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.

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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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.16 38	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 236	0.00 1	0.70 203	0.10 20	2.18 272	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 50	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 111	0.00 1	0.00 1	0.99 243	0.00 1	1.24 226	0.12 30	2.20 273	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.22 61	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 14	1.11 250	0.00 1	1.22 225	0.13 32	2.41 276	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 43	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 221	0.00 1	0.45 175	0.10 20	1.89 268	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 55	0.01 13	0.00 1	0.09 78	0.04 123	0.01 82	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 42	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 165	0.05 74	0.01 28	0.00 1	0.00 1

WQFJA1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 223	0.13 32	2.47 278	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLMM1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 253	0.00 1	0.55 183	0.11 27	2.40 274	0.00 1	0.32 11	0.39 23	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 43	0.11 28	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.05 71	0.01 8	0.00 1

NLMM	0.21 59	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 223	0.13 32	2.48 279	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 8	0.00 1

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 29	0.01 15	0.07 68	0.05 131	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 42	0.00 1	0.68 30	0.55 40	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 109	0.12 30	0.15 38	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.01 28	0.01 8	0.00 1

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 111	0.10 194	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 91	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 55	0.06 15	0.36 52	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 29	0.01 15	0.01 16	0.03 111	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 91	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 68	0.07 16	0.37 53	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 91	0.02 33	0.07 68	0.01 62	0.00 1	0.03 55	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 90	0.01 56	1.22 57	0.72 60	0.06 56	0.11 75	0.02 4	0.05 43	0.19 41	0.48 60	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.03 65	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
111111	0.13 26	0.02 3	0.03 29	0.01 15	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.18 55	0.05 51	0.01 56	0.85 41	0.48 32	0.05 46	0.06 51	0.33 53	0.02 16	0.20 43	0.84 88	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.05 71	0.02 13	0.00 1

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 88	0.01 15	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 121	0.00 1	0.84 39	0.47 31	0.07 61	0.00 1	0.09 24	0.15 93	0.26 51	0.49 63	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 89	0.02 13	0.00 1

quiztm	0.04 4	0.04 17	0.04 34	0.01 15	0.01 16	0.13 169	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.03 29	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 63	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 61	0.03 48	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 29	0.00 1	1.04 50	0.52 37	0.01 5	0.00 1	0.29 50	0.03 26	0.18 40	0.10 27	0.00 1	0.02 45	0.05 74	0.00 1	0.03 18	0.02 67

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 36	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 27	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 61	0.03 48	0.14 101	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 69	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.01 56	0.83 38	0.57 42	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	0.03 18	0.01 51

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 48	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 25	0.01 5	0.01 27	0.13 31	0.02 16	0.22 48	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.41 85	0.12 67	0.39 138	0.04 60	0.11 90	0.00 1	0.02 120	0.24 105	0.37 168	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.51 197	0.00 1	1.87 94	1.58 150	0.27 115	0.42 168	0.43 61	0.16 98	1.56 156	2.24 159	0.08 170	0.05 78	0.04 67	0.08 89	0.03 18	0.25 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 91	0.04 60	0.10 83	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.00 1	0.88 42	0.45 27	0.02 19	0.05 43	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 41	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 71	0.04 24	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 40	0.00 1	0.02 29	0.02 96	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.00 1	0.76 32	0.59 45	0.07 61	0.05 43	0.18 39	0.28 149	0.29 57	0.53 69	0.01 79	0.01 24	0.08 90	0.20 121	0.04 24	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.18 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.10 20	0.01 10	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 49	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 117

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 68	0.12 160	0.00 1	0.02 40	0.04 47	0.00 1	0.55 183	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 45	0.02 19	0.06 51	0.45 63	0.04 37	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 99	0.05 27	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 46	0.00 1	0.01 16	0.03 111	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	0.55 24	0.45 27	0.04 40	0.00 1	0.18 39	0.06 49	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.08 89	0.05 27	0.00 1

RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 125	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 51	0.00 1	0.60 26	0.49 34	0.01 5	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.20 43	0.03 14	0.00 1	0.02 45	0.02 38	0.19 118	0.05 27	0.00 1

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 46	0.01 15	0.00 1	0.12 160	0.27 228	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 138	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 90	0.00 1	0.05 27	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 55	0.03 29	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.24 131	0.00 1	0.08 12	0.02 22	0.01 56	1.28 61	1.00 85	0.03 29	0.02 34	0.05 15	0.04 37	0.31 61	0.34 50	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.00 1	0.05 27	0.00 1

U	0.20 55	0.12 67	0.02 20	0.06 80	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.57 77	1.16 108	0.03 29	0.07 61	0.45 63	0.07 55	0.45 70	0.85 90	0.00 1	0.02 45	0.07 84	0.00 1	0.06 32	0.02 67

StereoVision	0.11 25	0.10 58	0.02 20	0.04 60	0.03 42	0.00 1	0.02 120	0.04 66	0.03 35	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.03 108	0.99 47	0.75 62	0.05 46	0.01 27	0.29 50	0.03 26	0.15 37	0.07 25	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.00 1	0.06 32	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 63	0.27 78	0.02 33	0.10 83	0.00 1	0.02 120	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 80	0.02 88	1.37 67	0.77 64	0.01 5	0.04 38	0.34 54	0.06 49	0.03 4	0.12 32	0.01 79	0.02 45	0.04 67	0.05 71	0.07 34	0.11 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 51	0.00 1	0.75 31	0.56 41	0.03 29	0.04 38	0.17 37	0.03 26	0.10 23	0.31 47	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.00 1	0.80 37	0.60 47	0.02 19	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

CoSv	0.08 15	0.11 63	0.21 61	0.01 15	0.02 29	0.01 62	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 10	0.00 1	0.66 29	0.62 50	0.03 29	0.06 51	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.00 1	0.08 37	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 82	1.03 240	0.03 29	0.11 99	0.12 94	0.11 151	0.00 1	0.09 85	0.11 102	0.02 96	0.99 215	0.31 108	0.30 151	0.02 88	1.32 63	1.22 113	0.02 19	0.26 124	1.29 113	0.23 129	0.84 103	1.24 114	0.10 180	0.01 24	0.02 38	0.22 123	0.08 37	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 43	0.07 47	0.02 20	0.05 69	0.06 66	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 22	0.00 1	1.54 76	1.07 90	0.04 40	0.03 36	0.65 76	0.04 37	0.32 62	0.73 82	0.00 1	0.02 45	0.03 53	0.01 28	0.08 37	0.00 1
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
MLG-Stereo_test2	0.20 55	0.14 70	0.04 34	0.01 15	0.05 58	0.18 202	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.67 200	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.27 60	0.71 58	0.03 29	0.16 96	1.04 98	0.05 43	0.27 52	0.40 57	0.00 1	0.01 24	0.04 67	0.00 1	0.09 40	0.00 1

MCSU-Stereo	0.15 37	0.08 51	0.02 20	0.14 103	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.01 14	0.01 8	1.22 207	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.79 36	0.38 22	0.03 29	0.00 1	0.18 39	0.02 16	0.27 52	0.14 36	0.00 1	0.01 24	0.05 74	0.16 112	0.10 41	0.01 51

GSStereo	0.16 38	0.11 63	0.35 114	0.02 33	0.02 29	0.18 202	0.01 82	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.05 118	0.20 73	0.03 29	0.00 1	0.84 39	0.66 54	0.07 61	0.07 61	0.37 58	0.12 81	0.41 66	0.35 51	0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 71	0.10 41	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 71	0.10 41	0.00 1

RAStereo	0.23 64	0.17 84	0.05 36	0.05 69	0.10 83	0.00 1	0.01 82	0.03 55	0.04 47	0.96 184	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.01 56	1.67 82	1.14 103	0.06 56	0.06 51	0.21 45	0.02 16	0.60 85	0.71 81	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.01 28	0.10 41	0.01 51

MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.01 56	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 27	0.11 27	0.01 8	0.11 28	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 45	0.00 1

MSCF	0.18 43	0.07 47	0.35 114	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 56	1.01 48	0.71 58	0.07 61	0.06 51	0.11 27	0.23 129	0.09 20	0.51 68	0.09 174	0.03 58	0.02 38	0.76 171	0.11 45	0.00 1

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 125	0.02 33	0.01 16	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.00 1	0.77 33	0.52 37	0.02 19	0.04 38	0.10 26	0.03 26	0.20 43	0.16 39	0.00 1	0.03 58	0.01 20	0.00 1	0.11 45	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 61	0.19 86	0.35 114	0.22 119	0.11 90	0.01 62	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.22 80	0.10 88	0.03 108	1.13 55	0.87 70	0.16 87	0.06 51	0.37 58	0.11 77	0.95 108	0.62 75	0.00 1	0.02 45	0.08 90	0.00 1	0.11 45	0.03 73

VIP-Stereo	0.16 38	0.11 63	0.35 114	0.01 15	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.05 51	0.00 1	1.10 54	0.96 81	0.05 46	0.11 75	0.20 43	0.07 55	0.45 70	0.11 30	0.00 1	0.04 69	0.06 81	0.01 28	0.12 49	0.10 101

AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 125	0.01 15	0.03 42	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	0.61 27	0.42 26	0.04 40	0.07 61	1.51 120	0.06 49	0.12 30	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.02 55	0.12 49	0.00 1

AIO_rvc	0.29 70	0.29 116	0.34 107	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.10 194	0.02 40	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.09 80	0.01 56	1.58 78	1.03 87	0.04 40	0.18 101	1.71 127	0.04 37	0.56 80	0.92 95	0.14 201	0.01 24	0.13 118	0.03 65	0.13 51	0.01 51

MaDis-Stereo	0.33 76	0.21 92	0.36 125	0.06 80	0.13 96	0.01 62	0.03 146	0.06 74	0.06 69	1.25 209	0.00 1	0.20 73	0.02 22	0.02 88	1.52 73	1.15 105	0.12 74	0.24 115	1.27 111	0.10 73	0.71 94	0.90 94	0.00 1	0.07 95	0.17 129	0.15 110	0.13 51	0.04 78

UniTT-Stereo	0.35 79	0.28 111	0.38 135	0.07 89	0.18 126	0.00 1	0.01 82	0.07 79	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.03 29	0.05 138	1.88 96	1.42 134	0.15 83	0.33 148	1.70 126	0.07 55	0.88 106	1.21 111	0.00 1	0.12 140	0.06 81	0.03 65	0.14 53	0.03 73

GASTEREO	0.18 43	0.07 47	0.35 114	0.03 48	0.01 16	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 56	1.05 51	0.70 57	0.07 61	0.07 61	0.11 27	0.21 120	0.08 18	0.44 59	0.10 180	0.03 58	0.02 38	0.75 170	0.15 54	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.35 79	0.34 132	0.02 20	0.03 48	0.20 136	0.17 197	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.62 196	0.42 134	0.35 158	0.03 108	1.72 88	1.42 134	0.17 90	0.15 92	0.95 93	0.17 100	0.66 90	1.10 106	0.04 141	0.04 69	0.26 146	0.05 71	0.19 55	0.08 93

SGD-Stereo	0.44 89	0.10 58	0.27 78	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.40 132	0.08 69	0.01 56	4.44 245	1.85 180	0.29 117	0.29 135	0.45 63	0.19 109	1.40 141	1.47 118	0.02 102	0.04 69	0.05 74	0.06 80	0.19 55	0.23 120

LG-Stereo_L1	0.34 77	0.26 104	0.01 13	0.04 60	0.20 136	0.15 180	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.63 199	0.36 123	0.36 163	0.03 108	1.74 89	1.40 132	0.13 80	0.15 92	1.16 104	0.19 109	0.59 84	1.07 104	0.04 141	0.04 69	0.27 148	0.02 55	0.20 57	0.09 95

GEAStereo	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 56	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 87	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 132	0.00 1	0.21 58	0.00 1

gasm-f	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 56	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 87	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 132	0.00 1	0.21 58	0.00 1

GIP-stereo	0.18 43	0.05 28	0.13 53	0.02 33	0.03 42	0.16 187	0.02 120	0.06 74	0.03 35	0.00 1	0.26 152	0.31 108	0.05 51	0.01 56	1.03 49	0.57 42	0.06 56	0.01 27	0.26 49	0.29 150	0.38 64	0.81 85	0.07 168	0.02 45	0.03 53	0.09 94	0.21 58	0.00 1

LGCAT	0.49 97	0.14 70	0.24 74	0.02 33	0.38 208	0.00 1	0.05 162	0.26 106	0.65 206	0.15 121	0.05 118	0.21 77	0.56 204	0.00 1	2.30 118	1.83 179	0.36 134	0.34 150	0.76 85	0.41 173	2.20 178	1.70 130	0.03 129	0.06 87	0.07 84	0.03 65	0.22 61	0.21 119

LG-G_1	0.31 73	0.28 111	0.35 114	0.18 109	0.20 136	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 193	0.16 38	0.25 139	0.02 88	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 124	0.54 70	0.21 120	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

LG-G	0.31 73	0.28 111	0.35 114	0.18 109	0.20 136	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 193	0.16 38	0.25 139	0.02 88	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 124	0.54 70	0.21 120	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

LGtest1	0.40 84	0.06 39	0.35 114	0.03 48	0.13 96	0.16 187	0.01 82	0.08 83	0.13 111	0.04 103	0.89 210	0.20 73	0.15 105	0.00 1	1.69 87	1.30 121	0.18 92	0.29 135	0.66 79	0.23 129	0.52 77	3.25 205	0.05 154	0.08 114	0.04 67	0.02 55	0.22 61	0.01 51

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 118	0.06 39	0.35 114	0.17 106	0.16 108	0.01 62	0.01 82	1.78 179	0.20 142	0.14 118	0.16 140	0.41 133	0.17 119	0.02 88	2.91 162	1.69 168	0.26 111	0.38 157	1.18 107	0.12 81	1.54 153	2.66 180	0.01 79	0.06 87	0.16 127	2.28 221	0.22 61	0.33 137

RAFT + AFF	0.41 85	0.04 17	0.01 13	0.22 119	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.03 55	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.02 22	0.01 56	4.88 270	0.92 79	0.35 127	0.02 34	2.33 147	0.03 26	0.65 88	0.50 64	0.01 79	0.12 140	0.15 126	0.10 99	0.24 66	0.01 51

HUF	0.45 92	0.14 70	0.59 175	0.03 48	0.10 83	0.16 187	0.01 82	0.33 113	0.05 60	0.00 1	0.01 97	0.20 73	0.26 144	0.00 1	2.26 116	2.24 217	0.21 99	0.24 115	2.24 139	0.12 81	1.54 153	1.02 102	0.08 170	0.03 58	0.12 110	0.02 55	0.25 67	0.01 51

plain	0.45 92	0.37 139	0.43 152	0.16 105	0.37 204	0.00 1	0.00 1	0.74 143	0.08 88	0.01 89	0.00 1	0.53 155	0.09 80	0.04 127	2.41 128	1.80 177	0.25 106	0.31 139	0.93 92	0.10 73	1.31 135	1.36 116	0.00 1	0.23 186	0.13 118	0.02 55	0.25 67	0.09 95

RAFT	0.18 43	0.04 17	0.33 101	0.02 33	0.00 1	0.12 160	0.12 203	0.94 147	0.01 8	0.70 168	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 56	0.57 25	0.46 29	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 120	0.14 34	0.50 64	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.27 69	0.00 1

AdaDepth	0.19 50	0.25 103	0.07 40	0.01 15	0.01 16	0.16 187	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.01 56	0.98 46	1.10 95	0.06 56	0.05 43	1.07 99	0.07 55	0.30 58	0.30 45	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 69	0.29 70	0.00 1

AEACV	0.25 66	0.71 204	0.36 125	0.04 60	0.03 42	0.10 147	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.02 88	1.22 57	0.79 65	0.05 46	0.26 124	0.73 81	0.29 150	0.63 87	0.50 64	0.12 191	0.04 69	0.01 20	0.21 122	0.29 70	0.00 1

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 52	0.02 33	0.02 29	0.00 1	0.01 82	0.19 96	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.48 145	0.01 10	0.01 56	0.26 5	0.22 5	0.08 66	0.06 51	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 79	0.01 24	0.00 1	0.01 28	0.30 72	0.39 142

TS12	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 108	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 94	0.31 73	0.02 67

TS	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 108	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 94	0.31 73	0.02 67

DepthFocus	0.50 99	0.08 51	0.40 143	0.22 119	0.10 83	0.00 1	0.04 155	0.35 116	0.60 202	0.00 1	0.00 1	0.32 112	0.33 155	0.00 1	2.16 111	1.92 187	0.41 140	0.39 160	0.91 90	0.40 165	2.06 175	1.93 136	0.04 141	0.10 129	0.03 53	0.10 99	0.37 75	0.24 123

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 96	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 29	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 55	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.06 80	0.38 76	0.06 89

AASNet	0.18 43	0.44 150	0.26 77	0.08 94	0.08 74	0.00 1	0.08 187	0.03 55	0.05 60	0.26 132	0.00 1	0.16 38	0.03 29	0.01 56	1.06 52	0.60 47	0.08 66	0.03 36	0.08 22	0.16 98	0.24 49	0.64 76	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.38 76	0.03 73

GANet	0.29 70	0.56 176	0.39 138	0.27 149	0.11 90	0.88 248	0.14 209	0.27 107	0.06 69	0.02 96	0.28 156	1.85 215	0.04 42	0.03 108	0.62 28	0.39 23	0.37 135	0.14 91	0.24 48	0.01 8	0.20 43	0.05 21	0.06 163	0.02 45	0.06 81	0.01 28	0.48 78	0.16 114

FSD	0.69 123	0.62 191	0.19 58	0.05 69	0.25 159	0.01 62	0.01 82	0.30 112	0.25 155	0.55 159	0.14 137	1.67 214	0.50 194	0.04 127	2.03 100	2.10 205	0.92 214	0.50 186	1.33 115	0.40 165	2.10 176	2.22 156	0.24 234	0.14 152	0.40 167	0.10 99	0.52 79	0.96 182

CVANet_RVC	0.21 59	0.15 77	0.61 183	0.42 207	0.06 66	0.06 136	0.01 82	1.53 168	0.05 60	0.08 110	0.04 111	0.62 167	0.04 42	0.03 108	0.46 21	0.32 17	0.14 81	0.09 70	0.05 15	0.01 8	0.19 41	0.07 25	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.55 80	0.08 93

raft+_RVC	0.49 97	0.38 142	0.37 133	0.34 181	0.21 142	0.03 111	0.04 155	2.29 206	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.25 85	0.08 69	0.02 88	1.79 91	1.24 114	0.29 117	0.09 70	2.37 153	0.24 134	0.77 100	1.09 105	0.00 1	0.06 87	0.07 84	0.12 104	0.57 81	0.36 140

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 86	0.02 33	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 63	0.00 1	0.77 33	0.57 42	0.02 19	0.05 43	0.19 42	0.26 141	0.16 39	0.39 55	0.02 102	0.03 58	0.02 38	0.00 1	0.60 82	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
YMNet	0.66 121	0.39 143	0.02 20	0.20 114	0.25 159	0.34 220	2.55 289	0.36 118	0.06 69	1.11 194	0.00 1	0.39 129	2.89 282	0.01 56	2.52 138	2.02 197	0.52 153	0.46 174	0.50 66	0.21 120	0.27 52	1.21 111	0.00 1	0.10 129	0.33 156	0.05 71	0.62 83	0.39 142

LoS_RVC	1.09 167	1.51 265	0.60 178	0.05 69	0.49 216	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 234	0.23 150	0.56 162	0.63 214	0.12 203	3.15 178	2.90 241	0.69 184	1.79 293	3.27 186	0.50 194	4.03 241	3.48 212	0.21 223	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 84	0.96 182

tt_ll	1.09 167	1.51 265	0.60 178	0.05 69	0.49 216	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 234	0.23 150	0.56 162	0.63 214	0.12 203	3.15 178	2.90 241	0.69 184	1.79 293	3.27 186	0.50 194	4.03 241	3.48 212	0.21 223	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 84	0.96 182

Occ-G	0.22 61	0.10 58	0.23 71	0.04 60	0.10 83	0.16 187	0.00 1	0.04 66	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 10	0.00 1	1.13 55	0.76 63	0.05 46	0.15 92	0.80 86	0.01 8	0.71 94	0.74 84	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.01 28	0.71 86	0.01 51

rafts_anoy	0.62 115	0.28 111	0.70 204	0.37 194	0.21 142	0.04 123	0.00 1	2.53 227	0.14 115	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 42	0.02 88	2.50 136	1.45 138	0.32 123	0.36 154	1.92 130	0.17 100	1.38 139	0.99 100	0.00 1	0.18 169	0.53 180	0.73 168	0.73 87	1.01 187

MLG-Stereo_test3	0.31 73	0.05 28	0.34 107	0.11 99	0.15 107	0.17 197	0.01 82	0.06 74	0.04 47	1.15 197	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.01 56	1.50 71	0.89 74	0.04 40	0.17 98	1.19 108	0.08 63	0.57 81	0.82 86	0.02 102	0.05 78	0.03 53	0.02 55	0.75 88	0.01 51

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 95	0.10 58	0.33 101	0.05 69	0.16 108	0.08 140	0.00 1	0.12 89	0.23 154	0.03 100	0.04 111	0.46 141	0.15 105	0.01 56	1.97 97	1.14 103	0.25 106	0.44 171	1.88 129	0.20 117	1.65 157	2.18 152	0.15 204	0.07 95	0.04 67	0.14 109	0.78 89	0.06 89

RALCasStereoNet	0.70 124	0.30 121	0.84 217	0.37 194	0.28 174	0.05 131	0.12 203	2.12 202	0.13 111	1.03 188	0.04 111	0.50 148	0.15 105	0.03 108	2.37 126	1.67 164	0.23 103	0.24 115	1.26 110	0.14 89	1.21 126	2.03 144	0.01 79	0.11 139	0.34 159	1.39 193	0.78 89	1.25 193

PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 49	0.04 60	0.01 16	0.04 123	0.18 216	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.16 38	0.02 22	0.01 56	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 57	0.25 138	0.24 49	0.68 79	0.04 141	0.01 24	0.03 53	0.08 89	0.79 91	0.00 1

HLF11	1.08 166	0.73 209	0.54 169	0.24 130	0.11 90	0.00 1	0.01 82	4.23 296	0.19 136	1.37 219	0.04 111	0.31 108	0.19 123	0.05 138	3.73 215	1.62 155	0.54 158	0.18 101	7.19 241	0.09 68	1.10 116	2.79 183	0.31 244	0.10 129	0.52 179	1.33 192	0.81 92	0.72 167

FINET	0.37 82	0.14 70	0.45 157	0.18 109	0.08 74	0.02 96	0.01 82	0.34 114	0.17 127	0.01 89	0.30 160	0.56 162	0.19 123	0.02 88	2.46 134	1.20 112	0.26 111	0.09 70	1.10 101	0.14 89	0.72 96	0.31 47	0.04 141	0.14 152	0.03 53	0.10 99	0.84 93	0.05 83

NVstereo2D	0.83 137	0.43 147	0.07 40	0.23 126	0.36 201	0.41 224	0.08 187	1.61 170	0.59 201	0.84 176	1.11 221	0.36 123	0.21 128	0.07 161	5.88 295	2.16 212	0.62 171	0.45 173	1.50 119	0.19 109	1.20 125	0.94 97	0.02 102	0.32 226	1.30 220	0.24 126	0.95 94	0.24 123

raftrobust	0.86 140	0.40 144	0.77 211	0.40 201	0.31 184	0.01 62	0.04 155	2.51 225	0.13 111	0.51 155	0.00 1	0.51 149	0.24 137	0.09 184	2.98 172	2.12 207	0.22 100	0.31 139	4.90 212	0.11 77	1.68 162	2.15 148	0.16 209	0.15 157	0.78 197	0.40 143	0.97 95	0.36 140

AIO_test	0.35 79	0.45 153	0.42 151	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.23 225	0.12 89	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.19 68	0.09 80	0.00 1	1.60 81	1.26 117	0.06 56	0.08 67	0.80 86	0.06 49	1.12 119	1.01 101	0.18 215	0.01 24	0.19 135	0.45 148	0.99 96	0.01 51

CES	1.20 177	0.24 102	0.35 114	0.13 101	0.18 126	0.05 131	0.08 187	5.35 313	0.78 221	0.43 151	0.31 161	0.83 186	0.86 247	0.16 216	3.20 181	3.22 259	1.12 237	1.06 259	1.51 120	1.05 237	4.23 245	3.19 201	0.08 170	0.09 126	0.19 135	0.34 139	1.07 97	2.23 219

AANet_RVC	0.25 66	0.05 28	0.29 85	0.06 80	0.19 130	0.00 1	0.23 225	0.03 55	0.17 127	0.35 143	0.01 97	0.07 10	0.04 42	0.01 56	1.37 67	0.48 32	0.10 70	0.06 51	0.43 61	0.17 100	0.10 23	0.25 44	0.03 129	0.05 78	0.02 38	0.06 80	1.15 98	0.89 177

castereo	1.20 177	0.33 130	0.83 216	0.07 89	0.25 159	0.19 208	0.01 82	0.36 118	0.52 188	0.14 118	0.19 147	1.09 193	0.49 192	0.04 127	2.66 147	2.91 243	1.04 228	0.60 202	4.65 209	0.52 197	4.93 273	4.40 250	0.11 187	0.15 157	1.13 208	2.05 214	1.19 99	1.47 198

DMCA	0.27 68	0.37 139	0.20 59	0.17 106	0.09 78	0.02 96	0.01 82	0.02 40	0.04 47	0.59 160	0.00 1	0.34 120	0.05 51	0.01 56	1.81 92	0.88 72	0.31 121	0.12 79	0.22 46	0.10 73	0.38 64	0.23 43	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.06 80	1.19 99	0.15 112

TestStereo_HL2	0.87 145	0.71 204	0.37 133	0.25 135	0.09 78	0.03 111	0.01 82	0.98 151	0.14 115	1.37 219	0.03 109	0.29 99	0.18 121	0.04 127	3.69 213	1.41 133	0.44 142	0.12 79	5.91 225	0.12 81	1.17 123	2.38 165	0.02 102	0.10 129	0.26 146	1.81 205	1.20 101	0.24 123

LoS	1.87 221	0.22 98	0.38 135	0.22 119	0.14 101	0.02 96	0.06 173	15.85 340	0.90 232	3.42 293	0.71 205	0.95 189	0.83 245	0.21 237	3.22 186	3.63 276	1.18 239	0.90 242	2.95 173	0.64 212	5.08 276	3.80 219	0.22 231	0.17 167	2.26 248	0.82 174	1.23 102	0.52 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	1.28 185	0.58 179	0.96 225	0.28 154	0.22 150	0.01 62	0.16 212	0.50 131	0.57 198	0.72 170	0.35 164	0.54 156	0.48 190	0.09 184	3.27 190	3.32 264	0.72 190	0.39 160	6.17 227	0.35 158	3.67 229	2.41 170	0.09 174	0.12 140	3.12 275	1.00 182	1.23 102	3.32 232

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 100	0.58 179	0.31 88	0.07 89	0.14 101	0.16 187	0.00 1	0.11 87	0.18 133	0.04 103	0.54 182	0.47 144	0.42 175	0.02 88	1.77 90	1.93 189	0.27 115	0.46 174	1.01 96	0.27 147	2.04 174	2.17 150	0.09 174	0.07 95	0.02 38	0.16 112	1.26 104	0.07 92

IGEV-Stereo++	0.18 43	0.03 4	0.05 36	0.02 33	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.07 124	0.18 55	0.03 29	0.01 56	0.89 43	0.54 39	0.04 40	0.08 67	0.50 66	0.02 16	0.15 37	0.67 78	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	1.27 105	0.00 1

FCDSN-DC	1.58 212	0.84 222	2.05 278	1.66 262	1.43 268	1.08 258	0.99 252	0.72 142	0.44 179	1.18 201	0.31 161	1.45 210	0.49 192	0.07 161	6.05 301	1.96 190	2.13 274	1.97 302	1.16 104	0.44 183	2.39 189	2.62 179	0.49 270	3.18 306	1.72 235	3.24 240	1.34 106	1.27 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TestStereo_HL3	0.80 134	0.43 147	0.55 170	0.25 135	0.08 74	0.01 62	0.02 120	1.71 172	0.31 163	2.02 247	0.01 97	0.30 104	0.27 145	0.04 127	3.34 197	1.57 149	0.57 165	0.13 87	4.24 203	0.11 77	1.10 116	2.21 155	0.02 102	0.09 126	0.12 110	0.44 147	1.37 107	0.29 131

RYNet	0.45 92	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.07 107	0.00 1	0.05 6	0.12 91	0.00 1	4.77 264	0.60 47	0.10 70	1.00 254	0.35 55	0.01 8	0.21 47	0.04 18	0.00 1	0.02 45	0.08 90	3.06 235	1.39 108	0.13 110

delet	0.19 50	0.07 47	0.25 75	0.06 80	0.04 53	0.02 96	0.02 120	0.01 14	0.04 47	0.34 139	0.00 1	0.10 20	0.03 29	0.02 88	1.36 66	0.46 29	0.16 87	0.05 43	0.13 31	0.05 43	0.13 32	0.18 40	0.00 1	0.04 69	0.00 1	0.01 28	1.41 109	0.02 67

PWCDC_ROB	2.82 252	0.49 160	0.17 56	0.38 199	0.79 244	0.03 111	0.10 194	1.16 155	8.93 327	0.14 118	2.49 258	0.55 158	31.02 345	0.57 273	5.58 288	3.32 264	1.73 264	0.91 244	2.53 155	0.88 229	2.92 204	7.18 322	0.15 204	0.53 259	0.55 182	0.69 163	1.43 110	0.88 174

LL-Strereo2	0.61 113	0.22 98	0.36 125	0.09 95	0.10 83	0.17 197	0.01 82	2.25 205	0.18 133	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.04 42	0.21 237	1.68 84	1.32 122	0.05 46	0.12 79	2.34 148	0.39 164	1.51 150	2.98 192	0.00 1	0.08 114	0.43 173	0.01 28	1.44 111	0.31 133

LMCR-Stereo	0.97 156	0.53 172	0.59 175	0.28 154	0.25 159	0.07 137	0.02 120	1.39 162	0.28 158	0.34 139	0.12 131	0.74 181	0.15 105	0.12 203	3.20 181	1.88 184	1.07 233	0.36 154	5.87 223	1.71 269	2.10 176	2.39 166	0.02 102	0.33 232	0.35 161	0.38 141	1.44 111	0.34 138

anonymousdsp	0.27 68	0.09 55	0.36 125	0.24 130	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.00 1	0.28 156	0.19 68	0.15 105	0.00 1	1.24 59	0.84 67	0.12 74	0.10 73	0.29 50	0.18 103	0.42 67	1.05 103	0.02 102	0.05 78	0.01 20	0.01 28	1.54 113	0.00 1

CASnet	0.75 129	0.51 163	0.49 164	0.23 126	0.29 177	0.00 1	0.00 1	0.50 131	0.18 133	0.06 106	0.06 121	0.54 156	0.36 163	0.01 56	2.44 131	1.35 126	0.50 149	0.41 166	2.34 148	0.25 138	3.65 227	2.36 163	0.02 102	0.14 152	1.63 233	0.05 71	1.61 114	0.23 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ManiGeoR	1.21 179	1.40 260	0.65 195	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.02 120	2.94 254	0.19 136	1.50 228	1.59 234	0.30 104	0.41 171	0.06 152	3.74 216	2.03 199	0.54 158	0.24 115	6.34 229	0.12 81	1.95 170	3.11 197	0.47 268	0.19 172	0.24 142	1.94 212	1.66 115	0.61 162

HLf10	1.21 179	1.40 260	0.65 195	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.02 120	2.94 254	0.19 136	1.50 228	1.59 234	0.30 104	0.41 171	0.06 152	3.74 216	2.03 199	0.54 158	0.24 115	6.34 229	0.12 81	1.95 170	3.11 197	0.47 268	0.19 172	0.24 142	1.94 212	1.66 115	0.61 162

CAS	0.79 132	0.21 92	0.34 107	0.21 115	0.19 130	0.03 111	0.14 209	0.21 99	0.63 204	1.19 203	0.16 140	0.33 116	0.78 235	0.13 209	2.72 150	1.66 161	0.85 207	0.71 217	1.12 102	0.46 186	2.41 190	2.37 164	0.03 129	0.08 114	0.11 106	0.69 163	1.69 117	1.95 210

test_for_model	1.42 189	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 243	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 335	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 263	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 189	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 243	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 335	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 263	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

MGS-Stereo	0.61 113	0.95 235	0.61 183	0.26 144	0.16 108	0.01 62	0.02 120	0.06 74	0.15 118	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.15 105	0.01 56	5.46 286	0.88 72	0.30 120	0.27 133	0.86 89	0.38 163	1.25 133	1.76 133	0.03 129	0.14 152	0.29 150	0.26 127	1.72 118	0.25 127

MIM_Stereo	0.55 102	0.13 69	0.43 152	0.34 181	0.22 150	0.11 151	0.02 120	2.05 197	0.07 76	0.00 1	0.01 97	0.23 81	0.09 80	0.03 108	2.07 102	1.15 105	0.15 83	0.39 160	2.56 157	0.27 147	1.24 132	0.94 97	0.06 163	0.13 147	0.18 132	0.19 118	1.72 118	0.17 116

testlalala	1.42 189	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 243	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 335	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 263	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAPDPT-zeroshot	1.42 189	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 243	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 335	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 263	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAP-Stereo	1.42 189	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 243	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 335	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 263	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

CCAANet	0.34 77	0.16 82	0.07 40	0.26 144	0.03 42	0.01 62	0.15 211	1.78 179	0.02 23	1.03 188	0.04 111	0.55 158	0.03 29	0.00 1	1.52 73	0.64 52	0.12 74	0.00 1	0.37 58	0.22 125	0.10 23	0.22 42	0.03 129	0.02 45	0.00 1	0.00 1	1.75 125	0.03 73

PA-Net	1.61 214	0.81 217	1.43 254	0.27 149	1.99 285	0.12 160	0.34 232	0.19 96	1.90 279	0.85 177	0.41 167	0.24 84	0.20 125	0.78 287	4.61 256	1.44 136	0.17 90	0.26 124	1.08 100	0.53 199	1.44 146	3.18 200	0.65 284	0.44 252	0.99 204	7.71 305	1.78 126	9.78 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	1.13 172	2.65 293	0.57 171	0.57 221	0.74 239	0.19 208	0.01 82	0.28 109	0.22 150	0.95 182	0.39 166	2.41 226	0.89 248	0.06 152	2.99 174	1.18 109	0.50 149	0.49 182	2.19 137	0.44 183	1.50 149	1.54 126	1.06 299	0.19 172	1.43 229	1.73 203	1.86 127	3.39 234

DLCB_ROB	0.92 152	0.72 207	0.64 191	0.43 208	0.42 211	0.14 171	0.18 216	0.43 125	0.28 158	0.85 177	0.53 179	1.12 196	0.72 226	0.07 161	2.16 111	1.12 99	0.88 209	0.26 124	0.69 80	0.20 117	1.35 136	1.53 123	0.49 270	0.28 217	4.11 287	2.41 226	2.04 128	0.78 172

DLNR_Zeroshot_test	22.90 347	78.82 380	7.01 325	99.97 381	0.31 184	0.15 180	98.85 381	3.30 273	0.54 191	3.17 285	2.43 254	5.81 268	0.93 251	21.74 345	96.26 381	100.00 385	24.75 356	22.56 366	22.80 324	1.79 274	8.42 330	6.44 311	0.04 141	0.30 222	2.39 253	4.03 256	2.05 129	3.31 231

TestStereo	0.55 102	0.62 191	0.47 159	0.22 119	0.09 78	0.00 1	0.01 82	1.90 192	0.22 150	0.30 136	0.00 1	0.28 96	0.08 69	0.01 56	1.58 78	0.87 70	0.34 125	0.19 103	2.65 164	0.08 63	1.43 143	0.55 71	0.02 102	0.07 95	0.10 102	0.42 145	2.09 130	0.13 110

FADNet-RVC-Resample	1.60 213	0.67 200	0.97 227	0.50 217	0.64 232	0.18 202	1.05 255	1.27 159	0.83 226	0.96 184	0.97 212	5.23 263	0.42 175	1.02 294	4.81 268	1.68 166	1.05 230	1.96 301	3.78 198	1.06 238	1.52 151	2.28 161	0.21 223	1.35 283	0.55 182	3.16 238	2.13 131	2.92 227

CFNet_pseudo	0.86 140	0.52 169	0.57 171	0.44 210	0.52 224	0.05 131	0.02 120	0.60 139	0.10 99	0.93 181	0.12 131	0.71 177	0.30 151	0.51 270	4.66 259	1.68 166	0.33 124	0.32 141	2.61 160	0.34 156	0.96 109	1.53 123	0.55 277	0.13 147	0.49 177	0.50 154	2.17 132	1.63 205

CC-Net-ROB	5.26 295	8.36 327	1.81 273	22.68 332	6.07 319	15.19 327	7.74 322	0.45 128	0.84 227	1.53 231	0.00 1	23.78 317	3.00 284	3.15 323	2.92 165	0.74 61	2.29 277	1.51 283	11.50 290	0.48 192	1.21 126	1.47 118	9.41 338	0.22 185	2.30 250	2.51 229	2.25 133	8.72 281

DEFOM-Stereo	0.23 64	0.19 86	0.23 71	0.01 15	0.05 58	0.12 160	0.01 82	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	1.06 52	0.66 54	0.08 66	0.12 79	0.20 43	0.02 16	0.43 68	0.42 58	0.00 1	0.02 45	0.01 20	0.02 55	2.26 134	0.06 89

sAnonymous2	1.54 204	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 123	0.48 230	0.00 1	1.87 188	0.97 241	0.22 126	0.41 167	1.12 196	0.82 240	0.08 174	4.07 228	3.86 279	1.31 246	1.19 267	7.54 244	0.72 218	4.00 235	4.87 265	0.03 129	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 135	2.45 223

CroCo_RVC	1.54 204	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 123	0.48 230	0.00 1	1.87 188	0.97 241	0.22 126	0.41 167	1.12 196	0.82 240	0.08 174	4.07 228	3.86 279	1.31 246	1.19 267	7.54 244	0.72 218	4.00 235	4.87 265	0.03 129	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 135	2.45 223

trnet	0.99 158	0.29 116	0.72 207	0.22 119	0.13 96	0.01 62	0.02 120	2.55 230	0.37 168	0.62 163	0.48 178	0.70 176	0.59 208	0.04 127	2.80 153	3.02 249	0.66 177	0.57 196	2.14 136	0.60 208	2.82 200	2.17 150	0.03 129	0.09 126	1.26 215	0.51 155	2.42 137	0.91 179

CREStereo	1.03 162	0.31 125	0.74 208	0.24 130	0.16 108	0.01 62	0.04 155	2.66 239	0.55 194	0.63 165	0.56 185	0.71 177	0.59 208	0.05 138	2.97 170	3.31 263	0.60 168	0.43 169	2.12 135	0.57 203	3.00 210	2.30 162	0.06 163	0.12 140	1.18 212	0.53 157	2.42 137	0.88 174
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
TestStereo_HL1	1.18 176	0.52 169	0.67 199	0.28 154	0.18 126	0.00 1	0.01 82	3.60 282	0.17 127	1.41 225	0.82 208	0.27 92	0.25 139	0.06 152	3.95 225	2.05 202	0.54 158	0.25 122	6.38 231	0.09 68	1.42 142	3.23 204	0.02 102	0.21 183	0.28 149	2.17 219	2.56 139	0.50 151

GES	1.43 194	0.28 111	0.41 149	0.57 221	0.37 204	0.27 219	0.07 178	2.06 200	0.93 236	1.20 205	0.58 188	0.39 129	0.23 136	0.02 88	4.91 271	2.49 227	0.91 212	0.66 210	9.59 274	1.37 256	2.97 207	2.53 175	0.16 209	0.41 244	0.20 137	0.17 117	2.57 140	2.20 218

GMStereo	0.44 89	0.93 231	0.07 40	0.25 135	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.14 91	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.30 104	0.01 10	0.01 56	1.87 94	0.90 75	0.26 111	0.17 98	2.60 159	0.08 63	1.17 123	0.33 49	0.00 1	0.05 78	0.08 90	0.02 55	2.57 140	0.04 78
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 158	0.82 218	0.34 107	0.18 109	0.43 212	0.03 111	1.10 259	1.20 156	2.50 289	2.06 248	0.11 130	0.69 174	0.07 66	0.54 271	3.65 211	0.91 77	0.19 96	0.22 112	1.65 125	0.15 93	0.73 97	0.92 95	0.08 170	0.18 169	0.11 106	3.29 241	2.58 142	2.09 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DMCA-RVC	0.65 118	0.42 146	0.43 152	0.31 171	0.58 227	0.15 180	0.44 236	0.29 110	1.57 270	1.31 213	0.35 164	0.55 158	0.13 94	0.11 200	2.54 139	1.10 95	0.51 152	0.46 174	0.84 88	0.36 160	0.76 99	0.83 87	0.19 218	0.14 152	0.11 106	0.06 80	2.59 143	0.52 152

anonymousdsp2	0.70 124	0.27 108	0.28 82	0.23 126	0.07 68	0.02 96	0.02 120	1.36 161	0.08 88	0.02 96	0.59 189	0.29 99	0.16 114	0.08 174	1.51 72	1.55 147	0.25 106	0.32 141	3.52 192	0.55 201	1.55 155	3.00 195	0.02 102	0.07 95	0.13 118	0.15 110	2.70 144	0.01 51

DISCO	0.79 132	0.95 235	0.31 88	0.06 80	0.33 194	0.51 233	0.44 236	0.23 103	0.32 165	1.75 238	0.59 189	0.38 126	0.29 149	0.04 127	2.98 172	1.36 127	0.96 220	0.29 135	3.24 183	0.53 199	0.79 101	1.45 117	0.10 180	0.07 95	0.12 110	0.29 131	2.76 145	0.31 133

DSFCA	0.70 124	0.43 147	0.51 165	0.29 165	0.58 227	0.04 123	0.59 241	0.22 100	0.54 191	0.49 154	0.56 185	0.33 116	0.08 69	0.04 127	2.86 158	1.28 119	0.67 179	0.73 219	1.00 95	0.44 183	1.01 114	1.14 108	0.21 223	0.24 188	0.54 181	0.82 174	2.81 146	0.47 148

TestStereo-Hl	1.13 172	0.77 211	0.60 178	0.28 154	0.20 136	0.00 1	0.01 82	1.64 171	0.15 118	1.54 232	1.02 217	0.26 88	0.25 139	0.06 152	4.26 233	2.01 196	0.55 164	0.20 107	5.87 223	0.10 73	1.43 143	3.29 207	0.02 102	0.23 186	0.44 174	1.87 209	2.83 147	0.58 161

MIF-Stereo (partial)	0.47 95	0.36 136	0.44 155	0.07 89	0.18 126	0.01 62	0.00 1	0.07 79	0.11 102	0.01 89	0.01 97	0.38 126	0.09 80	0.03 108	2.00 98	1.58 150	0.22 100	0.50 186	0.75 84	0.06 49	1.09 115	0.94 97	0.00 1	0.19 172	0.08 90	0.26 127	2.83 147	0.39 142

MMNet	0.30 72	0.21 92	0.07 40	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.06 173	0.01 14	0.03 35	0.22 126	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.05 138	2.24 114	0.62 50	0.24 105	0.12 79	0.35 55	0.07 55	0.30 58	0.11 30	0.04 141	0.08 114	0.03 53	0.04 69	2.84 149	0.02 67

raft_robust	1.21 179	0.70 202	0.61 183	0.27 149	0.19 130	0.00 1	0.00 1	3.05 260	0.22 150	1.18 201	0.03 109	0.34 120	0.69 221	0.07 161	2.94 169	1.76 174	0.57 165	0.63 208	4.95 213	0.19 109	2.98 209	4.81 261	0.01 79	0.19 172	0.97 202	1.39 193	2.87 150	0.98 186

IER	0.59 109	0.45 153	0.27 78	0.30 169	0.16 108	0.00 1	0.01 82	0.42 122	0.11 102	1.09 193	0.07 124	1.35 206	0.04 42	0.20 232	3.17 180	1.08 92	0.20 97	0.13 87	0.73 81	0.40 165	0.51 76	0.64 76	0.21 223	0.07 95	0.08 90	1.01 183	2.92 151	0.28 129

ICVP	1.32 187	0.22 98	1.47 256	0.40 201	0.35 200	0.44 227	0.10 194	1.27 159	0.65 206	1.74 237	1.26 227	0.66 170	1.37 265	0.24 247	2.88 160	2.65 232	1.33 250	0.99 253	2.36 151	0.91 231	2.59 195	4.11 237	0.10 180	0.36 238	0.57 184	2.21 220	2.92 151	1.59 203
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UDGNet	2.51 242	1.01 238	0.33 101	10.93 319	5.26 313	8.50 314	3.54 300	1.72 173	0.15 118	0.23 130	0.08 127	0.52 154	0.10 88	10.25 341	3.55 204	1.25 116	0.46 144	0.46 174	2.73 165	0.59 206	2.44 191	4.14 239	2.94 317	0.15 157	1.72 235	0.77 172	2.94 153	1.13 190

TestStereo_HLe17	1.49 199	1.75 273	0.69 203	0.33 174	0.45 214	0.00 1	0.02 120	3.75 286	0.43 178	2.54 260	1.61 238	0.69 174	0.47 187	0.09 184	3.72 214	2.21 215	0.86 208	0.21 110	6.13 226	0.15 93	3.15 215	4.35 249	0.00 1	0.32 226	0.30 152	2.32 222	2.98 154	0.73 169

test_5	0.54 100	0.60 183	0.22 67	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.01 82	2.77 244	0.04 47	0.00 1	1.10 220	0.44 137	0.45 178	0.00 1	1.47 70	1.13 100	0.08 66	0.10 73	1.01 96	0.04 37	0.43 68	1.34 115	0.00 1	0.05 78	0.07 84	0.00 1	2.98 154	0.01 51

MSMDNet	2.28 232	0.62 191	1.27 244	0.37 194	0.30 182	0.19 208	0.07 178	3.15 264	0.68 210	1.01 187	0.97 212	1.10 195	2.40 274	0.17 221	3.93 223	5.26 315	1.11 236	0.55 193	10.21 280	2.94 303	6.12 295	5.76 290	0.31 244	0.26 197	2.47 254	4.23 259	3.01 156	3.18 229

AFF-stereo	0.55 102	0.29 116	0.41 149	0.33 174	0.09 78	0.03 111	0.00 1	0.38 120	0.10 99	1.17 200	0.01 97	0.32 112	0.06 63	0.00 1	1.52 73	1.24 114	0.15 83	0.59 200	3.40 189	0.07 55	0.54 78	0.60 73	0.00 1	0.07 95	0.13 118	0.06 80	3.05 157	0.10 101

DeepPruner_ROB	1.57 209	0.37 139	0.71 205	0.50 217	0.55 225	0.37 222	1.60 271	1.74 174	0.84 227	1.37 219	2.40 251	0.49 147	0.51 197	0.10 196	5.38 283	2.16 212	1.10 235	1.08 260	2.28 146	0.40 165	4.83 268	3.42 210	0.66 286	0.34 234	0.57 184	5.04 276	3.07 158	0.53 154

coex_refinement	0.73 128	1.07 246	0.51 165	0.24 130	0.70 237	0.01 62	0.13 207	0.27 107	1.06 249	0.11 113	1.07 218	0.80 184	0.17 119	0.14 213	2.80 153	0.90 75	0.47 146	0.12 79	2.36 151	0.49 193	0.67 93	0.61 74	0.14 201	0.10 129	0.64 190	0.62 159	3.08 159	0.49 150

HGLStereo	0.58 107	0.32 129	0.38 135	0.23 126	0.26 168	0.01 62	0.06 173	0.06 74	0.12 108	1.22 207	0.70 203	0.14 37	0.15 105	0.09 184	2.33 125	1.33 125	0.37 135	0.24 115	1.13 103	0.15 93	0.97 110	1.51 122	0.06 163	0.07 95	0.08 90	0.08 89	3.08 159	0.47 148

4D-IteraStereo	0.83 137	0.30 121	1.14 234	0.28 154	0.31 184	0.01 62	0.02 120	2.15 204	0.11 102	0.00 1	0.20 148	0.25 85	0.22 130	0.16 216	2.28 117	1.65 159	0.11 72	0.37 156	2.84 170	0.41 173	2.82 200	2.87 184	0.02 102	0.21 183	0.08 90	0.22 123	3.10 161	0.35 139

FADNet-RVC	1.64 215	0.31 125	0.64 191	0.33 174	1.19 258	0.01 62	2.53 288	0.57 137	0.22 150	1.03 188	0.32 163	6.04 271	0.29 149	0.32 258	4.47 246	1.90 185	0.62 171	0.78 223	6.45 234	1.80 275	1.85 167	2.02 143	0.19 218	0.52 258	1.78 237	1.74 204	3.10 161	3.15 228

R-Stereo Train	2.16 229	1.08 248	1.57 262	0.84 234	0.19 130	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 219	2.45 255	1.50 211	0.46 184	0.21 237	3.23 187	4.53 290	1.62 261	1.05 256	7.07 239	1.09 240	4.86 269	5.93 299	0.04 141	0.31 223	2.48 255	4.63 267	3.10 161	5.74 258

RAFT-Stereo	2.16 229	1.08 248	1.57 262	0.84 234	0.19 130	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 219	2.45 255	1.50 211	0.46 184	0.21 237	3.23 187	4.53 290	1.62 261	1.05 256	7.07 239	1.09 240	4.86 269	5.93 299	0.04 141	0.31 223	2.48 255	4.63 267	3.10 161	5.74 258
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN-CSS_ROB	1.45 197	0.52 169	1.11 232	0.81 232	0.69 235	0.00 1	0.03 146	2.86 251	0.35 167	1.50 228	3.76 274	0.73 180	0.36 163	0.07 161	2.89 161	1.44 136	1.08 234	0.79 225	8.61 257	0.23 129	3.25 219	1.97 137	0.02 102	0.66 266	0.10 102	0.52 156	3.12 165	1.56 202

ADLNet	0.67 122	0.96 237	0.10 49	0.21 115	0.23 152	0.08 140	0.01 82	1.26 158	0.09 96	0.32 137	0.06 121	2.28 223	0.08 69	0.18 225	3.28 191	1.03 87	0.35 127	0.11 75	0.54 70	0.18 103	0.54 78	1.10 106	0.00 1	0.03 58	0.88 200	0.68 162	3.16 166	0.28 129

PS-NSSS	1.54 204	3.12 302	0.33 101	3.03 283	0.83 246	1.73 270	0.70 245	0.39 121	0.15 118	0.39 146	0.00 1	11.06 294	1.04 256	0.41 266	2.13 108	0.79 65	0.47 146	0.26 124	4.17 201	0.14 89	0.90 107	0.37 53	2.44 312	0.06 87	0.99 204	0.74 169	3.17 167	1.82 206

HLf8	1.54 204	0.51 163	0.67 199	0.29 165	0.36 201	0.15 180	0.07 178	4.42 299	0.28 158	2.17 252	2.46 257	0.46 141	0.45 178	0.09 184	4.34 240	2.13 209	0.72 190	0.20 107	7.61 246	0.22 125	2.90 203	3.70 217	0.18 215	0.26 197	0.24 142	2.34 223	3.19 168	1.20 192

Any-RAFT	2.56 245	0.56 176	3.45 298	0.34 181	0.51 218	0.01 62	0.04 155	2.96 257	0.64 205	0.51 155	3.99 277	3.76 237	0.35 158	0.16 216	2.92 165	3.82 278	0.81 203	0.80 230	8.30 255	0.51 196	5.45 286	3.87 221	0.44 266	0.16 165	4.84 297	7.87 306	3.19 168	8.70 280

APVNet	1.14 175	1.04 242	0.20 59	0.33 174	0.37 204	0.21 212	0.36 233	0.34 114	0.39 174	0.95 182	0.44 173	0.71 177	0.15 105	0.15 214	3.51 203	2.84 239	1.63 263	0.93 247	4.54 207	0.69 215	1.89 168	4.06 234	0.02 102	0.53 259	0.10 102	0.38 141	3.20 170	0.95 180

HCRNet	0.41 85	0.36 136	0.34 107	0.30 169	0.12 94	0.00 1	0.05 162	0.02 40	0.02 23	1.46 227	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	2.70 149	0.67 56	0.22 100	0.06 51	0.22 46	0.11 77	0.30 58	0.59 72	0.02 102	0.01 24	0.01 20	0.01 28	3.21 171	0.03 73

CFNet	0.57 106	0.46 157	0.64 191	0.43 208	0.34 197	0.04 123	0.00 1	0.58 138	0.09 96	0.66 166	0.05 118	0.64 168	0.07 66	0.05 138	2.25 115	0.65 53	0.35 127	0.06 51	0.73 81	0.34 156	0.85 105	0.73 82	0.00 1	0.08 114	0.45 175	0.16 112	3.22 172	1.51 200

dd	0.93 154	0.46 157	0.32 91	1.70 264	0.04 53	0.21 212	0.11 201	0.46 129	0.06 69	0.11 113	0.01 97	1.91 216	0.06 63	0.16 216	4.29 237	0.96 81	0.81 203	0.34 150	5.67 216	0.37 161	0.58 83	0.68 79	0.15 204	0.26 197	0.07 84	0.09 94	3.26 173	1.96 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 118	0.29 116	0.60 178	0.37 194	0.27 170	0.03 111	0.02 120	0.96 149	0.11 102	1.34 216	0.00 1	0.28 96	0.08 69	0.01 56	1.83 93	1.32 122	0.26 111	0.11 75	3.40 189	0.24 134	0.79 101	0.89 93	0.00 1	0.19 172	0.38 164	0.22 123	3.31 174	0.15 112

UNet	0.56 105	0.30 121	0.39 138	0.26 144	0.19 130	0.03 111	0.08 187	0.52 135	0.13 111	1.15 197	0.00 1	0.44 137	0.16 114	0.16 216	2.13 108	1.28 119	0.34 125	0.20 107	1.42 117	0.19 109	0.62 86	0.50 64	0.13 194	0.24 188	0.03 53	0.26 127	3.32 175	0.62 164

HITNet	0.59 109	0.16 82	0.10 49	0.06 80	0.07 68	0.01 62	0.02 120	1.76 177	0.82 225	0.11 113	0.00 1	0.68 172	0.28 147	0.11 200	2.51 137	1.02 86	0.25 106	0.13 87	0.63 75	0.24 134	1.43 143	1.56 127	0.01 79	0.12 140	0.02 38	0.16 112	3.32 175	0.42 147
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
DFGA-Net	0.41 85	0.31 125	0.08 46	0.24 130	0.04 53	0.01 62	0.01 82	0.55 136	0.05 60	1.29 211	0.00 1	0.16 38	0.04 42	0.03 108	1.67 82	1.15 105	0.16 87	0.08 67	0.92 91	0.04 37	0.57 81	0.30 45	0.00 1	0.08 114	0.01 20	0.00 1	3.34 177	0.01 51

RAFT+CT+SA	0.64 117	0.82 218	0.25 75	0.15 104	0.03 42	0.00 1	0.00 1	2.49 223	0.08 88	0.08 110	0.00 1	0.74 181	0.39 169	0.01 56	1.39 69	1.38 130	0.11 72	0.15 92	2.23 138	0.18 103	0.84 103	2.50 171	0.01 79	0.06 87	0.11 106	0.01 28	3.34 177	0.04 78

WQFJA1++	6.04 303	0.94 232	0.18 57	36.73 344	0.43 212	37.16 346	38.54 346	0.29 110	0.41 175	3.16 283	0.21 149	6.43 277	6.15 299	0.03 108	2.22 113	3.02 249	0.81 203	0.48 179	7.79 252	1.02 236	3.32 220	2.69 181	0.06 163	0.20 181	0.14 123	3.39 244	3.41 179	3.78 235

ARAFT	0.70 124	0.19 86	0.28 82	0.31 171	0.08 74	0.00 1	0.01 82	0.16 92	0.08 88	1.30 212	0.00 1	0.38 126	0.03 29	0.10 196	3.41 199	1.87 181	0.29 117	0.27 133	2.54 156	0.05 43	1.83 166	1.60 128	0.01 79	0.10 129	0.42 171	0.02 55	3.41 179	0.12 108

ADCRef	2.96 256	2.78 296	1.02 229	0.70 229	2.21 290	1.96 274	2.42 287	0.96 149	6.10 314	1.94 244	1.15 222	1.08 191	0.74 232	1.32 307	6.01 298	3.38 268	1.34 251	1.15 264	8.41 256	2.09 287	2.59 195	3.60 215	1.88 309	0.71 268	2.81 269	8.00 308	3.42 181	10.24 293

FADNet	1.92 223	0.44 150	0.60 178	0.54 219	1.05 251	0.00 1	2.95 294	0.78 144	0.38 170	0.81 174	0.61 193	2.40 224	0.47 187	0.65 281	5.57 287	1.73 171	0.69 184	1.08 260	8.93 266	1.61 266	2.36 186	2.52 174	0.09 174	0.36 238	2.54 259	3.77 252	3.43 182	5.46 256

UPFNet	0.44 89	0.29 116	0.59 175	0.21 115	0.26 168	0.01 62	0.02 120	0.08 83	0.08 88	0.39 146	0.00 1	0.27 92	0.03 29	0.24 247	3.08 176	0.92 79	0.14 81	0.12 79	0.57 73	0.31 154	0.36 63	0.39 55	0.01 79	0.12 140	0.02 38	0.01 28	3.44 183	0.05 83

AF-Net	1.11 169	0.51 163	0.87 219	0.34 181	0.78 242	0.89 250	1.87 276	2.40 211	1.15 253	0.48 152	0.68 201	3.66 235	0.16 114	0.27 252	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 122	0.40 165	0.50 74	2.58 177	0.05 154	0.08 114	0.66 192	0.45 148	3.47 184	2.34 220

Nwc_Net	1.11 169	0.51 163	0.87 219	0.34 181	0.78 242	0.89 250	1.87 276	2.40 211	1.15 253	0.48 152	0.68 201	3.66 235	0.16 114	0.27 252	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 122	0.40 165	0.50 74	2.58 177	0.05 154	0.08 114	0.66 192	0.45 148	3.47 184	2.34 220

G2L-Stereo	0.58 107	0.33 130	0.23 71	0.37 194	0.61 229	0.01 62	0.04 155	0.17 93	0.08 88	0.52 158	0.04 111	0.13 32	0.47 187	0.42 267	2.91 162	0.91 77	0.20 97	0.19 103	1.31 114	0.22 125	1.22 129	0.54 70	0.02 102	0.06 87	0.21 139	0.67 160	3.48 186	0.39 142

test_4	0.60 112	0.10 58	0.53 168	0.29 165	0.13 96	0.07 137	0.22 223	0.09 85	0.07 76	0.03 100	0.00 1	0.68 172	0.15 105	0.08 174	2.06 101	1.55 147	0.12 74	0.39 160	1.82 128	0.18 103	1.12 119	2.11 147	0.01 79	0.07 95	0.20 137	0.30 132	3.49 187	0.24 123

STTStereo	1.06 164	0.85 224	0.57 171	0.36 192	0.29 177	0.08 140	0.64 244	0.43 125	1.56 269	1.40 224	0.26 152	1.95 218	0.07 66	0.29 254	4.26 233	1.06 89	0.25 106	0.23 114	1.16 104	0.14 89	1.46 148	0.84 88	0.12 191	0.10 129	0.07 84	1.81 205	3.51 188	4.84 247

RASNet	0.63 116	0.18 85	0.57 171	0.41 206	0.28 174	0.10 147	0.05 162	0.94 147	0.14 115	1.07 192	0.09 129	0.48 145	0.34 157	0.02 88	1.28 61	1.47 140	0.35 127	0.21 110	0.99 94	0.02 16	1.15 122	1.53 123	0.10 180	0.34 234	0.22 141	0.30 132	3.55 189	0.73 169

GLC_STEREO	0.76 130	0.44 150	0.48 160	0.22 119	0.24 157	0.00 1	0.00 1	2.40 211	0.19 136	0.15 121	0.04 111	0.27 92	0.14 100	0.02 88	2.55 140	1.82 178	0.46 144	0.24 115	2.26 144	0.30 153	2.66 197	1.47 118	0.05 154	0.08 114	0.05 74	0.07 86	3.59 190	0.32 135

ADCP+	3.47 268	2.05 283	2.64 290	1.31 253	1.93 283	1.19 261	3.99 301	1.07 152	9.83 330	1.78 239	5.75 296	8.79 285	0.37 168	0.90 291	5.04 277	2.20 214	0.44 142	0.90 242	5.82 221	0.88 229	2.38 188	3.43 211	0.33 249	0.41 244	3.03 274	12.72 331	3.59 190	10.90 294

CFNet_RVC	0.86 140	0.59 181	0.74 208	0.33 174	0.32 189	0.11 151	0.02 120	0.11 87	0.17 127	0.87 179	0.74 206	0.57 165	0.16 114	0.08 174	3.11 177	1.19 111	0.50 149	0.34 150	1.28 112	0.15 93	1.68 162	1.48 121	0.02 102	0.25 193	0.86 199	1.89 210	3.64 192	2.13 216

DN	3.57 270	0.27 108	0.66 198	0.17 106	0.23 152	14.55 324	0.03 146	2.60 234	0.80 224	3.37 291	1.09 219	25.04 319	0.56 204	0.08 174	2.93 168	3.32 264	0.80 200	0.38 157	6.67 235	0.80 225	3.87 233	3.40 209	0.15 204	0.36 238	6.96 316	5.28 283	3.65 193	8.33 279

S2M2_L	0.78 131	0.14 70	1.69 267	0.27 149	0.14 101	0.00 1	0.01 82	0.23 103	0.31 163	2.17 252	0.00 1	0.42 134	0.14 100	0.00 1	2.15 110	2.06 203	0.38 139	0.48 179	1.19 108	0.22 125	2.27 179	1.92 135	0.05 154	0.08 114	0.09 99	0.71 167	3.67 194	0.16 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BEATNet_4x	1.40 188	0.54 173	0.27 78	0.13 101	0.27 170	0.01 62	0.10 194	1.80 182	1.74 276	0.41 150	0.53 179	0.82 185	0.59 208	0.54 271	4.30 238	2.92 245	1.87 269	1.84 297	1.39 116	0.71 217	4.68 258	6.21 309	0.02 102	0.81 272	0.21 139	0.40 143	3.69 195	0.96 182

NCC-stereo	1.86 219	1.63 269	1.33 248	0.95 242	1.22 260	0.80 243	2.29 284	2.62 236	2.93 293	0.34 139	2.87 264	2.16 219	1.17 258	0.21 237	3.63 207	1.13 100	0.63 174	0.96 251	2.79 167	0.75 220	0.98 111	2.96 190	0.36 253	0.32 226	2.31 251	4.50 265	3.69 195	4.78 244

Abc-Net	1.86 219	1.63 269	1.33 248	0.95 242	1.22 260	0.80 243	2.29 284	2.62 236	2.93 293	0.34 139	2.87 264	2.16 219	1.17 258	0.21 237	3.63 207	1.13 100	0.63 174	0.96 251	2.79 167	0.75 220	0.98 111	2.96 190	0.36 253	0.32 226	2.31 251	4.50 265	3.69 195	4.78 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
castereo++	1.13 172	0.49 160	0.33 101	0.05 69	0.21 142	0.23 216	0.00 1	0.42 122	0.44 179	0.20 124	0.17 142	1.13 199	0.41 171	0.07 161	2.01 99	2.66 233	1.01 226	0.52 189	2.80 169	0.52 197	4.60 255	4.06 234	0.30 240	0.15 157	0.98 203	1.06 184	3.70 198	1.89 207

TESTraft	0.86 140	0.88 227	0.32 91	0.05 69	0.16 108	0.00 1	0.00 1	1.51 167	0.06 69	0.69 167	0.00 1	0.33 116	0.64 216	0.20 232	4.51 249	1.67 164	0.18 92	0.16 96	2.63 162	0.25 138	1.10 116	2.24 159	0.07 168	0.08 114	0.10 102	1.62 199	3.71 199	0.04 78

SACVNet	1.43 194	0.80 214	0.85 218	0.58 223	1.31 264	0.63 240	0.62 243	2.60 234	0.52 188	1.33 215	0.02 108	0.74 181	0.32 153	0.34 260	2.78 152	2.11 206	1.38 252	0.39 160	4.62 208	0.70 216	2.37 187	3.83 220	0.05 154	0.42 249	1.29 219	1.64 200	3.74 200	2.62 225

DeepPrunerF	2.66 247	1.67 271	0.33 101	3.58 290	9.30 328	1.76 272	3.48 299	0.68 140	3.29 296	0.71 169	1.59 234	0.37 125	0.27 145	0.13 209	5.94 296	3.42 272	1.03 227	0.54 192	4.47 205	0.65 213	2.02 173	2.06 146	0.56 278	0.31 223	15.21 335	3.30 243	3.74 200	1.47 198

iResNet_ROB	1.07 165	0.65 197	0.30 86	0.45 212	0.30 182	0.01 62	0.02 120	3.10 262	0.12 108	1.34 216	0.00 1	0.66 170	0.35 158	0.04 127	4.37 242	1.65 159	0.54 158	0.49 182	5.83 222	0.29 150	1.30 134	0.87 92	0.20 221	0.26 197	0.16 127	0.84 176	3.74 200	1.12 189

TestStereo1	0.81 135	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 108	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 206	0.12 203	4.26 233	1.66 161	0.18 92	0.19 103	2.84 170	0.09 68	1.37 137	2.51 172	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 203	0.05 83

SA-5K	0.81 135	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 108	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 206	0.12 203	4.26 233	1.66 161	0.18 92	0.19 103	2.84 170	0.09 68	1.37 137	2.51 172	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 203	0.05 83

psm_up	1.01 161	0.60 183	0.96 225	0.38 199	0.75 240	0.01 62	0.03 146	2.33 209	1.18 256	0.78 171	0.00 1	0.94 187	0.09 80	0.45 268	2.41 128	1.18 109	0.62 171	0.44 171	3.67 196	0.32 155	1.14 121	0.85 90	0.00 1	0.58 263	1.06 206	1.42 195	3.75 203	1.44 197

RAFT_CTSACE	0.59 109	0.80 214	0.45 157	0.25 135	0.07 68	0.14 171	0.00 1	2.03 196	0.06 69	0.00 1	0.12 131	0.44 137	0.46 184	0.01 56	1.58 78	1.08 92	0.15 83	0.12 79	0.57 73	0.08 63	0.74 98	2.54 176	0.00 1	0.04 69	0.24 142	0.00 1	3.77 206	0.04 78

CIPLG	0.87 145	0.19 86	0.67 199	0.27 149	0.21 142	0.00 1	0.20 219	0.19 96	0.50 187	0.07 107	0.12 131	1.16 200	0.08 69	0.21 237	4.78 265	1.50 143	0.68 183	0.22 112	1.92 130	0.18 103	2.28 180	2.98 192	0.04 141	0.27 206	0.66 192	0.09 94	3.80 207	0.12 108

ACRE	0.87 145	0.21 92	0.64 191	0.28 154	0.20 136	0.00 1	0.20 219	0.18 94	0.48 185	0.08 110	0.15 138	1.22 202	0.08 69	0.23 246	4.70 262	1.49 141	0.67 179	0.25 122	1.97 132	0.18 103	2.33 184	2.98 192	0.05 154	0.26 197	0.67 195	0.07 86	3.81 208	0.11 104

IPLGR_C	0.86 140	0.20 90	0.61 183	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.22 223	0.18 94	0.47 182	0.07 107	0.12 131	1.18 201	0.08 69	0.20 232	4.59 254	1.50 143	0.65 176	0.26 124	2.00 133	0.19 109	2.34 185	2.95 189	0.05 154	0.27 206	0.60 187	0.07 86	3.82 209	0.11 104

IPLGR	1.73 216	0.63 196	0.67 199	0.35 190	0.40 209	0.00 1	0.03 146	1.41 163	0.26 156	2.36 255	2.42 253	0.33 116	0.80 237	0.17 221	6.12 302	1.87 181	1.22 241	1.28 270	5.37 215	1.72 271	2.44 191	4.20 240	0.02 102	0.56 262	2.66 263	4.85 272	3.82 209	0.77 171

test_3	1.56 208	1.14 250	1.14 234	0.44 210	0.32 189	0.11 151	0.07 178	2.84 250	0.16 126	0.39 146	0.43 172	4.16 248	0.36 163	0.03 108	2.91 162	1.52 146	0.41 140	0.59 200	8.96 267	0.46 186	3.12 214	5.36 275	0.02 102	0.25 193	0.85 198	1.20 188	3.83 211	0.95 180

PDISCO_ROB	1.03 162	0.55 174	0.06 39	0.67 227	0.28 174	0.00 1	0.21 221	0.71 141	0.49 186	1.28 210	0.99 215	0.25 85	0.32 153	0.19 227	3.02 175	2.03 199	0.69 184	1.42 277	2.26 144	0.58 205	2.32 182	3.22 203	0.14 201	0.27 206	1.36 226	0.37 140	3.84 212	0.23 120

IPLG	1.12 171	0.36 136	0.65 195	0.29 165	0.23 152	0.00 1	0.05 162	2.30 207	0.29 161	0.39 146	0.29 158	0.27 92	0.72 226	0.24 247	5.68 290	1.79 176	1.05 230	0.84 235	2.78 166	0.41 173	0.98 111	4.31 247	0.02 102	0.25 193	0.46 176	1.49 196	3.86 213	0.11 104

SHD	4.34 287	1.02 239	2.50 286	1.71 265	1.33 265	1.46 265	2.01 279	4.90 306	4.30 309	2.63 261	4.99 290	4.39 250	9.41 311	0.58 276	8.20 324	4.81 301	4.43 307	2.44 312	13.01 294	2.95 304	5.61 287	6.88 319	0.30 240	3.26 307	4.11 287	5.16 280	3.88 214	10.98 296

MIPNet	1.49 199	0.69 201	0.74 208	0.32 173	0.51 218	0.00 1	0.03 146	1.79 181	0.38 170	2.13 251	0.97 212	0.31 108	0.76 233	0.22 244	5.02 275	1.92 187	1.31 246	0.86 236	3.68 197	1.25 250	1.21 126	4.62 258	0.03 129	0.50 255	1.90 240	4.87 273	3.90 215	0.30 132

GMOStereo	0.91 148	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 212	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 223	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

error version	0.91 148	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 212	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 223	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

test-v	0.91 148	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 212	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 223	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

test-3	1.53 201	1.03 240	1.25 243	0.40 201	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.79 247	0.17 127	0.35 143	0.44 173	4.06 240	0.35 158	0.03 108	2.84 156	1.63 157	0.37 135	0.57 196	8.86 263	0.46 186	3.20 216	5.38 276	0.02 102	0.27 206	0.61 189	0.95 179	3.95 216	0.88 174

test_1	1.53 201	1.05 243	1.24 242	0.40 201	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.78 245	0.17 127	0.32 137	0.42 171	4.06 240	0.36 163	0.03 108	2.84 156	1.62 155	0.37 135	0.57 196	8.88 264	0.46 186	3.22 218	5.38 276	0.02 102	0.27 206	0.60 187	0.95 179	3.95 216	0.90 178

test-2	0.91 148	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 212	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 223	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

pcwnet_v2	1.73 216	0.62 191	0.78 212	0.73 230	1.15 254	0.59 238	0.23 225	1.77 178	0.68 210	3.36 289	1.85 247	1.23 203	1.01 253	1.61 314	5.43 285	2.08 204	0.92 214	0.62 206	4.07 200	0.37 161	1.82 165	2.39 166	1.01 296	0.41 244	1.32 221	2.11 215	3.98 222	4.53 242

GwcNet-ADL	3.21 266	2.99 301	3.34 296	3.11 284	2.07 289	0.82 245	0.12 203	2.95 256	0.67 209	3.84 308	7.51 312	7.80 280	1.22 260	0.20 232	3.79 221	4.73 298	2.11 273	0.73 219	7.81 253	2.53 295	3.21 217	3.69 216	0.22 231	1.53 287	2.17 246	4.84 271	4.00 223	8.77 282

RALAANet	0.92 152	0.35 133	0.48 160	0.36 192	0.24 157	0.18 202	0.02 120	1.89 190	0.19 136	0.51 155	0.01 97	0.26 88	0.25 139	0.06 152	2.32 123	1.73 171	0.35 127	0.69 211	3.14 175	0.55 201	2.51 194	2.39 166	0.01 79	0.26 197	0.37 163	1.12 187	4.01 224	0.53 154

MLCV	2.45 239	0.61 185	0.81 214	2.48 279	1.21 259	0.95 252	0.50 240	3.57 281	0.61 203	3.75 303	4.26 282	5.13 258	3.34 287	0.06 152	4.63 258	1.78 175	1.32 249	0.86 236	10.05 279	1.09 240	2.30 181	3.92 223	0.29 239	2.16 297	1.87 238	3.06 235	4.01 224	1.40 196

NCCL2	2.12 228	2.27 287	1.29 245	1.28 251	1.85 282	0.18 202	0.77 248	1.24 157	1.25 259	1.62 233	2.71 260	1.06 190	0.51 197	0.31 255	4.40 243	2.33 224	1.57 259	0.62 206	2.35 150	0.68 214	2.68 198	4.29 245	1.52 307	1.06 275	4.65 295	4.17 258	4.04 226	6.58 268

iResNetv2_ROB	1.26 183	0.75 210	0.32 91	1.29 252	0.33 194	0.02 96	0.02 120	3.19 266	0.20 142	2.00 246	0.29 158	2.24 221	0.41 171	0.06 152	3.64 210	1.45 138	0.75 194	0.13 87	5.77 220	0.43 180	2.86 202	1.71 131	0.16 209	0.37 241	0.38 164	0.47 151	4.08 227	0.72 167

AACVNet	0.85 139	0.56 176	0.35 114	0.58 223	0.67 233	0.09 144	0.01 82	0.35 116	0.19 136	0.17 123	0.15 138	0.45 140	0.24 137	0.19 227	2.81 155	1.91 186	0.48 148	0.38 157	1.44 118	0.23 129	1.44 146	1.22 113	0.33 249	0.08 114	0.50 178	1.57 197	4.09 228	2.39 222

ccs_rob	4.75 290	1.46 262	2.39 285	1.96 273	0.68 234	3.13 286	1.58 270	4.94 308	1.36 263	4.31 315	15.82 348	28.46 323	8.43 306	0.38 263	5.65 289	5.42 317	2.23 275	1.60 288	6.31 228	1.98 283	6.14 296	5.97 302	0.35 252	2.33 298	1.28 216	2.40 225	4.09 228	7.49 274

CREStereo++_RVC	0.99 158	0.21 92	1.16 238	0.28 154	0.36 201	0.01 62	0.05 162	2.06 200	0.27 157	0.62 163	0.08 127	0.46 141	0.14 100	0.05 138	2.55 140	2.70 236	0.74 193	0.50 186	2.59 158	0.24 134	2.97 207	2.20 153	0.09 174	0.10 129	0.96 201	0.43 146	4.10 230	0.79 173
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
iinet-f	1.47 198	1.20 255	0.32 91	0.82 233	0.13 96	0.14 171	0.10 194	0.42 122	0.21 149	1.93 242	4.19 278	0.19 68	0.21 128	0.08 174	5.12 278	2.54 229	0.23 103	0.30 138	7.71 248	1.00 234	1.95 170	4.30 246	0.21 223	0.17 167	1.25 214	0.16 112	4.11 231	0.62 164

HSM	0.97 156	0.30 121	0.87 219	0.54 219	0.46 215	0.00 1	0.01 82	2.93 253	0.30 162	0.13 117	0.56 185	0.65 169	0.13 94	0.05 138	2.97 170	1.08 92	0.66 177	0.17 98	3.26 185	0.35 158	1.78 164	2.03 144	0.04 141	0.33 232	0.38 164	0.81 173	4.16 232	1.10 188

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 242	1.14 250	0.32 91	1.45 255	2.85 296	4.14 294	1.19 262	2.80 248	0.54 191	6.52 333	1.79 244	7.67 279	0.72 226	0.05 138	2.57 142	2.59 231	0.54 158	0.57 196	4.65 209	0.59 206	3.70 230	3.88 222	0.03 129	0.20 181	0.42 171	1.90 211	4.17 233	10.91 295

RP	1.29 186	1.06 245	2.32 284	0.84 234	1.16 255	0.39 223	1.53 268	1.89 190	1.68 273	0.29 135	2.21 249	2.25 222	0.13 94	0.40 264	3.31 194	1.07 90	0.61 169	0.05 43	1.61 124	0.40 165	0.65 88	3.05 196	0.11 187	0.29 219	0.29 150	0.92 178	4.24 234	2.04 213

gcap_with_dpt	1.98 224	2.82 297	0.34 107	3.84 292	0.34 197	0.43 225	0.00 1	1.75 175	0.38 170	0.61 161	0.26 152	6.30 275	0.72 226	0.05 138	2.57 142	3.48 274	1.28 243	1.57 284	5.70 218	0.62 209	4.29 247	4.24 242	0.02 102	0.13 147	1.15 209	1.10 185	4.26 235	5.18 249

GCAP-BAT	1.98 224	2.82 297	0.34 107	3.84 292	0.34 197	0.43 225	0.00 1	1.75 175	0.38 170	0.61 161	0.26 152	6.30 275	0.72 226	0.05 138	2.57 142	3.48 274	1.28 243	1.57 284	5.70 218	0.62 209	4.29 247	4.24 242	0.02 102	0.13 147	1.15 209	1.10 185	4.26 235	5.18 249

CASS	2.68 248	1.05 243	1.93 277	2.07 276	0.98 249	0.45 229	2.15 282	2.82 249	1.03 248	1.83 240	3.58 271	1.38 208	0.53 200	0.02 88	4.01 226	3.03 252	4.89 311	1.34 272	9.14 268	1.47 259	7.05 314	6.20 307	0.03 129	0.27 206	2.76 266	2.80 232	4.30 237	5.36 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCL	3.91 276	3.61 307	2.28 282	1.76 266	1.76 279	3.09 285	4.16 302	1.98 193	13.71 337	2.81 269	5.14 291	2.47 227	0.65 217	1.10 301	5.38 283	2.55 230	2.02 271	2.20 305	6.41 232	2.08 286	4.87 271	4.20 240	1.40 305	1.06 275	6.69 313	6.60 296	4.33 238	11.16 297

sCroCo_RVC	1.75 218	0.23 101	0.32 91	0.06 80	0.17 123	0.15 180	0.01 82	0.81 145	1.74 276	1.93 242	0.47 177	1.08 191	0.82 240	0.09 184	3.32 195	4.94 307	2.31 278	1.73 291	5.18 214	2.00 285	5.82 290	5.83 292	0.10 180	0.26 197	0.59 186	1.60 198	4.43 239	1.17 191

cross-raft	2.33 234	0.70 202	1.33 248	0.40 201	0.61 229	0.19 208	0.08 187	3.13 263	0.71 214	0.78 171	1.62 239	1.09 193	0.70 225	0.17 221	3.66 212	4.78 299	0.99 225	0.55 193	10.72 285	1.52 263	6.33 298	5.61 287	0.30 240	0.24 188	2.56 260	4.68 270	4.44 240	5.06 248

zero-FE	4.21 284	1.97 277	0.21 61	18.56 328	2.61 293	20.95 334	6.42 315	1.84 185	0.68 210	1.31 213	3.18 267	10.31 292	3.26 286	0.31 255	2.66 147	2.88 240	1.04 228	1.46 278	13.23 295	0.91 231	5.64 289	4.93 267	0.13 194	0.41 244	0.34 159	2.47 227	4.46 241	1.55 201

GEStereo_RVC	2.30 233	0.85 224	0.97 227	1.05 245	0.71 238	1.61 267	1.09 258	2.72 241	0.56 197	0.78 171	0.41 167	2.40 224	0.28 147	0.06 152	4.81 268	4.48 288	1.79 265	2.17 304	8.91 265	1.90 281	3.58 225	7.25 324	0.52 272	0.92 273	0.41 169	0.85 177	4.47 242	6.48 265

DDF-Stereo	3.00 258	1.97 277	0.22 67	11.98 321	0.51 218	14.62 325	0.81 249	1.83 184	0.57 198	1.12 195	1.66 240	9.14 286	2.86 281	0.26 250	2.38 127	3.19 258	0.90 211	0.74 221	6.87 237	0.57 203	4.55 254	4.33 248	0.11 187	0.41 244	0.35 161	2.53 230	4.48 243	1.94 209

UDG	12.63 330	20.60 342	3.50 299	36.40 343	28.77 345	31.44 340	39.49 348	2.59 233	1.77 278	2.37 256	6.03 300	11.55 296	3.79 292	74.28 353	5.35 282	2.47 226	8.42 328	2.92 316	18.81 313	4.63 316	7.35 320	4.85 264	12.22 342	1.18 280	1.15 209	2.47 227	4.49 244	2.18 217

NaN_ROB	3.01 259	1.16 253	1.13 233	0.86 238	3.03 298	0.59 238	0.75 246	3.25 269	2.58 290	0.98 186	1.32 228	21.10 313	0.59 208	1.15 302	4.15 230	1.58 150	0.80 200	0.70 212	2.38 154	1.30 254	1.52 151	2.15 148	0.46 267	1.07 277	2.50 257	6.25 293	4.54 245	13.27 303

RAFT-Test	2.40 236	0.62 191	1.45 255	1.07 246	0.41 210	0.21 212	0.21 221	3.19 266	0.77 217	1.05 191	3.09 266	0.94 187	0.92 250	0.17 221	3.47 202	5.18 313	0.97 223	0.56 195	10.36 282	1.38 257	6.37 299	5.29 271	0.38 255	0.25 193	2.80 268	4.66 269	4.56 246	4.51 240

RTSC	2.56 245	0.89 228	1.50 258	0.47 213	0.76 241	0.87 247	2.29 284	1.56 169	1.91 280	2.12 249	2.86 263	1.23 203	0.97 252	1.03 296	7.27 310	3.36 267	4.68 309	1.74 292	7.73 249	1.11 243	3.95 234	5.39 278	0.21 223	1.11 278	0.40 167	0.95 179	4.56 246	8.26 278

gcap-zeroshot	3.09 261	0.51 163	3.99 303	1.67 263	0.29 177	1.36 263	1.37 264	3.29 272	0.65 206	2.77 266	4.48 285	6.22 273	0.69 221	0.09 184	3.93 223	4.80 300	0.92 214	0.78 223	16.30 303	2.38 293	5.15 280	5.77 291	1.31 302	0.26 197	2.97 272	4.91 274	4.58 248	2.00 212

DNS	5.03 293	0.41 145	1.83 275	1.19 249	0.14 101	11.53 320	0.02 120	2.56 231	0.53 190	1.21 206	11.46 334	51.00 354	0.50 194	0.10 196	2.43 130	4.48 288	0.79 197	0.43 169	15.25 299	0.40 165	3.37 221	3.30 208	0.09 174	0.35 237	3.94 283	4.37 263	4.62 249	9.58 287

DDUNet	12.41 329	19.68 340	3.23 295	36.37 342	24.08 342	34.35 345	31.95 343	1.86 187	1.63 272	1.44 226	3.43 269	12.02 297	3.65 290	83.75 356	4.54 251	2.28 218	8.10 327	3.39 321	18.01 307	4.26 312	6.60 304	4.81 261	16.44 347	0.64 265	1.08 207	0.61 158	4.68 250	2.12 215

AE-Stereo	1.43 194	0.31 125	1.73 269	0.33 174	0.32 189	0.04 123	0.32 231	0.43 125	0.32 165	0.04 103	0.00 1	3.38 233	0.44 177	0.07 161	2.86 158	3.30 262	0.96 220	0.79 225	3.65 194	0.79 224	3.64 226	4.40 250	0.04 141	0.40 243	2.93 271	2.14 216	4.74 251	0.18 117

MyStereo04	2.04 226	0.66 198	0.91 222	0.69 228	0.82 245	0.02 96	0.04 155	2.62 236	0.91 233	2.83 270	0.75 207	1.37 207	0.09 80	0.08 174	5.03 276	3.04 253	0.58 167	0.72 218	10.25 281	1.62 267	4.78 259	3.27 206	0.94 295	0.69 267	2.62 261	4.29 261	4.75 252	0.65 166

SA	0.95 155	0.82 218	0.44 155	0.21 115	0.23 152	0.01 62	0.00 1	2.73 242	0.12 108	0.02 96	0.00 1	0.39 129	0.39 169	0.36 261	2.49 135	1.61 153	0.31 121	0.47 178	3.23 182	0.20 117	1.23 130	3.19 201	0.01 79	0.18 169	0.41 169	1.70 201	4.81 253	0.10 101

GANet-ADL	2.26 231	0.51 163	1.82 274	0.99 244	0.99 250	1.45 264	0.29 229	2.00 194	1.01 245	3.12 281	3.40 268	1.38 208	0.33 155	0.03 108	5.34 281	3.89 281	2.23 275	0.79 225	7.70 247	1.85 278	3.10 211	4.63 259	0.18 215	0.43 251	1.38 227	3.47 246	4.81 253	3.97 237

FADNet_RVC	3.95 277	2.06 284	1.30 246	3.33 288	3.36 301	0.99 254	2.06 281	2.30 207	1.39 264	1.72 234	4.72 287	9.29 287	5.82 298	1.76 315	8.23 326	3.12 256	2.98 287	4.27 325	16.83 305	3.30 309	4.99 275	5.51 282	0.63 282	1.39 285	1.45 231	3.14 237	4.86 255	5.92 261

FBW_ROB	7.98 311	9.24 328	5.57 317	20.21 331	8.25 326	12.08 321	8.09 323	4.92 307	1.58 271	3.30 286	5.15 292	13.88 302	3.03 285	7.45 336	6.23 304	1.49 141	2.89 286	0.79 225	33.18 335	1.93 282	5.24 281	4.40 250	9.43 339	8.29 343	4.88 299	7.69 303	4.88 256	21.40 326

RGC	2.44 238	1.98 280	4.87 309	1.54 258	1.65 273	1.74 271	1.05 255	2.02 195	1.43 265	0.88 180	4.42 284	2.52 228	2.42 277	0.58 276	4.33 239	1.63 157	0.91 212	0.48 179	4.28 204	1.08 239	1.94 169	4.01 230	0.15 204	0.72 270	2.19 247	5.22 281	4.90 257	6.96 269

DCVSM-stereo	5.01 292	0.71 204	3.03 293	3.15 286	1.12 253	7.80 310	0.89 251	4.62 302	2.36 286	5.22 326	8.35 321	23.33 316	11.95 316	0.62 280	3.74 216	4.04 283	1.81 267	1.40 275	16.15 302	3.33 310	5.11 278	3.97 229	2.55 314	3.56 314	1.98 243	3.62 248	4.91 258	5.83 260

ITSA-stereo	5.15 294	2.22 286	1.65 266	8.76 314	3.63 303	0.95 252	1.93 278	4.42 299	3.38 298	4.33 316	7.98 315	9.94 290	12.44 318	3.01 322	6.17 303	5.02 309	3.28 291	1.93 300	8.63 258	1.99 284	5.29 283	5.96 301	1.38 304	3.33 310	4.43 292	7.25 299	4.95 259	14.86 309

TANstereo	1.57 209	1.38 258	0.48 160	0.26 144	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 133	0.47 182	0.27 133	0.62 196	0.32 112	0.20 125	1.08 299	3.59 205	2.81 237	0.79 197	1.63 289	8.83 261	3.01 305	3.50 223	2.89 185	3.03 320	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

XX-TBD	1.57 209	1.38 258	0.48 160	0.26 144	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 133	0.47 182	0.27 133	0.62 196	0.32 112	0.20 125	1.08 299	3.59 205	2.81 237	0.79 197	1.63 289	8.83 261	3.01 305	3.50 223	2.89 185	3.03 320	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

Sa-1000	1.25 182	0.27 108	0.51 165	0.28 154	0.23 152	0.00 1	0.00 1	2.78 245	0.10 99	0.01 89	0.01 97	0.34 120	0.50 194	0.59 279	4.62 257	1.70 170	0.69 184	0.83 234	4.47 205	0.43 180	1.38 139	4.54 257	0.01 79	0.24 188	2.01 244	1.81 205	5.02 262	0.39 142

XX-Stereo	3.48 269	0.50 162	1.80 272	1.21 250	0.27 170	0.34 220	0.44 236	1.47 165	0.41 175	2.51 258	6.92 308	4.97 255	1.06 257	0.12 203	3.21 184	5.22 314	0.96 220	0.80 230	6.95 238	0.80 225	4.33 250	4.04 233	0.21 223	0.27 206	26.57 350	3.75 250	5.08 263	9.77 290

iResNet	4.14 282	0.84 222	0.71 205	2.34 278	2.59 292	4.58 295	1.07 257	4.67 303	1.21 258	3.72 302	3.61 272	12.28 298	16.06 323	0.03 108	6.64 307	3.14 257	2.35 279	1.89 298	16.43 304	2.53 295	3.76 232	2.90 187	0.17 213	3.88 317	1.66 234	4.23 259	5.19 264	3.23 230

ADCMid	6.83 307	4.46 314	4.95 312	2.16 277	4.31 308	5.71 300	7.29 318	8.83 322	12.78 334	3.11 280	8.10 318	9.83 289	9.65 312	2.84 318	8.51 328	5.42 317	4.68 309	2.83 315	18.87 315	3.22 307	7.09 315	7.70 331	5.37 331	2.33 298	5.12 303	8.71 315	5.21 265	15.24 311

model_zeroshot	3.10 262	0.46 157	1.69 267	1.87 271	0.56 226	0.23 216	0.00 1	3.03 258	0.44 179	2.48 257	3.95 276	4.58 251	0.55 203	0.15 214	5.31 280	4.57 292	1.45 256	0.88 238	14.88 298	1.15 245	5.62 288	5.52 284	0.03 129	0.19 172	3.71 281	6.21 292	5.26 266	8.89 283

Anonymous3	3.16 264	0.55 174	0.79 213	0.09 95	1.10 252	0.50 232	0.03 146	3.52 279	1.26 260	1.12 195	0.84 209	10.62 293	1.31 263	0.36 261	7.37 311	6.90 334	3.59 294	3.15 318	10.88 287	2.20 289	6.83 310	9.50 342	0.31 244	0.37 241	1.43 229	3.45 245	5.32 267	1.91 208

test-1	2.99 257	0.26 104	1.52 260	0.33 174	0.21 142	0.22 215	0.38 234	3.16 265	0.85 231	3.36 289	4.21 280	5.45 264	0.78 235	0.20 232	4.02 227	4.67 297	1.40 253	1.31 271	10.46 283	1.58 264	5.30 284	7.01 321	0.04 141	0.34 234	2.98 273	6.37 295	5.39 268	8.95 284

EKT-Stereo	2.55 244	0.72 207	1.73 269	0.49 216	0.32 189	0.51 233	1.72 272	3.38 274	1.00 244	1.96 245	2.80 261	1.33 205	0.76 233	0.10 196	4.55 252	5.93 324	1.26 242	3.18 319	8.70 259	2.73 298	6.75 307	5.86 293	0.10 180	0.26 197	3.99 284	1.81 205	5.40 269	1.62 204

anonymity	3.65 273	0.66 198	5.99 322	1.34 254	0.51 218	0.44 227	0.11 201	3.79 289	0.79 223	2.66 263	18.15 353	3.83 238	0.89 248	0.26 250	3.21 184	5.09 311	0.93 217	0.53 190	7.76 251	1.11 243	4.31 249	5.87 294	0.28 238	0.42 249	4.98 300	9.60 321	5.40 269	9.75 289

HH	2.94 254	0.45 153	4.88 310	0.58 223	0.51 218	0.73 241	1.38 265	3.25 269	0.84 227	2.85 272	0.60 191	5.15 259	0.82 240	0.19 227	3.29 192	6.00 326	0.67 179	0.89 240	9.52 272	1.83 276	7.59 322	5.88 295	0.41 257	0.27 206	3.12 275	5.47 286	5.66 271	6.52 266

HanStereo	2.94 254	0.45 153	4.88 310	0.58 223	0.51 218	0.73 241	1.38 265	3.25 269	0.84 227	2.85 272	0.60 191	5.15 259	0.82 240	0.19 227	3.29 192	6.00 326	0.67 179	0.89 240	9.52 272	1.83 276	7.59 322	5.88 295	0.41 257	0.27 206	3.12 275	5.47 286	5.66 271	6.52 266

SFCPSM	5.40 296	2.86 299	1.19 240	1.84 270	1.39 266	1.34 262	0.49 239	2.34 210	4.85 313	3.12 281	8.16 320	15.40 305	22.08 331	1.04 297	5.77 292	4.60 295	2.35 279	1.58 287	22.71 323	7.33 329	4.45 251	4.53 255	0.62 281	1.97 295	4.29 289	4.05 257	5.75 273	9.77 290

HSM-Net_RVC	2.86 253	1.24 256	1.50 258	2.55 280	1.72 275	0.57 237	0.17 213	3.55 280	1.14 252	3.50 297	6.32 303	7.94 281	2.93 283	0.05 138	3.38 198	2.12 207	1.28 243	0.26 124	3.24 183	1.24 249	3.66 228	3.76 218	0.61 280	2.64 303	4.43 292	6.27 294	5.76 274	5.47 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Reg-Stereo(zero)	2.47 240	0.35 133	2.58 287	0.48 214	0.84 247	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 325	2.75 230	0.81 238	1.26 304	2.61 145	3.41 270	1.42 254	0.49 182	7.28 242	1.29 252	4.00 235	4.42 253	0.41 257	0.19 172	1.28 216	3.03 233	5.77 275	5.27 251

fast-iter	2.47 240	0.35 133	2.58 287	0.48 214	0.84 247	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 325	2.75 230	0.81 238	1.26 304	2.61 145	3.41 270	1.42 254	0.49 182	7.28 242	1.29 252	4.00 235	4.42 253	0.41 257	0.19 172	1.28 216	3.03 233	5.77 275	5.27 251

AnonymousM	1.53 201	0.20 90	0.39 138	0.05 69	0.04 53	0.25 218	0.01 82	2.74 243	0.57 198	0.35 143	1.45 229	0.55 158	0.53 200	0.22 244	2.76 151	2.91 243	0.98 224	1.05 256	2.00 133	1.32 255	3.73 231	3.49 214	0.20 221	0.28 217	0.13 118	0.28 130	5.87 277	9.03 285

IGEV_Zeroshot_test	3.61 271	0.78 212	7.78 331	6.84 305	0.33 194	2.04 276	1.78 273	3.97 291	0.92 234	2.12 249	6.05 301	4.60 252	1.01 253	0.08 174	3.44 200	5.73 321	0.76 195	0.61 204	9.25 270	1.49 260	7.12 316	6.47 313	0.31 244	0.27 206	5.02 301	5.44 284	5.95 278	7.38 271

IGEV-FE	3.61 271	0.78 212	7.78 331	6.84 305	0.32 189	2.04 276	1.79 274	3.97 291	0.92 234	2.19 254	6.01 299	4.62 253	1.01 253	0.08 174	3.44 200	5.72 320	0.73 192	0.60 202	9.23 269	1.50 261	7.13 317	6.47 313	0.31 244	0.27 206	5.03 302	5.44 284	5.97 279	7.38 271

DF	2.38 235	1.07 246	1.21 241	1.49 257	0.27 170	1.58 266	0.00 1	2.88 252	0.70 213	0.22 126	0.53 179	6.05 272	0.59 208	0.09 184	2.92 165	3.90 282	0.89 210	0.88 238	13.48 296	0.77 222	4.47 252	4.10 236	0.24 234	0.32 226	1.23 213	3.86 255	6.04 280	4.60 243

DDVS	5.40 296	1.51 265	2.25 280	1.64 261	2.80 295	1.96 274	1.03 253	5.91 316	4.10 305	3.96 309	19.83 357	26.29 321	6.82 302	1.57 313	5.77 292	6.90 334	2.58 283	1.92 299	10.46 283	4.59 315	6.02 294	7.39 325	0.30 240	1.40 286	1.41 228	3.29 241	6.10 281	8.11 277

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 301	1.25 257	7.40 326	2.57 281	2.03 287	6.90 304	2.76 291	4.00 293	4.04 304	4.58 320	8.36 322	4.99 257	2.06 270	0.03 108	5.72 291	7.36 340	1.90 270	0.95 249	38.08 342	1.75 272	5.95 293	6.44 311	0.19 218	0.58 263	3.59 279	7.26 300	6.15 282	12.75 301

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 314	1.51 265	5.87 320	4.30 297	3.26 299	2.82 283	6.81 316	3.68 284	3.59 302	4.81 322	10.18 333	66.20 366	11.63 315	7.70 337	5.97 297	5.06 310	4.49 308	5.33 334	18.36 310	2.64 297	7.91 324	8.42 336	0.92 294	3.39 312	4.34 290	8.02 309	6.20 283	15.61 312

AnyNet_C32	5.68 302	1.96 276	2.91 292	1.78 267	2.71 294	3.17 287	5.76 312	4.31 297	12.56 332	3.07 279	7.17 310	4.22 249	1.70 266	2.19 317	8.22 325	5.98 325	5.69 315	4.43 328	12.45 293	2.93 302	9.72 336	8.57 337	1.84 308	3.46 313	6.24 311	9.82 323	6.26 284	14.21 306

stereogan	1.89 222	2.00 281	1.17 239	1.47 256	2.05 288	1.72 269	0.87 250	1.84 185	1.11 250	1.36 218	1.51 231	5.81 268	0.48 190	0.32 258	3.87 222	1.69 168	0.80 200	0.39 160	3.96 199	0.78 223	1.23 130	4.02 231	0.26 237	0.51 256	0.30 152	1.30 191	6.30 285	3.84 236

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 323	10.59 331	6.33 324	17.49 326	6.29 321	7.85 311	10.69 327	18.03 345	23.43 355	11.13 343	4.86 289	14.66 304	5.81 297	9.65 340	9.78 338	5.91 323	3.18 289	5.17 332	39.06 343	7.03 328	7.92 325	9.81 344	7.04 332	7.22 340	14.77 334	8.85 316	6.40 286	17.43 315

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 286	1.17 254	7.69 329	1.88 272	0.63 231	5.37 298	1.86 275	3.49 278	2.61 291	3.69 301	9.28 331	5.22 262	1.87 267	0.04 127	4.47 246	6.37 331	1.46 257	1.46 278	9.75 277	2.23 291	6.73 306	6.20 307	0.25 236	1.56 289	5.23 305	7.70 304	6.43 287	11.78 299

GANetREF_RVC	2.43 237	1.69 272	0.81 214	2.04 275	1.16 255	1.02 255	0.10 194	4.72 305	1.44 266	3.62 298	0.06 121	10.03 291	0.69 221	0.09 184	3.63 207	1.36 127	1.06 232	0.94 248	6.44 233	0.46 186	2.32 182	1.74 132	0.17 213	1.35 283	3.41 278	3.75 250	6.55 288	4.82 246
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
EGLCR-Stereo	1.26 183	0.21 92	1.76 271	0.07 89	0.25 159	0.08 140	0.02 120	0.49 130	0.55 194	0.11 113	0.45 175	0.58 166	0.67 219	0.03 108	2.32 123	2.67 235	0.93 217	1.20 269	4.21 202	0.19 109	4.10 244	4.78 260	0.05 154	0.13 147	0.64 190	0.67 160	6.56 289	0.32 135

s12784h	2.07 227	2.29 288	2.24 279	1.60 260	0.69 235	0.05 131	0.03 146	2.13 203	0.55 194	1.19 203	0.13 136	1.61 213	0.68 220	0.04 127	3.20 181	3.09 254	0.78 196	0.41 166	3.50 191	0.43 180	5.42 285	2.92 188	0.11 187	0.12 140	2.64 262	1.70 201	6.64 290	11.65 298

RTS	5.53 299	1.46 262	0.94 223	0.90 240	1.73 276	4.08 292	4.63 307	2.53 227	3.41 299	2.79 267	1.70 241	8.18 282	1.27 261	0.72 283	7.83 315	4.87 304	7.37 324	2.34 309	18.33 308	2.92 300	4.78 259	5.88 295	1.04 297	1.31 281	6.74 314	22.88 356	6.66 291	22.00 328

RTSA	5.53 299	1.46 262	0.94 223	0.90 240	1.73 276	4.08 292	4.63 307	2.53 227	3.41 299	2.79 267	1.70 241	8.18 282	1.27 261	0.72 283	7.83 315	4.87 304	7.37 324	2.34 309	18.33 308	2.92 300	4.78 259	5.88 295	1.04 297	1.31 281	6.74 314	22.88 356	6.66 291	22.00 328

S-Stereo	9.11 315	1.88 275	3.41 297	7.93 311	7.92 324	12.47 322	19.24 336	5.20 311	6.26 317	6.18 332	20.72 359	29.27 324	7.13 303	0.65 281	9.55 337	7.50 342	3.80 299	5.87 338	17.77 306	6.30 325	6.21 297	7.52 328	12.23 343	6.88 337	2.77 267	6.68 297	6.74 293	18.03 318

ACV-stereo	8.15 313	5.09 319	4.79 307	8.14 312	1.73 276	11.44 319	4.25 304	3.84 290	6.16 315	5.36 327	6.72 307	5.73 267	25.08 334	1.31 306	9.40 335	10.22 353	5.83 317	2.67 314	51.43 357	14.43 345	8.48 331	6.72 317	0.88 293	2.46 300	1.95 242	3.85 254	6.75 294	5.39 255

FC-DCNN	3.82 275	4.38 313	5.67 319	9.61 317	4.14 306	8.01 312	3.26 297	4.21 295	1.69 274	2.95 275	1.54 233	5.87 270	2.09 271	0.13 209	4.40 243	2.15 210	2.54 282	1.11 262	3.38 188	0.82 228	3.11 212	2.20 153	0.65 284	3.29 309	6.33 312	4.91 274	6.98 295	7.80 276

PWC_ROB	7.15 308	1.85 274	5.57 317	0.85 237	1.17 257	1.95 273	4.77 309	2.56 231	17.27 347	3.83 307	7.66 313	4.97 255	39.20 352	0.81 289	8.35 327	4.96 308	6.51 319	4.27 325	15.99 301	4.39 313	7.48 321	7.59 329	0.53 275	4.79 327	2.74 265	2.63 231	7.01 296	23.26 332

ADCPNet	6.67 305	1.97 277	3.86 302	2.75 282	6.19 320	3.07 284	7.60 321	5.21 312	8.03 323	3.82 306	7.92 314	5.17 261	13.78 322	2.98 321	8.10 321	6.12 328	4.35 306	2.04 303	18.50 311	4.74 318	7.04 313	7.43 326	2.98 319	1.91 292	8.96 323	14.04 337	7.02 297	14.47 308

EAI-Stereo	2.70 249	0.83 221	2.70 291	0.89 239	1.47 270	0.83 246	1.46 267	3.07 261	1.18 256	0.21 125	3.82 275	3.19 232	0.72 226	0.09 184	5.24 279	4.82 302	0.83 206	0.91 244	9.83 278	1.25 250	4.49 253	5.29 271	0.39 256	0.80 271	1.87 238	3.19 239	7.10 298	6.43 264

DAS	4.09 280	0.94 232	1.15 236	1.82 268	1.27 262	1.15 259	1.11 260	3.48 276	4.23 306	3.34 287	6.52 304	12.55 299	5.36 293	0.05 138	4.66 259	4.57 292	4.02 303	2.27 307	9.63 275	5.33 321	5.93 291	5.39 278	0.52 272	4.30 322	4.09 285	5.06 277	7.48 299	4.17 238

SepStereo	4.09 280	0.94 232	1.15 236	1.82 268	1.27 262	1.15 259	1.11 260	3.48 276	4.23 306	3.34 287	6.52 304	12.55 299	5.36 293	0.05 138	4.66 259	4.57 292	4.02 303	2.27 307	9.63 275	5.33 321	5.93 291	5.39 278	0.52 272	4.30 322	4.09 285	5.06 277	7.48 299	4.17 238

FAT-Stereo	7.20 309	2.13 285	8.68 336	7.00 307	11.87 333	5.95 301	3.19 295	7.26 319	3.52 301	5.84 328	13.06 337	18.26 311	8.49 307	1.41 309	8.81 332	6.34 330	3.65 297	4.07 324	15.49 300	6.21 324	6.75 307	6.94 320	0.74 289	4.80 328	2.92 270	7.26 300	7.50 301	16.30 313

CSAN	4.46 288	2.36 290	1.57 262	3.12 285	3.32 300	1.64 268	0.76 247	4.59 301	4.37 310	3.80 305	2.84 262	17.58 310	10.47 314	0.96 293	4.80 267	1.75 173	2.06 272	1.16 265	5.69 217	2.34 292	2.93 205	2.40 169	0.43 263	2.56 301	4.64 294	11.45 327	7.53 302	13.44 305

NOSS_ROB	2.78 250	3.78 309	0.39 138	2.02 274	1.58 271	2.36 280	0.00 1	2.66 239	1.54 268	3.63 299	1.79 244	2.55 229	3.51 288	0.83 290	5.82 294	5.57 319	2.69 284	1.83 296	2.63 162	0.91 231	4.62 256	4.13 238	0.42 262	2.58 302	2.29 249	4.46 264	7.67 303	2.88 226

MSKI-zero shot	3.19 265	0.59 181	1.39 252	0.19 113	0.37 204	0.18 202	0.03 146	3.19 266	0.96 240	0.82 175	4.84 288	3.83 238	0.60 213	0.03 108	3.33 196	5.29 316	1.15 238	0.81 232	11.77 291	1.76 273	6.55 303	5.98 303	0.22 231	0.32 226	4.41 291	12.05 328	7.79 304	7.75 275

PSMNet-ADL	3.15 263	0.80 214	1.49 257	1.54 258	1.63 272	0.88 248	0.30 230	2.50 224	1.91 280	4.43 317	8.13 319	4.06 240	6.80 301	0.07 161	4.23 232	5.16 312	1.83 268	0.91 244	11.85 292	1.86 279	4.02 240	4.02 231	0.70 288	0.51 256	1.61 232	4.33 262	8.01 305	1.36 195

DGSMNet	11.51 325	4.52 315	7.92 333	5.60 300	4.80 310	7.02 306	6.11 313	7.51 320	4.47 311	11.25 346	31.10 366	17.12 309	7.95 305	4.11 330	10.43 341	14.27 359	16.27 345	9.03 350	40.42 347	11.09 341	20.12 365	22.06 367	4.60 330	6.88 337	5.15 304	9.40 318	8.22 306	13.42 304

LALA_ROB	4.04 278	4.73 317	1.42 253	1.16 248	1.93 283	2.17 279	1.04 254	1.80 182	2.48 288	2.74 264	5.87 297	33.34 329	0.69 221	0.78 287	6.02 299	2.33 224	3.21 290	1.82 295	3.66 195	1.88 280	3.40 222	4.99 268	0.34 251	1.03 274	1.91 241	3.61 247	8.50 307	6.20 263

FC-DCNN v2	4.24 285	4.65 316	5.90 321	11.00 320	4.41 309	8.70 316	3.19 295	5.19 310	2.19 284	2.86 274	1.78 243	6.28 274	2.81 280	0.13 209	4.51 249	2.15 210	2.50 281	1.01 255	3.64 193	0.81 227	3.11 212	2.22 156	0.64 283	3.28 308	7.94 319	5.77 289	8.62 308	9.05 286

XPNet_ROB	3.02 260	2.54 291	1.33 248	0.73 230	1.45 269	1.04 257	0.61 242	0.83 146	1.45 267	1.16 199	3.44 270	26.85 322	0.35 158	0.40 264	3.24 189	2.22 216	3.28 291	0.79 225	3.20 176	1.19 246	2.94 206	5.51 282	0.76 290	0.46 254	0.72 196	2.37 224	9.22 309	3.37 233

ACVNet_1	26.74 351	42.56 352	14.81 347	66.86 363	48.56 358	65.11 366	82.56 373	15.95 341	8.17 324	11.16 344	5.65 295	32.31 328	25.19 335	93.82 366	7.38 312	2.02 197	15.91 344	6.16 341	34.50 337	10.98 340	8.17 328	6.10 306	59.12 363	5.79 332	19.06 342	9.75 322	9.37 310	15.02 310

SQANet	17.87 334	31.68 348	5.41 315	57.78 349	33.35 346	57.44 350	39.25 347	4.37 298	1.73 275	4.89 323	1.53 232	30.38 325	5.54 295	56.25 349	3.78 220	1.32 122	5.20 312	1.48 281	29.72 329	1.71 269	6.45 301	5.45 281	54.26 356	1.90 291	4.80 296	8.48 312	9.52 311	18.82 321

MFN_U_SF_RVC	10.34 321	6.17 324	3.69 301	9.55 316	5.13 312	12.52 323	10.34 326	12.25 331	7.05 319	12.23 349	14.31 342	22.82 315	13.03 319	8.82 338	11.37 349	4.87 304	3.83 302	3.31 320	39.34 344	5.97 323	8.56 332	8.81 338	1.45 306	6.40 336	9.49 325	8.57 313	9.56 312	19.71 322

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 310	3.59 306	1.09 231	9.20 315	3.71 305	7.69 308	7.51 320	10.81 328	8.52 325	4.93 324	4.20 279	16.73 308	9.30 309	5.45 333	8.09 320	3.29 261	1.80 266	1.13 263	18.77 312	2.10 288	6.48 302	7.49 327	3.17 324	1.74 290	12.06 331	14.29 338	9.71 313	14.36 307

AnyNet_C01	12.12 327	6.13 323	5.39 314	6.24 303	6.03 317	5.20 297	9.20 324	12.30 332	16.87 344	5.85 329	9.03 327	26.16 320	18.91 327	4.53 332	11.14 348	12.98 357	16.27 345	15.82 362	34.24 336	10.36 339	16.44 357	13.34 360	7.06 333	6.93 339	11.61 330	9.46 319	9.77 314	19.91 323

HBP-ISP	3.70 274	3.49 305	4.13 304	4.77 298	2.41 291	3.60 291	0.12 203	4.11 294	1.26 260	3.39 292	4.22 281	4.64 254	0.54 202	1.76 315	8.63 329	8.11 344	1.56 258	1.34 272	2.61 160	1.51 262	5.14 279	6.84 318	0.56 278	1.55 288	2.53 258	5.06 277	10.57 315	5.37 254

ADCS	9.93 317	5.64 320	4.82 308	3.95 294	6.05 318	6.17 302	5.70 311	9.47 324	15.68 339	4.19 312	7.98 315	12.91 301	17.41 324	3.94 329	10.52 344	11.68 355	10.14 329	7.14 343	24.46 327	8.67 335	13.95 353	13.00 358	2.94 317	6.15 334	9.75 326	17.65 346	10.70 316	17.41 314

XQC	4.76 291	3.14 303	1.63 265	3.31 287	3.69 304	3.46 290	2.94 293	6.02 317	3.05 295	2.64 262	5.51 293	5.67 265	7.46 304	1.41 309	8.02 318	4.65 296	3.59 294	1.49 282	10.75 286	2.91 299	4.96 274	6.67 315	0.41 257	1.91 292	7.13 318	10.47 326	11.17 317	4.51 240

iRaft-Stereo_20w	4.18 283	1.14 250	8.05 334	7.32 308	1.81 281	3.33 289	1.55 269	3.45 275	1.28 262	3.63 299	7.12 309	3.54 234	1.33 264	0.11 200	4.16 231	4.85 303	0.93 217	0.61 204	9.28 271	1.22 248	5.08 276	5.56 286	0.43 263	0.53 259	3.85 282	8.64 314	11.20 318	12.91 302

SGM-Forest	2.81 251	2.03 282	0.36 125	6.32 304	1.79 280	2.66 281	0.02 120	1.42 164	0.77 217	2.52 259	0.96 211	6.57 278	5.74 296	0.31 255	4.36 241	2.94 247	0.61 169	0.33 148	3.08 174	0.47 191	2.46 193	2.73 182	0.84 292	0.45 253	3.66 280	3.74 249	11.30 319	7.44 273
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STTRV1_RVC	9.47 316	2.31 289	1.06 230	5.61 301	1.39 266	5.42 299	2.59 290	3.68 284	3.77 303	4.47 319	4.40 283	16.44 307	20.14 329	1.02 294	9.83 339	3.26 260	18.06 349	0.81 232	51.87 361	11.45 342	18.05 361	6.27 310	4.52 329	4.23 320	6.12 309	7.90 307	11.99 320	28.90 344

TRStereo	3.24 267	2.66 295	7.45 327	0.35 190	0.14 101	7.79 309	0.13 207	3.04 259	0.42 177	2.75 265	1.46 230	5.69 266	0.65 217	0.09 184	3.75 219	4.23 287	0.70 189	0.63 208	6.77 236	1.21 247	4.05 243	4.81 261	0.12 191	0.24 188	2.72 264	6.73 298	12.83 321	6.09 262

CBMV_ROB	6.09 304	2.65 293	2.29 283	8.35 313	5.74 315	5.08 296	2.76 291	5.03 309	2.35 285	3.78 304	4.70 286	21.22 314	13.56 321	0.09 184	6.04 300	3.70 277	2.84 285	1.39 274	11.35 288	8.80 336	4.92 272	3.11 197	0.43 263	2.10 296	7.06 317	10.12 324	12.96 322	11.93 300

AMNet	6.77 306	3.87 310	2.62 289	4.00 295	5.86 316	6.75 303	3.31 298	2.51 225	2.47 287	3.44 294	6.68 306	9.34 288	2.05 269	7.44 335	4.79 266	9.81 351	13.48 341	7.65 344	7.95 254	7.83 331	11.47 343	7.62 330	2.74 316	4.18 319	5.52 306	8.25 311	13.24 323	17.97 317

SANet	10.32 320	4.15 312	6.27 323	5.51 299	5.49 314	8.58 315	2.27 283	15.41 339	13.03 336	2.83 270	9.09 328	60.35 361	25.50 336	2.93 320	8.06 319	3.02 249	7.05 320	3.86 323	11.43 289	3.25 308	5.27 282	5.02 269	2.60 315	7.27 341	11.08 329	12.57 330	13.36 324	23.31 333

edge stereo	11.35 324	6.83 325	10.52 339	14.06 322	12.00 334	16.55 329	12.81 330	12.42 333	7.44 321	6.06 330	15.12 345	38.81 338	17.75 325	1.25 303	7.59 313	7.29 339	5.73 316	3.11 317	25.18 328	4.53 314	6.71 305	8.01 333	4.16 326	3.71 316	8.94 322	7.65 302	13.41 325	28.72 343

otaku	21.36 343	42.67 353	7.67 328	62.47 355	41.26 352	63.18 361	49.95 349	6.15 318	4.57 312	10.22 341	1.83 246	32.26 327	9.33 310	65.85 351	4.60 255	1.61 153	7.10 322	1.41 276	36.88 340	7.74 330	7.03 312	5.98 303	54.87 357	2.69 304	8.31 320	9.47 320	13.48 326	18.26 319

Ntro	22.77 346	41.10 350	9.75 338	63.11 358	42.85 353	62.03 359	56.57 352	8.43 321	6.55 318	12.02 348	2.06 248	33.43 330	6.53 300	75.01 354	4.99 274	1.38 130	7.98 326	2.25 306	37.75 341	9.51 337	6.94 311	6.04 305	55.49 358	3.02 305	10.71 328	14.77 339	13.49 327	21.09 325

DPSNet	14.25 332	3.23 304	1.83 275	7.63 309	7.22 323	10.44 318	4.19 303	5.68 314	8.64 326	4.20 314	3.75 273	72.37 371	26.68 337	4.43 331	10.42 340	10.25 354	10.56 330	8.02 345	58.50 368	8.44 334	11.36 341	8.93 339	16.95 348	10.34 348	18.62 341	15.80 341	14.33 328	21.91 327

ACVNet-4b	26.61 350	42.01 351	11.61 340	69.47 367	47.43 356	69.50 369	76.65 368	10.80 327	9.82 329	15.00 355	1.59 234	58.27 359	9.88 313	93.43 365	4.75 263	1.87 181	13.94 342	5.15 331	32.30 333	13.54 343	7.25 319	5.67 289	58.95 362	4.34 324	12.13 332	9.30 317	15.06 329	18.72 320

ETE_ROB	4.62 289	4.04 311	1.52 260	1.14 247	2.02 286	2.70 282	1.28 263	1.50 166	4.25 308	1.89 241	5.88 298	37.95 336	0.84 246	1.42 311	4.94 273	2.66 233	3.81 300	0.95 249	4.84 211	1.63 268	4.01 239	5.32 274	0.67 287	1.14 279	2.03 245	3.84 253	15.25 330	7.23 270

DispFullNet	26.27 349	39.81 349	17.89 355	52.75 348	38.74 350	45.03 349	55.21 351	13.74 336	12.89 335	13.75 351	9.88 332	43.75 344	32.46 346	86.51 357	11.01 346	13.68 358	29.48 366	16.23 364	51.78 360	14.64 346	13.87 352	10.46 347	14.59 346	6.22 335	8.62 321	8.03 310	16.08 331	32.10 347

RainbowNet	27.62 353	45.59 355	16.83 352	69.42 366	46.28 354	68.08 368	69.73 362	9.87 325	3.31 297	17.67 356	2.40 251	45.29 345	28.15 339	91.67 360	11.05 347	3.10 255	10.99 332	5.02 330	43.52 350	16.90 352	8.37 329	6.69 316	58.54 361	4.55 325	13.10 333	12.31 329	16.72 332	20.53 324

dad	4.05 279	0.87 226	0.28 82	10.24 318	1.70 274	1.03 256	12.23 329	12.58 335	0.11 102	3.46 296	0.00 1	1.93 217	3.59 289	0.19 227	4.92 272	1.26 117	1.60 260	0.53 190	14.05 297	0.63 211	2.73 199	1.88 134	0.16 209	0.71 268	5.78 307	0.19 118	17.00 333	9.60 288

pmcnn	8.05 312	2.96 300	2.25 280	6.23 302	5.03 311	6.98 305	4.33 305	4.70 304	2.02 283	4.19 312	9.20 330	19.11 312	20.39 330	0.73 285	7.05 308	6.73 332	6.29 318	4.51 329	22.54 322	4.66 317	9.62 334	5.08 270	4.46 328	4.23 320	5.99 308	5.22 281	17.26 334	25.55 338

PVD	12.14 328	5.88 321	8.51 335	7.70 310	6.65 322	10.05 317	6.16 314	21.11 352	19.74 350	3.44 294	8.69 324	16.07 306	27.50 338	2.86 319	8.93 333	7.52 343	11.20 333	6.11 340	24.24 326	6.83 327	11.08 339	11.21 353	1.11 300	5.71 331	15.30 336	21.90 354	17.71 335	34.49 350

CBMV	5.52 298	3.65 308	1.32 247	3.46 289	2.86 297	2.04 276	0.41 235	3.64 283	2.63 292	4.09 311	2.36 250	14.13 303	3.70 291	0.57 273	7.16 309	6.19 329	4.26 305	2.36 311	8.76 260	1.44 258	6.43 300	4.53 255	0.54 276	5.62 330	4.85 298	6.08 291	19.41 336	26.62 339
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	19.30 338	7.92 326	15.32 348	17.51 327	11.42 332	8.09 313	18.41 334	28.03 361	17.21 346	12.46 350	12.08 335	33.63 331	30.37 343	9.62 339	18.64 361	14.89 360	25.78 359	10.10 352	40.05 345	16.50 350	17.34 359	12.76 357	9.48 341	18.60 359	35.02 361	20.22 350	21.19 337	38.41 354

G-Net	10.87 322	4.96 318	9.71 337	3.77 291	4.24 307	7.37 307	2.01 279	10.08 326	15.80 341	4.95 325	15.59 346	48.52 350	9.05 308	0.58 276	8.11 323	8.67 346	5.49 313	4.42 327	23.80 325	15.66 348	8.01 326	8.23 334	3.06 323	5.14 329	6.15 310	13.92 336	22.56 338	23.75 334

WAO-7	27.19 352	31.49 347	25.61 363	33.41 338	34.55 348	21.90 335	27.96 342	47.14 371	47.22 369	29.27 364	38.50 369	41.69 342	40.59 356	12.37 343	31.37 368	17.44 364	15.34 343	8.53 346	46.18 351	20.63 356	9.79 337	10.78 349	3.30 325	33.50 370	22.38 346	21.79 353	23.87 339	37.39 353

MFMNet_re	16.26 333	13.95 333	7.70 330	24.27 334	9.34 329	33.99 344	17.43 332	12.42 333	19.62 349	10.23 342	13.58 340	39.02 339	13.47 320	1.40 308	10.73 345	10.12 352	29.43 365	12.22 353	31.31 331	10.07 338	17.19 358	9.15 340	8.44 336	9.02 345	8.97 324	5.68 288	24.08 340	36.04 352

MonStereo1	29.98 355	43.13 354	15.45 350	62.83 356	50.21 364	57.60 351	67.21 356	18.37 346	19.83 352	11.70 347	18.17 354	62.56 365	43.75 358	93.03 364	7.82 314	4.11 285	18.02 348	8.91 349	40.36 346	13.70 344	10.83 338	8.27 335	61.68 369	4.04 318	10.22 327	5.85 290	24.40 341	27.43 340

ACVNet_2	32.06 357	47.10 357	20.06 357	67.26 365	49.84 363	64.97 364	85.15 376	28.04 362	14.34 338	14.44 352	8.02 317	51.06 355	30.19 342	92.01 363	8.75 331	2.50 228	19.20 350	5.27 333	50.34 356	16.10 349	8.16 327	5.63 288	57.79 359	13.22 355	36.40 362	13.10 332	24.92 342	31.82 346

IMH-64-1	33.95 359	47.85 358	23.39 359	61.17 351	49.33 361	61.76 357	67.81 357	27.05 356	35.73 357	10.03 339	14.78 343	45.47 346	40.48 353	93.88 367	14.40 356	7.26 337	20.70 351	8.75 347	47.06 352	20.52 354	11.86 345	10.05 345	59.37 365	11.73 351	41.46 365	17.26 344	27.54 343	39.89 357

IMH-64	33.95 359	47.85 358	23.39 359	61.17 351	49.33 361	61.76 357	67.81 357	27.05 356	35.73 357	10.03 339	14.78 343	45.47 346	40.48 353	93.88 367	14.40 356	7.26 337	20.70 351	8.75 347	47.06 352	20.52 354	11.86 345	10.05 345	59.37 365	11.73 351	41.46 365	17.26 344	27.54 343	39.89 357

LSM0	22.48 345	6.09 322	4.65 306	14.89 324	10.39 331	16.43 328	13.29 331	23.38 354	15.69 340	14.75 353	18.69 355	35.79 333	33.70 348	0.93 292	73.52 377	85.94 377	13.36 340	5.62 336	55.67 366	16.83 351	21.95 366	18.82 364	4.28 327	8.01 342	16.44 337	16.43 343	28.65 345	32.66 349

IMH	35.14 361	49.00 362	23.80 361	61.52 353	49.14 360	63.04 360	67.99 359	27.86 360	38.05 361	11.18 345	14.22 341	49.01 352	53.30 372	93.93 369	14.60 359	7.08 336	21.66 353	9.65 351	47.64 354	22.22 358	11.39 342	9.32 341	59.41 367	12.98 354	40.95 364	19.12 347	29.12 346	41.73 360

PSMNet_ROB	31.36 356	48.75 361	16.32 351	64.48 360	46.97 355	60.77 355	61.30 353	19.02 348	20.70 353	27.57 363	24.90 362	41.43 341	42.18 357	83.15 355	13.95 355	4.06 284	17.90 347	5.94 339	42.51 349	15.37 347	11.21 340	9.54 343	57.95 360	14.27 357	29.64 352	19.74 348	29.38 347	17.81 316

SPS-STEREO	20.13 341	14.92 335	11.88 341	19.84 330	20.39 337	18.24 331	9.27 325	16.06 342	19.74 350	19.91 359	20.06 358	33.66 332	37.68 351	7.23 334	13.17 354	16.66 363	26.75 361	16.01 363	32.30 333	23.65 359	30.25 372	22.84 370	13.67 345	13.47 356	16.56 338	15.26 340	29.55 348	24.45 335
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWCK	38.25 363	63.47 370	23.98 362	73.60 373	41.23 351	60.98 356	51.31 350	54.00 372	35.86 359	26.51 362	39.23 370	62.00 364	46.09 360	26.43 347	14.46 358	9.53 350	30.80 367	12.71 357	83.96 379	28.46 366	23.42 367	13.60 361	47.98 355	30.51 369	34.48 359	27.91 363	31.53 349	38.61 355

MeshStereo	13.21 331	10.28 329	5.53 316	24.29 335	14.71 335	17.26 330	7.30 319	12.03 329	7.47 322	4.66 321	9.13 329	38.56 337	29.80 341	0.45 268	9.43 336	7.37 341	3.76 298	2.44 312	18.85 314	2.41 294	12.93 350	7.18 322	1.21 301	5.79 332	22.04 345	16.38 342	33.15 350	32.34 348
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
LRCNet_RVC	60.25 376	73.90 379	44.96 375	94.13 379	95.20 380	91.02 380	85.32 377	54.56 373	36.51 360	98.66 380	73.01 377	91.80 382	67.46 378	96.60 380	33.95 369	18.60 367	69.32 378	51.86 377	94.53 380	64.28 378	31.29 373	22.24 369	94.67 381	54.29 378	19.85 343	10.16 325	33.16 351	25.34 337

SGM_RVC	10.08 318	10.50 330	3.60 300	16.68 325	8.80 327	14.87 326	7.11 317	9.19 323	6.25 316	4.06 310	7.33 311	24.89 318	18.29 326	0.57 273	4.57 253	1.98 195	3.30 293	1.17 266	20.75 318	2.20 289	4.80 262	2.23 158	2.29 311	3.65 315	17.68 340	13.31 334	33.30 352	28.67 342
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	20.91 342	16.10 337	12.43 342	22.81 333	21.80 338	24.45 336	18.63 335	17.89 344	12.77 333	18.42 358	19.55 356	30.39 326	40.48 353	11.67 342	12.56 352	15.10 361	25.73 358	12.69 356	34.93 338	21.56 357	26.12 369	22.15 368	21.16 349	12.73 353	17.44 339	13.30 333	33.35 353	28.26 341

TorneroNet-64	38.80 364	50.14 363	23.16 358	63.45 359	47.59 357	63.57 362	68.85 360	27.44 359	44.99 365	21.03 360	13.47 339	69.75 370	56.51 373	94.74 371	18.85 363	8.54 345	26.03 360	15.59 361	53.93 365	25.94 363	12.81 349	10.53 348	61.35 368	21.98 360	33.37 356	26.73 362	33.93 354	53.30 368

SGM-ForestM	11.60 326	15.35 336	4.54 305	19.02 329	8.08 325	18.74 332	10.83 328	12.03 329	7.24 320	3.01 276	6.09 302	36.06 334	23.95 332	0.75 286	4.47 246	1.51 145	3.60 296	0.75 222	20.06 317	1.60 265	4.23 245	1.65 129	1.36 303	3.34 311	25.09 347	20.48 351	34.27 355	25.03 336

WAO-6	36.54 362	46.81 356	19.38 356	60.03 350	52.14 365	58.04 352	63.77 354	27.20 358	42.09 362	33.11 367	17.67 351	42.19 343	50.09 368	89.85 358	29.06 366	18.00 366	22.89 354	12.66 355	41.03 348	25.00 361	19.25 362	17.73 362	34.12 351	17.43 358	42.37 367	25.35 360	36.73 356	42.55 361

MDST_ROB	10.13 319	16.70 338	3.04 294	29.06 336	9.34 329	20.66 333	5.02 310	5.90 315	1.98 282	3.16 283	2.70 259	11.22 295	28.15 339	0.18 225	6.30 305	1.37 129	1.21 240	0.34 150	7.74 250	1.01 235	4.67 257	3.95 228	1.92 310	1.94 294	26.55 349	19.78 349	37.02 357	22.50 331

notaker	49.83 370	63.78 371	33.18 368	70.81 370	66.40 371	70.73 371	78.98 371	45.33 370	64.15 374	43.75 372	59.49 374	60.26 360	51.62 370	93.99 370	46.45 372	31.86 371	34.38 370	24.64 369	65.77 374	41.22 373	24.40 368	24.26 372	68.58 374	39.92 373	26.43 348	29.62 366	38.96 358	46.51 362

STStereo	19.12 335	25.20 344	16.96 353	40.13 346	26.93 344	32.21 342	21.77 339	19.35 349	16.49 343	7.75 336	17.60 350	46.83 348	36.96 350	1.06 298	8.10 321	2.99 248	3.81 300	1.57 284	31.85 332	5.18 320	6.77 309	5.31 273	3.04 322	9.71 347	29.57 351	23.01 358	40.22 359	35.81 351

UNDER WATER-64	53.24 373	62.47 369	43.72 374	79.20 377	70.94 375	76.00 376	87.61 379	65.70 376	45.62 366	52.26 375	61.76 375	72.47 372	58.44 376	94.91 376	30.75 367	17.95 365	34.62 371	25.80 370	53.84 364	26.41 365	19.77 364	21.35 366	75.52 379	44.10 374	50.84 373	55.27 376	40.93 360	69.21 378

LVE	39.30 365	48.25 360	30.12 366	73.97 374	64.66 370	64.57 363	77.85 369	28.17 363	23.72 356	37.91 369	35.79 367	37.41 335	49.58 365	95.15 377	12.46 351	5.89 322	24.18 355	12.87 358	53.55 363	26.04 364	13.99 354	13.05 359	69.20 375	25.62 364	43.97 368	29.71 367	40.99 361	22.41 330

ELAS	19.48 339	22.90 343	14.50 346	35.26 341	24.25 343	31.48 341	19.80 338	16.72 343	15.91 342	7.71 335	15.62 347	48.88 351	30.47 344	3.20 324	9.19 334	3.39 269	10.97 331	5.79 337	21.49 320	6.53 326	11.69 344	11.90 355	9.30 337	9.63 346	32.86 355	24.17 359	41.19 362	41.31 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	19.26 336	19.85 341	14.31 345	33.92 339	22.40 339	33.39 343	19.24 336	15.07 337	10.89 331	8.20 337	17.30 349	54.84 358	32.79 347	3.23 325	8.72 330	3.46 273	11.25 334	6.19 342	19.97 316	7.86 332	12.63 348	12.02 356	9.45 340	10.70 349	30.22 353	22.17 355	41.23 363	38.75 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	39.82 366	53.94 365	26.20 364	66.81 362	49.07 359	65.07 365	70.90 364	26.31 355	46.32 368	24.07 361	20.96 360	67.36 369	52.11 371	94.83 373	18.77 362	9.35 349	24.89 357	16.30 365	53.07 362	24.04 360	13.64 351	11.04 352	61.85 370	22.68 362	36.84 363	25.85 361	42.63 364	50.33 366

UNDER WATER	52.38 371	65.77 373	42.25 372	77.68 376	67.77 372	74.59 375	85.69 378	61.52 375	50.72 372	41.81 371	48.33 371	74.09 373	57.87 375	94.82 372	34.80 370	18.86 368	33.89 369	24.15 368	57.03 367	29.54 368	19.73 363	18.75 363	69.48 376	49.19 377	52.93 374	49.45 374	44.09 365	69.45 379

FADE	29.20 354	14.85 334	17.79 354	14.74 323	16.62 336	29.68 338	27.01 341	21.03 351	43.04 363	17.86 357	27.87 365	79.15 376	47.30 363	12.65 344	10.46 343	11.90 356	33.51 368	23.60 367	58.58 369	34.75 369	35.81 375	34.34 374	13.33 344	24.52 363	20.36 344	13.78 335	47.51 366	56.40 373

WAO-8	44.25 368	56.07 367	34.81 369	70.40 369	61.11 366	71.92 372	71.92 365	43.60 368	48.93 370	32.20 365	26.30 363	67.35 367	49.97 366	91.99 361	26.69 364	19.01 369	29.42 363	13.46 359	51.63 358	37.17 371	16.32 355	10.83 350	44.60 353	27.68 367	53.45 375	35.23 369	47.57 367	55.24 371

Venus	44.25 368	56.07 367	34.81 369	70.38 368	61.11 366	71.92 372	71.92 365	43.60 368	48.93 370	32.20 365	26.30 363	67.35 367	49.97 366	91.99 361	26.69 364	19.01 369	29.42 363	13.46 359	51.63 358	37.17 371	16.32 355	10.83 350	44.60 353	27.68 367	53.45 375	35.23 369	47.57 367	55.24 371

JetBlue	32.19 358	30.24 346	35.83 371	39.74 345	34.14 347	43.67 348	35.54 345	29.41 365	45.70 367	14.86 354	8.65 323	79.62 377	19.51 328	25.38 346	15.92 360	16.55 362	38.70 372	25.92 371	35.72 339	25.05 362	29.56 371	23.18 371	32.21 350	26.78 366	30.47 354	28.96 365	48.44 369	49.33 365

KSHMR	56.45 374	73.76 377	53.18 376	81.77 378	70.47 374	77.94 377	83.01 374	67.07 378	54.37 373	56.94 376	54.51 373	61.36 363	46.54 361	94.90 375	59.43 375	44.62 374	39.11 373	36.00 374	64.69 373	47.55 374	28.73 370	19.90 365	65.78 373	55.97 379	49.71 372	33.30 368	50.13 370	53.27 367

MANE	19.83 340	17.14 339	15.43 349	34.46 340	23.74 341	25.27 337	17.85 333	19.50 350	17.04 345	6.13 331	12.40 336	41.03 340	35.23 349	3.36 328	7.87 317	8.98 347	7.09 321	29.77 372	21.81 321	3.71 311	9.51 333	5.54 285	2.50 313	8.83 344	34.12 358	27.95 364	51.25 371	47.85 364

Dean	42.92 367	51.28 364	31.30 367	76.75 375	64.32 369	79.06 378	83.43 375	42.61 367	43.67 364	35.18 368	22.58 361	60.75 362	56.83 374	94.89 374	13.15 353	4.20 286	27.88 362	12.35 354	63.72 372	28.96 367	9.62 334	7.74 332	59.21 364	22.07 361	48.58 371	35.91 371	53.04 372	29.88 345

LE_ROB	22.46 344	10.87 332	12.67 343	32.44 337	37.93 349	31.36 339	33.43 344	23.22 353	21.14 354	6.73 334	17.81 352	52.15 356	50.94 369	1.56 312	6.43 306	2.92 245	3.14 288	1.46 278	30.14 330	8.43 333	7.23 318	4.28 244	7.08 334	25.69 365	34.50 360	36.15 372	53.30 373	53.30 368

DPSimNet_ROB	58.77 375	55.98 366	59.21 377	62.88 357	73.92 378	60.20 354	64.84 355	28.34 364	91.63 380	80.59 378	52.65 372	74.49 374	47.24 362	90.64 359	55.91 374	45.99 375	54.62 376	42.30 375	68.03 375	59.25 377	51.18 377	59.54 377	44.54 352	45.19 375	44.85 369	61.56 377	56.15 374	55.05 370

ktn	52.79 372	63.82 372	30.11 365	66.93 364	72.48 377	66.28 367	78.41 370	39.02 366	71.70 376	45.89 374	67.47 376	52.57 357	45.22 359	95.33 378	48.59 373	35.19 372	41.05 374	31.49 373	60.62 370	36.06 370	32.70 374	35.82 375	63.06 371	38.69 371	45.38 370	41.08 373	57.93 375	62.41 375

HanzoNet	60.55 377	68.65 374	42.85 373	71.08 371	71.43 376	71.96 374	79.15 372	59.75 374	75.19 377	45.14 373	74.83 378	74.50 375	63.75 377	96.51 379	43.02 371	39.58 373	52.48 375	47.20 376	75.57 376	51.40 375	44.83 376	44.21 376	72.81 377	39.33 372	54.31 377	50.20 375	60.45 376	64.70 377

BEATNet-Init1	23.62 348	27.86 345	13.22 344	44.78 347	23.54 340	38.58 347	23.96 340	18.57 347	18.15 348	9.17 338	13.26 338	47.63 349	48.00 364	3.29 326	12.31 350	9.22 348	7.35 323	5.48 335	48.70 355	19.34 353	12.33 347	11.24 354	7.11 335	11.28 350	33.76 357	21.63 352	60.52 377	47.50 363

JetRed	62.68 378	71.30 375	68.71 378	66.70 361	63.10 368	69.94 370	74.63 367	66.20 377	66.87 375	41.55 370	36.99 368	80.77 379	12.41 317	62.44 350	66.90 376	66.45 376	65.00 377	75.57 380	62.84 371	53.56 376	77.95 378	72.78 378	73.29 378	48.99 376	55.75 378	62.99 378	66.04 378	62.58 376

MADNet++	76.54 379	72.15 376	83.11 381	61.53 354	81.21 379	58.42 353	69.47 361	68.24 379	78.58 378	85.63 379	92.37 380	80.60 378	85.04 379	36.71 348	81.19 379	89.82 379	88.15 380	69.64 378	82.54 378	91.39 380	92.32 380	93.48 381	65.75 372	90.26 381	59.09 379	74.29 379	74.25 379	61.32 374

SAMSARA	19.29 337	2.55 292	5.07 313	4.09 296	3.44 302	3.26 288	4.38 306	15.32 338	9.58 328	4.44 318	5.63 294	8.73 284	24.82 333	3.30 327	10.45 342	6.81 333	5.49 313	3.46 322	21.26 319	4.77 319	17.96 360	24.74 373	0.82 291	4.77 326	80.12 380	91.25 380	77.91 380	76.45 380

MEDIAN_ROB	97.56 382	99.08 381	98.39 382	100.00 382	99.99 382	100.00 385	100.00 385	99.49 383	98.31 381	100.00 384	99.95 385	97.97 383	96.05 381	99.97 383	99.41 382	98.43 381	98.53 382	98.66 382	99.88 384	97.95 381	93.38 382	96.45 383	100.00 385	97.23 382	86.96 381	92.33 381	89.80 381	95.90 382

HaxPig	98.97 384	100.00 385	98.94 383	100.00 382	100.00 383	99.99 384	100.00 385	99.99 385	99.97 384	100.00 384	99.99 386	100.00 388	99.95 385	100.00 384	99.56 383	99.43 382	99.97 386	99.57 383	100.00 385	100.00 386	97.25 383	96.32 382	99.99 384	99.98 385	89.17 382	99.51 383	94.19 382	98.51 383

AVERAGE_ROB	98.95 383	100.00 385	99.79 384	100.00 382	100.00 383	100.00 385	100.00 385	100.00 386	100.00 385	100.00 384	100.00 387	100.00 388	100.00 386	100.00 384	99.77 384	99.85 383	100.00 387	100.00 387	100.00 385	100.00 386	98.12 384	99.51 384	100.00 385	100.00 386	93.43 383	93.75 382	94.35 383	93.16 381

ASD4	81.96 380	73.83 378	78.52 379	73.50 372	68.47 373	82.76 379	70.15 363	72.27 380	81.46 379	64.14 377	76.80 379	49.38 353	95.53 380	68.81 352	77.80 378	87.45 378	86.82 379	89.90 381	81.43 377	90.17 379	88.82 379	88.65 380	81.37 380	86.17 380	99.17 385	99.86 384	99.79 384	99.90 384

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fast-reg	100.00 390	100.00 385	100.00 386	100.00 382	100.00 383	100.00 385	100.00 385	100.00 386	100.00 385	100.00 384	100.00 387	100.00 388	100.00 386	100.00 384	100.00 388	100.00 385	100.00 387	100.00 387	100.00 385	100.00 386	100.00 388	100.00 388	100.00 385	100.00 386	100.00 387	100.00 387	100.00 386	100.00 387

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DPSM_ROB	99.92 388	100.00 385	100.00 386	100.00 382	100.00 383	98.97 382	98.99 382	100.00 386	100.00 385	100.00 384	100.00 387	99.90 385	100.00 386	100.00 384	100.00 388	100.00 385	100.00 387	100.00 387	100.00 385	100.00 386	100.00 388	100.00 388	100.00 385	100.00 386	100.00 387	100.00 387	100.00 386	100.00 387

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Low-res two-view benchmark