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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.01 3	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 23	0.03 3	0.02 3	0.02 3
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
L4000	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 99	0.05 90	0.03 29	0.02 6	0.08 115	0.04 111	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

tt8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 107	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 79	0.04 39	0.03 19

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.04 50

NBS	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.07 115	0.05 90	0.11 131	0.02 6	0.08 115	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.14 163	0.06 89	0.08 113	0.06 122	0.15 209	0.07 149	0.04 135	0.04 104	0.09 137	0.09 131	0.06 98	0.07 117

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.03 3	0.02 3	0.02 3

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 65	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.03 3	0.03 18	0.02 3

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.03 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 79	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 79	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

LG-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.05 90	0.04 65	0.02 6	0.05 87	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.03 6	0.06 86	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 56	0.03 3	0.04 39	0.03 19

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.06 79	0.04 29	0.06 86	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.03 19

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 85	0.05 42	0.04 39	0.04 50

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.04 50

tt9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

TYNG	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.03 74	0.02 41	0.07 111	0.06 77	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.07 114	0.05 77

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.05 125	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.08 99	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.04 104	0.04 23	0.05 42	0.06 98	0.05 77

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.03 19

LACA_dic	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

testmc14	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.03 32	0.06 101	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

TS12	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.04 21	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.06 125	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.06 89	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

GSStereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.01 3	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.07 91	0.04 29	0.06 86	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

gasm-f	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.03 18	0.04 50

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.03 28	0.05 95	0.03 32	0.05 87	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.08 99	0.04 29	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.05 66	0.03 19

LG-G_1	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.08 118	0.03 32	0.10 133	0.04 111	0.06 168	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.10 122	0.04 69	0.05 176	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.08 127	0.07 117

LG-G	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.08 118	0.03 32	0.10 133	0.04 111	0.06 168	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.10 122	0.04 69	0.05 176	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.08 127	0.07 117

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.01 3	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.07 96	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 85	0.06 79	0.04 39	0.03 19

L400	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.08 123	0.05 90	0.05 95	0.04 58	0.07 109	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.04 29	0.07 96	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.05 66	0.04 50

L500	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.06 99	0.06 123	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.07 102	0.05 42	0.05 66	0.05 77

FETStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.04 53	0.20 210	0.04 58	0.10 133	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.08 121	0.12 140	0.07 113	0.10 142	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.08 119	0.06 98	0.05 77

tt3	0.05 92	0.03 49	0.04 104	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.04 53	0.07 113	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 91	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.08 120	0.05 42	0.07 114	0.06 106

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.06 79	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.03 74	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.04 39	0.04 50

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.07 109	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.04 50

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.03 19

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MatchAttention (ZS)	0.10 174	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.06 151	0.04 139	0.16 200	0.08 184	0.25 317	0.04 58	0.19 259	0.05 146	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.18 225	0.08 128	0.11 154	0.08 172	0.17 255	0.07 149	0.05 176	0.04 104	0.11 170	0.11 175	0.15 229	0.15 214
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.04 65	0.07 153	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.06 98	0.06 106

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.05 146	0.02 41	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

AdaDepth	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.02 3	0.04 50

LGtest1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.08 123	0.08 184	0.07 113	0.04 58	0.06 101	0.03 74	0.05 149	0.07 111	0.07 103	0.12 140	0.07 113	0.10 142	0.07 145	0.12 146	0.06 125	0.04 135	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.08 127	0.06 106

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.06 102	0.06 151	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.08 123	0.06 123	0.10 130	0.04 58	0.08 115	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.07 96	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.05 77

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 86	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.06 77	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 91	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.04 50

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.04 98	0.02 9	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.05 42	0.04 39	0.04 50

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

MIF-Stereo (partial)	0.06 102	0.05 120	0.06 187	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 123	0.07 153	0.07 113	0.04 58	0.05 87	0.06 181	0.04 131	0.08 146	0.08 121	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.05 97	0.09 113	0.05 99	0.02 58	0.06 170	0.10 154	0.08 119	0.07 114	0.08 127

UniTT-Stereo	0.07 125	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.03 59	0.05 128	0.03 89	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.04 58	0.07 109	0.12 293	0.07 202	0.08 146	0.07 103	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.07 145	0.09 113	0.08 172	0.08 262	0.04 104	0.09 137	0.16 302	0.06 98	0.09 137

anonymousdsp	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.09 113	0.05 99	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

RAFT_CTSACE	0.07 125	0.04 93	0.06 187	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.05 154	0.06 99	0.06 123	0.09 122	0.04 58	0.10 133	0.09 256	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.11 129	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.12 146	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.12 183	0.13 216	0.12 182	0.15 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 139	0.06 151	0.05 147	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.14 180	0.07 153	0.21 225	0.04 58	0.12 155	0.04 111	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.09 113	0.06 89	0.10 142	0.05 97	0.11 131	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.12 183	0.09 131	0.09 143	0.09 137

AFF-stereo	0.06 102	0.05 120	0.05 147	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.11 143	0.06 123	0.16 157	0.04 58	0.08 115	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.08 121	0.08 99	0.05 63	0.09 130	0.04 55	0.09 113	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.10 154	0.08 119	0.07 114	0.07 117

RYNet	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.11 269	0.05 95	0.04 58	0.04 62	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.06 77	0.07 91	0.08 128	0.07 96	0.05 97	0.05 54	0.04 69	0.11 314	0.04 104	0.06 85	0.13 216	0.06 98	0.05 77

test_c	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.03 41	0.05 90	0.04 65	0.05 89	0.06 101	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.05 97	0.07 92	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.06 98	0.06 106

HNOStereo	0.08 139	0.05 120	0.05 147	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.15 188	0.06 123	0.24 281	0.05 89	0.13 172	0.05 146	0.04 131	0.08 146	0.10 183	0.15 172	0.08 128	0.14 206	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.05 136	0.07 102	0.09 131	0.09 143	0.11 165

FETCStereo	0.08 139	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.14 180	0.04 53	0.22 240	0.05 89	0.12 155	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.14 163	0.07 113	0.12 168	0.06 122	0.14 188	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.09 143	0.08 127

CEFStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.04 53	0.21 225	0.05 89	0.11 146	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.10 142	0.06 122	0.12 146	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.07 114	0.07 117

CGFBStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.13 168	0.04 53	0.21 225	0.05 89	0.11 146	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.10 142	0.05 97	0.13 167	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.08 127	0.06 106

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.06 103	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.07 108	0.06 98	0.04 50

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.04 135	0.05 136	0.05 56	0.06 79	0.03 18	0.04 50

BridgeDepth_RVC	0.05 92	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.04 65	0.07 153	0.05 95	0.05 89	0.05 87	0.04 111	0.02 41	0.07 111	0.07 103	0.05 57	0.07 113	0.05 58	0.05 97	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.08 119	0.07 114	0.07 117
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.04 65	0.06 123	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.04 111	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

LG-Stereo_L1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.08 123	0.09 221	0.21 225	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.14 188	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.05 77

DFGA-Net	0.05 92	0.05 120	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.10 133	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.09 137

SGD-Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.06 151	0.03 89	0.04 65	0.06 123	0.08 118	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.14 163	0.06 89	0.09 130	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.08 119	0.12 182	0.09 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 125	0.05 120	0.03 56	0.03 44	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.12 149	0.05 90	0.22 240	0.05 89	0.08 115	0.03 74	0.05 149	0.07 111	0.09 145	0.13 146	0.09 163	0.10 142	0.06 122	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.07 102	0.09 131	0.08 127	0.10 155

HUF	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.07 179	0.06 157	0.04 87	0.03 89	0.09 132	0.07 153	0.16 157	0.05 89	0.09 124	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.09 130	0.06 122	0.14 188	0.06 125	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.05 42	0.06 98	0.05 77

AIO_test	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.07 179	0.05 124	0.04 87	0.04 139	0.10 139	0.09 221	0.12 134	0.05 89	0.11 146	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.07 91	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.13 167	0.05 99	0.04 135	0.04 104	0.09 137	0.07 108	0.05 66	0.05 77

Occ-G	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.04 135	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.05 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 125	0.05 120	0.03 56	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.02 32	0.11 143	0.06 123	0.22 240	0.05 89	0.05 87	0.02 30	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.12 140	0.08 128	0.09 130	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.07 108	0.07 114	0.05 77

test_for_model	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

plain	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 123	0.04 53	0.09 122	0.05 89	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.07 111	0.08 121	0.12 140	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.08 108	0.04 69	0.02 58	0.05 136	0.09 137	0.09 131	0.08 127	0.09 137

StereoVision	0.06 102	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 99	0.11 269	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.06 181	0.01 4	0.08 146	0.10 183	0.06 79	0.05 63	0.08 113	0.07 145	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.10 154	0.08 119	0.10 156	0.12 179

testlalala	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAPDPT-zeroshot	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAP-Stereo	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

iRaftStereo_RVC	0.05 92	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.05 86	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.09 113	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.05 66	0.05 77

RAFT + AFF	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.08 184	0.09 122	0.05 89	0.09 124	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.09 113	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.07 102	0.05 42	0.05 66	0.05 77

MMNet	0.06 102	0.06 151	0.04 104	0.08 190	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.07 115	0.05 90	0.05 95	0.05 89	0.09 124	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.07 96	0.06 122	0.06 78	0.05 99	0.04 135	0.05 136	0.07 102	0.08 119	0.07 114	0.10 155

delet	0.05 92	0.05 120	0.04 104	0.06 155	0.05 124	0.05 128	0.05 154	0.04 65	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.10 133	0.05 146	0.03 95	0.07 111	0.06 77	0.07 91	0.06 89	0.05 58	0.06 122	0.06 78	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.04 39	0.04 50

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 174	0.06 151	0.06 187	0.05 125	0.05 124	0.08 191	0.05 154	0.14 180	0.05 90	0.19 196	0.06 117	0.15 192	0.04 111	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.08 128	0.11 154	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.06 200	0.04 104	0.13 196	0.11 175	0.17 261	0.21 310

ACC-I	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.04 92	0.07 176	0.06 151	0.06 190	0.19 287	0.07 153	0.21 225	0.06 117	0.16 216	0.06 181	0.09 254	0.08 146	0.10 183	0.18 225	0.07 113	0.13 189	0.08 172	0.20 309	0.11 286	0.04 135	0.05 136	0.13 196	0.14 246	0.11 170	0.13 188

ACC	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.04 92	0.08 203	0.06 151	0.06 190	0.18 255	0.08 184	0.21 225	0.06 117	0.17 228	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.07 113	0.14 206	0.08 172	0.20 309	0.11 286	0.04 135	0.06 170	0.14 223	0.14 246	0.11 170	0.14 199

Cross2Single-S	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.03 44	0.06 157	0.06 151	0.06 190	0.17 215	0.07 153	0.20 210	0.06 117	0.17 228	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.19 251	0.08 128	0.13 189	0.08 172	0.19 285	0.09 220	0.05 176	0.05 136	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.16 231

tt4	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.04 139	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.04 135	0.03 53	0.07 102	0.07 108	0.06 98	0.05 77

GeoAtt-L (ZS)	0.10 174	0.05 120	0.07 225	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.16 200	0.05 90	0.17 167	0.06 117	0.14 185	0.03 74	0.09 254	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.08 128	0.10 142	0.08 172	0.16 228	0.08 172	0.04 135	0.04 104	0.11 170	0.11 175	0.18 287	0.25 330

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.04 17	0.05 66	0.05 77

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.05 128	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

DNSM	0.12 228	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.11 249	0.06 190	0.19 287	0.08 184	0.26 335	0.06 117	0.21 300	0.03 74	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.20 309	0.10 261	0.06 200	0.06 170	0.15 239	0.12 194	0.17 261	0.19 283

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.09 124	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.05 77

small-0shot	0.10 174	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.16 200	0.10 249	0.19 196	0.06 117	0.15 192	0.07 220	0.09 254	0.08 146	0.10 183	0.18 225	0.09 163	0.13 189	0.07 145	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.05 136	0.13 196	0.11 175	0.13 196	0.17 245

anonymous	0.10 174	0.04 93	0.05 147	0.04 92	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.08 184	0.18 182	0.06 117	0.16 216	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.14 206	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.04 135	0.06 170	0.15 239	0.09 131	0.14 212	0.15 214

DNS	0.12 228	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.11 249	0.06 190	0.18 255	0.07 153	0.26 335	0.06 117	0.26 332	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.21 292	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.20 309	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.13 216	0.18 287	0.18 264

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

WQFJX	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.06 181	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

DDF-Stereo	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.10 235	0.09 235	0.13 274	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.24 281	0.06 117	0.19 259	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.11 245	0.23 321	0.08 128	0.16 239	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.17 261	0.19 283

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LG-Stereo_L2	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.02 32	0.08 123	0.08 184	0.21 225	0.06 117	0.08 115	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.13 167	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

MLG-Stereo_test3	0.05 92	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.05 86	0.06 123	0.06 103	0.06 117	0.09 124	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.06 77	0.08 99	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.08 108	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 19

IGEV-Stereo+	0.06 102	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.16 200	0.06 123	0.20 210	0.06 117	0.06 101	0.03 74	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.10 118	0.06 89	0.09 130	0.06 122	0.12 146	0.06 125	0.03 107	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.03 18	0.07 117

MaDis-Stereo	0.07 125	0.04 93	0.05 147	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.04 65	0.06 117	0.10 133	0.05 146	0.02 41	0.07 111	0.08 121	0.10 118	0.09 163	0.07 96	0.05 97	0.10 122	0.10 261	0.01 4	0.05 136	0.11 170	0.18 333	0.13 196	0.16 231

MIM_Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.06 99	0.04 53	0.14 143	0.06 117	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.09 130	0.06 122	0.11 131	0.06 125	0.02 58	0.04 104	0.08 120	0.07 108	0.07 114	0.05 77

anonymousdsp2	0.08 139	0.07 178	0.05 147	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.12 149	0.06 123	0.17 167	0.06 117	0.08 115	0.04 111	0.05 149	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.08 128	0.10 142	0.07 145	0.12 146	0.06 125	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.08 119	0.08 127	0.07 117

EGLCR-Stereo	0.11 198	0.06 151	0.04 104	0.08 190	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.27 351	0.06 117	0.19 259	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.10 192	0.16 239	0.07 145	0.17 255	0.07 149	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.12 194	0.18 287	0.18 264

test_4	0.09 148	0.05 120	0.07 225	0.05 125	0.06 157	0.03 44	0.02 32	0.11 143	0.09 221	0.17 167	0.06 117	0.09 124	0.06 181	0.03 95	0.09 194	0.09 145	0.15 172	0.08 128	0.10 142	0.07 145	0.16 228	0.08 172	0.02 58	0.07 217	0.09 137	0.15 276	0.12 182	0.18 264

IPLG	0.09 148	0.07 178	0.07 225	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.15 188	0.06 123	0.22 240	0.06 117	0.15 192	0.05 146	0.04 131	0.08 146	0.10 183	0.16 189	0.10 192	0.14 206	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.04 135	0.07 217	0.13 196	0.11 175	0.11 170	0.08 127

AnonymousM	0.08 139	0.05 120	0.04 104	0.06 155	0.05 124	0.04 87	0.04 139	0.13 168	0.05 90	0.20 210	0.06 117	0.11 146	0.03 74	0.06 168	0.09 194	0.09 145	0.19 251	0.08 128	0.12 168	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.08 120	0.11 175	0.10 156	0.09 137

RAFT	0.06 102	0.03 49	0.05 147	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.07 115	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.07 109	0.05 146	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.07 91	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.07 149	0.01 4	0.04 104	0.13 196	0.14 246	0.13 196	0.15 214

ARAFT	0.07 125	0.04 93	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.02 32	0.09 132	0.06 123	0.12 134	0.06 117	0.12 155	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.07 103	0.12 140	0.09 163	0.09 130	0.05 97	0.11 131	0.07 149	0.03 107	0.04 104	0.09 137	0.09 131	0.09 143	0.09 137

PMTNet	0.11 198	0.10 260	0.06 187	0.12 270	0.09 235	0.07 177	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.28 370	0.06 117	0.18 247	0.04 111	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.09 163	0.14 206	0.08 172	0.17 255	0.09 220	0.07 230	0.05 136	0.13 196	0.12 194	0.17 261	0.15 214

TDLM	0.04 54	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.06 77	0.06 79	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

AANet_RVC	0.06 102	0.05 120	0.06 187	0.05 125	0.06 157	0.04 87	0.05 154	0.05 86	0.06 123	0.05 95	0.06 117	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.07 96	0.07 145	0.07 92	0.06 125	0.05 176	0.05 136	0.07 102	0.09 131	0.06 98	0.08 127

GIO	0.05 92	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.07 115	0.07 153	0.04 65	0.07 151	0.04 62	0.03 74	0.04 131	0.06 86	0.07 103	0.09 113	0.09 163	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.06 125	0.04 135	0.05 136	0.06 85	0.06 79	0.07 114	0.06 106

DF_test	0.09 148	0.04 93	0.04 104	0.03 44	0.04 98	0.06 151	0.03 89	0.16 200	0.09 221	0.21 225	0.07 151	0.17 228	0.05 146	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.08 128	0.13 189	0.07 145	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.05 136	0.06 85	0.11 175	0.09 143	0.08 127

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 104	0.06 155	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.05 90	0.04 65	0.07 151	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.05 56	0.07 108	0.05 66	0.06 106

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.05 90	0.04 65	0.07 151	0.03 20	0.07 220	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.03 3	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 104	0.06 85	0.04 17	0.04 39	0.04 50

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.07 153	0.03 29	0.07 151	0.04 62	0.06 181	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.07 151	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.08 99	0.05 63	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

S2M2_L	0.13 251	0.10 260	0.09 273	0.12 270	0.08 203	0.13 274	0.10 274	0.16 200	0.08 184	0.21 225	0.07 151	0.17 228	0.03 74	0.17 351	0.11 296	0.09 145	0.22 309	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.18 270	0.09 220	0.12 325	0.08 244	0.13 196	0.12 194	0.15 229	0.20 293
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.07 125	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.07 215	0.07 115	0.07 153	0.05 95	0.07 151	0.13 172	0.05 146	0.07 202	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.09 130	0.05 97	0.07 92	0.06 125	0.06 200	0.05 136	0.09 137	0.08 119	0.09 143	0.09 137

trnet	0.11 198	0.08 221	0.05 147	0.07 179	0.07 176	0.07 177	0.05 154	0.18 255	0.05 90	0.27 351	0.07 151	0.18 247	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.22 309	0.08 128	0.12 168	0.07 145	0.20 309	0.08 172	0.06 200	0.05 136	0.11 170	0.13 216	0.17 261	0.16 231

MGS-Stereo	0.08 139	0.06 151	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.05 90	0.09 122	0.07 151	0.10 133	0.04 111	0.05 149	0.07 111	0.08 121	0.15 172	0.11 211	0.12 168	0.09 209	0.12 146	0.07 149	0.05 176	0.05 136	0.10 154	0.09 131	0.11 170	0.10 155

DLNR_Zeroshot_test	10.12 439	32.06 449	0.05 147	54.44 449	0.09 235	0.18 324	50.47 449	0.19 287	0.08 184	0.27 351	0.07 151	0.20 276	0.04 111	0.14 336	62.26 449	70.60 449	0.33 393	0.18 359	0.25 344	0.11 272	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.09 277	0.18 300	0.15 276	0.20 314	0.26 337

LL-Strereo2	0.07 125	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.07 153	0.14 143	0.07 151	0.08 115	0.05 146	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.14 163	0.07 113	0.10 142	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.09 131	0.08 127	0.05 77

TestStereo1	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.07 115	0.07 153	0.09 122	0.07 151	0.11 146	0.14 324	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.04 104	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.20 293

raft_robust	0.12 228	0.09 242	0.09 273	0.11 256	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.15 188	0.08 184	0.23 264	0.07 151	0.20 276	0.11 285	0.09 254	0.11 296	0.12 297	0.16 189	0.12 251	0.13 189	0.10 245	0.15 209	0.11 286	0.03 107	0.07 217	0.18 300	0.16 302	0.15 229	0.14 199

RAFT+CT+SA	0.09 148	0.05 120	0.07 225	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.08 118	0.07 151	0.15 192	0.13 308	0.04 131	0.10 255	0.10 183	0.09 113	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.12 146	0.11 286	0.02 58	0.06 170	0.13 196	0.12 194	0.11 170	0.17 245

test_5	0.08 139	0.05 120	0.07 225	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.09 132	0.05 90	0.05 95	0.07 151	0.12 155	0.12 293	0.02 41	0.07 111	0.09 145	0.07 91	0.07 113	0.08 113	0.06 122	0.10 122	0.09 220	0.02 58	0.07 217	0.10 154	0.13 216	0.13 196	0.18 264

SA-5K	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.07 115	0.07 153	0.09 122	0.07 151	0.11 146	0.14 324	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.04 104	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.20 293

SA	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.05 124	0.08 191	0.04 139	0.12 149	0.05 90	0.16 157	0.07 151	0.16 216	0.03 74	0.04 131	0.09 194	0.09 145	0.13 146	0.11 211	0.12 168	0.09 209	0.14 188	0.10 261	0.03 107	0.06 170	0.16 255	0.14 246	0.13 196	0.20 293

MIPNet	0.11 198	0.09 242	0.06 187	0.07 179	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.06 123	0.23 264	0.07 151	0.15 192	0.08 243	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.20 303	0.12 293	0.13 167	0.10 261	0.05 176	0.07 217	0.15 239	0.13 216	0.11 170	0.13 188

AASNet	0.06 102	0.06 151	0.04 104	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.08 123	0.04 53	0.07 113	0.07 151	0.07 109	0.04 111	0.04 131	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.07 92	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.08 120	0.07 108	0.06 98	0.06 106

GMOStereo	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

error version	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

test-v	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

test-3	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.07 153	0.24 281	0.07 151	0.19 259	0.07 220	0.06 168	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.09 163	0.15 221	0.10 245	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.12 182	0.11 165

test_1	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.07 153	0.24 281	0.07 151	0.19 259	0.07 220	0.06 168	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.09 163	0.15 221	0.10 245	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.12 182	0.11 165

test-2	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

raftrobust	0.10 174	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.06 123	0.25 317	0.07 151	0.12 155	0.05 146	0.05 149	0.08 146	0.09 145	0.18 225	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.05 176	0.05 136	0.13 196	0.12 194	0.10 156	0.10 155

RALCasStereoNet	0.09 148	0.08 221	0.06 187	0.09 214	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.12 149	0.05 90	0.18 182	0.07 151	0.12 155	0.05 146	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.12 251	0.13 189	0.08 172	0.15 209	0.08 172	0.05 176	0.06 170	0.12 183	0.09 131	0.10 156	0.08 127

CCAANet	0.08 139	0.07 178	0.06 187	0.09 214	0.06 157	0.07 177	0.09 255	0.08 123	0.07 153	0.07 113	0.07 151	0.14 185	0.05 146	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.10 118	0.09 163	0.07 96	0.06 122	0.08 108	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.08 120	0.09 131	0.07 114	0.09 137

GANet	0.06 102	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.06 157	0.07 177	0.06 190	0.07 115	0.05 90	0.06 103	0.07 151	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.08 99	0.10 192	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.05 99	0.05 176	0.05 136	0.08 120	0.07 108	0.06 98	0.06 106

G4	0.10 174	0.12 293	0.05 147	0.24 353	0.07 176	0.31 371	0.09 255	0.11 143	0.08 184	0.14 143	0.08 181	0.15 192	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.08 121	0.11 129	0.08 128	0.17 260	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.08 262	0.06 170	0.09 137	0.08 119	0.09 143	0.07 117

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 102	0.03 49	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.02 32	0.06 99	0.06 123	0.12 134	0.08 181	0.08 115	0.06 181	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.11 129	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.04 104	0.07 102	0.07 108	0.07 114	0.06 106

TS	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.05 90	0.04 65	0.08 181	0.06 101	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.06 79	0.07 113	0.07 96	0.06 122	0.09 113	0.08 172	0.02 58	0.04 104	0.08 120	0.08 119	0.08 127	0.09 137

zero-FE	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.11 256	0.08 203	0.15 295	0.12 303	0.18 255	0.08 184	0.23 264	0.08 181	0.19 259	0.07 220	0.08 229	0.08 146	0.11 245	0.23 321	0.09 163	0.17 260	0.10 245	0.20 309	0.09 220	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.16 243	0.20 293

castereo++	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.08 181	0.17 228	0.06 181	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.13 189	0.07 145	0.20 309	0.07 149	0.05 176	0.07 217	0.12 183	0.12 194	0.12 182	0.11 165

model_zeroshot	0.14 280	0.09 242	0.06 187	0.10 235	0.10 261	0.14 283	0.08 234	0.20 312	0.12 289	0.28 370	0.08 181	0.21 300	0.06 181	0.11 294	0.09 194	0.12 297	0.26 365	0.13 285	0.27 355	0.11 272	0.20 309	0.13 327	0.11 314	0.09 277	0.17 274	0.17 320	0.18 287	0.18 264

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 304	0.07 178	0.05 147	0.14 293	0.12 294	0.15 295	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.26 335	0.08 181	0.19 259	0.08 243	0.11 294	0.10 255	0.12 297	0.26 365	0.13 285	0.26 350	0.11 272	0.20 309	0.10 261	0.08 262	0.07 217	0.20 328	0.18 333	0.19 302	0.31 359

gcap-zeroshot	0.13 251	0.08 221	0.05 147	0.08 190	0.10 261	0.11 249	0.09 255	0.18 255	0.09 221	0.28 370	0.08 181	0.20 276	0.06 181	0.10 275	0.09 194	0.12 297	0.23 321	0.11 211	0.27 355	0.12 293	0.20 309	0.11 286	0.07 230	0.08 244	0.12 183	0.17 320	0.17 261	0.18 264

HH	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.11 256	0.11 280	0.16 307	0.08 234	0.19 287	0.07 153	0.28 370	0.08 181	0.18 247	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.12 251	0.15 221	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.14 246	0.19 302	0.23 319

HanStereo	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.11 256	0.11 280	0.16 307	0.08 234	0.19 287	0.07 153	0.28 370	0.08 181	0.18 247	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.12 251	0.15 221	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.14 246	0.19 302	0.23 319

4D-IteraStereo	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.06 151	0.04 139	0.15 188	0.10 249	0.22 240	0.08 181	0.14 185	0.06 181	0.03 95	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.09 163	0.11 154	0.07 145	0.15 209	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.10 154	0.10 152	0.08 127	0.08 127

TESTraft	0.09 148	0.06 151	0.06 187	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.06 190	0.09 132	0.08 184	0.09 122	0.08 181	0.12 155	0.13 308	0.03 95	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.08 113	0.07 145	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.05 136	0.14 223	0.12 194	0.14 212	0.20 293

Sa-1000	0.10 174	0.07 178	0.07 225	0.07 179	0.05 124	0.09 207	0.03 89	0.12 149	0.06 123	0.18 182	0.08 181	0.19 259	0.05 146	0.05 149	0.10 255	0.10 183	0.16 189	0.12 251	0.14 206	0.09 209	0.16 228	0.10 261	0.04 135	0.05 136	0.19 315	0.15 276	0.13 196	0.20 293

CIPLG	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.06 181	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.09 131	0.10 156	0.10 155

dd	0.14 280	0.12 293	0.07 225	0.25 357	0.10 261	0.19 335	0.09 255	0.17 215	0.08 184	0.17 167	0.08 181	0.33 351	0.08 243	0.06 168	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.25 344	0.09 209	0.15 209	0.09 220	0.06 200	0.09 277	0.17 274	0.13 216	0.18 287	0.15 214

IPLGR_C	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.09 131	0.10 156	0.10 155

ACRE	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.10 156	0.10 155

raft+_RVC	0.08 139	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.06 157	0.07 177	0.04 139	0.10 139	0.08 184	0.17 167	0.08 181	0.09 124	0.04 111	0.04 131	0.08 146	0.07 103	0.13 146	0.09 163	0.11 154	0.06 122	0.13 167	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.10 154	0.09 131	0.09 143	0.08 127

TANstereo	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.08 184	0.22 240	0.08 181	0.13 172	0.07 220	0.08 229	0.10 255	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.18 280	0.08 172	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.15 229	0.14 199

XX-TBD	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.08 184	0.22 240	0.08 181	0.13 172	0.07 220	0.08 229	0.10 255	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.18 280	0.08 172	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.15 229	0.14 199

CREStereo	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.18 255	0.05 90	0.26 335	0.08 181	0.18 247	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.22 309	0.09 163	0.13 189	0.08 172	0.20 309	0.09 220	0.06 200	0.05 136	0.11 170	0.13 216	0.17 261	0.15 214
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
HITNet	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.05 154	0.11 143	0.07 153	0.19 196	0.08 181	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.08 121	0.13 146	0.11 211	0.10 142	0.06 122	0.10 122	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.12 183	0.11 175	0.16 243	0.13 188
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
G2	0.13 251	0.14 320	0.05 147	0.42 387	0.07 176	0.54 395	0.11 288	0.13 168	0.06 123	0.17 167	0.09 203	0.16 216	0.04 111	0.10 275	0.08 146	0.08 121	0.13 146	0.09 163	0.18 280	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.14 338	0.06 170	0.08 120	0.08 119	0.09 143	0.08 127

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 148	0.04 93	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.15 188	0.09 221	0.19 196	0.09 203	0.16 216	0.05 146	0.06 168	0.09 194	0.09 145	0.15 172	0.08 128	0.11 154	0.07 145	0.16 228	0.08 172	0.04 135	0.05 136	0.16 255	0.11 175	0.14 212	0.16 231

LGCAT	0.11 198	0.09 242	0.08 253	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.06 190	0.17 215	0.06 123	0.22 240	0.09 203	0.15 192	0.07 220	0.07 202	0.09 194	0.09 145	0.19 251	0.10 192	0.17 260	0.08 172	0.19 285	0.10 261	0.08 262	0.06 170	0.11 170	0.12 194	0.15 229	0.11 165

HLF11	0.11 198	0.09 242	0.07 225	0.11 256	0.07 176	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.07 153	0.19 196	0.09 203	0.16 216	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.12 251	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.12 183	0.13 216	0.15 229	0.14 199

DF	0.12 228	0.07 178	0.05 147	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.07 153	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.05 146	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.22 309	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.21 337	0.10 261	0.07 230	0.07 217	0.15 239	0.12 194	0.17 261	0.23 319

DepthFocus	0.10 174	0.05 120	0.05 147	0.09 214	0.05 124	0.06 151	0.04 139	0.17 215	0.07 153	0.22 240	0.09 203	0.13 172	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.09 145	0.18 225	0.09 163	0.18 280	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.09 288	0.05 136	0.07 102	0.11 175	0.14 212	0.12 179

IGEV-FE	0.14 280	0.07 178	0.05 147	0.13 283	0.13 307	0.10 232	0.11 288	0.17 215	0.09 221	0.28 370	0.09 203	0.23 318	0.05 146	0.12 313	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.11 211	0.16 239	0.12 293	0.20 309	0.09 220	0.09 288	0.06 170	0.19 315	0.14 246	0.23 335	0.27 341

S2M2_XL	0.11 198	0.07 178	0.08 253	0.07 179	0.07 176	0.10 232	0.08 234	0.18 255	0.06 123	0.21 225	0.09 203	0.22 315	0.05 146	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.17 260	0.09 209	0.20 309	0.08 172	0.08 262	0.06 170	0.11 170	0.09 131	0.14 212	0.16 231
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.09 214	0.09 235	0.11 249	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.24 281	0.09 203	0.16 216	0.04 111	0.09 254	0.09 194	0.11 245	0.21 292	0.10 192	0.17 260	0.09 209	0.20 309	0.10 261	0.05 176	0.06 170	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.27 341

G2L-Stereo	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.09 235	0.08 191	0.07 215	0.17 215	0.08 184	0.22 240	0.09 203	0.16 216	0.13 308	0.07 202	0.08 146	0.11 245	0.16 189	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.09 288	0.07 217	0.13 196	0.14 246	0.14 212	0.11 165

Reg-Stereo(zero)	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.17 215	0.10 249	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.15 209	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.17 245

FLISNet	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.17 215	0.10 249	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.15 209	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.17 245

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 304	0.07 178	0.05 147	0.12 270	0.12 294	0.15 295	0.09 255	0.17 215	0.12 289	0.29 384	0.09 203	0.22 315	0.05 146	0.12 313	0.11 296	0.11 245	0.26 365	0.12 251	0.33 372	0.11 272	0.20 309	0.12 310	0.08 262	0.06 170	0.21 341	0.18 333	0.20 314	0.32 363

AE-Stereo	0.12 228	0.09 242	0.08 253	0.11 256	0.09 235	0.08 191	0.05 154	0.17 215	0.14 311	0.24 281	0.09 203	0.19 259	0.10 274	0.07 202	0.10 255	0.12 297	0.24 340	0.13 285	0.16 239	0.11 272	0.18 270	0.09 220	0.05 176	0.09 277	0.13 196	0.14 246	0.15 229	0.15 214

IGEV_Zeroshot_test	0.14 280	0.07 178	0.05 147	0.13 283	0.13 307	0.10 232	0.11 288	0.17 215	0.09 221	0.28 370	0.09 203	0.23 318	0.05 146	0.12 313	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.11 211	0.16 239	0.12 293	0.20 309	0.09 220	0.09 288	0.06 170	0.19 315	0.14 246	0.23 335	0.27 341

Any-RAFT	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.10 235	0.09 235	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.10 249	0.26 335	0.09 203	0.20 276	0.08 243	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.11 211	0.20 303	0.10 245	0.21 337	0.09 220	0.08 262	0.06 170	0.16 255	0.15 276	0.17 261	0.17 245

iRaft-Stereo_20w	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.12 270	0.12 294	0.12 263	0.09 255	0.16 200	0.10 249	0.28 370	0.09 203	0.19 259	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.15 221	0.13 312	0.20 309	0.08 172	0.09 288	0.06 170	0.17 274	0.13 216	0.20 314	0.25 330

test_3	0.11 198	0.07 178	0.07 225	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.09 203	0.21 300	0.11 285	0.06 168	0.13 332	0.13 318	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.10 245	0.18 270	0.08 172	0.04 135	0.08 244	0.13 196	0.15 276	0.13 196	0.14 199

TRStereo	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.09 214	0.08 203	0.17 316	0.13 309	0.18 255	0.07 153	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.11 211	0.22 322	0.13 312	0.19 285	0.09 220	0.09 288	0.07 217	0.16 255	0.15 276	0.24 345	0.20 293

rafts_anoy	0.09 148	0.08 221	0.07 225	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.05 90	0.17 167	0.09 203	0.12 155	0.05 146	0.03 95	0.09 194	0.10 183	0.15 172	0.12 251	0.13 189	0.07 145	0.14 188	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.09 143	0.11 165

CREStereo++_RVC	0.11 198	0.07 178	0.05 147	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.07 215	0.16 200	0.09 221	0.26 335	0.09 203	0.17 228	0.13 308	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.08 128	0.13 189	0.07 145	0.19 285	0.08 172	0.06 200	0.06 170	0.14 223	0.11 175	0.16 243	0.15 214
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
RALAANet	0.09 148	0.08 221	0.06 187	0.07 179	0.05 124	0.08 191	0.05 154	0.10 139	0.07 153	0.12 134	0.09 203	0.10 133	0.06 181	0.03 95	0.08 146	0.09 145	0.13 146	0.11 211	0.15 221	0.08 172	0.12 146	0.07 149	0.04 135	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.11 170	0.11 165

XX-Stereo	0.14 280	0.05 120	0.05 147	0.10 235	0.08 203	0.17 316	0.07 215	0.18 255	0.10 249	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.03 74	0.09 254	0.10 255	0.12 297	0.23 321	0.11 211	0.20 303	0.11 272	0.20 309	0.08 172	0.08 262	0.07 217	0.22 351	0.16 302	0.17 261	0.36 370

UNet	0.10 174	0.09 242	0.08 253	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.08 234	0.15 188	0.08 184	0.17 167	0.09 203	0.13 172	0.09 256	0.07 202	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.13 285	0.12 168	0.08 172	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.09 277	0.11 170	0.13 216	0.10 156	0.11 165

UPFNet	0.09 148	0.08 221	0.08 253	0.09 214	0.07 176	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.09 221	0.14 143	0.09 203	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.10 183	0.13 146	0.11 211	0.10 142	0.07 145	0.09 113	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.10 156	0.10 155

DMCA	0.07 125	0.05 120	0.07 225	0.06 155	0.06 157	0.05 128	0.07 215	0.09 132	0.06 123	0.06 103	0.09 203	0.07 109	0.06 181	0.06 168	0.07 111	0.08 121	0.11 129	0.10 192	0.08 113	0.07 145	0.09 113	0.05 99	0.06 200	0.05 136	0.08 120	0.10 152	0.05 66	0.07 117

BEATNet_4x	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.09 235	0.09 207	0.08 234	0.12 149	0.08 184	0.21 225	0.09 203	0.15 192	0.09 256	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.13 146	0.13 285	0.11 154	0.08 172	0.13 167	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.18 264

MSMDNet	0.13 251	0.08 221	0.06 187	0.09 214	0.12 294	0.10 232	0.08 234	0.17 215	0.11 269	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.19 297	0.16 349	0.21 337	0.11 286	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.17 261	0.18 264

CVANet_RVC	0.07 125	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.06 157	0.07 177	0.05 154	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.09 203	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.08 146	0.08 121	0.08 99	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.08 108	0.05 99	0.04 135	0.05 136	0.08 120	0.07 108	0.07 114	0.09 137

G3	0.16 321	0.22 365	0.09 273	0.48 391	0.13 307	0.61 400	0.14 315	0.19 287	0.12 289	0.24 281	0.10 232	0.30 346	0.09 256	0.13 329	0.09 194	0.09 145	0.12 140	0.11 211	0.20 303	0.07 145	0.11 131	0.08 172	0.25 377	0.09 277	0.11 170	0.09 131	0.09 143	0.09 137

GOStereo-base	0.16 321	0.23 370	0.06 187	0.57 397	0.12 294	0.74 405	0.16 327	0.19 287	0.13 299	0.22 240	0.10 232	0.26 332	0.05 146	0.15 345	0.09 194	0.08 121	0.15 172	0.11 211	0.22 322	0.05 97	0.10 122	0.06 125	0.20 361	0.06 170	0.10 154	0.07 108	0.09 143	0.06 106

Cross2Single Stereo	0.11 198	0.08 221	0.05 147	0.14 293	0.09 235	0.07 177	0.06 190	0.15 188	0.16 324	0.17 167	0.10 232	0.16 216	0.12 293	0.09 254	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.18 270	0.08 172	0.08 262	0.05 136	0.17 274	0.14 246	0.14 212	0.09 137

depth_test_26	0.13 251	0.06 151	0.06 187	0.06 155	0.07 176	0.07 177	0.05 154	0.26 358	0.06 123	0.32 389	0.10 232	0.31 349	0.06 181	0.10 275	0.10 255	0.10 183	0.29 384	0.11 211	0.25 344	0.10 245	0.26 386	0.07 149	0.13 332	0.08 244	0.12 183	0.14 246	0.13 196	0.20 293

HLf8	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.11 256	0.09 235	0.10 232	0.08 234	0.20 312	0.09 221	0.19 196	0.10 232	0.20 276	0.09 256	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.12 251	0.17 260	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.18 287	0.18 264

TestStereo_HLe17	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.14 293	0.10 261	0.12 263	0.08 234	0.23 344	0.11 269	0.21 225	0.10 232	0.20 276	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.18 280	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.18 300	0.14 246	0.16 243	0.15 214

GGDA	0.12 228	0.09 242	0.07 225	0.10 235	0.08 203	0.11 249	0.08 234	0.18 255	0.11 269	0.22 240	0.10 232	0.21 300	0.10 274	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.16 239	0.08 172	0.14 188	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.17 245

gcap_with_dpt	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.07 215	0.18 255	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.24 327	0.09 256	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.12 194	0.17 261	0.25 330

castereo	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.16 200	0.11 269	0.24 281	0.10 232	0.15 192	0.04 111	0.05 149	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.07 145	0.19 285	0.07 149	0.04 135	0.07 217	0.13 196	0.12 194	0.12 182	0.12 179

GCAP-BAT	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.07 215	0.18 255	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.24 327	0.09 256	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.12 194	0.17 261	0.25 330

MSKI-zero shot	0.13 251	0.08 221	0.05 147	0.09 214	0.11 280	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.09 221	0.28 370	0.10 232	0.19 259	0.06 181	0.11 294	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.17 260	0.11 272	0.21 337	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.14 223	0.17 320	0.18 287	0.18 264

RAFT-Test	0.13 251	0.07 178	0.06 187	0.09 214	0.11 280	0.13 274	0.09 255	0.17 215	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.20 276	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.21 315	0.14 323	0.21 337	0.11 286	0.06 200	0.08 244	0.17 274	0.15 276	0.17 261	0.17 245

CAS	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.06 155	0.05 124	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.05 90	0.11 131	0.10 232	0.11 146	0.05 146	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.11 129	0.10 192	0.14 206	0.07 145	0.12 146	0.07 149	0.05 176	0.05 136	0.13 196	0.11 175	0.09 143	0.14 199

IPLGR	0.12 228	0.09 242	0.09 273	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.07 215	0.18 255	0.09 221	0.22 240	0.10 232	0.15 192	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.11 245	0.17 203	0.11 211	0.20 303	0.12 293	0.15 209	0.08 172	0.04 135	0.08 244	0.16 255	0.13 216	0.14 212	0.16 231

test-1	0.14 280	0.06 151	0.07 225	0.11 256	0.10 261	0.18 324	0.14 315	0.19 287	0.13 299	0.28 370	0.10 232	0.19 259	0.11 285	0.12 313	0.12 312	0.13 318	0.22 309	0.12 251	0.22 322	0.10 245	0.24 374	0.08 172	0.09 288	0.08 244	0.21 341	0.18 333	0.15 229	0.17 245

ADLNet	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.12 270	0.10 261	0.16 307	0.12 303	0.14 180	0.07 153	0.13 140	0.10 232	0.25 330	0.10 274	0.28 382	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.09 163	0.13 189	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.13 332	0.06 170	0.13 196	0.12 194	0.12 182	0.14 199

RASNet	0.11 198	0.10 260	0.09 273	0.10 235	0.07 176	0.08 191	0.08 234	0.19 287	0.09 221	0.17 167	0.10 232	0.13 172	0.08 243	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.15 172	0.09 163	0.12 168	0.06 122	0.15 209	0.09 220	0.05 176	0.10 295	0.13 196	0.11 175	0.17 261	0.17 245

DISCO	0.10 174	0.10 260	0.08 253	0.10 235	0.09 235	0.11 249	0.09 255	0.10 139	0.08 184	0.15 151	0.10 232	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.11 245	0.15 172	0.10 192	0.14 206	0.10 245	0.12 146	0.10 261	0.06 200	0.09 277	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.11 165

iResNet_ROB	0.11 198	0.08 221	0.07 225	0.11 256	0.08 203	0.12 263	0.07 215	0.15 188	0.08 184	0.23 264	0.10 232	0.15 192	0.15 332	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.17 203	0.12 251	0.13 189	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.08 244	0.14 223	0.12 194	0.15 229	0.15 214

PDISCO_ROB	0.12 228	0.13 307	0.13 330	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.09 255	0.09 132	0.08 184	0.11 131	0.10 232	0.06 101	0.05 146	0.05 149	0.09 194	0.11 245	0.14 163	0.16 335	0.09 130	0.10 245	0.14 188	0.12 310	0.04 135	0.08 244	0.16 255	0.21 355	0.32 372	0.19 283

ManiGeoR	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.13 283	0.08 203	0.10 232	0.07 215	0.20 312	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.20 276	0.06 181	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.07 149	0.06 200	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.14 199

HLf10	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.13 283	0.08 203	0.10 232	0.07 215	0.20 312	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.20 276	0.06 181	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.07 149	0.06 200	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.14 199

TestStereo_HL3	0.14 280	0.11 277	0.08 253	0.12 270	0.10 261	0.12 263	0.11 288	0.20 312	0.13 299	0.24 281	0.11 252	0.30 346	0.13 308	0.08 229	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.16 228	0.10 261	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.13 216	0.23 335	0.27 341

TestStereo_HL2	0.12 228	0.09 242	0.07 225	0.10 235	0.08 203	0.10 232	0.08 234	0.18 255	0.10 249	0.22 240	0.11 252	0.20 276	0.09 256	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.17 260	0.09 209	0.14 188	0.07 149	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.17 261	0.18 264

WQFJA1++	0.12 228	0.09 242	0.06 187	0.15 307	0.08 203	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.07 153	0.19 196	0.11 252	0.15 192	0.08 243	0.05 149	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.16 239	0.08 172	0.16 228	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.16 255	0.11 175	0.21 328	0.22 314

coex_refinement	0.10 174	0.10 260	0.07 225	0.09 214	0.08 203	0.09 207	0.06 190	0.17 215	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.11 146	0.07 220	0.07 202	0.11 296	0.14 339	0.15 172	0.11 211	0.12 168	0.06 122	0.12 146	0.08 172	0.06 200	0.07 217	0.12 183	0.12 194	0.11 170	0.13 188

CASnet	0.10 174	0.06 151	0.05 147	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.05 154	0.18 255	0.10 249	0.23 264	0.11 252	0.13 172	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.08 128	0.18 280	0.07 145	0.14 188	0.06 125	0.06 200	0.06 170	0.12 183	0.10 152	0.14 212	0.10 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.05 125	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.18 182	0.11 252	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.10 118	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.10 152	0.10 156	0.13 188

tt_ll	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.05 125	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.18 182	0.11 252	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.10 118	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.10 152	0.10 156	0.13 188

iinet-f	0.10 174	0.09 242	0.06 187	0.08 190	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.09 132	0.07 153	0.18 182	0.11 252	0.10 133	0.10 274	0.06 168	0.08 146	0.09 145	0.14 163	0.09 163	0.18 280	0.09 209	0.11 131	0.06 125	0.05 176	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.15 229	0.12 179

IER	0.09 148	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.06 190	0.12 149	0.07 153	0.14 143	0.11 252	0.10 133	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.09 145	0.15 172	0.11 211	0.11 154	0.07 145	0.11 131	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.11 170	0.14 199

dad	0.18 331	0.16 337	0.11 306	0.36 372	0.16 330	0.24 360	0.21 360	0.24 351	0.09 221	0.22 240	0.11 252	0.38 361	0.11 285	0.08 229	0.12 312	0.10 183	0.27 376	0.12 251	0.29 362	0.10 245	0.19 285	0.12 310	0.08 262	0.13 334	0.18 300	0.14 246	0.31 370	0.22 314

cross-raft	0.14 280	0.08 221	0.07 225	0.08 190	0.10 261	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.13 299	0.27 351	0.11 252	0.21 300	0.05 146	0.11 294	0.13 332	0.14 339	0.22 309	0.11 211	0.23 333	0.13 312	0.23 367	0.09 220	0.06 200	0.08 244	0.22 351	0.17 320	0.14 212	0.15 214

s12784h	0.12 228	0.09 242	0.06 187	0.11 256	0.09 235	0.08 191	0.06 190	0.18 255	0.07 153	0.27 351	0.11 252	0.19 259	0.08 243	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.21 292	0.08 128	0.15 221	0.07 145	0.20 309	0.08 172	0.05 176	0.07 217	0.16 255	0.14 246	0.18 287	0.21 310

EAI-Stereo	0.13 251	0.07 178	0.04 104	0.10 235	0.10 261	0.10 232	0.09 255	0.17 215	0.10 249	0.26 335	0.11 252	0.20 276	0.05 146	0.10 275	0.10 255	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.18 280	0.12 293	0.19 285	0.08 172	0.08 262	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.15 229	0.20 293

CBMV	0.22 356	0.18 351	0.17 362	0.23 347	0.21 360	0.20 341	0.18 340	0.27 362	0.19 350	0.28 370	0.11 252	0.29 344	0.13 308	0.24 371	0.13 332	0.14 339	0.24 340	0.18 359	0.20 303	0.16 349	0.21 337	0.18 367	0.24 375	0.23 373	0.26 368	0.22 363	0.35 379	0.40 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TestStereo-Hl	0.14 280	0.11 277	0.08 253	0.10 235	0.09 235	0.15 295	0.11 288	0.19 287	0.13 299	0.24 281	0.12 268	0.28 337	0.12 293	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.12 251	0.18 280	0.10 245	0.15 209	0.09 220	0.07 230	0.10 295	0.16 255	0.15 276	0.24 345	0.29 350

DN	0.14 280	0.08 221	0.08 253	0.19 332	0.09 235	0.22 353	0.11 288	0.18 255	0.10 249	0.21 225	0.12 268	0.35 355	0.06 181	0.14 336	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.08 172	0.18 270	0.11 286	0.06 200	0.08 244	0.24 360	0.14 246	0.15 229	0.18 264

CASS	0.15 304	0.12 293	0.10 293	0.14 293	0.12 294	0.16 307	0.10 274	0.19 287	0.15 319	0.26 335	0.12 268	0.20 276	0.12 293	0.09 254	0.11 296	0.12 297	0.23 321	0.12 251	0.23 333	0.09 209	0.19 285	0.10 261	0.07 230	0.09 277	0.23 358	0.14 246	0.19 302	0.22 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.07 215	0.18 255	0.08 184	0.28 370	0.12 268	0.19 259	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.13 318	0.23 321	0.12 251	0.17 260	0.15 337	0.19 285	0.10 261	0.09 288	0.07 217	0.19 315	0.18 333	0.19 302	0.19 283

sCroCo_RVC	0.14 280	0.09 242	0.09 273	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.19 287	0.14 311	0.18 182	0.12 268	0.13 172	0.14 324	0.06 168	0.13 332	0.15 357	0.22 309	0.15 324	0.22 322	0.13 312	0.21 337	0.16 354	0.06 200	0.12 324	0.17 274	0.16 302	0.17 261	0.17 245

GES	0.14 280	0.11 277	0.07 225	0.09 214	0.11 280	0.15 295	0.09 255	0.20 312	0.09 221	0.23 264	0.12 268	0.17 228	0.11 285	0.14 336	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.14 310	0.24 339	0.14 323	0.17 255	0.17 358	0.11 314	0.09 277	0.15 239	0.14 246	0.21 328	0.20 293

HCRNet	0.11 198	0.17 345	0.06 187	0.22 343	0.08 203	0.15 295	0.08 234	0.13 168	0.04 53	0.46 411	0.12 268	0.24 327	0.07 220	0.07 202	0.08 146	0.06 77	0.14 163	0.08 128	0.20 303	0.08 172	0.09 113	0.05 99	0.11 314	0.06 170	0.06 85	0.05 42	0.05 66	0.08 127

FINET	0.12 228	0.11 277	0.12 321	0.12 270	0.10 261	0.11 249	0.13 309	0.15 188	0.12 289	0.13 140	0.12 268	0.13 172	0.09 256	0.09 254	0.15 357	0.13 318	0.15 172	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.10 261	0.10 304	0.10 295	0.12 183	0.10 152	0.13 196	0.12 179

psm_up	0.14 280	0.11 277	0.13 330	0.15 307	0.12 294	0.14 283	0.11 288	0.20 312	0.16 324	0.19 196	0.12 268	0.15 192	0.17 341	0.10 275	0.12 312	0.12 297	0.19 251	0.13 285	0.17 260	0.11 272	0.15 209	0.09 220	0.10 304	0.16 355	0.18 300	0.16 302	0.17 261	0.20 293

R-Stereo Train	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.10 261	0.15 295	0.05 154	0.16 200	0.12 289	0.28 370	0.12 268	0.20 276	0.08 243	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.15 239	0.15 276	0.16 243	0.15 214

ADCP+	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.07 176	0.09 207	0.08 234	0.13 168	0.11 269	0.16 157	0.12 268	0.18 247	0.08 243	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.16 189	0.11 211	0.14 206	0.09 209	0.12 146	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.11 170	0.15 276	0.11 170	0.11 165

RAFT-Stereo	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.10 261	0.15 295	0.05 154	0.16 200	0.12 289	0.28 370	0.12 268	0.20 276	0.08 243	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.15 239	0.15 276	0.16 243	0.15 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.14 293	0.12 294	0.11 249	0.09 255	0.19 287	0.10 249	0.18 182	0.12 268	0.25 330	0.10 274	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.12 251	0.12 168	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.15 239	0.12 194	0.13 196	0.13 188

iResNetv2_ROB	0.12 228	0.08 221	0.07 225	0.12 270	0.09 235	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.08 184	0.22 240	0.12 268	0.20 276	0.15 332	0.06 168	0.08 146	0.08 121	0.16 189	0.11 211	0.17 260	0.10 245	0.14 188	0.09 220	0.09 288	0.10 295	0.14 223	0.12 194	0.19 302	0.12 179

GLC_STEREO	0.13 251	0.11 277	0.12 321	0.12 270	0.11 280	0.10 232	0.10 274	0.19 287	0.07 153	0.25 317	0.13 282	0.12 155	0.07 220	0.07 202	0.08 146	0.12 297	0.24 340	0.11 211	0.17 260	0.09 209	0.27 389	0.15 346	0.07 230	0.07 217	0.15 239	0.09 131	0.20 314	0.12 179

ICVP	0.15 304	0.13 307	0.14 341	0.12 270	0.12 294	0.13 274	0.10 274	0.17 215	0.12 289	0.17 167	0.13 282	0.18 247	0.12 293	0.09 254	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.15 221	0.14 323	0.17 255	0.13 327	0.20 361	0.11 308	0.19 315	0.19 346	0.17 261	0.16 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 251	0.12 293	0.10 293	0.11 256	0.08 203	0.11 249	0.10 274	0.18 255	0.11 269	0.24 281	0.13 282	0.20 276	0.08 243	0.06 168	0.11 296	0.10 183	0.20 277	0.11 211	0.20 303	0.10 245	0.21 337	0.10 261	0.06 200	0.12 324	0.19 315	0.11 175	0.12 182	0.13 188

GMStereo	0.12 228	0.12 293	0.07 225	0.11 256	0.11 280	0.13 274	0.09 255	0.17 215	0.10 249	0.17 167	0.13 282	0.21 300	0.11 285	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.17 203	0.10 192	0.17 260	0.12 293	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.09 277	0.14 223	0.13 216	0.15 229	0.12 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.15 304	0.13 307	0.11 306	0.14 293	0.16 330	0.14 283	0.13 309	0.19 287	0.11 269	0.14 143	0.13 282	0.17 228	0.09 256	0.16 349	0.15 357	0.15 357	0.21 292	0.14 310	0.22 322	0.15 337	0.15 209	0.12 310	0.07 230	0.12 324	0.16 255	0.15 276	0.19 302	0.17 245

DSFCA	0.11 198	0.13 307	0.09 273	0.10 235	0.08 203	0.11 249	0.11 288	0.12 149	0.09 221	0.12 134	0.13 282	0.14 185	0.07 220	0.05 149	0.09 194	0.11 245	0.15 172	0.13 285	0.16 239	0.10 245	0.13 167	0.12 310	0.07 230	0.09 277	0.12 183	0.13 216	0.10 156	0.13 188

DMCA-RVC	0.10 174	0.08 221	0.11 306	0.08 190	0.09 235	0.08 191	0.08 234	0.12 149	0.09 221	0.13 140	0.13 282	0.13 172	0.07 220	0.06 168	0.13 332	0.12 297	0.14 163	0.13 285	0.11 154	0.10 245	0.12 146	0.09 220	0.07 230	0.09 277	0.10 154	0.10 152	0.10 156	0.11 165

FADNet-RVC-Resample	0.13 251	0.10 260	0.12 321	0.12 270	0.10 261	0.13 274	0.10 274	0.16 200	0.13 299	0.18 182	0.13 282	0.17 228	0.11 285	0.10 275	0.10 255	0.09 145	0.13 146	0.15 324	0.15 221	0.17 354	0.15 209	0.12 310	0.10 304	0.13 334	0.17 274	0.13 216	0.12 182	0.11 165

RTSC	0.14 280	0.11 277	0.10 293	0.12 270	0.11 280	0.12 263	0.10 274	0.16 200	0.13 299	0.18 182	0.13 282	0.15 192	0.13 308	0.08 229	0.11 296	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.21 315	0.12 293	0.16 228	0.12 310	0.07 230	0.10 295	0.16 255	0.16 302	0.21 328	0.32 363

CFNet_RVC	0.13 251	0.12 293	0.10 293	0.14 293	0.11 280	0.14 283	0.09 255	0.17 215	0.09 221	0.19 196	0.13 282	0.21 300	0.09 256	0.09 254	0.10 255	0.13 318	0.18 225	0.13 285	0.15 221	0.11 272	0.16 228	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.15 239	0.12 194	0.16 243	0.17 245

UCFNet_RVC	0.15 304	0.17 345	0.12 321	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.11 288	0.17 215	0.12 289	0.20 210	0.13 282	0.28 337	0.12 293	0.10 275	0.11 296	0.13 318	0.18 225	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.09 220	0.10 304	0.11 308	0.18 300	0.15 276	0.17 261	0.19 283

MLCV	0.14 280	0.11 277	0.09 273	0.16 312	0.12 294	0.14 283	0.11 288	0.21 327	0.10 249	0.24 281	0.13 282	0.21 300	0.14 324	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.19 297	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.10 304	0.09 277	0.16 255	0.13 216	0.16 243	0.19 283

iResNet	0.16 321	0.11 277	0.09 273	0.15 307	0.13 307	0.17 316	0.12 303	0.21 327	0.14 311	0.25 317	0.13 282	0.35 355	0.32 381	0.08 229	0.10 255	0.11 245	0.20 277	0.12 251	0.25 344	0.14 323	0.18 270	0.11 286	0.12 325	0.13 334	0.18 300	0.14 246	0.20 314	0.18 264

UDGNet	0.15 304	0.13 307	0.09 273	0.18 325	0.17 338	0.16 307	0.19 347	0.15 188	0.11 269	0.16 157	0.14 295	0.15 192	0.05 146	0.45 397	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.12 251	0.14 206	0.09 209	0.17 255	0.09 220	0.28 398	0.07 217	0.17 274	0.15 276	0.12 182	0.13 188

DAS	0.19 337	0.11 277	0.09 273	0.24 353	0.19 352	0.18 324	0.20 349	0.23 344	0.18 341	0.24 281	0.14 295	0.38 361	0.21 350	0.09 254	0.12 312	0.11 245	0.25 357	0.16 335	0.22 322	0.15 337	0.20 309	0.14 334	0.18 353	0.13 334	0.19 315	0.17 320	0.23 335	0.29 350

SepStereo	0.19 337	0.11 277	0.09 273	0.24 353	0.19 352	0.18 324	0.20 349	0.23 344	0.18 341	0.24 281	0.14 295	0.38 361	0.21 350	0.09 254	0.12 312	0.11 245	0.25 357	0.16 335	0.22 322	0.15 337	0.20 309	0.14 334	0.18 353	0.13 334	0.19 315	0.17 320	0.23 335	0.29 350

LMCR-Stereo	0.13 251	0.09 242	0.07 225	0.11 256	0.08 203	0.11 249	0.09 255	0.18 255	0.09 221	0.19 196	0.14 295	0.19 259	0.14 324	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.20 277	0.13 285	0.19 297	0.10 245	0.18 270	0.10 261	0.08 262	0.08 244	0.15 239	0.13 216	0.18 287	0.17 245

CFNet_pseudo	0.13 251	0.11 277	0.11 306	0.14 293	0.11 280	0.12 263	0.11 288	0.19 287	0.12 289	0.24 281	0.14 295	0.16 216	0.15 332	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.13 285	0.13 189	0.08 172	0.15 209	0.08 172	0.08 262	0.09 277	0.15 239	0.14 246	0.19 302	0.20 293

pcwnet_v2	0.15 304	0.12 293	0.12 321	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.14 315	0.20 312	0.13 299	0.22 240	0.14 295	0.19 259	0.18 343	0.12 313	0.10 255	0.12 297	0.18 225	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.09 288	0.10 295	0.19 315	0.20 350	0.19 302	0.27 341

RTS	0.20 345	0.16 337	0.14 341	0.17 320	0.14 319	0.20 341	0.15 322	0.23 344	0.26 381	0.15 151	0.14 295	0.14 185	0.20 348	0.11 294	0.13 332	0.15 357	0.24 340	0.17 348	0.34 375	0.24 383	0.22 356	0.15 346	0.09 288	0.15 347	0.28 378	0.27 393	0.28 363	0.55 399

RTSA	0.20 345	0.16 337	0.14 341	0.17 320	0.14 319	0.20 341	0.15 322	0.23 344	0.26 381	0.15 151	0.14 295	0.14 185	0.20 348	0.11 294	0.13 332	0.15 357	0.24 340	0.17 348	0.34 375	0.24 383	0.22 356	0.15 346	0.09 288	0.15 347	0.28 378	0.27 393	0.28 363	0.55 399

DeepPrunerF	0.11 198	0.10 260	0.10 293	0.13 283	0.13 307	0.09 207	0.09 255	0.15 188	0.11 269	0.12 134	0.14 295	0.10 133	0.09 256	0.07 202	0.12 312	0.11 245	0.11 129	0.13 285	0.13 189	0.11 272	0.13 167	0.08 172	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.11 170	0.14 199

PA-Net	0.19 337	0.21 362	0.25 387	0.14 293	0.20 357	0.18 324	0.20 349	0.21 327	0.19 350	0.18 182	0.14 295	0.17 228	0.21 350	0.26 376	0.16 362	0.18 379	0.15 172	0.19 364	0.13 189	0.17 354	0.14 188	0.15 346	0.10 304	0.16 355	0.17 274	0.25 382	0.17 261	0.35 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.15 304	0.11 277	0.11 306	0.19 332	0.14 319	0.21 350	0.24 369	0.13 168	0.11 269	0.16 157	0.14 295	0.10 133	0.07 220	0.39 396	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.14 310	0.15 221	0.10 245	0.12 146	0.08 172	0.24 375	0.08 244	0.14 223	0.12 194	0.14 212	0.12 179

MDST_ROB	0.22 356	0.27 384	0.14 341	0.47 389	0.24 370	0.36 382	0.20 349	0.24 351	0.16 324	0.26 335	0.14 295	0.28 337	0.25 361	0.11 294	0.11 296	0.12 297	0.21 292	0.12 251	0.17 260	0.12 293	0.19 285	0.10 261	0.11 314	0.12 324	0.34 395	0.23 370	0.56 404	0.31 359

pmcnn	0.19 337	0.14 320	0.11 306	0.18 325	0.13 307	0.19 335	0.16 327	0.20 312	0.18 341	0.26 335	0.14 295	0.35 355	0.25 361	0.09 254	0.09 194	0.11 245	0.25 357	0.14 310	0.24 339	0.14 323	0.22 356	0.14 334	0.11 314	0.11 308	0.21 341	0.18 333	0.39 388	0.45 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.08 190	0.05 124	0.07 177	0.03 89	0.11 143	0.15 319	0.20 210	0.15 308	0.11 146	0.07 220	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.16 189	0.11 211	0.12 168	0.08 172	0.12 146	0.11 286	0.06 200	0.07 217	0.12 183	0.14 246	0.12 182	0.16 231

GANet-ADL	0.15 304	0.12 293	0.09 273	0.14 293	0.12 294	0.16 307	0.12 303	0.20 312	0.10 249	0.25 317	0.15 308	0.22 315	0.12 293	0.21 368	0.09 194	0.11 245	0.25 357	0.14 310	0.20 303	0.14 323	0.19 285	0.09 220	0.08 262	0.10 295	0.17 274	0.15 276	0.20 314	0.17 245

Anonymous3	0.18 331	0.15 329	0.11 306	0.15 307	0.10 261	0.14 283	0.11 288	0.22 336	0.19 350	0.27 351	0.15 308	0.27 335	0.12 293	0.13 329	0.25 388	0.17 372	0.23 321	0.18 359	0.26 350	0.17 354	0.24 374	0.20 379	0.09 288	0.10 295	0.21 341	0.20 350	0.22 333	0.20 293

HGLStereo	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.06 190	0.14 180	0.08 184	0.18 182	0.15 308	0.09 124	0.06 181	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.13 285	0.14 206	0.10 245	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.13 196	0.12 194	0.10 156	0.11 165

STTStereo	0.13 251	0.14 320	0.17 362	0.13 283	0.15 327	0.13 274	0.20 349	0.13 168	0.13 299	0.15 151	0.15 308	0.17 228	0.10 274	0.11 294	0.12 312	0.12 297	0.15 172	0.14 310	0.13 189	0.11 272	0.12 146	0.10 261	0.07 230	0.09 277	0.15 239	0.13 216	0.12 182	0.16 231

ADCRef	0.13 251	0.10 260	0.09 273	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.08 234	0.17 215	0.14 311	0.21 225	0.15 308	0.15 192	0.13 308	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.16 189	0.14 310	0.19 297	0.12 293	0.15 209	0.12 310	0.09 288	0.11 308	0.13 196	0.18 333	0.13 196	0.18 264

HSM	0.14 280	0.12 293	0.09 273	0.14 293	0.13 307	0.12 263	0.10 274	0.18 255	0.10 249	0.23 264	0.15 308	0.18 247	0.14 324	0.08 229	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.12 251	0.17 260	0.12 293	0.18 270	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.15 276	0.17 261	0.18 264

NCCL2	0.17 326	0.17 345	0.16 354	0.13 283	0.13 307	0.13 274	0.12 303	0.21 327	0.17 335	0.22 240	0.15 308	0.23 318	0.13 308	0.09 254	0.15 357	0.16 365	0.18 225	0.17 348	0.19 297	0.17 354	0.21 337	0.17 358	0.11 314	0.16 355	0.25 365	0.26 389	0.20 314	0.24 324

NOSS_ROB	0.21 351	0.14 320	0.15 348	0.20 337	0.19 352	0.20 341	0.22 362	0.29 371	0.18 341	0.25 317	0.15 308	0.21 300	0.13 308	0.27 381	0.13 332	0.14 339	0.26 365	0.21 374	0.22 322	0.17 354	0.23 367	0.22 388	0.26 383	0.24 381	0.26 368	0.22 363	0.24 345	0.26 337

PWCDC_ROB	0.13 251	0.06 151	0.09 273	0.07 179	0.13 307	0.08 191	0.13 309	0.06 99	0.24 371	0.09 122	0.15 308	0.09 124	0.43 396	0.26 376	0.10 255	0.10 183	0.09 113	0.12 251	0.08 113	0.11 272	0.08 108	0.11 286	0.19 358	0.13 334	0.07 102	0.13 216	0.08 127	0.18 264

SGM-Forest	0.19 337	0.18 351	0.16 354	0.23 347	0.18 345	0.20 341	0.18 340	0.23 344	0.17 335	0.20 210	0.15 308	0.23 318	0.18 343	0.22 369	0.17 368	0.18 379	0.19 251	0.17 348	0.18 280	0.15 337	0.17 255	0.18 367	0.25 377	0.18 363	0.22 351	0.18 333	0.25 352	0.24 324
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo04	0.14 280	0.12 293	0.10 293	0.08 190	0.09 235	0.10 232	0.08 234	0.22 336	0.19 350	0.24 281	0.16 319	0.23 318	0.11 285	0.04 131	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.12 251	0.21 315	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.06 200	0.11 308	0.21 341	0.12 194	0.16 243	0.15 214

GEStereo_RVC	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.11 256	0.12 294	0.12 263	0.11 288	0.18 255	0.13 299	0.24 281	0.16 319	0.18 247	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.11 245	0.20 277	0.17 348	0.23 333	0.13 312	0.15 209	0.13 327	0.07 230	0.11 308	0.20 328	0.14 246	0.13 196	0.19 283

sAnonymous2	0.14 280	0.09 242	0.10 293	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.11 288	0.22 336	0.11 269	0.23 264	0.16 319	0.15 192	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.21 315	0.14 323	0.16 228	0.14 334	0.04 135	0.10 295	0.17 274	0.17 320	0.17 261	0.16 231

CroCo_RVC	0.14 280	0.09 242	0.10 293	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.11 288	0.22 336	0.11 269	0.23 264	0.16 319	0.15 192	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.21 315	0.14 323	0.16 228	0.14 334	0.04 135	0.10 295	0.17 274	0.17 320	0.17 261	0.16 231

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 387	0.16 337	0.12 321	0.26 359	0.22 363	0.22 353	0.27 377	0.24 351	0.15 319	0.24 281	0.16 319	4.24 437	0.22 357	0.19 361	0.13 332	0.13 318	0.34 395	0.22 380	0.31 367	0.20 369	0.23 367	0.18 367	0.22 366	0.14 343	0.20 328	0.19 346	0.21 328	0.24 324

RP	0.15 304	0.14 320	0.15 348	0.17 320	0.14 319	0.17 316	0.16 327	0.19 287	0.17 335	0.14 143	0.16 319	0.16 216	0.15 332	0.11 294	0.13 332	0.12 297	0.15 172	0.12 251	0.15 221	0.12 293	0.12 146	0.12 310	0.10 304	0.12 324	0.17 274	0.15 276	0.20 314	0.18 264

stereogan	0.16 321	0.15 329	0.15 348	0.16 312	0.18 345	0.18 324	0.16 327	0.20 312	0.19 350	0.14 143	0.16 319	0.20 276	0.18 343	0.13 329	0.14 347	0.13 318	0.16 189	0.14 310	0.17 260	0.14 323	0.14 188	0.12 310	0.13 332	0.13 334	0.16 255	0.16 302	0.23 335	0.18 264

ADCL	0.14 280	0.12 293	0.11 306	0.13 283	0.11 280	0.14 283	0.10 274	0.17 215	0.15 319	0.22 240	0.16 319	0.21 300	0.12 293	0.09 254	0.10 255	0.11 245	0.16 189	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.18 270	0.13 327	0.11 314	0.11 308	0.16 255	0.15 276	0.16 243	0.16 231

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 251	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.15 327	0.13 274	0.20 349	0.13 168	0.15 319	0.16 157	0.16 319	0.21 300	0.09 256	0.15 345	0.10 255	0.12 297	0.15 172	0.12 251	0.11 154	0.09 209	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.13 196	0.13 216	0.11 170	0.15 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FSD		0.24 374	0.24 386	0.27 366	0.25 373	0.25 361	0.33 381	0.30 374	0.18 341	0.20 210	0.17 328			0.29 384	0.25 388	0.26 394			0.27 355	0.21 371				0.28 391	0.27 371	0.23 370	0.27 360	0.27 341

ITSA-stereo	0.18 331	0.14 320	0.11 306	0.26 359	0.16 330	0.18 324	0.16 327	0.25 355	0.17 335	0.25 317	0.17 328	0.33 351	0.24 358	0.16 349	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.15 324	0.22 322	0.10 245	0.19 285	0.11 286	0.15 341	0.11 308	0.22 351	0.15 276	0.20 314	0.23 319

EKT-Stereo	0.15 304	0.10 260	0.07 225	0.13 283	0.12 294	0.16 307	0.17 337	0.18 255	0.11 269	0.26 335	0.17 328	0.17 228	0.07 220	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.15 324	0.23 333	0.12 293	0.24 374	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.20 328	0.15 276	0.17 261	0.18 264

SACVNet	0.15 304	0.14 320	0.13 330	0.16 312	0.13 307	0.14 283	0.12 303	0.19 287	0.17 335	0.19 196	0.17 328	0.14 185	0.07 220	0.14 336	0.13 332	0.13 318	0.19 251	0.16 335	0.20 303	0.13 312	0.16 228	0.14 334	0.12 325	0.13 334	0.20 328	0.18 333	0.19 302	0.17 245

AACVNet	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.13 283	0.13 307	0.14 283	0.10 274	0.19 287	0.11 269	0.22 240	0.17 328	0.13 172	0.10 274	0.09 254	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.11 314	0.11 308	0.17 274	0.13 216	0.14 212	0.16 231

GwcNet-ADL	0.17 326	0.12 293	0.11 306	0.19 332	0.14 319	0.17 316	0.14 315	0.21 327	0.14 311	0.24 281	0.17 328	0.32 350	0.16 337	0.19 361	0.11 296	0.14 339	0.22 309	0.15 324	0.23 333	0.13 312	0.18 270	0.11 286	0.05 176	0.10 295	0.18 300	0.15 276	0.19 302	0.21 310

FCDSN-DC	0.25 363	0.25 377	0.25 387	0.28 368	0.26 376	0.26 364	0.34 382	0.28 365	0.18 341	0.20 210	0.17 328	0.20 276	0.12 293	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.28 396	0.27 355	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.32 399	0.26 368	0.24 376	0.26 357	0.27 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.18 331	0.14 320	0.13 330	0.20 337	0.15 327	0.14 283	0.13 309	0.24 351	0.14 311	0.24 281	0.17 328	0.27 335	0.21 350	0.14 336	0.14 347	0.12 297	0.19 251	0.17 348	0.31 367	0.15 337	0.19 285	0.14 334	0.11 314	0.14 343	0.20 328	0.21 355	0.18 287	0.22 314

FADNet-RVC	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.18 325	0.11 280	0.14 283	0.09 255	0.21 327	0.09 221	0.19 196	0.17 328	0.17 228	0.12 293	0.11 294	0.14 347	0.15 357	0.18 225	0.13 285	0.18 280	0.15 337	0.12 146	0.12 310	0.12 325	0.11 308	0.20 328	0.16 302	0.14 212	0.14 199

GANetREF_RVC	0.26 367	0.26 380	0.30 396	0.23 347	0.23 367	0.23 359	0.24 369	0.35 386	0.33 399	0.32 389	0.17 328	0.50 377	0.38 392	0.12 313	0.20 381	0.17 372	0.19 251	0.21 374	0.35 378	0.21 371	0.23 367	0.15 346	0.22 366	0.29 394	0.27 371	0.21 355	0.36 383	0.31 359
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
SGM-ForestM	0.24 362	0.22 365	0.16 354	0.37 374	0.24 370	0.32 374	0.24 369	0.28 365	0.20 361	0.23 264	0.17 328	0.51 379	0.25 361	0.20 366	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.16 335	0.24 339	0.14 323	0.19 285	0.16 354	0.21 365	0.16 355	0.35 396	0.24 376	0.51 398	0.35 368

DPSNet	0.39 390	0.19 354	0.17 362	0.27 366	0.25 373	0.29 368	0.19 347	0.26 358	0.24 371	0.18 182	0.17 328	2.16 431	0.43 396	0.10 275	0.17 368	0.15 357	0.35 398	0.28 396	2.04 433	0.27 390	0.25 382	0.16 354	0.28 398	0.25 385	0.38 401	0.24 376	0.39 388	0.51 395

CBMV_ROB	0.21 351	0.14 320	0.15 348	0.26 359	0.22 363	0.21 350	0.22 362	0.28 365	0.17 335	0.26 335	0.17 328	0.28 337	0.17 341	0.26 376	0.11 296	0.12 297	0.26 365	0.17 348	0.18 280	0.16 349	0.21 337	0.19 375	0.26 383	0.20 366	0.24 360	0.25 382	0.25 352	0.33 366

DLCB_ROB	0.13 251	0.12 293	0.11 306	0.10 235	0.10 261	0.10 232	0.09 255	0.16 200	0.11 269	0.18 182	0.17 328	0.19 259	0.13 308	0.11 294	0.11 296	0.10 183	0.17 203	0.13 285	0.13 189	0.10 245	0.17 255	0.10 261	0.09 288	0.12 324	0.27 371	0.16 302	0.16 243	0.13 188

DN-CSS_ROB	0.11 198	0.09 242	0.11 306	0.08 190	0.09 235	0.08 191	0.08 234	0.16 200	0.10 249	0.23 264	0.17 328	0.18 247	0.14 324	0.05 149	0.08 146	0.09 145	0.13 146	0.10 192	0.18 280	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.10 152	0.12 182	0.10 155

FC-DCNN v2	0.27 373	0.28 386	0.27 392	0.37 374	0.28 379	0.32 374	0.38 388	0.33 383	0.19 350	0.22 240	0.18 343	0.23 318	0.13 308	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.27 392	0.29 362	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.31 396	0.31 385	0.26 389	0.30 367	0.30 357

HBP-ISP	0.21 351	0.16 337	0.12 321	0.26 359	0.22 363	0.22 353	0.17 337	0.29 371	0.18 341	0.27 351	0.18 343	0.21 300	0.12 293	0.28 382	0.10 255	0.14 339	0.26 365	0.19 364	0.20 303	0.12 293	0.22 356	0.23 391	0.26 383	0.23 373	0.24 360	0.24 376	0.23 335	0.26 337

SHD	0.21 351	0.17 345	0.20 375	0.18 325	0.16 330	0.18 324	0.20 349	0.26 358	0.16 324	0.27 351	0.18 343	0.23 318	0.31 378	0.17 351	0.14 347	0.14 339	0.19 251	0.17 348	0.32 369	0.17 354	0.20 309	0.17 358	0.16 345	0.16 355	0.23 358	0.28 396	0.25 352	0.43 385

HSM-Net_RVC	0.15 304	0.12 293	0.10 293	0.17 320	0.13 307	0.14 283	0.10 274	0.18 255	0.14 311	0.25 317	0.18 343	0.28 337	0.16 337	0.11 294	0.11 296	0.11 245	0.19 251	0.13 285	0.16 239	0.11 272	0.17 255	0.11 286	0.08 262	0.11 308	0.19 315	0.16 302	0.23 335	0.24 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	0.27 373	0.28 386	0.26 390	0.36 372	0.28 379	0.32 374	0.37 384	0.32 379	0.19 350	0.22 240	0.18 343	0.23 318	0.13 308	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.27 392	0.28 360	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.31 396	0.30 383	0.25 382	0.29 365	0.30 357

DeepPruner_ROB	0.14 280	0.13 307	0.11 306	0.12 270	0.11 280	0.10 232	0.09 255	0.17 215	0.12 289	0.21 225	0.18 343	0.15 192	0.13 308	0.08 229	0.12 312	0.11 245	0.19 251	0.15 324	0.19 297	0.11 272	0.17 255	0.14 334	0.10 304	0.11 308	0.17 274	0.16 302	0.17 261	0.19 283

NaN_ROB	0.19 337	0.20 357	0.19 372	0.20 337	0.20 357	0.16 307	0.15 322	0.27 362	0.19 350	0.23 264	0.18 343	0.47 373	0.16 337	0.11 294	0.13 332	0.12 297	0.15 172	0.14 310	0.21 315	0.19 365	0.13 167	0.10 261	0.09 288	0.20 366	0.24 360	0.21 355	0.26 357	0.28 348

XPNet_ROB	0.18 331	0.21 362	0.14 341	0.15 307	0.16 330	0.15 295	0.15 322	0.15 188	0.14 311	0.19 196	0.18 343	0.49 374	0.13 308	0.11 294	0.13 332	0.14 339	0.25 357	0.16 335	0.18 280	0.14 323	0.17 255	0.18 367	0.13 332	0.13 334	0.17 274	0.17 320	0.31 370	0.29 350

SGM_RVC	0.25 363	0.24 374	0.17 362	0.39 382	0.27 378	0.34 380	0.26 375	0.28 365	0.19 350	0.25 317	0.18 343	0.42 365	0.30 375	0.17 351	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.15 324	0.25 344	0.13 312	0.19 285	0.15 346	0.19 358	0.17 360	0.33 392	0.22 363	0.55 403	0.43 385
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	0.20 345	0.15 329	0.11 306	0.24 353	0.18 345	0.26 364	0.21 360	0.23 344	0.16 324	0.24 281	0.19 352	0.49 374	0.27 369	0.13 329	0.10 255	0.12 297	0.24 340	0.16 335	0.24 339	0.15 337	0.19 285	0.14 334	0.22 366	0.11 308	0.18 300	0.15 276	0.24 345	0.28 348

PSMNet-ADL	0.18 331	0.13 307	0.13 330	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.16 327	0.20 312	0.21 367	0.27 351	0.19 352	0.29 344	0.25 361	0.18 356	0.14 347	0.14 339	0.23 321	0.14 310	0.22 322	0.14 323	0.19 285	0.11 286	0.10 304	0.11 308	0.20 328	0.15 276	0.23 335	0.19 283

NCC-stereo	0.17 326	0.16 337	0.16 354	0.16 312	0.17 338	0.18 324	0.18 340	0.19 287	0.20 361	0.16 157	0.19 352	0.21 300	0.21 350	0.12 313	0.20 381	0.18 379	0.18 225	0.19 364	0.18 280	0.15 337	0.15 209	0.15 346	0.15 341	0.12 324	0.18 300	0.17 320	0.24 345	0.20 293

Abc-Net	0.17 326	0.16 337	0.16 354	0.16 312	0.17 338	0.18 324	0.18 340	0.19 287	0.20 361	0.16 157	0.19 352	0.21 300	0.21 350	0.12 313	0.20 381	0.18 379	0.18 225	0.19 364	0.18 280	0.15 337	0.15 209	0.15 346	0.15 341	0.12 324	0.18 300	0.17 320	0.24 345	0.20 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.21 351	0.18 351	0.17 362	0.18 325	0.19 352	0.20 341	0.16 327	0.29 371	0.25 376	0.24 281	0.19 352	0.36 358	0.21 350	0.12 313	0.16 362	0.16 365	0.25 357	0.18 359	0.37 380	0.19 365	0.24 374	0.18 367	0.17 351	0.15 347	0.24 360	0.20 350	0.25 352	0.29 350

RGC	0.19 337	0.17 345	0.17 362	0.19 332	0.20 357	0.20 341	0.15 322	0.22 336	0.26 381	0.17 167	0.20 357	0.21 300	0.24 358	0.15 345	0.23 385	0.18 379	0.18 225	0.16 335	0.18 280	0.16 349	0.17 255	0.13 327	0.12 325	0.15 347	0.20 328	0.21 355	0.23 335	0.24 324

XQC	0.28 375	0.30 390	0.26 390	0.37 374	0.28 379	0.37 384	0.37 384	0.40 398	0.30 393	0.32 389	0.20 357	0.45 368	0.28 371	0.31 390	0.14 347	0.14 339	0.20 277	0.21 374	0.33 372	0.23 380	0.22 356	0.20 379	0.23 371	0.24 381	0.32 390	0.25 382	0.44 395	0.32 363

PS-NSSS	0.17 326	0.19 354	0.17 362	0.23 347	0.18 345	0.18 324	0.16 327	0.22 336	0.13 299	0.23 264	0.20 357	0.44 367	0.08 243	0.11 294	0.12 312	0.10 183	0.13 146	0.13 285	0.26 350	0.11 272	0.11 131	0.07 149	0.18 353	0.15 347	0.17 274	0.21 355	0.13 196	0.20 293

FBW_ROB	0.26 367	0.26 380	0.25 387	0.37 374	0.25 373	0.32 374	0.20 349	0.21 327	0.18 341	0.27 351	0.20 357	0.45 368	0.31 378	0.26 376	0.20 381	0.20 389	0.27 376	0.17 348	0.51 393	0.14 323	0.21 337	0.14 334	0.16 345	0.28 391	0.21 341	0.19 346	0.33 375	0.55 399

PWC_ROB	0.22 356	0.20 357	0.14 341	0.18 325	0.17 338	0.16 307	0.20 349	0.21 327	0.26 381	0.15 151	0.20 357	0.28 337	0.62 408	0.13 329	0.12 312	0.13 318	0.27 376	0.18 359	0.36 379	0.18 361	0.22 356	0.17 358	0.16 345	0.24 381	0.19 315	0.18 333	0.24 345	0.43 385

DDVS	0.19 337	0.15 329	0.13 330	0.18 325	0.18 345	0.19 335	0.20 349	0.20 312	0.16 324	0.25 317	0.21 362	0.39 364	0.27 369	0.13 329	0.12 312	0.14 339	0.26 365	0.19 364	0.28 360	0.15 337	0.18 270	0.16 354	0.10 304	0.14 343	0.19 315	0.15 276	0.22 333	0.25 330

ACV-stereo	0.25 363	0.15 329	0.13 330	0.22 343	0.17 338	0.28 367	0.24 369	0.21 327	0.20 361	0.24 281	0.21 362	0.28 337	0.36 388	0.18 356	0.13 332	0.12 297	0.34 395	0.20 370	1.12 421	0.25 385	0.26 386	0.17 358	0.29 401	0.18 363	0.19 315	0.16 302	0.25 352	0.29 350

AF-Net	0.15 304	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.18 345	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.16 324	0.17 167	0.21 362	0.18 247	0.12 293	0.10 275	0.17 368	0.16 365	0.13 146	0.14 310	0.15 221	0.11 272	0.11 131	0.10 261	0.13 332	0.10 295	0.14 223	0.15 276	0.20 314	0.14 199

Nwc_Net	0.15 304	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.18 345	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.16 324	0.17 167	0.21 362	0.18 247	0.12 293	0.10 275	0.17 368	0.16 365	0.13 146	0.14 310	0.15 221	0.11 272	0.11 131	0.10 261	0.13 332	0.10 295	0.14 223	0.15 276	0.20 314	0.14 199

SAMSARA	0.48 396	0.23 370	0.39 405	0.23 347	0.23 367	0.22 353	0.22 362	0.44 405	0.38 406	0.31 388	0.21 362	0.30 346	0.47 399	0.17 351	0.32 399	0.34 405	0.25 357	0.32 401	0.46 389	0.32 402	0.47 419	0.52 427	0.15 341	0.33 401	1.39 439	1.54 437	1.41 436	1.46 435

LE_ROB	0.40 391	0.20 357	0.16 354	0.41 384	0.43 396	0.33 379	0.44 394	0.34 385	0.29 391	0.32 389	0.21 362	1.25 418	1.40 433	0.11 294	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.13 285	0.20 303	0.13 312	0.22 356	0.12 310	0.12 325	0.14 343	0.36 398	0.31 400	1.39 435	1.32 433

LALA_ROB	0.22 356	0.25 377	0.16 354	0.19 332	0.17 338	0.22 353	0.16 327	0.17 215	0.19 350	0.24 281	0.21 362	0.64 385	0.15 332	0.13 329	0.23 385	0.17 372	0.27 376	0.22 380	0.22 322	0.18 361	0.20 309	0.20 379	0.14 338	0.15 347	0.20 328	0.22 363	0.35 379	0.25 330

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 363	0.25 377	0.20 375	0.29 369	0.22 363	0.22 353	0.23 366	0.36 389	0.27 386	0.36 402	0.22 369	0.45 368	0.32 381	0.19 361	0.17 368	0.17 372	0.17 203	0.16 335	0.29 362	0.14 323	0.20 309	0.18 367	0.27 396	0.23 373	0.29 380	0.25 382	0.33 375	0.31 359

BEATNet-Init1	0.49 398	0.42 397	0.28 393	0.79 406	0.40 394	0.60 399	0.45 395	0.41 401	0.27 386	0.30 386	0.22 369	0.89 408	0.84 417	0.25 373	0.27 393	0.26 394	0.27 376	0.25 389	0.84 409	0.28 391	0.27 389	0.26 397	0.26 383	0.32 399	0.49 406	0.35 407	2.05 439	0.88 423

ADCPNet	0.22 356	0.17 345	0.16 354	0.20 337	0.19 352	0.20 341	0.18 340	0.27 362	0.23 370	0.26 335	0.22 369	0.26 332	0.28 371	0.15 345	0.16 362	0.17 372	0.24 340	0.17 348	0.32 369	0.23 380	0.24 374	0.19 375	0.17 351	0.21 369	0.25 365	0.22 363	0.27 360	0.33 366

MANE	0.41 392	0.36 392	0.33 401	0.61 399	0.44 397	0.44 392	0.46 396	0.42 402	0.25 376	0.23 264	0.22 369	0.65 387	0.28 371	0.30 388	0.28 395	0.29 404	0.32 390	0.42 413	0.37 380	0.23 380	0.30 396	0.26 397	0.26 383	0.34 403	0.54 411	0.40 411	1.07 431	0.87 421

ETE_ROB	0.22 356	0.23 370	0.15 348	0.20 337	0.16 330	0.19 335	0.17 337	0.18 255	0.19 350	0.22 240	0.22 369	0.65 387	0.16 337	0.14 336	0.14 347	0.14 339	0.30 388	0.19 364	0.24 339	0.19 365	0.21 337	0.18 367	0.16 345	0.15 347	0.22 351	0.28 396	0.41 393	0.26 337

CES	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.06 155	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.35 386	0.05 90	0.15 151	0.23 374	0.13 172	0.04 111	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.08 128	0.14 206	0.08 172	0.28 394	0.08 172	0.07 230	0.04 104	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.16 231

UDG	0.26 367	0.20 357	0.13 330	0.38 379	0.31 387	0.38 386	0.51 400	0.19 287	0.16 324	0.19 196	0.23 374	0.17 228	0.09 256	1.45 410	0.14 347	0.13 318	0.27 376	0.16 335	0.26 350	0.13 312	0.21 337	0.13 327	0.25 377	0.12 324	0.20 328	0.20 350	0.20 314	0.19 283

AnyNet_C32	0.20 345	0.16 337	0.15 348	0.17 320	0.17 338	0.19 335	0.16 327	0.25 355	0.22 368	0.25 317	0.23 374	0.23 318	0.18 343	0.14 336	0.19 378	0.18 379	0.28 383	0.22 380	0.29 362	0.18 361	0.27 389	0.21 384	0.16 345	0.17 360	0.22 351	0.20 350	0.21 328	0.23 319

SQANet	0.45 395	0.54 403	0.14 341	1.41 410	0.51 403	1.23 410	0.83 407	0.30 374	0.24 371	0.34 398	0.24 377	0.64 385	0.19 347	1.12 408	0.17 368	0.14 339	0.24 340	0.20 370	0.40 383	0.22 379	0.16 228	0.14 334	1.58 414	0.17 360	0.20 328	0.16 302	0.26 357	0.39 376

SFCPSM	0.20 345	0.15 329	0.12 321	0.22 343	0.16 330	0.20 341	0.18 340	0.22 336	0.20 361	0.26 335	0.24 377	0.34 354	0.33 384	0.14 336	0.12 312	0.12 297	0.24 340	0.16 335	0.32 369	0.19 365	0.19 285	0.13 327	0.14 338	0.12 324	0.21 341	0.17 320	0.20 314	0.25 330

FADNet	0.16 321	0.15 329	0.10 293	0.20 337	0.10 261	0.19 335	0.13 309	0.20 312	0.13 299	0.22 240	0.24 377	0.17 228	0.14 324	0.12 313	0.17 368	0.16 365	0.16 189	0.14 310	0.23 333	0.20 369	0.16 228	0.12 310	0.11 314	0.11 308	0.21 341	0.18 333	0.16 243	0.15 214

ccs_rob	0.20 345	0.15 329	0.11 306	0.26 359	0.16 330	0.26 364	0.20 349	0.22 336	0.16 324	0.25 317	0.24 377	0.57 383	0.24 358	0.17 351	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.15 324	0.21 315	0.15 337	0.21 337	0.11 286	0.12 325	0.11 308	0.20 328	0.16 302	0.18 287	0.24 324

STStereo	0.37 388	0.44 400	0.31 399	0.75 404	0.49 402	0.57 396	0.43 393	0.35 386	0.30 393	0.34 398	0.24 377	0.85 407	0.53 404	0.19 361	0.14 347	0.16 365	0.25 357	0.16 335	0.45 388	0.16 349	0.23 367	0.19 375	0.20 361	0.23 373	0.49 406	0.37 409	0.75 416	0.54 398

CSAN	0.26 367	0.31 391	0.30 396	0.26 359	0.23 367	0.21 350	0.18 340	0.28 365	0.36 403	0.35 401	0.24 377	0.51 379	0.26 366	0.14 336	0.18 375	0.17 372	0.19 251	0.20 370	0.26 350	0.25 385	0.22 356	0.20 379	0.18 353	0.27 387	0.30 383	0.23 370	0.38 387	0.38 372

DDUNet	0.26 367	0.20 357	0.12 321	0.37 374	0.30 386	0.40 388	0.47 397	0.20 312	0.16 324	0.16 157	0.25 383	0.16 216	0.08 243	1.63 414	0.13 332	0.14 339	0.21 292	0.14 310	0.25 344	0.13 312	0.18 270	0.12 310	0.25 377	0.15 347	0.17 274	0.18 333	0.18 287	0.22 314

FAT-Stereo	0.26 367	0.19 354	0.17 362	0.38 379	0.36 391	0.30 369	0.25 374	0.26 358	0.18 341	0.27 351	0.25 383	0.33 351	0.36 388	0.26 376	0.16 362	0.15 357	0.26 365	0.23 383	0.33 372	0.21 371	0.22 356	0.19 375	0.22 366	0.22 371	0.21 341	0.22 363	0.32 372	0.42 382

ACVNet-4b	0.69 407	0.75 411	0.33 401	1.72 423	0.94 416	1.61 422	1.42 415	0.33 383	0.32 398	0.38 405	0.26 385	1.20 416	0.29 374	2.16 424	0.39 406	0.37 406	0.33 393	0.24 386	0.57 394	0.38 407	0.16 228	0.14 334	2.71 423	0.23 373	0.29 380	0.32 401	0.39 388	0.40 379

STTRV1_RVC		0.26 380	0.22 384	0.35 371	0.28 379	0.32 374	0.29 379	0.36 389	0.33 399	0.27 351	0.26 385	0.42 365	0.41 395	0.47 398	0.32 399	0.18 379	0.59 419	0.20 370		0.30 396	0.59 427	0.22 388		0.43 409	0.25 365	0.54 422	0.34 377	0.64 408

SANet	0.30 379	0.21 362	0.21 381	0.25 357	0.21 360	0.31 371	0.22 362	0.30 374	0.31 396	0.27 351	0.26 385	1.39 420	0.38 392	0.22 369	0.14 347	0.14 339	0.26 365	0.21 374	0.30 366	0.21 371	0.24 374	0.20 379	0.31 403	0.23 373	0.33 392	0.24 376	0.35 379	0.48 391

ADCS	0.28 375	0.22 365	0.21 381	0.26 359	0.24 370	0.25 361	0.23 366	0.36 389	0.30 393	0.23 264	0.27 388	0.46 372	0.35 387	0.20 366	0.19 378	0.18 379	0.32 390	0.24 386	0.48 390	0.28 391	0.36 402	0.28 400	0.19 358	0.23 373	0.31 385	0.25 382	0.30 367	0.41 381

DispFullNet	0.48 396	0.50 401	0.19 372	1.14 407	0.40 394	0.77 406	1.22 412	0.32 379	0.24 371	0.24 281	0.27 388	0.84 405	0.48 401	1.62 413	0.15 357	0.15 357	0.49 411	0.34 406	1.08 419	0.26 387	0.24 374	0.18 367	0.20 361	0.21 369	0.27 371	0.17 320	0.35 379	0.59 405

MeshStereo	0.30 379	0.26 380	0.20 375	0.49 392	0.36 391	0.35 381	0.26 375	0.32 379	0.28 389	0.30 386	0.27 388	0.61 384	0.47 399	0.18 356	0.12 312	0.14 339	0.26 365	0.17 348	0.27 355	0.17 354	0.27 389	0.21 384	0.25 377	0.20 366	0.36 398	0.28 396	0.54 402	0.49 393
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
PVD	0.38 389	0.38 395	0.20 375	0.47 389	0.35 389	0.50 394	0.40 392	0.38 394	0.34 401	0.23 264	0.28 391	0.52 381	0.51 402	0.50 399	0.16 362	0.17 372	0.41 405	0.26 390	0.49 392	0.28 391	0.39 405	0.40 418	0.23 371	0.27 387	0.44 404	0.57 425	0.46 397	0.72 413

AnyNet_C01	0.31 382	0.22 365	0.20 375	0.22 343	0.26 376	0.25 361	0.24 369	0.37 392	0.37 404	0.26 335	0.28 391	0.49 374	0.33 384	0.18 356	0.28 395	0.21 390	0.38 403	0.32 401	0.64 397	0.32 402	0.39 405	0.31 407	0.26 383	0.25 385	0.33 392	0.32 401	0.34 377	0.44 388

CC-Net-ROB	0.28 375	0.40 396	0.28 393	0.56 395	0.44 397	0.41 389	0.38 388	0.32 379	0.20 361	0.33 394	0.28 391	0.68 390	0.10 274	0.32 394	0.19 378	0.13 318	0.14 163	0.16 335	0.39 382	0.18 361	0.15 209	0.09 220	0.23 371	0.24 381	0.21 341	0.21 355	0.19 302	0.29 350

ELAS	0.42 393	0.43 398	0.36 403	0.64 400	0.44 397	0.58 398	0.50 398	0.40 398	0.26 381	0.25 317	0.28 391	0.94 411	0.30 375	0.31 390	0.28 395	0.27 400	0.36 399	0.30 398	0.43 386	0.26 387	0.33 397	0.32 408	0.26 383	0.37 405	0.54 411	0.40 411	0.77 419	0.74 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 408	0.56 404	0.69 427	0.73 403	0.61 407	0.78 407	0.68 405	0.52 410	0.91 424	0.46 411	0.29 395	3.18 434	0.38 392	0.52 400	0.44 408	0.43 411	0.70 428	0.53 422	0.66 399	0.51 410	0.54 424	0.58 428	0.75 408	0.56 419	0.55 413	0.42 413	0.96 428	0.99 425

MFN_U_SF_RVC	0.31 382	0.29 389	0.21 381	0.33 370	0.28 379	0.31 371	0.29 379	0.37 392	0.24 371	0.46 411	0.30 396	0.50 377	0.32 381	0.25 373	0.27 393	0.24 391	0.18 225	0.23 383	0.58 395	0.28 391	0.24 374	0.27 399	0.22 366	0.27 387	0.31 385	0.25 382	0.37 384	0.50 394

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 386	0.36 392	0.39 405	0.46 388	0.28 379	0.30 369	0.28 378	0.50 407	0.46 411	0.39 408	0.30 396	0.37 360	0.36 388	0.31 390	0.35 403	0.26 394	0.21 292	0.27 392	0.71 402	0.37 406	0.27 389	0.29 401	0.30 402	0.38 407	0.32 390	0.24 376	0.29 365	0.39 376

ELAS_RVC	0.43 394	0.43 398	0.36 403	0.64 400	0.44 397	0.62 402	0.50 398	0.39 396	0.25 376	0.25 317	0.30 396	1.23 417	0.30 375	0.31 390	0.28 395	0.27 400	0.37 401	0.30 398	0.42 384	0.26 387	0.34 399	0.32 408	0.26 383	0.37 405	0.50 408	0.38 410	0.78 420	0.70 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.58 401	0.71 407	0.29 395	1.70 422	0.84 410	1.49 416	1.00 408	0.40 398	0.34 401	0.38 405	0.31 399	0.65 387	0.26 366	1.35 409	0.33 402	0.25 392	0.20 277	0.23 383	0.69 400	0.30 396	0.22 356	0.17 358	2.24 417	0.28 391	0.29 380	0.18 333	0.30 367	0.39 376

G-Net	0.29 378	0.24 374	0.19 372	0.23 347	0.21 360	0.36 382	0.23 366	0.30 374	0.27 386	0.33 394	0.32 400	0.93 410	0.25 361	0.18 356	0.18 375	0.18 379	0.26 365	0.21 374	0.43 386	0.31 399	0.26 386	0.17 358	0.18 353	0.18 363	0.27 371	0.23 370	0.40 392	0.42 382

RainbowNet	0.77 411	0.87 414	0.46 408	1.83 425	0.91 415	1.59 420	1.47 416	0.42 402	0.38 406	0.47 414	0.34 401	0.90 409	0.60 406	1.97 419	0.62 419	0.48 414	0.34 395	0.33 404	0.90 411	0.58 415	0.33 397	0.23 391	2.82 427	0.39 408	0.40 402	0.34 404	0.44 395	0.48 391

LoS	0.15 304	0.10 260	0.08 253	0.10 235	0.11 280	0.09 207	0.07 215	0.50 407	0.05 90	0.32 389	0.36 402	0.36 358	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.11 272	0.21 337	0.09 220	0.07 230	0.07 217	0.17 274	0.11 175	0.20 314	0.21 310
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Ntro	0.63 404	0.72 408	0.30 396	1.78 424	0.84 410	1.55 417	1.09 410	0.48 406	0.37 404	0.38 405	0.38 403	0.72 394	0.26 366	1.51 412	0.35 403	0.27 400	0.22 309	0.24 386	0.69 400	0.31 399	0.22 356	0.17 358	2.49 420	0.30 395	0.31 385	0.22 363	0.37 384	0.42 382

edge stereo	0.31 382	0.23 370	0.20 375	0.41 384	0.35 389	0.42 391	0.39 391	0.38 394	0.22 368	0.23 264	0.38 403	0.69 391	0.33 384	0.30 388	0.15 357	0.16 365	0.31 389	0.21 374	0.42 384	0.21 371	0.23 367	0.17 358	0.25 377	0.22 371	0.27 371	0.23 370	0.39 388	0.55 399

MADNet+	0.55 400	0.36 392	0.63 423	0.56 395	0.52 404	0.45 393	0.38 388	0.63 415	0.52 413	0.53 415	0.41 405	0.81 402	0.67 412	0.33 395	0.57 418	0.49 416	0.56 416	0.50 418	0.82 408	0.52 411	0.47 419	0.43 419	0.51 406	0.47 410	0.82 424	0.70 428	0.58 406	0.72 413

S-Stereo	0.30 379	0.22 365	0.17 362	0.41 384	0.39 393	0.41 389	0.37 384	0.25 355	0.25 376	0.26 335	0.44 406	0.54 382	0.36 388	0.24 371	0.16 362	0.14 339	0.27 376	0.27 392	0.34 375	0.28 391	0.23 367	0.22 388	0.53 407	0.23 373	0.22 351	0.19 346	0.27 360	0.38 372

ACVNet_2	0.83 414	0.92 415	0.56 416	1.99 429	0.99 422	1.84 427	1.55 421	0.68 418	0.40 410	0.53 415	0.47 407	1.02 413	0.67 412	1.93 417	0.51 412	0.45 412	0.38 403	0.33 404	1.01 416	0.42 408	0.34 399	0.24 393	2.58 422	0.53 416	0.60 416	0.26 389	0.52 400	0.55 399

LSM0	3.45 434	0.27 384	0.18 371	0.38 379	0.29 385	0.39 387	0.36 383	0.51 409	0.31 396	0.45 410	0.47 407	0.71 392	0.57 405	0.19 361	23.17 443	59.79 448	0.36 399	0.26 390	1.29 427	0.33 404	0.44 415	0.32 408	0.23 371	0.27 387	0.36 398	0.29 399	0.53 401	0.51 395

TorneroNet-64	1.07 423	1.00 422	0.57 417	1.94 427	0.88 413	1.98 431	2.01 428	0.63 415	0.88 423	0.58 418	0.49 409	1.83 428	1.71 434	2.88 435	0.62 419	0.51 417	0.46 407	0.46 414	1.17 424	0.61 419	0.34 399	0.37 413	3.40 431	0.56 419	0.64 418	0.48 417	0.68 411	1.11 428

ACVNet_1	0.74 409	0.79 413	0.40 407	2.04 430	0.96 417	1.88 428	1.51 417	0.59 414	0.28 389	0.43 409	0.49 409	0.71 392	0.61 407	2.21 426	0.32 399	0.25 392	0.32 390	0.31 400	0.60 396	0.31 399	0.29 395	0.21 384	2.72 424	0.33 401	0.40 402	0.26 389	0.37 384	0.38 372

DGSMNet	0.34 385	0.28 386	0.23 385	0.40 383	0.33 388	0.37 384	0.37 384	0.28 365	0.25 376	0.25 317	0.50 411	0.45 368	0.31 378	0.25 373	0.23 385	0.19 388	0.51 413	0.32 401	0.72 404	0.35 405	0.37 403	0.38 416	0.28 398	0.31 396	0.27 371	0.23 370	0.32 372	0.38 372

TorneroNet	1.08 424	1.09 424	0.66 426	1.94 427	0.96 417	2.16 432	2.02 429	0.65 417	0.91 424	0.67 421	0.56 412	1.67 427	1.15 429	2.94 437	0.65 422	0.52 418	0.48 408	0.51 419	1.12 421	0.65 424	0.39 405	0.43 419	3.52 432	0.57 422	0.68 420	0.48 417	0.84 423	1.01 426

IMH-64-1	0.90 416	0.95 416	0.51 410	1.59 414	0.98 420	1.58 418	1.73 425	0.75 420	0.74 419	0.33 394	0.61 413	0.83 403	0.94 419	2.59 428	0.50 410	0.42 408	0.48 408	0.36 409	0.92 412	0.55 413	0.39 405	0.30 402	3.14 428	0.50 413	0.81 422	0.34 404	0.60 408	0.80 418

IMH-64	0.90 416	0.95 416	0.51 410	1.59 414	0.98 420	1.58 418	1.73 425	0.75 420	0.74 419	0.33 394	0.61 413	0.83 403	0.94 419	2.59 428	0.50 410	0.42 408	0.48 408	0.36 409	0.92 412	0.55 413	0.39 405	0.30 402	3.14 428	0.50 413	0.81 422	0.34 404	0.60 408	0.80 418

IMH	0.93 418	0.98 421	0.53 413	1.61 416	0.97 419	1.64 423	1.76 427	0.75 420	0.77 421	0.34 398	0.61 413	0.96 412	1.05 427	2.67 430	0.54 415	0.46 413	0.49 411	0.38 411	0.94 414	0.60 416	0.39 405	0.30 402	3.14 428	0.53 416	0.82 424	0.45 416	0.65 410	0.79 417

PSMNet_ROB	0.78 412	0.97 419	0.60 421	1.62 420	0.90 414	1.47 415	1.19 411	0.56 412	0.73 418	0.74 423	0.62 416	0.84 405	0.82 415	1.49 411	0.53 413	0.42 408	0.52 414	0.40 412	0.84 409	0.62 420	0.40 411	0.30 402	1.85 415	0.48 411	0.67 419	0.32 401	0.76 417	0.46 390

MonStereo1	0.74 409	0.74 410	0.31 399	1.61 416	1.01 423	1.31 414	1.51 417	0.56 412	0.38 406	0.59 419	0.64 417	1.54 423	0.72 414	1.92 416	0.18 375	0.14 339	0.37 401	0.34 406	0.65 398	0.30 396	0.37 403	0.21 384	2.49 420	0.35 404	0.31 385	0.27 393	0.51 398	0.56 404

MFMNet_re	0.66 405	0.73 409	0.65 424	0.77 405	0.62 408	0.82 408	0.70 406	0.52 410	0.54 414	0.54 417	0.65 418	0.80 401	0.51 402	0.59 405	0.66 423	0.67 426	0.82 431	0.69 431	0.74 405	0.62 420	0.70 431	0.64 431	0.45 404	0.56 419	0.59 415	0.63 426	0.74 414	0.87 421

WAO-8	1.00 420	1.11 425	0.76 429	1.61 416	1.24 425	1.74 425	1.55 421	0.93 427	0.98 429	0.81 426	0.67 419	1.66 424	1.00 423	2.08 421	0.77 425	0.68 427	0.63 421	0.52 420	1.05 417	0.81 430	0.47 419	0.37 413	0.78 409	0.75 429	1.10 434	0.73 429	0.95 426	1.16 430

Venus	1.00 420	1.11 425	0.76 429	1.61 416	1.24 425	1.74 425	1.55 421	0.93 427	0.98 429	0.81 426	0.67 419	1.66 424	1.00 423	2.08 421	0.77 425	0.68 427	0.63 421	0.52 420	1.05 417	0.81 430	0.47 419	0.37 413	0.78 409	0.75 429	1.10 434	0.73 429	0.95 426	1.16 430

WAO-6	0.82 413	0.95 416	0.59 419	1.30 409	1.05 424	1.25 411	1.39 414	0.77 423	0.84 422	0.79 424	0.69 421	0.74 397	1.00 423	1.94 418	0.78 427	0.61 424	0.53 415	0.48 416	0.78 407	0.60 416	0.55 425	0.51 425	0.49 405	0.57 422	0.83 426	0.42 413	0.76 417	0.85 420

AMNet	0.49 398	0.50 401	0.47 409	0.50 393	0.47 401	0.61 400	0.52 401	0.31 378	0.29 391	0.29 384	0.69 421	0.72 394	0.13 308	0.53 401	0.44 408	0.55 419	0.57 417	0.58 427	0.48 390	0.48 409	0.59 427	0.48 424	0.26 383	0.48 411	0.44 404	0.52 419	0.58 406	0.63 407

JetRed	1.62 431	1.82 436	1.71 437	1.58 413	1.50 431	1.97 430	2.21 432	1.51 437	1.47 433	0.82 429	0.74 423	2.63 433	0.43 396	1.73 415	1.48 436	1.54 435	1.67 435	2.94 438	1.42 430	1.08 435	2.30 436	2.07 436	1.99 416	0.97 435	1.16 437	1.70 438	1.57 437	1.60 437

Dean	1.06 422	1.03 423	0.79 431	2.27 432	1.31 427	1.96 429	1.56 424	0.92 426	0.94 427	0.88 430	0.76 424	1.19 415	1.17 430	2.09 423	0.64 421	0.60 423	0.60 420	0.56 424	1.23 426	0.73 428	0.45 416	0.36 412	2.73 425	0.71 425	0.95 430	0.55 423	1.05 430	0.62 406

SGM+DAISY	0.58 401	0.57 405	0.54 414	0.59 398	0.55 406	0.68 404	0.56 403	0.42 402	0.38 406	0.37 403	0.77 425	0.75 398	0.65 410	0.54 403	0.55 416	0.56 420	0.68 424	0.61 429	0.71 402	0.64 422	0.69 430	0.62 430	0.27 396	0.50 413	0.52 409	0.53 421	0.74 414	0.68 410

WAO-7	0.66 405	0.75 411	0.65 424	0.72 402	0.78 409	0.57 396	0.66 404	0.97 430	0.96 428	0.63 420	0.78 426	0.79 400	0.83 416	0.55 404	0.83 428	0.71 430	0.42 406	0.35 408	0.94 414	0.66 425	0.43 413	0.34 411	0.16 345	0.83 432	0.56 414	0.64 427	0.57 405	0.70 411

SPS-STEREO	0.59 403	0.57 405	0.52 412	0.55 394	0.54 405	0.65 403	0.52 401	0.39 396	0.66 416	0.37 403	0.78 426	0.78 399	0.64 409	0.53 401	0.55 416	0.57 422	0.68 424	0.64 430	0.74 405	0.72 427	0.77 433	0.66 432	0.26 383	0.53 416	0.53 410	0.56 424	0.70 413	0.65 409
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWCK	0.88 415	1.24 428	0.61 422	1.53 412	0.85 412	1.21 409	1.03 409	1.08 431	0.72 417	0.70 422	0.83 428	1.48 422	0.87 418	0.69 406	0.40 407	0.41 407	0.73 429	0.47 415	3.04 436	0.67 426	0.56 426	0.43 419	0.94 412	0.74 428	0.72 421	0.36 408	0.69 412	0.73 415

LVE	0.95 419	0.97 419	0.71 428	1.84 426	1.35 428	1.59 420	1.52 419	0.78 424	0.64 415	0.81 426	0.91 429	0.72 394	1.00 423	2.18 425	0.53 413	0.48 414	0.57 417	0.53 422	1.09 420	0.64 422	0.45 416	0.38 416	2.74 426	0.69 424	0.83 426	0.44 415	0.84 423	0.52 397

UNDER WATER	1.40 429	1.42 432	0.86 433	2.83 435	1.92 436	2.74 436	2.57 435	1.28 434	1.01 431	0.88 430	0.97 430	1.88 429	1.26 431	3.09 440	0.83 428	0.62 425	0.66 423	0.56 424	1.20 425	0.60 416	0.42 412	0.47 423	4.04 438	0.98 436	1.08 433	0.99 433	0.87 425	1.67 439

DPSimNet_ROB	1.21 425	1.20 427	1.29 436	1.47 411	1.59 432	1.30 413	1.35 413	0.68 418	1.69 435	1.67 436	1.03 431	1.45 421	0.66 411	2.04 420	1.20 434	0.89 433	1.16 434	0.79 432	1.61 431	1.38 436	1.04 435	1.24 435	0.79 411	0.84 433	0.87 428	1.20 436	1.17 432	1.12 429

KSHMR	1.33 428	1.42 432	1.04 435	2.27 432	1.44 429	2.23 433	2.12 430	1.21 432	1.06 432	1.13 435	1.06 432	1.27 419	0.94 419	2.89 436	1.08 433	0.95 434	0.85 432	0.83 433	1.32 428	0.97 433	0.72 432	0.58 428	3.52 432	1.07 437	0.99 431	0.77 432	1.00 429	1.07 427

notaker	1.27 427	1.41 431	0.58 418	2.37 434	1.48 430	2.34 434	2.27 433	0.94 429	1.62 434	0.79 424	1.07 433	1.66 424	1.08 428	3.06 439	0.94 431	0.69 429	0.68 424	0.49 417	1.62 432	0.84 432	0.53 423	0.45 422	3.70 435	0.80 431	0.61 417	0.52 419	0.80 421	0.92 424

ktn	1.24 426	1.39 430	0.55 415	1.62 420	1.59 432	1.68 424	2.12 430	0.86 425	1.75 436	0.90 432	1.11 434	1.11 414	0.95 422	2.57 427	0.97 432	0.73 431	0.80 430	0.59 428	1.41 429	0.76 429	0.68 429	0.67 433	3.69 434	0.73 426	0.92 429	0.75 431	1.19 433	1.28 432

UNDER WATER-64	1.40 429	1.36 429	0.88 434	2.85 436	1.93 437	2.78 437	2.66 436	1.36 435	0.92 426	1.04 434	1.17 435	1.88 429	1.30 432	3.03 438	0.75 424	0.56 420	0.68 424	0.57 426	1.13 423	0.54 412	0.43 413	0.51 425	4.08 439	0.91 434	1.02 432	1.10 435	0.80 421	1.60 437

HanzoNet	1.74 432	1.62 435	0.80 432	2.26 431	1.70 434	2.72 435	2.54 434	1.25 433	1.85 437	0.92 433	1.28 436	4.37 438	3.81 437	3.36 441	0.88 430	0.78 432	1.06 433	0.94 434	2.54 435	1.03 434	0.89 434	0.88 434	3.79 436	0.73 426	1.12 436	1.00 434	1.29 434	1.57 436

MADNet++	1.86 433	1.58 434	1.74 438	1.27 408	1.74 435	1.26 412	1.53 420	1.62 438	2.07 438	1.84 437	2.22 437	2.60 432	2.72 435	0.75 407	1.39 435	1.54 435	2.01 436	1.47 436	2.12 434	2.13 437	3.35 437	3.26 437	1.23 413	2.21 439	1.21 438	2.25 439	1.76 438	1.32 433

PML	8.20 435	7.62 441	3.39 439	9.64 443	5.14 438	9.56 444	5.20 441	6.48 441	18.29 444	6.44 440	3.30 438	16.82 441	29.20 448	5.41 442	6.10 437	3.93 437	7.39 439	2.64 437	20.47 444	4.70 439	3.50 438	3.87 438	3.98 437	4.21 441	6.16 441	4.40 440	16.76 445	6.85 440

DGTPSM_ROB	8.63 436	3.68 437	8.73 440	2.98 437	5.70 439	3.37 438	4.41 439	3.70 439	9.03 439	3.00 438	6.85 439	3.53 435	10.07 438	2.70 431	10.47 438	10.76 438	3.81 437	12.91 440	4.74 437	10.22 440	5.98 439	13.86 441	4.49 442	8.50 442	10.06 444	27.81 444	11.04 443	30.59 444

DPSMNet_ROB	8.63 436	3.69 438	8.74 441	2.98 437	5.70 439	3.37 438	4.41 439	3.70 439	9.03 439	3.00 438	6.88 440	3.53 435	10.11 439	2.70 431	10.47 438	10.76 438	3.81 437	12.92 441	4.77 438	10.22 440	5.99 440	13.86 441	4.50 443	8.50 442	10.06 444	27.81 444	11.04 443	30.59 444

DPSM_ROB	13.01 440	6.29 439	9.52 442	4.44 439	6.37 441	4.34 440	3.59 437	8.20 442	10.79 441	6.64 441	7.87 441	9.69 439	12.99 441	2.80 433	12.81 440	13.68 440	9.16 441	16.58 443	9.87 439	12.33 442	16.73 443	17.95 444	2.26 418	10.56 444	28.34 446	36.91 446	31.06 446	39.57 446

DPSM	13.01 440	6.29 439	9.52 442	4.44 439	6.37 441	4.34 440	3.59 437	8.20 442	10.79 441	6.64 441	7.87 441	9.69 439	12.99 441	2.80 433	12.81 440	13.68 440	9.16 441	16.58 443	9.87 439	12.33 442	16.73 443	17.95 444	2.26 418	10.56 444	28.34 446	36.91 446	31.06 446	39.57 446

LRCNet_RVC	9.85 438	16.31 445	0.59 419	24.99 446	21.12 447	23.54 447	20.75 445	1.45 436	0.48 412	21.31 447	13.10 443	22.63 446	3.34 436	28.36 448	0.38 405	0.27 400	7.74 440	1.15 435	23.52 446	3.99 438	0.46 418	0.30 402	27.02 446	1.72 438	0.35 396	0.21 355	0.42 394	0.37 371

CasAABBNet	26.14 445	12.60 443	19.00 446	8.89 441	12.76 444	8.55 442	7.26 443	16.43 445	21.86 447	13.67 445	15.79 444	19.63 445	26.13 446	5.53 443	25.80 446	27.48 446	18.01 444	33.35 447	20.00 443	24.70 447	33.62 447	35.57 447	4.48 441	21.32 449	57.07 448	74.41 448	62.39 449	79.48 449

FlowAnything	26.21 446	12.44 442	19.19 447	8.91 442	12.70 443	8.63 443	7.25 442	16.56 446	21.86 447	13.65 444	15.98 445	19.56 444	26.21 447	5.60 444	25.80 446	27.50 447	18.26 445	33.39 448	19.71 442	24.80 448	33.87 448	36.07 448	4.44 440	21.31 448	57.14 449	74.69 450	62.48 450	79.62 450

fast-reg	27.08 447	14.11 444	18.33 444	12.42 444	13.11 445	14.43 445	12.68 444	16.23 444	21.70 446	13.12 443	16.42 446	19.16 443	26.12 445	13.04 445	25.68 445	27.06 445	18.87 446	33.34 446	20.88 445	24.50 446	33.51 446	35.16 446	6.57 444	21.34 450	57.15 450	74.59 449	62.32 448	79.22 448

HaxPig	16.02 442	19.59 446	18.75 445	21.25 445	20.52 446	21.33 446	22.30 446	17.00 447	14.71 443	19.29 446	17.19 447	17.46 442	12.16 440	22.51 446	17.80 442	14.90 442	17.75 443	9.40 439	18.97 441	15.48 444	9.47 441	7.16 439	23.74 445	15.28 446	4.31 440	12.19 443	6.81 440	15.11 443

MEDIAN_ROB	20.47 443	25.88 447	24.03 448	26.51 447	25.55 448	25.88 448	26.99 447	21.23 448	19.72 445	28.73 448	22.19 448	24.61 447	16.74 443	26.47 447	23.75 444	18.44 443	22.03 447	14.75 442	26.69 447	23.31 445	15.11 442	11.56 440	27.65 447	18.39 447	7.22 442	9.33 442	8.28 442	11.75 442

AVERAGE_ROB	24.43 444	29.85 448	27.27 449	31.30 448	29.70 449	30.00 449	31.47 448	26.59 449	24.68 449	34.31 449	27.39 449	31.23 448	21.35 444	30.69 449	28.19 448	24.02 444	26.74 448	21.17 445	30.34 448	27.38 449	20.48 445	16.18 443	32.28 448	24.32 451	8.51 443	7.76 441	7.92 441	8.46 441

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

ASD4																								2.43 440

Low-res two-view benchmark