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

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 31	0.04 3	0.04 7	0.08 30	0.08 27	0.12 66	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 65	0.12 23	0.15 49	0.08 7	0.14 46	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 30	0.03 3	0.07 15	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 60	0.16 53	0.14 35	0.12 23	0.14 32	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 58	0.14 32	0.15 31	0.10 15
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
GFORCE	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 45	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 83	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 32	0.16 38	0.11 25

F8.5	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 45	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 83	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 32	0.16 38	0.11 25

FORCE_9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 45	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 83	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 32	0.16 38	0.11 25

FORCE_8	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 45	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.07 15	0.05 9	0.23 86	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.13 28	0.14 32	0.16 38	0.11 25

SCION-MonSter(vits)	0.13 74	0.23 161	0.15 135	0.21 166	0.20 178	0.20 157	0.11 138	0.10 56	0.10 44	0.10 48	0.12 66	0.12 39	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.16 53	0.16 58	0.12 23	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.14 32	0.16 38	0.16 73

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.04 3	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.06 6	0.09 40	0.09 15	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 32	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.06 6	0.08 27	0.07 15	0.09 40	0.09 15	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 32	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

quiztm	0.07 3	0.07 11	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.06 6	0.07 28	0.07 4	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 35	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.10 7	0.12 15	0.08 3

LACA2	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.09 45	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.06 6	0.07 13	0.12 66	0.04 5	0.21 75	0.05 21	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

BridgeDepth	0.09 9	0.09 39	0.07 35	0.09 45	0.05 10	0.09 56	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.05 9	0.23 86	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.05 5	0.14 41	0.13 25	0.18 64	0.11 25
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.11 40	0.10 53	0.10 78	0.09 45	0.10 84	0.07 21	0.06 62	0.10 56	0.10 44	0.10 48	0.12 66	0.12 39	0.08 66	0.06 61	0.14 42	0.16 53	0.16 58	0.12 23	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.13 25	0.16 38	0.16 73

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.08 30	0.08 27	0.13 79	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 74	0.12 23	0.17 67	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

CoSv	0.09 9	0.09 39	0.05 4	0.06 12	0.05 10	0.13 98	0.06 62	0.09 47	0.07 13	0.10 48	0.05 9	0.07 4	0.05 21	0.03 5	0.13 27	0.15 43	0.14 35	0.09 7	0.16 59	0.08 7	0.14 46	0.08 7	0.05 32	0.05 5	0.16 72	0.11 12	0.14 24	0.08 3

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 14	0.05 33	0.08 30	0.05 6	0.08 21	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

tt9	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.12 94	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.06 6	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.16 57	0.16 38	0.11 25

TYNG	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 82	0.04 4	0.07 21	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.10 18	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.15 45	0.16 38	0.10 15

F7	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.09 45	0.06 31	0.08 37	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.09 34	0.06 13	0.24 95	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.13 42	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 32	0.17 53	0.11 25

FORCE_4.5	0.11 40	0.08 25	0.08 49	0.08 30	0.07 51	0.09 56	0.05 33	0.12 72	0.08 27	0.10 48	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.14 50	0.16 59	0.10 43	0.14 46	0.13 53	0.05 32	0.06 19	0.15 58	0.16 57	0.20 81	0.16 73

FORCE_5	0.11 40	0.09 39	0.08 49	0.10 68	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.09 34	0.09 40	0.27 108	0.05 21	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 50	0.15 49	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.05 32	0.06 19	0.14 41	0.15 45	0.18 64	0.14 61

FORCE_6	0.10 29	0.09 39	0.06 9	0.11 82	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.08 30	0.10 44	0.06 6	0.06 13	0.26 105	0.09 76	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.13 42	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 32	0.18 64	0.12 38

over v1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.12 94	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.20 73	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.16 57	0.16 38	0.13 46

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 35	0.10 68	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.08 31	0.15 60	0.06 38	0.04 17	0.12 13	0.14 30	0.12 21	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 45	0.16 38	0.13 46

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 82	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.08 31	0.18 70	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 45	0.15 31	0.13 46

111111	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.05 4	0.07 51	0.05 5	0.05 33	0.09 47	0.11 59	0.05 3	0.08 31	0.12 39	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.15 43	0.13 28	0.12 23	0.13 24	0.09 29	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.06 19	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test2	0.12 60	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.07 21	0.04 7	0.14 84	0.09 38	0.15 92	0.06 13	0.15 60	0.05 21	0.06 61	0.13 27	0.16 53	0.23 93	0.16 72	0.23 93	0.12 72	0.21 87	0.12 46	0.07 78	0.06 19	0.14 41	0.12 18	0.18 64	0.16 73

LG-Stereo	0.11 40	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.09 75	0.08 37	0.04 7	0.11 63	0.10 44	0.17 94	0.10 52	0.17 67	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.17 65	0.12 23	0.14 32	0.10 43	0.18 75	0.16 89	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 32	0.15 31	0.12 38

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.12 68	0.11 63	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.11 4	0.17 65	0.11 13	0.14 32	0.08 7	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.06 19	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 47	0.10 44	0.08 21	0.12 66	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.11 7	0.09 29	0.12 22	0.09 9	0.04 6	0.06 19	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 10	0.08 37	0.03 3	0.12 72	0.12 68	0.12 66	0.12 66	0.13 45	0.05 21	0.07 77	0.14 42	0.16 53	0.14 35	0.11 13	0.10 3	0.09 29	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.06 19	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

IGEV-Stereo++	0.11 40	0.11 65	0.07 35	0.10 68	0.10 84	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.10 48	0.10 52	0.11 27	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.15 43	0.15 46	0.14 50	0.14 32	0.11 58	0.15 53	0.18 99	0.06 51	0.06 19	0.13 28	0.14 32	0.14 24	0.13 46

U	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 14	0.03 3	0.07 13	0.04 4	0.09 34	0.03 4	0.12 39	0.05 21	0.03 5	0.16 73	0.18 83	0.19 79	0.14 50	0.18 72	0.11 58	0.21 87	0.13 53	0.03 3	0.06 19	0.18 86	0.17 80	0.16 38	0.12 38

MoCha-V2	0.10 29	0.10 53	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.08 37	0.06 62	0.10 56	0.07 13	0.09 34	0.12 66	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.13 27	0.16 53	0.14 35	0.13 42	0.19 83	0.10 43	0.15 53	0.10 15	0.07 78	0.06 19	0.13 28	0.12 18	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo Lap2	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.06 6	0.05 6	0.14 89	0.05 9	0.11 27	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 69	0.16 58	0.14 50	0.19 83	0.09 29	0.18 75	0.10 15	0.03 3	0.06 19	0.16 72	0.18 89	0.15 31	0.11 25

WiStereo	0.11 40	0.11 65	0.09 63	0.09 45	0.06 31	0.14 106	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 53	0.15 46	0.14 50	0.14 32	0.11 58	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 57	0.19 73	0.15 67

tt6	0.11 40	0.11 65	0.09 63	0.09 45	0.06 31	0.14 106	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 53	0.15 46	0.14 50	0.14 32	0.11 58	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 57	0.19 73	0.15 67

tt8	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 82	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.11 27	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.13 28	0.15 45	0.17 53	0.12 38

FORCE_4.6	0.11 40	0.09 39	0.08 49	0.08 30	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.10 48	0.06 13	0.24 95	0.09 76	0.07 77	0.14 42	0.15 43	0.16 58	0.15 62	0.13 24	0.10 43	0.13 35	0.12 46	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.16 57	0.23 100	0.14 61

F5.5	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.10 68	0.07 51	0.09 56	0.04 7	0.08 30	0.10 44	0.09 34	0.07 28	0.23 86	0.07 57	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 50	0.16 59	0.09 29	0.13 35	0.11 31	0.05 32	0.07 38	0.14 41	0.15 45	0.18 64	0.13 46

FORCE_4	0.12 60	0.09 39	0.08 49	0.11 82	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.13 79	0.13 78	0.21 75	0.06 38	0.06 61	0.16 73	0.16 53	0.15 46	0.16 72	0.16 59	0.11 58	0.15 53	0.14 66	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.17 80	0.23 100	0.18 86

LACA_dic	0.12 60	0.10 53	0.08 49	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 62	0.08 30	0.14 91	0.12 66	0.09 40	0.14 52	0.10 87	0.05 36	0.15 60	0.17 69	0.15 46	0.17 79	0.14 32	0.11 58	0.15 53	0.15 79	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 57	0.20 81	0.17 81

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 60	0.12 79	0.08 49	0.07 22	0.08 66	0.09 56	0.05 33	0.12 72	0.13 83	0.11 63	0.12 66	0.21 75	0.07 57	0.07 77	0.16 73	0.16 53	0.17 65	0.15 62	0.19 83	0.10 43	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.15 58	0.18 89	0.19 73	0.13 46

over-6	0.12 60	0.09 39	0.08 49	0.14 113	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.09 47	0.15 99	0.09 34	0.14 85	0.30 127	0.07 57	0.06 61	0.13 27	0.14 30	0.13 28	0.13 42	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 57	0.17 53	0.17 81

MCSU-Stereo	0.12 60	0.12 79	0.09 63	0.08 30	0.09 75	0.07 21	0.07 84	0.09 47	0.15 99	0.09 34	0.10 52	0.25 100	0.06 38	0.05 36	0.15 60	0.16 53	0.18 74	0.13 42	0.15 49	0.10 43	0.13 35	0.11 31	0.07 78	0.07 38	0.16 72	0.16 57	0.17 53	0.15 67

TS12	0.12 60	0.10 53	0.08 49	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 62	0.08 30	0.14 91	0.12 66	0.09 40	0.14 52	0.10 87	0.05 36	0.15 60	0.17 69	0.15 46	0.17 79	0.14 32	0.11 58	0.15 53	0.15 79	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 57	0.20 81	0.17 81

LACA1	0.11 40	0.10 53	0.09 63	0.08 30	0.08 66	0.09 56	0.05 33	0.07 13	0.12 68	0.11 63	0.08 31	0.14 52	0.10 87	0.06 61	0.14 42	0.14 30	0.14 35	0.17 79	0.14 32	0.10 43	0.13 35	0.14 66	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 57	0.17 53	0.15 67

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.08 37	0.05 33	0.14 84	0.12 68	0.08 21	0.16 97	0.10 18	0.21 193	0.05 36	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 32	0.07 38	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

GSStereo	0.12 60	0.12 79	0.10 78	0.09 45	0.10 84	0.10 75	0.08 100	0.08 30	0.08 27	0.12 66	0.09 40	0.13 45	0.06 38	0.03 5	0.16 73	0.17 69	0.20 83	0.14 50	0.18 72	0.11 58	0.21 87	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 25	0.16 38	0.13 46

GS-Stereo																							0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 25	0.16 38	0.13 46

GASTEREO	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.06 14	0.04 7	0.09 47	0.13 83	0.09 34	0.08 31	0.12 39	0.08 66	0.04 17	0.15 60	0.16 53	0.16 58	0.15 62	0.18 72	0.12 72	0.16 64	0.17 94	0.07 78	0.07 38	0.14 41	0.15 45	0.15 31	0.10 15

MSCF	0.11 40	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.08 30	0.13 83	0.09 34	0.08 31	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.15 60	0.16 53	0.16 58	0.15 62	0.18 72	0.12 72	0.16 64	0.15 79	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.15 45	0.14 24	0.10 15

MM-Stereo_test2	0.10 29	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.05 5	0.04 7	0.09 47	0.09 38	0.13 79	0.07 28	0.08 9	0.05 21	0.06 61	0.14 42	0.15 43	0.18 74	0.15 62	0.15 49	0.12 72	0.17 69	0.16 89	0.07 78	0.07 38	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 25

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.10 44	0.10 48	0.06 13	0.07 4	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.17 65	0.12 23	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.07 38	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

RAStereo	0.13 74	0.10 53	0.08 49	0.06 12	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.07 13	0.28 116	0.08 31	0.17 67	0.07 57	0.04 17	0.17 79	0.17 69	0.21 88	0.18 88	0.22 90	0.11 58	0.22 93	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.19 90	0.17 80	0.16 38	0.16 73

ProNet	0.09 9	0.09 39	0.09 63	0.07 22	0.05 10	0.09 56	0.08 100	0.08 30	0.04 4	0.06 6	0.17 104	0.06 3	0.04 3	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.15 46	0.13 42	0.13 24	0.09 29	0.14 46	0.08 7	0.08 98	0.07 38	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

tt3	0.13 74	0.12 79	0.10 78	0.12 94	0.07 51	0.09 56	0.07 84	0.13 79	0.12 68	0.13 79	0.09 40	0.15 60	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.17 69	0.17 65	0.15 62	0.17 67	0.14 86	0.19 82	0.16 89	0.07 78	0.08 59	0.18 86	0.18 89	0.23 100	0.21 100

tt5	0.11 40	0.11 65	0.09 63	0.10 68	0.07 51	0.09 56	0.06 62	0.10 56	0.12 68	0.08 21	0.08 31	0.10 18	0.06 38	0.07 77	0.14 42	0.15 43	0.16 58	0.15 62	0.13 24	0.11 58	0.12 22	0.15 79	0.06 51	0.08 59	0.17 80	0.17 80	0.19 73	0.14 61

tt7	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.12 94	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.06 6	0.10 52	0.14 52	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.13 35	0.10 15	0.05 32	0.08 59	0.13 28	0.15 45	0.18 64	0.13 46

CR-Stereo	0.12 60	0.10 53	0.09 63	0.09 45	0.08 66	0.09 56	0.06 62	0.09 47	0.11 59	0.10 48	0.11 62	0.13 45	0.09 76	0.06 61	0.15 60	0.15 43	0.14 35	0.17 79	0.14 32	0.11 58	0.15 53	0.15 79	0.05 32	0.08 59	0.15 58	0.16 57	0.17 53	0.17 81

CR-RVC	0.13 74	0.11 65	0.10 78	0.07 22	0.09 75	0.07 21	0.06 62	0.08 30	0.12 68	0.08 21	0.13 78	0.14 52	0.09 76	0.08 88	0.18 90	0.18 83	0.17 65	0.19 93	0.16 59	0.14 86	0.17 69	0.16 89	0.05 32	0.08 59	0.18 86	0.19 96	0.21 85	0.20 95

FORCE_4.7	0.13 74	0.10 53	0.10 78	0.11 82	0.09 75	0.09 56	0.06 62	0.08 30	0.09 38	0.10 48	0.10 52	0.33 140	0.06 38	0.06 61	0.15 60	0.14 30	0.20 83	0.16 72	0.16 59	0.10 43	0.18 75	0.13 53	0.05 32	0.08 59	0.15 58	0.14 32	0.22 89	0.15 67

F4.4	0.12 60	0.10 53	0.08 49	0.09 45	0.07 51	0.11 85	0.05 33	0.14 84	0.09 38	0.07 15	0.10 52	0.25 100	0.06 38	0.08 88	0.15 60	0.15 43	0.15 46	0.14 50	0.16 59	0.10 43	0.15 53	0.11 31	0.05 32	0.08 59	0.15 58	0.16 57	0.22 89	0.20 95

testmc14	0.11 40	0.11 65	0.08 49	0.08 30	0.06 31	0.08 37	0.04 7	0.09 47	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.23 86	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 69	0.14 35	0.13 42	0.14 32	0.11 58	0.13 35	0.09 9	0.08 98	0.08 59	0.14 41	0.17 80	0.14 24	0.13 46

PointNet	0.11 40	0.07 11	0.09 63	0.07 22	0.06 31	0.08 37	0.06 62	0.13 79	0.11 59	0.13 79	0.12 66	0.11 27	0.09 76	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 46	0.11 31	0.06 51	0.08 59	0.16 72	0.16 57	0.19 73	0.14 61

LACA3	0.13 74	0.11 65	0.10 78	0.10 68	0.09 75	0.10 75	0.07 84	0.08 30	0.11 59	0.12 66	0.09 40	0.26 105	0.09 76	0.09 98	0.17 79	0.17 69	0.14 35	0.18 88	0.16 59	0.11 58	0.17 69	0.17 94	0.06 51	0.08 59	0.17 80	0.17 80	0.21 85	0.18 86

WQFJA1	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 45	0.07 51	0.10 75	0.06 62	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 156	0.07 4	0.22 207	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 13	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 78	0.08 59	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 46

WQFJX1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.12 72	0.15 99	0.08 21	0.18 115	0.08 9	0.23 216	0.05 36	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 46	0.07 78	0.08 59	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

NLMM	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 45	0.07 51	0.10 75	0.06 62	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 156	0.07 4	0.22 207	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 13	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 78	0.08 59	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 46

NLSM1	0.12 60	0.09 39	0.07 35	0.09 45	0.08 66	0.10 75	0.07 84	0.16 90	0.15 99	0.09 34	0.25 177	0.12 39	0.32 277	0.07 77	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.11 13	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.15 79	0.06 51	0.08 59	0.14 41	0.14 32	0.13 19	0.12 38

GREAT-IGEV	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.06 12	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.10 56	0.07 13	0.08 21	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 53	0.15 46	0.12 23	0.17 67	0.09 29	0.13 35	0.09 9	0.06 51	0.08 59	0.11 10	0.13 25	0.15 31	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.15 89	0.13 88	0.09 63	0.14 113	0.10 84	0.14 106	0.06 62	0.14 84	0.12 68	0.12 66	0.19 130	0.15 60	0.07 57	0.08 88	0.17 79	0.19 87	0.25 96	0.20 99	0.24 95	0.14 86	0.22 93	0.14 66	0.08 98	0.08 59	0.18 86	0.18 89	0.25 109	0.20 95

AIO-Stereo	0.10 29	0.11 65	0.09 63	0.10 68	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.08 30	0.06 8	0.08 21	0.10 52	0.10 18	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.16 53	0.14 35	0.14 50	0.15 49	0.12 72	0.17 69	0.14 66	0.05 32	0.08 59	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM	0.11 40	0.11 65	0.09 63	0.08 30	0.07 51	0.11 85	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.11 62	0.11 27	0.07 57	0.05 36	0.15 60	0.17 69	0.15 46	0.14 50	0.14 32	0.12 72	0.18 75	0.12 46	0.05 32	0.08 59	0.12 18	0.13 25	0.17 53	0.10 15

RAFT	0.13 74	0.08 25	0.09 63	0.11 82	0.05 10	0.15 118	0.04 7	0.18 95	0.10 44	0.10 48	0.13 78	0.13 45	0.08 66	0.03 5	0.15 60	0.15 43	0.17 65	0.12 23	0.18 72	0.09 29	0.15 53	0.14 66	0.04 6	0.08 59	0.22 105	0.21 104	0.23 100	0.20 95

tt4	0.14 87	0.12 79	0.09 63	0.19 151	0.09 75	0.14 106	0.08 100	0.11 63	0.12 68	0.13 79	0.11 62	0.23 86	0.06 38	0.06 61	0.15 60	0.16 53	0.15 46	0.16 72	0.15 49	0.12 72	0.15 53	0.14 66	0.08 98	0.09 78	0.19 90	0.20 102	0.23 100	0.18 86

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.23 130	0.13 88	0.13 106	0.09 45	0.12 104	0.17 134	0.10 127	0.42 172	0.19 134	0.43 169	0.12 66	0.34 145	0.10 87	0.18 172	0.24 129	0.27 141	0.39 159	0.23 117	0.27 105	0.18 123	0.37 160	0.21 116	0.14 163	0.09 78	0.28 146	0.24 120	0.32 139	0.41 191

BridgeDepth_RVC	0.15 89	0.14 93	0.12 102	0.10 68	0.12 104	0.13 98	0.08 100	0.14 84	0.18 129	0.13 79	0.14 85	0.15 60	0.11 99	0.09 98	0.19 97	0.20 98	0.17 65	0.18 88	0.19 83	0.15 101	0.18 75	0.18 99	0.06 51	0.09 78	0.21 97	0.24 120	0.22 89	0.26 119
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.09 56	0.07 84	0.11 63	0.12 68	0.10 48	0.20 136	0.08 9	0.27 251	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.13 24	0.09 29	0.10 5	0.10 15	0.06 51	0.09 78	0.12 18	0.15 45	0.11 11	0.14 61

NLMM1	0.12 60	0.11 65	0.07 35	0.06 12	0.06 31	0.07 21	0.06 62	0.12 72	0.16 111	0.10 48	0.24 162	0.11 27	0.41 312	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.12 21	0.11 13	0.14 32	0.10 43	0.10 5	0.13 53	0.07 78	0.09 78	0.16 72	0.14 32	0.14 24	0.11 25

NLSM3	0.11 40	0.09 39	0.08 49	0.09 45	0.08 66	0.07 21	0.06 62	0.11 63	0.14 91	0.10 48	0.13 78	0.09 15	0.10 87	0.08 88	0.15 60	0.15 43	0.15 46	0.13 42	0.13 24	0.10 43	0.12 22	0.12 46	0.07 78	0.09 78	0.14 41	0.18 89	0.19 73	0.14 61

AdaDepth	0.13 74	0.11 65	0.08 49	0.09 45	0.11 97	0.09 56	0.06 62	0.11 63	0.12 68	0.10 48	0.12 66	0.13 45	0.07 57	0.05 36	0.17 79	0.19 87	0.20 83	0.17 79	0.18 72	0.11 58	0.17 69	0.14 66	0.06 51	0.09 78	0.15 58	0.16 57	0.20 81	0.17 81

LG-Stereo_L2	0.19 105	0.15 99	0.11 88	0.09 45	0.10 84	0.08 37	0.06 62	0.31 128	0.16 111	0.41 148	0.16 97	0.30 127	0.09 76	0.11 113	0.19 97	0.24 115	0.31 123	0.21 105	0.31 120	0.14 86	0.32 125	0.23 125	0.06 51	0.09 78	0.22 105	0.16 57	0.23 100	0.22 104

LG-Stereo_L1	0.19 105	0.16 106	0.11 88	0.10 68	0.10 84	0.09 56	0.06 62	0.31 128	0.16 111	0.42 159	0.16 97	0.29 118	0.09 76	0.11 113	0.19 97	0.24 115	0.31 123	0.22 109	0.30 114	0.14 86	0.32 125	0.23 125	0.06 51	0.09 78	0.22 105	0.16 57	0.26 112	0.25 115

GIP-stereo	0.12 60	0.11 65	0.08 49	0.09 45	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.12 66	0.08 31	0.10 18	0.05 21	0.11 113	0.16 73	0.17 69	0.18 74	0.16 72	0.19 83	0.13 83	0.19 82	0.15 79	0.04 6	0.09 78	0.14 41	0.18 89	0.19 73	0.12 38

RSM++	0.12 60	0.12 79	0.10 78	0.10 68	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.10 56	0.11 59	0.10 48	0.10 52	0.14 52	0.08 66	0.05 36	0.17 79	0.19 87	0.18 74	0.15 62	0.17 67	0.12 72	0.18 75	0.14 66	0.06 51	0.09 78	0.14 41	0.15 45	0.18 64	0.11 25

AEACV	0.13 74	0.17 114	0.09 63	0.12 94	0.11 97	0.09 56	0.05 33	0.10 56	0.06 8	0.12 66	0.11 62	0.11 27	0.06 38	0.08 88	0.17 79	0.17 69	0.22 91	0.17 79	0.24 95	0.12 72	0.19 82	0.13 53	0.06 51	0.09 78	0.15 58	0.17 80	0.15 31	0.13 46

VIP-Stereo	0.15 89	0.13 88	0.12 102	0.10 68	0.08 66	0.08 37	0.05 33	0.18 95	0.13 83	0.14 89	0.20 136	0.20 73	0.07 57	0.08 88	0.18 90	0.19 87	0.29 112	0.19 93	0.24 95	0.14 86	0.23 95	0.13 53	0.07 78	0.10 90	0.17 80	0.16 57	0.17 53	0.21 100

GEAStereo	0.13 74	0.13 88	0.11 88	0.13 106	0.10 84	0.11 85	0.07 84	0.12 72	0.10 44	0.12 66	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 79	0.17 69	0.19 79	0.15 62	0.18 72	0.12 72	0.21 87	0.14 66	0.06 51	0.10 90	0.14 41	0.16 57	0.17 53	0.12 38

gasm-f	0.13 74	0.13 88	0.11 88	0.13 106	0.10 84	0.11 85	0.07 84	0.12 72	0.10 44	0.12 66	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 79	0.17 69	0.19 79	0.15 62	0.18 72	0.12 72	0.21 87	0.14 66	0.06 51	0.10 90	0.14 41	0.16 57	0.17 53	0.12 38

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 123	0.15 99	0.13 106	0.17 133	0.13 112	0.14 106	0.06 62	0.38 154	0.19 134	0.47 214	0.17 104	0.24 95	0.11 99	0.12 118	0.20 106	0.27 141	0.37 145	0.26 142	0.35 140	0.19 133	0.37 160	0.34 205	0.10 115	0.10 90	0.24 118	0.21 104	0.31 128	0.22 104

IGEV-Stereo+	0.19 105	0.12 79	0.11 88	0.11 82	0.11 97	0.09 56	0.06 62	0.28 118	0.17 118	0.47 214	0.18 115	0.25 100	0.10 87	0.12 118	0.18 90	0.23 112	0.30 118	0.24 126	0.32 126	0.18 123	0.31 120	0.33 195	0.08 98	0.10 90	0.22 105	0.16 57	0.22 89	0.19 90

StereoVision	0.14 87	0.10 53	0.09 63	0.07 22	0.10 84	0.11 85	0.07 84	0.13 79	0.17 118	0.13 79	0.12 66	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.20 106	0.21 102	0.20 83	0.16 72	0.18 72	0.14 86	0.16 64	0.14 66	0.04 6	0.10 90	0.23 112	0.22 111	0.25 109	0.25 115

NBS	0.18 95	0.12 79	0.11 88	0.06 12	0.09 75	0.09 56	0.07 84	0.23 104	0.13 83	0.36 131	0.06 13	0.29 118	0.11 99	0.09 98	0.20 106	0.25 124	0.29 112	0.19 93	0.24 95	0.17 115	0.39 183	0.23 125	0.08 98	0.11 96	0.25 125	0.22 111	0.21 85	0.23 109

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 105	0.14 93	0.12 102	0.15 119	0.14 116	0.11 85	0.08 100	0.26 111	0.16 111	0.31 121	0.21 145	0.29 118	0.17 156	0.09 98	0.20 106	0.20 98	0.30 118	0.18 88	0.33 130	0.14 86	0.23 95	0.18 99	0.08 98	0.11 96	0.21 97	0.23 115	0.31 128	0.23 109

MLG-Stereo_test3	0.16 92	0.11 65	0.10 78	0.11 82	0.11 97	0.10 75	0.08 100	0.16 90	0.11 59	0.19 100	0.14 85	0.29 118	0.07 57	0.10 105	0.17 79	0.18 83	0.26 100	0.19 93	0.35 140	0.13 83	0.24 99	0.17 94	0.07 78	0.11 96	0.15 58	0.17 80	0.21 85	0.19 90

LG-G_1	0.18 95	0.16 106	0.11 88	0.17 133	0.15 122	0.17 134	0.10 127	0.20 99	0.10 44	0.18 95	0.14 85	0.27 108	0.10 87	0.13 124	0.19 97	0.19 87	0.28 105	0.23 117	0.36 148	0.17 115	0.26 105	0.20 109	0.08 98	0.11 96	0.21 97	0.19 96	0.27 115	0.28 127

LG-G	0.18 95	0.16 106	0.11 88	0.17 133	0.15 122	0.17 134	0.10 127	0.20 99	0.10 44	0.18 95	0.14 85	0.27 108	0.10 87	0.13 124	0.19 97	0.19 87	0.28 105	0.23 117	0.36 148	0.17 115	0.26 105	0.20 109	0.08 98	0.11 96	0.21 97	0.19 96	0.27 115	0.28 127

AIO_rvc	0.18 95	0.18 118	0.11 88	0.15 119	0.14 116	0.12 94	0.09 109	0.27 115	0.16 111	0.26 110	0.12 66	0.23 86	0.08 66	0.13 124	0.17 79	0.19 87	0.25 96	0.17 79	0.28 108	0.14 86	0.32 125	0.26 140	0.07 78	0.11 96	0.20 93	0.17 80	0.19 73	0.16 73

Occ-G	0.13 74	0.14 93	0.10 78	0.11 82	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.08 21	0.18 115	0.14 52	0.06 38	0.07 77	0.18 90	0.19 87	0.19 79	0.17 79	0.21 88	0.14 86	0.17 69	0.13 53	0.07 78	0.11 96	0.13 28	0.13 25	0.17 53	0.13 46

anonymousdsp	0.18 95	0.16 106	0.13 106	0.12 94	0.10 84	0.13 98	0.09 109	0.24 107	0.13 83	0.28 116	0.16 97	0.23 86	0.08 66	0.11 113	0.19 97	0.23 112	0.24 94	0.20 99	0.30 114	0.15 101	0.34 134	0.21 116	0.09 110	0.11 96	0.19 90	0.15 45	0.24 107	0.16 73

RAFT + AFF	0.18 95	0.18 118	0.11 88	0.16 129	0.10 84	0.14 106	0.09 109	0.25 108	0.15 99	0.33 123	0.16 97	0.31 131	0.11 99	0.07 77	0.18 90	0.19 87	0.33 127	0.16 72	0.31 120	0.16 111	0.31 120	0.14 66	0.07 78	0.11 96	0.21 97	0.16 57	0.14 24	0.13 46

GeoAtt-L (ZS)	0.24 133	0.14 93	0.14 118	0.10 68	0.15 122	0.21 165	0.11 138	0.38 154	0.17 118	0.45 189	0.16 97	0.36 156	0.12 110	0.15 140	0.24 129	0.26 132	0.39 159	0.23 117	0.29 109	0.18 123	0.40 190	0.21 116	0.14 163	0.12 105	0.33 168	0.27 141	0.36 170	0.39 184

TS	0.19 105	0.16 106	0.14 118	0.13 106	0.12 104	0.14 106	0.08 100	0.30 125	0.15 99	0.14 89	0.23 156	0.25 100	0.11 99	0.11 113	0.20 106	0.21 102	0.21 88	0.21 105	0.29 109	0.16 111	0.26 105	0.24 131	0.08 98	0.12 105	0.26 131	0.22 111	0.30 126	0.32 146

LGtest1	0.18 95	0.14 93	0.13 106	0.13 106	0.13 112	0.11 85	0.07 84	0.20 99	0.15 99	0.18 95	0.17 104	0.21 75	0.10 87	0.10 105	0.20 106	0.21 102	0.30 118	0.23 117	0.34 133	0.18 123	0.30 114	0.22 122	0.10 115	0.12 105	0.21 97	0.19 96	0.27 115	0.25 115

AIO_test	0.20 112	0.19 125	0.13 106	0.21 166	0.17 141	0.12 94	0.10 127	0.28 118	0.20 153	0.27 113	0.15 93	0.27 108	0.11 99	0.14 131	0.18 90	0.21 102	0.25 96	0.18 88	0.29 109	0.14 86	0.35 142	0.32 189	0.09 110	0.12 105	0.25 125	0.22 111	0.22 89	0.15 67

MaDis-Stereo	0.19 105	0.14 93	0.13 106	0.08 30	0.07 51	0.08 37	0.07 84	0.17 94	0.12 68	0.26 110	0.13 78	0.28 116	0.09 76	0.06 61	0.20 106	0.24 115	0.31 123	0.26 142	0.32 126	0.15 101	0.31 120	0.19 103	0.07 78	0.12 105	0.28 146	0.31 170	0.31 128	0.37 165

iRaftStereo_RVC	0.18 95	0.15 99	0.11 88	0.10 68	0.10 84	0.12 94	0.06 62	0.26 111	0.11 59	0.27 113	0.25 177	0.24 95	0.11 99	0.09 98	0.18 90	0.20 98	0.29 112	0.22 109	0.26 104	0.15 101	0.30 114	0.23 125	0.08 98	0.12 105	0.21 97	0.21 104	0.27 115	0.19 90

HCRNet	0.24 133	0.30 223	0.15 135	0.34 248	0.15 122	0.25 194	0.15 182	0.30 125	0.14 91	0.69 364	0.32 196	0.39 166	0.14 122	0.17 161	0.20 106	0.20 98	0.30 118	0.22 109	0.33 130	0.15 101	0.24 99	0.15 79	0.16 202	0.12 105	0.20 93	0.24 120	0.24 107	0.22 104

AFF-stereo	0.22 123	0.22 157	0.18 168	0.15 119	0.13 112	0.20 157	0.09 109	0.38 154	0.19 134	0.42 159	0.20 136	0.30 127	0.11 99	0.08 88	0.19 97	0.24 115	0.28 105	0.19 93	0.35 140	0.15 101	0.29 112	0.19 103	0.09 110	0.12 105	0.27 136	0.28 155	0.32 139	0.24 113

GIO	0.18 95	0.17 114	0.14 118	0.09 45	0.12 104	0.11 85	0.07 84	0.25 108	0.19 134	0.18 95	0.20 136	0.14 52	0.09 76	0.15 140	0.19 97	0.22 108	0.29 112	0.24 126	0.24 95	0.16 111	0.24 99	0.20 109	0.11 123	0.13 113	0.21 97	0.19 96	0.27 115	0.19 90

DispViT+	0.13 74	0.11 65	0.10 78	0.14 113	0.09 75	0.10 75	0.07 84	0.11 63	0.17 118	0.13 79	0.16 97	0.13 45	0.09 76	0.07 77	0.16 73	0.17 69	0.13 28	0.17 79	0.17 67	0.13 83	0.13 35	0.16 89	0.06 51	0.13 113	0.15 58	0.24 120	0.16 38	0.21 100

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 133	0.21 150	0.13 106	0.15 119	0.14 116	0.13 98	0.08 100	0.38 154	0.17 118	0.48 226	0.20 136	0.29 118	0.13 114	0.13 124	0.25 144	0.25 124	0.38 152	0.26 142	0.36 148	0.19 133	0.37 160	0.26 140	0.10 115	0.13 113	0.23 112	0.24 120	0.32 139	0.41 191

RAFT_CTSACE	0.21 118	0.15 99	0.13 106	0.11 82	0.11 97	0.19 150	0.13 158	0.27 115	0.15 99	0.48 226	0.13 78	0.33 140	0.25 232	0.12 118	0.21 118	0.22 108	0.29 112	0.20 99	0.27 105	0.14 86	0.30 114	0.31 178	0.07 78	0.13 113	0.25 125	0.26 134	0.31 128	0.21 100

ARAFT	0.24 133	0.20 135	0.15 135	0.20 161	0.16 132	0.20 157	0.10 127	0.32 131	0.19 134	0.45 189	0.24 162	0.34 145	0.13 114	0.10 105	0.24 129	0.25 124	0.41 182	0.34 215	0.34 133	0.16 111	0.35 142	0.21 116	0.11 123	0.13 113	0.29 149	0.24 120	0.32 139	0.29 131

delet	0.17 94	0.16 106	0.16 143	0.20 161	0.14 116	0.19 150	0.12 148	0.15 89	0.13 83	0.19 100	0.17 104	0.19 72	0.11 99	0.15 140	0.20 106	0.19 87	0.22 91	0.20 99	0.18 72	0.18 123	0.21 87	0.14 66	0.11 123	0.13 113	0.20 93	0.20 102	0.18 64	0.22 104

CCAANet	0.22 123	0.20 135	0.23 218	0.20 161	0.18 157	0.19 150	0.19 217	0.21 102	0.24 199	0.19 100	0.23 156	0.35 151	0.19 175	0.14 131	0.29 185	0.27 141	0.28 105	0.24 126	0.21 88	0.17 115	0.30 114	0.19 103	0.15 190	0.13 113	0.25 125	0.23 115	0.25 109	0.33 149

MatchAttention (ZS)	0.25 139	0.18 118	0.12 102	0.12 94	0.12 104	0.23 179	0.11 138	0.40 162	0.19 134	0.43 169	0.17 104	0.44 186	0.12 110	0.18 172	0.32 214	0.30 184	0.40 168	0.22 109	0.31 120	0.20 142	0.42 215	0.26 140	0.14 163	0.14 120	0.33 168	0.26 134	0.31 128	0.32 146
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
DFGA-Net	0.19 105	0.20 135	0.11 88	0.16 129	0.11 97	0.13 98	0.11 138	0.28 118	0.14 91	0.26 110	0.17 104	0.25 100	0.12 110	0.10 105	0.21 118	0.25 124	0.28 105	0.22 109	0.29 109	0.15 101	0.24 99	0.20 109	0.10 115	0.14 120	0.22 105	0.21 104	0.23 100	0.22 104

SGD-Stereo	0.20 112	0.15 99	0.11 88	0.13 106	0.12 104	0.18 142	0.06 62	0.19 98	0.20 153	0.22 105	0.12 66	0.35 151	0.15 134	0.08 88	0.25 144	0.28 147	0.37 145	0.20 99	0.37 153	0.15 101	0.32 125	0.18 99	0.12 131	0.14 120	0.22 105	0.26 134	0.31 128	0.28 127

YMNet	0.22 123	0.21 150	0.17 157	0.21 166	0.17 141	0.20 157	0.17 200	0.26 111	0.24 199	0.18 95	0.15 93	0.31 131	0.17 156	0.21 230	0.24 129	0.24 115	0.26 100	0.22 109	0.30 114	0.15 101	0.26 105	0.22 122	0.14 163	0.14 120	0.26 131	0.23 115	0.27 115	0.26 119

HUF	0.21 118	0.21 150	0.14 118	0.17 133	0.18 157	0.15 118	0.09 109	0.35 141	0.15 99	0.36 131	0.15 93	0.23 86	0.15 134	0.14 131	0.19 97	0.21 102	0.28 105	0.19 93	0.34 133	0.17 115	0.36 151	0.28 155	0.11 123	0.14 120	0.22 105	0.18 89	0.27 115	0.20 95

UniTT-Stereo	0.21 118	0.15 99	0.11 88	0.12 94	0.09 75	0.13 98	0.07 84	0.22 103	0.15 99	0.37 137	0.17 104	0.28 116	0.17 156	0.12 118	0.23 124	0.24 115	0.35 134	0.26 142	0.38 160	0.18 123	0.30 114	0.17 94	0.11 123	0.14 120	0.26 131	0.35 199	0.22 89	0.27 124

LL-Strereo2	0.24 133	0.18 118	0.14 118	0.17 133	0.15 122	0.13 98	0.09 109	0.36 143	0.21 165	0.51 258	0.18 115	0.33 140	0.17 156	0.10 105	0.25 144	0.28 147	0.39 159	0.27 151	0.45 199	0.22 157	0.33 131	0.20 109	0.12 131	0.14 120	0.24 118	0.27 141	0.33 148	0.26 119

RYNet	0.18 95	0.16 106	0.13 106	0.11 82	0.12 104	0.13 98	0.09 109	0.16 90	0.27 236	0.13 79	0.15 93	0.13 45	0.10 87	0.09 98	0.23 124	0.19 87	0.20 83	0.27 151	0.22 90	0.14 86	0.18 75	0.15 79	0.25 284	0.14 120	0.20 93	0.50 262	0.22 89	0.16 73

WQFJA1++	11.74 421	0.25 177	0.19 180	105.43 436	0.22 196	101.87 436	100.92 436	0.47 213	0.21 165	0.43 169	0.35 209	0.71 309	0.43 316	0.18 172	0.26 155	0.33 229	0.43 201	0.30 182	0.71 279	0.22 157	0.42 215	0.36 223	0.16 202	0.15 128	0.41 221	0.35 199	0.63 301	0.66 289

test_for_model	0.52 302	0.20 135	0.14 118	0.17 133	0.19 169	0.15 118	0.09 109	0.42 172	0.21 165	0.50 242	0.18 115	0.51 223	0.14 122	0.15 140	0.26 155	0.28 147	6.97 420	0.29 166	0.45 199	0.26 193	0.44 240	0.35 210	0.14 163	0.15 128	0.27 136	0.27 141	0.35 153	0.37 165

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 302	0.20 135	0.14 118	0.17 133	0.19 169	0.15 118	0.09 109	0.42 172	0.21 165	0.50 242	0.18 115	0.51 223	0.14 122	0.15 140	0.26 155	0.28 147	6.97 420	0.29 166	0.45 199	0.26 193	0.44 240	0.35 210	0.14 163	0.15 128	0.27 136	0.27 141	0.35 153	0.37 165

plain	0.21 118	0.17 114	0.14 118	0.14 113	0.11 97	0.16 129	0.09 109	0.30 125	0.12 68	0.41 148	0.14 85	0.26 105	0.10 87	0.07 77	0.24 129	0.26 132	0.35 134	0.28 157	0.34 133	0.17 115	0.26 105	0.21 116	0.09 110	0.15 128	0.25 125	0.25 128	0.27 115	0.34 154

testlalala	0.52 302	0.20 135	0.14 118	0.17 133	0.19 169	0.15 118	0.09 109	0.42 172	0.21 165	0.50 242	0.18 115	0.51 223	0.14 122	0.15 140	0.26 155	0.28 147	6.97 420	0.29 166	0.45 199	0.26 193	0.44 240	0.35 210	0.14 163	0.15 128	0.27 136	0.27 141	0.35 153	0.37 165

GCAPDPT-zeroshot	0.52 302	0.20 135	0.14 118	0.17 133	0.19 169	0.15 118	0.09 109	0.42 172	0.21 165	0.50 242	0.18 115	0.51 223	0.14 122	0.15 140	0.26 155	0.28 147	6.97 420	0.29 166	0.45 199	0.26 193	0.44 240	0.35 210	0.14 163	0.15 128	0.27 136	0.27 141	0.35 153	0.37 165

GCAP-Stereo	0.52 302	0.20 135	0.14 118	0.17 133	0.19 169	0.15 118	0.09 109	0.42 172	0.21 165	0.50 242	0.18 115	0.51 223	0.14 122	0.15 140	0.26 155	0.28 147	6.97 420	0.29 166	0.45 199	0.26 193	0.44 240	0.35 210	0.14 163	0.15 128	0.27 136	0.27 141	0.35 153	0.37 165

raft+_RVC	0.25 139	0.22 157	0.17 157	0.19 151	0.18 157	0.18 142	0.13 158	0.38 154	0.19 134	0.46 203	0.30 191	0.34 145	0.16 143	0.13 124	0.25 144	0.26 132	0.33 127	0.27 151	0.37 153	0.19 133	0.36 151	0.26 140	0.10 115	0.15 128	0.30 155	0.29 159	0.36 170	0.30 136

MMNet	0.20 112	0.20 135	0.17 157	0.21 166	0.17 141	0.20 157	0.14 168	0.23 104	0.16 111	0.19 100	0.20 136	0.27 108	0.11 99	0.22 242	0.21 118	0.21 102	0.27 103	0.24 126	0.29 109	0.18 123	0.23 95	0.15 79	0.12 131	0.15 128	0.23 112	0.23 115	0.22 89	0.25 115

TDLM	0.16 92	0.19 125	0.14 118	0.15 119	0.17 141	0.15 118	0.11 138	0.16 90	0.14 91	0.12 66	0.22 151	0.17 67	0.14 122	0.10 105	0.17 79	0.18 83	0.21 88	0.20 99	0.18 72	0.14 86	0.19 82	0.13 53	0.11 123	0.15 128	0.17 80	0.16 57	0.18 64	0.18 86

small-0shot	0.26 145	0.15 99	0.13 106	0.12 94	0.17 141	0.16 129	0.09 109	0.42 172	0.22 182	0.43 169	0.19 130	0.36 156	0.19 175	0.19 194	0.25 144	0.30 184	0.38 152	0.32 201	0.36 148	0.18 123	0.37 160	0.34 205	0.13 150	0.16 138	0.34 171	0.28 155	0.30 126	0.40 188

DepthFocus	0.26 145	0.19 125	0.13 106	0.16 129	0.14 116	0.19 150	0.09 109	0.41 166	0.19 134	0.42 159	0.18 115	0.35 151	0.13 114	0.20 211	0.24 129	0.29 168	0.43 201	0.25 134	0.43 190	0.24 177	0.39 183	0.25 135	0.17 217	0.16 138	0.24 118	0.25 128	0.35 153	0.45 208

MIF-Stereo (partial)	0.21 118	0.16 106	0.15 135	0.13 106	0.12 104	0.16 129	0.08 100	0.28 118	0.19 134	0.30 120	0.18 115	0.21 75	0.12 110	0.10 105	0.24 129	0.26 132	0.35 134	0.27 151	0.30 114	0.17 115	0.30 114	0.20 109	0.10 115	0.16 138	0.27 136	0.23 115	0.27 115	0.27 124

MIM_Stereo	0.22 123	0.17 114	0.16 143	0.19 151	0.15 122	0.20 157	0.10 127	0.28 118	0.13 83	0.43 169	0.19 130	0.31 131	0.10 87	0.12 118	0.21 118	0.28 147	0.36 143	0.26 142	0.34 133	0.20 142	0.35 142	0.24 131	0.08 98	0.16 138	0.24 118	0.21 104	0.32 139	0.23 109

4D-IteraStereo	0.28 158	0.20 135	0.18 168	0.26 201	0.16 132	0.17 134	0.11 138	0.46 203	0.24 199	0.53 279	0.27 185	0.41 176	0.17 156	0.13 124	0.27 168	0.29 168	0.41 182	0.34 215	0.42 187	0.26 193	0.43 231	0.32 189	0.11 123	0.16 138	0.29 149	0.30 164	0.40 187	0.30 136

AASNet	0.20 112	0.22 157	0.15 135	0.21 166	0.18 157	0.24 185	0.17 200	0.23 104	0.14 91	0.22 105	0.26 180	0.21 75	0.13 114	0.16 153	0.20 106	0.22 108	0.28 105	0.23 117	0.24 95	0.19 133	0.23 95	0.19 103	0.12 131	0.16 138	0.23 112	0.21 104	0.22 89	0.19 90

GMOStereo	0.30 170	0.23 161	0.16 143	0.19 151	0.18 157	0.21 165	0.13 158	0.46 203	0.25 211	0.56 316	0.24 162	0.43 180	0.26 236	0.16 153	0.27 168	0.28 147	0.40 168	0.29 166	0.44 194	0.23 166	0.42 215	0.45 279	0.12 131	0.16 138	0.42 227	0.38 215	0.48 222	0.31 139

error version	0.30 170	0.23 161	0.16 143	0.19 151	0.18 157	0.21 165	0.13 158	0.46 203	0.25 211	0.56 316	0.24 162	0.43 180	0.26 236	0.16 153	0.27 168	0.28 147	0.40 168	0.29 166	0.44 194	0.23 166	0.42 215	0.45 279	0.12 131	0.16 138	0.42 227	0.38 215	0.48 222	0.31 139

test-v	0.30 170	0.23 161	0.16 143	0.19 151	0.18 157	0.21 165	0.13 158	0.46 203	0.25 211	0.56 316	0.24 162	0.43 180	0.26 236	0.16 153	0.27 168	0.28 147	0.40 168	0.29 166	0.44 194	0.23 166	0.42 215	0.45 279	0.12 131	0.16 138	0.42 227	0.38 215	0.48 222	0.31 139

AnonymousM	0.28 158	0.19 125	0.14 118	0.18 148	0.17 141	0.15 118	0.11 138	0.42 172	0.17 118	0.47 214	0.28 186	0.35 151	0.11 99	0.15 140	0.27 168	0.31 203	0.45 223	0.28 157	0.39 165	0.19 133	0.44 240	0.26 140	0.14 163	0.16 138	0.24 118	0.30 164	0.48 222	0.67 290

test-2	0.30 170	0.23 161	0.16 143	0.19 151	0.18 157	0.21 165	0.13 158	0.46 203	0.25 211	0.56 316	0.24 162	0.43 180	0.26 236	0.16 153	0.27 168	0.28 147	0.40 168	0.29 166	0.44 194	0.23 166	0.42 215	0.45 279	0.12 131	0.16 138	0.42 227	0.38 215	0.48 222	0.31 139

PMTNet	0.33 198	0.28 203	0.20 183	0.26 201	0.22 196	0.20 157	0.19 217	0.45 194	0.21 165	0.50 242	0.24 162	0.52 233	0.15 134	0.18 172	0.31 203	0.33 229	0.47 241	0.28 157	0.55 238	0.25 182	0.46 258	0.27 147	0.16 202	0.16 138	0.46 245	0.37 212	0.48 222	0.64 281

AANet_RVC	0.20 112	0.19 125	0.18 168	0.14 113	0.17 141	0.12 94	0.12 148	0.18 95	0.19 134	0.15 92	0.21 145	0.18 70	0.15 134	0.13 124	0.26 155	0.23 112	0.24 94	0.26 142	0.22 90	0.22 157	0.20 86	0.19 103	0.16 202	0.16 138	0.26 131	0.26 134	0.26 112	0.34 154

depth_test_26	0.32 187	0.24 169	0.18 168	0.15 119	0.16 132	0.18 142	0.11 138	0.58 313	0.21 165	0.66 359	0.19 130	0.86 326	0.16 143	0.19 194	0.26 155	0.32 217	0.59 325	0.30 182	0.54 235	0.22 157	0.57 325	0.30 168	0.18 236	0.17 151	0.29 149	0.32 175	0.35 153	0.35 158

DNS	0.36 215	0.43 308	0.22 208	0.24 185	0.19 169	0.42 280	0.15 182	0.50 237	0.22 182	0.47 214	0.22 151	0.71 309	0.15 134	0.18 172	0.76 361	0.32 217	0.49 263	0.31 189	0.52 223	0.32 247	0.51 286	0.36 223	0.15 190	0.17 151	0.39 204	0.32 175	0.47 216	0.51 236

MGS-Stereo	0.24 133	0.23 161	0.16 143	0.16 129	0.14 116	0.14 106	0.10 127	0.34 138	0.14 91	0.28 116	0.20 136	0.24 95	0.13 114	0.17 161	0.25 144	0.26 132	0.40 168	0.34 215	0.39 165	0.25 182	0.36 151	0.25 135	0.14 163	0.17 151	0.26 131	0.24 120	0.35 153	0.34 154

TestStereo1	0.26 145	0.24 169	0.15 135	0.17 133	0.17 141	0.17 134	0.13 158	0.32 131	0.24 199	0.43 169	0.18 115	0.27 108	0.33 282	0.08 88	0.25 144	0.30 184	0.35 134	0.24 126	0.32 126	0.19 133	0.36 151	0.40 247	0.12 131	0.17 151	0.34 171	0.33 184	0.39 182	0.31 139

TESTraft	0.25 139	0.21 150	0.15 135	0.15 119	0.16 132	0.14 106	0.13 158	0.28 118	0.26 226	0.41 148	0.19 130	0.27 108	0.30 267	0.07 77	0.24 129	0.31 203	0.34 130	0.24 126	0.30 114	0.18 123	0.35 142	0.39 239	0.09 110	0.17 151	0.34 171	0.33 184	0.35 153	0.31 139

RAFT+CT+SA	0.23 130	0.20 135	0.16 143	0.19 151	0.13 112	0.15 118	0.12 148	0.33 135	0.19 134	0.44 182	0.14 85	0.34 145	0.29 260	0.09 98	0.23 124	0.29 168	0.27 103	0.22 109	0.31 120	0.19 133	0.31 120	0.35 210	0.07 78	0.17 151	0.29 149	0.27 141	0.31 128	0.28 127

test_5	0.20 112	0.18 118	0.14 118	0.17 133	0.10 84	0.15 118	0.11 138	0.25 108	0.15 99	0.29 119	0.13 78	0.29 118	0.30 267	0.07 77	0.20 106	0.24 115	0.26 100	0.22 109	0.23 93	0.14 86	0.26 105	0.23 125	0.07 78	0.17 151	0.25 125	0.26 134	0.31 128	0.26 119

SA-5K	0.26 145	0.24 169	0.15 135	0.17 133	0.17 141	0.17 134	0.13 158	0.32 131	0.24 199	0.43 169	0.18 115	0.27 108	0.33 282	0.08 88	0.25 144	0.30 184	0.35 134	0.24 126	0.32 126	0.19 133	0.36 151	0.40 247	0.12 131	0.17 151	0.34 171	0.33 184	0.39 182	0.31 139

test_4	0.25 139	0.19 125	0.17 157	0.14 113	0.15 122	0.11 85	0.07 84	0.38 154	0.20 153	0.53 279	0.18 115	0.34 145	0.16 143	0.15 140	0.24 129	0.27 141	0.35 134	0.25 134	0.31 120	0.21 151	0.38 173	0.31 178	0.10 115	0.17 151	0.31 159	0.33 184	0.34 150	0.36 161

IPLGR_C	0.29 162	0.26 190	0.17 157	0.22 173	0.17 141	0.24 185	0.14 168	0.50 237	0.17 118	0.46 203	0.37 222	0.45 194	0.24 223	0.25 279	0.30 193	0.30 184	0.43 201	0.30 182	0.39 165	0.28 214	0.40 190	0.28 155	0.13 150	0.17 151	0.31 159	0.26 134	0.32 139	0.30 136

raftrobust	0.31 180	0.25 177	0.21 195	0.22 173	0.21 186	0.19 150	0.14 168	0.49 228	0.18 129	0.54 289	0.34 204	0.44 186	0.18 167	0.16 153	0.35 242	0.31 203	0.42 192	0.32 201	0.42 187	0.29 225	0.41 205	0.31 178	0.14 163	0.17 151	0.41 221	0.38 215	0.38 178	0.38 175

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 139	0.24 169	0.21 195	0.17 133	0.15 122	0.18 142	0.10 127	0.47 213	0.19 134	0.43 169	0.22 151	0.39 166	0.13 114	0.10 105	0.23 124	0.25 124	0.32 126	0.21 105	0.39 165	0.18 123	0.34 134	0.23 125	0.12 131	0.17 151	0.35 179	0.27 141	0.34 150	0.33 149

GANet	0.22 123	0.20 135	0.20 183	0.22 173	0.23 203	0.24 185	0.19 217	0.31 128	0.17 118	0.24 108	0.21 145	0.29 118	0.14 122	0.14 131	0.21 118	0.24 115	0.29 112	0.31 189	0.24 95	0.15 101	0.24 99	0.19 103	0.16 202	0.17 151	0.23 112	0.21 104	0.26 112	0.24 113

S2M2_XL	0.27 152	0.20 135	0.20 183	0.15 119	0.16 132	0.19 150	0.18 209	0.48 221	0.21 165	0.43 169	0.21 145	0.43 180	0.14 122	0.17 161	0.26 155	0.26 132	0.47 241	0.23 117	0.35 140	0.21 151	0.40 190	0.24 131	0.16 202	0.18 164	0.29 149	0.25 128	0.33 148	0.38 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.32 187	0.23 161	0.18 168	0.26 201	0.20 178	0.22 173	0.14 168	0.48 221	0.25 211	0.54 289	0.30 191	0.52 233	0.16 143	0.15 140	0.27 168	0.31 203	0.48 254	0.29 166	0.52 223	0.26 193	0.48 268	0.39 239	0.14 163	0.18 164	0.40 215	0.39 227	0.38 178	0.44 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 170	0.22 157	0.21 195	0.23 183	0.18 157	0.19 150	0.12 148	0.44 187	0.35 291	0.43 169	0.40 243	0.40 172	0.21 193	0.18 172	0.32 214	0.29 168	0.42 192	0.31 189	0.37 153	0.27 206	0.35 142	0.33 195	0.13 150	0.18 164	0.37 188	0.51 268	0.31 128	0.47 220

CASnet	0.30 170	0.26 190	0.18 168	0.22 173	0.20 178	0.27 203	0.12 148	0.48 221	0.24 199	0.54 289	0.35 209	0.55 248	0.21 193	0.19 194	0.27 168	0.25 124	0.37 145	0.23 117	0.54 235	0.20 142	0.42 215	0.31 178	0.15 190	0.18 164	0.30 155	0.27 141	0.40 187	0.42 197
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.27 152	0.21 150	0.17 157	0.21 166	0.17 141	0.18 142	0.09 109	0.33 135	0.20 153	0.33 123	0.38 230	0.29 118	0.19 175	0.17 161	0.28 178	0.26 132	0.37 145	0.26 142	0.38 160	0.20 142	0.29 112	0.27 147	0.16 202	0.18 164	0.36 184	0.36 205	0.40 187	0.55 252

anonymousdsp2	0.26 145	0.28 203	0.18 168	0.19 151	0.16 132	0.21 165	0.14 168	0.37 148	0.19 134	0.38 142	0.22 151	0.36 156	0.16 143	0.14 131	0.22 123	0.26 132	0.36 143	0.25 134	0.56 243	0.21 151	0.37 160	0.31 178	0.13 150	0.18 164	0.31 159	0.25 128	0.38 178	0.29 131

iinet-f	0.34 205	0.26 190	0.24 228	0.24 185	0.18 157	0.35 248	0.16 195	0.33 135	0.21 165	0.42 159	0.73 349	0.44 186	0.35 289	0.18 172	0.30 193	0.34 242	0.43 201	0.28 157	0.86 305	0.33 255	0.40 190	0.26 140	0.17 217	0.18 164	0.39 204	0.29 159	0.46 210	0.39 184

LoS	0.41 253	0.33 257	0.21 195	0.28 213	0.31 269	0.27 203	0.16 195	1.20 383	0.22 182	0.76 373	0.69 345	0.57 262	0.27 251	0.20 211	0.31 203	0.39 276	0.46 235	0.29 166	0.52 223	0.26 193	0.52 293	0.37 230	0.17 217	0.18 164	0.59 308	0.47 251	0.48 222	0.58 264
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 198	0.19 125	0.19 180	0.19 151	0.21 186	0.20 157	0.09 109	0.85 364	0.18 129	0.42 159	0.55 313	0.49 215	0.16 143	0.20 211	0.31 203	0.37 265	0.47 241	0.28 157	0.41 182	0.24 177	0.66 354	0.35 210	0.17 217	0.18 164	0.42 227	0.33 184	0.42 201	0.50 232

EGLCR-Stereo	0.32 187	0.28 203	0.18 168	0.24 185	0.25 215	0.33 235	0.11 138	0.48 221	0.20 153	0.49 236	0.19 130	0.49 215	0.15 134	0.17 161	0.24 129	0.28 147	0.45 223	0.31 189	0.45 199	0.25 182	0.49 274	0.41 252	0.14 163	0.18 164	0.34 171	0.31 170	0.74 332	0.57 261

CIPLG	0.29 162	0.26 190	0.17 157	0.22 173	0.17 141	0.24 185	0.14 168	0.50 237	0.17 118	0.46 203	0.37 222	0.45 194	0.22 207	0.25 279	0.30 193	0.30 184	0.43 201	0.29 166	0.39 165	0.28 214	0.40 190	0.28 155	0.13 150	0.18 164	0.31 159	0.25 128	0.32 139	0.29 131

iRaft-Stereo_20w	0.51 298	0.32 246	0.83 375	0.81 350	0.32 273	0.47 296	0.31 276	0.55 294	0.28 248	0.54 289	0.46 280	0.59 278	0.14 122	0.22 242	0.41 273	0.39 276	0.49 263	0.33 207	0.88 308	0.43 302	0.49 274	0.39 239	0.15 190	0.18 164	0.72 341	0.88 352	1.07 366	1.22 351

ACRE	0.29 162	0.26 190	0.17 157	0.22 173	0.17 141	0.24 185	0.14 168	0.50 237	0.17 118	0.46 203	0.37 222	0.45 194	0.23 216	0.25 279	0.30 193	0.30 184	0.43 201	0.29 166	0.39 165	0.29 225	0.40 190	0.27 147	0.13 150	0.18 164	0.30 155	0.26 134	0.32 139	0.29 131

DMCA	0.23 130	0.19 125	0.21 195	0.18 148	0.19 169	0.17 134	0.18 209	0.29 124	0.23 190	0.23 107	0.28 186	0.29 118	0.17 156	0.19 194	0.25 144	0.25 124	0.30 118	0.29 166	0.27 105	0.20 142	0.31 120	0.20 109	0.19 248	0.18 164	0.24 118	0.27 141	0.22 89	0.27 124

CVANet_RVC	0.22 123	0.29 216	0.21 195	0.29 217	0.22 196	0.25 194	0.15 182	0.27 115	0.16 111	0.24 108	0.34 204	0.23 86	0.19 175	0.14 131	0.20 106	0.22 108	0.25 96	0.24 126	0.24 95	0.17 115	0.24 99	0.17 94	0.13 150	0.18 164	0.23 112	0.19 96	0.22 89	0.23 109

HITNet	0.28 158	0.27 196	0.21 195	0.22 173	0.21 186	0.22 173	0.15 182	0.41 166	0.22 182	0.50 242	0.35 209	0.44 186	0.21 193	0.17 161	0.26 155	0.24 115	0.33 127	0.31 189	0.31 120	0.19 133	0.32 125	0.28 155	0.16 202	0.18 164	0.31 159	0.28 155	0.44 208	0.42 197
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
Cross2Single Stereo	0.30 170	0.36 269	0.16 143	0.38 267	0.18 157	0.28 208	0.14 168	0.34 138	0.32 273	0.34 127	0.17 104	0.36 156	0.21 193	0.14 131	0.26 155	0.29 168	0.52 295	0.25 134	0.24 95	0.20 142	0.48 268	0.25 135	0.13 150	0.19 180	0.54 287	0.45 246	0.50 245	0.41 191

DNSM	0.37 220	0.45 311	0.23 218	0.25 190	0.21 186	0.47 296	0.15 182	0.51 252	0.23 190	0.48 226	0.23 156	0.71 309	0.15 134	0.19 194	0.76 361	0.32 217	0.50 280	0.32 201	0.56 243	0.32 247	0.52 293	0.36 223	0.14 163	0.19 180	0.44 238	0.34 192	0.53 265	0.56 256

DF_test	0.25 139	0.20 135	0.22 208	0.09 45	0.15 122	0.16 129	0.07 84	0.41 166	0.17 118	0.44 182	0.14 85	0.46 203	0.15 134	0.19 194	0.27 168	0.28 147	0.41 182	0.23 117	0.35 140	0.20 142	0.38 173	0.28 155	0.14 163	0.19 180	0.27 136	0.30 164	0.29 124	0.26 119

DDF-Stereo	0.57 318	0.28 203	0.16 143	2.12 382	0.35 284	3.65 409	0.55 337	0.55 294	0.22 182	0.52 268	0.33 199	0.84 324	0.31 273	0.21 230	0.28 178	0.32 217	0.49 263	0.33 207	0.73 283	0.28 214	0.53 300	0.44 272	0.16 202	0.19 180	0.35 179	0.31 170	0.48 222	0.49 230

zero-FE	3.48 400	0.27 196	0.16 143	17.31 428	0.30 264	65.22 435	0.79 363	0.55 294	0.23 190	0.51 258	0.40 243	1.20 348	0.36 293	0.21 230	0.29 185	0.32 217	0.50 280	0.34 215	1.61 351	0.28 214	0.58 329	0.44 272	0.16 202	0.19 180	0.34 171	0.31 170	0.49 236	0.51 236

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 234	0.26 190	0.16 143	0.37 259	0.51 327	0.62 331	0.37 288	0.49 228	0.20 153	0.61 342	0.24 162	0.67 297	0.16 143	0.18 172	0.24 129	0.31 203	0.47 241	0.34 215	0.53 232	0.26 193	0.44 240	0.41 252	0.12 131	0.19 180	0.43 234	0.34 192	0.57 280	1.07 342

IER	0.29 162	0.24 169	0.24 228	0.24 185	0.21 186	0.25 194	0.17 200	0.35 141	0.21 165	0.36 131	0.45 274	0.51 223	0.20 182	0.24 271	0.32 214	0.29 168	0.38 152	0.31 189	0.33 130	0.23 166	0.33 131	0.27 147	0.20 261	0.19 180	0.30 155	0.32 175	0.35 153	0.39 184

MIPNet	0.35 210	0.32 246	0.24 228	0.26 201	0.23 203	0.27 203	0.15 182	0.50 237	0.20 153	0.45 189	0.37 222	0.52 233	0.29 260	0.22 242	0.35 242	0.33 229	0.46 235	0.37 254	0.51 221	0.37 271	0.36 151	0.44 272	0.14 163	0.19 180	0.46 245	0.51 268	0.42 201	0.51 236

TRStereo	0.46 278	0.42 301	0.77 369	0.38 267	0.24 210	0.79 347	0.37 288	0.50 237	0.23 190	0.51 258	0.33 199	0.67 297	0.14 122	0.19 194	0.34 233	0.41 293	0.48 254	0.35 231	0.55 238	0.36 266	0.51 286	0.46 287	0.13 150	0.19 180	0.57 300	0.62 304	1.22 376	0.79 310

ADLNet	0.34 205	0.39 293	0.25 239	0.33 240	0.29 254	0.36 254	0.32 277	0.42 172	0.25 211	0.37 137	0.38 230	0.60 283	0.28 254	0.50 352	0.31 203	0.30 184	0.40 168	0.31 189	0.38 160	0.28 214	0.34 134	0.28 155	0.28 299	0.19 180	0.36 184	0.40 231	0.35 153	0.36 161

anonymous	0.27 152	0.19 125	0.14 118	0.12 94	0.18 157	0.17 134	0.10 127	0.40 162	0.19 134	0.47 214	0.17 104	0.44 186	0.20 182	0.18 172	0.28 178	0.30 184	0.40 168	0.31 189	0.42 187	0.22 157	0.38 173	0.36 223	0.14 163	0.20 190	0.37 188	0.24 120	0.42 201	0.42 197

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 152	0.12 79	0.16 143	0.10 68	0.17 141	0.18 142	0.09 109	0.43 184	0.28 248	0.47 214	0.30 191	0.42 178	0.18 167	0.23 263	0.28 178	0.28 147	0.34 130	0.21 105	0.30 114	0.20 142	0.44 240	0.33 195	0.21 265	0.20 190	0.39 204	0.29 159	0.31 128	0.33 149

LGCAT	0.27 152	0.24 169	0.16 143	0.17 133	0.16 132	0.21 165	0.14 168	0.41 166	0.21 165	0.43 169	0.23 156	0.36 156	0.15 134	0.18 172	0.26 155	0.28 147	0.47 241	0.25 134	0.37 153	0.24 177	0.42 215	0.27 147	0.22 269	0.20 190	0.31 159	0.31 170	0.35 153	0.37 165

DF	0.42 257	0.30 223	0.20 183	0.31 225	0.20 178	0.37 257	0.19 217	0.53 277	0.23 190	0.51 258	0.36 216	0.69 306	0.16 143	0.18 172	0.33 220	0.40 283	0.47 241	0.37 254	1.61 351	0.36 266	0.50 281	0.43 266	0.17 217	0.20 190	0.42 227	0.38 215	0.67 310	0.73 301

G2L-Stereo	0.32 187	0.29 216	0.21 195	0.25 190	0.27 236	0.27 203	0.18 209	0.43 184	0.25 211	0.44 182	0.45 274	0.40 172	0.30 267	0.21 230	0.29 185	0.31 203	0.42 192	0.32 201	0.34 133	0.24 177	0.35 142	0.30 168	0.21 265	0.20 190	0.37 188	0.41 233	0.42 201	0.39 184

Sa-1000	0.32 187	0.29 216	0.17 157	0.20 161	0.20 178	0.23 179	0.10 127	0.49 228	0.28 248	0.55 306	0.26 180	0.46 203	0.17 156	0.20 211	0.31 203	0.31 203	0.45 223	0.33 207	0.50 218	0.22 157	0.41 205	0.43 266	0.14 163	0.20 190	0.42 227	0.41 233	0.51 252	0.40 188

SA	0.30 170	0.27 196	0.17 157	0.18 148	0.17 141	0.24 185	0.10 127	0.47 213	0.26 226	0.54 289	0.20 136	0.46 203	0.14 122	0.12 118	0.30 193	0.30 184	0.41 182	0.30 182	0.40 175	0.23 166	0.37 160	0.37 230	0.10 115	0.20 190	0.41 221	0.38 215	0.49 236	0.37 165

IPLG	0.30 170	0.28 203	0.24 228	0.22 173	0.20 178	0.25 194	0.15 182	0.45 194	0.19 134	0.45 189	0.28 186	0.45 194	0.18 167	0.23 263	0.33 220	0.29 168	0.43 201	0.35 231	0.40 175	0.28 214	0.35 142	0.44 272	0.12 131	0.20 190	0.35 179	0.36 205	0.37 174	0.37 165

test-3	0.33 198	0.25 177	0.20 183	0.25 190	0.25 215	0.24 185	0.15 182	0.50 237	0.21 165	0.51 258	0.24 162	0.63 290	0.24 223	0.17 161	0.34 233	0.29 168	0.45 223	0.31 189	0.84 301	0.30 232	0.41 205	0.42 259	0.12 131	0.20 190	0.31 159	0.27 141	0.41 194	0.38 175

test_1	0.33 198	0.25 177	0.20 183	0.25 190	0.25 215	0.24 185	0.15 182	0.50 237	0.21 165	0.51 258	0.24 162	0.64 292	0.24 223	0.16 153	0.34 233	0.29 168	0.45 223	0.31 189	0.85 303	0.30 232	0.41 205	0.42 259	0.12 131	0.20 190	0.31 159	0.27 141	0.41 194	0.38 175

rafts_anoy	0.29 162	0.30 223	0.23 218	0.22 173	0.24 210	0.23 179	0.14 168	0.44 187	0.18 129	0.44 182	0.34 204	0.40 172	0.16 143	0.14 131	0.33 220	0.30 184	0.40 168	0.37 254	0.40 175	0.25 182	0.38 173	0.29 165	0.12 131	0.20 190	0.38 195	0.33 184	0.35 153	0.41 191

RALAANet	0.29 162	0.31 234	0.23 218	0.22 173	0.21 186	0.23 179	0.16 195	0.38 154	0.19 134	0.33 123	0.38 230	0.35 151	0.18 167	0.15 140	0.33 220	0.29 168	0.38 152	0.37 254	0.48 215	0.27 206	0.36 151	0.29 165	0.15 190	0.20 190	0.34 171	0.30 164	0.35 153	0.35 158

XX-Stereo	8.90 417	0.24 169	0.17 157	0.40 279	0.21 186	0.44 288	0.17 200	0.55 294	0.23 190	0.52 268	0.45 274	0.58 268	0.16 143	0.20 211	0.40 264	0.47 318	0.49 263	0.37 254	0.63 265	0.38 278	0.48 268	0.38 238	0.14 163	0.20 190	229.91 437	0.56 286	0.60 292	0.99 337

UPFNet	0.28 158	0.25 177	0.26 246	0.26 201	0.23 203	0.30 215	0.21 228	0.34 138	0.25 211	0.35 130	0.32 196	0.33 140	0.21 193	0.23 263	0.31 203	0.28 147	0.37 145	0.31 189	0.37 153	0.23 166	0.27 111	0.24 131	0.18 236	0.20 190	0.28 146	0.29 159	0.32 139	0.29 131

ACC-I	0.26 145	0.18 118	0.14 118	0.13 106	0.15 122	0.14 106	0.14 168	0.43 184	0.18 129	0.46 203	0.18 115	0.45 194	0.17 156	0.17 161	0.24 129	0.29 168	0.39 159	0.25 134	0.35 140	0.23 166	0.41 205	0.34 205	0.12 131	0.21 204	0.36 184	0.32 175	0.29 124	0.34 154

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.26 145	0.19 125	0.13 106	0.12 94	0.16 132	0.14 106	0.12 148	0.41 166	0.15 99	0.46 203	0.17 104	0.45 194	0.13 114	0.15 140	0.24 129	0.28 147	0.41 182	0.25 134	0.37 153	0.20 142	0.39 183	0.35 210	0.14 163	0.21 204	0.39 204	0.25 128	0.36 170	0.36 161

trnet	0.31 180	0.28 203	0.22 208	0.25 190	0.20 178	0.21 165	0.12 148	0.49 228	0.20 153	0.52 268	0.24 162	0.55 248	0.22 207	0.20 211	0.28 178	0.32 217	0.48 254	0.26 142	0.41 182	0.22 157	0.45 252	0.30 168	0.14 163	0.21 204	0.38 195	0.35 199	0.49 236	0.53 246

raft_robust	0.34 205	0.27 196	0.19 180	0.29 217	0.22 196	0.22 173	0.16 195	0.52 270	0.28 248	0.64 351	0.25 177	0.48 211	0.26 236	0.18 172	0.32 214	0.33 229	0.44 216	0.34 215	0.52 223	0.28 214	0.44 240	0.47 297	0.12 131	0.21 204	0.44 238	0.44 242	0.49 236	0.46 211

RALCasStereoNet	0.30 170	0.31 234	0.21 195	0.28 213	0.23 203	0.22 173	0.15 182	0.45 194	0.19 134	0.48 226	0.30 191	0.44 186	0.19 175	0.14 131	0.33 220	0.30 184	0.44 216	0.38 264	0.39 165	0.25 182	0.41 205	0.26 140	0.13 150	0.21 204	0.40 215	0.33 184	0.35 153	0.38 175

CREStereo	0.32 187	0.27 196	0.22 208	0.25 190	0.20 178	0.22 173	0.12 148	0.49 228	0.20 153	0.50 242	0.24 162	0.54 242	0.22 207	0.20 211	0.29 185	0.33 229	0.49 263	0.26 142	0.41 182	0.22 157	0.46 258	0.30 168	0.15 190	0.21 204	0.39 204	0.34 192	0.48 222	0.52 242
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
ACC	0.27 152	0.18 118	0.14 118	0.12 94	0.16 132	0.14 106	0.14 168	0.42 172	0.19 134	0.47 214	0.20 136	0.46 203	0.16 143	0.18 172	0.23 124	0.30 184	0.39 159	0.27 151	0.35 140	0.23 166	0.41 205	0.34 205	0.12 131	0.22 210	0.37 188	0.38 215	0.31 128	0.35 158

S2M2_L	0.31 180	0.28 203	0.29 255	0.21 166	0.22 196	0.30 215	0.19 217	0.44 187	0.20 153	0.52 268	0.17 104	0.37 161	0.13 114	0.27 291	0.33 220	0.31 203	0.49 263	0.28 157	0.41 182	0.28 214	0.43 231	0.28 155	0.22 269	0.22 210	0.32 167	0.30 164	0.46 210	0.50 232
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.31 180	0.23 161	0.18 168	0.32 234	0.17 141	0.16 129	0.13 158	0.50 237	0.25 211	0.55 306	0.24 162	0.59 278	0.16 143	0.16 153	0.25 144	0.29 168	0.46 235	0.30 182	0.45 199	0.25 182	0.47 264	0.41 252	0.13 150	0.22 210	0.35 179	0.37 212	0.49 236	0.36 161

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 406	0.38 285	0.80 372	0.54 316	0.45 312	0.81 350	0.59 342	0.59 323	0.42 312	0.58 332	0.56 317	0.66 294	0.21 193	0.23 263	0.50 310	0.67 376	0.55 313	0.44 308	94.83 433	0.38 278	0.53 300	0.44 272	0.16 202	0.22 210	0.72 341	0.85 348	0.71 323	1.22 351

anonymity	1.14 363	0.25 177	0.65 360	0.38 267	0.28 249	0.36 254	0.21 228	0.56 301	0.26 226	0.53 279	18.98 430	0.52 233	0.22 207	0.20 211	0.31 203	0.44 307	0.48 254	0.32 201	0.83 298	0.45 313	0.48 268	0.46 287	0.18 236	0.22 210	0.68 329	0.98 367	0.58 283	0.98 336

IPLGR	0.38 223	0.41 298	0.25 239	0.35 254	0.32 273	0.28 208	0.18 209	0.50 237	0.27 236	0.48 226	0.48 286	0.52 233	0.25 232	0.22 242	0.37 250	0.31 203	0.42 192	0.39 277	0.63 265	0.38 278	0.40 190	0.48 302	0.14 163	0.22 210	0.48 262	0.47 251	0.48 222	0.46 211

test_3	0.35 210	0.25 177	0.20 183	0.25 190	0.25 215	0.23 179	0.15 182	0.51 252	0.23 190	0.54 289	0.24 162	0.67 297	0.28 254	0.17 161	0.34 233	0.31 203	0.45 223	0.33 207	0.86 305	0.32 247	0.44 240	0.50 315	0.11 123	0.22 210	0.38 195	0.38 215	0.41 194	0.37 165

TANstereo	0.40 238	0.25 177	0.18 168	0.29 217	0.27 236	0.33 235	0.17 200	0.37 148	0.20 153	0.45 189	0.21 145	0.31 131	0.26 236	0.22 242	0.61 337	0.56 352	0.51 287	0.68 373	0.97 322	0.74 366	0.43 231	0.35 210	0.85 381	0.22 210	0.27 136	0.32 175	0.49 236	0.38 175

XX-TBD	0.40 238	0.25 177	0.18 168	0.29 217	0.27 236	0.33 235	0.17 200	0.37 148	0.20 153	0.45 189	0.21 145	0.31 131	0.26 236	0.22 242	0.61 337	0.56 352	0.51 287	0.68 373	0.97 322	0.74 366	0.43 231	0.35 210	0.85 381	0.22 210	0.27 136	0.32 175	0.49 236	0.38 175

GMStereo	0.32 187	0.32 246	0.20 183	0.27 207	0.25 215	0.31 223	0.24 251	0.48 221	0.25 211	0.37 137	0.30 191	0.54 242	0.27 251	0.19 194	0.30 193	0.30 184	0.45 223	0.29 166	0.56 243	0.32 247	0.39 183	0.25 135	0.18 236	0.22 210	0.39 204	0.30 164	0.47 216	0.33 149
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCP+	0.49 289	0.35 265	0.36 293	0.33 240	0.26 227	0.39 268	0.38 292	0.48 221	0.98 375	0.42 159	0.61 331	0.85 325	0.26 236	0.30 301	0.33 220	0.32 217	0.41 182	0.35 231	0.62 260	0.27 206	0.41 205	0.37 230	0.24 281	0.22 210	0.41 221	1.72 398	0.43 205	1.18 346

HLF11	0.33 198	0.32 246	0.22 208	0.31 225	0.22 196	0.29 211	0.15 182	0.51 252	0.29 259	0.44 182	0.37 222	0.44 186	0.20 182	0.20 211	0.33 220	0.31 203	0.43 201	0.36 237	0.64 270	0.26 193	0.34 134	0.33 195	0.19 248	0.23 221	0.38 195	0.40 231	0.37 174	0.47 220

coex_refinement	0.33 198	0.31 234	0.23 218	0.26 201	0.25 215	0.31 223	0.17 200	0.45 194	0.34 288	0.41 148	0.42 258	0.39 166	0.20 182	0.21 230	0.34 233	0.34 242	0.39 159	0.34 215	0.38 160	0.22 157	0.34 134	0.30 168	0.19 248	0.23 221	0.38 195	0.38 215	0.43 205	0.64 281

gcap-zeroshot	0.68 332	0.31 234	0.49 326	0.39 273	0.27 236	0.40 269	0.23 246	0.57 308	0.24 199	0.56 316	0.43 268	0.68 302	0.21 193	0.22 242	0.41 273	0.50 332	0.49 263	0.37 254	7.45 405	0.57 347	0.53 300	0.52 328	0.18 236	0.23 221	0.43 234	0.54 280	0.54 270	0.60 267

MSKI-zero shot	0.46 278	0.28 203	0.20 183	0.31 225	0.27 236	0.33 235	0.24 251	0.56 301	0.24 199	0.53 279	0.40 243	0.55 248	0.21 193	0.19 194	0.33 220	0.42 300	0.51 287	0.36 237	1.37 344	0.41 290	0.52 293	0.47 297	0.16 202	0.23 221	0.49 269	1.13 377	0.80 340	0.78 308

Any-RAFT	0.43 263	0.27 196	0.51 331	0.37 259	0.28 249	0.31 223	0.21 228	0.50 237	0.26 226	0.48 226	0.54 310	0.57 262	0.19 175	0.19 194	0.33 220	0.37 265	0.49 263	0.34 215	0.83 298	0.33 255	0.53 300	0.42 259	0.17 217	0.23 221	0.70 333	0.84 346	0.50 245	0.89 330

RAFT-Test	0.43 263	0.31 234	0.21 195	0.37 259	0.26 227	0.35 248	0.22 236	0.53 277	0.24 199	0.53 279	0.46 280	0.54 242	0.22 207	0.20 211	0.37 250	0.51 339	0.51 287	0.37 254	1.04 329	0.48 325	0.55 312	0.50 315	0.16 202	0.23 221	0.56 298	0.51 268	0.62 298	0.65 286

LoS_RVC	0.29 162	0.25 177	0.22 208	0.15 119	0.19 169	0.18 142	0.12 148	0.37 148	0.21 165	0.42 159	0.38 230	0.32 136	0.20 182	0.18 172	0.31 203	0.27 141	0.34 130	0.28 157	0.43 190	0.21 151	0.42 215	0.33 195	0.15 190	0.23 221	0.48 262	0.34 192	0.41 194	0.46 211

tt_ll	0.29 162	0.25 177	0.22 208	0.15 119	0.19 169	0.18 142	0.12 148	0.37 148	0.21 165	0.42 159	0.38 230	0.32 136	0.20 182	0.18 172	0.31 203	0.27 141	0.34 130	0.28 157	0.43 190	0.21 151	0.42 215	0.33 195	0.15 190	0.23 221	0.48 262	0.34 192	0.41 194	0.46 211

UDGNet	0.49 289	0.45 311	0.30 259	1.05 366	0.79 363	0.91 358	0.70 354	0.47 213	0.30 265	0.45 189	0.46 280	0.45 194	0.16 143	1.01 388	0.30 193	0.30 184	0.45 223	0.39 277	0.50 218	0.32 247	0.49 274	0.36 223	0.57 362	0.23 221	0.54 287	0.42 235	0.43 205	0.47 220

LMCR-Stereo	0.37 220	0.31 234	0.23 218	0.25 190	0.25 215	0.33 235	0.19 217	0.44 187	0.27 236	0.45 189	0.35 209	0.51 223	0.34 284	0.21 230	0.35 242	0.35 250	0.50 280	0.38 264	0.74 285	0.41 290	0.46 258	0.44 272	0.20 261	0.23 221	0.40 215	0.38 215	0.51 252	0.51 236

s12784h	0.39 234	0.35 265	0.25 239	0.46 295	0.29 254	0.25 194	0.18 209	0.49 228	0.22 182	0.51 258	0.34 204	0.62 286	0.32 277	0.21 230	0.27 168	0.28 147	0.48 254	0.29 166	0.52 223	0.23 166	0.51 286	0.30 168	0.15 190	0.23 221	0.51 278	0.52 271	0.70 321	1.14 343

EAI-Stereo	0.43 263	0.30 223	0.21 195	0.36 255	0.30 264	0.44 288	0.39 297	0.57 308	0.28 248	0.51 258	0.34 204	0.58 268	0.18 167	0.19 194	0.48 305	0.47 318	0.49 263	0.36 237	0.97 322	0.46 318	0.47 264	0.46 287	0.14 163	0.23 221	0.55 295	0.44 242	0.65 306	0.71 297

MSMDNet	0.42 257	0.32 246	0.21 195	0.27 207	0.26 227	0.37 257	0.23 246	0.51 252	0.25 211	0.52 268	0.42 258	0.54 242	0.21 193	0.20 211	0.39 256	0.52 343	0.51 287	0.38 264	1.02 328	0.59 349	0.54 308	0.53 331	0.17 217	0.23 221	0.53 284	0.46 248	0.59 286	0.63 277

IGEV-FE	0.50 293	0.33 257	0.81 373	0.76 344	0.36 286	0.38 262	0.47 309	0.58 313	0.27 236	0.54 289	0.54 310	0.61 285	0.18 167	0.22 242	0.34 233	0.47 318	0.50 280	0.34 215	0.91 312	0.43 302	0.56 316	0.49 308	0.15 190	0.24 234	0.80 355	0.68 320	0.69 315	0.77 305

Reg-Stereo(zero)	0.38 223	0.29 216	0.31 269	0.30 222	0.21 186	0.31 223	0.22 236	0.54 284	0.26 226	0.53 279	0.61 331	0.55 248	0.23 216	0.21 230	0.24 129	0.34 242	0.43 201	0.33 207	0.79 291	0.25 182	0.42 215	0.42 259	0.16 202	0.24 234	0.39 204	0.43 239	0.53 265	0.63 277

FLISNet	0.38 223	0.29 216	0.31 269	0.30 222	0.21 186	0.31 223	0.22 236	0.54 284	0.26 226	0.53 279	0.61 331	0.55 248	0.23 216	0.21 230	0.24 129	0.34 242	0.43 201	0.33 207	0.79 291	0.25 182	0.42 215	0.42 259	0.16 202	0.24 234	0.39 204	0.43 239	0.53 265	0.63 277

IGEV_Zeroshot_test	0.50 293	0.33 257	0.81 373	0.76 344	0.36 286	0.38 262	0.47 309	0.58 313	0.27 236	0.53 279	0.55 313	0.60 283	0.18 167	0.22 242	0.34 233	0.47 318	0.50 280	0.34 215	0.92 314	0.43 302	0.56 316	0.50 315	0.15 190	0.24 234	0.80 355	0.68 320	0.69 315	0.77 305

dd	0.38 223	0.40 296	0.21 195	0.82 351	0.25 215	0.53 317	0.24 251	0.46 203	0.19 134	0.47 214	0.24 162	0.66 294	0.21 193	0.20 211	0.38 253	0.34 242	0.57 322	0.30 182	0.75 288	0.28 214	0.40 190	0.31 178	0.17 217	0.24 234	0.44 238	0.32 175	0.51 252	0.40 188

GLC_STEREO	0.36 215	0.31 234	0.29 255	0.31 225	0.27 236	0.30 215	0.23 246	0.49 228	0.22 182	0.54 289	0.43 268	0.48 211	0.21 193	0.22 242	0.29 185	0.31 203	0.54 310	0.33 207	0.47 213	0.30 232	0.60 337	0.46 287	0.18 236	0.24 234	0.39 204	0.28 155	0.57 280	0.42 197

CREStereo++_RVC	0.32 187	0.25 177	0.18 168	0.23 183	0.25 215	0.22 173	0.15 182	0.45 194	0.26 226	0.48 226	0.28 186	0.48 211	0.44 317	0.18 172	0.26 155	0.30 184	0.47 241	0.25 134	0.38 160	0.23 166	0.41 205	0.30 168	0.13 150	0.24 234	0.40 215	0.32 175	0.51 252	0.52 242
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
FINET	0.31 180	0.30 223	0.31 269	0.34 248	0.24 210	0.27 203	0.29 269	0.36 143	0.28 248	0.39 144	0.26 180	0.37 161	0.23 216	0.22 242	0.43 283	0.35 250	0.37 145	0.28 157	0.46 209	0.25 182	0.35 142	0.28 155	0.24 281	0.24 234	0.35 179	0.27 141	0.39 182	0.32 146

DSFCA	0.33 198	0.39 293	0.32 277	0.31 225	0.27 236	0.35 248	0.25 254	0.36 143	0.29 259	0.32 122	0.42 258	0.38 164	0.22 207	0.19 194	0.32 214	0.31 203	0.38 152	0.36 237	0.46 209	0.26 193	0.37 160	0.37 230	0.23 277	0.24 234	0.38 195	0.35 199	0.34 150	0.43 201

DMCA-RVC	0.31 180	0.25 177	0.28 252	0.25 190	0.27 236	0.24 185	0.25 254	0.36 143	0.31 270	0.33 123	0.38 230	0.54 242	0.24 223	0.20 211	0.40 264	0.35 250	0.35 134	0.34 215	0.35 140	0.29 225	0.37 160	0.33 195	0.22 269	0.24 234	0.29 149	0.29 159	0.36 170	0.41 191

CFNet	0.34 205	0.31 234	0.25 239	0.38 267	0.32 273	0.30 215	0.23 246	0.46 203	0.26 226	0.41 148	0.36 216	0.58 268	0.30 267	0.24 271	0.28 178	0.26 132	0.39 159	0.34 215	0.37 153	0.26 193	0.35 142	0.22 122	0.17 217	0.24 234	0.47 251	0.39 227	0.46 210	0.51 236

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 223	0.38 285	0.38 295	0.34 248	0.47 316	0.32 231	0.52 329	0.40 162	0.44 317	0.41 148	0.41 248	0.56 254	0.26 236	0.41 337	0.43 283	0.30 184	0.39 159	0.33 207	0.40 175	0.27 206	0.34 134	0.27 147	0.22 269	0.24 234	0.37 188	0.47 251	0.40 187	0.44 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 187	0.30 223	0.23 218	0.31 225	0.28 249	0.33 235	0.30 274	0.32 131	0.29 259	0.40 146	0.41 248	0.32 136	0.20 182	0.23 263	0.32 214	0.29 168	0.42 192	0.32 201	0.46 209	0.29 225	0.36 151	0.31 178	0.19 248	0.24 234	0.37 188	0.36 205	0.41 194	0.38 175

DN	3.32 398	0.27 196	0.22 208	0.52 310	0.26 227	50.28 434	0.25 254	0.47 213	0.27 236	0.43 169	0.41 248	29.13 427	0.17 156	0.23 263	0.29 185	0.39 276	0.48 254	0.37 254	0.59 255	0.29 225	0.45 252	0.41 252	0.26 288	0.25 247	0.82 361	0.66 316	0.60 292	0.88 328

EKT-Stereo	0.47 283	0.38 285	0.27 248	0.50 305	0.33 278	0.49 302	0.51 323	0.51 252	0.23 190	0.50 242	0.41 248	0.56 254	0.24 223	0.22 242	0.43 283	0.51 339	0.54 310	0.52 343	0.89 309	0.40 287	0.65 351	0.56 337	0.17 217	0.25 247	0.72 341	0.63 307	0.64 303	0.56 256

HH	0.43 263	0.21 150	0.55 340	0.33 240	0.26 227	0.40 269	0.29 269	0.52 270	0.27 236	0.54 289	0.26 180	0.57 262	0.17 156	0.22 242	0.33 220	0.46 311	0.49 263	0.40 285	0.92 314	0.42 296	0.63 343	0.49 308	0.17 217	0.25 247	0.47 251	0.60 300	0.64 303	0.82 321

HanStereo	0.43 263	0.21 150	0.55 340	0.33 240	0.26 227	0.40 269	0.29 269	0.52 270	0.27 236	0.54 289	0.26 180	0.57 262	0.17 156	0.22 242	0.33 220	0.46 311	0.49 263	0.40 285	0.92 314	0.42 296	0.63 343	0.49 308	0.17 217	0.25 247	0.47 251	0.60 300	0.64 303	0.82 321

cross-raft	0.42 257	0.32 246	0.22 208	0.32 234	0.26 227	0.32 231	0.19 217	0.54 284	0.27 236	0.55 306	0.39 240	0.58 268	0.20 182	0.20 211	0.36 248	0.48 324	0.51 287	0.37 254	1.06 334	0.44 310	0.56 316	0.59 345	0.14 163	0.25 247	0.57 300	0.54 280	0.59 286	0.59 266

sAnonymous2	0.40 238	0.28 203	0.24 228	0.25 190	0.23 203	0.32 231	0.22 236	0.56 301	0.30 265	0.41 148	0.38 230	0.39 166	0.29 260	0.18 172	0.46 295	0.50 332	0.53 301	0.49 327	0.80 295	0.42 296	0.53 300	0.56 337	0.19 248	0.25 247	0.50 275	0.52 271	0.51 252	0.56 256

CroCo_RVC	0.40 238	0.28 203	0.24 228	0.25 190	0.23 203	0.32 231	0.22 236	0.56 301	0.30 265	0.41 148	0.38 230	0.39 166	0.29 260	0.18 172	0.46 295	0.50 332	0.53 301	0.49 327	0.80 295	0.42 296	0.53 300	0.56 337	0.19 248	0.25 247	0.50 275	0.52 271	0.51 252	0.56 256

HGLStereo	0.32 187	0.32 246	0.25 239	0.27 207	0.27 236	0.28 208	0.17 200	0.39 161	0.23 190	0.40 146	0.56 317	0.33 140	0.19 175	0.24 271	0.30 193	0.34 242	0.44 216	0.39 277	0.41 182	0.28 214	0.39 183	0.32 189	0.18 236	0.25 247	0.40 215	0.38 215	0.35 153	0.33 149

BEATNet_4x	0.35 210	0.29 216	0.24 228	0.27 207	0.26 227	0.26 200	0.22 236	0.45 194	0.28 248	0.57 329	0.33 199	0.49 215	0.28 254	0.19 194	0.35 242	0.33 229	0.40 168	0.40 285	0.39 165	0.25 182	0.46 258	0.47 297	0.21 265	0.25 247	0.36 184	0.34 192	0.51 252	0.48 227

iResNet_ROB	0.35 210	0.30 223	0.27 248	0.32 234	0.21 186	0.33 235	0.22 236	0.45 194	0.27 236	0.45 189	0.42 258	0.38 164	0.48 321	0.19 194	0.28 178	0.29 168	0.45 223	0.36 237	0.55 238	0.24 177	0.37 160	0.27 147	0.19 248	0.25 247	0.44 238	0.39 227	0.47 216	0.47 220

PDISCO_ROB	0.34 205	0.31 234	0.32 277	0.28 213	0.24 210	0.30 215	0.21 228	0.36 143	0.24 199	0.27 113	0.35 209	0.32 136	0.24 223	0.18 172	0.36 248	0.40 283	0.40 168	0.51 337	0.36 148	0.31 239	0.44 240	0.40 247	0.17 217	0.25 247	0.41 221	0.43 239	0.62 298	0.46 211

TestStereo_HL2	0.38 223	0.33 257	0.24 228	0.32 234	0.26 227	0.34 245	0.21 228	0.50 237	0.32 273	0.48 226	0.50 295	0.58 268	0.28 254	0.22 242	0.39 256	0.34 242	0.47 241	0.36 237	0.61 258	0.29 225	0.38 173	0.35 210	0.20 261	0.26 258	0.45 244	0.52 271	0.48 222	0.57 261

gcap_with_dpt	0.40 238	0.30 223	0.20 183	0.55 320	0.29 254	0.35 248	0.19 217	0.53 277	0.28 248	0.56 316	0.36 216	0.80 320	0.29 260	0.25 279	0.29 185	0.35 250	0.49 263	0.38 264	0.52 223	0.31 239	0.50 281	0.46 287	0.17 217	0.26 258	0.46 245	0.36 205	0.55 273	0.74 303

GCAP-BAT	0.40 238	0.30 223	0.20 183	0.55 320	0.29 254	0.35 248	0.19 217	0.53 277	0.28 248	0.56 316	0.36 216	0.80 320	0.29 260	0.25 279	0.29 185	0.35 250	0.49 263	0.38 264	0.52 223	0.31 239	0.50 281	0.46 287	0.17 217	0.26 258	0.46 245	0.36 205	0.55 273	0.74 303

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 308	0.31 234	0.75 368	0.59 326	0.31 269	0.67 341	0.41 301	0.55 294	0.30 265	0.58 332	0.59 325	0.66 294	0.21 193	0.22 242	0.47 300	0.54 348	0.55 313	0.50 332	0.98 326	0.47 322	0.51 286	0.47 297	0.13 150	0.26 258	0.70 333	0.88 352	0.68 312	1.17 345

CASS	0.48 287	0.37 276	0.33 280	0.45 292	0.38 293	0.47 296	0.33 279	0.60 329	0.38 303	0.62 346	0.50 295	0.56 254	0.38 306	0.22 242	0.43 283	0.37 265	0.64 338	0.39 277	0.94 317	0.39 283	0.57 325	0.51 324	0.27 293	0.26 258	0.63 321	0.56 286	0.68 312	0.81 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo	0.35 210	0.33 257	0.28 252	0.33 240	0.23 203	0.34 245	0.22 236	0.54 284	0.24 199	0.64 351	0.28 186	0.53 239	0.21 193	0.18 172	0.30 193	0.25 124	0.44 216	0.27 151	0.58 252	0.27 206	0.52 293	0.32 189	0.18 236	0.26 258	0.41 221	0.33 184	0.50 245	0.43 201

CFNet_pseudo	0.38 223	0.32 246	0.34 286	0.41 283	0.33 278	0.38 262	0.28 264	0.51 252	0.29 259	0.54 289	0.52 305	0.46 203	0.42 314	0.24 271	0.41 273	0.33 229	0.39 159	0.36 237	0.46 209	0.25 182	0.38 173	0.31 178	0.19 248	0.26 258	0.43 234	0.46 248	0.52 262	0.55 252

UNet	0.32 187	0.28 203	0.27 248	0.29 217	0.27 236	0.31 223	0.21 228	0.41 166	0.26 226	0.41 148	0.37 222	0.39 166	0.28 254	0.25 279	0.31 203	0.30 184	0.43 201	0.35 231	0.39 165	0.26 193	0.33 131	0.32 189	0.19 248	0.26 258	0.34 171	0.37 212	0.37 174	0.41 191

DeepPrunerF	0.55 310	0.29 216	0.30 259	0.37 259	0.86 369	0.30 215	0.37 288	0.42 172	0.34 288	0.34 127	0.53 307	0.34 145	0.22 207	0.31 307	0.38 253	0.40 283	0.42 192	0.34 215	0.56 243	0.36 266	0.41 205	0.33 195	0.27 293	0.26 258	4.90 421	0.50 262	0.38 178	0.46 211

CFNet_RVC	0.38 223	0.40 296	0.33 280	0.38 267	0.35 284	0.38 262	0.25 254	0.44 187	0.28 248	0.45 189	0.49 289	0.46 203	0.26 236	0.24 271	0.40 264	0.33 229	0.43 201	0.36 237	0.44 194	0.31 239	0.43 231	0.31 178	0.19 248	0.26 258	0.49 269	0.49 259	0.50 245	0.52 242

TestStereo_HL3	0.50 293	0.42 301	0.27 248	0.39 273	0.29 254	0.50 305	0.36 286	0.53 277	0.35 291	0.50 242	0.61 331	1.86 360	0.50 326	0.22 242	0.38 253	0.52 343	0.59 325	0.35 231	0.74 285	0.35 263	0.45 252	0.56 337	0.21 265	0.27 268	0.47 251	0.48 258	0.68 312	0.69 295

GGDA	0.38 223	0.34 262	0.26 246	0.32 234	0.27 236	0.36 254	0.21 228	0.52 270	0.32 273	0.49 236	0.48 286	0.57 262	0.29 260	0.22 242	0.39 256	0.33 229	0.46 235	0.37 254	0.62 260	0.28 214	0.38 173	0.36 223	0.19 248	0.27 268	0.46 245	0.58 292	0.48 222	0.57 261

ManiGeoR	0.36 215	0.34 262	0.24 228	0.37 259	0.25 215	0.30 215	0.18 209	0.51 252	0.36 296	0.47 214	0.44 271	0.51 223	0.20 182	0.19 194	0.35 242	0.32 217	0.42 192	0.36 237	0.67 275	0.27 206	0.40 190	0.37 230	0.18 236	0.28 270	0.39 204	0.47 251	0.39 182	0.43 201

HLf10	0.36 215	0.34 262	0.24 228	0.37 259	0.25 215	0.30 215	0.18 209	0.51 252	0.36 296	0.47 214	0.44 271	0.51 223	0.20 182	0.19 194	0.35 242	0.32 217	0.42 192	0.36 237	0.67 275	0.27 206	0.40 190	0.37 230	0.18 236	0.28 270	0.39 204	0.47 251	0.39 182	0.43 201

model_zeroshot	0.45 273	0.32 246	0.20 183	0.27 207	0.29 254	0.35 248	0.23 246	0.54 284	0.27 236	0.53 279	0.38 230	0.69 306	0.20 182	0.20 211	0.46 295	0.50 332	0.55 313	0.39 277	1.20 340	0.52 340	0.52 293	0.49 308	0.19 248	0.28 270	0.59 308	0.65 310	0.52 262	0.88 328

STTStereo	0.39 234	0.42 301	0.43 310	0.37 259	0.43 304	0.34 245	0.49 322	0.37 148	0.33 284	0.38 142	0.43 268	0.51 223	0.30 267	0.38 329	0.47 300	0.32 217	0.41 182	0.40 285	0.40 175	0.29 225	0.36 151	0.28 155	0.22 269	0.28 270	0.40 215	0.45 246	0.40 187	0.62 272

R-Stereo Train	0.40 238	0.28 203	0.29 255	0.33 240	0.27 236	0.37 257	0.14 168	0.51 252	0.25 211	0.54 289	0.42 258	0.56 254	0.26 236	0.21 230	0.34 233	0.41 293	0.52 295	0.38 264	0.70 277	0.37 271	0.51 286	0.48 302	0.17 217	0.28 270	0.54 287	0.65 310	0.46 210	0.62 272

RAFT-Stereo	0.40 238	0.28 203	0.29 255	0.33 240	0.27 236	0.37 257	0.14 168	0.51 252	0.25 211	0.54 289	0.42 258	0.56 254	0.26 236	0.21 230	0.34 233	0.41 293	0.52 295	0.38 264	0.70 277	0.37 271	0.51 286	0.48 302	0.17 217	0.28 270	0.54 287	0.65 310	0.46 210	0.62 272
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLNR_Zeroshot_test	15.27 424	56.75 436	0.73 367	77.82 435	0.28 249	0.40 269	71.42 435	0.57 308	0.22 182	0.55 306	0.36 216	0.58 268	0.18 167	4.39 425	79.54 436	81.74 436	15.51 426	11.63 423	5.39 393	0.34 258	0.61 341	0.49 308	0.15 190	0.29 276	0.59 308	0.50 262	0.69 315	0.64 281

Anonymous3	0.56 312	0.45 311	0.31 269	0.31 225	0.33 278	0.46 291	0.37 288	0.57 308	0.51 329	0.56 316	0.38 230	1.04 338	0.36 293	0.26 288	0.76 361	0.69 378	0.66 342	0.58 360	1.04 329	0.51 336	0.81 372	0.97 386	0.26 288	0.29 276	0.59 308	0.62 304	0.76 334	0.56 256

PS-NSSS	0.45 273	0.52 331	0.38 295	0.68 334	0.40 300	0.56 322	0.44 307	0.57 308	0.31 270	0.58 332	0.35 209	1.11 341	0.31 273	0.28 295	0.40 264	0.30 184	0.40 168	0.36 237	0.71 279	0.32 247	0.32 125	0.21 116	0.26 288	0.29 276	0.47 251	0.47 251	0.47 216	0.62 272

HSM	0.40 238	0.37 276	0.30 259	0.39 273	0.36 286	0.33 235	0.28 264	0.56 301	0.29 259	0.50 242	0.51 299	0.49 215	0.37 301	0.24 271	0.39 256	0.34 242	0.52 295	0.36 237	0.50 218	0.35 263	0.49 274	0.35 210	0.19 248	0.29 276	0.48 262	0.54 280	0.54 270	0.55 252

HLf8	0.38 223	0.35 265	0.23 218	0.37 259	0.28 249	0.29 211	0.19 217	0.54 284	0.32 273	0.46 203	0.46 280	0.52 233	0.26 236	0.20 211	0.40 264	0.33 229	0.45 223	0.36 237	0.66 272	0.31 239	0.40 190	0.39 239	0.20 261	0.30 280	0.43 234	0.52 271	0.46 210	0.50 232

AE-Stereo	0.38 223	0.32 246	0.23 218	0.34 248	0.25 215	0.29 211	0.16 195	0.49 228	0.24 199	0.55 306	0.22 151	0.67 297	0.23 216	0.19 194	0.33 220	0.35 250	0.52 295	0.41 293	0.59 255	0.37 271	0.50 281	0.50 315	0.14 163	0.30 280	0.51 278	0.46 248	0.55 273	0.48 227

GANet-ADL	0.47 283	0.42 301	0.33 280	0.43 289	0.42 302	0.48 301	0.35 283	0.51 252	0.33 284	0.54 289	0.50 295	0.63 290	0.34 284	0.35 319	0.47 300	0.39 276	0.53 301	0.38 264	0.79 291	0.51 336	0.48 268	0.41 252	0.30 308	0.30 280	0.52 281	0.59 296	0.63 301	0.72 298

GES	0.40 238	0.37 276	0.25 239	0.31 225	0.30 264	0.41 278	0.26 258	0.46 203	0.28 248	0.49 236	0.40 243	0.43 180	0.26 236	0.30 301	0.45 291	0.40 283	0.53 301	0.43 302	0.97 322	0.42 296	0.50 281	0.41 252	0.23 277	0.30 280	0.38 195	0.35 199	0.47 216	0.49 230

AF-Net	0.40 238	0.36 269	0.35 290	0.39 273	0.44 306	0.43 286	0.38 292	0.44 187	0.43 314	0.37 137	0.49 289	0.58 268	0.32 277	0.31 307	0.41 273	0.36 259	0.35 134	0.36 237	0.45 199	0.30 232	0.34 134	0.30 168	0.33 310	0.30 280	0.38 195	0.42 235	0.59 286	0.47 220

Nwc_Net	0.40 238	0.36 269	0.35 290	0.39 273	0.44 306	0.43 286	0.38 292	0.44 187	0.43 314	0.37 137	0.49 289	0.58 268	0.32 277	0.31 307	0.41 273	0.36 259	0.35 134	0.36 237	0.45 199	0.30 232	0.34 134	0.30 168	0.33 310	0.30 280	0.38 195	0.42 235	0.59 286	0.47 220

RASNet	0.31 180	0.32 246	0.30 259	0.27 207	0.24 210	0.26 200	0.20 227	0.46 203	0.26 226	0.41 148	0.33 199	0.40 172	0.25 232	0.20 211	0.25 144	0.28 147	0.38 152	0.30 182	0.34 133	0.21 151	0.40 190	0.29 165	0.14 163	0.30 280	0.33 168	0.34 192	0.49 236	0.47 220

UCFNet_RVC	0.42 257	0.52 331	0.34 286	0.47 298	0.42 302	0.42 280	0.30 274	0.49 228	0.32 273	0.51 258	0.48 286	0.68 302	0.36 293	0.26 288	0.40 264	0.32 217	0.41 182	0.38 264	0.48 215	0.30 232	0.45 252	0.31 178	0.28 299	0.30 280	0.61 317	0.49 259	0.48 222	0.61 270

NVstereo2D	0.41 253	0.37 276	0.31 269	0.45 292	0.38 293	0.56 322	0.56 339	0.45 194	0.29 259	0.41 148	0.42 258	0.44 186	0.23 216	0.59 365	0.51 315	0.41 293	0.48 254	0.43 302	0.40 175	0.32 247	0.37 160	0.28 155	0.45 348	0.30 280	0.52 281	0.36 205	0.40 187	0.44 205

iResNetv2_ROB	0.37 220	0.30 223	0.23 218	0.34 248	0.29 254	0.38 262	0.22 236	0.46 203	0.25 211	0.46 203	0.56 317	0.56 254	0.41 312	0.22 242	0.30 193	0.29 168	0.40 168	0.34 215	0.66 272	0.31 239	0.40 190	0.32 189	0.23 277	0.30 280	0.44 238	0.36 205	0.50 245	0.46 211

MyStereo04	0.43 263	0.39 293	0.40 303	0.34 248	0.31 269	0.26 200	0.22 236	0.51 252	0.37 301	0.50 242	0.37 222	0.55 248	0.28 254	0.17 161	0.50 310	0.39 276	0.44 216	0.39 277	1.11 337	0.40 287	0.48 268	0.44 272	0.17 217	0.31 290	0.53 284	0.61 303	0.65 306	0.51 236

sCroCo_RVC	0.40 238	0.30 223	0.24 228	0.24 185	0.22 196	0.29 211	0.18 209	0.50 237	0.32 273	0.44 182	0.33 199	0.37 161	0.37 301	0.17 161	0.45 291	0.60 363	0.55 313	0.47 321	0.64 270	0.39 283	0.68 359	0.62 353	0.22 269	0.31 290	0.48 262	0.44 242	0.58 283	0.48 227

FADNet	0.46 278	0.38 285	0.31 269	0.42 287	0.32 273	0.40 269	0.46 308	0.59 323	0.35 291	0.56 316	0.53 307	0.59 278	0.39 309	0.28 295	0.50 310	0.38 272	0.40 168	0.39 277	0.94 317	0.43 302	0.46 258	0.41 252	0.29 305	0.31 290	0.55 295	0.62 304	0.48 222	0.63 277

ADCRef	0.48 287	0.37 276	0.33 280	0.33 240	0.31 269	0.44 288	0.38 292	0.47 213	0.68 349	0.47 214	0.51 299	0.56 254	0.35 289	0.27 291	0.43 283	0.40 283	0.47 241	0.44 308	0.84 301	0.37 271	0.49 274	0.48 302	0.30 308	0.31 290	0.49 269	0.88 352	0.49 236	1.04 341

DLCB_ROB	0.40 238	0.36 269	0.35 290	0.32 234	0.32 273	0.31 223	0.27 260	0.42 172	0.34 288	0.46 203	0.49 289	0.54 242	0.37 301	0.30 301	0.37 250	0.33 229	0.44 216	0.38 264	0.40 175	0.32 247	0.44 240	0.34 205	0.27 293	0.31 290	0.81 359	0.57 290	0.55 273	0.46 211

PWCDC_ROB	0.45 273	0.20 135	0.30 259	0.20 161	0.33 278	0.23 179	0.29 269	0.26 111	0.96 374	0.21 104	0.54 310	0.30 127	2.04 383	0.49 349	0.51 315	0.41 293	0.38 152	0.41 293	0.39 165	0.37 271	0.37 160	0.61 351	0.35 316	0.31 290	0.24 118	0.49 259	0.35 153	0.53 246

AACVNet	0.41 253	0.37 276	0.33 280	0.41 283	0.45 312	0.42 280	0.28 264	0.48 221	0.32 273	0.50 242	0.51 299	0.47 209	0.24 223	0.26 288	0.41 273	0.36 259	0.47 241	0.42 300	0.52 223	0.42 296	0.42 215	0.39 239	0.26 288	0.32 296	0.47 251	0.50 262	0.50 245	0.62 272

test-1	0.45 273	0.24 169	0.22 208	0.28 213	0.29 254	0.50 305	0.29 269	0.58 313	0.32 273	0.55 306	0.41 248	0.58 268	0.30 267	0.20 211	0.39 256	0.39 276	0.50 280	0.40 285	1.04 329	0.38 278	0.52 293	0.63 355	0.17 217	0.32 296	0.60 314	0.69 325	0.58 283	0.89 330

pcwnet_v2	0.45 273	0.36 269	0.38 295	0.47 298	0.37 291	0.46 291	0.38 292	0.51 252	0.35 291	0.54 289	0.61 331	0.50 222	0.75 342	0.35 319	0.46 295	0.36 259	0.47 241	0.38 264	0.53 232	0.30 232	0.42 215	0.31 178	0.25 284	0.32 296	0.58 307	0.58 292	0.59 286	0.68 294

DeepPruner_ROB	0.43 263	0.36 269	0.37 294	0.38 267	0.39 297	0.37 257	0.26 258	0.45 194	0.36 296	0.50 242	0.53 307	0.47 209	0.40 310	0.23 263	0.56 329	0.38 272	0.48 254	0.44 308	0.51 221	0.35 263	0.57 325	0.45 279	0.27 293	0.32 296	0.47 251	0.68 320	0.52 262	0.45 208

DN-CSS_ROB	0.36 215	0.31 234	0.30 259	0.31 225	0.30 264	0.25 194	0.17 200	0.51 252	0.25 211	0.51 258	0.56 317	0.56 254	0.36 293	0.18 172	0.31 203	0.28 147	0.41 182	0.31 189	0.81 297	0.27 206	0.37 160	0.25 135	0.22 269	0.32 296	0.37 188	0.32 175	0.41 194	0.38 175

TestStereo-Hl	0.44 272	0.35 265	0.31 269	0.30 222	0.30 264	0.40 269	0.27 260	0.54 284	0.36 296	0.52 268	0.55 313	0.68 302	0.32 277	0.20 211	0.44 288	0.42 300	0.47 241	0.41 293	0.87 307	0.34 258	0.42 215	0.45 279	0.18 236	0.33 301	0.46 245	0.57 290	0.61 296	0.72 298

TestStereo_HLe17	0.39 234	0.38 285	0.25 239	0.43 289	0.29 254	0.31 223	0.21 228	0.58 313	0.37 301	0.52 268	0.40 243	0.58 268	0.26 236	0.18 172	0.39 256	0.33 229	0.43 201	0.36 237	0.61 258	0.31 239	0.40 190	0.43 266	0.18 236	0.34 302	0.48 262	0.53 278	0.47 216	0.46 211

SACVNet	0.46 278	0.42 301	0.38 295	0.44 291	0.41 301	0.40 269	0.43 304	0.52 270	0.47 324	0.52 268	0.45 274	0.45 194	0.25 232	0.32 312	0.44 288	0.40 283	0.50 280	0.45 315	0.63 265	0.48 325	0.51 286	0.43 266	0.29 305	0.34 302	0.64 323	0.58 292	0.62 298	0.61 270

ICVP	0.43 263	0.38 285	0.47 318	0.40 279	0.36 286	0.40 269	0.28 264	0.47 213	0.33 284	0.46 203	0.45 274	0.49 215	0.37 301	0.24 271	0.40 264	0.38 272	0.45 223	0.39 277	0.53 232	0.39 283	0.43 231	0.59 345	0.55 360	0.34 302	0.48 262	0.55 283	0.51 252	0.55 252
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GwcNet-ADL	0.56 312	0.57 343	0.48 322	0.72 339	0.51 327	0.55 320	0.42 303	0.58 313	0.38 303	0.54 289	0.73 349	0.89 330	0.48 321	0.39 332	0.46 295	0.46 311	0.56 319	0.43 302	0.90 310	0.48 325	0.49 274	0.51 324	0.38 323	0.35 305	0.61 317	0.75 335	0.53 265	0.85 325

PSMNet-ADL	0.56 312	0.47 318	0.47 318	0.52 310	0.48 317	0.51 312	0.47 309	0.58 313	0.46 323	0.64 351	0.68 344	0.77 318	0.81 346	0.39 332	0.51 315	0.46 311	0.53 301	0.41 293	1.18 338	0.50 332	0.54 308	0.45 279	0.39 330	0.35 305	0.56 298	0.67 319	0.85 349	0.50 232

RP	0.43 263	0.45 311	0.48 322	0.48 301	0.43 304	0.46 291	0.47 309	0.47 213	0.45 320	0.34 127	0.61 331	0.57 262	0.42 314	0.33 314	0.40 264	0.35 250	0.43 201	0.35 231	0.49 217	0.34 258	0.38 173	0.37 230	0.29 305	0.35 305	0.49 269	0.44 242	0.53 265	0.58 264

ADCL	0.56 312	0.50 329	0.39 300	0.42 287	0.36 286	0.51 312	0.55 337	0.58 313	1.58 397	0.56 316	0.64 341	0.62 286	0.37 301	0.33 314	0.41 273	0.39 276	0.48 254	0.40 285	0.73 283	0.38 278	0.59 333	0.52 328	0.34 313	0.35 305	0.63 321	0.68 320	0.57 280	1.34 357

dad	0.61 322	0.45 311	0.30 259	1.01 365	0.46 315	0.63 332	1.26 380	1.15 381	0.27 236	0.79 377	0.32 196	0.76 317	0.53 330	0.21 230	0.42 281	0.36 259	0.66 342	0.34 215	1.27 342	0.31 239	0.56 316	0.30 168	0.22 269	0.36 309	0.59 308	0.39 227	1.70 392	0.97 335

APVNet	0.42 257	0.37 276	0.30 259	0.36 255	0.39 297	0.47 296	0.36 286	0.51 252	0.32 273	0.36 131	0.52 305	0.41 176	0.24 223	0.30 301	0.45 291	0.48 324	0.55 313	0.48 322	0.63 265	0.45 313	0.45 252	0.35 210	0.26 288	0.36 309	0.47 251	0.35 199	0.60 292	0.45 208

FADNet-RVC	0.41 253	0.37 276	0.28 252	0.41 283	0.33 278	0.33 235	0.32 277	0.53 277	0.30 265	0.52 268	0.41 248	0.59 278	0.35 289	0.25 279	0.51 315	0.37 265	0.43 201	0.34 215	0.75 288	0.40 287	0.38 173	0.39 239	0.28 299	0.36 309	0.47 251	0.52 271	0.40 187	0.53 246

NCC-stereo	0.51 298	0.47 318	0.43 310	0.49 303	0.51 327	0.50 305	0.51 323	0.51 252	0.57 337	0.36 131	0.59 325	0.62 286	0.55 331	0.36 324	0.53 320	0.41 293	0.46 235	0.50 332	0.58 252	0.41 290	0.43 231	0.40 247	0.43 345	0.36 309	0.57 300	0.72 328	0.73 330	0.65 286

Abc-Net	0.51 298	0.47 318	0.43 310	0.49 303	0.51 327	0.50 305	0.51 323	0.51 252	0.57 337	0.36 131	0.59 325	0.62 286	0.55 331	0.36 324	0.53 320	0.41 293	0.46 235	0.50 332	0.58 252	0.41 290	0.43 231	0.40 247	0.43 345	0.36 309	0.57 300	0.72 328	0.73 330	0.65 286
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.46 278	0.38 285	0.34 286	0.54 316	0.39 297	0.49 302	0.33 279	0.59 323	0.31 270	0.49 236	0.59 325	0.72 312	0.57 334	0.22 242	0.39 256	0.29 168	0.49 263	0.38 264	1.01 327	0.33 255	0.42 215	0.43 266	0.28 299	0.36 309	0.51 278	0.56 286	0.54 270	0.54 250

stereogan	0.49 289	0.47 318	0.46 316	0.52 310	0.54 339	0.56 322	0.48 317	0.52 270	0.45 320	0.39 144	0.49 289	0.70 308	0.49 325	0.34 316	0.49 306	0.40 283	0.45 223	0.40 285	0.63 265	0.41 290	0.43 231	0.39 239	0.38 323	0.37 315	0.47 251	0.50 262	0.77 336	0.60 267

ccs_rob	0.82 342	0.59 345	0.42 307	0.73 341	0.49 322	0.73 342	0.68 351	0.58 313	0.39 307	0.56 316	4.12 419	3.54 392	0.96 355	0.43 341	0.62 340	0.51 339	0.53 301	0.48 322	0.78 290	0.54 341	0.58 329	0.53 331	0.39 330	0.37 315	0.54 287	0.58 292	0.55 273	0.78 308

GEStereo_RVC	0.47 283	0.41 298	0.31 269	0.39 273	0.37 291	0.42 280	0.33 279	0.52 270	0.32 273	0.50 242	0.41 248	0.59 278	0.38 306	0.27 291	0.54 323	0.50 332	0.60 328	0.56 354	0.90 310	0.46 318	0.55 312	0.47 297	0.24 281	0.38 317	0.49 269	0.47 251	0.50 245	0.80 315

SFCPSM	0.82 342	0.59 345	0.46 316	0.60 327	0.53 337	0.60 329	0.51 323	0.66 336	0.62 343	0.55 306	0.81 368	1.44 356	2.03 382	0.37 327	0.55 328	0.48 324	0.55 313	0.48 322	4.41 385	0.83 374	0.59 333	0.58 344	0.45 348	0.38 317	0.70 333	0.74 334	0.69 315	0.99 337

RTSC	0.47 283	0.36 269	0.33 280	0.36 255	0.38 293	0.41 278	0.35 283	0.50 237	0.48 326	0.44 182	0.60 329	0.42 178	0.38 306	0.29 299	0.64 346	0.45 309	0.62 334	0.41 293	0.83 298	0.36 266	0.54 308	0.49 308	0.23 277	0.38 317	0.47 251	0.50 262	0.60 292	0.91 332

XPNet_ROB	0.55 310	0.57 343	0.42 307	0.41 283	0.44 306	0.49 302	0.43 304	0.40 162	0.47 324	0.48 226	0.57 321	1.88 362	0.36 293	0.31 307	0.52 319	0.43 303	0.65 340	0.43 302	0.60 257	0.39 283	0.53 300	0.66 360	0.34 313	0.38 317	0.49 269	0.53 278	0.96 356	0.64 281

DDUNet	1.05 354	1.89 390	0.53 335	2.36 386	2.10 396	2.19 383	2.32 388	0.54 284	0.68 349	0.48 226	0.80 365	1.20 348	0.24 223	2.51 396	0.69 355	0.55 349	0.83 370	0.49 327	1.68 354	0.57 347	0.75 367	0.64 358	1.31 393	0.39 321	0.57 300	0.59 296	0.69 315	0.67 290

psm_up	0.42 257	0.38 285	0.41 304	0.45 292	0.33 278	0.46 291	0.27 260	0.50 237	0.51 329	0.43 169	0.42 258	0.45 194	0.40 310	0.30 301	0.40 264	0.35 250	0.47 241	0.38 264	0.56 243	0.34 258	0.39 183	0.33 195	0.25 284	0.39 321	0.54 287	0.59 296	0.56 278	0.52 242

PA-Net	0.50 293	0.59 345	0.54 337	0.40 279	0.53 337	0.42 280	0.53 334	0.56 301	0.52 332	0.46 203	0.41 248	0.49 215	0.48 321	0.49 349	0.54 323	0.42 300	0.37 145	0.44 308	0.43 190	0.45 313	0.37 160	0.48 302	0.27 293	0.39 321	0.52 281	0.87 351	0.45 209	0.99 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.51 298	0.48 326	0.34 286	0.75 343	0.49 322	0.51 312	0.39 297	0.54 284	0.33 284	0.49 236	0.35 209	0.75 316	0.57 334	0.43 341	0.42 281	0.40 283	0.44 216	0.41 293	0.47 213	0.36 266	0.46 258	0.42 259	0.37 321	0.39 321	0.67 325	0.55 283	1.11 367	0.81 318
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.88 348	0.53 336	0.62 354	0.51 308	0.50 324	0.58 326	0.47 309	0.74 353	0.56 336	0.55 306	6.30 422	2.69 378	0.86 349	0.34 316	0.63 343	0.63 367	0.56 319	0.49 327	1.04 329	0.67 361	0.55 312	0.56 337	0.35 316	0.41 325	0.54 287	0.56 286	0.74 332	0.86 327

ITSA-stereo	0.66 330	0.55 340	0.43 310	0.95 361	0.60 348	0.50 305	0.47 309	0.69 344	0.51 329	0.64 351	0.79 363	1.00 336	1.08 361	0.47 347	0.62 340	0.48 324	0.60 328	0.49 327	0.91 312	0.37 271	0.52 293	0.53 331	0.38 323	0.41 325	0.74 344	0.86 350	0.66 309	1.65 370

HSM-Net_RVC	0.50 293	0.37 276	0.39 300	0.56 323	0.44 306	0.46 291	0.28 264	0.55 294	0.39 307	0.57 329	0.63 340	0.89 330	0.56 333	0.31 307	0.39 256	0.35 250	0.49 263	0.41 293	0.56 243	0.34 258	0.47 264	0.46 287	0.28 299	0.41 325	0.67 325	0.79 344	0.77 336	0.72 298
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.71 335	0.91 372	0.59 348	1.38 375	0.85 368	1.25 373	0.86 366	0.69 344	0.45 320	0.71 366	0.47 284	1.95 363	0.34 284	0.62 372	0.49 306	0.33 229	0.52 295	0.48 322	1.06 334	0.43 302	0.40 190	0.27 147	0.85 381	0.41 325	0.65 324	0.64 308	0.56 278	0.93 334

FADNet_RVC	0.59 319	0.48 326	0.39 300	0.65 332	0.45 312	0.40 269	0.35 283	0.61 330	0.42 312	0.62 346	0.60 329	0.94 333	0.78 345	0.38 329	0.79 366	0.38 272	0.60 328	0.55 352	1.68 354	0.51 336	0.58 329	0.72 370	0.28 299	0.42 329	0.50 275	0.68 320	0.51 252	0.69 295

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 410	0.51 330	0.68 364	0.72 339	0.57 344	0.64 335	0.77 362	0.61 330	0.48 326	0.53 279	1.02 381	115.67 435	1.14 363	0.84 381	0.57 330	0.49 329	0.71 354	0.66 369	2.72 371	0.55 344	0.72 363	0.68 362	0.41 340	0.42 329	0.75 346	0.81 345	0.72 326	1.51 363

RGC	0.56 312	0.53 336	0.64 356	0.54 316	0.54 339	0.59 328	0.43 304	0.58 313	0.60 341	0.45 189	0.70 346	0.65 293	0.69 341	0.44 343	0.60 336	0.46 311	0.49 263	0.44 308	0.62 260	0.44 310	0.47 264	0.42 259	0.39 330	0.42 329	0.62 320	0.77 340	0.72 326	0.79 310

UDG	1.07 356	1.95 391	0.54 337	2.29 384	2.24 398	2.00 382	2.51 390	0.59 323	0.72 353	0.59 337	0.83 370	1.14 343	0.31 273	2.36 393	0.66 347	0.50 332	0.89 374	0.61 364	1.81 360	0.61 355	0.78 368	0.70 366	1.26 392	0.43 332	0.61 317	0.64 308	0.69 315	0.64 281

FADNet-RVC-Resample	0.40 238	0.31 234	0.32 277	0.36 255	0.29 254	0.33 235	0.27 260	0.53 277	0.32 273	0.57 329	0.37 222	0.53 239	0.34 284	0.30 301	0.41 273	0.31 203	0.41 182	0.42 300	0.55 238	0.43 302	0.39 183	0.46 287	0.25 284	0.43 332	0.44 238	0.42 235	0.37 174	0.53 246

LALA_ROB	0.65 327	0.64 353	0.51 331	0.50 305	0.50 324	0.65 336	0.51 323	0.54 284	0.65 346	0.55 306	0.75 356	2.33 370	0.45 319	0.38 329	0.71 356	0.47 318	0.67 346	0.57 358	0.66 272	0.49 331	0.60 337	0.62 353	0.38 323	0.43 332	0.54 287	0.71 326	0.95 355	0.80 315

DCVSM-stereo	0.70 333	0.52 331	0.49 326	0.70 336	0.52 334	0.91 358	0.58 340	0.66 336	0.60 341	0.65 357	0.77 362	2.08 367	1.09 362	0.37 327	0.45 291	0.49 329	0.54 310	0.44 308	1.42 347	0.68 362	0.53 300	0.52 328	0.68 372	0.44 335	0.57 300	0.66 316	0.65 306	0.83 323

ETE_ROB	0.66 330	0.65 354	0.42 307	0.54 316	0.51 327	0.66 338	0.47 309	0.51 252	0.58 339	0.52 268	0.75 356	2.41 372	0.44 317	0.40 334	0.61 337	0.48 324	0.70 352	0.50 332	0.72 281	0.50 332	0.62 342	0.61 351	0.39 330	0.44 335	0.60 314	0.72 328	1.17 370	0.85 325

SQANet	1.43 371	2.22 393	0.78 371	2.62 392	1.77 388	2.84 391	2.44 389	0.73 352	0.53 333	0.87 381	0.58 324	2.10 368	0.64 339	2.13 392	0.50 310	0.40 283	0.67 346	0.59 361	7.14 404	0.54 341	0.49 274	0.45 279	2.94 401	0.45 337	0.75 346	0.89 357	0.97 357	1.58 366

NCCL2	0.49 289	0.47 318	0.48 322	0.40 279	0.38 293	0.38 262	0.33 279	0.55 294	0.44 317	0.58 332	0.47 284	0.53 239	0.36 293	0.28 295	0.57 330	0.47 318	0.49 263	0.45 315	0.57 249	0.44 310	0.56 316	0.54 335	0.34 313	0.45 337	0.70 333	0.72 328	0.61 296	0.81 318

MDST_ROB	1.62 374	1.46 383	0.53 335	2.47 388	0.96 376	1.72 380	0.73 358	0.72 350	0.54 335	0.59 337	0.42 258	1.08 339	11.90 414	0.28 295	0.49 306	0.37 265	0.51 287	0.36 237	0.72 281	0.41 290	0.54 308	0.36 223	0.38 323	0.47 339	3.20 415	1.82 400	8.20 423	2.54 398

FSD		0.47 318	0.47 318	0.48 301	0.48 317	0.47 296	0.51 323	0.65 333	0.35 291	0.69 364	0.39 240			0.51 354	0.53 320	0.55 349			0.57 249	0.47 322				0.48 340	0.59 308	0.52 271	0.59 286	0.60 267

CBMV_ROB	0.94 352	0.44 309	0.50 329	0.88 355	0.71 357	0.65 336	0.52 329	0.70 346	0.38 303	0.55 306	0.45 274	6.22 409	2.33 386	0.51 354	0.50 310	0.43 303	0.61 332	0.46 319	1.38 346	0.94 382	0.56 316	0.46 287	0.41 340	0.48 340	0.81 359	1.01 371	1.28 377	1.19 347

NaN_ROB	0.56 312	0.47 318	0.48 322	0.51 308	0.59 346	0.42 280	0.39 297	0.72 350	0.48 326	0.64 351	0.49 289	1.54 357	0.48 321	0.32 312	0.47 300	0.36 259	0.42 192	0.40 285	0.55 238	0.46 318	0.38 173	0.33 195	0.27 293	0.49 342	0.68 329	0.75 335	0.72 326	1.21 349

RTS	0.77 339	0.45 311	0.41 304	0.46 295	0.44 306	0.77 345	0.53 334	0.66 336	0.73 354	0.42 159	0.51 299	0.86 326	0.50 326	0.35 319	0.68 351	0.57 358	0.82 367	0.51 337	1.59 349	0.64 357	0.63 343	0.60 348	0.36 319	0.50 343	0.80 355	3.82 418	0.83 344	1.23 353

RTSA	0.77 339	0.45 311	0.41 304	0.46 295	0.44 306	0.77 345	0.53 334	0.66 336	0.73 354	0.42 159	0.51 299	0.86 326	0.50 326	0.35 319	0.68 351	0.57 358	0.82 367	0.51 337	1.59 349	0.64 357	0.63 343	0.60 348	0.36 319	0.50 343	0.80 355	3.82 418	0.83 344	1.23 353

ADCMid	0.80 341	0.59 345	0.57 344	0.53 314	0.59 346	0.75 343	0.76 360	0.93 368	1.21 383	0.54 289	0.80 365	0.99 334	0.98 357	0.44 343	0.84 374	0.60 363	0.74 358	0.55 352	1.72 357	0.55 344	0.79 370	0.81 378	0.60 365	0.50 343	0.79 352	0.90 358	0.71 323	1.76 375

SGM-ForestM	1.56 372	1.80 388	0.59 348	1.74 378	0.86 369	1.83 381	1.08 375	1.28 388	0.81 363	0.56 316	0.74 353	5.35 399	3.72 394	0.41 337	0.47 300	0.37 265	0.59 325	0.44 308	5.02 391	0.43 302	0.55 312	0.39 239	0.39 330	0.50 343	2.80 410	1.97 402	4.37 420	3.15 403

NOSS_ROB	0.54 308	0.48 326	0.44 315	0.55 320	0.51 327	0.51 312	0.47 309	0.68 342	0.39 307	0.52 268	0.41 248	0.49 215	0.36 293	0.53 360	0.66 347	0.56 352	0.61 332	0.54 347	0.57 249	0.47 322	0.64 350	0.50 315	0.39 330	0.51 347	0.70 333	0.65 310	0.83 344	0.67 290

HBP-ISP	0.60 321	0.53 336	0.58 345	0.79 349	0.57 344	0.61 330	0.52 329	0.70 346	0.38 303	0.62 346	0.51 299	0.67 297	0.31 273	0.60 368	0.68 351	0.66 373	0.57 322	0.48 322	0.52 223	0.48 325	0.65 351	0.65 359	0.38 323	0.52 348	0.68 329	0.77 340	1.06 364	0.73 301

SHD	0.65 327	0.44 309	0.55 340	0.57 325	0.55 341	0.50 305	0.48 317	0.74 353	0.69 351	0.63 350	0.65 342	0.68 302	0.97 356	0.42 339	0.81 370	0.57 358	0.69 351	0.50 332	1.20 340	0.56 346	0.66 354	0.68 362	0.39 330	0.52 348	0.68 329	0.78 343	0.70 321	1.03 340

iResNet	0.59 319	0.41 298	0.43 310	0.52 310	0.48 317	0.66 338	0.40 300	0.65 333	0.43 314	0.50 242	0.55 313	1.10 340	1.23 368	0.24 271	0.57 330	0.40 283	0.53 301	0.45 315	1.70 356	0.45 313	0.45 252	0.43 266	0.33 310	0.52 348	0.55 295	0.60 300	0.67 310	0.67 290

pmcnn	0.86 347	0.56 341	0.38 295	0.70 336	0.60 348	0.81 350	0.62 345	0.63 332	0.44 317	0.49 236	0.81 368	1.86 360	2.35 387	0.23 263	0.54 323	0.64 370	0.74 358	0.54 347	2.20 367	0.60 352	0.94 379	0.57 342	0.51 354	0.53 351	0.78 351	0.75 335	1.48 383	2.01 382

ACV-stereo	7.10 416	0.73 362	0.54 337	0.90 357	0.55 341	1.06 367	0.71 356	0.67 341	0.77 358	0.68 363	0.72 348	0.77 318	5.44 404	0.42 339	0.90 382	1.02 400	0.85 373	0.56 354	167.64 435	1.28 399	0.85 374	0.71 369	0.63 368	0.56 352	0.57 300	0.66 316	0.72 326	0.80 315

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 344	0.70 359	0.52 334	0.96 362	0.67 356	0.87 354	0.76 360	1.02 374	0.93 372	0.78 375	0.62 339	1.32 354	0.98 357	0.64 374	0.78 365	0.52 343	0.51 287	0.45 315	1.73 358	0.46 318	0.67 356	0.70 366	0.61 366	0.56 352	1.11 380	1.24 384	0.99 361	1.46 361

SGM_RVC	1.34 367	1.03 378	0.59 348	1.32 374	0.94 374	1.23 372	0.85 364	0.94 369	0.78 361	0.61 342	0.75 356	2.55 374	1.51 373	0.36 324	0.49 306	0.37 265	0.56 319	0.43 302	4.91 390	0.45 313	0.56 316	0.37 230	0.37 321	0.56 352	1.41 388	1.19 381	3.13 415	8.03 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
XQC	0.74 337	0.75 363	0.58 345	0.77 347	0.74 359	0.79 347	0.72 357	0.86 366	0.77 358	0.73 370	0.57 321	0.86 326	0.81 346	0.60 368	0.79 366	0.58 362	0.63 336	0.53 345	1.04 329	0.59 349	0.68 359	0.70 366	0.52 355	0.57 355	0.90 365	1.03 373	1.04 362	0.77 305

FC-DCNN v2	0.65 327	0.70 359	0.65 360	1.06 367	0.66 355	0.93 361	0.65 347	0.78 361	0.41 311	0.73 370	0.42 258	0.83 323	0.36 293	0.51 354	0.59 334	0.56 352	0.67 346	0.56 354	0.62 260	0.50 332	0.63 343	0.50 315	0.39 330	0.59 356	0.86 363	0.71 326	0.90 353	0.92 333

GANetREF_RVC	0.61 322	0.56 341	0.58 345	0.56 323	0.52 334	0.55 320	0.52 329	0.85 364	0.63 344	0.78 375	0.44 271	1.00 336	0.63 338	0.34 316	0.62 340	0.44 307	0.53 301	0.51 337	0.85 303	0.51 336	0.63 343	0.48 302	0.48 350	0.59 356	0.71 338	0.65 310	0.81 341	0.79 310
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
FC-DCNN	0.63 326	0.69 358	0.64 356	0.98 363	0.65 352	0.89 355	0.65 347	0.76 358	0.40 310	0.72 369	0.41 248	0.80 320	0.35 289	0.51 354	0.59 334	0.56 352	0.67 346	0.56 354	0.62 260	0.50 332	0.63 343	0.50 315	0.39 330	0.59 356	0.77 349	0.65 310	0.78 338	0.83 323

ADCPNet	0.84 344	0.59 345	0.55 340	0.63 331	0.73 358	0.63 332	0.74 359	0.75 357	0.84 367	0.64 351	0.79 363	0.73 313	1.44 371	0.50 352	0.74 359	0.65 371	0.71 354	0.54 347	1.84 361	0.71 365	0.79 370	0.78 375	0.53 357	0.60 359	0.93 368	1.31 386	0.83 344	2.11 385

Ntro	1.72 379	2.71 404	0.98 385	3.00 398	2.17 397	3.23 398	2.98 397	0.96 370	0.92 371	1.04 393	0.76 360	2.47 373	0.76 343	2.51 396	0.68 351	0.53 347	0.83 370	0.65 368	8.03 408	0.98 384	0.60 337	0.54 335	3.62 403	0.61 360	1.02 375	1.23 382	1.17 370	1.58 366

AnyNet_C32	0.85 346	0.47 318	0.49 326	0.50 305	0.51 327	0.63 332	0.58 340	0.74 353	1.45 392	0.60 339	0.80 365	0.74 314	0.50 326	0.49 349	0.82 371	0.68 377	0.75 360	0.68 373	1.18 338	0.54 341	0.98 381	0.88 381	0.48 350	0.61 360	0.74 344	0.98 367	0.71 323	4.30 411

CSAN	0.70 333	0.70 359	0.60 353	0.68 334	0.61 350	0.58 326	0.48 317	0.77 360	0.73 354	0.79 377	0.57 321	1.34 355	1.03 360	0.35 319	0.58 333	0.45 309	0.57 322	0.53 345	0.74 285	0.60 352	0.58 329	0.51 324	0.44 347	0.61 360	0.77 349	1.10 375	0.88 352	1.19 347

otaku	1.67 377	2.58 401	0.90 382	2.93 396	2.07 392	3.14 397	2.73 393	0.88 367	0.84 367	1.00 386	0.66 343	2.38 371	0.95 354	2.39 394	0.67 349	0.52 343	0.79 363	0.62 365	8.04 409	0.90 380	0.59 333	0.53 331	3.56 402	0.62 363	0.95 369	0.96 363	1.19 375	1.74 372

DAS	0.61 322	0.42 301	0.30 259	0.62 328	0.48 317	0.54 318	0.48 317	0.59 323	0.67 347	0.45 189	0.73 349	1.19 344	0.62 336	0.25 279	0.54 323	0.46 311	0.71 354	0.51 337	0.96 319	0.66 359	0.56 316	0.63 355	0.41 340	0.62 363	0.71 338	0.72 328	0.82 342	0.79 310

SepStereo	0.61 322	0.42 301	0.30 259	0.62 328	0.48 317	0.54 318	0.48 317	0.59 323	0.67 347	0.45 189	0.73 349	1.19 344	0.62 336	0.25 279	0.54 323	0.46 311	0.71 354	0.51 337	0.96 319	0.66 359	0.56 316	0.63 355	0.41 340	0.62 363	0.71 338	0.72 328	0.82 342	0.79 310

FCDSN-DC	0.52 302	0.52 331	0.51 331	0.53 314	0.50 324	0.50 305	0.52 329	0.56 301	0.36 296	0.61 342	0.36 216	0.48 211	0.34 284	0.47 347	0.63 343	0.57 358	0.65 340	0.62 365	0.54 235	0.48 325	0.59 333	0.50 315	0.38 323	0.62 363	0.53 284	0.55 283	0.51 252	0.54 250
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWC_ROB	0.76 338	0.54 339	0.66 363	0.47 298	0.56 343	0.52 316	0.70 354	0.65 333	1.26 386	0.47 214	0.75 356	0.74 314	2.10 385	0.40 334	0.79 366	0.51 339	0.83 370	0.60 362	1.37 344	0.68 362	0.78 368	0.68 362	0.35 316	0.65 367	0.60 314	0.59 296	0.76 334	1.59 369

edge stereo	1.12 360	0.82 369	1.07 388	1.15 368	1.06 380	1.25 373	1.10 376	1.12 378	0.83 365	0.65 357	1.43 396	3.44 390	1.41 370	0.68 376	0.74 359	0.69 378	0.81 366	0.62 365	2.86 372	0.74 366	0.73 364	0.75 374	0.74 374	0.66 368	0.95 369	0.88 352	1.16 369	2.01 382

ACVNet-4b	1.66 376	2.40 394	1.10 389	2.76 394	2.09 395	3.09 395	3.08 403	1.03 375	0.99 377	1.10 397	0.61 331	2.97 384	1.00 359	2.77 403	0.73 358	0.66 373	1.26 385	0.73 378	4.74 388	1.07 389	0.57 325	0.49 308	3.77 404	0.67 369	1.06 377	0.96 363	1.18 374	1.85 379

FAT-Stereo	0.88 348	0.59 345	0.88 379	0.89 356	1.07 381	0.84 353	0.66 349	0.82 362	0.58 339	0.67 362	1.67 405	2.16 369	0.93 353	0.54 361	0.86 377	0.62 365	0.66 342	0.71 376	1.29 343	0.80 372	0.68 359	0.57 342	0.57 362	0.68 370	0.67 325	0.84 346	0.83 344	1.54 364

G-Net	1.20 366	0.75 363	0.97 384	0.67 333	0.65 352	0.92 360	0.60 344	1.00 372	1.35 389	0.74 372	1.47 399	5.51 402	0.92 352	0.44 343	0.83 372	0.84 387	0.76 361	0.66 369	1.97 364	1.52 407	0.85 374	0.87 380	0.54 359	0.70 371	0.86 363	1.24 384	1.82 395	2.89 401

CBMV	0.71 335	0.52 331	0.47 318	0.62 328	0.52 334	0.56 322	0.41 301	0.70 346	0.63 344	0.61 342	0.39 240	1.30 353	0.47 320	0.46 346	0.72 357	0.62 365	0.62 334	0.54 347	0.79 291	0.48 325	0.67 356	0.50 315	0.40 339	0.71 372	0.79 352	0.75 335	1.53 386	2.47 394
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.81 381	1.02 376	0.72 366	1.89 379	1.26 384	1.43 377	0.87 368	1.14 380	0.79 362	0.66 359	0.89 372	8.39 417	5.02 403	0.40 334	0.89 380	0.65 371	0.66 342	0.54 347	4.56 387	0.61 355	3.32 420	0.80 377	0.65 369	0.75 373	1.97 396	1.46 393	3.34 417	4.12 410
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
MonStereo1	1.99 386	2.52 396	1.31 396	3.28 403	3.09 415	3.04 393	3.01 400	1.26 387	1.37 390	1.05 394	1.17 391	4.09 394	4.58 401	2.73 401	0.84 374	0.55 349	1.44 392	0.95 394	3.71 379	1.27 398	1.05 385	0.90 383	4.38 411	0.76 374	1.01 374	0.76 339	1.69 391	1.86 380

PVD	1.07 356	0.87 371	0.87 378	0.94 359	0.87 371	1.00 365	0.85 364	1.55 401	1.56 395	0.60 339	0.93 375	1.21 350	1.66 375	0.79 379	0.88 378	0.77 383	1.06 377	0.78 383	1.74 359	0.84 376	1.05 385	1.08 399	0.65 369	0.76 374	1.19 382	1.45 392	1.30 379	1.77 376

RainbowNet	1.68 378	2.49 395	1.41 398	2.98 397	2.30 399	3.12 396	2.99 399	1.00 372	0.77 358	1.29 405	0.74 353	2.63 375	1.68 376	2.76 402	1.03 387	0.77 383	1.07 380	0.76 380	2.86 372	1.15 391	0.74 366	0.59 345	3.90 405	0.77 376	1.10 379	1.16 378	1.31 381	2.07 384

ADCS	1.05 354	0.75 363	0.64 356	0.73 341	0.75 361	0.80 349	0.68 351	0.98 371	1.58 397	0.62 346	0.89 372	1.13 342	1.68 376	0.59 365	1.06 390	1.18 406	1.01 375	0.82 387	1.89 362	0.93 381	1.30 398	1.26 406	0.59 364	0.77 376	0.99 373	2.08 405	1.04 362	1.74 372

DispFullNet	2.28 391	2.67 402	3.43 422	2.54 391	2.31 400	2.65 387	2.56 391	1.35 393	1.31 387	2.15 419	0.96 377	8.62 419	2.71 390	2.49 395	1.12 396	1.67 417	2.75 411	1.39 410	6.61 400	2.05 415	1.38 404	1.06 396	1.21 389	0.77 376	0.92 367	0.88 352	1.50 384	2.53 397

ACVNet_1	1.85 382	2.91 409	1.43 400	3.48 406	2.62 408	3.35 403	3.34 405	1.17 382	0.93 372	1.03 390	0.87 371	2.83 382	1.40 369	2.82 406	0.83 372	0.56 352	1.32 390	0.81 385	6.24 397	1.02 386	0.83 373	0.72 370	4.04 408	0.78 379	1.22 384	0.99 370	0.97 357	1.37 359

SAMSARA	1.12 360	0.61 351	0.85 377	0.70 336	0.65 352	0.66 338	0.66 349	1.25 386	0.98 375	0.77 374	0.70 346	0.93 332	2.06 384	0.59 365	1.05 389	0.80 386	0.77 362	0.75 379	1.62 353	0.77 371	1.27 397	1.40 410	0.42 344	0.78 379	2.33 403	2.27 410	2.28 403	2.31 388

SANet	1.13 362	0.67 357	0.77 369	0.78 348	0.74 359	0.93 361	0.62 345	1.30 389	1.22 384	0.60 339	0.96 377	5.83 405	2.57 388	0.63 373	0.77 364	0.49 329	0.79 363	0.67 372	1.08 336	0.60 352	0.68 359	0.74 373	0.78 376	0.79 381	1.05 376	1.23 382	1.17 370	2.15 386

S-Stereo	0.99 353	0.65 354	0.59 348	0.94 359	0.92 373	1.08 368	1.25 379	0.74 353	0.82 364	0.66 359	2.61 413	2.64 376	0.91 351	0.56 363	0.94 383	0.72 380	0.68 350	0.83 388	1.50 348	0.83 374	0.65 351	0.69 365	1.07 387	0.81 382	0.67 325	0.77 340	0.78 338	1.55 365

MFN_U_SF_RVC	1.10 359	0.86 370	0.65 360	0.98 363	0.79 363	1.12 370	1.03 373	1.10 377	0.83 365	1.09 396	1.61 404	1.55 358	1.22 367	0.86 383	1.16 400	0.66 373	0.60 328	0.60 362	4.87 389	0.76 370	0.88 378	0.90 383	0.53 357	0.82 383	0.98 371	0.92 359	0.98 359	1.32 356

AnyNet_C01	1.16 364	0.79 367	0.64 356	0.76 344	0.81 365	0.76 344	0.90 371	1.12 378	1.53 394	0.71 366	0.94 376	2.04 365	1.68 376	0.64 374	1.10 395	1.41 412	1.40 391	1.43 411	2.29 368	1.03 387	1.70 410	1.29 409	0.80 378	0.82 383	1.08 378	0.97 366	0.98 359	1.74 372

STTRV1_RVC		0.66 356	0.50 329	0.82 351	0.61 350	0.81 350	0.69 353	0.76 358	0.76 357	0.71 366	0.74 353	1.29 352	1.60 374	0.78 378	0.99 386	0.50 332	1.15 382	0.57 358		1.10 390	1.18 392	0.79 376		0.87 385	0.83 362	0.95 362	1.11 367	2.15 386

DGSMNet	1.34 367	0.76 366	0.84 376	0.84 353	0.77 362	0.89 355	0.87 368	0.82 362	0.69 351	1.13 401	5.02 420	1.26 351	0.85 348	0.72 377	1.06 390	1.62 416	1.63 396	0.95 394	3.26 374	1.05 388	2.68 417	2.86 419	0.72 373	0.88 386	0.79 352	0.96 363	0.90 353	1.21 349

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 358	1.02 376	0.89 381	1.25 372	0.83 367	0.90 357	1.07 374	1.23 385	1.56 395	1.03 390	0.76 360	1.19 344	0.86 349	0.98 386	0.98 385	0.74 381	0.64 338	0.72 377	3.50 376	0.86 378	0.85 374	0.98 389	0.82 380	0.89 387	1.20 383	0.93 361	0.86 351	1.68 371

LSM0	6.82 415	0.81 368	0.59 348	1.23 371	1.02 378	1.29 375	1.18 378	1.65 404	1.45 392	1.18 402	1.52 402	2.65 377	4.03 396	0.51 354	59.80 435	70.35 435	1.18 383	0.77 382	10.00 411	1.47 405	2.50 416	3.56 421	0.65 369	0.90 388	1.33 387	1.41 389	2.40 405	8.70 421

MANE	4.47 408	1.62 386	3.30 421	2.34 385	1.90 390	2.28 384	1.66 386	2.83 416	3.11 415	0.83 380	1.12 387	7.77 415	8.15 410	0.56 363	0.79 366	0.87 388	0.82 367	13.62 424	5.80 394	0.59 349	0.94 379	0.60 348	0.48 350	0.91 389	7.29 422	9.34 424	14.90 427	26.25 429

AMNet	0.92 351	0.91 372	0.88 379	0.91 358	0.95 375	0.96 363	0.87 368	0.71 349	0.88 369	0.90 383	0.98 380	0.99 334	0.64 339	0.95 385	0.89 380	1.00 398	1.06 377	0.97 396	0.96 319	0.97 383	1.02 384	0.97 386	0.52 355	0.91 389	0.91 366	0.98 367	1.06 364	1.14 343

FBW_ROB	0.91 350	0.96 375	0.70 365	1.45 377	0.89 372	1.09 369	0.86 366	0.66 336	0.53 333	0.56 316	0.61 331	1.19 344	0.77 344	0.79 379	0.63 343	0.43 303	0.70 352	0.52 343	4.11 384	0.43 302	0.60 337	0.46 287	0.95 384	0.94 391	0.75 346	0.85 348	0.85 349	1.31 355

MFMNet_re	1.17 365	1.06 379	0.95 383	1.17 369	0.98 377	1.44 378	1.14 377	1.07 376	1.32 388	1.00 386	1.12 387	2.07 366	1.16 364	0.84 381	1.04 388	1.01 399	1.30 387	1.05 399	2.06 365	1.00 385	1.19 393	0.98 389	0.96 385	0.97 392	0.98 371	0.92 359	1.30 379	1.42 360

STStereo	2.66 395	1.83 389	1.92 408	2.87 395	2.02 391	2.68 388	1.85 387	3.30 419	1.63 399	0.82 379	5.71 421	8.58 418	10.17 412	0.52 359	0.67 349	0.43 303	0.63 336	0.46 319	11.73 413	0.68 362	0.73 364	0.66 360	0.49 353	0.98 393	2.33 403	1.79 399	2.66 408	3.63 407

ELAS	1.96 384	1.69 387	1.23 391	2.25 383	1.75 387	2.41 385	1.49 384	1.55 401	1.80 401	0.89 382	2.14 410	7.05 412	6.02 406	0.61 370	0.88 378	0.63 367	1.06 377	0.78 383	2.32 369	0.80 372	1.15 391	1.19 402	0.79 377	0.98 393	3.21 416	2.53 414	2.67 410	3.05 402
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.63 375	0.63 352	0.62 354	0.87 354	0.82 366	1.02 366	0.59 342	0.68 342	0.90 370	0.45 189	0.50 295	5.87 406	2.58 389	0.29 299	1.06 390	1.04 401	1.03 376	0.91 390	13.68 417	0.88 379	1.24 395	0.89 382	1.13 388	1.02 395	1.25 386	1.42 390	1.17 370	1.35 358

ELAS_RVC	1.92 383	1.47 384	1.24 392	2.08 380	1.53 386	3.37 405	1.51 385	1.46 399	1.11 378	0.91 384	2.26 411	6.93 410	6.00 405	0.61 370	0.85 376	0.63 367	1.07 380	0.81 385	2.14 366	0.85 377	1.19 393	1.19 402	0.81 379	1.04 396	3.02 412	2.05 404	2.69 411	2.88 400
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	2.14 388	2.52 396	1.62 403	3.01 399	2.45 401	3.32 401	3.49 407	1.41 395	1.89 402	1.00 386	1.09 384	3.32 387	4.52 399	3.28 410	1.18 402	0.90 392	1.59 394	0.94 391	3.67 377	1.33 400	1.12 389	1.00 391	4.55 412	1.06 397	2.07 398	1.40 387	1.68 389	2.36 391

IMH-64	2.14 388	2.52 396	1.62 403	3.01 399	2.45 401	3.32 401	3.49 407	1.41 395	1.89 402	1.00 386	1.09 384	3.32 387	4.52 399	3.28 410	1.18 402	0.90 392	1.59 394	0.94 391	3.67 377	1.33 400	1.12 389	1.00 391	4.55 412	1.06 397	2.07 398	1.40 387	1.68 389	2.36 391

SGM+DAISY	1.58 373	1.14 382	1.05 387	1.38 375	1.25 383	1.44 378	1.32 381	1.30 389	1.12 380	1.11 398	1.28 393	2.72 380	2.00 381	1.04 389	1.09 394	1.13 403	1.27 386	1.05 399	7.90 407	1.19 392	1.40 405	1.27 408	1.25 391	1.08 399	1.24 385	1.08 374	1.86 397	1.77 376

SPS-STEREO	1.34 367	1.09 381	1.04 386	1.28 373	1.18 382	1.20 371	0.98 372	1.33 392	1.23 385	1.12 400	1.29 394	2.02 364	1.20 365	0.94 384	1.12 396	1.23 408	1.30 387	1.13 405	3.84 381	1.20 394	1.66 407	1.24 405	1.22 390	1.09 400	1.17 381	1.11 376	1.58 388	1.46 361
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	2.38 394	2.57 400	1.64 405	3.03 401	2.50 405	3.36 404	3.51 409	1.45 398	1.91 404	1.03 390	1.08 383	3.49 391	8.04 409	3.63 412	1.13 399	0.90 392	1.63 396	0.99 397	4.48 386	1.36 403	1.08 388	0.96 385	4.57 414	1.11 401	2.03 397	1.61 395	1.79 393	3.48 406

ACVNet_2	2.32 393	2.71 404	1.69 406	3.41 405	2.53 406	3.05 394	3.01 400	1.38 394	1.11 378	1.11 398	0.96 377	2.71 379	1.91 380	2.55 400	0.95 384	0.76 382	1.77 401	0.76 380	16.37 419	1.21 395	0.87 377	0.72 370	3.93 407	1.11 401	1.70 394	1.17 379	1.50 384	1.83 378

BEATNet-Init1	11.87 422	15.78 427	1.38 397	34.17 431	2.55 407	31.72 430	9.59 424	2.52 415	2.49 411	0.96 385	2.28 412	18.81 423	32.29 426	0.54 361	1.70 416	0.88 389	0.80 365	0.66 369	61.61 432	16.09 429	1.78 411	1.44 411	0.75 375	1.12 403	14.82 426	2.79 415	37.47 434	23.61 427

PSMNet_ROB	1.96 384	2.74 406	1.24 392	2.52 389	1.79 389	3.39 406	2.92 396	1.22 384	1.19 381	1.32 407	1.42 395	2.74 381	3.87 395	2.53 399	1.17 401	0.79 385	1.30 387	0.85 389	5.35 392	1.19 392	1.06 387	0.97 386	4.07 409	1.12 403	1.56 393	1.42 390	1.57 387	1.58 366

Dean	2.18 390	3.00 414	1.41 398	3.65 407	3.00 413	3.31 400	3.34 405	1.62 403	1.76 400	1.34 408	1.15 389	3.10 385	3.59 392	2.78 404	1.12 396	0.88 389	1.64 398	1.06 401	3.90 383	1.55 409	0.98 381	0.82 379	4.20 410	1.27 405	2.36 406	1.90 401	2.17 402	1.95 381

WAO-6	1.99 386	2.09 392	1.24 392	2.53 390	2.08 394	2.68 388	2.63 392	1.44 397	1.93 405	1.37 409	1.15 389	3.11 386	4.32 398	2.51 396	1.45 411	1.18 406	1.76 400	1.09 402	2.63 370	1.34 402	1.34 399	1.26 406	2.43 397	1.33 406	2.19 401	1.97 402	1.94 399	2.72 399

WAO-8	2.81 396	2.84 407	1.93 409	4.63 414	2.49 403	3.42 407	2.87 394	1.88 409	3.27 417	1.37 409	1.46 397	4.92 397	7.73 407	3.64 413	1.31 405	1.16 404	1.83 402	1.15 406	6.68 401	2.14 416	1.34 399	1.05 394	2.87 399	1.34 407	3.29 417	2.12 406	2.43 406	4.61 413

Venus	2.81 396	2.84 407	1.93 409	4.63 414	2.49 403	3.42 407	2.87 394	1.88 409	3.27 417	1.37 409	1.46 397	4.92 397	7.73 407	3.64 413	1.31 405	1.16 404	1.83 402	1.15 406	6.68 401	2.14 416	1.34 399	1.05 394	2.87 399	1.34 407	3.29 417	2.12 406	2.43 406	4.61 413

TorneroNet	5.35 413	3.54 416	2.08 413	3.85 409	3.06 414	4.35 413	4.55 414	1.78 407	5.81 421	1.30 406	1.48 400	6.10 408	59.26 434	3.90 421	1.29 404	0.98 397	2.50 409	1.23 408	15.91 418	1.53 408	1.34 399	1.07 398	5.16 418	1.38 409	2.49 408	2.34 412	2.12 401	4.10 409

WAO-7	1.75 380	1.50 385	1.58 402	2.10 381	1.51 385	1.41 376	1.46 383	1.80 408	2.17 408	1.51 412	3.52 416	3.39 389	4.26 397	1.05 390	1.44 410	1.11 402	1.19 384	0.94 391	3.26 374	1.24 397	0.99 383	1.06 396	0.61 366	1.41 410	1.44 389	1.56 394	1.47 382	2.35 390

TorneroNet-64	4.00 405	3.59 417	1.93 409	4.36 413	2.95 411	4.26 411	4.58 416	1.71 405	6.44 423	1.23 404	1.09 384	5.61 404	25.81 422	3.97 422	1.34 408	0.95 395	2.58 410	1.26 409	11.84 414	1.51 406	1.36 403	1.04 393	4.94 417	1.42 411	2.25 402	2.47 413	1.83 396	5.55 418

LVE	2.29 392	2.69 403	1.56 401	4.79 417	2.63 409	3.26 399	3.58 410	1.30 389	1.38 391	1.61 413	1.27 392	2.94 383	3.52 391	2.79 405	1.07 393	0.88 389	1.50 393	1.09 402	6.15 396	1.42 404	1.24 395	1.14 400	3.90 405	1.43 412	2.52 409	1.66 396	2.05 400	2.34 389

PWCK	3.72 402	2.52 396	1.72 407	3.06 402	2.07 392	3.03 392	2.98 397	1.97 411	2.05 407	2.27 420	3.31 415	5.51 402	3.67 393	1.40 391	1.32 407	0.97 396	1.74 399	1.10 404	42.82 430	1.70 410	1.90 413	1.23 404	2.24 396	1.51 413	1.84 395	2.15 408	1.79 393	2.46 393

MADNet+	1.35 370	0.92 374	1.11 390	1.21 370	1.04 379	0.96 363	1.37 382	1.50 400	1.20 382	1.08 395	1.06 382	1.64 359	1.82 379	0.98 386	1.52 412	1.31 411	1.87 404	1.00 398	1.93 363	1.21 395	1.55 406	1.17 401	0.98 386	1.56 414	1.52 392	1.17 379	1.29 378	2.50 396

KSHMR	5.04 411	3.41 415	2.38 415	4.77 416	3.49 418	4.30 412	4.29 412	2.24 413	1.95 406	1.89 415	1.87 407	3.78 393	56.60 433	4.26 423	1.69 415	1.43 413	2.22 405	1.60 413	9.78 410	1.73 411	1.68 408	1.48 412	6.29 423	1.57 415	2.43 407	2.17 409	2.30 404	4.47 412

JetBlue	3.47 399	2.94 411	2.19 414	4.01 412	3.28 416	4.39 414	3.86 411	2.36 414	2.38 410	1.19 403	0.90 374	7.02 411	1.50 372	3.19 409	1.37 409	1.50 414	2.33 406	2.09 417	3.87 382	1.73 411	2.93 418	2.27 417	1.98 394	1.67 416	2.33 403	4.93 422	2.98 414	22.60 426

notaker	3.58 401	3.59 417	2.75 418	6.07 419	3.32 417	4.63 415	4.56 415	2.01 412	2.21 409	1.90 416	1.51 401	7.09 413	15.50 420	3.77 418	1.72 417	1.50 414	2.35 407	1.70 415	10.97 412	2.01 414	1.69 409	1.56 413	4.87 416	1.70 417	1.51 391	1.68 397	1.89 398	2.48 395

ktn	4.83 409	2.95 412	2.02 412	3.73 408	2.99 412	3.77 410	4.53 413	1.75 406	2.92 414	2.10 418	1.52 402	11.18 422	36.94 428	3.71 415	2.06 418	1.82 418	2.47 408	1.99 416	18.72 420	1.98 413	1.88 412	1.74 415	4.75 415	1.91 418	2.11 400	2.29 411	2.70 412	3.98 408

UNDER WATER-64	3.96 404	4.37 420	2.51 417	7.01 421	4.82 422	5.45 419	5.56 418	3.42 421	2.88 413	1.94 417	1.97 408	7.85 416	8.75 411	4.47 426	1.68 414	1.29 410	3.73 414	1.68 414	6.02 395	2.22 418	1.91 414	1.82 416	7.96 427	1.98 419	2.95 411	4.40 421	2.80 413	5.47 416

UNDER WATER	3.87 403	4.07 419	2.45 416	6.40 420	4.68 421	5.32 418	5.36 417	3.27 417	3.11 415	1.70 414	1.81 406	7.54 414	10.28 413	4.28 424	1.61 413	1.24 409	3.62 413	1.58 412	6.48 399	2.35 419	1.91 414	1.64 414	7.43 426	2.14 420	3.08 413	3.53 417	2.66 408	4.95 415

HanzoNet	10.34 418	6.49 424	3.95 423	14.30 424	6.07 423	19.42 424	21.47 429	6.96 425	10.04 425	2.64 422	2.68 414	30.46 428	52.16 432	23.13 432	2.36 419	2.79 420	5.38 416	2.60 419	25.05 423	5.07 423	3.22 419	2.85 418	8.74 428	2.65 421	4.75 420	4.05 420	4.27 419	5.54 417

JetRed	5.83 414	4.38 421	5.23 424	3.30 404	4.12 420	5.85 420	9.23 423	4.20 422	2.78 412	2.31 421	2.00 409	5.46 401	1.20 365	5.68 427	3.38 422	3.88 421	6.46 419	6.52 421	3.80 380	2.98 420	6.60 422	4.97 423	5.41 419	2.73 422	9.22 423	21.91 429	5.29 421	18.57 424

DPSimNet_ROB	5.25 412	2.91 409	3.05 419	2.71 393	2.70 410	2.74 390	3.01 400	3.28 418	3.44 419	2.70 423	24.36 431	5.90 407	13.71 418	2.93 407	2.87 421	4.00 422	3.18 412	2.34 418	22.47 421	3.37 421	4.40 421	3.75 422	2.59 398	2.84 423	3.39 419	3.00 416	3.30 416	6.87 419

MADNet++	4.30 407	2.97 413	3.19 420	2.44 387	3.80 419	2.62 386	3.22 404	3.36 420	4.11 420	3.55 424	3.66 417	5.40 400	4.86 402	3.12 408	2.43 420	4.06 423	3.95 415	3.22 420	6.34 398	4.44 422	7.73 424	13.41 425	2.00 395	3.91 424	3.19 414	7.99 423	3.68 418	3.33 405

PML	26.01 428	16.47 428	5.54 425	20.38 429	13.16 428	20.84 425	9.63 425	9.23 427	69.83 436	17.73 432	139.43 436	91.26 434	98.96 435	9.19 430	8.28 423	7.65 424	13.69 425	6.52 421	31.86 426	6.30 424	10.00 427	7.86 424	5.54 422	5.57 425	24.82 430	10.77 425	31.09 431	10.74 422

ASD4																								6.32 426

LE_ROB	11.92 423	1.06 379	1.26 395	4.81 418	43.47 434	6.01 421	35.61 431	7.74 426	6.23 422	0.58 332	3.83 418	32.58 430	46.83 431	0.27 291	0.44 288	0.32 217	0.53 301	0.43 302	23.28 422	0.75 369	0.67 356	0.51 324	0.56 361	8.03 427	23.19 428	17.00 428	20.55 429	35.43 432

DPSMNet_ROB	11.00 420	5.63 422	16.64 427	3.96 411	7.34 424	4.92 416	7.44 419	4.30 423	11.25 427	4.13 426	8.58 424	4.57 396	14.55 419	3.88 420	12.94 425	13.80 425	6.34 418	15.40 426	7.85 406	11.58 425	8.22 426	20.97 427	5.52 420	10.97 428	11.28 425	29.87 431	12.66 424	32.49 430

DGTPSM_ROB	10.91 419	5.63 422	16.64 427	3.95 410	7.34 424	4.92 416	7.44 419	4.30 423	11.23 426	4.12 425	8.40 423	4.53 395	13.14 415	3.85 419	12.94 425	13.80 425	6.33 417	15.35 425	7.08 403	11.58 425	8.21 425	20.96 426	5.52 420	10.97 428	11.26 424	29.88 432	12.66 424	32.49 430

DPSM_ROB	17.13 425	15.19 425	21.09 429	8.59 422	8.29 426	12.91 422	8.41 421	9.74 428	14.29 428	8.00 427	8.92 425	10.02 420	13.15 416	3.71 415	17.12 427	17.90 427	17.95 427	19.75 428	13.14 415	14.59 427	24.07 428	27.10 428	6.34 424	14.03 430	30.70 432	38.45 433	35.86 432	43.05 433

DPSM	17.13 425	15.19 425	21.09 429	8.59 422	8.29 426	12.91 422	8.41 421	9.74 428	14.29 428	8.00 427	8.92 425	10.02 420	13.15 416	3.71 415	17.12 427	17.90 427	17.95 427	19.75 428	13.14 415	14.59 427	24.07 428	27.10 428	6.34 424	14.03 430	30.70 432	38.45 433	35.86 432	43.05 433

LRCNet_RVC	19.16 427	27.96 429	9.75 426	30.25 430	27.88 432	31.68 429	26.10 430	20.49 433	8.68 424	28.66 433	28.73 432	30.64 429	23.65 421	32.48 433	8.43 424	1.88 419	23.05 429	16.90 427	40.24 427	17.44 430	6.93 423	3.35 420	35.23 432	25.28 432	1.49 390	1.01 371	5.96 422	3.25 404

fast-reg	37.41 432	30.51 431	42.48 435	17.26 427	16.52 429	26.53 428	17.34 428	19.26 431	28.72 430	16.69 431	18.16 429	20.32 426	26.93 425	16.14 431	33.82 429	35.07 429	35.63 430	39.29 430	99.87 434	29.15 431	47.79 433	54.63 433	12.99 431	28.17 433	61.76 436	77.37 436	71.67 435	86.04 435

CasAABBNet	34.41 429	30.51 431	42.45 434	17.22 426	16.57 430	25.84 426	16.81 426	19.09 430	28.74 431	16.65 430	18.06 428	20.17 424	26.39 423	7.50 428	34.38 430	35.87 430	36.10 431	39.70 432	26.18 425	29.35 432	48.14 434	54.75 434	12.73 429	28.31 434	61.71 435	77.35 435	71.94 436	86.51 436

FlowAnything	34.50 430	30.48 430	42.50 436	17.21 425	16.74 431	26.09 427	16.88 427	19.79 432	28.79 432	16.58 429	18.02 427	20.19 425	26.43 424	7.59 429	34.60 431	36.12 431	36.20 432	39.52 431	26.15 424	29.46 433	48.48 435	54.76 435	12.81 430	28.50 435	61.59 434	77.56 437	72.02 437	86.55 437

HaxPig	36.95 431	39.38 433	36.02 431	37.94 432	42.14 433	37.82 431	41.49 432	37.89 434	39.02 433	47.01 434	48.90 434	44.27 431	35.80 427	36.82 434	38.89 433	36.75 433	45.48 433	48.70 433	40.83 428	39.66 434	36.10 430	30.92 430	47.77 434	39.68 436	18.58 427	16.85 427	13.59 426	19.32 425

AVERAGE_ROB	39.07 433	42.10 434	39.04 432	43.37 433	44.15 435	43.08 432	43.88 433	43.21 435	40.00 434	47.62 435	48.04 433	44.84 432	39.97 429	43.46 436	38.33 432	36.44 432	46.53 434	49.04 434	41.84 429	40.32 435	39.63 431	34.70 431	46.76 433	39.74 437	24.66 429	16.71 426	19.73 428	17.80 423

MEDIAN_ROB	40.90 434	43.34 435	39.72 433	44.06 434	45.29 436	43.61 433	44.70 434	43.97 436	40.60 435	50.37 436	51.53 435	46.75 433	40.36 430	41.80 435	40.48 434	38.16 434	48.55 435	51.45 435	44.21 431	42.99 436	40.94 432	34.86 432	48.85 435	41.17 438	25.23 431	24.02 430	21.83 430	25.36 428

Low-res two-view benchmark