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 46	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 46	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 46	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 46	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	1.03 276	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 49	0.05 41	0.08 51	0.05 43	0.08 45	0.07 51	0.07 38	0.05 40	0.07 49	0.05 45	0.07 49	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.05 42	0.08 51	0.05 42

BridgeDepth_RVC	0.07 30	0.11 64	0.10 47	0.08 49	0.05 41	0.08 51	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 49	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.05 42	0.08 51	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 49	0.05 41	0.08 51	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 49	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.07 52	0.08 51	0.06 51
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 49	0.07 53	0.08 51	0.07 52	0.08 45	0.07 51	0.08 43	0.07 52	0.08 52	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 53	0.07 47	0.07 53	0.08 51	0.07 51	0.07 49	0.06 51	0.07 48	0.07 52	0.08 51	0.06 51

TS	0.08 34	0.08 47	0.16 96	0.08 49	0.06 52	0.08 51	0.06 51	0.15 80	0.06 50	0.08 43	0.06 51	0.08 52	0.06 52	0.14 103	0.06 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 50	0.06 52	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 51	0.08 50	0.06 51	0.08 51	0.06 51

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	1.47 308	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	1.47 308	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 80	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 299	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	1.46 307	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	1.32 299	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

ACC-I	0.09 40	0.13 69	0.11 63	0.10 58	0.08 57	0.10 58	0.08 56	0.13 63	0.08 56	0.10 47	0.08 55	0.10 58	0.08 57	0.12 84	0.08 57	0.08 57	0.10 58	0.08 57	0.10 58	0.08 55	0.10 58	0.08 56	0.08 53	0.08 57	0.10 57	0.08 57	0.10 57	0.08 57

ACC	0.09 40	0.13 69	0.12 70	0.10 58	0.08 57	0.10 58	0.08 56	0.12 61	0.08 56	0.10 47	0.08 55	0.10 58	0.08 57	0.11 73	0.08 57	0.08 57	0.10 58	0.08 57	0.10 58	0.08 55	0.10 58	0.08 56	0.08 53	0.08 57	0.10 57	0.08 57	0.10 57	0.08 57

anonymous	0.09 40	0.14 73	0.13 80	0.09 56	0.07 53	0.09 56	0.07 52	0.14 65	0.07 51	0.09 45	0.07 52	0.09 56	0.07 53	0.13 92	0.07 49	0.07 51	0.09 56	0.07 53	0.09 56	0.07 53	0.09 55	0.07 51	0.07 49	0.07 53	0.09 56	0.07 52	0.09 56	0.07 54

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 251	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 249	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 40	0.05 37	0.61 256	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.75 258	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 40	0.05 37	0.60 251	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 249	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 40	0.05 37	0.60 251	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 253	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 40	0.09 52	0.09 44	0.09 56	0.10 63	0.09 56	0.08 56	0.09 47	0.08 56	0.09 45	0.08 55	0.09 56	0.09 59	0.08 53	0.08 57	0.09 59	0.09 56	0.08 57	0.09 56	0.08 55	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.09 59	0.10 57	0.08 57	0.10 57	0.09 59

APVNet	0.09 40	0.06 43	0.04 25	0.06 42	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 330	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 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

FADNet-RVC-Resample	0.10 49	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	1.53 351	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 42

FADNet_RVC	0.10 49	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	1.63 356	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

SHD	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

SAMSARA	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

XQC	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

RTSC	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

RTS	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

RTSA	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

MADNet+	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

MADNet++	0.10 49	0.10 54	0.10 47	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 63	0.10 48	0.10 62	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 63	0.10 58	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 65

over-6	0.11 61	0.14 73	0.14 86	0.11 70	0.10 63	0.11 70	0.10 63	0.14 65	0.10 62	0.11 59	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 92	0.10 63	0.10 61	0.11 70	0.10 61	0.11 70	0.10 63	0.11 70	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.11 70	0.10 62	0.11 71	0.10 65

over v1	0.11 61	0.14 73	0.14 86	0.11 70	0.10 63	0.11 70	0.10 63	0.14 65	0.10 62	0.11 59	0.09 60	0.11 70	0.10 63	0.13 92	0.10 63	0.10 61	0.11 70	0.10 61	0.11 70	0.09 60	0.11 70	0.09 60	0.09 55	0.09 59	0.11 70	0.09 60	0.11 71	0.09 59

over-8	0.11 61	0.14 73	0.14 86	0.11 70	0.09 59	0.11 70	0.10 63	0.14 65	0.10 62	0.11 59	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 92	0.10 63	0.10 61	0.11 70	0.10 61	0.11 70	0.10 63	0.11 70	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.11 70	0.10 62	0.11 71	0.10 65

over-9	0.11 61	0.14 73	0.14 86	0.11 70	0.09 59	0.11 70	0.09 59	0.14 65	0.09 59	0.11 59	0.09 60	0.11 70	0.09 59	0.13 92	0.09 60	0.10 61	0.11 70	0.10 61	0.11 70	0.09 60	0.11 70	0.09 60	0.09 55	0.09 59	0.11 70	0.09 60	0.11 71	0.09 59

HLf8	0.11 61	0.05 37	0.61 256	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	1.03 288	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 49	0.06 51	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 46	0.07 53	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 61	0.12 67	0.09 44	0.12 75	0.09 59	0.12 75	0.09 59	0.12 61	0.09 59	0.12 63	0.09 60	0.11 70	0.09 59	0.09 54	0.09 60	0.09 59	0.12 75	0.16 138	0.21 139	0.09 60	0.12 75	0.09 60	0.09 55	0.09 59	0.12 75	0.28 183	0.12 76	0.09 59

FADNet-RVC	0.11 61	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	1.79 363	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 42

FADNet	0.11 61	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	1.74 360	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 42

GIO	0.12 69	1.37 302	0.22 141	0.07 45	0.05 41	0.07 48	0.05 43	0.22 127	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.06 46	0.05 45	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 48	0.05 42	0.07 48	0.05 42

F4.4	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.17 130	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.10 60	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_4.6	0.12 69	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.10 62	0.13 78	0.10 65

F5.5	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

F8.5	0.12 69	0.17 91	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

F7	0.12 69	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_4.5	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.15 109	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_4	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_5	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_6	0.12 69	0.17 91	0.16 96	0.13 78	0.10 63	0.13 77	0.11 80	0.17 87	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

ProNet	0.12 69	0.18 100	0.11 63	0.14 96	0.10 63	0.14 94	0.11 80	0.14 65	0.11 79	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.10 63	0.10 57	0.11 79	0.10 61	0.15 110	0.10 61	0.14 95	0.10 63	0.14 95	0.10 64	0.11 78	0.10 65	0.15 105	0.10 62	0.14 96	0.10 65

IPLG	0.12 69	0.15 81	0.12 70	0.14 96	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.14 65	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.14 98	0.11 82	0.12 84	0.11 79	0.11 80	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.14 96	0.11 81

MIPNet	0.12 69	0.15 81	0.12 70	0.14 96	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.14 65	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.14 98	0.11 82	0.12 84	0.11 79	0.11 80	0.14 96	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.14 96	0.11 81

AnyNet_C32	0.12 69	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 349	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 69	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 41	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 341	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

Cross2Single Stereo	0.13 84	0.18 100	0.14 86	0.16 119	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.17 87	0.12 111	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.14 103	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.15 110	0.11 81

WiStereo	0.13 84	0.19 113	0.17 107	0.14 96	0.11 80	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 111	0.14 79	0.12 113	0.13 77	0.10 63	0.17 130	0.12 113	0.10 61	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.12 109	0.12 112	0.13 77	0.10 62	0.14 96	0.13 123

tt3	0.13 84	0.19 113	0.17 107	0.14 96	0.11 80	0.13 77	0.12 115	0.18 101	0.10 62	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.11 82	0.17 130	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.12 109	0.10 65	0.14 95	0.11 83	0.14 96	0.12 111

tt4	0.13 84	0.19 113	0.18 126	0.14 96	0.12 117	0.15 105	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.14 79	0.12 113	0.13 77	0.12 117	0.16 117	0.10 63	0.11 80	0.14 96	0.10 61	0.13 76	0.12 117	0.13 78	0.12 116	0.10 60	0.11 82	0.15 105	0.12 114	0.15 110	0.11 81

tt5	0.13 84	0.17 91	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.18 101	0.12 111	0.14 79	0.12 113	0.14 98	0.12 117	0.15 109	0.10 63	0.12 111	0.13 77	0.12 118	0.15 112	0.12 117	0.15 108	0.10 64	0.12 109	0.12 112	0.15 105	0.12 114	0.14 96	0.12 111

tt6	0.13 84	0.19 113	0.17 107	0.14 96	0.11 80	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 111	0.14 79	0.12 113	0.13 77	0.10 63	0.17 130	0.12 113	0.10 61	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.12 109	0.12 112	0.13 77	0.10 62	0.14 96	0.13 123

tt7	0.13 84	0.19 113	0.17 107	0.13 78	0.12 117	0.15 105	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.12 113	0.15 113	0.10 63	0.16 117	0.12 113	0.12 111	0.15 110	0.12 118	0.14 95	0.12 117	0.15 108	0.12 116	0.12 109	0.11 82	0.13 77	0.12 114	0.14 96	0.12 111

tt8	0.13 84	0.20 120	0.15 94	0.15 110	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.19 114	0.10 62	0.14 79	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.15 109	0.12 113	0.12 111	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.12 112	0.15 105	0.10 62	0.13 78	0.11 81

tt9	0.13 84	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.10 63	0.14 94	0.12 115	0.17 87	0.11 79	0.14 79	0.11 78	0.14 98	0.12 117	0.15 109	0.11 79	0.10 61	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.10 60	0.12 112	0.14 95	0.12 114	0.14 96	0.11 81

TYNG	0.13 84	0.19 113	0.17 107	0.12 75	0.11 80	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.11 79	0.12 63	0.11 78	0.14 98	0.10 63	0.17 130	0.11 79	0.12 111	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.12 109	0.12 112	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.10 65

GFORCE	0.13 84	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_4.7	0.13 84	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.17 130	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_9	0.13 84	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.16 117	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

FORCE_8	0.13 84	0.18 100	0.17 107	0.13 78	0.11 80	0.13 77	0.11 80	0.18 101	0.11 79	0.13 65	0.11 78	0.13 77	0.11 82	0.18 143	0.11 79	0.11 80	0.13 77	0.11 83	0.13 76	0.11 78	0.13 78	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.13 77	0.11 83	0.13 78	0.11 81

MatchAttention (ZS)	0.13 84	0.14 73	0.13 80	0.14 96	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 65	0.13 121	0.14 79	0.13 124	0.14 98	0.14 130	0.13 92	0.14 129	0.13 121	0.13 77	0.13 124	0.13 76	0.13 126	0.12 75	0.13 124	0.12 109	0.13 127	0.12 75	0.14 127	0.13 78	0.14 130
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 84	0.14 73	0.10 47	0.14 96	0.10 63	0.15 105	0.10 63	0.30 155	0.10 62	0.14 79	0.17 138	0.14 98	0.10 63	0.10 57	0.10 63	0.10 61	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.10 63	0.14 95	0.10 64	0.10 60	0.10 65	0.15 105	0.10 62	0.14 96	0.10 65
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 84	0.15 81	0.12 70	0.14 96	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.15 80	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.12 84	0.12 113	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.12 112	0.15 105	0.12 114	0.15 110	0.12 111

IPLGR_C	0.13 84	0.16 86	0.14 86	0.15 110	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.14 65	0.11 79	0.14 79	0.11 78	0.14 98	0.11 82	0.12 84	0.11 79	0.11 80	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.15 110	0.11 81

IPLGR	0.13 84	0.15 81	0.12 70	0.14 96	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.14 65	0.13 121	0.15 93	0.11 78	0.14 98	0.12 117	0.12 84	0.11 79	0.11 80	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.12 112	0.15 105	0.11 83	0.14 96	0.11 81

ACRE	0.13 84	0.16 86	0.12 70	0.14 96	0.11 80	0.14 94	0.11 80	0.15 80	0.11 79	0.14 79	0.11 78	0.14 98	0.11 82	0.12 84	0.11 79	0.11 80	0.14 96	0.11 83	0.14 95	0.11 78	0.14 95	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.14 96	0.11 81

ICVP	0.13 84	0.16 86	0.11 63	0.16 119	0.11 80	0.16 121	0.11 80	0.16 83	0.11 79	0.16 107	0.11 78	0.16 124	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.16 120	0.11 83	0.16 121	0.11 78	0.16 121	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.16 121	0.11 83	0.16 120	0.11 81
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 84	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 59	0.04 31	0.04 32	2.46 352	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	0.14 106	0.13 69	0.14 86	0.14 96	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 65	0.14 127	0.14 79	0.14 127	0.14 98	0.14 130	0.14 103	0.14 129	0.14 128	0.14 96	0.14 131	0.14 95	0.14 130	0.14 95	0.14 129	0.14 127	0.14 130	0.14 95	0.14 127	0.14 96	0.14 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 106	0.17 91	0.11 63	0.17 125	0.11 80	0.17 123	0.12 115	0.17 87	0.11 79	0.17 111	0.11 78	0.17 128	0.11 82	0.12 84	0.12 113	0.12 111	0.17 126	0.12 118	0.17 124	0.12 117	0.17 125	0.12 116	0.12 109	0.12 112	0.17 124	0.12 114	0.17 124	0.12 111

ELAS_RVC	0.14 106	0.18 100	0.11 63	0.19 132	0.11 80	0.18 127	0.13 122	0.16 83	0.11 79	0.17 111	0.11 78	0.14 98	0.11 82	0.09 54	0.11 79	0.12 111	0.17 126	0.10 61	0.18 128	0.11 78	0.18 127	0.11 79	0.10 60	0.11 82	0.19 131	0.11 83	0.19 129	0.12 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 106	0.19 113	0.11 63	0.20 135	0.11 80	0.20 136	0.12 115	0.18 101	0.12 111	0.18 114	0.12 113	0.19 134	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.18 130	0.11 83	0.19 132	0.11 78	0.19 131	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.20 135	0.11 83	0.20 134	0.12 111
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 106	0.23 130	0.10 47	0.19 132	0.11 80	0.20 136	0.11 80	0.16 83	0.10 62	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.09 54	0.11 79	0.11 80	0.16 120	0.10 61	0.17 124	0.11 78	0.18 127	0.11 79	0.09 55	0.10 65	0.18 127	0.11 83	0.19 129	0.12 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 111	0.18 100	0.13 80	0.18 129	0.13 124	0.19 132	0.13 122	0.18 101	0.13 121	0.18 114	0.13 124	0.18 131	0.13 126	0.13 92	0.13 122	0.13 121	0.18 130	0.13 124	0.18 128	0.13 126	0.18 127	0.13 124	0.13 123	0.10 65	0.19 131	0.14 127	0.19 129	0.13 123

CCAANet	0.15 111	0.14 73	0.14 86	0.14 96	0.14 129	0.14 94	0.16 140	0.14 65	0.21 157	0.14 79	0.23 166	0.14 98	0.14 130	0.14 103	0.14 129	0.14 128	0.14 96	0.14 131	0.14 95	0.14 130	0.14 95	0.14 129	0.14 127	0.14 130	0.14 95	0.14 127	0.14 96	0.16 136

BEATNet-Init1	0.15 111	0.07 45	0.10 47	0.08 49	0.07 53	0.07 48	0.07 52	0.07 39	0.07 51	2.19 337	0.08 55	0.08 52	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.08 49	0.07 53	0.08 50	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 49	0.07 53	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 54

DeepPrunerF	0.15 111	0.07 45	0.10 47	0.08 49	0.07 53	0.07 48	0.07 52	0.07 39	0.07 51	2.19 337	0.08 55	0.08 52	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.08 49	0.07 53	0.08 50	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 49	0.07 53	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 54

DeepPruner_ROB	0.15 111	0.18 100	0.12 70	0.18 129	0.12 117	0.18 127	0.12 115	0.18 101	0.13 121	0.18 114	0.12 113	0.18 131	0.12 117	0.13 92	0.12 113	0.13 121	0.18 130	0.13 124	0.18 128	0.12 117	0.19 131	0.12 116	0.13 123	0.12 112	0.18 127	0.12 114	0.18 126	0.12 111

LALA_ROB	0.15 111	0.21 123	0.12 70	0.21 140	0.12 117	0.20 136	0.14 126	0.20 115	0.12 111	0.22 127	0.12 113	0.16 124	0.12 117	0.10 57	0.12 113	0.12 111	0.21 140	0.11 83	0.22 141	0.12 117	0.20 135	0.12 116	0.11 78	0.12 112	0.21 140	0.14 127	0.21 138	0.13 123

test_for_model	0.17 117	1.25 288	0.20 133	0.15 110	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.21 119	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.11 81

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 117	1.25 288	0.20 133	0.15 110	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.21 119	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.11 81

testlalala	0.17 117	1.25 288	0.20 133	0.15 110	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.21 119	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.11 81

GCAPDPT-zeroshot	0.17 117	1.25 288	0.20 133	0.15 110	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.21 119	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.11 81

GCAP-Stereo	0.17 117	1.25 288	0.20 133	0.15 110	0.11 80	0.15 105	0.11 80	0.21 119	0.11 79	0.15 93	0.11 78	0.15 113	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.15 110	0.11 83	0.15 112	0.11 78	0.15 108	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.15 105	0.11 83	0.15 110	0.11 81

DepthFocus	0.18 122	0.22 125	0.15 94	0.22 143	0.15 135	0.22 144	0.15 134	0.21 119	0.15 130	0.21 124	0.15 132	0.21 139	0.15 135	0.15 109	0.15 135	0.15 135	0.21 140	0.15 136	0.22 141	0.15 137	0.22 142	0.15 135	0.15 130	0.15 135	0.22 143	0.15 135	0.22 141	0.15 133

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 125	0.18 126	0.21 140	0.18 154	0.20 136	0.17 143	0.20 115	0.16 132	0.25 140	0.16 136	0.21 139	0.17 142	0.16 117	0.18 150	0.15 135	0.20 136	0.16 138	0.20 135	0.18 153	0.21 138	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.20 135	0.17 142	0.20 134	0.16 136

dd	0.18 122	0.22 125	0.16 96	0.22 143	0.15 135	0.22 144	0.15 134	0.21 119	0.15 130	0.21 124	0.15 132	0.21 139	0.15 135	0.15 109	0.15 135	0.15 135	0.22 144	0.14 131	0.22 141	0.14 130	0.22 142	0.15 135	0.16 134	0.15 135	0.23 149	0.15 135	0.22 141	0.16 136

dad	0.18 122	0.23 130	0.16 96	0.22 143	0.15 135	0.22 144	0.15 134	0.22 127	0.16 132	0.21 124	0.15 132	0.22 143	0.15 135	0.15 109	0.16 138	0.17 139	0.23 149	0.17 142	0.23 149	0.15 137	0.22 142	0.15 135	0.15 130	0.15 135	0.22 143	0.15 135	0.22 141	0.16 136

depth_test_26	0.19 126	0.36 167	0.26 158	0.21 140	0.14 129	0.21 142	0.14 126	0.36 172	0.14 127	0.20 120	0.14 127	0.24 156	0.14 130	0.14 103	0.14 129	0.14 128	0.21 140	0.14 131	0.21 139	0.14 130	0.21 138	0.14 129	0.26 172	0.14 130	0.21 140	0.14 127	0.21 138	0.14 130

MSKI-zero shot	0.19 126	0.21 123	0.16 96	0.22 143	0.16 140	0.23 153	0.17 143	0.22 127	0.17 138	0.22 127	0.17 138	0.22 143	0.16 138	0.19 148	0.16 138	0.17 139	0.23 149	0.16 138	0.22 141	0.16 139	0.22 142	0.17 144	0.16 134	0.17 139	0.22 143	0.19 156	0.22 141	0.16 136

MIM_Stereo	0.19 126	0.23 130	0.18 126	0.22 143	0.16 140	0.22 144	0.16 140	0.21 119	0.16 132	0.22 127	0.17 138	0.21 139	0.17 142	0.20 149	0.18 150	0.17 139	0.22 144	0.18 155	0.22 141	0.16 139	0.21 138	0.16 139	0.17 136	0.17 139	0.21 140	0.16 140	0.22 141	0.20 157

UNet	0.19 126	0.13 69	0.09 44	0.13 78	0.09 59	0.13 77	0.09 59	0.13 63	0.09 59	0.90 256	0.09 60	0.13 77	0.09 59	0.10 57	0.09 60	0.70 297	0.13 77	0.09 60	0.13 76	0.10 63	0.91 290	0.09 60	0.10 60	0.09 59	0.13 77	0.10 62	0.13 78	0.09 59

iResNet	0.19 126	0.23 130	0.17 107	0.22 143	0.17 144	0.22 144	0.19 157	0.22 127	0.17 138	0.22 127	0.17 138	0.22 143	0.17 142	0.17 130	0.17 142	0.17 139	0.22 144	0.17 142	0.22 141	0.17 143	0.23 149	0.17 144	0.18 150	0.17 139	0.23 149	0.17 142	0.23 150	0.17 143

LACA2	0.20 131	0.27 149	0.22 141	0.24 156	0.17 144	0.24 157	0.17 143	0.26 146	0.17 138	0.24 134	0.17 138	0.24 156	0.17 142	0.21 154	0.17 142	0.17 139	0.24 154	0.17 142	0.24 155	0.17 143	0.24 152	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.24 155	0.17 142	0.24 152	0.17 143

LACA1	0.20 131	0.27 149	0.22 141	0.24 156	0.17 144	0.24 157	0.17 143	0.27 149	0.17 138	0.24 134	0.17 138	0.24 156	0.17 142	0.21 154	0.17 142	0.17 139	0.24 154	0.17 142	0.24 155	0.17 143	0.24 152	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.24 155	0.17 142	0.24 152	0.17 143

ACV-stereo	0.20 131	0.23 130	0.17 107	0.23 151	0.17 144	0.23 153	0.17 143	0.23 136	0.17 138	0.23 133	0.17 138	0.23 149	0.17 142	0.17 130	0.17 142	0.17 139	0.24 154	0.17 142	0.23 149	0.17 143	0.24 152	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.23 149	0.17 142	0.23 150	0.17 143

DAS	0.20 131	0.20 120	0.20 133	0.20 135	0.20 160	0.20 136	0.20 159	0.20 115	0.20 154	0.20 120	0.20 157	0.20 137	0.20 157	0.20 149	0.20 159	0.20 152	0.20 136	0.20 161	0.20 135	0.20 160	0.20 135	0.20 159	0.20 155	0.20 157	0.20 135	0.20 157	0.20 134	0.20 157

ASD4	0.20 131	0.20 120	0.20 133	0.20 135	0.20 160	0.20 136	0.20 159	0.20 115	0.20 154	0.20 120	0.20 157	0.20 137	0.20 157	0.20 149	0.20 159	0.20 152	0.20 136	0.20 161	0.20 135	0.20 160	0.20 135	0.20 159	0.20 155	0.20 157	0.20 135	0.20 157	0.20 134	0.20 157

iResNetv2_ROB	0.20 131	0.22 125	0.19 131	0.23 151	0.19 158	0.22 144	0.17 143	0.22 127	0.17 138	0.22 127	0.17 138	0.22 143	0.17 142	0.18 143	0.18 150	0.19 151	0.22 144	0.17 142	0.23 149	0.17 143	0.25 156	0.18 155	0.17 136	0.18 153	0.23 149	0.17 142	0.25 161	0.17 143

LACA3	0.21 137	0.27 149	0.23 147	0.25 161	0.17 144	0.25 165	0.17 143	0.28 150	0.17 138	0.25 140	0.17 138	0.25 161	0.17 142	0.22 157	0.17 142	0.17 139	0.25 162	0.17 142	0.25 162	0.17 143	0.25 156	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.25 163	0.17 142	0.25 161	0.17 143

ITSA-stereo	0.21 137	0.16 86	0.12 70	0.16 119	0.13 124	0.18 127	0.14 126	0.16 83	1.89 369	0.16 107	0.12 113	0.17 128	0.12 117	0.13 92	0.13 122	0.13 121	0.17 126	0.13 124	0.17 124	0.12 117	0.16 121	0.12 116	0.12 109	0.12 112	0.17 124	0.12 114	0.16 120	0.12 111

Pointernet	0.22 139	0.41 178	0.38 190	0.22 143	0.17 144	0.22 144	0.17 143	0.41 191	0.17 138	0.22 127	0.17 138	0.22 143	0.17 142	0.18 143	0.18 150	0.18 148	0.23 149	0.18 155	0.23 149	0.18 153	0.23 149	0.18 155	0.17 136	0.17 139	0.22 143	0.18 154	0.22 141	0.17 143

JetRed	0.22 139	0.11 64	0.12 70	0.11 70	0.11 80	0.11 70	0.11 80	0.11 58	0.11 79	2.93 363	0.11 78	0.11 70	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.12 111	0.11 70	0.11 83	0.11 70	0.11 78	0.11 70	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.11 70	0.11 83	0.11 71	0.11 81

JetBlue	0.23 141	0.12 67	0.13 80	0.12 75	0.12 117	0.12 75	0.11 80	0.14 65	0.12 111	3.07 364	0.12 113	0.12 76	0.11 82	0.11 73	0.13 122	0.13 121	0.12 75	0.12 118	0.13 76	0.11 78	0.12 75	0.13 124	0.12 109	0.14 130	0.13 77	0.12 114	0.12 76	0.11 81

SFCPSM	0.23 141	0.18 100	0.13 80	0.18 129	0.12 117	0.18 127	0.80 310	0.17 87	0.12 111	0.88 255	0.12 113	0.17 128	0.12 117	0.13 92	0.12 113	0.12 111	0.18 130	0.12 118	0.18 128	0.12 117	1.18 321	0.13 124	0.12 109	0.12 112	0.18 127	0.13 124	0.18 126	0.12 111

S2M2_XL	0.24 143	1.32 300	0.86 285	0.17 125	0.11 80	0.17 123	0.11 80	1.05 292	0.12 111	0.16 107	0.11 78	0.16 124	0.11 82	0.11 73	0.11 79	0.11 80	0.17 126	0.11 83	0.17 124	0.11 78	0.17 125	0.11 79	0.11 78	0.11 82	0.17 124	0.11 83	0.17 124	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 144	1.16 278	1.02 296	0.16 119	0.13 124	0.16 121	0.13 122	1.16 299	0.13 121	0.15 93	0.13 124	0.15 113	0.13 126	0.13 92	0.13 122	0.13 121	0.16 120	0.13 124	0.16 121	0.13 126	0.16 121	0.13 124	0.13 123	0.13 127	0.16 121	0.13 124	0.16 120	0.13 123

LoS_RVC	0.25 144	0.25 142	0.25 153	0.25 161	0.25 172	0.25 165	0.25 172	0.25 141	0.25 170	0.25 140	0.25 174	0.25 161	0.25 172	0.26 170	0.25 174	0.26 170	0.25 162	0.25 173	0.26 166	0.25 174	0.25 156	0.25 170	0.25 168	0.25 172	0.25 163	0.25 172	0.25 161	0.25 171

tt_ll	0.25 144	0.25 142	0.25 153	0.25 161	0.25 172	0.25 165	0.25 172	0.25 141	0.25 170	0.25 140	0.25 174	0.25 161	0.25 172	0.26 170	0.25 174	0.26 170	0.25 162	0.25 173	0.26 166	0.25 174	0.25 156	0.25 170	0.25 168	0.25 172	0.25 163	0.25 172	0.25 161	0.25 171

CAS	0.25 144	0.25 142	0.25 153	0.25 161	0.26 174	0.26 172	0.26 174	0.25 141	0.25 170	0.25 140	0.25 174	0.25 161	0.25 172	0.25 167	0.25 174	0.25 167	0.26 169	0.25 173	0.26 166	0.26 178	0.25 156	0.25 170	0.25 168	0.26 176	0.25 163	0.26 176	0.25 161	0.25 171

LoS	0.25 144	0.25 142	0.27 161	0.27 170	0.26 174	0.25 165	0.26 174	0.26 146	0.25 170	0.26 147	0.25 174	0.25 161	0.25 172	0.26 170	0.25 174	0.25 167	0.25 162	0.25 173	0.25 162	0.25 174	0.27 165	0.25 170	0.26 172	0.26 176	0.26 168	0.25 172	0.25 161	0.25 171
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L (ZS)	0.26 149	0.31 158	0.25 153	0.31 177	0.22 163	0.30 176	0.20 159	0.34 164	0.22 162	0.32 152	0.23 166	0.30 176	0.21 162	0.24 166	0.22 165	0.21 156	0.30 175	0.22 164	0.29 173	0.21 163	0.31 171	0.21 162	0.21 157	0.22 164	0.33 177	0.23 167	0.32 175	0.25 171

castereo++	0.26 149	1.28 299	1.07 304	0.15 110	0.13 124	0.15 105	0.14 126	1.22 306	0.13 121	0.16 107	0.17 138	0.16 124	0.14 130	0.14 103	0.15 135	0.14 128	0.15 110	0.14 131	0.16 121	0.14 130	0.16 121	0.14 129	0.14 127	0.14 130	0.16 121	0.14 127	0.16 120	0.15 133

small-0shot	0.27 151	0.27 149	0.26 158	0.26 167	0.27 179	0.27 173	0.27 178	0.26 146	0.26 177	0.27 148	0.27 182	0.26 170	0.26 178	0.26 170	0.26 179	0.27 179	0.27 171	0.26 177	0.27 170	0.27 182	0.26 164	0.27 177	0.26 172	0.26 176	0.27 170	0.27 179	0.27 170	0.26 177

model_zeroshot	0.27 151	0.30 156	0.19 131	0.36 191	0.23 169	0.25 165	0.27 178	0.33 158	0.21 157	0.35 158	0.22 163	0.25 161	0.27 181	0.26 170	0.23 168	0.26 170	0.35 183	0.22 164	0.36 186	0.23 170	0.25 156	0.27 177	0.27 176	0.23 168	0.36 186	0.22 164	0.25 161	0.27 181

DCVSM-stereo	0.27 151	0.38 171	0.22 141	0.38 197	0.22 163	0.38 200	0.22 165	0.29 153	0.22 162	0.29 150	0.22 163	0.29 174	0.22 165	0.22 157	0.21 161	0.21 156	0.38 195	0.22 164	0.38 195	0.22 165	0.38 188	0.22 163	0.21 157	0.25 172	0.38 193	0.21 161	0.38 191	0.21 161

DLNR_Zeroshot_test	0.27 151	0.30 156	0.23 147	0.30 175	0.22 163	0.31 178	0.24 170	0.29 153	0.23 166	0.38 170	0.23 166	0.29 174	0.23 169	0.22 157	0.23 168	0.23 162	0.30 175	0.34 215	0.29 173	0.23 170	0.29 169	0.29 201	0.22 161	0.23 168	0.30 174	0.23 167	0.30 173	0.23 168

HGLStereo	0.27 151	0.25 142	0.21 140	0.35 186	0.21 162	0.35 185	0.21 163	0.34 164	0.21 157	0.39 175	0.21 160	0.34 181	0.21 162	0.22 157	0.21 161	0.21 156	0.35 183	0.22 164	0.35 182	0.22 165	0.35 178	0.22 163	0.21 157	0.21 161	0.35 183	0.21 161	0.35 182	0.21 161

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.28 156	0.37 169	0.26 158	0.35 186	0.23 169	0.35 185	0.23 167	0.37 174	0.23 166	0.35 158	0.23 166	0.35 184	0.23 169	0.25 167	0.23 168	0.23 162	0.35 183	0.23 170	0.35 182	0.23 170	0.35 178	0.23 168	0.23 165	0.23 168	0.35 183	0.23 167	0.35 182	0.23 168

iResNet_ROB	0.28 156	0.32 161	0.24 152	0.33 180	0.26 174	0.32 180	0.24 170	0.33 158	0.25 170	0.33 153	0.24 172	0.35 184	0.24 171	0.23 162	0.24 173	0.25 167	0.32 178	0.24 172	0.36 186	0.24 173	0.32 172	0.28 185	0.24 167	0.24 171	0.32 176	0.24 171	0.33 176	0.24 170

IGEV-FE	0.29 158	2.85 347	0.36 186	0.20 135	0.17 144	0.19 132	0.17 143	0.37 174	0.17 138	0.19 117	0.17 138	0.19 134	0.17 142	0.17 130	0.17 142	0.17 139	0.19 135	0.17 142	0.19 132	0.17 143	0.19 131	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.19 131	0.17 142	0.19 129	0.17 143

IMH-64-1	0.29 158	0.23 130	0.23 147	0.23 151	0.22 163	0.22 144	0.23 167	0.22 127	0.22 162	2.02 330	0.23 166	0.23 149	0.22 165	0.23 162	0.23 168	0.23 162	0.23 149	0.22 164	0.23 149	0.22 165	0.22 142	0.22 163	0.22 161	0.22 164	0.22 143	0.22 164	0.22 141	0.22 164

IMH-64	0.29 158	0.23 130	0.23 147	0.23 151	0.22 163	0.22 144	0.23 167	0.22 127	0.22 162	2.02 330	0.23 166	0.23 149	0.22 165	0.23 162	0.23 168	0.23 162	0.23 149	0.22 164	0.23 149	0.22 165	0.22 142	0.22 163	0.22 161	0.22 164	0.22 143	0.22 164	0.22 141	0.22 164

UPFNet	0.29 158	0.24 138	0.16 96	0.24 156	0.16 140	0.24 157	0.16 140	0.23 136	0.16 132	1.19 289	0.16 136	0.23 149	0.16 138	0.17 130	0.16 138	0.89 309	0.24 154	0.16 138	0.24 155	0.18 153	1.20 324	0.16 139	0.17 136	0.16 138	0.24 155	0.16 140	0.24 152	0.16 136

WAO-6	0.30 162	0.22 125	0.23 147	0.22 143	0.23 169	0.23 153	0.22 165	0.22 127	0.23 166	2.21 340	0.22 163	0.22 143	0.22 165	0.22 157	0.22 165	0.23 162	0.22 144	0.23 170	0.22 141	0.22 165	0.22 142	0.22 163	0.22 161	0.22 164	0.23 149	0.23 167	0.22 141	0.22 164

anonymity	0.30 162	0.34 163	0.27 161	0.33 180	0.27 179	0.33 181	0.28 186	0.33 158	0.28 186	0.33 153	0.28 187	0.33 179	0.28 184	0.28 184	0.28 188	0.28 182	0.34 180	0.28 183	0.34 180	0.28 185	0.34 174	0.27 177	0.27 176	0.27 181	0.34 180	0.28 183	0.34 180	0.28 185

iRaft-Stereo_20w	0.30 162	0.46 197	0.27 161	0.34 182	0.26 174	0.35 185	0.28 186	0.34 164	0.26 177	0.34 156	0.26 178	0.34 181	0.26 178	0.26 170	0.26 179	0.26 170	0.34 180	0.26 177	0.34 180	0.26 178	0.34 174	0.26 176	0.26 172	0.26 176	0.34 180	0.26 176	0.34 180	0.26 177

MMNet	0.30 162	0.24 138	0.17 107	0.24 156	0.17 144	0.24 157	0.17 143	0.23 136	0.18 149	1.21 292	0.17 138	0.23 149	0.17 142	0.17 130	0.17 142	0.89 309	0.24 154	0.17 142	0.24 155	0.17 143	1.22 326	0.16 139	0.17 136	0.17 139	0.24 155	0.17 142	0.24 152	0.17 143

delet	0.30 162	0.24 138	0.17 107	0.24 156	0.17 144	0.24 157	0.17 143	0.23 136	0.16 132	1.21 292	0.17 138	0.24 156	0.17 142	0.17 130	0.17 142	0.91 313	0.24 154	0.17 142	0.24 155	0.17 143	1.23 328	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.24 155	0.17 142	0.24 152	0.17 143

psm_up	0.30 162	0.24 138	0.17 107	0.25 161	0.17 144	0.24 157	0.17 143	0.24 140	0.17 138	1.20 291	0.17 138	0.23 149	0.17 142	0.17 130	0.18 150	0.90 312	0.24 154	0.17 142	0.25 162	0.17 143	1.24 331	0.17 144	0.17 136	0.17 139	0.24 155	0.17 142	0.24 152	0.17 143

MLCV	0.30 162	0.33 162	0.28 164	0.34 182	0.28 184	0.33 181	0.28 186	0.33 158	0.29 194	0.33 153	0.27 182	0.33 179	0.28 184	0.26 170	0.29 199	0.28 182	0.33 179	0.28 183	0.33 177	0.28 185	0.33 173	0.27 177	0.28 182	0.28 186	0.33 177	0.28 183	0.33 176	0.28 185

DN-CSS_ROB	0.30 162	0.34 163	0.29 169	0.34 182	0.27 179	0.34 183	0.28 186	0.33 158	0.27 180	0.34 156	0.27 182	0.34 181	0.28 184	0.29 189	0.27 183	0.26 170	0.35 183	0.29 196	0.33 177	0.28 185	0.34 174	0.28 185	0.28 182	0.27 181	0.34 180	0.28 183	0.33 176	0.28 185

SCION-MonSter(vits)	0.31 170	0.76 248	0.22 141	0.19 132	0.15 135	0.19 132	0.15 134	0.41 191	0.27 180	0.38 170	0.27 182	0.38 198	0.27 181	0.27 178	0.27 183	0.27 179	0.40 212	0.27 181	0.39 207	0.27 182	0.39 199	0.27 177	0.27 176	0.27 181	0.39 204	0.27 179	0.39 203	0.27 181

UNDER WATER-64	0.31 170	0.25 142	0.25 153	0.26 167	0.26 174	0.25 165	0.26 174	0.25 141	0.26 177	1.69 314	0.26 178	0.25 161	0.25 172	0.25 167	0.26 179	0.26 170	0.25 162	0.26 177	0.26 166	0.26 178	0.25 156	0.25 170	0.25 168	0.25 172	0.26 168	0.26 176	0.25 161	0.26 177

LG-Stereo_L2	0.32 172	0.45 193	0.36 186	0.37 193	0.27 179	0.37 195	0.27 178	0.43 197	0.27 180	0.36 165	0.31 209	0.36 191	0.27 181	0.27 178	0.27 183	0.30 200	0.37 192	0.27 181	0.37 190	0.27 182	0.37 185	0.27 177	0.27 176	0.27 181	0.37 190	0.27 179	0.37 189	0.27 181

CASnet	0.32 172	0.53 213	0.34 183	0.27 170	0.31 210	0.34 183	0.29 203	0.31 156	0.32 206	0.25 140	0.31 209	0.27 171	0.40 239	0.45 240	0.27 183	0.30 200	0.26 169	0.40 238	0.28 172	0.37 228	0.28 167	0.39 236	0.29 193	0.40 241	0.29 173	0.28 183	0.24 152	0.30 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 172	0.45 193	0.29 169	0.36 191	0.29 198	0.36 191	0.29 203	0.36 172	0.29 194	0.35 158	0.29 197	0.35 184	0.28 184	0.27 178	0.28 188	0.28 182	0.35 183	0.28 183	0.35 182	0.28 185	0.35 178	0.28 185	0.29 193	0.29 200	0.36 186	0.29 202	0.36 186	0.29 200

TS12	0.33 175	0.16 86	1.86 350	0.16 119	0.14 129	0.15 105	0.14 126	1.78 324	0.21 157	0.15 93	0.14 127	0.15 113	0.16 138	1.83 354	0.18 150	0.20 152	0.14 96	0.11 83	0.12 75	0.11 78	0.15 108	0.14 129	0.12 109	0.09 59	0.15 105	0.10 62	0.10 57	0.13 123

RSM	0.33 175	0.36 167	0.31 178	0.39 211	0.32 214	0.36 191	0.30 210	0.35 168	0.38 227	0.35 158	0.31 209	0.35 184	0.30 204	0.30 195	0.31 209	0.30 200	0.36 189	0.31 207	0.36 186	0.30 206	0.36 183	0.31 208	0.31 206	0.31 208	0.36 186	0.31 210	0.36 186	0.31 211

SQANet	0.33 175	0.28 153	0.28 164	0.28 174	0.28 184	0.29 175	0.28 186	0.28 150	0.28 186	1.59 311	0.28 187	0.28 173	0.28 184	0.28 184	0.28 188	0.28 182	0.28 173	0.28 183	0.29 173	0.28 185	0.28 167	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.28 172	0.28 183	0.28 171	0.28 185

DGSMNet	0.33 175	0.42 188	0.28 164	0.40 212	0.28 184	0.40 212	0.28 186	0.40 189	0.28 186	0.40 183	0.28 187	0.39 204	0.28 184	0.27 178	0.28 188	0.28 182	0.40 212	0.28 183	0.42 224	0.29 198	0.41 207	0.31 208	0.29 193	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.42 222	0.29 200

gcap_with_dpt	0.34 179	0.42 188	0.29 169	0.42 223	0.29 198	0.42 225	0.29 203	0.39 185	0.29 194	0.39 175	0.29 197	0.39 204	0.29 196	0.29 189	0.29 199	0.28 182	0.42 221	0.29 196	0.42 224	0.29 198	0.42 218	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

castereo	0.34 179	1.59 307	1.39 324	0.17 125	0.15 135	0.18 127	0.26 174	1.74 323	0.17 138	0.19 117	0.18 153	0.18 131	0.20 157	0.20 149	0.22 165	0.21 156	0.18 130	0.17 142	0.19 132	0.16 139	0.18 127	0.20 159	0.17 136	0.21 161	0.19 131	0.17 142	0.19 129	0.16 136

GCAP-BAT	0.34 179	0.42 188	0.29 169	0.42 223	0.29 198	0.42 225	0.29 203	0.39 185	0.29 194	0.39 175	0.29 197	0.39 204	0.29 196	0.29 189	0.29 199	0.28 182	0.42 221	0.29 196	0.42 224	0.29 198	0.42 218	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

RAFT-Test	0.34 179	0.45 193	0.30 175	0.38 197	0.32 214	0.40 212	0.32 216	0.39 185	0.32 206	0.39 175	0.30 205	0.37 193	0.29 196	0.30 195	0.30 205	0.29 195	0.38 195	0.30 203	0.38 195	0.29 198	0.38 188	0.29 201	0.29 193	0.30 206	0.38 193	0.30 207	0.38 191	0.30 207

RAFT + AFF	0.34 179	0.29 154	0.32 181	0.31 177	0.30 206	0.39 209	0.32 216	0.39 185	0.30 198	0.39 175	0.32 212	0.39 204	0.32 209	0.35 208	0.36 221	0.32 209	0.38 195	0.31 207	0.38 195	0.31 211	0.38 188	0.28 185	0.37 226	0.34 217	0.38 193	0.30 207	0.38 191	0.28 185

ETE_ROB	0.35 184	0.35 166	0.35 184	0.35 186	0.35 222	0.35 185	0.35 219	0.35 168	0.35 218	0.35 158	0.35 220	0.35 184	0.35 218	0.35 208	0.35 217	0.35 217	0.35 183	0.35 219	0.35 182	0.35 221	0.35 178	0.35 217	0.35 217	0.35 221	0.35 183	0.35 219	0.35 182	0.35 220

VIP-Stereo	0.36 185	2.00 320	1.11 308	0.26 167	0.16 140	0.24 157	0.15 134	2.00 338	0.23 166	0.24 134	0.15 132	0.23 149	0.16 138	0.16 117	0.16 138	0.15 135	0.24 154	0.15 136	0.24 155	0.16 139	0.24 152	0.15 135	0.15 130	0.20 157	0.24 155	0.15 135	0.24 152	0.15 133

GREAT-IGEV	0.36 185	0.46 197	0.33 182	0.43 226	0.30 206	0.43 231	0.30 210	0.45 200	0.30 198	0.42 195	0.30 205	0.43 226	0.30 204	0.30 195	0.30 205	0.30 200	0.43 227	0.30 203	0.43 228	0.30 206	0.43 221	0.30 205	0.30 203	0.30 206	0.43 226	0.30 207	0.43 224	0.30 207
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	0.36 185	0.50 210	0.30 175	0.40 212	0.29 198	0.40 212	0.29 203	0.35 168	0.30 198	0.47 207	0.30 205	0.35 184	0.32 209	0.29 189	0.34 215	0.33 213	0.59 261	0.31 207	0.39 207	0.29 198	0.37 185	0.38 227	0.29 193	0.31 208	0.58 265	0.28 183	0.51 250	0.29 200

GEStereo_RVC	0.36 185	0.23 130	0.18 126	0.23 151	0.18 154	0.23 153	0.19 157	0.22 127	0.19 151	0.24 134	0.20 157	0.24 156	0.18 155	0.18 143	0.18 150	0.21 156	0.25 162	0.18 155	0.22 141	0.18 153	0.23 149	0.18 155	0.19 153	0.20 157	0.23 149	0.20 157	4.43 386	0.19 155

DMCA	0.36 185	0.38 171	0.37 188	0.35 186	0.35 222	0.35 185	0.36 225	0.35 168	0.36 223	0.36 165	0.37 230	0.36 191	0.36 223	0.36 213	0.35 217	0.37 222	0.36 189	0.36 221	0.36 186	0.36 225	0.36 183	0.35 217	0.36 222	0.36 224	0.37 190	0.36 223	0.36 186	0.36 225

NBS	0.37 190	0.38 171	0.38 190	0.38 197	0.39 237	0.37 195	0.36 225	0.37 174	0.37 225	0.37 167	0.35 220	0.37 193	0.39 237	0.37 215	0.38 226	0.39 233	0.38 195	0.36 221	0.37 190	0.36 225	0.38 188	0.37 223	0.39 236	0.37 230	0.38 193	0.35 219	0.38 191	0.39 237

LACA_dic	0.37 190	1.72 312	1.69 339	0.13 78	0.12 117	0.15 105	0.12 115	1.69 321	0.16 132	0.17 111	0.19 156	0.13 77	0.12 117	1.70 351	0.13 122	0.13 121	0.16 120	0.12 118	0.14 95	0.14 130	0.13 78	0.12 116	0.12 109	0.12 112	0.14 95	0.12 114	0.13 78	0.12 111

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 190	0.64 232	0.59 249	0.38 197	0.31 210	0.38 200	0.31 213	0.65 240	0.32 206	0.38 170	0.32 212	0.38 198	0.32 209	0.32 199	0.32 211	0.32 209	0.38 195	0.32 211	0.39 207	0.32 212	0.39 199	0.32 211	0.32 207	0.32 210	0.39 204	0.32 212	0.39 203	0.32 213

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 190	0.65 234	0.60 251	0.38 197	0.31 210	0.38 200	0.31 213	0.65 240	0.32 206	0.37 167	0.32 212	0.37 193	0.32 209	0.32 199	0.32 211	0.32 209	0.38 195	0.32 211	0.38 195	0.32 212	0.38 188	0.32 211	0.32 207	0.32 210	0.38 193	0.32 212	0.38 191	0.32 213

DDF-Stereo	0.37 190	0.57 223	0.50 229	0.40 212	0.32 214	0.40 212	0.32 216	0.53 224	0.32 206	0.39 175	0.32 212	0.39 204	0.32 209	0.32 199	0.32 211	0.32 209	0.40 212	0.32 211	0.40 210	0.32 212	0.40 206	0.32 211	0.32 207	0.32 210	0.40 207	0.32 212	0.40 206	0.32 213

XPNet_ROB	0.37 190	0.37 169	0.37 188	0.37 193	0.37 228	0.37 195	0.37 231	0.37 174	0.37 225	0.37 167	0.37 230	0.37 193	0.37 225	0.37 215	0.37 224	0.37 222	0.37 192	0.37 227	0.37 190	0.37 228	0.37 185	0.37 223	0.37 226	0.37 230	0.37 190	0.37 229	0.37 189	0.37 228

GIP-stereo	0.38 196	0.56 220	0.40 195	0.45 234	0.33 217	0.44 233	0.35 219	0.49 214	0.33 212	0.43 198	0.32 212	0.42 222	0.31 206	0.33 203	0.33 214	0.34 214	0.40 212	0.32 211	0.40 210	0.32 212	0.43 221	0.38 227	0.33 212	0.32 210	0.43 226	0.32 212	0.42 222	0.34 219

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 196	1.06 271	0.54 238	0.59 267	0.27 179	0.46 235	0.27 178	0.46 201	0.27 180	0.46 204	0.27 182	0.46 230	0.26 178	0.27 178	0.27 183	0.26 170	0.46 231	0.26 177	0.45 231	0.30 206	0.46 225	0.27 177	0.27 176	0.27 181	0.46 230	0.27 179	0.45 227	0.26 177

CES	0.38 196	0.34 163	0.44 207	0.43 226	0.33 217	0.37 195	0.44 252	0.37 174	0.38 227	0.45 201	0.35 220	0.35 184	0.41 240	0.45 240	0.36 221	0.36 219	0.36 189	0.45 251	0.43 228	0.35 221	0.34 174	0.46 250	0.36 222	0.36 224	0.42 225	0.34 218	0.35 182	0.38 231

PML	0.39 199	0.56 220	0.29 169	0.55 261	0.28 184	0.56 263	0.28 186	0.51 221	0.28 186	0.50 213	0.28 187	0.51 251	0.28 184	0.29 189	0.28 188	0.29 195	0.56 259	0.29 196	0.57 266	0.28 185	0.56 257	0.28 185	0.28 182	0.29 200	0.56 262	0.28 183	0.56 259	0.28 185

CR-RVC	0.40 200	1.89 315	1.85 346	0.15 110	0.13 124	0.17 123	0.14 126	1.84 325	0.14 127	0.20 120	0.14 127	0.13 77	0.13 126	1.86 359	0.14 129	0.14 128	0.13 77	0.13 124	0.13 76	0.13 126	0.13 78	0.14 129	0.13 123	0.19 155	0.18 127	0.13 124	0.13 78	0.21 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 200	2.14 330	1.91 354	0.20 135	0.18 154	0.19 132	0.17 143	2.23 341	0.19 151	0.24 134	0.21 160	0.19 134	0.21 162	0.20 149	0.18 150	0.20 152	0.20 136	0.18 155	0.20 135	0.19 158	0.19 131	0.17 144	0.18 150	0.17 139	0.20 135	0.20 157	0.21 138	0.19 155

CR-Stereo	0.41 202	1.91 318	1.92 355	0.17 125	0.14 129	0.17 123	0.13 122	1.89 327	0.19 151	0.19 117	0.14 127	0.13 77	0.13 126	1.85 357	0.13 122	0.14 128	0.16 120	0.13 124	0.14 95	0.14 130	0.13 78	0.16 139	0.15 130	0.13 127	0.15 105	0.14 127	0.18 126	0.13 123

quiztm	0.41 202	0.45 193	0.40 195	0.44 229	0.39 237	0.45 234	0.39 241	0.44 199	0.40 236	0.45 201	0.39 241	0.45 229	0.39 237	0.39 227	0.40 240	0.39 233	0.45 230	0.40 238	0.45 231	0.39 239	0.44 223	0.39 236	0.39 236	0.39 239	0.44 228	0.39 239	0.44 226	0.39 237

GASTEREO	0.41 202	0.54 214	0.44 207	0.48 245	0.35 222	0.48 247	0.35 219	0.53 224	0.35 218	0.46 204	0.35 220	0.46 230	0.35 218	0.35 208	0.35 217	0.35 217	0.47 235	0.35 219	0.47 237	0.35 221	0.47 229	0.38 227	0.35 217	0.35 221	0.48 241	0.35 219	0.47 232	0.35 220

GwcNet-ADL	0.41 202	0.41 178	0.41 198	0.41 219	0.41 241	0.41 216	0.41 243	0.41 191	0.41 240	0.41 184	0.41 244	0.41 217	0.41 240	0.41 229	0.41 243	0.41 236	0.41 216	0.41 241	0.41 215	0.41 242	0.41 207	0.41 241	0.41 240	0.41 242	0.41 212	0.41 242	0.41 210	0.41 242

PSMNet-ADL	0.41 202	0.41 178	0.41 198	0.41 219	0.41 241	0.41 216	0.41 243	0.41 191	0.41 240	0.41 184	0.41 244	0.41 217	0.41 240	0.41 229	0.41 243	0.41 236	0.41 216	0.41 241	0.41 215	0.41 242	0.41 207	0.41 241	0.41 240	0.41 242	0.41 212	0.41 242	0.41 210	0.41 242

GANet-ADL	0.41 202	0.41 178	0.41 198	0.41 219	0.41 241	0.41 216	0.41 243	0.41 191	0.41 240	0.41 184	0.41 244	0.41 217	0.41 240	0.41 229	0.41 243	0.41 236	0.41 216	0.41 241	0.41 215	0.41 242	0.41 207	0.41 241	0.41 240	0.41 242	0.41 212	0.41 242	0.41 210	0.41 242

ADLNet	0.41 202	0.41 178	0.41 198	0.41 219	0.41 241	0.41 216	0.41 243	0.41 191	0.41 240	0.41 184	0.41 244	0.41 217	0.41 240	0.41 229	0.41 243	0.41 236	0.41 216	0.41 241	0.41 215	0.41 242	0.41 207	0.41 241	0.41 240	0.41 242	0.41 212	0.41 242	0.41 210	0.41 242

GEAStereo	0.42 209	0.55 216	0.44 207	0.48 245	0.35 222	0.48 247	0.35 219	0.54 226	0.35 218	0.47 207	0.36 224	0.47 235	0.41 240	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.51 250	0.36 221	0.51 255	0.38 232	0.48 236	0.35 217	0.35 217	0.36 224	0.52 253	0.37 229	0.48 238	0.36 225

GSStereo	0.42 209	0.56 220	0.44 207	0.48 245	0.36 227	0.48 247	0.36 225	0.54 226	0.36 223	0.47 207	0.36 224	0.47 235	0.36 223	0.36 213	0.35 217	0.36 219	0.48 240	0.36 221	0.48 244	0.36 225	0.48 236	0.36 222	0.36 222	0.36 224	0.48 241	0.36 223	0.48 238	0.35 220

gasm-f	0.42 209	0.55 216	0.44 207	0.48 245	0.35 222	0.48 247	0.35 219	0.54 226	0.35 218	0.47 207	0.36 224	0.47 235	0.41 240	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.51 250	0.36 221	0.51 255	0.38 232	0.48 236	0.35 217	0.35 217	0.36 224	0.52 253	0.37 229	0.48 238	0.36 225

DEFOM-Stereo	0.43 212	1.60 309	1.47 329	0.30 175	0.28 184	0.31 178	0.28 186	1.65 320	0.25 170	0.29 150	0.26 178	0.30 176	0.29 196	0.27 178	0.26 179	0.26 170	0.30 175	0.29 196	0.30 176	0.26 178	0.29 169	0.29 201	0.27 176	0.26 176	0.30 174	0.29 202	0.30 173	0.29 200

GES	0.43 212	0.41 178	0.31 178	0.35 186	0.30 206	0.47 241	0.28 186	0.33 158	0.28 186	0.35 158	0.29 197	2.95 368	0.38 228	0.35 208	0.30 205	0.34 214	0.34 180	0.30 203	0.33 177	0.30 206	0.35 178	0.30 205	0.33 212	0.33 215	0.33 177	0.31 210	0.33 176	0.29 200

MSCF	0.44 214	0.60 229	0.47 215	0.50 253	0.40 239	0.50 254	0.38 234	0.57 234	0.38 227	0.48 211	0.38 233	0.48 243	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.49 245	0.38 230	0.49 248	0.39 239	0.50 244	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.49 246	0.38 233	0.49 246	0.38 231

LG-Stereo_L1	0.44 214	0.58 226	0.49 228	0.51 256	0.38 232	0.51 256	0.38 234	0.56 232	0.38 227	0.50 213	0.38 233	0.50 248	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.52 252	0.38 230	0.52 258	0.38 232	0.51 246	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.52 253	0.38 233	0.51 250	0.40 240

FCDSN-DC	0.44 214	0.31 158	0.35 184	0.34 182	0.28 184	0.35 185	0.30 210	0.32 157	0.25 170	1.32 299	0.24 172	1.00 309	0.32 209	0.35 208	0.34 215	0.30 200	0.72 280	0.37 227	0.48 244	0.32 212	0.53 252	0.49 266	0.23 165	0.29 200	0.50 247	0.42 247	0.61 267	0.71 303
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	0.45 217	0.57 223	0.45 213	0.54 258	0.37 228	0.53 260	0.37 231	0.56 232	0.40 236	0.53 219	0.38 233	0.53 255	0.37 225	0.37 215	0.37 224	0.37 222	0.55 255	0.38 230	0.53 260	0.37 228	0.53 252	0.37 223	0.37 226	0.39 239	0.54 258	0.37 229	0.54 256	0.37 228

WAO-7	0.46 218	0.38 171	0.38 190	0.38 197	0.38 232	0.38 200	0.38 234	0.38 179	0.38 227	2.57 357	0.38 233	0.38 198	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.38 195	0.38 230	0.38 195	0.38 232	0.38 188	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.38 193	0.38 233	0.38 191	0.38 231

Venus	0.46 218	0.38 171	0.40 195	0.38 197	0.38 232	0.39 209	0.38 234	0.38 179	0.38 227	2.71 359	0.38 233	0.38 198	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.38 195	0.38 230	0.38 195	0.38 232	0.38 188	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.38 193	0.38 233	0.39 203	0.38 231

HanzoNet	0.47 220	0.39 176	0.38 190	0.38 197	0.38 232	0.38 200	0.38 234	0.40 189	0.38 227	2.63 358	0.38 233	0.38 198	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.39 233	0.38 195	0.38 230	0.38 195	0.42 247	0.38 188	0.39 236	0.39 236	0.38 232	0.38 193	0.38 233	0.38 191	0.39 237

IMH	0.47 220	0.40 177	0.39 194	0.38 197	0.38 232	0.38 200	0.38 234	0.38 179	0.40 236	2.79 361	0.38 233	0.38 198	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.39 208	0.38 230	0.38 195	0.40 241	0.38 188	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.38 193	0.38 233	0.38 191	0.38 231

LL-Strereo2	0.47 220	2.60 343	0.51 234	0.38 197	0.28 184	0.37 195	0.28 186	0.55 230	0.35 218	0.44 200	0.34 219	0.44 228	0.34 216	0.34 204	0.36 221	0.36 219	0.47 235	0.36 221	0.47 237	0.35 221	0.47 229	0.35 217	0.35 217	0.35 221	0.46 230	0.35 219	0.47 232	0.35 220

DN	0.50 223	0.59 228	0.44 207	0.59 267	0.44 250	0.59 267	0.44 252	0.57 234	0.44 248	0.57 223	0.44 251	0.57 261	0.44 249	0.44 238	0.44 251	0.44 244	0.59 261	0.44 250	0.59 267	0.44 251	0.59 261	0.44 249	0.44 248	0.44 250	0.59 267	0.44 251	0.59 262	0.44 249

GMOStereo	0.50 223	0.44 191	2.38 365	0.40 212	0.34 219	0.42 225	0.36 225	1.96 332	0.34 213	0.41 184	0.36 224	0.42 222	0.35 218	0.34 204	0.38 226	0.31 205	0.39 208	0.34 215	0.40 210	0.33 218	0.39 199	0.33 214	0.33 212	0.34 217	0.40 207	0.36 223	0.40 206	0.32 213

error version	0.50 223	0.44 191	2.38 365	0.40 212	0.34 219	0.42 225	0.36 225	1.96 332	0.34 213	0.41 184	0.36 224	0.42 222	0.35 218	0.34 204	0.38 226	0.31 205	0.39 208	0.34 215	0.40 210	0.33 218	0.39 199	0.33 214	0.33 212	0.34 217	0.40 207	0.36 223	0.40 206	0.32 213

SANet	0.50 223	0.50 210	0.50 229	0.50 253	0.50 271	0.50 254	0.50 271	0.50 218	0.50 270	0.50 213	0.50 270	0.50 248	0.50 269	0.50 259	0.50 272	0.50 267	0.50 248	0.50 271	0.50 252	0.50 272	0.50 244	0.50 272	0.50 266	0.50 268	0.50 247	0.50 272	0.50 248	0.50 266

PDISCO_ROB	0.50 223	0.15 81	0.11 63	0.16 119	3.16 380	0.13 77	0.12 115	0.14 65	0.12 111	0.15 93	0.11 78	2.55 366	0.11 82	2.20 364	0.13 122	0.12 111	0.16 120	0.10 61	0.14 95	0.12 117	0.15 108	0.12 116	0.12 109	0.12 112	0.15 105	0.10 62	2.75 367	0.09 59

otaku	0.52 228	0.46 197	0.48 222	0.46 236	0.46 252	0.46 235	0.46 254	0.46 201	0.47 258	1.88 318	0.46 254	0.46 230	0.46 254	0.46 242	0.46 254	0.46 247	0.47 235	0.46 252	0.46 233	0.46 254	0.47 229	0.46 250	0.46 250	0.46 253	0.47 236	0.46 253	0.46 228	0.47 255

HaxPig	0.52 228	0.48 206	0.47 215	0.47 241	0.47 256	0.47 241	0.47 259	0.47 207	0.47 258	1.80 315	0.47 259	0.47 235	0.47 258	0.47 246	0.47 259	0.47 254	0.47 235	0.47 260	0.47 237	0.47 260	0.47 229	0.47 259	0.47 256	0.47 257	0.47 236	0.47 261	0.47 232	0.47 255

UNDER WATER	0.52 228	0.47 203	0.47 215	0.47 241	0.47 256	0.47 241	0.47 259	0.47 207	0.47 258	1.90 319	0.47 259	0.47 235	0.47 258	0.47 246	0.47 259	0.47 254	0.46 231	0.47 260	0.47 237	0.47 260	0.46 225	0.47 259	0.47 256	0.48 262	0.47 236	0.47 261	0.47 232	0.47 255

Dean	0.52 228	0.46 197	0.48 222	0.46 236	0.46 252	0.46 235	0.46 254	0.46 201	0.46 252	1.90 319	0.46 254	0.47 235	0.46 254	0.46 242	0.46 254	0.46 247	0.48 240	0.46 252	0.46 233	0.46 254	0.46 225	0.46 250	0.46 250	0.46 253	0.46 230	0.46 253	0.46 228	0.46 251

Ntro	0.53 232	0.47 203	0.50 229	0.46 236	0.48 262	0.47 241	0.47 259	0.46 201	0.46 252	2.05 332	0.47 259	0.47 235	0.49 267	0.47 246	0.47 259	0.46 247	0.48 240	0.46 252	0.49 248	0.46 254	0.47 229	0.46 250	0.46 250	0.47 257	0.46 230	0.46 253	0.47 232	0.47 255

RainbowNet	0.53 232	0.48 206	0.48 222	0.48 245	0.48 262	0.48 247	0.48 264	0.48 210	0.48 263	1.92 321	0.48 265	0.48 243	0.48 262	0.48 252	0.48 265	0.48 258	0.48 240	0.48 264	0.48 244	0.48 264	0.48 236	0.48 262	0.48 260	0.48 262	0.48 241	0.48 265	0.48 238	0.48 262

LVE	0.53 232	0.47 203	0.48 222	0.47 241	0.47 256	0.47 241	0.47 259	0.48 210	0.47 258	1.96 326	0.47 259	0.47 235	0.47 258	0.47 246	0.47 259	0.47 254	0.47 235	0.47 260	0.47 237	0.47 260	0.47 229	0.47 259	0.47 256	0.47 257	0.47 236	0.47 261	0.47 232	0.47 255

ACVNet_1	0.53 232	0.46 197	0.48 222	0.47 241	0.47 256	0.46 235	0.48 264	0.48 210	0.48 263	2.07 333	0.47 259	0.48 243	0.48 262	0.47 246	0.47 259	0.46 247	0.49 245	0.47 260	0.47 237	0.47 260	0.48 236	0.46 250	0.46 250	0.48 262	0.47 236	0.47 261	0.48 238	0.47 255

ACVNet-4b	0.53 232	0.46 197	0.47 215	0.46 236	0.46 252	0.46 235	0.46 254	0.46 201	0.46 252	2.17 336	0.46 254	0.46 230	0.47 258	0.46 242	0.46 254	0.46 247	0.46 231	0.46 252	0.46 233	0.46 254	0.46 225	0.46 250	0.46 250	0.47 257	0.46 230	0.46 253	0.46 228	0.46 251

AIO-test2	0.54 237	0.65 234	0.55 241	0.60 270	0.50 271	0.60 269	0.49 267	0.65 240	0.48 263	0.60 227	0.49 268	0.59 263	0.50 269	0.50 259	0.49 269	0.49 263	0.60 264	0.50 271	0.60 270	0.49 269	0.60 263	0.49 266	0.50 266	0.51 270	0.60 270	0.48 265	0.60 264	0.50 266

AIO-test1	0.54 237	0.64 232	0.54 238	0.60 270	0.49 267	0.61 271	0.49 267	0.64 239	0.49 268	0.59 225	0.48 265	0.60 265	0.50 269	0.48 252	0.48 265	0.48 258	0.60 264	0.48 264	0.60 270	0.48 264	0.60 263	0.49 266	0.49 263	0.49 266	0.59 267	0.49 269	0.60 264	0.49 263

notaker	0.54 237	0.48 206	0.48 222	0.48 245	0.48 262	0.48 247	0.49 267	0.48 210	0.48 263	1.95 325	0.48 265	0.48 243	0.48 262	0.48 252	0.48 265	0.48 258	0.48 240	0.48 264	0.48 244	0.48 264	0.49 242	0.48 262	0.48 260	0.49 266	0.48 241	0.48 265	0.48 238	0.49 263

FSD	0.55 240	0.55 216	0.42 204	0.54 258	0.42 246	0.55 262	0.43 250	0.54 226	0.42 245	0.59 225	0.42 249	0.54 257	0.44 249	0.43 236	0.42 249	0.42 241	0.55 255	0.42 247	2.46 362	0.44 251	0.55 255	0.43 247	0.42 244	0.44 250	0.55 259	0.43 250	0.55 257	0.53 272

ACVNet_2	0.55 240	0.49 209	0.50 229	0.49 251	0.49 267	0.49 253	0.49 267	0.49 214	0.49 268	2.14 335	0.49 268	0.50 248	0.49 267	0.49 256	0.49 269	0.49 263	0.50 248	0.49 270	0.50 252	0.49 269	0.49 242	0.49 266	0.49 263	0.50 268	0.50 247	0.49 269	0.50 248	0.49 263

CFNet	0.55 240	0.25 142	0.18 126	0.25 161	0.18 154	0.25 165	0.18 156	0.25 141	0.18 149	0.25 140	0.18 153	0.25 161	0.18 155	0.18 143	0.18 150	0.18 148	0.25 162	0.18 155	0.25 162	0.18 153	5.31 398	4.36 398	0.18 150	0.18 153	0.25 163	0.18 154	0.25 161	0.18 154

PSMNet_ROB	0.55 240	0.55 216	0.56 244	0.56 262	0.55 275	0.56 263	0.55 275	0.55 230	0.55 274	0.55 220	0.55 275	0.55 258	0.55 277	0.55 262	0.56 277	0.55 271	0.55 255	0.55 277	0.55 263	0.55 275	0.55 255	0.55 275	0.55 271	0.55 276	0.55 259	0.55 277	0.55 257	0.55 273

PointNet	0.56 244	0.69 238	0.47 215	0.69 279	0.47 256	0.69 277	0.47 259	0.70 249	0.47 258	0.69 233	0.47 259	0.69 275	0.48 262	0.47 246	0.47 259	0.47 254	0.70 275	0.48 264	0.70 278	0.48 264	0.69 273	0.48 262	0.47 256	0.48 262	0.70 278	0.48 265	0.69 273	0.47 255

IER	0.56 244	2.72 346	2.20 359	0.38 197	0.29 198	0.38 200	0.27 178	2.77 357	0.27 180	0.38 170	0.28 187	0.37 193	0.25 172	0.26 170	0.25 174	0.26 170	0.38 195	0.29 196	0.38 195	0.25 174	0.39 199	0.25 170	0.29 193	0.29 200	0.40 207	0.25 172	0.38 191	0.25 171

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.57 246	0.73 243	0.50 229	0.70 285	0.48 262	0.70 280	0.46 254	0.74 257	0.46 252	0.69 233	0.46 254	0.69 275	0.46 254	0.48 252	0.46 254	0.48 258	0.71 278	0.46 252	0.70 278	0.46 254	0.70 276	0.46 250	0.48 260	0.47 257	0.70 278	0.46 253	0.70 276	0.46 251

LG-Stereo	0.57 246	0.58 226	0.43 205	0.54 258	0.65 286	0.95 301	0.69 300	0.69 245	0.38 227	0.52 217	0.37 230	0.53 255	0.37 225	0.68 290	0.73 305	0.72 300	0.70 275	0.37 227	0.54 262	0.37 228	0.54 254	0.37 223	0.37 226	0.56 277	0.95 302	0.59 282	0.84 290	0.37 228

CASS	0.58 248	0.89 256	0.55 241	0.56 262	0.55 275	0.60 269	0.57 281	0.57 234	0.56 276	0.55 220	0.56 276	0.56 259	0.50 269	0.63 274	0.56 277	0.56 274	0.62 267	0.62 286	0.59 267	0.56 277	0.56 257	0.48 262	0.60 278	0.56 277	0.57 264	0.60 284	0.57 261	0.59 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 249	0.29 154	0.22 141	0.27 170	5.05 402	0.30 176	0.21 163	0.28 150	0.21 157	0.27 148	0.21 160	0.27 171	0.20 157	0.21 154	0.21 161	0.21 156	0.27 171	0.21 163	0.27 170	0.21 163	0.27 165	0.23 168	0.21 157	0.21 161	0.27 170	0.21 161	5.06 394	0.22 164

LMCR-Stereo	0.61 250	0.61 230	0.61 256	0.61 273	0.61 282	0.67 276	0.61 286	0.61 237	0.61 283	0.61 228	0.61 283	0.61 266	0.61 284	0.61 270	0.61 284	0.61 278	0.61 266	0.61 285	0.61 272	0.61 283	0.61 265	0.61 282	0.61 279	0.61 286	0.61 272	0.61 285	0.61 267	0.61 284

AANet_RVC	0.61 250	0.31 158	5.05 385	0.31 177	0.19 158	0.24 157	0.20 159	5.86 381	0.20 154	0.24 134	0.18 153	0.25 161	0.20 157	0.23 162	0.21 161	0.18 148	0.37 192	0.18 155	0.24 155	0.19 158	0.25 156	0.19 158	0.19 153	0.19 155	0.24 155	0.15 135	0.24 152	0.20 157

iRaftStereo_RVC	0.62 252	1.76 313	2.24 361	0.52 257	0.37 228	0.53 260	0.38 234	2.51 352	0.38 227	0.51 216	0.38 233	0.51 251	0.38 228	0.38 218	0.38 226	0.38 225	0.52 252	0.38 230	0.52 258	0.38 232	0.52 249	0.38 227	0.38 230	0.38 232	0.52 253	0.39 239	0.52 253	0.38 231

DNS	0.64 253	2.00 320	1.58 331	0.59 267	0.42 246	0.59 267	0.42 248	1.99 336	0.42 245	0.57 223	0.42 249	0.57 261	0.42 248	0.42 235	0.42 249	0.42 241	0.59 261	0.42 247	0.59 267	0.42 247	0.59 261	0.42 246	0.42 244	0.42 248	0.59 267	0.42 247	0.59 262	0.42 247

ARAFT	0.64 253	0.74 246	0.62 259	0.70 285	0.56 277	0.72 283	0.55 275	0.72 255	0.54 273	0.73 241	0.56 276	0.72 282	0.56 279	0.56 264	0.62 285	0.63 280	0.73 281	0.53 276	0.73 283	0.54 274	0.72 278	0.65 285	0.62 280	0.56 277	0.72 282	0.54 275	0.72 279	0.57 275

test_1	0.65 255	4.37 363	2.38 365	0.40 212	0.34 219	0.42 225	0.36 225	1.96 332	0.34 213	0.41 184	0.36 224	0.42 222	0.35 218	0.34 204	0.38 226	0.31 205	0.39 208	0.34 215	0.40 210	0.33 218	0.39 199	0.33 214	0.33 212	0.34 217	0.40 207	0.36 223	0.40 206	0.32 213

zero-FE	0.66 256	0.80 250	0.56 244	0.79 290	0.58 279	0.82 288	0.55 275	0.76 259	0.56 276	0.75 243	0.58 280	0.75 286	0.59 282	0.57 265	0.56 277	0.55 271	0.79 285	0.55 277	0.78 289	0.55 275	0.85 287	0.58 277	0.55 271	0.57 281	0.80 288	0.57 279	0.80 284	0.57 275

HH	0.66 256	2.13 325	0.47 215	0.37 193	0.29 198	0.36 191	0.27 178	0.49 214	0.44 248	0.78 244	0.68 295	0.67 271	0.90 314	0.62 271	0.90 313	0.53 269	0.88 293	0.48 264	0.37 190	0.29 198	0.63 268	0.66 288	0.66 284	0.51 270	1.06 319	0.61 285	1.08 317	0.60 280

HanStereo	0.66 256	2.13 325	0.47 215	0.37 193	0.29 198	0.36 191	0.27 178	0.49 214	0.44 248	0.78 244	0.68 295	0.67 271	0.90 314	0.62 271	0.90 313	0.53 269	0.88 293	0.48 264	0.37 190	0.29 198	0.63 268	0.66 288	0.66 284	0.51 270	1.06 319	0.61 285	1.08 317	0.60 280

DSFCA	0.66 256	0.73 243	0.74 270	0.68 278	0.65 286	0.64 273	0.65 291	0.65 240	0.65 285	0.66 231	0.65 286	0.65 268	0.64 285	0.65 277	0.65 288	0.65 282	0.65 269	0.65 289	0.65 274	0.65 286	0.65 271	0.65 285	0.65 283	0.65 289	0.66 274	0.66 289	0.65 270	0.65 286

STTRV1_RVC	0.66 256	1.59 307	0.52 237	0.69 279	0.61 282	0.66 275	0.43 250	0.88 267	0.45 251	0.71 239	0.62 284	0.69 275	0.45 253	0.62 271	0.40 240	0.44 244	0.80 287	0.59 282	0.76 288	0.63 284	0.80 281	0.46 250	0.64 281	0.61 286	0.72 282	0.54 275	0.80 284	0.60 280

4D-IteraStereo	0.67 261	3.40 352	1.05 301	0.71 287	0.83 309	0.47 241	0.27 178	0.47 207	0.27 180	0.35 158	0.26 178	0.68 274	0.84 310	0.41 229	0.54 274	0.89 309	0.74 283	0.88 314	0.73 283	0.87 314	0.42 218	0.27 177	0.28 182	0.28 186	0.36 186	0.28 183	0.68 272	0.90 313

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 261	0.74 246	0.60 251	0.79 290	0.61 282	0.76 284	0.57 281	0.71 253	0.56 276	0.71 239	0.54 274	0.72 282	0.66 288	0.65 277	0.65 288	0.64 281	0.74 283	0.64 288	0.74 285	0.63 284	0.73 279	0.65 285	0.64 281	0.64 288	0.74 284	0.61 285	0.73 280	0.64 285

Occ-G	0.68 263	0.54 214	3.16 374	0.57 266	0.45 251	0.52 259	0.40 242	3.44 364	0.46 252	0.52 217	0.45 253	0.51 251	0.44 249	0.44 238	0.40 240	0.45 246	0.55 255	0.41 241	0.53 260	0.43 249	0.52 249	0.40 239	0.44 248	0.45 252	0.55 259	0.44 251	0.53 255	0.44 249

mm2	0.69 264	0.69 238	0.69 263	0.69 279	0.69 296	0.69 277	0.69 300	0.69 245	0.69 297	0.69 233	0.69 298	0.69 275	0.69 298	0.69 292	0.69 301	0.69 294	0.69 273	0.69 300	0.69 276	0.69 298	0.69 273	0.69 299	0.69 298	0.69 302	0.69 276	0.69 300	0.69 273	0.69 298

mm1	0.69 264	0.69 238	0.69 263	0.69 279	0.69 296	0.69 277	0.69 300	0.69 245	0.69 297	0.69 233	0.69 298	0.69 275	0.69 298	0.69 292	0.69 301	0.69 294	0.69 273	0.69 300	0.69 276	0.69 298	0.69 273	0.69 299	0.69 298	0.69 302	0.69 276	0.69 300	0.69 273	0.69 298

TorneroNet-64	0.69 264	0.65 234	0.30 175	0.27 170	0.47 256	0.28 174	0.35 219	0.34 164	0.80 304	7.93 404	0.29 197	0.30 176	0.31 206	0.81 302	0.28 188	0.27 179	0.29 174	0.28 183	0.85 295	0.83 312	0.62 267	0.28 185	0.30 203	0.28 186	0.52 253	0.29 202	0.29 172	0.27 181

DDUNet	0.69 264	0.84 254	0.59 249	0.84 296	0.59 280	0.87 294	0.57 281	0.84 264	0.59 282	0.82 251	0.58 280	0.85 295	0.57 280	0.59 269	0.59 281	0.57 275	0.87 292	0.59 282	0.85 295	0.59 282	0.85 287	0.59 280	0.59 276	0.59 282	0.87 293	0.59 282	0.84 290	0.59 278

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 268	0.67 237	0.67 262	0.92 298	0.92 312	0.91 296	0.76 307	0.67 244	0.67 293	0.66 231	0.67 291	0.67 271	0.67 294	0.67 285	0.67 295	0.68 293	0.66 270	0.67 294	0.68 275	0.67 293	0.68 272	0.68 296	0.68 295	0.68 300	0.67 275	0.68 298	0.67 271	0.67 292

UDG	0.70 268	0.87 255	0.56 244	0.87 297	0.59 280	0.84 291	0.59 284	0.85 265	0.57 279	0.84 253	0.59 282	0.84 294	0.60 283	0.58 266	0.60 282	0.59 276	0.85 291	0.59 282	0.87 297	0.58 279	0.87 289	0.60 281	0.57 275	0.59 282	0.87 293	0.58 281	0.86 293	0.60 280

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 268	6.91 377	0.46 214	0.46 236	0.46 252	0.46 235	0.46 254	0.46 201	0.46 252	0.46 204	0.46 254	0.46 230	0.46 254	0.46 242	0.46 254	0.46 247	0.46 231	0.46 252	0.46 233	0.46 254	0.47 229	0.46 250	0.46 250	0.46 253	0.46 230	0.46 253	0.46 228	0.46 251

HCRNet	0.71 271	6.06 375	3.15 373	0.50 253	0.22 163	0.21 142	0.15 134	3.04 359	0.34 213	0.43 198	0.33 218	0.43 226	0.33 215	0.15 109	0.14 129	0.14 128	0.21 140	0.17 142	0.47 237	0.20 160	0.21 138	0.16 139	0.32 207	0.33 215	0.50 247	0.33 217	0.49 246	0.28 185

AFF-stereo	0.71 271	0.73 243	0.65 261	0.82 294	0.63 285	0.83 289	0.63 288	0.73 256	0.65 285	0.82 251	0.73 303	0.74 285	0.64 285	0.63 274	0.62 285	0.62 279	0.73 281	0.63 287	0.74 285	0.72 303	0.80 281	0.58 277	0.70 301	0.71 305	0.79 286	0.69 300	0.78 282	0.72 304

DMCA-RVC	0.71 271	0.72 241	0.72 265	0.71 287	0.70 299	0.70 280	0.70 305	0.70 249	0.71 299	0.70 238	0.71 301	0.71 281	0.70 300	0.70 294	0.71 303	0.70 297	0.70 275	0.71 304	0.70 278	0.71 301	0.70 276	0.70 301	0.71 303	0.71 305	0.70 278	0.72 305	0.71 277	0.70 301

PA-Net	0.71 271	0.62 231	0.55 241	0.69 279	0.71 300	0.70 280	0.69 300	0.69 245	0.74 302	0.73 241	0.75 304	0.59 263	0.72 303	0.82 303	0.79 308	0.83 306	0.67 272	0.76 307	0.81 293	0.67 293	0.61 265	0.76 305	0.68 295	0.65 289	0.82 291	0.76 308	0.71 277	0.69 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 275	0.57 223	0.57 247	0.56 262	0.92 312	1.07 319	0.63 288	1.03 288	0.82 308	0.49 212	0.77 305	0.69 275	0.54 276	0.58 266	0.54 274	0.86 308	1.06 314	0.72 305	1.06 317	0.79 306	0.58 260	0.87 311	0.59 276	0.46 253	0.76 285	0.46 253	1.05 314	0.97 318

AEACV	0.74 275	0.52 212	3.10 370	0.60 270	0.48 262	0.56 263	0.48 264	3.02 358	0.83 309	0.61 228	0.62 284	0.72 282	0.50 269	0.49 256	0.49 269	0.48 258	0.58 260	0.50 271	0.55 263	0.48 264	0.56 257	0.50 272	0.50 266	0.51 270	0.58 265	0.51 274	0.60 264	0.51 269

MyStereo04	0.76 277	4.78 369	0.62 259	0.63 276	0.54 274	0.65 274	0.56 279	0.61 237	0.58 280	0.61 228	0.56 276	0.63 267	0.57 280	0.63 274	0.60 282	0.60 277	0.64 268	0.56 280	0.63 273	0.58 279	0.63 268	0.62 284	0.55 271	0.60 284	0.63 273	0.57 279	0.64 269	0.58 277

RSM++	0.77 278	0.91 257	0.72 265	0.83 295	0.71 300	0.83 289	0.72 306	0.81 263	0.71 299	0.81 250	0.71 301	0.81 293	0.71 302	0.71 296	0.71 303	0.70 297	0.83 290	0.72 305	0.83 294	0.81 311	0.83 285	0.72 304	0.71 303	0.71 305	0.88 295	0.71 303	0.83 289	0.70 301

test-3	0.78 279	4.38 364	1.80 344	0.62 274	0.49 267	0.62 272	0.50 271	1.86 326	0.64 284	0.69 233	0.52 272	0.66 269	0.38 228	0.58 266	0.57 280	0.46 247	0.66 270	0.46 252	0.50 252	0.44 251	0.48 236	0.58 277	0.54 270	0.60 284	0.70 278	0.46 253	0.48 238	0.50 266

WQFJA1++	0.80 280	1.24 287	0.73 268	0.97 306	0.65 286	0.97 303	0.65 291	0.97 276	0.65 285	0.94 262	0.66 287	0.94 301	0.65 287	0.66 280	0.65 288	0.66 283	0.98 301	0.66 291	0.98 305	0.66 288	0.98 298	0.66 288	0.66 284	0.66 291	0.98 304	0.66 289	0.98 301	0.66 287

NLMM	0.80 280	1.26 293	0.75 274	0.98 308	0.66 289	0.97 303	0.66 293	0.97 276	0.66 288	0.94 262	0.66 287	0.96 308	0.66 288	0.66 280	0.68 299	0.67 288	0.99 303	0.68 299	0.98 305	0.66 288	0.99 299	0.66 288	0.66 284	0.66 291	1.00 310	0.66 289	0.99 302	0.66 287

AdaDepth	0.80 280	0.95 262	1.02 296	0.95 303	0.67 294	0.95 301	0.67 297	0.94 273	0.67 293	0.92 257	0.67 291	0.94 301	0.67 294	0.67 285	0.67 295	0.67 288	0.95 298	0.67 294	0.95 304	0.67 293	0.96 297	0.68 296	0.67 290	0.67 295	0.96 303	0.67 293	0.95 300	0.67 292

CroCo-Stereo	0.80 280	2.51 338	0.41 198	1.27 335	0.41 241	1.27 334	0.41 243	1.27 309	0.41 240	1.27 296	0.41 244	1.27 332	0.41 240	0.41 229	0.41 243	0.41 236	1.28 333	0.41 241	1.27 331	0.41 242	1.27 332	0.41 241	0.42 244	0.41 242	1.27 335	0.41 242	1.27 333	0.41 242
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	0.80 280	0.80 250	0.80 280	0.80 292	0.80 306	0.80 286	0.80 310	0.80 261	0.80 304	0.80 248	0.80 308	0.80 291	0.80 306	0.80 300	0.80 309	0.80 304	0.80 287	0.80 310	0.80 291	0.80 309	0.80 281	0.80 307	0.80 309	0.80 309	0.80 288	0.80 310	0.80 284	0.80 308

CSAN	0.80 280	0.80 250	0.80 280	0.80 292	0.80 306	0.80 286	0.80 310	0.80 261	0.80 304	0.80 248	0.80 308	0.80 291	0.80 306	0.80 300	0.80 309	0.80 304	0.80 287	0.80 310	0.80 291	0.80 309	0.80 281	0.80 307	0.80 309	0.80 309	0.80 288	0.80 310	0.80 284	0.80 308

WQFJX1	0.81 286	1.27 295	0.74 270	0.98 308	0.67 294	0.98 305	0.67 297	0.97 276	0.67 293	0.94 262	0.67 291	0.95 304	0.66 288	0.66 280	0.66 291	0.67 288	0.99 303	0.67 294	0.98 305	0.68 297	0.99 299	0.66 288	0.66 284	0.66 291	0.99 305	0.66 289	1.00 304	0.66 287

WQFJX	0.81 286	1.27 295	0.74 270	0.99 310	0.66 289	0.99 307	0.66 293	0.99 282	0.66 288	0.95 267	0.66 287	0.95 304	0.67 294	0.67 285	0.66 291	0.66 283	0.99 303	0.66 291	1.00 309	0.66 288	0.99 299	0.67 294	0.68 295	0.67 295	0.99 305	0.67 293	0.99 302	0.67 292

NLMM1	0.81 286	1.26 293	0.74 270	1.00 312	0.66 289	0.99 307	0.67 297	0.98 279	0.66 288	0.94 262	0.67 291	0.94 301	0.66 288	0.66 280	0.66 291	0.66 283	1.00 307	0.67 294	1.00 309	0.66 288	0.99 299	0.71 302	0.73 306	0.67 295	0.99 305	0.67 293	1.00 304	0.66 287

NLSM3	0.81 286	1.27 295	0.75 274	0.99 310	0.66 289	0.99 307	0.66 293	0.98 279	0.67 293	0.95 267	0.66 287	0.95 304	0.66 288	0.67 285	0.67 295	0.66 283	0.99 303	0.66 291	0.99 308	0.66 288	0.99 299	0.67 294	0.66 284	0.66 291	0.99 305	0.67 293	1.00 304	0.67 292

gcap-zeroshot	0.81 286	1.03 269	0.84 284	0.93 301	0.85 310	0.84 291	0.62 287	1.21 305	0.53 272	0.79 246	0.84 311	0.77 287	0.70 300	0.84 305	0.67 295	0.74 301	1.18 327	0.52 275	0.91 298	0.79 306	0.84 286	0.61 282	0.83 311	0.69 302	0.93 301	0.82 312	0.85 292	0.66 287

WQFJA1	0.82 291	1.52 306	0.76 276	1.01 317	0.66 289	0.98 305	0.66 293	0.98 279	0.66 288	0.95 267	0.68 295	0.95 304	0.66 288	0.68 290	0.66 291	0.66 283	1.00 307	0.67 294	1.00 309	0.67 293	0.99 299	0.68 296	0.67 290	0.68 300	0.99 305	0.67 293	1.00 304	0.67 292

AIO-Stereo	0.82 291	1.06 271	0.73 268	0.97 306	0.74 302	1.06 318	0.60 285	1.04 291	0.90 312	1.00 270	1.01 323	0.78 288	0.85 312	0.74 298	0.62 285	0.67 288	1.12 317	0.55 277	0.70 278	0.65 286	0.93 294	0.66 288	0.67 290	0.67 295	0.82 291	0.74 306	0.92 294	0.83 310

G-Net	0.82 291	1.77 314	0.78 278	0.78 289	0.78 304	0.78 285	0.78 308	0.78 260	0.79 303	0.79 246	0.78 306	0.78 288	0.78 305	0.78 299	0.78 307	0.78 302	0.79 285	0.79 308	0.79 290	0.79 306	0.79 280	0.79 306	0.79 308	0.79 308	0.79 286	0.79 309	0.79 283	0.79 307

ktn	0.84 294	1.15 276	0.54 238	1.16 329	1.26 344	0.51 256	0.53 274	0.51 221	0.66 288	4.54 387	0.51 271	0.52 254	0.52 275	0.66 280	0.51 273	0.51 268	1.37 338	1.17 337	0.49 248	0.51 273	1.23 328	0.51 274	0.67 290	0.51 270	0.51 251	0.68 298	0.51 250	0.51 269

KSHMR	0.85 295	0.72 241	0.51 234	0.49 251	0.49 267	0.51 256	1.07 331	0.50 218	0.48 263	6.04 399	0.52 272	0.66 269	0.98 320	0.49 256	0.77 306	0.49 263	1.17 324	0.51 274	0.49 248	1.06 329	0.51 246	0.49 266	0.49 263	0.51 270	1.04 317	0.49 269	0.81 288	0.72 304

CroCo-Stereo Lap2	0.85 295	2.86 349	0.43 205	1.33 337	0.43 249	1.31 335	0.42 248	1.32 310	0.42 245	1.31 298	0.44 251	1.32 334	0.44 249	0.43 236	0.44 251	0.43 243	1.35 334	0.43 249	1.32 335	0.43 249	1.31 334	0.43 247	0.43 247	0.42 248	1.31 337	0.42 247	1.31 334	0.43 248

MLG-Stereo	0.87 297	1.33 301	0.93 288	0.62 274	1.00 316	1.16 324	0.55 275	0.86 266	0.83 309	1.19 289	0.40 242	1.30 333	0.81 308	0.65 277	0.45 253	1.01 324	1.17 324	0.46 252	1.29 334	0.58 279	1.05 311	0.90 314	0.73 306	0.87 314	0.60 270	1.01 324	1.13 321	0.51 269

DGTPSM_ROB	0.92 298	0.93 261	0.91 286	0.93 301	0.91 311	0.92 297	0.93 316	0.92 270	0.92 313	0.92 257	0.91 313	0.91 297	0.93 317	0.91 306	0.92 317	0.92 316	0.92 296	0.92 315	0.92 299	0.90 315	0.91 290	0.92 315	0.93 315	0.94 319	0.92 299	0.91 314	0.92 294	0.97 318

pmcnn	0.92 298	0.92 258	0.92 287	0.92 298	0.92 312	0.92 297	0.92 314	0.92 270	0.92 313	0.92 257	0.92 315	0.92 300	0.92 316	0.92 308	0.92 317	0.92 316	0.92 296	0.92 315	0.92 299	0.92 319	0.92 292	0.92 315	0.92 314	0.92 318	0.92 299	0.92 315	0.92 294	0.92 316

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 300	0.77 249	0.82 282	1.16 329	0.75 303	0.99 307	0.92 314	0.91 268	0.99 319	0.94 262	0.91 313	1.15 321	0.88 313	0.92 308	1.00 320	0.67 288	0.98 301	1.00 320	0.75 287	0.91 316	1.18 321	0.87 311	0.89 313	0.90 315	1.08 322	1.07 329	0.74 281	0.89 312

HSM-Net_RVC	0.93 300	1.09 274	0.79 279	1.10 322	0.78 304	1.09 320	0.79 309	1.16 299	0.80 304	1.14 281	0.79 307	1.17 324	0.77 304	0.73 297	0.83 311	0.78 302	1.19 328	0.79 308	1.18 326	0.72 303	1.19 323	0.80 307	0.72 305	0.80 309	1.18 330	0.74 306	1.14 322	0.73 306
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 300	8.54 390	0.41 198	0.56 262	0.37 228	0.56 263	0.37 231	0.50 218	0.40 236	0.56 222	5.24 403	0.56 259	0.34 216	0.40 228	0.41 243	0.34 214	0.53 254	0.40 238	0.56 265	0.38 232	0.52 249	0.40 239	0.40 239	0.41 242	0.56 262	0.40 241	0.56 259	0.40 240

DPSimNet_ROB	0.93 300	1.04 270	0.83 283	1.05 320	0.82 308	1.04 316	0.83 313	1.03 288	0.89 311	1.03 276	0.84 311	1.03 315	0.84 310	0.83 304	0.84 312	0.83 306	1.14 319	0.84 312	1.12 322	0.84 313	1.04 310	0.88 313	0.83 311	0.84 313	1.07 321	0.83 313	1.15 323	0.88 311

DPSM_ROB	0.93 300	0.92 258	0.94 289	0.96 304	1.02 322	0.92 297	0.98 317	0.95 274	0.92 313	0.92 257	0.92 315	0.91 297	0.97 318	0.92 308	0.91 315	0.91 313	0.96 299	0.94 317	0.93 302	0.91 316	0.93 294	0.92 315	0.93 315	0.91 316	0.91 297	0.99 317	0.92 294	0.91 314

DPSM	0.93 300	0.92 258	0.94 289	0.96 304	1.02 322	0.92 297	0.98 317	0.95 274	0.92 313	0.92 257	0.92 315	0.91 297	0.97 318	0.92 308	0.91 315	0.91 313	0.96 299	0.94 317	0.93 302	0.91 316	0.93 294	0.92 315	0.93 315	0.91 316	0.91 297	0.99 317	0.92 294	0.91 314

LGCAT	1.00 306	1.00 263	1.00 291	1.00 312	1.00 316	1.00 311	1.00 322	1.00 283	1.00 320	1.00 270	1.00 319	1.00 309	1.00 322	1.00 315	1.00 320	1.00 320	1.00 307	1.00 320	1.00 309	1.00 321	1.00 305	1.00 320	1.00 320	1.00 322	1.00 310	1.00 320	1.00 304	1.00 320

GANet	1.00 306	1.00 263	1.00 291	1.00 312	1.00 316	1.00 311	1.00 322	1.00 283	1.00 320	1.00 270	1.00 319	1.00 309	1.00 322	1.00 315	1.00 320	1.00 320	1.00 307	1.00 320	1.00 309	1.00 321	1.00 305	1.00 320	1.00 320	1.00 322	1.00 310	1.00 320	1.00 304	1.00 320

TDLM	1.00 306	1.00 263	1.00 291	1.00 312	1.00 316	1.00 311	1.00 322	1.00 283	1.00 320	1.00 270	1.00 319	1.00 309	1.00 322	1.00 315	1.00 320	1.00 320	1.00 307	1.00 320	1.00 309	1.00 321	1.00 305	1.00 320	1.00 320	1.00 322	1.00 310	1.00 320	1.00 304	1.00 320

CVANet_RVC	1.00 306	1.00 263	1.00 291	1.00 312	1.00 316	1.00 311	1.00 322	1.00 283	1.00 320	1.00 270	1.00 319	1.00 309	1.00 322	1.00 315	1.00 320	1.00 320	1.00 307	1.00 320	1.00 309	1.00 321	1.00 305	1.00 320	1.00 320	1.00 322	1.00 310	1.00 320	1.00 304	1.00 320

ccs_rob	1.00 306	10.06 398	0.31 178	0.44 229	0.31 210	0.43 231	0.31 213	0.43 197	0.32 206	0.45 201	0.32 212	1.20 328	0.31 206	7.02 403	0.31 209	0.31 205	0.44 229	0.31 207	0.44 230	0.32 212	0.44 223	0.31 208	0.32 207	0.32 210	0.44 228	0.32 212	0.43 224	0.31 211

trnet	1.01 311	1.01 267	1.01 295	1.01 317	1.01 321	1.01 315	1.01 326	1.01 287	1.01 324	1.01 275	1.01 323	1.01 314	1.01 327	1.01 319	1.01 325	1.01 324	1.01 313	1.01 325	1.01 316	1.01 325	1.01 309	1.01 324	1.01 324	1.01 326	1.01 315	1.01 324	1.01 313	1.01 324

CFNet_pseudo	1.01 311	9.78 396	0.29 169	0.38 197	0.28 184	0.38 200	0.28 186	0.38 179	0.28 186	0.39 175	0.28 187	0.39 204	0.28 184	9.50 404	0.29 199	0.28 182	0.38 195	0.28 183	0.38 195	0.28 185	0.38 188	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.38 193	0.28 183	0.38 191	0.28 185

pcwnet_v2	1.01 311	9.73 395	0.28 164	0.38 197	0.28 184	0.38 200	0.28 186	0.38 179	0.28 186	0.38 170	0.28 187	0.39 204	0.28 184	9.61 405	0.28 188	0.28 182	0.38 195	0.28 183	0.38 195	0.28 185	0.38 188	0.28 185	0.29 193	0.28 186	0.38 193	0.28 183	0.38 191	0.28 185

FlowAnything	1.02 314	2.51 338	0.58 248	1.60 344	0.56 277	1.61 344	0.56 279	1.60 319	0.55 274	1.61 312	0.56 276	1.61 341	0.55 277	0.55 262	0.55 276	0.55 271	1.61 344	0.56 280	1.61 342	0.56 277	1.62 341	0.55 275	0.56 274	0.56 277	1.62 345	0.56 278	1.62 342	0.56 274

WAO-8	1.02 314	1.50 305	1.49 330	0.40 212	0.40 239	1.56 343	0.98 317	1.55 318	0.58 280	4.18 383	0.40 242	0.79 290	0.48 262	0.91 306	0.39 239	0.99 319	0.71 278	0.70 303	0.51 255	0.77 305	1.07 313	0.82 310	0.69 298	0.96 321	1.01 315	1.30 346	1.10 319	1.38 350

UCFNet_RVC	1.03 316	10.10 399	0.28 164	0.38 197	0.28 184	0.39 209	0.28 186	0.38 179	0.28 186	0.39 175	0.28 187	0.39 204	0.29 196	9.62 406	0.28 188	0.28 182	0.38 195	0.28 183	0.38 195	0.28 185	0.39 199	0.28 185	0.29 193	0.28 186	0.39 204	0.28 183	0.38 191	0.29 200

GLC_STEREO	1.05 317	1.01 267	1.02 296	1.02 319	1.02 322	1.05 317	1.06 328	1.05 292	1.05 326	1.04 278	1.05 326	1.05 316	1.04 328	1.06 323	1.05 327	1.06 328	1.06 314	1.05 328	1.06 317	1.05 328	1.06 312	1.06 327	1.04 326	1.05 328	1.04 317	1.05 327	1.06 315	1.06 326

FC-DCNN	1.10 318	0.81 253	0.77 277	0.63 276	0.42 246	0.86 293	0.64 290	0.91 268	0.96 317	1.11 279	0.80 308	1.07 317	0.81 308	0.67 285	1.75 361	1.30 344	1.41 340	0.85 313	1.28 333	0.71 301	2.12 354	1.32 344	0.52 269	0.81 312	1.64 346	1.40 353	2.39 360	1.75 364

RP	1.14 319	1.16 278	1.15 311	1.17 331	1.10 331	1.16 324	1.15 334	1.10 294	1.16 336	1.15 282	1.08 328	1.16 322	1.15 335	1.15 331	1.14 335	1.16 334	1.16 322	1.10 330	1.10 319	1.10 332	1.16 317	1.11 331	1.10 330	1.19 341	1.14 326	1.19 341	1.07 316	1.10 329

Abc-Net	1.14 319	1.16 278	1.18 315	1.10 322	1.10 331	1.16 324	1.18 338	1.16 299	1.13 333	1.11 279	1.16 334	1.16 322	1.12 333	1.10 324	1.17 338	1.16 334	1.16 322	1.10 330	1.16 323	1.14 336	1.17 319	1.16 334	1.11 332	1.09 333	1.10 323	1.10 332	1.16 324	1.17 335
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	1.15 321	1.90 317	1.10 305	1.37 339	0.94 315	1.36 336	0.98 317	1.48 316	0.98 318	1.37 303	0.98 318	1.37 338	0.98 320	0.95 312	0.94 319	0.95 318	1.37 338	0.95 319	1.38 337	0.95 320	1.38 338	0.95 319	0.95 318	0.95 320	1.37 340	0.95 316	1.37 338	0.95 317

TorneroNet	1.15 321	1.10 275	0.51 234	0.69 279	0.51 273	1.10 321	0.50 271	0.51 221	0.51 271	13.92 406	1.17 338	0.49 247	0.51 274	0.54 261	0.48 265	0.49 263	0.49 245	0.65 289	0.70 278	0.49 269	0.51 246	0.49 266	0.67 290	1.36 349	0.51 251	0.50 272	0.52 253	1.23 342

RGC	1.15 321	1.16 278	1.17 314	1.15 327	1.11 333	1.21 330	1.21 345	1.10 294	1.15 334	1.16 285	1.11 331	1.17 324	1.09 330	1.14 330	1.11 332	1.16 334	1.19 328	1.11 333	1.10 319	1.15 338	1.11 314	1.19 337	1.16 335	1.12 336	1.17 328	1.10 332	1.16 324	1.17 335

NCC-stereo	1.15 321	1.17 282	1.12 310	1.10 322	1.15 334	1.14 322	1.15 334	1.15 297	1.12 332	1.17 288	1.17 338	1.11 319	1.17 339	1.11 326	1.10 330	1.16 334	1.12 317	1.11 333	1.16 323	1.13 335	1.23 328	1.16 334	1.19 339	1.11 334	1.18 330	1.17 338	1.17 327	1.13 333

edge stereo	1.15 321	1.18 283	1.11 308	1.12 325	1.17 338	1.17 329	1.17 336	1.16 299	1.18 340	1.16 285	1.17 338	1.17 324	1.13 334	1.11 326	1.11 332	1.12 331	1.17 324	1.17 337	1.11 321	1.17 339	1.17 319	1.17 336	1.18 337	1.14 337	1.11 324	1.18 339	1.12 320	1.11 330

Nwc_Net	1.15 321	1.15 276	1.15 311	1.09 321	1.19 340	1.16 324	1.17 336	1.15 297	1.16 336	1.16 285	1.16 334	1.08 318	1.16 336	1.11 326	1.15 337	1.18 338	1.11 316	1.10 330	1.16 323	1.17 339	1.16 317	1.13 333	1.18 337	1.20 342	1.11 324	1.15 336	1.16 324	1.20 338

qqai	1.17 327	1.27 295	1.10 305	1.26 334	1.09 330	1.23 331	1.11 332	1.26 308	1.11 331	1.26 295	1.08 328	1.25 331	1.11 332	1.11 326	1.10 330	1.09 329	1.27 332	1.11 333	1.27 331	1.11 333	1.27 332	1.10 330	1.10 330	1.11 334	1.27 335	1.10 332	1.24 331	1.11 330

stereogan	1.17 327	1.19 285	1.15 311	1.15 327	1.15 334	1.15 323	1.19 339	1.19 303	1.15 334	1.15 282	1.16 334	1.19 327	1.19 340	1.19 333	1.19 339	1.19 339	1.15 320	1.19 340	1.19 327	1.19 342	1.15 316	1.19 337	1.15 334	1.15 338	1.16 327	1.15 336	1.19 328	1.20 338

TestStereo_HL3	1.20 329	0.41 178	10.53 403	0.44 229	0.28 184	0.41 216	0.28 186	13.40 404	0.30 198	0.41 184	0.28 187	0.40 212	0.28 184	0.28 184	0.28 188	0.28 182	0.42 221	0.28 183	0.41 215	0.28 185	0.41 207	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

TestStereo-Hl	1.20 329	0.41 178	10.60 404	0.44 229	0.28 184	0.41 216	0.28 186	13.37 403	0.30 198	0.41 184	0.28 187	0.40 212	0.28 184	0.28 184	0.28 188	0.28 182	0.42 221	0.28 183	0.41 215	0.28 185	0.41 207	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

TestStereo_HL2	1.22 331	0.41 178	10.61 405	0.44 229	0.28 184	0.41 216	0.28 186	13.91 406	0.30 198	0.41 184	0.29 197	0.40 212	0.28 184	0.29 189	0.28 188	0.28 182	0.42 221	0.28 183	0.41 215	0.28 185	0.41 207	0.28 185	0.28 182	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

MCSU-Stereo	1.22 331	8.85 392	7.17 398	0.42 223	0.29 198	0.41 216	0.29 203	8.80 401	0.30 198	0.42 195	0.29 197	0.40 212	0.29 196	0.30 195	0.29 199	0.29 195	0.41 216	0.29 196	0.41 215	0.29 198	0.41 207	0.29 201	0.29 193	0.29 200	0.41 212	0.29 202	0.41 210	0.30 207

MM-Stereo_test3	1.22 331	1.60 309	1.19 318	1.48 342	1.02 322	1.48 341	0.99 321	1.54 317	1.03 325	1.41 305	1.03 325	1.44 340	1.00 322	1.04 321	1.04 326	1.02 326	1.42 341	1.04 326	1.48 340	1.01 325	1.48 339	1.03 325	1.06 328	1.04 327	1.53 343	1.04 326	1.49 339	1.04 325

FAT-Stereo	1.22 331	1.23 286	1.19 318	1.21 333	1.24 343	1.24 333	1.19 339	1.25 307	1.24 343	1.25 294	1.19 341	1.20 328	1.24 344	1.20 334	1.21 341	1.25 343	1.22 330	1.21 342	1.25 330	1.23 345	1.22 326	1.19 337	1.19 339	1.24 345	1.25 333	1.20 342	1.19 328	1.25 344

S-Stereo	1.22 331	1.18 283	1.19 318	1.20 332	1.23 342	1.23 331	1.19 339	1.19 303	1.18 340	1.27 296	1.20 342	1.20 328	1.20 341	1.23 336	1.22 343	1.23 342	1.23 331	1.23 344	1.20 328	1.25 346	1.20 324	1.22 343	1.25 343	1.24 345	1.20 332	1.22 345	1.26 332	1.24 343

testmc14	1.23 336	8.86 394	7.15 397	0.43 226	0.30 206	0.41 216	0.29 203	9.05 402	0.34 213	0.42 195	0.30 205	0.41 217	0.29 196	0.32 199	0.30 205	0.29 195	0.42 221	0.30 203	0.42 224	0.30 206	0.41 207	0.30 205	0.30 203	0.29 200	0.41 212	0.29 202	0.41 210	0.29 200

GGDA	1.23 336	0.41 178	11.21 406	0.45 234	0.28 184	0.42 225	0.28 186	13.66 405	0.30 198	0.41 184	0.29 197	0.40 212	0.29 196	0.28 184	0.29 199	0.29 195	0.43 227	0.28 183	0.41 215	0.28 185	0.41 207	0.28 185	0.29 193	0.28 186	0.41 212	0.28 183	0.41 210	0.28 185

SPS-STEREO	1.25 338	1.47 304	1.06 303	1.54 343	1.08 328	1.52 342	1.20 344	1.44 314	1.06 328	1.49 310	1.10 330	1.41 339	1.10 331	0.98 313	1.08 329	1.12 331	1.47 342	1.04 326	1.53 341	1.14 336	1.52 340	1.07 328	1.02 325	1.05 328	1.48 342	1.07 329	1.55 340	1.11 330
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 339	1.37 302	1.35 322	1.38 340	1.40 347	1.39 339	1.77 362	1.36 311	1.74 361	1.36 302	1.36 347	1.36 337	1.36 347	1.36 338	1.35 345	1.41 351	1.36 336	1.36 350	1.36 336	1.35 349	1.36 336	1.35 347	1.36 346	1.35 348	1.36 339	1.35 349	1.36 337	1.35 346

HBP-ISP	1.47 340	1.07 273	1.03 299	1.30 336	1.08 328	1.36 336	1.06 328	1.44 314	1.25 345	1.97 327	1.51 352	1.65 343	1.58 353	0.98 313	1.58 353	1.68 358	1.98 350	1.32 345	2.02 350	1.28 347	2.95 367	1.89 368	0.97 319	1.06 330	1.26 334	0.99 317	1.94 345	1.43 353

PS-NSSS	1.48 341	4.46 366	1.35 322	1.35 338	1.35 346	1.41 340	1.34 347	1.36 311	1.35 348	1.40 304	1.35 346	1.33 335	1.35 346	1.37 339	1.40 348	1.35 345	1.35 334	1.35 348	1.39 338	1.44 354	1.35 335	1.34 346	1.35 345	1.38 352	1.35 338	1.33 348	1.34 335	1.38 350

CC-Net-ROB	1.51 342	4.40 365	1.69 339	1.39 341	1.40 347	1.37 338	1.40 352	1.36 311	1.39 349	1.41 305	1.36 347	1.35 336	1.38 349	1.39 341	1.39 346	1.36 346	1.36 336	1.35 348	1.39 338	1.39 350	1.37 337	1.36 348	1.41 350	1.48 354	1.39 341	1.42 354	1.35 336	1.35 346

GANetREF_RVC	1.52 343	2.01 322	1.21 321	1.98 350	1.21 341	1.98 349	1.21 345	1.98 335	1.21 342	1.99 329	1.21 343	1.98 350	1.21 343	1.02 320	1.21 341	1.21 341	1.99 351	1.21 342	1.99 349	1.21 343	1.99 348	1.21 340	1.21 341	1.21 343	1.99 351	1.21 343	1.99 348	1.21 340
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	1.60 344	2.69 345	1.46 327	1.99 351	1.31 345	1.99 351	1.36 348	1.99 336	1.31 346	1.84 316	1.32 345	1.89 344	1.31 345	1.32 337	1.30 344	1.36 346	1.94 346	1.33 347	1.93 345	1.30 348	1.92 345	1.33 345	1.31 344	1.31 347	1.94 348	1.31 347	1.93 344	1.31 345

R-Stereo Train	1.62 345	2.01 322	1.41 325	1.97 347	1.40 347	1.96 347	1.39 349	1.93 329	1.39 349	1.92 321	1.38 349	1.94 347	1.39 350	1.40 342	1.45 349	1.38 348	1.96 348	1.37 351	1.97 346	1.39 350	1.98 346	1.41 350	1.40 348	1.37 350	1.97 349	1.38 350	1.96 346	1.37 348

RAFT-Stereo	1.62 345	2.01 322	1.41 325	1.97 347	1.40 347	1.96 347	1.39 349	1.93 329	1.39 349	1.92 321	1.38 349	1.94 347	1.39 350	1.40 342	1.45 349	1.38 348	1.96 348	1.37 351	1.97 346	1.39 350	1.98 346	1.41 350	1.40 348	1.37 350	1.97 349	1.38 350	1.96 346	1.37 348
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 345	1.60 309	1.59 332	1.61 345	1.69 356	1.66 345	1.61 354	1.70 322	1.65 358	1.62 313	1.60 355	1.61 341	1.60 354	1.60 345	1.59 354	1.62 356	1.60 343	1.63 358	1.62 343	1.68 361	1.70 342	1.60 353	1.64 357	1.60 356	1.61 344	1.60 356	1.60 341	1.59 356

MonStereo	1.66 348	2.63 344	1.46 327	1.99 351	1.41 351	2.03 352	1.39 349	2.04 339	1.43 352	1.94 324	1.40 351	1.92 346	1.37 348	1.38 340	1.39 346	1.39 350	1.99 351	1.38 353	2.04 351	1.41 353	2.02 350	1.37 349	1.39 347	1.38 352	1.99 351	1.38 350	2.01 350	1.39 352

MoCha-V2	1.75 349	27.02 414	0.72 265	0.92 298	0.69 296	0.89 295	0.69 300	0.92 270	0.71 299	0.87 254	0.69 298	0.88 296	0.68 297	0.70 294	0.68 299	0.69 294	0.90 295	0.69 300	0.92 299	0.69 298	0.92 292	0.71 302	0.70 301	0.67 295	0.88 295	0.71 303	0.92 294	0.68 297

MFMNet_re	1.77 350	1.89 315	1.72 341	1.88 346	1.69 356	1.89 346	1.67 358	1.91 328	1.70 359	1.87 317	1.67 359	1.89 344	1.68 359	1.67 349	1.67 359	1.70 359	1.88 345	1.68 360	1.88 344	1.67 359	1.89 343	1.68 359	1.70 359	1.71 361	1.87 347	1.68 364	1.87 343	1.68 361

derf	1.84 351	1.93 319	1.73 342	1.97 347	1.77 359	1.98 349	1.76 361	1.94 331	1.73 360	1.97 327	1.78 361	1.97 349	1.76 360	1.76 352	1.71 360	1.79 360	1.94 346	1.77 361	1.98 348	1.75 363	1.89 343	1.71 360	1.77 362	1.77 363	2.01 353	1.74 365	2.00 349	1.71 362

MM-Stereo_test1	1.85 352	3.50 354	1.61 333	2.12 353	1.47 352	2.14 353	1.47 353	2.33 348	1.53 353	2.12 334	1.54 353	2.19 352	1.53 352	1.54 344	1.53 351	1.53 352	2.20 353	1.54 354	2.24 352	1.57 355	2.21 356	1.49 352	1.59 352	1.49 355	2.15 357	1.52 355	2.15 352	1.54 355

plain	1.96 353	3.33 351	1.04 300	3.24 371	1.04 326	3.24 371	1.04 327	3.26 361	1.05 326	3.26 367	1.13 332	3.27 371	1.06 329	1.05 322	1.05 327	1.05 327	3.28 369	1.05 328	3.29 369	1.06 329	3.30 369	1.05 326	1.05 327	1.06 330	3.30 371	1.06 328	3.30 370	1.06 326

UDGNet	1.97 354	2.43 336	1.67 337	2.46 361	1.70 358	2.44 360	1.69 359	2.34 349	1.63 357	2.35 350	1.67 359	2.37 361	1.67 358	1.68 350	1.64 358	1.67 357	2.44 360	1.64 359	2.43 360	1.67 359	2.43 362	1.66 357	1.67 358	1.63 360	2.43 362	1.66 362	2.42 361	1.66 360

LG-G_1	1.99 355	2.56 341	1.63 335	2.54 364	1.62 354	2.55 365	1.61 354	2.51 352	1.61 354	2.50 354	1.62 357	2.50 363	1.61 355	1.61 346	1.61 355	1.61 353	2.55 364	1.61 355	2.55 365	1.61 356	2.55 364	1.61 354	1.61 353	1.61 357	2.55 365	1.61 357	2.54 363	1.61 357

LG-G	1.99 355	2.56 341	1.63 335	2.54 364	1.62 354	2.55 365	1.61 354	2.51 352	1.61 354	2.50 354	1.62 357	2.50 363	1.61 355	1.61 346	1.61 355	1.61 353	2.55 364	1.61 355	2.55 365	1.61 356	2.55 364	1.61 354	1.61 353	1.61 357	2.55 365	1.61 357	2.54 363	1.61 357

LGtest1	1.99 355	2.55 340	1.62 334	2.54 364	1.61 353	2.54 362	1.61 354	2.51 352	1.61 354	2.49 353	1.61 356	2.49 362	1.61 355	1.61 346	1.61 355	1.61 353	2.55 364	1.62 357	2.54 364	1.61 356	2.54 363	1.61 354	1.61 353	1.61 357	2.54 364	1.61 357	2.54 363	1.61 357

FBW_ROB	2.04 358	2.50 337	1.75 343	2.45 360	1.78 360	2.40 358	1.74 360	2.47 351	1.77 362	2.37 351	1.81 362	2.30 355	1.80 361	1.78 353	1.88 370	1.80 361	2.41 359	1.77 361	2.43 360	1.83 364	2.39 360	1.81 365	1.76 361	1.75 362	2.56 367	1.75 366	2.30 357	1.74 363

TRStereo	2.05 359	2.13 325	1.85 346	2.27 354	1.84 362	2.28 354	1.84 365	2.29 344	1.87 366	2.29 344	1.86 365	2.30 355	1.87 366	2.30 371	1.87 367	2.08 369	2.29 355	1.87 366	2.30 354	1.87 367	2.08 351	1.72 361	1.86 367	2.30 376	2.13 354	1.84 368	2.29 354	1.87 368

XX-Stereo	2.05 359	2.13 325	1.85 346	2.27 354	1.84 362	2.28 354	1.84 365	2.29 344	1.87 366	2.29 344	1.86 365	2.30 355	1.87 366	2.30 371	1.87 367	2.08 369	2.29 355	1.87 366	2.30 354	1.87 367	2.08 351	1.72 361	1.86 367	2.30 376	2.13 354	1.84 368	2.29 354	1.87 368

EAI-Stereo	2.05 359	2.13 325	1.85 346	2.27 354	1.84 362	2.28 354	1.84 365	2.29 344	1.87 366	2.29 344	1.86 365	2.30 355	1.87 366	2.30 371	1.87 367	2.08 369	2.29 355	1.87 366	2.30 354	1.87 367	2.08 351	1.72 361	1.86 367	2.30 376	2.13 354	1.84 368	2.29 354	1.87 368

AF-Net	2.06 362	25.73 413	1.18 315	1.12 325	1.16 337	1.16 324	1.19 339	1.10 294	1.17 339	1.15 282	1.14 333	1.11 319	1.16 336	1.16 332	1.14 335	1.11 330	1.15 320	1.13 336	1.21 329	1.17 339	1.11 314	1.21 340	1.17 336	1.17 339	1.17 328	1.11 335	1.20 330	1.13 333

UniTT-Stereo	2.12 363	3.66 356	1.10 305	3.48 374	1.15 334	3.57 375	1.11 332	3.44 364	1.16 336	3.52 369	1.16 334	3.50 372	1.16 336	1.10 324	1.13 334	1.15 333	3.61 371	1.17 337	3.64 370	1.12 334	3.58 372	1.12 332	1.12 333	1.17 339	3.53 374	1.18 339	3.52 373	1.18 337

HUF	2.22 364	2.33 332	2.24 361	2.35 358	2.07 369	2.45 361	2.11 373	2.42 350	2.13 373	2.19 337	2.15 372	2.10 351	2.09 371	2.27 369	2.04 372	2.08 369	2.44 360	2.12 373	2.38 359	2.18 374	2.29 358	2.22 372	2.12 374	2.12 371	2.52 363	2.10 374	2.22 353	2.15 375

AIO_test	2.22 364	2.36 335	2.10 357	2.47 362	2.15 370	2.54 362	2.06 372	2.27 342	2.09 372	2.29 344	2.13 371	2.30 355	2.09 371	2.25 367	2.15 374	1.95 367	2.52 363	2.08 371	2.32 357	2.21 376	2.20 355	2.26 374	2.05 373	2.06 369	2.40 361	2.16 376	2.52 362	2.05 374

RAStereo	2.24 366	3.70 357	1.18 315	3.73 378	1.18 339	3.69 377	1.19 339	3.73 367	1.24 343	3.72 372	1.21 343	3.76 376	1.20 341	1.20 334	1.20 340	1.20 340	3.74 376	1.20 341	3.75 376	1.21 343	3.77 376	1.21 340	1.21 341	1.21 343	3.82 378	1.21 343	3.82 377	1.21 340

AIO_rvc	2.25 367	2.35 334	2.10 357	2.47 362	2.17 371	2.54 362	2.15 374	2.32 347	2.21 374	2.29 344	2.28 374	2.33 360	2.09 371	2.26 368	2.14 373	2.08 369	2.49 362	2.09 372	2.53 363	2.14 373	2.34 359	2.23 373	2.14 375	2.18 372	2.19 358	2.15 375	2.35 359	2.22 376

NCCL2	2.27 368	2.27 331	2.28 364	2.27 354	2.28 375	2.28 354	2.28 376	2.27 342	2.28 376	2.28 341	2.28 374	2.29 354	2.28 375	2.28 370	2.29 376	2.28 376	2.28 354	2.28 377	2.27 353	2.28 378	2.28 357	2.28 376	2.28 377	2.28 374	2.28 359	2.28 378	2.11 351	2.28 379

STTStereo	2.30 369	2.34 333	2.26 363	2.37 359	2.23 372	2.40 358	2.35 377	2.20 340	2.33 377	2.28 341	2.31 376	2.19 352	2.37 376	2.20 364	2.31 377	2.23 375	2.38 358	2.25 376	2.33 358	2.27 377	2.39 360	2.27 375	2.31 378	2.29 375	2.37 360	2.32 379	2.34 358	2.26 378

DNSM	2.31 370	4.05 360	3.13 371	2.62 367	1.85 365	2.62 367	1.85 368	3.98 368	1.85 364	2.55 356	1.85 364	2.55 366	1.85 365	1.85 357	1.85 364	1.85 364	2.62 367	1.85 365	2.62 367	1.85 365	2.62 366	1.85 367	1.85 366	1.85 365	2.63 368	1.85 371	2.63 366	1.85 367

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 371	2.85 347	1.90 353	2.90 368	2.77 378	2.88 368	2.85 380	2.51 352	2.85 380	2.88 362	1.99 370	2.50 363	2.76 379	2.20 364	1.57 352	2.64 378	2.89 368	2.63 379	5.69 399	1.03 327	2.01 349	2.71 378	2.74 382	2.73 380	2.87 369	1.64 360	1.00 304	1.49 354
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)	2.52 372	3.41 353	1.05 301	3.29 372	1.05 327	3.29 374	1.06 328	3.30 363	1.06 328	3.31 368	1.06 327	4.97 394	2.72 378	2.72 375	2.71 379	2.70 379	6.57 401	2.19 374	5.08 396	1.08 331	3.36 370	1.07 328	1.07 329	1.07 332	3.35 373	1.07 329	3.36 372	1.07 328

sCroCo_RVC	2.76 373	4.00 359	1.82 345	4.00 382	1.83 361	3.98 383	1.82 363	3.99 370	1.81 363	4.14 380	2.76 378	4.13 385	1.82 363	1.83 354	1.83 362	1.82 362	4.01 381	1.82 364	3.98 379	1.86 366	4.00 381	1.82 366	1.83 364	1.84 364	4.02 384	1.81 367	4.00 381	1.83 366

NLSM1	2.82 374	3.85 358	2.57 368	3.19 370	2.46 376	3.28 373	2.38 378	3.29 362	2.42 378	3.20 366	2.64 377	3.14 369	2.62 377	2.46 374	2.44 378	2.51 377	3.31 370	2.53 378	3.17 368	2.47 379	3.27 368	2.33 377	2.65 379	2.61 379	3.22 370	2.55 380	3.31 371	2.39 380

sAnonymous2	2.87 375	4.16 361	1.89 351	4.26 387	1.87 366	4.23 386	1.92 369	4.17 371	1.94 370	4.16 381	1.92 368	4.20 386	1.92 369	1.96 360	1.86 365	1.87 365	4.25 385	1.90 369	4.23 385	1.91 370	4.26 384	1.93 369	1.89 370	1.90 366	4.07 386	1.91 372	5.09 397	1.93 372

CroCo_RVC	2.87 375	4.16 361	1.89 351	4.26 387	1.87 366	4.23 386	1.92 369	4.17 371	1.94 370	4.16 381	1.92 368	4.20 386	1.92 369	1.96 360	1.86 365	1.87 365	4.25 385	1.90 369	4.23 385	1.91 370	4.26 384	1.93 369	1.89 370	1.90 366	4.07 386	1.91 372	5.09 397	1.93 372

Anonymous3	3.36 377	4.93 371	2.20 359	4.92 394	2.23 372	4.90 394	2.23 375	4.89 377	2.24 375	4.95 393	2.21 373	4.91 393	2.21 374	2.18 363	2.22 375	2.22 374	4.86 392	2.20 375	4.90 392	2.20 375	4.96 394	2.21 371	2.21 376	2.21 373	6.30 400	2.21 377	4.90 390	2.23 377

StereoVision	3.44 378	10.12 400	1.68 338	5.44 399	2.26 374	5.87 399	1.97 371	5.17 380	1.31 346	5.80 397	1.56 354	5.62 399	1.84 364	1.97 362	1.91 371	1.84 363	4.98 394	1.32 345	5.60 397	1.71 362	5.35 399	1.73 364	1.97 372	1.96 368	5.40 397	1.65 361	5.08 395	1.76 365

NLCSM	3.61 379	5.05 373	3.36 379	4.13 384	3.31 386	3.91 379	3.26 386	3.98 368	3.24 384	4.08 379	3.06 381	3.95 381	3.25 386	3.25 380	3.10 383	3.17 385	4.20 384	3.08 381	4.16 383	3.24 386	4.26 384	3.46 386	3.14 384	3.19 383	4.02 384	3.24 385	4.21 385	3.17 384

DPSNet	3.67 380	3.61 355	3.62 380	3.64 375	3.61 390	3.64 376	3.65 390	3.64 366	3.67 389	3.67 371	3.65 388	3.68 374	3.69 394	3.69 388	3.69 395	3.68 391	3.70 373	3.70 391	3.69 375	3.69 392	3.71 375	3.69 388	3.67 390	3.69 392	3.68 377	3.67 389	3.68 375	3.67 386

MaDis-Stereo	3.69 381	10.19 401	2.01 356	6.09 400	2.01 368	5.94 400	1.82 363	6.14 385	1.85 364	6.59 400	1.82 363	6.01 400	1.81 362	1.83 354	1.83 362	2.02 368	5.87 398	1.79 363	5.93 400	2.06 372	4.63 390	1.67 358	1.84 365	2.08 370	5.90 398	1.66 362	6.34 400	1.87 368

Sa-1000	3.84 382	7.71 382	6.81 395	4.15 385	2.86 379	3.27 372	3.87 396	5.99 382	4.35 400	2.78 360	3.71 389	3.88 377	3.56 390	3.88 391	3.64 388	2.71 380	3.72 374	3.27 386	3.67 374	3.15 385	3.51 371	3.36 385	2.70 381	3.49 386	3.32 372	3.76 393	2.87 368	3.76 393

MLG-Stereo_test2	3.86 383	4.96 372	3.13 371	4.65 392	3.27 385	5.17 398	3.07 382	5.01 379	3.01 381	4.93 392	3.03 380	4.56 391	3.32 387	3.26 381	3.33 386	3.30 387	5.17 397	3.19 384	4.86 391	2.96 384	5.04 396	3.25 381	2.67 380	3.15 382	4.98 394	3.05 383	4.59 388	3.30 385

MLG-Stereo_test3	3.87 384	4.64 367	3.29 376	5.17 397	3.23 383	4.83 393	3.02 381	4.95 378	3.22 383	4.31 384	3.33 386	5.08 396	3.20 385	3.23 379	2.77 380	3.20 386	4.99 395	3.24 385	4.93 393	2.94 381	4.82 393	3.33 384	3.33 386	3.29 385	5.19 396	3.02 382	5.08 395	2.93 383

MLG-Stereo_test1	3.87 384	4.67 368	3.29 376	5.26 398	3.25 384	5.04 396	3.11 383	4.43 373	3.27 385	5.02 395	3.21 383	4.71 392	3.10 383	3.22 378	3.06 382	2.98 383	5.03 396	3.18 383	4.95 394	2.94 381	4.70 392	3.32 382	3.30 385	3.27 384	5.17 395	3.08 384	5.02 393	2.85 382

SA	3.93 386	7.22 378	4.74 382	4.15 385	3.88 396	3.70 378	4.02 399	6.67 390	3.95 394	3.64 370	3.74 390	3.63 373	3.00 381	3.51 383	3.68 394	3.68 391	3.73 375	3.71 392	3.64 370	3.48 387	3.58 372	2.97 380	3.69 391	3.61 387	3.55 376	3.42 386	3.64 374	3.79 394

TestStereo1	4.11 387	7.79 384	6.72 393	3.93 379	3.81 393	3.96 381	3.58 388	6.96 393	3.74 391	3.90 374	3.76 391	3.89 378	3.57 391	3.70 389	3.66 391	3.34 388	3.80 377	3.62 388	3.66 372	3.68 390	3.91 378	3.70 389	3.65 388	3.67 389	3.88 379	3.53 387	3.89 378	3.68 389

SA-5K	4.11 387	7.79 384	6.72 393	3.93 379	3.81 393	3.96 381	3.58 388	6.96 393	3.74 391	3.90 374	3.76 391	3.89 378	3.57 391	3.70 389	3.66 391	3.34 388	3.80 377	3.62 388	3.66 372	3.68 390	3.91 378	3.70 389	3.65 388	3.67 389	3.88 379	3.53 387	3.89 378	3.68 389

test_4	4.11 387	8.05 387	6.64 391	4.52 390	3.68 391	3.00 369	3.40 387	6.21 388	3.29 386	4.07 378	3.84 394	4.04 383	3.76 396	3.56 386	3.67 393	3.76 394	4.04 382	3.79 394	4.10 380	3.53 388	3.98 380	3.74 392	3.55 387	3.61 387	3.94 383	3.75 392	3.73 376	3.73 392

test-1	4.11 387	7.65 381	4.93 383	3.65 376	3.58 388	4.70 392	3.74 394	4.73 375	4.06 396	3.72 372	4.11 398	3.70 375	3.49 389	3.36 382	3.65 390	4.17 399	3.92 379	4.04 398	4.19 384	3.75 393	4.69 391	4.18 395	3.88 394	3.90 394	4.73 390	3.77 394	3.12 369	3.68 389

TESTraft	4.16 391	8.03 386	6.81 395	3.99 381	3.68 391	3.93 380	3.70 392	6.86 392	3.69 390	3.93 376	3.88 396	3.93 380	3.59 393	3.65 387	3.64 388	3.68 391	3.92 379	3.72 393	3.92 377	3.57 389	3.84 377	3.70 389	3.71 392	3.67 389	3.91 382	3.74 391	3.92 380	3.67 386

raft_robust	4.19 392	7.78 383	6.08 388	3.30 373	3.85 395	4.03 384	3.73 393	6.25 389	3.30 387	4.44 386	3.28 385	4.01 382	3.82 397	4.29 396	3.70 396	4.01 396	4.48 390	3.42 387	4.11 381	3.76 394	4.05 382	3.32 382	3.85 393	3.82 393	4.71 389	3.83 395	4.09 382	3.80 395

RAFT_CTSACE	4.43 393	8.26 389	6.10 389	4.62 391	4.01 398	4.54 391	3.65 390	6.09 384	3.93 393	4.64 389	4.14 399	4.26 388	4.13 399	3.91 392	3.88 397	4.06 398	4.30 387	4.03 397	4.27 387	3.92 395	4.26 384	3.67 387	3.91 395	4.16 397	4.82 391	4.08 399	4.20 384	3.67 386

RAFT+CT+SA	4.43 393	7.34 380	6.71 392	5.01 395	4.38 399	4.40 388	3.85 395	6.15 387	4.30 399	4.89 391	3.26 384	4.49 390	3.01 382	4.53 397	3.36 387	3.65 390	3.64 372	4.39 400	3.94 378	4.28 398	4.44 388	4.30 397	4.24 400	4.52 399	3.90 381	3.85 396	4.89 389	4.00 397

cross-raft	4.43 393	7.31 379	6.46 390	4.47 389	3.95 397	4.46 389	3.95 397	6.70 391	3.97 395	4.41 385	3.82 393	4.38 389	3.94 398	3.95 394	3.95 399	3.95 395	4.45 389	3.95 396	4.46 388	3.95 396	4.46 389	3.95 393	3.95 397	3.94 396	4.40 388	3.95 398	4.45 387	3.95 396

test_5	4.51 396	8.85 392	5.35 387	3.66 377	3.56 387	5.10 397	4.47 401	6.14 385	4.07 397	4.96 394	3.87 395	5.14 398	4.17 401	3.53 384	4.39 400	4.53 400	4.15 383	3.62 388	4.74 390	2.94 381	3.63 374	4.53 399	4.20 399	4.54 400	4.86 392	3.68 390	4.95 391	4.06 398

test_3	4.55 397	10.96 402	7.69 401	4.04 383	3.60 389	4.10 385	3.98 398	7.94 395	4.56 401	3.99 377	4.03 397	4.08 384	3.74 395	3.99 395	3.91 398	4.05 397	4.33 388	3.89 395	4.14 382	4.00 397	4.11 383	4.02 394	4.01 398	3.91 395	3.53 374	3.94 397	4.19 383	4.20 399

FC-DCNN v2	4.74 398	3.16 350	3.16 374	3.16 369	3.16 380	3.16 370	3.16 385	3.16 360	3.16 382	3.16 365	3.16 382	3.16 370	3.16 384	3.16 377	3.16 384	3.16 384	6.72 402	6.72 404	6.72 402	6.72 406	6.72 401	6.72 406	6.72 406	6.72 404	6.72 401	6.72 404	6.72 402	6.72 405

TestStereo	4.92 399	4.80 370	4.98 384	4.82 393	4.97 401	4.91 395	4.78 402	4.80 376	4.88 402	4.78 390	4.80 401	4.99 395	4.81 402	4.83 398	4.87 402	4.97 402	4.93 393	5.01 402	5.03 395	4.90 401	5.02 395	5.02 400	5.06 401	5.04 401	4.93 393	4.89 401	5.01 392	5.09 401

DispFullNet	4.96 400	5.67 374	3.30 378	5.01 395	3.21 382	4.50 390	3.11 383	4.43 373	3.44 388	4.60 388	3.46 387	5.13 397	3.44 388	3.53 384	3.20 385	2.87 382	4.80 391	3.15 382	4.70 389	4.83 400	9.02 406	5.98 403	5.95 405	6.21 403	8.84 406	5.85 403	9.76 407	5.91 403

SGM-Forest	5.07 401	6.74 376	4.17 381	6.46 401	4.68 400	6.21 402	4.38 400	6.00 383	4.14 398	5.84 398	4.44 400	6.28 401	4.16 400	3.92 393	4.56 401	4.60 401	6.15 399	4.27 399	6.12 401	4.31 399	5.99 400	4.27 396	3.92 396	4.27 398	6.13 399	4.10 400	6.18 399	4.49 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 402	8.71 391	2.75 369	8.64 406	2.76 377	8.65 406	2.79 379	8.67 399	2.79 379	8.70 405	2.79 379	8.70 406	2.79 380	2.79 376	2.80 381	2.80 381	8.84 406	2.82 380	8.82 406	2.89 380	8.84 405	2.83 379	2.83 383	2.82 381	8.87 407	2.83 381	8.84 406	2.83 381

SGM+DAISY	6.35 403	8.16 388	5.14 386	8.12 405	5.08 403	8.12 405	5.16 403	8.01 396	5.18 404	7.92 403	5.14 402	7.89 405	5.14 403	4.95 399	5.33 403	5.32 403	8.14 405	5.16 403	8.16 405	5.16 402	8.21 404	5.19 401	5.12 402	5.12 402	8.18 405	5.24 402	8.12 405	5.11 402

RAFT	6.60 404	9.99 397	8.33 402	7.21 404	6.55 404	5.95 401	5.87 404	8.70 400	5.02 403	5.10 396	6.69 404	7.06 404	6.94 406	6.17 402	7.09 406	6.84 404	6.47 400	4.72 401	5.60 397	5.60 403	5.11 397	5.97 402	6.93 407	6.89 405	7.16 402	7.08 407	6.58 401	6.66 404

test-v	7.17 405	11.53 403	7.63 399	7.17 402	6.87 405	7.48 403	6.90 405	8.14 397	6.88 405	6.93 401	7.42 405	7.05 402	6.14 404	6.05 400	6.86 404	6.99 405	7.60 403	6.75 405	6.90 403	6.66 404	7.83 402	6.36 404	5.89 403	7.34 406	7.19 403	6.75 405	7.52 403	6.77 406

test-2	7.17 405	11.53 403	7.63 399	7.17 402	6.87 405	7.48 403	6.90 405	8.14 397	6.88 405	6.93 401	7.42 405	7.05 402	6.14 404	6.05 400	6.86 404	6.99 405	7.60 403	6.75 405	6.90 403	6.66 404	7.83 402	6.36 404	5.89 403	7.34 406	7.19 403	6.75 405	7.52 403	6.77 406

MANE	18.41 407	23.00 412	16.00 407	22.00 414	15.00 407	22.00 414	15.00 407	22.00 414	15.00 407	21.00 414	15.00 407	22.00 414	15.00 407	15.00 407	17.00 407	15.00 407	23.00 414	15.00 407	22.00 414	15.00 407	23.00 414	15.00 407	18.00 408	15.00 408	24.00 415	17.00 408	24.00 415	16.00 408

rafts_anoy	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

raft+_RVC	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

raftrobust	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

CasAABBNet	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

RALCasStereoNet	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

RALAANet	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

MSMDNet	20.00 408	20.00 405	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 409	20.00 409	20.00 408	20.00 409	20.00 408	20.00 409

fast-reg	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416

Reg-Stereo(zero)	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416

FLISNet	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416

CoSv	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416	37.00 416

MDST_ROB	61.15 419	72.66 420	46.52 419	70.00 419	44.89 419	64.24 419	43.75 419	73.65 419	48.92 420	72.70 420	42.40 419	60.70 419	50.23 419	50.07 420	67.69 420	68.60 420	83.13 420	47.77 419	82.48 420	46.00 419	95.93 420	53.44 420	50.66 420	45.00 420	84.99 421	53.64 421	79.01 420	52.07 421

CBMV	101.59 420	71.60 419	48.40 420	72.70 420	49.00 420	79.60 420	48.40 420	80.90 420	46.90 419	68.90 419	49.00 420	78.00 420	572.10 429	49.50 419	51.30 419	48.40 419	72.20 419	639.60 429	79.40 419	48.90 420	79.50 419	51.40 419	52.30 421	48.30 421	80.20 420	49.10 420	79.60 421	47.60 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 421	131.36 421	140.69 421	151.38 421	151.40 422	150.79 421	151.72 422	149.36 421	159.46 422	146.42 421	150.73 422	149.06 424	176.22 421	143.94 422	133.10 423	133.45 423	153.30 422	154.22 422	154.67 422	153.95 423	156.90 423	156.53 424	160.21 423	162.72 423	154.57 422	160.59 423	153.47 422	163.50 423
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
DF_test	168.38 422	396.55 426	180.19 422	193.64 422	133.63 421	193.53 422	141.18 421	219.97 422	133.80 421	188.12 422	133.62 421	187.99 425	133.61 420	133.68 421	133.47 424	133.49 424	193.64 423	133.70 421	193.74 423	133.73 422	193.58 424	133.90 423	133.51 422	133.58 422	193.57 423	133.62 422	193.54 423	139.69 422

NOSS_ROB	248.11 423	409.00 427	288.00 424	412.00 424	280.00 424	411.00 427	288.00 424	356.00 423	275.00 427	379.00 427	303.00 427	415.00 427	278.00 426	260.00 427	104.00 421	103.00 421	126.00 421	108.00 420	118.00 421	98.00 421	126.00 422	104.00 422	268.00 426	216.00 425	279.00 427	201.00 424	288.00 427	206.00 424

AE-Stereo	252.48 424	202.00 422	361.00 426	502.00 426	324.00 426	321.00 423	482.00 429	423.00 426	227.00 426	201.00 423	273.00 426	101.00 421	207.00 422	198.00 423	183.00 425	181.00 425	221.00 424	232.00 426	477.00 425	220.00 425	111.00 421	100.00 421	219.00 425	214.00 424	204.00 424	211.00 425	200.00 424	222.00 426

MGS-Stereo	264.93 425	208.00 423	362.00 427	512.00 427	350.00 427	326.00 424	443.00 428	410.00 425	210.00 423	232.00 425	215.00 423	125.00 422	217.00 423	216.00 425	127.00 422	122.00 422	223.00 425	230.00 424	487.00 427	255.00 426	250.00 425	223.00 426	272.00 427	228.00 427	241.00 425	220.00 427	214.00 425	235.00 427

EGLCR-Stereo	276.81 426	209.00 424	366.00 428	514.00 428	354.00 428	336.00 425	422.00 426	440.00 427	220.00 425	231.00 424	245.00 425	135.00 423	237.00 425	218.00 426	197.00 426	222.00 427	223.00 425	230.00 424	487.00 427	255.00 426	250.00 425	273.00 427	272.00 427	228.00 427	241.00 425	220.00 427	214.00 425	235.00 427

DLCB_ROB	280.78 427	376.74 425	215.59 423	376.74 423	215.59 423	376.74 426	215.59 423	366.42 424	218.39 424	366.42 426	218.39 424	366.42 426	218.39 424	209.96 424	219.76 427	219.38 426	376.72 427	216.43 423	376.72 424	216.43 424	376.72 427	216.43 425	216.14 424	216.14 426	376.69 428	217.67 426	376.69 428	217.67 425

LE_ROB	387.11 428	453.07 428	321.39 425	500.23 425	323.05 425	493.99 428	324.56 425	477.63 428	322.28 428	465.51 428	322.97 428	486.37 428	334.17 427	305.26 428	320.63 428	327.66 428	476.08 428	315.70 427	483.76 426	335.15 428	469.64 428	309.74 428	315.90 429	318.85 429	498.41 429	328.85 429	491.00 429	330.08 429

SGM-ForestM	522.49 429	676.08 429	448.56 429	638.17 429	433.15 429	639.59 429	427.03 427	617.52 429	439.90 429	604.63 429	429.02 429	611.68 429	432.74 428	420.18 429	451.96 429	465.85 429	601.06 429	403.73 428	659.15 429	405.50 429	669.64 429	437.21 429	455.85 430	425.66 430	689.82 430	481.65 430	662.43 430	479.61 430

CBMV_ROB	1133.35 430	1280.38 430	976.92 430	1317.57 430	1021.62 430	1282.66 430	1022.22 430	1213.88 430	982.57 430	1194.12 430	975.90 430	1357.87 430	1090.02 430	943.32 430	1021.85 430	1006.47 430	1309.01 430	986.29 430	1499.40 430	986.35 430	1359.35 430	975.96 430	975.21 431	969.30 431	1337.82 431	1042.34 431	1398.25 431	1073.86 431

real-time stereo	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

111111	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

SGD-Stereo	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

IGEV-Stereo++	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

IGEV-Stereo+	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

anonymousdsp2	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

anonymousdsp	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

AMNet	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432	10000000.00 432

GS-Stereo																							0.36 222	0.36 224	0.48 241	0.36 223	0.48 238	0.35 220

Low-res two-view benchmark