 353	3.46 352	5.13 362	3.44 353	3.53 349	3.20 350	2.87 347	4.80 356	3.15 347	4.70 354	4.83 365	9.02 371	5.98 368	5.95 370	6.21 368	8.84 371	5.85 368	9.76 372	5.91 368

SGM-Forest	5.07 366	6.74 341	4.17 346	6.46 366	4.68 365	6.21 367	4.38 365	6.00 348	4.14 363	5.84 363	4.44 365	6.28 366	4.16 365	3.92 358	4.56 366	4.60 366	6.15 364	4.27 364	6.12 366	4.31 364	5.99 365	4.27 361	3.92 361	4.27 363	6.13 364	4.10 365	6.18 364	4.49 365
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 367	8.71 356	2.75 335	8.64 371	2.76 342	8.65 371	2.79 344	8.67 364	2.79 344	8.70 370	2.79 344	8.70 371	2.79 345	2.79 341	2.80 346	2.80 346	8.84 371	2.82 345	8.82 371	2.89 345	8.84 370	2.83 344	2.83 348	2.82 346	8.87 372	2.83 346	8.84 371	2.83 346

SGM+DAISY	6.35 368	8.16 353	5.14 351	8.12 370	5.08 368	8.12 370	5.16 368	8.01 361	5.18 369	7.92 368	5.14 367	7.89 370	5.14 368	4.95 364	5.33 368	5.32 368	8.14 370	5.16 368	8.16 370	5.16 367	8.21 369	5.19 366	5.12 367	5.12 367	8.18 370	5.24 367	8.12 370	5.11 367

RAFT	6.60 369	9.99 362	8.33 367	7.21 369	6.55 369	5.95 366	5.87 369	8.70 365	5.02 368	5.10 361	6.69 369	7.06 369	6.94 371	6.17 367	7.09 371	6.84 369	6.47 365	4.72 366	5.60 362	5.60 368	5.11 362	5.97 367	6.93 372	6.89 370	7.16 367	7.08 372	6.58 366	6.66 369

test-v	7.17 370	11.53 368	7.63 364	7.17 367	6.87 370	7.48 368	6.90 370	8.14 362	6.88 370	6.93 366	7.42 370	7.05 367	6.14 369	6.05 365	6.86 369	6.99 370	7.60 368	6.75 370	6.90 368	6.66 369	7.83 367	6.36 369	5.89 368	7.34 371	7.19 368	6.75 370	7.52 368	6.77 371

test-2	7.17 370	11.53 368	7.63 364	7.17 367	6.87 370	7.48 368	6.90 370	8.14 362	6.88 370	6.93 366	7.42 370	7.05 367	6.14 369	6.05 365	6.86 369	6.99 370	7.60 368	6.75 370	6.90 368	6.66 369	7.83 367	6.36 369	5.89 368	7.34 371	7.19 368	6.75 370	7.52 368	6.77 371

MANE	18.41 372	23.00 377	16.00 372	22.00 379	15.00 372	22.00 379	15.00 372	22.00 379	15.00 372	21.00 379	15.00 372	22.00 379	15.00 372	15.00 372	17.00 372	15.00 372	23.00 379	15.00 372	22.00 379	15.00 372	23.00 379	15.00 372	18.00 373	15.00 373	24.00 380	17.00 373	24.00 380	16.00 373

rafts_anoy	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

raft+_RVC	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

raftrobust	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

CasAABBNet	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

RALCasStereoNet	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

RALAANet	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

MSMDNet	20.00 373	20.00 370	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374

fast-reg	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381

Reg-Stereo(zero)	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381

fast-iter	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381

CoSv	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381

MDST_ROB	61.15 384	72.66 385	46.52 384	70.00 384	44.89 384	64.24 384	43.75 384	73.65 384	48.92 385	72.70 385	42.40 384	60.70 384	50.23 384	50.07 385	67.69 385	68.60 385	83.13 385	47.77 384	82.48 385	46.00 384	95.93 385	53.44 385	50.66 385	45.00 385	84.99 386	53.64 386	79.01 385	52.07 386

CBMV	101.59 385	71.60 384	48.40 385	72.70 385	49.00 385	79.60 385	48.40 385	80.90 385	46.90 384	68.90 384	49.00 385	78.00 385	572.10 393	49.50 384	51.30 384	48.40 384	72.20 384	639.60 393	79.40 384	48.90 385	79.50 384	51.40 384	52.30 386	48.30 386	80.20 385	49.10 385	79.60 386	47.60 385
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 386	131.36 386	140.69 386	151.38 386	151.40 386	150.79 386	151.72 386	149.36 386	159.46 386	146.42 386	150.73 386	149.06 389	176.22 385	143.94 386	133.10 388	133.45 388	153.30 387	154.22 386	154.67 387	153.95 387	156.90 388	156.53 388	160.21 387	162.72 387	154.57 387	160.59 387	153.47 387	163.50 387
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	248.11 387	409.00 391	288.00 388	412.00 388	280.00 388	411.00 391	288.00 388	356.00 387	275.00 391	379.00 391	303.00 391	415.00 391	278.00 390	260.00 391	104.00 386	103.00 386	126.00 386	108.00 385	118.00 386	98.00 386	126.00 387	104.00 387	268.00 390	216.00 389	279.00 391	201.00 388	288.00 391	206.00 388

AE-Stereo	252.48 388	202.00 387	361.00 390	502.00 390	324.00 390	321.00 387	482.00 393	423.00 390	227.00 390	201.00 387	273.00 390	101.00 386	207.00 386	198.00 387	183.00 389	181.00 389	221.00 388	232.00 390	477.00 389	220.00 389	111.00 386	100.00 386	219.00 389	214.00 388	204.00 388	211.00 389	200.00 388	222.00 390

MGS-Stereo	264.93 389	208.00 388	362.00 391	512.00 391	350.00 391	326.00 388	443.00 392	410.00 389	210.00 387	232.00 389	215.00 387	125.00 387	217.00 387	216.00 389	127.00 387	122.00 387	223.00 389	230.00 388	487.00 391	255.00 390	250.00 389	223.00 390	272.00 391	228.00 391	241.00 389	220.00 391	214.00 389	235.00 391

EGLCR-Stereo	276.81 390	209.00 389	366.00 392	514.00 392	354.00 392	336.00 389	422.00 390	440.00 391	220.00 389	231.00 388	245.00 389	135.00 388	237.00 389	218.00 390	197.00 390	222.00 391	223.00 389	230.00 388	487.00 391	255.00 390	250.00 389	273.00 391	272.00 391	228.00 391	241.00 389	220.00 391	214.00 389	235.00 391

DLCB_ROB	280.78 391	376.74 390	215.59 387	376.74 387	215.59 387	376.74 390	215.59 387	366.42 388	218.39 388	366.42 390	218.39 388	366.42 390	218.39 388	209.96 388	219.76 391	219.38 390	376.72 391	216.43 387	376.72 388	216.43 388	376.72 391	216.43 389	216.14 388	216.14 390	376.69 392	217.67 390	376.69 392	217.67 389

LE_ROB	387.11 392	453.07 392	321.39 389	500.23 389	323.05 389	493.99 392	324.56 389	477.63 392	322.28 392	465.51 392	322.97 392	486.37 392	334.17 391	305.26 392	320.63 392	327.66 392	476.08 392	315.70 391	483.76 390	335.15 392	469.64 392	309.74 392	315.90 393	318.85 393	498.41 393	328.85 393	491.00 393	330.08 393

SGM-ForestM	522.49 393	676.08 393	448.56 393	638.17 393	433.15 393	639.59 393	427.03 391	617.52 393	439.90 393	604.63 393	429.02 393	611.68 393	432.74 392	420.18 393	451.96 393	465.85 393	601.06 393	403.73 392	659.15 393	405.50 393	669.64 393	437.21 393	455.85 394	425.66 394	689.82 394	481.65 394	662.43 394	479.61 394

CBMV_ROB	1133.35 394	1280.38 394	976.92 394	1317.57 394	1021.62 394	1282.66 394	1022.22 394	1213.88 394	982.57 394	1194.12 394	975.90 394	1357.87 394	1090.02 394	943.32 394	1021.85 394	1006.47 394	1309.01 394	986.29 394	1499.40 394	986.35 394	1359.35 394	975.96 394	975.21 395	969.30 395	1337.82 395	1042.34 395	1398.25 395	1073.86 395

real-time stereo	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

111111	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

SGD-Stereo	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-Stereo++	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-Stereo+	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

anonymousdsp2	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

anonymousdsp	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

AMNet	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

GS-Stereo																							0.36 189	0.36 191	0.48 207	0.36 189	0.48 204	0.35 187

Low-res two-view benchmark