Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCSM	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.07 86	0.14 235	0.04 22	0.10 136	0.05 20	0.29 326	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

over v1	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.05 75	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 72	0.07 28	0.05 27

over-8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.05 27

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.05 27

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.02 3	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 71	0.02 5	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 54	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.17 281	0.04 22	0.11 158	0.04 6	0.31 328	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.15 251	0.04 22	0.14 186	0.04 6	0.33 331	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 36	0.04 3	0.05 12	0.03 50	0.04 59	0.05 9	0.07 39	0.06 15	0.06 53

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.06 68	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

AIO-test1	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.06 68	0.06 71	0.06 68	0.06 47	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.05 36	0.05 7	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

tt5	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 75	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.04 87	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.07 60	0.06 16	0.05 36	0.06 25	0.06 42	0.04 87	0.04 59	0.07 52	0.08 72	0.08 56	0.06 53

tt7	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.05 75	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.04 28	0.03 4	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.04 59	0.06 30	0.07 39	0.08 56	0.06 53

tt8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.08 56	0.05 27

tt9	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.05 27

TYNG	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.05 27

GFORCE	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_4.6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.08 79	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 60	0.06 16	0.05 36	0.06 25	0.06 42	0.04 87	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 77	0.06 53

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.05 50	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 37	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.07 28	0.05 27

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

PointNet	0.05 27	0.04 22	0.05 78	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.04 89	0.07 86	0.05 47	0.05 50	0.06 68	0.05 20	0.04 68	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.06 42	0.04 87	0.05 89	0.07 52	0.08 72	0.09 77	0.06 53

LACA1	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.06 68	0.05 50	0.04 32	0.06 47	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.08 78	0.06 16	0.05 36	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 59	0.07 52	0.08 72	0.08 56	0.06 53

WQFJA1	0.07 82	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.15 251	0.04 22	0.15 196	0.05 20	0.34 333	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 36	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 59	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 53

NLMM	0.07 82	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.15 251	0.04 22	0.15 196	0.05 20	0.34 333	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 36	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 59	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 53

NLSM3	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.08 101	0.05 50	0.06 68	0.04 6	0.05 82	0.04 87	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.06 37	0.06 16	0.05 36	0.06 25	0.05 12	0.04 87	0.04 59	0.07 52	0.08 72	0.08 56	0.07 67

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.02 3	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.05 36	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 42	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.04 89	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 68	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 82	0.10 73	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
WiStereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 93	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 50	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 37	0.07 37	0.06 66	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 72	0.09 77	0.07 67

tt6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 93	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 50	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 37	0.07 37	0.06 66	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 72	0.09 77	0.07 67

CR-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.06 68	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.10 57	0.09 52	0.06 25	0.08 78	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.08 56	0.08 82

F4.4	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.04 87	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.08 72	0.08 56	0.08 82

F5.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.06 53

FORCE_4.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.04 28	0.05 50	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 72	0.09 77	0.07 67

FORCE_5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.05 50	0.04 32	0.09 90	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 56	0.06 53

FORCE_6	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.03 4	0.03 13	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 56	0.05 27

SCION-MonSter(vits)	0.06 54	0.09 118	0.07 114	0.09 150	0.09 154	0.08 132	0.05 120	0.05 54	0.05 47	0.05 50	0.06 68	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 57	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 39	0.07 28	0.07 67

LACA_dic	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 87	0.04 32	0.05 20	0.05 82	0.03 53	0.10 57	0.10 73	0.06 25	0.08 78	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.08 56	0.08 82

over-6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 75	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.07 86	0.12 109	0.03 35	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.08 56	0.07 67

testmc14	0.05 27	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 50	0.04 32	0.10 93	0.02 3	0.02 6	0.11 70	0.09 52	0.06 25	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.06 25	0.05 12	0.04 87	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 28	0.05 27

MCSU-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 71	0.04 32	0.09 90	0.03 35	0.03 53	0.12 82	0.09 52	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.07 39	0.09 77	0.07 67

TS12	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 87	0.04 32	0.05 20	0.05 82	0.03 53	0.10 57	0.10 73	0.06 25	0.08 78	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.08 56	0.08 82

NLMM1	0.07 82	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.19 293	0.05 50	0.14 186	0.05 20	0.39 339	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 37	0.05 36	0.05 7	0.06 42	0.03 50	0.05 89	0.07 52	0.06 23	0.07 28	0.05 27

NLSM1	0.07 82	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.04 89	0.07 86	0.19 293	0.04 22	0.16 212	0.06 47	0.36 338	0.03 53	0.07 11	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.05 36	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.07 28	0.05 27

MonStereo	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.05 50	0.06 68	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 57	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 39	0.07 28	0.07 67

111111	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.03 4	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.08 82	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.06 71	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 50	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

LG-Stereo	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 71	0.06 68	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.10 57	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.07 37	0.05 36	0.09 80	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 28	0.05 27

MM-Stereo_test2	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 50	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 60	0.07 37	0.06 66	0.08 67	0.10 99	0.04 87	0.03 16	0.05 9	0.09 92	0.06 15	0.05 27

GREAT-IGEV	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.02 3	0.02 6	0.11 70	0.09 52	0.07 46	0.05 11	0.07 37	0.05 36	0.06 25	0.10 99	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 56	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RSM	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.10 57	0.09 52	0.07 46	0.06 37	0.07 37	0.06 66	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 59	0.06 30	0.06 23	0.07 28	0.05 27

CroCo-Stereo Lap2	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 71	0.03 13	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.10 57	0.10 73	0.07 46	0.07 60	0.07 37	0.05 36	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 72	0.07 28	0.05 27

tt4	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.07 113	0.05 82	0.06 93	0.04 89	0.06 70	0.06 68	0.07 87	0.06 68	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.07 48	0.07 64	0.05 114	0.04 59	0.09 90	0.09 92	0.10 90	0.08 82

CR-RVC	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.03 11	0.05 82	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.05 82	0.04 87	0.12 82	0.11 85	0.07 46	0.08 78	0.08 62	0.06 66	0.09 80	0.07 64	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.09 92	0.10 90	0.09 98

FORCE_4.7	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.06 101	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.05 51	0.11 102	0.03 35	0.04 87	0.09 44	0.08 27	0.10 90	0.08 78	0.08 62	0.05 36	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.09 77	0.07 67

FORCE_4	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.05 75	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.07 87	0.06 68	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.10 57	0.08 27	0.07 46	0.07 60	0.08 62	0.05 36	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.04 59	0.08 78	0.09 92	0.10 90	0.08 82

LACA3	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.05 75	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 71	0.04 32	0.08 79	0.04 68	0.04 87	0.11 70	0.10 73	0.06 25	0.08 78	0.08 62	0.05 36	0.08 67	0.08 82	0.03 50	0.04 59	0.08 78	0.08 72	0.09 77	0.08 82

DispViT+	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.07 113	0.05 82	0.05 70	0.04 89	0.05 54	0.07 95	0.06 71	0.08 101	0.06 47	0.05 82	0.03 53	0.10 57	0.09 52	0.06 25	0.08 78	0.08 62	0.06 66	0.06 25	0.07 64	0.03 50	0.06 107	0.07 52	0.10 106	0.08 56	0.09 98

GEAStereo	0.06 54	0.07 90	0.05 78	0.06 101	0.05 82	0.05 70	0.04 89	0.05 54	0.04 28	0.06 71	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 90	0.09 52	0.09 80	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.10 86	0.08 82	0.03 50	0.05 89	0.08 78	0.07 39	0.08 56	0.05 27

gasm-f	0.06 54	0.07 90	0.05 78	0.06 101	0.05 82	0.05 70	0.04 89	0.05 54	0.04 28	0.06 71	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 90	0.09 52	0.09 80	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.10 86	0.08 82	0.03 50	0.05 89	0.08 78	0.07 39	0.08 56	0.05 27

GASTEREO	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 82	0.10 73	0.08 65	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.07 48	0.13 120	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 72	0.07 28	0.05 27

MSCF	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 82	0.10 73	0.08 65	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.07 48	0.12 111	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 72	0.06 15	0.05 27

CoSv	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.04 5	0.08 62	0.04 6	0.06 25	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.05 10	0.07 28	0.04 9

IGEV-Stereo++	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.05 75	0.05 82	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.05 50	0.05 51	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 37	0.08 62	0.05 36	0.07 48	0.12 111	0.04 87	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.08 56	0.05 27

U	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.12 82	0.11 85	0.08 65	0.07 60	0.08 62	0.05 36	0.10 86	0.07 64	0.01 3	0.03 16	0.07 52	0.07 39	0.06 15	0.06 53

RSM++	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.05 75	0.05 82	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.05 50	0.05 51	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.11 70	0.10 73	0.08 65	0.07 60	0.08 62	0.06 66	0.09 80	0.07 64	0.03 50	0.04 59	0.08 78	0.07 39	0.07 28	0.05 27

MoCha-V2	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 57	0.08 27	0.07 46	0.06 37	0.08 62	0.06 66	0.07 48	0.07 64	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

RAFT	0.07 82	0.04 22	0.06 97	0.05 75	0.03 22	0.06 93	0.03 50	0.10 100	0.05 47	0.06 71	0.07 86	0.08 79	0.05 82	0.02 6	0.10 57	0.08 27	0.08 65	0.06 37	0.08 62	0.06 66	0.08 67	0.09 93	0.02 5	0.04 59	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.15 142

delet	0.08 93	0.08 105	0.07 114	0.09 150	0.07 116	0.08 132	0.06 142	0.07 86	0.06 68	0.09 97	0.07 86	0.11 102	0.06 101	0.06 122	0.12 82	0.10 73	0.10 90	0.09 90	0.08 62	0.09 121	0.09 80	0.07 64	0.05 114	0.06 107	0.09 90	0.09 92	0.10 90	0.08 82

TDLM	0.07 82	0.08 105	0.07 114	0.07 113	0.07 116	0.07 109	0.05 120	0.07 86	0.06 68	0.06 71	0.10 136	0.08 79	0.06 101	0.05 102	0.09 44	0.09 52	0.09 80	0.09 90	0.08 62	0.06 66	0.08 67	0.06 42	0.05 114	0.07 123	0.08 78	0.07 39	0.08 56	0.08 82

tt3	0.06 54	0.05 51	0.05 78	0.05 75	0.04 55	0.05 70	0.04 89	0.06 70	0.05 47	0.08 94	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 80	0.07 60	0.09 80	0.06 66	0.09 80	0.07 64	0.04 87	0.04 59	0.09 90	0.08 72	0.10 90	0.09 98

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.06 68	0.05 50	0.05 51	0.10 93	0.03 35	0.03 53	0.13 90	0.09 52	0.08 65	0.07 60	0.09 80	0.05 36	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 77	0.06 53

BridgeDepth_RVC	0.07 82	0.07 90	0.06 97	0.05 75	0.06 101	0.06 93	0.04 89	0.07 86	0.09 119	0.07 87	0.07 86	0.07 62	0.05 82	0.04 87	0.13 90	0.11 85	0.07 46	0.09 90	0.09 80	0.07 91	0.08 67	0.08 82	0.03 50	0.04 59	0.09 90	0.11 111	0.10 90	0.11 111
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.03 3	0.04 28	0.05 50	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 70	0.10 73	0.10 90	0.06 37	0.09 80	0.06 66	0.10 86	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 23	0.07 28	0.05 27

AdaDepth	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.05 82	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.03 35	0.03 53	0.11 70	0.11 85	0.09 80	0.08 78	0.09 80	0.06 66	0.08 67	0.07 64	0.02 5	0.04 59	0.07 52	0.07 39	0.09 77	0.07 67

GIP-stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.03 7	0.05 50	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.04 87	0.11 70	0.09 52	0.08 65	0.07 60	0.09 80	0.07 91	0.08 67	0.09 93	0.02 5	0.04 59	0.06 30	0.07 39	0.08 56	0.05 27

RAStereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 103	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.02 6	0.14 102	0.11 85	0.09 80	0.08 78	0.09 80	0.05 36	0.12 103	0.07 64	0.02 5	0.03 16	0.09 90	0.07 39	0.07 28	0.07 67

AIO-Stereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 37	0.09 80	0.06 66	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

VIP-Stereo	0.07 82	0.06 81	0.05 78	0.05 75	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 71	0.09 119	0.10 93	0.03 35	0.03 53	0.12 82	0.11 85	0.12 101	0.09 90	0.10 88	0.06 66	0.11 93	0.06 42	0.03 50	0.04 59	0.08 78	0.07 39	0.07 28	0.08 82

DEFOM-Stereo	0.07 82	0.06 81	0.04 42	0.06 101	0.05 82	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.06 71	0.07 86	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 70	0.10 73	0.11 94	0.09 90	0.10 88	0.06 66	0.11 93	0.07 64	0.04 87	0.04 59	0.08 78	0.08 72	0.12 109	0.08 82

StereoVision	0.07 82	0.05 51	0.05 78	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.07 86	0.11 164	0.05 50	0.06 68	0.05 20	0.06 101	0.02 6	0.13 90	0.13 108	0.09 80	0.07 60	0.10 88	0.08 107	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.05 89	0.11 113	0.10 106	0.13 117	0.13 123

CCAANet	0.11 118	0.10 136	0.10 175	0.10 161	0.08 139	0.09 154	0.11 233	0.13 119	0.10 139	0.11 109	0.10 136	0.18 157	0.08 136	0.07 132	0.16 118	0.14 115	0.14 113	0.11 117	0.10 88	0.09 121	0.13 105	0.09 93	0.07 153	0.06 107	0.11 113	0.12 121	0.21 187	0.14 134

RYNet	0.15 151	0.07 90	0.06 97	0.05 75	0.06 101	0.06 93	0.04 89	0.07 86	0.13 219	0.06 71	0.06 68	0.06 47	0.05 82	0.04 87	1.96 402	0.11 85	0.09 80	0.13 143	0.10 88	0.07 91	0.08 67	0.07 64	0.13 286	0.06 107	0.09 90	0.22 249	0.11 102	0.08 82

GIO	0.08 93	0.07 90	0.06 97	0.04 30	0.05 82	0.05 70	0.03 50	0.11 108	0.09 119	0.07 87	0.09 119	0.07 62	0.05 82	0.06 122	0.14 102	0.12 101	0.13 107	0.12 125	0.11 93	0.08 107	0.11 93	0.12 111	0.06 134	0.06 107	0.09 90	0.09 92	0.12 109	0.09 98

MLG-Stereo_test2	0.06 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.07 87	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.04 87	0.10 57	0.10 73	0.10 90	0.07 60	0.11 93	0.06 66	0.10 86	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 77	0.06 53

AASNet	0.10 109	0.10 136	0.07 114	0.10 161	0.10 177	0.11 179	0.08 187	0.11 108	0.06 68	0.10 103	0.11 158	0.10 93	0.06 101	0.07 132	0.14 102	0.11 85	0.13 107	0.11 117	0.11 93	0.09 121	0.11 93	0.12 111	0.06 134	0.08 141	0.11 113	0.10 106	0.10 90	0.08 82

GANet	0.10 109	0.10 136	0.09 162	0.10 161	0.10 177	0.12 196	0.09 204	0.13 119	0.08 101	0.10 103	0.10 136	0.14 128	0.06 101	0.06 122	0.11 70	0.12 101	0.14 113	0.14 157	0.11 93	0.07 91	0.11 93	0.08 82	0.08 184	0.08 141	0.11 113	0.09 92	0.11 102	0.11 111

CVANet_RVC	0.10 109	0.12 175	0.11 204	0.13 205	0.09 154	0.11 179	0.08 187	0.12 114	0.08 101	0.09 97	0.14 186	0.10 93	0.07 119	0.07 132	0.11 70	0.11 85	0.11 94	0.11 117	0.11 93	0.08 107	0.11 93	0.08 82	0.06 134	0.08 141	0.11 113	0.09 92	0.11 102	0.12 118

AANet_RVC	0.09 98	0.08 105	0.08 139	0.07 113	0.09 154	0.06 93	0.06 142	0.09 96	0.09 119	0.08 94	0.09 119	0.08 79	0.07 119	0.06 122	0.14 102	0.11 85	0.11 94	0.12 125	0.11 93	0.10 131	0.10 86	0.09 93	0.07 153	0.08 141	0.11 113	0.12 121	0.12 109	0.14 134

NBS	0.09 98	0.06 81	0.05 78	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.04 89	0.10 100	0.06 68	0.16 122	0.03 13	0.12 109	0.06 101	0.05 102	0.15 112	0.14 115	0.15 122	0.09 90	0.12 99	0.08 107	0.20 159	0.12 111	0.05 114	0.05 89	0.11 113	0.11 111	0.09 77	0.10 104

TS	0.09 98	0.07 90	0.07 114	0.07 113	0.06 101	0.06 93	0.04 89	0.11 108	0.06 68	0.06 71	0.11 158	0.10 93	0.05 82	0.05 102	0.13 90	0.13 108	0.09 80	0.10 106	0.12 99	0.08 107	0.13 105	0.11 103	0.04 87	0.06 107	0.12 127	0.11 111	0.12 109	0.14 134

AEACV	0.07 82	0.08 105	0.04 42	0.05 75	0.05 82	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.03 7	0.05 50	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.17 124	0.13 108	0.09 80	0.08 78	0.12 99	0.07 91	0.10 86	0.10 99	0.03 50	0.04 59	0.08 78	0.12 121	0.07 28	0.05 27

RAFT_CTSACE	0.11 118	0.09 118	0.07 114	0.05 75	0.06 101	0.08 132	0.06 142	0.12 114	0.07 95	0.18 138	0.06 68	0.14 128	0.12 210	0.05 102	0.13 90	0.13 108	0.14 113	0.09 90	0.12 99	0.07 91	0.16 118	0.18 153	0.04 87	0.07 123	0.14 146	0.14 148	0.19 164	0.14 134

test_5	0.11 118	0.10 136	0.08 139	0.07 113	0.05 82	0.07 109	0.05 120	0.16 137	0.07 95	0.11 109	0.09 119	0.15 136	0.15 256	0.03 53	0.15 112	0.15 130	0.11 94	0.10 106	0.12 99	0.07 91	0.13 105	0.15 129	0.04 87	0.09 171	0.13 132	0.14 148	0.19 164	0.18 162

iRaftStereo_RVC	0.08 93	0.07 90	0.06 97	0.05 75	0.05 82	0.05 70	0.03 50	0.10 100	0.05 47	0.10 103	0.09 119	0.10 93	0.05 82	0.04 87	0.11 70	0.11 85	0.13 107	0.10 106	0.12 99	0.07 91	0.15 116	0.11 103	0.04 87	0.05 89	0.10 103	0.09 92	0.11 102	0.08 82

MMNet	0.10 109	0.09 118	0.07 114	0.10 161	0.08 139	0.09 154	0.06 142	0.10 100	0.08 101	0.08 94	0.09 119	0.12 109	0.06 101	0.08 144	0.22 199	0.11 85	0.12 101	0.11 117	0.12 99	0.09 121	0.11 93	0.08 82	0.06 134	0.08 141	0.10 103	0.11 111	0.13 117	0.12 118

DMCA	0.11 118	0.09 118	0.10 175	0.08 135	0.09 154	0.08 132	0.09 204	0.13 119	0.10 139	0.11 109	0.13 178	0.12 109	0.08 136	0.09 171	0.20 165	0.14 115	0.15 122	0.14 157	0.12 99	0.10 131	0.14 110	0.09 93	0.08 184	0.08 141	0.11 113	0.13 134	0.11 102	0.12 118

DFGA-Net	0.09 98	0.09 118	0.05 78	0.07 113	0.05 82	0.06 93	0.05 120	0.11 108	0.06 68	0.12 115	0.07 86	0.13 117	0.05 82	0.04 87	0.14 102	0.12 101	0.13 107	0.10 106	0.13 107	0.07 91	0.11 93	0.08 82	0.05 114	0.07 123	0.10 103	0.09 92	0.14 122	0.11 111

AIO_test	0.12 125	0.10 136	0.06 97	0.10 161	0.07 116	0.07 109	0.06 142	0.14 126	0.10 139	0.13 118	0.07 86	0.13 117	0.05 82	0.05 102	0.29 256	0.29 311	0.11 94	0.09 90	0.13 107	0.07 91	0.18 137	0.24 195	0.05 114	0.06 107	0.12 127	0.18 207	0.10 90	0.07 67

Occ-G	0.06 54	0.07 90	0.05 78	0.05 75	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.08 101	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 70	0.11 85	0.08 65	0.08 78	0.13 107	0.06 66	0.09 80	0.07 64	0.04 87	0.05 89	0.06 30	0.06 23	0.08 56	0.06 53

anonymousdsp	0.08 93	0.07 90	0.06 97	0.06 101	0.05 82	0.06 93	0.04 89	0.10 100	0.06 68	0.11 109	0.10 136	0.08 79	0.04 68	0.05 102	0.13 90	0.12 101	0.11 94	0.09 90	0.13 107	0.08 107	0.14 110	0.15 129	0.04 87	0.05 89	0.08 78	0.07 39	0.11 102	0.07 67

Cross2Single Stereo	0.17 188	0.14 219	0.08 139	0.19 277	0.11 196	0.11 179	0.07 163	0.18 152	0.18 288	0.20 149	0.10 136	0.20 176	0.14 249	0.12 249	0.19 146	0.27 298	0.27 281	0.15 185	0.14 111	0.13 175	0.43 297	0.33 254	0.09 204	0.08 141	0.28 310	0.20 228	0.21 187	0.15 142

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.14 139	0.06 81	0.07 114	0.05 75	0.06 101	0.07 109	0.06 142	0.20 165	0.08 101	0.20 149	0.06 68	0.18 157	0.06 101	0.12 249	0.18 137	0.21 229	0.21 184	0.12 125	0.14 111	0.11 144	0.38 271	0.26 215	0.07 153	0.05 89	0.14 146	0.13 134	0.19 164	0.27 266

LG-Stereo_L2	0.09 98	0.08 105	0.05 78	0.04 30	0.05 82	0.04 27	0.03 50	0.13 119	0.09 119	0.21 155	0.09 119	0.13 117	0.05 82	0.05 102	0.13 90	0.14 115	0.14 113	0.09 90	0.14 111	0.07 91	0.18 137	0.12 111	0.03 50	0.04 59	0.09 90	0.08 72	0.10 90	0.10 104

LG-Stereo_L1	0.09 98	0.08 105	0.05 78	0.05 75	0.05 82	0.05 70	0.03 50	0.13 119	0.09 119	0.21 155	0.09 119	0.11 102	0.05 82	0.05 102	0.13 90	0.14 115	0.14 113	0.09 90	0.14 111	0.07 91	0.18 137	0.11 103	0.03 50	0.04 59	0.09 90	0.08 72	0.10 90	0.10 104

YMNet	0.13 132	0.11 159	0.08 139	0.10 161	0.10 177	0.12 196	0.17 279	0.11 108	0.10 139	0.10 103	0.08 101	0.16 145	0.12 210	0.09 171	0.66 338	0.16 142	0.12 101	0.12 125	0.14 111	0.08 107	0.11 93	0.11 103	0.07 153	0.07 123	0.15 157	0.11 111	0.15 126	0.13 123

AIO_rvc	0.09 98	0.09 118	0.06 97	0.07 113	0.06 101	0.07 109	0.04 89	0.12 114	0.08 101	0.12 115	0.05 51	0.11 102	0.04 68	0.05 102	0.22 199	0.17 152	0.11 94	0.09 90	0.14 111	0.07 91	0.16 118	0.22 182	0.04 87	0.05 89	0.09 90	0.08 72	0.09 77	0.07 67

MIF-Stereo (partial)	0.10 109	0.09 118	0.08 139	0.07 113	0.06 101	0.07 109	0.04 89	0.12 114	0.09 119	0.12 115	0.07 86	0.09 90	0.07 119	0.05 102	0.18 137	0.15 130	0.16 128	0.13 143	0.14 111	0.08 107	0.16 118	0.10 99	0.04 87	0.08 141	0.13 132	0.11 111	0.16 133	0.13 123

RAFT + AFF	0.14 139	0.07 90	0.05 78	0.08 135	0.05 82	0.07 109	0.04 89	0.11 108	0.08 101	0.14 121	0.07 86	0.15 136	0.04 68	0.03 53	1.54 382	0.11 85	0.14 113	0.07 60	0.14 111	0.06 66	0.14 110	0.08 82	0.03 50	0.05 89	0.10 103	0.07 39	0.07 28	0.07 67

GeoAtt-L (ZS)	0.14 139	0.08 105	0.08 139	0.05 75	0.07 116	0.10 161	0.06 142	0.18 152	0.08 101	0.22 164	0.08 101	0.19 168	0.07 119	0.10 195	0.18 137	0.20 216	0.21 184	0.12 125	0.15 119	0.11 144	0.39 284	0.24 195	0.08 184	0.06 107	0.16 163	0.13 134	0.19 164	0.24 241

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 151	0.07 90	0.08 139	0.05 75	0.07 116	0.07 109	0.04 89	0.20 165	0.13 219	0.23 178	0.13 178	0.21 191	0.09 150	0.11 216	0.20 165	0.21 229	0.19 158	0.11 117	0.15 119	0.12 155	0.37 266	0.29 237	0.08 184	0.08 141	0.18 195	0.13 134	0.16 133	0.20 192

MatchAttention (ZS)	0.15 151	0.09 118	0.06 97	0.07 113	0.06 101	0.10 161	0.05 120	0.20 165	0.10 139	0.24 204	0.07 86	0.24 219	0.08 136	0.09 171	0.21 179	0.20 216	0.22 204	0.13 143	0.15 119	0.12 155	0.40 286	0.25 206	0.07 153	0.06 107	0.15 157	0.13 134	0.26 234	0.17 154
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
LG-G_1	0.09 98	0.08 105	0.06 97	0.08 135	0.07 116	0.08 132	0.05 120	0.09 96	0.06 68	0.09 97	0.07 86	0.13 117	0.06 101	0.07 132	0.14 102	0.12 101	0.13 107	0.10 106	0.15 119	0.08 107	0.14 110	0.17 145	0.05 114	0.05 89	0.09 90	0.09 92	0.12 109	0.11 111

LG-G	0.09 98	0.08 105	0.06 97	0.08 135	0.07 116	0.08 132	0.05 120	0.09 96	0.06 68	0.09 97	0.07 86	0.13 117	0.06 101	0.07 132	0.14 102	0.12 101	0.13 107	0.10 106	0.15 119	0.08 107	0.14 110	0.17 145	0.05 114	0.05 89	0.09 90	0.09 92	0.12 109	0.11 111

LGtest1	0.09 98	0.07 90	0.06 97	0.06 101	0.06 101	0.07 109	0.04 89	0.10 100	0.09 119	0.09 97	0.10 136	0.10 93	0.05 82	0.06 122	0.15 112	0.13 108	0.15 122	0.11 117	0.15 119	0.09 121	0.16 118	0.15 129	0.05 114	0.05 89	0.10 103	0.09 92	0.12 109	0.10 104

IGEV-Stereo+	0.10 109	0.11 159	0.05 78	0.05 75	0.06 101	0.06 93	0.03 50	0.16 137	0.08 101	0.24 204	0.13 178	0.11 102	0.06 101	0.05 102	0.13 90	0.15 130	0.14 113	0.10 106	0.15 119	0.10 131	0.18 137	0.15 129	0.05 114	0.04 59	0.10 103	0.12 121	0.08 56	0.09 98

plain	0.10 109	0.09 118	0.07 114	0.06 101	0.06 101	0.07 109	0.04 89	0.13 119	0.06 68	0.16 122	0.06 68	0.11 102	0.04 68	0.04 87	0.16 118	0.16 142	0.16 128	0.12 125	0.15 119	0.08 107	0.15 116	0.11 103	0.04 87	0.07 123	0.12 127	0.12 121	0.12 109	0.14 134

MaDis-Stereo	0.10 109	0.07 90	0.07 114	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.04 89	0.09 96	0.07 95	0.11 109	0.07 86	0.13 117	0.06 101	0.03 53	0.14 102	0.14 115	0.15 122	0.12 125	0.15 119	0.07 91	0.16 118	0.13 120	0.03 50	0.06 107	0.14 146	0.20 228	0.16 133	0.19 182

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 98	0.06 81	0.07 114	0.07 113	0.07 116	0.06 93	0.04 89	0.10 100	0.08 101	0.16 122	0.10 136	0.12 109	0.08 136	0.04 87	0.14 102	0.12 101	0.14 113	0.09 90	0.16 128	0.07 91	0.11 93	0.09 93	0.04 87	0.05 89	0.10 103	0.10 106	0.13 117	0.10 104

SGD-Stereo	0.13 132	0.07 90	0.05 78	0.06 101	0.06 101	0.08 132	0.03 50	0.08 95	0.08 101	0.10 103	0.06 68	0.13 117	0.06 101	0.04 87	0.93 362	0.17 152	0.18 146	0.10 106	0.16 128	0.08 107	0.18 137	0.11 103	0.06 134	0.06 107	0.10 103	0.11 111	0.16 133	0.13 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 118	0.08 105	0.06 97	0.07 113	0.07 116	0.07 109	0.03 50	0.16 137	0.09 119	0.24 204	0.09 119	0.10 93	0.06 101	0.05 102	0.15 112	0.17 152	0.17 135	0.12 125	0.16 128	0.10 131	0.24 197	0.17 145	0.04 87	0.05 89	0.10 103	0.11 111	0.13 117	0.09 98

IER	0.15 151	0.11 159	0.10 175	0.12 196	0.10 177	0.12 196	0.08 187	0.17 143	0.10 139	0.18 138	0.17 225	0.20 176	0.10 166	0.11 216	0.47 312	0.15 130	0.18 146	0.14 157	0.16 128	0.11 144	0.16 118	0.12 111	0.09 204	0.09 171	0.14 146	0.16 178	0.19 164	0.18 162

UPFNet	0.13 132	0.11 159	0.12 227	0.12 196	0.11 196	0.13 208	0.10 220	0.15 130	0.12 192	0.17 131	0.13 178	0.15 136	0.09 150	0.11 216	0.23 211	0.15 130	0.17 135	0.15 185	0.16 128	0.11 144	0.13 105	0.11 103	0.09 204	0.09 171	0.13 132	0.13 134	0.19 164	0.13 123

DMCA-RVC	0.16 170	0.12 175	0.15 267	0.12 196	0.13 230	0.11 179	0.13 254	0.17 143	0.16 271	0.18 138	0.21 261	0.20 176	0.10 166	0.10 195	0.36 287	0.17 152	0.18 146	0.17 225	0.16 128	0.14 205	0.18 137	0.15 129	0.10 232	0.12 243	0.14 146	0.13 134	0.18 155	0.18 162

RASNet	0.15 151	0.14 219	0.14 254	0.13 205	0.11 196	0.12 196	0.10 220	0.24 229	0.12 192	0.22 164	0.14 186	0.18 157	0.12 210	0.09 171	0.16 118	0.18 175	0.19 158	0.13 143	0.16 128	0.10 131	0.22 179	0.16 138	0.07 153	0.14 278	0.16 163	0.16 178	0.26 234	0.22 214

HITNet	0.14 139	0.11 159	0.10 175	0.11 181	0.10 177	0.10 161	0.07 163	0.18 152	0.11 164	0.24 204	0.13 178	0.18 157	0.10 166	0.09 171	0.20 165	0.14 115	0.17 135	0.14 157	0.16 128	0.10 131	0.20 159	0.22 182	0.08 184	0.09 171	0.15 157	0.14 148	0.24 210	0.18 162
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
DF_test	0.13 132	0.09 118	0.08 139	0.05 75	0.07 116	0.08 132	0.04 89	0.20 165	0.10 139	0.24 204	0.08 101	0.22 203	0.08 136	0.10 195	0.21 179	0.19 195	0.22 204	0.12 125	0.17 136	0.12 155	0.31 228	0.21 174	0.08 184	0.08 141	0.11 113	0.14 148	0.13 117	0.12 118

RAFT+CT+SA	0.12 125	0.10 136	0.09 162	0.08 135	0.06 101	0.07 109	0.06 142	0.19 163	0.09 119	0.16 122	0.08 101	0.18 157	0.16 265	0.05 102	0.17 124	0.17 152	0.12 101	0.10 106	0.17 136	0.09 121	0.17 126	0.23 187	0.04 87	0.08 141	0.15 157	0.14 148	0.18 155	0.17 154

test_4	0.14 139	0.09 118	0.10 175	0.07 113	0.07 116	0.05 70	0.05 120	0.17 143	0.11 164	0.24 204	0.08 101	0.15 136	0.08 136	0.07 132	0.19 146	0.18 175	0.18 146	0.12 125	0.17 136	0.11 144	0.23 193	0.27 224	0.04 87	0.09 171	0.14 146	0.20 228	0.26 234	0.23 225

PWCDC_ROB	0.23 263	0.10 136	0.13 245	0.10 161	0.17 282	0.11 179	0.15 271	0.12 114	0.38 356	0.11 109	0.25 286	0.14 128	0.77 370	0.28 349	0.88 355	0.21 229	0.17 135	0.18 262	0.17 136	0.17 259	0.20 159	0.39 287	0.20 324	0.17 309	0.11 113	0.20 228	0.15 126	0.24 241

ACC-I	0.16 170	0.10 136	0.07 114	0.06 101	0.09 154	0.07 109	0.07 163	0.22 198	0.10 139	0.23 178	0.09 119	0.22 203	0.10 166	0.10 195	0.17 124	0.27 298	0.21 184	0.14 157	0.18 140	0.14 205	0.45 307	0.43 305	0.07 153	0.09 171	0.17 178	0.17 188	0.14 122	0.18 162

ACC	0.16 170	0.10 136	0.07 114	0.06 101	0.09 154	0.07 109	0.07 163	0.22 198	0.11 164	0.23 178	0.09 119	0.23 210	0.10 166	0.10 195	0.17 124	0.28 305	0.22 204	0.14 157	0.18 140	0.14 205	0.45 307	0.44 309	0.07 153	0.09 171	0.17 178	0.17 188	0.15 126	0.19 182

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.16 170	0.09 118	0.06 97	0.05 75	0.08 139	0.07 109	0.06 142	0.20 165	0.09 119	0.23 178	0.08 101	0.23 210	0.10 166	0.09 171	0.18 137	0.27 298	0.22 204	0.14 157	0.18 140	0.13 175	0.44 304	0.39 287	0.07 153	0.09 171	0.18 195	0.13 134	0.17 148	0.19 182

G2L-Stereo	0.16 170	0.14 219	0.11 204	0.12 196	0.13 230	0.12 196	0.09 204	0.20 165	0.11 164	0.24 204	0.16 212	0.19 168	0.16 265	0.11 216	0.29 256	0.16 142	0.20 168	0.15 185	0.18 140	0.12 155	0.20 159	0.16 138	0.11 259	0.10 205	0.18 195	0.19 217	0.23 199	0.17 154

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 125	0.09 118	0.06 97	0.06 101	0.07 116	0.06 93	0.04 89	0.17 143	0.08 101	0.24 204	0.08 101	0.14 128	0.06 101	0.06 122	0.17 124	0.14 115	0.18 146	0.13 143	0.18 140	0.10 131	0.23 193	0.23 187	0.06 134	0.06 107	0.10 103	0.13 134	0.14 122	0.16 148

MGS-Stereo	0.15 151	0.12 175	0.08 139	0.07 113	0.07 116	0.07 109	0.05 120	0.16 137	0.07 95	0.13 118	0.10 136	0.13 117	0.06 101	0.08 144	0.98 367	0.13 108	0.19 158	0.15 185	0.18 140	0.12 155	0.19 149	0.16 138	0.07 153	0.08 141	0.13 132	0.12 121	0.17 148	0.15 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 151	0.11 159	0.10 175	0.11 181	0.08 139	0.09 154	0.05 120	0.18 152	0.17 281	0.23 178	0.18 229	0.18 157	0.10 166	0.09 171	0.19 146	0.17 152	0.19 158	0.15 185	0.18 140	0.12 155	0.19 149	0.26 215	0.07 153	0.09 171	0.16 163	0.22 249	0.16 133	0.21 203

TESTraft	0.13 132	0.11 159	0.08 139	0.07 113	0.07 116	0.07 109	0.07 163	0.15 130	0.11 164	0.16 122	0.10 136	0.14 128	0.16 265	0.05 102	0.24 228	0.17 152	0.15 122	0.12 125	0.18 140	0.10 131	0.18 137	0.22 182	0.04 87	0.08 141	0.17 178	0.17 188	0.23 199	0.19 182

ADLNet	0.21 244	0.17 272	0.12 227	0.16 247	0.14 249	0.18 261	0.15 271	0.20 165	0.11 164	0.17 131	0.15 196	0.33 300	0.13 231	0.31 360	1.12 372	0.15 130	0.20 168	0.14 157	0.18 140	0.13 175	0.16 118	0.18 153	0.15 302	0.09 171	0.17 178	0.18 207	0.19 164	0.17 154

UNet	0.15 151	0.13 196	0.13 245	0.14 217	0.12 212	0.14 216	0.10 220	0.20 165	0.12 192	0.21 155	0.15 196	0.17 150	0.12 210	0.13 269	0.21 179	0.15 130	0.20 168	0.17 225	0.18 140	0.13 175	0.17 126	0.14 126	0.10 232	0.12 243	0.15 157	0.17 188	0.20 179	0.17 154

CFNet	0.16 170	0.15 243	0.12 227	0.18 267	0.15 267	0.14 216	0.11 233	0.23 213	0.12 192	0.21 155	0.16 212	0.29 273	0.14 249	0.11 216	0.21 179	0.13 108	0.20 168	0.16 208	0.18 140	0.12 155	0.17 126	0.13 120	0.08 184	0.12 243	0.20 220	0.17 188	0.22 195	0.21 203

PDISCO_ROB	0.17 188	0.16 254	0.16 280	0.14 217	0.12 212	0.13 208	0.11 233	0.15 130	0.12 192	0.16 122	0.16 212	0.12 109	0.10 166	0.09 171	0.19 146	0.20 216	0.19 158	0.23 319	0.18 140	0.15 228	0.22 179	0.23 187	0.07 153	0.11 222	0.21 233	0.24 268	0.39 321	0.23 225

small-0shot	0.16 170	0.08 105	0.06 97	0.07 113	0.07 116	0.08 132	0.04 89	0.20 165	0.12 192	0.22 164	0.08 101	0.20 176	0.11 195	0.11 216	0.18 137	0.29 311	0.22 204	0.16 208	0.19 152	0.10 131	0.43 297	0.44 309	0.06 134	0.07 123	0.16 163	0.14 148	0.16 133	0.22 214

S2M2_XL	0.15 151	0.10 136	0.11 204	0.08 135	0.08 139	0.11 179	0.09 204	0.22 198	0.09 119	0.22 164	0.10 136	0.24 219	0.08 136	0.08 144	0.18 137	0.19 195	0.24 239	0.13 143	0.19 152	0.11 144	0.36 261	0.21 174	0.09 204	0.08 141	0.14 146	0.12 121	0.18 155	0.20 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UniTT-Stereo	0.11 118	0.07 90	0.06 97	0.05 75	0.05 82	0.06 93	0.04 89	0.10 100	0.07 95	0.13 118	0.06 68	0.12 109	0.12 210	0.08 144	0.18 137	0.14 115	0.16 128	0.12 125	0.19 152	0.09 121	0.17 126	0.12 111	0.07 153	0.06 107	0.12 127	0.19 217	0.10 90	0.13 123

CAS	0.14 139	0.11 159	0.08 139	0.09 150	0.08 139	0.08 132	0.05 120	0.17 143	0.10 139	0.17 131	0.16 212	0.15 136	0.10 166	0.10 195	0.20 165	0.18 175	0.17 135	0.14 157	0.19 152	0.11 144	0.22 179	0.23 187	0.07 153	0.08 141	0.17 178	0.16 178	0.17 148	0.23 225

TestStereo1	0.14 139	0.12 175	0.08 139	0.07 113	0.07 116	0.08 132	0.07 163	0.14 126	0.10 139	0.17 131	0.09 119	0.14 128	0.17 278	0.05 102	0.23 211	0.17 152	0.16 128	0.12 125	0.19 152	0.10 131	0.19 149	0.24 195	0.04 87	0.07 123	0.18 195	0.17 188	0.26 234	0.20 192

SA-5K	0.14 139	0.12 175	0.08 139	0.07 113	0.07 116	0.08 132	0.07 163	0.14 126	0.10 139	0.17 131	0.09 119	0.14 128	0.17 278	0.05 102	0.23 211	0.17 152	0.16 128	0.12 125	0.19 152	0.10 131	0.19 149	0.24 195	0.04 87	0.07 123	0.18 195	0.17 188	0.26 234	0.20 192

STTStereo	0.19 217	0.19 304	0.21 321	0.18 267	0.20 301	0.17 254	0.25 323	0.18 152	0.19 293	0.20 149	0.19 239	0.24 219	0.14 249	0.17 311	0.32 272	0.17 152	0.19 158	0.19 276	0.19 152	0.14 205	0.18 137	0.17 145	0.11 259	0.12 243	0.19 207	0.20 228	0.20 179	0.26 261

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 200	0.18 290	0.18 300	0.17 257	0.21 307	0.16 240	0.26 331	0.19 163	0.24 319	0.22 164	0.20 250	0.26 243	0.12 210	0.19 322	0.24 228	0.16 142	0.19 158	0.16 208	0.19 152	0.13 175	0.16 118	0.17 145	0.11 259	0.11 222	0.17 178	0.22 249	0.19 164	0.21 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.19 217	0.17 272	0.16 280	0.14 217	0.15 267	0.14 216	0.13 254	0.20 165	0.16 271	0.23 178	0.23 279	0.25 231	0.18 291	0.15 295	0.20 165	0.16 142	0.21 184	0.18 262	0.19 152	0.15 228	0.24 197	0.20 171	0.13 286	0.15 291	0.36 349	0.24 268	0.24 210	0.20 192

S2M2_L	0.17 188	0.14 219	0.15 267	0.13 205	0.10 177	0.16 240	0.11 233	0.21 187	0.11 164	0.27 244	0.09 119	0.20 176	0.06 101	0.17 311	0.22 199	0.19 195	0.25 253	0.16 208	0.20 161	0.15 228	0.34 245	0.25 206	0.13 286	0.10 205	0.16 163	0.16 178	0.27 252	0.23 225
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.13 132	0.09 118	0.07 114	0.08 135	0.08 139	0.07 109	0.04 89	0.15 130	0.08 101	0.18 138	0.07 86	0.12 109	0.07 119	0.06 122	0.43 301	0.45 367	0.15 122	0.10 106	0.20 161	0.09 121	0.21 169	0.21 174	0.06 134	0.06 107	0.11 113	0.08 72	0.11 102	0.08 82

MIM_Stereo	0.11 118	0.09 118	0.07 114	0.08 135	0.07 116	0.09 154	0.04 89	0.13 119	0.06 68	0.19 145	0.08 101	0.11 102	0.05 82	0.05 102	0.16 118	0.15 130	0.17 135	0.12 125	0.20 161	0.10 131	0.18 137	0.15 129	0.04 87	0.07 123	0.11 113	0.10 106	0.15 126	0.10 104

LL-Strereo2	0.12 125	0.08 105	0.07 114	0.07 113	0.07 116	0.06 93	0.04 89	0.15 130	0.10 139	0.22 164	0.10 136	0.13 117	0.07 119	0.07 132	0.15 112	0.15 130	0.18 146	0.11 117	0.20 161	0.10 131	0.20 159	0.28 232	0.05 114	0.07 123	0.12 127	0.13 134	0.15 126	0.10 104

CES	0.18 200	0.10 136	0.10 175	0.09 150	0.11 196	0.10 161	0.05 120	0.42 358	0.10 139	0.20 149	0.27 303	0.23 210	0.10 166	0.12 249	0.26 244	0.23 260	0.25 253	0.15 185	0.20 161	0.13 175	0.45 307	0.26 215	0.09 204	0.08 141	0.19 207	0.15 164	0.19 164	0.24 241

AnonymousM	0.19 217	0.09 118	0.07 114	0.09 150	0.07 116	0.08 132	0.05 120	0.20 165	0.09 119	0.23 178	0.14 186	0.16 145	0.07 119	0.09 171	0.23 211	0.23 260	0.23 222	0.14 157	0.20 161	0.15 228	0.32 233	0.26 215	0.07 153	0.08 141	0.11 113	0.17 188	0.54 355	0.97 379

raft+_RVC	0.12 125	0.10 136	0.08 139	0.09 150	0.08 139	0.09 154	0.06 142	0.18 152	0.09 119	0.22 164	0.12 168	0.15 136	0.07 119	0.06 122	0.16 118	0.14 115	0.16 128	0.12 125	0.20 161	0.09 121	0.19 149	0.17 145	0.05 114	0.07 123	0.14 146	0.13 134	0.16 133	0.13 123

RALCasStereoNet	0.15 151	0.14 219	0.10 175	0.13 205	0.11 196	0.10 161	0.07 163	0.20 165	0.08 101	0.23 178	0.13 178	0.19 168	0.08 136	0.07 132	0.20 165	0.18 175	0.22 204	0.17 225	0.20 161	0.12 155	0.22 179	0.21 174	0.07 153	0.09 171	0.18 195	0.15 164	0.15 126	0.15 142

ARAFT	0.12 125	0.09 118	0.07 114	0.09 150	0.07 116	0.08 132	0.04 89	0.14 126	0.08 101	0.21 155	0.10 136	0.17 150	0.05 82	0.05 102	0.18 137	0.14 115	0.18 146	0.15 185	0.20 161	0.08 107	0.20 159	0.18 153	0.05 114	0.06 107	0.14 146	0.11 111	0.18 155	0.13 123

AFF-stereo	0.10 109	0.10 136	0.08 139	0.07 113	0.06 101	0.08 132	0.04 89	0.17 143	0.08 101	0.21 155	0.08 101	0.13 117	0.05 82	0.03 53	0.14 102	0.14 115	0.12 101	0.09 90	0.20 161	0.07 91	0.14 110	0.11 103	0.04 87	0.06 107	0.13 132	0.12 121	0.18 155	0.11 111

HGLStereo	0.15 151	0.14 219	0.12 227	0.13 205	0.13 230	0.13 208	0.08 187	0.18 152	0.11 164	0.22 164	0.22 270	0.14 128	0.09 150	0.11 216	0.24 228	0.17 152	0.21 184	0.17 225	0.20 161	0.14 205	0.18 137	0.16 138	0.10 232	0.11 222	0.17 178	0.16 178	0.17 148	0.15 142

BEATNet_4x	0.19 217	0.14 219	0.12 227	0.13 205	0.13 230	0.12 196	0.10 220	0.20 165	0.14 235	0.27 244	0.14 186	0.21 191	0.13 231	0.11 216	0.32 272	0.20 216	0.22 204	0.22 305	0.20 161	0.12 155	0.31 228	0.41 296	0.10 232	0.12 243	0.17 178	0.16 178	0.26 234	0.23 225

PA-Net	0.25 279	0.28 344	0.29 355	0.18 267	0.26 337	0.21 289	0.25 323	0.26 265	0.25 323	0.22 164	0.19 239	0.22 203	0.24 316	0.28 349	0.40 296	0.24 269	0.18 146	0.22 305	0.20 161	0.22 296	0.19 149	0.32 251	0.17 311	0.20 321	0.24 278	0.38 346	0.23 199	0.55 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LGCAT	0.15 151	0.12 175	0.10 175	0.09 150	0.09 154	0.11 179	0.07 163	0.21 187	0.12 192	0.23 178	0.11 158	0.19 168	0.10 166	0.08 144	0.19 146	0.21 229	0.24 239	0.14 157	0.21 174	0.13 175	0.37 266	0.24 195	0.10 232	0.08 141	0.14 146	0.15 164	0.18 155	0.16 148

trnet	0.16 170	0.13 196	0.10 175	0.11 181	0.10 177	0.10 161	0.06 142	0.24 229	0.09 119	0.28 263	0.12 168	0.26 243	0.11 195	0.10 195	0.20 165	0.22 248	0.25 253	0.13 143	0.21 174	0.13 175	0.32 233	0.20 171	0.08 184	0.09 171	0.17 178	0.17 188	0.24 210	0.23 225

CIPLG	0.15 151	0.11 159	0.08 139	0.10 161	0.09 154	0.11 179	0.08 187	0.23 213	0.09 119	0.23 178	0.14 186	0.20 176	0.10 166	0.12 249	0.23 211	0.17 152	0.21 184	0.14 157	0.21 174	0.13 175	0.22 179	0.28 232	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.12 121	0.21 187	0.13 123

IPLGR_C	0.15 151	0.11 159	0.08 139	0.10 161	0.09 154	0.11 179	0.08 187	0.23 213	0.09 119	0.23 178	0.14 186	0.20 176	0.10 166	0.12 249	0.21 179	0.17 152	0.21 184	0.14 157	0.21 174	0.13 175	0.22 179	0.28 232	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.12 121	0.21 187	0.14 134

ACRE	0.15 151	0.11 159	0.08 139	0.10 161	0.09 154	0.11 179	0.08 187	0.23 213	0.09 119	0.23 178	0.15 196	0.20 176	0.10 166	0.12 249	0.21 179	0.17 152	0.21 184	0.14 157	0.21 174	0.13 175	0.22 179	0.27 224	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.12 121	0.21 187	0.13 123

HCRNet	0.15 151	0.19 304	0.08 139	0.23 304	0.09 154	0.16 240	0.09 204	0.16 137	0.06 68	0.49 386	0.16 212	0.25 231	0.08 136	0.09 171	0.43 301	0.11 85	0.16 128	0.10 106	0.21 174	0.09 121	0.13 105	0.08 82	0.11 259	0.07 123	0.09 90	0.09 92	0.14 122	0.11 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 125	0.11 159	0.09 162	0.08 135	0.07 116	0.08 132	0.05 120	0.21 187	0.09 119	0.23 178	0.09 119	0.18 157	0.06 101	0.05 102	0.16 118	0.14 115	0.14 113	0.09 90	0.21 174	0.08 107	0.17 126	0.13 120	0.05 114	0.08 141	0.17 178	0.13 134	0.20 179	0.14 134

CREStereo	0.17 188	0.13 196	0.11 204	0.11 181	0.10 177	0.10 161	0.06 142	0.24 229	0.10 139	0.27 244	0.12 168	0.26 243	0.11 195	0.10 195	0.22 199	0.26 292	0.26 269	0.13 143	0.21 174	0.14 205	0.36 261	0.24 195	0.08 184	0.09 171	0.17 178	0.17 188	0.23 199	0.22 214
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.16 170	0.18 290	0.14 254	0.14 217	0.13 230	0.16 240	0.15 271	0.16 137	0.13 219	0.16 122	0.19 239	0.18 157	0.10 166	0.08 144	0.22 199	0.18 175	0.19 158	0.17 225	0.21 174	0.14 205	0.19 149	0.19 166	0.11 259	0.12 243	0.17 178	0.18 207	0.19 164	0.19 182

NVstereo2D	0.26 286	0.16 254	0.15 267	0.22 295	0.18 292	0.26 319	0.28 336	0.20 165	0.14 235	0.22 164	0.21 261	0.17 150	0.11 195	0.38 366	1.98 404	0.20 216	0.24 239	0.19 276	0.21 174	0.14 205	0.18 137	0.15 129	0.25 339	0.13 267	0.22 245	0.17 188	0.19 164	0.18 162

DepthFocus	0.14 139	0.09 118	0.07 114	0.10 161	0.07 116	0.08 132	0.05 120	0.20 165	0.10 139	0.23 178	0.10 136	0.18 157	0.07 119	0.11 216	0.19 146	0.21 229	0.22 204	0.13 143	0.22 184	0.14 205	0.35 256	0.24 195	0.10 232	0.07 123	0.11 113	0.13 134	0.17 148	0.18 162

4D-IteraStereo	0.14 139	0.10 136	0.09 162	0.10 161	0.08 139	0.08 132	0.05 120	0.21 187	0.12 192	0.26 233	0.12 168	0.20 176	0.08 136	0.07 132	0.19 146	0.18 175	0.20 168	0.15 185	0.22 184	0.12 155	0.27 217	0.29 237	0.05 114	0.08 141	0.14 146	0.14 148	0.19 164	0.13 123

rafts_anoy	0.14 139	0.14 219	0.11 204	0.11 181	0.11 196	0.10 161	0.07 163	0.21 187	0.08 101	0.21 155	0.15 196	0.17 150	0.07 119	0.06 122	0.20 165	0.17 152	0.20 168	0.17 225	0.22 184	0.12 155	0.21 169	0.18 153	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.15 164	0.15 126	0.17 154

CREStereo++_RVC	0.18 200	0.12 175	0.10 175	0.11 181	0.12 212	0.11 179	0.08 187	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.13 178	0.22 203	0.19 297	0.10 195	0.22 199	0.22 248	0.24 239	0.12 125	0.22 184	0.11 144	0.34 245	0.25 206	0.07 153	0.09 171	0.19 207	0.15 164	0.62 369	0.23 225
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
AF-Net	0.20 228	0.18 290	0.17 293	0.18 267	0.22 314	0.20 279	0.21 302	0.24 229	0.21 302	0.19 145	0.25 286	0.26 243	0.16 265	0.14 280	0.33 276	0.20 216	0.17 135	0.17 225	0.22 184	0.15 228	0.17 126	0.21 174	0.16 307	0.14 278	0.19 207	0.19 217	0.29 269	0.22 214

RP	0.22 251	0.20 309	0.23 332	0.22 295	0.20 301	0.21 289	0.22 308	0.24 229	0.22 309	0.17 131	0.25 286	0.24 219	0.19 297	0.15 295	0.50 320	0.17 152	0.20 168	0.16 208	0.22 184	0.16 246	0.17 126	0.25 206	0.13 286	0.16 299	0.22 245	0.21 239	0.30 280	0.25 249

Nwc_Net	0.20 228	0.18 290	0.17 293	0.18 267	0.22 314	0.20 279	0.21 302	0.24 229	0.21 302	0.19 145	0.25 286	0.26 243	0.16 265	0.14 280	0.33 276	0.20 216	0.17 135	0.17 225	0.22 184	0.15 228	0.17 126	0.21 174	0.16 307	0.14 278	0.19 207	0.19 217	0.29 269	0.22 214

coex_refinement	0.17 188	0.15 243	0.11 204	0.12 196	0.12 212	0.13 208	0.08 187	0.21 187	0.16 271	0.22 164	0.18 229	0.17 150	0.10 166	0.10 195	0.44 305	0.19 195	0.20 168	0.15 185	0.23 191	0.11 144	0.17 126	0.15 129	0.09 204	0.10 205	0.18 195	0.17 188	0.20 179	0.22 214

anonymousdsp2	0.13 132	0.12 175	0.09 162	0.09 150	0.08 139	0.10 161	0.07 163	0.18 152	0.08 101	0.20 149	0.16 212	0.15 136	0.07 119	0.07 132	0.15 112	0.15 130	0.17 135	0.12 125	0.23 191	0.11 144	0.19 149	0.21 174	0.07 153	0.08 141	0.13 132	0.11 111	0.18 155	0.12 118

GMOStereo	0.16 170	0.12 175	0.10 175	0.10 161	0.08 139	0.10 161	0.07 163	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.10 136	0.21 191	0.13 231	0.08 144	0.20 165	0.18 175	0.21 184	0.14 157	0.23 191	0.13 175	0.26 209	0.36 273	0.05 114	0.08 141	0.22 245	0.19 217	0.24 210	0.18 162

error version	0.16 170	0.12 175	0.10 175	0.10 161	0.08 139	0.10 161	0.07 163	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.10 136	0.21 191	0.13 231	0.08 144	0.20 165	0.18 175	0.21 184	0.14 157	0.23 191	0.13 175	0.26 209	0.36 273	0.05 114	0.08 141	0.22 245	0.19 217	0.24 210	0.18 162

test-v	0.16 170	0.12 175	0.10 175	0.10 161	0.08 139	0.10 161	0.07 163	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.10 136	0.21 191	0.13 231	0.08 144	0.20 165	0.18 175	0.21 184	0.14 157	0.23 191	0.13 175	0.26 209	0.36 273	0.05 114	0.08 141	0.22 245	0.19 217	0.24 210	0.18 162

test-2	0.16 170	0.12 175	0.10 175	0.10 161	0.08 139	0.10 161	0.07 163	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.10 136	0.21 191	0.13 231	0.08 144	0.20 165	0.18 175	0.21 184	0.14 157	0.23 191	0.13 175	0.26 209	0.36 273	0.05 114	0.08 141	0.22 245	0.19 217	0.24 210	0.18 162

FINET	0.16 170	0.15 243	0.15 267	0.16 247	0.12 212	0.13 208	0.14 263	0.18 152	0.15 251	0.17 131	0.15 196	0.18 157	0.12 210	0.11 216	0.23 211	0.18 175	0.19 158	0.14 157	0.23 191	0.12 155	0.18 137	0.14 126	0.12 278	0.12 243	0.16 163	0.16 178	0.18 155	0.16 148

DISCO	0.16 170	0.15 243	0.11 204	0.14 217	0.13 230	0.16 240	0.14 263	0.15 130	0.13 219	0.21 155	0.17 225	0.16 145	0.10 166	0.10 195	0.25 240	0.16 142	0.20 168	0.15 185	0.23 191	0.14 205	0.17 126	0.18 153	0.09 204	0.11 222	0.17 178	0.16 178	0.21 187	0.16 148

anonymous	0.17 188	0.08 105	0.07 114	0.06 101	0.10 177	0.09 154	0.07 163	0.21 187	0.11 164	0.22 164	0.08 101	0.22 203	0.12 210	0.11 216	0.19 146	0.31 320	0.23 222	0.17 225	0.24 199	0.13 175	0.45 307	0.44 309	0.06 134	0.09 171	0.18 195	0.12 121	0.18 155	0.22 214

test_for_model	0.18 200	0.10 136	0.07 114	0.08 135	0.09 154	0.07 109	0.05 120	0.20 165	0.11 164	0.25 220	0.08 101	0.25 231	0.07 119	0.08 144	0.17 124	0.19 195	1.29 408	0.14 157	0.24 199	0.13 175	0.38 271	0.18 153	0.07 153	0.07 123	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.18 162

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 200	0.10 136	0.07 114	0.08 135	0.09 154	0.07 109	0.05 120	0.20 165	0.11 164	0.25 220	0.08 101	0.25 231	0.07 119	0.08 144	0.17 124	0.19 195	1.29 408	0.14 157	0.24 199	0.13 175	0.38 271	0.18 153	0.07 153	0.07 123	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.18 162

testlalala	0.18 200	0.10 136	0.07 114	0.08 135	0.09 154	0.07 109	0.05 120	0.20 165	0.11 164	0.25 220	0.08 101	0.25 231	0.07 119	0.08 144	0.17 124	0.19 195	1.29 408	0.14 157	0.24 199	0.13 175	0.38 271	0.18 153	0.07 153	0.07 123	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.18 162

GCAPDPT-zeroshot	0.18 200	0.10 136	0.07 114	0.08 135	0.09 154	0.07 109	0.05 120	0.20 165	0.11 164	0.25 220	0.08 101	0.25 231	0.07 119	0.08 144	0.17 124	0.19 195	1.29 408	0.14 157	0.24 199	0.13 175	0.38 271	0.18 153	0.07 153	0.07 123	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.18 162

GCAP-Stereo	0.18 200	0.10 136	0.07 114	0.08 135	0.09 154	0.07 109	0.05 120	0.20 165	0.11 164	0.25 220	0.08 101	0.25 231	0.07 119	0.08 144	0.17 124	0.19 195	1.29 408	0.14 157	0.24 199	0.13 175	0.38 271	0.18 153	0.07 153	0.07 123	0.13 132	0.14 148	0.16 133	0.18 162

LoS_RVC	0.16 170	0.13 196	0.10 175	0.07 113	0.09 154	0.08 132	0.06 142	0.17 143	0.11 164	0.23 178	0.16 212	0.17 150	0.11 195	0.09 171	0.21 179	0.22 248	0.17 135	0.16 208	0.24 199	0.12 155	0.33 238	0.31 246	0.08 184	0.09 171	0.20 220	0.15 164	0.16 133	0.20 192

tt_ll	0.16 170	0.13 196	0.10 175	0.07 113	0.09 154	0.08 132	0.06 142	0.17 143	0.11 164	0.23 178	0.16 212	0.17 150	0.11 195	0.09 171	0.21 179	0.22 248	0.17 135	0.16 208	0.24 199	0.12 155	0.33 238	0.31 246	0.08 184	0.09 171	0.20 220	0.15 164	0.16 133	0.20 192

SA	0.15 151	0.13 196	0.09 162	0.09 150	0.08 139	0.11 179	0.06 142	0.21 187	0.10 139	0.23 178	0.09 119	0.23 210	0.07 119	0.07 132	0.19 146	0.18 175	0.18 146	0.15 185	0.24 199	0.12 155	0.20 159	0.26 215	0.05 114	0.09 171	0.20 220	0.20 228	0.27 252	0.23 225

GLC_STEREO	0.18 200	0.15 243	0.16 280	0.15 236	0.14 249	0.14 216	0.11 233	0.26 265	0.10 139	0.28 263	0.18 229	0.20 176	0.10 166	0.11 216	0.19 146	0.19 195	0.28 296	0.15 185	0.24 199	0.14 205	0.37 266	0.23 187	0.09 204	0.10 205	0.19 207	0.13 134	0.30 280	0.18 162

IPLG	0.22 251	0.12 175	0.11 204	0.10 161	0.10 177	0.10 161	0.07 163	0.22 198	0.09 119	0.24 204	0.15 196	0.21 191	0.09 150	0.11 216	1.93 400	0.18 175	0.21 184	0.16 208	0.24 199	0.14 205	0.20 159	0.32 251	0.06 134	0.10 205	0.18 195	0.18 207	0.24 210	0.14 134

AACVNet	0.19 217	0.17 272	0.14 254	0.19 277	0.19 296	0.19 272	0.13 254	0.23 213	0.15 251	0.25 220	0.23 279	0.20 176	0.13 231	0.13 269	0.21 179	0.18 175	0.24 239	0.18 262	0.24 199	0.17 259	0.22 179	0.20 171	0.14 296	0.15 291	0.22 245	0.21 239	0.25 221	0.25 249

castereo++	0.17 188	0.11 159	0.09 162	0.12 196	0.09 154	0.10 161	0.06 142	0.22 198	0.12 192	0.27 244	0.11 158	0.27 256	0.10 166	0.08 144	0.17 124	0.21 229	0.24 239	0.14 157	0.25 211	0.13 175	0.44 304	0.31 246	0.08 184	0.10 205	0.17 178	0.17 188	0.36 306	0.19 182

UDGNet	0.23 263	0.19 304	0.14 254	0.36 348	0.30 346	0.32 341	0.29 338	0.22 198	0.15 251	0.21 155	0.20 250	0.21 191	0.08 136	0.52 378	0.20 165	0.17 152	0.21 184	0.17 225	0.25 211	0.14 205	0.26 209	0.30 241	0.30 362	0.10 205	0.24 278	0.20 228	0.22 195	0.20 192

CASnet	0.15 151	0.12 175	0.08 139	0.10 161	0.11 196	0.14 216	0.06 142	0.23 213	0.12 192	0.28 263	0.15 196	0.23 210	0.10 166	0.09 171	0.19 146	0.15 130	0.20 168	0.11 117	0.26 213	0.11 144	0.34 245	0.19 166	0.07 153	0.08 141	0.16 163	0.12 121	0.20 179	0.17 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.22 251	0.15 243	0.11 204	0.13 205	0.14 249	0.12 196	0.08 187	0.60 382	0.11 164	0.37 348	0.38 338	0.36 311	0.13 231	0.11 216	0.23 211	0.25 281	0.26 269	0.15 185	0.26 213	0.15 228	0.42 293	0.33 254	0.09 204	0.09 171	0.25 285	0.19 217	0.25 221	0.28 273
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.22 251	0.18 290	0.20 312	0.18 267	0.17 282	0.18 261	0.13 254	0.22 198	0.16 271	0.24 204	0.20 250	0.23 210	0.18 291	0.12 249	0.22 199	0.23 260	0.25 253	0.24 324	0.26 213	0.20 277	0.30 226	0.46 317	0.26 341	0.16 299	0.23 265	0.25 279	0.25 221	0.24 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.14 139	0.13 196	0.11 204	0.10 161	0.10 177	0.11 179	0.07 163	0.17 143	0.10 139	0.16 122	0.15 196	0.15 136	0.09 150	0.06 122	0.19 146	0.16 142	0.18 146	0.17 225	0.26 213	0.14 205	0.24 197	0.23 187	0.07 153	0.09 171	0.16 163	0.15 164	0.20 179	0.16 148

GMStereo	0.16 170	0.16 254	0.09 162	0.14 217	0.13 230	0.15 231	0.11 233	0.22 198	0.12 192	0.19 145	0.15 196	0.25 231	0.13 231	0.09 171	0.17 124	0.14 115	0.21 184	0.13 143	0.26 213	0.15 228	0.20 159	0.12 111	0.09 204	0.11 222	0.18 195	0.15 164	0.23 199	0.15 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 228	0.16 254	0.18 300	0.17 257	0.16 273	0.16 240	0.14 263	0.24 229	0.17 281	0.26 233	0.19 239	0.26 243	0.16 265	0.16 302	0.30 268	0.17 152	0.20 168	0.22 305	0.26 213	0.24 311	0.22 179	0.29 237	0.13 286	0.20 321	0.22 245	0.21 239	0.19 164	0.22 214

DeepPrunerF	0.29 299	0.16 254	0.14 254	0.23 304	0.44 371	0.17 254	0.21 302	0.20 165	0.26 329	0.16 122	0.22 270	0.15 136	0.12 210	0.12 249	0.97 365	0.21 229	0.18 146	0.17 225	0.26 213	0.16 246	0.21 169	0.17 145	0.12 278	0.12 243	1.97 419	0.25 279	0.22 195	0.20 192

CFNet_RVC	0.18 200	0.18 290	0.15 267	0.18 267	0.16 273	0.18 261	0.12 250	0.21 187	0.13 219	0.23 178	0.20 250	0.24 219	0.12 210	0.12 249	0.22 199	0.19 195	0.23 222	0.17 225	0.26 213	0.15 228	0.24 197	0.19 166	0.09 204	0.13 267	0.22 245	0.20 228	0.25 221	0.23 225

TestStereo	0.17 188	0.17 272	0.14 254	0.15 236	0.11 196	0.15 231	0.11 233	0.25 248	0.13 219	0.30 285	0.15 196	0.25 231	0.11 195	0.08 144	0.19 146	0.14 115	0.23 222	0.13 143	0.27 221	0.13 175	0.27 217	0.15 129	0.09 204	0.14 278	0.21 233	0.15 164	0.21 187	0.19 182

NCC-stereo	0.25 279	0.22 315	0.21 321	0.22 295	0.23 320	0.23 304	0.25 323	0.26 265	0.28 336	0.18 138	0.27 303	0.28 264	0.26 323	0.17 311	0.48 315	0.22 248	0.22 204	0.24 324	0.27 221	0.20 277	0.21 169	0.27 224	0.20 324	0.16 299	0.26 290	0.29 315	0.33 296	0.29 277

Abc-Net	0.25 279	0.22 315	0.21 321	0.22 295	0.23 320	0.23 304	0.25 323	0.26 265	0.28 336	0.18 138	0.27 303	0.28 264	0.26 323	0.17 311	0.48 315	0.22 248	0.22 204	0.24 324	0.27 221	0.20 277	0.21 169	0.27 224	0.20 324	0.16 299	0.26 290	0.29 315	0.33 296	0.29 277
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.22 251	0.17 272	0.16 280	0.17 257	0.17 282	0.16 240	0.18 283	0.22 198	0.17 281	0.26 233	0.26 295	0.20 176	0.18 291	0.11 216	0.50 320	0.20 216	0.24 239	0.21 298	0.27 221	0.16 246	0.41 288	0.33 254	0.14 296	0.15 291	0.22 245	0.27 302	0.26 234	0.23 225

HSM	0.20 228	0.17 272	0.14 254	0.18 267	0.17 282	0.15 231	0.13 254	0.26 265	0.14 235	0.26 233	0.22 270	0.24 219	0.17 278	0.11 216	0.33 276	0.17 152	0.26 269	0.16 208	0.27 221	0.17 259	0.27 217	0.19 166	0.10 232	0.13 267	0.22 245	0.22 249	0.27 252	0.24 241

NCCL2	0.26 286	0.23 326	0.22 328	0.19 277	0.20 301	0.18 261	0.16 275	0.26 265	0.22 309	0.29 281	0.22 270	0.27 256	0.17 278	0.15 295	0.60 331	0.24 269	0.25 253	0.22 305	0.27 221	0.22 296	0.31 228	0.34 262	0.18 321	0.21 330	0.33 336	0.33 332	0.36 306	0.35 295

XPNet_ROB	0.27 293	0.28 344	0.20 312	0.19 277	0.21 307	0.21 289	0.20 295	0.20 165	0.21 302	0.24 204	0.28 309	0.78 358	0.17 278	0.16 302	0.29 256	0.22 248	0.34 333	0.21 298	0.27 221	0.19 270	0.28 224	0.42 299	0.17 311	0.18 317	0.23 265	0.24 268	0.48 341	0.34 293

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 263	0.17 272	0.08 139	0.22 295	0.21 307	0.29 333	0.17 279	0.25 248	0.11 164	0.42 370	0.19 239	0.43 329	0.09 150	0.11 216	0.19 146	0.25 281	0.25 253	0.16 208	0.28 228	0.14 205	0.41 288	0.39 287	0.07 153	0.09 171	0.20 220	0.18 207	0.27 252	0.49 334

castereo	0.17 188	0.12 175	0.10 175	0.10 161	0.10 177	0.11 179	0.06 142	0.22 198	0.13 219	0.26 233	0.14 186	0.23 210	0.08 136	0.07 132	0.19 146	0.22 248	0.25 253	0.14 157	0.28 228	0.13 175	0.45 307	0.34 262	0.07 153	0.09 171	0.19 207	0.20 228	0.19 164	0.20 192

AE-Stereo	0.20 228	0.14 219	0.13 245	0.16 247	0.12 212	0.12 196	0.09 204	0.23 213	0.15 251	0.28 263	0.12 168	0.29 273	0.13 231	0.09 171	0.21 179	0.25 281	0.28 296	0.19 276	0.28 228	0.19 270	0.35 256	0.42 299	0.07 153	0.14 278	0.22 245	0.24 268	0.26 234	0.21 203

Sa-1000	0.17 188	0.13 196	0.09 162	0.09 150	0.09 154	0.11 179	0.05 120	0.22 198	0.11 164	0.24 204	0.11 158	0.24 219	0.09 150	0.10 195	0.22 199	0.18 175	0.21 184	0.17 225	0.28 228	0.12 155	0.25 202	0.33 254	0.06 134	0.09 171	0.24 278	0.20 228	0.26 234	0.22 214

raftrobust	0.15 151	0.12 175	0.11 204	0.11 181	0.10 177	0.08 132	0.06 142	0.22 198	0.09 119	0.27 244	0.13 178	0.19 168	0.08 136	0.08 144	0.21 179	0.18 175	0.21 184	0.15 185	0.28 228	0.13 175	0.25 202	0.23 187	0.08 184	0.08 141	0.19 207	0.17 188	0.17 148	0.16 148

psm_up	0.20 228	0.17 272	0.19 305	0.20 287	0.16 273	0.20 279	0.13 254	0.25 248	0.23 314	0.23 178	0.18 229	0.21 191	0.20 301	0.15 295	0.23 211	0.18 175	0.24 239	0.18 262	0.28 228	0.16 246	0.21 169	0.16 138	0.12 278	0.20 321	0.24 278	0.24 268	0.26 234	0.25 249

PMTNet	0.18 200	0.15 243	0.11 204	0.14 217	0.11 196	0.09 154	0.09 204	0.22 198	0.10 139	0.29 281	0.11 158	0.25 231	0.08 136	0.09 171	0.24 228	0.27 298	0.24 239	0.13 143	0.28 228	0.13 175	0.35 256	0.24 195	0.09 204	0.08 141	0.22 245	0.17 188	0.23 199	0.25 249

stereogan	0.24 271	0.22 315	0.21 321	0.23 304	0.25 331	0.25 315	0.22 308	0.26 265	0.23 314	0.20 149	0.22 270	0.30 285	0.23 312	0.17 311	0.31 269	0.20 216	0.22 204	0.19 276	0.28 228	0.19 270	0.21 169	0.39 287	0.17 311	0.17 309	0.21 233	0.22 249	0.36 306	0.27 266

HSM-Net_RVC	0.30 307	0.17 272	0.17 293	0.26 320	0.20 301	0.20 279	0.14 263	0.28 296	0.19 293	0.34 318	0.41 345	1.59 388	0.25 319	0.14 280	0.26 244	0.21 229	0.25 253	0.19 276	0.28 228	0.20 277	0.38 271	0.33 254	0.13 286	0.20 321	0.29 317	0.30 322	0.35 304	0.33 290
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 307	0.25 336	0.25 345	0.25 317	0.30 346	0.21 289	0.20 295	0.34 335	0.39 358	0.30 285	0.28 309	0.65 350	0.22 310	0.17 311	0.70 339	0.20 216	0.20 168	0.20 288	0.28 228	0.26 328	0.22 179	0.23 187	0.14 296	0.26 348	0.34 344	0.41 352	0.39 321	0.55 338

depth_test_26	0.18 200	0.12 175	0.09 162	0.08 135	0.09 154	0.08 132	0.06 142	0.30 316	0.10 139	0.35 332	0.11 158	0.40 325	0.09 150	0.10 195	0.20 165	0.21 229	0.32 325	0.15 185	0.29 238	0.14 205	0.46 319	0.26 215	0.12 278	0.09 171	0.16 163	0.16 178	0.17 148	0.21 203

MLG-Stereo_test3	0.08 93	0.06 81	0.04 42	0.05 75	0.06 101	0.06 93	0.04 89	0.07 86	0.06 68	0.09 97	0.07 86	0.13 117	0.03 35	0.05 102	0.13 90	0.11 85	0.12 101	0.09 90	0.29 238	0.06 66	0.12 103	0.13 120	0.03 50	0.05 89	0.07 52	0.08 72	0.10 90	0.08 82

EGLCR-Stereo	0.20 228	0.12 175	0.10 175	0.11 181	0.11 196	0.13 208	0.06 142	0.23 213	0.11 164	0.27 244	0.09 119	0.24 219	0.09 150	0.09 171	0.18 137	0.21 229	0.24 239	0.16 208	0.29 238	0.12 155	0.36 261	0.46 317	0.07 153	0.09 171	0.15 157	0.25 279	0.93 392	0.25 249

s12784h	0.22 251	0.16 254	0.13 245	0.19 277	0.14 249	0.12 196	0.08 187	0.24 229	0.11 164	0.29 281	0.16 212	0.27 256	0.15 256	0.10 195	0.22 199	0.26 292	0.26 269	0.13 143	0.29 238	0.12 155	0.50 337	0.30 241	0.08 184	0.10 205	0.24 278	0.21 239	0.65 375	0.47 333

RGC	0.27 293	0.24 330	0.28 353	0.25 317	0.26 337	0.27 321	0.20 295	0.28 296	0.30 346	0.22 164	0.31 317	0.29 273	0.31 328	0.20 327	0.51 323	0.24 269	0.23 222	0.21 298	0.29 238	0.22 296	0.25 202	0.30 241	0.17 311	0.20 321	0.28 310	0.32 330	0.34 301	0.36 299

iResNet_ROB	0.17 188	0.14 219	0.12 227	0.15 236	0.11 196	0.15 231	0.11 233	0.25 248	0.12 192	0.25 220	0.16 212	0.19 168	0.21 304	0.09 171	0.25 240	0.16 142	0.22 204	0.16 208	0.29 238	0.12 155	0.23 193	0.16 138	0.09 204	0.12 243	0.20 220	0.17 188	0.26 234	0.21 203

CFNet_pseudo	0.20 228	0.16 254	0.16 280	0.19 277	0.16 273	0.16 240	0.13 254	0.24 229	0.14 235	0.28 263	0.21 261	0.22 203	0.19 297	0.12 249	0.63 333	0.17 152	0.20 168	0.17 225	0.30 244	0.12 155	0.21 169	0.17 145	0.12 278	0.12 243	0.20 220	0.20 228	0.25 221	0.26 261

MIPNet	0.21 244	0.14 219	0.11 204	0.11 181	0.12 212	0.12 196	0.08 187	0.24 229	0.10 139	0.27 244	0.24 283	0.22 203	0.14 249	0.11 216	0.94 363	0.20 216	0.23 222	0.17 225	0.31 245	0.20 277	0.21 169	0.35 272	0.07 153	0.11 222	0.23 265	0.23 259	0.27 252	0.21 203

UCFNet_RVC	0.21 244	0.25 336	0.16 280	0.21 291	0.19 296	0.20 279	0.14 263	0.23 213	0.16 271	0.26 233	0.19 239	0.34 305	0.17 278	0.13 269	0.23 211	0.19 195	0.21 184	0.18 262	0.31 245	0.16 246	0.26 209	0.19 166	0.17 311	0.14 278	0.26 290	0.21 239	0.23 199	0.29 277

gcap_with_dpt	0.22 251	0.17 272	0.10 175	0.19 277	0.13 230	0.16 240	0.09 204	0.26 265	0.14 235	0.30 285	0.15 196	0.36 311	0.15 256	0.14 280	0.21 179	0.24 269	0.31 319	0.23 319	0.32 247	0.15 228	0.42 293	0.34 262	0.10 232	0.12 243	0.22 245	0.18 207	0.28 263	0.38 309

GCAP-BAT	0.22 251	0.17 272	0.10 175	0.19 277	0.13 230	0.16 240	0.09 204	0.26 265	0.14 235	0.30 285	0.15 196	0.36 311	0.15 256	0.14 280	0.21 179	0.24 269	0.31 319	0.23 319	0.32 247	0.15 228	0.42 293	0.34 262	0.10 232	0.12 243	0.22 245	0.18 207	0.28 263	0.38 309

SACVNet	0.22 251	0.20 309	0.18 300	0.21 291	0.19 296	0.19 272	0.19 291	0.25 248	0.22 309	0.25 220	0.21 261	0.20 176	0.12 210	0.17 311	0.23 211	0.21 229	0.25 253	0.21 298	0.32 247	0.19 270	0.27 217	0.34 262	0.15 302	0.17 309	0.28 310	0.25 279	0.29 269	0.26 261

NOSS_ROB	0.34 320	0.22 315	0.20 312	0.27 323	0.25 331	0.26 319	0.24 318	0.41 354	0.24 319	0.36 341	0.30 315	0.36 311	0.23 312	0.39 369	0.47 312	0.57 383	0.33 330	0.29 356	0.32 247	0.23 308	0.64 366	0.67 379	0.28 350	0.30 357	0.32 332	0.30 322	0.42 331	0.32 287

DNSM	0.20 228	0.16 254	0.11 204	0.11 181	0.10 177	0.18 261	0.08 187	0.25 248	0.12 192	0.27 244	0.10 136	0.31 292	0.09 150	0.11 216	0.29 256	0.24 269	0.27 281	0.17 225	0.33 251	0.16 246	0.49 328	0.34 262	0.08 184	0.09 171	0.21 233	0.17 188	0.29 269	0.25 249

GGDA	0.19 217	0.15 243	0.13 245	0.14 217	0.12 212	0.16 240	0.10 220	0.24 229	0.15 251	0.30 285	0.21 261	0.26 243	0.13 231	0.10 195	0.21 179	0.19 195	0.23 222	0.16 208	0.33 251	0.14 205	0.25 202	0.25 206	0.10 232	0.12 243	0.21 233	0.23 259	0.26 234	0.25 249

FSD		0.26 339	0.26 348	0.27 323	0.26 337	0.25 315	0.31 345	0.33 334	0.20 299	0.28 263	0.20 250			0.29 352	0.34 282	0.37 349			0.33 251	0.26 328				0.28 352	0.30 323	0.26 295	0.30 280	0.31 285

HBP-ISP	0.45 343	0.24 330	0.26 348	0.35 346	0.29 343	0.30 337	0.24 318	0.38 349	0.23 314	0.38 354	0.44 355	0.31 292	0.17 278	0.55 380	2.33 413	0.99 413	0.32 325	0.27 347	0.33 251	0.28 339	0.64 366	0.89 399	0.27 346	0.29 356	0.33 336	0.35 338	0.47 339	0.38 309

LMCR-Stereo	0.18 200	0.14 219	0.11 204	0.13 205	0.12 212	0.15 231	0.10 220	0.22 198	0.13 219	0.23 178	0.18 229	0.24 219	0.17 278	0.12 249	0.21 179	0.19 195	0.26 269	0.18 262	0.33 251	0.19 270	0.26 209	0.25 206	0.10 232	0.12 243	0.19 207	0.18 207	0.24 210	0.23 225

FCDSN-DC	0.36 323	0.28 344	0.33 367	0.31 336	0.29 343	0.28 328	0.39 354	0.31 321	0.22 309	0.28 263	0.20 250	0.26 243	0.16 265	0.29 352	1.96 402	0.35 336	0.34 333	0.32 367	0.33 251	0.25 319	0.41 288	0.48 326	0.27 346	0.37 375	0.29 317	0.30 322	0.30 280	0.30 281
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCP+	0.31 310	0.17 272	0.17 293	0.15 236	0.14 249	0.17 254	0.19 291	0.21 187	0.33 349	0.26 233	0.26 295	0.37 315	0.12 210	0.13 269	1.87 398	0.18 175	0.20 168	0.17 225	0.33 251	0.18 267	0.22 179	0.22 182	0.12 278	0.11 222	0.23 265	0.69 385	0.33 296	0.99 381

LALA_ROB	0.32 312	0.34 356	0.23 332	0.24 311	0.24 323	0.29 333	0.22 308	0.24 229	0.28 336	0.31 296	0.35 328	0.94 365	0.21 304	0.19 322	0.64 336	0.24 269	0.33 330	0.28 355	0.33 251	0.25 319	0.34 245	0.40 293	0.18 321	0.21 330	0.26 290	0.31 326	0.50 348	0.36 299

ManiGeoR	0.20 228	0.16 254	0.12 227	0.17 257	0.12 212	0.14 216	0.09 204	0.28 296	0.15 251	0.25 220	0.18 229	0.24 219	0.09 150	0.09 171	0.76 344	0.18 175	0.22 204	0.16 208	0.34 259	0.13 175	0.22 179	0.24 195	0.09 204	0.12 243	0.19 207	0.21 239	0.20 179	0.19 182

HLf10	0.20 228	0.16 254	0.12 227	0.17 257	0.12 212	0.14 216	0.09 204	0.28 296	0.15 251	0.25 220	0.18 229	0.24 219	0.09 150	0.09 171	0.76 344	0.18 175	0.22 204	0.16 208	0.34 259	0.13 175	0.22 179	0.24 195	0.09 204	0.12 243	0.19 207	0.21 239	0.20 179	0.19 182

DNS	0.20 228	0.17 272	0.10 175	0.11 181	0.10 177	0.17 254	0.07 163	0.25 248	0.12 192	0.27 244	0.10 136	0.34 305	0.09 150	0.11 216	0.29 256	0.23 260	0.27 281	0.16 208	0.34 259	0.16 246	0.49 328	0.33 254	0.08 184	0.08 141	0.20 220	0.16 178	0.29 269	0.23 225

raft_robust	0.18 200	0.13 196	0.10 175	0.14 217	0.09 154	0.11 179	0.08 187	0.25 248	0.12 192	0.30 285	0.10 136	0.24 219	0.14 249	0.10 195	0.24 228	0.21 229	0.21 184	0.17 225	0.34 259	0.14 205	0.27 217	0.31 246	0.06 134	0.10 205	0.22 245	0.21 239	0.24 210	0.21 203

IPLGR	0.26 286	0.16 254	0.13 245	0.15 236	0.15 267	0.12 196	0.09 204	0.24 229	0.13 219	0.28 263	0.25 286	0.23 210	0.12 210	0.11 216	1.91 399	0.20 216	0.22 204	0.18 262	0.34 259	0.20 277	0.25 202	0.33 254	0.07 153	0.12 243	0.23 265	0.23 259	0.28 263	0.21 203

TANstereo	0.19 217	0.12 175	0.10 175	0.14 217	0.13 230	0.14 216	0.08 187	0.18 152	0.11 164	0.24 204	0.12 168	0.16 145	0.12 210	0.13 269	0.29 256	0.28 305	0.26 269	0.25 334	0.34 259	0.22 296	0.34 245	0.27 224	0.29 360	0.10 205	0.13 132	0.15 164	0.36 306	0.18 162

XX-TBD	0.19 217	0.12 175	0.10 175	0.14 217	0.13 230	0.14 216	0.08 187	0.18 152	0.11 164	0.24 204	0.12 168	0.16 145	0.12 210	0.13 269	0.29 256	0.28 305	0.26 269	0.25 334	0.34 259	0.22 296	0.34 245	0.27 224	0.29 360	0.10 205	0.13 132	0.15 164	0.36 306	0.18 162

APVNet	0.21 244	0.18 290	0.14 254	0.17 257	0.20 301	0.20 279	0.17 279	0.24 229	0.15 251	0.18 138	0.21 261	0.21 191	0.11 195	0.17 311	0.34 282	0.24 269	0.27 281	0.21 298	0.34 259	0.21 288	0.23 193	0.28 232	0.11 259	0.17 309	0.21 233	0.18 207	0.29 269	0.22 214

FADNet-RVC	0.21 244	0.17 272	0.15 267	0.21 291	0.16 273	0.16 240	0.18 283	0.26 265	0.13 219	0.25 220	0.21 261	0.28 264	0.16 265	0.14 280	0.32 272	0.21 229	0.23 222	0.17 225	0.34 259	0.21 288	0.21 169	0.25 206	0.14 296	0.16 299	0.25 285	0.23 259	0.21 187	0.24 241

ADCL	0.37 327	0.23 326	0.19 305	0.20 287	0.18 292	0.23 304	0.23 316	0.26 265	0.53 379	0.32 303	0.29 312	0.29 273	0.17 278	0.15 295	1.60 387	0.21 229	0.24 239	0.22 305	0.34 259	0.22 296	0.32 233	0.28 232	0.17 311	0.17 309	0.52 378	0.53 369	0.47 339	1.56 400

TestStereo_HLe17	0.21 244	0.18 290	0.12 227	0.19 277	0.14 249	0.15 231	0.10 220	0.36 342	0.16 271	0.28 263	0.18 229	0.26 243	0.12 210	0.09 171	0.46 310	0.19 195	0.22 204	0.16 208	0.35 269	0.14 205	0.32 233	0.34 262	0.09 204	0.15 291	0.23 265	0.22 249	0.25 221	0.21 203

TestStereo_HL2	0.19 217	0.16 254	0.12 227	0.14 217	0.12 212	0.15 231	0.10 220	0.24 229	0.15 251	0.29 281	0.22 270	0.26 243	0.13 231	0.10 195	0.21 179	0.19 195	0.23 222	0.17 225	0.35 269	0.14 205	0.25 202	0.25 206	0.10 232	0.12 243	0.21 233	0.22 249	0.25 221	0.26 261

dd	0.19 217	0.17 272	0.10 175	0.34 344	0.12 212	0.24 310	0.11 233	0.21 187	0.10 139	0.22 164	0.10 136	0.37 315	0.10 166	0.09 171	0.37 289	0.17 152	0.28 296	0.14 157	0.35 269	0.14 205	0.19 149	0.14 126	0.09 204	0.13 267	0.21 233	0.15 164	0.26 234	0.21 203

sCroCo_RVC	0.22 251	0.13 196	0.11 204	0.11 181	0.10 177	0.14 216	0.09 204	0.24 229	0.19 293	0.24 204	0.16 212	0.20 176	0.20 301	0.08 144	0.26 244	0.36 344	0.29 303	0.22 305	0.35 269	0.21 288	0.48 326	0.53 349	0.10 232	0.15 291	0.23 265	0.21 239	0.28 263	0.23 225

PS-NSSS	0.23 263	0.26 339	0.20 312	0.31 336	0.22 314	0.25 315	0.21 302	0.27 285	0.15 251	0.28 263	0.21 261	0.53 338	0.14 249	0.16 302	0.28 253	0.15 130	0.18 146	0.17 225	0.35 269	0.14 205	0.17 126	0.13 120	0.22 334	0.16 299	0.22 245	0.25 279	0.28 263	0.27 266

iResNetv2_ROB	0.20 228	0.14 219	0.11 204	0.17 257	0.13 230	0.17 254	0.11 233	0.26 265	0.12 192	0.26 233	0.20 250	0.27 256	0.19 297	0.10 195	0.42 299	0.16 142	0.20 168	0.15 185	0.35 269	0.15 228	0.33 238	0.18 153	0.12 278	0.14 278	0.20 220	0.17 188	0.30 280	0.19 182

iinet-f	0.17 188	0.14 219	0.10 175	0.12 196	0.09 154	0.14 216	0.09 204	0.15 130	0.10 139	0.23 178	0.25 286	0.18 157	0.15 256	0.08 144	0.33 276	0.19 195	0.20 168	0.13 143	0.36 275	0.16 246	0.20 159	0.21 174	0.08 184	0.09 171	0.17 178	0.14 148	0.25 221	0.17 154

pcwnet_v2	0.26 286	0.17 272	0.18 300	0.22 295	0.19 296	0.22 300	0.18 283	0.25 248	0.18 288	0.31 296	0.23 279	0.30 285	0.28 325	0.18 320	0.88 355	0.21 229	0.24 239	0.19 276	0.36 275	0.15 228	0.27 217	0.24 195	0.17 311	0.15 291	0.26 290	0.26 295	0.30 280	0.38 309

DDF-Stereo	0.40 335	0.14 219	0.08 139	1.79 398	0.15 267	1.91 406	0.20 295	0.26 265	0.11 164	0.27 244	0.17 225	2.08 395	0.16 265	0.11 216	0.19 146	0.25 281	0.29 303	0.15 185	0.37 277	0.15 228	0.45 307	0.34 262	0.09 204	0.10 205	0.18 195	0.23 259	0.25 221	0.26 261

ETE_ROB	0.32 312	0.32 353	0.20 312	0.26 320	0.24 323	0.28 328	0.23 316	0.24 229	0.29 341	0.27 244	0.35 328	0.99 368	0.21 304	0.20 327	0.41 298	0.23 260	0.41 358	0.24 324	0.37 277	0.25 319	0.37 266	0.40 293	0.20 324	0.20 321	0.28 310	0.35 338	0.54 355	0.37 304

sAnonymous2	0.20 228	0.14 219	0.12 227	0.12 196	0.11 196	0.14 216	0.12 250	0.28 296	0.16 271	0.23 178	0.19 239	0.19 168	0.15 256	0.08 144	0.24 228	0.26 292	0.25 253	0.22 305	0.39 279	0.20 277	0.34 245	0.38 282	0.08 184	0.13 267	0.22 245	0.24 268	0.23 199	0.24 241

CroCo_RVC	0.20 228	0.14 219	0.12 227	0.12 196	0.11 196	0.14 216	0.12 250	0.28 296	0.16 271	0.23 178	0.19 239	0.19 168	0.15 256	0.08 144	0.24 228	0.26 292	0.25 253	0.22 305	0.39 279	0.20 277	0.34 245	0.38 282	0.08 184	0.13 267	0.22 245	0.24 268	0.23 199	0.24 241

RTSC	0.27 293	0.16 254	0.16 280	0.16 247	0.17 282	0.18 261	0.19 291	0.23 213	0.21 302	0.25 220	0.25 286	0.20 176	0.18 291	0.14 280	1.57 386	0.23 260	0.30 311	0.19 276	0.39 279	0.18 267	0.30 226	0.32 251	0.11 259	0.17 309	0.21 233	0.22 249	0.31 288	0.43 326

ADCRef	0.34 320	0.18 290	0.16 280	0.15 236	0.16 273	0.18 261	0.18 283	0.23 213	0.34 351	0.26 233	0.22 270	0.23 210	0.17 278	0.11 216	2.05 406	0.22 248	0.23 222	0.20 288	0.39 279	0.21 288	0.25 202	0.26 215	0.17 311	0.16 299	0.29 317	0.41 352	0.29 269	1.39 395

HLF11	0.20 228	0.15 243	0.11 204	0.14 217	0.10 177	0.12 196	0.08 187	0.36 342	0.12 192	0.24 204	0.15 196	0.21 191	0.09 150	0.09 171	0.82 351	0.17 152	0.22 204	0.17 225	0.40 283	0.13 175	0.19 149	0.22 182	0.10 232	0.10 205	0.17 178	0.19 217	0.19 164	0.20 192

DN	0.72 368	0.13 196	0.12 227	0.24 311	0.12 212	7.52 425	0.13 254	0.25 248	0.14 235	0.30 285	0.20 250	6.25 419	0.10 166	0.15 295	0.22 199	0.27 298	0.27 281	0.17 225	0.41 284	0.16 246	0.40 286	0.34 262	0.11 259	0.11 222	0.37 351	0.31 326	0.27 252	0.43 326

FADNet	0.23 263	0.19 304	0.14 254	0.23 304	0.15 267	0.21 289	0.22 308	0.27 285	0.17 281	0.27 244	0.27 303	0.26 243	0.18 291	0.15 295	0.34 282	0.21 229	0.21 184	0.20 288	0.41 284	0.25 319	0.26 209	0.27 224	0.14 296	0.15 291	0.27 303	0.27 302	0.24 210	0.27 266

CSAN	0.39 333	0.37 364	0.34 370	0.33 341	0.32 352	0.27 321	0.25 323	0.36 342	0.64 391	0.43 373	0.43 350	0.73 356	0.44 349	0.20 327	0.63 333	0.25 281	0.27 281	0.26 344	0.41 284	0.43 377	0.38 271	0.34 262	0.22 334	0.33 362	0.40 355	0.47 363	0.48 341	0.55 338

DN-CSS_ROB	0.18 200	0.14 219	0.16 280	0.14 217	0.14 249	0.11 179	0.09 204	0.25 248	0.13 219	0.27 244	0.26 295	0.25 231	0.17 278	0.09 171	0.19 146	0.16 142	0.19 158	0.15 185	0.41 284	0.13 175	0.24 197	0.18 153	0.10 232	0.14 278	0.17 178	0.15 164	0.22 195	0.18 162

Reg-Stereo(zero)	0.24 271	0.13 196	0.14 254	0.13 205	0.11 196	0.14 216	0.11 233	0.32 331	0.15 251	0.34 318	0.56 371	0.30 285	0.12 210	0.16 302	0.19 146	0.31 320	0.25 253	0.15 185	0.42 288	0.17 259	0.34 245	0.49 331	0.10 232	0.11 222	0.20 220	0.24 268	0.38 317	0.37 304

FLISNet	0.24 271	0.13 196	0.14 254	0.13 205	0.11 196	0.14 216	0.11 233	0.32 331	0.15 251	0.34 318	0.56 371	0.30 285	0.12 210	0.16 302	0.19 146	0.31 320	0.25 253	0.15 185	0.42 288	0.17 259	0.34 245	0.49 331	0.10 232	0.11 222	0.20 220	0.24 268	0.38 317	0.37 304

iRaft-Stereo_20w	0.31 310	0.14 219	0.24 340	0.29 327	0.18 292	0.22 300	0.18 283	0.26 265	0.15 251	0.41 368	0.51 364	0.30 285	0.11 195	0.12 249	0.32 272	0.32 326	0.27 281	0.17 225	0.42 288	0.24 311	0.46 319	0.53 349	0.11 259	0.10 205	0.33 336	0.67 384	0.61 367	0.60 342

TestStereo_HL3	0.29 299	0.30 350	0.14 254	0.17 257	0.14 249	0.21 289	0.16 275	0.32 331	0.18 288	0.34 318	0.32 320	0.60 345	0.22 310	0.11 216	0.39 294	0.40 357	0.69 382	0.18 262	0.43 291	0.17 259	0.45 307	0.62 371	0.11 259	0.12 243	0.22 245	0.22 249	0.37 314	0.35 295

TestStereo-Hl	0.23 263	0.16 254	0.15 267	0.14 217	0.14 249	0.19 272	0.13 254	0.27 285	0.18 288	0.32 303	0.24 283	0.33 300	0.16 265	0.10 195	0.26 244	0.22 248	0.23 222	0.18 262	0.43 291	0.16 246	0.29 225	0.42 299	0.10 232	0.15 291	0.21 233	0.25 279	0.33 296	0.35 295

CASS	0.25 279	0.18 290	0.16 280	0.21 291	0.17 282	0.21 289	0.21 302	0.28 296	0.20 299	0.33 314	0.24 283	0.28 264	0.18 291	0.11 216	0.25 240	0.23 260	0.37 347	0.20 288	0.43 291	0.17 259	0.57 349	0.42 299	0.11 259	0.13 267	0.30 323	0.22 249	0.32 291	0.32 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.53 352	0.11 159	0.19 305	0.16 247	0.14 249	0.16 240	0.10 220	0.29 312	0.13 219	0.34 318	7.32 424	0.30 285	0.13 231	0.12 249	0.21 179	0.37 349	0.27 281	0.17 225	0.44 294	0.23 308	0.43 297	0.54 352	0.11 259	0.12 243	0.34 344	0.43 358	0.71 381	0.44 328

GwcNet-ADL	0.29 299	0.22 315	0.21 321	0.29 327	0.22 314	0.23 304	0.19 291	0.28 296	0.19 293	0.34 318	0.58 375	0.43 329	0.23 312	0.22 334	0.50 320	0.34 331	0.29 303	0.22 305	0.44 294	0.28 339	0.36 261	0.39 287	0.13 286	0.16 299	0.26 290	0.29 315	0.28 263	0.38 309

TRStereo	0.34 320	0.16 254	0.21 321	0.16 247	0.12 212	0.34 346	0.17 279	0.27 285	0.11 164	0.35 332	0.18 229	0.34 305	0.09 150	0.12 249	0.26 244	0.36 344	0.25 253	0.17 225	0.44 294	0.25 319	0.42 293	0.47 323	0.09 204	0.09 171	0.26 290	2.80 421	0.49 345	0.33 290

GANetREF_RVC	0.32 312	0.30 350	0.32 363	0.28 325	0.27 341	0.27 321	0.26 331	0.42 358	0.35 354	0.38 354	0.21 261	0.56 341	0.39 339	0.16 302	0.33 276	0.23 260	0.29 303	0.25 334	0.44 294	0.25 319	0.35 256	0.25 206	0.25 339	0.32 360	0.34 344	0.29 315	0.45 334	0.38 309
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
HLf8	0.21 244	0.16 254	0.12 227	0.16 247	0.13 230	0.13 208	0.10 220	0.31 321	0.14 235	0.26 233	0.19 239	0.25 231	0.12 210	0.10 195	0.54 326	0.19 195	0.23 222	0.17 225	0.45 298	0.14 205	0.31 228	0.31 246	0.10 232	0.13 267	0.20 220	0.23 259	0.26 234	0.23 225

FC-DCNN	0.40 335	0.35 359	0.43 379	0.49 362	0.35 356	0.44 355	0.46 361	0.43 361	0.27 334	0.34 318	0.26 295	0.37 315	0.21 304	0.30 356	0.58 329	0.35 336	0.39 352	0.31 365	0.45 298	0.26 328	0.49 328	0.42 299	0.28 350	0.35 369	0.44 362	0.38 346	0.51 350	0.77 364

FC-DCNN v2	0.41 337	0.36 363	0.45 383	0.51 363	0.36 359	0.46 360	0.46 361	0.45 363	0.29 341	0.34 318	0.26 295	0.38 322	0.24 316	0.30 356	0.60 331	0.35 336	0.39 352	0.30 362	0.46 300	0.26 328	0.49 328	0.42 299	0.28 350	0.35 369	0.50 374	0.43 358	0.59 363	0.79 365

EKT-Stereo	0.33 317	0.17 272	0.13 245	0.20 287	0.17 282	0.22 300	0.25 323	0.27 285	0.14 235	0.30 285	0.26 295	0.27 256	0.13 231	0.13 269	1.64 389	0.53 377	0.29 303	0.25 334	0.46 300	0.30 352	0.82 390	0.54 352	0.09 204	0.12 243	0.30 323	0.25 279	0.31 288	0.25 249

IGEV-FE	0.29 299	0.13 196	0.22 328	0.29 327	0.17 282	0.21 289	0.22 308	0.28 296	0.14 235	0.35 332	0.43 350	0.33 300	0.11 195	0.14 280	0.23 211	0.37 349	0.26 269	0.17 225	0.47 302	0.24 311	0.51 339	0.61 369	0.11 259	0.11 222	0.33 336	0.27 302	0.62 369	0.45 329

test-3	0.18 200	0.11 159	0.09 162	0.11 181	0.12 212	0.10 161	0.07 163	0.25 248	0.10 139	0.27 244	0.11 158	0.29 273	0.11 195	0.08 144	0.23 211	0.19 195	0.23 222	0.15 185	0.47 302	0.15 228	0.33 238	0.46 317	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.14 148	0.25 221	0.23 225

test_1	0.18 200	0.11 159	0.09 162	0.11 181	0.12 212	0.10 161	0.07 163	0.25 248	0.10 139	0.27 244	0.11 158	0.29 273	0.11 195	0.08 144	0.23 211	0.19 195	0.23 222	0.15 185	0.47 302	0.15 228	0.33 238	0.46 317	0.06 134	0.09 171	0.16 163	0.14 148	0.25 221	0.23 225

test_3	0.19 217	0.12 175	0.11 204	0.11 181	0.12 212	0.10 161	0.07 163	0.25 248	0.12 192	0.28 263	0.12 168	0.31 292	0.14 249	0.08 144	0.25 240	0.20 216	0.23 222	0.15 185	0.47 302	0.16 246	0.35 256	0.46 317	0.06 134	0.11 222	0.19 207	0.19 217	0.27 252	0.25 249

GEStereo_RVC	0.24 271	0.19 304	0.15 267	0.18 267	0.17 282	0.19 272	0.18 283	0.26 265	0.17 281	0.27 244	0.20 250	0.27 256	0.16 265	0.12 249	0.27 250	0.26 292	0.28 296	0.24 324	0.47 302	0.21 288	0.32 233	0.50 336	0.11 259	0.17 309	0.24 278	0.21 239	0.26 234	0.32 287

XX-Stereo	2.24 408	0.10 136	0.10 175	0.17 257	0.10 177	0.21 289	0.11 233	0.25 248	0.12 192	0.36 341	0.53 367	0.29 273	0.10 166	0.11 216	0.24 228	0.35 336	0.27 281	0.18 262	0.47 302	0.18 267	0.41 288	0.37 279	0.10 232	0.10 205	54.05 434	0.25 279	0.34 301	0.51 336

R-Stereo Train	0.23 263	0.13 196	0.13 245	0.15 236	0.13 230	0.18 261	0.07 163	0.24 229	0.15 251	0.32 303	0.25 286	0.27 256	0.13 231	0.14 280	0.21 179	0.28 305	0.30 311	0.20 288	0.47 302	0.20 277	0.47 322	0.50 336	0.10 232	0.12 243	0.23 265	0.26 295	0.23 199	0.28 273

RAFT-Stereo	0.23 263	0.13 196	0.13 245	0.15 236	0.13 230	0.18 261	0.07 163	0.24 229	0.15 251	0.32 303	0.25 286	0.27 256	0.13 231	0.14 280	0.21 179	0.28 305	0.30 311	0.20 288	0.47 302	0.20 277	0.47 322	0.50 336	0.10 232	0.12 243	0.23 265	0.26 295	0.23 199	0.28 273
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.41 337	0.24 330	0.19 305	0.33 341	0.21 307	0.33 343	0.28 336	0.34 335	0.21 302	0.47 381	1.62 412	1.59 388	0.39 339	0.22 334	0.31 269	0.36 344	0.29 303	0.22 305	0.47 302	0.27 334	0.55 345	0.57 359	0.17 311	0.20 321	0.26 290	0.25 279	0.29 269	0.36 299

IGEV_Zeroshot_test	0.29 299	0.13 196	0.22 328	0.29 327	0.17 282	0.21 289	0.22 308	0.28 296	0.14 235	0.35 332	0.43 350	0.33 300	0.11 195	0.14 280	0.23 211	0.37 349	0.26 269	0.17 225	0.48 311	0.24 311	0.52 341	0.61 369	0.11 259	0.11 222	0.33 336	0.27 302	0.62 369	0.45 329

GANet-ADL	0.26 286	0.18 290	0.15 267	0.20 287	0.19 296	0.22 300	0.16 275	0.26 265	0.16 271	0.34 318	0.36 334	0.29 273	0.16 265	0.21 331	0.42 299	0.29 311	0.31 319	0.19 276	0.48 311	0.28 339	0.38 271	0.48 326	0.13 286	0.14 278	0.23 265	0.24 268	0.32 291	0.30 281

ITSA-stereo	0.37 327	0.23 326	0.19 305	0.39 353	0.26 337	0.24 310	0.26 331	0.35 339	0.26 329	0.39 360	0.55 369	0.46 332	0.41 345	0.23 339	0.53 324	0.38 354	0.31 319	0.25 334	0.49 313	0.24 311	0.43 297	0.49 331	0.23 336	0.22 334	0.33 336	0.40 350	0.72 382	0.75 361

HH	0.25 279	0.10 136	0.17 293	0.15 236	0.14 249	0.20 279	0.14 263	0.27 285	0.13 219	0.36 341	0.12 168	0.28 264	0.10 166	0.13 269	0.23 211	0.40 357	0.26 269	0.19 276	0.49 313	0.21 288	0.68 374	0.52 344	0.11 259	0.11 222	0.23 265	0.25 279	0.36 306	0.38 309

HanStereo	0.25 279	0.10 136	0.17 293	0.15 236	0.14 249	0.20 279	0.14 263	0.27 285	0.13 219	0.36 341	0.12 168	0.28 264	0.10 166	0.13 269	0.23 211	0.40 357	0.26 269	0.19 276	0.49 313	0.21 288	0.68 374	0.52 344	0.11 259	0.11 222	0.23 265	0.25 279	0.36 306	0.38 309

DAS	0.32 312	0.18 290	0.15 267	0.29 327	0.24 323	0.24 310	0.25 323	0.31 321	0.29 341	0.32 303	0.39 341	0.53 338	0.34 333	0.11 216	0.29 256	0.40 357	0.35 338	0.25 334	0.49 313	0.29 347	0.63 363	0.48 326	0.21 332	0.25 344	0.30 323	0.28 308	0.38 317	0.37 304

SepStereo	0.32 312	0.18 290	0.15 267	0.29 327	0.24 323	0.24 310	0.25 323	0.31 321	0.29 341	0.32 303	0.39 341	0.53 338	0.34 333	0.11 216	0.29 256	0.40 357	0.35 338	0.25 334	0.49 313	0.29 347	0.63 363	0.48 326	0.21 332	0.25 344	0.30 323	0.28 308	0.38 317	0.37 304

Anonymous3	0.29 299	0.21 312	0.15 267	0.17 257	0.16 273	0.20 279	0.16 275	0.31 321	0.25 323	0.30 285	0.20 250	0.45 331	0.20 301	0.16 302	0.45 308	0.53 377	0.32 325	0.27 347	0.49 313	0.26 328	0.49 328	0.55 354	0.13 286	0.14 278	0.27 303	0.28 308	0.34 301	0.27 266

Any-RAFT	0.24 271	0.13 196	0.16 280	0.16 247	0.13 230	0.15 231	0.10 220	0.25 248	0.14 235	0.28 263	0.35 328	0.28 264	0.11 195	0.12 249	0.22 199	0.25 281	0.28 296	0.17 225	0.50 319	0.16 246	0.63 363	0.40 293	0.10 232	0.10 205	0.28 310	0.29 315	0.26 234	0.42 322

dad	0.29 299	0.21 312	0.14 254	0.47 359	0.22 314	0.29 333	0.48 366	0.40 352	0.12 192	0.32 303	0.14 186	0.41 326	0.23 312	0.10 195	0.53 324	0.19 195	0.32 325	0.17 225	0.51 320	0.15 228	0.27 217	0.18 153	0.11 259	0.18 317	0.31 330	0.18 207	0.67 377	0.45 329

AnyNet_C32	0.49 350	0.23 326	0.23 332	0.24 311	0.25 331	0.28 328	0.30 342	0.34 335	0.58 382	0.34 318	0.45 356	0.35 309	0.24 316	0.22 334	2.28 410	0.38 354	0.38 350	0.33 370	0.51 320	0.29 347	0.55 345	0.55 354	0.23 336	0.28 352	0.43 361	0.73 389	0.45 334	1.65 403

AMNet	0.51 351	0.50 375	0.48 385	0.51 363	0.50 379	0.56 366	0.52 369	0.36 342	0.42 369	0.39 360	0.59 378	0.65 350	0.21 304	0.58 383	0.49 318	0.59 386	0.60 376	0.58 397	0.51 320	0.51 383	0.59 356	0.53 349	0.32 368	0.51 389	0.48 370	0.54 371	0.60 365	0.65 349

SANet	0.57 357	0.32 353	0.33 367	0.36 348	0.35 356	0.44 355	0.33 349	0.55 374	0.85 399	0.33 314	0.57 373	2.42 400	1.17 385	0.32 361	0.88 355	0.24 269	0.47 368	0.31 365	0.51 320	0.31 355	0.50 337	0.45 315	0.37 374	0.37 375	0.46 367	0.54 371	0.55 359	0.98 380

PSMNet-ADL	0.30 307	0.20 309	0.20 312	0.23 304	0.21 307	0.23 304	0.22 308	0.30 316	0.26 329	0.40 363	0.58 375	0.38 322	0.43 346	0.24 341	0.31 269	0.44 364	0.31 319	0.20 288	0.52 324	0.23 308	0.39 284	0.36 273	0.17 311	0.16 299	0.26 290	0.26 295	0.39 321	0.25 249

test-1	0.27 293	0.10 136	0.12 227	0.14 217	0.13 230	0.25 315	0.18 283	0.29 312	0.17 281	0.37 348	0.42 347	0.30 285	0.16 265	0.14 280	0.29 256	0.36 344	0.27 281	0.20 288	0.52 324	0.25 319	0.57 349	0.66 377	0.10 232	0.13 267	0.28 310	0.29 315	0.30 280	0.36 299

GES	0.22 251	0.16 254	0.12 227	0.14 217	0.15 267	0.19 272	0.12 250	0.25 248	0.14 235	0.26 233	0.18 229	0.21 191	0.13 231	0.17 311	0.36 287	0.21 229	0.27 281	0.19 276	0.52 324	0.20 277	0.33 238	0.29 237	0.13 286	0.14 278	0.19 207	0.17 188	0.27 252	0.42 322

XQC	0.42 339	0.37 364	0.31 361	0.41 355	0.35 356	0.41 354	0.42 356	0.45 363	0.38 356	0.40 363	0.33 324	0.48 335	0.44 349	0.34 363	1.54 382	0.29 311	0.29 303	0.27 347	0.52 324	0.30 352	0.37 266	0.44 309	0.26 341	0.30 357	0.41 358	0.41 352	0.53 353	0.38 309

MLCV	0.24 271	0.16 254	0.15 267	0.24 311	0.18 292	0.21 289	0.15 271	0.30 316	0.16 271	0.31 296	0.31 317	0.32 297	0.25 319	0.11 216	0.24 228	0.24 269	0.25 253	0.17 225	0.53 328	0.15 228	0.33 238	0.33 254	0.14 296	0.17 309	0.23 265	0.23 259	0.27 252	0.25 249

zero-FE	1.43 398	0.14 219	0.08 139	8.08 425	0.34 355	13.79 430	2.48 408	0.26 265	0.12 192	0.32 303	0.26 295	6.70 421	0.60 361	0.11 216	0.27 250	0.24 269	0.43 360	0.33 370	0.54 329	0.16 246	1.94 418	0.41 296	0.09 204	0.10 205	0.18 195	0.23 259	0.25 221	0.25 249

MyStereo04	0.22 251	0.18 290	0.17 293	0.14 217	0.14 249	0.13 208	0.10 220	0.28 296	0.21 302	0.31 296	0.20 250	0.29 273	0.13 231	0.08 144	0.27 250	0.22 248	0.22 204	0.18 262	0.54 329	0.21 288	0.34 245	0.26 215	0.11 259	0.16 299	0.27 303	0.23 259	0.30 280	0.22 214

DDUNet	0.43 341	0.54 376	0.23 332	0.86 381	0.68 385	0.83 382	0.82 383	0.26 265	0.24 319	0.23 178	0.33 324	0.37 315	0.15 256	1.63 399	0.43 301	0.24 269	0.39 352	0.25 334	0.54 329	0.28 339	0.31 228	0.30 241	0.49 385	0.20 321	0.24 278	0.25 279	0.32 291	0.29 277

MSMDNet	0.25 279	0.14 219	0.11 204	0.13 205	0.14 249	0.16 240	0.11 233	0.26 265	0.14 235	0.31 296	0.17 225	0.26 243	0.29 326	0.14 280	0.24 228	0.35 336	0.28 296	0.18 262	0.54 329	0.28 339	0.58 353	0.60 365	0.10 232	0.11 222	0.26 290	0.25 279	0.26 234	0.30 281

RAFT-Test	0.24 271	0.13 196	0.11 204	0.16 247	0.14 249	0.18 261	0.11 233	0.27 285	0.14 235	0.32 303	0.26 295	0.26 243	0.12 210	0.14 280	0.24 228	0.35 336	0.27 281	0.18 262	0.56 333	0.24 311	0.58 353	0.49 331	0.09 204	0.11 222	0.27 303	0.29 315	0.27 252	0.35 295

SHD	0.36 323	0.22 315	0.28 353	0.25 317	0.24 323	0.24 310	0.27 335	0.35 339	0.28 336	0.35 332	0.33 324	0.32 297	0.45 351	0.21 331	1.38 376	0.26 292	0.30 311	0.24 324	0.56 333	0.27 334	0.38 271	0.43 305	0.20 324	0.25 344	0.33 336	0.36 342	0.35 304	0.50 335

CBMV	0.43 341	0.25 336	0.23 332	0.30 335	0.28 342	0.27 321	0.21 302	0.40 352	0.28 336	0.37 348	0.27 303	0.67 353	0.35 337	0.32 361	0.49 318	0.53 377	0.34 333	0.27 347	0.56 333	0.27 334	0.55 345	0.62 371	0.26 341	0.33 362	0.35 348	0.33 332	0.64 373	1.79 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.46 345	0.56 378	0.24 340	0.85 380	0.78 389	0.79 379	0.97 387	0.27 285	0.25 323	0.28 263	0.36 334	0.37 315	0.17 278	1.43 395	0.92 361	0.25 281	0.44 361	0.27 347	0.57 336	0.29 347	0.41 288	0.37 279	0.39 375	0.19 319	0.27 303	0.28 308	0.32 291	0.27 266

cross-raft	0.24 271	0.14 219	0.12 227	0.13 205	0.13 230	0.17 254	0.10 220	0.27 285	0.15 251	0.30 285	0.19 239	0.28 264	0.10 166	0.12 249	0.26 244	0.34 331	0.27 281	0.17 225	0.57 336	0.25 319	0.62 361	0.51 340	0.09 204	0.11 222	0.29 317	0.27 302	0.26 234	0.31 285

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 317	0.15 243	0.23 332	0.24 311	0.16 273	0.28 328	0.20 295	0.28 296	0.21 302	0.35 332	0.60 379	0.32 297	0.17 278	0.12 249	0.28 253	0.44 364	0.30 311	0.22 305	0.58 338	0.28 339	0.54 342	0.59 363	0.09 204	0.14 278	0.33 336	0.32 330	0.79 384	0.60 342

MSKI-zero shot	0.26 286	0.13 196	0.10 175	0.14 217	0.14 249	0.15 231	0.11 233	0.28 296	0.13 219	0.30 285	0.35 328	0.28 264	0.11 195	0.12 249	0.29 256	0.37 349	0.28 296	0.17 225	0.58 338	0.26 328	0.57 349	0.55 354	0.09 204	0.11 222	0.25 285	0.41 352	0.32 291	0.42 322

PWC_ROB	0.37 327	0.27 342	0.25 345	0.23 304	0.24 323	0.23 304	0.31 345	0.29 312	0.47 375	0.25 220	0.39 341	0.37 315	0.89 376	0.19 322	0.58 329	0.32 326	0.39 352	0.29 356	0.62 340	0.29 347	0.48 326	0.48 326	0.19 323	0.33 362	0.27 303	0.26 295	0.39 321	0.67 351

RTS	0.38 330	0.22 315	0.20 312	0.22 295	0.21 307	0.31 338	0.29 338	0.31 321	0.34 351	0.23 178	0.22 270	0.29 273	0.25 319	0.16 302	1.65 390	0.29 311	0.36 344	0.24 324	0.63 341	0.31 355	0.38 271	0.38 282	0.15 302	0.22 334	0.39 353	0.95 402	0.40 326	0.63 345

RTSA	0.38 330	0.22 315	0.20 312	0.22 295	0.21 307	0.31 338	0.29 338	0.31 321	0.34 351	0.23 178	0.22 270	0.29 273	0.25 319	0.16 302	1.65 390	0.29 311	0.36 344	0.24 324	0.63 341	0.31 355	0.38 271	0.38 282	0.15 302	0.22 334	0.39 353	0.95 402	0.40 326	0.63 345

FAT-Stereo	0.47 348	0.27 342	0.34 370	0.45 358	0.48 377	0.39 352	0.32 347	0.42 358	0.27 334	0.41 368	0.90 395	0.77 357	0.58 359	0.30 356	0.57 327	0.56 381	0.35 338	0.34 372	0.64 343	0.42 373	0.67 373	0.66 377	0.28 350	0.34 366	0.29 317	0.36 342	0.45 334	0.74 358

EAI-Stereo	0.28 297	0.13 196	0.12 227	0.18 267	0.16 273	0.66 374	0.20 295	0.27 285	0.18 288	0.27 244	0.27 303	0.29 273	0.10 166	0.11 216	0.35 285	0.32 326	0.26 269	0.20 288	0.65 344	0.22 296	0.44 304	0.44 309	0.10 232	0.14 278	0.28 310	0.31 326	0.39 321	0.42 322

model_zeroshot	0.28 297	0.14 219	0.11 204	0.16 247	0.14 249	0.18 261	0.11 233	0.28 296	0.15 251	0.33 314	0.32 320	0.31 292	0.10 166	0.13 269	0.43 301	0.31 320	0.30 311	0.19 276	0.66 345	0.22 296	0.55 345	0.44 309	0.12 278	0.13 267	0.49 372	0.36 342	0.31 288	0.53 337

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 339	0.34 356	0.25 345	0.42 356	0.31 348	0.36 349	0.47 364	0.48 369	0.40 359	0.42 370	0.31 317	0.60 345	0.53 358	0.40 371	0.57 327	0.27 298	0.24 239	0.22 305	0.67 346	0.22 296	0.60 357	0.56 357	0.33 370	0.28 352	0.47 369	0.48 365	0.48 341	0.70 354

CC-Net-ROB	0.36 323	0.47 372	0.32 363	0.65 373	0.49 378	0.54 364	0.46 361	0.35 339	0.24 319	0.37 348	0.28 309	0.92 362	0.21 304	0.37 365	0.28 253	0.17 152	0.23 222	0.22 305	0.67 346	0.22 296	0.22 179	0.16 138	0.44 381	0.24 340	0.29 317	0.28 308	0.27 252	0.40 319

FADNet_RVC	0.33 317	0.22 315	0.22 328	0.29 327	0.25 331	0.19 272	0.22 308	0.31 321	0.22 309	0.31 296	0.29 312	0.41 326	0.33 331	0.22 334	0.72 341	0.25 281	0.29 303	0.32 367	0.73 348	0.27 334	0.43 297	0.47 323	0.16 307	0.23 337	0.27 303	0.30 322	0.51 350	0.36 299

iResNet	0.29 299	0.17 272	0.16 280	0.23 304	0.22 314	0.28 328	0.18 283	0.31 321	0.20 299	0.32 303	0.29 312	0.49 337	0.50 355	0.11 216	0.44 305	0.35 336	0.27 281	0.20 288	0.73 348	0.24 311	0.43 297	0.27 224	0.15 302	0.24 340	0.25 285	0.25 279	0.33 296	0.28 273

DDVS	0.53 352	0.22 315	0.24 340	0.24 311	0.25 331	0.27 321	0.24 318	0.39 351	0.26 329	0.35 332	4.72 422	1.02 370	0.40 342	0.20 327	0.40 296	0.39 356	0.33 330	0.26 344	0.75 350	0.34 361	0.58 353	0.63 373	0.16 307	0.20 321	0.25 285	0.25 279	0.55 359	0.40 319

PVD	0.56 355	0.44 368	0.36 373	0.51 363	0.43 369	0.55 365	0.47 364	0.62 384	0.59 384	0.33 314	0.48 359	0.61 347	0.74 369	0.50 377	1.52 381	0.34 331	0.51 372	0.37 376	0.76 351	0.41 372	0.61 360	0.64 375	0.30 362	0.37 375	0.56 381	0.71 387	0.61 367	0.86 372

SAMSARA	0.65 365	0.30 350	0.44 380	0.31 336	0.31 348	0.31 338	0.34 350	0.56 376	0.48 376	0.40 363	0.37 337	0.42 328	0.90 377	0.27 348	1.62 388	0.45 367	0.36 344	0.38 377	0.76 351	0.39 366	0.70 378	0.80 395	0.20 324	0.40 380	1.50 410	1.62 414	1.49 413	1.46 398

ADCMid	0.46 345	0.29 348	0.29 355	0.26 320	0.31 348	0.33 343	0.35 352	0.41 354	0.46 374	0.31 296	0.38 338	0.48 335	0.40 342	0.21 331	1.82 396	0.35 336	0.34 333	0.27 347	0.78 353	0.28 339	0.45 307	0.46 317	0.30 362	0.24 340	0.36 349	0.53 369	0.45 334	1.42 396

G-Net	0.59 359	0.35 359	0.35 372	0.31 336	0.31 348	0.44 355	0.30 342	0.50 371	0.63 390	0.43 373	0.64 382	2.00 394	0.52 356	0.23 339	0.76 344	0.52 376	0.37 347	0.35 375	0.80 354	0.67 394	0.60 357	0.59 363	0.26 341	0.33 362	0.40 355	0.82 394	0.81 386	1.59 401

CBMV_ROB	0.48 349	0.22 315	0.24 340	0.39 353	0.32 352	0.32 341	0.29 338	0.44 362	0.23 314	0.38 354	0.45 356	1.42 385	0.88 375	0.28 349	0.91 359	0.34 331	0.37 347	0.25 334	0.81 355	0.36 363	0.54 342	0.51 340	0.28 350	0.26 348	0.44 362	0.62 378	0.62 369	0.91 375

ADCS	0.59 359	0.34 356	0.31 361	0.34 344	0.36 359	0.36 349	0.37 353	0.48 369	0.60 386	0.34 318	0.43 350	0.58 342	0.87 374	0.29 352	2.30 411	0.66 392	0.47 368	0.38 377	0.82 356	0.42 373	0.76 383	0.69 380	0.28 350	0.35 369	0.46 367	0.88 398	0.59 363	1.26 389

pmcnn	0.45 343	0.24 330	0.19 305	0.33 341	0.29 343	0.34 346	0.42 356	0.34 335	0.26 329	0.34 318	0.50 362	0.80 359	1.10 383	0.19 322	0.38 292	0.57 383	0.40 356	0.32 367	0.83 357	0.37 364	0.80 386	0.49 331	0.28 350	0.24 340	0.32 332	0.34 336	0.66 376	0.82 367

S-Stereo	0.53 352	0.29 348	0.27 352	0.48 360	0.46 374	0.50 362	0.60 374	0.38 349	0.37 355	0.39 360	1.16 402	1.01 369	0.45 351	0.29 352	0.91 359	0.67 394	0.35 338	0.39 380	0.84 358	0.70 397	0.46 319	0.71 381	0.61 391	0.37 375	0.30 323	0.33 332	0.40 326	0.63 345

MDST_ROB	0.81 374	1.11 394	0.24 340	1.30 386	0.42 367	0.81 380	0.32 347	0.45 363	0.25 323	0.36 341	0.32 320	0.47 333	3.62 413	0.14 280	1.77 395	0.22 248	0.27 281	0.17 225	0.84 358	0.19 270	0.57 349	0.51 340	0.20 324	0.21 330	1.56 413	0.86 397	2.88 421	1.74 405

AnyNet_C01	0.66 366	0.35 359	0.32 363	0.37 350	0.38 362	0.35 348	0.54 370	0.55 374	0.70 394	0.40 363	0.49 360	0.83 360	0.70 366	0.30 356	2.63 420	0.87 407	0.65 380	0.59 399	0.98 360	0.48 380	0.80 386	0.78 390	0.39 375	0.38 379	0.60 385	0.49 367	0.64 373	1.16 385

ELAS	0.94 381	0.70 383	0.59 389	0.97 383	0.73 387	0.96 384	0.72 380	0.74 395	0.62 389	0.47 381	1.17 403	2.44 401	1.62 394	0.44 372	1.40 377	0.45 367	0.63 379	0.54 393	0.99 361	0.39 366	0.88 398	1.07 410	0.43 379	0.52 390	1.56 413	1.47 413	1.33 409	1.60 402
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 371	0.45 370	0.65 394	0.63 372	0.58 381	0.50 362	0.64 377	0.75 397	0.59 384	0.62 399	0.52 365	0.94 365	0.85 372	0.46 374	2.17 408	0.74 399	0.79 390	0.53 392	1.00 362	0.65 392	0.93 401	0.75 385	0.57 389	0.67 402	0.88 394	0.72 388	0.70 379	1.05 383

ELAS_RVC	0.92 379	0.65 381	0.62 390	0.92 382	0.67 384	1.21 387	0.71 379	0.72 394	0.50 377	0.49 386	1.20 407	2.45 402	1.89 402	0.44 372	1.31 374	0.46 371	0.62 378	0.55 394	1.02 363	0.42 373	0.91 400	1.06 409	0.44 381	0.54 391	1.50 410	1.22 412	1.15 401	1.19 387
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJA1++	3.28 416	0.13 196	0.09 162	27.82 433	0.11 196	24.38 434	25.71 433	0.22 198	0.11 164	0.35 332	0.16 212	0.65 350	2.77 407	0.08 144	0.17 124	0.23 260	0.23 222	0.14 157	1.04 364	0.38 365	0.36 261	0.26 215	0.08 184	0.08 141	0.20 220	2.15 420	0.29 269	0.30 281

MFMNet_re	0.74 370	0.73 384	0.66 395	0.76 378	0.64 383	0.88 383	0.74 381	0.59 380	0.68 392	0.58 392	0.69 384	1.02 370	0.61 362	0.58 383	0.96 364	0.78 402	0.87 395	0.72 410	1.08 365	0.68 395	1.07 405	0.74 384	0.54 388	0.60 398	0.59 383	0.60 375	0.80 385	0.91 375

ADCPNet	0.56 355	0.26 339	0.30 359	0.29 327	0.36 359	0.29 333	0.50 368	0.41 354	0.40 359	0.38 354	0.55 369	0.38 322	1.12 384	0.26 347	2.02 405	0.42 363	0.34 333	0.24 324	1.25 366	0.39 366	0.47 322	0.45 315	0.33 370	0.28 352	0.48 370	0.56 373	0.46 338	1.88 410

SGM-ForestM	0.64 363	0.80 387	0.39 375	0.70 376	0.40 365	0.77 378	0.67 378	0.62 384	0.41 363	0.35 332	0.42 347	1.68 391	1.08 382	0.24 341	0.33 276	0.21 229	0.44 361	0.23 319	1.27 367	0.24 311	0.43 297	0.30 241	0.28 350	0.26 348	1.04 395	0.90 401	1.53 414	1.35 393

JetBlue	1.43 398	1.11 394	1.03 414	1.46 388	1.15 399	1.66 393	1.51 393	0.92 405	1.14 409	0.58 392	0.47 358	3.28 409	0.71 367	1.15 392	2.51 418	1.00 414	1.09 402	0.86 413	1.32 368	0.78 404	1.48 417	1.53 419	1.15 394	0.78 408	1.31 407	2.14 419	1.44 411	5.15 422

DLNR_Zeroshot_test	9.91 424	28.72 435	0.20 312	46.90 436	0.13 230	0.20 279	45.01 436	0.29 312	0.11 164	0.38 354	0.19 239	0.33 300	0.10 166	1.29 394	61.34 436	71.85 436	3.99 421	2.49 421	1.36 369	0.22 296	0.65 368	0.41 296	0.09 204	0.13 267	0.26 290	0.24 268	0.29 269	0.33 290

FBW_ROB	0.46 345	0.42 367	0.36 373	0.60 371	0.44 371	0.47 361	0.44 360	0.31 321	0.25 323	0.34 318	0.34 327	0.64 349	0.48 354	0.56 382	1.05 371	0.25 281	0.35 338	0.23 319	1.39 370	0.22 296	0.49 328	0.36 273	0.43 379	0.40 380	0.31 330	0.33 332	0.42 331	0.65 349

WAO-6	1.14 388	1.08 393	0.68 396	1.50 390	1.15 399	1.39 389	1.55 394	0.88 403	0.96 403	0.77 403	0.72 387	1.28 378	1.96 403	1.91 402	2.45 415	0.71 397	1.18 406	0.55 394	1.42 371	0.69 396	0.97 402	0.99 405	0.91 392	0.67 402	1.13 401	0.88 398	1.02 399	1.43 397

MANE	1.47 400	0.77 386	0.87 407	1.01 384	0.81 390	0.96 384	0.93 386	1.00 408	1.05 407	0.43 373	0.69 384	2.28 398	2.16 404	0.39 369	1.68 393	1.01 415	0.65 380	2.72 422	1.45 372	0.40 370	0.77 385	0.73 383	0.34 373	0.67 402	2.42 421	2.81 422	4.52 423	6.28 423

RainbowNet	0.93 380	1.16 397	0.62 390	1.83 401	1.16 401	1.69 396	1.70 397	0.51 372	0.44 371	0.59 395	0.38 338	1.19 377	0.79 371	2.02 404	0.74 343	0.57 383	0.54 374	0.40 381	1.50 373	0.76 403	0.66 371	0.65 376	2.28 405	0.46 386	0.50 374	0.49 367	0.60 365	0.84 370

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 357	0.64 380	0.47 384	0.65 373	0.41 366	0.44 355	0.57 372	0.61 383	0.68 392	0.58 392	0.39 341	0.59 343	0.58 359	0.65 388	0.76 344	0.44 364	0.35 338	0.40 381	1.53 374	0.50 381	0.54 342	0.63 373	0.46 384	0.47 387	0.51 377	0.40 350	0.41 329	0.75 361

MeshStereo	0.83 376	0.44 368	0.33 367	0.78 379	0.54 380	0.61 372	0.40 355	0.68 389	0.54 380	0.45 379	0.80 390	2.32 399	1.56 393	0.24 341	2.31 412	0.71 397	0.42 359	0.29 356	1.58 375	0.30 352	1.23 412	1.10 412	0.32 368	0.34 366	0.87 393	0.60 375	1.29 407	1.36 394
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF	0.26 286	0.14 219	0.11 204	0.15 236	0.10 177	0.17 254	0.09 204	0.26 265	0.12 192	0.27 244	0.15 196	0.31 292	0.09 150	0.11 216	0.21 179	0.30 318	0.25 253	0.18 262	1.59 376	0.17 259	0.45 307	0.39 287	0.09 204	0.11 222	0.21 233	0.25 279	0.29 269	0.34 293

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 415	0.48 374	0.29 355	0.48 360	0.42 367	0.63 373	0.86 384	0.69 391	0.74 396	0.42 370	1.69 413	46.80 435	1.87 401	0.64 387	0.38 292	0.33 329	0.97 396	0.98 417	1.59 376	0.33 358	0.81 388	0.79 391	0.28 350	0.25 344	0.52 378	0.78 392	3.35 422	0.83 369

SGM-Forest	0.38 330	0.24 330	0.18 300	0.35 346	0.25 331	0.27 321	0.20 295	0.30 316	0.23 314	0.32 303	0.23 279	0.37 315	0.43 346	0.24 341	0.82 351	0.33 329	0.24 239	0.21 298	1.61 378	0.19 270	0.38 271	0.43 305	0.27 346	0.21 330	0.34 344	0.28 308	0.57 361	0.86 372
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	0.85 377	0.47 372	0.39 375	0.51 363	0.39 364	0.56 366	0.43 358	0.59 380	0.40 359	0.84 405	4.01 421	0.67 353	0.85 372	0.85 391	0.85 354	0.90 409	1.17 405	0.66 406	1.64 379	0.62 388	1.35 416	1.36 417	0.51 386	0.54 391	0.40 355	0.66 383	0.50 348	0.74 358

DCVSM-stereo	0.39 333	0.21 312	0.21 321	0.32 340	0.24 323	0.38 351	0.26 331	0.37 347	0.25 323	0.37 348	0.58 375	0.92 362	0.47 353	0.18 320	0.24 228	0.29 311	0.30 311	0.22 305	1.72 380	0.34 361	0.45 307	0.37 279	0.30 362	0.23 337	0.26 290	0.27 302	0.37 314	0.40 319

IMH-64-1	1.18 389	1.19 399	0.74 398	1.63 391	1.26 402	1.69 396	1.85 400	0.84 400	0.90 400	0.44 377	0.62 380	1.36 382	1.74 397	2.49 410	2.46 416	0.60 388	0.72 384	0.47 386	1.73 381	0.64 390	0.70 378	0.79 391	2.49 410	0.58 395	1.08 397	0.63 380	0.97 394	1.31 391

IMH-64	1.18 389	1.19 399	0.74 398	1.63 391	1.26 402	1.69 396	1.85 400	0.84 400	0.90 400	0.44 377	0.62 380	1.36 382	1.74 397	2.49 410	2.46 416	0.60 388	0.72 384	0.47 386	1.73 381	0.64 390	0.70 378	0.79 391	2.49 410	0.58 395	1.08 397	0.63 380	0.97 394	1.31 391

MFN_U_SF_RVC	0.60 361	0.55 377	0.41 377	0.56 369	0.46 374	0.57 370	0.63 375	0.56 376	0.43 370	0.86 406	0.93 396	0.72 355	0.52 356	0.53 379	0.97 365	0.49 374	0.32 325	0.34 372	1.73 381	0.44 378	0.62 361	0.58 360	0.30 362	0.56 393	0.45 364	0.44 360	0.49 345	0.68 352

edge stereo	0.61 362	0.35 359	0.44 380	0.53 367	0.47 376	0.57 370	0.54 370	0.57 378	0.41 363	0.52 391	0.69 384	1.31 380	1.03 380	0.38 366	0.44 305	0.60 388	0.40 356	0.30 362	1.76 384	0.81 406	0.47 322	0.86 398	0.41 377	0.32 360	0.41 358	0.37 345	0.57 361	0.91 375

JetRed	2.50 413	2.16 420	2.32 421	1.72 397	1.88 414	2.59 414	3.38 415	1.86 420	1.53 414	1.15 416	0.93 396	2.77 406	0.67 363	2.39 408	3.50 423	2.17 420	2.74 420	3.15 424	1.82 385	1.37 418	3.39 422	2.94 423	2.72 414	1.27 422	2.55 422	6.99 427	2.85 420	4.69 421

Dean	1.27 393	1.44 408	0.85 406	2.93 411	1.62 412	1.95 409	2.03 406	0.96 406	1.00 406	0.91 409	0.75 388	1.51 387	1.65 395	2.05 405	0.80 348	0.64 391	1.01 401	0.60 404	1.86 386	0.85 407	0.85 397	0.75 385	2.35 407	0.79 409	1.15 402	0.85 395	1.19 402	0.85 371

ACVNet_1	0.97 382	1.21 401	0.62 390	2.28 403	1.27 404	1.81 402	2.12 407	0.63 386	0.41 363	0.50 388	0.49 360	1.06 373	0.73 368	2.46 409	0.47 312	0.31 320	0.80 391	0.40 381	2.04 387	0.42 373	0.76 383	0.56 357	2.26 404	0.43 384	0.54 380	0.42 356	0.48 341	0.58 341

SQANet	0.68 367	0.89 389	0.29 355	1.65 393	0.77 388	1.39 389	1.15 389	0.37 347	0.29 341	0.40 363	0.30 315	0.88 361	0.32 330	1.26 393	0.39 294	0.21 229	0.44 361	0.27 347	2.24 388	0.28 339	0.49 328	0.50 336	1.59 399	0.23 337	0.32 332	0.34 336	0.42 331	0.71 356

MonStereo1	1.06 385	1.06 392	0.53 387	1.71 396	1.39 408	1.49 391	1.71 398	0.68 389	0.57 381	2.01 422	0.75 388	1.99 393	1.76 399	1.97 403	0.35 285	0.25 281	0.60 376	0.48 389	2.25 389	0.51 383	0.65 368	0.52 344	2.33 406	0.41 382	0.49 372	0.39 348	0.85 388	0.80 366

IMH	1.30 395	1.22 402	0.76 401	1.65 393	1.27 404	1.73 400	1.88 403	0.86 402	0.93 402	0.47 381	0.65 383	1.48 386	2.97 412	3.97 426	1.50 379	0.59 386	0.76 387	0.49 390	2.25 389	0.70 397	0.69 377	0.79 391	2.64 412	0.61 399	1.16 403	0.76 390	0.89 391	1.49 399

SGM_RVC	0.72 368	0.45 370	0.32 363	0.59 370	0.43 369	0.56 366	0.43 358	0.70 393	0.41 363	0.43 373	0.57 373	1.16 375	1.20 386	0.22 334	0.37 289	0.28 305	0.44 361	0.25 334	2.26 391	0.33 358	0.49 328	0.38 282	0.27 346	0.31 359	0.80 390	0.62 378	1.69 416	3.41 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	1.98 406	1.91 418	1.15 416	3.52 417	2.32 419	2.83 418	3.30 414	1.72 418	1.25 410	1.12 415	1.19 405	3.41 413	2.89 410	3.11 417	2.13 407	0.90 409	1.77 417	0.77 412	2.32 392	1.05 412	1.17 408	1.23 416	3.96 425	1.06 417	1.41 408	2.13 418	1.31 408	2.65 418

SGM+DAISY	1.04 384	0.66 382	0.62 390	0.75 377	0.68 385	0.82 381	0.74 381	0.69 391	0.75 398	0.64 400	1.09 400	1.35 381	1.44 388	0.60 385	1.43 378	1.04 416	0.77 388	0.68 407	2.40 393	0.80 405	1.22 410	1.15 415	0.51 386	0.67 402	1.12 399	1.05 406	1.65 415	2.69 419

WAO-7	0.99 383	0.85 388	0.88 408	1.81 399	0.83 391	0.71 377	0.92 385	1.01 409	1.13 408	0.96 411	1.28 410	1.37 384	1.65 395	0.63 386	1.55 385	0.76 401	0.73 386	0.47 386	2.44 394	0.73 401	0.72 382	0.76 388	0.26 341	0.88 414	0.71 387	0.85 395	0.74 383	1.09 384

PSMNet_ROB	1.30 395	1.36 405	0.71 397	1.48 389	1.00 395	1.69 396	1.56 395	0.64 387	0.74 396	1.47 420	3.99 420	2.77 406	1.51 390	2.54 412	0.73 342	0.47 372	0.70 383	0.49 390	2.51 395	0.71 399	0.81 388	0.58 360	3.05 418	0.58 395	0.80 390	0.64 382	0.88 389	0.69 353

otaku	0.82 375	1.17 398	0.41 377	1.90 402	0.99 394	1.68 395	1.39 391	0.46 367	0.41 363	0.46 380	0.36 334	0.93 364	0.43 346	1.51 396	0.45 308	0.30 318	0.44 361	0.29 356	2.65 396	0.40 370	0.60 357	0.58 360	2.09 401	0.34 366	0.42 360	0.35 338	0.49 345	0.74 358

ACVNet-4b	1.08 386	1.48 409	0.48 385	2.91 410	1.12 398	1.82 403	2.71 410	0.46 367	0.44 371	0.51 389	0.43 350	1.66 390	1.85 400	2.08 406	0.46 310	0.40 357	0.82 392	0.34 372	2.68 397	0.50 381	0.65 368	0.71 381	2.24 403	0.35 369	0.45 364	0.42 356	0.53 353	0.70 354

Ntro	0.87 378	1.36 405	0.44 380	1.82 400	1.04 397	1.67 394	1.60 396	0.52 373	0.44 371	0.48 385	0.42 347	0.98 367	0.40 342	1.61 398	0.64 336	0.31 320	0.49 370	0.30 362	2.69 398	0.44 378	0.68 374	0.60 365	2.13 402	0.36 374	0.45 364	0.45 361	0.52 352	0.71 356

SPS-STEREO	0.80 373	0.60 379	0.56 388	0.67 375	0.62 382	0.67 375	0.58 373	0.57 378	0.61 387	0.59 395	0.96 398	1.03 372	0.67 363	0.55 380	0.83 353	0.87 407	0.78 389	0.69 408	2.74 399	0.74 402	1.23 412	1.05 407	0.45 383	0.62 401	0.61 386	0.61 377	0.83 387	0.75 361
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet++	2.28 410	1.66 414	1.91 420	1.39 387	2.03 417	1.38 388	1.73 399	1.80 419	2.24 419	2.07 423	2.44 419	2.76 405	2.81 408	1.52 397	2.18 409	2.45 422	2.29 419	1.71 419	2.86 400	2.56 421	4.03 423	5.19 425	1.23 396	2.35 424	1.50 410	3.83 424	2.07 419	1.70 404

UNDER WATER	2.15 407	1.92 419	1.13 415	3.36 416	2.59 420	2.77 417	3.73 418	1.63 416	1.36 411	1.02 414	1.02 399	3.30 410	7.25 415	3.39 421	1.54 382	0.91 411	1.80 418	0.75 411	3.15 401	1.08 413	1.27 415	1.14 414	3.84 424	1.20 421	1.46 409	1.78 416	1.26 403	2.46 416

LSM0	3.53 417	0.37 364	0.30 359	0.55 368	0.45 373	0.56 366	0.63 375	0.74 395	0.61 387	0.60 398	0.87 394	1.16 375	1.39 387	0.25 345	28.52 435	45.56 435	0.55 375	0.38 377	3.16 402	0.62 388	1.14 407	1.40 418	0.31 367	0.42 383	0.59 383	0.81 393	0.98 396	2.52 417

gcap-zeroshot	0.36 323	0.13 196	0.16 280	0.19 277	0.14 249	0.19 272	0.14 263	0.28 296	0.13 219	0.37 348	0.35 328	0.34 305	0.12 210	0.12 249	0.23 211	0.36 344	0.50 371	0.17 225	3.18 403	0.25 319	0.45 307	0.51 340	0.23 336	0.11 222	0.21 233	0.26 295	0.25 221	0.27 266

LVE	1.38 397	1.30 404	0.82 404	4.62 418	1.50 411	1.89 405	3.66 417	0.82 399	0.73 395	0.88 407	0.82 391	1.12 374	1.52 391	2.14 407	0.81 350	0.56 381	0.84 393	0.59 399	3.33 404	0.72 400	0.84 395	0.89 399	2.40 408	0.80 410	1.12 399	0.70 386	1.00 398	0.90 374

WAO-8	1.55 401	1.53 410	1.00 411	2.82 408	1.43 409	1.91 406	2.01 404	1.05 411	1.38 412	1.44 418	1.87 414	2.25 396	2.76 405	2.68 413	1.01 368	0.83 404	0.99 397	0.59 399	3.35 405	1.08 413	0.82 390	0.85 396	1.36 397	0.82 411	1.60 415	1.12 408	1.27 404	1.93 411

Venus	1.55 401	1.53 410	1.00 411	2.82 408	1.43 409	1.91 406	2.01 404	1.05 411	1.38 412	1.44 418	1.87 414	2.25 396	2.76 405	2.68 413	1.01 368	0.83 404	0.99 397	0.59 399	3.35 405	1.08 413	0.82 390	0.85 396	1.36 397	0.82 411	1.60 415	1.12 408	1.27 404	1.93 411

TorneroNet-64	1.85 405	1.56 412	0.93 410	3.34 415	1.31 407	2.18 410	2.65 409	0.91 404	2.21 418	0.66 401	0.83 393	2.72 403	7.56 416	3.04 416	1.76 394	0.67 394	1.35 415	0.59 399	4.05 407	1.02 410	0.98 403	0.96 402	2.67 413	0.69 406	1.24 405	1.15 410	0.88 389	2.15 413

notaker	1.84 404	1.90 417	1.02 413	3.19 414	2.19 418	2.44 412	2.77 411	1.11 413	1.57 415	0.91 409	1.09 400	3.37 412	5.56 414	3.13 419	1.35 375	0.81 403	1.34 414	0.71 409	4.26 408	1.08 413	1.22 410	0.99 405	2.96 417	0.93 415	0.74 389	0.77 391	0.98 396	1.18 386

STStereo	1.28 394	0.74 385	0.83 405	2.32 404	0.84 392	2.27 411	0.98 388	1.04 410	0.96 403	0.51 389	1.19 405	3.30 410	2.84 409	0.25 345	2.59 419	0.45 367	0.38 350	0.26 344	4.54 409	0.33 358	0.51 339	0.47 323	0.28 350	0.56 393	1.24 405	0.96 404	1.38 410	2.45 415

ACVNet_2	1.13 387	1.26 403	0.75 400	2.58 407	1.30 406	1.73 400	1.87 402	0.75 397	0.52 378	0.59 395	0.53 367	1.29 379	0.90 377	1.85 401	0.70 339	0.48 373	1.14 404	0.40 381	4.70 410	0.54 385	0.71 381	0.60 365	2.05 400	0.61 399	0.81 392	0.47 363	0.70 379	0.82 367

DPSNet	0.76 372	0.28 344	0.26 348	0.38 351	0.38 362	0.44 355	0.30 342	0.36 342	0.41 363	0.27 244	0.32 320	2.73 404	0.95 379	0.38 366	0.80 348	0.66 392	0.53 373	0.46 385	4.94 411	0.56 387	0.83 394	0.97 403	0.57 389	0.44 385	0.56 381	0.48 365	0.54 355	0.63 345

DGTPSM_ROB	8.76 422	3.83 421	10.08 427	3.08 412	5.50 423	3.48 419	5.02 422	3.60 423	8.96 426	3.18 424	7.06 423	3.95 415	10.56 421	3.59 422	11.06 425	10.70 425	4.35 422	10.50 426	5.45 412	9.91 427	5.93 425	14.37 427	4.39 426	8.90 429	9.99 427	27.43 431	11.00 429	30.59 431

KSHMR	2.37 412	1.84 416	1.23 418	6.67 423	1.97 416	2.73 416	3.45 416	1.31 415	1.69 416	1.18 417	1.18 404	1.71 392	11.63 422	3.21 420	1.67 392	1.07 417	1.11 403	0.92 415	5.58 413	1.04 411	1.23 412	1.05 407	3.26 419	1.06 417	1.99 420	1.18 411	1.28 406	1.85 408

TorneroNet	2.33 411	1.60 413	0.88 408	5.64 421	1.76 413	2.56 413	2.94 412	0.97 407	2.29 420	0.79 404	1.98 416	4.07 416	12.24 423	3.12 418	1.29 373	0.67 394	1.30 413	0.61 405	5.93 414	1.00 409	1.04 404	0.98 404	2.79 416	0.70 407	1.86 418	1.04 405	1.02 399	1.87 409

LE_ROB	3.57 418	0.92 390	1.49 419	2.33 405	9.96 429	1.83 404	7.73 426	2.31 422	3.13 422	0.47 381	1.49 411	9.10 425	13.79 428	0.47 375	0.63 333	0.25 281	0.44 361	0.29 356	6.00 415	1.38 419	0.66 371	0.52 344	2.47 409	2.28 423	5.36 425	4.46 425	6.14 425	10.46 428

ktn	2.52 414	1.71 415	3.02 422	2.41 406	1.88 414	2.62 415	3.04 413	1.69 417	4.13 423	1.01 413	1.21 408	8.17 424	10.18 420	2.80 415	1.51 380	0.93 412	1.72 416	0.87 414	6.22 416	1.56 420	1.20 409	1.09 411	2.75 415	0.93 415	1.19 404	1.07 407	1.46 412	1.74 405

DispFullNet	1.20 391	1.15 396	0.77 402	1.20 385	0.97 393	1.12 386	1.34 390	0.66 388	0.58 382	0.74 402	0.82 391	3.72 414	1.48 389	1.65 400	1.03 370	1.32 418	1.00 400	0.58 397	6.30 417	1.09 417	0.84 395	0.76 388	0.42 378	0.35 369	0.50 374	0.35 338	0.68 378	1.00 382

DPSMNet_ROB	8.99 423	3.86 422	10.11 428	3.11 413	5.51 424	3.54 420	5.03 423	3.60 423	9.04 427	3.27 425	7.95 425	4.19 417	13.43 427	3.66 423	11.12 426	10.86 426	4.47 423	10.71 427	6.43 418	9.92 428	5.99 427	14.50 428	4.39 426	8.90 429	10.15 428	27.43 431	11.02 430	30.59 431

SFCPSM	0.64 363	0.24 330	0.19 305	0.28 325	0.23 320	0.27 321	0.24 318	0.30 316	0.30 346	0.34 318	0.50 362	0.63 348	1.06 381	0.19 322	0.37 289	0.34 331	0.31 319	0.24 324	8.10 419	0.39 366	0.45 307	0.43 305	0.20 324	0.19 319	0.30 323	0.31 326	0.36 306	0.45 329

DPSM_ROB	13.12 427	7.70 426	11.86 429	4.97 419	5.71 425	6.03 422	4.61 420	8.36 429	10.82 428	6.72 427	8.03 426	8.12 422	12.29 424	3.81 424	13.89 427	13.57 427	10.28 428	13.36 428	9.07 420	11.67 429	16.11 429	18.73 431	3.51 421	10.91 431	27.70 432	35.86 433	31.04 433	39.53 433

DPSM	13.12 427	7.70 426	11.86 429	4.97 419	5.71 425	6.03 422	4.61 420	8.36 429	10.82 428	6.72 427	8.03 426	8.12 422	12.29 424	3.81 424	13.89 427	13.57 427	10.28 428	13.36 428	9.07 420	11.67 429	16.11 429	18.73 431	3.51 421	10.91 431	27.70 432	35.86 433	31.04 433	39.53 433

HanzoNet	4.54 420	4.29 423	3.74 426	6.10 422	3.77 422	7.50 424	8.23 427	3.94 425	4.82 424	1.56 421	2.42 418	11.35 426	12.90 426	10.81 431	1.84 397	1.89 419	4.65 424	1.35 418	10.71 422	3.05 422	2.04 419	1.81 420	5.00 428	1.14 419	1.80 417	1.67 415	1.81 418	2.33 414

DPSimNet_ROB	5.23 421	7.46 425	3.48 425	6.82 424	6.53 427	4.88 421	5.29 424	5.03 426	6.96 425	3.68 426	10.30 428	6.62 420	7.58 417	4.15 427	3.41 422	2.75 423	5.59 425	2.26 420	12.16 423	3.45 423	5.93 425	2.70 422	3.37 420	3.75 425	3.16 423	3.16 423	4.52 423	6.28 423

PWCK	1.58 403	1.40 407	0.79 403	1.70 395	1.03 396	1.55 392	1.42 392	1.11 413	0.98 405	1.00 412	1.23 409	2.78 408	1.53 392	0.82 390	0.88 355	0.55 380	0.99 397	0.57 396	13.43 424	0.90 408	1.12 406	0.75 385	1.15 394	0.82 411	1.04 395	0.88 398	0.93 392	1.27 390

BEATNet-Init1	4.26 419	5.23 424	1.17 417	9.10 426	2.61 421	8.41 426	4.21 419	2.29 421	1.73 417	0.88 407	2.38 417	6.02 418	9.23 419	0.65 388	2.70 421	2.20 421	1.24 407	0.94 416	17.87 425	4.86 425	2.04 419	1.87 421	1.10 393	1.14 419	4.62 424	2.07 417	11.53 431	6.94 425

CasAABBNet	26.35 432	15.49 430	23.85 434	9.95 427	11.46 430	12.03 428	9.23 428	16.79 432	21.84 433	13.64 430	16.11 430	16.45 428	24.90 434	7.58 429	27.95 434	27.14 433	20.53 430	26.83 434	18.10 426	23.37 432	32.22 433	37.28 434	6.99 429	21.98 436	55.78 435	72.24 435	62.39 436	79.48 436

FlowAnything	26.42 433	15.50 431	23.88 435	9.99 428	11.54 431	12.07 429	9.28 429	16.89 433	21.87 434	13.68 432	16.26 431	16.42 427	24.79 433	7.69 430	27.93 432	27.24 434	20.55 431	26.80 433	18.20 427	23.53 434	32.22 433	37.62 435	7.05 430	22.05 437	55.78 435	72.50 437	62.44 437	79.62 437

PML	11.09 426	9.28 428	3.40 424	11.88 429	6.99 428	11.60 427	5.97 425	7.04 428	24.50 435	8.92 429	28.99 435	32.63 434	39.39 435	6.18 428	5.69 424	4.14 424	8.31 426	2.99 423	18.83 428	4.50 424	4.70 424	4.40 424	3.75 423	3.98 426	10.54 430	5.17 426	18.60 432	7.08 426

HaxPig	19.43 429	21.64 433	18.72 431	23.90 432	23.72 434	22.99 433	25.27 432	20.59 434	18.36 430	26.33 434	23.18 433	22.04 431	16.59 429	24.59 433	21.93 429	18.51 429	20.93 432	19.75 430	22.56 429	20.41 431	14.06 428	11.69 426	27.14 433	18.65 433	6.94 426	12.03 430	7.78 426	14.26 430

LRCNet_RVC	10.22 425	14.24 429	3.26 423	20.74 431	17.71 433	19.88 432	15.89 431	6.49 427	2.47 421	19.87 433	12.97 429	19.40 430	8.44 418	26.62 434	2.33 413	0.74 399	10.08 427	5.54 425	23.31 430	6.95 426	2.43 421	1.11 413	22.86 432	8.58 428	0.73 388	0.39 348	1.72 417	1.19 387

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 392	0.15 243	0.23 332	0.22 295	0.20 301	0.33 343	0.24 318	0.28 296	0.33 349	0.38 354	0.52 365	0.35 309	0.15 256	0.13 269	0.29 256	0.49 374	0.30 311	0.21 298	25.47 431	0.27 334	0.49 328	0.60 365	0.10 232	0.12 243	0.32 332	0.45 361	0.37 314	0.60 342

MEDIAN_ROB	22.61 430	26.37 434	23.42 432	27.86 434	27.01 435	26.90 435	28.47 434	24.00 435	21.42 431	31.43 435	26.90 434	25.65 432	19.56 430	27.54 435	23.81 430	20.10 430	25.89 434	23.65 431	27.64 432	24.33 435	18.71 431	15.27 429	29.65 434	20.16 434	10.22 429	11.12 429	10.11 428	13.24 429

AVERAGE_ROB	25.62 431	30.03 436	26.88 436	31.96 435	30.85 436	31.13 436	32.49 435	28.35 436	25.87 436	34.56 436	30.30 436	30.39 433	23.71 431	31.94 436	27.62 431	24.45 431	28.60 435	25.76 432	30.73 433	27.87 436	22.22 432	18.68 430	33.77 435	25.40 438	10.86 431	8.77 428	9.34 427	9.16 427

fast-reg	28.13 434	17.43 432	23.71 433	12.69 430	12.68 432	16.05 431	12.38 430	16.63 431	21.75 432	13.67 431	20.82 432	16.89 429	24.78 432	13.92 432	27.93 432	26.51 432	21.57 433	27.70 435	40.18 434	23.46 433	32.44 435	37.16 433	7.62 431	21.88 435	55.88 437	72.37 436	62.38 435	79.05 435

ACV-stereo	2.24 408	1.03 391	0.23 332	0.38 351	0.24 323	0.70 376	0.48 366	0.45 363	0.32 348	0.36 341	0.41 345	0.47 333	2.93 411	0.35 364	1.93 400	0.86 406	0.44 361	0.29 356	44.47 435	0.55 386	0.82 390	0.90 401	0.33 370	0.26 348	0.26 290	0.28 308	0.41 329	0.39 318

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 23	0.07 28	0.05 27

ASD4																								5.70 427

STTRV1_RVC		0.32 353	0.26 348	0.42 356	0.32 352	0.40 353	0.34 350	0.41 354	0.40 359	0.36 341	0.35 328	0.59 343	0.67 363	0.48 376	0.48 315	0.27 298	0.85 394	0.27 347		0.66 393	0.88 398	0.52 344		0.48 388	0.37 351	0.56 373	0.54 355	0.96 378

Low-res two-view benchmark