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

LACA2	0.23 3	0.19 5	0.18 21	0.23 38	0.16 21	0.18 19	0.11 21	0.17 3	0.15 15	0.16 16	0.07 4	0.32 28	0.16 19	0.12 4	0.45 3	0.46 4	0.28 3	0.31 20	0.33 12	0.18 3	0.32 8	0.42 9	0.13 9	0.12 5	0.27 14	0.24 14	0.32 4	0.23 19

BridgeDepth	0.25 4	0.23 11	0.17 19	0.17 17	0.20 35	0.19 22	0.12 30	0.24 17	0.16 19	0.18 22	0.08 6	0.39 43	0.13 7	0.18 29	0.66 7	0.48 7	0.28 3	0.27 13	0.35 13	0.20 4	0.35 11	0.38 7	0.09 3	0.15 13	0.29 19	0.26 24	0.35 7	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.28 5	0.38 37	0.20 26	0.18 22	0.14 14	0.35 78	0.10 16	0.38 51	0.16 19	0.20 26	0.08 6	0.30 23	0.14 8	0.09 3	0.53 5	0.67 17	0.44 37	0.24 9	0.40 23	0.20 4	0.42 27	0.29 3	0.11 4	0.14 10	0.45 54	0.25 20	0.39 11	0.24 22

Pointernet	0.28 5	0.22 9	0.15 10	0.14 11	0.12 7	0.19 22	0.16 60	0.28 27	0.11 3	0.17 20	0.16 20	0.23 8	0.15 12	0.17 25	0.82 11	0.55 12	0.40 26	0.24 9	0.35 13	0.21 7	0.37 17	0.78 24	0.15 12	0.17 25	0.26 10	0.20 3	0.68 59	0.22 13

NLSM3	0.30 7	0.23 11	0.16 16	0.19 26	0.16 21	0.21 29	0.14 44	0.35 47	0.20 38	0.18 22	0.38 73	0.23 8	0.22 47	0.23 48	1.01 19	0.47 6	0.40 26	0.33 23	0.37 19	0.26 15	0.35 11	0.40 8	0.23 38	0.16 19	0.27 14	0.32 44	0.41 13	0.27 36

LACA1	0.31 8	0.38 37	0.23 42	0.22 35	0.24 48	0.20 27	0.14 44	0.27 26	0.22 48	0.21 29	0.13 15	0.31 24	0.18 30	0.27 60	0.75 10	0.73 23	0.34 12	0.40 45	0.40 23	0.23 11	0.35 11	0.44 12	0.12 5	0.16 19	0.38 36	0.30 35	0.47 20	0.33 47

qqai	0.34 9	0.26 17	0.22 34	0.17 17	0.12 7	0.16 11	0.10 16	0.21 10	0.14 10	0.14 7	0.30 51	0.27 12	0.23 52	0.15 16	2.68 89	0.56 13	0.38 23	0.23 6	0.42 25	0.37 39	0.37 17	0.35 5	0.20 29	0.16 19	0.28 18	0.23 11	0.37 10	0.21 12

DispViT+	0.35 10	0.27 21	0.23 42	0.29 54	0.36 87	0.19 22	0.14 44	0.28 27	0.24 51	0.30 48	0.25 41	0.31 24	0.21 43	0.23 48	0.83 12	0.67 17	0.28 3	0.40 45	0.43 27	0.34 30	0.40 23	0.51 15	0.21 32	0.37 80	0.36 29	0.57 101	0.48 21	0.41 60

CroCo-Stereo Lap2	0.35 10	0.23 11	0.15 10	0.11 4	0.12 7	0.16 11	0.08 7	0.35 47	0.15 15	0.47 68	0.10 8	0.33 30	0.15 12	0.16 19	1.27 24	1.03 47	0.37 20	0.37 36	0.46 35	0.22 10	0.60 51	0.93 30	0.17 18	0.14 10	0.40 44	0.34 54	0.41 13	0.27 36

derf	0.36 12	0.18 4	0.19 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 16	0.20 8	0.13 6	0.15 12	0.28 46	0.29 18	0.21 43	0.14 11	2.58 82	0.59 14	0.34 12	0.21 4	0.30 8	0.38 41	0.31 7	1.25 48	0.21 32	0.21 41	0.24 6	0.22 8	0.34 6	0.18 5

LACA3	0.36 12	0.44 51	0.23 42	0.25 43	0.22 43	0.21 29	0.18 69	0.26 24	0.21 45	0.28 44	0.19 30	0.46 58	0.18 30	0.29 66	1.17 22	0.66 16	0.33 10	0.37 36	0.58 52	0.28 17	0.42 27	0.59 17	0.16 15	0.18 31	0.42 49	0.31 38	0.48 21	0.44 63

StereoVision	0.36 12	0.28 27	0.22 34	0.13 9	0.18 31	0.21 29	0.14 44	0.30 34	0.23 50	0.35 55	0.18 21	0.35 35	0.17 24	0.17 25	1.03 20	0.80 28	0.47 43	0.36 30	0.44 29	0.23 11	0.47 33	0.59 17	0.16 15	0.22 49	0.41 47	0.40 68	0.72 61	0.36 53

CroCo-Stereo	0.36 12	0.21 8	0.15 10	0.11 4	0.10 3	0.19 22	0.06 3	0.33 41	0.14 10	0.31 49	0.05 3	0.37 39	0.14 8	0.18 29	1.64 41	1.08 54	0.38 23	0.38 38	0.52 37	0.21 7	0.65 58	0.90 27	0.17 18	0.15 13	0.39 40	0.31 38	0.45 17	0.26 34
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
quiztm	0.37 16	0.26 17	0.24 46	0.18 22	0.12 7	0.15 7	0.11 21	0.29 31	0.13 6	0.13 6	0.18 21	0.38 41	0.17 24	0.18 29	2.87 99	0.49 8	0.34 12	0.23 6	0.31 10	0.31 25	0.37 17	0.92 28	0.17 18	0.21 41	0.26 10	0.21 7	0.57 38	0.22 13

PointNet	0.37 16	0.39 43	0.25 48	0.19 26	0.16 21	0.21 29	0.20 76	0.48 61	0.20 38	0.24 35	0.26 42	0.34 33	0.22 47	0.12 4	0.84 13	0.46 4	0.40 26	0.23 6	0.44 29	0.23 11	0.53 41	1.21 44	0.20 29	0.18 31	0.36 29	0.28 30	0.99 93	0.32 46

MatchStereo	0.37 16	0.38 37	0.21 30	0.16 14	0.23 47	0.21 29	0.13 38	0.31 38	0.22 48	0.15 12	0.18 21	0.31 24	0.35 70	0.22 45	1.49 31	0.87 34	0.32 8	0.35 27	0.44 29	0.32 28	0.44 31	0.67 20	0.22 37	0.21 41	0.38 36	0.35 58	0.42 15	0.35 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MM-Stereo_test3	0.37 16	0.36 35	0.15 10	0.25 43	0.15 18	0.15 7	0.08 7	0.48 61	0.18 32	0.26 40	0.10 8	0.41 50	0.12 5	0.12 4	0.95 18	0.72 21	0.45 39	0.28 16	0.37 19	0.36 35	0.36 15	1.78 71	0.27 48	0.13 7	0.32 26	0.20 3	0.80 76	0.23 19

MLG-Stereo_test1	0.40 20	0.23 11	0.15 10	0.13 9	0.22 43	0.12 3	0.08 7	0.22 11	0.13 6	0.20 26	0.12 11	0.33 30	0.11 3	0.24 52	2.19 66	1.64 140	0.37 20	0.35 27	0.57 47	0.27 16	0.42 27	1.20 43	0.12 5	0.11 4	0.30 21	0.22 8	0.53 28	0.27 36

MLG-Stereo	0.41 21	0.25 16	0.14 7	0.11 4	0.20 35	0.12 3	0.07 4	0.22 11	0.12 5	0.19 24	0.11 10	0.29 18	0.11 3	0.23 48	2.49 80	2.34 195	0.37 20	0.36 30	0.53 40	0.29 19	0.38 22	0.64 19	0.12 5	0.10 3	0.30 21	0.22 8	0.49 24	0.25 31

ProNet	0.42 22	0.28 27	0.34 61	0.26 46	0.15 18	0.28 61	0.40 151	0.38 51	0.13 6	0.16 16	0.52 101	0.29 18	0.14 8	0.20 38	1.47 28	1.03 47	0.47 43	0.35 27	0.36 16	0.31 25	0.41 25	1.45 61	0.43 88	0.31 66	0.36 29	0.20 3	0.40 12	0.26 34

BridgeDepth_RVC	0.43 23	0.54 61	0.29 53	0.35 77	0.28 62	0.27 57	0.15 56	0.55 66	0.32 72	0.37 59	0.22 35	0.44 54	0.23 52	0.29 66	1.54 32	0.84 32	0.36 18	0.42 52	0.56 45	0.34 30	0.40 23	0.49 13	0.23 38	0.21 41	0.46 56	0.49 87	0.54 31	0.56 81
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.43 23	0.29 29	0.17 19	0.11 4	0.14 14	0.16 11	0.07 4	0.45 60	0.15 15	0.49 70	0.07 4	0.39 43	0.17 24	0.24 52	1.72 45	1.23 79	0.49 50	0.43 53	0.62 55	0.34 30	0.68 63	1.02 33	0.18 24	0.19 38	0.55 76	0.36 61	0.50 25	0.34 50

RAStereo	0.49 25	0.38 37	0.20 26	0.16 14	0.16 21	0.19 22	0.11 21	0.44 58	0.18 32	0.98 184	0.12 11	0.46 58	0.19 33	0.16 19	1.87 51	1.13 63	0.53 59	0.48 63	0.71 63	0.28 17	0.88 85	1.21 44	0.28 51	0.20 40	0.50 65	0.34 54	0.54 31	0.41 60

delet	0.53 26	0.58 68	0.49 95	0.36 84	0.50 130	0.51 131	0.31 111	0.50 63	0.30 69	0.56 75	0.44 85	0.47 60	0.36 80	0.48 173	1.21 23	0.72 21	0.58 70	0.48 63	0.47 36	0.42 51	0.61 52	0.70 21	0.41 85	0.47 112	0.52 71	0.36 61	1.09 101	0.51 77

AASNet	0.55 27	0.74 109	0.50 97	0.35 77	0.61 167	0.52 137	0.42 156	0.65 84	0.28 64	0.41 62	0.50 98	0.40 47	0.32 66	0.44 158	1.04 21	0.73 23	0.55 64	0.61 98	0.68 59	0.51 72	0.62 55	0.94 31	0.46 101	0.50 118	0.52 71	0.44 78	0.74 63	0.45 66

TS12	0.56 28	0.45 53	0.41 76	0.34 71	0.36 87	0.35 78	0.18 69	0.57 69	0.27 57	0.23 31	0.39 77	0.51 64	0.35 70	0.31 73	1.96 53	0.95 37	0.50 55	0.46 58	0.85 73	0.40 43	0.71 66	1.29 50	0.36 70	0.32 69	0.79 132	0.44 78	0.65 49	0.63 101

TS	0.56 28	0.45 53	0.41 76	0.34 71	0.36 87	0.35 78	0.18 69	0.57 69	0.27 57	0.23 31	0.39 77	0.51 64	0.35 70	0.31 73	1.96 53	0.95 37	0.50 55	0.46 58	0.85 73	0.40 43	0.71 66	1.29 50	0.36 70	0.32 69	0.79 132	0.44 78	0.65 49	0.63 101

AANet_RVC	0.56 28	0.46 55	0.41 76	0.33 68	0.61 167	0.28 61	0.34 133	0.61 75	0.58 150	0.43 64	0.40 79	0.40 47	0.49 109	0.34 87	1.48 30	0.84 32	0.56 68	0.53 76	0.58 52	0.53 78	0.47 33	0.52 16	0.34 66	0.40 90	0.58 88	0.56 99	1.05 96	0.97 165

TDLM	0.57 31	0.62 73	0.66 138	0.43 110	0.58 162	0.49 124	0.51 185	0.72 94	0.45 104	0.33 51	0.80 166	0.83 143	0.46 103	0.46 169	0.67 8	0.67 17	0.59 73	0.55 85	0.52 37	0.51 72	0.51 39	1.17 39	0.44 93	0.41 93	0.42 49	0.35 58	0.64 47	0.70 113

MM-Stereo_test1	0.60 32	0.69 86	0.16 16	0.23 38	0.14 14	0.16 11	0.07 4	0.37 50	0.14 10	0.27 42	0.12 11	0.43 53	0.12 5	0.14 11	2.25 69	2.24 187	0.49 50	0.34 26	0.43 27	0.37 39	0.37 17	4.78 119	0.27 48	0.15 13	0.35 27	0.23 11	0.65 49	0.24 22

DEFOM-Stereo	0.61 33	0.55 63	0.29 53	0.27 47	0.30 67	0.32 69	0.13 38	0.35 47	0.17 26	0.25 38	0.33 60	0.39 43	0.20 39	0.26 58	4.06 143	1.46 109	0.59 73	0.52 72	0.57 47	0.45 57	0.76 71	0.95 32	0.44 93	0.31 66	0.49 62	0.32 44	1.31 117	0.45 66

MaDis-Stereo	0.61 33	0.48 56	0.31 55	0.17 17	0.27 60	0.21 29	0.18 69	0.44 58	0.33 75	1.08 198	0.30 51	0.52 66	0.24 54	0.19 35	1.98 55	1.30 89	0.63 85	0.60 93	1.24 107	0.47 62	0.91 92	1.19 41	0.39 80	0.28 61	0.64 101	0.66 118	0.62 43	0.82 136

MonStereo	0.62 35	0.26 17	0.21 30	0.19 26	0.21 39	0.15 7	0.13 38	0.20 8	0.16 19	0.22 30	0.18 21	0.32 28	0.17 24	0.18 29	6.20 176	2.66 208	0.41 29	0.36 30	0.55 44	0.30 22	0.54 45	1.07 35	0.24 42	0.15 13	0.36 29	0.39 67	0.52 27	0.40 58

MMNet	0.63 36	0.58 68	0.47 92	0.39 99	0.56 158	0.43 108	0.31 111	0.61 75	0.40 86	0.39 61	0.60 122	0.68 97	0.35 70	0.52 192	1.55 33	0.80 28	0.77 120	0.60 93	0.76 67	0.55 84	0.65 58	0.87 26	0.44 93	0.60 145	0.52 71	0.49 87	1.49 137	0.50 75

UniTT-Stereo	0.64 37	0.44 51	0.35 65	0.21 33	0.25 55	0.35 78	0.18 69	0.62 80	0.31 71	0.75 120	0.29 48	0.69 100	0.36 80	0.25 56	1.85 50	1.53 120	0.60 77	0.65 114	1.69 139	0.47 62	1.19 115	1.30 52	0.39 80	0.33 73	0.56 80	0.55 96	0.55 34	0.58 86

RAFT	0.65 38	0.22 9	0.20 26	0.28 49	0.13 12	0.31 68	0.08 7	0.97 145	0.18 32	0.79 138	0.19 30	0.28 14	0.16 19	0.20 38	7.28 184	1.41 101	0.42 32	0.27 13	0.54 42	0.36 35	0.45 32	0.42 9	0.21 32	0.17 25	0.41 47	0.33 49	0.91 83	0.27 36

AdaDepth	0.68 39	0.41 45	0.21 30	0.24 40	0.28 62	0.23 42	0.16 60	0.32 40	0.20 38	0.23 31	0.32 54	0.29 18	0.22 47	0.29 66	5.09 162	3.19 220	0.51 57	0.43 53	1.23 106	0.42 51	0.61 52	1.28 49	0.19 26	0.23 52	0.31 24	0.28 30	0.77 70	0.43 62

DMCA	0.68 39	0.72 100	0.65 133	0.40 102	0.49 127	0.54 141	0.34 133	0.59 73	0.55 139	0.79 138	0.64 129	0.73 111	0.41 89	0.47 171	1.60 40	0.99 44	0.76 113	0.68 121	0.68 59	0.52 76	0.71 66	1.17 39	0.51 128	0.57 134	0.50 65	0.55 96	1.06 98	0.62 99

VIP-Stereo	0.69 41	0.39 43	0.46 88	0.28 49	0.24 48	0.27 57	0.12 30	0.41 54	0.24 51	0.29 45	0.38 73	0.66 92	0.21 43	0.22 45	1.68 42	1.12 60	0.55 64	0.50 68	0.61 54	0.53 78	0.69 64	6.28 168	0.28 51	0.32 69	0.48 61	0.33 49	0.50 25	0.51 77

MLG-Stereo_test2	0.69 41	0.54 61	0.18 21	0.16 14	0.24 48	0.15 7	0.08 7	0.33 41	0.17 26	0.24 35	0.13 15	0.39 43	0.14 8	0.20 38	2.87 99	1.74 155	0.47 43	0.45 56	1.34 112	0.48 65	0.53 41	5.72 152	0.19 26	0.13 7	0.39 40	0.26 24	0.66 55	0.37 54

LG-Stereo	0.69 41	0.27 21	0.18 21	0.18 22	0.16 21	0.23 42	0.13 38	0.30 34	0.16 19	0.23 31	0.22 35	0.52 66	0.15 12	0.19 35	8.18 189	2.56 203	0.41 29	0.33 23	0.66 58	0.40 43	0.53 41	1.19 41	0.13 9	0.13 7	0.29 19	0.24 14	0.48 21	0.24 22

iRaftStereo_RVC	0.69 41	0.56 64	0.45 87	0.29 54	0.31 69	0.34 75	0.20 76	0.68 90	0.26 54	0.46 67	0.56 114	0.60 76	0.30 62	0.29 66	1.71 43	0.98 43	0.60 77	0.47 61	0.75 66	0.45 57	1.03 103	4.25 111	0.38 78	0.42 96	0.49 62	0.41 72	0.78 71	0.48 70

CCAANet	0.71 45	0.57 67	0.65 133	0.37 87	0.37 94	0.40 97	0.48 178	1.40 212	0.47 109	1.07 196	0.43 83	0.90 156	0.63 159	0.39 125	1.57 34	0.87 34	0.65 86	0.50 68	0.62 55	0.62 108	0.65 58	1.15 38	0.55 149	0.44 101	0.57 82	0.50 92	1.58 148	0.72 116

NLCSM	0.72 46	0.24 15	0.10 3	0.19 26	0.11 5	0.21 29	0.14 44	0.24 17	0.94 221	0.11 4	0.44 85	0.19 3	12.63 336	0.13 7	0.53 5	0.45 3	0.29 6	0.18 3	0.23 3	0.21 7	0.25 3	0.31 4	0.19 26	0.14 10	0.21 3	0.36 61	0.35 7	0.18 5

LGtest1	0.72 46	0.81 145	0.51 99	0.27 47	0.31 69	0.29 63	0.12 30	0.43 57	0.26 54	0.34 54	0.57 117	0.50 61	0.30 62	0.36 96	3.94 140	2.69 209	0.58 70	0.71 133	0.83 70	0.58 94	0.82 79	1.45 61	0.31 60	0.35 78	0.58 88	0.37 64	0.67 57	0.51 77

DFGA-Net	0.75 48	0.64 75	0.38 70	0.51 134	0.33 77	0.44 110	0.31 111	0.88 130	0.35 79	2.04 264	0.38 73	0.54 69	0.29 61	0.23 48	1.47 28	1.12 60	0.80 130	0.51 70	1.03 88	0.35 33	0.84 80	2.83 92	0.39 80	0.46 108	0.60 95	0.40 68	1.81 169	0.45 66

plain	0.75 48	0.88 175	0.39 72	0.33 68	0.61 167	0.35 78	0.30 110	0.89 134	0.35 79	0.72 110	0.24 39	0.73 111	0.35 70	0.21 41	2.10 60	1.66 143	0.73 102	0.72 138	1.01 87	0.43 55	1.85 159	1.92 74	0.36 70	0.39 84	0.72 114	0.61 105	0.75 65	0.74 119

RAFT_CTSACE	0.75 48	0.94 204	0.33 58	0.36 84	0.34 80	0.34 75	0.24 87	1.23 178	0.27 57	0.64 94	0.29 48	0.72 109	0.56 134	0.34 87	2.96 105	1.22 77	0.55 64	0.44 55	0.81 69	0.35 33	0.87 83	2.64 89	0.47 104	0.38 83	0.54 75	0.41 72	1.58 148	0.39 57

HCRNet	0.75 48	0.79 139	0.43 84	0.55 145	0.27 60	0.42 107	0.38 146	0.63 83	0.34 77	1.59 232	0.61 123	0.67 95	0.31 65	0.42 144	2.11 61	0.81 30	0.65 86	0.48 63	0.68 59	0.44 56	0.80 77	2.42 84	0.40 83	0.45 104	0.46 56	0.48 84	2.14 196	0.50 75

test_5	0.76 52	0.91 185	0.32 57	0.39 99	0.26 58	0.36 85	0.19 74	1.79 268	0.33 75	0.60 84	1.97 258	0.76 120	0.75 194	0.33 83	1.58 36	1.23 79	0.57 69	0.55 85	1.09 96	0.40 43	0.64 57	1.83 72	0.31 60	0.46 108	0.47 60	0.40 68	1.72 161	0.44 63

MIF-Stereo (partial)	0.77 53	0.77 125	0.34 61	0.29 54	0.38 97	0.36 85	0.31 111	0.54 65	0.40 86	0.61 87	0.32 54	0.55 72	0.40 84	0.24 52	2.14 63	1.65 141	0.69 94	0.76 154	0.93 83	0.48 65	1.52 139	1.76 70	0.42 86	0.39 84	0.64 101	0.70 122	2.25 214	0.86 147

UPFNet	0.78 54	0.71 94	0.89 175	0.55 145	0.65 186	0.60 172	0.56 191	0.72 94	0.57 146	0.59 83	0.59 120	0.64 85	0.47 105	0.61 221	1.83 49	1.02 46	0.77 120	0.69 129	0.92 80	0.73 151	0.70 65	1.04 34	0.55 149	0.67 174	0.64 101	0.57 101	2.18 202	0.59 92

CVANet_RVC	0.80 55	0.73 107	0.92 189	0.86 226	0.64 183	0.72 206	0.62 204	1.17 167	0.55 139	0.47 68	0.89 186	0.91 159	0.48 106	0.51 190	0.84 13	0.75 26	0.61 81	0.59 91	0.56 45	0.63 111	0.66 61	3.82 103	0.43 88	0.47 112	0.57 82	0.44 78	0.78 71	1.05 185

TestStereo	0.82 56	0.94 204	0.85 168	0.56 150	0.47 120	0.68 194	0.35 141	1.21 175	0.42 92	0.90 169	0.65 132	0.88 151	0.55 130	0.39 125	1.59 38	0.96 40	0.77 120	0.54 79	1.41 118	0.57 90	1.30 122	1.32 54	0.48 109	0.49 117	0.79 132	0.81 133	1.39 123	0.79 131

GMStereo	0.82 56	0.99 228	0.40 75	0.49 127	0.48 122	0.56 151	0.46 171	0.79 108	0.47 109	0.55 74	0.47 90	0.84 148	0.41 89	0.37 110	1.71 43	1.08 54	0.77 120	0.54 79	1.93 148	0.59 98	1.20 117	2.06 76	0.45 97	0.57 134	0.77 125	0.67 120	1.86 176	0.57 84
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test2	0.83 58	0.17 3	0.12 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.11 21	0.23 14	0.15 15	0.19 24	0.20 33	0.42 52	0.15 12	0.13 7	8.89 194	6.57 294	0.32 8	0.27 13	0.30 8	0.20 4	0.30 6	2.20 81	0.12 5	0.16 19	0.21 3	0.20 3	0.25 3	0.19 7

LG-Stereo_L2	0.86 59	0.69 86	0.46 88	0.28 49	0.36 87	0.25 50	0.13 38	0.62 80	0.26 54	0.70 105	0.40 79	0.71 105	0.34 68	0.31 73	3.30 120	2.24 187	0.60 77	0.52 72	1.08 95	0.47 62	0.85 82	5.80 155	0.34 66	0.28 61	0.58 88	0.38 66	0.65 49	0.63 101

LG-Stereo_L1	0.87 60	0.69 86	0.44 85	0.24 40	0.36 87	0.26 53	0.12 30	0.62 80	0.27 57	0.72 110	0.32 54	0.69 100	0.34 68	0.32 77	3.31 121	2.31 193	0.60 77	0.52 72	1.28 109	0.48 65	0.79 74	5.86 159	0.30 58	0.32 69	0.57 82	0.33 49	0.66 55	0.65 106

CFNet	0.87 60	0.85 162	0.83 163	0.78 210	0.74 204	0.62 176	0.56 191	0.84 122	0.49 121	0.67 101	0.70 144	0.96 175	0.68 176	0.45 167	2.29 72	0.88 36	0.76 113	0.66 117	0.94 84	0.80 175	1.07 105	1.08 36	0.50 122	0.54 126	0.91 168	1.03 176	1.67 159	1.14 198

HGLStereo	0.89 62	0.66 78	0.79 154	0.52 137	0.71 195	0.57 157	0.50 182	0.67 89	0.51 129	1.67 241	0.96 192	0.66 92	0.57 137	0.54 202	1.73 46	1.28 87	0.85 142	0.78 157	1.10 98	0.68 136	1.07 105	2.08 77	0.51 128	0.68 176	0.75 123	0.79 130	1.59 154	0.81 134

G2L-Stereo	0.90 63	0.70 90	0.63 130	0.57 151	0.79 216	0.51 131	0.38 146	0.77 101	0.53 134	0.69 104	0.81 169	0.76 120	0.64 164	0.57 212	2.59 85	1.03 47	0.75 110	0.63 105	1.35 113	0.65 123	1.59 141	1.66 67	0.61 187	0.52 121	0.82 142	0.95 161	1.98 185	0.80 133

RAFT+CT+SA	0.90 63	0.97 215	0.42 82	0.45 120	0.29 65	0.39 95	0.21 79	1.63 251	0.35 79	0.73 115	0.32 54	0.91 159	0.69 179	0.41 134	1.58 36	1.43 104	0.59 73	0.60 93	2.18 154	0.50 70	0.90 87	5.09 127	0.35 68	0.43 98	0.55 76	0.43 77	1.56 143	0.49 73

UNet	0.90 63	0.77 125	0.77 151	0.61 163	0.61 167	0.61 175	0.57 198	0.90 135	0.60 158	1.20 204	0.68 136	0.77 124	0.58 142	0.67 247	1.80 48	1.20 74	0.83 140	0.73 141	1.14 102	0.83 191	0.90 87	1.35 55	0.65 210	0.77 202	0.70 112	0.79 130	2.48 242	0.95 163

dd	0.93 66	0.81 145	0.54 109	1.07 249	0.45 116	0.87 229	0.50 182	0.86 125	0.42 92	0.83 150	0.44 85	1.28 216	0.40 84	0.56 209	2.32 74	1.06 52	1.03 205	0.74 147	2.01 151	0.62 108	0.87 83	1.54 65	0.52 136	0.75 196	0.86 154	0.58 103	1.74 164	1.43 227

DSFCA	0.94 67	0.84 155	0.75 148	0.66 181	0.78 212	0.62 176	0.79 225	0.75 99	0.78 203	0.78 129	0.86 177	0.79 134	0.52 118	0.44 158	1.95 52	1.21 75	0.89 155	0.87 201	1.03 88	0.81 182	1.11 108	2.19 80	0.73 241	0.80 211	0.84 146	0.96 162	1.89 177	0.85 145

DMCA-RVC	0.94 67	0.74 109	0.78 153	0.62 165	0.78 212	0.58 161	1.11 256	0.77 101	1.39 261	1.36 219	0.68 136	0.88 151	0.57 137	0.58 215	2.43 78	1.16 66	0.91 161	0.78 157	0.99 85	0.78 168	0.94 96	1.41 59	0.55 149	0.72 190	0.62 98	0.64 109	1.82 171	0.91 157

IER	0.95 69	0.83 151	0.60 126	0.50 131	0.52 139	0.58 161	0.48 178	0.80 111	0.50 125	1.12 201	0.77 159	1.06 189	0.50 112	0.78 265	3.59 131	1.11 59	0.76 113	0.65 114	0.91 79	0.78 168	0.76 71	2.32 82	0.66 213	0.67 174	0.65 104	1.01 170	2.05 190	0.74 119

S2M2_XL	0.96 70	0.50 59	0.70 143	0.24 40	0.31 69	0.36 85	0.28 104	0.61 75	0.47 109	0.56 75	0.36 69	0.66 92	0.59 148	0.35 91	2.63 87	1.84 163	0.69 94	0.49 67	0.73 65	0.55 84	4.91 213	4.77 118	0.51 128	0.34 76	0.60 95	0.51 95	0.75 65	0.74 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 71	0.66 78	0.64 132	0.69 186	0.50 130	0.40 97	0.33 128	1.25 182	0.87 215	0.70 105	0.70 144	0.94 169	0.53 119	0.39 125	2.05 58	1.16 66	0.69 94	0.64 107	0.84 71	0.61 104	2.15 169	4.61 115	0.49 114	0.60 145	0.63 99	0.63 108	1.82 171	0.82 136
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
WQFJX1	1.00 72	0.26 17	0.13 5	0.20 30	0.17 27	0.16 11	0.11 21	0.25 22	7.11 349	0.12 5	0.80 166	0.23 8	12.80 338	0.15 16	0.51 4	0.50 9	0.34 12	0.22 5	0.26 4	0.23 11	0.28 4	0.37 6	0.31 60	0.15 13	0.25 9	0.31 38	0.55 34	0.16 3

RASNet	1.02 73	0.75 112	0.95 198	0.64 176	0.64 183	0.67 192	0.45 167	0.98 147	0.62 164	1.21 208	0.64 129	0.76 120	0.74 191	0.43 151	1.59 38	1.52 118	0.78 126	0.68 121	1.06 93	0.70 142	1.24 121	4.37 112	0.47 104	0.84 222	0.80 136	0.83 137	2.17 201	1.08 190

DLCB_ROB	1.03 74	0.92 191	0.91 183	0.74 198	0.83 228	0.75 212	0.77 222	0.88 130	0.73 197	0.93 177	0.85 175	1.06 189	0.94 240	0.70 252	1.57 34	1.24 82	1.03 205	0.73 141	0.92 80	0.75 157	1.48 134	2.49 85	0.81 264	0.77 202	1.35 253	1.30 219	1.49 137	0.95 163

TESTraft	1.04 75	0.98 221	0.44 85	0.41 104	0.34 80	0.41 100	0.26 95	1.12 160	0.40 86	0.98 184	0.35 66	0.64 85	0.76 199	0.53 195	3.11 114	1.82 162	0.74 104	0.52 72	3.10 197	0.57 90	1.16 112	3.86 106	0.37 74	0.45 104	0.58 88	1.17 204	2.52 248	0.60 93

DISCO	1.04 75	0.98 221	0.62 128	0.57 151	0.62 176	0.84 226	0.83 229	0.77 101	0.82 207	1.98 259	0.89 186	0.68 97	0.70 180	0.45 167	1.98 55	1.35 96	1.00 197	0.81 167	1.83 142	0.81 182	1.00 99	2.90 94	0.62 195	0.65 169	0.74 121	0.84 139	2.03 189	0.85 145

STTStereo	1.06 77	0.95 209	0.90 179	0.79 214	0.77 210	0.70 200	1.10 253	0.86 125	1.48 270	1.26 213	0.78 164	1.13 202	0.78 207	0.94 282	2.76 91	1.16 66	0.76 113	0.73 141	1.10 98	0.66 128	1.18 114	1.53 64	0.62 195	0.58 138	0.78 129	1.22 211	1.76 166	1.40 225

WQFJX	1.07 78	0.20 7	0.15 10	0.17 17	0.13 12	0.25 50	0.16 60	0.19 6	7.25 352	0.15 12	1.82 251	0.19 3	12.82 339	0.14 11	0.91 16	0.76 27	0.30 7	0.26 12	0.27 5	0.32 28	0.29 5	0.49 13	0.28 51	0.18 31	0.26 10	0.29 32	0.54 31	0.22 13

NLMM	1.09 79	0.27 21	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.21 29	0.14 44	0.24 17	7.18 350	0.14 7	1.66 239	0.21 5	12.89 341	0.13 7	1.43 25	0.54 10	0.35 16	0.29 17	0.29 6	0.29 19	0.33 9	0.75 22	0.28 51	0.18 31	0.24 6	0.32 44	0.45 17	0.22 13

coex_refinement	1.09 79	1.02 241	0.82 161	0.66 181	0.86 229	0.73 208	0.56 191	0.81 114	1.01 232	0.67 101	1.02 202	0.97 176	0.48 106	0.49 180	4.47 155	1.03 47	0.82 136	0.71 133	3.71 224	0.78 168	1.01 100	1.08 36	0.66 213	0.59 141	0.89 163	0.99 169	1.78 168	0.94 160

TestStereo1	1.09 79	0.99 228	0.41 76	0.38 91	0.37 94	0.41 100	0.27 99	1.02 151	0.40 86	0.80 142	0.34 63	0.61 80	0.74 191	0.53 195	2.97 106	1.78 157	0.74 104	0.54 79	3.12 198	0.57 90	1.44 127	5.38 135	0.37 74	0.43 98	0.59 93	1.04 181	2.53 250	0.60 93

SA-5K	1.09 79	0.99 228	0.41 76	0.38 91	0.37 94	0.41 100	0.27 99	1.02 151	0.40 86	0.80 142	0.34 63	0.61 80	0.74 191	0.53 195	2.97 106	1.78 157	0.74 104	0.54 79	3.12 198	0.57 90	1.44 127	5.38 135	0.37 74	0.43 98	0.59 93	1.04 181	2.53 250	0.60 93

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 79	0.93 197	0.85 168	0.74 198	0.81 222	0.66 189	1.22 266	1.07 155	2.23 307	1.99 260	0.76 155	0.97 176	0.63 159	0.94 282	2.41 77	1.05 51	0.74 104	0.72 138	1.32 111	0.70 142	0.90 87	1.40 56	0.59 178	0.61 147	0.74 121	1.58 252	1.48 136	1.26 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJA1	1.10 84	0.27 21	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.21 29	0.14 44	0.24 17	7.19 351	0.14 7	1.68 243	0.21 5	12.89 341	0.13 7	1.43 25	0.54 10	0.35 16	0.29 17	0.29 6	0.29 19	0.33 9	0.75 22	0.28 51	0.18 31	0.24 6	0.32 44	0.45 17	0.22 13

AIO-Stereo	1.11 85	0.33 33	0.22 34	0.35 77	0.16 21	0.20 27	0.11 21	0.18 4	0.14 10	0.15 12	0.20 33	0.22 7	0.16 19	0.17 25	5.08 161	1.09 58	0.46 41	0.40 45	1.20 103	0.50 70	0.43 30	16.33 298	0.20 29	0.17 25	0.35 27	0.24 14	0.64 47	0.19 7

psm_up	1.12 86	0.88 175	1.03 219	0.79 214	0.95 240	0.77 215	0.66 211	1.33 203	1.03 237	0.87 159	0.69 141	1.12 199	0.76 199	0.76 260	2.94 103	1.17 69	0.96 184	0.82 179	2.32 161	0.85 194	1.44 127	1.89 73	0.51 128	0.92 250	1.03 197	1.08 188	1.62 155	1.09 191

PDISCO_ROB	1.12 86	0.87 170	0.62 128	0.79 214	0.70 193	0.54 141	0.76 221	0.95 144	0.69 188	1.78 247	0.98 198	0.75 119	0.63 159	0.65 241	2.15 64	1.54 125	0.99 193	1.10 266	1.60 132	0.82 188	1.80 152	2.71 90	0.57 168	0.84 222	1.20 232	0.84 139	2.56 254	0.90 154

PS-NSSS	1.13 88	1.45 298	0.73 145	1.20 269	0.95 240	1.22 272	1.06 246	0.80 111	0.55 139	0.74 118	0.51 99	2.17 262	1.08 256	0.93 280	2.02 57	0.96 40	0.89 155	0.74 147	1.56 127	0.65 123	0.97 98	0.79 25	1.65 321	0.55 129	1.13 219	0.96 162	3.19 288	1.11 194

SA	1.14 89	0.95 209	0.46 88	0.55 145	0.54 148	0.50 129	0.25 92	1.59 244	0.47 109	0.72 110	0.40 79	0.73 111	0.59 148	0.62 226	2.09 59	2.12 180	0.82 136	0.82 179	3.31 212	0.67 134	1.46 130	4.78 119	0.36 70	0.69 181	0.78 129	1.11 192	2.64 262	0.72 116

LMCR-Stereo	1.14 89	0.84 155	0.91 183	0.55 145	0.63 180	0.66 189	0.34 133	1.12 160	0.64 171	0.82 148	0.77 159	0.94 169	0.49 109	0.44 158	3.22 119	1.57 132	1.06 215	0.76 154	2.19 156	1.43 259	1.90 161	4.46 113	0.53 142	0.81 214	0.87 157	0.86 146	1.11 103	0.94 160

NLSM1	1.15 91	0.27 21	0.18 21	0.22 35	0.24 48	0.33 72	0.12 30	0.33 41	7.27 353	0.14 7	1.66 239	0.31 24	12.63 336	0.16 19	1.46 27	1.31 91	0.39 25	0.24 9	0.31 10	0.30 22	0.37 17	0.92 28	0.31 60	0.17 25	0.27 14	0.33 49	0.56 36	0.22 13

AF-Net	1.15 91	0.85 162	1.00 210	0.77 206	0.93 236	1.00 247	2.29 293	1.51 230	1.06 239	0.57 80	0.96 192	1.40 226	0.64 164	0.75 258	2.20 67	1.08 54	0.85 142	0.62 99	1.83 142	0.79 172	0.90 87	2.97 95	0.66 213	0.65 169	0.98 187	0.89 150	1.58 148	1.24 214

Nwc_Net	1.15 91	0.85 162	1.00 210	0.77 206	0.93 236	1.00 247	2.29 293	1.51 230	1.06 239	0.57 80	0.96 192	1.40 226	0.64 164	0.75 258	2.20 67	1.08 54	0.85 142	0.62 99	1.83 142	0.79 172	0.90 87	2.97 95	0.66 213	0.65 169	0.98 187	0.89 150	1.58 148	1.24 214

RSM	1.16 94	0.30 30	0.23 42	0.32 65	0.15 18	0.21 29	0.10 16	0.18 4	0.16 19	0.14 7	0.27 44	0.23 8	0.20 39	0.15 16	0.70 9	0.64 15	0.43 33	0.38 38	0.36 16	0.42 51	0.50 36	23.43 352	0.23 38	0.17 25	0.40 44	0.25 20	0.61 42	0.24 22

CAS	1.16 94	0.81 145	0.47 92	0.51 134	0.49 127	0.38 91	0.31 111	0.56 67	0.45 104	1.20 204	0.90 188	0.64 85	0.97 248	0.32 77	3.11 114	2.22 186	0.98 188	0.85 195	1.21 104	0.64 116	3.95 194	5.48 147	0.47 104	0.31 66	0.85 153	0.92 157	1.21 110	1.15 201

GANet	1.17 96	0.80 144	0.81 158	0.71 190	0.71 195	1.18 264	0.64 207	0.83 119	0.47 109	0.61 87	6.20 320	2.19 263	0.44 102	0.65 241	0.94 17	0.81 30	0.87 149	0.79 159	0.65 57	0.46 60	0.56 47	6.49 171	0.53 142	0.57 134	0.65 104	0.47 83	0.85 79	0.70 113

Occ-G	1.18 97	0.59 70	0.31 55	0.34 71	0.31 69	0.26 53	0.12 30	0.38 51	0.19 35	0.16 16	0.36 69	0.34 33	0.25 55	0.16 19	7.20 182	1.86 164	0.48 47	0.45 56	1.09 96	0.42 51	0.93 95	13.28 267	0.29 57	0.21 41	0.38 36	0.26 24	0.97 90	0.31 45

DepthFocus	1.19 98	0.56 64	0.35 65	0.29 54	0.28 62	0.27 57	0.22 82	0.70 92	0.52 132	0.51 72	0.38 73	0.63 83	0.41 89	0.38 117	2.46 79	2.61 206	0.66 91	0.65 114	1.00 86	0.76 164	8.65 298	6.22 167	0.51 128	0.33 73	0.65 104	0.49 87	0.79 74	0.83 143

MLG-Stereo_test3	1.20 99	0.48 56	0.28 52	0.29 54	0.38 97	0.25 50	0.12 30	0.34 46	0.20 38	1.11 200	0.34 63	0.54 69	0.19 33	0.32 77	2.92 102	2.26 189	0.53 59	0.54 79	1.56 127	0.53 78	0.81 78	15.80 292	0.18 24	0.26 59	0.43 53	0.32 44	0.91 83	0.44 63

CASnet	1.22 100	0.92 191	0.55 111	0.41 104	0.45 116	0.39 95	0.24 87	0.92 139	0.50 125	0.78 129	0.56 114	0.91 159	0.54 127	0.38 117	3.31 121	1.35 96	0.77 120	0.51 70	1.43 119	0.56 87	7.13 254	5.44 146	0.45 97	0.48 116	1.22 235	0.50 92	1.47 133	0.78 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 100	0.77 125	0.49 95	0.49 127	0.61 167	0.51 131	0.29 107	1.69 257	0.53 134	0.73 115	0.48 96	0.73 111	0.66 173	0.76 260	3.04 111	1.97 172	0.98 188	0.95 224	3.31 212	0.63 111	1.92 164	4.89 121	0.37 74	0.82 216	1.15 223	1.22 211	2.35 225	0.75 122

S2M2_L	1.24 102	0.87 170	1.18 255	0.48 125	0.38 97	0.44 110	0.28 104	0.60 74	0.56 142	1.85 253	0.35 66	0.64 85	0.40 84	0.44 158	2.57 81	2.15 181	0.74 104	0.60 93	1.11 100	0.59 98	4.37 202	6.33 169	0.49 114	0.37 80	0.68 110	1.22 211	3.07 282	0.79 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 103	0.86 166	0.39 72	0.42 109	0.32 73	0.32 69	0.19 74	0.71 93	0.32 72	0.70 105	0.31 53	0.64 85	0.56 134	0.43 151	4.05 142	2.29 190	0.65 86	0.70 131	1.04 90	0.51 72	1.88 160	13.45 268	0.46 101	0.24 56	0.57 82	0.37 64	1.14 106	0.54 80

iinet-f	1.26 103	1.10 258	0.69 141	0.94 234	0.47 120	0.72 206	0.58 200	0.79 108	0.50 125	2.11 272	1.35 229	0.83 143	0.64 164	0.38 117	3.97 141	1.88 166	0.79 128	0.68 121	3.04 194	1.08 227	1.61 143	3.40 97	0.68 222	0.75 196	1.14 221	0.64 109	2.22 213	0.90 154

NLMM1	1.28 105	0.30 30	0.13 5	0.18 22	0.21 39	0.24 46	0.10 16	0.26 24	10.32 363	0.17 20	0.65 132	0.36 37	12.86 340	0.16 19	2.31 73	1.57 132	0.33 10	0.33 23	0.36 16	0.30 22	0.36 15	1.21 44	0.30 58	0.16 19	0.27 14	0.31 38	0.65 49	0.19 7

APVNet	1.28 105	1.03 244	0.68 139	0.69 186	0.78 212	0.87 229	0.89 234	0.79 108	0.72 194	0.91 173	0.83 172	0.92 164	0.61 153	0.59 217	3.31 121	1.71 147	1.16 231	0.99 236	3.22 205	0.92 204	1.91 163	4.73 117	0.58 172	1.11 271	0.80 136	0.84 139	1.90 179	0.97 165

RSM++	1.29 107	0.33 33	0.25 48	0.36 84	0.20 35	0.24 46	0.11 21	0.22 11	0.17 26	0.16 16	0.28 46	0.27 12	0.20 39	0.17 25	0.89 15	0.71 20	0.43 33	0.39 42	0.52 37	0.46 60	0.53 41	25.80 359	0.31 60	0.18 31	0.55 76	0.26 24	0.57 38	0.29 42

RP	1.29 107	1.05 251	1.26 269	0.96 235	1.11 257	0.85 227	1.39 272	1.24 181	1.30 257	0.61 87	1.16 213	1.27 214	0.75 194	0.72 256	3.49 128	1.12 60	0.95 179	0.68 121	1.24 107	0.83 191	1.02 102	4.57 114	0.63 199	0.91 248	0.90 166	1.02 175	2.51 246	1.20 208

AACVNet	1.30 109	0.89 179	0.74 146	0.93 230	0.95 240	0.73 208	0.64 207	0.88 130	0.64 171	0.74 118	0.88 183	0.83 143	0.67 175	0.62 226	9.20 196	1.41 101	0.87 149	0.84 191	1.21 104	0.80 175	1.51 136	2.50 86	0.75 251	0.69 181	0.88 161	1.11 192	1.91 180	1.31 218

AMNet	1.31 110	1.12 260	1.05 222	1.14 259	1.12 259	1.27 278	1.07 249	1.35 206	1.13 246	1.10 199	1.11 210	1.55 239	1.26 264	1.20 305	1.75 47	1.59 137	1.37 256	1.23 287	1.37 116	1.22 241	1.40 126	1.40 56	1.25 306	1.26 283	1.26 237	1.70 262	1.54 141	1.65 242

YMNet	1.32 111	0.78 133	0.42 82	0.50 131	0.61 167	0.58 161	1.39 272	0.77 101	0.56 142	1.23 212	0.35 66	0.68 97	2.19 284	0.56 209	15.64 237	1.49 115	0.82 136	0.66 117	0.77 68	0.41 49	0.62 55	1.30 52	0.23 38	0.39 84	0.75 123	0.48 84	0.81 77	0.65 106

AIO-test1	1.32 111	0.19 5	0.16 16	0.12 8	0.14 14	0.18 19	0.15 56	0.33 41	0.17 26	0.26 40	0.26 42	0.35 35	0.15 12	0.18 29	10.09 206	3.61 239	0.36 18	0.31 20	0.44 29	0.36 35	0.35 11	16.14 294	0.14 11	0.15 13	0.23 5	0.23 11	0.33 5	0.17 4

ARAFT	1.32 111	0.72 100	0.50 97	0.35 77	0.34 80	0.44 110	0.24 87	0.65 84	0.35 79	2.25 277	0.56 114	0.60 76	0.30 62	0.43 151	2.15 64	1.46 109	0.75 110	0.75 151	2.78 187	0.58 94	2.25 173	12.47 255	0.45 97	0.39 84	0.94 178	0.40 68	1.98 185	0.57 84

iResNet_ROB	1.32 111	0.86 166	0.86 171	0.65 177	0.60 164	0.69 197	0.66 211	2.64 324	0.58 150	1.71 243	0.75 154	0.97 176	0.82 218	0.49 180	5.86 171	1.53 120	0.93 171	0.86 197	2.96 191	0.68 136	2.22 170	1.21 44	0.62 195	0.95 255	0.86 154	0.98 167	2.65 264	1.02 180

PA-Net	1.33 115	0.99 228	1.18 255	0.77 206	1.35 278	0.69 197	0.90 235	0.82 118	1.17 251	0.82 148	1.28 224	0.78 131	0.79 209	0.93 280	4.45 154	1.31 91	0.72 100	0.80 164	1.06 93	0.89 198	1.19 115	4.70 116	0.68 222	0.85 230	1.01 193	2.17 297	1.45 131	2.09 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 116	1.22 269	1.01 214	1.18 263	1.10 256	1.02 250	0.81 226	1.25 182	1.15 249	1.30 216	0.77 159	2.55 282	0.96 244	0.63 230	2.28 71	1.23 79	1.09 219	0.99 236	2.42 166	0.90 202	2.22 170	1.72 68	0.79 261	1.12 272	1.31 244	1.27 215	2.62 259	1.48 230
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
IPLGR_C	1.36 117	0.72 100	0.89 175	0.59 156	0.54 148	0.54 141	0.34 133	0.81 114	0.58 150	0.76 124	0.69 141	1.05 188	0.53 119	0.64 234	2.77 92	1.41 101	0.92 164	0.69 129	3.26 208	0.64 116	1.68 147	10.52 214	0.58 172	0.83 219	1.01 193	0.65 117	2.40 234	0.61 96

ACRE	1.36 117	0.71 94	0.88 173	0.61 163	0.53 142	0.55 146	0.35 141	0.81 114	0.58 150	0.76 124	0.69 141	1.06 189	0.53 119	0.64 234	2.80 97	1.39 100	0.92 164	0.68 121	3.26 208	0.64 116	1.68 147	10.53 215	0.58 172	0.83 219	1.03 197	0.64 109	2.40 234	0.62 99

CIPLG	1.37 119	0.71 94	0.91 183	0.59 156	0.53 142	0.54 141	0.36 144	0.81 114	0.59 155	0.76 124	0.68 136	1.04 185	0.53 119	0.64 234	3.08 112	1.45 108	0.93 171	0.67 119	3.23 206	0.64 116	1.66 144	10.56 216	0.58 172	0.84 222	1.03 197	0.66 118	2.36 227	0.61 96

NCC-stereo	1.37 119	1.25 274	1.13 241	1.00 240	1.08 250	0.98 244	1.87 283	1.76 264	1.58 279	0.60 84	1.33 226	1.22 207	1.08 256	0.78 265	3.16 117	1.19 72	0.95 179	1.00 241	1.64 133	1.00 218	1.20 117	3.65 99	0.84 273	0.84 222	1.28 240	1.57 250	1.44 127	1.60 238

Abc-Net	1.37 119	1.25 274	1.13 241	1.00 240	1.08 250	0.98 244	1.87 283	1.76 264	1.58 279	0.60 84	1.33 226	1.22 207	1.08 256	0.78 265	3.16 117	1.19 72	0.95 179	1.00 241	1.64 133	1.00 218	1.20 117	3.65 99	0.84 273	0.84 222	1.28 240	1.57 250	1.44 127	1.60 238
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	1.38 122	0.94 204	0.55 111	0.60 158	0.48 122	0.59 169	0.38 146	2.05 294	0.53 134	1.67 241	0.52 101	0.83 143	0.81 214	0.49 180	3.50 129	1.90 167	0.92 164	0.86 197	4.99 251	0.61 104	3.19 185	5.05 126	0.47 104	0.64 163	1.04 201	1.06 184	1.58 148	0.99 174

GLC_STEREO	1.38 122	0.90 182	0.91 183	0.58 154	0.62 176	0.49 124	0.43 161	1.68 256	0.48 115	0.77 128	0.68 136	0.81 139	0.62 158	0.61 221	9.99 205	1.91 168	0.92 164	0.60 93	1.71 140	0.71 147	2.58 178	3.85 105	0.48 109	0.57 134	0.69 111	0.56 99	2.36 227	0.87 150

111111	1.39 124	0.38 37	0.20 26	0.25 43	0.29 65	0.22 41	0.09 12	0.19 6	0.16 19	0.10 3	0.18 21	0.28 14	0.17 24	0.21 41	11.32 216	2.07 179	0.47 43	0.29 17	0.84 71	0.40 43	0.57 48	17.45 318	0.24 42	0.12 5	0.26 10	0.24 14	0.42 15	0.19 7

UDGNet	1.40 125	1.04 245	0.83 163	1.64 297	1.39 280	1.70 296	1.25 268	1.21 175	0.81 206	0.63 92	0.87 180	0.92 164	0.42 94	1.61 319	2.12 62	1.25 83	0.87 149	0.89 209	2.45 168	0.92 204	1.95 166	5.71 150	1.28 308	0.54 126	1.21 233	1.10 190	2.15 197	1.02 180

SACVNet	1.42 126	0.96 213	1.03 219	0.93 230	1.15 261	0.95 240	0.99 242	1.50 227	0.82 207	1.21 208	0.74 152	0.99 182	0.73 189	0.70 252	3.38 126	1.50 116	1.24 242	0.85 195	2.24 158	0.96 211	2.50 177	5.99 163	0.69 229	0.90 245	1.04 201	1.06 184	2.02 188	1.29 217

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 127	0.64 75	0.58 118	0.44 118	0.42 109	0.38 91	0.27 99	1.25 182	0.49 121	0.85 154	0.62 125	0.76 120	0.54 127	0.35 91	12.82 222	1.55 128	0.72 100	0.71 133	2.02 153	0.58 94	1.72 149	6.96 179	0.42 86	0.39 84	0.82 142	1.19 206	0.71 60	0.77 127

depth_test_26	1.45 128	0.98 221	0.63 130	0.37 87	0.36 87	0.40 97	0.20 76	0.91 137	0.61 161	0.85 154	0.43 83	1.25 211	0.50 112	0.36 96	3.01 108	2.30 192	0.89 155	0.75 151	1.05 91	0.59 98	8.29 284	9.76 203	0.46 101	0.36 79	1.62 288	0.58 103	0.82 78	0.69 112

MCSU-Stereo	1.45 128	0.27 21	0.21 30	0.17 17	0.18 31	0.13 5	0.09 12	0.23 14	0.19 35	1.76 245	0.15 18	0.64 85	0.15 12	0.24 52	5.15 164	1.21 75	0.44 37	0.36 30	0.53 40	0.36 35	0.41 25	24.19 354	0.35 68	0.17 25	0.46 56	0.30 35	0.65 49	0.30 43

trnet	1.46 130	0.91 185	0.99 207	0.53 140	0.44 113	0.49 124	0.25 92	1.41 215	0.67 180	0.88 166	1.00 200	0.97 176	0.76 199	0.44 158	7.79 187	3.28 225	0.95 179	0.64 107	2.41 163	0.64 116	3.97 196	3.96 107	0.58 172	0.63 161	1.03 197	1.01 170	1.73 163	0.99 174

sAnonymous2	1.46 130	0.77 125	0.55 111	0.43 110	0.48 122	0.71 203	0.42 156	1.28 190	0.99 228	0.65 97	0.88 183	1.13 202	0.96 244	0.36 96	2.58 82	2.36 197	1.11 221	1.05 256	3.69 222	0.96 211	4.96 214	7.11 180	0.64 206	0.61 147	0.84 146	1.39 227	1.25 112	1.23 212

CroCo_RVC	1.46 130	0.77 125	0.55 111	0.43 110	0.48 122	0.71 203	0.42 156	1.28 190	0.99 228	0.65 97	0.88 183	1.13 202	0.96 244	0.36 96	2.58 82	2.36 197	1.11 221	1.05 256	3.69 222	0.96 211	4.96 214	7.11 180	0.64 206	0.61 147	0.84 146	1.39 227	1.25 112	1.23 212

CES	1.47 133	0.78 133	0.61 127	0.46 123	0.57 159	0.52 137	0.23 83	1.50 227	0.68 184	0.78 129	0.86 177	0.86 149	0.90 231	0.39 125	7.38 186	3.09 217	1.24 242	1.04 251	1.48 121	1.19 237	4.63 210	5.40 142	0.67 219	0.45 104	0.87 157	0.82 134	1.16 107	1.15 201

HSM	1.47 133	0.76 121	1.02 217	0.81 218	0.80 220	0.56 151	0.56 191	1.86 274	0.60 158	0.76 124	0.85 175	0.90 156	0.68 176	0.60 220	11.58 218	1.15 64	0.96 184	0.74 147	2.61 172	0.74 152	2.26 174	2.51 87	0.60 184	0.87 232	0.95 182	0.98 167	2.08 194	1.02 180

DN-CSS_ROB	1.49 135	0.84 155	1.08 229	0.88 228	0.88 230	0.50 129	0.39 149	2.00 287	0.63 167	1.55 230	1.79 247	1.00 183	0.81 214	0.41 134	3.48 127	1.46 109	1.12 225	0.95 224	5.28 256	0.75 157	4.20 197	3.69 101	0.56 157	1.01 261	0.80 136	0.82 134	2.06 192	1.31 218

stereogan	1.50 136	1.32 283	1.15 247	1.13 255	1.31 274	1.13 260	1.02 245	1.26 185	1.04 238	1.20 204	1.09 208	1.65 244	0.90 231	0.67 247	2.78 95	1.43 104	1.01 201	0.81 167	1.83 142	0.99 217	1.36 124	8.05 188	0.73 241	0.92 250	0.91 168	1.08 188	2.36 227	1.37 222

MGS-Stereo	1.51 137	0.99 228	0.53 106	0.41 104	0.35 84	0.41 100	0.36 144	0.66 87	0.28 64	0.53 73	0.47 90	0.52 66	0.39 82	0.43 151	23.18 260	1.01 45	0.77 120	0.79 159	1.05 91	0.67 134	1.17 113	1.46 63	0.47 104	0.69 181	0.77 125	0.48 84	1.29 115	0.77 127

LoS_RVC	1.52 138	1.26 276	0.96 200	0.32 65	0.52 139	0.38 91	0.34 133	0.73 96	0.57 146	2.10 270	0.76 155	0.73 111	0.72 186	0.35 91	4.43 152	3.80 242	0.91 161	2.29 337	3.41 216	0.70 142	4.52 206	6.76 174	0.56 157	0.44 101	0.84 146	0.85 144	0.93 85	0.98 169

tt_ll	1.52 138	1.26 276	0.96 200	0.32 65	0.52 139	0.38 91	0.34 133	0.73 96	0.57 146	2.10 270	0.76 155	0.73 111	0.72 186	0.35 91	4.43 152	3.80 242	0.91 161	2.29 337	3.41 216	0.70 142	4.52 206	6.76 174	0.56 157	0.44 101	0.84 146	0.85 144	0.93 85	0.98 169

TANstereo	1.55 140	1.06 254	0.94 192	0.68 184	0.76 206	0.90 234	0.33 128	0.86 125	0.64 171	0.70 105	1.05 205	0.60 76	0.61 153	1.01 289	2.77 92	2.92 214	1.00 197	1.15 273	1.49 122	1.30 251	5.05 220	5.77 153	1.42 311	0.59 141	0.57 82	0.90 152	5.94 330	0.75 122

XX-TBD	1.55 140	1.06 254	0.94 192	0.68 184	0.76 206	0.90 234	0.33 128	0.86 125	0.64 171	0.70 105	1.05 205	0.60 76	0.61 153	1.01 289	2.77 92	2.92 214	1.00 197	1.15 273	1.49 122	1.30 251	5.05 220	5.77 153	1.42 311	0.59 141	0.57 82	0.90 152	5.94 330	0.75 122

MM-Stereo_test2	1.56 142	0.78 133	0.24 46	0.30 61	0.21 39	0.18 19	0.11 21	0.33 41	0.16 19	0.36 58	0.18 21	0.40 47	0.16 19	0.18 29	5.36 167	11.21 320	0.46 41	0.40 45	0.42 25	0.53 78	0.50 36	17.82 319	0.28 51	0.18 31	0.39 40	0.25 20	0.56 36	0.25 31

RGC	1.56 142	1.33 285	1.98 316	1.18 263	1.24 267	1.20 269	1.06 246	1.20 173	1.09 242	0.91 173	1.67 241	1.23 209	1.26 264	0.92 279	4.08 145	1.27 85	1.06 215	0.86 197	1.92 146	1.10 231	1.72 149	5.40 142	0.79 261	1.03 263	1.17 225	1.52 246	2.20 204	1.83 248

LL-Strereo2	1.57 144	0.66 78	0.65 133	0.40 102	0.35 84	0.32 69	0.23 83	1.48 223	0.42 92	0.68 103	0.57 117	0.63 83	0.32 66	0.67 247	2.65 88	7.88 306	0.65 86	0.55 85	1.37 116	0.70 142	1.80 152	15.65 290	0.50 122	0.40 90	0.65 104	0.62 106	1.06 98	0.56 81

CREStereo	1.57 144	0.92 191	0.99 207	0.53 140	0.43 111	0.49 124	0.26 95	1.44 221	0.71 193	0.87 159	1.01 201	0.95 172	0.76 199	0.44 158	7.17 180	4.29 251	0.93 171	0.59 91	2.41 163	0.65 123	5.45 223	5.19 129	0.61 187	0.63 161	1.02 196	1.01 170	1.74 164	0.98 169
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
raft+_RVC	1.58 146	0.74 109	0.75 148	0.41 104	0.35 84	0.52 137	0.32 121	1.47 222	0.45 104	0.63 92	0.61 123	0.69 100	0.39 82	0.30 72	4.83 158	4.95 262	0.76 113	0.56 88	1.64 133	0.60 103	0.96 97	16.85 308	0.50 122	0.45 104	0.78 129	0.62 106	0.88 80	0.68 111

GIP-stereo	1.59 147	0.56 64	0.35 65	0.29 54	0.24 48	0.21 29	0.11 21	0.24 17	0.17 26	0.31 49	0.19 30	0.38 41	0.19 33	0.27 60	11.70 221	7.84 305	0.48 47	0.41 51	0.44 29	0.51 72	0.58 49	15.22 285	0.17 18	0.21 41	0.45 54	0.30 35	0.78 71	0.24 22

PMTNet	1.59 147	0.94 204	1.06 223	0.49 127	0.51 135	0.49 124	0.32 121	0.83 119	0.72 194	0.83 150	0.63 127	0.89 155	0.50 112	0.42 144	7.10 179	4.35 254	0.96 184	0.57 89	2.41 163	0.58 94	5.99 235	6.00 164	0.61 187	0.41 93	1.97 311	1.03 176	1.16 107	1.19 206

ICVP	1.60 149	0.75 112	1.11 238	0.77 206	0.78 212	0.87 229	0.64 207	1.10 158	0.85 211	1.37 222	1.11 210	0.95 172	1.12 260	0.57 212	3.12 116	2.05 178	1.33 251	1.00 241	1.56 127	1.07 225	3.91 193	10.82 220	0.69 229	0.87 232	0.95 182	1.21 208	1.52 139	1.14 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 150	0.79 139	0.65 133	0.53 140	0.57 159	0.67 192	0.39 149	2.55 321	0.90 217	1.22 211	0.98 198	0.98 180	0.87 228	0.44 158	4.09 146	3.52 233	1.45 259	0.94 223	2.24 158	0.75 157	6.08 237	7.76 185	0.68 222	0.64 163	1.18 230	0.97 165	1.10 102	0.87 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 151	0.75 112	0.83 163	0.79 214	0.73 201	0.82 224	0.67 213	1.36 209	0.95 225	1.65 239	0.95 191	0.78 131	0.65 168	0.66 243	6.17 174	1.65 141	1.02 202	0.91 218	5.50 260	1.23 244	4.23 199	5.40 142	0.67 219	0.96 257	0.81 139	0.83 137	1.52 139	1.65 242

iResNetv2_ROB	1.65 152	0.91 185	0.76 150	1.13 255	0.66 187	0.73 208	0.56 191	2.62 322	0.67 180	1.76 245	0.87 180	1.36 223	0.77 206	0.42 144	5.48 168	1.34 95	1.04 209	0.74 147	4.59 242	0.89 198	7.80 272	2.09 78	0.62 195	0.93 252	0.89 163	0.86 146	3.12 287	0.90 154

NCCL2	1.66 153	1.30 281	1.16 249	1.12 253	1.48 286	0.80 219	1.13 259	1.07 155	1.15 249	1.84 251	1.26 222	1.12 199	0.84 221	0.83 272	4.07 144	1.52 118	1.22 239	0.89 209	1.35 113	0.93 208	2.49 176	5.97 162	1.47 316	1.14 274	1.49 276	1.40 231	3.78 311	1.89 253

LG-G_1	1.68 154	0.70 90	0.33 58	0.37 87	0.40 101	0.33 72	0.16 60	0.41 54	0.21 45	0.29 45	0.33 60	0.50 61	0.35 70	0.34 87	3.35 124	2.37 199	0.54 62	0.62 99	0.86 75	0.75 157	0.92 93	28.93 371	0.17 18	0.23 52	0.51 67	0.41 72	0.62 43	0.48 70

LG-G	1.68 154	0.70 90	0.33 58	0.37 87	0.40 101	0.33 72	0.16 60	0.41 54	0.21 45	0.29 45	0.33 60	0.50 61	0.35 70	0.34 87	3.35 124	2.37 199	0.54 62	0.62 99	0.86 75	0.75 157	0.92 93	28.93 371	0.17 18	0.23 52	0.51 67	0.41 72	0.62 43	0.48 70

rafts_anoy	1.69 156	0.82 150	0.95 198	0.45 120	0.51 135	0.54 141	0.46 171	1.57 243	0.51 129	0.61 87	0.70 144	0.71 105	0.49 109	0.36 96	8.16 188	6.28 291	0.82 136	0.79 159	2.48 169	0.65 123	1.66 144	11.09 232	0.54 148	0.54 126	1.00 192	0.90 152	0.96 88	0.99 174

MIM_Stereo	1.71 157	0.77 125	0.56 115	0.43 110	0.38 97	0.47 114	0.23 83	1.50 227	0.32 72	0.56 75	0.46 88	0.65 91	0.28 59	0.39 125	6.21 177	11.24 321	0.65 86	0.82 179	3.32 214	0.89 198	1.35 123	10.19 209	0.38 78	0.51 120	0.55 76	0.42 76	1.96 183	0.58 86

CFNet_pseudo	1.71 157	0.79 139	0.89 175	0.83 221	0.79 216	0.71 203	0.43 161	0.93 141	0.53 134	0.94 180	0.81 169	0.94 169	0.88 230	0.82 271	15.18 234	1.47 113	0.79 128	0.73 141	7.38 307	0.78 168	1.08 107	2.74 91	0.74 247	0.70 185	0.91 168	0.91 155	1.47 133	1.13 196

SGD-Stereo	1.72 159	0.50 59	0.38 70	0.28 49	0.30 67	0.30 67	0.17 66	0.57 69	0.29 67	0.44 66	0.22 35	0.69 100	0.40 84	0.25 56	30.93 277	1.66 143	0.76 113	0.53 76	0.71 63	0.52 76	1.51 136	1.73 69	0.43 88	0.33 73	0.51 67	0.46 82	0.89 81	0.63 101

IGEV-Stereo+	1.72 159	1.04 245	0.26 51	0.48 125	0.32 73	0.29 63	0.13 38	0.50 63	0.27 57	0.78 129	7.60 349	0.57 74	0.26 57	0.31 73	3.09 113	3.57 236	0.61 81	0.62 99	1.55 124	0.54 82	1.01 100	20.06 336	0.57 168	0.21 41	0.46 56	0.31 38	0.58 40	0.40 58

CC-Net-ROB	1.72 159	1.82 314	1.21 260	1.92 304	1.84 307	2.43 314	1.64 278	0.93 141	0.96 226	1.27 214	0.68 136	5.86 326	2.76 291	1.47 315	2.26 70	0.95 37	1.46 262	1.26 294	2.79 188	0.96 211	1.12 110	1.41 59	3.28 338	0.73 192	1.31 244	1.15 200	1.47 133	1.57 234

dad	1.73 162	0.98 221	0.82 161	2.17 314	1.18 264	1.11 258	4.08 317	1.66 255	0.63 167	1.21 208	0.54 109	1.12 199	2.00 281	0.63 230	3.74 133	1.25 83	1.14 228	0.82 179	2.70 183	0.80 175	1.47 133	2.54 88	0.73 241	1.01 261	2.41 321	0.71 123	5.51 326	3.77 305

raftrobust	1.74 163	0.68 84	1.00 210	0.55 145	0.51 135	0.45 113	0.34 133	1.54 232	0.48 115	0.94 180	0.72 147	0.88 151	0.53 119	0.41 134	7.35 185	5.79 281	0.73 102	0.71 133	4.77 247	0.68 136	2.01 167	10.90 223	0.65 210	0.50 118	1.06 204	0.86 146	1.05 96	0.84 144

XPNet_ROB	1.76 164	1.58 304	1.17 253	0.93 230	1.17 263	1.05 253	0.98 241	0.97 145	1.17 251	1.07 196	1.79 247	4.38 313	0.73 189	0.80 269	2.59 85	1.58 136	1.78 282	0.97 231	1.45 120	1.06 224	2.58 178	8.45 193	0.94 290	0.88 239	0.99 189	1.31 220	3.33 294	1.71 244

BEATNet_4x	1.77 165	0.78 133	0.79 154	0.76 202	0.70 193	0.51 131	0.49 181	1.23 178	1.31 258	0.84 153	0.76 155	1.06 189	0.76 199	0.67 247	8.95 195	2.41 201	1.91 285	1.42 302	1.30 110	0.88 197	4.99 218	9.14 198	0.51 128	1.03 263	0.77 125	0.82 134	1.85 173	1.10 192

RALAANet	1.79 166	0.71 94	0.88 173	0.54 143	0.55 152	0.63 184	0.43 161	1.30 194	0.52 132	0.93 177	0.65 132	0.74 118	0.60 150	0.33 83	8.49 192	1.53 120	0.78 126	0.91 218	2.18 154	1.09 228	3.35 188	15.13 284	0.55 149	0.79 209	0.92 174	1.03 176	2.08 194	0.77 127

CREStereo++_RVC	1.81 167	0.91 185	1.09 231	0.52 137	0.61 167	0.41 100	0.29 107	1.37 211	0.56 142	0.83 150	0.63 127	0.77 124	0.86 225	0.40 132	2.94 103	3.08 216	0.98 188	0.63 105	2.71 184	0.56 87	4.98 217	6.57 172	0.59 178	0.53 125	1.06 204	1.06 184	12.85 359	0.97 165
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
MyStereo04	1.85 168	0.92 191	1.06 223	0.81 218	0.90 232	0.59 169	0.43 161	1.56 238	0.99 228	2.30 279	0.87 180	1.46 230	0.57 137	0.41 134	3.53 130	2.81 212	0.93 171	1.01 245	5.44 259	2.73 312	4.96 214	6.15 166	1.83 325	0.96 257	1.39 260	1.73 263	2.57 256	0.94 160

AE-Stereo	1.87 169	0.86 166	1.31 276	0.82 220	0.55 152	0.58 161	0.78 223	0.83 119	0.49 121	0.79 138	0.54 109	1.31 220	0.72 186	0.52 192	2.79 96	4.03 247	1.04 209	0.97 231	3.06 196	1.16 234	4.60 209	15.60 288	0.55 149	1.04 266	1.33 249	1.34 223	1.95 182	0.86 147

RALCasStereoNet	1.87 169	0.84 155	1.02 217	0.54 143	0.55 152	0.62 176	0.48 178	1.48 223	0.46 108	1.01 188	0.74 152	0.92 164	0.50 112	0.36 96	6.19 175	11.19 319	0.81 131	0.76 154	1.55 124	0.68 136	1.46 130	13.06 263	0.52 136	0.66 172	0.94 178	1.13 198	0.96 88	1.14 198

GEStereo_RVC	1.88 171	0.97 215	1.01 214	1.01 244	0.88 230	1.12 259	1.07 249	1.65 253	0.82 207	0.90 169	0.78 164	1.38 224	0.79 209	0.64 234	2.40 76	2.33 194	1.22 239	1.22 286	4.10 233	1.26 247	5.16 222	12.04 249	0.73 241	1.21 278	0.95 182	0.97 165	2.49 244	1.64 241

DeepPruner_ROB	1.89 172	0.77 125	0.97 203	0.86 226	0.91 234	0.80 219	5.39 324	1.26 185	0.91 219	1.47 227	1.61 238	0.92 164	0.82 218	0.56 209	4.41 150	1.54 125	1.07 217	1.06 259	2.72 186	0.80 175	7.63 265	7.36 183	0.87 283	0.77 202	0.91 168	1.47 239	2.20 204	0.99 174

sCroCo_RVC	1.92 173	0.68 84	0.57 116	0.38 91	0.50 130	0.76 214	0.43 161	0.94 143	1.56 278	1.51 228	0.77 159	1.06 189	0.96 244	0.50 188	3.03 109	5.07 265	1.25 244	1.23 287	2.55 170	1.40 256	7.89 275	12.35 253	0.45 97	0.64 163	0.94 178	1.12 195	2.34 223	1.04 183

IGEV-Stereo++	1.94 174	0.41 45	0.22 34	0.22 35	0.25 55	0.21 29	0.09 12	0.25 22	0.17 26	0.20 26	0.36 69	0.29 18	0.21 43	0.19 35	16.62 240	1.60 138	0.45 39	0.38 38	0.87 78	0.49 68	0.58 49	25.92 363	0.25 45	0.16 19	0.31 24	0.27 29	1.12 104	0.27 36

MoCha-V2	1.94 174	0.31 32	0.25 48	0.21 33	0.17 27	0.17 18	0.15 56	0.23 14	0.11 3	0.27 42	0.32 54	0.33 30	0.16 19	0.22 45	16.77 242	2.58 204	0.41 29	0.40 45	0.35 13	0.92 204	0.61 52	25.91 362	0.16 15	0.19 38	0.38 36	0.26 24	0.36 9	0.19 7

GMOStereo	1.98 176	0.75 112	0.52 101	0.62 165	0.53 142	0.47 114	0.47 174	1.54 232	0.48 115	0.87 159	0.47 90	0.77 124	0.58 142	0.38 117	10.16 207	5.49 275	0.81 131	0.88 205	3.13 201	0.81 182	1.81 155	16.83 304	0.49 114	0.56 130	1.11 213	0.74 125	1.57 144	0.58 86

error version	1.98 176	0.75 112	0.52 101	0.62 165	0.53 142	0.47 114	0.47 174	1.54 232	0.48 115	0.87 159	0.47 90	0.77 124	0.58 142	0.38 117	10.16 207	5.49 275	0.81 131	0.88 205	3.13 201	0.81 182	1.81 155	16.83 304	0.49 114	0.56 130	1.11 213	0.74 125	1.57 144	0.58 86

test-v	1.98 176	0.75 112	0.52 101	0.62 165	0.53 142	0.47 114	0.47 174	1.54 232	0.48 115	0.87 159	0.47 90	0.77 124	0.58 142	0.38 117	10.16 207	5.49 275	0.81 131	0.88 205	3.13 201	0.81 182	1.81 155	16.83 304	0.49 114	0.56 130	1.11 213	0.74 125	1.57 144	0.58 86

test-2	1.98 176	0.75 112	0.52 101	0.62 165	0.53 142	0.47 114	0.47 174	1.54 232	0.48 115	0.87 159	0.47 90	0.77 124	0.58 142	0.38 117	10.16 207	5.49 275	0.81 131	0.88 205	3.13 201	0.81 182	1.81 155	16.83 304	0.49 114	0.56 130	1.11 213	0.74 125	1.57 144	0.58 86

RAFT + AFF	2.00 180	0.49 58	0.46 88	0.41 104	0.20 35	0.43 108	0.21 79	0.65 84	0.24 51	0.56 75	0.27 44	0.78 131	0.22 47	0.32 77	39.56 296	0.96 40	0.71 98	0.38 38	1.92 146	0.39 42	0.79 74	1.40 56	0.33 65	0.40 90	0.73 115	0.35 58	0.59 41	0.30 43

MLCV	2.04 181	0.89 179	0.99 207	1.37 280	1.31 274	1.02 250	1.01 243	2.14 296	0.80 204	2.00 261	4.28 293	1.74 250	1.62 273	0.48 173	3.03 109	2.01 175	1.33 251	0.96 227	6.76 295	1.13 232	6.05 236	5.71 150	0.68 222	1.73 299	1.32 248	1.39 227	2.32 219	1.07 188

4D-IteraStereo	2.05 182	0.63 74	1.16 249	0.49 127	0.44 113	0.41 100	0.26 95	1.43 219	0.38 84	0.75 120	0.55 113	0.79 134	0.42 94	0.46 169	9.38 200	11.47 326	0.71 98	0.68 121	2.81 189	0.64 116	3.95 194	11.85 246	0.52 136	0.58 138	0.71 113	0.84 139	2.34 223	0.63 101

test_4	2.06 183	0.75 112	0.84 166	0.43 110	0.36 87	0.36 85	0.27 99	0.78 106	0.34 77	0.75 120	0.53 108	0.91 159	0.35 70	0.41 134	13.80 227	13.16 336	0.68 93	0.72 138	1.64 133	0.61 104	1.21 120	11.03 229	0.48 109	0.52 121	0.66 109	0.71 123	2.72 266	0.61 96

test_for_model	2.08 184	0.93 197	0.58 118	0.38 91	0.41 103	0.47 114	0.31 111	1.31 197	0.43 98	0.78 129	0.52 101	2.25 268	0.43 96	0.36 96	3.88 135	6.19 286	13.58 365	0.64 107	2.63 173	0.66 128	8.41 291	5.39 137	0.56 157	0.62 152	0.73 115	0.64 109	2.21 207	0.82 136

GCAPDPT-zeroshot4090	2.08 184	0.93 197	0.58 118	0.38 91	0.41 103	0.47 114	0.31 111	1.31 197	0.43 98	0.78 129	0.52 101	2.25 268	0.43 96	0.36 96	3.88 135	6.19 286	13.58 365	0.64 107	2.63 173	0.66 128	8.41 291	5.39 137	0.56 157	0.62 152	0.73 115	0.64 109	2.21 207	0.82 136

testlalala	2.08 184	0.93 197	0.58 118	0.38 91	0.41 103	0.47 114	0.31 111	1.31 197	0.43 98	0.78 129	0.52 101	2.25 268	0.43 96	0.36 96	3.88 135	6.19 286	13.58 365	0.64 107	2.63 173	0.66 128	8.41 291	5.39 137	0.56 157	0.62 152	0.73 115	0.64 109	2.21 207	0.82 136

GCAPDPT-zeroshot	2.08 184	0.93 197	0.58 118	0.38 91	0.41 103	0.47 114	0.31 111	1.31 197	0.43 98	0.78 129	0.52 101	2.25 268	0.43 96	0.36 96	3.88 135	6.19 286	13.58 365	0.64 107	2.63 173	0.66 128	8.41 291	5.39 137	0.56 157	0.62 152	0.73 115	0.64 109	2.21 207	0.82 136

GCAP-Stereo	2.08 184	0.93 197	0.58 118	0.38 91	0.41 103	0.47 114	0.31 111	1.31 197	0.43 98	0.78 129	0.52 101	2.25 268	0.43 96	0.36 96	3.88 135	6.19 286	13.58 365	0.64 107	2.63 173	0.66 128	8.41 291	5.39 137	0.56 157	0.62 152	0.73 115	0.64 109	2.21 207	0.82 136

LALA_ROB	2.09 189	2.18 324	1.21 260	1.07 249	1.32 276	1.18 264	1.12 257	1.19 172	1.45 266	2.05 266	2.76 273	3.68 298	0.92 236	0.96 285	4.76 157	1.53 120	1.45 259	1.18 282	2.60 171	1.36 254	3.60 192	8.26 192	0.80 263	1.16 275	1.35 253	1.44 235	3.89 314	2.12 264

ETE_ROB	2.14 190	1.95 319	1.29 274	1.08 251	1.39 280	1.29 280	1.47 275	1.12 160	2.26 308	1.35 218	3.17 280	3.39 295	0.94 240	1.14 301	5.12 163	1.56 130	2.63 306	0.99 236	2.98 192	1.22 241	4.29 200	8.09 190	0.91 288	1.09 268	1.28 240	1.38 226	2.37 231	1.87 251

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 191	0.75 112	0.52 101	0.39 99	0.34 80	0.26 53	0.16 60	0.68 90	0.30 69	0.72 110	0.42 82	0.77 124	0.35 70	0.33 83	17.96 252	9.49 313	0.66 91	0.57 89	1.74 141	0.54 82	1.66 144	16.17 295	0.53 142	0.41 93	0.65 104	0.49 87	0.98 92	0.65 106

DDUNet	2.19 192	2.74 333	2.17 320	2.93 326	2.67 329	3.05 322	2.77 303	1.17 167	1.11 244	1.60 233	1.37 233	2.26 274	1.70 274	2.81 332	2.35 75	1.30 89	2.80 311	2.43 350	2.64 178	2.90 316	1.94 165	4.91 122	2.77 335	1.00 260	1.10 210	0.94 159	2.50 245	1.10 192

castereo	2.25 193	0.88 175	1.01 214	0.46 123	0.48 122	0.34 75	0.29 107	0.77 101	0.49 121	0.80 142	0.65 132	1.04 185	0.48 106	0.43 151	15.61 236	5.51 279	1.04 209	0.79 159	2.67 179	0.65 123	7.84 273	12.66 258	0.61 187	0.61 147	1.26 237	1.24 214	1.06 98	1.20 208

CASS	2.25 193	1.02 241	1.23 263	1.34 278	1.04 247	0.89 232	5.14 321	1.41 215	1.02 236	1.29 215	2.38 270	1.25 211	0.84 221	0.53 195	3.59 131	2.58 204	3.60 318	1.09 264	3.45 218	1.24 245	7.99 278	9.49 200	0.68 222	0.88 239	1.59 286	1.27 215	2.51 246	1.41 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 195	0.88 175	1.00 210	0.72 193	0.82 225	0.64 185	1.20 263	1.09 157	0.94 221	0.99 186	0.96 192	1.71 249	0.79 209	1.00 288	25.20 266	1.54 125	1.23 241	1.59 310	1.55 124	1.07 225	1.59 141	6.84 177	0.60 184	1.24 280	0.88 161	1.96 286	1.44 127	1.54 233

castereo++	2.33 196	0.76 121	0.85 168	0.60 158	0.42 109	0.35 78	0.27 99	0.85 124	0.43 98	0.81 145	0.62 125	1.04 185	0.51 116	0.41 134	9.80 202	6.42 292	1.02 202	0.75 151	3.24 207	0.69 140	6.99 251	13.47 269	0.68 222	0.62 152	1.16 224	1.06 184	7.61 343	1.59 237

GEAStereo	2.34 197	0.59 70	0.34 61	0.35 77	0.24 48	0.23 42	0.14 44	0.29 31	0.20 38	0.35 55	0.18 21	0.44 54	0.19 33	0.27 60	24.93 264	18.36 362	0.49 50	0.39 42	0.57 47	0.63 111	0.71 66	10.84 221	0.21 32	0.24 56	0.42 49	0.34 54	0.75 65	0.37 54

gasm-f	2.34 197	0.59 70	0.34 61	0.35 77	0.24 48	0.23 42	0.14 44	0.29 31	0.20 38	0.35 55	0.18 21	0.44 54	0.19 33	0.27 60	24.93 264	18.36 362	0.49 50	0.39 42	0.57 47	0.63 111	0.71 66	10.84 221	0.21 32	0.24 56	0.42 49	0.34 54	0.75 65	0.37 54

Anonymous3	2.34 197	0.87 170	0.96 200	0.57 151	1.20 266	0.90 234	0.70 216	2.43 315	1.12 245	1.04 190	0.97 196	2.57 283	1.18 263	0.58 215	4.83 158	8.57 310	1.53 268	1.46 305	5.31 257	1.61 272	6.76 246	10.34 211	0.73 241	0.71 188	1.11 213	1.40 231	2.31 216	1.33 221

s12784h	2.36 200	1.12 260	1.42 283	1.12 253	0.93 236	0.62 176	0.40 151	1.36 209	0.68 184	1.05 194	0.86 177	1.10 197	0.94 240	0.43 151	2.88 101	4.87 261	1.00 197	0.73 141	3.80 225	0.59 98	7.79 270	9.50 201	0.55 149	0.69 181	1.89 306	1.97 287	11.65 355	3.89 307

GSStereo	2.41 201	0.41 45	0.22 34	0.30 61	0.22 43	0.26 53	0.14 44	0.28 27	12.23 374	0.25 38	0.15 18	0.37 39	0.15 12	0.16 19	27.05 270	5.47 273	0.55 64	0.40 45	0.54 42	0.49 68	0.67 62	13.14 264	0.15 12	0.22 49	0.36 29	0.24 14	0.53 28	0.24 22

MSCF	2.43 202	0.42 49	0.22 34	0.34 71	0.19 33	0.24 46	0.14 44	0.30 34	0.20 38	0.66 99	0.13 15	0.28 14	0.18 30	0.14 11	19.60 257	17.27 359	0.43 33	0.36 30	0.37 19	0.40 43	0.51 39	20.43 339	0.24 42	0.30 63	0.39 40	0.88 149	0.73 62	0.25 31

GASTEREO	2.44 203	0.43 50	0.22 34	0.34 71	0.19 33	0.24 46	0.14 44	0.30 34	0.19 35	0.73 115	0.12 11	0.28 14	0.17 24	0.14 11	19.56 256	17.27 359	0.43 33	0.36 30	0.38 22	0.41 49	0.49 35	20.62 341	0.26 47	0.30 63	0.40 44	0.84 139	0.76 69	0.24 22

RYNet	2.44 203	0.41 45	0.36 69	0.30 61	0.32 73	0.41 100	0.25 92	0.61 75	0.56 142	0.33 51	0.36 69	0.41 50	0.26 57	0.27 60	52.15 365	0.73 23	0.48 47	1.00 241	0.57 47	0.31 25	0.54 45	0.42 9	0.40 83	0.34 76	0.58 88	1.58 252	1.32 118	0.49 73

NaN_ROB	2.45 205	1.12 260	1.08 229	0.97 236	1.86 310	0.90 234	1.61 277	1.33 203	10.69 367	1.00 187	1.27 223	2.58 284	0.94 240	1.20 305	17.00 246	1.43 104	1.03 205	0.90 216	1.56 127	1.21 240	1.90 161	3.45 98	0.81 264	1.12 272	1.54 283	2.00 290	2.39 233	3.23 296

anonymousdsp	2.48 206	0.38 37	0.39 72	0.28 49	0.32 73	0.29 63	0.15 56	0.56 67	0.27 57	0.43 64	18.77 368	0.54 69	0.20 39	0.32 77	13.20 224	1.48 114	0.58 70	0.54 79	0.70 62	0.61 104	0.78 73	23.15 351	0.43 88	0.39 84	0.49 62	0.29 32	1.16 107	0.33 47

ADLNet	2.55 207	0.99 228	0.77 151	0.63 172	0.76 206	0.65 187	0.53 188	1.11 159	0.61 161	0.58 82	0.72 147	1.70 246	0.61 153	0.88 275	46.09 328	1.06 52	0.75 110	0.68 121	0.86 75	0.75 157	0.79 74	1.96 75	0.55 149	0.58 138	0.96 186	0.96 162	1.63 156	0.76 126

GwcNet-ADL	2.59 208	1.24 272	1.55 292	1.27 273	1.36 279	0.98 244	0.84 231	1.49 225	0.86 212	3.20 312	6.66 326	2.00 259	1.04 253	0.79 268	3.85 134	4.95 262	1.68 277	0.89 209	5.11 253	2.44 306	6.48 241	11.06 231	0.92 289	1.18 276	1.31 244	1.92 282	2.15 197	2.69 279

CFNet_RVC	2.61 209	0.87 170	0.97 203	0.76 202	0.82 225	0.73 208	0.52 186	0.74 98	0.66 177	0.87 159	1.03 203	0.90 156	0.61 153	0.52 192	44.12 322	1.18 70	0.85 142	0.81 167	2.35 162	0.76 164	1.46 130	2.38 83	0.53 142	0.73 192	0.99 189	1.11 192	1.93 181	1.22 210

test-3	2.64 210	1.01 237	1.14 244	0.63 172	0.62 176	0.58 161	0.45 167	1.98 284	0.42 92	0.86 156	0.54 109	1.48 232	0.53 119	0.41 134	15.10 231	11.78 328	0.86 147	0.82 179	6.54 287	0.74 152	5.58 226	11.75 244	0.51 128	0.90 245	0.91 168	1.01 170	3.11 284	0.97 165

test_1	2.64 210	1.01 237	1.14 244	0.63 172	0.62 176	0.58 161	0.45 167	1.98 284	0.42 92	0.86 156	0.54 109	1.48 232	0.53 119	0.41 134	15.10 231	11.82 331	0.86 147	0.82 179	6.53 285	0.74 152	5.60 229	11.75 244	0.50 122	0.90 245	0.91 168	1.01 170	3.11 284	0.98 169

test_3	2.64 210	1.02 241	1.12 240	0.65 177	0.63 180	0.57 157	0.45 167	1.95 277	0.41 91	0.88 166	0.51 99	1.47 231	0.54 127	0.40 132	14.93 230	11.79 329	0.88 154	0.83 186	6.54 287	0.76 164	5.54 224	11.70 243	0.49 114	0.88 239	0.99 189	1.12 195	3.23 289	0.98 169

Any-RAFT	2.70 213	0.95 209	1.29 274	0.76 202	0.79 216	0.51 131	0.42 156	1.99 286	0.58 150	0.86 156	6.97 341	1.52 236	0.51 116	0.44 158	5.49 169	3.45 230	0.94 177	0.93 222	6.85 301	0.82 188	14.24 357	11.16 233	0.70 231	0.78 207	1.62 288	1.89 278	2.28 215	4.18 309

FADNet-RVC	2.70 213	0.72 100	0.93 190	0.78 210	1.09 255	0.60 172	2.77 303	0.92 139	0.62 164	1.01 188	0.73 150	1.50 234	0.65 168	0.62 226	38.99 292	1.71 147	0.92 164	0.91 218	2.27 160	1.57 269	2.69 180	4.17 109	0.53 142	0.80 211	1.47 273	1.12 195	1.45 131	1.38 223

HLf8	2.72 215	0.95 209	0.94 192	0.73 194	0.67 190	0.56 151	0.40 151	2.78 329	0.75 199	2.23 276	1.39 234	0.87 150	0.58 142	0.36 96	29.93 275	1.72 149	0.98 188	0.81 167	5.75 270	0.77 167	7.59 264	5.81 156	0.71 232	0.75 196	0.87 157	1.16 201	2.33 220	1.05 185

UCFNet_RVC	2.81 216	1.27 278	0.90 179	0.89 229	0.94 239	0.78 218	0.62 204	0.78 106	0.68 184	0.91 173	0.80 166	1.29 217	1.02 251	0.50 188	42.02 314	1.15 64	0.85 142	0.83 186	6.67 291	0.85 194	1.51 136	2.89 93	1.15 300	0.75 196	1.10 210	1.14 199	1.58 148	2.10 263

PWCDC_ROB	2.81 216	0.72 100	0.69 141	0.63 172	0.95 240	0.69 197	0.70 216	1.04 154	1.58 279	0.64 94	1.84 252	0.91 159	3.56 306	0.77 264	39.21 293	2.17 183	1.31 249	0.99 236	1.59 131	1.01 220	3.34 187	5.82 157	0.72 235	0.87 232	0.77 125	0.94 159	1.13 105	1.19 206

ManiGeoR	2.82 218	1.04 245	0.94 192	0.62 165	0.55 152	0.55 146	0.32 121	1.56 238	0.67 180	2.08 268	1.16 213	0.81 139	0.55 130	0.37 110	42.48 318	1.57 132	0.92 164	0.81 167	4.74 245	0.74 152	2.72 181	5.34 133	0.77 256	0.68 176	0.84 146	1.16 201	1.32 118	0.87 150

HLf10	2.82 218	1.04 245	0.94 192	0.62 165	0.55 152	0.55 146	0.32 121	1.56 238	0.67 180	2.08 268	1.16 213	0.81 139	0.55 130	0.37 110	42.48 318	1.57 132	0.92 164	0.81 167	4.74 245	0.74 152	2.72 181	5.34 133	0.77 256	0.68 176	0.84 146	1.16 201	1.32 118	0.87 150

cross-raft	2.82 218	0.91 185	1.18 255	0.75 200	0.90 232	0.66 189	0.46 171	2.03 292	0.61 161	0.95 182	1.42 236	1.08 196	0.76 199	0.53 195	8.24 191	5.88 282	1.09 219	0.80 164	6.99 304	2.68 311	12.15 327	17.17 313	0.72 235	0.78 207	1.60 287	1.91 279	1.66 158	2.34 271

FADNet	2.84 221	0.83 151	0.90 179	0.83 221	1.04 247	0.62 176	2.08 289	0.99 148	0.76 200	0.92 176	0.92 190	1.18 206	0.78 207	0.76 260	40.37 303	1.50 116	0.97 187	1.03 249	2.68 181	1.57 269	3.20 186	5.00 124	0.51 128	0.68 176	1.58 285	1.68 260	1.54 141	1.82 247

NVstereo2D	2.85 222	0.83 151	0.80 157	0.70 189	0.80 220	0.92 238	0.81 226	1.18 171	0.76 200	0.93 177	1.03 203	0.81 139	0.55 130	0.72 256	52.45 367	1.56 130	0.94 177	0.87 201	1.64 133	0.72 149	1.14 111	1.60 66	0.76 253	0.87 232	1.08 207	0.79 130	1.01 94	0.75 122

iResNet	2.85 222	0.97 215	0.97 203	1.43 286	1.80 305	1.47 288	1.12 257	1.81 269	1.13 246	2.59 291	4.97 305	1.93 255	2.37 286	0.49 180	10.52 213	7.03 297	1.43 258	1.23 287	6.83 300	1.98 293	10.31 313	4.92 123	0.64 206	2.13 321	1.14 221	1.54 248	2.80 269	1.38 223

PWC_ROB	2.85 222	1.23 270	1.47 289	0.98 237	1.11 257	1.27 278	1.99 287	1.27 189	1.94 299	1.81 249	3.58 288	2.35 278	3.05 299	1.01 289	14.14 229	4.27 250	2.10 296	1.91 329	3.81 226	1.66 274	5.64 230	8.18 191	0.85 277	2.03 315	1.36 256	1.46 236	3.11 284	3.25 297

AnonymousM	2.90 225	0.65 77	0.48 94	0.51 134	0.33 77	0.52 137	0.24 87	1.70 258	0.47 109	0.75 120	4.40 298	0.71 105	0.46 103	0.47 171	2.68 89	3.64 241	1.18 233	1.04 251	1.95 149	3.61 330	4.88 212	12.46 254	0.67 219	0.66 172	0.60 95	1.21 208	15.66 367	16.35 351

TestStereo_HL2	2.91 226	1.00 234	1.10 234	0.67 183	0.55 152	0.68 194	0.40 151	1.23 178	0.72 194	2.76 298	1.79 247	0.93 168	0.57 137	0.37 110	41.09 310	1.70 146	0.90 159	0.84 191	3.90 228	0.80 175	4.22 198	5.94 161	0.61 187	0.74 195	0.81 139	1.18 205	1.89 177	1.05 185

Reg-Stereo(zero)	2.93 227	0.81 145	1.58 294	0.71 190	1.46 284	0.57 157	0.70 216	3.61 344	0.69 188	3.55 321	6.85 334	1.53 237	0.84 221	1.60 317	4.30 147	5.29 269	3.30 315	0.83 186	6.52 283	1.87 286	5.58 226	14.63 280	0.72 235	0.70 185	1.08 207	1.51 241	4.73 322	3.62 302

fast-iter	2.93 227	0.81 145	1.58 294	0.71 190	1.46 284	0.57 157	0.70 216	3.61 344	0.69 188	3.55 321	6.85 334	1.53 237	0.84 221	1.60 317	4.30 147	5.29 269	3.30 315	0.83 186	6.52 283	1.87 286	5.58 226	14.63 280	0.72 235	0.70 185	1.08 207	1.51 241	4.73 322	3.62 302

anonymousdsp2	2.94 229	0.84 155	0.87 172	0.43 110	0.45 116	0.58 161	0.34 133	1.16 166	0.38 84	0.66 99	21.85 369	0.70 104	0.41 89	0.59 217	13.83 228	3.60 238	0.76 113	0.71 133	2.22 157	1.35 253	1.52 139	21.23 343	0.43 88	0.62 152	0.79 132	0.50 92	1.85 173	0.65 106

MIPNet	2.96 230	0.92 191	0.91 183	0.50 131	0.67 190	0.56 151	0.61 203	1.33 203	0.54 138	2.05 266	0.97 196	0.83 143	0.81 214	0.49 180	40.68 305	1.72 149	1.31 249	0.97 231	3.26 208	1.24 245	1.50 135	9.35 199	0.59 178	1.03 263	1.35 253	1.98 288	2.90 274	0.81 134

LGCAT	2.97 231	0.78 133	0.53 106	0.33 68	0.45 116	0.36 85	0.26 95	0.66 87	9.21 361	0.56 75	0.49 97	0.73 111	0.70 180	0.33 83	9.86 203	20.28 368	0.74 104	0.70 131	0.92 80	0.69 140	6.27 239	21.97 346	0.53 142	0.37 80	0.63 99	0.55 96	0.67 57	0.72 116

gcap_with_dpt	2.98 232	2.26 329	0.81 158	1.46 289	0.73 201	0.80 219	0.33 128	1.42 217	0.59 155	0.90 169	0.84 173	1.70 246	0.90 231	0.48 173	16.98 244	7.98 307	1.18 233	1.60 312	4.48 240	1.09 228	5.74 231	19.43 333	0.56 157	0.46 108	1.17 225	1.03 176	2.42 236	3.01 288

GCAP-BAT	2.98 232	2.26 329	0.81 158	1.46 289	0.73 201	0.80 219	0.33 128	1.42 217	0.59 155	0.90 169	0.84 173	1.70 246	0.90 231	0.48 173	16.98 244	7.98 307	1.18 233	1.60 312	4.48 240	1.09 228	5.74 231	19.43 333	0.56 157	0.46 108	1.17 225	1.03 176	2.42 236	3.01 288

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 234	1.05 251	0.53 106	1.39 282	2.50 325	3.17 323	1.07 249	1.71 259	0.96 226	4.82 348	5.49 314	4.83 317	0.65 168	0.42 144	4.72 156	5.74 280	0.84 141	0.80 164	2.69 182	1.13 232	7.99 278	20.11 338	0.60 184	0.42 96	0.87 157	1.39 227	1.98 185	3.06 291

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 234	0.73 107	0.91 183	0.43 110	0.41 103	0.58 161	0.28 104	0.99 148	0.60 158	1.54 229	0.59 120	0.80 137	0.40 84	0.28 65	44.82 324	1.22 77	0.69 94	0.53 76	2.71 184	0.62 108	2.23 172	13.76 277	0.50 122	0.59 141	0.90 166	0.75 129	2.54 252	0.66 110

TestStereo_HLe17	3.04 236	1.06 254	0.94 192	0.75 200	0.71 195	0.62 176	0.42 156	2.44 316	0.74 198	1.80 248	1.24 220	0.98 180	0.60 150	0.37 110	39.36 295	1.78 157	1.03 205	0.82 179	4.41 237	0.75 157	7.66 267	6.72 173	0.63 199	0.83 219	0.89 163	1.21 208	2.31 216	1.00 179

HLF11	3.07 237	0.98 221	0.90 179	0.52 137	0.51 135	0.55 146	0.32 121	6.57 364	0.65 175	1.89 257	0.82 171	0.72 109	0.41 89	0.36 96	46.19 329	1.38 98	0.93 171	0.81 167	5.51 261	0.72 149	1.39 125	5.43 145	0.74 247	0.62 152	0.93 177	1.10 190	0.97 90	0.92 159

IPLG	3.07 237	0.76 121	0.72 144	0.43 110	0.54 148	0.56 151	0.53 188	1.62 247	0.36 83	0.62 91	0.58 119	0.79 134	0.68 176	0.49 180	50.96 356	1.74 155	1.12 225	0.97 231	3.52 219	0.64 116	1.11 108	6.45 170	0.52 136	0.82 216	0.92 174	1.91 279	2.86 271	0.71 115

DAS	3.10 239	1.00 234	1.10 234	1.19 266	1.08 250	1.08 256	1.21 264	1.75 262	1.79 294	3.25 313	5.47 311	2.72 287	3.29 303	0.55 205	5.31 165	7.12 298	2.42 304	1.23 287	6.24 278	1.85 284	12.96 337	10.93 224	0.78 258	1.97 309	1.37 258	1.75 264	2.60 257	1.57 234

SepStereo	3.10 239	1.00 234	1.10 234	1.19 266	1.08 250	1.08 256	1.21 264	1.75 262	1.79 294	3.25 313	5.47 311	2.72 287	3.29 303	0.55 205	5.31 165	7.12 298	2.42 304	1.23 287	6.24 278	1.85 284	12.96 337	10.93 224	0.78 258	1.97 309	1.37 258	1.75 264	2.60 257	1.57 234

GGDA	3.11 241	0.96 213	1.09 231	0.60 158	0.57 159	0.70 200	0.40 151	1.21 175	0.66 177	2.69 295	2.04 264	0.95 172	0.56 134	0.37 110	46.41 330	1.73 153	0.90 159	0.81 167	3.63 221	0.79 172	4.32 201	5.85 158	0.59 178	0.72 190	0.83 145	1.27 215	2.16 199	1.04 183

GANet-ADL	3.14 242	0.92 191	1.31 276	1.05 248	1.05 249	1.24 275	0.92 237	1.20 173	1.01 232	3.66 327	6.58 325	1.07 195	0.81 214	0.49 180	11.53 217	4.97 264	1.73 279	0.91 218	6.57 289	2.05 297	8.13 281	18.07 325	0.71 232	0.95 255	1.11 213	1.99 289	2.91 275	1.84 249

DCVSM-stereo	3.15 243	0.94 204	1.56 293	1.37 280	1.08 250	1.54 290	1.01 243	3.02 332	1.32 259	3.44 318	6.18 319	6.76 334	2.79 294	0.90 278	5.98 172	4.29 251	1.47 263	1.10 266	7.68 309	3.59 328	6.97 250	8.61 195	1.23 302	2.64 340	1.46 268	2.00 290	3.57 302	2.42 273

AFF-stereo	3.18 244	0.71 94	0.65 133	0.31 64	0.33 77	0.55 146	0.23 83	0.87 129	0.42 92	1.36 219	0.46 88	0.67 95	0.35 70	0.26 58	46.76 334	1.18 70	0.62 84	0.86 197	2.87 190	0.45 57	4.82 211	15.89 293	0.44 93	0.47 112	0.82 142	0.68 121	2.38 232	0.56 81

pcwnet_v2	3.23 245	0.83 151	0.97 203	0.93 230	1.14 260	0.96 241	0.69 215	1.17 167	0.87 215	2.03 263	1.10 209	1.29 217	1.08 256	1.26 308	45.42 325	1.62 139	1.08 218	0.89 209	6.88 302	0.84 193	3.07 184	4.23 110	1.04 295	0.91 248	1.05 203	1.19 206	2.44 238	2.19 268

TestStereo-Hl	3.28 246	0.91 185	1.26 269	0.65 177	0.71 195	0.70 200	0.52 186	1.62 247	0.94 221	2.54 288	2.43 271	1.06 189	0.63 159	0.36 96	41.28 311	2.19 184	0.95 179	0.96 227	5.80 271	0.87 196	4.46 203	10.40 213	0.61 187	0.81 214	0.86 154	1.46 236	2.05 190	1.43 227

RTSC	3.28 246	0.98 221	1.45 287	0.78 210	0.96 244	1.01 249	2.41 297	1.17 167	1.33 260	2.40 285	2.02 263	1.27 214	1.03 252	1.14 301	40.84 308	3.19 220	1.99 288	1.31 298	4.15 234	1.44 260	3.49 190	5.65 148	0.68 222	1.18 276	1.17 225	1.04 181	2.44 238	2.09 261

GREAT-IGEV	3.32 248	0.37 36	0.22 34	0.15 12	0.12 7	0.16 11	0.09 12	0.31 38	9.28 362	0.33 51	0.18 21	0.44 54	0.19 33	0.21 41	18.63 254	22.84 372	0.49 50	0.32 22	0.45 34	0.59 98	0.50 36	31.41 373	0.25 45	0.30 63	0.30 21	0.25 20	0.90 82	0.23 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT-Test	3.32 248	0.86 166	1.22 262	1.02 245	0.82 225	0.59 169	0.58 200	2.18 300	0.70 191	1.12 201	7.31 346	1.02 184	0.91 235	0.59 217	9.35 199	11.60 327	1.14 228	0.81 167	7.01 305	1.28 248	10.82 320	17.19 314	0.76 253	0.77 202	1.51 279	4.92 332	1.38 122	2.16 267

CSAN	3.35 250	1.35 288	1.16 249	1.52 293	2.04 318	1.26 277	7.98 336	1.54 232	10.46 364	2.39 284	3.42 285	5.12 322	2.55 290	1.14 301	8.20 190	1.38 98	1.73 279	1.10 266	3.33 215	1.72 279	6.90 248	10.63 217	0.82 268	1.50 291	1.94 310	3.78 325	2.45 240	2.93 284

AEACV	3.45 251	0.93 197	0.35 65	0.29 54	0.21 39	0.27 57	0.12 30	0.28 27	0.14 10	0.24 35	0.24 39	0.36 37	0.22 47	0.21 41	30.09 276	24.13 374	0.59 73	0.46 58	1.65 138	0.91 203	0.89 86	28.36 369	0.27 48	0.21 41	0.36 29	0.31 38	0.63 46	0.28 41

MFMNet_re	3.46 252	1.42 293	1.49 290	1.53 294	1.89 312	2.00 304	2.86 306	2.64 324	2.15 305	1.61 234	1.95 257	3.90 300	2.80 295	1.04 292	16.75 241	4.11 248	2.68 308	1.96 330	6.65 290	2.58 310	14.03 352	5.20 130	1.88 326	2.03 315	1.41 262	1.32 221	3.30 293	2.21 269

R-Stereo Train	3.50 253	1.01 237	1.23 263	1.00 240	0.66 187	0.77 215	0.32 121	1.30 194	1.01 232	1.63 236	4.33 294	1.34 221	0.71 183	0.42 144	34.59 283	4.42 255	1.66 275	1.02 247	6.76 295	1.16 234	7.74 268	13.63 272	0.52 136	0.64 163	1.53 281	1.66 258	1.39 123	1.92 255

RAFT-Stereo	3.50 253	1.01 237	1.23 263	1.00 240	0.66 187	0.77 215	0.32 121	1.30 194	1.01 232	1.63 236	4.33 294	1.34 221	0.71 183	0.42 144	34.59 283	4.42 255	1.66 275	1.02 247	6.76 295	1.16 234	7.74 268	13.63 272	0.52 136	0.64 163	1.53 281	1.66 258	1.39 123	1.92 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 253	0.89 179	1.16 249	0.58 154	0.75 205	0.62 176	0.50 182	2.02 289	0.62 164	1.04 190	1.76 245	1.11 198	12.05 333	0.61 221	12.99 223	10.73 317	1.17 232	0.81 167	6.92 303	1.46 263	11.45 325	17.23 315	0.72 235	0.84 222	1.47 273	1.81 271	1.28 114	1.94 257

AIO_rvc	3.52 256	0.72 100	0.41 76	0.34 71	0.22 43	0.35 78	0.17 66	0.57 69	0.28 64	0.38 60	0.22 35	0.56 73	0.25 55	0.29 66	23.43 261	18.50 365	0.51 57	0.48 63	2.01 151	0.55 84	0.84 80	41.45 378	0.49 114	0.23 52	0.51 67	0.29 32	0.74 63	0.33 47

FADNet_RVC	3.56 257	1.23 270	1.25 268	1.44 287	1.84 307	1.07 255	1.92 286	1.49 225	1.21 253	1.36 219	1.98 261	2.15 261	1.78 276	1.70 320	24.01 262	3.18 219	2.07 295	2.72 353	5.67 268	1.96 292	6.65 243	9.51 202	0.82 268	1.59 294	1.21 233	1.51 241	12.03 356	2.86 283

EGLCR-Stereo	3.59 258	0.87 170	1.26 269	0.45 120	0.49 127	0.62 176	0.24 87	0.84 122	1.44 264	0.72 110	3.96 290	0.80 137	0.65 168	0.51 190	4.34 149	8.11 309	1.11 221	1.11 269	3.53 220	0.71 147	5.00 219	35.96 377	0.56 157	0.71 188	1.01 193	0.91 155	20.20 370	0.86 147

IPLGR	3.62 259	0.90 182	0.93 190	0.65 177	0.68 192	0.51 131	0.44 166	1.14 164	0.45 104	2.02 262	1.29 225	0.88 151	0.76 199	0.48 173	49.71 346	1.92 169	1.37 256	1.13 270	3.29 211	1.45 261	3.00 183	15.33 286	0.59 178	1.08 267	1.51 279	1.93 284	3.46 298	0.91 157

SHD	3.64 260	1.05 251	2.15 319	1.16 262	1.24 267	1.21 270	2.45 298	1.63 251	1.66 282	2.43 286	2.96 275	1.83 251	2.53 289	0.95 284	39.82 299	3.82 244	1.89 284	1.51 306	4.16 235	2.08 300	5.74 231	5.69 149	0.74 247	1.99 312	1.92 309	1.81 271	1.97 184	1.86 250

HH	3.66 261	0.67 82	1.44 284	0.83 221	0.81 222	0.96 241	1.10 253	1.85 272	0.86 212	5.18 358	5.29 308	1.95 256	0.86 225	0.61 221	11.66 219	15.16 352	0.99 193	1.04 251	6.30 280	3.12 322	13.50 348	13.59 270	0.86 278	0.94 253	1.45 266	1.81 271	3.81 312	2.04 258

HanStereo	3.66 261	0.67 82	1.44 284	0.83 221	0.81 222	0.96 241	1.10 253	1.85 272	0.86 212	5.18 358	5.29 308	1.95 256	0.86 225	0.61 221	11.66 219	15.16 352	0.99 193	1.04 251	6.30 280	3.12 322	13.50 348	13.59 270	0.86 278	0.94 253	1.45 266	1.81 271	3.81 312	2.04 258

RTS	3.66 261	1.19 263	1.07 227	0.99 238	1.30 272	1.36 282	3.80 314	1.35 206	1.49 272	2.37 281	1.17 217	1.84 252	1.14 261	1.07 294	42.35 315	3.22 222	2.05 293	1.43 303	4.07 231	1.94 290	4.46 203	5.32 131	1.05 296	1.34 285	1.91 307	5.04 333	2.33 220	2.12 264

RTSA	3.66 261	1.19 263	1.07 227	0.99 238	1.30 272	1.36 282	3.80 314	1.35 206	1.49 272	2.37 281	1.17 217	1.84 252	1.14 261	1.07 294	42.35 315	3.22 222	2.05 293	1.43 303	4.07 231	1.94 290	4.46 203	5.32 131	1.05 296	1.34 285	1.91 307	5.04 333	2.33 220	2.12 264

MSKI-zero shot	3.77 265	0.85 162	1.15 247	0.73 194	0.63 180	0.68 194	0.56 191	1.86 274	0.94 221	0.88 166	6.74 328	1.62 243	0.71 183	0.43 151	15.96 238	13.56 339	1.52 266	1.01 245	6.81 299	8.64 361	10.46 316	16.23 296	0.59 178	0.87 232	1.50 277	1.95 285	1.85 173	3.10 292

HSM-Net_RVC	3.81 266	1.09 257	1.14 244	1.82 300	1.25 269	0.94 239	0.70 216	2.28 310	1.07 241	2.74 297	5.68 316	38.55 372	1.46 272	0.55 205	5.03 160	1.95 170	1.20 237	0.79 159	1.99 150	1.22 241	7.13 254	13.94 279	0.84 273	2.30 324	1.64 290	1.51 241	2.21 207	1.75 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo_HL3	3.83 267	6.54 366	1.28 272	0.69 186	0.61 167	1.17 263	0.83 229	2.81 330	0.99 228	3.05 308	4.58 300	4.18 309	1.32 266	0.39 125	15.12 233	9.21 311	13.55 364	0.81 167	6.18 277	0.80 175	7.93 276	12.79 259	0.61 187	0.73 192	1.13 219	1.41 233	2.94 276	1.71 244

HUF	3.84 268	0.71 94	0.57 116	0.35 77	0.26 58	0.29 63	0.17 66	0.80 111	0.29 67	0.49 70	0.29 48	0.61 80	0.43 96	0.29 66	28.08 272	23.64 373	0.61 81	0.62 99	5.18 254	0.63 111	1.76 151	34.41 374	0.50 122	0.52 121	0.56 80	0.33 49	0.79 74	0.47 69

XQC	3.85 269	1.31 282	1.36 280	1.30 276	1.53 288	1.33 281	2.55 300	1.62 247	1.46 268	2.54 288	3.01 277	1.69 245	4.90 309	1.38 313	44.59 323	3.43 229	1.76 281	1.35 300	3.99 230	1.75 280	4.57 208	5.16 128	0.89 287	1.42 288	2.05 313	2.68 307	2.31 216	2.06 260

FCDSN-DC	3.99 270	0.97 215	2.81 341	1.39 282	1.40 282	1.15 262	1.19 262	0.91 137	0.91 219	1.04 190	0.72 147	1.58 242	0.75 194	0.63 230	52.37 366	2.42 202	1.30 248	1.13 270	1.11 100	0.80 175	7.88 274	16.59 301	0.81 264	2.41 332	1.31 244	1.68 260	1.29 115	1.11 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 271	2.77 334	2.35 329	2.93 326	2.67 329	3.00 321	2.72 302	1.31 197	1.13 246	1.64 238	1.94 256	2.23 266	1.70 274	2.77 330	48.50 341	1.67 145	3.08 313	2.35 343	2.67 179	2.91 317	3.58 191	5.04 125	2.66 330	1.23 279	1.07 206	1.28 218	2.36 227	1.15 201

test-1	4.23 272	0.69 86	1.20 259	0.60 158	0.60 164	0.75 212	0.64 207	1.95 277	0.80 204	4.00 335	5.47 311	2.20 264	0.79 209	0.41 134	24.74 263	12.65 335	1.45 259	1.51 306	6.68 292	6.25 352	10.73 319	20.07 337	0.58 172	0.87 232	1.46 268	1.76 268	2.89 273	2.51 275

IGEV-FE	4.25 273	0.84 155	1.93 310	2.97 330	0.71 195	3.43 327	1.32 270	2.22 304	1.66 282	4.11 336	6.87 336	2.33 276	1.00 249	0.48 173	9.30 198	11.40 323	1.02 202	0.84 191	5.57 263	4.84 340	8.39 289	21.38 344	0.66 213	0.84 222	1.46 268	1.58 252	14.75 363	2.97 287

IGEV_Zeroshot_test	4.26 274	0.84 155	1.93 310	2.97 330	0.71 195	3.42 326	1.32 270	2.22 304	1.67 284	4.20 339	6.87 336	2.33 276	1.00 249	0.48 173	9.28 197	11.41 324	1.04 209	0.84 191	5.57 263	4.84 340	8.38 288	21.42 345	0.65 210	0.84 222	1.46 268	1.58 252	14.79 364	2.96 286

DeepPrunerF	4.26 274	1.62 306	0.74 146	2.93 326	4.99 363	2.40 312	3.44 309	0.88 130	3.92 333	0.79 138	1.16 213	0.71 105	0.57 137	0.63 230	43.07 321	2.04 177	1.04 209	0.87 201	2.42 166	0.92 204	1.80 152	2.10 79	0.88 286	0.82 216	28.99 372	1.77 269	2.48 242	1.16 204

EKT-Stereo	4.27 276	0.97 215	1.18 255	0.73 194	0.77 210	0.89 232	1.18 260	2.02 289	1.53 277	1.56 231	4.82 303	1.25 211	0.80 213	0.54 202	31.80 279	14.62 347	1.26 245	1.36 301	5.54 262	7.66 357	9.42 306	17.09 312	0.57 168	0.75 196	1.41 262	1.82 275	2.56 254	1.07 188

PVD	4.32 277	1.44 297	2.25 324	1.41 284	1.77 302	1.75 297	2.70 301	3.05 333	2.66 316	3.00 306	4.25 292	2.70 286	3.99 307	1.37 312	39.86 300	3.83 245	2.30 303	2.28 336	4.67 244	2.74 313	7.12 253	6.88 178	1.06 298	1.88 307	3.05 327	2.71 308	2.99 278	2.93 284

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 278	1.52 301	1.06 223	2.01 308	1.95 315	2.24 309	6.41 330	2.14 296	2.21 306	1.72 244	1.55 237	2.74 290	6.14 313	6.25 353	28.17 273	1.81 160	1.51 264	1.06 259	5.38 258	1.78 281	12.52 329	8.92 197	1.51 319	1.25 282	2.26 316	3.39 321	3.05 281	7.55 332

AIO_test	4.46 279	0.79 139	0.51 99	0.44 118	0.25 55	0.36 85	0.21 79	0.61 75	0.27 57	0.42 63	0.32 54	0.58 75	0.28 59	0.32 77	31.53 278	28.68 378	0.53 59	0.47 61	1.35 113	0.56 87	1.06 104	47.74 382	0.48 109	0.26 59	0.52 71	0.49 87	1.04 95	0.35 51

gcap-zeroshot	4.50 280	0.79 139	1.44 284	1.90 303	0.76 206	1.22 272	2.14 290	2.08 295	0.63 167	5.43 368	7.06 343	2.92 291	0.70 180	0.41 134	13.38 225	11.02 318	1.21 238	1.09 264	36.04 354	1.48 264	8.46 297	11.16 233	3.53 341	0.89 243	1.44 265	1.46 236	1.34 121	1.49 231

FC-DCNN	4.51 281	1.62 306	4.08 355	2.84 324	2.39 321	3.98 330	10.51 351	2.63 323	1.71 286	2.88 300	1.36 231	4.19 310	1.34 268	0.70 252	7.04 178	2.00 173	1.35 254	1.04 251	9.58 318	0.98 215	9.23 304	16.30 297	0.86 278	1.84 303	4.65 338	2.21 298	7.62 344	16.90 353

FAT-Stereo	4.52 282	1.20 267	2.24 322	1.53 294	1.85 309	1.44 286	1.59 276	3.56 343	1.83 296	3.65 325	6.20 320	6.73 333	2.83 297	1.06 293	10.97 215	14.80 349	2.18 299	2.42 348	5.19 255	8.70 363	13.23 343	13.14 264	0.95 291	2.77 349	1.34 251	2.22 299	3.04 280	5.45 321

PSMNet-ADL	4.56 283	0.97 215	1.17 253	1.19 266	1.28 270	1.04 252	0.92 237	1.77 266	1.26 255	3.47 319	6.08 318	1.51 235	3.10 302	0.57 212	51.86 363	9.30 312	1.51 264	0.96 227	5.92 274	1.28 248	6.83 247	12.62 257	0.87 283	0.88 239	1.17 225	1.43 234	3.02 279	1.17 205

NOSS_ROB	4.59 284	1.38 292	0.84 166	1.18 263	1.29 271	1.18 264	0.68 214	2.34 313	1.43 263	4.86 349	6.67 327	6.78 335	1.06 255	10.45 361	17.10 247	14.19 343	1.64 271	1.16 276	3.03 193	1.02 221	14.13 353	17.92 322	0.82 268	1.66 297	1.27 239	4.91 331	3.40 296	1.44 229

SAMSARA	4.67 285	1.33 285	1.79 302	1.51 292	1.56 293	1.58 291	3.79 313	2.22 304	1.93 298	2.38 283	3.37 284	2.12 260	9.35 321	2.02 325	37.97 290	5.46 272	2.03 292	1.62 314	4.95 250	2.84 315	6.73 245	6.13 165	1.00 292	2.01 313	4.21 337	6.28 342	4.36 317	5.44 320

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 286	1.27 278	2.35 329	1.21 271	1.52 287	1.82 301	1.18 260	2.02 289	7.37 355	3.67 328	7.12 344	2.40 279	1.99 280	0.42 144	5.56 170	11.42 325	1.54 269	1.15 273	6.68 292	6.15 351	8.32 285	17.95 323	0.64 206	1.37 287	1.74 299	7.67 348	16.62 368	5.12 317

DF	4.82 287	1.04 245	1.10 234	1.26 272	0.43 111	1.13 260	0.35 141	1.61 245	0.66 177	0.81 145	0.77 159	1.84 252	0.53 119	0.44 158	7.23 183	6.03 283	0.98 188	0.99 236	50.36 370	1.28 248	8.43 296	35.25 376	0.66 213	0.79 209	1.19 231	1.32 221	2.07 193	1.52 232

ITSA-stereo	4.84 288	1.28 280	1.23 263	1.66 298	1.71 299	1.05 253	4.19 318	2.00 287	1.47 269	3.70 329	6.77 329	2.20 264	1.42 270	1.36 311	17.32 248	6.64 295	2.71 310	1.88 326	6.39 282	4.78 338	7.50 261	10.94 226	1.25 306	2.52 335	1.54 283	4.85 330	23.59 372	8.62 333

ADCRef	4.89 289	1.42 293	1.03 219	0.78 210	1.79 303	1.25 276	1.80 280	1.00 150	5.53 344	1.84 251	1.05 205	1.16 205	0.93 238	1.23 307	53.67 371	2.00 173	1.15 230	1.05 256	3.90 228	1.36 254	2.10 168	4.11 108	2.09 327	1.09 268	2.26 316	4.58 326	2.46 241	29.47 370

FC-DCNN v2	4.90 290	1.67 308	4.09 356	2.95 329	2.41 322	4.23 334	10.50 350	3.34 335	2.69 317	2.88 300	1.36 231	4.20 311	2.16 283	0.70 252	7.18 181	2.02 176	1.35 254	1.03 249	9.59 320	0.98 215	9.12 303	16.72 303	0.86 278	1.79 300	5.94 345	3.28 319	12.65 358	16.55 352

MADNet+	4.92 291	2.05 322	1.88 307	2.10 311	2.41 322	1.62 294	5.57 325	2.53 320	2.09 302	2.66 294	2.11 265	4.11 306	2.91 298	2.54 328	41.01 309	5.19 267	4.09 322	1.69 316	4.60 243	3.68 331	13.15 342	7.71 184	1.76 323	3.65 364	3.07 328	2.16 296	3.24 291	3.28 298

MFN_U_SF_RVC	5.03 292	1.91 318	1.84 304	2.23 316	1.92 314	2.67 316	6.14 327	2.41 314	1.98 301	4.44 342	10.81 364	4.14 308	2.48 288	4.92 349	32.71 280	3.59 237	2.29 302	1.81 323	11.46 327	3.54 327	7.96 277	7.26 182	1.24 305	3.78 366	1.85 303	3.74 324	2.83 270	3.90 308

SGM-Forest	5.08 293	1.24 272	0.79 154	2.11 312	1.57 294	1.42 284	0.58 200	1.40 212	0.90 217	4.89 351	0.91 189	2.72 287	12.97 344	0.64 234	17.84 251	3.50 231	0.87 149	0.68 121	9.60 321	0.82 188	7.51 262	17.96 324	0.87 283	1.09 268	1.69 296	1.75 264	5.90 329	34.83 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 294	1.52 301	1.70 300	1.08 251	1.55 290	1.22 272	2.28 291	1.03 153	2.69 317	3.96 334	2.19 268	2.25 268	0.63 159	0.98 287	54.20 373	1.53 120	0.87 149	0.96 227	4.27 236	0.95 209	2.45 175	3.80 102	0.74 247	0.80 211	2.41 321	11.13 354	7.77 345	23.00 360

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 295	2.25 328	1.46 288	2.42 318	2.07 319	2.04 306	5.18 322	1.97 281	2.61 313	2.96 304	1.93 255	3.79 299	10.20 324	10.36 360	27.56 271	3.55 235	3.01 312	1.99 331	14.19 331	3.59 328	7.40 258	9.91 206	2.85 337	1.93 308	2.42 323	2.82 309	2.19 203	6.53 329

S-Stereo	5.20 296	1.19 263	1.90 309	1.82 300	1.73 301	1.68 295	2.29 293	2.74 328	2.14 304	3.32 315	13.02 365	5.98 327	1.85 277	0.89 276	28.39 274	16.06 356	1.91 285	2.35 343	5.62 266	9.27 368	7.51 262	15.02 283	1.62 320	2.70 343	1.33 249	2.06 294	2.88 272	3.20 295

FBW_ROB	5.25 297	2.41 331	2.49 332	2.72 322	2.98 339	2.61 315	6.30 329	1.78 267	1.10 243	2.52 287	2.82 274	4.91 320	8.67 318	6.67 354	49.93 349	1.28 87	1.82 283	0.97 231	9.21 316	1.68 276	9.07 301	5.89 160	4.29 345	1.84 303	1.48 275	1.92 282	1.81 169	2.56 276

EAI-Stereo	5.34 298	1.04 245	2.30 327	1.02 245	1.55 290	0.85 227	1.91 285	2.21 303	2.99 322	0.81 145	6.93 340	1.39 225	0.83 220	0.54 202	26.39 267	49.22 384	1.18 233	1.17 278	7.74 311	1.54 267	8.92 300	12.00 248	0.78 258	2.02 314	1.46 268	2.24 300	3.36 295	1.89 253

iRaft-Stereo_20w	5.41 299	1.35 288	2.82 342	2.69 320	1.55 290	1.58 291	1.23 267	1.96 279	3.24 328	5.53 369	7.00 342	1.55 239	1.33 267	0.55 205	6.14 173	9.93 314	1.65 274	0.87 201	6.14 276	5.54 346	8.40 290	20.46 340	0.73 241	0.87 232	1.71 297	34.19 377	11.64 354	5.53 323

ccs_rob	5.44 300	1.11 259	1.53 291	1.20 269	0.97 245	1.19 267	1.07 249	2.86 331	1.25 254	4.19 337	35.07 376	8.65 346	1.42 270	0.76 260	35.68 286	6.12 285	1.64 271	1.17 278	5.87 273	1.60 271	10.36 315	12.86 261	0.76 253	2.22 323	1.10 210	1.34 223	2.64 262	2.22 270

CBMV	5.62 301	1.43 295	1.24 267	1.61 296	1.61 295	1.96 302	2.28 291	3.43 337	1.48 270	3.08 309	6.42 323	7.79 339	9.12 319	0.62 226	17.34 249	13.54 338	2.64 307	1.27 295	9.58 318	1.19 237	10.31 313	16.88 309	0.86 278	2.04 318	1.64 290	1.86 276	4.52 318	26.08 365
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 302	0.77 125	1.32 278	1.93 305	0.99 246	0.64 185	0.62 204	1.94 276	0.65 175	3.86 332	6.90 338	1.45 229	0.65 168	0.66 243	15.20 235	14.91 350	1.28 246	1.06 259	7.09 306	1.05 223	13.05 341	25.85 360	0.63 199	0.75 196	39.07 383	1.65 257	2.16 199	6.16 327

ADCL	5.74 303	1.87 316	1.62 297	1.28 274	1.42 283	1.61 293	2.34 296	1.29 192	5.06 342	3.00 306	1.99 262	1.30 219	0.87 228	1.13 300	49.88 348	1.73 153	1.64 271	1.77 320	3.04 194	1.41 257	3.47 189	3.84 104	1.23 302	1.32 284	9.34 358	11.37 355	11.30 353	28.87 369

ADCMid	5.86 304	2.21 326	2.60 335	1.42 285	2.94 338	2.42 313	4.52 319	1.96 279	2.94 321	1.88 254	3.14 279	2.67 285	2.81 296	1.59 316	50.47 353	3.62 240	2.00 290	1.84 325	7.49 308	2.45 307	5.56 225	8.48 194	2.66 330	1.57 293	2.29 318	8.47 350	7.21 341	20.87 358

AnyNet_C32	6.19 305	1.45 298	1.40 281	1.28 274	1.69 298	1.43 285	3.69 312	1.56 238	5.23 343	2.63 292	4.52 299	2.23 266	1.34 268	1.41 314	54.68 374	3.51 232	2.24 301	2.06 335	3.81 226	1.98 293	7.39 257	11.40 238	1.23 302	1.87 305	5.90 344	14.50 358	6.04 332	20.74 357

DPSNet	6.19 305	1.58 304	1.40 281	1.82 300	2.77 332	2.27 310	2.04 288	1.97 281	2.91 320	2.12 273	5.08 306	10.47 358	6.82 316	8.77 357	19.95 258	11.92 334	5.92 331	3.73 363	17.76 337	9.60 370	12.18 328	17.85 320	3.88 343	3.21 359	2.31 319	3.71 323	2.62 259	2.45 274

DDVS	6.28 307	1.19 263	1.34 279	1.13 255	1.54 289	1.21 270	1.06 246	2.48 317	1.74 288	3.43 317	79.09 384	6.13 328	1.94 279	1.15 304	10.44 211	6.06 284	2.12 297	1.31 298	5.58 265	4.97 343	9.98 311	13.68 274	0.82 268	1.24 280	1.22 235	1.52 246	4.65 319	2.63 277

G-Net	6.30 308	1.67 308	1.86 305	1.46 289	1.83 306	1.49 289	1.31 269	4.92 357	8.45 358	3.15 310	4.65 301	7.94 340	6.81 315	0.87 274	16.87 243	7.83 304	1.93 287	2.71 352	5.65 267	6.44 354	9.07 301	11.41 239	1.44 313	2.80 351	1.78 301	18.73 365	6.49 336	30.54 371

otaku	6.32 309	5.21 357	2.43 331	18.55 361	3.05 341	6.58 351	5.21 323	1.43 219	1.44 264	1.31 217	1.39 234	3.94 303	2.76 291	3.25 337	26.81 269	1.43 104	10.64 347	1.19 283	20.32 343	1.71 278	13.88 351	11.69 242	11.83 376	2.03 315	1.64 290	2.05 292	2.52 248	6.37 328

SANet	6.32 309	2.20 325	1.79 302	2.07 310	2.63 328	3.36 324	10.20 347	4.41 355	7.43 356	2.04 264	4.35 296	8.33 343	12.55 335	1.80 322	47.09 336	1.72 149	6.07 332	1.51 306	4.45 238	1.81 283	9.80 308	10.36 212	1.21 301	2.72 347	2.04 312	5.93 341	3.67 305	9.02 334

RainbowNet	6.38 311	3.77 348	2.95 345	4.59 340	3.15 344	4.28 335	10.99 357	2.04 293	1.97 300	1.89 257	1.11 210	3.92 302	3.08 301	3.63 342	42.37 317	1.96 171	4.60 324	1.56 309	16.57 336	8.71 364	11.66 326	11.28 237	10.57 371	2.32 325	2.23 315	2.29 302	2.78 268	6.05 326

pmcnn	6.42 312	1.56 303	1.60 296	2.69 320	3.39 345	2.12 307	10.59 353	2.67 326	2.61 313	2.54 288	6.38 322	6.37 329	16.22 356	0.89 276	16.23 239	14.56 346	4.57 323	3.30 361	7.74 311	7.59 356	13.62 350	22.89 350	6.22 356	2.53 336	1.86 304	3.14 315	4.68 320	4.77 311

HBP-ISP	6.55 313	1.35 288	2.23 321	1.99 306	1.62 296	1.78 298	0.81 226	2.50 318	1.26 255	4.90 352	6.79 330	1.42 228	0.75 194	14.52 367	52.81 368	19.38 367	1.33 251	1.14 272	6.08 275	7.98 359	12.72 332	19.17 332	0.83 272	1.51 292	2.15 314	2.05 292	3.91 316	3.74 304

edge stereo	6.57 314	1.88 317	3.13 348	2.21 315	1.87 311	2.69 318	3.15 307	4.49 356	3.41 330	3.95 333	4.81 302	6.45 330	20.30 360	1.11 297	18.59 253	14.65 348	2.02 291	1.64 315	36.45 355	6.00 350	7.11 252	13.70 276	1.44 313	2.08 319	2.35 320	2.08 295	3.74 306	5.94 325

SQANet	6.61 315	4.52 356	2.25 324	19.46 362	2.80 333	5.78 346	5.10 320	1.62 247	1.42 262	1.20 204	1.35 229	3.49 296	2.47 287	2.79 331	39.69 298	1.32 93	10.61 345	1.08 263	20.69 345	1.49 265	12.87 334	10.98 227	11.36 374	1.61 295	1.68 295	2.30 303	2.67 265	5.76 324

SPS-STEREO	6.95 316	1.75 313	1.96 314	2.47 319	1.71 299	2.67 316	7.51 333	2.73 327	1.77 291	3.62 324	6.80 332	4.88 319	2.19 284	1.30 309	41.49 312	11.88 333	3.62 319	2.04 332	36.63 357	2.04 296	14.17 354	17.87 321	1.48 317	2.69 342	2.50 324	3.26 317	3.74 306	2.81 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 317	1.96 321	1.96 314	1.45 288	2.34 320	1.96 302	3.44 309	2.25 307	3.95 335	2.64 293	3.13 278	3.52 297	17.50 358	2.18 326	52.87 369	11.38 322	3.10 314	2.55 351	5.10 252	2.56 309	10.82 320	10.12 208	1.74 322	2.12 320	2.53 325	10.38 353	7.40 342	18.54 355

ADCPNet	7.22 318	1.20 267	3.00 347	1.33 277	3.12 343	1.46 287	9.28 344	2.20 301	3.19 326	4.19 337	7.62 350	2.54 281	15.76 354	1.74 321	49.34 345	3.53 234	2.22 300	1.25 293	19.78 341	3.05 321	6.47 240	6.78 176	4.59 346	1.45 290	3.90 335	5.06 335	3.90 315	26.91 366

ACVNet_1	7.23 319	3.88 350	3.60 352	16.55 358	3.61 351	6.82 353	10.77 354	1.61 245	1.77 291	1.62 235	1.34 228	4.64 315	3.07 300	7.87 355	46.54 333	1.46 109	11.70 353	1.77 320	20.85 346	1.62 273	14.44 365	9.86 204	7.17 358	2.93 354	1.84 302	2.33 304	2.75 267	2.71 280

TRStereo	7.27 320	1.32 283	1.93 310	0.85 225	0.64 183	2.31 311	0.87 232	2.20 301	0.84 210	4.40 341	1.76 245	2.27 275	0.75 194	0.53 195	9.78 201	18.00 361	0.89 155	0.90 216	5.70 269	1.69 277	7.47 260	17.27 316	0.63 199	0.64 163	1.43 264	106.42 390	3.23 289	1.61 240

DN	7.30 321	0.70 90	0.89 175	0.76 202	0.44 113	52.50 384	0.55 190	1.65 253	0.76 200	3.32 315	1.80 250	54.19 378	0.60 150	0.35 91	8.53 193	7.48 301	0.99 193	0.73 141	6.53 285	1.67 275	7.15 256	35.15 375	0.72 235	0.89 243	1.67 294	1.91 279	1.76 166	3.32 299

Ntro	7.30 321	6.21 361	2.53 333	8.29 351	3.01 340	5.20 342	8.21 339	1.40 212	1.51 275	1.44 226	1.19 219	3.90 300	2.78 293	3.15 336	35.64 285	1.27 85	10.61 345	1.27 295	45.74 366	1.93 289	14.28 361	11.91 247	11.38 375	2.65 341	1.73 298	2.28 301	2.54 252	4.94 314

anonymity	7.31 323	0.90 182	1.71 301	1.15 260	0.92 235	0.82 224	0.78 223	2.16 298	1.73 287	3.78 331	97.18 385	1.99 258	0.92 236	0.53 195	9.97 204	7.82 303	1.13 227	0.89 209	6.68 292	1.45 261	7.79 270	18.56 328	0.75 251	0.77 202	1.50 277	1.58 252	21.11 371	2.77 281

CBMV_ROB	7.32 324	1.49 300	2.01 317	2.37 317	1.95 315	2.94 320	2.85 305	6.45 362	1.67 284	5.35 366	6.91 339	9.95 353	11.78 331	0.67 247	38.78 291	6.71 296	3.91 320	1.19 283	10.02 323	2.47 308	9.67 307	17.08 311	0.81 264	1.62 296	7.83 353	10.07 352	5.85 327	25.35 364

DDF-Stereo	7.43 325	1.69 310	0.58 118	39.09 375	0.79 216	33.34 375	0.95 239	1.26 185	0.57 146	1.04 190	2.36 269	40.35 373	1.88 278	0.64 234	26.70 268	5.48 274	1.68 277	0.89 209	4.87 249	1.02 221	6.55 242	22.37 349	0.63 199	0.62 152	0.95 182	1.50 240	1.72 161	1.22 210

AnyNet_C01	7.46 326	2.22 327	2.25 324	2.99 332	1.99 317	1.80 300	6.11 326	3.82 349	5.59 345	3.15 310	4.35 296	4.84 318	6.54 314	2.23 327	58.48 375	14.06 342	6.69 335	3.67 362	4.82 248	3.18 324	8.68 299	13.81 278	2.41 328	2.39 330	5.67 342	3.29 320	8.76 348	17.77 354

WAO-6	7.60 327	2.96 336	2.69 337	8.39 353	2.91 337	4.09 332	9.80 345	3.51 342	3.29 329	1.83 250	2.44 272	6.58 331	10.28 327	3.07 333	50.48 354	2.35 196	13.45 363	1.89 328	9.14 315	2.24 305	14.27 358	12.25 251	3.34 340	2.73 348	7.78 352	7.61 347	4.78 324	11.18 343

ACVNet_2	7.60 327	3.56 342	2.92 344	21.71 367	3.45 349	5.03 341	10.20 347	1.84 270	1.75 289	1.88 254	1.90 254	4.13 307	3.42 305	3.13 335	48.14 340	1.55 128	12.78 359	1.59 310	33.01 353	1.79 282	11.17 323	7.89 186	6.76 357	2.80 351	3.11 330	2.99 313	3.50 300	3.10 292

IMH-64-1	7.69 329	3.33 338	3.54 349	4.78 341	3.41 346	4.66 337	7.94 334	3.50 340	3.08 323	1.39 223	1.97 258	5.46 323	11.00 328	5.06 350	51.74 359	4.54 257	6.41 333	2.30 339	19.20 339	2.05 297	8.35 286	10.70 218	7.76 365	2.38 327	6.01 346	4.61 327	13.27 361	9.08 335

IMH-64	7.69 329	3.33 338	3.54 349	4.78 341	3.41 346	4.66 337	7.94 334	3.50 340	3.08 323	1.39 223	1.97 258	5.46 323	11.00 328	5.06 350	51.74 359	4.54 257	6.41 333	2.30 339	19.20 339	2.05 297	8.35 286	10.70 218	7.76 365	2.38 327	6.01 346	4.61 327	13.27 361	9.08 335

Dean	7.71 331	3.73 347	2.70 338	34.51 372	4.04 356	5.77 345	11.08 358	2.27 309	2.38 311	2.20 274	1.67 241	5.02 321	5.62 311	3.37 338	48.84 343	1.81 160	12.14 356	1.69 316	9.97 322	2.18 302	14.18 355	9.87 205	7.32 360	2.79 350	3.52 332	2.90 310	3.53 301	3.17 294

FINET	8.71 332	0.76 121	1.06 223	0.73 194	0.61 167	0.65 187	0.96 240	1.14 164	10.65 365	0.64 94	8.32 356	1.23 209	12.97 344	0.66 243	19.47 255	15.19 354	1.11 221	0.67 119	4.45 238	3.30 325	6.92 249	25.13 358	0.48 109	1.82 301	33.04 376	36.43 381	1.44 127	45.32 385

WAO-7	9.07 333	3.01 337	5.43 366	29.81 370	2.48 324	4.10 333	9.87 346	2.50 318	4.12 337	4.70 346	7.51 347	8.00 341	14.77 352	1.87 323	40.78 307	2.16 182	12.66 357	2.78 355	45.71 365	2.18 302	10.61 317	10.06 207	1.41 310	2.61 339	3.09 329	4.78 329	2.98 277	5.05 316

MeshStereo	9.32 334	2.66 332	2.34 328	4.20 337	2.89 336	4.28 335	2.45 298	8.29 373	9.16 360	5.14 357	8.46 358	11.16 359	13.23 349	0.85 273	51.81 362	15.66 355	4.76 327	1.82 324	21.81 348	1.92 288	15.41 371	19.79 335	1.07 299	2.40 331	8.53 357	5.45 336	10.67 351	15.48 350
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
IMH	9.35 335	3.37 341	3.55 351	4.56 339	3.42 348	4.71 340	8.11 337	3.47 339	3.11 325	1.42 225	1.87 253	5.75 325	16.21 355	47.47 385	51.66 358	2.73 210	9.15 341	2.36 345	20.87 347	2.09 301	8.20 283	10.33 210	8.06 368	2.34 326	7.63 351	5.85 340	3.76 310	10.29 341

ELAS_RVC	9.44 336	3.33 338	5.58 367	4.11 336	3.68 352	7.49 357	6.29 328	7.70 369	3.76 332	5.25 362	7.74 352	9.89 349	11.05 330	3.12 334	47.81 339	4.61 260	7.01 336	9.67 372	11.32 325	2.99 320	13.48 346	18.09 326	2.75 333	4.11 367	20.24 368	23.51 367	5.06 325	5.25 318
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 337	4.14 355	6.28 370	4.33 338	5.76 366	4.05 331	8.92 342	7.11 365	7.31 354	5.28 364	7.81 353	7.63 338	9.16 320	13.24 364	22.87 259	20.42 369	7.52 339	6.31 367	10.37 324	7.95 358	14.23 356	18.70 329	4.07 344	5.38 370	5.79 343	22.37 366	9.94 350	11.72 344

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 338	1.84 315	2.24 322	1.34 278	1.79 303	1.78 298	1.71 279	2.17 299	7.58 357	3.47 319	7.13 345	2.44 280	2.07 282	0.38 117	10.77 214	13.53 337	1.54 269	1.19 283	136.48 383	6.52 355	8.17 282	26.38 364	0.61 187	0.97 259	1.28 240	18.58 363	2.35 225	4.90 313

PWCK	10.29 339	3.91 351	2.77 340	4.89 345	3.54 350	7.32 356	8.68 340	3.93 351	4.63 341	4.65 345	5.75 317	24.50 368	9.85 323	3.38 339	35.70 287	3.25 224	10.92 348	2.38 346	72.59 378	5.10 344	14.78 367	8.07 189	3.71 342	2.51 334	7.91 354	7.44 344	6.33 333	9.46 338

MonStereo1	10.54 340	3.93 352	2.56 334	5.45 350	4.73 362	5.69 344	8.18 338	3.38 336	2.26 308	115.81 390	3.27 282	6.58 331	12.09 334	3.96 345	13.67 226	1.86 164	3.48 317	3.11 360	37.27 358	3.68 331	7.40 258	8.73 196	6.19 355	1.97 309	4.92 339	3.26 317	7.19 340	3.85 306

SFCPSM	10.77 341	1.34 287	1.09 231	1.15 260	1.19 265	1.19 267	0.90 235	1.29 192	1.76 290	2.70 296	5.58 315	4.33 312	10.25 326	1.08 296	51.59 357	5.22 268	1.99 288	1.17 278	161.66 386	4.44 335	7.65 266	11.04 230	0.84 273	1.68 298	1.34 251	1.75 264	3.44 297	3.04 290

ELAS	10.84 342	3.56 342	4.96 360	4.79 343	4.42 361	5.56 343	6.51 331	7.57 366	3.94 334	5.28 364	7.73 351	9.90 351	11.95 332	3.98 346	51.90 364	4.58 259	7.45 338	9.46 370	9.29 317	2.75 314	13.28 344	17.44 317	2.75 333	3.75 365	17.66 366	27.22 371	13.08 360	31.86 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 343	9.35 371	6.18 369	8.36 352	7.13 371	10.04 366	10.87 355	5.04 358	4.04 336	2.99 305	3.99 291	9.99 354	9.75 322	8.16 356	48.50 341	14.21 344	7.41 337	5.05 366	7.73 310	3.91 334	13.36 345	18.71 330	8.17 369	3.64 363	11.32 360	18.46 362	12.54 357	28.46 368

SGM_RVC	11.64 344	2.80 335	1.89 308	2.92 325	2.54 327	4.66 337	8.81 341	7.78 371	3.50 331	5.57 370	8.27 354	9.89 349	12.97 344	0.97 286	4.41 150	2.83 213	7.65 340	1.17 278	40.85 360	6.32 353	10.68 318	24.24 355	1.79 324	3.32 361	27.82 371	35.58 378	31.94 379	43.00 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 345	7.33 369	5.26 364	17.03 359	7.50 372	8.66 363	16.40 367	8.75 375	4.42 339	4.46 343	3.23 281	17.69 362	16.25 357	9.32 358	46.44 331	10.50 316	13.88 370	3.04 359	12.89 330	8.65 362	14.27 358	14.74 282	10.97 372	4.47 368	6.36 349	18.61 364	9.42 349	21.90 359

LSM0	11.96 346	1.70 311	2.88 343	2.75 323	2.51 326	3.46 328	9.27 343	4.20 353	4.16 338	3.65 325	7.52 348	7.40 337	10.23 325	1.32 310	64.87 379	78.56 388	4.73 326	2.33 342	20.33 344	4.80 339	14.31 362	17.05 310	1.30 309	3.15 357	3.41 331	15.40 361	6.33 333	25.24 363

LVE	12.08 347	3.68 345	2.75 339	55.08 382	4.35 360	8.14 360	74.25 385	1.97 281	2.42 312	2.31 280	1.72 244	4.79 316	5.02 310	3.47 341	40.00 302	2.29 190	11.14 349	1.88 326	50.99 372	2.03 295	10.30 312	12.06 250	5.50 347	3.25 360	3.73 334	3.25 316	3.10 283	6.68 331

DGSMNet	12.30 348	2.15 323	2.14 318	1.99 306	1.68 297	2.73 319	1.82 281	3.08 334	2.11 303	12.64 377	99.93 386	4.00 305	18.54 359	19.58 374	45.95 327	15.08 351	12.73 358	10.09 373	15.38 334	4.59 337	13.00 339	15.62 289	7.34 361	3.49 362	1.76 300	5.84 339	3.48 299	5.37 319

DNS	12.43 349	0.66 78	1.11 238	1.13 255	0.50 130	50.46 382	0.56 191	1.71 259	1.49 272	1.06 195	29.48 374	54.41 379	0.66 173	0.39 125	39.68 297	39.09 379	1.04 209	0.89 209	56.72 376	1.54 267	6.65 243	24.04 353	0.63 199	1.44 289	14.37 365	1.77 269	1.63 156	2.65 278

JetRed	12.58 350	6.94 368	7.73 371	4.83 344	6.78 369	9.44 365	10.92 356	5.31 361	4.60 340	5.84 372	3.34 283	8.16 342	8.25 317	9.89 359	50.58 355	14.44 345	10.47 344	7.92 368	7.78 313	5.56 347	18.07 376	24.74 357	11.23 373	4.59 369	12.62 361	25.80 369	25.52 374	28.19 367

MDST_ROB	12.84 351	32.58 379	1.86 305	20.66 366	2.84 335	7.65 358	3.50 311	4.02 352	1.51 275	3.73 330	6.49 324	3.22 294	42.47 370	0.80 269	50.42 352	2.20 185	1.29 247	0.83 186	18.69 338	1.42 258	12.92 336	18.51 327	1.50 318	1.82 301	24.51 370	15.09 359	31.82 377	34.42 374

XX-Stereo	13.13 352	0.72 100	1.28 272	1.04 247	0.54 148	0.81 223	0.87 232	1.13 163	0.51 129	4.52 344	6.79 330	1.56 241	1.04 253	0.49 180	39.98 301	16.92 358	1.52 266	0.95 224	6.78 298	0.95 209	6.18 238	13.69 275	0.71 232	0.52 121	237.32 390	1.37 225	2.63 261	3.58 300

TorneroNet-64	13.22 353	6.29 363	5.03 362	34.00 371	3.73 355	10.39 367	16.61 368	3.46 338	12.22 373	2.26 278	5.35 310	17.42 361	34.25 368	14.90 368	47.42 338	3.17 218	13.22 362	2.42 348	36.46 356	9.14 367	14.27 358	12.82 260	5.64 348	2.71 344	14.05 364	13.61 356	3.58 303	12.45 345

notaker	13.32 354	13.02 374	4.84 357	18.53 360	6.99 370	8.41 362	14.34 364	3.85 350	3.23 327	2.91 302	2.14 267	31.16 370	43.76 371	4.86 348	85.76 383	2.65 207	12.81 360	2.79 356	43.18 363	2.96 319	14.95 368	11.46 240	7.77 367	3.13 356	2.66 326	2.97 312	3.75 308	4.87 312

ACV-stereo	13.53 355	1.95 319	1.64 299	2.13 313	1.16 262	3.41 325	1.39 272	1.71 259	1.85 297	2.95 303	4.86 304	3.99 304	45.11 372	1.12 298	53.60 370	16.55 357	2.70 309	1.30 297	170.74 387	4.49 336	12.74 333	16.57 300	1.00 292	1.87 305	1.39 260	3.04 314	3.75 308	2.35 272

SGM-ForestM	13.80 356	10.32 373	8.18 372	4.90 346	3.69 353	7.87 359	10.55 352	7.61 367	10.68 366	5.09 356	8.30 355	9.49 348	12.89 341	4.42 347	49.85 347	13.64 341	10.21 343	1.16 276	11.67 328	8.91 365	11.41 324	24.59 356	3.28 338	5.76 372	31.49 374	36.13 379	19.13 369	41.30 380

WAO-8	14.11 357	5.49 358	4.86 358	26.82 368	4.15 358	6.96 354	11.78 361	3.65 347	6.35 347	31.53 383	38.68 378	8.33 343	22.49 361	20.27 377	50.28 350	3.34 226	11.20 351	2.04 332	55.23 374	5.70 348	9.91 309	11.24 235	5.91 350	2.59 337	8.00 355	7.57 345	6.79 337	9.89 339

Venus	14.11 357	5.49 358	4.86 358	26.82 368	4.15 358	6.96 354	11.78 361	3.65 347	6.35 347	31.53 383	38.68 378	8.33 343	22.49 361	20.27 377	50.28 350	3.34 226	11.20 351	2.04 332	55.23 374	5.70 348	9.91 309	11.24 235	5.91 350	2.59 337	8.00 355	7.57 345	6.79 337	9.89 339

SGM+DAISY	15.03 359	3.86 349	5.41 365	3.96 335	3.71 354	6.66 352	7.44 332	7.77 370	10.90 370	5.69 371	8.99 362	9.93 352	13.12 348	3.67 343	45.62 326	18.93 366	4.69 325	3.97 365	15.74 335	13.34 373	15.06 369	28.38 370	1.46 315	13.52 379	34.47 378	36.45 382	37.75 382	45.36 386

ACVNet-4b	15.72 360	4.04 353	2.68 336	44.32 378	2.83 334	6.13 349	62.22 382	1.84 270	1.78 293	1.65 239	1.24 220	4.40 314	112.58 386	3.38 339	47.32 337	1.32 93	16.00 372	1.73 319	55.10 373	2.19 304	14.48 366	16.37 299	7.30 359	3.18 358	1.64 290	1.88 277	2.20 204	4.57 310

MANE	15.81 361	9.88 372	8.25 373	5.12 349	6.22 368	8.39 361	11.49 360	7.67 368	10.83 369	4.97 353	8.34 357	8.98 347	12.97 344	3.88 344	48.84 343	18.39 364	11.83 354	20.15 378	11.32 325	9.38 369	13.48 346	26.38 364	2.78 336	12.22 376	32.08 375	36.35 380	33.31 380	43.41 382

DispFullNet	16.30 362	3.61 344	4.99 361	3.31 333	3.08 342	3.50 329	3.23 308	6.46 363	2.69 317	5.18 358	6.80 332	88.00 383	15.13 353	2.74 329	39.32 294	24.41 375	4.06 321	3.86 364	139.45 384	28.19 379	12.57 330	15.74 291	2.71 332	2.38 327	4.19 336	2.67 306	6.81 339	5.03 315

UNDER WATER	16.74 363	8.01 370	5.18 363	15.67 357	9.29 375	8.94 364	36.85 377	8.38 374	6.23 346	4.21 340	3.00 276	18.64 363	96.12 384	15.60 371	37.14 288	10.17 315	14.68 371	2.79 356	47.09 368	8.60 360	17.12 374	13.21 266	17.04 380	5.56 371	6.15 348	15.22 360	6.39 335	14.80 349

PSMNet_ROB	17.18 364	5.57 360	2.98 346	3.51 334	2.73 331	6.41 350	10.28 349	2.31 312	2.27 310	4.77 347	140.21 387	98.21 384	6.08 312	34.53 380	10.47 212	1.72 149	5.37 329	1.72 318	20.16 342	3.45 326	13.00 339	8.00 187	63.38 388	2.71 344	3.54 333	3.57 322	3.25 292	3.61 301

STStereo	17.90 365	3.70 346	5.94 368	43.89 377	5.62 365	39.01 377	13.50 363	7.84 372	10.79 368	5.25 362	8.94 359	24.58 369	30.28 366	1.98 324	59.79 378	13.60 340	5.75 330	1.79 322	40.86 361	5.29 345	11.04 322	15.34 287	2.47 329	11.83 375	23.98 369	30.27 373	23.75 373	36.15 376

DGTPSM_ROB	18.53 366	6.49 364	18.04 376	4.98 347	8.90 373	5.93 347	18.56 370	5.08 359	12.04 371	5.07 355	9.28 363	12.68 360	55.86 378	15.28 369	66.30 380	20.57 370	19.32 375	16.27 375	24.75 349	20.04 376	16.70 373	22.25 347	6.01 353	12.63 377	13.88 362	32.46 375	14.80 365	36.23 377

DPSM_ROB	21.09 367	17.18 375	22.68 378	10.13 354	9.29 375	13.96 368	14.47 365	11.66 376	15.25 376	9.00 374	8.97 360	10.35 356	13.24 350	19.82 375	59.61 376	26.09 376	18.75 373	21.25 379	14.76 332	15.47 374	28.53 379	28.20 367	7.44 362	16.13 380	34.47 378	39.29 384	38.28 383	45.08 383

DPSM	21.09 367	17.18 375	22.68 378	10.13 354	9.29 375	13.96 368	14.47 365	11.66 376	15.25 376	9.00 374	8.97 360	10.35 356	13.24 350	19.82 375	59.61 376	26.09 376	18.75 373	21.25 379	14.76 332	15.47 374	28.53 379	28.20 367	7.44 362	16.13 380	34.47 378	39.29 384	38.28 383	45.08 383

KSHMR	21.80 369	6.71 367	4.04 354	99.23 386	6.14 367	41.63 379	70.49 384	3.63 346	8.86 359	3.60 323	3.42 285	6.78 335	84.46 383	17.61 372	40.67 304	3.96 246	10.14 342	2.82 358	90.71 381	2.91 317	12.90 335	12.31 252	9.04 370	2.84 353	19.52 367	5.56 337	8.25 346	10.42 342

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 370	1.43 295	1.63 298	2.01 308	1.89 312	2.00 304	4.03 316	2.25 307	2.65 315	5.01 354	28.79 373	216.21 389	50.44 377	5.46 352	37.62 289	4.30 253	5.35 328	12.78 374	28.48 350	1.49 265	14.42 364	12.87 262	1.01 294	2.45 333	1.87 305	7.04 343	145.49 391	5.50 322

DLNR_Zeroshot_test	24.07 371	81.88 389	1.95 313	101.60 387	0.50 130	0.56 151	81.29 387	2.29 311	0.50 125	4.86 349	2.13 266	3.03 292	0.93 238	12.16 363	103.32 385	142.13 390	34.14 379	19.58 377	8.61 314	4.90 342	8.02 280	28.05 366	0.55 149	0.85 230	1.36 256	1.54 248	1.21 110	1.87 251

DPSMNet_ROB	24.31 372	6.50 365	18.05 377	5.02 348	8.92 374	6.00 348	18.76 371	5.09 360	12.07 372	5.20 361	26.86 372	20.02 364	160.56 388	15.40 370	77.59 382	20.75 371	19.63 376	16.57 376	37.30 359	20.17 377	17.40 375	22.27 348	6.03 354	12.63 377	13.98 363	32.46 375	14.87 366	36.24 378

TorneroNet	25.03 373	6.23 362	3.71 353	95.21 385	4.04 356	30.59 374	28.04 372	4.36 354	17.91 378	2.20 274	37.98 377	81.16 382	72.52 380	18.24 373	46.94 335	2.75 211	13.19 361	2.38 346	87.74 379	9.05 366	15.54 372	12.50 256	5.92 352	2.71 344	49.11 384	8.21 349	3.60 304	13.88 348

WQFJA1++	25.37 374	0.98 221	0.54 109	160.59 389	0.59 163	134.51 388	122.69 390	0.75 99	0.70 191	7.58 373	0.64 129	10.26 355	69.96 379	0.37 110	33.82 281	7.48 301	0.93 171	0.81 167	11.75 329	3.78 333	5.95 234	21.20 342	0.57 168	0.47 112	0.81 139	84.49 389	1.41 126	1.32 220

zero-FE	26.91 375	1.70 311	0.58 118	142.42 388	9.85 378	147.98 389	78.07 386	1.26 185	0.63 167	1.14 203	3.84 289	136.40 386	24.38 363	0.66 243	34.38 282	5.45 271	2.13 298	2.31 341	5.81 272	1.20 239	51.50 383	68.36 386	0.63 199	0.61 147	0.94 178	1.51 241	1.68 160	1.13 196

LRCNet_RVC	27.23 376	30.79 378	14.68 375	35.16 374	31.14 383	36.50 376	30.07 376	23.05 381	12.67 375	36.10 385	33.27 375	37.41 371	28.58 365	37.19 381	51.77 361	7.29 300	31.08 378	27.01 382	67.79 377	28.97 380	22.94 378	11.62 241	39.23 383	30.57 384	7.31 350	2.54 305	11.22 352	9.26 337

ktn	29.25 377	4.04 353	95.12 389	14.38 356	5.47 364	18.03 370	17.50 369	16.11 379	67.22 388	2.86 299	5.27 307	171.03 388	80.57 382	10.72 362	76.12 381	3.35 228	21.01 377	2.75 354	90.20 380	29.10 381	15.07 370	11.01 228	7.65 364	3.01 355	5.09 340	5.80 338	4.72 321	6.57 330

LE_ROB	30.50 378	24.69 377	35.49 381	34.61 373	56.81 389	18.87 371	58.99 381	31.76 384	41.68 383	5.39 367	26.68 371	46.42 374	49.67 375	13.45 365	40.69 306	4.22 249	12.06 355	1.23 287	46.44 367	37.28 385	12.68 331	19.06 331	48.23 384	22.44 382	30.42 373	31.57 374	31.85 378	40.86 379

PML	39.12 379	38.07 383	12.03 374	39.14 376	28.99 382	40.52 378	11.18 359	14.17 378	98.92 389	27.80 382	165.99 389	107.70 385	159.11 387	13.58 366	17.37 250	11.85 332	35.22 380	8.64 369	42.84 362	11.21 372	14.35 363	16.59 301	5.89 349	7.24 374	52.84 385	13.89 357	42.19 385	18.91 356

FlowAnything	42.87 380	34.63 382	45.87 384	20.47 365	18.89 381	28.10 373	28.59 374	23.29 383	30.83 381	18.75 380	18.33 367	20.84 366	26.99 364	39.76 382	119.32 387	51.72 385	37.34 381	42.61 385	29.10 351	31.48 384	57.33 387	70.32 387	14.52 377	32.62 387	68.87 387	78.91 386	76.96 387	91.15 390

CasAABBNet	43.13 381	34.58 381	45.64 383	20.16 364	18.53 380	28.05 372	29.10 375	23.25 382	30.68 380	18.72 379	18.11 366	20.71 365	37.91 369	39.77 383	120.31 388	53.12 387	37.70 383	42.54 384	29.33 352	30.54 382	57.52 388	65.08 385	14.60 378	32.33 386	69.15 388	79.07 388	76.98 388	90.93 389

HaxPig	44.55 382	46.74 385	47.29 385	47.70 379	48.78 385	47.59 380	48.40 378	49.50 385	47.10 384	49.76 386	50.30 380	49.05 375	45.31 373	54.53 386	41.50 313	40.24 381	50.13 385	52.04 386	44.70 364	43.04 386	46.59 381	44.52 379	51.78 385	45.41 388	33.76 377	25.29 368	28.70 375	23.20 361

AVERAGE_ROB	46.10 383	48.44 386	48.15 386	49.32 380	50.20 386	48.59 381	49.79 379	50.71 387	48.61 385	51.66 387	52.51 381	50.25 376	47.27 374	55.77 387	43.02 320	41.01 382	52.37 386	54.54 387	47.19 369	45.40 387	48.69 382	44.71 380	52.87 386	46.96 389	35.70 381	26.55 370	30.75 376	23.74 362

HanzoNet	48.72 384	45.82 384	75.50 388	62.48 383	48.71 384	62.22 386	81.53 388	55.12 389	62.18 387	15.62 378	22.35 370	75.50 381	105.13 385	172.23 390	54.19 372	11.79 329	63.30 388	9.59 371	142.68 385	22.42 378	19.77 377	25.86 361	34.29 382	5.85 373	9.77 359	9.44 351	8.54 347	13.60 347

MEDIAN_ROB	49.56 385	51.56 387	50.68 387	52.75 381	53.71 387	52.03 383	53.33 380	54.25 388	52.17 386	54.87 388	55.86 383	53.55 377	50.14 376	59.05 388	46.45 332	44.58 383	55.75 387	57.86 388	50.47 371	48.81 388	52.02 384	47.66 381	56.65 387	49.99 390	38.96 382	30.09 372	33.54 381	31.34 372

BEATNet-Init1	54.98 386	76.29 388	23.41 380	86.88 384	56.39 388	86.85 387	69.29 383	49.55 386	36.32 382	11.75 376	54.61 382	64.36 380	78.43 381	21.46 379	91.69 384	51.99 386	38.14 384	22.22 381	101.82 382	73.02 389	54.14 385	49.15 383	27.76 381	24.21 383	58.43 386	37.31 383	77.81 389	61.10 387

fast-reg	56.00 387	34.55 380	45.47 382	19.85 363	18.28 379	53.15 385	28.22 373	22.84 380	30.59 379	20.19 381	160.66 388	22.02 367	32.87 367	39.77 383	118.54 386	40.01 380	37.57 382	41.70 383	239.35 389	30.57 383	57.15 386	56.59 384	14.63 379	32.04 385	69.18 389	78.99 387	76.57 386	90.62 388

GS-Stereo																							0.15 12	0.22 49	0.36 29	0.24 14	0.53 28	0.24 22

FSD		0.78 133	0.68 139	0.60 158	0.60 164	0.60 172	0.57 198	0.90 135	0.68 184	0.95 182	0.73 150			0.64 234	2.85 98	5.08 266			3.12 198	0.89 198				0.68 176	0.92 174	0.92 157	0.93 85	0.99 174

STTRV1_RVC		1.35 288	1.13 241	1.70 299	1.33 277	2.15 308	1.82 281	1.56 238	1.45 266	1.88 254	3.47 287	3.12 293	4.87 308	1.12 298		6.48 293	11.18 350	1.07 262		10.39 371	9.37 305			2.21 322	5.53 341	2.91 311	5.85 327	13.08 346

DPSimNet_ROB		193.45 390	99.23 390	195.37 390	175.02 390	155.06 390	112.88 389	167.32 390	164.47 390	99.95 389	205.57 390	169.31 387	207.38 389	93.94 389	127.45 389	85.03 389		87.66 389	201.24 388	103.73 390	162.25 389	98.87 388	105.97 389	134.73 391		183.74 391	136.27 390	168.25 391

Low-res two-view benchmark