Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.04 24	0.06 42	0.03 23	0.06 41	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 46	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 45	0.03 26	0.06 45	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 255	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 51	0.07 36	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.08 44	0.07 49	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.07 47	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 50	0.08 49	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 47	0.07 51	0.08 49	0.07 50	0.08 44	0.07 49	0.08 41	0.07 50	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.07 51	0.07 46	0.07 51	0.08 50	0.07 50	0.07 47	0.06 49	0.07 47	0.07 50	0.08 49	0.06 49

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 90	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 49	0.06 49

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 287	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 287	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 278	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 286	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 278	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

anonymous	0.09 39	0.14 71	0.13 77	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.14 62	0.07 49	0.09 43	0.07 50	0.09 55	0.07 51	0.13 89	0.07 48	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.09 55	0.07 50	0.09 54	0.07 52

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 231	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 230	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 236	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 238	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 231	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 230	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 231	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 234	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 56	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 56	0.09 56

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 309	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 328	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 46	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 333	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

SHD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

SAMSARA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

XQC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTSC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTS	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTSA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

MADNet+	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

MADNet++	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

over-6	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

over v1	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

over-8	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

over-9	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.09 55	0.14 62	0.09 56	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.13 89	0.09 56	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 236	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 268	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 56	0.12 72	0.16 121	0.21 121	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 163	0.12 73	0.09 56

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 340	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 337	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

F4.4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 119	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4.6	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.10 62

F5.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F8.5	0.12 66	0.17 88	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F7	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.15 104	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_6	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.10 59	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

ProNet	0.12 66	0.18 96	0.11 62	0.14 88	0.10 59	0.14 88	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 73	0.10 61	0.14 88	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 96	0.10 58	0.14 87	0.10 60	0.14 87	0.10 61	0.11 73	0.10 62	0.15 94	0.10 59	0.14 89	0.10 62

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 88	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.14 88	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 87	0.11 77	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 87	0.11 77	0.14 89	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 88	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.14 88	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 87	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 87	0.11 77	0.14 89	0.11 77

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 328	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 320	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

FORCE_4.7	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 119	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_9	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_8	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.18 128	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

S2M2_L	0.13 80	0.14 71	0.10 46	0.14 88	0.10 59	0.15 97	0.10 59	0.30 138	0.10 59	0.14 73	0.17 121	0.14 88	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 87	0.10 58	0.14 87	0.10 60	0.14 87	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 94	0.10 59	0.14 89	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 88	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.12 82	0.12 103	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.12 104	0.15 94	0.12 104	0.15 97	0.12 102

IPLGR_C	0.13 80	0.16 83	0.14 82	0.15 97	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 73	0.11 74	0.14 88	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 87	0.11 77	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 87	0.11 77	0.15 97	0.11 77

IPLGR	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 88	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.14 62	0.13 107	0.15 79	0.11 74	0.14 88	0.12 106	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 87	0.11 77	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.12 104	0.15 94	0.11 77	0.14 89	0.11 77

ACRE	0.13 80	0.16 83	0.12 68	0.14 88	0.11 75	0.14 88	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 73	0.11 74	0.14 88	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 87	0.11 77	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 87	0.11 77	0.14 89	0.11 77

ICVP	0.13 80	0.16 83	0.11 62	0.16 104	0.11 75	0.16 106	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 92	0.11 74	0.16 107	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 104	0.11 77	0.16 104	0.11 75	0.16 104	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.16 105	0.11 77	0.16 104	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 80	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 331	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 90	0.13 69	0.14 82	0.14 88	0.14 114	0.14 88	0.14 111	0.14 62	0.14 112	0.14 73	0.14 112	0.14 88	0.14 114	0.14 99	0.14 114	0.14 113	0.14 87	0.14 114	0.14 87	0.14 114	0.14 87	0.14 114	0.14 111	0.14 114	0.14 87	0.14 112	0.14 89	0.14 115
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 90	0.17 88	0.11 62	0.17 109	0.11 75	0.17 108	0.12 103	0.17 83	0.11 74	0.17 96	0.11 74	0.17 111	0.11 75	0.12 82	0.12 103	0.12 101	0.17 109	0.12 106	0.17 107	0.12 106	0.17 108	0.12 104	0.12 101	0.12 104	0.17 108	0.12 104	0.17 108	0.12 102

ELAS_RVC	0.14 90	0.18 96	0.11 62	0.19 115	0.11 75	0.18 110	0.13 108	0.16 79	0.11 74	0.17 96	0.11 74	0.14 88	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 101	0.17 109	0.10 58	0.18 111	0.11 75	0.18 110	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 114	0.11 77	0.19 112	0.12 102
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 90	0.19 106	0.11 62	0.20 118	0.11 75	0.20 119	0.12 103	0.18 92	0.12 101	0.18 99	0.12 104	0.19 117	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 113	0.11 77	0.19 115	0.11 75	0.19 114	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.20 118	0.11 77	0.20 117	0.12 102
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 90	0.23 115	0.10 46	0.19 115	0.11 75	0.20 119	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 104	0.10 58	0.17 107	0.11 75	0.18 110	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 111	0.11 77	0.19 112	0.12 102
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 95	0.18 96	0.13 77	0.18 112	0.13 110	0.19 115	0.13 108	0.18 92	0.13 107	0.18 99	0.13 110	0.18 114	0.13 112	0.13 89	0.13 108	0.13 107	0.18 113	0.13 110	0.18 111	0.13 112	0.18 110	0.13 110	0.13 108	0.10 62	0.19 114	0.14 112	0.19 112	0.13 111

CCAANet	0.15 95	0.14 71	0.14 82	0.14 88	0.14 114	0.14 88	0.16 123	0.14 62	0.21 139	0.14 73	0.23 148	0.14 88	0.14 114	0.14 99	0.14 114	0.14 113	0.14 87	0.14 114	0.14 87	0.14 114	0.14 87	0.14 114	0.14 111	0.14 114	0.14 87	0.14 112	0.14 89	0.16 120

BEATNet-Init1	0.15 95	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 316	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 95	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 316	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

DeepPruner_ROB	0.15 95	0.18 96	0.12 68	0.18 112	0.12 105	0.18 110	0.12 103	0.18 92	0.13 107	0.18 99	0.12 104	0.18 114	0.12 106	0.13 89	0.12 103	0.13 107	0.18 113	0.13 110	0.18 111	0.12 106	0.19 114	0.12 104	0.13 108	0.12 104	0.18 111	0.12 104	0.18 110	0.12 102

LALA_ROB	0.15 95	0.21 108	0.12 68	0.21 122	0.12 105	0.20 119	0.14 111	0.20 100	0.12 101	0.22 109	0.12 104	0.16 107	0.12 106	0.10 56	0.12 103	0.12 101	0.21 122	0.11 77	0.22 123	0.12 106	0.20 118	0.12 104	0.11 73	0.12 104	0.21 122	0.14 112	0.21 120	0.13 111

test_for_model	0.17 101	1.25 270	0.20 118	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 73	0.21 103	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 94	0.11 77	0.15 97	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 101	1.25 270	0.20 118	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 73	0.21 103	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 94	0.11 77	0.15 97	0.11 77

testlalala	0.17 101	1.25 270	0.20 118	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 73	0.21 103	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 94	0.11 77	0.15 97	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 101	1.25 270	0.20 118	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 73	0.21 103	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 94	0.11 77	0.15 97	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 101	1.25 270	0.20 118	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 73	0.21 103	0.11 74	0.15 79	0.11 74	0.15 98	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 96	0.11 77	0.15 97	0.11 75	0.15 97	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 94	0.11 77	0.15 97	0.11 77

DepthFocus	0.18 106	0.22 110	0.15 89	0.22 125	0.15 118	0.22 126	0.15 117	0.21 103	0.15 114	0.21 106	0.15 115	0.21 121	0.15 118	0.15 104	0.15 118	0.15 118	0.21 122	0.15 119	0.22 123	0.15 120	0.22 124	0.15 119	0.15 114	0.15 119	0.22 125	0.15 118	0.22 123	0.15 117

IGEV_Zeroshot_test	0.18 106	0.22 110	0.18 112	0.21 122	0.18 137	0.20 119	0.17 126	0.20 100	0.16 116	0.25 122	0.16 119	0.21 121	0.17 125	0.16 109	0.18 133	0.15 118	0.20 119	0.16 121	0.20 118	0.18 136	0.21 120	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.20 118	0.17 125	0.20 117	0.16 120

dd	0.18 106	0.22 110	0.16 90	0.22 125	0.15 118	0.22 126	0.15 117	0.21 103	0.15 114	0.21 106	0.15 115	0.21 121	0.15 118	0.15 104	0.15 118	0.15 118	0.22 126	0.14 114	0.22 123	0.14 114	0.22 124	0.15 119	0.16 117	0.15 119	0.23 131	0.15 118	0.22 123	0.16 120

dad	0.18 106	0.23 115	0.16 90	0.22 125	0.15 118	0.22 126	0.15 117	0.22 111	0.16 116	0.21 106	0.15 115	0.22 125	0.15 118	0.15 104	0.16 121	0.17 122	0.23 131	0.17 125	0.23 131	0.15 120	0.22 124	0.15 119	0.15 114	0.15 119	0.22 125	0.15 118	0.22 123	0.16 120

depth_test_26	0.19 110	0.36 151	0.26 140	0.21 122	0.14 114	0.21 124	0.14 111	0.36 154	0.14 112	0.20 104	0.14 112	0.24 138	0.14 114	0.14 99	0.14 114	0.14 113	0.21 122	0.14 114	0.21 121	0.14 114	0.21 120	0.14 114	0.26 152	0.14 114	0.21 122	0.14 112	0.21 120	0.14 115

MSKI-zero shot	0.19 110	0.21 108	0.16 90	0.22 125	0.16 123	0.23 135	0.17 126	0.22 111	0.17 122	0.22 109	0.17 121	0.22 125	0.16 121	0.19 133	0.16 121	0.17 122	0.23 131	0.16 121	0.22 123	0.16 122	0.22 124	0.17 127	0.16 117	0.17 123	0.22 125	0.19 139	0.22 123	0.16 120

MIM_Stereo	0.19 110	0.23 115	0.18 112	0.22 125	0.16 123	0.22 126	0.16 123	0.21 103	0.16 116	0.22 109	0.17 121	0.21 121	0.17 125	0.20 134	0.18 133	0.17 122	0.22 126	0.18 138	0.22 123	0.16 122	0.21 120	0.16 123	0.17 119	0.17 123	0.21 122	0.16 123	0.22 123	0.20 141

UNet	0.19 110	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 235	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 276	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 268	0.09 57	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.09 56

iResNet	0.19 110	0.23 115	0.17 101	0.22 125	0.17 127	0.22 126	0.19 140	0.22 111	0.17 122	0.22 109	0.17 121	0.22 125	0.17 125	0.17 119	0.17 125	0.17 122	0.22 126	0.17 125	0.22 123	0.17 126	0.23 131	0.17 127	0.18 133	0.17 123	0.23 131	0.17 125	0.23 132	0.17 127

LACA2	0.20 115	0.27 134	0.22 125	0.24 138	0.17 127	0.24 139	0.17 126	0.26 129	0.17 122	0.24 116	0.17 121	0.24 138	0.17 125	0.21 138	0.17 125	0.17 122	0.24 136	0.17 125	0.24 137	0.17 126	0.24 134	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.24 137	0.17 125	0.24 134	0.17 127

LACA1	0.20 115	0.27 134	0.22 125	0.24 138	0.17 127	0.24 139	0.17 126	0.27 132	0.17 122	0.24 116	0.17 121	0.24 138	0.17 125	0.21 138	0.17 125	0.17 122	0.24 136	0.17 125	0.24 137	0.17 126	0.24 134	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.24 137	0.17 125	0.24 134	0.17 127

ACV-stereo	0.20 115	0.23 115	0.17 101	0.23 133	0.17 127	0.23 135	0.17 126	0.23 119	0.17 122	0.23 115	0.17 121	0.23 131	0.17 125	0.17 119	0.17 125	0.17 122	0.24 136	0.17 125	0.23 131	0.17 126	0.24 134	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.23 131	0.17 125	0.23 132	0.17 127

DAS	0.20 115	0.20 107	0.20 118	0.20 118	0.20 143	0.20 119	0.20 142	0.20 100	0.20 137	0.20 104	0.20 140	0.20 120	0.20 140	0.20 134	0.20 142	0.20 135	0.20 119	0.20 144	0.20 118	0.20 143	0.20 118	0.20 142	0.20 138	0.20 140	0.20 118	0.20 140	0.20 117	0.20 141

iResNetv2_ROB	0.20 115	0.22 110	0.19 116	0.23 133	0.19 141	0.22 126	0.17 126	0.22 111	0.17 122	0.22 109	0.17 121	0.22 125	0.17 125	0.18 128	0.18 133	0.19 134	0.22 126	0.17 125	0.23 131	0.17 126	0.25 138	0.18 138	0.17 119	0.18 137	0.23 131	0.17 125	0.25 143	0.17 127

LACA3	0.21 120	0.27 134	0.23 130	0.25 143	0.17 127	0.25 147	0.17 126	0.28 133	0.17 122	0.25 122	0.17 121	0.25 143	0.17 125	0.22 141	0.17 125	0.17 122	0.25 144	0.17 125	0.25 144	0.17 126	0.25 138	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.25 145	0.17 125	0.25 143	0.17 127

ITSA-stereo	0.21 120	0.16 83	0.12 68	0.16 104	0.13 110	0.18 110	0.14 111	0.16 79	1.89 348	0.16 92	0.12 104	0.17 111	0.12 106	0.13 89	0.13 108	0.13 107	0.17 109	0.13 110	0.17 107	0.12 106	0.16 104	0.12 104	0.12 101	0.12 104	0.17 108	0.12 104	0.16 104	0.12 102

Pointernet	0.22 122	0.41 161	0.38 171	0.22 125	0.17 127	0.22 126	0.17 126	0.41 172	0.17 122	0.22 109	0.17 121	0.22 125	0.17 125	0.18 128	0.18 133	0.18 131	0.23 131	0.18 138	0.23 131	0.18 136	0.23 131	0.18 138	0.17 119	0.17 123	0.22 125	0.18 137	0.22 123	0.17 127

JetRed	0.22 122	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 342	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 101	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.11 67	0.11 77	0.11 68	0.11 77

JetBlue	0.23 124	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 105	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 101	3.07 343	0.12 104	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 108	0.13 107	0.12 72	0.12 106	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 110	0.12 101	0.14 114	0.13 73	0.12 104	0.12 73	0.11 77

SFCPSM	0.23 124	0.18 96	0.13 77	0.18 112	0.12 105	0.18 110	0.80 289	0.17 83	0.12 101	0.88 234	0.12 104	0.17 111	0.12 106	0.13 89	0.12 103	0.12 101	0.18 113	0.12 106	0.18 111	0.12 106	1.18 299	0.13 110	0.12 101	0.12 104	0.18 111	0.13 110	0.18 110	0.12 102

S2M2_XL	0.24 126	1.32 282	0.86 265	0.17 109	0.11 75	0.17 108	0.11 73	1.05 272	0.12 101	0.16 92	0.11 74	0.16 107	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 109	0.11 77	0.17 107	0.11 75	0.17 108	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.17 108	0.11 77	0.17 108	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 127	1.16 260	1.02 276	0.16 104	0.13 110	0.16 106	0.13 108	1.16 279	0.13 107	0.15 79	0.13 110	0.15 98	0.13 112	0.13 89	0.13 108	0.13 107	0.16 104	0.13 110	0.16 104	0.13 112	0.16 104	0.13 110	0.13 108	0.13 113	0.16 105	0.13 110	0.16 104	0.13 111

LoS_RVC	0.25 127	0.25 127	0.25 136	0.25 143	0.25 152	0.25 147	0.25 152	0.25 124	0.25 150	0.25 122	0.25 154	0.25 143	0.25 152	0.26 152	0.25 154	0.26 150	0.25 144	0.25 153	0.26 148	0.25 154	0.25 138	0.25 150	0.25 148	0.25 152	0.25 145	0.25 152	0.25 143	0.25 152

tt_ll	0.25 127	0.25 127	0.25 136	0.25 143	0.25 152	0.25 147	0.25 152	0.25 124	0.25 150	0.25 122	0.25 154	0.25 143	0.25 152	0.26 152	0.25 154	0.26 150	0.25 144	0.25 153	0.26 148	0.25 154	0.25 138	0.25 150	0.25 148	0.25 152	0.25 145	0.25 152	0.25 143	0.25 152

CAS	0.25 127	0.25 127	0.25 136	0.25 143	0.26 154	0.26 154	0.26 154	0.25 124	0.25 150	0.25 122	0.25 154	0.25 143	0.25 152	0.25 150	0.25 154	0.25 147	0.26 151	0.25 153	0.26 148	0.26 158	0.25 138	0.25 150	0.25 148	0.26 156	0.25 145	0.26 156	0.25 143	0.25 152

LoS	0.25 127	0.25 127	0.27 142	0.27 152	0.26 154	0.25 147	0.26 154	0.26 129	0.25 150	0.26 129	0.25 154	0.25 143	0.25 152	0.26 152	0.25 154	0.25 147	0.25 144	0.25 153	0.25 144	0.25 154	0.27 147	0.25 150	0.26 152	0.26 156	0.26 150	0.25 152	0.25 143	0.25 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 132	1.28 281	1.07 284	0.15 97	0.13 110	0.15 97	0.14 111	1.22 286	0.13 107	0.16 92	0.17 121	0.16 107	0.14 114	0.14 99	0.15 118	0.14 113	0.15 96	0.14 114	0.16 104	0.14 114	0.16 104	0.14 114	0.14 111	0.14 114	0.16 105	0.14 112	0.16 104	0.15 117

small-0shot	0.27 133	0.27 134	0.26 140	0.26 149	0.27 159	0.27 155	0.27 158	0.26 129	0.26 157	0.27 130	0.27 162	0.26 152	0.26 158	0.26 152	0.26 159	0.27 159	0.27 153	0.26 157	0.27 152	0.27 162	0.26 146	0.27 157	0.26 152	0.26 156	0.27 152	0.27 159	0.27 152	0.26 157

MatchStereo	0.27 133	0.12 66	2.51 346	0.12 71	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 335	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 54	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 133	0.30 141	0.19 116	0.36 171	0.23 150	0.25 147	0.27 158	0.33 141	0.21 139	0.35 139	0.22 145	0.25 143	0.27 161	0.26 152	0.23 149	0.26 150	0.35 164	0.22 146	0.36 166	0.23 151	0.25 138	0.27 157	0.27 156	0.23 149	0.36 166	0.22 146	0.25 143	0.27 161

DCVSM-stereo	0.27 133	0.38 154	0.22 125	0.38 177	0.22 145	0.38 180	0.22 146	0.29 136	0.22 144	0.29 132	0.22 145	0.29 156	0.22 146	0.22 141	0.21 143	0.21 138	0.38 175	0.22 146	0.38 175	0.22 146	0.38 168	0.22 144	0.21 139	0.25 152	0.38 173	0.21 143	0.38 171	0.21 144

DLNR_Zeroshot_test	0.27 133	0.30 141	0.23 130	0.30 157	0.22 145	0.31 159	0.24 150	0.29 136	0.23 147	0.38 150	0.23 148	0.29 156	0.23 150	0.22 141	0.23 149	0.23 143	0.30 157	0.34 195	0.29 155	0.23 151	0.29 151	0.29 181	0.22 142	0.23 149	0.30 156	0.23 149	0.30 155	0.23 150

HGLStereo	0.27 133	0.25 127	0.21 124	0.35 167	0.21 144	0.35 166	0.21 144	0.34 147	0.21 139	0.39 155	0.21 142	0.34 162	0.21 144	0.22 141	0.21 143	0.21 138	0.35 164	0.22 146	0.35 163	0.22 146	0.35 159	0.22 144	0.21 139	0.21 143	0.35 164	0.21 143	0.35 163	0.21 144

iResNet_ROB	0.28 139	0.32 145	0.24 135	0.33 161	0.26 154	0.32 161	0.24 150	0.33 141	0.25 150	0.33 134	0.24 152	0.35 165	0.24 151	0.23 146	0.24 153	0.25 147	0.32 159	0.24 152	0.36 166	0.24 153	0.32 153	0.28 165	0.24 147	0.24 151	0.32 158	0.24 151	0.33 157	0.24 151

IGEV-FE	0.29 140	2.85 326	0.36 167	0.20 118	0.17 127	0.19 115	0.17 126	0.37 156	0.17 122	0.19 102	0.17 121	0.19 117	0.17 125	0.17 119	0.17 125	0.17 122	0.19 118	0.17 125	0.19 115	0.17 126	0.19 114	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.19 114	0.17 125	0.19 112	0.17 127

IMH-64-1	0.29 140	0.23 115	0.23 130	0.23 133	0.22 145	0.22 126	0.23 148	0.22 111	0.22 144	2.02 309	0.23 148	0.23 131	0.22 146	0.23 146	0.23 149	0.23 143	0.23 131	0.22 146	0.23 131	0.22 146	0.22 124	0.22 144	0.22 142	0.22 146	0.22 125	0.22 146	0.22 123	0.22 146

IMH-64	0.29 140	0.23 115	0.23 130	0.23 133	0.22 145	0.22 126	0.23 148	0.22 111	0.22 144	2.02 309	0.23 148	0.23 131	0.22 146	0.23 146	0.23 149	0.23 143	0.23 131	0.22 146	0.23 131	0.22 146	0.22 124	0.22 144	0.22 142	0.22 146	0.22 125	0.22 146	0.22 123	0.22 146

UPFNet	0.29 140	0.24 123	0.16 90	0.24 138	0.16 123	0.24 139	0.16 123	0.23 119	0.16 116	1.19 268	0.16 119	0.23 131	0.16 121	0.17 119	0.16 121	0.89 288	0.24 136	0.16 121	0.24 137	0.18 136	1.20 302	0.16 123	0.17 119	0.16 122	0.24 137	0.16 123	0.24 134	0.16 120

WAO-6	0.30 144	0.22 110	0.23 130	0.22 125	0.23 150	0.23 135	0.22 146	0.22 111	0.23 147	2.21 319	0.22 145	0.22 125	0.22 146	0.22 141	0.22 147	0.23 143	0.22 126	0.23 151	0.22 123	0.22 146	0.22 124	0.22 144	0.22 142	0.22 146	0.23 131	0.23 149	0.22 123	0.22 146

anonymity	0.30 144	0.34 147	0.27 142	0.33 161	0.27 159	0.33 162	0.28 166	0.33 141	0.28 166	0.33 134	0.28 167	0.33 160	0.28 164	0.28 166	0.28 168	0.28 162	0.34 161	0.28 163	0.34 161	0.28 165	0.34 155	0.27 157	0.27 156	0.27 161	0.34 161	0.28 163	0.34 161	0.28 165

iRaft-Stereo_20w	0.30 144	0.46 180	0.27 142	0.34 163	0.26 154	0.35 166	0.28 166	0.34 147	0.26 157	0.34 137	0.26 158	0.34 162	0.26 158	0.26 152	0.26 159	0.26 150	0.34 161	0.26 157	0.34 161	0.26 158	0.34 155	0.26 156	0.26 152	0.26 156	0.34 161	0.26 156	0.34 161	0.26 157

MMNet	0.30 144	0.24 123	0.17 101	0.24 138	0.17 127	0.24 139	0.17 126	0.23 119	0.18 133	1.21 271	0.17 121	0.23 131	0.17 125	0.17 119	0.17 125	0.89 288	0.24 136	0.17 125	0.24 137	0.17 126	1.22 304	0.16 123	0.17 119	0.17 123	0.24 137	0.17 125	0.24 134	0.17 127

delet	0.30 144	0.24 123	0.17 101	0.24 138	0.17 127	0.24 139	0.17 126	0.23 119	0.16 116	1.21 271	0.17 121	0.24 138	0.17 125	0.17 119	0.17 125	0.91 292	0.24 136	0.17 125	0.24 137	0.17 126	1.23 306	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.24 137	0.17 125	0.24 134	0.17 127

psm_up	0.30 144	0.24 123	0.17 101	0.25 143	0.17 127	0.24 139	0.17 126	0.24 123	0.17 122	1.20 270	0.17 121	0.23 131	0.17 125	0.17 119	0.18 133	0.90 291	0.24 136	0.17 125	0.25 144	0.17 126	1.24 309	0.17 127	0.17 119	0.17 123	0.24 137	0.17 125	0.24 134	0.17 127

MLCV	0.30 144	0.33 146	0.28 145	0.34 163	0.28 164	0.33 162	0.28 166	0.33 141	0.29 174	0.33 134	0.27 162	0.33 160	0.28 164	0.26 152	0.29 179	0.28 162	0.33 160	0.28 163	0.33 158	0.28 165	0.33 154	0.27 157	0.28 162	0.28 166	0.33 159	0.28 163	0.33 157	0.28 165

DN-CSS_ROB	0.30 144	0.34 147	0.29 150	0.34 163	0.27 159	0.34 164	0.28 166	0.33 141	0.27 160	0.34 137	0.27 162	0.34 162	0.28 164	0.29 171	0.27 163	0.26 150	0.35 164	0.29 176	0.33 158	0.28 165	0.34 155	0.28 165	0.28 162	0.27 161	0.34 161	0.28 163	0.33 157	0.28 165

SCION-MonSter(vits)	0.31 152	0.76 230	0.22 125	0.19 115	0.15 118	0.19 115	0.15 117	0.41 172	0.27 160	0.38 150	0.27 162	0.38 178	0.27 161	0.27 160	0.27 163	0.27 159	0.40 192	0.27 161	0.39 187	0.27 162	0.39 179	0.27 157	0.27 156	0.27 161	0.39 184	0.27 159	0.39 183	0.27 161

UNDER WATER-64	0.31 152	0.25 127	0.25 136	0.26 149	0.26 154	0.25 147	0.26 154	0.25 124	0.26 157	1.69 293	0.26 158	0.25 143	0.25 152	0.25 150	0.26 159	0.26 150	0.25 144	0.26 157	0.26 148	0.26 158	0.25 138	0.25 150	0.25 148	0.25 152	0.26 150	0.26 156	0.25 143	0.26 157

LG-Stereo_L2	0.32 154	0.45 176	0.36 167	0.37 173	0.27 159	0.37 175	0.27 158	0.43 178	0.27 160	0.36 145	0.31 189	0.36 171	0.27 161	0.27 160	0.27 163	0.30 180	0.37 172	0.27 161	0.37 170	0.27 162	0.37 165	0.27 157	0.27 156	0.27 161	0.37 170	0.27 159	0.37 169	0.27 161

CASnet	0.32 154	0.53 196	0.34 164	0.27 152	0.31 190	0.34 164	0.29 183	0.31 139	0.32 186	0.25 122	0.31 189	0.27 153	0.40 219	0.45 222	0.27 163	0.30 180	0.26 151	0.40 218	0.28 154	0.37 208	0.28 149	0.39 216	0.29 173	0.40 221	0.29 155	0.28 163	0.24 134	0.30 187
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 154	0.45 176	0.29 150	0.36 171	0.29 178	0.36 171	0.29 183	0.36 154	0.29 174	0.35 139	0.29 177	0.35 165	0.28 164	0.27 160	0.28 168	0.28 162	0.35 164	0.28 163	0.35 163	0.28 165	0.35 159	0.28 165	0.29 173	0.29 180	0.36 166	0.29 182	0.36 166	0.29 180

TS12	0.33 157	0.16 83	1.86 329	0.16 104	0.14 114	0.15 97	0.14 111	1.78 304	0.21 139	0.15 79	0.14 112	0.15 98	0.16 121	1.83 335	0.18 133	0.20 135	0.14 87	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 97	0.14 114	0.12 101	0.09 56	0.15 94	0.10 59	0.10 56	0.13 111

RSM	0.33 157	0.36 151	0.31 159	0.39 191	0.32 194	0.36 171	0.30 190	0.35 150	0.38 207	0.35 139	0.31 189	0.35 165	0.30 184	0.30 177	0.31 189	0.30 180	0.36 169	0.31 187	0.36 166	0.30 186	0.36 163	0.31 188	0.31 186	0.31 188	0.36 166	0.31 190	0.36 166	0.31 191

SQANet	0.33 157	0.28 138	0.28 145	0.28 156	0.28 164	0.29 157	0.28 166	0.28 133	0.28 166	1.59 290	0.28 167	0.28 155	0.28 164	0.28 166	0.28 168	0.28 162	0.28 155	0.28 163	0.29 155	0.28 165	0.28 149	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.28 154	0.28 163	0.28 153	0.28 165

DGSMNet	0.33 157	0.42 171	0.28 145	0.40 192	0.28 164	0.40 192	0.28 166	0.40 170	0.28 166	0.40 163	0.28 167	0.39 184	0.28 164	0.27 160	0.28 168	0.28 162	0.40 192	0.28 163	0.42 204	0.29 178	0.41 187	0.31 188	0.29 173	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.42 202	0.29 180

gcap_with_dpt	0.34 161	0.42 171	0.29 150	0.42 203	0.29 178	0.42 205	0.29 183	0.39 166	0.29 174	0.39 155	0.29 177	0.39 184	0.29 176	0.29 171	0.29 179	0.28 162	0.42 201	0.29 176	0.42 204	0.29 178	0.42 198	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

castereo	0.34 161	1.59 288	1.39 304	0.17 109	0.15 118	0.18 110	0.26 154	1.74 303	0.17 122	0.19 102	0.18 136	0.18 114	0.20 140	0.20 134	0.22 147	0.21 138	0.18 113	0.17 125	0.19 115	0.16 122	0.18 110	0.20 142	0.17 119	0.21 143	0.19 114	0.17 125	0.19 112	0.16 120

GCAP-BAT	0.34 161	0.42 171	0.29 150	0.42 203	0.29 178	0.42 205	0.29 183	0.39 166	0.29 174	0.39 155	0.29 177	0.39 184	0.29 176	0.29 171	0.29 179	0.28 162	0.42 201	0.29 176	0.42 204	0.29 178	0.42 198	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

RAFT-Test	0.34 161	0.45 176	0.30 156	0.38 177	0.32 194	0.40 192	0.32 196	0.39 166	0.32 186	0.39 155	0.30 185	0.37 173	0.29 176	0.30 177	0.30 185	0.29 175	0.38 175	0.30 183	0.38 175	0.29 178	0.38 168	0.29 181	0.29 173	0.30 186	0.38 173	0.30 187	0.38 171	0.30 187

RAFT + AFF	0.34 161	0.29 139	0.32 162	0.31 159	0.30 186	0.39 189	0.32 196	0.39 166	0.30 178	0.39 155	0.32 192	0.39 184	0.32 189	0.35 190	0.36 201	0.32 189	0.38 175	0.31 187	0.38 175	0.31 191	0.38 168	0.28 165	0.37 206	0.34 197	0.38 173	0.30 187	0.38 171	0.28 165

ETE_ROB	0.35 166	0.35 150	0.35 165	0.35 167	0.35 202	0.35 166	0.35 199	0.35 150	0.35 198	0.35 139	0.35 200	0.35 165	0.35 198	0.35 190	0.35 197	0.35 197	0.35 164	0.35 199	0.35 163	0.35 201	0.35 159	0.35 197	0.35 197	0.35 201	0.35 164	0.35 199	0.35 163	0.35 200

VIP-Stereo	0.36 167	2.00 299	1.11 288	0.26 149	0.16 123	0.24 139	0.15 117	2.00 316	0.23 147	0.24 116	0.15 115	0.23 131	0.16 121	0.16 109	0.16 121	0.15 118	0.24 136	0.15 119	0.24 137	0.16 122	0.24 134	0.15 119	0.15 114	0.20 140	0.24 137	0.15 118	0.24 134	0.15 117

GREAT-IGEV	0.36 167	0.46 180	0.33 163	0.43 206	0.30 186	0.43 211	0.30 190	0.45 181	0.30 178	0.42 175	0.30 185	0.43 206	0.30 184	0.30 177	0.30 185	0.30 180	0.43 207	0.30 183	0.43 208	0.30 186	0.43 201	0.30 185	0.30 183	0.30 186	0.43 206	0.30 187	0.43 204	0.30 187
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 167	0.50 193	0.30 156	0.40 192	0.29 178	0.40 192	0.29 183	0.35 150	0.30 178	0.47 187	0.30 185	0.35 165	0.32 189	0.29 171	0.34 195	0.33 193	0.59 240	0.31 187	0.39 187	0.29 178	0.37 165	0.38 207	0.29 173	0.31 188	0.58 245	0.28 163	0.51 230	0.29 180

GEStereo_RVC	0.36 167	0.23 115	0.18 112	0.23 133	0.18 137	0.23 135	0.19 140	0.22 111	0.19 135	0.24 116	0.20 140	0.24 138	0.18 138	0.18 128	0.18 133	0.21 138	0.25 144	0.18 138	0.22 123	0.18 136	0.23 131	0.18 138	0.19 136	0.20 140	0.23 131	0.20 140	4.43 365	0.19 139

DMCA	0.36 167	0.38 154	0.37 169	0.35 167	0.35 202	0.35 166	0.36 205	0.35 150	0.36 203	0.36 145	0.37 210	0.36 171	0.36 203	0.36 195	0.35 197	0.37 202	0.36 169	0.36 201	0.36 166	0.36 205	0.36 163	0.35 197	0.36 202	0.36 204	0.37 170	0.36 203	0.36 166	0.36 205

NoBS	0.37 172	0.38 154	0.38 171	0.38 177	0.39 217	0.37 175	0.36 205	0.37 156	0.37 205	0.37 147	0.35 200	0.37 173	0.39 217	0.37 197	0.38 206	0.39 213	0.38 175	0.36 201	0.37 170	0.36 205	0.38 168	0.37 203	0.39 216	0.37 210	0.38 173	0.35 199	0.38 171	0.39 217

LACA_dic	0.37 172	1.72 293	1.69 319	0.13 74	0.12 105	0.15 97	0.12 103	1.69 301	0.16 116	0.17 96	0.19 139	0.13 74	0.12 106	1.70 332	0.13 108	0.13 107	0.16 104	0.12 106	0.14 87	0.14 114	0.13 74	0.12 104	0.12 101	0.12 104	0.14 87	0.12 104	0.13 75	0.12 102

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 172	0.64 215	0.59 229	0.38 177	0.31 190	0.38 180	0.31 193	0.65 221	0.32 186	0.38 150	0.32 192	0.38 178	0.32 189	0.32 181	0.32 191	0.32 189	0.38 175	0.32 191	0.39 187	0.32 192	0.39 179	0.32 191	0.32 187	0.32 190	0.39 184	0.32 192	0.39 183	0.32 193

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 172	0.65 217	0.60 231	0.38 177	0.31 190	0.38 180	0.31 193	0.65 221	0.32 186	0.37 147	0.32 192	0.37 173	0.32 189	0.32 181	0.32 191	0.32 189	0.38 175	0.32 191	0.38 175	0.32 192	0.38 168	0.32 191	0.32 187	0.32 190	0.38 173	0.32 192	0.38 171	0.32 193

DDF-Stereo	0.37 172	0.57 206	0.50 210	0.40 192	0.32 194	0.40 192	0.32 196	0.53 205	0.32 186	0.39 155	0.32 192	0.39 184	0.32 189	0.32 181	0.32 191	0.32 189	0.40 192	0.32 191	0.40 190	0.32 192	0.40 186	0.32 191	0.32 187	0.32 190	0.40 187	0.32 192	0.40 186	0.32 193

XPNet_ROB	0.37 172	0.37 153	0.37 169	0.37 173	0.37 208	0.37 175	0.37 211	0.37 156	0.37 205	0.37 147	0.37 210	0.37 173	0.37 205	0.37 197	0.37 204	0.37 202	0.37 172	0.37 207	0.37 170	0.37 208	0.37 165	0.37 203	0.37 206	0.37 210	0.37 170	0.37 209	0.37 169	0.37 208

GIP-stereo	0.38 178	0.56 203	0.40 176	0.45 214	0.33 197	0.44 213	0.35 199	0.49 195	0.33 192	0.43 178	0.32 192	0.42 202	0.31 186	0.33 185	0.33 194	0.34 194	0.40 192	0.32 191	0.40 190	0.32 192	0.43 201	0.38 207	0.33 192	0.32 190	0.43 206	0.32 192	0.42 202	0.34 199

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 178	1.06 253	0.54 218	0.59 247	0.27 159	0.46 215	0.27 158	0.46 182	0.27 160	0.46 184	0.27 162	0.46 210	0.26 158	0.27 160	0.27 163	0.26 150	0.46 211	0.26 157	0.45 211	0.30 186	0.46 205	0.27 157	0.27 156	0.27 161	0.46 210	0.27 159	0.45 207	0.26 157

CES	0.38 178	0.34 147	0.44 188	0.43 206	0.33 197	0.37 175	0.44 232	0.37 156	0.38 207	0.45 181	0.35 200	0.35 165	0.41 220	0.45 222	0.36 201	0.36 199	0.36 169	0.45 230	0.43 208	0.35 201	0.34 155	0.46 229	0.36 202	0.36 204	0.42 205	0.34 198	0.35 163	0.38 211

PML	0.39 181	0.56 203	0.29 150	0.55 241	0.28 164	0.56 243	0.28 166	0.51 202	0.28 166	0.50 193	0.28 167	0.51 231	0.28 164	0.29 171	0.28 168	0.29 175	0.56 238	0.29 176	0.57 246	0.28 165	0.56 236	0.28 165	0.28 162	0.29 180	0.56 242	0.28 163	0.56 239	0.28 165

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 182	2.14 309	1.91 333	0.20 118	0.18 137	0.19 115	0.17 126	2.23 319	0.19 135	0.24 116	0.21 142	0.19 117	0.21 144	0.20 134	0.18 133	0.20 135	0.20 119	0.18 138	0.20 118	0.19 141	0.19 114	0.17 127	0.18 133	0.17 123	0.20 118	0.20 140	0.21 120	0.19 139

quiztm	0.41 183	0.45 176	0.40 176	0.44 209	0.39 217	0.45 214	0.39 221	0.44 180	0.40 216	0.45 181	0.39 221	0.45 209	0.39 217	0.39 209	0.40 220	0.39 213	0.45 210	0.40 218	0.45 211	0.39 219	0.44 203	0.39 216	0.39 216	0.39 219	0.44 208	0.39 219	0.44 206	0.39 217

GASTEREO	0.41 183	0.54 197	0.44 188	0.48 225	0.35 202	0.48 227	0.35 199	0.53 205	0.35 198	0.46 184	0.35 200	0.46 210	0.35 198	0.35 190	0.35 197	0.35 197	0.47 215	0.35 199	0.47 217	0.35 201	0.47 209	0.38 207	0.35 197	0.35 201	0.48 221	0.35 199	0.47 212	0.35 200

GwcNet-ADL	0.41 183	0.41 161	0.41 179	0.41 199	0.41 221	0.41 196	0.41 223	0.41 172	0.41 220	0.41 164	0.41 224	0.41 197	0.41 220	0.41 211	0.41 222	0.41 216	0.41 196	0.41 221	0.41 195	0.41 222	0.41 187	0.41 221	0.41 220	0.41 222	0.41 192	0.41 222	0.41 190	0.41 222

PSMNet-ADL	0.41 183	0.41 161	0.41 179	0.41 199	0.41 221	0.41 196	0.41 223	0.41 172	0.41 220	0.41 164	0.41 224	0.41 197	0.41 220	0.41 211	0.41 222	0.41 216	0.41 196	0.41 221	0.41 195	0.41 222	0.41 187	0.41 221	0.41 220	0.41 222	0.41 192	0.41 222	0.41 190	0.41 222

GANet-ADL	0.41 183	0.41 161	0.41 179	0.41 199	0.41 221	0.41 196	0.41 223	0.41 172	0.41 220	0.41 164	0.41 224	0.41 197	0.41 220	0.41 211	0.41 222	0.41 216	0.41 196	0.41 221	0.41 195	0.41 222	0.41 187	0.41 221	0.41 220	0.41 222	0.41 192	0.41 222	0.41 190	0.41 222

ADLNet	0.41 183	0.41 161	0.41 179	0.41 199	0.41 221	0.41 196	0.41 223	0.41 172	0.41 220	0.41 164	0.41 224	0.41 197	0.41 220	0.41 211	0.41 222	0.41 216	0.41 196	0.41 221	0.41 195	0.41 222	0.41 187	0.41 221	0.41 220	0.41 222	0.41 192	0.41 222	0.41 190	0.41 222

GEAStereo	0.42 189	0.55 199	0.44 188	0.48 225	0.35 202	0.48 227	0.35 199	0.54 207	0.35 198	0.47 187	0.36 204	0.47 215	0.41 220	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.51 230	0.36 201	0.51 235	0.38 212	0.48 216	0.35 197	0.35 197	0.36 204	0.52 233	0.37 209	0.48 218	0.36 205

GSStereo	0.42 189	0.56 203	0.44 188	0.48 225	0.36 207	0.48 227	0.36 205	0.54 207	0.36 203	0.47 187	0.36 204	0.47 215	0.36 203	0.36 195	0.35 197	0.36 199	0.48 220	0.36 201	0.48 224	0.36 205	0.48 216	0.36 202	0.36 202	0.36 204	0.48 221	0.36 203	0.48 218	0.35 200

gasm-f	0.42 189	0.55 199	0.44 188	0.48 225	0.35 202	0.48 227	0.35 199	0.54 207	0.35 198	0.47 187	0.36 204	0.47 215	0.41 220	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.51 230	0.36 201	0.51 235	0.38 212	0.48 216	0.35 197	0.35 197	0.36 204	0.52 233	0.37 209	0.48 218	0.36 205

DEFOM-Stereo	0.43 192	1.60 290	1.47 309	0.30 157	0.28 164	0.31 159	0.28 166	1.65 300	0.25 150	0.29 132	0.26 158	0.30 158	0.29 176	0.27 160	0.26 159	0.26 150	0.30 157	0.29 176	0.30 157	0.26 158	0.29 151	0.29 181	0.27 156	0.26 156	0.30 156	0.29 182	0.30 155	0.29 180

GES	0.43 192	0.41 161	0.31 159	0.35 167	0.30 186	0.47 221	0.28 166	0.33 141	0.28 166	0.35 139	0.29 177	2.95 346	0.38 208	0.35 190	0.30 185	0.34 194	0.34 161	0.30 183	0.33 158	0.30 186	0.35 159	0.30 185	0.33 192	0.33 195	0.33 159	0.31 190	0.33 157	0.29 180

MSCF	0.44 194	0.60 212	0.47 196	0.50 233	0.40 219	0.50 234	0.38 214	0.57 215	0.38 207	0.48 191	0.38 213	0.48 223	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.49 225	0.38 210	0.49 228	0.39 219	0.50 224	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.49 226	0.38 213	0.49 226	0.38 211

LG-Stereo_L1	0.44 194	0.58 209	0.49 209	0.51 236	0.38 212	0.51 236	0.38 214	0.56 213	0.38 207	0.50 193	0.38 213	0.50 228	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.52 232	0.38 210	0.52 238	0.38 212	0.51 226	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.52 233	0.38 213	0.51 230	0.40 220

FCDSN-DC	0.44 194	0.31 143	0.35 165	0.34 163	0.28 164	0.35 166	0.30 190	0.32 140	0.25 150	1.32 278	0.24 152	1.00 287	0.32 189	0.35 190	0.34 195	0.30 180	0.72 258	0.37 207	0.48 224	0.32 192	0.53 232	0.49 243	0.23 146	0.29 180	0.50 227	0.42 227	0.61 247	0.71 282
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 197	0.57 206	0.45 194	0.54 238	0.37 208	0.53 240	0.37 211	0.56 213	0.40 216	0.53 199	0.38 213	0.53 235	0.37 205	0.37 197	0.37 204	0.37 202	0.55 235	0.38 210	0.53 240	0.37 208	0.53 232	0.37 203	0.37 206	0.39 219	0.54 238	0.37 209	0.54 236	0.37 208

WAO-7	0.46 198	0.38 154	0.38 171	0.38 177	0.38 212	0.38 180	0.38 214	0.38 160	0.38 207	2.57 336	0.38 213	0.38 178	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.38 175	0.38 210	0.38 175	0.38 212	0.38 168	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.38 173	0.38 213	0.38 171	0.38 211

Venus	0.46 198	0.38 154	0.40 176	0.38 177	0.38 212	0.39 189	0.38 214	0.38 160	0.38 207	2.71 338	0.38 213	0.38 178	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.38 175	0.38 210	0.38 175	0.38 212	0.38 168	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.38 173	0.38 213	0.39 183	0.38 211

HanzoNet	0.47 200	0.39 159	0.38 171	0.38 177	0.38 212	0.38 180	0.38 214	0.40 170	0.38 207	2.63 337	0.38 213	0.38 178	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.39 213	0.38 175	0.38 210	0.38 175	0.42 227	0.38 168	0.39 216	0.39 216	0.38 212	0.38 173	0.38 213	0.38 171	0.39 217

IMH	0.47 200	0.40 160	0.39 175	0.38 177	0.38 212	0.38 180	0.38 214	0.38 160	0.40 216	2.79 340	0.38 213	0.38 178	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.39 188	0.38 210	0.38 175	0.40 221	0.38 168	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.38 173	0.38 213	0.38 171	0.38 211

LL-Strereo2	0.47 200	2.60 322	0.51 214	0.38 177	0.28 164	0.37 175	0.28 166	0.55 211	0.35 198	0.44 180	0.34 199	0.44 208	0.34 196	0.34 186	0.36 201	0.36 199	0.47 215	0.36 201	0.47 217	0.35 201	0.47 209	0.35 197	0.35 197	0.35 201	0.46 210	0.35 199	0.47 212	0.35 200

DN	0.50 203	0.59 211	0.44 188	0.59 247	0.44 230	0.59 247	0.44 232	0.57 215	0.44 228	0.57 203	0.44 231	0.57 240	0.44 229	0.44 220	0.44 230	0.44 224	0.59 240	0.44 229	0.59 247	0.44 231	0.59 240	0.44 228	0.44 227	0.44 230	0.59 247	0.44 231	0.59 242	0.44 229

GMOStereo	0.50 203	0.44 174	2.38 343	0.40 192	0.34 199	0.42 205	0.36 205	1.96 310	0.34 193	0.41 164	0.36 204	0.42 202	0.35 198	0.34 186	0.38 206	0.31 185	0.39 188	0.34 195	0.40 190	0.33 198	0.39 179	0.33 194	0.33 192	0.34 197	0.40 187	0.36 203	0.40 186	0.32 193

error version	0.50 203	0.44 174	2.38 343	0.40 192	0.34 199	0.42 205	0.36 205	1.96 310	0.34 193	0.41 164	0.36 204	0.42 202	0.35 198	0.34 186	0.38 206	0.31 185	0.39 188	0.34 195	0.40 190	0.33 198	0.39 179	0.33 194	0.33 192	0.34 197	0.40 187	0.36 203	0.40 186	0.32 193

SANet	0.50 203	0.50 193	0.50 210	0.50 233	0.50 250	0.50 234	0.50 250	0.50 199	0.50 249	0.50 193	0.50 249	0.50 228	0.50 247	0.50 240	0.50 250	0.50 246	0.50 228	0.50 249	0.50 232	0.50 251	0.50 224	0.50 249	0.50 244	0.50 247	0.50 227	0.50 251	0.50 228	0.50 245

PDISCO_ROB	0.50 203	0.15 78	0.11 62	0.16 104	3.16 359	0.13 74	0.12 103	0.14 62	0.12 101	0.15 79	0.11 74	2.55 344	0.11 75	2.20 343	0.13 108	0.12 101	0.16 104	0.10 58	0.14 87	0.12 106	0.15 97	0.12 104	0.12 101	0.12 104	0.15 94	0.10 59	2.75 346	0.09 56

otaku	0.52 208	0.46 180	0.48 203	0.46 216	0.46 232	0.46 215	0.46 234	0.46 182	0.47 237	1.88 297	0.46 234	0.46 210	0.46 233	0.46 224	0.46 233	0.46 227	0.47 215	0.46 231	0.46 213	0.46 234	0.47 209	0.46 229	0.46 229	0.46 233	0.47 216	0.46 233	0.46 208	0.47 234

HaxPig	0.52 208	0.48 189	0.47 196	0.47 221	0.47 236	0.47 221	0.47 238	0.47 188	0.47 237	1.80 294	0.47 238	0.47 215	0.47 236	0.47 228	0.47 237	0.47 234	0.47 215	0.47 238	0.47 217	0.47 239	0.47 209	0.47 236	0.47 235	0.47 237	0.47 216	0.47 240	0.47 212	0.47 234

UNDER WATER	0.52 208	0.47 186	0.47 196	0.47 221	0.47 236	0.47 221	0.47 238	0.47 188	0.47 237	1.90 298	0.47 238	0.47 215	0.47 236	0.47 228	0.47 237	0.47 234	0.46 211	0.47 238	0.47 217	0.47 239	0.46 205	0.47 236	0.47 235	0.48 241	0.47 216	0.47 240	0.47 212	0.47 234

Dean	0.52 208	0.46 180	0.48 203	0.46 216	0.46 232	0.46 215	0.46 234	0.46 182	0.46 232	1.90 298	0.46 234	0.47 215	0.46 233	0.46 224	0.46 233	0.46 227	0.48 220	0.46 231	0.46 213	0.46 234	0.46 205	0.46 229	0.46 229	0.46 233	0.46 210	0.46 233	0.46 208	0.46 231

Ntro	0.53 212	0.47 186	0.50 210	0.46 216	0.48 242	0.47 221	0.47 238	0.46 182	0.46 232	2.05 311	0.47 238	0.47 215	0.49 245	0.47 228	0.47 237	0.46 227	0.48 220	0.46 231	0.49 228	0.46 234	0.47 209	0.46 229	0.46 229	0.47 237	0.46 210	0.46 233	0.47 212	0.47 234

RainbowNet	0.53 212	0.48 189	0.48 203	0.48 225	0.48 242	0.48 227	0.48 243	0.48 191	0.48 242	1.92 300	0.48 244	0.48 223	0.48 240	0.48 234	0.48 243	0.48 238	0.48 220	0.48 242	0.48 224	0.48 243	0.48 216	0.48 239	0.48 239	0.48 241	0.48 221	0.48 244	0.48 218	0.48 241

LVE	0.53 212	0.47 186	0.48 203	0.47 221	0.47 236	0.47 221	0.47 238	0.48 191	0.47 237	1.96 305	0.47 238	0.47 215	0.47 236	0.47 228	0.47 237	0.47 234	0.47 215	0.47 238	0.47 217	0.47 239	0.47 209	0.47 236	0.47 235	0.47 237	0.47 216	0.47 240	0.47 212	0.47 234

ACVNet_1	0.53 212	0.46 180	0.48 203	0.47 221	0.47 236	0.46 215	0.48 243	0.48 191	0.48 242	2.07 312	0.47 238	0.48 223	0.48 240	0.47 228	0.47 237	0.46 227	0.49 225	0.47 238	0.47 217	0.47 239	0.48 216	0.46 229	0.46 229	0.48 241	0.47 216	0.47 240	0.48 218	0.47 234

ACVNet-4b	0.53 212	0.46 180	0.47 196	0.46 216	0.46 232	0.46 215	0.46 234	0.46 182	0.46 232	2.17 315	0.46 234	0.46 210	0.47 236	0.46 224	0.46 233	0.46 227	0.46 211	0.46 231	0.46 213	0.46 234	0.46 205	0.46 229	0.46 229	0.47 237	0.46 210	0.46 233	0.46 208	0.46 231

AIO-test2	0.54 217	0.65 217	0.55 221	0.60 250	0.50 250	0.60 249	0.49 246	0.65 221	0.48 242	0.60 207	0.49 247	0.59 242	0.50 247	0.50 240	0.49 247	0.49 242	0.60 243	0.50 249	0.60 250	0.49 248	0.60 242	0.49 243	0.50 244	0.51 249	0.60 250	0.48 244	0.60 244	0.50 245

AIO-test1	0.54 217	0.64 215	0.54 218	0.60 250	0.49 246	0.61 251	0.49 246	0.64 220	0.49 247	0.59 205	0.48 244	0.60 244	0.50 247	0.48 234	0.48 243	0.48 238	0.60 243	0.48 242	0.60 250	0.48 243	0.60 242	0.49 243	0.49 241	0.49 245	0.59 247	0.49 248	0.60 244	0.49 242

notaker	0.54 217	0.48 189	0.48 203	0.48 225	0.48 242	0.48 227	0.49 246	0.48 191	0.48 242	1.95 304	0.48 244	0.48 223	0.48 240	0.48 234	0.48 243	0.48 238	0.48 220	0.48 242	0.48 224	0.48 243	0.49 222	0.48 239	0.48 239	0.49 245	0.48 221	0.48 244	0.48 218	0.49 242

ACVNet_2	0.55 220	0.49 192	0.50 210	0.49 231	0.49 246	0.49 233	0.49 246	0.49 195	0.49 247	2.14 314	0.49 247	0.50 228	0.49 245	0.49 237	0.49 247	0.49 242	0.50 228	0.49 248	0.50 232	0.49 248	0.49 222	0.49 243	0.49 241	0.50 247	0.50 227	0.49 248	0.50 228	0.49 242

CFNet	0.55 220	0.25 127	0.18 112	0.25 143	0.18 137	0.25 147	0.18 139	0.25 124	0.18 133	0.25 122	0.18 136	0.25 143	0.18 138	0.18 128	0.18 133	0.18 131	0.25 144	0.18 138	0.25 144	0.18 136	5.31 376	4.36 375	0.18 133	0.18 137	0.25 145	0.18 137	0.25 143	0.18 138

PSMNet_ROB	0.55 220	0.55 199	0.56 224	0.56 242	0.55 254	0.56 243	0.55 254	0.55 211	0.55 253	0.55 200	0.55 254	0.55 237	0.55 255	0.55 243	0.56 255	0.55 250	0.55 235	0.55 255	0.55 243	0.55 254	0.55 235	0.55 252	0.55 249	0.55 255	0.55 239	0.55 256	0.55 237	0.55 252

PointNet	0.56 223	0.69 221	0.47 196	0.69 259	0.47 236	0.69 257	0.47 238	0.70 230	0.47 237	0.69 213	0.47 238	0.69 254	0.48 240	0.47 228	0.47 237	0.47 234	0.70 254	0.48 242	0.70 258	0.48 243	0.69 252	0.48 239	0.47 235	0.48 241	0.70 258	0.48 244	0.69 253	0.47 234

IER	0.56 223	2.72 325	2.20 337	0.38 177	0.29 178	0.38 180	0.27 158	2.77 336	0.27 160	0.38 150	0.28 167	0.37 173	0.25 152	0.26 152	0.25 154	0.26 150	0.38 175	0.29 176	0.38 175	0.25 154	0.39 179	0.25 150	0.29 173	0.29 180	0.40 187	0.25 152	0.38 171	0.25 152

LG-Stereo	0.57 225	0.58 209	0.43 186	0.54 238	0.65 265	0.95 280	0.69 279	0.69 226	0.38 207	0.52 197	0.37 210	0.53 235	0.37 205	0.68 271	0.73 283	0.72 279	0.70 254	0.37 207	0.54 242	0.37 208	0.54 234	0.37 203	0.37 206	0.56 256	0.95 281	0.59 261	0.84 269	0.37 208

CASS	0.58 226	0.89 238	0.55 221	0.56 242	0.55 254	0.60 249	0.57 260	0.57 215	0.56 255	0.55 200	0.56 255	0.56 238	0.50 247	0.63 255	0.56 255	0.56 253	0.62 246	0.62 264	0.59 247	0.56 256	0.56 236	0.48 239	0.60 256	0.56 256	0.57 244	0.60 263	0.57 241	0.59 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 227	0.29 139	0.22 125	0.27 152	5.05 381	0.30 158	0.21 144	0.28 133	0.21 139	0.27 130	0.21 142	0.27 153	0.20 140	0.21 138	0.21 143	0.21 138	0.27 153	0.21 145	0.27 152	0.21 145	0.27 147	0.23 149	0.21 139	0.21 143	0.27 152	0.21 143	5.06 373	0.22 146

LMCR-Stereo	0.61 228	0.61 213	0.61 236	0.61 253	0.61 261	0.67 256	0.61 265	0.61 218	0.61 262	0.61 208	0.61 262	0.61 245	0.61 262	0.61 251	0.61 262	0.61 257	0.61 245	0.61 263	0.61 252	0.61 262	0.61 244	0.61 259	0.61 257	0.61 265	0.61 252	0.61 264	0.61 247	0.61 263

AANet_RVC	0.61 228	0.31 143	5.05 364	0.31 159	0.19 141	0.24 139	0.20 142	5.86 360	0.20 137	0.24 116	0.18 136	0.25 143	0.20 140	0.23 146	0.21 143	0.18 131	0.37 172	0.18 138	0.24 137	0.19 141	0.25 138	0.19 141	0.19 136	0.19 139	0.24 137	0.15 118	0.24 134	0.20 141

iRaftStereo_RVC	0.62 230	1.76 294	2.24 339	0.52 237	0.37 208	0.53 240	0.38 214	2.51 330	0.38 207	0.51 196	0.38 213	0.51 231	0.38 208	0.38 200	0.38 206	0.38 205	0.52 232	0.38 210	0.52 238	0.38 212	0.52 229	0.38 207	0.38 210	0.38 212	0.52 233	0.39 219	0.52 233	0.38 211

DNS	0.64 231	2.00 299	1.58 311	0.59 247	0.42 226	0.59 247	0.42 228	1.99 314	0.42 225	0.57 203	0.42 229	0.57 240	0.42 228	0.42 217	0.42 228	0.42 221	0.59 240	0.42 227	0.59 247	0.42 227	0.59 240	0.42 226	0.42 224	0.42 228	0.59 247	0.42 227	0.59 242	0.42 227

ARAFT	0.64 231	0.74 228	0.62 239	0.70 265	0.56 256	0.72 262	0.55 254	0.72 236	0.54 252	0.73 220	0.56 255	0.72 260	0.56 257	0.56 245	0.62 263	0.63 259	0.73 259	0.53 254	0.73 262	0.54 253	0.72 256	0.65 262	0.62 258	0.56 256	0.72 261	0.54 254	0.72 258	0.57 254

test_1	0.65 233	4.37 342	2.38 343	0.40 192	0.34 199	0.42 205	0.36 205	1.96 310	0.34 193	0.41 164	0.36 204	0.42 202	0.35 198	0.34 186	0.38 206	0.31 185	0.39 188	0.34 195	0.40 190	0.33 198	0.39 179	0.33 194	0.33 192	0.34 197	0.40 187	0.36 203	0.40 186	0.32 193

zero-FE	0.66 234	0.80 232	0.56 224	0.79 269	0.58 258	0.82 267	0.55 254	0.76 239	0.56 255	0.75 222	0.58 259	0.75 264	0.59 260	0.57 246	0.56 255	0.55 250	0.79 263	0.55 255	0.78 267	0.55 254	0.85 265	0.58 254	0.55 249	0.57 260	0.80 267	0.57 258	0.80 263	0.57 254

HH	0.66 234	2.13 304	0.47 196	0.37 173	0.29 178	0.36 171	0.27 158	0.49 195	0.44 228	0.78 223	0.68 274	0.67 250	0.90 292	0.62 252	0.90 291	0.53 248	0.88 271	0.48 242	0.37 170	0.29 178	0.63 247	0.66 265	0.66 261	0.51 249	1.06 298	0.61 264	1.08 296	0.60 259

HanStereo	0.66 234	2.13 304	0.47 196	0.37 173	0.29 178	0.36 171	0.27 158	0.49 195	0.44 228	0.78 223	0.68 274	0.67 250	0.90 292	0.62 252	0.90 291	0.53 248	0.88 271	0.48 242	0.37 170	0.29 178	0.63 247	0.66 265	0.66 261	0.51 249	1.06 298	0.61 264	1.08 296	0.60 259

DSFCA	0.66 234	0.73 226	0.74 250	0.68 258	0.65 265	0.64 253	0.65 270	0.65 221	0.65 264	0.66 211	0.65 265	0.65 247	0.64 263	0.65 258	0.65 266	0.65 261	0.65 248	0.65 267	0.65 254	0.65 265	0.65 250	0.65 262	0.65 260	0.65 268	0.66 254	0.66 268	0.65 250	0.65 265

4D-IteraStereo	0.67 238	3.40 331	1.05 281	0.71 266	0.83 288	0.47 221	0.27 158	0.47 188	0.27 160	0.35 139	0.26 158	0.68 253	0.84 288	0.41 211	0.54 252	0.89 288	0.74 261	0.88 292	0.73 262	0.87 293	0.42 198	0.27 157	0.28 162	0.28 166	0.36 166	0.28 163	0.68 252	0.90 292

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 238	0.74 228	0.60 231	0.79 269	0.61 261	0.76 263	0.57 260	0.71 234	0.56 255	0.71 218	0.54 253	0.72 260	0.66 266	0.65 258	0.65 266	0.64 260	0.74 261	0.64 266	0.74 264	0.63 263	0.73 257	0.65 262	0.64 259	0.64 267	0.74 263	0.61 264	0.73 259	0.64 264

Occ-G	0.68 240	0.54 197	3.16 353	0.57 246	0.45 231	0.52 239	0.40 222	3.44 343	0.46 232	0.52 197	0.45 233	0.51 231	0.44 229	0.44 220	0.40 220	0.45 226	0.55 235	0.41 221	0.53 240	0.43 229	0.52 229	0.40 219	0.44 227	0.45 232	0.55 239	0.44 231	0.53 235	0.44 229

mm2	0.69 241	0.69 221	0.69 243	0.69 259	0.69 275	0.69 257	0.69 279	0.69 226	0.69 276	0.69 213	0.69 277	0.69 254	0.69 276	0.69 273	0.69 279	0.69 273	0.69 252	0.69 278	0.69 256	0.69 277	0.69 252	0.69 276	0.69 275	0.69 281	0.69 256	0.69 279	0.69 253	0.69 277

mm1	0.69 241	0.69 221	0.69 243	0.69 259	0.69 275	0.69 257	0.69 279	0.69 226	0.69 276	0.69 213	0.69 277	0.69 254	0.69 276	0.69 273	0.69 279	0.69 273	0.69 252	0.69 278	0.69 256	0.69 277	0.69 252	0.69 276	0.69 275	0.69 281	0.69 256	0.69 279	0.69 253	0.69 277

TorneroNet-64	0.69 241	0.65 217	0.30 156	0.27 152	0.47 236	0.28 156	0.35 199	0.34 147	0.80 283	7.93 383	0.29 177	0.30 158	0.31 186	0.81 283	0.28 168	0.27 159	0.29 156	0.28 163	0.85 273	0.83 291	0.62 246	0.28 165	0.30 183	0.28 166	0.52 233	0.29 182	0.29 154	0.27 161

DDUNet	0.69 241	0.84 236	0.59 229	0.84 275	0.59 259	0.87 273	0.57 260	0.84 244	0.59 261	0.82 230	0.58 259	0.85 273	0.57 258	0.59 250	0.59 259	0.57 254	0.87 270	0.59 260	0.85 273	0.59 261	0.85 265	0.59 257	0.59 254	0.59 261	0.87 272	0.59 261	0.84 269	0.59 257

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 245	0.67 220	0.67 242	0.92 277	0.92 291	0.91 275	0.76 286	0.67 225	0.67 272	0.66 211	0.67 270	0.67 250	0.67 272	0.67 266	0.67 273	0.68 272	0.66 249	0.67 272	0.68 255	0.67 272	0.68 251	0.68 273	0.68 272	0.68 279	0.67 255	0.68 277	0.67 251	0.67 271

UDG	0.70 245	0.87 237	0.56 224	0.87 276	0.59 259	0.84 270	0.59 263	0.85 245	0.57 258	0.84 232	0.59 261	0.84 272	0.60 261	0.58 247	0.60 260	0.59 255	0.85 269	0.59 260	0.87 275	0.58 258	0.87 267	0.60 258	0.57 253	0.59 261	0.87 272	0.58 260	0.86 272	0.60 259

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 245	6.91 356	0.46 195	0.46 216	0.46 232	0.46 215	0.46 234	0.46 182	0.46 232	0.46 184	0.46 234	0.46 210	0.46 233	0.46 224	0.46 233	0.46 227	0.46 211	0.46 231	0.46 213	0.46 234	0.47 209	0.46 229	0.46 229	0.46 233	0.46 210	0.46 233	0.46 208	0.46 231

HCRNet	0.71 248	6.06 354	3.15 352	0.50 233	0.22 145	0.21 124	0.15 117	3.04 338	0.34 193	0.43 178	0.33 198	0.43 206	0.33 195	0.15 104	0.14 114	0.14 113	0.21 122	0.17 125	0.47 217	0.20 143	0.21 120	0.16 123	0.32 187	0.33 195	0.50 227	0.33 197	0.49 226	0.28 165

AFF-stereo	0.71 248	0.73 226	0.65 241	0.82 273	0.63 264	0.83 268	0.63 267	0.73 237	0.65 264	0.82 230	0.73 282	0.74 263	0.64 263	0.63 255	0.62 263	0.62 258	0.73 259	0.63 265	0.74 264	0.72 282	0.80 259	0.58 254	0.70 278	0.71 284	0.79 265	0.69 279	0.78 261	0.72 283

DMCA-RVC	0.71 248	0.72 224	0.72 245	0.71 266	0.70 278	0.70 260	0.70 284	0.70 230	0.71 278	0.70 217	0.71 280	0.71 259	0.70 278	0.70 275	0.71 281	0.70 276	0.70 254	0.71 282	0.70 258	0.71 280	0.70 255	0.70 278	0.71 280	0.71 284	0.70 258	0.72 284	0.71 256	0.70 280

PA-Net	0.71 248	0.62 214	0.55 221	0.69 259	0.71 279	0.70 260	0.69 279	0.69 226	0.74 281	0.73 220	0.75 283	0.59 242	0.72 281	0.82 284	0.79 286	0.83 285	0.67 251	0.76 285	0.81 271	0.67 272	0.61 244	0.76 282	0.68 272	0.65 268	0.82 270	0.76 287	0.71 256	0.69 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 252	0.57 206	0.57 227	0.56 242	0.92 291	1.07 298	0.63 267	1.03 268	0.82 287	0.49 192	0.77 284	0.69 254	0.54 254	0.58 247	0.54 252	0.86 287	1.06 292	0.72 283	1.06 295	0.79 285	0.58 239	0.87 288	0.59 254	0.46 233	0.76 264	0.46 233	1.05 293	0.97 297

AEACV	0.74 252	0.52 195	3.10 349	0.60 250	0.48 242	0.56 243	0.48 243	3.02 337	0.83 288	0.61 208	0.62 263	0.72 260	0.50 247	0.49 237	0.49 247	0.48 238	0.58 239	0.50 249	0.55 243	0.48 243	0.56 236	0.50 249	0.50 244	0.51 249	0.58 245	0.51 253	0.60 244	0.51 248

MyStereo04	0.76 254	4.78 348	0.62 239	0.63 256	0.54 253	0.65 254	0.56 258	0.61 218	0.58 259	0.61 208	0.56 255	0.63 246	0.57 258	0.63 255	0.60 260	0.60 256	0.64 247	0.56 258	0.63 253	0.58 258	0.63 247	0.62 261	0.55 249	0.60 263	0.63 253	0.57 258	0.64 249	0.58 256

RSM++	0.77 255	0.91 239	0.72 245	0.83 274	0.71 279	0.83 268	0.72 285	0.81 243	0.71 278	0.81 229	0.71 280	0.81 271	0.71 280	0.71 277	0.71 281	0.70 276	0.83 268	0.72 283	0.83 272	0.81 290	0.83 263	0.72 281	0.71 280	0.71 284	0.88 274	0.71 282	0.83 268	0.70 280

test-3	0.78 256	4.38 343	1.80 324	0.62 254	0.49 246	0.62 252	0.50 250	1.86 305	0.64 263	0.69 213	0.52 251	0.66 248	0.38 208	0.58 247	0.57 258	0.46 227	0.66 249	0.46 231	0.50 232	0.44 231	0.48 216	0.58 254	0.54 248	0.60 263	0.70 258	0.46 233	0.48 218	0.50 245

WQFJA1++	0.80 257	1.24 269	0.73 248	0.97 285	0.65 265	0.97 282	0.65 270	0.97 256	0.65 264	0.94 241	0.66 266	0.94 279	0.65 265	0.66 261	0.65 266	0.66 262	0.98 279	0.66 269	0.98 283	0.66 267	0.98 276	0.66 265	0.66 261	0.66 270	0.98 283	0.66 268	0.98 280	0.66 266

NLMM	0.80 257	1.26 275	0.75 254	0.98 287	0.66 268	0.97 282	0.66 272	0.97 256	0.66 267	0.94 241	0.66 266	0.96 286	0.66 266	0.66 261	0.68 277	0.67 267	0.99 281	0.68 277	0.98 283	0.66 267	0.99 277	0.66 265	0.66 261	0.66 270	1.00 289	0.66 268	0.99 281	0.66 266

AdaDepth	0.80 257	0.95 244	1.02 276	0.95 282	0.67 273	0.95 280	0.67 276	0.94 253	0.67 272	0.92 236	0.67 270	0.94 279	0.67 272	0.67 266	0.67 273	0.67 267	0.95 276	0.67 272	0.95 282	0.67 272	0.96 275	0.68 273	0.67 267	0.67 274	0.96 282	0.67 272	0.95 279	0.67 271

CroCo-Stereo	0.80 257	2.51 317	0.41 179	1.27 314	0.41 221	1.27 313	0.41 223	1.27 289	0.41 220	1.27 275	0.41 224	1.27 310	0.41 220	0.41 211	0.41 222	0.41 216	1.28 310	0.41 221	1.27 309	0.41 222	1.27 310	0.41 221	0.42 224	0.41 222	1.27 313	0.41 222	1.27 312	0.41 222
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 257	0.80 232	0.80 260	0.80 271	0.80 285	0.80 265	0.80 289	0.80 241	0.80 283	0.80 227	0.80 287	0.80 269	0.80 284	0.80 281	0.80 287	0.80 283	0.80 265	0.80 288	0.80 269	0.80 288	0.80 259	0.80 284	0.80 286	0.80 288	0.80 267	0.80 289	0.80 263	0.80 287

CSAN	0.80 257	0.80 232	0.80 260	0.80 271	0.80 285	0.80 265	0.80 289	0.80 241	0.80 283	0.80 227	0.80 287	0.80 269	0.80 284	0.80 281	0.80 287	0.80 283	0.80 265	0.80 288	0.80 269	0.80 288	0.80 259	0.80 284	0.80 286	0.80 288	0.80 267	0.80 289	0.80 263	0.80 287

WQFJX1	0.81 263	1.27 277	0.74 250	0.98 287	0.67 273	0.98 284	0.67 276	0.97 256	0.67 272	0.94 241	0.67 270	0.95 282	0.66 266	0.66 261	0.66 269	0.67 267	0.99 281	0.67 272	0.98 283	0.68 276	0.99 277	0.66 265	0.66 261	0.66 270	0.99 284	0.66 268	1.00 283	0.66 266

WQFJX	0.81 263	1.27 277	0.74 250	0.99 289	0.66 268	0.99 286	0.66 272	0.99 262	0.66 267	0.95 246	0.66 266	0.95 282	0.67 272	0.67 266	0.66 269	0.66 262	0.99 281	0.66 269	1.00 287	0.66 267	0.99 277	0.67 271	0.68 272	0.67 274	0.99 284	0.67 272	0.99 281	0.67 271

NLMM1	0.81 263	1.26 275	0.74 250	1.00 291	0.66 268	0.99 286	0.67 276	0.98 259	0.66 267	0.94 241	0.67 270	0.94 279	0.66 266	0.66 261	0.66 269	0.66 262	1.00 285	0.67 272	1.00 287	0.66 267	0.99 277	0.71 279	0.73 283	0.67 274	0.99 284	0.67 272	1.00 283	0.66 266

NLSM3	0.81 263	1.27 277	0.75 254	0.99 289	0.66 268	0.99 286	0.66 272	0.98 259	0.67 272	0.95 246	0.66 266	0.95 282	0.66 266	0.67 266	0.67 273	0.66 262	0.99 281	0.66 269	0.99 286	0.66 267	0.99 277	0.67 271	0.66 261	0.66 270	0.99 284	0.67 272	1.00 283	0.67 271

gcap-zeroshot	0.81 263	1.03 251	0.84 264	0.93 280	0.85 289	0.84 270	0.62 266	1.21 285	0.53 251	0.79 225	0.84 290	0.77 265	0.70 278	0.84 286	0.67 273	0.74 280	1.18 304	0.52 253	0.91 276	0.79 285	0.84 264	0.61 259	0.83 288	0.69 281	0.93 280	0.82 291	0.85 271	0.66 266

WQFJA1	0.82 268	1.52 287	0.76 256	1.01 296	0.66 268	0.98 284	0.66 272	0.98 259	0.66 267	0.95 246	0.68 274	0.95 282	0.66 266	0.68 271	0.66 269	0.66 262	1.00 285	0.67 272	1.00 287	0.67 272	0.99 277	0.68 273	0.67 267	0.68 279	0.99 284	0.67 272	1.00 283	0.67 271

AIO-Stereo	0.82 268	1.06 253	0.73 248	0.97 285	0.74 281	1.06 297	0.60 264	1.04 271	0.90 291	1.00 249	1.01 302	0.78 266	0.85 290	0.74 279	0.62 263	0.67 267	1.12 295	0.55 255	0.70 258	0.65 265	0.93 272	0.66 265	0.67 267	0.67 274	0.82 270	0.74 285	0.92 273	0.83 289

G-Net	0.82 268	1.77 295	0.78 258	0.78 268	0.78 283	0.78 264	0.78 287	0.78 240	0.79 282	0.79 225	0.78 285	0.78 266	0.78 283	0.78 280	0.78 285	0.78 281	0.79 263	0.79 286	0.79 268	0.79 285	0.79 258	0.79 283	0.79 285	0.79 287	0.79 265	0.79 288	0.79 262	0.79 286

ktn	0.84 271	1.15 258	0.54 218	1.16 308	1.26 323	0.51 236	0.53 253	0.51 202	0.66 267	4.54 366	0.51 250	0.52 234	0.52 253	0.66 261	0.51 251	0.51 247	1.37 315	1.17 315	0.49 228	0.51 252	1.23 306	0.51 251	0.67 267	0.51 249	0.51 231	0.68 277	0.51 230	0.51 248

KSHMR	0.85 272	0.72 224	0.51 214	0.49 231	0.49 246	0.51 236	1.07 310	0.50 199	0.48 242	6.04 378	0.52 251	0.66 248	0.98 298	0.49 237	0.77 284	0.49 242	1.17 301	0.51 252	0.49 228	1.06 308	0.51 226	0.49 243	0.49 241	0.51 249	1.04 296	0.49 248	0.81 267	0.72 283

CroCo-Stereo Lap2	0.85 272	2.86 328	0.43 186	1.33 316	0.43 229	1.31 314	0.42 228	1.32 290	0.42 225	1.31 277	0.44 231	1.32 312	0.44 229	0.43 218	0.44 230	0.43 223	1.35 311	0.43 228	1.32 313	0.43 229	1.31 312	0.43 227	0.43 226	0.42 228	1.31 315	0.42 227	1.31 313	0.43 228

MLG-Stereo	0.87 274	1.33 283	0.93 268	0.62 254	1.00 295	1.16 303	0.55 254	0.86 246	0.83 288	1.19 268	0.40 222	1.30 311	0.81 286	0.65 258	0.45 232	1.01 303	1.17 301	0.46 231	1.29 312	0.58 258	1.05 289	0.90 291	0.73 283	0.87 293	0.60 250	1.01 303	1.13 300	0.51 248

DGTPSM_ROB	0.92 275	0.93 243	0.91 266	0.93 280	0.91 290	0.92 276	0.93 295	0.92 250	0.92 292	0.92 236	0.91 292	0.91 275	0.93 295	0.91 287	0.92 295	0.92 295	0.92 274	0.92 293	0.92 277	0.90 294	0.91 268	0.92 292	0.93 292	0.94 298	0.92 278	0.91 293	0.92 273	0.97 297

pmcnn	0.92 275	0.92 240	0.92 267	0.92 277	0.92 291	0.92 276	0.92 293	0.92 250	0.92 292	0.92 236	0.92 294	0.92 278	0.92 294	0.92 289	0.92 295	0.92 295	0.92 274	0.92 293	0.92 277	0.92 298	0.92 270	0.92 292	0.92 291	0.92 297	0.92 278	0.92 294	0.92 273	0.92 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 277	0.77 231	0.82 262	1.16 308	0.75 282	0.99 286	0.92 293	0.91 248	0.99 298	0.94 241	0.91 292	1.15 299	0.88 291	0.92 289	1.00 298	0.67 267	0.98 279	1.00 298	0.75 266	0.91 295	1.18 299	0.87 288	0.89 290	0.90 294	1.08 300	1.07 308	0.74 260	0.89 291

HSM-Net_RVC	0.93 277	1.09 256	0.79 259	1.10 301	0.78 283	1.09 299	0.79 288	1.16 279	0.80 283	1.14 260	0.79 286	1.17 302	0.77 282	0.73 278	0.83 289	0.78 281	1.19 305	0.79 286	1.18 304	0.72 282	1.19 301	0.80 284	0.72 282	0.80 288	1.18 308	0.74 285	1.14 301	0.73 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 277	8.54 369	0.41 179	0.56 242	0.37 208	0.56 243	0.37 211	0.50 199	0.40 216	0.56 202	5.24 382	0.56 238	0.34 196	0.40 210	0.41 222	0.34 194	0.53 234	0.40 218	0.56 245	0.38 212	0.52 229	0.40 219	0.40 219	0.41 222	0.56 242	0.40 221	0.56 239	0.40 220

DPSM_ROB	0.93 277	0.92 240	0.94 269	0.96 283	1.02 301	0.92 276	0.98 296	0.95 254	0.92 292	0.92 236	0.92 294	0.91 275	0.97 296	0.92 289	0.91 293	0.91 292	0.96 277	0.94 295	0.93 280	0.91 295	0.93 272	0.92 292	0.93 292	0.91 295	0.91 276	0.99 296	0.92 273	0.91 293

DPSM	0.93 277	0.92 240	0.94 269	0.96 283	1.02 301	0.92 276	0.98 296	0.95 254	0.92 292	0.92 236	0.92 294	0.91 275	0.97 296	0.92 289	0.91 293	0.91 292	0.96 277	0.94 295	0.93 280	0.91 295	0.93 272	0.92 292	0.93 292	0.91 295	0.91 276	0.99 296	0.92 273	0.91 293

LGCAT	1.00 282	1.00 245	1.00 271	1.00 291	1.00 295	1.00 290	1.00 301	1.00 263	1.00 299	1.00 249	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 296	1.00 298	1.00 299	1.00 285	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 283	1.00 297	1.00 297	1.00 301	1.00 289	1.00 299	1.00 283	1.00 299

GANet	1.00 282	1.00 245	1.00 271	1.00 291	1.00 295	1.00 290	1.00 301	1.00 263	1.00 299	1.00 249	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 296	1.00 298	1.00 299	1.00 285	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 283	1.00 297	1.00 297	1.00 301	1.00 289	1.00 299	1.00 283	1.00 299

TDLM	1.00 282	1.00 245	1.00 271	1.00 291	1.00 295	1.00 290	1.00 301	1.00 263	1.00 299	1.00 249	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 296	1.00 298	1.00 299	1.00 285	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 283	1.00 297	1.00 297	1.00 301	1.00 289	1.00 299	1.00 283	1.00 299

CVANet_RVC	1.00 282	1.00 245	1.00 271	1.00 291	1.00 295	1.00 290	1.00 301	1.00 263	1.00 299	1.00 249	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 296	1.00 298	1.00 299	1.00 285	1.00 298	1.00 287	1.00 300	1.00 283	1.00 297	1.00 297	1.00 301	1.00 289	1.00 299	1.00 283	1.00 299

ccs_rob	1.00 282	10.06 377	0.31 159	0.44 209	0.31 190	0.43 211	0.31 193	0.43 178	0.32 186	0.45 181	0.32 192	1.20 306	0.31 186	7.02 382	0.31 189	0.31 185	0.44 209	0.31 187	0.44 210	0.32 192	0.44 203	0.31 188	0.32 187	0.32 190	0.44 208	0.32 192	0.43 204	0.31 191

trnet	1.01 287	1.01 249	1.01 275	1.01 296	1.01 300	1.01 294	1.01 305	1.01 267	1.01 303	1.01 254	1.01 302	1.01 292	1.01 305	1.01 300	1.01 303	1.01 303	1.01 291	1.01 303	1.01 294	1.01 304	1.01 287	1.01 301	1.01 301	1.01 305	1.01 294	1.01 303	1.01 292	1.01 303

CFNet_pseudo	1.01 287	9.78 375	0.29 150	0.38 177	0.28 164	0.38 180	0.28 166	0.38 160	0.28 166	0.39 155	0.28 167	0.39 184	0.28 164	9.50 383	0.29 179	0.28 162	0.38 175	0.28 163	0.38 175	0.28 165	0.38 168	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.38 173	0.28 163	0.38 171	0.28 165

pcwnet_v2	1.01 287	9.73 374	0.28 145	0.38 177	0.28 164	0.38 180	0.28 166	0.38 160	0.28 166	0.38 150	0.28 167	0.39 184	0.28 164	9.61 384	0.28 168	0.28 162	0.38 175	0.28 163	0.38 175	0.28 165	0.38 168	0.28 165	0.29 173	0.28 166	0.38 173	0.28 163	0.38 171	0.28 165

FlowAnything	1.02 290	2.51 317	0.58 228	1.60 323	0.56 256	1.61 323	0.56 258	1.60 299	0.55 253	1.61 291	0.56 255	1.61 319	0.55 255	0.55 243	0.55 254	0.55 250	1.61 321	0.56 258	1.61 320	0.56 256	1.62 319	0.55 252	0.56 252	0.56 256	1.62 323	0.56 257	1.62 321	0.56 253

WAO-8	1.02 290	1.50 286	1.49 310	0.40 192	0.40 219	1.56 322	0.98 296	1.55 298	0.58 259	4.18 362	0.40 222	0.79 268	0.48 240	0.91 287	0.39 219	0.99 298	0.71 257	0.70 281	0.51 235	0.77 284	1.07 291	0.82 287	0.69 275	0.96 300	1.01 294	1.30 325	1.10 298	1.38 329

UCFNet_RVC	1.03 292	10.10 378	0.28 145	0.38 177	0.28 164	0.39 189	0.28 166	0.38 160	0.28 166	0.39 155	0.28 167	0.39 184	0.29 176	9.62 385	0.28 168	0.28 162	0.38 175	0.28 163	0.38 175	0.28 165	0.39 179	0.28 165	0.29 173	0.28 166	0.39 184	0.28 163	0.38 171	0.29 180

GLC_STEREO	1.05 293	1.01 249	1.02 276	1.02 298	1.02 301	1.05 296	1.06 307	1.05 272	1.05 305	1.04 257	1.05 305	1.05 294	1.04 306	1.06 304	1.05 305	1.06 307	1.06 292	1.05 306	1.06 295	1.05 307	1.06 290	1.06 304	1.04 303	1.05 307	1.04 296	1.05 306	1.06 294	1.06 305

FC-DCNN	1.10 294	0.81 235	0.77 257	0.63 256	0.42 226	0.86 272	0.64 269	0.91 248	0.96 296	1.11 258	0.80 287	1.07 295	0.81 286	0.67 266	1.75 339	1.30 323	1.41 317	0.85 291	1.28 311	0.71 280	2.12 332	1.32 321	0.52 247	0.81 291	1.64 324	1.40 332	2.39 339	1.75 343

RP	1.14 295	1.16 260	1.15 291	1.17 310	1.10 310	1.16 303	1.15 313	1.10 274	1.16 315	1.15 261	1.08 307	1.16 300	1.15 313	1.15 312	1.14 313	1.16 313	1.16 299	1.10 308	1.10 297	1.10 311	1.16 295	1.11 308	1.10 307	1.19 320	1.14 304	1.19 320	1.07 295	1.10 308

Abc-Net	1.14 295	1.16 260	1.18 295	1.10 301	1.10 310	1.16 303	1.18 317	1.16 279	1.13 312	1.11 258	1.16 313	1.16 300	1.12 311	1.10 305	1.17 316	1.16 313	1.16 299	1.10 308	1.16 301	1.14 315	1.17 297	1.16 311	1.11 309	1.09 312	1.10 301	1.10 311	1.16 303	1.17 314
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 297	1.90 297	1.10 285	1.37 318	0.94 294	1.36 315	0.98 296	1.48 296	0.98 297	1.37 282	0.98 297	1.37 316	0.98 298	0.95 293	0.94 297	0.95 297	1.37 315	0.95 297	1.38 315	0.95 299	1.38 316	0.95 296	0.95 295	0.95 299	1.37 318	0.95 295	1.37 317	0.95 296

TorneroNet	1.15 297	1.10 257	0.51 214	0.69 259	0.51 252	1.10 300	0.50 250	0.51 202	0.51 250	13.92 385	1.17 317	0.49 227	0.51 252	0.54 242	0.48 243	0.49 242	0.49 225	0.65 267	0.70 258	0.49 248	0.51 226	0.49 243	0.67 267	1.36 328	0.51 231	0.50 251	0.52 233	1.23 321

RGC	1.15 297	1.16 260	1.17 294	1.15 306	1.11 312	1.21 309	1.21 324	1.10 274	1.15 313	1.16 264	1.11 310	1.17 302	1.09 308	1.14 311	1.11 310	1.16 313	1.19 305	1.11 311	1.10 297	1.15 317	1.11 292	1.19 314	1.16 312	1.12 315	1.17 306	1.10 311	1.16 303	1.17 314

NCC-stereo	1.15 297	1.17 264	1.12 290	1.10 301	1.15 313	1.14 301	1.15 313	1.15 277	1.12 311	1.17 267	1.17 317	1.11 297	1.17 317	1.11 307	1.10 308	1.16 313	1.12 295	1.11 311	1.16 301	1.13 314	1.23 306	1.16 311	1.19 316	1.11 313	1.18 308	1.17 317	1.17 306	1.13 312

edge stereo	1.15 297	1.18 265	1.11 288	1.12 304	1.17 317	1.17 308	1.17 315	1.16 279	1.18 319	1.16 264	1.17 317	1.17 302	1.13 312	1.11 307	1.11 310	1.12 310	1.17 301	1.17 315	1.11 299	1.17 318	1.17 297	1.17 313	1.18 314	1.14 316	1.11 302	1.18 318	1.12 299	1.11 309

Nwc_Net	1.15 297	1.15 258	1.15 291	1.09 300	1.19 319	1.16 303	1.17 315	1.15 277	1.16 315	1.16 264	1.16 313	1.08 296	1.16 314	1.11 307	1.15 315	1.18 317	1.11 294	1.10 308	1.16 301	1.17 318	1.16 295	1.13 310	1.18 314	1.20 321	1.11 302	1.15 315	1.16 303	1.20 317

qqai	1.17 303	1.27 277	1.10 285	1.26 313	1.09 309	1.23 310	1.11 311	1.26 288	1.11 310	1.26 274	1.08 307	1.25 309	1.11 310	1.11 307	1.10 308	1.09 308	1.27 309	1.11 311	1.27 309	1.11 312	1.27 310	1.10 307	1.10 307	1.11 313	1.27 313	1.10 311	1.24 310	1.11 309

stereogan	1.17 303	1.19 267	1.15 291	1.15 306	1.15 313	1.15 302	1.19 318	1.19 283	1.15 313	1.15 261	1.16 313	1.19 305	1.19 318	1.19 314	1.19 317	1.19 318	1.15 297	1.19 318	1.19 305	1.19 321	1.15 294	1.19 314	1.15 311	1.15 317	1.16 305	1.15 315	1.19 307	1.20 317

TestStereo_HL3	1.20 305	0.41 161	10.53 382	0.44 209	0.28 164	0.41 196	0.28 166	13.40 383	0.30 178	0.41 164	0.28 167	0.40 192	0.28 164	0.28 166	0.28 168	0.28 162	0.42 201	0.28 163	0.41 195	0.28 165	0.41 187	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

TestStereo-Hl	1.20 305	0.41 161	10.60 383	0.44 209	0.28 164	0.41 196	0.28 166	13.37 382	0.30 178	0.41 164	0.28 167	0.40 192	0.28 164	0.28 166	0.28 168	0.28 162	0.42 201	0.28 163	0.41 195	0.28 165	0.41 187	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

TestStereo_HL2	1.22 307	0.41 161	10.61 384	0.44 209	0.28 164	0.41 196	0.28 166	13.91 385	0.30 178	0.41 164	0.29 177	0.40 192	0.28 164	0.29 171	0.28 168	0.28 162	0.42 201	0.28 163	0.41 195	0.28 165	0.41 187	0.28 165	0.28 162	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

MCSU-Stereo	1.22 307	8.85 371	7.17 377	0.42 203	0.29 178	0.41 196	0.29 183	8.80 380	0.30 178	0.42 175	0.29 177	0.40 192	0.29 176	0.30 177	0.29 179	0.29 175	0.41 196	0.29 176	0.41 195	0.29 178	0.41 187	0.29 181	0.29 173	0.29 180	0.41 192	0.29 182	0.41 190	0.30 187

MM-Stereo_test3	1.22 307	1.60 290	1.19 298	1.48 321	1.02 301	1.48 320	0.99 300	1.54 297	1.03 304	1.41 284	1.03 304	1.44 318	1.00 300	1.04 302	1.04 304	1.02 305	1.42 318	1.04 304	1.48 318	1.01 304	1.48 317	1.03 302	1.06 305	1.04 306	1.53 321	1.04 305	1.49 318	1.04 304

FAT-Stereo	1.22 307	1.23 268	1.19 298	1.21 312	1.24 322	1.24 312	1.19 318	1.25 287	1.24 322	1.25 273	1.19 320	1.20 306	1.24 322	1.20 315	1.21 319	1.25 322	1.22 307	1.21 320	1.25 308	1.23 324	1.22 304	1.19 314	1.19 316	1.24 324	1.25 311	1.20 321	1.19 307	1.25 323

S-Stereo	1.22 307	1.18 265	1.19 298	1.20 311	1.23 321	1.23 310	1.19 318	1.19 283	1.18 319	1.27 275	1.20 321	1.20 306	1.20 319	1.23 317	1.22 321	1.23 321	1.23 308	1.23 322	1.20 306	1.25 325	1.20 302	1.22 320	1.25 320	1.24 324	1.20 310	1.22 324	1.26 311	1.24 322

testmc14	1.23 312	8.86 373	7.15 376	0.43 206	0.30 186	0.41 196	0.29 183	9.05 381	0.34 193	0.42 175	0.30 185	0.41 197	0.29 176	0.32 181	0.30 185	0.29 175	0.42 201	0.30 183	0.42 204	0.30 186	0.41 187	0.30 185	0.30 183	0.29 180	0.41 192	0.29 182	0.41 190	0.29 180

GGDA	1.23 312	0.41 161	11.21 385	0.45 214	0.28 164	0.42 205	0.28 166	13.66 384	0.30 178	0.41 164	0.29 177	0.40 192	0.29 176	0.28 166	0.29 179	0.29 175	0.43 207	0.28 163	0.41 195	0.28 165	0.41 187	0.28 165	0.29 173	0.28 166	0.41 192	0.28 163	0.41 190	0.28 165

SPS-STEREO	1.25 314	1.47 285	1.06 283	1.54 322	1.08 307	1.52 321	1.20 323	1.44 294	1.06 307	1.49 289	1.10 309	1.41 317	1.10 309	0.98 294	1.08 307	1.12 310	1.47 319	1.04 304	1.53 319	1.14 315	1.52 318	1.07 305	1.02 302	1.05 307	1.48 320	1.07 308	1.55 319	1.11 309
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 315	1.37 284	1.35 302	1.38 319	1.40 326	1.39 318	1.77 341	1.36 291	1.74 340	1.36 281	1.36 326	1.36 315	1.36 325	1.36 319	1.35 323	1.41 330	1.36 313	1.36 328	1.36 314	1.35 328	1.36 314	1.35 324	1.36 323	1.35 327	1.36 317	1.35 328	1.36 316	1.35 325

HBP-ISP	1.47 316	1.07 255	1.03 279	1.30 315	1.08 307	1.36 315	1.06 307	1.44 294	1.25 324	1.97 306	1.51 331	1.65 321	1.58 331	0.98 294	1.58 331	1.68 337	1.98 327	1.32 323	2.02 328	1.28 326	2.95 345	1.89 345	0.97 296	1.06 309	1.26 312	0.99 296	1.94 324	1.43 332

PS-NSSS	1.48 317	4.46 345	1.35 302	1.35 317	1.35 325	1.41 319	1.34 326	1.36 291	1.35 327	1.40 283	1.35 325	1.33 313	1.35 324	1.37 320	1.40 326	1.35 324	1.35 311	1.35 326	1.39 316	1.44 333	1.35 313	1.34 323	1.35 322	1.38 331	1.35 316	1.33 327	1.34 314	1.38 329

CC-Net-ROB	1.51 318	4.40 344	1.69 319	1.39 320	1.40 326	1.37 317	1.40 331	1.36 291	1.39 328	1.41 284	1.36 326	1.35 314	1.38 327	1.39 322	1.39 324	1.36 325	1.36 313	1.35 326	1.39 316	1.39 329	1.37 315	1.36 325	1.41 327	1.48 333	1.39 319	1.42 333	1.35 315	1.35 325

GANetREF_RVC	1.52 319	2.01 301	1.21 301	1.98 329	1.21 320	1.98 328	1.21 324	1.98 313	1.21 321	1.99 308	1.21 322	1.98 328	1.21 321	1.02 301	1.21 319	1.21 320	1.99 328	1.21 320	1.99 327	1.21 322	1.99 326	1.21 317	1.21 318	1.21 322	1.99 329	1.21 322	1.99 327	1.21 319
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 320	2.69 324	1.46 307	1.99 330	1.31 324	1.99 330	1.36 327	1.99 314	1.31 325	1.84 295	1.32 324	1.89 322	1.31 323	1.32 318	1.30 322	1.36 325	1.94 323	1.33 325	1.93 323	1.30 327	1.92 323	1.33 322	1.31 321	1.31 326	1.94 326	1.31 326	1.93 323	1.31 324

R-Stereo Train	1.62 321	2.01 301	1.41 305	1.97 326	1.40 326	1.96 326	1.39 328	1.93 307	1.39 328	1.92 300	1.38 328	1.94 325	1.39 328	1.40 323	1.45 327	1.38 327	1.96 325	1.37 329	1.97 324	1.39 329	1.98 324	1.41 327	1.40 325	1.37 329	1.97 327	1.38 329	1.96 325	1.37 327

RAFT-Stereo	1.62 321	2.01 301	1.41 305	1.97 326	1.40 326	1.96 326	1.39 328	1.93 307	1.39 328	1.92 300	1.38 328	1.94 325	1.39 328	1.40 323	1.45 327	1.38 327	1.96 325	1.37 329	1.97 324	1.39 329	1.98 324	1.41 327	1.40 325	1.37 329	1.97 327	1.38 329	1.96 325	1.37 327
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 321	1.60 290	1.59 312	1.61 324	1.69 335	1.66 324	1.61 333	1.70 302	1.65 337	1.62 292	1.60 334	1.61 319	1.60 332	1.60 326	1.59 332	1.62 335	1.60 320	1.63 336	1.62 321	1.68 340	1.70 320	1.60 330	1.64 334	1.60 335	1.61 322	1.60 335	1.60 320	1.59 335

MonStereo	1.66 324	2.63 323	1.46 307	1.99 330	1.41 330	2.03 331	1.39 328	2.04 317	1.43 331	1.94 303	1.40 330	1.92 324	1.37 326	1.38 321	1.39 324	1.39 329	1.99 328	1.38 331	2.04 329	1.41 332	2.02 328	1.37 326	1.39 324	1.38 331	1.99 329	1.38 329	2.01 329	1.39 331

MoCha-V2	1.75 325	27.02 393	0.72 245	0.92 277	0.69 275	0.89 274	0.69 279	0.92 250	0.71 278	0.87 233	0.69 277	0.88 274	0.68 275	0.70 275	0.68 277	0.69 273	0.90 273	0.69 278	0.92 277	0.69 277	0.92 270	0.71 279	0.70 278	0.67 274	0.88 274	0.71 282	0.92 273	0.68 276

MFMNet_re	1.77 326	1.89 296	1.72 321	1.88 325	1.69 335	1.89 325	1.67 337	1.91 306	1.70 338	1.87 296	1.67 338	1.89 322	1.68 337	1.67 330	1.67 337	1.70 338	1.88 322	1.68 338	1.88 322	1.67 338	1.89 321	1.68 336	1.70 336	1.71 340	1.87 325	1.68 343	1.87 322	1.68 340

derf	1.84 327	1.93 298	1.73 322	1.97 326	1.77 338	1.98 328	1.76 340	1.94 309	1.73 339	1.97 306	1.78 340	1.97 327	1.76 338	1.76 333	1.71 338	1.79 339	1.94 323	1.77 339	1.98 326	1.75 342	1.89 321	1.71 337	1.77 339	1.77 342	2.01 331	1.74 344	2.00 328	1.71 341

MM-Stereo_test1	1.85 328	3.50 333	1.61 313	2.12 332	1.47 331	2.14 332	1.47 332	2.33 326	1.53 332	2.12 313	1.54 332	2.19 330	1.53 330	1.54 325	1.53 329	1.53 331	2.20 330	1.54 332	2.24 330	1.57 334	2.21 334	1.49 329	1.59 329	1.49 334	2.15 335	1.52 334	2.15 331	1.54 334

plain	1.96 329	3.33 330	1.04 280	3.24 350	1.04 305	3.24 350	1.04 306	3.26 340	1.05 305	3.26 346	1.13 311	3.27 349	1.06 307	1.05 303	1.05 305	1.05 306	3.28 346	1.05 306	3.29 347	1.06 308	3.30 347	1.05 303	1.05 304	1.06 309	3.30 349	1.06 307	3.30 349	1.06 305

UDGNet	1.97 330	2.43 315	1.67 317	2.46 340	1.70 337	2.44 339	1.69 338	2.34 327	1.63 336	2.35 329	1.67 338	2.37 339	1.67 336	1.68 331	1.64 336	1.67 336	2.44 337	1.64 337	2.43 338	1.67 338	2.43 340	1.66 334	1.67 335	1.63 339	2.43 340	1.66 341	2.42 340	1.66 339

LG-G_1	1.99 331	2.56 320	1.63 315	2.54 343	1.62 333	2.55 344	1.61 333	2.51 330	1.61 333	2.50 333	1.62 336	2.50 341	1.61 333	1.61 327	1.61 333	1.61 332	2.55 341	1.61 333	2.55 343	1.61 335	2.55 342	1.61 331	1.61 330	1.61 336	2.55 343	1.61 336	2.54 342	1.61 336

LG-G	1.99 331	2.56 320	1.63 315	2.54 343	1.62 333	2.55 344	1.61 333	2.51 330	1.61 333	2.50 333	1.62 336	2.50 341	1.61 333	1.61 327	1.61 333	1.61 332	2.55 341	1.61 333	2.55 343	1.61 335	2.55 342	1.61 331	1.61 330	1.61 336	2.55 343	1.61 336	2.54 342	1.61 336

LGtest1	1.99 331	2.55 319	1.62 314	2.54 343	1.61 332	2.54 341	1.61 333	2.51 330	1.61 333	2.49 332	1.61 335	2.49 340	1.61 333	1.61 327	1.61 333	1.61 332	2.55 341	1.62 335	2.54 342	1.61 335	2.54 341	1.61 331	1.61 330	1.61 336	2.54 342	1.61 336	2.54 342	1.61 336

FBW_ROB	2.04 334	2.50 316	1.75 323	2.45 339	1.78 339	2.40 337	1.74 339	2.47 329	1.77 341	2.37 330	1.81 341	2.30 333	1.80 339	1.78 334	1.88 348	1.80 340	2.41 336	1.77 339	2.43 338	1.83 343	2.39 338	1.81 342	1.76 338	1.75 341	2.56 345	1.75 345	2.30 336	1.74 342

TRStereo	2.05 335	2.13 304	1.85 326	2.27 333	1.84 341	2.28 333	1.84 344	2.29 322	1.87 345	2.29 323	1.86 344	2.30 333	1.87 344	2.30 350	1.87 345	2.08 348	2.29 332	1.87 344	2.30 332	1.87 346	2.08 329	1.72 338	1.86 344	2.30 355	2.13 332	1.84 347	2.29 333	1.87 347

XX-Stereo	2.05 335	2.13 304	1.85 326	2.27 333	1.84 341	2.28 333	1.84 344	2.29 322	1.87 345	2.29 323	1.86 344	2.30 333	1.87 344	2.30 350	1.87 345	2.08 348	2.29 332	1.87 344	2.30 332	1.87 346	2.08 329	1.72 338	1.86 344	2.30 355	2.13 332	1.84 347	2.29 333	1.87 347

EAI-Stereo	2.05 335	2.13 304	1.85 326	2.27 333	1.84 341	2.28 333	1.84 344	2.29 322	1.87 345	2.29 323	1.86 344	2.30 333	1.87 344	2.30 350	1.87 345	2.08 348	2.29 332	1.87 344	2.30 332	1.87 346	2.08 329	1.72 338	1.86 344	2.30 355	2.13 332	1.84 347	2.29 333	1.87 347

AF-Net	2.06 338	25.73 392	1.18 295	1.12 304	1.16 316	1.16 303	1.19 318	1.10 274	1.17 318	1.15 261	1.14 312	1.11 297	1.16 314	1.16 313	1.14 313	1.11 309	1.15 297	1.13 314	1.21 307	1.17 318	1.11 292	1.21 317	1.17 313	1.17 318	1.17 306	1.11 314	1.20 309	1.13 312

UniTT-Stereo	2.12 339	3.66 335	1.10 285	3.48 353	1.15 313	3.57 354	1.11 311	3.44 343	1.16 315	3.52 348	1.16 313	3.50 350	1.16 314	1.10 305	1.13 312	1.15 312	3.61 348	1.17 315	3.64 348	1.12 313	3.58 350	1.12 309	1.12 310	1.17 318	3.53 352	1.18 318	3.52 352	1.18 316

HUF	2.22 340	2.33 311	2.24 339	2.35 337	2.07 348	2.45 340	2.11 352	2.42 328	2.13 352	2.19 316	2.15 351	2.10 329	2.09 349	2.27 348	2.04 350	2.08 348	2.44 337	2.12 351	2.38 337	2.18 353	2.29 336	2.22 349	2.12 351	2.12 350	2.52 341	2.10 353	2.22 332	2.15 354

AIO_test	2.22 340	2.36 314	2.10 335	2.47 341	2.15 349	2.54 341	2.06 351	2.27 320	2.09 351	2.29 323	2.13 350	2.30 333	2.09 349	2.25 346	2.15 352	1.95 346	2.52 340	2.08 349	2.32 335	2.21 355	2.20 333	2.26 351	2.05 350	2.06 348	2.40 339	2.16 355	2.52 341	2.05 353

RAStereo	2.24 342	3.70 336	1.18 295	3.73 357	1.18 318	3.69 356	1.19 318	3.73 346	1.24 322	3.72 351	1.21 322	3.76 354	1.20 319	1.20 315	1.20 318	1.20 319	3.74 353	1.20 319	3.75 354	1.21 322	3.77 354	1.21 317	1.21 318	1.21 322	3.82 356	1.21 322	3.82 356	1.21 319

AIO_rvc	2.25 343	2.35 313	2.10 335	2.47 341	2.17 350	2.54 341	2.15 353	2.32 325	2.21 353	2.29 323	2.28 353	2.33 338	2.09 349	2.26 347	2.14 351	2.08 348	2.49 339	2.09 350	2.53 341	2.14 352	2.34 337	2.23 350	2.14 352	2.18 351	2.19 336	2.15 354	2.35 338	2.22 355

NCCL2	2.27 344	2.27 310	2.28 342	2.27 333	2.28 354	2.28 333	2.28 355	2.27 320	2.28 355	2.28 320	2.28 353	2.29 332	2.28 353	2.28 349	2.29 354	2.28 355	2.28 331	2.28 355	2.27 331	2.28 357	2.28 335	2.28 353	2.28 354	2.28 353	2.28 337	2.28 357	2.11 330	2.28 358

STTStereo	2.30 345	2.34 312	2.26 341	2.37 338	2.23 351	2.40 337	2.35 356	2.20 318	2.33 356	2.28 320	2.31 355	2.19 330	2.37 354	2.20 343	2.31 355	2.23 354	2.38 335	2.25 354	2.33 336	2.27 356	2.39 338	2.27 352	2.31 355	2.29 354	2.37 338	2.32 358	2.34 337	2.26 357

DNSM	2.31 346	4.05 339	3.13 350	2.62 346	1.85 344	2.62 346	1.85 347	3.98 347	1.85 343	2.55 335	1.85 343	2.55 344	1.85 343	1.85 338	1.85 342	1.85 343	2.62 344	1.85 343	2.62 345	1.85 344	2.62 344	1.85 344	1.85 343	1.85 344	2.63 346	1.85 350	2.63 345	1.85 346

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 347	2.85 326	1.90 332	2.90 347	2.77 357	2.88 347	2.85 359	2.51 330	2.85 359	2.88 341	1.99 349	2.50 341	2.76 357	2.20 343	1.57 330	2.64 357	2.89 345	2.63 357	5.69 377	1.03 306	2.01 327	2.71 355	2.74 359	2.73 359	2.87 347	1.64 339	1.00 283	1.49 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 348	3.41 332	1.05 281	3.29 351	1.05 306	3.29 353	1.06 307	3.30 342	1.06 307	3.31 347	1.06 306	4.97 372	2.72 356	2.72 354	2.71 357	2.70 358	6.57 378	2.19 352	5.08 374	1.08 310	3.36 348	1.07 305	1.07 306	1.07 311	3.35 351	1.07 308	3.36 351	1.07 307

sCroCo_RVC	2.76 349	4.00 338	1.82 325	4.00 361	1.83 340	3.98 362	1.82 342	3.99 349	1.81 342	4.14 359	2.76 357	4.13 363	1.82 341	1.83 335	1.83 340	1.82 341	4.01 358	1.82 342	3.98 357	1.86 345	4.00 359	1.82 343	1.83 341	1.84 343	4.02 362	1.81 346	4.00 360	1.83 345

NLSM1	2.82 350	3.85 337	2.57 347	3.19 349	2.46 355	3.28 352	2.38 357	3.29 341	2.42 357	3.20 345	2.64 356	3.14 347	2.62 355	2.46 353	2.44 356	2.51 356	3.31 347	2.53 356	3.17 346	2.47 358	3.27 346	2.33 354	2.65 356	2.61 358	3.22 348	2.55 359	3.31 350	2.39 359

sAnonymous2	2.87 351	4.16 340	1.89 330	4.26 366	1.87 345	4.23 365	1.92 348	4.17 350	1.94 349	4.16 360	1.92 347	4.20 364	1.92 347	1.96 339	1.86 343	1.87 344	4.25 362	1.90 347	4.23 363	1.91 349	4.26 362	1.93 346	1.89 347	1.90 345	4.07 364	1.91 351	5.09 376	1.93 351

CroCo_RVC	2.87 351	4.16 340	1.89 330	4.26 366	1.87 345	4.23 365	1.92 348	4.17 350	1.94 349	4.16 360	1.92 347	4.20 364	1.92 347	1.96 339	1.86 343	1.87 344	4.25 362	1.90 347	4.23 363	1.91 349	4.26 362	1.93 346	1.89 347	1.90 345	4.07 364	1.91 351	5.09 376	1.93 351

Anonymous3	3.36 353	4.93 350	2.20 337	4.92 373	2.23 351	4.90 373	2.23 354	4.89 356	2.24 354	4.95 372	2.21 352	4.91 371	2.21 352	2.18 342	2.22 353	2.22 353	4.86 369	2.20 353	4.90 370	2.20 354	4.96 372	2.21 348	2.21 353	2.21 352	6.30 378	2.21 356	4.90 369	2.23 356

StereoVision	3.44 354	10.12 379	1.68 318	5.44 378	2.26 353	5.87 378	1.97 350	5.17 359	1.31 325	5.80 376	1.56 333	5.62 377	1.84 342	1.97 341	1.91 349	1.84 342	4.98 371	1.32 323	5.60 375	1.71 341	5.35 377	1.73 341	1.97 349	1.96 347	5.40 375	1.65 340	5.08 374	1.76 344

NLCSM	3.61 355	5.05 352	3.36 358	4.13 363	3.31 365	3.91 358	3.26 365	3.98 347	3.24 363	4.08 358	3.06 360	3.95 359	3.25 364	3.25 359	3.10 361	3.17 364	4.20 361	3.08 359	4.16 361	3.24 365	4.26 362	3.46 363	3.14 361	3.19 362	4.02 362	3.24 364	4.21 364	3.17 363

DPSNet	3.67 356	3.61 334	3.62 359	3.64 354	3.61 369	3.64 355	3.65 369	3.64 345	3.67 368	3.67 350	3.65 367	3.68 352	3.69 372	3.69 367	3.69 373	3.68 370	3.70 350	3.70 369	3.69 353	3.69 371	3.71 353	3.69 365	3.67 367	3.69 371	3.68 355	3.67 368	3.68 354	3.67 365

MaDis-Stereo	3.69 357	10.19 380	2.01 334	6.09 379	2.01 347	5.94 379	1.82 342	6.14 364	1.85 343	6.59 379	1.82 342	6.01 378	1.81 340	1.83 335	1.83 340	2.02 347	5.87 375	1.79 341	5.93 378	2.06 351	4.63 368	1.67 335	1.84 342	2.08 349	5.90 376	1.66 341	6.34 379	1.87 347

Sa-1000	3.84 358	7.71 361	6.81 374	4.15 364	2.86 358	3.27 351	3.87 375	5.99 361	4.35 379	2.78 339	3.71 368	3.88 355	3.56 368	3.88 370	3.64 366	2.71 359	3.72 351	3.27 364	3.67 352	3.15 364	3.51 349	3.36 362	2.70 358	3.49 365	3.32 350	3.76 372	2.87 347	3.76 372

MLG-Stereo_test2	3.86 359	4.96 351	3.13 350	4.65 371	3.27 364	5.17 377	3.07 361	5.01 358	3.01 360	4.93 371	3.03 359	4.56 369	3.32 365	3.26 360	3.33 364	3.30 366	5.17 374	3.19 362	4.86 369	2.96 363	5.04 374	3.25 358	2.67 357	3.15 361	4.98 372	3.05 362	4.59 367	3.30 364

MLG-Stereo_test3	3.87 360	4.64 346	3.29 355	5.17 376	3.23 362	4.83 372	3.02 360	4.95 357	3.22 362	4.31 363	3.33 365	5.08 374	3.20 363	3.23 358	2.77 358	3.20 365	4.99 372	3.24 363	4.93 371	2.94 360	4.82 371	3.33 361	3.33 363	3.29 364	5.19 374	3.02 361	5.08 374	2.93 362

MLG-Stereo_test1	3.87 360	4.67 347	3.29 355	5.26 377	3.25 363	5.04 375	3.11 362	4.43 352	3.27 364	5.02 374	3.21 362	4.71 370	3.10 361	3.22 357	3.06 360	2.98 362	5.03 373	3.18 361	4.95 372	2.94 360	4.70 370	3.32 359	3.30 362	3.27 363	5.17 373	3.08 363	5.02 372	2.85 361

SA	3.93 362	7.22 357	4.74 361	4.15 364	3.88 375	3.70 357	4.02 378	6.67 369	3.95 373	3.64 349	3.74 369	3.63 351	3.00 359	3.51 362	3.68 372	3.68 370	3.73 352	3.71 370	3.64 348	3.48 366	3.58 350	2.97 357	3.69 368	3.61 366	3.55 354	3.42 365	3.64 353	3.79 373

TestStereo1	4.11 363	7.79 363	6.72 372	3.93 358	3.81 372	3.96 360	3.58 367	6.96 372	3.74 370	3.90 353	3.76 370	3.89 356	3.57 369	3.70 368	3.66 369	3.34 367	3.80 354	3.62 366	3.66 350	3.68 369	3.91 356	3.70 366	3.65 365	3.67 368	3.88 357	3.53 366	3.89 357	3.68 368

SA-5K	4.11 363	7.79 363	6.72 372	3.93 358	3.81 372	3.96 360	3.58 367	6.96 372	3.74 370	3.90 353	3.76 370	3.89 356	3.57 369	3.70 368	3.66 369	3.34 367	3.80 354	3.62 366	3.66 350	3.68 369	3.91 356	3.70 366	3.65 365	3.67 368	3.88 357	3.53 366	3.89 357	3.68 368

test_4	4.11 363	8.05 366	6.64 370	4.52 369	3.68 370	3.00 348	3.40 366	6.21 367	3.29 365	4.07 357	3.84 373	4.04 361	3.76 374	3.56 365	3.67 371	3.76 373	4.04 359	3.79 372	4.10 358	3.53 367	3.98 358	3.74 369	3.55 364	3.61 366	3.94 361	3.75 371	3.73 355	3.73 371

test-1	4.11 363	7.65 360	4.93 362	3.65 355	3.58 367	4.70 371	3.74 373	4.73 354	4.06 375	3.72 351	4.11 377	3.70 353	3.49 367	3.36 361	3.65 368	4.17 378	3.92 356	4.04 376	4.19 362	3.75 372	4.69 369	4.18 372	3.88 371	3.90 373	4.73 368	3.77 373	3.12 348	3.68 368

TESTraft	4.16 367	8.03 365	6.81 374	3.99 360	3.68 370	3.93 359	3.70 371	6.86 371	3.69 369	3.93 355	3.88 375	3.93 358	3.59 371	3.65 366	3.64 366	3.68 370	3.92 356	3.72 371	3.92 355	3.57 368	3.84 355	3.70 366	3.71 369	3.67 368	3.91 360	3.74 370	3.92 359	3.67 365

raft_robust	4.19 368	7.78 362	6.08 367	3.30 352	3.85 374	4.03 363	3.73 372	6.25 368	3.30 366	4.44 365	3.28 364	4.01 360	3.82 375	4.29 375	3.70 374	4.01 375	4.48 367	3.42 365	4.11 359	3.76 373	4.05 360	3.32 359	3.85 370	3.82 372	4.71 367	3.83 374	4.09 361	3.80 374

RAFT_CTSACE	4.43 369	8.26 368	6.10 368	4.62 370	4.01 377	4.54 370	3.65 369	6.09 363	3.93 372	4.64 368	4.14 378	4.26 366	4.13 377	3.91 371	3.88 375	4.06 377	4.30 364	4.03 375	4.27 365	3.92 374	4.26 362	3.67 364	3.91 372	4.16 376	4.82 369	4.08 378	4.20 363	3.67 365

RAFT+CT+SA	4.43 369	7.34 359	6.71 371	5.01 374	4.38 378	4.40 367	3.85 374	6.15 366	4.30 378	4.89 370	3.26 363	4.49 368	3.01 360	4.53 376	3.36 365	3.65 369	3.64 349	4.39 378	3.94 356	4.28 377	4.44 366	4.30 374	4.24 377	4.52 378	3.90 359	3.85 375	4.89 368	4.00 376

cross-raft	4.43 369	7.31 358	6.46 369	4.47 368	3.95 376	4.46 368	3.95 376	6.70 370	3.97 374	4.41 364	3.82 372	4.38 367	3.94 376	3.95 373	3.95 377	3.95 374	4.45 366	3.95 374	4.46 366	3.95 375	4.46 367	3.95 370	3.95 374	3.94 375	4.40 366	3.95 377	4.45 366	3.95 375

test_5	4.51 372	8.85 371	5.35 366	3.66 356	3.56 366	5.10 376	4.47 380	6.14 364	4.07 376	4.96 373	3.87 374	5.14 376	4.17 379	3.53 363	4.39 378	4.53 379	4.15 360	3.62 366	4.74 368	2.94 360	3.63 352	4.53 376	4.20 376	4.54 379	4.86 370	3.68 369	4.95 370	4.06 377

test_3	4.55 373	10.96 381	7.69 380	4.04 362	3.60 368	4.10 364	3.98 377	7.94 374	4.56 380	3.99 356	4.03 376	4.08 362	3.74 373	3.99 374	3.91 376	4.05 376	4.33 365	3.89 373	4.14 360	4.00 376	4.11 361	4.02 371	4.01 375	3.91 374	3.53 352	3.94 376	4.19 362	4.20 378

FC-DCNN v2	4.74 374	3.16 329	3.16 353	3.16 348	3.16 359	3.16 349	3.16 364	3.16 339	3.16 361	3.16 344	3.16 361	3.16 348	3.16 362	3.16 356	3.16 362	3.16 363	6.72 379	6.72 382	6.72 380	6.72 385	6.72 379	6.72 383	6.72 383	6.72 383	6.72 379	6.72 383	6.72 381	6.72 384

TestStereo	4.92 375	4.80 349	4.98 363	4.82 372	4.97 380	4.91 374	4.78 381	4.80 355	4.88 381	4.78 369	4.80 380	4.99 373	4.81 380	4.83 377	4.87 380	4.97 381	4.93 370	5.01 380	5.03 373	4.90 380	5.02 373	5.02 377	5.06 378	5.04 380	4.93 371	4.89 380	5.01 371	5.09 380

DispFullNet	4.96 376	5.67 353	3.30 357	5.01 374	3.21 361	4.50 369	3.11 362	4.43 352	3.44 367	4.60 367	3.46 366	5.13 375	3.44 366	3.53 363	3.20 363	2.87 361	4.80 368	3.15 360	4.70 367	4.83 379	9.02 384	5.98 380	5.95 382	6.21 382	8.84 384	5.85 382	9.76 386	5.91 382

SGM-Forest	5.07 377	6.74 355	4.17 360	6.46 380	4.68 379	6.21 381	4.38 379	6.00 362	4.14 377	5.84 377	4.44 379	6.28 379	4.16 378	3.92 372	4.56 379	4.60 380	6.15 376	4.27 377	6.12 379	4.31 378	5.99 378	4.27 373	3.92 373	4.27 377	6.13 377	4.10 379	6.18 378	4.49 379
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 378	8.71 370	2.75 348	8.64 385	2.76 356	8.65 385	2.79 358	8.67 378	2.79 358	8.70 384	2.79 358	8.70 384	2.79 358	2.79 355	2.80 359	2.80 360	8.84 383	2.82 358	8.82 384	2.89 359	8.84 383	2.83 356	2.83 360	2.82 360	8.87 385	2.83 360	8.84 385	2.83 360

SGM+DAISY	6.35 379	8.16 367	5.14 365	8.12 384	5.08 382	8.12 384	5.16 382	8.01 375	5.18 383	7.92 382	5.14 381	7.89 383	5.14 381	4.95 378	5.33 381	5.32 382	8.14 382	5.16 381	8.16 383	5.16 381	8.21 382	5.19 378	5.12 379	5.12 381	8.18 383	5.24 381	8.12 384	5.11 381

RAFT	6.60 380	9.99 376	8.33 381	7.21 383	6.55 383	5.95 380	5.87 383	8.70 379	5.02 382	5.10 375	6.69 383	7.06 382	6.94 384	6.17 381	7.09 384	6.84 383	6.47 377	4.72 379	5.60 375	5.60 382	5.11 375	5.97 379	6.93 384	6.89 384	7.16 380	7.08 386	6.58 380	6.66 383

test-v	7.17 381	11.53 382	7.63 378	7.17 381	6.87 384	7.48 382	6.90 384	8.14 376	6.88 384	6.93 380	7.42 384	7.05 380	6.14 382	6.05 379	6.86 382	6.99 384	7.60 380	6.75 383	6.90 381	6.66 383	7.83 380	6.36 381	5.89 380	7.34 385	7.19 381	6.75 384	7.52 382	6.77 385

test-2	7.17 381	11.53 382	7.63 378	7.17 381	6.87 384	7.48 382	6.90 384	8.14 376	6.88 384	6.93 380	7.42 384	7.05 380	6.14 382	6.05 379	6.86 382	6.99 384	7.60 380	6.75 383	6.90 381	6.66 383	7.83 380	6.36 381	5.89 380	7.34 385	7.19 381	6.75 384	7.52 382	6.77 385

MANE	18.41 383	23.00 391	16.00 386	22.00 393	15.00 386	22.00 393	15.00 386	22.00 393	15.00 386	21.00 393	15.00 386	22.00 392	15.00 385	15.00 386	17.00 385	15.00 386	23.00 391	15.00 385	22.00 392	15.00 386	23.00 392	15.00 384	18.00 385	15.00 387	24.00 393	17.00 387	24.00 394	16.00 387

rafts_anoy	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

raft+_RVC	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

raftrobust	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

CasAABBNet	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

RALCasStereoNet	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

RALAANet	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

MSMDNet	20.00 384	20.00 384	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 385	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387	20.00 384	20.00 386	20.00 385	20.00 387	20.00 385	20.00 385	20.00 386	20.00 388	20.00 386	20.00 388	20.00 387	20.00 388

fast-reg	37.00 391	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 394	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 392	37.00 393	37.00 395	37.00 394	37.00 395	37.00 395	37.00 395

Reg-Stereo(zero)	37.00 391	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 394	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 392	37.00 393	37.00 395	37.00 394	37.00 395	37.00 395	37.00 395

FLISNet	37.00 391	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 394	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 392	37.00 393	37.00 395	37.00 394	37.00 395	37.00 395	37.00 395

CoSv	37.00 391	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 394	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 394	37.00 393	37.00 392	37.00 393	37.00 395	37.00 394	37.00 395	37.00 395	37.00 395

MDST_ROB	61.15 395	72.66 399	46.52 398	70.00 398	44.89 398	64.24 398	43.75 398	73.65 398	48.92 399	72.70 399	42.40 398	60.70 397	50.23 397	50.07 399	67.69 398	68.60 399	83.13 397	47.77 397	82.48 398	46.00 398	95.93 398	53.44 397	50.66 397	45.00 399	84.99 399	53.64 400	79.01 399	52.07 400

CBMV	101.59 396	71.60 398	48.40 399	72.70 399	49.00 399	79.60 399	48.40 399	80.90 399	46.90 398	68.90 398	49.00 399	78.00 398	572.10 407	49.50 398	51.30 397	48.40 398	72.20 396	639.60 407	79.40 397	48.90 399	79.50 397	51.40 396	52.30 398	48.30 400	80.20 398	49.10 399	79.60 400	47.60 399
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 397	131.36 400	140.69 400	151.38 400	151.40 401	150.79 400	151.72 401	149.36 400	159.46 401	146.42 400	150.73 401	149.06 402	176.22 399	143.94 401	133.10 401	133.45 402	153.30 399	154.22 400	154.67 400	153.95 402	156.90 401	156.53 401	160.21 400	162.72 402	154.57 400	160.59 402	153.47 401	163.50 402
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	168.38 398	396.55 405	180.19 401	193.64 401	133.63 400	193.53 401	141.18 400	219.97 401	133.80 400	188.12 401	133.62 400	187.99 403	133.61 398	133.68 400	133.47 402	133.49 403	193.64 400	133.70 399	193.74 401	133.73 401	193.58 402	133.90 400	133.51 399	133.58 401	193.57 401	133.62 401	193.54 402	139.69 401

NOSS_ROB	248.11 399	409.00 406	288.00 403	412.00 403	280.00 403	411.00 406	288.00 403	356.00 402	275.00 406	379.00 406	303.00 406	415.00 405	278.00 404	260.00 406	104.00 399	103.00 400	126.00 398	108.00 398	118.00 399	98.00 400	126.00 400	104.00 399	268.00 403	216.00 404	279.00 405	201.00 403	288.00 406	206.00 403

AE-Stereo	252.48 400	202.00 401	361.00 405	502.00 405	324.00 405	321.00 402	482.00 408	423.00 405	227.00 405	201.00 402	273.00 405	101.00 399	207.00 400	198.00 402	183.00 403	181.00 404	221.00 401	232.00 404	477.00 403	220.00 404	111.00 399	100.00 398	219.00 402	214.00 403	204.00 402	211.00 404	200.00 403	222.00 405

MGS-Stereo	264.93 401	208.00 402	362.00 406	512.00 406	350.00 406	326.00 403	443.00 407	410.00 404	210.00 402	232.00 404	215.00 402	125.00 400	217.00 401	216.00 404	127.00 400	122.00 401	223.00 402	230.00 402	487.00 405	255.00 405	250.00 403	223.00 403	272.00 404	228.00 406	241.00 403	220.00 406	214.00 404	235.00 406

EGLCR-Stereo	276.81 402	209.00 403	366.00 407	514.00 407	354.00 407	336.00 404	422.00 405	440.00 406	220.00 404	231.00 403	245.00 404	135.00 401	237.00 403	218.00 405	197.00 404	222.00 406	223.00 402	230.00 402	487.00 405	255.00 405	250.00 403	273.00 404	272.00 404	228.00 406	241.00 403	220.00 406	214.00 404	235.00 406

DLCB_ROB	280.78 403	376.74 404	215.59 402	376.74 402	215.59 402	376.74 405	215.59 402	366.42 403	218.39 403	366.42 405	218.39 403	366.42 404	218.39 402	209.96 403	219.76 405	219.38 405	376.72 404	216.43 401	376.72 402	216.43 403	376.72 405	216.43 402	216.14 401	216.14 405	376.69 406	217.67 405	376.69 407	217.67 404

LE_ROB	387.11 404	453.07 407	321.39 404	500.23 404	323.05 404	493.99 407	324.56 404	477.63 407	322.28 407	465.51 407	322.97 407	486.37 406	334.17 405	305.26 407	320.63 406	327.66 407	476.08 405	315.70 405	483.76 404	335.15 407	469.64 406	309.74 405	315.90 406	318.85 408	498.41 407	328.85 408	491.00 408	330.08 408

SGM-ForestM	522.49 405	676.08 408	448.56 408	638.17 408	433.15 408	639.59 408	427.03 406	617.52 408	439.90 408	604.63 408	429.02 408	611.68 407	432.74 406	420.18 408	451.96 407	465.85 408	601.06 406	403.73 406	659.15 407	405.50 408	669.64 407	437.21 406	455.85 407	425.66 409	689.82 408	481.65 409	662.43 409	479.61 409

CBMV_ROB	1133.35 406	1280.38 409	976.92 409	1317.57 409	1021.62 409	1282.66 409	1022.22 409	1213.88 409	982.57 409	1194.12 409	975.90 409	1357.87 408	1090.02 408	943.32 409	1021.85 408	1006.47 409	1309.01 407	986.29 408	1499.40 408	986.35 409	1359.35 408	975.96 407	975.21 408	969.30 410	1337.82 409	1042.34 410	1398.25 410	1073.86 410

111111	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

SGD-Stereo	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

IGEV-Stereo++	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

IGEV-Stereo+	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

anonymousdsp2	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

anonymousdsp	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

AMNet	10000000.00 407	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 410	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 411	10000000.00 411	10000000.00 411

GS-Stereo																							0.36 202	0.36 204	0.48 221	0.36 203	0.48 218	0.35 200

FSD		0.55 199	0.42 185	0.54 238	0.42 226	0.55 242	0.43 230	0.54 207	0.42 225	0.59 205	0.42 229			0.43 218	0.42 228	0.42 221			2.46 340	0.44 231				0.44 230	0.55 239	0.43 230	0.55 237	0.53 251

STTRV1_RVC		1.59 288	0.52 217	0.69 259	0.61 261	0.66 255	0.43 230	0.88 247	0.45 231	0.71 218	0.62 263	0.69 254	0.45 232	0.62 252		0.44 224	0.80 265	0.59 260		0.63 263	0.80 259			0.61 265	0.72 261	0.54 254	0.80 263	0.60 259

DPSimNet_ROB		1.04 252	0.83 263	1.05 299	0.82 287	1.04 295	0.83 292	1.03 268	0.89 290	1.03 255	0.84 290	1.03 293	0.84 288	0.83 285	0.84 290	0.83 285		0.84 290	1.12 300	0.84 292	1.04 288	0.88 290	0.83 288	0.84 292		0.83 292	1.15 302	0.88 290

Low-res two-view benchmark