Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

WQFJX	0.78 92	0.19 5	0.15 14	0.17 19	0.13 12	0.24 48	0.17 67	0.19 6	0.97 237	0.15 14	1.63 254	0.18 3	12.83 344	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 7	0.25 12	0.27 5	0.26 27	0.27 5	0.24 7	0.27 56	0.16 30	0.26 13	0.25 17	0.54 34	0.22 13

NLCSM	0.67 80	0.24 15	0.10 3	0.19 27	0.11 5	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.34 82	0.11 4	0.41 85	0.19 4	12.63 341	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 4	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 26	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

WQFJA1	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.72 208	0.14 8	1.42 247	0.21 5	12.89 347	0.11 5	0.51 17	0.39 5	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

NLMM	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.73 210	0.14 8	1.44 249	0.21 5	12.89 347	0.11 5	0.51 17	0.38 4	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

AIO-Stereo	0.31 23	0.33 33	0.22 42	0.35 77	0.16 21	0.20 28	0.10 18	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 35	0.21 5	0.16 22	0.14 19	0.55 23	0.55 24	0.41 36	0.39 48	1.18 113	0.36 51	0.39 26	0.43 35	0.17 20	0.16 30	0.32 29	0.24 14	0.61 46	0.19 6

WQFJX1	0.73 86	0.26 20	0.12 5	0.20 30	0.17 27	0.16 12	0.12 28	0.25 22	0.57 167	0.12 5	0.75 167	0.22 8	12.81 343	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 9	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 18	0.29 60	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 37	0.16 3

RSM	0.30 18	0.30 30	0.22 42	0.32 70	0.15 18	0.21 32	0.10 18	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 46	0.22 8	0.19 35	0.14 19	0.64 30	0.60 30	0.39 31	0.37 39	0.35 14	0.33 44	0.46 39	0.54 49	0.19 33	0.16 30	0.30 27	0.26 26	0.58 41	0.24 22

NLSM3	0.27 14	0.23 13	0.16 18	0.18 23	0.16 21	0.21 32	0.14 46	0.35 47	0.20 40	0.18 22	0.33 62	0.23 10	0.21 45	0.21 49	0.55 23	0.44 12	0.39 31	0.31 23	0.35 14	0.19 6	0.32 13	0.30 14	0.22 41	0.15 24	0.26 13	0.33 52	0.40 13	0.27 35

Pointernet	0.24 7	0.21 9	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 24	0.16 60	0.28 27	0.10 3	0.17 20	0.14 18	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 13	0.42 10	0.37 25	0.23 9	0.35 14	0.19 6	0.35 18	0.25 8	0.14 12	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 59	0.22 13

qqai	0.24 7	0.25 16	0.20 29	0.16 16	0.11 5	0.15 7	0.10 18	0.21 10	0.14 10	0.13 7	0.28 51	0.26 12	0.21 45	0.12 9	0.47 13	0.47 18	0.36 21	0.21 6	0.41 29	0.28 35	0.35 18	0.27 10	0.18 26	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

RSM++	0.33 26	0.33 33	0.23 48	0.36 85	0.20 35	0.24 48	0.10 18	0.21 10	0.16 21	0.16 17	0.26 46	0.26 12	0.19 35	0.16 28	0.83 42	0.65 39	0.41 36	0.38 44	0.50 42	0.39 57	0.50 43	0.59 57	0.25 53	0.16 30	0.41 57	0.26 26	0.54 34	0.30 43

AdaDepth	0.41 45	0.41 47	0.20 29	0.24 40	0.28 62	0.23 42	0.16 60	0.32 40	0.20 40	0.23 33	0.29 53	0.27 14	0.21 45	0.23 58	0.97 46	1.09 104	0.49 58	0.41 55	1.08 105	0.34 47	0.54 52	0.59 57	0.18 26	0.21 54	0.29 25	0.28 35	0.75 69	0.43 62

MSCF	0.37 38	0.41 47	0.20 29	0.34 73	0.19 34	0.23 42	0.14 46	0.30 34	0.20 40	0.67 101	0.13 15	0.27 14	0.17 27	0.14 19	1.02 48	0.77 56	0.37 25	0.34 32	0.36 20	0.28 35	0.45 38	0.50 45	0.22 41	0.20 49	0.35 37	0.90 162	0.70 61	0.25 31

111111	0.31 23	0.37 36	0.19 26	0.25 44	0.29 65	0.22 41	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 23	0.27 14	0.17 27	0.18 35	0.79 40	0.56 25	0.46 50	0.28 19	0.76 74	0.24 22	0.53 48	0.61 60	0.21 38	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 16	0.19 6

RAFT	0.35 34	0.22 10	0.19 26	0.27 49	0.13 12	0.30 67	0.08 7	0.97 146	0.18 34	0.92 173	0.19 30	0.27 14	0.16 22	0.18 35	0.51 17	0.47 18	0.38 29	0.26 14	0.54 50	0.25 25	0.43 33	0.34 23	0.19 33	0.15 24	0.38 46	0.34 56	0.90 82	0.27 35

MatchStereo	0.34 30	0.37 36	0.20 29	0.15 12	0.23 47	0.21 32	0.12 28	0.31 39	0.22 50	0.15 14	0.18 25	0.28 18	0.35 77	0.22 54	1.24 60	0.80 60	0.30 8	0.31 23	0.41 29	0.30 39	0.41 31	0.56 53	0.21 38	0.20 49	0.35 37	0.35 60	0.40 13	0.35 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GASTEREO	0.38 41	0.42 50	0.20 29	0.34 73	0.18 31	0.24 48	0.14 46	0.30 34	0.19 38	0.73 116	0.12 12	0.28 18	0.17 27	0.13 17	1.05 50	0.74 53	0.38 29	0.33 30	0.37 23	0.30 39	0.44 36	0.56 53	0.23 47	0.20 49	0.35 37	0.87 155	0.73 67	0.24 22

CoSv	0.26 12	0.38 39	0.20 29	0.18 23	0.14 15	0.35 85	0.09 12	0.38 51	0.16 21	0.20 26	0.08 6	0.28 18	0.14 10	0.09 3	0.47 13	0.59 28	0.42 39	0.23 9	0.39 26	0.19 6	0.40 29	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 54	0.25 17	0.36 10	0.24 22

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 18	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 48	0.29 21	0.20 43	0.12 9	0.42 11	0.46 17	0.32 11	0.20 4	0.29 6	0.26 27	0.30 10	0.21 3	0.18 26	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

MLG-Stereo	0.25 9	0.25 16	0.14 7	0.11 4	0.20 35	0.12 4	0.07 5	0.21 10	0.12 5	0.19 25	0.11 10	0.29 21	0.10 3	0.21 49	0.61 27	0.65 39	0.36 21	0.35 34	0.44 37	0.23 18	0.35 18	0.32 18	0.11 5	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 24	0.25 31

IGEV-Stereo++	0.36 37	0.40 45	0.20 29	0.22 35	0.25 55	0.21 32	0.09 12	0.25 22	0.17 31	0.20 26	0.34 65	0.29 21	0.20 43	0.19 39	0.78 39	0.60 30	0.44 43	0.33 30	0.75 71	0.34 47	0.53 48	0.64 64	0.22 41	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 103	0.28 40

ProNet	0.30 18	0.27 23	0.31 59	0.26 46	0.15 18	0.27 58	0.27 104	0.38 51	0.13 8	0.15 14	0.49 100	0.29 21	0.13 7	0.16 28	0.73 36	0.49 21	0.43 41	0.32 27	0.35 14	0.27 29	0.38 24	0.22 4	0.38 86	0.22 58	0.32 29	0.20 3	0.38 12	0.27 35

DispViT+	0.34 30	0.27 23	0.22 42	0.28 51	0.32 73	0.19 24	0.14 46	0.28 27	0.24 54	0.30 48	0.25 45	0.30 25	0.21 45	0.22 54	0.83 42	0.62 36	0.27 4	0.40 52	0.43 35	0.32 41	0.38 24	0.41 32	0.20 37	0.36 94	0.32 29	0.57 106	0.46 21	0.41 60

LACA1	0.30 18	0.38 39	0.21 38	0.22 35	0.23 47	0.19 24	0.14 46	0.27 26	0.22 50	0.21 29	0.13 15	0.31 26	0.18 32	0.26 65	0.75 38	0.68 44	0.32 11	0.40 52	0.37 23	0.23 18	0.32 13	0.33 21	0.11 5	0.15 24	0.35 37	0.30 39	0.45 19	0.33 47

NLSM1	1.01 127	0.27 23	0.17 21	0.23 37	0.24 52	0.31 70	0.12 28	0.33 41	6.19 356	0.14 8	1.49 250	0.31 26	12.63 341	0.14 19	0.47 13	0.51 22	0.36 21	0.23 9	0.31 11	0.24 22	0.31 12	0.45 37	0.29 60	0.16 30	0.27 20	0.30 39	0.56 38	0.23 17

CroCo-Stereo Lap2	0.33 26	0.22 10	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 12	0.08 7	0.35 47	0.15 17	0.47 69	0.10 8	0.31 26	0.14 10	0.14 19	1.26 62	1.00 85	0.36 21	0.36 38	0.44 37	0.20 9	0.53 48	0.55 50	0.17 20	0.13 10	0.39 51	0.35 60	0.40 13	0.27 35

PointNet	0.33 26	0.39 44	0.23 48	0.19 27	0.16 21	0.21 32	0.20 79	0.48 61	0.20 40	0.23 33	0.21 36	0.32 29	0.22 52	0.10 4	0.63 29	0.39 5	0.37 25	0.22 8	0.36 20	0.21 13	0.48 41	0.79 79	0.18 26	0.14 18	0.35 37	0.29 37	0.97 93	0.30 43

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 37	0.16 21	0.18 19	0.11 23	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 29	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 4	0.31 23	0.32 12	0.17 3	0.30 10	0.39 28	0.12 8	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

MonStereo	0.30 18	0.25 16	0.20 29	0.19 27	0.21 40	0.15 7	0.13 39	0.20 9	0.16 21	0.22 30	0.17 23	0.32 29	0.16 22	0.17 32	0.54 20	0.54 23	0.40 35	0.32 27	0.50 42	0.27 29	0.43 33	0.51 46	0.22 41	0.14 18	0.34 34	0.41 75	0.49 26	0.40 58

MoCha-V2	0.30 18	0.31 32	0.23 48	0.21 33	0.17 27	0.17 18	0.14 46	0.23 15	0.11 4	0.26 42	0.28 51	0.32 29	0.16 22	0.19 39	0.62 28	0.61 33	0.39 31	0.38 44	0.35 14	0.42 70	0.61 56	0.51 46	0.15 15	0.16 30	0.35 37	0.26 26	0.34 8	0.19 6

MLG-Stereo_test1	0.26 12	0.22 10	0.14 7	0.13 9	0.22 44	0.11 3	0.08 7	0.22 13	0.12 5	0.20 26	0.12 12	0.33 33	0.11 4	0.21 49	0.66 31	0.64 37	0.37 25	0.35 34	0.50 42	0.22 14	0.39 26	0.30 14	0.12 8	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 33	0.27 35

Occ-G	0.43 48	0.59 70	0.29 55	0.34 73	0.31 71	0.26 56	0.12 28	0.38 51	0.18 34	0.16 17	0.32 58	0.33 33	0.24 55	0.16 28	1.16 54	0.84 63	0.45 46	0.39 48	0.71 65	0.32 41	0.87 97	0.78 78	0.22 41	0.19 48	0.36 45	0.26 26	0.94 90	0.31 45

StereoVision	0.34 30	0.27 23	0.21 38	0.13 9	0.18 31	0.21 32	0.14 46	0.30 34	0.23 52	0.35 55	0.18 25	0.34 35	0.17 27	0.16 28	0.98 47	0.78 58	0.44 43	0.35 34	0.43 35	0.23 18	0.40 29	0.48 39	0.16 16	0.21 54	0.40 54	0.40 70	0.71 63	0.37 53

AIO-test1	0.25 9	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 19	0.15 58	0.33 41	0.16 21	0.25 38	0.24 42	0.35 36	0.14 10	0.19 39	0.56 26	0.59 28	0.35 18	0.30 21	0.35 14	0.27 29	0.33 15	0.31 16	0.13 11	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

AEACV	0.43 48	0.94 208	0.30 56	0.29 57	0.20 35	0.27 58	0.12 28	0.28 27	0.14 10	0.24 36	0.23 41	0.35 36	0.21 45	0.20 45	1.24 60	0.83 62	0.57 77	0.38 44	0.78 77	0.45 81	0.81 89	0.73 73	0.24 50	0.18 46	0.34 34	0.31 44	0.61 46	0.28 40

NLMM1	1.00 126	0.30 30	0.13 6	0.18 23	0.21 40	0.23 42	0.09 12	0.26 24	6.95 360	0.17 20	0.54 113	0.36 38	12.87 346	0.13 17	0.41 9	0.44 12	0.31 9	0.31 23	0.36 20	0.24 22	0.29 6	0.40 31	0.27 56	0.15 24	0.26 13	0.30 39	0.65 54	0.19 6

U	0.41 45	0.28 29	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 12	0.06 3	0.45 60	0.14 10	0.49 70	0.07 4	0.36 38	0.16 22	0.20 45	1.71 87	1.14 114	0.44 43	0.41 55	0.59 56	0.32 41	0.66 67	0.92 93	0.17 20	0.17 38	0.50 79	0.36 63	0.49 26	0.35 50

CroCo-Stereo	0.35 34	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 19	0.06 3	0.33 41	0.14 10	0.31 51	0.05 3	0.36 38	0.13 7	0.15 24	1.64 81	1.05 92	0.35 18	0.37 39	0.45 39	0.20 9	0.62 59	0.79 79	0.16 16	0.13 10	0.38 46	0.31 44	0.45 19	0.26 34
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GSStereo	0.33 26	0.41 47	0.21 38	0.31 66	0.22 44	0.25 53	0.14 46	0.28 27	0.16 21	0.25 38	0.15 19	0.37 41	0.15 17	0.15 24	0.70 34	0.66 41	0.49 58	0.38 44	0.45 39	0.40 63	0.62 59	0.46 38	0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

quiztm	0.25 9	0.25 16	0.22 42	0.18 23	0.12 8	0.15 7	0.11 23	0.29 31	0.13 8	0.12 5	0.16 22	0.38 42	0.15 17	0.15 24	0.54 20	0.44 12	0.33 17	0.20 4	0.30 9	0.23 18	0.36 22	0.29 13	0.16 16	0.15 24	0.22 5	0.21 6	0.56 38	0.23 17

GIP-stereo	0.37 38	0.56 65	0.32 63	0.29 57	0.23 47	0.21 32	0.11 23	0.24 17	0.17 31	0.30 48	0.19 30	0.38 42	0.18 32	0.21 49	1.05 50	0.64 37	0.46 50	0.39 48	0.42 32	0.41 66	0.52 47	0.82 83	0.17 20	0.17 38	0.35 37	0.31 44	0.76 72	0.24 22

DEFOM-Stereo	0.45 51	0.55 63	0.28 54	0.26 46	0.30 67	0.32 72	0.13 39	0.35 47	0.17 31	0.25 38	0.32 58	0.38 42	0.19 35	0.22 54	1.10 53	0.73 51	0.59 83	0.52 77	0.51 46	0.44 79	0.73 78	0.69 69	0.42 102	0.28 68	0.44 63	0.32 51	1.28 118	0.46 68

BridgeDepth	0.23 6	0.23 13	0.16 18	0.17 19	0.20 35	0.18 19	0.12 28	0.24 17	0.16 21	0.18 22	0.08 6	0.39 45	0.13 7	0.18 35	0.41 9	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 12	0.20 9	0.33 15	0.35 24	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.39 42	0.54 61	0.17 21	0.16 16	0.24 52	0.15 7	0.08 7	0.33 41	0.14 10	0.24 36	0.13 15	0.39 45	0.14 10	0.17 32	1.52 73	0.76 55	0.45 46	0.44 60	1.04 99	0.42 70	0.48 41	0.48 39	0.18 26	0.12 6	0.34 34	0.25 17	0.66 57	0.38 54

MM-Stereo_test2	0.35 34	0.78 139	0.22 42	0.30 62	0.21 40	0.18 19	0.11 23	0.33 41	0.16 21	0.36 58	0.15 19	0.39 45	0.15 17	0.17 32	0.69 32	0.66 41	0.43 41	0.39 48	0.41 29	0.37 52	0.50 43	0.85 86	0.24 50	0.16 30	0.35 37	0.25 17	0.54 34	0.25 31

AASNet	0.53 60	0.74 114	0.46 100	0.35 77	0.61 177	0.51 139	0.42 170	0.65 85	0.26 57	0.41 62	0.50 102	0.39 45	0.31 66	0.41 153	1.02 48	0.69 46	0.53 66	0.60 100	0.67 61	0.51 90	0.60 54	0.87 88	0.41 96	0.41 115	0.50 79	0.40 70	0.70 61	0.45 66

AANet_RVC	0.54 62	0.45 53	0.40 81	0.33 72	0.61 177	0.28 62	0.31 119	0.61 76	0.58 170	0.44 65	0.41 85	0.39 45	0.48 109	0.33 99	1.16 54	0.79 59	0.55 70	0.53 86	0.56 54	0.52 94	0.46 39	0.49 41	0.34 70	0.38 100	0.57 98	0.57 106	1.05 100	0.97 169

RYNet	2.42 235	0.40 45	0.35 70	0.29 57	0.32 73	0.40 101	0.25 94	0.61 76	0.55 158	0.33 52	0.36 73	0.40 50	0.26 57	0.27 68	52.29 369	0.69 46	0.47 52	1.00 253	0.54 50	0.29 38	0.50 43	0.37 26	0.38 86	0.32 81	0.57 98	1.24 218	1.31 121	0.50 74

MM-Stereo_test3	0.27 14	0.36 35	0.14 7	0.25 44	0.15 18	0.15 7	0.08 7	0.48 61	0.18 34	0.25 38	0.10 8	0.41 51	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 39	0.26 14	0.37 23	0.25 25	0.33 15	0.25 8	0.24 50	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 75	0.23 17

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 12	0.12 28	0.23 15	0.15 17	0.18 22	0.19 30	0.42 52	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 11	0.25 12	0.30 9	0.18 5	0.29 6	0.32 18	0.11 5	0.15 24	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

MM-Stereo_test1	0.29 17	0.69 90	0.15 14	0.23 37	0.14 15	0.16 12	0.07 5	0.37 50	0.14 10	0.27 43	0.11 10	0.43 53	0.11 4	0.12 9	0.45 12	0.48 20	0.45 46	0.32 27	0.42 32	0.27 29	0.35 18	0.35 24	0.23 47	0.13 10	0.31 28	0.23 11	0.63 50	0.24 22

BridgeDepth_RVC	0.42 47	0.54 61	0.27 52	0.35 77	0.28 62	0.26 56	0.14 46	0.55 66	0.32 77	0.38 59	0.22 38	0.44 54	0.23 54	0.28 75	1.45 66	0.77 56	0.35 18	0.41 55	0.53 48	0.33 44	0.39 26	0.38 27	0.22 41	0.20 49	0.41 57	0.49 87	0.52 29	0.56 82
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

gasm-f	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

GREAT-IGEV	0.32 25	0.37 36	0.21 38	0.15 12	0.12 8	0.16 12	0.09 12	0.30 34	0.16 21	0.33 52	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.20 45	0.74 37	0.61 33	0.45 46	0.29 20	0.42 32	0.28 35	0.43 33	0.52 48	0.21 38	0.17 38	0.27 20	0.25 17	0.88 81	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAStereo	0.46 52	0.38 39	0.19 26	0.15 12	0.16 21	0.19 24	0.11 23	0.44 58	0.18 34	0.99 184	0.12 12	0.45 58	0.18 32	0.15 24	1.85 108	1.10 107	0.52 63	0.47 65	0.68 63	0.27 29	0.77 82	0.80 82	0.27 56	0.17 38	0.47 72	0.34 56	0.51 28	0.41 60

delet	0.51 57	0.58 68	0.47 102	0.35 77	0.50 142	0.50 134	0.30 115	0.49 63	0.29 70	0.56 76	0.44 92	0.45 58	0.34 69	0.48 197	1.16 54	0.68 44	0.55 70	0.46 64	0.47 41	0.41 66	0.58 53	0.39 28	0.39 88	0.41 115	0.48 75	0.36 63	1.09 103	0.50 74

LACA3	0.34 30	0.44 51	0.22 42	0.24 40	0.21 40	0.21 32	0.17 67	0.26 24	0.21 47	0.27 43	0.19 30	0.46 60	0.17 27	0.27 68	1.06 52	0.61 33	0.32 11	0.37 39	0.53 48	0.27 29	0.41 31	0.41 32	0.16 16	0.18 46	0.40 54	0.31 44	0.46 21	0.45 66

TS12	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

TS	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

LG-G_1	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 100	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

LG-G	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 100	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

LGtest1	0.57 65	0.81 151	0.46 100	0.26 46	0.30 67	0.28 62	0.12 28	0.43 57	0.26 57	0.34 54	0.56 118	0.50 61	0.30 65	0.28 75	2.04 135	1.24 132	0.57 77	0.65 125	0.74 69	0.46 85	0.72 75	1.41 126	0.29 60	0.30 73	0.54 89	0.35 60	0.65 54	0.52 79

MIF-Stereo (partial)	0.69 82	0.76 128	0.33 68	0.27 49	0.37 96	0.35 85	0.31 119	0.53 65	0.40 99	0.62 91	0.32 58	0.50 61	0.39 85	0.23 58	2.08 140	1.51 187	0.68 99	0.71 143	0.77 76	0.43 74	1.10 122	0.94 95	0.39 88	0.32 81	0.57 98	0.71 124	2.25 214	0.87 151

MaDis-Stereo	0.57 65	0.47 56	0.30 56	0.16 16	0.26 59	0.21 32	0.17 67	0.44 58	0.32 77	1.08 196	0.22 38	0.51 67	0.22 52	0.19 39	1.83 105	1.19 124	0.62 86	0.59 99	1.09 107	0.45 81	0.81 89	0.94 95	0.37 84	0.25 65	0.63 109	0.67 121	0.60 43	0.82 138

DFGA-Net	0.65 77	0.64 75	0.36 71	0.51 133	0.33 81	0.43 110	0.29 111	0.88 134	0.34 82	2.05 262	0.38 75	0.52 68	0.29 61	0.22 54	1.35 64	1.07 96	0.76 129	0.49 69	0.96 91	0.35 50	0.71 73	0.71 71	0.36 80	0.41 115	0.57 98	0.38 66	1.81 168	0.43 62

LG-Stereo	0.28 16	0.26 20	0.17 21	0.17 19	0.16 21	0.23 42	0.13 39	0.30 34	0.15 17	0.23 33	0.19 30	0.52 68	0.14 10	0.18 35	0.55 23	0.58 26	0.39 31	0.30 21	0.54 50	0.22 14	0.44 36	0.31 16	0.12 8	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 21	0.24 22

MGS-Stereo	1.48 186	0.99 231	0.47 102	0.40 102	0.35 88	0.40 101	0.36 146	0.65 85	0.26 57	0.52 73	0.43 89	0.52 68	0.38 83	0.43 170	23.31 318	0.93 75	0.73 121	0.79 174	0.93 88	0.65 143	1.10 122	1.25 118	0.44 110	0.48 149	0.72 132	0.49 87	1.29 120	0.77 128

anonymousdsp	0.50 56	0.38 39	0.36 71	0.28 51	0.32 73	0.28 62	0.15 58	0.56 68	0.26 57	0.42 63	0.33 62	0.53 71	0.19 35	0.27 68	1.47 68	0.87 65	0.54 67	0.52 77	0.62 59	0.48 87	0.71 73	1.04 103	0.36 80	0.30 73	0.46 66	0.29 37	1.13 108	0.33 47

MLG-Stereo_test3	0.52 59	0.48 57	0.27 52	0.29 57	0.38 98	0.24 48	0.12 28	0.34 46	0.20 40	1.12 198	0.30 55	0.54 72	0.19 35	0.31 89	1.85 108	0.92 71	0.52 63	0.52 77	1.17 111	0.39 57	0.70 71	0.75 75	0.18 26	0.24 63	0.38 46	0.31 44	0.90 82	0.44 64

AIO_rvc	0.53 60	0.71 104	0.38 77	0.34 73	0.22 44	0.34 79	0.16 60	0.57 69	0.28 68	0.38 59	0.22 38	0.56 73	0.24 55	0.27 68	1.96 122	1.04 89	0.48 57	0.40 52	1.28 119	0.47 86	0.79 88	0.95 99	0.39 88	0.22 58	0.46 66	0.28 35	0.72 64	0.33 47

AIO_test	0.59 69	0.77 134	0.45 95	0.44 117	0.25 55	0.35 85	0.20 79	0.61 76	0.27 66	0.43 64	0.30 55	0.57 74	0.28 60	0.29 79	2.01 128	1.46 176	0.49 58	0.42 58	0.86 83	0.49 89	1.02 115	1.01 101	0.40 92	0.24 63	0.47 72	0.49 87	1.00 96	0.35 50

IGEV-Stereo+	0.60 71	1.04 250	0.24 51	0.49 126	0.32 73	0.29 65	0.13 39	0.51 64	0.26 57	0.79 137	0.94 201	0.57 74	0.26 57	0.28 75	1.64 81	1.19 124	0.59 83	0.61 106	1.19 114	0.43 74	0.90 104	1.17 111	0.48 132	0.20 49	0.41 57	0.31 44	0.56 38	0.40 58

MCSU-Stereo	0.37 38	0.26 20	0.20 29	0.17 19	0.18 31	0.13 5	0.09 12	0.22 13	0.19 38	1.76 245	0.15 19	0.58 76	0.15 17	0.19 39	0.72 35	0.60 30	0.41 36	0.34 32	0.51 46	0.34 47	0.36 22	0.33 21	0.29 60	0.16 30	0.38 46	0.30 39	0.64 53	0.31 45

TestStereo1	0.93 114	0.98 226	0.39 78	0.38 91	0.36 93	0.39 98	0.25 94	1.02 151	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 195	0.54 211	3.06 234	1.47 179	0.71 111	0.52 77	2.91 198	0.54 96	1.34 141	1.84 135	0.35 75	0.39 107	0.54 89	1.06 188	2.53 252	0.60 94

SA-5K	0.93 114	0.98 226	0.39 78	0.38 91	0.36 93	0.39 98	0.25 94	1.02 151	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 195	0.54 211	3.06 234	1.47 179	0.71 111	0.52 77	2.91 198	0.54 96	1.34 141	1.84 135	0.35 75	0.39 107	0.54 89	1.06 188	2.53 252	0.60 94

iRaftStereo_RVC	0.51 57	0.56 65	0.40 81	0.28 51	0.31 71	0.32 72	0.19 75	0.68 90	0.25 56	0.46 68	0.57 121	0.58 76	0.29 61	0.25 63	1.17 57	0.89 69	0.56 74	0.45 63	0.72 66	0.41 66	0.97 108	0.79 79	0.35 75	0.34 87	0.44 63	0.41 75	0.76 72	0.48 70

ARAFT	0.89 112	0.72 107	0.47 102	0.35 77	0.34 84	0.42 108	0.24 90	0.64 84	0.34 82	2.25 277	0.57 121	0.58 76	0.29 61	0.39 143	2.14 148	1.42 163	0.71 111	0.74 157	2.68 190	0.54 96	1.86 174	1.93 138	0.42 102	0.33 84	0.83 160	0.40 70	1.98 184	0.56 82

TANstereo	1.49 188	1.06 253	0.88 193	0.67 185	0.73 210	0.87 232	0.33 135	0.86 127	0.61 180	0.70 105	0.69 150	0.59 81	0.59 147	1.02 296	2.75 217	2.89 261	0.94 204	1.13 277	1.43 129	1.28 260	5.13 228	5.06 195	1.35 312	0.46 134	0.54 89	0.89 157	5.92 330	0.74 121

XX-TBD	1.49 188	1.06 253	0.88 193	0.67 185	0.73 210	0.87 232	0.33 135	0.86 127	0.61 180	0.70 105	0.69 150	0.59 81	0.59 147	1.02 296	2.75 217	2.89 261	0.94 204	1.13 277	1.43 129	1.28 260	5.13 228	5.06 195	1.35 312	0.46 134	0.54 89	0.89 157	5.92 330	0.74 121

AFF-stereo	0.76 90	0.69 90	0.59 129	0.30 62	0.32 73	0.52 142	0.18 72	0.86 127	0.41 102	1.37 219	0.43 89	0.60 83	0.34 69	0.24 62	1.76 96	1.13 112	0.57 77	0.62 110	2.81 195	0.43 74	0.77 82	0.63 62	0.41 96	0.32 81	0.70 126	0.67 121	2.38 231	0.56 82

HUF	2.12 224	0.70 97	0.53 121	0.35 77	0.25 55	0.29 65	0.16 60	0.81 115	0.29 70	0.49 70	0.24 42	0.61 84	0.43 97	0.27 68	21.42 313	21.17 376	0.56 74	0.52 77	2.25 165	0.54 96	1.58 159	1.03 102	0.42 102	0.34 87	0.51 82	0.30 39	0.76 72	0.47 69

TESTraft	0.98 123	0.96 221	0.42 88	0.41 106	0.33 81	0.40 101	0.25 94	1.13 162	0.39 92	0.97 183	0.35 71	0.61 84	0.75 204	0.54 211	3.18 244	1.42 163	0.70 107	0.50 71	2.86 197	0.53 95	1.08 118	3.15 162	0.35 75	0.40 112	0.52 85	1.18 211	2.52 248	0.61 96

UPFNet	0.73 86	0.69 90	0.79 170	0.54 145	0.65 189	0.58 170	0.54 196	0.72 94	0.54 155	0.59 85	0.57 121	0.61 84	0.47 106	0.62 242	1.80 100	0.96 78	0.72 116	0.68 135	0.91 87	0.72 168	0.64 63	0.55 50	0.53 170	0.52 165	0.58 102	0.51 95	2.19 205	0.59 93

DepthFocus	1.09 139	0.55 63	0.32 63	0.29 57	0.28 62	0.27 58	0.22 85	0.70 92	0.52 142	0.51 72	0.38 75	0.62 87	0.42 96	0.38 137	2.43 186	2.19 245	0.64 92	0.64 121	0.96 91	0.75 183	7.93 281	4.99 191	0.47 128	0.28 68	0.55 94	0.49 87	0.77 75	0.83 141

UniTT-Stereo	0.60 71	0.44 51	0.32 63	0.21 33	0.25 55	0.34 79	0.17 67	0.61 76	0.31 73	0.75 120	0.27 48	0.62 87	0.34 69	0.21 49	1.77 97	1.44 169	0.57 77	0.61 106	1.53 136	0.44 79	0.91 105	1.14 110	0.37 84	0.29 70	0.50 79	0.54 101	0.52 29	0.58 87

S2M2_L	1.14 143	0.87 174	1.13 256	0.46 123	0.37 96	0.43 110	0.28 107	0.60 74	0.52 142	1.85 252	0.34 65	0.63 89	0.40 90	0.43 170	2.36 179	1.91 228	0.70 107	0.60 100	1.06 103	0.58 112	4.38 210	4.69 181	0.49 142	0.37 96	0.64 113	0.89 157	3.07 283	0.79 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	0.73 86	0.86 172	0.36 71	0.43 114	0.32 73	0.30 67	0.19 75	0.71 93	0.32 77	0.70 105	0.33 62	0.63 89	0.57 140	0.41 153	2.03 134	1.91 228	0.63 88	0.68 135	1.00 94	0.45 81	1.86 174	1.87 137	0.40 92	0.23 62	0.49 77	0.37 65	1.09 103	0.55 80

LL-Strereo2	1.08 138	0.65 80	0.59 129	0.40 102	0.34 84	0.31 70	0.23 87	1.48 221	0.38 90	0.68 103	0.58 125	0.63 89	0.32 67	0.64 246	1.65 84	1.13 112	0.63 88	0.53 86	1.32 122	0.66 148	1.35 144	11.05 310	0.44 110	0.34 87	0.64 113	0.60 109	1.05 100	0.56 82

MMNet	0.59 69	0.58 68	0.44 93	0.38 91	0.55 160	0.42 108	0.29 111	0.60 74	0.40 99	0.38 59	0.55 117	0.63 89	0.32 67	0.51 209	1.51 72	0.75 54	0.72 116	0.58 96	0.76 74	0.55 103	0.62 59	0.41 32	0.40 92	0.52 165	0.51 82	0.49 87	1.49 138	0.50 74

MIM_Stereo	0.78 92	0.77 134	0.53 121	0.43 114	0.38 98	0.46 118	0.22 85	1.50 224	0.31 73	0.55 74	0.38 75	0.64 93	0.27 59	0.32 92	1.77 97	1.09 104	0.63 88	0.73 153	3.30 220	0.57 108	1.19 131	0.91 92	0.34 70	0.36 94	0.49 77	0.41 75	1.95 181	0.58 87

CAS	1.05 130	0.80 145	0.40 81	0.50 132	0.48 129	0.37 91	0.30 115	0.55 66	0.44 113	1.13 200	0.77 171	0.64 93	0.95 246	0.31 89	2.68 212	1.79 221	0.96 211	0.82 192	1.08 105	0.61 128	2.91 195	5.06 195	0.44 110	0.30 73	0.81 152	0.92 165	1.18 111	1.16 202

HGLStereo	0.83 99	0.64 75	0.75 161	0.52 137	0.67 195	0.56 161	0.45 179	0.66 88	0.50 135	1.72 241	0.96 205	0.64 93	0.56 136	0.54 211	1.65 84	1.18 121	0.80 142	0.76 162	1.05 100	0.66 148	0.99 110	1.36 124	0.49 142	0.54 175	0.71 129	0.76 131	1.59 152	0.82 138

VIP-Stereo	0.43 48	0.38 39	0.42 88	0.28 51	0.24 52	0.27 58	0.12 28	0.40 54	0.24 54	0.29 45	0.38 75	0.65 96	0.21 45	0.20 45	1.20 58	0.97 81	0.54 67	0.50 71	0.59 56	0.42 70	0.64 63	0.43 35	0.27 56	0.31 80	0.42 61	0.33 52	0.48 24	0.51 78

S2M2_XL	0.85 100	0.50 59	0.64 140	0.24 40	0.30 67	0.35 85	0.28 107	0.61 76	0.43 109	0.56 76	0.35 71	0.65 96	0.59 147	0.34 105	2.56 199	1.65 210	0.69 104	0.47 65	0.72 66	0.54 96	4.94 221	2.28 148	0.48 132	0.30 73	0.55 94	0.51 95	0.74 68	0.74 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.67 80	0.87 174	0.33 68	0.31 66	0.59 168	0.33 76	0.30 115	0.89 135	0.34 82	0.72 111	0.24 42	0.65 96	0.34 69	0.19 39	1.95 116	1.57 200	0.71 111	0.69 137	0.94 89	0.39 57	1.28 138	1.20 114	0.33 69	0.33 84	0.59 105	0.60 109	0.72 64	0.74 121

raft+_RVC	0.71 85	0.73 111	0.70 152	0.41 106	0.34 84	0.49 131	0.30 115	1.48 221	0.43 109	0.62 91	0.62 130	0.65 96	0.39 85	0.26 65	1.74 92	1.16 117	0.69 104	0.53 86	1.57 142	0.51 90	0.85 94	1.06 105	0.44 110	0.38 100	0.68 122	0.62 111	0.85 79	0.69 114

Sa-1000	1.14 143	0.75 122	0.47 102	0.49 126	0.61 177	0.50 134	0.27 104	1.70 255	0.52 142	0.73 116	0.48 97	0.66 100	0.67 178	0.79 271	2.17 154	1.43 167	0.92 195	0.93 228	3.23 210	0.58 112	1.55 156	4.86 186	0.35 75	0.59 195	1.14 233	1.24 218	2.35 225	0.76 127

DeepPrunerF	4.30 291	1.53 302	0.72 154	2.93 329	5.08 362	2.43 320	3.38 323	0.87 131	4.11 344	0.80 141	1.17 224	0.66 100	0.56 136	0.61 237	45.12 344	2.02 238	1.01 224	0.78 170	2.32 167	0.88 216	1.56 157	1.70 133	0.84 283	0.67 225	29.00 376	1.78 281	2.48 242	1.17 207

DISCO	0.96 120	0.98 226	0.56 127	0.57 152	0.61 177	0.81 225	0.79 230	0.77 102	0.81 217	2.06 265	0.86 193	0.66 100	0.70 184	0.42 165	1.87 111	1.27 136	0.99 219	0.80 179	1.80 148	0.80 200	0.92 106	1.33 121	0.57 192	0.51 159	0.72 132	0.84 149	2.02 188	0.80 134

YMNet	1.44 182	0.79 143	0.41 85	0.51 133	0.61 177	0.59 173	1.36 280	0.77 102	0.56 163	1.28 212	0.36 73	0.67 103	2.20 285	0.56 218	19.21 309	1.49 182	0.77 132	0.65 125	0.74 69	0.39 57	0.61 56	1.27 119	0.23 47	0.38 100	0.69 124	0.46 84	0.81 77	0.66 111

LoS_RVC	1.42 177	1.25 278	0.86 190	0.31 66	0.49 133	0.37 91	0.33 135	0.73 96	0.56 163	2.10 270	0.68 147	0.67 103	0.70 184	0.33 99	3.08 237	3.79 291	0.89 178	2.10 335	3.01 207	0.66 148	4.40 211	6.44 231	0.51 156	0.43 124	0.82 157	0.85 151	0.90 82	0.99 177

tt_ll	1.42 177	1.25 278	0.86 190	0.31 66	0.49 133	0.37 91	0.33 135	0.73 96	0.56 163	2.10 270	0.68 147	0.67 103	0.70 184	0.33 99	3.08 237	3.79 291	0.89 178	2.10 335	3.01 207	0.66 148	4.40 211	6.44 231	0.51 156	0.43 124	0.82 157	0.85 151	0.90 82	0.99 177

HCRNet	0.66 78	0.78 139	0.41 85	0.54 145	0.27 61	0.41 106	0.39 154	0.63 83	0.31 73	1.62 234	0.59 126	0.67 103	0.29 61	0.41 153	1.99 126	0.73 51	0.60 85	0.47 65	0.65 60	0.43 74	0.78 85	0.62 61	0.36 80	0.34 87	0.42 61	0.43 81	2.14 195	0.50 74

HLF11	3.03 264	0.98 226	0.85 187	0.52 137	0.50 142	0.53 147	0.28 107	6.58 363	0.60 175	1.90 255	0.77 171	0.68 107	0.40 90	0.33 99	46.35 346	1.29 138	0.88 175	0.81 188	5.49 263	0.71 165	1.07 116	5.35 205	0.70 245	0.51 159	0.87 174	1.08 193	0.92 88	0.92 161

LG-Stereo_L1	0.58 67	0.69 90	0.41 85	0.24 40	0.35 88	0.25 53	0.12 28	0.62 81	0.27 66	0.72 111	0.32 58	0.69 108	0.34 69	0.29 79	1.82 102	1.36 150	0.57 77	0.52 77	1.14 110	0.42 70	0.70 71	1.11 108	0.29 60	0.30 73	0.51 82	0.33 52	0.66 57	0.65 109

SGD-Stereo	1.69 207	0.50 59	0.36 71	0.28 51	0.30 67	0.30 67	0.17 67	0.57 69	0.28 68	0.44 65	0.21 36	0.69 108	0.39 85	0.25 63	31.04 322	1.51 187	0.73 121	0.52 77	0.68 63	0.45 81	1.43 152	1.32 120	0.41 96	0.30 73	0.45 65	0.46 84	0.87 80	0.63 102

anonymousdsp2	0.86 103	0.84 165	0.84 183	0.43 114	0.44 115	0.56 161	0.32 129	1.17 167	0.36 88	0.66 99	0.67 142	0.69 108	0.40 90	0.49 202	1.46 67	1.36 150	0.67 97	0.62 110	2.12 159	0.60 125	1.36 146	2.66 156	0.36 80	0.44 128	0.71 129	0.51 95	1.86 174	0.64 105

SA	1.07 135	0.90 189	0.42 88	0.55 147	0.53 153	0.49 131	0.24 90	1.60 243	0.46 118	0.71 110	0.41 85	0.69 108	0.58 146	0.62 242	1.74 92	1.41 160	0.78 135	0.79 174	3.17 209	0.65 143	1.24 134	4.73 183	0.34 70	0.51 159	0.75 138	1.12 198	2.64 262	0.72 118

G2L-Stereo	0.81 98	0.69 90	0.60 132	0.57 152	0.78 223	0.50 134	0.37 148	0.77 102	0.53 148	0.69 104	0.78 177	0.70 112	0.63 163	0.54 211	2.08 140	0.96 78	0.73 121	0.63 118	1.23 116	0.61 128	1.22 133	0.66 68	0.57 192	0.48 149	0.77 144	0.89 157	1.98 184	0.80 134

AnonymousM	2.27 230	0.64 75	0.44 93	0.51 133	0.32 73	0.49 131	0.24 90	1.70 255	0.48 126	0.75 120	2.06 271	0.70 112	0.47 106	0.39 143	2.47 190	3.26 276	0.99 219	1.03 258	1.88 150	2.37 320	4.85 220	6.68 234	0.57 192	0.47 136	0.53 88	0.65 120	11.71 356	14.52 349

rafts_anoy	0.88 110	0.81 151	0.86 190	0.44 117	0.49 133	0.51 139	0.46 184	1.58 242	0.48 126	0.61 88	0.70 157	0.70 112	0.47 106	0.30 82	2.51 196	1.38 153	0.76 129	0.78 170	2.36 169	0.61 128	1.28 138	0.99 100	0.49 142	0.49 154	0.85 166	0.90 162	0.93 89	1.00 183

DMCA	0.63 74	0.73 111	0.63 137	0.40 102	0.49 133	0.52 142	0.33 135	0.59 73	0.52 142	0.80 141	0.63 134	0.70 112	0.40 90	0.47 191	1.48 69	0.92 71	0.69 104	0.67 131	0.67 61	0.51 90	0.67 68	0.59 57	0.48 132	0.45 132	0.48 75	0.52 98	1.04 99	0.62 98

LG-Stereo_L2	0.58 67	0.69 90	0.43 92	0.28 51	0.35 88	0.24 48	0.13 39	0.62 81	0.26 57	0.70 105	0.39 79	0.71 116	0.34 69	0.28 75	1.83 105	1.32 144	0.57 77	0.51 75	0.96 91	0.41 66	0.74 80	1.06 105	0.32 66	0.27 66	0.52 85	0.38 66	0.62 49	0.64 105

RAFT_CTSACE	0.64 75	0.94 208	0.31 59	0.37 88	0.34 84	0.33 76	0.23 87	1.23 177	0.26 57	0.64 95	0.29 53	0.71 116	0.57 140	0.34 105	1.57 77	1.07 96	0.52 63	0.43 59	0.72 66	0.33 44	0.85 94	1.72 134	0.42 102	0.30 73	0.46 66	0.41 75	1.58 150	0.39 57

UNet	0.85 100	0.76 128	0.74 158	0.60 162	0.60 172	0.61 181	0.53 194	0.90 136	0.58 170	1.21 205	0.68 147	0.71 116	0.56 136	0.67 251	1.72 91	1.11 110	0.79 139	0.72 151	1.13 109	0.82 206	0.84 92	0.69 69	0.62 217	0.58 188	0.64 113	0.77 132	2.48 242	0.95 166

RALAANet	1.14 143	0.70 97	0.84 183	0.53 142	0.53 153	0.60 177	0.41 164	1.30 193	0.50 135	0.94 177	0.65 137	0.72 119	0.59 147	0.33 99	1.97 125	1.32 144	0.75 128	0.89 217	1.96 154	0.85 211	3.07 197	5.37 206	0.53 170	0.62 208	0.82 157	1.03 186	2.08 193	0.78 130

LGCAT	0.97 121	0.77 134	0.52 116	0.32 70	0.44 115	0.35 85	0.24 90	0.66 88	0.40 99	0.56 76	0.39 79	0.73 120	0.69 181	0.32 92	2.36 179	1.87 225	0.67 97	0.60 100	0.80 79	0.68 153	6.52 251	3.00 159	0.46 118	0.33 84	0.52 85	0.53 99	0.65 54	0.73 120

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 103	0.72 107	0.84 183	0.41 106	0.39 100	0.54 151	0.21 83	0.99 149	0.52 142	1.54 229	0.57 121	0.73 120	0.39 85	0.26 65	2.15 150	1.17 119	0.64 92	0.50 71	2.66 188	0.57 108	0.88 98	0.90 90	0.47 128	0.39 107	0.86 169	0.72 126	2.54 254	0.66 111

GMOStereo	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 147	0.46 118	0.39 154	1.54 233	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 122	0.59 147	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 207	2.92 200	0.69 155	1.78 168	10.98 306	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 143	0.58 87

error version	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 147	0.46 118	0.39 154	1.54 233	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 122	0.59 147	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 207	2.92 200	0.69 155	1.78 168	10.98 306	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 143	0.58 87

test-v	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 147	0.46 118	0.39 154	1.54 233	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 122	0.59 147	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 207	2.92 200	0.69 155	1.78 168	10.98 306	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 143	0.58 87

test-2	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 147	0.46 118	0.39 154	1.54 233	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 122	0.59 147	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 207	2.92 200	0.69 155	1.78 168	10.98 306	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 143	0.58 87

GES	1.40 176	0.73 111	0.79 170	0.78 213	0.71 205	0.80 223	0.59 212	1.37 209	0.97 237	1.66 237	0.94 201	0.74 122	0.65 171	0.63 244	2.40 183	1.55 196	0.98 217	0.89 217	5.45 262	1.14 250	3.99 208	3.85 169	0.65 229	0.83 261	0.75 138	0.81 139	1.52 141	1.72 248

RASNet	0.85 100	0.72 107	0.89 201	0.61 165	0.62 184	0.66 194	0.41 164	0.98 148	0.61 180	1.21 205	0.64 135	0.74 122	0.67 178	0.40 147	1.23 59	1.31 142	0.72 116	0.66 128	1.00 94	0.70 162	1.09 120	1.43 127	0.43 107	0.75 243	0.68 122	0.79 135	2.17 201	0.93 163

PDISCO_ROB	1.06 133	0.87 174	0.60 132	0.80 218	0.68 199	0.53 147	0.59 212	0.93 141	0.69 201	1.80 247	1.00 213	0.74 122	0.63 163	0.66 249	1.87 111	1.44 169	0.89 178	1.10 269	1.53 136	0.80 200	1.56 157	2.40 152	0.52 165	0.63 214	1.19 237	0.79 135	2.56 255	0.81 136

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 107	0.64 75	0.54 124	0.44 117	0.41 108	0.38 94	0.26 101	1.26 184	0.49 130	0.85 153	0.62 130	0.75 129	0.54 126	0.34 105	1.75 94	1.50 184	0.68 99	0.70 139	1.17 111	0.56 105	1.52 153	3.83 168	0.39 88	0.37 96	0.75 138	1.18 211	0.68 60	0.77 128

4D-IteraStereo	1.32 166	0.61 74	1.07 240	0.49 126	0.43 112	0.40 101	0.25 94	1.44 219	0.37 89	0.75 120	0.56 118	0.75 129	0.43 97	0.43 170	2.29 176	1.38 153	0.68 99	0.66 128	2.70 191	0.59 116	3.21 199	10.86 305	0.46 118	0.40 112	0.69 124	0.83 143	2.34 223	0.64 105

test_5	0.69 82	0.91 193	0.30 56	0.38 91	0.26 59	0.35 85	0.19 75	1.79 264	0.31 73	0.58 83	1.20 228	0.75 129	0.73 195	0.32 92	1.36 65	1.10 107	0.54 67	0.54 90	1.01 97	0.37 52	0.61 56	1.37 125	0.29 60	0.34 87	0.41 57	0.40 70	1.72 160	0.44 64

DSFCA	0.87 107	0.84 165	0.73 155	0.65 178	0.77 219	0.61 181	0.78 227	0.75 99	0.78 216	0.77 128	0.83 189	0.75 129	0.48 109	0.43 170	1.89 113	1.14 114	0.85 160	0.87 207	1.00 94	0.74 176	1.00 114	1.05 104	0.72 253	0.63 214	0.83 160	0.95 170	1.88 176	0.85 147

raft_robust	1.30 162	0.93 205	0.53 121	0.59 159	0.47 123	0.57 167	0.37 148	2.06 293	0.52 142	1.69 240	0.53 111	0.76 133	0.82 222	0.47 191	2.16 153	1.52 193	0.84 158	0.84 203	5.71 269	0.59 116	2.50 188	5.04 194	0.46 118	0.51 159	0.99 201	1.05 187	1.58 150	0.99 177

CREStereo++_RVC	1.73 210	0.91 193	1.03 227	0.51 133	0.56 162	0.40 101	0.28 107	1.37 209	0.51 140	0.83 147	0.61 128	0.76 133	0.85 227	0.34 105	2.78 219	3.07 270	0.92 195	0.61 106	2.72 193	0.55 103	5.01 224	5.69 214	0.53 170	0.38 100	0.94 194	0.84 149	12.80 360	0.98 171
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
PA-Net	1.22 151	0.95 215	1.13 256	0.75 201	1.31 283	0.68 201	0.84 236	0.82 120	1.18 265	0.83 147	0.77 171	0.76 133	0.78 214	0.91 285	3.00 230	1.21 128	0.68 99	0.77 165	1.02 98	0.82 206	1.13 127	4.67 180	0.66 232	0.82 258	1.00 203	2.10 304	1.24 113	2.13 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.49 53	0.59 70	0.60 132	0.39 101	0.48 129	0.46 118	0.43 173	0.72 94	0.35 86	0.30 48	0.65 137	0.76 133	0.41 94	0.35 113	0.54 20	0.58 26	0.55 70	0.49 69	0.50 42	0.43 74	0.50 43	0.39 28	0.41 96	0.39 107	0.38 46	0.31 44	0.61 46	0.66 111

ManiGeoR	2.76 249	1.04 250	0.88 193	0.61 165	0.53 153	0.53 147	0.29 111	1.57 239	0.61 180	2.08 267	1.18 225	0.77 137	0.55 132	0.35 113	42.65 335	1.50 184	0.86 164	0.80 179	4.55 246	0.72 168	1.92 176	5.24 202	0.73 254	0.59 195	0.78 147	1.13 201	1.27 116	0.87 151

HLf10	2.76 249	1.04 250	0.88 193	0.61 165	0.53 153	0.53 147	0.29 111	1.57 239	0.61 180	2.08 267	1.18 225	0.77 137	0.55 132	0.35 113	42.65 335	1.50 184	0.86 164	0.80 179	4.55 246	0.72 168	1.92 176	5.24 202	0.73 254	0.59 195	0.78 147	1.13 201	1.27 116	0.87 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 96	0.75 122	0.48 106	0.38 91	0.33 81	0.25 53	0.16 60	0.68 90	0.30 72	0.72 111	0.42 88	0.77 137	0.35 77	0.30 82	1.81 101	1.08 102	0.65 94	0.56 91	1.71 146	0.48 87	1.60 160	4.30 177	0.49 142	0.39 107	0.60 107	0.49 87	0.95 91	0.65 109

IPLG	3.01 261	0.75 122	0.63 137	0.42 112	0.52 147	0.54 151	0.51 191	1.63 248	0.35 86	0.62 91	0.59 126	0.77 137	0.66 174	0.46 186	51.49 363	1.67 214	1.02 227	0.92 224	3.51 224	0.63 141	0.99 110	5.97 223	0.49 142	0.48 149	0.80 150	1.16 209	2.86 273	0.71 117

RAFT + AFF	1.96 221	0.49 58	0.42 88	0.41 106	0.20 35	0.41 106	0.19 75	0.65 85	0.23 52	0.56 76	0.27 48	0.77 137	0.21 45	0.29 79	39.69 326	0.90 70	0.62 86	0.35 34	1.92 152	0.38 56	0.77 82	0.57 55	0.32 66	0.27 66	0.71 129	0.33 52	0.58 41	0.29 42

GLC_STEREO	0.97 121	0.89 185	0.85 187	0.56 149	0.60 172	0.48 129	0.40 160	1.70 255	0.47 120	0.77 128	0.67 142	0.78 142	0.63 163	0.61 237	2.53 197	1.65 210	0.88 175	0.60 100	1.57 142	0.70 162	2.48 187	1.17 111	0.44 110	0.43 124	0.67 116	0.55 103	2.36 227	0.88 156

AACVNet	0.95 119	0.87 174	0.69 149	0.91 231	0.91 241	0.72 210	0.59 212	0.87 131	0.60 175	0.73 116	0.88 196	0.79 143	0.64 166	0.60 235	1.77 97	1.37 152	0.84 158	0.83 195	1.12 108	0.77 188	1.36 146	1.13 109	0.70 245	0.65 220	0.87 174	1.12 198	1.90 178	1.31 220

EGLCR-Stereo	2.26 228	0.87 174	1.17 265	0.45 120	0.48 129	0.61 181	0.23 87	0.83 121	0.55 158	0.72 111	0.53 111	0.80 144	0.66 174	0.41 153	2.36 179	2.92 263	0.90 188	1.10 269	3.35 221	0.60 125	5.09 226	12.56 347	0.47 128	0.45 132	0.89 185	0.91 164	20.21 369	0.86 149

MIPNet	2.89 256	0.91 193	0.77 166	0.49 126	0.65 189	0.55 155	0.57 205	1.34 206	0.53 148	2.05 262	0.99 211	0.80 144	0.77 212	0.48 197	40.89 329	1.61 205	1.15 250	0.94 231	3.25 216	1.19 255	1.15 128	9.31 270	0.57 192	0.62 208	1.24 248	1.51 254	2.90 277	0.82 138

CVANet_RVC	0.60 71	0.67 85	0.81 175	0.81 221	0.53 153	0.66 194	0.55 201	1.15 165	0.39 92	0.44 65	0.79 179	0.80 144	0.44 104	0.43 170	0.69 32	0.67 43	0.55 70	0.53 86	0.55 53	0.57 108	0.63 62	0.57 55	0.40 92	0.41 115	0.46 66	0.40 70	0.72 64	0.55 80

NVstereo2D	2.81 255	0.82 154	0.74 158	0.69 189	0.78 223	0.92 241	0.81 234	1.18 171	0.76 213	0.91 170	1.06 215	0.80 144	0.55 132	0.71 259	52.63 371	1.47 179	0.86 164	0.83 195	1.42 127	0.69 155	1.12 125	0.94 95	0.76 257	0.83 261	1.08 218	0.78 134	0.98 94	0.74 121

PWCDC_ROB	2.78 252	0.70 97	0.65 143	0.61 165	0.87 235	0.63 186	0.57 205	1.04 154	1.59 291	0.65 96	1.88 261	0.80 144	3.28 306	0.73 260	41.04 330	2.18 244	1.23 257	0.98 245	1.52 135	0.97 232	2.56 189	5.26 204	0.68 241	0.81 255	0.74 137	0.94 169	1.13 108	0.97 169

HLf8	2.46 236	0.94 208	0.89 201	0.73 196	0.62 184	0.54 151	0.35 145	2.78 331	0.73 210	2.24 276	1.41 246	0.81 149	0.59 147	0.35 113	23.74 320	1.60 204	0.94 204	0.80 179	5.76 270	0.76 186	7.40 268	5.69 214	0.66 232	0.69 230	0.80 150	1.14 205	2.33 220	1.06 191

GMStereo	0.73 86	0.99 231	0.39 78	0.49 126	0.47 123	0.55 155	0.41 164	0.77 102	0.43 109	0.55 74	0.48 97	0.81 149	0.38 83	0.34 105	1.60 78	0.95 76	0.74 126	0.52 77	1.88 150	0.57 108	1.07 116	0.73 73	0.42 102	0.51 159	0.72 132	0.47 86	1.87 175	0.57 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
raftrobust	1.11 140	0.65 80	0.92 206	0.55 147	0.49 133	0.44 112	0.33 135	1.55 237	0.47 120	0.94 177	0.72 162	0.82 151	0.53 120	0.36 127	2.91 225	1.71 215	0.71 111	0.70 139	4.37 243	0.65 143	1.69 167	3.95 173	0.59 209	0.42 123	0.95 198	0.85 151	0.99 95	0.85 147

FINET	0.69 82	0.65 80	0.67 147	0.65 178	0.49 133	0.48 129	0.45 179	0.75 99	0.59 172	0.61 88	0.48 97	0.82 151	0.57 140	0.43 170	1.71 87	1.08 102	0.77 132	0.57 93	1.07 104	0.56 105	0.88 98	0.65 67	0.43 107	0.50 157	0.62 108	0.56 105	0.96 92	0.64 105

iinet-f	1.22 151	1.08 257	0.64 140	0.93 234	0.46 119	0.68 201	0.57 205	0.79 112	0.48 126	2.11 272	1.35 241	0.83 153	0.64 166	0.35 113	3.95 268	1.80 223	0.77 132	0.66 128	2.93 204	1.00 234	1.53 154	3.24 163	0.64 228	0.53 171	1.10 228	0.63 113	2.23 213	0.90 158

UDGNet	1.34 169	1.00 237	0.76 162	1.64 297	1.38 288	1.69 299	1.25 273	1.22 174	0.69 201	0.63 94	0.84 191	0.83 153	0.41 94	1.62 321	2.02 133	1.19 124	0.81 151	0.87 207	1.98 155	0.92 223	1.68 165	5.69 214	1.26 306	0.47 136	1.21 239	0.95 170	2.15 197	1.03 185

CES	1.27 155	0.77 134	0.56 127	0.45 120	0.56 162	0.51 139	0.21 83	1.50 224	0.70 204	0.78 131	0.80 184	0.84 155	0.90 235	0.33 99	3.45 252	2.96 264	1.14 246	1.04 261	1.32 122	1.08 244	4.63 216	4.87 187	0.63 222	0.38 100	0.85 166	0.83 143	1.02 97	1.16 202

TestStereo	0.77 91	0.93 205	0.79 170	0.56 149	0.46 119	0.66 194	0.33 135	1.22 174	0.42 108	0.90 167	0.52 109	0.84 155	0.54 126	0.39 143	1.50 71	0.92 71	0.73 121	0.51 75	1.38 126	0.56 105	1.25 135	0.82 83	0.44 110	0.44 128	0.77 144	0.79 135	1.34 122	0.79 131

DeepPruner_ROB	1.64 200	0.75 122	0.91 204	0.85 225	0.88 237	0.75 214	1.75 296	1.26 184	0.91 231	1.49 227	1.65 255	0.85 157	0.81 217	0.56 218	3.12 243	1.49 182	1.02 227	1.02 255	2.33 168	0.75 183	7.42 269	6.70 235	0.81 276	0.69 230	0.88 181	1.45 245	2.17 201	0.87 151

IPLGR	3.25 267	0.89 185	0.81 175	0.65 178	0.66 194	0.50 134	0.42 170	1.14 164	0.44 113	2.02 259	1.30 235	0.86 158	0.74 200	0.47 191	50.44 358	1.86 224	1.15 250	1.11 273	3.23 210	1.37 265	1.41 150	7.71 249	0.56 187	0.70 236	1.39 268	1.55 261	3.46 300	0.92 161

APVNet	1.21 150	1.02 243	0.64 140	0.69 189	0.78 223	0.86 230	0.84 236	0.78 108	0.71 207	0.92 173	0.82 187	0.86 158	0.59 147	0.58 227	2.67 211	1.65 210	1.11 240	0.98 245	3.23 210	0.85 211	1.62 161	4.73 183	0.55 179	0.84 263	0.77 144	0.80 138	1.90 178	0.98 171

test_4	1.13 142	0.74 114	0.77 166	0.42 112	0.32 73	0.34 79	0.26 101	0.78 108	0.33 80	0.75 120	0.40 83	0.87 160	0.35 77	0.40 147	2.10 146	1.55 196	0.65 94	0.69 137	1.50 133	0.51 90	1.12 125	10.25 284	0.41 96	0.37 96	0.58 102	0.70 123	2.73 267	0.62 98

DMCA-RVC	0.86 103	0.74 114	0.73 155	0.61 165	0.77 219	0.56 161	0.70 222	0.77 102	1.43 279	1.38 221	0.69 150	0.87 160	0.54 126	0.55 217	1.66 86	1.05 92	0.81 151	0.74 157	0.95 90	0.73 173	0.89 102	0.93 94	0.51 156	0.58 188	0.59 105	0.62 111	1.82 171	0.91 159

CFNet_RVC	0.94 117	0.84 165	0.89 201	0.76 206	0.80 229	0.71 206	0.49 186	0.74 98	0.63 189	0.88 162	0.94 201	0.87 160	0.57 140	0.50 203	1.96 122	1.12 111	0.79 139	0.79 174	1.27 117	0.73 173	1.26 136	1.52 130	0.48 132	0.64 218	0.98 200	1.11 195	1.92 180	1.23 211

HSM	1.07 135	0.75 122	0.97 216	0.78 213	0.77 219	0.54 151	0.54 196	1.87 273	0.60 175	0.76 124	0.85 192	0.87 160	0.67 178	0.56 218	2.24 167	1.05 92	0.92 195	0.71 143	2.57 177	0.71 165	1.80 172	2.08 145	0.56 187	0.72 241	0.90 189	0.97 174	2.08 193	1.03 185

iResNet_ROB	1.16 147	0.83 157	0.82 178	0.65 178	0.59 168	0.67 197	0.58 209	2.65 325	0.53 148	1.73 242	0.76 170	0.87 160	0.78 214	0.47 191	3.77 265	1.45 171	0.87 169	0.86 205	2.81 195	0.65 143	1.26 136	0.87 88	0.57 192	0.73 242	0.81 152	0.95 170	2.65 264	1.03 185

CASnet	1.15 146	0.91 193	0.49 107	0.40 102	0.43 112	0.38 94	0.20 79	0.91 139	0.49 130	0.77 128	0.56 118	0.88 165	0.53 120	0.35 113	2.15 150	1.24 132	0.72 116	0.50 71	1.34 124	0.54 96	7.12 264	5.37 206	0.41 96	0.38 100	1.21 239	0.49 87	1.45 134	0.79 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT+CT+SA	0.87 107	0.97 223	0.40 81	0.45 120	0.29 65	0.38 94	0.20 79	1.64 251	0.33 80	0.72 111	0.30 55	0.88 165	0.65 171	0.40 147	1.56 76	1.21 128	0.56 74	0.57 93	2.08 158	0.40 63	0.83 91	5.00 192	0.32 66	0.37 96	0.47 72	0.42 80	1.56 143	0.49 73

ICVP	1.51 190	0.74 114	1.07 240	0.75 201	0.75 214	0.84 226	0.54 196	1.10 158	0.86 222	1.37 219	1.15 222	0.88 165	1.08 260	0.53 210	1.90 115	1.91 228	1.22 255	0.99 248	1.56 141	0.96 231	3.89 206	10.50 291	0.68 241	0.77 247	0.91 192	1.19 215	1.42 130	1.14 199
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	1.65 201	0.78 139	0.82 178	0.82 223	0.79 226	0.69 203	0.42 170	0.93 141	0.53 148	0.95 180	0.81 186	0.88 165	0.81 217	0.81 275	15.70 304	1.39 155	0.74 126	0.71 143	7.24 308	0.77 188	0.97 108	1.50 129	0.69 244	0.57 184	0.88 181	0.89 157	1.47 136	1.12 198

PMTNet	1.39 175	0.94 208	0.99 221	0.48 125	0.49 133	0.47 124	0.32 129	0.83 121	0.66 195	0.83 147	0.62 130	0.88 165	0.50 115	0.35 113	2.72 216	4.30 303	0.91 189	0.57 93	2.40 170	0.54 96	6.12 244	5.45 209	0.57 192	0.38 100	1.99 316	1.00 181	1.09 103	1.19 208

TestStereo_HLe17	2.28 231	1.06 253	0.88 193	0.74 199	0.67 195	0.61 181	0.37 148	2.48 318	0.70 204	1.80 247	1.27 233	0.89 170	0.61 158	0.36 127	20.38 312	1.64 209	0.96 211	0.82 192	4.36 242	0.74 176	7.60 271	5.87 219	0.61 214	0.79 250	0.87 174	1.18 211	2.31 217	0.93 163

RALCasStereoNet	0.93 114	0.82 154	0.93 207	0.53 142	0.53 153	0.60 177	0.45 179	1.48 221	0.44 113	1.03 187	0.75 167	0.89 170	0.49 112	0.32 92	2.31 177	1.43 167	0.78 135	0.75 159	1.50 133	0.58 112	1.18 130	2.21 147	0.49 142	0.57 184	0.86 169	1.13 201	0.90 82	1.16 202

CCAANet	0.66 78	0.57 67	0.62 135	0.37 88	0.36 93	0.38 94	0.45 179	1.41 213	0.45 116	1.16 203	0.43 89	0.89 170	0.57 140	0.37 131	1.31 63	0.81 61	0.63 88	0.47 65	0.61 58	0.61 128	0.60 54	0.55 50	0.51 156	0.35 93	0.55 94	0.50 94	1.59 152	0.72 118

TestStereo_HL2	1.36 170	0.98 226	1.05 232	0.66 183	0.53 153	0.65 191	0.37 148	1.23 177	0.69 201	2.77 296	1.83 260	0.91 173	0.57 140	0.35 113	2.13 147	1.51 187	0.87 169	0.83 195	3.85 231	0.78 193	2.47 186	5.60 211	0.57 192	0.67 225	0.76 143	1.14 205	1.88 176	1.02 184

TestHL	1.36 170	0.95 215	1.04 230	0.59 159	0.55 160	0.67 197	0.38 152	1.22 174	0.64 191	2.70 294	2.12 272	0.91 173	0.55 132	0.35 113	2.14 148	1.51 187	0.87 169	0.80 179	3.54 225	0.77 188	2.60 191	5.57 210	0.56 187	0.66 224	0.81 152	1.18 211	2.16 199	1.03 185

LMCR-Stereo	1.06 133	0.83 157	0.84 183	0.53 142	0.62 184	0.64 189	0.33 135	1.12 160	0.60 175	0.83 147	0.79 179	0.91 173	0.49 112	0.41 153	2.53 197	1.54 195	1.03 230	0.75 159	2.16 160	1.42 270	1.68 165	3.87 171	0.49 142	0.65 220	0.75 138	0.83 143	1.10 107	0.88 156

HITNet	0.90 113	0.65 80	0.62 135	0.68 187	0.50 142	0.39 98	0.32 129	1.26 184	0.89 227	0.70 105	0.70 157	0.91 173	0.49 112	0.39 143	1.96 122	1.02 86	0.66 96	0.64 121	0.79 78	0.61 128	1.53 154	3.85 169	0.46 118	0.52 165	0.58 102	0.64 114	1.81 168	0.81 136
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CFNet	0.80 96	0.84 165	0.79 170	0.76 206	0.70 204	0.60 177	0.46 184	0.84 124	0.48 126	0.66 99	0.71 159	0.92 177	0.61 158	0.43 170	1.75 94	0.84 63	0.70 107	0.64 121	0.90 86	0.78 193	0.89 102	0.72 72	0.45 116	0.51 159	0.87 174	0.83 143	1.67 158	1.15 201

coex_refinement	1.02 128	1.02 243	0.76 162	0.66 183	0.85 233	0.71 206	0.50 190	0.81 115	1.04 250	0.67 101	1.01 214	0.94 178	0.44 104	0.46 186	3.49 253	0.95 76	0.78 135	0.71 143	3.74 230	0.77 188	0.85 94	0.75 75	0.63 222	0.52 165	0.87 174	0.93 166	1.75 166	0.94 165

SACVNet	1.31 163	0.94 208	0.95 213	0.90 229	1.10 262	0.87 232	0.92 247	1.50 224	0.81 217	1.23 210	0.71 159	0.94 178	0.69 181	0.68 252	1.83 105	1.40 157	1.12 245	0.83 195	2.20 162	0.94 226	2.13 181	5.87 219	0.65 229	0.82 258	1.04 211	1.06 188	2.02 188	1.30 219

CREStereo	1.37 172	0.91 193	0.94 208	0.52 137	0.42 110	0.47 124	0.26 101	1.43 216	0.66 195	0.87 156	0.83 189	0.95 180	0.73 195	0.36 127	2.98 229	4.38 306	0.85 160	0.56 91	2.41 171	0.62 136	5.52 234	4.71 182	0.53 170	0.47 136	1.02 207	0.87 155	1.73 163	0.98 171
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
BEATNet_4x	1.53 192	0.77 134	0.77 166	0.75 201	0.67 195	0.47 124	0.40 160	1.23 177	1.32 272	0.83 147	0.77 171	0.95 180	0.74 200	0.59 231	5.02 277	2.40 254	1.64 284	1.43 307	1.27 117	0.85 211	4.54 213	8.28 255	0.48 132	0.91 271	0.70 126	0.77 132	1.85 172	0.99 177

DN-CSS_ROB	1.32 166	0.83 157	1.03 227	0.87 227	0.86 234	0.47 124	0.36 146	2.00 287	0.57 167	1.56 231	1.81 258	0.96 182	0.77 212	0.38 137	2.15 150	1.40 157	1.03 230	0.93 228	5.27 255	0.66 148	2.56 189	2.82 157	0.54 176	0.86 266	0.79 149	0.81 139	2.07 192	1.33 223

trnet	1.20 149	0.91 193	0.94 208	0.52 137	0.42 110	0.47 124	0.25 94	1.41 213	0.61 180	0.88 162	0.75 167	0.97 183	0.72 190	0.37 131	2.66 209	3.31 278	0.86 164	0.61 106	2.41 171	0.60 125	3.93 207	3.14 161	0.50 154	0.47 136	1.03 210	0.86 154	1.72 160	0.99 177

RAFT-Test	2.37 234	0.85 169	1.14 259	1.02 245	0.65 189	0.58 170	0.51 191	2.18 301	0.70 204	1.12 198	5.37 315	0.97 183	0.92 239	0.45 181	2.50 194	5.29 320	0.99 219	0.80 179	6.96 303	1.11 245	10.85 324	10.83 304	0.67 237	0.58 188	1.51 288	1.82 285	1.38 126	2.18 268

LoS	1.51 190	0.79 143	0.59 129	0.52 137	0.56 162	0.65 191	0.38 152	2.56 321	0.88 225	1.21 205	0.94 201	0.97 183	0.88 232	0.35 113	3.04 233	3.41 280	1.24 258	0.93 228	2.19 161	0.68 153	5.96 240	7.00 243	0.62 217	0.47 136	1.14 233	0.98 178	1.06 102	0.87 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLCA_NET_v2_RVC	1.02 128	0.93 205	0.80 174	0.72 193	0.79 226	0.65 191	1.02 256	1.07 157	2.31 319	2.00 258	0.74 165	0.97 183	0.56 136	0.94 290	1.82 102	0.96 78	0.68 99	0.67 131	1.31 120	0.65 143	0.88 98	0.94 95	0.57 192	0.57 184	0.73 135	1.60 268	1.43 131	1.27 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TestStereo-Hl	1.73 210	0.89 185	1.21 274	0.64 177	0.68 199	0.67 197	0.49 186	1.63 248	0.90 228	2.54 287	2.50 280	0.98 187	0.60 157	0.34 105	2.71 215	1.89 226	0.92 195	0.95 237	5.28 256	0.83 209	4.10 209	9.42 271	0.57 192	0.71 237	0.81 152	1.32 227	2.00 187	1.16 202

psm_up	0.99 124	0.86 172	0.99 221	0.78 213	0.89 239	0.75 214	0.58 209	1.33 203	1.03 249	0.88 162	0.69 150	0.99 188	0.72 190	0.76 267	1.89 113	1.10 107	0.91 189	0.81 188	1.93 153	0.81 203	1.08 118	0.90 90	0.49 142	0.85 264	1.01 205	1.06 188	1.62 154	1.10 194

castereo++	1.62 196	0.76 128	0.78 169	0.59 159	0.41 108	0.34 79	0.25 94	0.85 125	0.43 109	0.81 144	0.62 130	1.02 189	0.51 117	0.38 137	1.86 110	2.57 256	1.01 224	0.73 153	3.23 210	0.62 136	7.09 263	6.35 229	0.63 222	0.58 188	0.99 201	1.01 183	7.61 344	1.63 244

ADCRef	4.84 299	1.42 297	1.01 225	0.78 213	1.77 308	1.21 276	1.62 290	0.99 149	5.58 353	1.85 252	1.08 216	1.02 189	0.91 236	1.17 309	54.35 375	1.92 231	1.10 236	1.04 261	3.49 223	1.32 264	1.80 172	3.27 164	2.13 329	0.87 267	2.30 319	4.60 333	2.48 242	29.71 373

NCCL2	1.48 186	1.28 285	1.10 247	1.11 253	1.43 291	0.78 219	0.90 244	1.05 155	1.14 263	1.86 254	1.27 233	1.02 189	0.81 217	0.80 274	3.43 250	1.42 163	1.14 246	0.87 207	1.31 120	0.89 219	1.94 179	3.37 165	1.48 318	1.02 275	1.50 286	1.35 231	3.80 310	1.85 252

DLCB_ROB	0.94 117	0.90 189	0.88 193	0.73 196	0.80 229	0.69 203	0.69 221	0.87 131	0.72 208	0.94 177	0.86 193	1.02 189	0.91 236	0.69 258	1.48 69	1.06 95	0.97 215	0.72 151	0.88 85	0.74 176	1.21 132	1.21 115	0.78 264	0.71 237	1.26 252	1.26 221	1.49 138	0.95 166

IER	0.88 110	0.82 154	0.55 125	0.49 126	0.51 145	0.56 161	0.45 179	0.80 113	0.49 130	1.15 201	0.77 171	1.03 193	0.50 115	0.79 271	3.66 257	1.04 89	0.73 121	0.64 121	0.87 84	0.78 193	0.73 78	0.82 83	0.60 211	0.53 171	0.63 109	1.00 181	2.05 190	0.74 121

CIPLG	1.32 166	0.70 97	0.69 149	0.57 152	0.46 119	0.52 142	0.33 135	0.81 115	0.55 158	0.76 124	0.69 150	1.03 193	0.53 120	0.59 231	2.91 225	1.33 147	0.89 178	0.62 110	3.23 210	0.62 136	1.62 161	10.69 297	0.55 179	0.53 171	0.90 189	0.54 101	2.37 230	0.61 96

IPLGR_C	1.31 163	0.71 104	0.68 148	0.57 152	0.46 119	0.52 142	0.31 119	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 150	1.03 193	0.53 120	0.59 231	2.62 204	1.33 147	0.88 175	0.63 118	3.25 216	0.61 128	1.64 164	10.69 297	0.55 179	0.53 171	0.89 185	0.57 106	2.40 233	0.62 98

cross-raft	2.26 228	0.88 183	1.08 243	0.73 196	0.68 199	0.64 189	0.44 177	2.04 291	0.61 180	0.95 180	1.30 235	1.03 193	0.76 209	0.43 170	2.58 201	5.15 315	0.99 219	0.78 170	7.00 304	1.80 299	12.15 327	10.30 288	0.65 229	0.60 200	1.60 296	1.92 291	1.66 157	2.36 274

castereo	1.44 182	0.88 183	0.96 215	0.46 123	0.47 123	0.33 76	0.27 104	0.77 102	0.50 135	0.80 141	0.64 135	1.04 197	0.48 109	0.38 137	2.25 169	2.81 259	1.03 230	0.76 162	2.67 189	0.62 136	7.90 280	7.11 245	0.57 192	0.52 165	1.04 211	1.25 220	1.03 98	1.21 209

ACRE	1.31 163	0.70 97	0.66 145	0.58 158	0.47 123	0.52 142	0.32 129	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 150	1.04 197	0.52 119	0.59 231	2.66 209	1.32 144	0.89 178	0.63 118	3.25 216	0.61 128	1.62 161	10.69 297	0.55 179	0.52 165	0.92 193	0.55 103	2.40 233	0.62 98

sCroCo_RVC	1.85 217	0.67 85	0.55 125	0.37 88	0.49 133	0.75 214	0.41 164	0.94 144	1.56 290	1.51 228	0.78 177	1.04 197	0.94 244	0.48 197	2.49 191	5.07 314	1.26 261	1.22 290	2.53 176	1.37 265	7.95 283	11.14 311	0.45 116	0.60 200	0.94 194	1.12 198	2.34 223	1.05 189

MSMDNet	2.69 246	0.87 174	1.07 240	0.57 152	0.65 189	0.59 173	0.49 186	2.03 289	0.62 188	1.03 187	0.97 209	1.05 200	12.04 339	0.50 203	2.60 202	5.56 323	1.05 233	0.80 179	6.93 302	1.42 270	11.49 326	12.49 344	0.67 237	0.58 188	1.48 282	1.83 286	1.28 118	1.97 260

GANet-ADL	2.79 253	0.89 185	1.20 273	1.00 244	1.00 250	1.20 275	0.80 233	1.20 172	1.00 243	3.59 323	6.59 331	1.06 201	0.76 209	0.48 197	12.27 295	4.90 312	1.57 282	0.92 224	6.59 291	1.66 293	6.93 261	11.51 321	0.68 241	0.80 251	1.09 222	1.40 238	2.47 241	1.85 252

s12784h	2.23 225	1.12 260	1.32 282	1.12 256	0.91 241	0.59 173	0.39 154	1.37 209	0.65 193	1.05 192	0.82 187	1.08 202	0.95 246	0.37 131	2.80 221	4.82 310	0.93 202	0.71 143	3.28 219	0.58 112	7.80 275	8.40 258	0.51 156	0.54 175	1.50 286	1.13 201	11.58 354	3.94 308

sAnonymous2	1.42 177	0.76 128	0.52 116	0.41 106	0.47 123	0.71 206	0.41 164	1.28 190	0.98 241	0.65 96	0.89 197	1.08 202	0.95 246	0.37 131	2.20 159	2.28 247	1.10 236	1.04 261	3.71 227	0.92 223	4.94 221	6.73 237	0.62 217	0.55 181	0.83 160	1.39 236	1.25 114	1.24 213

CroCo_RVC	1.42 177	0.76 128	0.52 116	0.41 106	0.47 123	0.71 206	0.41 164	1.28 190	0.98 241	0.65 96	0.89 197	1.08 202	0.95 246	0.37 131	2.20 159	2.28 247	1.10 236	1.04 261	3.71 227	0.92 223	4.94 221	6.73 237	0.62 217	0.55 181	0.83 160	1.39 236	1.25 114	1.24 213

pcwnet_v2	3.22 266	0.81 151	0.94 208	0.92 233	1.12 265	0.94 242	0.70 222	1.17 167	0.88 225	2.04 261	1.10 217	1.09 205	1.00 251	1.27 313	47.63 349	1.56 198	0.96 211	0.87 207	6.63 292	0.81 203	2.45 185	3.52 167	1.01 295	0.75 243	1.04 211	1.16 209	2.44 238	2.23 271

EKT-Stereo	5.41 307	0.97 223	1.10 247	0.72 193	0.74 212	0.87 232	1.17 269	2.02 288	1.00 243	1.41 224	2.92 283	1.11 206	0.81 217	0.46 186	72.33 385	14.74 361	1.14 246	1.37 304	5.61 266	7.76 358	9.80 308	10.61 295	0.53 170	0.61 206	1.39 268	1.11 195	2.56 255	1.08 193

RTSC	3.08 265	0.95 215	1.25 279	0.76 206	0.91 241	0.96 244	1.84 301	1.15 165	1.34 274	2.37 281	2.12 272	1.11 206	0.99 250	1.02 296	41.50 332	1.94 232	1.88 296	1.22 290	4.09 237	1.06 242	2.76 192	4.02 174	0.63 222	1.03 276	0.83 160	0.99 180	2.44 238	1.98 261

dad	1.63 197	0.97 223	0.65 143	2.18 314	1.19 275	1.01 255	3.99 329	1.66 253	0.55 158	1.21 205	0.50 102	1.12 208	2.01 281	0.58 227	3.09 239	1.16 117	1.11 240	0.76 162	2.70 191	0.77 188	1.34 141	1.48 128	0.71 248	0.88 268	2.48 325	0.71 124	5.52 329	3.80 307

STTStereo	0.99 124	0.95 215	0.82 178	0.77 211	0.77 219	0.69 203	0.87 241	0.86 127	1.53 288	1.27 211	0.79 179	1.13 209	0.69 181	0.93 288	2.19 156	1.03 88	0.72 116	0.70 139	1.05 100	0.63 141	1.15 128	0.86 87	0.58 203	0.56 183	0.73 135	1.21 217	1.74 165	1.41 229

CASS	2.08 223	1.02 243	1.16 264	1.28 275	0.99 249	0.88 236	3.39 324	1.42 215	1.02 248	1.30 215	2.46 279	1.14 210	0.81 217	0.46 186	2.70 213	2.38 253	3.41 322	1.10 269	3.40 222	1.18 254	8.01 285	8.63 259	0.66 232	0.69 230	1.49 284	1.27 222	2.52 248	1.41 229
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCL	5.69 311	1.88 315	1.63 299	1.29 277	1.40 289	1.59 295	2.22 310	1.23 177	5.20 351	3.04 307	2.01 269	1.14 210	0.84 224	1.04 302	50.40 357	1.63 208	1.45 277	1.79 321	2.94 206	1.38 267	3.19 198	2.35 149	1.23 302	1.07 281	9.47 361	11.74 358	11.34 353	29.10 372

FADNet	1.44 182	0.83 157	0.83 182	0.82 223	1.03 251	0.61 181	1.88 303	0.97 146	0.73 210	0.93 175	0.92 200	1.16 212	0.76 209	0.74 262	3.69 261	1.34 149	0.91 189	1.03 258	2.63 184	1.49 279	2.87 194	4.93 188	0.49 142	0.65 220	1.54 291	1.70 277	1.51 140	1.83 251

NCC-stereo	1.25 153	1.24 275	1.10 247	0.99 242	1.05 254	0.96 244	1.53 286	1.79 264	1.59 291	0.60 86	1.34 238	1.17 213	1.03 254	0.74 262	2.44 187	1.07 96	0.89 178	0.99 248	1.54 138	0.91 220	0.99 110	2.46 153	0.80 272	0.76 245	1.26 252	1.59 265	1.39 127	1.61 241

Abc-Net	1.25 153	1.24 275	1.10 247	0.99 242	1.05 254	0.96 244	1.53 286	1.79 264	1.59 291	0.60 86	1.34 238	1.17 213	1.03 254	0.74 262	2.44 187	1.07 96	0.89 178	0.99 248	1.54 138	0.91 220	0.99 110	2.46 153	0.80 272	0.76 245	1.26 252	1.59 265	1.39 127	1.61 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	1.43 181	1.30 287	1.99 320	1.14 263	1.18 273	1.16 268	1.01 253	1.20 172	1.08 255	0.91 170	1.70 257	1.18 215	1.24 265	0.87 279	3.10 241	1.18 121	0.98 217	0.86 205	1.81 149	1.02 236	1.39 149	3.87 171	0.76 257	0.90 270	1.14 233	1.53 257	2.17 201	1.85 252

FCDSN-DC	3.63 278	0.94 208	2.84 342	1.29 277	1.30 282	1.03 257	1.00 252	0.90 136	0.91 231	1.04 191	0.74 165	1.21 216	0.74 200	0.58 227	52.59 370	2.04 239	1.24 258	1.13 277	1.05 100	0.79 197	6.62 252	10.01 276	0.78 264	2.18 325	1.20 238	1.67 276	1.20 112	1.05 189
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	1.18 148	1.02 243	1.24 277	0.94 235	1.08 260	0.84 226	1.17 269	1.25 182	1.31 271	0.61 88	1.16 223	1.21 216	0.75 204	0.68 252	3.34 248	1.04 89	0.89 178	0.67 131	1.20 115	0.79 197	0.88 98	2.85 158	0.59 209	0.71 237	0.86 169	0.98 178	2.51 247	1.21 209

dd	0.86 103	0.80 145	0.51 109	1.05 249	0.44 115	0.85 229	0.44 177	0.85 125	0.39 92	0.83 147	0.40 83	1.23 218	0.39 85	0.47 191	2.21 164	0.98 82	0.97 215	0.71 143	2.00 157	0.61 128	0.84 92	0.77 77	0.49 142	0.64 218	0.70 126	0.53 99	1.73 163	1.47 231

UCFNet_RVC	1.11 140	1.26 281	0.85 187	0.88 228	0.93 248	0.77 218	0.58 209	0.78 108	0.67 198	0.93 175	0.80 184	1.25 219	0.93 241	0.48 197	2.17 154	1.09 104	0.78 135	0.82 192	2.60 183	0.80 200	1.32 140	1.66 132	1.31 310	0.67 225	1.05 214	1.11 195	1.44 133	2.13 264

AE-Stereo	1.61 195	0.85 169	1.23 276	0.81 221	0.51 145	0.57 167	0.75 226	0.83 121	0.49 130	0.79 137	0.54 113	1.29 220	0.72 190	0.47 191	2.05 138	2.96 264	0.99 219	0.92 224	2.63 184	0.86 214	4.61 214	11.92 328	0.50 154	0.80 251	1.26 252	1.34 230	1.95 181	0.86 149

R-Stereo Train	2.23 225	1.01 239	1.14 259	0.96 237	0.63 187	0.73 212	0.31 119	1.30 193	1.01 246	1.68 238	4.49 304	1.29 220	0.70 184	0.42 165	2.49 191	3.99 298	1.66 285	1.02 255	6.77 297	1.11 245	7.83 276	12.24 333	0.49 142	0.54 175	1.42 274	1.66 273	1.34 122	1.93 257

RAFT-Stereo	2.23 225	1.01 239	1.14 259	0.96 237	0.63 187	0.73 212	0.31 119	1.30 193	1.01 246	1.68 238	4.49 304	1.29 220	0.70 184	0.42 165	2.49 191	3.99 298	1.66 285	1.02 255	6.77 297	1.11 245	7.83 276	12.24 333	0.49 142	0.54 175	1.42 274	1.66 273	1.34 122	1.93 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	1.57 193	0.87 174	0.70 152	1.13 258	0.65 189	0.72 210	0.49 186	2.63 324	0.64 191	1.77 246	0.87 195	1.30 223	0.75 204	0.40 147	4.81 276	1.26 135	0.91 189	0.71 143	4.58 248	0.81 203	7.66 273	1.62 131	0.58 203	0.80 251	0.81 152	0.83 143	3.12 287	0.91 159

MyStereo04	1.58 194	0.90 189	0.97 216	0.78 213	0.89 239	0.57 167	0.40 160	1.57 239	0.97 237	2.23 275	0.89 197	1.34 224	0.54 126	0.41 153	2.94 228	2.47 255	0.86 164	0.92 224	5.37 258	1.50 282	4.62 215	3.51 166	0.92 290	0.81 255	1.21 239	1.61 270	2.58 257	0.95 166

GEStereo_RVC	1.80 215	0.96 221	0.99 221	1.02 245	0.87 235	1.12 263	1.03 259	1.66 253	0.82 219	0.91 170	0.79 179	1.34 224	0.75 204	0.61 237	2.25 169	2.14 243	1.14 246	1.23 293	4.06 236	1.22 257	4.66 217	11.41 318	0.71 248	0.95 273	0.88 181	0.97 174	2.49 245	1.65 245

AF-Net	1.05 130	0.83 157	0.94 208	0.76 206	0.91 241	0.98 249	1.68 292	1.52 231	1.06 252	0.57 80	0.96 205	1.34 224	0.64 166	0.74 262	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 144	0.72 168	0.72 75	2.35 149	0.63 222	0.62 208	0.89 185	0.82 141	1.57 148	1.25 215

Nwc_Net	1.05 130	0.83 157	0.94 208	0.76 206	0.91 241	0.98 249	1.68 292	1.52 231	1.06 252	0.57 80	0.96 205	1.34 224	0.64 166	0.74 262	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 144	0.72 168	0.72 75	2.35 149	0.63 222	0.62 208	0.89 185	0.82 141	1.57 148	1.25 215

HBP-ISP	6.40 323	1.33 290	2.30 330	1.91 308	1.51 293	1.65 296	0.79 230	2.50 320	1.29 270	4.91 351	6.80 340	1.37 228	0.74 200	14.59 369	52.98 372	19.59 372	1.24 258	1.10 269	6.08 279	8.03 361	12.73 333	16.75 370	0.79 267	1.19 288	1.81 308	2.06 299	3.90 315	2.87 284

EAI-Stereo	2.60 241	0.90 189	1.57 296	0.90 229	1.31 283	0.84 226	1.31 277	2.22 304	1.34 274	0.81 144	5.69 318	1.37 228	0.83 223	0.50 203	4.76 275	5.32 321	0.91 189	0.94 231	7.45 310	1.11 245	9.07 304	10.78 303	0.62 217	0.85 264	1.45 281	2.06 299	3.36 296	1.90 255

model_zeroshot	2.99 260	0.75 122	1.18 266	1.86 304	0.74 212	0.59 173	0.56 203	1.94 277	0.63 189	3.88 331	6.88 345	1.41 230	0.66 174	0.68 252	5.34 280	4.82 310	1.18 252	0.96 241	7.09 307	1.03 237	12.99 340	9.02 267	0.54 176	0.65 220	5.42 345	1.66 273	2.16 199	6.22 328

PSMNet-ADL	2.61 244	0.95 215	1.12 254	1.14 263	1.18 273	0.97 247	0.85 239	1.78 263	1.26 267	3.49 320	6.09 324	1.43 231	2.78 298	0.56 218	2.93 227	10.59 348	1.31 265	0.96 241	5.96 276	1.20 256	6.66 253	9.11 269	0.86 286	0.82 258	1.10 228	1.44 242	2.85 272	1.10 194

test-3	1.73 210	1.00 237	1.08 243	0.63 175	0.60 172	0.55 155	0.43 173	1.99 283	0.39 92	0.86 154	0.54 113	1.45 232	0.53 120	0.41 153	2.20 159	1.41 160	0.81 151	0.79 174	6.57 289	0.69 155	5.20 232	11.52 322	0.46 118	0.54 175	0.86 169	0.97 174	3.11 284	0.98 171

test_1	1.73 210	1.01 239	1.08 243	0.63 175	0.60 172	0.55 155	0.43 173	1.99 283	0.39 92	0.86 154	0.54 113	1.45 232	0.54 126	0.41 153	2.20 159	1.42 163	0.80 142	0.79 174	6.57 289	0.69 155	5.20 232	11.52 322	0.46 118	0.54 175	0.87 174	0.97 174	3.11 284	0.98 171

test_3	1.73 210	1.02 243	1.05 232	0.65 178	0.61 177	0.55 155	0.43 173	1.96 279	0.38 90	0.88 162	0.52 109	1.45 232	0.54 126	0.40 147	2.20 159	1.40 157	0.81 151	0.81 188	6.56 288	0.71 165	5.08 225	11.49 319	0.43 107	0.49 154	0.96 199	1.09 194	3.23 289	0.98 171

FADNet-RVC	1.38 174	0.71 104	0.88 193	0.77 211	1.09 261	0.58 170	2.16 309	0.92 140	0.57 167	1.03 187	0.72 162	1.48 235	0.64 166	0.61 237	5.02 277	1.56 198	0.85 160	0.90 220	2.24 164	1.52 286	2.20 182	4.08 175	0.51 156	0.77 247	1.48 282	1.14 205	1.43 131	1.35 225

XQC	3.58 277	1.29 286	1.21 274	1.28 275	1.43 291	1.29 281	1.93 304	1.60 243	1.45 280	2.47 286	3.06 287	1.48 235	4.17 309	1.23 312	44.68 343	2.35 249	1.60 283	1.18 284	3.95 235	1.43 272	3.22 200	4.97 189	0.84 283	1.24 290	1.43 277	2.09 303	2.30 215	1.52 234

Reg-Stereo(zero)	2.60 241	0.80 145	1.38 283	0.70 191	0.75 214	0.56 161	0.62 216	3.07 335	0.68 199	3.56 321	6.85 343	1.50 237	0.84 224	1.38 317	2.08 140	5.28 318	1.28 262	0.83 195	6.55 286	1.51 284	5.18 230	13.34 360	0.60 211	0.60 200	1.08 218	1.44 242	4.02 317	3.66 304

fast-iter	2.60 241	0.80 145	1.38 283	0.70 191	0.75 214	0.56 161	0.62 216	3.07 335	0.68 199	3.56 321	6.85 343	1.50 237	0.84 224	1.38 317	2.08 140	5.28 318	1.28 262	0.83 195	6.55 286	1.51 284	5.18 230	13.34 360	0.60 211	0.60 200	1.08 218	1.44 242	4.02 317	3.66 304

Any-RAFT	2.54 239	0.94 208	1.27 280	0.75 201	0.75 214	0.50 134	0.40 160	1.99 283	0.56 163	0.87 156	6.98 347	1.50 237	0.51 117	0.40 147	2.50 194	3.41 280	0.91 189	0.90 220	6.78 299	0.75 183	14.26 360	10.61 295	0.67 237	0.59 195	1.63 297	1.83 286	2.17 201	4.22 310

AMNet	1.29 161	1.12 260	1.05 232	1.13 258	1.12 265	1.24 278	1.08 264	1.36 207	1.13 261	1.10 197	1.11 219	1.51 240	1.26 266	1.20 310	1.52 73	1.57 200	1.35 271	1.21 289	1.37 125	1.22 257	1.35 144	1.19 113	1.25 303	1.19 288	1.23 247	1.72 278	1.54 142	1.65 245

iRaft-Stereo_20w	4.16 288	1.13 262	2.10 324	2.66 320	1.55 297	1.55 293	1.17 269	1.96 279	1.27 268	5.53 368	6.77 337	1.52 241	1.34 271	0.43 170	3.03 231	5.32 321	0.95 209	0.77 165	5.49 263	1.46 277	8.20 293	12.75 350	0.61 214	0.60 200	1.63 297	25.36 372	11.64 355	5.58 324

XX-Stereo	11.10 348	0.72 107	1.24 277	1.04 247	0.52 147	0.80 223	0.84 236	1.13 162	0.51 140	4.53 343	6.79 338	1.54 242	1.06 258	0.42 165	2.78 219	5.82 325	0.96 211	0.94 231	6.43 284	0.91 220	6.26 247	8.36 257	0.58 203	0.43 124	237.38 390	1.38 234	2.64 262	3.61 303

MSKI-zero shot	2.77 251	0.80 145	1.10 247	0.74 199	0.59 168	0.67 197	0.54 196	1.87 273	0.97 237	0.88 162	6.73 334	1.60 243	0.72 190	0.43 170	3.38 249	7.92 340	1.20 254	0.87 207	6.85 301	4.65 343	10.45 321	12.15 330	0.55 179	0.71 237	1.49 284	1.96 296	1.85 172	3.12 295

MLCV	1.91 220	0.87 174	0.97 216	1.33 280	1.13 268	0.99 251	0.74 225	2.14 296	0.77 214	2.02 259	4.44 303	1.60 243	1.56 274	0.45 181	2.63 206	1.79 221	1.11 240	0.96 241	6.71 295	1.05 241	4.69 219	5.60 211	0.66 232	1.60 300	1.14 233	1.35 231	2.31 217	1.06 191

ADLNet	2.50 238	0.99 231	0.73 155	0.62 170	0.75 214	0.63 186	0.53 194	1.12 160	0.61 180	0.58 83	0.71 159	1.61 245	0.61 158	0.87 279	46.09 345	1.02 86	0.70 107	0.67 131	0.85 82	0.74 176	0.75 81	1.07 107	0.51 156	0.47 136	0.94 194	0.93 166	1.63 155	0.70 116

stereogan	1.44 182	1.33 290	1.05 232	1.11 253	1.28 281	1.11 261	0.97 250	1.26 184	1.05 251	1.22 209	1.10 217	1.62 246	0.89 233	0.66 249	2.34 178	1.31 142	0.94 204	0.81 188	1.72 147	0.95 228	1.10 122	8.04 253	0.71 248	0.77 247	0.83 160	1.06 188	2.36 227	1.38 227

SHD	3.38 268	1.01 239	1.68 302	1.14 263	1.07 259	1.14 265	1.78 298	1.61 246	1.66 294	2.40 284	3.05 286	1.63 247	2.43 289	0.84 277	40.11 327	2.04 239	1.74 287	1.40 305	4.17 238	1.88 303	3.81 205	5.43 208	0.70 245	1.67 303	1.86 312	1.46 246	1.97 183	1.59 240

gcap_with_dpt	1.70 208	2.27 328	0.76 162	1.42 287	0.71 205	0.78 219	0.32 129	1.43 216	0.59 172	0.90 167	0.67 142	1.69 248	0.85 227	0.41 153	2.22 165	3.04 266	1.11 240	1.60 313	4.27 239	0.74 176	5.79 237	5.97 223	0.52 165	0.44 128	1.05 214	1.02 184	2.42 235	3.01 290

GCAP-BAT	1.70 208	2.27 328	0.76 162	1.42 287	0.71 205	0.78 219	0.32 129	1.43 216	0.59 172	0.90 167	0.67 142	1.69 248	0.85 227	0.41 153	2.22 165	3.04 266	1.11 240	1.60 313	4.27 239	0.74 176	5.79 237	5.97 223	0.52 165	0.44 128	1.05 214	1.02 184	2.42 235	3.01 290

FADNet-RVC-Resample	1.37 172	0.87 174	0.99 221	0.72 193	0.81 231	0.63 186	1.02 256	1.06 156	0.91 231	0.99 184	0.99 211	1.69 248	0.73 195	1.02 296	4.06 270	1.41 160	1.02 227	1.62 315	1.55 140	1.04 239	1.37 148	5.03 193	0.57 192	1.14 285	0.88 181	1.99 297	1.45 134	1.54 236

RTS	3.53 275	1.15 263	0.98 219	0.97 240	1.26 277	1.33 282	3.31 321	1.33 203	1.50 286	2.37 281	1.20 228	1.75 251	1.12 261	0.88 282	42.78 337	2.37 251	1.94 300	1.33 302	3.94 232	1.62 290	3.62 201	5.21 200	1.02 296	1.09 282	1.83 310	5.05 337	2.33 220	2.13 264

RTSA	3.53 275	1.15 263	0.98 219	0.97 240	1.26 277	1.33 282	3.31 321	1.33 203	1.50 286	2.37 281	1.20 228	1.75 251	1.12 261	0.88 282	42.78 337	2.37 251	1.94 300	1.33 302	3.94 232	1.62 290	3.62 201	5.21 200	1.02 296	1.09 282	1.83 310	5.05 337	2.33 220	2.13 264

DF	3.45 272	1.03 248	1.05 232	1.23 272	0.43 112	1.11 261	0.34 144	1.62 247	0.66 195	0.81 144	0.79 179	1.79 253	0.53 120	0.38 137	2.24 167	3.92 294	0.89 178	0.95 237	50.42 370	0.83 209	7.98 284	6.94 241	0.58 203	0.59 195	1.09 222	1.33 228	2.06 191	1.54 236

iResNet	2.79 253	0.95 215	0.91 204	1.35 282	1.69 303	1.41 286	1.02 256	1.81 268	1.09 256	2.62 290	5.14 312	1.80 254	2.38 287	0.46 186	10.35 290	7.64 337	1.36 272	1.23 293	6.83 300	1.78 298	10.05 314	4.09 176	0.61 214	2.02 321	1.10 228	1.50 253	2.80 270	1.39 228

GANet	0.64 75	0.67 85	0.63 137	0.57 152	0.58 165	0.95 243	0.55 201	0.78 108	0.46 118	0.57 80	0.61 128	1.83 255	0.36 82	0.41 153	0.81 41	0.69 46	0.76 129	0.73 153	0.58 55	0.40 63	0.53 48	0.49 41	0.47 128	0.48 149	0.56 97	0.41 75	0.83 78	0.69 114

GwcNet-ADL	2.54 239	1.23 274	1.55 295	1.22 271	1.26 277	0.97 247	0.78 227	1.50 224	0.84 221	3.20 312	6.67 332	1.86 256	1.05 257	0.79 271	4.58 274	4.90 312	1.47 278	0.90 220	5.20 254	1.95 308	6.39 249	10.33 289	0.91 289	1.12 284	1.22 244	1.93 292	2.15 197	2.70 280

AnyNet_C32	6.05 319	1.43 298	1.39 285	1.26 274	1.64 300	1.36 284	2.92 317	1.55 237	5.28 352	2.67 293	4.61 306	1.90 257	1.29 268	1.29 315	55.18 377	3.43 282	1.96 302	2.08 334	3.65 226	1.91 305	6.94 262	8.77 264	1.20 300	1.68 304	6.02 348	14.92 364	6.12 333	20.86 359

HH	2.75 247	0.67 85	1.42 286	0.80 218	0.71 205	0.88 236	1.09 265	1.86 271	0.87 223	5.19 361	0.66 140	1.91 258	0.86 230	0.57 223	2.65 207	8.48 342	0.87 169	0.94 231	6.36 281	1.39 268	13.52 347	12.32 336	0.79 267	0.58 188	1.38 265	1.63 271	3.81 311	2.06 262

HanStereo	2.75 247	0.67 85	1.42 286	0.80 218	0.71 205	0.88 236	1.09 265	1.86 271	0.87 223	5.19 361	0.66 140	1.91 258	0.86 230	0.57 223	2.65 207	8.48 342	0.87 169	0.94 231	6.36 281	1.39 268	13.52 347	12.32 336	0.79 267	0.58 188	1.38 265	1.63 271	3.81 311	2.06 262

anonymity	6.71 327	0.80 145	1.73 305	1.09 252	0.88 237	0.79 222	0.68 220	2.17 299	0.90 228	3.78 330	97.20 384	1.95 260	0.93 241	0.44 180	2.57 200	7.16 332	0.95 209	0.83 195	6.70 294	1.07 243	7.93 281	12.47 343	0.67 237	0.57 184	1.51 288	1.60 268	20.99 371	2.80 282

FADNet_RVC	3.44 271	1.21 273	1.19 269	1.40 283	1.78 311	0.99 251	1.75 296	1.50 224	1.19 266	1.35 217	2.01 269	1.96 261	1.63 275	1.66 323	22.11 314	3.36 279	1.83 292	2.82 358	5.63 267	1.76 297	6.35 248	9.50 272	0.77 262	1.39 297	1.21 239	1.48 247	12.05 357	2.87 284

ADCPNet	7.09 328	1.18 268	3.04 346	1.33 280	3.12 344	1.36 284	8.88 350	2.15 297	3.24 334	4.23 336	7.84 357	1.96 261	15.92 357	1.71 325	49.61 354	3.53 286	1.89 297	1.25 297	19.14 340	3.03 332	5.96 240	4.75 185	4.72 345	1.29 293	3.95 340	5.33 339	3.87 313	27.01 369

PS-NSSS	1.07 135	1.44 299	0.69 149	1.20 270	0.91 241	1.16 268	0.93 248	0.80 113	0.55 158	0.74 119	0.49 100	1.98 263	1.03 254	0.91 285	1.54 75	0.92 71	0.83 156	0.73 153	1.45 131	0.62 136	0.94 107	0.63 62	1.68 322	0.50 157	1.00 203	0.95 170	3.21 288	1.11 197

SAMSARA	4.13 287	1.32 288	1.53 293	1.48 293	1.35 286	1.47 290	2.74 315	2.23 305	1.83 305	2.26 278	3.47 295	2.01 264	8.60 322	1.76 327	38.24 324	2.88 260	1.82 291	1.41 306	4.99 251	1.91 305	5.10 227	5.71 217	0.94 291	1.80 310	3.33 336	3.84 329	4.16 319	3.30 301

test_for_model	1.68 202	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 119	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 265	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 363	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 207	0.83 141

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 202	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 119	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 265	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 363	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 207	0.83 141

testlalala	1.68 202	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 119	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 265	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 363	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 207	0.83 141

GCAPDPT-zeroshot	1.68 202	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 119	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 265	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 363	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 207	0.83 141

GCAP-Stereo	1.68 202	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 119	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 265	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 363	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 207	0.83 141

PWC_ROB	2.61 244	1.20 272	1.48 290	0.96 237	1.05 254	1.21 276	1.79 299	1.24 181	1.94 308	1.81 249	3.61 296	2.12 270	2.96 301	0.91 285	9.88 289	4.30 303	1.97 303	1.95 328	3.72 229	1.62 290	5.58 235	7.59 248	0.81 276	1.98 320	1.35 263	1.27 222	3.11 284	3.07 293

FC-DCNN	3.48 273	1.59 307	4.19 356	2.76 323	2.30 320	3.10 328	1.73 295	2.57 322	1.72 296	2.88 301	1.36 242	2.15 271	1.21 264	0.68 252	6.32 282	1.61 205	1.31 265	1.03 258	7.90 314	0.95 228	8.85 302	8.73 262	0.82 280	1.69 307	3.19 334	2.50 315	4.67 322	16.15 353

ITSA-stereo	4.40 294	1.26 281	1.18 266	1.64 297	1.64 300	0.99 251	1.38 282	1.99 283	1.47 284	3.68 328	6.79 338	2.16 272	1.42 273	1.36 316	8.32 287	6.93 330	2.19 309	1.94 327	6.40 283	5.42 347	7.43 270	10.74 302	1.29 307	2.39 337	1.53 290	5.02 336	23.63 372	8.74 335

test-1	3.02 263	0.66 84	1.14 259	0.60 162	0.58 165	0.75 214	0.63 218	1.96 279	0.82 219	4.00 333	5.48 316	2.18 273	0.80 216	0.41 153	4.00 269	7.32 333	1.18 252	1.19 286	6.72 296	7.57 357	10.78 322	12.94 357	0.54 176	0.60 200	1.40 271	1.78 281	2.89 276	2.52 276

UDG	3.91 285	2.76 333	2.09 323	2.92 327	2.64 331	2.99 325	2.71 314	1.31 196	1.13 261	1.65 236	1.96 263	2.20 274	1.68 276	2.77 333	48.81 353	1.57 200	3.02 319	2.26 338	2.65 187	2.91 330	3.00 196	3.09 160	2.64 331	1.05 279	1.02 207	1.19 215	2.36 227	1.16 202

DDUNet	2.05 222	2.73 332	2.03 321	2.92 327	2.66 333	3.04 326	2.76 316	1.17 167	1.11 259	1.60 232	1.21 231	2.23 275	1.69 277	2.81 334	2.04 135	1.25 134	2.78 315	2.42 348	2.63 184	2.90 329	1.92 176	2.11 146	2.77 336	0.92 272	1.01 205	0.93 166	2.50 246	1.10 194

TRStereo	6.31 322	1.25 278	1.93 315	0.85 225	0.61 177	2.29 314	0.86 240	2.21 303	0.54 155	4.40 339	1.34 238	2.24 276	0.75 204	0.45 181	4.08 271	6.55 329	0.80 142	0.85 204	6.04 278	1.45 276	7.60 271	12.13 329	0.55 179	0.49 154	1.44 278	103.74 390	3.24 291	1.61 241

ADCP+	5.07 302	1.54 303	1.72 303	1.08 251	1.54 295	1.18 272	2.02 307	1.02 151	2.72 327	4.05 334	2.23 277	2.24 276	0.61 158	0.94 290	54.46 376	1.52 193	0.83 156	0.95 237	3.94 232	0.87 215	2.22 184	2.57 155	0.71 248	0.62 208	2.48 325	11.25 356	7.85 345	23.66 364

IGEV-FE	3.38 268	0.83 157	1.84 310	2.81 324	0.69 202	2.38 318	1.26 275	2.23 305	0.94 234	4.29 338	6.75 335	2.28 278	1.01 252	0.45 181	2.82 222	7.73 339	0.85 160	0.77 165	5.93 274	1.88 303	8.51 300	12.88 355	0.58 203	0.69 230	1.40 271	1.57 262	14.79 366	2.99 287

IGEV_Zeroshot_test	3.38 268	0.83 157	1.84 310	2.82 325	0.69 202	2.37 316	1.26 275	2.23 305	0.94 234	4.40 339	6.76 336	2.28 278	1.01 252	0.45 181	2.83 223	7.72 338	0.87 169	0.77 165	5.93 274	1.87 302	8.49 299	12.88 355	0.58 203	0.69 230	1.40 271	1.57 262	14.84 367	2.99 287

GANetREF_RVC	1.28 156	1.18 268	0.95 213	1.18 269	1.04 252	1.00 254	0.79 230	1.25 182	1.10 257	1.29 213	0.77 171	2.28 278	0.91 236	0.63 244	2.00 127	1.14 114	1.01 224	0.98 245	2.44 173	0.82 206	1.98 180	1.33 121	0.78 264	1.05 279	1.28 257	1.27 222	2.63 261	1.49 233
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
AIO-Stereo-zeroshot	3.88 284	1.16 267	2.03 321	1.15 267	0.83 232	1.77 302	1.13 268	2.03 289	3.32 336	2.90 302	7.02 349	2.32 281	2.01 281	0.38 137	3.61 255	9.96 346	1.34 268	1.07 267	6.67 293	6.11 352	8.45 297	12.70 348	0.56 187	1.27 292	1.76 307	1.48 247	16.62 368	5.17 318

ADCMid	5.63 310	2.23 325	2.63 337	1.42 287	2.89 338	2.37 316	3.73 327	1.92 275	2.97 330	1.91 257	3.16 288	2.33 282	2.31 286	1.48 320	50.97 362	3.74 289	1.84 295	1.86 325	7.38 309	1.99 312	4.66 217	5.18 199	2.70 333	1.38 295	2.33 322	8.75 352	6.81 340	21.02 360

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 334	1.15 263	1.98 318	1.25 273	1.24 276	1.74 300	1.31 277	2.17 299	7.44 361	3.47 319	7.09 351	2.38 283	2.08 283	0.37 131	3.49 253	11.36 351	1.39 275	0.99 248	136.53 383	6.21 353	8.35 295	12.33 338	0.55 179	0.88 268	1.22 244	1.95 294	2.35 225	4.96 314

NaN_ROB	1.84 216	1.11 259	1.04 230	0.95 236	1.77 308	0.86 230	0.91 246	1.32 202	10.70 368	1.00 186	1.38 244	2.45 284	0.89 233	1.12 305	4.34 273	1.29 138	0.92 195	0.88 216	1.49 132	1.14 250	1.42 151	2.02 144	0.76 257	1.03 276	1.30 258	2.01 298	2.38 231	3.27 299

PVD	4.10 286	1.44 299	2.12 325	1.41 284	1.58 298	1.68 298	2.10 308	3.06 334	2.66 324	2.85 299	4.32 301	2.46 285	3.63 308	1.27 313	40.43 328	2.72 258	2.19 309	2.11 337	4.71 249	2.46 324	6.18 245	6.10 227	1.02 296	1.74 308	2.32 321	2.44 313	2.90 277	2.66 278

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 292	2.25 327	1.45 289	2.41 317	1.94 318	1.93 305	4.82 335	1.96 279	2.59 322	2.96 305	1.96 263	2.49 286	8.10 320	9.76 362	14.02 299	3.47 283	2.04 307	1.98 330	14.27 333	3.33 334	7.23 266	7.20 246	2.89 337	1.85 314	2.43 324	2.85 320	2.19 205	6.62 330

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 279	1.48 301	1.03 227	1.98 309	1.75 307	2.09 310	5.14 336	2.15 297	2.23 315	1.73 242	1.57 252	2.49 286	4.83 312	5.73 354	12.78 296	1.73 216	1.22 255	1.06 266	5.43 260	1.54 287	12.24 330	9.06 268	1.52 319	1.16 286	2.29 318	3.46 327	3.05 282	7.63 333

SGM-Forest	4.18 289	1.24 275	0.74 158	2.12 312	1.35 286	1.42 287	0.56 203	1.36 207	0.90 228	4.89 350	0.96 205	2.51 288	12.92 349	0.61 237	16.38 305	3.12 272	0.79 139	0.65 125	7.04 305	0.76 186	6.77 255	10.03 277	0.84 283	0.81 255	1.66 301	1.78 281	4.79 327	25.96 368
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous3	2.32 233	0.85 169	0.88 193	0.56 149	1.10 262	0.89 239	0.70 222	2.45 315	1.12 260	1.05 192	0.98 210	2.57 289	1.14 263	0.56 218	4.14 272	9.30 344	1.50 279	1.47 308	5.33 257	1.49 279	6.83 257	10.10 278	0.71 248	0.67 225	1.08 218	1.38 234	2.32 219	1.35 225

DAS	2.93 258	0.99 231	1.06 238	1.13 258	1.05 254	1.03 257	1.04 260	1.74 261	1.81 303	3.32 314	5.70 319	2.61 290	3.08 303	0.50 203	3.19 245	7.47 334	1.83 292	1.23 293	5.90 272	1.83 300	12.92 337	10.26 285	0.76 257	1.94 316	1.32 260	1.51 254	2.60 258	1.31 220

SepStereo	2.93 258	0.99 231	1.06 238	1.13 258	1.05 254	1.03 257	1.04 260	1.74 261	1.81 303	3.32 314	5.70 319	2.61 290	3.08 303	0.50 203	3.19 245	7.47 334	1.83 292	1.23 293	5.90 272	1.83 300	12.92 337	10.26 285	0.76 257	1.94 316	1.32 260	1.51 254	2.60 258	1.31 220

FC-DCNN v2	3.76 282	1.64 308	4.17 355	2.93 329	2.32 322	3.38 330	1.67 291	2.65 325	2.92 328	2.86 300	1.36 242	2.62 292	1.33 270	0.68 252	6.35 283	1.65 210	1.31 265	1.00 253	8.25 315	0.94 226	8.74 301	8.73 262	0.82 280	1.68 304	4.68 342	3.34 326	7.40 342	15.96 352

STTRV1_RVC		1.26 281	1.01 225	1.62 296	1.11 264	1.76 301	1.25 273	1.50 224	1.40 277	1.75 244	1.60 253	2.72 293	3.31 307	1.00 294	2.61 203	1.77 219	11.19 352	0.96 241		9.01 368	9.10 305	8.68 261		1.66 302	1.68 302	1.59 265	3.90 315	5.32 320

MDST_ROB	12.03 354	32.81 378	1.72 303	20.74 365	2.64 331	5.90 352	1.72 294	4.06 351	1.35 276	3.76 329	6.53 330	2.75 294	42.83 369	0.54 211	50.83 361	1.22 131	1.08 235	0.75 159	18.95 339	1.00 234	12.75 336	11.49 319	1.29 307	1.26 291	22.72 373	11.17 355	31.24 377	31.81 376

gcap-zeroshot	3.80 283	0.78 139	1.44 288	1.88 305	0.67 195	1.15 266	1.31 277	2.09 295	0.65 193	5.43 367	7.00 348	2.87 295	0.70 184	0.31 89	2.44 187	5.25 317	0.94 204	0.91 223	36.08 355	1.25 259	8.46 298	10.60 294	4.00 343	0.62 208	1.44 278	1.49 250	1.34 122	1.53 235

DLNR_Zeroshot_test	23.11 372	81.98 388	1.97 317	102.16 386	0.49 133	0.55 155	81.36 385	2.30 313	0.50 135	4.87 349	2.22 276	2.99 296	0.93 241	12.17 363	96.90 386	144.02 389	34.28 379	19.61 376	8.60 316	4.35 339	8.08 292	6.53 233	0.51 156	0.69 230	1.37 264	1.57 262	1.16 110	1.90 255

ADCS	6.69 326	1.97 320	1.94 316	1.41 284	2.24 319	1.84 303	3.00 318	2.08 294	3.97 341	2.66 291	3.26 290	3.01 297	11.48 335	2.01 329	53.18 373	11.65 352	2.72 314	2.59 351	5.10 252	2.24 318	10.43 319	8.65 260	1.76 324	1.97 318	2.57 327	10.58 354	7.51 343	18.68 356

ETE_ROB	1.85 217	1.93 319	1.18 266	1.04 247	1.33 285	1.26 280	1.12 267	1.11 159	2.30 318	1.36 218	3.26 290	3.18 298	0.94 244	1.14 307	2.62 204	1.51 187	2.14 308	0.99 248	2.50 175	1.15 252	3.67 203	5.74 218	0.86 286	1.03 276	1.21 239	1.36 233	2.30 215	1.68 247

SQANet	4.87 300	4.55 355	2.13 326	19.76 361	2.63 329	4.99 345	3.29 320	1.63 248	1.45 280	1.20 204	1.40 245	3.22 299	2.40 288	2.76 332	3.09 239	1.20 127	5.19 333	1.07 267	19.89 341	1.28 260	12.48 331	10.73 300	11.37 373	1.49 299	1.57 294	2.32 311	2.66 266	5.86 325

LALA_ROB	1.85 217	2.17 323	1.13 256	1.05 249	1.26 277	1.16 268	1.01 253	1.17 167	1.46 282	2.06 265	2.82 282	3.47 300	0.92 239	0.93 288	3.90 267	1.46 176	1.36 272	1.18 284	2.20 162	1.31 263	2.84 193	5.10 198	0.77 262	1.01 274	1.24 248	1.41 240	3.89 314	1.77 250

MADNet+	4.78 298	2.02 322	1.87 314	2.01 310	2.36 324	1.47 290	4.28 331	2.47 317	1.99 310	2.66 291	2.13 274	3.56 301	2.85 300	2.34 330	41.14 331	5.66 324	3.48 324	1.53 310	4.54 245	3.38 335	13.07 342	7.34 247	1.72 323	3.48 364	2.93 330	2.17 306	3.24 291	3.29 300

MFMNet_re	3.01 261	1.41 294	1.48 290	1.53 295	1.87 316	1.96 307	2.01 306	2.67 327	2.16 314	1.60 232	1.98 265	3.57 302	2.65 295	1.02 296	6.96 286	4.19 302	2.67 313	1.96 329	6.48 285	2.40 322	14.04 354	4.97 189	1.86 326	1.97 318	1.38 265	1.33 228	3.31 294	1.94 259

Ntro	5.35 306	6.19 361	2.38 332	8.06 350	2.91 340	4.88 343	6.70 342	1.40 212	1.53 288	1.44 226	1.19 227	3.58 303	2.73 296	3.12 338	3.66 257	1.17 119	6.56 343	1.19 286	32.62 352	1.60 289	14.27 362	11.82 326	11.41 374	2.54 342	1.64 299	2.30 309	2.45 240	5.00 315

otaku	5.09 304	5.20 356	2.27 328	18.45 359	2.89 338	5.73 348	3.63 326	1.44 219	1.46 282	1.31 216	1.42 247	3.59 304	2.63 294	3.22 339	3.07 236	1.30 140	5.55 335	1.14 280	20.28 342	1.49 279	13.81 351	11.25 316	11.85 375	1.91 315	1.56 293	2.06 299	2.52 248	6.49 329

DGSMNet	11.16 349	1.98 321	1.98 318	1.90 307	1.52 294	2.46 321	1.47 284	3.07 335	2.11 312	12.67 376	102.10 385	3.59 304	18.94 362	18.97 374	16.50 306	15.09 364	12.73 358	10.36 372	13.79 332	4.57 341	12.99 340	14.32 363	7.77 363	3.43 363	1.75 306	6.25 346	3.48 303	5.53 322

RainbowNet	4.65 296	3.75 348	2.70 340	4.56 340	2.98 343	4.16 336	8.75 349	2.05 292	2.01 311	1.90 255	1.12 220	3.61 306	3.00 302	3.60 345	2.70 213	1.89 226	2.97 318	1.54 311	15.27 336	8.73 365	11.07 325	11.30 317	10.70 370	2.22 327	1.73 304	2.30 309	2.76 268	6.13 327

ACV-stereo	13.36 359	1.90 317	1.63 299	2.10 311	1.15 270	2.97 324	1.36 280	1.72 259	1.86 307	2.96 305	4.89 311	3.67 307	43.88 371	1.13 306	54.14 374	17.43 369	2.38 311	1.31 301	170.74 386	4.64 342	12.73 333	14.68 365	0.97 293	1.83 311	1.25 251	1.49 250	3.53 304	2.32 273

MFN_U_SF_RVC	4.44 295	1.91 318	1.83 309	2.19 315	1.82 315	2.38 318	4.61 333	2.39 314	1.94 308	4.48 341	11.47 365	3.74 308	2.50 290	4.72 349	20.32 311	3.66 287	1.91 298	1.83 323	11.50 328	3.25 333	7.86 278	6.73 237	1.25 303	3.20 362	1.86 312	3.84 329	2.83 271	3.94 308

ACVNet_2	5.79 316	3.52 343	2.90 343	21.94 366	3.38 350	4.55 338	8.18 347	1.84 269	1.76 298	1.84 250	1.98 265	3.88 309	3.20 305	3.03 336	2.85 224	1.46 176	12.77 359	1.56 312	33.59 353	1.68 294	10.81 323	7.91 251	6.79 356	2.68 351	3.13 333	2.65 317	3.23 289	3.11 294

XPNet_ROB	1.63 197	1.57 306	1.09 246	0.91 231	1.13 268	1.01 255	0.88 242	0.95 145	1.14 263	1.07 195	1.82 259	4.03 310	0.72 190	0.78 268	1.82 102	1.51 187	1.52 281	0.94 231	1.42 127	1.04 239	2.20 182	7.75 250	0.86 286	0.80 251	0.94 194	1.29 225	3.34 295	1.56 238

FBW_ROB	4.93 301	2.40 330	2.44 334	2.67 321	2.86 337	2.30 315	4.71 334	1.79 264	1.10 257	2.54 287	2.92 283	4.12 311	5.31 313	6.61 355	50.17 355	1.18 121	1.44 276	0.95 237	8.76 318	1.43 272	8.26 294	5.68 213	4.20 344	1.75 309	1.42 274	1.95 294	1.81 168	2.20 269

CSAN	2.48 237	1.26 281	1.12 254	1.46 292	1.78 311	1.13 264	0.90 244	1.50 224	10.52 367	2.40 284	3.81 297	4.12 311	2.51 291	0.96 292	3.83 266	1.27 136	1.29 264	1.05 265	3.24 215	1.70 295	3.71 204	4.45 178	0.79 267	1.38 295	1.39 268	3.93 331	2.43 237	2.96 286

SPS-STEREO	5.78 314	1.73 313	1.86 312	2.48 318	1.67 302	2.19 311	1.60 289	2.72 329	1.76 298	3.63 325	6.80 340	4.12 311	2.19 284	1.21 311	13.01 298	12.86 355	2.91 317	2.01 331	47.66 368	2.04 314	14.17 357	13.06 359	1.43 315	2.27 333	2.40 323	1.94 293	3.66 307	2.80 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TestStereo_HL3	3.66 280	6.67 365	1.19 269	0.68 187	0.59 168	1.17 271	0.83 235	2.69 328	1.00 243	3.07 309	4.67 307	4.18 314	1.27 267	0.36 127	11.56 294	9.71 345	13.51 369	0.80 179	5.87 271	0.78 193	8.05 286	12.28 335	0.56 187	0.61 206	1.02 207	1.40 238	2.88 274	1.47 231

ACVNet-4b	11.58 350	3.99 352	2.60 336	44.40 377	2.71 334	4.98 344	62.31 381	1.85 270	1.79 300	1.63 235	1.25 232	4.22 315	58.75 378	3.34 342	2.27 172	1.21 128	13.33 362	1.70 319	49.50 369	1.93 307	14.47 367	13.72 362	7.40 359	3.13 361	1.55 292	1.89 289	2.20 207	4.61 311

SFCPSM	8.92 337	1.34 292	1.05 232	1.13 258	1.12 265	1.10 260	0.89 243	1.28 190	1.79 300	2.71 295	5.63 317	4.32 316	7.90 319	1.01 295	5.47 281	5.23 316	1.80 288	1.19 286	162.18 385	4.49 340	7.79 274	9.52 273	0.81 276	1.64 301	1.33 262	1.76 280	3.30 293	3.06 292

ACVNet_1	5.24 305	3.87 350	3.60 353	13.80 355	3.48 352	6.00 353	10.57 354	1.60 243	1.79 300	1.55 230	1.30 235	4.40 317	2.80 299	5.43 352	2.42 185	1.39 155	11.59 353	1.72 320	20.91 346	1.50 282	14.41 365	8.16 254	7.22 357	2.84 355	1.73 304	2.19 307	2.61 260	2.72 281

LVE	10.96 347	3.63 346	2.68 339	55.15 381	4.03 359	7.50 359	88.91 386	1.93 276	2.44 321	2.26 278	1.69 256	4.48 318	4.75 310	3.42 343	3.44 251	2.21 246	6.03 339	1.84 324	50.68 372	1.97 311	10.14 317	12.19 332	5.54 346	3.12 360	3.75 339	2.46 314	2.99 281	6.76 332

AnyNet_C01	7.20 331	2.24 326	2.27 328	2.95 331	1.92 317	1.58 294	5.39 337	3.73 349	5.63 354	3.17 311	4.41 302	4.59 319	6.09 315	1.88 328	58.66 379	14.24 358	5.46 334	3.69 363	4.79 250	3.02 331	8.40 296	10.33 289	2.45 330	2.24 331	5.77 346	2.65 317	8.81 349	17.99 355

Dean	5.89 318	3.71 347	2.59 335	34.77 371	3.99 356	4.60 341	10.86 356	2.26 309	2.39 320	2.16 273	1.55 251	4.68 320	4.76 311	3.30 341	3.03 231	1.76 218	12.09 356	1.65 316	9.86 323	2.04 314	14.16 356	9.89 275	7.35 358	2.66 350	3.36 337	2.91 321	3.53 304	3.13 296

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 232	1.03 248	0.50 108	1.41 284	2.53 328	3.20 329	1.05 262	1.71 258	0.49 130	4.85 347	3.84 298	4.79 321	0.65 171	0.42 165	2.38 182	3.97 295	0.82 155	0.78 170	2.26 166	0.74 176	7.86 278	8.88 266	0.53 170	0.34 87	0.85 166	1.42 241	1.98 184	2.99 287

IMH-64-1	7.17 329	3.27 338	3.53 350	4.69 341	3.29 347	4.58 339	5.71 338	3.51 341	3.09 331	1.39 222	1.98 265	4.90 322	10.92 330	4.82 350	52.00 364	4.78 308	3.66 325	2.27 339	12.32 329	1.96 309	6.91 258	10.55 292	7.77 363	2.22 327	6.05 349	4.73 334	13.45 362	9.13 336

IMH-64	7.17 329	3.27 338	3.53 350	4.69 341	3.29 347	4.58 339	5.71 338	3.51 341	3.09 331	1.39 222	1.98 265	4.90 322	10.92 330	4.82 350	52.00 364	4.78 308	3.66 325	2.27 339	12.32 329	1.96 309	6.91 258	10.55 292	7.77 363	2.22 327	6.05 349	4.73 334	13.45 362	9.13 336

IMH	9.11 339	3.31 341	3.55 352	4.46 338	3.30 349	4.60 341	6.29 341	3.48 339	3.12 333	1.42 225	1.88 261	5.38 324	15.63 356	51.61 384	52.03 366	3.06 269	3.92 328	2.32 342	20.77 344	2.01 313	6.25 246	9.58 274	8.07 367	2.21 326	7.69 354	5.96 344	3.77 309	10.35 343

CC-Net-ROB	1.63 197	1.81 314	1.19 269	1.85 303	1.77 308	2.27 312	1.56 288	0.93 141	0.96 236	1.29 213	0.67 142	5.48 325	2.51 291	1.43 319	1.64 81	0.87 65	1.34 268	1.17 281	2.46 174	0.88 216	1.09 120	1.35 123	3.34 338	0.63 214	1.22 244	1.15 208	1.47 136	1.57 239

S-Stereo	4.68 297	1.15 263	1.74 306	1.75 300	1.63 299	1.65 296	2.24 311	2.75 330	2.15 313	3.32 314	11.59 366	5.97 326	1.74 278	0.88 282	19.04 308	16.28 368	1.81 290	2.39 346	5.64 268	9.35 371	7.13 265	12.52 345	1.61 321	2.64 345	1.24 248	2.08 302	2.88 274	3.26 298

WAO-6	7.36 332	2.83 335	2.64 338	8.38 352	2.78 335	3.59 333	8.61 348	3.51 341	3.36 337	1.84 250	2.45 278	5.99 327	8.70 324	3.06 337	50.70 359	2.35 249	13.44 363	1.82 322	8.79 319	2.15 317	14.26 360	12.40 342	3.35 339	2.64 345	7.87 355	5.84 342	4.30 320	11.17 345

KSHMR	20.05 366	6.71 366	4.01 354	99.31 385	5.91 367	17.09 369	71.12 383	3.62 345	9.75 365	3.59 323	3.39 294	6.07 328	84.38 383	17.14 372	22.70 316	3.97 295	6.29 340	2.76 356	90.60 380	2.83 326	12.73 333	10.14 280	9.05 369	2.74 352	21.08 371	5.85 343	8.10 346	10.46 344

DDVS	6.06 320	1.18 268	1.31 281	1.12 256	1.54 295	1.18 272	1.01 253	2.45 315	1.75 297	3.31 313	80.70 383	6.22 329	1.76 279	1.15 308	3.67 260	6.50 328	2.01 305	1.29 299	5.56 265	4.99 346	10.09 316	12.94 357	0.81 276	1.16 286	1.11 231	1.53 257	4.71 324	2.62 277

pmcnn	5.52 308	1.54 303	1.51 292	2.64 319	3.13 345	2.07 308	10.40 353	2.61 323	2.65 323	2.55 289	6.41 328	6.23 330	15.93 358	0.58 227	6.75 284	14.92 363	3.87 327	3.34 361	7.45 310	7.76 358	13.60 350	10.19 281	6.30 355	2.29 334	1.57 294	3.30 325	4.69 323	4.80 312

MonStereo1	9.81 343	3.92 351	2.43 333	5.31 349	4.70 361	5.34 347	7.44 344	3.39 338	2.25 316	117.09 389	3.30 293	6.44 331	10.28 329	3.91 347	2.28 174	1.78 220	3.22 320	3.17 360	38.45 358	3.58 336	5.84 239	5.88 221	6.18 354	1.83 311	3.46 338	3.13 324	7.10 341	3.19 297

edge stereo	5.88 317	1.88 315	3.14 347	2.14 313	1.80 313	2.47 322	2.43 312	4.51 355	3.45 338	3.97 332	4.84 309	6.45 332	17.40 359	1.04 302	5.09 279	14.91 362	1.80 288	1.66 317	37.39 357	6.28 354	5.99 242	12.74 349	1.44 316	2.02 321	2.12 317	2.11 305	3.75 308	5.99 326

FAT-Stereo	4.35 293	1.18 268	2.25 327	1.48 293	1.81 314	1.42 287	1.49 285	3.57 344	1.84 306	3.66 326	6.22 326	6.70 333	2.76 297	1.07 304	6.82 285	15.24 366	2.03 306	2.49 349	5.43 260	8.81 366	13.23 343	12.34 340	0.95 292	2.79 353	1.26 252	2.25 308	2.96 280	5.48 321

DCVSM-stereo	2.89 256	0.92 199	1.57 296	1.31 279	1.04 252	1.53 292	0.99 251	2.96 333	1.33 273	3.46 318	6.20 325	6.77 334	2.59 293	0.87 279	2.25 169	4.01 300	1.37 274	1.11 273	7.05 306	4.27 338	6.91 258	6.70 235	1.25 303	2.64 345	1.30 258	1.73 279	3.46 300	2.47 275

NOSS_ROB	3.67 281	1.38 293	0.81 175	1.15 267	1.16 271	1.15 266	0.65 219	2.25 308	1.41 278	4.85 347	6.68 333	6.78 335	1.06 258	0.82 276	11.52 293	14.58 360	1.34 268	1.17 281	2.93 204	0.98 233	14.13 355	12.82 351	0.79 267	1.48 298	1.13 232	1.48 247	3.41 297	1.25 215

LSM0	11.61 351	1.70 310	2.94 344	2.71 322	2.41 326	2.76 323	6.88 343	4.22 352	4.26 346	3.67 327	7.57 352	7.41 336	9.43 328	0.98 293	64.90 384	78.60 388	3.43 323	2.37 345	20.39 343	4.80 344	14.29 363	16.21 369	1.30 309	3.06 358	3.29 335	12.44 360	6.06 332	25.31 366

MADNet++	9.22 341	4.13 354	6.16 368	4.32 337	5.78 366	3.96 334	8.14 346	7.09 365	6.83 359	5.28 364	7.83 356	7.65 337	8.62 323	12.90 364	19.42 310	21.00 375	7.04 346	6.27 366	10.40 325	7.97 360	14.29 363	18.67 373	3.96 342	5.12 371	5.80 347	22.29 369	9.32 350	8.69 334

CBMV	5.08 303	1.41 294	1.15 263	1.44 291	1.42 290	1.24 278	0.78 227	2.27 310	1.47 284	3.04 307	6.44 329	7.74 338	9.07 325	0.60 235	12.81 297	13.79 357	1.99 304	1.29 299	9.56 320	1.15 252	9.82 309	12.54 346	0.82 280	1.84 313	1.44 278	1.83 286	4.39 321	25.76 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	6.29 321	1.69 309	1.86 312	1.42 287	1.70 305	1.45 289	1.19 272	4.71 356	8.56 363	3.16 310	4.70 308	7.94 339	6.89 317	0.85 278	15.45 303	8.15 341	1.92 299	2.75 354	5.41 259	6.49 355	9.16 306	11.23 315	1.46 317	2.81 354	1.81 308	19.84 368	6.51 338	30.80 374

WAO-7	8.11 333	2.98 336	5.46 365	29.83 369	2.32 322	3.09 327	9.23 351	2.48 318	4.20 345	4.67 345	7.60 353	7.98 340	11.78 337	1.64 322	22.32 315	2.11 242	12.00 355	2.79 357	44.95 365	2.13 316	10.06 315	10.12 279	1.37 314	2.49 341	2.97 332	4.35 332	2.94 279	5.06 317

WAO-8	12.07 355	5.33 357	4.83 357	26.48 367	4.01 357	6.22 354	11.73 362	3.65 346	6.39 357	28.97 382	41.01 377	8.08 341	18.91 360	20.68 377	3.75 263	3.24 274	9.46 348	2.01 331	53.81 373	5.76 349	9.83 310	11.16 312	6.04 352	2.43 339	8.05 357	7.74 349	6.36 335	9.95 341

Venus	12.07 355	5.33 357	4.83 357	26.48 367	4.01 357	6.22 354	11.73 362	3.65 346	6.39 357	28.97 382	41.01 377	8.08 341	18.91 360	20.68 377	3.75 263	3.24 274	9.46 348	2.01 331	53.81 373	5.76 349	9.83 310	11.16 312	6.04 352	2.43 339	8.05 357	7.74 349	6.36 335	9.95 341

JetRed	12.50 357	6.96 367	7.76 372	4.77 344	6.78 368	9.35 364	10.92 357	5.31 360	4.54 348	5.85 371	3.28 292	8.17 343	7.48 318	9.74 361	50.80 360	15.21 365	10.30 351	7.93 367	7.83 313	5.44 348	18.10 375	24.48 377	11.12 372	4.60 370	11.97 365	25.85 373	24.78 373	28.17 370

SANet	5.69 311	2.22 324	1.77 307	1.84 302	2.37 325	2.28 313	1.43 283	4.49 354	7.61 362	2.05 262	4.86 310	8.34 344	11.81 338	1.70 324	43.86 341	1.62 207	5.96 337	1.51 309	4.43 244	1.70 295	8.97 303	8.28 255	1.20 300	2.60 343	1.94 315	6.02 345	3.42 299	9.29 338

ccs_rob	4.23 290	1.10 258	1.53 293	1.14 263	0.92 247	1.19 274	1.05 262	2.86 332	1.27 268	4.20 335	35.77 375	8.95 345	1.29 268	0.73 260	3.10 241	6.47 327	1.50 279	1.17 281	5.98 277	1.44 274	10.44 320	11.78 325	0.74 256	2.24 331	1.07 217	1.30 226	2.65 264	2.20 269

MANE	14.22 360	9.62 371	6.93 370	4.94 347	5.72 365	7.88 360	11.48 359	7.38 367	9.90 366	4.92 352	6.89 346	8.98 346	12.13 340	3.67 346	50.37 356	17.85 370	11.82 354	20.17 377	10.46 326	6.55 356	12.22 329	12.86 353	1.77 325	11.33 376	24.83 375	30.99 377	31.42 378	40.73 381

SGM-ForestM	6.44 324	10.17 372	6.98 371	4.69 341	2.91 340	6.90 356	9.70 352	7.26 366	4.59 349	4.81 346	6.31 327	9.50 347	9.35 327	0.78 268	3.65 256	1.30 140	6.50 341	0.89 217	11.21 327	1.44 274	6.08 243	6.02 226	1.58 320	1.68 304	9.47 361	11.34 357	12.07 358	16.58 354

DPSNet	5.60 309	1.54 303	1.19 269	1.76 301	2.44 327	2.08 309	1.81 300	1.95 278	2.93 329	2.09 269	5.15 313	9.82 348	6.09 315	8.98 359	14.30 300	12.14 354	4.12 331	3.60 362	17.82 338	8.28 362	12.18 328	14.58 364	3.71 341	3.09 359	2.30 319	2.42 312	2.52 248	2.24 272

JetBlue	10.90 346	9.40 370	6.23 369	8.34 351	6.82 369	10.07 366	10.58 355	5.04 359	3.97 341	2.95 304	4.09 299	9.83 349	9.32 326	8.12 357	48.65 352	14.50 359	6.76 345	5.08 365	7.66 312	3.76 337	13.23 343	17.58 372	8.19 368	3.58 365	11.41 364	18.49 366	12.08 359	28.49 371

ELAS_RVC	9.07 338	3.30 340	5.65 366	4.08 335	3.41 351	7.21 358	4.01 330	7.69 368	3.75 339	4.97 353	7.74 354	9.89 350	11.00 332	3.00 335	47.69 350	4.33 305	6.53 342	9.70 371	9.64 321	2.89 328	13.54 349	15.79 367	2.75 334	4.07 367	18.38 370	23.86 370	4.94 328	5.18 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	8.49 335	2.77 334	1.77 307	2.88 326	2.31 321	3.42 331	2.70 313	7.78 371	3.92 340	5.57 369	8.42 358	9.89 350	12.92 349	0.68 252	3.72 262	2.10 241	6.63 344	1.11 273	40.78 359	5.93 351	9.99 312	10.27 287	1.97 327	2.17 324	8.79 360	2.97 322	27.36 374	40.51 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	10.16 344	3.54 344	5.12 364	4.49 339	4.32 360	5.01 346	4.33 332	6.88 364	4.09 343	4.97 353	7.74 354	9.90 352	11.01 333	3.51 344	52.19 367	4.52 307	7.15 347	9.65 370	8.69 317	2.38 321	13.33 345	14.95 366	2.75 334	3.64 366	17.76 369	27.24 375	13.13 361	21.93 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	11.81 353	3.22 337	3.47 348	3.83 334	3.15 346	4.25 337	3.52 325	7.70 369	10.88 370	5.57 369	9.00 363	9.94 353	13.12 351	1.74 326	22.71 317	18.99 371	3.23 321	2.28 341	15.35 337	8.91 367	15.05 370	17.02 371	1.32 311	4.58 369	24.50 374	31.01 378	32.60 380	41.83 383

CBMV_ROB	6.60 325	1.41 294	1.59 298	2.38 316	1.74 306	1.90 304	1.86 302	6.44 361	1.69 295	5.02 355	7.03 350	9.95 354	11.26 334	0.65 248	38.55 325	7.04 331	2.78 315	1.12 276	9.67 322	2.45 323	9.46 307	11.60 324	0.80 272	1.37 294	4.92 343	12.01 359	4.73 325	18.79 357

WQFJA1++	23.09 371	0.99 231	0.51 109	160.58 388	0.58 165	134.26 387	122.57 389	0.75 99	0.45 116	7.60 372	0.65 137	10.26 355	69.62 379	0.32 92	2.04 135	3.20 273	0.93 202	0.70 139	10.18 324	1.03 237	5.65 236	4.52 179	0.51 156	0.40 112	0.75 138	81.69 389	1.41 129	1.33 223

DPSM_ROB	21.05 367	17.19 374	22.69 377	10.13 353	9.29 375	13.96 367	14.50 366	11.66 375	15.25 375	9.00 373	8.97 361	10.35 356	13.24 352	19.90 375	59.73 380	26.35 378	18.76 372	21.26 378	14.74 334	15.50 373	28.56 378	27.85 379	7.42 360	16.13 379	34.05 379	39.30 383	37.97 382	44.48 384

DPSM	21.05 367	17.19 374	22.69 377	10.13 353	9.29 375	13.96 367	14.50 366	11.66 375	15.25 375	9.00 373	8.97 361	10.35 356	13.24 352	19.90 375	59.73 380	26.35 378	18.76 372	21.26 378	14.74 334	15.50 373	28.56 378	27.85 379	7.42 360	16.13 379	34.05 379	39.30 383	37.97 382	44.48 384

MeshStereo	9.30 342	2.68 331	2.31 331	4.19 336	2.81 336	4.05 335	1.96 305	8.24 373	9.28 364	5.13 358	8.64 359	11.19 358	12.84 345	0.78 268	52.26 368	15.80 367	4.59 332	1.92 326	22.33 347	1.58 288	15.40 372	19.41 374	1.06 299	2.12 323	8.69 359	5.55 340	10.68 351	15.59 351
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
DGTPSM_ROB	17.21 365	6.49 363	18.05 375	4.91 346	8.87 373	5.73 348	11.48 359	5.02 357	12.05 371	5.03 357	9.34 364	12.62 359	56.51 377	15.29 370	43.82 340	20.47 373	19.26 374	16.28 374	24.70 348	20.05 375	13.50 346	22.25 375	6.00 350	12.55 377	12.71 366	32.01 380	14.20 364	35.61 379

TorneroNet-64	13.24 358	6.25 362	5.07 363	34.05 370	3.72 354	9.38 365	16.75 369	3.49 340	12.26 373	2.27 280	5.98 323	17.67 360	34.24 367	14.37 367	47.92 351	3.76 290	13.18 361	2.40 347	36.34 356	9.15 370	13.85 353	12.35 341	5.65 347	2.64 345	14.28 368	14.51 363	3.41 297	12.48 346

UNDER WATER-64	11.75 352	7.29 368	4.90 360	17.03 358	7.40 371	8.44 362	16.49 368	8.25 374	4.32 347	4.51 342	3.21 289	17.72 361	15.23 354	8.81 358	46.52 348	10.69 349	13.57 370	3.01 359	12.74 331	8.66 364	14.20 358	12.82 351	11.01 371	4.40 368	6.45 352	18.67 367	8.71 348	22.29 362

UNDER WATER	16.39 362	7.86 369	4.99 361	15.68 357	10.73 377	8.76 363	38.30 376	8.07 372	6.02 355	4.25 337	2.98 285	18.63 362	96.18 384	14.44 368	32.70 323	10.29 347	13.91 371	2.75 354	43.73 363	8.62 363	16.83 374	12.33 338	17.08 379	5.55 372	6.06 351	14.49 362	6.37 337	15.05 350

DPSMNet_ROB	22.61 370	6.50 364	18.06 376	4.95 348	8.88 374	5.76 350	11.54 361	5.02 357	12.08 372	5.17 359	28.67 372	19.69 363	163.24 388	15.38 371	43.87 342	20.66 374	19.56 375	16.59 375	35.50 354	20.17 376	13.82 352	22.26 376	6.02 351	12.56 378	12.82 367	32.01 380	14.23 365	35.60 378

CasAABBNet	42.72 380	34.60 380	45.66 382	20.17 363	18.55 379	28.05 373	29.13 374	23.25 381	30.69 379	18.73 378	18.11 367	20.72 364	37.90 368	39.93 383	120.54 389	52.80 387	37.72 383	42.56 384	29.30 351	30.56 381	57.58 386	56.66 387	14.58 378	32.34 385	68.46 388	79.09 388	76.31 387	89.48 388

FlowAnything	42.31 379	34.65 381	45.90 383	20.47 364	18.91 380	28.11 374	28.64 372	23.30 382	30.84 380	18.76 379	18.33 368	20.84 365	27.00 363	39.89 382	119.49 388	52.59 386	37.35 381	42.63 385	29.06 350	31.53 383	57.38 385	56.78 388	14.49 376	32.64 386	68.29 386	78.93 386	76.07 386	89.56 389

fast-reg	55.71 386	34.57 379	45.49 381	19.85 362	18.29 378	48.74 381	28.35 371	22.84 379	30.63 378	20.23 380	161.03 388	22.06 366	31.01 366	39.88 381	118.72 387	40.05 380	37.58 382	41.68 383	239.62 388	30.58 382	57.21 384	56.61 386	14.57 377	32.05 384	68.35 387	79.01 387	75.70 385	89.35 387

PWCK	9.19 340	3.84 349	2.76 341	4.81 345	3.48 352	7.14 357	7.79 345	3.92 350	4.66 350	4.66 344	5.84 322	24.68 367	8.47 321	3.24 340	10.95 292	3.27 277	9.48 350	2.36 344	72.75 377	4.94 345	14.76 368	6.95 242	3.68 340	2.40 338	8.01 356	7.55 348	6.35 334	9.51 340

STStereo	16.49 363	3.48 342	5.91 367	44.25 376	5.60 364	39.03 377	13.11 364	7.74 370	10.72 369	5.19 361	8.92 360	24.73 368	30.22 365	1.03 301	59.92 382	11.74 353	2.59 312	1.26 298	40.79 360	2.25 319	10.02 313	8.79 265	2.06 328	11.31 375	22.61 372	16.05 365	20.57 370	35.39 377

notaker	10.31 345	13.11 373	4.84 359	18.55 360	6.95 370	7.98 361	14.39 365	3.69 348	3.28 335	2.90 302	2.15 275	30.28 369	43.63 370	4.40 348	9.01 288	2.66 257	12.71 357	2.73 353	42.35 361	2.87 327	14.87 369	10.21 282	7.77 363	3.03 357	2.66 328	2.98 323	3.46 300	4.84 313

LRCNet_RVC	25.94 375	30.78 377	14.74 374	35.18 373	31.16 382	36.52 376	29.93 375	23.08 380	12.70 374	36.15 384	33.37 374	37.24 370	28.56 364	37.11 380	17.47 307	7.61 336	31.06 377	26.75 381	67.49 376	29.07 379	23.47 377	10.73 300	39.23 382	30.61 383	7.37 353	2.53 316	11.22 352	9.31 339

DDF-Stereo	5.75 313	1.70 310	0.52 116	38.69 374	0.79 226	32.72 375	0.96 249	1.26 184	0.53 148	1.03 187	2.56 281	40.13 371	1.82 280	0.57 223	2.07 139	3.66 287	0.92 195	0.83 195	4.27 239	0.73 173	6.68 254	6.39 230	0.52 165	0.47 136	0.87 174	1.54 259	1.72 160	1.23 211

HSM-Net_RVC	3.49 274	1.07 256	1.10 247	1.70 299	1.17 272	0.90 240	0.61 215	2.29 312	1.07 254	2.77 296	5.82 321	41.08 372	1.35 272	0.50 203	2.40 183	1.74 217	1.10 236	0.77 165	1.99 156	1.13 249	6.78 256	6.90 240	0.80 272	2.23 330	1.64 299	1.49 250	2.14 195	1.75 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	28.97 377	25.29 376	36.16 380	34.90 372	56.86 388	18.61 371	58.99 380	32.08 383	41.72 382	5.37 365	27.57 371	46.00 373	49.67 374	13.72 366	14.83 301	3.84 293	5.96 337	1.22 290	46.43 366	36.35 384	10.19 318	11.19 314	48.45 383	22.49 381	30.18 377	31.59 379	31.60 379	40.87 382

HaxPig	44.53 381	46.75 384	47.32 384	47.72 378	48.79 384	47.60 379	48.40 377	49.50 384	47.10 383	49.76 385	50.31 379	49.00 374	45.26 372	54.49 385	41.50 332	40.24 382	50.15 384	52.05 386	44.74 364	43.04 385	46.61 381	44.38 384	51.78 384	45.43 387	33.92 378	25.30 371	28.66 375	22.43 363

AVERAGE_ROB	46.12 382	48.49 385	48.31 385	49.34 379	50.25 385	48.63 380	49.80 378	50.74 386	48.67 384	51.68 386	52.55 380	50.28 375	47.20 373	55.70 386	43.00 339	40.99 383	52.42 385	54.59 387	47.27 367	45.45 386	48.77 382	44.06 383	52.90 385	46.98 388	35.80 381	26.72 374	30.77 376	23.81 365

MEDIAN_ROB	49.56 384	51.66 386	50.91 386	52.80 380	53.76 386	52.08 383	53.35 379	54.28 387	52.25 385	54.89 387	55.89 381	53.59 376	50.09 375	58.85 387	46.45 347	44.55 384	55.81 386	57.90 388	50.55 371	48.85 387	52.07 383	46.79 385	56.69 386	50.01 389	39.10 382	30.23 376	33.56 381	31.26 375

DN	5.78 314	0.69 90	0.82 178	0.75 201	0.44 115	52.50 384	0.52 193	1.65 252	0.77 214	3.33 317	1.12 220	54.19 377	0.61 158	0.34 105	2.28 174	3.98 297	0.92 195	0.71 143	6.24 280	0.88 216	7.33 267	6.10 227	0.66 232	0.48 149	1.68 302	1.91 290	1.76 167	3.37 302

DNS	8.50 336	0.64 75	1.11 253	1.11 253	0.48 129	50.46 382	0.54 196	1.72 259	0.54 155	1.05 192	26.47 370	54.41 378	0.66 174	0.34 105	2.19 156	6.03 326	0.89 178	0.80 179	56.75 375	0.70 162	6.44 250	5.91 222	0.55 179	0.63 214	2.92 329	1.79 284	1.63 155	2.68 279

BEATNet-Init1	52.60 385	76.96 387	24.06 379	87.02 383	56.48 387	86.86 386	68.77 382	49.65 385	34.71 381	11.93 375	56.24 382	64.63 379	78.72 381	9.65 360	58.40 378	51.35 385	32.72 378	23.00 380	101.24 381	71.98 389	46.49 380	39.72 382	28.67 380	24.23 382	59.12 385	38.23 382	77.99 388	61.49 386

HanzoNet	47.37 383	45.54 383	75.64 388	62.53 382	47.97 383	62.03 385	90.57 387	55.02 388	58.34 386	15.60 377	22.00 369	75.72 380	107.47 385	172.14 389	23.65 319	13.02 356	62.42 387	9.26 369	134.39 382	22.45 377	19.74 376	25.78 378	31.84 381	5.57 373	9.72 363	9.49 353	8.54 347	12.61 347

TorneroNet	24.73 374	6.18 360	3.52 349	95.34 384	3.93 355	27.05 372	29.02 373	4.44 353	18.13 377	2.20 274	37.99 376	77.85 381	72.31 380	18.15 373	41.78 334	3.07 270	13.11 360	2.35 343	87.85 378	9.06 369	15.44 373	12.17 331	5.94 349	2.64 345	52.32 383	8.18 351	3.59 306	14.11 348

DispFullNet	15.85 361	3.61 345	5.00 362	3.30 332	2.93 342	3.51 332	3.20 319	6.49 362	2.71 326	5.17 359	6.80 340	90.79 382	15.55 355	2.73 331	28.89 321	23.38 377	4.02 329	3.86 364	138.92 384	28.91 378	12.60 332	11.86 327	2.69 332	2.31 335	4.30 341	2.71 319	6.80 339	5.05 316

PSMNet_ROB	16.63 364	5.59 359	2.97 345	3.47 333	2.63 329	5.86 351	6.18 340	2.20 302	2.29 317	5.39 366	141.45 386	97.59 383	6.02 314	33.78 379	3.23 247	1.58 203	4.09 330	1.69 318	20.81 345	2.75 325	12.93 339	7.08 244	63.80 387	2.60 343	2.95 331	3.67 328	2.77 269	3.66 304

PML	39.07 378	38.06 382	12.06 373	39.32 375	29.04 381	40.62 378	11.06 358	14.14 377	100.08 388	27.87 381	166.26 389	107.74 384	159.39 387	13.53 365	15.41 302	10.75 350	35.75 380	8.64 368	42.84 362	10.61 372	14.22 359	16.14 368	5.89 348	7.21 374	53.08 384	13.95 361	42.26 384	19.02 358

zero-FE	23.86 373	1.70 310	0.52 116	141.89 387	8.72 372	147.65 389	77.27 384	1.26 184	0.60 175	1.15 201	4.12 300	136.19 385	11.59 336	0.57 223	2.27 172	3.52 285	1.06 234	2.52 350	5.18 253	0.95 228	81.26 387	7.98 252	0.52 165	0.47 136	0.86 169	1.54 259	1.68 159	1.14 199

DPSimNet_ROB	111.84 387	179.62 389	74.81 387	195.40 389	165.93 389	136.63 388	98.05 388	126.48 389	138.79 389	82.31 388	148.57 387	159.77 386	157.57 386	78.29 388	64.65 383	40.10 381	142.61 388	34.98 382	195.20 387	69.76 388	154.10 388	32.63 381	82.12 388	98.24 390	71.10 389	51.68 385	117.83 389	122.56 390

ktn	26.84 376	3.99 352	95.18 389	14.39 356	5.44 363	18.02 370	17.50 370	19.69 378	67.27 387	2.84 298	5.30 314	171.03 387	80.75 382	7.72 356	10.93 291	3.48 284	20.95 376	2.71 352	90.26 379	29.10 380	15.05 370	10.23 283	7.60 362	2.93 356	5.12 344	5.83 341	4.73 325	6.62 330

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 369	1.32 288	1.63 299	1.89 306	1.69 303	1.93 305	3.75 328	2.27 310	2.66 324	5.02 355	29.10 373	216.12 388	51.87 376	5.44 353	3.66 257	4.09 301	5.59 336	13.75 373	28.77 349	1.47 278	14.44 366	12.86 353	0.98 294	2.33 336	1.88 314	7.40 347	145.78 390	5.57 323

GS-Stereo																							0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

FSD		0.76 128	0.66 145	0.60 162	0.60 172	0.60 177	0.57 205	0.90 136	0.50 135	0.95 180	0.73 164			0.64 246	2.19 156	3.05 268			2.80 194	0.79 197				0.67 225	0.90 189	0.83 143	0.90 82	0.99 177

ASD4																								105.89 391

Low-res two-view benchmark