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_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 87	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 84	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
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
over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 51	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 36	0.23 24	0.20 50

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 43	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 36	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 47	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 24	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 61	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 58	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 43	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 36	0.22 19	0.20 50

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

GEAStereo	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 83	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

GSStereo	0.16 40	0.18 54	0.13 53	0.13 43	0.13 56	0.12 41	0.09 61	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

gasm-f	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 83	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 65	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 58	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

RAStereo	0.19 61	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 14	0.26 57	0.08 21	0.07 29	0.25 52	0.26 55	0.28 60	0.25 65	0.33 70	0.15 39	0.35 76	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.28 74	0.23 66	0.25 37	0.24 63

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 47	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.19 57	0.16 56	0.14 35	0.16 47	0.26 57	0.09 32	0.08 42	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.19 37	0.26 57	0.13 26	0.22 36	0.19 41	0.09 42	0.09 27	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.21 54

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 73	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 61	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 40	0.07 8	0.06 21	0.12 17	0.12 36	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.13 26	0.23 38	0.18 35	0.10 51	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.11 30	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.19 64	0.12 28	0.26 57	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 41	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 38	0.20 48	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 33	0.15 23

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 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
Occ-G	0.18 54	0.26 77	0.15 63	0.17 73	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 76	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 73	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

AdaDepth	0.18 54	0.19 56	0.10 30	0.12 39	0.14 65	0.12 41	0.09 61	0.16 46	0.14 45	0.14 35	0.17 53	0.19 40	0.10 40	0.08 42	0.26 61	0.29 68	0.28 60	0.23 57	0.25 52	0.16 44	0.24 47	0.20 48	0.09 42	0.11 47	0.19 33	0.20 41	0.32 62	0.25 66

DEFOM-Stereo	0.21 63	0.19 56	0.12 48	0.18 80	0.13 56	0.20 85	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 79	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 102	0.29 76

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 51	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

StereoVision	0.18 54	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 65	0.16 66	0.08 49	0.17 53	0.17 59	0.15 43	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 52	0.26 55	0.27 55	0.22 54	0.22 38	0.16 44	0.23 38	0.17 28	0.06 6	0.13 63	0.28 74	0.29 86	0.38 79	0.28 73

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 65	0.07 11	0.21 87	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 43	0.11 48	0.14 55	0.09 61	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 83	0.14 51	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 101	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 51	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 51	0.09 31	0.11 30	0.07 33	0.11 7	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.15 39	0.24 47	0.21 53	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.27 45	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 51	0.17 83	0.16 66	0.09 61	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 161	0.18 54	0.40 86	0.41 121	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 72	0.09 22	0.13 43	0.13 56	0.10 24	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 29	0.16 47	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 37	0.22 34	0.22 35	0.18 32	0.21 34	0.16 44	0.22 36	0.27 78	0.09 42	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 37	0.18 41

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 73	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 73	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 80	0.13 56	0.13 50	0.09 61	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 61	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 98	0.19 33	0.33 108	0.23 24	0.28 73

AIO_rvc	0.25 69	0.34 101	0.16 69	0.19 83	0.15 74	0.18 76	0.11 79	0.39 86	0.22 91	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 141	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 115	0.53 123	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 127	0.39 133	0.40 86	0.49 134

anonymousdsp	0.25 69	0.23 70	0.19 83	0.16 65	0.14 65	0.18 76	0.10 75	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 76	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 115	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 121	0.20 50

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 50	0.07 33	0.23 64	0.14 45	0.17 57	0.15 40	0.14 20	0.13 58	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 38	0.16 23	0.08 24	0.09 27	0.21 52	0.19 36	0.36 75	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.13 24	0.14 45	0.14 35	0.10 22	0.19 40	0.13 58	0.10 58	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 57	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 41	0.07 17	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.24 33	0.21 54

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 94	0.16 65	0.18 89	0.16 66	0.09 61	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 97	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 101	0.49 105	0.25 98	0.41 89	0.41 121	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 58	0.14 65	0.17 71	0.09 61	0.26 68	0.23 97	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 76	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

LG-G_1	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 109	0.22 106	0.22 94	0.12 87	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 68	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 110	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 109	0.22 106	0.22 94	0.12 87	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 68	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 110	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 75	0.14 60	0.22 97	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 172	0.23 79	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 115	0.48 103	0.24 91	0.44 104	0.51 176	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 80	0.26 77	0.17 74	0.21 94	0.13 56	0.19 81	0.13 93	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 61	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 133	0.23 86	0.47 122	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 80	0.23 70	0.18 81	0.15 58	0.17 83	0.19 81	0.13 93	0.25 66	0.31 178	0.17 57	0.20 68	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 147	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 231	0.18 86	0.27 69	0.76 233	0.34 68	0.23 60

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 132	0.20 68	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 122	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

AnonymousM	0.79 263	0.34 101	0.20 94	0.24 113	0.22 106	0.21 87	0.15 113	0.58 154	0.21 86	0.57 185	0.39 153	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 213	0.54 166	0.40 141	0.53 123	0.30 121	0.65 215	0.54 188	0.20 151	0.22 115	0.30 83	0.39 133	1.31 311	11.04 377

MMNet	0.29 89	0.29 85	0.22 117	0.26 124	0.26 136	0.26 122	0.18 131	0.33 79	0.23 97	0.24 75	0.28 101	0.35 78	0.15 70	0.32 237	0.39 100	0.31 81	0.36 81	0.34 105	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 114	0.23 127	0.32 98	0.30 89	0.46 99	0.32 84

delet	0.24 67	0.25 75	0.22 117	0.24 113	0.20 98	0.28 134	0.16 122	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 94	0.26 57	0.15 70	0.25 181	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

TS12	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 65	0.16 79	0.22 94	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 112	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 87	0.42 115

TS	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 65	0.16 79	0.22 94	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 112	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 87	0.42 115

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 79	0.16 69	0.13 43	0.14 65	0.18 76	0.09 61	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 135	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 92	0.27 71

ARAFT	0.34 109	0.38 127	0.23 122	0.26 124	0.21 102	0.27 127	0.14 106	0.44 100	0.24 110	0.50 135	0.30 112	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 138	0.47 198	0.51 110	0.23 86	0.53 166	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 138	0.30 89	0.52 121	0.37 98

AFF-stereo	0.30 93	0.34 101	0.26 134	0.18 80	0.17 83	0.33 154	0.11 79	0.50 117	0.23 97	0.46 112	0.28 101	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 144	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 114	0.17 81	0.37 119	0.37 125	0.48 105	0.32 84

DepthFocus	0.33 106	0.35 111	0.19 83	0.19 83	0.17 83	0.22 94	0.11 79	0.49 115	0.23 97	0.45 108	0.24 84	0.43 113	0.17 79	0.22 131	0.35 92	0.45 143	0.48 129	0.34 105	0.53 123	0.32 133	0.47 122	0.34 95	0.19 134	0.19 89	0.34 104	0.31 94	0.49 108	0.57 165

DFGA-Net	0.28 85	0.37 117	0.16 69	0.26 124	0.15 74	0.22 94	0.15 113	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 84	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 115	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 102	0.31 93	0.27 79	0.51 110	0.28 73

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 72	0.17 74	0.23 109	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 116	0.54 165	0.21 72	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 108	0.36 119	0.50 107	0.26 105	0.56 181	0.49 164	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 97	0.30 78

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 94	0.20 91	0.16 79	0.20 85	0.10 75	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 61	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 108	0.44 132	0.45 108	0.40 141	0.55 133	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 102	0.32 98	0.33 108	0.39 81	0.48 132

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 81	0.16 65	0.16 79	0.21 87	0.11 79	0.37 84	0.22 91	0.37 90	0.24 84	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 100	0.45 143	0.46 113	0.38 128	0.42 90	0.25 98	0.43 97	0.35 98	0.18 125	0.21 102	0.35 116	0.32 103	0.50 109	0.44 123

S2M2_XL	0.33 106	0.30 92	0.30 147	0.17 73	0.19 92	0.23 109	0.21 151	0.53 128	0.26 127	0.47 115	0.25 91	0.48 130	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 138	0.31 89	0.21 163	0.21 102	0.34 104	0.32 103	0.45 97	0.51 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 83	0.29 137	0.19 92	0.18 76	0.14 106	0.42 95	0.23 97	0.33 85	0.19 61	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 134	0.46 151	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 87	0.21 54

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 79	0.15 63	0.15 58	0.13 56	0.17 71	0.09 61	0.35 80	0.19 71	0.49 132	0.21 72	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 102	0.39 106	0.42 102	0.34 105	0.56 139	0.25 98	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 139	0.30 58	0.37 98

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 130	0.28 132	0.20 98	0.27 127	0.14 106	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 91	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 104	0.36 119	0.47 100	0.28 112	0.47 122	0.36 102	0.12 73	0.23 127	0.29 82	0.27 79	0.47 102	0.33 88

AASNet	0.28 85	0.34 101	0.22 117	0.25 120	0.26 136	0.34 161	0.25 182	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 135	0.26 57	0.18 84	0.24 163	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 114	0.22 115	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 94	0.39 183	0.17 83	0.29 137	0.18 131	0.40 87	0.18 65	0.80 310	0.40 156	0.49 134	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 134	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 110	0.31 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 106	0.36 115	0.20 94	0.23 109	0.20 98	0.17 71	0.10 75	0.48 113	0.23 97	0.55 172	0.32 119	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 132	0.36 94	0.47 123	0.33 101	0.51 110	0.27 109	0.50 138	0.42 128	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 105	0.53 151

MGS-Stereo	0.37 117	0.46 182	0.21 106	0.22 97	0.19 92	0.22 94	0.15 113	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 94	0.29 66	0.19 90	0.23 145	1.37 313	0.40 110	0.52 153	0.45 177	0.55 133	0.33 137	0.50 138	0.41 121	0.21 163	0.22 115	0.33 102	0.30 89	0.47 102	0.45 125

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 112	0.41 145	0.32 156	0.24 113	0.19 92	0.28 134	0.13 93	0.58 154	0.24 110	0.46 112	0.35 134	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 166	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 134	0.22 115	0.51 172	0.37 125	0.58 142	0.44 123

depth_test_26	0.42 135	0.52 239	0.30 147	0.19 83	0.20 98	0.22 94	0.13 93	0.68 225	0.25 116	0.73 291	0.24 84	1.00 263	0.20 93	0.23 145	0.38 96	0.53 203	0.67 263	0.40 141	0.68 174	0.31 126	0.69 229	0.44 141	0.20 151	0.19 89	0.39 127	0.41 139	0.60 150	0.47 128

SGD-Stereo	0.29 89	0.24 72	0.17 74	0.16 65	0.15 74	0.22 94	0.08 49	0.29 73	0.22 91	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 93	0.10 58	0.71 211	0.45 143	0.46 113	0.27 71	0.47 100	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 134	0.19 89	0.28 74	0.32 103	0.46 99	0.40 108

test_for_model	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

testlalala	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAPDPT-zeroshot	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAP-Stereo	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

test_4	0.34 109	0.33 98	0.27 136	0.21 94	0.18 89	0.16 66	0.11 79	0.59 161	0.26 127	0.58 196	0.25 91	0.50 141	0.20 93	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 108	0.34 105	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 121	0.16 98	0.24 136	0.38 124	0.40 137	0.59 149	0.42 115

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 65	0.17 74	0.20 91	0.17 83	0.15 63	0.12 87	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 84	0.36 88	0.21 101	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 96	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 99	0.32 84

LGCAT	0.35 112	0.38 127	0.21 106	0.20 91	0.21 102	0.24 115	0.16 122	0.50 117	0.26 127	0.47 115	0.28 101	0.47 126	0.21 101	0.23 145	0.41 108	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 133	0.52 157	0.37 107	0.26 212	0.25 148	0.37 119	0.40 137	0.43 95	0.47 128

S2M2_L	0.40 126	0.42 152	0.41 211	0.24 113	0.27 146	0.35 167	0.22 159	0.51 120	0.24 110	0.61 216	0.23 79	0.43 113	0.21 101	0.31 230	0.59 159	0.49 180	0.55 177	0.36 119	0.53 123	0.34 143	0.55 175	0.38 109	0.28 224	0.27 158	0.42 135	0.43 143	0.63 160	0.66 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SA	0.42 135	0.47 189	0.21 106	0.25 120	0.23 113	0.31 144	0.13 93	0.64 203	0.32 187	0.61 216	0.26 94	0.54 154	0.21 101	0.16 93	0.63 181	0.47 164	0.52 153	0.41 147	0.60 155	0.29 117	0.46 115	0.61 206	0.15 94	0.27 158	0.45 144	0.58 196	0.96 259	0.47 128

TDLM	0.24 67	0.29 85	0.22 117	0.22 97	0.27 146	0.23 109	0.18 131	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 146	0.29 66	0.21 101	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 102	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

AANet_RVC	0.28 85	0.27 79	0.23 122	0.19 83	0.28 151	0.16 66	0.16 122	0.29 73	0.30 159	0.20 66	0.27 97	0.24 53	0.21 101	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 105	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 177	0.21 102	0.34 104	0.33 108	0.42 92	0.52 147

HUF	0.29 89	0.34 101	0.20 94	0.22 97	0.21 102	0.19 81	0.11 79	0.51 120	0.22 91	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 107	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 115	0.25 98	0.52 157	0.43 135	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

castereo++	0.44 152	0.35 111	0.33 159	0.43 206	0.23 113	0.21 87	0.17 129	0.59 161	0.30 159	0.63 232	0.37 143	0.73 218	0.22 107	0.22 131	0.44 120	0.53 203	0.58 201	0.41 147	0.66 168	0.34 143	0.81 251	0.69 231	0.20 151	0.28 165	0.48 154	0.56 195	0.76 204	0.48 132

castereo	0.47 164	0.36 115	0.35 168	0.34 161	0.26 136	0.26 122	0.17 129	0.56 147	0.29 149	0.60 211	0.45 167	0.68 202	0.22 107	0.20 118	0.52 139	0.58 227	0.61 233	0.39 130	0.92 214	0.36 161	0.96 278	0.76 247	0.19 134	0.24 136	0.54 185	0.64 206	0.57 134	0.58 170

LL-Strereo2	0.34 109	0.29 85	0.21 106	0.24 113	0.19 92	0.17 71	0.13 93	0.63 196	0.26 127	0.58 196	0.23 79	0.44 117	0.22 107	0.14 80	0.41 108	0.41 114	0.47 123	0.35 115	0.73 187	0.31 126	0.47 122	0.36 102	0.21 163	0.20 98	0.32 98	0.34 113	0.51 110	0.35 93

4D-IteraStereo	0.40 126	0.28 84	0.33 159	0.35 171	0.24 121	0.24 115	0.15 113	0.63 196	0.28 142	0.61 216	0.39 153	0.51 146	0.22 107	0.22 131	0.48 132	0.43 126	0.49 133	0.43 161	0.66 168	0.34 143	0.63 207	0.70 234	0.14 92	0.22 115	0.39 127	0.47 163	0.63 160	0.39 103

GANet	0.32 101	0.29 85	0.27 136	0.34 161	0.33 180	0.38 178	0.29 203	0.44 100	0.24 110	0.35 86	0.30 112	0.46 123	0.22 107	0.21 124	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 161	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 177	0.24 136	0.31 93	0.27 79	0.42 92	0.34 90

DN	3.88 356	0.39 133	0.36 177	0.58 252	0.32 176	51.06 397	0.32 212	0.64 203	0.32 187	0.50 135	0.56 210	38.15 389	0.23 113	0.26 193	0.60 165	0.71 267	0.57 194	0.46 190	1.59 263	0.40 194	0.69 229	0.66 220	0.32 247	0.32 193	1.15 326	1.04 297	0.86 236	1.56 297

anonymousdsp2	0.38 120	0.46 182	0.30 147	0.25 120	0.23 113	0.32 147	0.18 131	0.58 154	0.23 97	0.47 115	0.38 146	0.48 130	0.23 113	0.18 100	0.40 102	0.39 106	0.44 104	0.33 101	0.88 210	0.31 126	0.48 130	0.52 182	0.17 114	0.23 127	0.41 134	0.33 108	0.61 154	0.42 115

EGLCR-Stereo	0.47 164	0.49 207	0.41 211	0.29 137	0.30 167	0.44 205	0.14 106	0.57 150	0.26 127	0.57 185	0.27 97	0.58 171	0.23 113	0.21 124	0.36 93	0.47 164	0.53 162	0.45 177	0.75 194	0.32 133	0.69 229	0.93 269	0.19 134	0.24 136	0.48 154	0.49 173	1.30 310	0.70 214

UDGNet	0.67 229	0.66 285	0.42 214	1.35 328	1.02 325	1.21 322	0.91 313	0.60 167	0.41 239	0.52 150	0.60 220	0.56 164	0.23 113	1.19 347	0.66 191	0.45 143	0.56 185	0.51 232	0.73 187	0.53 238	0.64 214	0.67 226	0.79 325	0.29 171	0.72 247	0.55 191	0.63 160	0.66 196

rafts_anoy	0.41 130	0.51 227	0.35 168	0.29 137	0.30 167	0.33 154	0.22 159	0.59 161	0.25 116	0.51 141	0.50 187	0.48 130	0.23 113	0.17 97	0.57 151	0.46 153	0.51 149	0.50 223	0.58 148	0.34 143	0.50 138	0.43 135	0.19 134	0.28 165	0.50 167	0.47 163	0.52 121	0.53 151

raft+_RVC	0.35 112	0.34 101	0.26 134	0.25 120	0.23 113	0.25 119	0.18 131	0.54 134	0.26 127	0.52 150	0.43 161	0.46 123	0.23 113	0.18 100	0.42 115	0.38 102	0.43 103	0.34 105	0.61 159	0.26 105	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 98	0.39 127	0.39 133	0.58 142	0.42 115

PMTNet	0.48 168	0.48 203	0.43 219	0.31 151	0.30 167	0.27 127	0.22 159	0.54 134	0.29 149	0.57 185	0.39 153	0.59 176	0.23 113	0.23 145	0.64 187	0.59 231	0.57 194	0.37 124	1.17 235	0.33 137	0.67 222	0.40 118	0.20 151	0.21 102	0.79 271	0.59 197	0.65 168	0.92 249

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 147	0.24 113	0.25 126	0.27 127	0.22 159	0.36 81	0.33 193	0.31 82	0.40 156	0.40 98	0.23 113	0.25 181	0.41 108	0.37 99	0.40 96	0.39 130	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 202	0.25 148	0.31 93	0.35 114	0.39 81	0.37 98

DF	0.73 242	0.48 203	0.50 248	0.43 206	0.25 126	0.54 243	0.22 159	0.71 246	0.30 159	0.60 211	0.49 178	1.11 280	0.24 121	0.21 124	0.60 165	0.78 282	0.57 194	0.50 223	5.31 334	0.49 229	0.83 254	0.76 247	0.23 188	0.27 158	0.62 219	0.68 211	1.14 287	0.96 251

Any-RAFT	0.69 235	0.47 189	0.85 309	0.53 241	0.40 225	0.38 178	0.27 191	0.64 203	0.32 187	0.57 185	0.76 272	0.86 250	0.24 121	0.22 131	0.57 151	0.76 277	0.60 225	0.45 177	2.19 288	0.45 215	1.20 299	0.71 236	0.22 177	0.31 188	0.99 308	1.24 316	0.73 196	1.65 304

anonymous	0.37 117	0.29 85	0.19 83	0.17 73	0.24 121	0.21 87	0.14 106	0.51 120	0.22 91	0.51 141	0.19 61	0.55 161	0.25 123	0.23 145	0.49 135	0.58 227	0.47 123	0.46 190	0.56 139	0.31 126	0.51 145	0.70 234	0.18 125	0.24 136	0.45 144	0.31 94	0.55 129	0.50 142

HLF11	0.49 171	0.47 189	0.35 168	0.39 183	0.29 158	0.36 170	0.19 142	0.86 300	0.36 210	0.49 132	0.51 193	0.51 146	0.25 123	0.24 163	0.77 220	0.47 164	0.55 177	0.48 204	1.64 266	0.37 168	0.43 97	0.49 164	0.30 235	0.30 179	0.51 172	0.59 197	0.51 110	0.61 181

CES	0.46 162	0.35 111	0.30 147	0.27 129	0.27 146	0.29 137	0.12 87	1.05 323	0.27 134	0.54 165	0.66 246	0.53 152	0.25 123	0.23 145	0.62 177	0.65 253	0.58 201	0.37 124	0.54 130	0.34 143	0.84 258	0.53 185	0.23 188	0.23 127	0.56 194	0.44 147	0.57 134	0.69 207

raftrobust	0.43 149	0.33 98	0.36 177	0.28 132	0.28 151	0.27 127	0.18 131	0.64 203	0.25 116	0.63 232	0.53 201	0.51 146	0.25 123	0.22 131	0.63 181	0.48 173	0.51 149	0.41 147	0.96 221	0.38 173	0.53 166	0.46 151	0.20 151	0.24 136	0.57 195	0.54 188	0.54 126	0.52 147

RALAANet	0.41 130	0.41 145	0.37 186	0.28 132	0.28 151	0.33 154	0.24 176	0.54 134	0.27 134	0.48 122	0.48 173	0.43 113	0.25 123	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 133	0.50 223	0.71 183	0.40 194	0.52 157	0.46 151	0.21 163	0.29 171	0.46 149	0.45 153	0.70 188	0.47 128

small-0shot	0.35 112	0.29 85	0.17 74	0.15 58	0.21 102	0.19 81	0.12 87	0.53 128	0.23 97	0.48 122	0.24 84	0.54 154	0.26 128	0.27 204	0.44 120	0.60 233	0.44 104	0.45 177	0.46 98	0.24 91	0.47 122	0.69 231	0.16 98	0.19 89	0.42 135	0.37 125	0.39 81	0.55 161

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 225	0.37 117	0.23 122	0.51 233	0.74 306	0.89 301	0.49 250	0.62 182	0.26 127	1.60 369	0.31 117	2.57 320	0.26 128	0.22 131	0.46 125	0.48 173	0.58 201	0.45 177	0.93 215	0.37 168	0.63 207	0.71 236	0.19 134	0.23 127	0.58 200	0.49 173	0.89 242	1.91 313

HH	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 200	0.65 245	0.38 146	1.03 269	0.26 128	0.28 210	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 202	0.33 208	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

HanStereo	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 200	0.65 245	0.38 146	1.03 269	0.26 128	0.28 210	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 202	0.33 208	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

Sa-1000	0.48 168	0.47 189	0.21 106	0.26 124	0.26 136	0.31 144	0.15 113	0.65 211	0.36 210	0.63 232	0.33 126	0.50 141	0.26 128	0.30 223	0.94 271	0.49 180	0.59 216	0.45 177	0.90 212	0.32 133	0.52 157	0.75 244	0.17 114	0.27 158	0.72 247	0.53 185	1.00 272	0.49 134

RALCasStereoNet	0.42 135	0.50 222	0.35 168	0.35 171	0.30 167	0.31 144	0.24 176	0.60 167	0.25 116	0.56 181	0.49 178	0.58 171	0.26 128	0.18 100	0.57 151	0.46 153	0.54 166	0.49 214	0.51 110	0.34 143	0.51 145	0.41 121	0.21 163	0.31 188	0.53 181	0.49 173	0.48 105	0.58 170

EAI-Stereo	0.75 249	0.49 207	0.50 248	0.51 233	0.46 243	0.56 249	0.60 273	0.73 260	0.32 187	0.63 232	0.72 264	0.82 239	0.26 128	0.24 163	1.05 289	0.96 308	0.60 225	0.49 214	3.00 317	0.62 284	0.82 252	1.13 286	0.19 134	0.31 188	0.78 268	0.70 216	1.55 331	1.17 279

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 147	0.40 191	0.29 158	0.37 173	0.23 173	0.41 89	0.23 97	0.31 82	0.49 178	0.37 91	0.26 128	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.25 98	0.34 72	0.25 69	0.18 125	0.25 148	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 97	0.13 15	0.27 136	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

coex_refinement	0.45 157	0.43 157	0.33 159	0.35 171	0.35 193	0.44 205	0.22 159	0.55 141	0.50 263	0.50 135	0.60 220	0.54 154	0.27 136	0.28 210	0.58 155	0.45 143	0.50 138	0.44 166	0.54 130	0.33 137	0.45 108	0.39 115	0.28 224	0.31 188	0.52 177	0.53 185	0.67 176	0.78 231

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 122	0.27 129	0.23 113	0.26 122	0.25 182	0.36 81	0.37 221	0.25 76	0.19 61	0.40 98	0.27 136	0.29 218	0.38 96	0.47 164	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 117	0.29 86	0.39 81	0.35 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 130	0.33 98	0.29 143	0.29 137	0.24 121	0.26 122	0.16 122	0.55 141	0.40 232	0.55 172	0.49 178	0.49 134	0.27 136	0.23 145	0.58 155	0.45 143	0.51 149	0.40 141	0.50 107	0.36 161	0.46 115	0.50 170	0.16 98	0.23 127	0.49 163	0.75 230	0.44 96	0.56 163

dd	0.50 173	0.51 227	0.28 138	0.91 302	0.31 175	0.65 270	0.29 203	0.59 161	0.23 97	0.54 165	0.30 112	0.75 222	0.27 136	0.26 193	0.84 242	0.46 153	0.70 274	0.39 130	1.05 225	0.38 173	0.48 130	0.43 135	0.23 188	0.30 179	0.53 181	0.39 133	0.74 198	0.58 170

TRStereo	0.75 249	0.83 312	1.19 335	0.56 248	0.34 189	1.42 331	0.48 247	0.68 225	0.28 142	0.65 245	0.46 171	1.10 278	0.27 136	0.22 131	0.70 207	0.85 291	0.57 194	0.48 204	1.85 278	0.50 231	0.73 240	0.87 264	0.18 125	0.27 158	0.78 268	1.22 315	1.78 341	1.09 267

ManiGeoR	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 161	0.60 220	0.60 180	0.28 142	0.23 145	0.73 215	0.47 164	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 170	0.56 194	0.28 224	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 126	0.57 165

HLf10	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 161	0.60 220	0.60 180	0.28 142	0.23 145	0.73 215	0.47 164	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 170	0.56 194	0.28 224	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 126	0.57 165

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 135	0.11 6	0.28 142	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 135	0.11 6	0.28 142	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

CASnet	0.40 126	0.52 239	0.23 122	0.27 129	0.27 146	0.30 143	0.14 106	0.62 182	0.29 149	0.61 216	0.44 164	0.64 194	0.28 142	0.23 145	0.55 145	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 187	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 163	0.24 136	0.42 135	0.32 103	0.61 154	0.56 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.47 164	0.51 227	0.40 202	0.38 180	0.37 207	0.37 173	0.28 196	0.64 203	0.29 149	0.62 226	0.53 201	0.55 161	0.28 142	0.30 223	0.49 135	0.48 173	0.66 257	0.41 147	0.65 166	0.41 198	0.70 234	0.60 201	0.23 188	0.30 179	0.47 151	0.36 117	0.84 229	0.53 151

DNS	5.65 365	0.37 117	0.76 301	0.56 248	0.24 121	41.14 393	0.40 234	0.69 233	0.27 134	0.58 196	3.56 356	54.33 396	0.29 148	0.27 204	0.44 120	0.85 291	0.53 162	0.44 166	40.80 387	0.36 161	0.55 175	0.61 206	0.20 151	0.40 243	0.89 290	0.89 262	0.96 259	1.27 286

model_zeroshot	0.80 266	0.46 182	0.42 214	0.42 201	0.39 220	0.43 200	0.27 191	0.72 256	0.36 210	0.64 239	0.66 246	0.97 261	0.29 148	0.24 163	1.05 289	0.92 300	0.69 272	0.54 251	3.03 318	0.73 306	1.21 300	1.20 293	0.22 177	0.38 237	0.84 285	1.14 308	1.08 279	2.21 321

DLNR_Zeroshot_test	17.86 385	67.45 400	1.21 337	81.91 399	0.35 193	0.45 210	74.74 399	0.76 273	0.27 134	0.69 277	0.60 220	1.16 285	0.29 148	8.20 387	84.48 400	102.07 400	23.88 391	15.14 387	7.31 348	0.50 231	4.38 370	2.51 340	0.18 125	0.43 254	0.76 265	0.86 255	0.80 214	0.80 232

IER	0.41 130	0.37 117	0.31 153	0.30 145	0.28 151	0.35 167	0.24 176	0.47 111	0.28 142	0.44 106	0.59 216	0.77 232	0.29 148	0.35 248	0.63 181	0.42 118	0.47 123	0.42 156	0.44 93	0.34 143	0.42 95	0.36 102	0.28 224	0.26 155	0.40 132	0.47 163	0.52 121	0.52 147

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 117	0.15 63	0.15 58	0.15 74	0.25 119	0.18 131	0.53 128	0.20 79	0.55 172	0.18 57	0.44 117	0.29 148	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 146	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 150	0.26 69

iRaft-Stereo_20w	1.06 292	0.49 207	1.34 348	1.18 320	0.46 243	0.78 293	0.46 244	0.76 273	0.37 221	0.74 293	6.16 375	0.84 245	0.29 148	0.26 193	0.81 231	0.97 310	0.59 216	0.44 166	1.72 268	0.61 280	1.04 286	1.56 316	0.21 163	0.25 148	0.92 295	1.31 325	1.45 327	2.71 333

IPLG	0.47 164	0.45 171	0.32 156	0.28 132	0.27 146	0.32 147	0.21 151	0.63 196	0.22 91	0.51 141	0.38 146	0.56 164	0.29 148	0.31 230	1.64 328	0.44 132	0.56 185	0.48 204	0.56 139	0.41 198	0.45 108	0.75 244	0.18 125	0.28 165	0.45 144	0.59 197	0.65 168	0.51 145

XX-Stereo	9.49 380	0.38 127	0.36 177	0.63 266	0.28 151	0.54 243	0.28 196	0.69 233	0.28 142	0.69 277	6.24 376	1.00 263	0.29 148	0.23 145	0.70 207	1.08 327	0.60 225	0.52 241	1.58 261	0.53 238	0.76 244	0.65 217	0.18 125	0.26 155	233.61 401	0.88 260	1.01 273	1.90 312

HGLStereo	0.43 149	0.43 157	0.37 186	0.34 161	0.37 207	0.39 183	0.23 173	0.48 113	0.31 178	0.47 115	0.72 264	0.42 108	0.29 148	0.32 237	0.51 137	0.49 180	0.55 177	0.50 223	0.55 133	0.39 189	0.51 145	0.43 135	0.22 177	0.33 208	0.51 172	0.51 181	0.57 134	0.45 125

DSFCA	0.45 157	0.50 222	0.40 202	0.40 191	0.37 207	0.44 205	0.34 218	0.46 109	0.39 229	0.40 94	0.57 213	0.49 134	0.29 148	0.24 163	0.61 172	0.44 132	0.49 133	0.49 214	0.64 162	0.39 189	0.50 138	0.51 176	0.33 250	0.35 220	0.49 163	0.50 177	0.57 134	0.58 170

CCAANet	0.30 93	0.29 85	0.33 159	0.24 113	0.24 121	0.25 119	0.22 159	0.30 76	0.29 149	0.25 76	0.29 106	0.52 151	0.29 148	0.19 107	0.42 115	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 151	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 87	0.43 121

DISCO	0.45 157	0.44 163	0.29 143	0.40 191	0.38 215	0.49 224	0.43 240	0.45 106	0.43 250	0.50 135	0.57 213	0.40 98	0.29 148	0.30 223	0.61 172	0.43 126	0.55 177	0.46 190	0.69 180	0.41 198	0.48 130	0.43 135	0.26 212	0.32 193	0.47 151	0.50 177	0.62 157	0.50 142

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 101	0.12 9	0.30 160	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

IGEV-FE	0.94 279	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 210	0.67 266	1.75 336	0.94 256	0.30 160	0.26 193	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.55 303	0.63 288	2.19 332	2.33 337	0.21 163	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

IGEV_Zeroshot_test	0.95 281	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 210	0.66 257	1.86 340	0.94 256	0.30 160	0.26 193	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.56 304	0.63 288	2.23 334	2.36 338	0.21 163	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

EKT-Stereo	0.75 249	0.64 281	0.54 260	0.59 256	0.47 247	0.60 256	0.73 298	0.71 246	0.29 149	0.63 232	0.66 246	0.73 218	0.30 160	0.26 193	0.86 248	1.22 345	0.68 266	0.76 319	1.46 254	0.60 271	1.75 324	1.74 325	0.21 163	0.32 193	0.93 296	0.81 249	1.06 277	0.72 218

anonymity	3.27 351	0.41 145	1.09 332	0.58 252	0.41 231	0.47 218	0.30 210	0.79 283	0.33 193	0.61 216	69.49 398	0.85 246	0.30 160	0.24 163	0.59 159	1.02 321	0.60 225	0.43 161	1.35 249	0.60 271	0.73 240	1.82 328	0.24 197	0.29 171	1.00 311	1.24 316	1.08 279	1.47 293

CIPLG	0.42 135	0.47 189	0.24 128	0.32 153	0.22 106	0.32 147	0.19 142	0.63 196	0.24 110	0.55 172	0.50 187	0.60 180	0.30 160	0.41 263	0.93 267	0.44 132	0.52 153	0.37 124	0.56 139	0.38 173	0.56 181	0.45 146	0.19 134	0.24 136	0.44 140	0.31 94	0.57 134	0.38 102

ACRE	0.42 135	0.47 189	0.22 117	0.32 153	0.22 106	0.33 154	0.18 131	0.63 196	0.23 97	0.55 172	0.50 187	0.61 183	0.30 160	0.41 263	0.91 262	0.45 143	0.52 153	0.36 119	0.55 133	0.38 173	0.57 191	0.44 141	0.19 134	0.23 127	0.44 140	0.32 103	0.58 142	0.39 103

cross-raft	0.73 242	0.56 257	0.46 234	0.43 206	0.33 180	0.40 189	0.27 191	0.73 260	0.33 193	0.65 245	0.60 220	0.74 221	0.30 160	0.23 145	0.76 219	0.96 308	0.63 247	0.48 204	2.91 316	0.59 266	1.81 327	1.31 299	0.22 177	0.32 193	0.82 279	0.94 272	0.93 252	1.01 259

GES	0.59 215	0.52 239	0.37 186	0.39 183	0.40 225	0.53 239	0.37 226	0.59 161	0.40 232	0.56 181	0.60 220	0.50 141	0.30 160	0.41 263	0.98 280	0.63 240	0.67 263	0.55 259	2.28 291	0.56 254	0.70 234	0.56 194	0.31 242	0.42 251	0.48 154	0.48 168	0.65 168	0.68 205

FINET	0.40 126	0.38 127	0.39 197	0.43 206	0.30 167	0.34 161	0.35 220	0.44 100	0.36 210	0.47 115	0.32 119	0.47 126	0.30 160	0.28 210	0.66 191	0.50 184	0.48 129	0.36 119	0.60 155	0.33 137	0.46 115	0.37 107	0.30 235	0.30 179	0.43 138	0.35 114	0.56 132	0.42 115

APVNet	0.56 201	0.47 189	0.38 195	0.46 218	0.50 255	0.57 250	0.53 256	0.60 167	0.42 246	0.46 112	0.65 243	0.50 141	0.30 160	0.36 250	0.74 217	0.71 267	0.71 280	0.64 288	0.95 219	0.53 238	0.57 191	0.77 250	0.34 252	0.46 268	0.59 207	0.46 161	0.82 220	0.58 170

UPFNet	0.38 120	0.34 101	0.34 166	0.32 153	0.33 180	0.39 183	0.29 203	0.47 111	0.33 193	0.43 99	0.41 158	0.40 98	0.30 160	0.34 242	0.61 172	0.40 110	0.46 113	0.41 147	0.52 115	0.35 159	0.35 76	0.34 95	0.25 202	0.27 158	0.38 124	0.35 114	0.55 129	0.37 98

HITNet	0.38 120	0.37 117	0.28 138	0.34 161	0.29 158	0.26 122	0.19 142	0.58 154	0.32 187	0.57 185	0.45 167	0.55 161	0.30 160	0.22 131	0.51 137	0.35 88	0.44 104	0.39 130	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 151	0.25 148	0.39 127	0.37 125	0.70 188	0.52 147
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NVstereo2D	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.52 236	0.48 250	0.66 273	0.64 284	0.60 167	0.38 226	0.48 122	0.61 229	0.53 152	0.30 160	0.63 319	1.53 322	0.61 238	0.58 201	0.55 259	0.53 123	0.41 198	0.50 138	0.38 109	0.54 306	0.43 254	0.64 230	0.48 168	0.56 132	0.53 151

AE-Stereo	0.54 190	0.48 203	0.44 228	0.50 227	0.35 193	0.36 170	0.28 196	0.55 141	0.29 149	0.64 239	0.31 117	0.89 252	0.31 174	0.24 163	0.55 145	0.65 253	0.68 266	0.52 241	0.87 209	0.53 238	0.72 237	0.81 258	0.21 163	0.47 271	0.79 271	0.69 212	0.94 254	0.62 186

RAFT-Test	0.72 241	0.50 222	0.46 234	0.52 236	0.34 189	0.41 191	0.29 203	0.73 260	0.30 159	0.62 226	0.72 264	0.68 202	0.31 174	0.22 131	0.71 211	1.03 322	0.62 241	0.50 223	2.89 315	0.66 293	1.72 321	1.14 288	0.23 188	0.29 171	0.80 275	0.96 277	0.95 256	0.91 247

LoS_RVC	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 83	0.25 126	0.24 115	0.16 122	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 173	0.42 108	0.31 174	0.22 131	0.60 165	0.45 143	0.46 113	0.41 147	0.71 183	0.30 121	0.67 222	0.51 176	0.19 134	0.32 193	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

tt_ll	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 83	0.25 126	0.24 115	0.16 122	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 173	0.42 108	0.31 174	0.22 131	0.60 165	0.45 143	0.46 113	0.41 147	0.71 183	0.30 121	0.67 222	0.51 176	0.19 134	0.32 193	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

raft_robust	0.49 171	0.44 163	0.24 128	0.38 180	0.29 158	0.32 147	0.21 151	0.73 260	0.35 206	0.69 277	0.34 130	0.57 166	0.31 174	0.24 163	0.59 159	0.53 203	0.54 166	0.46 190	0.98 222	0.37 168	0.69 229	0.94 270	0.20 151	0.28 165	0.55 190	0.69 212	0.69 182	0.60 179

IPLGR_C	0.42 135	0.47 189	0.23 122	0.31 151	0.22 106	0.32 147	0.18 131	0.63 196	0.23 97	0.55 172	0.50 187	0.61 183	0.31 174	0.41 263	0.87 254	0.45 143	0.52 153	0.37 124	0.55 133	0.38 173	0.56 181	0.46 151	0.19 134	0.24 136	0.44 140	0.33 108	0.58 142	0.40 108

test-3	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.22 159	0.65 211	0.27 134	0.61 216	0.34 130	0.90 253	0.31 174	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.55 177	0.42 156	2.59 307	0.38 173	0.56 181	1.37 302	0.16 98	0.29 171	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 158

test_1	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.22 159	0.66 215	0.27 134	0.62 226	0.34 130	0.90 253	0.31 174	0.21 124	0.61 172	0.44 132	0.55 177	0.42 156	2.58 306	0.38 173	0.56 181	1.38 304	0.16 98	0.29 171	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 158

GMStereo	0.41 130	0.48 203	0.25 130	0.32 153	0.32 176	0.37 173	0.28 196	0.59 161	0.30 159	0.45 108	0.36 135	0.61 183	0.31 174	0.24 163	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 115	0.73 187	0.39 189	0.51 145	0.33 92	0.23 188	0.28 165	0.48 154	0.36 117	0.68 178	0.41 110
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Reg-Stereo(zero)	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 151	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 210	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 183	0.27 204	0.41 108	0.63 240	0.58 201	0.45 177	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 163	0.32 193	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

fast-iter	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 151	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 210	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 183	0.27 204	0.41 108	0.63 240	0.58 201	0.45 177	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 163	0.32 193	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

MSKI-zero shot	0.84 267	0.49 207	0.43 219	0.41 196	0.35 193	0.46 217	0.32 212	0.76 273	0.30 159	0.65 245	0.92 293	0.83 243	0.32 183	0.22 131	0.62 177	1.08 327	0.64 250	0.47 198	3.14 321	0.61 280	2.23 334	1.58 317	0.20 151	0.38 237	0.96 303	1.47 334	1.24 304	1.60 300

IPLGR	0.57 207	0.55 250	0.37 186	0.43 206	0.38 215	0.36 170	0.23 173	0.62 182	0.30 159	0.56 181	0.68 256	0.61 183	0.32 183	0.29 218	1.73 334	0.47 164	0.56 185	0.56 261	1.09 227	0.54 244	0.53 166	0.81 258	0.20 151	0.32 193	0.71 244	0.97 282	0.73 196	0.57 165

TestStereo	0.45 157	0.51 227	0.38 195	0.42 201	0.30 167	0.44 205	0.26 186	0.71 246	0.28 142	0.76 300	0.32 119	0.64 194	0.32 183	0.24 163	0.47 126	0.35 88	0.54 166	0.33 101	0.78 199	0.38 173	0.63 207	0.42 128	0.24 197	0.30 179	0.53 181	0.43 143	0.75 201	0.55 161

DeepPrunerF	1.22 300	0.49 207	0.39 197	0.58 252	2.86 366	0.49 224	0.55 262	0.52 124	0.58 281	0.43 99	0.67 253	0.43 113	0.32 183	0.42 273	1.64 328	0.75 275	0.58 201	0.46 190	0.93 215	0.46 221	0.61 202	0.53 185	0.40 269	0.35 220	15.32 389	0.82 252	0.65 168	0.62 186

HLf8	0.56 201	0.51 227	0.36 177	0.47 220	0.36 198	0.38 178	0.24 176	0.89 305	0.39 229	0.53 161	0.69 257	0.63 193	0.33 189	0.24 163	0.88 256	0.51 191	0.58 201	0.49 214	1.83 274	0.45 215	0.54 170	0.61 206	0.29 231	0.40 243	0.54 185	0.78 240	0.68 178	0.62 186

gcap-zeroshot	1.75 320	0.44 163	0.89 313	0.59 256	0.36 198	0.55 246	0.29 203	0.74 265	0.29 149	0.74 293	0.76 272	1.18 287	0.33 189	0.24 163	0.78 222	0.97 310	0.61 233	0.53 245	29.80 381	0.80 311	1.04 286	1.45 308	0.23 188	0.34 212	0.75 259	0.99 285	0.96 259	0.75 225

trnet	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 136	0.27 127	0.14 106	0.62 182	0.30 159	0.60 211	0.36 135	0.73 218	0.33 189	0.24 163	0.56 148	0.57 222	0.58 201	0.34 105	0.52 115	0.31 126	0.57 191	0.42 128	0.17 114	0.30 179	0.54 185	0.48 168	0.65 168	0.69 207

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 94	0.26 124	0.18 89	0.22 94	0.15 113	0.58 154	0.23 97	0.52 150	0.17 53	0.46 123	0.33 189	0.12 69	0.33 88	0.43 126	0.36 81	0.30 88	0.45 96	0.23 86	0.45 108	0.49 164	0.09 42	0.22 115	0.32 98	0.31 94	0.53 125	0.35 93

GMOStereo	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

error version	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

test-v	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

AACVNet	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.58 252	0.61 277	0.53 239	0.37 226	0.61 175	0.40 232	0.59 204	0.64 238	0.58 171	0.33 189	0.36 250	0.69 202	0.54 213	0.58 201	0.54 251	0.69 180	0.52 237	0.54 170	0.52 182	0.36 257	0.44 260	0.59 207	0.69 212	0.82 220	0.83 236

test-2	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

CREStereo	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 136	0.28 134	0.15 113	0.61 175	0.30 159	0.58 196	0.36 135	0.72 215	0.33 189	0.24 163	0.59 159	0.59 231	0.59 216	0.34 105	0.52 115	0.31 126	0.59 200	0.42 128	0.18 125	0.30 179	0.54 185	0.48 168	0.64 164	0.69 207
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
DMCA-RVC	0.44 152	0.37 117	0.35 168	0.33 159	0.37 207	0.32 147	0.41 237	0.46 109	0.52 267	0.43 99	0.48 173	0.68 202	0.33 189	0.29 218	0.65 190	0.46 153	0.47 123	0.44 166	0.49 105	0.38 173	0.49 134	0.48 163	0.29 231	0.32 193	0.38 124	0.37 125	0.57 134	0.62 186

ADCP+	0.92 275	0.59 268	0.62 278	0.44 213	0.45 240	0.55 246	0.85 307	0.65 211	1.81 351	0.48 122	1.10 308	1.62 306	0.33 189	0.42 273	1.03 288	0.52 199	0.52 153	0.48 204	1.19 238	0.38 173	0.58 196	0.60 201	0.32 247	0.30 179	0.66 233	3.45 374	0.77 207	4.14 354

RASNet	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.33 159	0.33 180	0.37 173	0.27 191	0.58 154	0.34 200	0.47 115	0.43 161	0.49 134	0.33 189	0.25 181	0.41 108	0.41 114	0.48 129	0.39 130	0.47 100	0.30 121	0.49 134	0.40 118	0.19 134	0.44 260	0.40 132	0.46 161	0.75 201	0.63 191

TestStereo_HLe17	0.55 192	0.56 257	0.36 177	0.52 236	0.37 207	0.43 200	0.26 186	0.83 294	0.46 255	0.58 196	0.59 216	0.69 208	0.34 202	0.23 145	0.77 220	0.52 199	0.57 194	0.50 223	1.21 242	0.49 229	0.57 191	0.73 242	0.27 219	0.49 278	0.62 219	0.78 240	0.65 168	0.59 178

MyStereo04	0.68 234	0.52 239	0.57 267	0.44 213	0.37 207	0.35 167	0.26 186	0.68 225	0.45 251	0.62 226	0.45 167	0.68 202	0.34 202	0.25 181	1.00 284	0.68 259	0.56 185	0.53 245	3.39 323	0.56 254	0.92 268	0.64 215	0.27 219	0.41 248	0.77 266	0.92 268	0.96 259	0.66 196

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 97	0.15 74	0.21 87	0.13 93	0.54 134	0.20 79	0.38 92	0.19 61	0.44 117	0.34 202	0.10 58	0.43 118	0.38 102	0.33 70	0.32 93	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 102	0.28 74	0.30 89	0.51 110	0.32 84

UNet	0.44 152	0.42 152	0.40 202	0.37 177	0.36 198	0.41 191	0.28 196	0.57 150	0.35 206	0.50 135	0.49 178	0.47 126	0.34 202	0.37 255	0.53 142	0.43 126	0.54 166	0.46 190	0.56 139	0.39 189	0.47 122	0.44 141	0.27 219	0.34 212	0.44 140	0.48 168	0.58 142	0.57 165

R-Stereo Train	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 178	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 202	0.25 181	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 177	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271

RAFT-Stereo	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 178	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 202	0.25 181	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 177	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.51 178	0.51 227	0.47 239	0.50 227	0.48 250	0.48 222	0.32 212	0.53 128	0.37 221	0.51 141	0.65 243	0.57 166	0.34 202	0.30 223	0.69 202	0.44 132	0.52 153	0.47 198	0.57 144	0.42 206	0.56 181	0.49 164	0.27 219	0.35 220	0.65 232	0.74 226	0.80 214	0.75 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 178	0.52 239	0.48 242	0.43 206	0.57 271	0.42 197	0.62 281	0.56 147	0.62 285	0.52 150	0.51 193	0.67 200	0.34 202	0.58 314	0.78 222	0.42 118	0.47 123	0.42 156	0.57 144	0.38 173	0.46 115	0.42 128	0.30 235	0.32 193	0.48 154	0.76 233	0.62 157	0.64 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WAFT-Stereo (ZS)	0.35 112	0.21 62	0.21 106	0.14 51	0.22 106	0.23 109	0.10 75	0.51 120	0.31 178	0.51 141	0.33 126	0.49 134	0.35 210	0.36 250	0.52 139	0.43 126	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 105	0.52 157	0.46 151	0.25 202	0.28 165	0.48 154	0.36 117	0.41 87	0.43 121

TestStereo_HL2	0.55 192	0.57 263	0.45 232	0.43 206	0.35 193	0.43 200	0.26 186	0.60 167	0.40 232	0.58 196	0.76 272	0.71 212	0.35 210	0.27 204	0.83 237	0.53 203	0.59 216	0.51 232	1.53 258	0.43 210	0.50 138	0.55 192	0.27 219	0.36 227	0.57 195	0.71 217	0.74 198	0.69 207

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 299	0.49 207	1.28 345	0.75 284	0.41 231	1.04 311	0.67 292	0.77 278	0.52 267	0.78 306	5.67 371	1.03 269	0.35 210	0.26 193	0.86 248	1.39 357	0.68 266	0.70 306	2.61 308	0.64 290	2.89 346	2.21 334	0.19 134	0.43 254	1.03 317	1.15 309	1.35 315	2.41 327

CAS	0.38 120	0.45 171	0.25 130	0.29 137	0.29 158	0.23 109	0.13 93	0.41 89	0.27 134	0.41 95	0.54 207	0.35 78	0.35 210	0.21 124	0.52 139	0.38 102	0.50 138	0.34 105	0.52 115	0.26 105	0.43 97	0.41 121	0.19 134	0.23 127	0.51 172	0.52 183	0.62 157	0.77 228

test_3	0.56 201	0.38 127	0.36 177	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.21 151	0.68 225	0.29 149	0.65 245	0.33 126	0.92 255	0.35 210	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.56 185	0.45 177	2.68 309	0.39 189	0.55 175	1.35 300	0.15 94	0.32 193	0.51 172	0.47 163	0.67 176	0.50 142

MSMDNet	0.73 242	0.52 239	0.48 242	0.35 171	0.34 189	0.45 210	0.33 216	0.69 233	0.30 159	0.63 232	0.60 220	0.71 212	0.35 210	0.23 145	0.78 222	1.05 324	0.63 247	0.50 223	2.88 314	0.81 315	1.59 316	1.80 327	0.23 188	0.29 171	0.74 254	0.89 262	0.85 231	0.76 227

PDISCO_ROB	0.48 168	0.40 141	0.39 197	0.38 180	0.34 189	0.39 183	0.28 196	0.50 117	0.35 206	0.37 90	0.52 197	0.49 134	0.35 210	0.31 230	0.63 181	0.58 227	0.54 166	0.68 302	0.59 149	0.44 213	0.62 204	0.67 226	0.24 197	0.34 212	0.54 185	0.53 185	0.85 231	0.58 170

GGDA	0.56 201	0.55 250	0.46 234	0.41 196	0.36 198	0.45 210	0.26 186	0.62 182	0.40 232	0.59 204	0.74 270	0.69 208	0.36 217	0.28 210	0.82 234	0.52 199	0.59 216	0.51 232	1.43 252	0.43 210	0.51 145	0.53 185	0.26 212	0.39 239	0.59 207	0.77 238	0.76 204	0.72 218

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 61	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 126	0.11 6	0.36 217	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

HBP-ISP	1.60 313	0.86 318	0.90 314	0.98 308	0.69 293	0.85 296	0.56 264	0.89 305	0.48 261	0.82 316	0.79 276	0.97 261	0.36 217	0.69 326	11.97 386	5.83 382	0.70 274	0.67 296	0.70 182	0.62 284	1.05 288	5.90 374	0.50 291	0.62 299	0.82 279	1.01 290	2.01 347	1.06 265

TESTraft	0.37 117	0.46 182	0.21 106	0.21 94	0.23 113	0.21 87	0.16 122	0.54 134	0.31 178	0.51 141	0.23 79	0.36 88	0.36 217	0.11 63	0.85 246	0.48 173	0.45 108	0.32 93	0.48 103	0.24 91	0.46 115	0.65 217	0.12 73	0.23 127	0.37 119	0.43 143	0.57 134	0.39 103

ADLNet	0.46 162	0.53 246	0.37 186	0.41 196	0.41 231	0.44 205	0.40 234	0.54 134	0.35 206	0.45 108	0.53 201	0.76 229	0.36 217	0.62 317	0.58 155	0.42 118	0.49 133	0.42 156	0.50 107	0.37 168	0.43 97	0.44 141	0.34 252	0.25 148	0.47 151	0.55 191	0.57 134	0.45 125

FCDSN-DC	0.69 235	0.61 275	0.62 278	0.66 273	0.61 277	0.59 254	0.60 273	0.68 225	0.42 246	0.75 297	0.42 160	0.57 166	0.36 217	0.50 291	2.43 367	0.67 256	0.80 294	0.76 319	0.64 162	0.56 254	0.70 234	0.60 201	0.47 280	0.83 324	0.66 233	0.74 226	0.61 154	0.67 200
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 366	0.56 257	1.25 342	0.75 284	0.69 293	1.17 319	0.81 303	0.82 293	0.80 302	0.81 313	4.78 362	1.00 263	0.37 223	0.27 204	1.13 299	1.54 362	0.70 274	0.60 280	124.50 397	0.54 244	1.43 311	2.64 342	0.22 177	0.36 227	0.91 293	1.13 307	1.13 286	2.18 319

LoS	0.55 192	0.44 163	0.29 143	0.36 176	0.37 207	0.40 189	0.20 150	1.37 340	0.31 178	0.86 322	0.78 275	0.68 202	0.37 223	0.24 163	0.58 155	0.72 269	0.59 216	0.40 141	0.75 194	0.35 159	1.03 285	0.65 217	0.21 163	0.24 136	0.79 271	0.64 206	0.64 164	0.68 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.62 220	0.53 246	0.51 253	0.55 247	0.57 271	0.52 235	0.60 273	0.69 233	0.56 277	0.67 266	0.54 207	0.59 176	0.37 223	0.41 263	0.71 211	0.60 233	0.64 250	0.57 267	0.95 219	0.64 290	0.67 222	0.78 253	0.36 257	0.47 271	0.75 259	0.77 238	0.84 229	0.84 237

G2L-Stereo	0.42 135	0.39 133	0.28 138	0.35 171	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.54 134	0.34 200	0.52 150	0.61 229	0.50 141	0.38 226	0.26 193	0.61 172	0.44 132	0.50 138	0.40 141	0.46 98	0.33 137	0.43 97	0.39 115	0.28 224	0.27 158	0.49 163	0.54 188	0.69 182	0.49 134

TANstereo	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 124	0.30 159	0.54 165	0.37 143	0.38 93	0.38 226	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 204	0.54 188	0.93 336	0.32 193	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 151

XX-TBD	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 124	0.30 159	0.54 165	0.37 143	0.38 93	0.38 226	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 204	0.54 188	0.93 336	0.32 193	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 151

TestStereo-Hl	0.66 225	0.55 250	0.55 263	0.39 183	0.38 215	0.49 224	0.33 216	0.70 242	0.50 263	0.64 239	0.87 288	0.78 233	0.39 229	0.25 181	0.90 260	0.75 275	0.62 241	0.56 261	1.93 280	0.51 234	0.67 222	1.38 304	0.26 212	0.45 265	0.59 207	0.76 233	0.89 242	0.88 245

TestStereo1	0.38 120	0.49 207	0.19 83	0.22 97	0.23 113	0.23 109	0.15 113	0.55 141	0.30 159	0.52 150	0.21 72	0.35 78	0.39 229	0.11 63	0.80 228	0.50 184	0.46 113	0.32 93	0.53 123	0.25 98	0.52 157	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

SA-5K	0.38 120	0.49 207	0.19 83	0.22 97	0.23 113	0.23 109	0.15 113	0.55 141	0.30 159	0.52 150	0.21 72	0.35 78	0.39 229	0.11 63	0.80 228	0.50 184	0.46 113	0.32 93	0.53 123	0.25 98	0.52 157	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

BEATNet_4x	0.53 185	0.40 141	0.34 166	0.39 183	0.36 198	0.32 147	0.27 191	0.64 203	0.41 239	0.66 257	0.45 167	0.62 191	0.39 229	0.24 163	0.83 237	0.63 240	0.58 201	0.58 272	0.57 144	0.36 161	0.90 267	1.52 315	0.25 202	0.36 227	0.46 149	0.44 147	0.77 207	0.60 179

test-1	0.84 267	0.34 101	0.50 248	0.37 177	0.40 225	0.60 256	0.37 226	0.73 260	0.38 226	0.68 269	0.71 259	1.08 275	0.40 233	0.25 181	0.79 226	0.91 299	0.63 247	0.58 272	2.22 290	0.58 262	1.17 298	3.78 357	0.22 177	0.36 227	0.81 276	1.15 309	1.10 284	1.59 299

LMCR-Stereo	0.50 173	0.46 182	0.33 159	0.32 153	0.33 180	0.42 197	0.24 176	0.57 150	0.37 221	0.55 172	0.46 171	0.65 197	0.40 233	0.26 193	0.69 202	0.49 180	0.62 241	0.49 214	1.11 231	0.57 259	0.66 218	0.64 215	0.25 202	0.32 193	0.48 154	0.49 173	0.63 160	0.65 195

CFNet	0.45 157	0.44 163	0.33 159	0.48 222	0.40 225	0.39 183	0.30 210	0.53 128	0.32 187	0.48 122	0.50 187	0.68 202	0.40 233	0.30 223	0.56 148	0.37 99	0.48 129	0.43 161	0.52 115	0.33 137	0.46 115	0.30 86	0.23 188	0.31 188	0.61 214	0.52 183	0.69 182	0.71 216

MIPNet	0.51 178	0.51 227	0.33 159	0.32 153	0.30 167	0.37 173	0.25 182	0.62 182	0.24 110	0.50 135	0.52 197	0.61 183	0.41 236	0.30 223	1.01 287	0.51 191	0.59 216	0.50 223	0.76 197	0.47 226	0.44 104	0.85 261	0.20 151	0.26 155	0.66 233	0.98 283	0.71 192	0.61 181

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 146	0.18 37	0.42 237	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

STTStereo	0.53 185	0.56 257	0.54 260	0.44 213	0.52 259	0.43 200	0.59 269	0.52 124	0.46 255	0.47 115	0.55 209	0.71 212	0.42 237	0.56 306	0.87 254	0.44 132	0.49 133	0.51 232	0.54 130	0.37 168	0.51 145	0.40 118	0.32 247	0.35 220	0.52 177	0.66 209	0.68 178	0.99 257

AF-Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 175	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 260	0.64 187	0.46 153	0.46 113	0.44 166	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

Nwc_Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 175	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 260	0.64 187	0.46 153	0.46 113	0.44 166	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

FC-DCNN	0.88 273	0.96 324	1.23 339	1.36 330	0.93 318	1.26 326	0.82 304	0.91 307	0.78 300	0.87 323	0.63 237	1.08 275	0.42 237	0.56 306	0.88 256	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.81 203	0.59 266	0.78 246	0.59 197	0.50 291	0.77 320	1.11 322	0.99 285	1.21 299	1.57 298

GANet-ADL	0.70 238	0.59 268	0.52 254	0.60 259	0.57 271	0.61 260	0.46 244	0.68 225	0.52 267	0.65 245	0.67 253	0.76 229	0.43 242	0.39 257	1.08 294	0.79 286	0.68 266	0.52 241	1.84 277	0.64 290	0.66 218	0.86 263	0.42 274	0.43 254	0.70 241	0.87 258	0.97 263	0.89 246

sAnonymous2	0.58 209	0.41 145	0.31 153	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 235	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

CroCo_RVC	0.58 209	0.41 145	0.31 153	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 235	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

FADNet-RVC-Resample	0.57 207	0.52 239	0.42 214	0.46 218	0.39 220	0.41 191	0.40 234	0.72 256	0.42 246	0.68 269	0.51 193	1.04 273	0.43 242	0.43 276	0.96 277	0.48 173	0.56 185	0.61 282	0.85 208	0.55 249	0.52 157	0.63 211	0.34 252	0.60 296	0.58 200	0.71 217	0.55 129	0.77 228

ADCRef	1.01 289	0.65 282	0.48 242	0.39 183	0.47 247	0.65 270	0.68 294	0.61 175	1.08 326	0.52 150	0.64 238	0.75 222	0.43 242	0.38 256	1.56 324	0.72 269	0.61 233	0.59 277	1.53 258	0.58 262	0.66 218	0.71 236	0.50 291	0.43 254	0.75 259	1.25 319	0.82 220	8.96 375

iinet-f	0.52 182	0.43 157	0.36 177	0.34 161	0.25 126	0.47 218	0.25 182	0.43 98	0.27 134	0.52 150	0.94 294	0.61 183	0.44 247	0.25 181	1.06 291	0.57 222	0.52 153	0.39 130	1.51 255	0.50 231	0.58 196	0.75 244	0.26 212	0.25 148	0.52 177	0.38 130	0.76 204	0.53 151

gcap_with_dpt	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 193	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 218	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 197	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

GCAP-BAT	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 193	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 218	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 197	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

DDUNet	1.38 306	2.18 349	0.79 303	2.67 345	2.43 356	2.57 344	2.52 347	0.80 285	0.84 307	0.63 232	0.94 294	1.57 305	0.45 248	2.65 361	0.94 271	0.78 282	1.99 353	0.75 316	2.31 292	0.91 323	1.16 297	0.97 272	2.71 359	0.56 289	0.72 247	0.71 217	0.97 263	0.85 238

FADNet-RVC	0.58 209	0.50 222	0.37 186	0.51 233	0.42 234	0.39 183	0.56 264	0.68 225	0.36 210	0.64 239	0.50 187	1.13 284	0.45 248	0.34 242	0.91 262	0.53 203	0.54 166	0.45 177	1.20 240	0.51 234	0.54 170	0.52 182	0.33 250	0.51 280	0.57 195	0.75 230	0.64 164	0.81 234

UCFNet_RVC	0.56 201	0.78 301	0.45 232	0.59 256	0.55 267	0.52 235	0.39 232	0.58 154	0.40 232	0.59 204	0.60 220	0.82 239	0.45 248	0.32 237	0.70 207	0.42 118	0.50 138	0.50 223	0.67 172	0.45 215	0.56 181	0.47 157	0.38 264	0.41 248	0.77 266	0.71 217	0.65 168	0.86 240

GEStereo_RVC	0.71 240	0.59 268	0.40 202	0.54 244	0.50 255	0.61 260	0.51 253	0.71 246	0.41 239	0.59 204	0.51 193	0.76 229	0.46 253	0.39 257	0.96 277	0.92 300	0.78 289	0.75 316	1.94 281	0.62 284	0.80 249	1.37 302	0.31 242	0.52 282	0.61 214	0.63 203	0.86 236	1.12 274

XPNet_ROB	0.74 248	0.77 299	0.57 267	0.54 244	0.61 277	0.63 266	0.61 278	0.53 128	0.65 288	0.58 196	0.81 281	2.35 318	0.46 253	0.43 276	0.79 226	0.63 240	0.85 301	0.57 267	0.83 204	0.55 249	0.72 237	1.09 282	0.45 277	0.49 278	0.63 227	0.74 226	1.39 319	0.86 240

CASS	0.79 263	0.55 250	0.53 256	0.65 271	0.54 264	0.59 254	0.53 256	0.78 282	0.52 267	0.71 285	0.75 271	0.67 200	0.47 255	0.28 210	0.83 237	0.67 256	0.98 319	0.56 261	1.60 264	0.58 262	2.74 342	1.44 306	0.38 264	0.35 220	0.84 285	0.81 249	0.90 244	1.02 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PS-NSSS	0.60 217	0.81 307	0.44 228	0.89 297	0.54 264	0.71 282	0.63 282	0.64 203	0.38 226	0.64 239	0.41 158	1.52 302	0.47 255	0.41 263	0.59 159	0.42 118	0.52 153	0.45 177	0.94 218	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 257	0.34 212	0.63 227	0.69 212	0.70 188	0.80 232

DN-CSS_ROB	0.52 182	0.43 157	0.46 234	0.41 196	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.69 233	0.34 200	0.59 204	0.79 276	0.66 198	0.47 255	0.24 163	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 161	1.74 269	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 242	0.47 271	0.53 181	0.43 143	0.66 175	0.54 158

HSM	0.54 190	0.49 207	0.47 239	0.48 222	0.47 247	0.41 191	0.37 226	0.71 246	0.37 221	0.61 216	0.65 243	0.59 176	0.48 258	0.31 230	0.70 207	0.48 173	0.64 250	0.47 198	0.75 194	0.48 228	0.63 207	0.49 164	0.26 212	0.42 251	0.62 219	0.72 221	0.87 239	0.67 200

NCCL2	0.69 235	0.73 297	0.66 288	0.57 251	0.56 268	0.51 232	0.45 242	0.70 242	0.57 278	0.68 269	0.71 259	0.66 198	0.48 258	0.39 257	0.93 267	0.72 269	0.65 254	0.57 267	0.76 197	0.57 259	0.74 242	0.88 265	0.49 287	0.60 296	0.98 305	0.95 274	0.85 231	1.16 278

sCroCo_RVC	0.58 209	0.42 152	0.29 143	0.28 132	0.29 158	0.39 183	0.22 159	0.60 167	0.41 239	0.53 161	0.43 161	0.48 130	0.50 260	0.24 163	0.75 218	0.99 317	0.75 286	0.63 284	1.02 224	0.56 254	1.10 294	1.36 301	0.28 224	0.39 239	0.63 227	0.63 203	0.93 252	0.64 193

psm_up	0.56 201	0.51 227	0.53 256	0.56 248	0.45 240	0.58 253	0.35 220	0.71 246	0.66 290	0.55 172	0.53 201	0.59 176	0.50 260	0.40 260	0.63 181	0.50 184	0.59 216	0.49 214	0.84 207	0.46 221	0.51 145	0.45 146	0.31 242	0.51 280	0.70 241	0.78 240	0.80 214	0.67 200

FADNet	0.65 224	0.55 250	0.41 211	0.53 241	0.42 234	0.49 224	0.65 289	0.74 265	0.42 246	0.66 257	0.64 238	0.81 237	0.50 260	0.36 250	1.17 303	0.51 191	0.51 149	0.53 245	1.61 265	0.53 238	0.69 229	0.59 197	0.35 256	0.41 248	0.72 247	0.88 260	0.78 212	1.06 265

ADCL	1.27 302	0.82 310	0.64 284	0.60 259	0.53 260	0.73 284	0.91 313	0.75 269	2.78 370	0.68 269	1.01 301	0.86 250	0.50 260	0.50 291	1.27 307	0.64 246	0.66 257	0.57 267	1.20 240	0.60 271	0.98 282	0.88 265	0.50 291	0.47 271	1.60 348	1.50 339	0.88 240	11.30 378

NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 130	0.21 46	0.51 264	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

DeepPruner_ROB	0.59 215	0.44 163	0.54 260	0.52 236	0.54 264	0.49 224	0.37 226	0.61 175	0.46 255	0.60 211	0.70 258	0.61 183	0.51 264	0.32 237	1.06 291	0.58 227	0.62 241	0.59 277	0.66 168	0.47 226	0.97 281	0.72 240	0.36 257	0.44 260	0.61 214	1.00 287	0.72 193	0.58 170

CFNet_pseudo	0.51 178	0.44 163	0.43 219	0.54 244	0.43 237	0.53 239	0.34 218	0.62 182	0.36 210	0.61 216	0.64 238	0.57 166	0.52 266	0.35 248	0.90 260	0.50 184	0.50 138	0.47 198	0.67 172	0.36 161	0.47 122	0.42 128	0.26 212	0.33 208	0.57 195	0.60 201	0.68 178	0.73 222

DLCB_ROB	0.53 185	0.50 222	0.48 242	0.41 196	0.45 240	0.43 200	0.39 232	0.55 141	0.45 251	0.57 185	0.61 229	0.70 210	0.52 266	0.41 263	0.60 165	0.47 164	0.57 194	0.48 204	0.52 115	0.43 210	0.55 175	0.47 157	0.38 264	0.42 251	0.96 303	0.79 246	0.70 188	0.62 186

RP	0.58 209	0.57 263	0.72 296	0.62 264	0.56 268	0.57 250	0.64 284	0.63 196	0.61 283	0.42 97	0.81 281	0.78 233	0.53 268	0.43 276	0.68 200	0.48 173	0.53 162	0.44 166	0.64 162	0.45 215	0.51 145	0.54 188	0.37 262	0.44 260	0.62 219	0.59 197	0.83 227	0.77 228

Anonymous3	0.79 263	0.59 268	0.42 214	0.37 177	0.42 234	0.57 250	0.50 251	0.80 285	0.64 287	0.68 269	0.49 178	1.48 298	0.54 269	0.31 230	1.53 322	1.42 359	0.88 307	0.82 328	1.45 253	0.69 302	1.31 306	1.30 298	0.40 269	0.40 243	0.74 254	0.86 255	1.03 276	0.71 216

ETE_ROB	0.87 272	0.90 319	0.58 269	0.67 274	0.69 293	0.85 296	0.60 273	0.66 215	0.89 313	0.64 239	1.09 306	2.63 323	0.54 269	0.54 301	1.00 284	0.72 269	0.91 311	0.63 284	0.99 223	0.66 293	0.88 263	1.08 281	0.50 291	0.59 294	0.78 268	0.92 268	1.48 329	1.17 279

s12784h	0.62 220	0.68 289	0.47 239	0.65 271	0.44 239	0.34 161	0.24 176	0.61 175	0.31 178	0.60 211	0.44 164	0.81 237	0.55 271	0.25 181	0.62 177	0.50 184	0.62 241	0.38 128	0.74 193	0.36 161	1.26 303	0.47 157	0.18 125	0.30 179	0.70 241	0.74 226	1.39 319	2.07 315

iResNetv2_ROB	0.52 182	0.45 171	0.32 156	0.48 222	0.39 220	0.48 222	0.28 196	0.64 203	0.34 200	0.52 150	0.66 246	0.70 210	0.55 271	0.28 210	0.67 197	0.47 164	0.50 138	0.46 190	1.12 232	0.45 215	0.57 191	0.47 157	0.29 231	0.40 243	0.55 190	0.51 181	0.81 217	0.58 170

UDG	1.35 305	2.24 351	0.81 305	2.58 342	2.45 357	2.48 343	2.57 348	0.76 273	0.86 308	0.77 302	1.08 305	1.51 300	0.56 273	2.59 357	1.06 291	0.69 260	1.89 351	0.80 327	2.31 292	0.97 327	1.24 302	0.98 273	1.43 351	0.62 299	0.74 254	0.81 249	0.95 256	0.81 234

ICVP	0.58 209	0.49 207	0.67 291	0.50 227	0.48 250	0.52 235	0.36 224	0.60 167	0.45 251	0.61 216	0.58 215	0.61 183	0.56 273	0.30 223	0.67 197	0.64 246	0.58 201	0.51 232	0.72 186	0.51 234	0.58 196	0.74 243	0.59 313	0.47 271	0.60 212	0.75 230	0.74 198	0.72 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.43 149	0.42 152	0.39 197	0.30 145	0.33 180	0.27 127	0.19 142	0.57 150	0.31 178	0.58 196	0.36 135	0.58 171	0.56 273	0.23 145	0.48 132	0.50 184	0.61 233	0.34 105	0.52 115	0.30 121	0.56 181	0.42 128	0.16 98	0.29 171	0.49 163	0.44 147	0.79 213	0.69 207
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
iResNet_ROB	0.50 173	0.49 207	0.42 214	0.42 201	0.30 167	0.42 197	0.32 212	0.60 167	0.33 193	0.52 150	0.59 216	0.47 126	0.56 273	0.25 181	0.81 231	0.46 153	0.57 194	0.49 214	1.19 238	0.36 161	0.48 130	0.36 102	0.25 202	0.37 234	0.57 195	0.54 188	0.75 201	0.61 181

RTSC	0.73 242	0.49 207	0.46 234	0.47 220	0.51 258	0.55 246	0.56 264	0.67 218	0.68 291	0.54 165	0.79 276	0.57 166	0.57 277	0.41 263	1.92 342	0.77 279	0.96 318	0.58 272	1.36 250	0.56 254	0.85 260	1.11 283	0.31 242	0.53 285	0.58 200	0.65 208	0.95 256	1.26 285

CC-Net-ROB	0.96 285	1.18 337	0.70 294	1.56 335	1.06 327	1.63 337	1.20 329	0.79 283	0.61 283	0.81 313	0.56 210	3.07 331	0.57 277	0.85 337	0.68 200	0.44 132	0.71 280	0.63 284	1.40 251	0.57 259	0.58 196	0.43 135	1.91 355	0.46 268	0.83 281	0.83 253	0.77 207	1.20 282

PA-Net	0.64 223	0.67 287	0.66 288	0.50 227	0.66 290	0.50 229	0.64 284	0.65 211	0.73 294	0.54 165	0.52 197	0.58 171	0.58 279	0.59 316	0.93 267	0.57 222	0.46 113	0.54 251	0.61 159	0.54 244	0.49 134	0.66 220	0.36 257	0.52 282	0.64 230	1.24 316	0.64 164	1.32 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.86 271	0.97 326	0.67 291	0.63 266	0.69 293	0.83 295	0.67 292	0.70 242	0.80 302	0.68 269	1.10 308	2.61 322	0.58 279	0.51 293	1.11 297	0.67 256	0.86 302	0.72 309	0.89 211	0.67 297	0.80 249	1.00 276	0.49 287	0.59 294	0.73 252	0.92 268	1.16 292	1.10 271

DDF-Stereo	2.07 328	0.43 157	0.28 138	10.45 379	0.48 250	14.62 386	0.70 297	0.72 256	0.29 149	0.66 257	0.48 173	17.48 382	0.59 281	0.26 193	0.55 145	0.56 221	0.60 225	0.45 177	1.27 244	0.38 173	0.83 254	0.77 250	0.25 202	0.24 136	0.45 144	0.45 153	0.91 245	0.67 200

stereogan	0.67 229	0.67 287	0.62 278	0.68 277	0.73 302	0.75 289	0.64 284	0.70 242	0.57 278	0.51 141	0.64 238	1.08 275	0.62 282	0.44 279	0.83 237	0.55 215	0.56 185	0.51 232	0.91 213	0.59 266	0.59 200	0.69 231	0.47 280	0.46 268	0.59 207	0.67 210	1.16 292	0.87 243

RTS	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

RTSA	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

NaN_ROB	0.73 242	0.59 268	0.61 277	0.64 268	0.78 310	0.53 239	0.48 247	0.87 301	0.63 286	0.73 291	0.61 229	1.96 313	0.62 282	0.45 281	0.84 242	0.55 215	0.56 185	0.54 251	0.73 187	0.55 249	0.52 157	0.51 176	0.38 264	0.64 302	0.83 281	1.11 305	0.94 254	1.64 303

AnyNet_C32	1.64 315	0.65 282	0.74 298	0.67 274	0.73 302	0.86 299	1.14 324	0.95 309	3.12 373	0.75 297	1.53 328	0.94 256	0.64 286	0.67 324	1.83 339	1.11 332	1.06 326	0.95 339	1.78 273	0.76 307	1.76 325	1.71 323	0.66 318	0.85 327	1.13 324	2.68 363	1.17 294	13.55 380

GwcNet-ADL	0.97 287	0.83 312	0.81 305	0.91 302	0.68 291	0.70 279	0.53 256	0.77 278	0.50 263	0.72 288	5.46 368	1.20 288	0.65 287	0.46 283	0.81 231	0.95 305	0.72 282	0.56 261	1.26 243	0.71 304	0.67 222	0.78 253	0.59 313	0.56 289	0.79 271	0.98 283	0.85 231	1.75 308

zero-FE	9.08 379	0.42 152	0.28 138	61.19 398	0.56 268	106.36 399	1.24 330	0.72 256	0.30 159	0.66 257	0.56 210	61.54 397	0.66 288	0.25 181	0.59 159	0.53 203	0.60 225	0.47 198	2.54 302	0.38 173	1.35 309	0.96 271	0.25 202	0.24 136	0.45 144	0.44 147	0.91 245	0.66 196

FC-DCNN v2	0.94 279	0.98 327	1.28 345	1.47 334	0.95 320	1.33 328	0.82 304	1.05 323	0.80 302	0.87 323	0.66 246	1.11 280	0.67 289	0.56 306	0.91 262	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.83 204	0.59 266	0.78 246	0.59 197	0.50 291	0.78 322	1.25 334	1.09 302	1.35 315	1.89 310

NCC-stereo	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 203	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 181	0.60 201	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255

Abc-Net	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 203	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 181	0.60 201	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.77 260	0.74 298	0.68 293	0.76 287	0.65 285	0.69 278	0.60 273	0.99 316	0.73 294	0.93 327	0.52 197	1.33 294	0.72 292	0.44 279	0.85 246	0.57 222	0.67 263	0.63 284	1.13 233	0.61 280	0.77 245	0.63 211	0.59 313	0.71 308	0.89 290	0.90 265	1.15 288	0.99 257
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
TestStereo_HL3	0.95 281	0.72 294	0.43 219	0.52 236	0.37 207	0.70 279	0.50 251	0.77 278	0.46 255	0.65 245	1.31 317	2.45 319	0.74 293	0.26 193	0.95 273	1.18 340	1.44 340	0.48 204	1.76 270	0.46 221	1.07 292	4.07 359	0.30 235	0.36 227	0.60 212	0.94 272	1.15 288	0.86 240

AMNet	1.02 290	0.98 327	0.95 316	0.98 308	1.01 322	1.03 309	0.96 319	0.87 301	0.93 317	0.97 333	1.02 302	1.10 278	0.74 293	1.06 345	0.99 283	1.09 329	1.17 328	1.04 344	1.08 226	1.05 334	1.13 296	1.04 279	0.82 329	0.98 336	1.01 314	1.07 300	1.20 298	1.27 286

dad	0.89 274	0.57 263	0.37 186	1.42 331	0.65 285	0.75 289	2.23 346	1.43 342	0.36 210	0.93 327	0.38 146	0.85 246	0.76 295	0.32 237	0.97 279	0.52 199	0.78 289	0.45 177	1.87 279	0.41 198	0.74 242	0.41 121	0.30 235	0.47 271	1.15 326	0.47 163	2.64 363	1.96 314

HSM-Net_RVC	0.75 249	0.53 246	0.60 275	0.77 288	0.62 283	0.61 260	0.37 226	0.76 273	0.49 262	0.74 293	1.71 335	1.32 293	0.80 296	0.36 250	0.72 214	0.55 215	0.64 250	0.53 245	0.78 199	0.53 238	0.67 222	0.89 267	0.43 275	0.64 302	0.94 299	1.09 302	1.07 278	1.04 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.70 238	0.49 207	0.53 256	0.73 283	0.50 255	0.65 270	0.43 240	0.81 290	0.41 239	0.71 285	0.88 289	1.01 267	0.81 297	0.28 210	0.92 265	0.43 126	0.65 254	0.52 241	2.47 301	0.45 215	0.55 175	0.72 240	0.39 268	0.54 286	0.69 238	0.80 247	0.83 227	0.72 218

CBMV	1.15 297	0.84 316	0.60 275	0.85 293	0.76 309	0.73 284	0.48 247	0.87 301	0.80 302	0.81 313	0.61 229	2.86 326	0.81 297	0.52 297	1.31 310	1.17 339	0.91 311	0.74 314	2.40 299	0.66 293	1.57 315	0.76 247	0.48 285	1.06 341	0.99 308	1.09 302	2.25 349	4.25 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	0.76 253	0.72 294	0.99 320	0.70 278	0.71 300	0.76 292	0.57 267	0.74 265	0.74 297	0.56 181	0.96 297	0.83 243	0.85 299	0.56 306	0.93 267	0.60 233	0.62 241	0.56 261	0.93 215	0.61 280	0.66 218	0.71 236	0.51 299	0.56 289	0.81 276	1.01 290	0.99 267	1.19 281

pcwnet_v2	0.62 220	0.46 182	0.50 248	0.62 264	0.49 254	0.61 260	0.46 244	0.66 215	0.45 251	0.65 245	0.79 276	0.64 194	0.86 300	0.53 300	1.15 301	0.55 215	0.59 216	0.51 232	0.83 204	0.41 198	0.55 175	0.47 157	0.34 252	0.43 254	0.75 259	0.76 233	0.85 231	0.95 250

NOSS_ROB	0.76 253	0.84 316	0.50 248	0.72 281	0.61 277	0.75 289	0.52 255	0.80 285	0.54 271	0.70 282	0.62 234	0.62 191	0.86 300	0.62 317	1.14 300	1.10 330	0.78 289	0.69 305	0.73 187	0.60 271	0.88 263	0.67 226	0.50 291	0.71 308	0.86 288	0.95 274	1.38 318	0.85 238

FBW_ROB	1.34 304	1.42 343	1.08 331	2.01 341	1.42 343	1.37 330	1.63 337	0.99 316	0.70 292	0.72 288	1.02 302	2.05 316	0.91 302	1.47 352	1.24 306	0.60 233	0.88 307	0.65 292	6.08 343	0.59 266	1.06 290	0.81 258	1.48 352	1.12 347	0.99 308	1.20 312	0.99 267	1.66 305

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 317	1.25 340	1.05 326	1.56 335	1.08 329	1.20 321	3.18 356	1.50 345	2.10 358	1.30 354	0.98 299	1.50 299	1.04 303	1.66 353	1.71 331	1.18 340	0.84 300	1.01 341	6.24 344	1.15 343	1.43 311	3.23 351	1.19 342	1.14 348	1.52 346	1.29 323	1.09 281	2.78 335

DAS	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 242	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

SepStereo	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 242	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

FADNet_RVC	0.92 275	0.69 290	0.55 263	0.88 296	0.75 308	0.54 243	0.51 253	0.77 278	0.54 271	0.70 282	0.96 297	1.36 295	1.06 304	0.54 301	1.85 340	0.64 246	0.80 294	0.90 332	3.34 322	0.76 307	1.00 283	1.13 286	0.37 262	0.60 296	0.66 233	0.87 258	0.97 263	1.14 277

SGM-Forest	0.73 242	0.71 293	0.40 202	1.13 315	0.64 284	0.74 288	0.45 242	0.68 225	0.39 229	0.61 216	0.44 164	1.16 285	1.06 304	0.49 287	0.86 248	0.61 238	0.55 177	0.46 190	0.68 174	0.44 213	0.61 202	0.49 164	0.45 277	0.44 260	0.90 292	0.86 255	1.95 345	1.47 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SQANet	1.90 324	2.70 356	1.03 325	3.09 352	2.17 351	3.29 349	2.70 350	0.95 309	0.65 288	1.00 335	0.71 259	2.69 325	1.10 308	2.30 356	0.78 222	0.55 215	1.02 321	0.72 309	9.92 360	0.68 299	2.11 331	1.25 295	3.28 360	0.58 293	0.98 305	1.31 325	1.33 313	2.34 323

S-Stereo	1.54 310	0.81 307	0.83 308	1.15 317	1.16 333	1.29 327	1.56 335	1.02 321	1.09 327	1.25 350	4.20 360	4.10 347	1.10 308	0.66 322	2.16 352	1.63 364	0.90 310	1.05 345	2.20 289	1.10 337	1.26 303	3.12 349	1.31 350	1.17 351	0.84 285	1.18 311	1.21 299	2.18 319

ccs_rob	1.25 301	0.79 303	0.64 284	0.86 294	0.60 276	0.89 301	0.83 306	0.99 316	0.51 266	0.77 302	6.27 377	5.90 355	1.10 308	0.51 293	1.08 294	1.10 330	0.68 266	0.66 294	1.15 234	0.70 303	1.56 314	1.66 321	0.50 291	0.54 286	0.69 238	0.78 240	0.86 236	1.20 282

DDVS	2.32 330	0.70 291	0.82 307	0.70 278	0.74 306	0.73 284	0.59 269	1.09 328	0.88 310	0.80 310	34.26 394	3.93 344	1.16 311	0.52 297	1.09 296	1.35 350	0.73 283	0.65 292	1.95 282	0.95 324	1.67 320	2.27 336	0.48 285	0.56 289	0.69 238	0.84 254	1.21 299	1.35 289

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 303	0.90 319	0.63 282	1.27 325	0.90 316	1.21 322	2.21 344	1.27 331	1.18 331	1.00 335	0.91 292	1.80 312	1.16 311	1.07 346	1.48 320	0.77 279	0.70 274	0.58 272	2.75 312	0.67 297	1.39 310	2.93 346	0.85 332	0.73 312	1.47 343	1.68 344	1.33 313	2.96 338

ITSA-stereo	1.12 295	0.72 294	0.59 270	1.20 322	0.84 313	0.64 269	0.64 284	0.95 309	0.78 300	0.84 319	2.54 347	1.39 296	1.23 313	0.81 334	1.20 304	1.01 319	0.83 299	0.67 296	1.56 260	0.62 284	1.08 293	1.46 309	0.56 310	0.71 308	0.95 301	1.27 321	0.99 267	4.08 353

Ntro	2.32 330	3.40 374	1.53 352	3.55 360	2.52 359	3.71 360	3.36 357	1.11 329	1.05 325	1.16 344	0.90 291	2.93 329	1.24 314	2.72 363	1.00 284	0.64 246	1.40 337	0.82 328	10.96 363	1.14 340	2.72 341	3.19 350	4.26 366	0.73 312	1.24 332	1.59 342	1.56 332	2.31 322

PSMNet-ADL	0.96 285	0.62 278	0.66 288	0.67 274	0.70 299	0.66 273	0.58 268	0.74 265	0.60 282	0.85 321	5.03 365	0.95 260	1.26 315	0.45 281	0.89 258	1.03 322	0.68 266	0.54 251	2.03 284	0.68 299	0.84 258	0.79 255	0.54 306	0.47 271	0.73 252	0.95 274	1.32 312	0.63 191

FAT-Stereo	1.57 312	0.78 301	1.44 350	1.10 313	1.32 340	1.05 312	0.87 310	1.28 333	0.86 308	1.21 347	5.46 368	3.07 331	1.28 316	0.66 322	1.73 334	1.34 347	0.89 309	0.94 338	1.83 274	1.08 335	2.02 329	3.90 358	0.71 319	0.98 336	0.86 288	1.21 314	1.42 325	3.03 340

SHD	0.97 287	0.56 257	0.73 297	0.75 284	0.69 293	0.66 273	0.61 278	0.99 316	0.94 320	0.77 302	1.00 300	0.94 256	1.29 317	0.54 301	2.21 355	0.98 313	0.95 316	0.70 306	2.01 283	0.80 311	1.12 295	1.71 323	0.47 280	0.77 320	0.91 293	1.01 290	0.91 245	1.22 284

SPS-STEREO	1.93 325	1.27 341	1.21 337	1.60 337	1.34 341	1.44 332	1.17 327	1.66 352	1.36 340	1.38 357	3.67 357	3.02 330	1.29 317	1.05 344	1.85 340	1.83 369	1.58 342	1.37 366	8.86 356	1.34 350	3.07 352	1.47 310	1.27 347	1.37 356	1.42 342	1.28 322	2.02 348	1.89 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.03 291	0.90 319	0.71 295	0.91 302	0.92 317	0.92 303	0.86 309	1.06 326	0.90 314	0.84 319	1.11 311	1.03 269	1.30 319	0.71 328	2.04 345	0.95 305	0.87 303	0.67 296	1.64 266	0.78 309	1.00 283	1.67 322	0.62 316	0.73 312	1.09 321	1.47 334	1.26 306	0.97 254

DCVSM-stereo	1.13 296	0.66 285	0.79 303	0.89 297	0.65 285	1.15 318	0.73 298	0.95 309	0.82 306	1.04 337	4.18 359	3.75 342	1.45 320	0.49 287	0.83 237	0.86 293	0.69 272	0.60 280	2.08 285	0.87 320	1.06 290	0.77 250	0.84 330	0.72 311	0.74 254	0.89 262	0.98 266	1.09 267

ADCMid	1.56 311	0.92 323	0.99 320	0.70 278	0.86 314	1.05 312	1.37 333	1.29 334	1.77 350	0.75 297	1.75 336	1.27 289	1.48 321	0.69 326	2.18 354	1.07 326	0.98 319	0.79 325	2.74 311	0.80 311	1.31 306	1.74 325	1.06 340	0.70 307	1.01 314	1.53 340	1.02 274	10.33 376

WQFJA1++	13.32 383	0.37 117	0.25 130	123.26 400	0.29 158	112.03 400	109.42 400	0.56 147	0.25 116	0.65 245	0.49 178	1.70 309	1.51 322	0.23 145	0.43 118	0.60 233	0.53 162	0.41 147	1.83 274	0.31 126	0.53 166	0.51 176	0.22 177	0.20 98	0.52 177	0.76 233	0.88 240	0.91 247

iResNet	0.92 275	0.56 257	0.62 278	0.72 281	0.68 291	0.96 304	0.55 262	0.95 309	0.57 278	0.67 266	0.82 286	1.41 297	1.51 322	0.31 230	1.49 321	0.66 255	0.75 286	0.67 296	4.08 329	0.68 299	0.72 237	0.63 211	0.41 271	0.83 324	0.72 247	0.91 267	1.02 274	0.87 243

CSAN	0.93 278	0.83 312	0.75 299	0.86 294	0.82 311	0.73 284	0.61 278	0.97 315	0.94 320	0.94 331	0.73 269	1.96 313	1.56 324	0.49 287	0.98 280	0.63 240	0.74 284	0.66 294	1.09 227	0.71 304	0.78 246	0.63 211	0.53 302	0.76 317	0.98 305	1.49 338	1.21 299	1.63 302

MFN_U_SF_RVC	1.68 318	1.06 332	0.88 312	1.25 324	1.01 322	1.53 334	2.07 342	1.38 341	1.17 330	1.51 363	2.95 351	2.00 315	1.57 325	2.05 355	2.38 365	0.98 313	0.87 303	0.82 328	6.78 347	1.11 339	2.21 333	2.38 339	0.65 317	1.11 346	1.23 329	1.33 328	1.28 309	1.69 307

otaku	2.33 333	3.05 366	1.19 335	3.36 359	2.37 354	3.56 354	3.08 355	1.05 323	0.98 323	1.13 340	0.80 280	2.88 327	1.62 326	2.59 357	0.95 273	0.64 246	1.23 332	0.75 316	13.16 368	1.09 336	2.47 337	2.63 341	4.75 370	0.75 316	1.13 324	1.38 331	1.69 337	2.52 330

MFMNet_re	1.51 309	1.18 337	1.12 334	1.29 326	1.16 333	1.63 337	1.32 332	1.30 336	1.63 347	1.14 343	1.38 323	2.64 324	1.63 327	0.90 341	2.27 360	1.35 350	1.58 342	1.32 364	3.69 324	1.24 347	2.10 330	1.26 297	1.16 341	1.24 353	1.11 322	1.02 294	1.59 333	1.60 300

G-Net	1.86 322	1.00 329	1.28 345	0.89 297	0.93 318	1.10 315	0.77 301	1.63 351	2.07 357	0.99 334	2.89 350	7.30 365	1.67 328	0.55 304	1.45 316	1.75 367	1.04 322	0.93 337	2.87 313	2.72 378	1.89 328	1.47 310	0.80 327	1.02 340	1.06 318	1.71 345	2.82 366	5.60 362

DGSMNet	2.66 339	0.96 324	1.36 349	1.03 310	0.99 321	1.12 317	1.05 322	1.36 339	0.94 320	2.15 378	13.54 389	1.71 310	1.85 329	0.93 342	2.50 368	3.85 379	5.34 372	1.61 371	5.07 333	1.68 364	7.04 380	8.02 381	0.96 339	1.19 352	1.01 314	1.33 328	1.40 323	1.88 309

JetBlue	6.09 368	3.85 376	3.31 379	5.99 370	4.13 379	6.22 379	7.94 377	3.42 378	2.89 372	1.47 360	1.46 325	8.10 367	1.90 330	5.39 382	11.86 385	3.22 376	3.30 369	2.99 381	5.32 335	2.40 374	9.74 384	10.03 387	4.93 377	2.18 380	7.39 383	17.16 388	3.72 377	24.15 386

PVD	1.47 307	1.04 331	1.44 350	1.10 313	1.09 331	1.19 320	1.07 323	1.91 362	2.05 356	0.79 309	1.49 327	1.54 303	1.91 331	0.89 340	2.26 359	1.35 350	1.39 336	1.09 349	2.41 300	1.14 340	1.51 313	1.98 330	0.79 325	1.08 344	1.49 345	1.82 347	1.67 336	2.10 316

ACVNet_1	2.47 335	3.23 369	2.35 365	4.40 367	2.93 370	3.77 362	3.96 366	1.34 337	1.18 331	1.21 347	1.02 302	3.31 337	2.07 332	3.09 369	1.31 310	0.70 266	2.26 360	1.10 350	9.52 358	1.14 340	3.45 360	1.18 292	4.50 369	1.07 342	1.39 341	1.75 346	1.36 317	2.10 316

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 375	0.65 282	1.07 330	0.94 307	0.83 312	0.81 294	1.27 331	0.85 299	0.73 294	0.93 327	6.13 374	180.62 399	2.17 333	1.33 351	1.22 305	1.01 319	0.93 315	1.06 346	6.32 346	0.79 310	3.32 359	3.77 356	0.55 308	0.76 317	0.95 301	1.34 330	1.19 297	2.42 328

MADNet+	1.96 326	1.18 337	1.26 343	1.45 332	1.28 337	1.10 315	2.21 344	1.88 360	1.41 341	1.33 355	1.32 319	2.29 317	2.23 334	1.25 350	4.58 377	1.87 370	2.55 363	1.13 353	2.73 310	1.63 362	3.69 364	3.33 352	1.26 343	2.09 378	1.93 353	1.47 334	1.59 333	2.77 334

STTRV1_RVC		0.81 307	0.64 284	1.04 311	0.73 302	1.03 309	0.85 307	0.91 307	0.92 315	0.93 327	0.95 296	1.72 311	2.23 334	0.86 338	1.46 319	0.78 282	1.37 335	0.72 309		1.97 368	1.59 316	1.23 294		0.97 334	1.07 319	1.11 305	1.75 340	3.40 346

JetRed	7.85 372	5.29 383	6.07 386	3.75 362	5.00 381	6.95 382	10.20 384	4.64 383	3.42 374	2.92 383	2.39 346	6.71 360	2.25 336	7.15 386	10.26 382	7.34 384	8.59 378	7.11 385	4.82 331	4.08 382	10.76 388	9.27 383	7.85 388	3.34 385	10.96 385	24.25 392	11.90 386	24.57 387

edge stereo	1.82 321	1.16 336	2.22 363	1.46 333	1.28 337	1.58 335	1.38 334	1.67 355	1.30 335	1.20 346	3.42 355	4.33 349	2.26 337	0.80 333	1.41 314	1.46 360	1.05 324	0.83 331	5.42 337	0.97 327	1.34 308	3.76 355	0.95 338	0.88 328	1.26 335	1.20 312	1.70 338	2.91 336

RainbowNet	2.32 330	2.93 362	1.87 359	3.34 358	2.57 360	3.50 351	3.49 360	1.29 334	0.92 315	1.53 366	0.89 290	3.18 333	2.31 338	2.94 364	1.30 309	0.90 297	1.61 345	1.00 340	5.61 338	1.51 354	2.82 345	4.18 361	4.25 365	0.97 334	1.32 337	1.58 341	1.71 339	3.00 339

PWCDC_ROB	0.67 229	0.35 111	0.39 197	0.29 137	0.43 237	0.34 161	0.36 224	0.43 98	1.25 333	0.27 78	0.72 264	0.44 117	2.38 339	0.57 311	1.11 297	0.76 277	0.56 185	0.56 261	0.64 162	0.55 249	0.63 207	2.08 332	0.46 279	0.40 243	0.36 117	0.63 203	0.51 110	0.67 200

ACVNet_2	3.17 348	2.98 363	2.25 364	4.72 368	2.88 367	3.50 351	3.48 359	1.58 350	1.33 336	1.29 353	1.10 308	3.22 334	2.45 340	2.67 362	1.29 308	0.86 293	7.26 376	1.02 342	22.14 376	1.37 352	3.22 355	1.25 295	4.24 364	1.37 356	1.93 353	1.92 348	1.83 342	2.36 324

PWC_ROB	1.18 298	0.70 291	1.06 328	0.60 259	0.71 300	0.70 279	0.98 320	0.83 294	1.55 346	0.76 300	1.40 324	1.00 263	2.46 341	0.57 311	2.17 353	0.99 317	1.15 327	0.90 332	2.37 296	0.95 324	1.63 318	2.05 331	0.44 276	0.98 336	0.81 276	0.80 247	1.24 304	2.15 318

SAMSARA	1.50 308	0.79 303	1.00 324	0.93 305	0.88 315	0.86 299	0.93 315	1.57 349	1.25 333	0.96 332	1.09 306	1.27 289	2.59 342	0.83 335	2.58 369	1.19 343	1.04 322	0.91 335	2.56 304	0.99 330	1.77 326	2.23 335	0.56 310	0.98 336	2.63 359	2.81 364	2.62 362	2.56 331

AnyNet_C01	2.06 327	1.08 334	1.06 328	1.14 316	1.08 329	1.01 307	2.69 349	1.69 356	2.66 367	1.21 347	1.67 333	2.90 328	2.60 343	0.95 343	3.65 373	4.02 380	2.09 355	2.21 380	3.08 319	1.56 359	3.30 358	2.89 345	1.26 343	1.15 349	1.80 351	1.43 332	1.51 330	3.90 351

ACVNet-4b	2.35 334	2.75 359	1.60 354	3.13 353	2.29 353	3.52 353	3.67 363	1.35 338	1.35 338	1.27 351	0.72 264	3.26 335	2.62 344	3.04 367	0.98 280	0.78 282	2.13 356	1.02 342	9.04 357	1.23 346	2.74 342	3.39 354	4.08 363	0.92 330	1.24 332	1.29 323	1.46 328	2.48 329

SGM_RVC	2.81 343	1.46 344	0.85 309	1.76 339	1.28 337	1.68 339	1.19 328	1.56 348	1.14 329	0.82 316	1.70 334	7.09 362	2.67 345	0.42 273	0.92 265	0.57 222	0.75 286	0.57 267	11.20 365	0.66 293	0.94 274	0.46 151	0.51 299	0.84 326	1.97 356	1.64 343	5.04 380	26.13 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	1.88 323	1.06 332	0.98 319	0.93 305	1.10 332	1.09 314	1.14 324	1.27 331	2.49 364	0.89 325	1.36 322	1.51 300	2.92 346	0.86 338	3.30 372	2.26 373	1.46 341	1.26 358	3.10 320	1.29 349	2.48 338	2.88 344	0.80 327	1.10 345	1.33 339	4.48 379	1.41 324	6.08 365

SFCPSM	3.03 347	0.82 310	0.63 282	0.77 288	0.69 293	0.72 283	0.63 282	0.83 294	0.98 323	0.71 285	2.00 342	2.57 320	3.49 347	0.56 306	1.16 302	0.93 304	0.74 284	0.64 288	54.48 394	1.19 344	0.88 263	0.91 268	0.55 308	0.55 288	0.94 299	0.93 271	1.11 285	1.39 290

DPSNet	2.61 336	0.83 312	0.77 302	1.21 323	1.24 336	1.34 329	0.93 315	1.08 327	1.49 344	0.78 306	0.86 287	6.91 361	3.85 348	0.58 314	4.58 377	2.54 374	1.43 339	1.24 356	14.95 372	1.34 350	4.83 375	8.01 380	1.75 354	1.40 359	1.47 343	1.95 351	1.60 335	1.66 305

LVE	4.33 360	3.03 364	2.00 361	27.23 389	3.06 371	3.83 363	12.07 387	1.53 346	1.64 348	1.85 375	1.48 326	3.30 336	3.91 349	3.06 368	1.45 316	1.05 324	1.95 352	1.38 367	15.68 373	1.62 361	3.25 357	5.86 371	4.42 368	1.76 373	2.87 365	2.06 355	2.34 352	3.25 343

Dean	2.84 344	3.23 369	1.81 357	6.04 371	3.38 376	3.63 357	3.67 363	1.88 360	1.97 355	1.47 360	1.30 316	3.69 341	4.10 350	2.97 365	1.45 316	0.97 310	2.41 361	1.29 359	5.94 340	1.74 365	3.20 354	4.23 362	4.79 372	1.55 364	2.65 360	2.27 358	2.56 360	2.64 332

DispFullNet	4.17 357	3.20 368	4.34 382	2.72 346	2.46 358	2.92 346	2.70 350	2.79 377	1.90 354	4.51 388	6.62 379	8.91 370	4.83 351	2.59 357	2.00 344	8.18 385	3.24 368	1.98 374	24.96 378	2.93 380	3.99 366	3.36 353	1.71 353	1.15 349	1.36 340	1.32 327	2.36 355	3.65 349

PSMNet_ROB	2.71 340	3.39 373	1.92 360	2.87 349	2.04 349	4.01 365	3.50 361	1.46 343	1.41 341	1.59 368	3.34 352	3.52 338	4.97 352	4.50 376	1.61 327	0.95 305	1.87 350	1.06 346	8.62 353	1.63 362	2.32 336	1.51 314	5.43 380	1.37 356	1.98 357	1.94 350	1.91 344	2.39 326

pmcnn	1.66 316	0.80 306	0.52 254	1.19 321	1.01 322	1.21 322	0.93 315	0.96 314	0.54 271	0.74 293	2.66 349	3.98 346	5.06 353	0.31 230	1.65 330	1.40 358	1.20 331	0.91 335	3.99 327	0.95 324	4.45 371	1.02 278	0.90 333	0.90 329	1.07 319	1.01 290	2.43 356	3.03 340

SANet	1.61 314	0.91 322	1.10 333	1.04 311	1.05 326	1.25 325	0.77 301	1.76 358	1.81 351	0.77 302	1.24 312	6.63 359	5.08 354	0.83 335	1.56 324	0.77 279	1.24 333	0.90 332	1.58 261	0.82 316	1.05 288	1.00 276	0.90 333	1.27 354	1.32 337	1.93 349	1.88 343	3.10 342

WAO-6	2.71 340	2.26 352	1.57 353	3.00 351	2.25 352	3.01 347	3.02 354	1.77 359	2.35 359	1.52 365	1.62 331	3.94 345	5.12 355	2.64 360	2.22 356	1.38 355	2.65 364	1.36 365	4.86 332	1.54 358	2.76 344	4.79 365	2.70 358	1.73 371	2.71 361	2.59 362	2.68 364	5.02 359

PWCK	5.04 361	3.03 364	2.21 362	3.61 361	2.60 361	4.41 369	5.09 370	2.45 370	2.76 369	3.31 384	4.34 361	10.15 377	5.13 356	1.74 354	1.99 343	1.38 355	2.41 361	1.45 368	51.59 393	2.35 373	3.70 365	2.69 343	2.65 357	1.78 375	2.97 366	3.21 370	2.43 356	4.77 356

SGM-ForestM	2.61 336	4.20 378	0.93 315	2.78 347	1.37 342	3.57 355	2.93 353	2.59 371	1.51 345	0.70 282	1.32 319	7.25 363	5.36 357	0.47 284	0.89 258	0.53 203	0.79 293	0.54 251	7.58 349	0.60 271	0.82 252	0.47 157	0.51 299	0.80 323	4.97 376	3.66 375	7.05 384	6.30 366

MonStereo1	2.61 336	2.91 361	1.70 355	3.94 364	3.77 377	3.57 355	3.72 365	1.55 347	1.64 348	1.43 359	1.63 332	4.85 352	5.63 358	2.99 366	1.35 312	0.90 297	1.99 353	1.31 361	5.93 339	1.75 366	2.96 348	1.93 329	4.83 373	0.93 333	1.31 336	1.08 301	2.49 359	2.38 325

WAO-7	2.72 342	1.83 347	2.89 374	7.39 373	1.73 348	1.76 340	1.82 339	2.07 363	2.65 366	2.21 379	5.39 367	4.58 351	5.72 359	1.23 349	2.07 349	1.27 346	1.69 346	1.22 355	7.70 350	1.51 354	1.64 319	3.07 348	0.84 330	1.65 369	1.83 352	2.48 361	1.97 346	3.27 344

CBMV_ROB	1.71 319	0.79 303	0.65 287	1.35 328	1.07 328	1.01 307	0.74 300	1.01 320	0.54 271	0.72 288	0.81 281	9.80 374	5.90 360	0.57 311	1.42 315	0.69 260	0.80 294	0.58 272	5.38 336	1.22 345	0.95 277	0.55 192	0.53 302	0.62 299	1.22 328	1.45 333	2.72 365	2.94 337

MADNet++	5.64 364	3.51 375	3.77 381	2.84 348	4.62 380	3.02 348	3.65 362	4.36 380	5.03 379	4.18 387	5.07 366	6.45 358	5.92 361	6.18 384	7.04 380	6.82 383	4.71 371	4.00 384	8.03 351	5.83 384	9.92 385	16.38 389	2.32 356	4.34 387	3.95 375	11.38 386	4.93 379	4.01 352

IMH-64-1	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

IMH-64	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

LSM0	8.30 376	1.08 334	0.95 316	1.66 338	1.42 343	1.59 336	1.96 340	2.27 366	2.36 360	1.66 370	3.94 358	4.10 347	6.30 364	0.63 319	62.38 399	74.74 399	1.69 346	1.06 346	12.18 366	2.23 371	4.96 376	9.29 384	0.92 335	1.29 355	1.95 355	2.97 367	3.66 375	14.83 382

MeshStereo	3.62 354	1.54 345	1.05 326	2.64 343	1.72 347	2.05 342	1.15 326	2.40 368	1.41 341	0.90 326	6.48 378	9.56 372	7.42 365	0.49 287	11.75 384	1.94 371	0.87 303	0.74 314	8.79 354	0.80 311	8.36 381	8.07 382	0.73 322	1.07 342	3.39 369	2.15 357	5.22 381	4.99 358
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
ADCPNet	2.08 329	0.77 299	0.87 311	0.83 292	1.21 335	0.85 296	1.59 336	1.02 321	1.35 338	0.83 318	1.97 341	1.01 267	7.76 366	0.75 331	2.35 364	1.16 338	0.95 316	0.71 308	4.05 328	0.97 327	1.30 305	1.61 318	0.72 320	0.76 317	1.52 346	1.96 352	1.21 299	16.04 383

ELAS_RVC	3.22 349	2.01 348	1.85 358	2.66 344	2.07 350	5.08 373	2.06 341	2.41 369	1.89 353	1.74 373	4.78 362	8.00 366	8.02 367	0.74 330	2.38 365	0.81 287	1.75 348	1.14 354	3.97 326	1.27 348	4.64 374	7.61 378	1.26 343	1.74 372	6.58 381	3.21 370	3.39 370	3.80 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.38 353	2.19 350	1.79 356	2.99 350	2.37 354	3.32 350	2.09 343	2.60 372	2.85 371	1.28 352	4.85 364	8.61 368	8.02 367	0.76 332	2.90 370	0.81 287	1.80 349	1.10 350	4.19 330	1.10 337	4.53 372	7.86 379	1.26 343	1.63 367	7.08 382	4.79 380	3.66 375	4.87 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 350	2.76 360	2.37 368	3.26 356	2.74 364	3.73 361	4.10 369	1.72 357	2.58 365	1.17 345	1.24 312	3.92 343	10.58 369	6.80 385	1.57 326	1.11 332	2.25 359	1.30 360	6.28 345	1.56 359	2.97 349	4.14 360	4.90 376	1.45 363	3.01 367	2.36 359	2.47 358	5.19 361

MANE	7.31 370	2.64 355	4.48 383	3.30 357	3.10 372	3.94 364	2.83 352	5.37 385	6.88 381	1.11 339	5.64 370	8.81 369	11.02 370	0.67 324	3.83 374	3.83 378	1.32 334	18.03 390	8.61 352	0.84 317	4.22 367	1.16 289	0.74 323	1.79 376	13.65 388	18.61 389	22.89 391	38.18 396

WAO-8	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

Venus	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

UNDER WATER-64	6.11 369	5.20 382	3.13 377	12.20 381	5.77 383	6.55 381	8.53 381	4.74 384	3.45 375	2.30 382	2.36 345	12.04 380	12.47 373	5.08 378	3.02 371	1.81 368	12.11 385	2.17 378	8.81 355	4.17 383	5.75 378	7.27 377	8.74 389	2.61 383	3.86 374	8.63 383	4.32 378	7.86 372

SGM+DAISY	3.81 355	1.38 342	1.26 343	1.80 340	1.47 345	1.93 341	1.71 338	1.47 344	1.33 336	1.34 356	6.67 380	9.59 373	12.99 374	1.20 348	1.73 334	1.47 361	1.42 338	1.24 356	11.11 364	1.37 352	3.07 352	2.13 333	1.27 347	1.42 362	1.69 349	1.26 320	2.90 367	26.50 389

DPSM_ROB	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

DPSM	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

STStereo	5.29 362	2.47 354	5.20 384	5.20 369	2.80 365	4.72 370	3.42 358	6.23 386	6.52 380	1.51 363	7.61 382	9.53 371	14.86 377	0.63 319	4.09 376	0.64 246	0.87 303	0.62 283	36.67 385	1.02 331	1.23 301	1.05 280	0.78 324	1.63 367	3.46 370	2.43 360	3.53 371	14.15 381

DGTPSM_ROB	12.12 381	5.96 385	17.45 391	4.20 365	7.86 385	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.64 387	4.52 389	8.72 384	5.01 353	17.08 378	12.98 389	14.91 388	14.58 389	6.85 374	15.76 388	12.78 367	12.05 389	9.07 382	21.74 390	5.67 381	11.54 391	11.84 386	31.02 395	12.98 387	33.06 392

DPSMNet_ROB	12.40 382	5.97 386	17.46 392	4.21 366	7.87 386	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.65 388	4.54 390	8.87 385	5.17 354	22.69 379	13.00 390	14.98 389	14.62 390	6.90 375	15.82 389	14.07 371	12.05 389	9.09 383	21.75 391	5.68 382	11.54 391	11.87 387	31.03 396	12.99 388	33.06 392

ACV-stereo	8.39 377	1.01 330	0.97 318	1.29 326	0.73 302	1.48 333	0.95 318	0.88 304	1.10 328	1.07 338	1.33 321	1.06 274	23.12 380	0.52 297	4.00 375	3.78 377	1.05 324	0.79 325	168.94 398	1.91 367	3.64 363	1.44 306	0.72 320	0.74 315	0.74 254	0.90 265	1.43 326	1.03 261

notaker	5.52 363	5.55 384	3.76 380	13.97 383	5.34 382	5.44 377	7.16 375	2.36 367	2.68 368	2.06 377	1.80 338	12.90 381	23.86 381	3.98 373	2.04 345	1.73 366	3.45 370	2.12 377	17.08 374	2.15 370	6.10 379	5.87 372	6.15 384	2.12 379	1.79 350	2.08 356	2.31 351	3.29 345

MDST_ROB	3.33 352	2.32 353	0.75 299	3.90 363	1.47 345	2.61 345	1.00 321	1.12 330	0.72 293	0.78 306	0.67 253	1.54 303	25.37 382	0.34 242	2.11 351	0.53 203	0.65 254	0.48 204	3.69 324	0.58 262	0.88 263	0.59 197	0.58 312	0.68 306	7.85 384	3.03 368	17.15 389	8.63 374

LRCNet_RVC	21.34 390	28.92 391	11.37 390	31.78 392	29.09 396	34.25 391	27.43 391	21.71 396	10.07 384	29.63 397	30.60 393	32.06 387	25.81 383	33.87 396	11.15 383	2.97 375	25.27 392	21.35 393	44.05 390	20.83 393	14.27 390	5.87 372	36.69 396	27.43 396	2.76 362	1.47 334	8.68 385	6.79 369

CasAABBNet	36.73 393	32.73 395	44.18 398	18.81 386	17.45 393	27.29 388	18.12 388	21.69 395	30.40 394	17.52 393	18.08 390	20.27 384	26.53 384	32.96 394	38.28 395	37.42 394	36.82 394	41.12 396	27.47 380	29.86 395	53.56 399	55.70 398	12.93 391	28.91 397	63.44 399	78.07 399	73.93 400	88.05 400

FlowAnything	36.80 394	32.68 393	44.29 400	18.93 387	17.69 394	27.11 387	18.38 390	21.83 397	30.48 395	17.53 394	18.21 391	20.29 385	26.54 385	33.31 395	37.97 394	37.86 395	36.82 394	40.93 395	27.35 379	30.03 396	53.34 398	55.72 399	12.99 392	29.50 399	63.36 398	78.25 401	73.99 401	88.17 401

fast-reg	43.29 397	32.71 394	44.22 399	18.25 385	17.13 392	27.54 389	18.28 389	21.56 394	30.10 393	17.75 395	25.35 392	20.57 386	27.48 386	32.87 393	35.47 393	36.04 393	36.53 393	40.33 394	202.92 399	29.77 394	52.97 397	55.53 397	13.28 393	29.25 398	63.58 400	78.09 400	73.47 399	87.68 399

TorneroNet-64	6.02 367	4.60 380	2.53 369	15.58 384	3.29 374	4.87 371	7.75 376	2.23 365	10.02 383	1.42 358	1.31 317	7.26 364	29.23 387	4.36 375	2.09 350	1.21 344	8.22 377	1.70 373	17.35 375	2.62 377	4.31 369	5.68 370	5.20 378	1.76 373	3.58 371	3.76 376	2.29 350	8.34 373

DPSimNet_ROB	18.93 388	32.01 392	5.97 385	12.40 382	11.35 390	6.13 378	28.07 392	15.03 392	35.64 396	3.96 386	78.33 399	18.15 383	35.00 388	5.44 383	12.19 387	10.36 387	13.57 387	3.64 383	87.52 396	6.87 386	14.36 391	9.97 385	4.40 367	7.14 389	5.17 379	9.85 384	5.93 383	32.56 391

AVERAGE_ROB	41.98 396	44.82 398	42.27 396	45.98 395	46.88 397	45.60 395	46.56 397	47.04 399	43.89 397	49.19 399	49.91 396	47.25 394	43.00 389	49.19 399	40.14 396	38.38 396	49.01 398	51.31 398	43.98 389	42.43 399	43.31 395	38.64 395	49.42 397	42.83 400	28.65 393	20.44 391	23.41 392	19.88 384

HaxPig	41.43 395	43.85 397	40.81 395	44.90 394	47.49 398	44.66 394	46.30 396	46.31 398	45.63 398	49.00 398	49.30 395	47.24 393	43.73 390	42.64 397	40.44 397	39.13 397	48.37 397	51.07 397	43.33 388	42.25 398	42.88 394	36.52 394	50.75 398	43.02 401	27.54 392	19.97 390	20.68 390	20.75 385

MEDIAN_ROB	44.95 398	47.36 399	44.12 397	48.52 396	49.78 399	48.21 396	49.25 398	49.72 400	46.35 399	52.53 400	53.59 397	50.59 395	45.49 391	49.36 400	43.27 398	41.36 398	51.85 399	54.40 399	47.03 391	45.93 400	45.78 396	40.06 396	52.67 399	45.67 402	31.00 394	26.54 394	25.33 393	27.95 390

BEATNet-Init1	22.01 391	36.32 396	3.23 378	54.74 397	11.23 389	52.95 398	28.72 393	9.47 387	8.51 382	1.57 367	10.45 388	33.05 388	48.98 392	0.71 328	16.97 390	11.50 388	1.60 344	1.11 352	77.80 395	35.27 397	9.94 386	9.98 386	1.27 347	2.30 382	27.41 391	11.09 385	52.85 398	35.36 394

LE_ROB	17.44 384	1.82 346	6.12 387	9.40 374	53.85 400	8.01 383	46.26 395	11.27 391	28.12 392	1.80 374	7.03 381	38.62 390	49.53 393	0.34 242	1.76 337	0.55 215	0.78 289	0.59 277	36.68 386	6.72 385	2.92 347	0.85 261	29.06 395	12.10 393	26.35 390	25.49 393	27.84 394	37.03 395

ktn	8.45 378	3.18 367	2.84 373	6.37 372	3.26 373	4.31 368	10.28 385	2.15 364	10.13 385	2.27 381	1.83 339	42.17 392	55.84 394	3.93 372	2.34 363	2.09 372	9.85 379	2.17 378	33.98 383	2.24 372	3.24 356	3.03 347	4.78 371	2.25 381	2.59 358	2.81 364	3.18 369	5.04 360

HanzoNet	19.12 389	15.23 387	6.99 388	35.06 393	14.35 391	40.77 392	42.46 394	17.81 393	22.51 391	3.55 385	8.29 383	41.30 391	56.30 395	43.04 398	5.72 379	4.37 381	37.83 396	3.30 382	49.59 392	8.93 388	10.30 387	6.85 376	14.15 394	3.46 386	5.94 380	5.80 382	5.29 382	7.13 371

UNDER WATER	7.55 371	4.74 381	3.06 376	10.46 380	5.92 384	6.35 380	8.05 378	4.32 379	3.69 376	1.97 376	2.14 343	10.53 378	62.60 396	4.83 377	2.25 358	1.59 363	12.22 386	2.08 376	9.67 359	3.97 381	5.27 377	6.65 375	8.86 390	2.65 384	3.82 373	5.62 381	3.62 374	7.03 370

TorneroNet	8.11 373	4.28 379	2.58 370	27.50 390	3.31 375	5.00 372	6.00 374	2.62 373	10.13 385	1.49 362	2.57 348	11.07 379	68.61 397	4.25 374	1.77 338	1.18 340	5.78 373	1.62 372	23.67 377	2.83 379	4.30 368	5.47 367	5.37 379	1.65 369	3.72 372	3.14 369	2.59 361	6.36 367

KSHMR	8.16 374	4.16 377	2.96 375	25.39 388	3.92 378	5.08 373	5.53 371	2.62 373	2.40 361	2.23 380	2.26 344	4.37 350	77.17 398	5.23 379	2.24 357	1.71 365	2.79 367	1.98 374	31.04 382	2.02 369	4.59 373	5.35 366	7.54 387	1.89 377	3.30 368	2.91 366	3.01 368	6.51 368

PML	30.82 392	20.91 390	7.15 389	29.65 391	20.81 395	29.11 390	10.50 386	10.87 388	88.32 400	20.03 396	154.19 400	98.60 398	119.55 399	10.53 388	9.19 381	8.69 386	16.72 388	7.27 386	34.57 384	7.35 387	12.77 389	10.86 388	5.72 383	6.17 388	33.11 397	12.83 387	34.30 395	12.33 379

GS-Stereo																							0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

FSD		0.53 246	0.53 256	0.53 241	0.53 260	0.52 235	0.53 256	0.75 269	0.40 232	0.80 310	0.59 216			0.55 304	0.62 177	0.64 246			0.66 168	0.55 249				0.52 282	0.68 237	0.62 202	0.69 182	0.70 214

ASD4																								8.34 390

Low-res two-view benchmark