Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 36	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 27	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 91	0.04 60	0.10 81	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.00 1	0.88 42	0.45 27	0.02 19	0.05 43	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 41	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 72	0.04 24	0.00 1

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 91	0.02 33	0.07 68	0.01 62	0.00 1	0.03 55	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 90	0.01 57	1.22 57	0.72 60	0.06 56	0.11 75	0.02 4	0.05 43	0.19 41	0.48 60	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.03 65	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.16 38	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 236	0.00 1	0.70 202	0.10 20	2.18 271	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 50	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.99 243	0.00 1	1.24 223	0.12 30	2.20 272	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 8	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 221	0.00 1	0.45 174	0.10 20	1.89 267	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.01 57	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 27	0.11 27	0.01 8	0.11 28	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 45	0.00 1

AdaDepth	0.19 50	0.25 103	0.07 40	0.01 15	0.01 16	0.16 187	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.01 57	0.98 46	1.10 95	0.06 56	0.05 43	1.07 100	0.07 55	0.30 58	0.30 45	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 69	0.29 71	0.00 1

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 68	0.12 160	0.00 1	0.02 40	0.04 47	0.00 1	0.55 182	0.43 133	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 45	0.02 19	0.06 51	0.45 63	0.04 37	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 100	0.05 27	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.18 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.10 20	0.01 10	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 49	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 118

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 88	0.01 15	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 122	0.00 1	0.84 39	0.47 31	0.07 61	0.00 1	0.09 24	0.15 89	0.26 51	0.49 63	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 90	0.02 13	0.00 1

AASNet	0.18 43	0.44 149	0.26 77	0.08 94	0.08 74	0.00 1	0.08 187	0.03 55	0.05 60	0.26 133	0.00 1	0.16 38	0.03 29	0.01 57	1.06 52	0.60 47	0.08 66	0.03 36	0.08 22	0.16 94	0.24 49	0.64 76	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.38 77	0.03 73

delet	0.19 50	0.07 47	0.25 75	0.06 80	0.04 53	0.02 97	0.02 118	0.01 14	0.04 47	0.34 140	0.00 1	0.10 20	0.03 29	0.02 89	1.36 66	0.46 29	0.16 87	0.05 43	0.13 31	0.05 43	0.13 32	0.18 40	0.00 1	0.04 69	0.00 1	0.01 28	1.41 108	0.02 67

CCAANet	0.34 77	0.16 82	0.07 40	0.26 146	0.03 42	0.01 62	0.15 211	1.78 177	0.02 23	1.03 189	0.04 110	0.55 156	0.03 29	0.00 1	1.52 73	0.64 52	0.12 74	0.00 1	0.37 58	0.22 121	0.10 23	0.22 42	0.03 126	0.02 45	0.00 1	0.00 1	1.75 124	0.03 73

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 52	0.02 33	0.02 29	0.00 1	0.01 82	0.19 96	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.48 143	0.01 10	0.01 57	0.26 5	0.22 5	0.08 66	0.06 51	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 79	0.01 24	0.00 1	0.01 28	0.30 73	0.39 141

CVANet_RVC	0.21 59	0.15 77	0.61 181	0.42 208	0.06 66	0.06 136	0.01 82	1.53 168	0.05 60	0.08 111	0.04 110	0.62 165	0.04 42	0.03 109	0.46 21	0.32 17	0.14 81	0.09 70	0.05 15	0.01 8	0.19 41	0.07 25	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.55 81	0.08 93

quiztm	0.04 4	0.04 17	0.04 34	0.01 15	0.01 16	0.13 169	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.03 29	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 63	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 18	0.00 1

WQFJA1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 220	0.13 32	2.47 277	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLMM1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 254	0.00 1	0.55 182	0.11 27	2.40 273	0.00 1	0.32 11	0.39 23	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 43	0.11 28	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.05 72	0.01 8	0.00 1

NLMM	0.21 59	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 220	0.13 32	2.48 278	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLSM1	0.22 61	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.01 14	1.11 251	0.00 1	1.22 222	0.13 32	2.41 275	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 43	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 48	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 25	0.01 5	0.01 27	0.13 31	0.02 16	0.22 48	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 51	0.00 1	0.75 31	0.56 41	0.03 29	0.04 38	0.17 37	0.03 26	0.10 23	0.31 47	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.00 1	0.80 37	0.60 47	0.02 19	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

DFGA-Net	0.41 85	0.31 125	0.08 46	0.24 131	0.04 53	0.01 62	0.01 82	0.55 137	0.05 60	1.29 212	0.00 1	0.16 38	0.04 42	0.03 109	1.67 82	1.15 105	0.16 87	0.08 67	0.92 91	0.04 37	0.57 81	0.30 45	0.00 1	0.08 114	0.01 20	0.00 1	3.34 175	0.01 51

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 97	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 29	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 55	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.06 81	0.38 77	0.06 89

CoSv	0.08 15	0.11 63	0.21 61	0.01 15	0.02 29	0.01 62	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 10	0.00 1	0.66 29	0.62 50	0.03 29	0.06 51	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.00 1	0.08 37	0.00 1

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 29	0.01 15	0.07 68	0.05 131	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 42	0.00 1	0.68 30	0.55 40	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 105	0.12 30	0.15 38	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.01 28	0.01 8	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 64	0.19 86	0.23 71	0.01 15	0.05 58	0.12 160	0.01 82	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	1.06 52	0.66 54	0.08 66	0.12 79	0.20 43	0.02 16	0.43 68	0.42 58	0.00 1	0.02 45	0.01 20	0.02 55	2.26 133	0.06 89

AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 126	0.01 15	0.03 42	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	0.61 27	0.42 26	0.04 40	0.07 61	1.51 121	0.06 49	0.12 30	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.02 55	0.12 49	0.00 1

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 126	0.02 33	0.01 16	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.00 1	0.77 33	0.52 37	0.02 19	0.04 38	0.10 26	0.03 26	0.20 43	0.16 39	0.00 1	0.03 58	0.01 20	0.00 1	0.11 45	0.00 1

AEACV	0.25 66	0.71 204	0.36 126	0.04 60	0.03 42	0.10 147	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.02 89	1.22 57	0.79 65	0.05 46	0.26 120	0.73 81	0.29 148	0.63 87	0.50 64	0.12 191	0.04 69	0.01 20	0.21 123	0.29 71	0.00 1

anonymousdsp	0.27 68	0.09 55	0.36 126	0.24 131	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.00 1	0.28 155	0.19 68	0.15 105	0.00 1	1.24 59	0.84 67	0.12 74	0.10 73	0.29 50	0.18 99	0.42 67	1.05 103	0.02 102	0.05 78	0.01 20	0.01 28	1.54 112	0.00 1

HCRNet	0.41 85	0.36 136	0.34 107	0.30 170	0.12 92	0.00 1	0.05 162	0.02 40	0.02 23	1.46 226	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	2.70 150	0.67 56	0.22 100	0.06 51	0.22 46	0.11 75	0.30 58	0.59 72	0.02 102	0.01 24	0.01 20	0.01 28	3.21 169	0.03 73

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 112	0.10 194	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 91	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 55	0.06 15	0.36 52	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 29	0.01 15	0.01 16	0.03 112	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 91	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 68	0.07 16	0.37 53	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 61	0.03 48	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 69	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.01 57	0.83 38	0.57 42	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	0.03 18	0.01 51

GASTEREO	0.18 43	0.07 47	0.35 115	0.03 48	0.01 16	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 57	1.05 51	0.70 57	0.07 61	0.07 61	0.11 27	0.21 116	0.08 18	0.44 59	0.10 180	0.03 58	0.02 38	0.75 170	0.15 54	0.00 1

MSCF	0.18 43	0.07 47	0.35 115	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 57	1.01 48	0.71 58	0.07 61	0.06 51	0.11 27	0.23 125	0.09 20	0.51 68	0.09 174	0.03 58	0.02 38	0.76 171	0.11 45	0.00 1

111111	0.13 26	0.02 3	0.03 29	0.01 15	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 98	0.18 55	0.05 51	0.01 57	0.85 41	0.48 32	0.05 46	0.06 51	0.33 53	0.02 16	0.20 43	0.84 88	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.05 72	0.02 13	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 86	0.02 33	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 63	0.00 1	0.77 33	0.57 42	0.02 19	0.05 43	0.19 42	0.26 137	0.16 39	0.39 55	0.02 102	0.03 58	0.02 38	0.00 1	0.60 83	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.18 43	0.03 4	0.05 36	0.02 33	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.07 123	0.18 55	0.03 29	0.01 57	0.89 43	0.54 39	0.04 40	0.08 67	0.50 66	0.02 16	0.15 37	0.67 78	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	1.27 105	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 100	0.58 178	0.31 88	0.07 89	0.14 99	0.16 187	0.00 1	0.11 87	0.18 130	0.04 103	0.54 181	0.47 141	0.42 174	0.02 89	1.77 90	1.93 187	0.27 115	0.46 171	1.01 97	0.27 144	2.04 170	2.17 150	0.09 174	0.07 95	0.02 38	0.16 113	1.26 104	0.07 92

IGEV-Stereo+	0.37 82	1.03 240	0.03 29	0.11 99	0.12 92	0.11 151	0.00 1	0.09 85	0.11 102	0.02 96	0.99 213	0.31 105	0.30 150	0.02 89	1.32 63	1.22 113	0.02 19	0.26 120	1.29 114	0.23 125	0.84 103	1.24 114	0.10 180	0.01 24	0.02 38	0.22 124	0.08 37	0.00 1

RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 126	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 51	0.00 1	0.60 26	0.49 34	0.01 5	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.20 43	0.03 14	0.00 1	0.02 45	0.02 38	0.19 119	0.05 27	0.00 1

RAFT	0.18 43	0.04 17	0.33 101	0.02 33	0.00 1	0.12 160	0.12 203	0.94 148	0.01 8	0.70 169	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 57	0.57 25	0.46 29	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 116	0.14 34	0.50 64	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.27 70	0.00 1

UPFNet	0.44 89	0.29 116	0.59 174	0.21 115	0.26 167	0.01 62	0.02 118	0.08 83	0.08 88	0.39 147	0.00 1	0.27 92	0.03 29	0.24 248	3.08 177	0.92 79	0.14 81	0.12 79	0.57 73	0.31 152	0.36 63	0.39 55	0.01 79	0.12 139	0.02 38	0.01 28	3.44 181	0.05 83

AANet_RVC	0.25 66	0.05 28	0.29 85	0.06 80	0.19 128	0.00 1	0.23 226	0.03 55	0.17 125	0.35 144	0.01 98	0.07 10	0.04 42	0.01 57	1.37 67	0.48 32	0.10 70	0.06 51	0.43 61	0.17 96	0.10 23	0.25 44	0.03 126	0.05 78	0.02 38	0.06 81	1.15 99	0.89 174

HITNet	0.59 109	0.16 82	0.10 49	0.06 80	0.07 68	0.01 62	0.02 118	1.76 175	0.82 225	0.11 114	0.00 1	0.68 170	0.28 146	0.11 200	2.51 137	1.02 86	0.25 106	0.13 86	0.63 75	0.24 130	1.43 140	1.56 127	0.01 79	0.12 139	0.02 38	0.16 113	3.32 173	0.42 146
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
PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 49	0.04 60	0.01 16	0.04 123	0.18 216	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 98	0.16 38	0.02 22	0.01 57	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 57	0.25 134	0.24 49	0.68 79	0.04 138	0.01 24	0.03 53	0.08 90	0.79 92	0.00 1

DepthFocus	0.50 99	0.08 51	0.40 143	0.22 119	0.10 81	0.00 1	0.04 155	0.35 116	0.60 200	0.00 1	0.00 1	0.32 109	0.33 154	0.00 1	2.16 111	1.92 185	0.41 140	0.39 157	0.91 90	0.40 164	2.06 171	1.93 136	0.04 138	0.10 129	0.03 53	0.10 100	0.37 76	0.24 124

MLG-Stereo_test3	0.31 73	0.05 28	0.34 107	0.11 99	0.15 106	0.17 197	0.01 82	0.06 74	0.04 47	1.15 198	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.01 57	1.50 71	0.89 74	0.04 40	0.17 96	1.19 109	0.08 63	0.57 81	0.82 86	0.02 102	0.05 78	0.03 53	0.02 55	0.75 89	0.01 51

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 46	0.00 1	0.01 16	0.03 112	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	0.55 24	0.45 27	0.04 40	0.00 1	0.18 39	0.06 49	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.08 90	0.05 27	0.00 1

GIP-stereo	0.18 43	0.05 28	0.13 53	0.02 33	0.03 42	0.16 187	0.02 118	0.06 74	0.03 35	0.00 1	0.26 151	0.31 105	0.05 51	0.01 57	1.03 49	0.57 42	0.06 56	0.01 27	0.26 49	0.29 148	0.38 64	0.81 85	0.07 167	0.02 45	0.03 53	0.09 95	0.21 59	0.00 1

RAStereo	0.23 64	0.17 84	0.05 36	0.05 69	0.10 81	0.00 1	0.01 82	0.03 55	0.04 47	0.96 185	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.01 57	1.67 82	1.14 103	0.06 56	0.06 51	0.21 45	0.02 16	0.60 85	0.71 81	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.01 28	0.10 41	0.01 51

Occ-G	0.22 61	0.10 58	0.23 71	0.04 60	0.10 81	0.16 187	0.00 1	0.04 66	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 10	0.00 1	1.13 55	0.76 63	0.05 46	0.15 90	0.80 86	0.01 8	0.71 94	0.74 84	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.01 28	0.71 87	0.01 51

StereoVision	0.11 25	0.10 58	0.02 20	0.04 60	0.03 42	0.00 1	0.02 118	0.04 66	0.03 35	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.03 109	0.99 47	0.75 62	0.05 46	0.01 27	0.29 50	0.03 26	0.15 37	0.07 25	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.00 1	0.06 32	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 55	0.03 29	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.24 132	0.00 1	0.08 12	0.02 22	0.01 57	1.28 61	1.00 85	0.03 29	0.02 34	0.05 15	0.04 37	0.31 61	0.34 50	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.00 1	0.05 27	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 43	0.07 47	0.02 20	0.05 69	0.06 66	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 22	0.00 1	1.54 76	1.07 90	0.04 40	0.03 36	0.65 76	0.04 37	0.32 62	0.73 82	0.00 1	0.02 45	0.03 53	0.01 28	0.08 37	0.00 1
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
FINET	0.37 82	0.14 70	0.45 157	0.18 109	0.08 74	0.02 97	0.01 82	0.34 114	0.17 125	0.01 89	0.30 159	0.56 160	0.19 124	0.02 89	2.46 134	1.20 112	0.26 111	0.09 70	1.10 102	0.14 85	0.72 96	0.31 47	0.04 138	0.14 151	0.03 53	0.10 100	0.84 94	0.05 83

MMNet	0.30 72	0.21 92	0.07 40	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.06 173	0.01 14	0.03 35	0.22 127	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.05 137	2.24 114	0.62 50	0.24 105	0.12 79	0.35 55	0.07 55	0.30 58	0.11 30	0.04 138	0.08 114	0.03 53	0.04 69	2.84 146	0.02 67

UNet	0.56 105	0.30 121	0.39 138	0.26 146	0.19 128	0.03 112	0.08 187	0.52 136	0.13 111	1.15 198	0.00 1	0.44 134	0.16 115	0.16 217	2.13 108	1.28 119	0.34 125	0.20 105	1.42 118	0.19 105	0.62 86	0.50 64	0.13 195	0.24 186	0.03 53	0.26 128	3.32 173	0.62 161

DMCA	0.27 68	0.37 139	0.20 59	0.17 106	0.09 77	0.02 97	0.01 82	0.02 40	0.04 47	0.59 161	0.00 1	0.34 117	0.05 51	0.01 57	1.81 92	0.88 72	0.31 121	0.12 79	0.22 46	0.10 72	0.38 64	0.23 43	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.06 81	1.19 100	0.15 113

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 63	0.27 78	0.02 33	0.10 81	0.00 1	0.02 118	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 80	0.02 89	1.37 67	0.77 64	0.01 5	0.04 38	0.34 54	0.06 49	0.03 4	0.12 32	0.01 79	0.02 45	0.04 67	0.05 72	0.07 34	0.11 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.41 85	0.12 67	0.39 138	0.04 60	0.11 88	0.00 1	0.02 118	0.24 105	0.37 165	0.00 1	0.00 1	0.29 98	0.51 196	0.00 1	1.87 94	1.58 148	0.27 115	0.42 165	0.43 61	0.16 94	1.56 152	2.24 157	0.08 169	0.05 78	0.04 67	0.08 90	0.03 18	0.25 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.20 55	0.14 70	0.04 34	0.01 15	0.05 58	0.18 202	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.67 199	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.27 60	0.71 58	0.03 29	0.16 94	1.04 99	0.05 43	0.27 52	0.40 57	0.00 1	0.01 24	0.04 67	0.00 1	0.09 40	0.00 1

LGtest1	0.40 84	0.06 39	0.35 115	0.03 48	0.13 94	0.16 187	0.01 82	0.08 83	0.13 111	0.04 103	0.89 208	0.20 73	0.15 105	0.00 1	1.69 87	1.30 121	0.18 92	0.29 131	0.66 79	0.23 125	0.52 77	3.25 203	0.05 151	0.08 114	0.04 67	0.02 55	0.22 62	0.01 51

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 95	0.10 58	0.33 101	0.05 69	0.16 107	0.08 140	0.00 1	0.12 89	0.23 151	0.03 100	0.04 110	0.46 138	0.15 105	0.01 57	1.97 97	1.14 103	0.25 106	0.44 168	1.88 130	0.20 113	1.65 153	2.18 152	0.15 205	0.07 95	0.04 67	0.14 110	0.78 90	0.06 89

TANstereo	1.57 207	1.38 258	0.48 160	0.26 146	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 134	0.47 180	0.27 134	0.62 195	0.32 109	0.20 126	1.08 300	3.59 205	2.81 236	0.79 197	1.63 289	8.83 261	3.01 306	3.50 222	2.89 183	3.03 320	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

XX-TBD	1.57 207	1.38 258	0.48 160	0.26 146	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 134	0.47 180	0.27 134	0.62 195	0.32 109	0.20 126	1.08 300	3.59 205	2.81 236	0.79 197	1.63 289	8.83 261	3.01 306	3.50 222	2.89 183	3.03 320	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

MCSU-Stereo	0.15 37	0.08 51	0.02 20	0.14 103	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.01 14	0.01 8	1.22 208	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.79 36	0.38 22	0.03 29	0.00 1	0.18 39	0.02 16	0.27 52	0.14 36	0.00 1	0.01 24	0.05 74	0.16 113	0.10 41	0.01 51

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 61	0.03 48	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 29	0.00 1	1.04 50	0.52 37	0.01 5	0.00 1	0.29 50	0.03 26	0.18 40	0.10 27	0.00 1	0.02 45	0.05 74	0.00 1	0.03 18	0.02 67

LG-G_1	0.31 73	0.28 111	0.35 115	0.18 109	0.20 134	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 192	0.16 38	0.25 140	0.02 89	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 120	0.54 70	0.21 116	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 62	0.01 51

LG-G	0.31 73	0.28 111	0.35 115	0.18 109	0.20 134	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 192	0.16 38	0.25 140	0.02 89	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 120	0.54 70	0.21 116	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 62	0.01 51

SGD-Stereo	0.44 89	0.10 58	0.27 78	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.40 129	0.08 69	0.01 57	4.44 245	1.85 178	0.29 117	0.29 131	0.45 63	0.19 105	1.40 139	1.47 118	0.02 102	0.04 69	0.05 74	0.06 81	0.19 55	0.23 121

AIO-test2	0.06 6	0.09 55	0.01 13	0.00 1	0.09 77	0.04 123	0.01 82	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 42	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 164	0.05 74	0.01 28	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.76 129	0.44 149	0.48 160	0.22 119	0.24 156	0.00 1	0.00 1	2.40 211	0.19 133	0.15 122	0.04 110	0.27 92	0.14 100	0.02 89	2.55 140	1.82 176	0.46 143	0.24 112	2.26 145	0.30 151	2.66 194	1.47 118	0.05 151	0.08 114	0.05 74	0.07 87	3.59 188	0.32 134

VIP-Stereo	0.16 38	0.11 63	0.35 115	0.01 15	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.05 51	0.00 1	1.10 54	0.96 81	0.05 46	0.11 75	0.20 43	0.07 55	0.45 70	0.11 30	0.00 1	0.04 69	0.06 81	0.01 28	0.12 49	0.10 101

UniTT-Stereo	0.35 79	0.28 111	0.38 135	0.07 89	0.18 125	0.00 1	0.01 82	0.07 79	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.29 98	0.03 29	0.05 137	1.88 96	1.42 133	0.15 83	0.33 144	1.70 127	0.07 55	0.88 106	1.21 111	0.00 1	0.12 139	0.06 81	0.03 65	0.14 53	0.03 73

GANet	0.29 70	0.56 175	0.39 138	0.27 151	0.11 88	0.88 248	0.14 209	0.27 107	0.06 69	0.02 96	0.28 155	1.85 213	0.04 42	0.03 109	0.62 28	0.39 23	0.37 135	0.14 89	0.24 48	0.01 8	0.20 43	0.05 21	0.06 161	0.02 45	0.06 81	0.01 28	0.48 79	0.16 115

LGCAT	0.49 97	0.14 70	0.24 74	0.02 33	0.38 209	0.00 1	0.05 162	0.26 106	0.65 204	0.15 122	0.05 117	0.21 77	0.56 203	0.00 1	2.30 118	1.83 177	0.36 134	0.34 146	0.76 85	0.41 172	2.20 173	1.70 130	0.03 126	0.06 87	0.07 84	0.03 65	0.22 62	0.21 120

U	0.20 55	0.12 67	0.02 20	0.06 80	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.57 77	1.16 108	0.03 29	0.07 61	0.45 63	0.07 55	0.45 70	0.85 90	0.00 1	0.02 45	0.07 84	0.00 1	0.06 32	0.02 67

test_5	0.54 100	0.60 182	0.22 67	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.01 82	2.77 244	0.04 47	0.00 1	1.10 217	0.44 134	0.45 177	0.00 1	1.47 70	1.13 100	0.08 66	0.10 73	1.01 97	0.04 37	0.43 68	1.34 115	0.00 1	0.05 78	0.07 84	0.00 1	2.98 151	0.01 51

dd	0.93 152	0.46 156	0.32 91	1.70 265	0.04 53	0.21 212	0.11 201	0.46 129	0.06 69	0.11 114	0.01 98	1.91 214	0.06 63	0.16 217	4.29 236	0.96 81	0.81 203	0.34 146	5.67 216	0.37 160	0.58 83	0.68 79	0.15 205	0.26 197	0.07 84	0.09 95	3.26 171	1.96 210

raft+_RVC	0.49 97	0.38 142	0.37 134	0.34 182	0.21 141	0.03 112	0.04 155	2.29 206	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.25 85	0.08 69	0.02 89	1.79 91	1.24 114	0.29 117	0.09 70	2.37 154	0.24 130	0.77 100	1.09 105	0.00 1	0.06 87	0.07 84	0.12 105	0.57 82	0.36 139

STTStereo	1.06 162	0.85 223	0.57 170	0.36 193	0.29 177	0.08 140	0.64 245	0.43 125	1.56 270	1.40 224	0.26 151	1.95 216	0.07 66	0.29 255	4.26 233	1.06 89	0.25 106	0.23 111	1.16 105	0.14 85	1.46 144	0.84 88	0.12 191	0.10 129	0.07 84	1.81 206	3.51 186	4.84 248

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 40	0.00 1	0.02 29	0.02 97	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.00 1	0.76 32	0.59 45	0.07 61	0.05 43	0.18 39	0.28 147	0.29 57	0.53 69	0.01 79	0.01 24	0.08 90	0.20 122	0.04 24	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.47 95	0.36 136	0.44 155	0.07 89	0.18 125	0.01 62	0.00 1	0.07 79	0.11 102	0.01 89	0.01 98	0.38 123	0.09 80	0.03 109	2.00 98	1.58 148	0.22 100	0.50 184	0.75 84	0.06 49	1.09 115	0.94 97	0.00 1	0.19 171	0.08 90	0.26 128	2.83 145	0.39 141

4D-IteraStereo	0.83 135	0.30 121	1.14 231	0.28 157	0.31 184	0.01 62	0.02 118	2.15 204	0.11 102	0.00 1	0.20 147	0.25 85	0.22 131	0.16 217	2.28 117	1.65 157	0.11 72	0.37 153	2.84 171	0.41 172	2.82 198	2.87 182	0.02 102	0.21 182	0.08 90	0.22 124	3.10 158	0.35 138

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 46	0.01 15	0.00 1	0.12 160	0.27 229	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 137	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 90	0.00 1	0.05 27	0.00 1

IER	0.59 109	0.45 152	0.27 78	0.30 170	0.16 107	0.00 1	0.01 82	0.42 122	0.11 102	1.09 194	0.07 123	1.35 205	0.04 42	0.20 233	3.17 181	1.08 92	0.20 97	0.13 86	0.73 81	0.40 164	0.51 76	0.64 76	0.21 224	0.07 95	0.08 90	1.01 183	2.92 148	0.28 129

iRaftStereo_RVC	0.22 61	0.19 86	0.35 115	0.22 119	0.11 88	0.01 62	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.22 80	0.10 88	0.03 109	1.13 55	0.87 70	0.16 87	0.06 51	0.37 58	0.11 75	0.95 108	0.62 75	0.00 1	0.02 45	0.08 90	0.00 1	0.11 45	0.03 73

GMStereo	0.44 89	0.93 231	0.07 40	0.25 136	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.14 91	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.30 102	0.01 10	0.01 57	1.87 94	0.90 75	0.26 111	0.17 96	2.60 160	0.08 63	1.17 122	0.33 49	0.00 1	0.05 78	0.08 90	0.02 55	2.57 138	0.04 78
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.58 107	0.32 129	0.38 135	0.23 126	0.26 167	0.01 62	0.06 173	0.06 74	0.12 108	1.22 208	0.70 202	0.14 37	0.15 105	0.09 184	2.33 125	1.33 125	0.37 135	0.24 112	1.13 104	0.15 89	0.97 110	1.51 122	0.06 161	0.07 95	0.08 90	0.08 90	3.08 156	0.47 147

RYNet	0.45 92	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.07 108	0.00 1	0.05 6	0.12 91	0.00 1	4.77 264	0.60 47	0.10 70	1.00 254	0.35 55	0.01 8	0.21 47	0.04 18	0.00 1	0.02 45	0.08 90	3.06 235	1.39 107	0.13 111

S2M2_L	0.78 130	0.14 70	1.69 266	0.27 151	0.14 99	0.00 1	0.01 82	0.23 103	0.31 161	2.17 249	0.00 1	0.42 131	0.14 100	0.00 1	2.15 110	2.06 201	0.38 139	0.48 176	1.19 109	0.22 121	2.27 176	1.92 135	0.05 151	0.08 114	0.09 99	0.71 167	3.67 193	0.16 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TestStereo1	0.81 133	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 107	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 205	0.12 204	4.26 233	1.66 159	0.18 92	0.19 101	2.84 171	0.09 68	1.37 135	2.51 170	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 202	0.05 83

SA-5K	0.81 133	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 107	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 205	0.12 204	4.26 233	1.66 159	0.18 92	0.19 101	2.84 171	0.09 68	1.37 135	2.51 170	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 202	0.05 83

TESTraft	0.86 139	0.88 226	0.32 91	0.05 69	0.16 107	0.00 1	0.00 1	1.51 167	0.06 69	0.69 168	0.00 1	0.33 113	0.64 215	0.20 233	4.51 249	1.67 162	0.18 92	0.16 94	2.63 163	0.25 134	1.10 116	2.24 157	0.07 167	0.08 114	0.10 102	1.62 199	3.71 198	0.04 78

TestStereo	0.55 102	0.62 190	0.47 159	0.22 119	0.09 77	0.00 1	0.01 82	1.90 190	0.22 147	0.30 137	0.00 1	0.28 95	0.08 69	0.01 57	1.58 78	0.87 70	0.34 125	0.19 101	2.65 165	0.08 63	1.43 140	0.55 71	0.02 102	0.07 95	0.10 102	0.42 146	2.09 129	0.13 111

APVNet	1.14 172	1.04 242	0.20 59	0.33 175	0.37 205	0.21 212	0.36 234	0.34 114	0.39 172	0.95 183	0.44 172	0.71 175	0.15 105	0.15 215	3.51 203	2.84 238	1.63 262	0.93 247	4.54 207	0.69 216	1.89 164	4.06 232	0.02 102	0.53 260	0.10 102	0.38 142	3.20 168	0.95 177

DN-CSS_ROB	1.45 195	0.52 169	1.11 229	0.81 233	0.69 236	0.00 1	0.03 146	2.86 251	0.35 164	1.50 227	3.76 273	0.73 178	0.36 162	0.07 159	2.89 162	1.44 135	1.08 233	0.79 224	8.61 257	0.23 125	3.25 217	1.97 137	0.02 102	0.66 267	0.10 102	0.52 156	3.12 162	1.56 201

CAS	0.79 131	0.21 92	0.34 107	0.21 115	0.19 128	0.03 112	0.14 209	0.21 99	0.63 202	1.19 204	0.16 139	0.33 113	0.78 234	0.13 210	2.72 151	1.66 159	0.85 207	0.71 216	1.12 103	0.46 186	2.41 187	2.37 163	0.03 126	0.08 114	0.11 106	0.69 163	1.69 116	1.95 209

RAFT+CT+SA	0.64 117	0.82 217	0.25 75	0.15 104	0.03 42	0.00 1	0.00 1	2.49 223	0.08 88	0.08 111	0.00 1	0.74 179	0.39 168	0.01 57	1.39 69	1.38 130	0.11 72	0.15 90	2.23 139	0.18 99	0.84 103	2.50 169	0.01 79	0.06 87	0.11 106	0.01 28	3.34 175	0.04 78

DMCA-RVC	0.65 118	0.42 146	0.43 152	0.31 172	0.58 228	0.15 180	0.44 237	0.29 110	1.57 271	1.31 214	0.35 163	0.55 156	0.13 94	0.11 200	2.54 139	1.10 95	0.51 151	0.46 171	0.84 88	0.36 158	0.76 99	0.83 87	0.19 219	0.14 151	0.11 106	0.06 81	2.59 141	0.52 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 156	0.82 217	0.34 107	0.18 109	0.43 213	0.03 112	1.10 260	1.20 156	2.50 290	2.06 245	0.11 129	0.69 172	0.07 66	0.54 272	3.65 211	0.91 77	0.19 96	0.22 109	1.65 126	0.15 89	0.73 97	0.92 95	0.08 169	0.18 168	0.11 106	3.29 241	2.58 140	2.09 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TestStereo_HL2	1.37 184	0.90 228	1.28 242	0.25 136	0.20 134	0.00 1	0.02 118	2.00 193	0.38 167	2.31 252	2.91 264	0.26 88	0.18 122	0.06 151	3.77 219	1.93 187	0.54 158	0.49 179	7.27 240	0.26 137	2.25 174	3.31 206	0.08 169	0.25 192	0.12 110	1.79 205	3.16 163	1.10 185

HUF	0.45 92	0.14 70	0.59 174	0.03 48	0.10 81	0.16 187	0.01 82	0.33 113	0.05 60	0.00 1	0.01 98	0.20 73	0.26 143	0.00 1	2.26 116	2.24 215	0.21 99	0.24 112	2.24 140	0.12 78	1.54 149	1.02 102	0.08 169	0.03 58	0.12 110	0.02 55	0.25 68	0.01 51

test_for_model	1.42 187	0.61 184	0.40 143	0.25 136	0.16 107	0.02 97	0.07 178	2.44 218	0.20 139	0.00 1	0.00 1	4.08 241	0.22 131	0.07 159	2.09 103	2.28 216	11.83 335	0.32 137	3.20 177	0.26 137	4.81 262	2.01 138	0.13 195	0.07 95	0.12 110	0.32 135	1.72 117	0.54 154

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 187	0.61 184	0.40 143	0.25 136	0.16 107	0.02 97	0.07 178	2.44 218	0.20 139	0.00 1	0.00 1	4.08 241	0.22 131	0.07 159	2.09 103	2.28 216	11.83 335	0.32 137	3.20 177	0.26 137	4.81 262	2.01 138	0.13 195	0.07 95	0.12 110	0.32 135	1.72 117	0.54 154

testlalala	1.42 187	0.61 184	0.40 143	0.25 136	0.16 107	0.02 97	0.07 178	2.44 218	0.20 139	0.00 1	0.00 1	4.08 241	0.22 131	0.07 159	2.09 103	2.28 216	11.83 335	0.32 137	3.20 177	0.26 137	4.81 262	2.01 138	0.13 195	0.07 95	0.12 110	0.32 135	1.72 117	0.54 154

GCAPDPT-zeroshot	1.42 187	0.61 184	0.40 143	0.25 136	0.16 107	0.02 97	0.07 178	2.44 218	0.20 139	0.00 1	0.00 1	4.08 241	0.22 131	0.07 159	2.09 103	2.28 216	11.83 335	0.32 137	3.20 177	0.26 137	4.81 262	2.01 138	0.13 195	0.07 95	0.12 110	0.32 135	1.72 117	0.54 154

GCAP-Stereo	1.42 187	0.61 184	0.40 143	0.25 136	0.16 107	0.02 97	0.07 178	2.44 218	0.20 139	0.00 1	0.00 1	4.08 241	0.22 131	0.07 159	2.09 103	2.28 216	11.83 335	0.32 137	3.20 177	0.26 137	4.81 262	2.01 138	0.13 195	0.07 95	0.12 110	0.32 135	1.72 117	0.54 154

DISCO	0.79 131	0.95 235	0.31 88	0.06 80	0.33 195	0.51 233	0.44 237	0.23 103	0.32 162	1.75 236	0.59 188	0.38 123	0.29 148	0.04 128	2.98 173	1.36 127	0.96 219	0.29 131	3.24 184	0.53 200	0.79 101	1.45 117	0.10 180	0.07 95	0.12 110	0.29 132	2.76 143	0.31 132

AIO_rvc	0.29 70	0.29 116	0.34 107	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.10 194	0.02 40	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.09 80	0.01 57	1.58 78	1.03 87	0.04 40	0.18 99	1.71 128	0.04 37	0.56 80	0.92 95	0.14 202	0.01 24	0.13 118	0.03 65	0.13 51	0.01 51

plain	0.45 92	0.37 139	0.43 152	0.16 105	0.37 205	0.00 1	0.00 1	0.74 144	0.08 88	0.01 89	0.00 1	0.53 153	0.09 80	0.04 128	2.41 128	1.80 175	0.25 106	0.31 135	0.93 92	0.10 72	1.31 133	1.36 116	0.00 1	0.23 184	0.13 118	0.02 55	0.25 68	0.09 95

anonymousdsp2	0.70 123	0.27 108	0.28 82	0.23 126	0.07 68	0.02 97	0.02 118	1.36 161	0.08 88	0.02 96	0.59 188	0.29 98	0.16 115	0.08 173	1.51 72	1.55 146	0.25 106	0.32 137	3.52 193	0.55 202	1.55 151	3.00 193	0.02 102	0.07 95	0.13 118	0.15 111	2.70 142	0.01 51

AnonymousM	1.53 199	0.20 90	0.39 138	0.05 69	0.04 53	0.25 218	0.01 82	2.74 243	0.57 196	0.35 144	1.45 226	0.55 156	0.53 199	0.22 245	2.76 152	2.91 242	0.98 223	1.05 256	2.00 134	1.32 256	3.73 230	3.49 212	0.20 222	0.28 217	0.13 118	0.28 131	5.87 278	9.03 286

AFF-stereo	0.55 102	0.29 116	0.41 149	0.33 175	0.09 77	0.03 112	0.00 1	0.38 120	0.10 99	1.17 201	0.01 98	0.32 109	0.06 63	0.00 1	1.52 73	1.24 114	0.15 83	0.59 199	3.40 190	0.07 55	0.54 78	0.60 73	0.00 1	0.07 95	0.13 118	0.06 81	3.05 154	0.10 101

WQFJA1++	6.04 303	0.94 232	0.18 57	36.73 344	0.43 213	37.16 346	38.54 346	0.29 110	0.41 173	3.16 283	0.21 148	6.43 276	6.15 299	0.03 109	2.22 113	3.02 249	0.81 203	0.48 176	7.79 252	1.02 237	3.32 218	2.69 179	0.06 161	0.20 180	0.14 123	3.39 244	3.41 177	3.78 236

sAnonymous2	1.54 202	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 122	0.48 230	0.00 1	1.87 186	0.97 241	0.22 127	0.41 166	1.12 195	0.82 239	0.08 173	4.07 228	3.86 279	1.31 245	1.19 267	7.54 244	0.72 219	4.00 234	4.87 263	0.03 126	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 134	2.45 222

CroCo_RVC	1.54 202	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 122	0.48 230	0.00 1	1.87 186	0.97 241	0.22 127	0.41 166	1.12 195	0.82 239	0.08 173	4.07 228	3.86 279	1.31 245	1.19 267	7.54 244	0.72 219	4.00 234	4.87 263	0.03 126	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 134	2.45 222

RAFT + AFF	0.41 85	0.04 17	0.01 13	0.22 119	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.03 55	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.28 95	0.02 22	0.01 57	4.88 271	0.92 79	0.35 127	0.02 34	2.33 148	0.03 26	0.65 88	0.50 64	0.01 79	0.12 139	0.15 126	0.10 100	0.24 67	0.01 51

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 118	0.06 39	0.35 115	0.17 106	0.16 107	0.01 62	0.01 82	1.78 177	0.20 139	0.14 119	0.16 139	0.41 130	0.17 120	0.02 89	2.91 163	1.69 166	0.26 111	0.38 154	1.18 108	0.12 78	1.54 149	2.66 178	0.01 79	0.06 87	0.16 127	2.28 220	0.22 62	0.33 136

iResNet_ROB	1.07 163	0.65 196	0.30 86	0.45 213	0.30 182	0.01 62	0.02 118	3.10 262	0.12 108	1.34 217	0.00 1	0.66 168	0.35 157	0.04 128	4.37 242	1.65 157	0.54 158	0.49 179	5.83 222	0.29 148	1.30 132	0.87 92	0.20 222	0.26 197	0.16 127	0.84 176	3.74 199	1.12 187

GGDA	1.37 184	0.69 200	1.32 245	0.25 136	0.20 134	0.01 62	0.02 118	1.92 191	0.26 153	2.64 260	2.51 256	0.47 141	0.15 105	0.08 173	3.81 222	1.99 195	0.53 153	0.34 146	6.94 235	0.27 144	2.26 175	3.00 193	0.06 161	0.23 184	0.17 129	2.05 213	3.65 191	1.21 191

GSStereo	0.16 38	0.11 63	0.35 115	0.02 33	0.02 29	0.18 202	0.01 82	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.05 117	0.20 73	0.03 29	0.00 1	0.84 39	0.66 54	0.07 61	0.07 61	0.37 58	0.12 78	0.41 66	0.35 51	0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 72	0.10 41	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 72	0.10 41	0.00 1

MaDis-Stereo	0.33 76	0.21 92	0.36 126	0.06 80	0.13 94	0.01 62	0.03 146	0.06 74	0.06 69	1.25 210	0.00 1	0.20 73	0.02 22	0.02 89	1.52 73	1.15 105	0.12 74	0.24 112	1.27 112	0.10 72	0.71 94	0.90 94	0.00 1	0.07 95	0.17 129	0.15 111	0.13 51	0.04 78

GEAStereo	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 57	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 83	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 133	0.00 1	0.21 59	0.00 1

gasm-f	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 57	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 83	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 133	0.00 1	0.21 59	0.00 1

MIM_Stereo	0.55 102	0.13 69	0.43 152	0.34 182	0.22 149	0.11 151	0.02 118	2.05 197	0.07 76	0.00 1	0.01 98	0.23 81	0.09 80	0.03 109	2.07 102	1.15 105	0.15 83	0.39 157	2.56 158	0.27 144	1.24 130	0.94 97	0.06 161	0.13 146	0.18 133	0.19 119	1.72 117	0.17 117

AIO_test	0.35 79	0.45 152	0.42 151	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.23 226	0.12 89	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.19 68	0.09 80	0.00 1	1.60 81	1.26 117	0.06 56	0.08 67	0.80 86	0.06 49	1.12 118	1.01 101	0.18 216	0.01 24	0.19 136	0.45 148	0.99 97	0.01 51

CES	1.20 173	0.24 102	0.35 115	0.13 101	0.18 125	0.05 131	0.08 187	5.35 314	0.78 221	0.43 152	0.31 160	0.83 184	0.86 246	0.16 217	3.20 182	3.22 259	1.12 236	1.06 259	1.51 121	1.05 238	4.23 244	3.19 200	0.08 169	0.09 126	0.19 136	0.34 140	1.07 98	2.23 218

test_4	0.60 112	0.10 58	0.53 168	0.29 166	0.13 94	0.07 137	0.22 224	0.09 85	0.07 76	0.03 100	0.00 1	0.68 170	0.15 105	0.08 173	2.06 101	1.55 146	0.12 74	0.39 157	1.82 129	0.18 99	1.12 118	2.11 147	0.01 79	0.07 95	0.20 138	0.30 133	3.49 185	0.24 124

GES	1.43 192	0.28 111	0.41 149	0.57 222	0.37 205	0.27 219	0.07 178	2.06 200	0.93 236	1.20 206	0.58 187	0.39 126	0.23 137	0.02 89	4.91 272	2.49 226	0.91 212	0.66 209	9.59 275	1.37 257	2.97 205	2.53 173	0.16 210	0.41 245	0.20 138	0.17 118	2.57 138	2.20 217

G2L-Stereo	0.58 107	0.33 130	0.23 71	0.37 195	0.61 230	0.01 62	0.04 155	0.17 93	0.08 88	0.52 159	0.04 110	0.13 32	0.47 186	0.42 268	2.91 163	0.91 77	0.20 97	0.19 101	1.31 115	0.22 121	1.22 127	0.54 70	0.02 102	0.06 87	0.21 140	0.67 160	3.48 184	0.39 141

BEATNet_4x	1.40 186	0.54 172	0.27 78	0.13 101	0.27 169	0.01 62	0.10 194	1.80 180	1.74 277	0.41 151	0.53 178	0.82 183	0.59 207	0.54 272	4.30 237	2.92 244	1.87 268	1.84 297	1.39 117	0.71 218	4.68 257	6.21 308	0.02 102	0.81 273	0.21 140	0.40 144	3.69 194	0.96 179

TestStereo-Hl	1.96 222	0.48 159	2.15 279	0.23 126	0.31 184	0.01 62	0.02 118	3.13 263	0.68 208	2.98 275	3.81 274	0.84 185	0.26 143	0.11 200	4.35 240	3.01 248	0.69 182	0.88 237	9.02 268	0.36 158	3.38 220	5.88 293	0.05 151	0.31 223	0.22 142	2.33 222	4.50 244	2.86 225

RASNet	0.63 116	0.18 85	0.57 170	0.41 207	0.28 174	0.10 147	0.05 162	0.94 148	0.14 115	1.07 193	0.09 128	0.48 143	0.34 156	0.02 89	1.28 61	1.47 139	0.35 127	0.21 107	0.99 94	0.02 16	1.15 121	1.53 123	0.10 180	0.34 235	0.22 142	0.30 133	3.55 187	0.73 166

ManiGeoR	1.21 175	1.40 260	0.65 193	0.28 157	0.21 141	0.00 1	0.02 118	2.94 254	0.19 133	1.50 227	1.59 231	0.30 102	0.41 170	0.06 151	3.74 215	2.03 198	0.54 158	0.24 112	6.34 227	0.12 78	1.95 166	3.11 196	0.47 268	0.19 171	0.24 144	1.94 211	1.66 114	0.61 159

HLf10	1.21 175	1.40 260	0.65 193	0.28 157	0.21 141	0.00 1	0.02 118	2.94 254	0.19 133	1.50 227	1.59 231	0.30 102	0.41 170	0.06 151	3.74 215	2.03 198	0.54 158	0.24 112	6.34 227	0.12 78	1.95 166	3.11 196	0.47 268	0.19 171	0.24 144	1.94 211	1.66 114	0.61 159

HLf8	1.54 202	0.51 163	0.67 197	0.29 166	0.36 202	0.15 180	0.07 178	4.42 300	0.28 156	2.17 249	2.46 254	0.46 138	0.45 177	0.09 184	4.34 239	2.13 207	0.72 190	0.20 105	7.61 246	0.22 121	2.90 201	3.70 215	0.18 216	0.26 197	0.24 144	2.34 223	3.19 166	1.20 190

RAFT_CTSACE	0.59 109	0.80 213	0.45 157	0.25 136	0.07 68	0.14 171	0.00 1	2.03 196	0.06 69	0.00 1	0.12 130	0.44 134	0.46 183	0.01 57	1.58 78	1.08 92	0.15 83	0.12 79	0.57 73	0.08 63	0.74 98	2.54 174	0.00 1	0.04 69	0.24 144	0.00 1	3.77 205	0.04 78

LG-Stereo_L2	0.35 79	0.34 132	0.02 20	0.03 48	0.20 134	0.17 197	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.62 195	0.42 131	0.35 157	0.03 109	1.72 88	1.42 133	0.17 90	0.15 90	0.95 93	0.17 96	0.66 90	1.10 106	0.04 138	0.04 69	0.26 148	0.05 72	0.19 55	0.08 93

LG-Stereo_L1	0.34 77	0.26 104	0.01 13	0.04 60	0.20 134	0.15 180	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.63 198	0.36 120	0.36 162	0.03 109	1.74 89	1.40 132	0.13 80	0.15 90	1.16 105	0.19 105	0.59 84	1.07 104	0.04 138	0.04 69	0.27 149	0.02 55	0.20 58	0.09 95

MGS-Stereo	0.61 113	0.95 235	0.61 181	0.26 146	0.16 107	0.01 62	0.02 118	0.06 74	0.15 117	0.00 1	0.00 1	0.29 98	0.15 105	0.01 57	5.46 287	0.88 72	0.30 120	0.27 129	0.86 89	0.38 162	1.25 131	1.76 133	0.03 126	0.14 151	0.29 150	0.26 128	1.72 117	0.25 127

RP	1.29 182	1.06 245	2.32 285	0.84 235	1.16 256	0.39 223	1.53 269	1.89 188	1.68 274	0.29 136	2.21 246	2.25 220	0.13 94	0.40 265	3.31 195	1.07 90	0.61 167	0.05 43	1.61 125	0.40 164	0.65 88	3.05 195	0.11 187	0.29 219	0.29 150	0.92 178	4.24 233	2.04 212

TestStereo_HLe17	1.49 197	1.75 273	0.69 200	0.33 175	0.45 215	0.00 1	0.02 118	3.75 286	0.43 176	2.54 258	1.61 235	0.69 172	0.47 186	0.09 184	3.72 213	2.21 213	0.86 208	0.21 107	6.13 224	0.15 89	3.15 213	4.35 247	0.00 1	0.32 227	0.30 152	2.32 221	2.98 151	0.73 166

TS12	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 107	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 95	0.31 74	0.02 67

TS	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 107	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 95	0.31 74	0.02 67

stereogan	1.89 220	2.00 281	1.17 236	1.47 257	2.05 289	1.72 269	0.87 251	1.84 183	1.11 251	1.36 219	1.51 228	5.81 267	0.48 189	0.32 259	3.87 223	1.69 166	0.80 200	0.39 157	3.96 200	0.78 224	1.23 128	4.02 229	0.26 237	0.51 257	0.30 152	1.30 191	6.30 286	3.84 237

YMNet	0.66 121	0.39 143	0.02 20	0.20 114	0.25 158	0.34 220	2.55 290	0.36 118	0.06 69	1.11 195	0.00 1	0.39 126	2.89 282	0.01 57	2.52 138	2.02 196	0.52 152	0.46 171	0.50 66	0.21 116	0.27 52	1.21 111	0.00 1	0.10 129	0.33 156	0.05 72	0.62 84	0.39 141

LoS_RVC	1.09 165	1.51 265	0.60 177	0.05 69	0.49 217	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 232	0.23 149	0.56 160	0.63 213	0.12 204	3.15 179	2.90 240	0.69 182	1.79 293	3.27 187	0.50 195	4.03 240	3.48 210	0.21 224	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 85	0.96 179

tt_ll	1.09 165	1.51 265	0.60 177	0.05 69	0.49 217	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 232	0.23 149	0.56 160	0.63 213	0.12 204	3.15 179	2.90 240	0.69 182	1.79 293	3.27 187	0.50 195	4.03 240	3.48 210	0.21 224	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 85	0.96 179

zero-FE	4.21 284	1.97 277	0.21 61	18.56 328	2.61 294	20.95 335	6.42 316	1.84 183	0.68 208	1.31 214	3.18 266	10.31 291	3.26 286	0.31 256	2.66 148	2.88 239	1.04 227	1.46 278	13.23 296	0.91 232	5.64 289	4.93 265	0.13 195	0.41 245	0.34 159	2.47 227	4.46 240	1.55 200

RALCasStereoNet	0.70 123	0.30 121	0.84 214	0.37 195	0.28 174	0.05 131	0.12 203	2.12 202	0.13 111	1.03 189	0.04 110	0.50 146	0.15 105	0.03 109	2.37 126	1.67 162	0.23 103	0.24 112	1.26 111	0.14 85	1.21 124	2.03 144	0.01 79	0.11 138	0.34 159	1.39 193	0.78 90	1.25 192

DDF-Stereo	3.00 257	1.97 277	0.22 67	11.98 322	0.51 219	14.62 326	0.81 250	1.83 182	0.57 196	1.12 196	1.66 237	9.14 285	2.86 281	0.26 251	2.38 127	3.19 258	0.90 211	0.74 220	6.87 234	0.57 204	4.55 253	4.33 246	0.11 187	0.41 245	0.35 161	2.53 230	4.48 242	1.94 208

LMCR-Stereo	0.97 154	0.53 171	0.59 174	0.28 157	0.25 158	0.07 137	0.02 118	1.39 162	0.28 156	0.34 140	0.12 130	0.74 179	0.15 105	0.12 204	3.20 182	1.88 182	1.07 232	0.36 151	5.87 223	1.71 270	2.10 172	2.39 164	0.02 102	0.33 233	0.35 161	0.38 142	1.44 110	0.34 137

RALAANet	0.92 150	0.35 133	0.48 160	0.36 193	0.24 156	0.18 202	0.02 118	1.89 188	0.19 133	0.51 156	0.01 98	0.26 88	0.25 140	0.06 151	2.32 123	1.73 169	0.35 127	0.69 210	3.14 176	0.55 202	2.51 191	2.39 164	0.01 79	0.26 197	0.37 163	1.12 187	4.01 223	0.53 152

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 118	0.29 116	0.60 177	0.37 195	0.27 169	0.03 112	0.02 118	0.96 150	0.11 102	1.34 217	0.00 1	0.28 95	0.08 69	0.01 57	1.83 93	1.32 122	0.26 111	0.11 75	3.40 190	0.24 130	0.79 101	0.89 93	0.00 1	0.19 171	0.38 164	0.22 124	3.31 172	0.15 113

iResNetv2_ROB	1.26 179	0.75 210	0.32 91	1.29 253	0.33 195	0.02 97	0.02 118	3.19 267	0.20 139	2.00 244	0.29 157	2.24 219	0.41 170	0.06 151	3.64 210	1.45 137	0.75 194	0.13 86	5.77 220	0.43 179	2.86 200	1.71 131	0.16 210	0.37 242	0.38 164	0.47 151	4.08 226	0.72 164

HSM	0.97 154	0.30 121	0.87 216	0.54 220	0.46 216	0.00 1	0.01 82	2.93 253	0.30 160	0.13 118	0.56 184	0.65 167	0.13 94	0.05 137	2.97 171	1.08 92	0.66 175	0.17 96	3.26 186	0.35 156	1.78 160	2.03 144	0.04 138	0.33 233	0.38 164	0.81 173	4.16 231	1.10 185

FSD		0.62 190	0.19 58	0.05 69	0.25 158	0.01 62	0.01 82	0.30 112	0.25 152	0.55 160	0.14 136			0.04 128	2.03 100	2.10 203			1.33 116	0.40 164				0.14 151	0.40 167	0.10 100	0.52 80	0.96 179

RTSC	2.56 244	0.89 227	1.50 257	0.47 214	0.76 242	0.87 247	2.29 285	1.56 169	1.91 281	2.12 246	2.86 261	1.23 202	0.97 251	1.03 297	7.27 311	3.36 267	4.68 308	1.74 292	7.73 249	1.11 244	3.95 233	5.39 276	0.21 224	1.11 279	0.40 167	0.95 179	4.56 246	8.26 279

SA	0.95 153	0.82 217	0.44 155	0.21 115	0.23 151	0.01 62	0.00 1	2.73 242	0.12 108	0.02 96	0.00 1	0.39 126	0.39 168	0.36 262	2.49 135	1.61 151	0.31 121	0.47 175	3.23 183	0.20 113	1.23 128	3.19 200	0.01 79	0.18 168	0.41 169	1.70 201	4.81 253	0.10 101

GEStereo_RVC	2.30 232	0.85 223	0.97 224	1.05 246	0.71 239	1.61 267	1.09 259	2.72 241	0.56 195	0.78 172	0.41 166	2.40 222	0.28 146	0.06 151	4.81 268	4.48 288	1.79 264	2.17 304	8.91 265	1.90 282	3.58 224	7.25 323	0.52 272	0.92 274	0.41 169	0.85 177	4.47 241	6.48 266

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 241	1.14 250	0.32 91	1.45 256	2.85 297	4.14 295	1.19 263	2.80 248	0.54 189	6.52 334	1.79 241	7.67 278	0.72 225	0.05 137	2.57 142	2.59 230	0.54 158	0.57 194	4.65 209	0.59 207	3.70 229	3.88 220	0.03 126	0.20 180	0.42 171	1.90 210	4.17 232	10.91 296

ARAFT	0.70 123	0.19 86	0.28 82	0.31 172	0.08 74	0.00 1	0.01 82	0.16 92	0.08 88	1.30 213	0.00 1	0.38 123	0.03 29	0.10 196	3.41 199	1.87 179	0.29 117	0.27 129	2.54 157	0.05 43	1.83 162	1.60 128	0.01 79	0.10 129	0.42 171	0.02 55	3.41 177	0.12 109

LL-Strereo2	0.61 113	0.22 98	0.36 126	0.09 95	0.10 81	0.17 197	0.01 82	2.25 205	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.04 42	0.21 238	1.68 84	1.32 122	0.05 46	0.12 79	2.34 149	0.39 163	1.51 146	2.98 190	0.00 1	0.08 114	0.43 173	0.01 28	1.44 110	0.31 132

CFNet	0.57 106	0.46 156	0.64 189	0.43 209	0.34 198	0.04 123	0.00 1	0.58 139	0.09 96	0.66 167	0.05 117	0.64 166	0.07 66	0.05 137	2.25 115	0.65 53	0.35 127	0.06 51	0.73 81	0.34 154	0.85 105	0.73 82	0.00 1	0.08 114	0.45 174	0.16 113	3.22 170	1.51 199

IPLG	1.12 169	0.36 136	0.65 193	0.29 166	0.23 151	0.00 1	0.05 162	2.30 207	0.29 159	0.39 147	0.29 157	0.27 92	0.72 225	0.24 248	5.68 291	1.79 174	1.05 229	0.84 234	2.78 167	0.41 172	0.98 111	4.31 245	0.02 102	0.25 192	0.46 175	1.49 196	3.86 212	0.11 104

CFNet_pseudo	0.86 139	0.52 169	0.57 170	0.44 211	0.52 225	0.05 131	0.02 118	0.60 140	0.10 99	0.93 182	0.12 130	0.71 175	0.30 150	0.51 271	4.66 259	1.68 164	0.33 124	0.32 137	2.61 161	0.34 154	0.96 109	1.53 123	0.55 277	0.13 146	0.49 176	0.50 154	2.17 131	1.63 204

AACVNet	0.85 138	0.56 175	0.35 115	0.58 224	0.67 234	0.09 144	0.01 82	0.35 116	0.19 133	0.17 124	0.15 137	0.45 137	0.24 138	0.19 228	2.81 156	1.91 184	0.48 147	0.38 154	1.44 119	0.23 125	1.44 142	1.22 113	0.33 249	0.08 114	0.50 177	1.57 197	4.09 227	2.39 221

HLF11	1.08 164	0.73 209	0.54 169	0.24 131	0.11 88	0.00 1	0.01 82	4.23 297	0.19 133	1.37 220	0.04 110	0.31 105	0.19 124	0.05 137	3.73 214	1.62 153	0.54 158	0.18 99	7.19 239	0.09 68	1.10 116	2.79 181	0.31 244	0.10 129	0.52 178	1.33 192	0.81 93	0.72 164

rafts_anoy	0.62 115	0.28 111	0.70 201	0.37 195	0.21 141	0.04 123	0.00 1	2.53 227	0.14 115	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 42	0.02 89	2.50 136	1.45 137	0.32 123	0.36 151	1.92 131	0.17 96	1.38 137	0.99 100	0.00 1	0.18 168	0.53 179	0.73 168	0.73 88	1.01 184

DSFCA	0.70 123	0.43 147	0.51 165	0.29 166	0.58 228	0.04 123	0.59 242	0.22 100	0.54 189	0.49 155	0.56 184	0.33 113	0.08 69	0.04 128	2.86 159	1.28 119	0.67 177	0.73 218	1.00 95	0.44 183	1.01 114	1.14 108	0.21 224	0.24 186	0.54 180	0.82 174	2.81 144	0.47 147

FADNet-RVC-Resample	1.60 211	0.67 199	0.97 224	0.50 218	0.64 233	0.18 202	1.05 256	1.27 159	0.83 226	0.96 185	0.97 210	5.23 262	0.42 174	1.02 295	4.81 268	1.68 164	1.05 229	1.96 301	3.78 199	1.06 239	1.52 147	2.28 159	0.21 224	1.35 284	0.55 181	3.16 238	2.13 130	2.92 227

PWCDC_ROB	2.82 251	0.49 160	0.17 56	0.38 200	0.79 245	0.03 112	0.10 194	1.16 155	8.93 328	0.14 119	2.49 255	0.55 156	31.02 345	0.57 274	5.58 289	3.32 264	1.73 263	0.91 244	2.53 156	0.88 230	2.92 202	7.18 321	0.15 205	0.53 260	0.55 181	0.69 163	1.43 109	0.88 171

ICVP	1.32 183	0.22 98	1.47 255	0.40 202	0.35 201	0.44 227	0.10 194	1.27 159	0.65 204	1.74 235	1.26 224	0.66 168	1.37 264	0.24 248	2.88 161	2.65 231	1.33 249	0.99 253	2.36 152	0.91 232	2.59 192	4.11 235	0.10 180	0.36 239	0.57 183	2.21 219	2.92 148	1.59 202
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DeepPruner_ROB	1.57 207	0.37 139	0.71 202	0.50 218	0.55 226	0.37 222	1.60 272	1.74 172	0.84 227	1.37 220	2.40 248	0.49 145	0.51 196	0.10 196	5.38 284	2.16 210	1.10 234	1.08 260	2.28 147	0.40 164	4.83 267	3.42 208	0.66 286	0.34 235	0.57 183	5.04 277	3.07 155	0.53 152

sCroCo_RVC	1.75 216	0.23 101	0.32 91	0.06 80	0.17 122	0.15 180	0.01 82	0.81 146	1.74 277	1.93 240	0.47 176	1.08 190	0.82 239	0.09 184	3.32 196	4.94 307	2.31 277	1.73 291	5.18 214	2.00 286	5.82 290	5.83 290	0.10 180	0.26 197	0.59 185	1.60 198	4.43 238	1.17 189

IPLGR_C	0.86 139	0.20 90	0.61 181	0.28 157	0.21 141	0.00 1	0.22 224	0.18 94	0.47 180	0.07 108	0.12 130	1.18 200	0.08 69	0.20 233	4.59 254	1.50 142	0.65 174	0.26 120	2.00 134	0.19 105	2.34 182	2.95 187	0.05 151	0.27 206	0.60 186	0.07 87	3.82 208	0.11 104

test_1	1.53 199	1.05 243	1.24 239	0.40 202	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.78 245	0.17 125	0.32 138	0.42 170	4.06 238	0.36 162	0.03 109	2.84 157	1.62 153	0.37 135	0.57 194	8.88 264	0.46 186	3.22 216	5.38 274	0.02 102	0.27 206	0.60 186	0.95 179	3.95 215	0.90 175

test-3	1.53 199	1.03 240	1.25 240	0.40 202	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.79 247	0.17 125	0.35 144	0.44 172	4.06 238	0.35 157	0.03 109	2.84 157	1.63 155	0.37 135	0.57 194	8.86 263	0.46 186	3.20 214	5.38 274	0.02 102	0.27 206	0.61 188	0.95 179	3.95 215	0.88 171

coex_refinement	0.73 127	1.07 246	0.51 165	0.24 131	0.70 238	0.01 62	0.13 207	0.27 107	1.06 250	0.11 114	1.07 215	0.80 182	0.17 120	0.14 214	2.80 154	0.90 75	0.47 145	0.12 79	2.36 152	0.49 193	0.67 93	0.61 74	0.14 202	0.10 129	0.64 189	0.62 159	3.08 156	0.49 149

EGLCR-Stereo	1.26 179	0.21 92	1.76 270	0.07 89	0.25 158	0.08 140	0.02 118	0.49 130	0.55 192	0.11 114	0.45 174	0.58 164	0.67 218	0.03 109	2.32 123	2.67 234	0.93 216	1.20 269	4.21 203	0.19 105	4.10 243	4.78 258	0.05 151	0.13 146	0.64 189	0.67 160	6.56 290	0.32 134

CIPLG	0.87 144	0.19 86	0.67 197	0.27 151	0.21 141	0.00 1	0.20 220	0.19 96	0.50 185	0.07 108	0.12 130	1.16 199	0.08 69	0.21 238	4.78 265	1.50 142	0.68 181	0.22 109	1.92 131	0.18 99	2.28 177	2.98 190	0.04 138	0.27 206	0.66 191	0.09 95	3.80 206	0.12 109

AF-Net	1.11 167	0.51 163	0.87 216	0.34 182	0.78 243	0.89 250	1.87 277	2.40 211	1.15 254	0.48 153	0.68 200	3.66 233	0.16 115	0.27 253	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 123	0.40 164	0.50 74	2.58 175	0.05 151	0.08 114	0.66 191	0.45 148	3.47 182	2.34 219

Nwc_Net	1.11 167	0.51 163	0.87 216	0.34 182	0.78 243	0.89 250	1.87 277	2.40 211	1.15 254	0.48 153	0.68 200	3.66 233	0.16 115	0.27 253	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 123	0.40 164	0.50 74	2.58 175	0.05 151	0.08 114	0.66 191	0.45 148	3.47 182	2.34 219

ACRE	0.87 144	0.21 92	0.64 189	0.28 157	0.20 134	0.00 1	0.20 220	0.18 94	0.48 183	0.08 111	0.15 137	1.22 201	0.08 69	0.23 247	4.70 262	1.49 140	0.67 177	0.25 119	1.97 133	0.18 99	2.33 181	2.98 190	0.05 151	0.26 197	0.67 194	0.07 87	3.81 207	0.11 104

XPNet_ROB	3.02 259	2.54 291	1.33 247	0.73 231	1.45 270	1.04 257	0.61 243	0.83 147	1.45 268	1.16 200	3.44 269	26.85 322	0.35 157	0.40 265	3.24 190	2.22 214	3.28 290	0.79 224	3.20 177	1.19 247	2.94 204	5.51 280	0.76 290	0.46 255	0.72 195	2.37 224	9.22 310	3.37 234

raftrobust	0.86 139	0.40 144	0.77 208	0.40 202	0.31 184	0.01 62	0.04 155	2.51 225	0.13 111	0.51 156	0.00 1	0.51 147	0.24 138	0.09 184	2.98 173	2.12 205	0.22 100	0.31 135	4.90 212	0.11 75	1.68 158	2.15 148	0.16 210	0.15 156	0.78 196	0.40 144	0.97 96	0.36 139

test_3	1.56 206	1.14 250	1.14 231	0.44 211	0.32 190	0.11 151	0.07 178	2.84 250	0.16 124	0.39 147	0.43 171	4.16 246	0.36 162	0.03 109	2.91 163	1.52 145	0.41 140	0.59 199	8.96 267	0.46 186	3.12 212	5.36 273	0.02 102	0.25 192	0.85 197	1.20 188	3.83 210	0.95 177

CFNet_RVC	0.86 139	0.59 180	0.74 205	0.33 175	0.32 190	0.11 151	0.02 118	0.11 87	0.17 125	0.87 180	0.74 205	0.57 163	0.16 115	0.08 173	3.11 178	1.19 111	0.50 148	0.34 146	1.28 113	0.15 89	1.68 158	1.48 121	0.02 102	0.25 192	0.86 198	1.89 209	3.64 190	2.13 215

ADLNet	0.67 122	0.96 237	0.10 49	0.21 115	0.23 151	0.08 140	0.01 82	1.26 158	0.09 96	0.32 138	0.06 120	2.28 221	0.08 69	0.18 226	3.28 192	1.03 87	0.35 127	0.11 75	0.54 70	0.18 99	0.54 78	1.10 106	0.00 1	0.03 58	0.88 199	0.68 162	3.16 163	0.28 129

depth_test_26	0.83 135	0.72 206	0.34 107	0.27 151	0.14 99	0.00 1	0.01 82	0.50 131	0.68 208	0.04 103	0.00 1	5.08 256	0.48 189	0.00 1	2.61 145	2.32 222	0.70 188	0.53 187	1.00 95	0.49 193	2.66 194	2.34 161	0.02 102	0.09 126	0.93 200	0.04 69	0.19 55	0.11 104

CREStereo++_RVC	0.99 156	0.21 92	1.16 235	0.28 157	0.36 202	0.01 62	0.05 162	2.06 200	0.27 155	0.62 164	0.08 126	0.46 138	0.14 100	0.05 137	2.55 140	2.70 235	0.74 193	0.50 184	2.59 159	0.24 130	2.97 205	2.20 153	0.09 174	0.10 129	0.96 201	0.43 147	4.10 229	0.79 170
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
raft_robust	1.21 175	0.70 202	0.61 181	0.27 151	0.19 128	0.00 1	0.00 1	3.05 260	0.22 147	1.18 202	0.03 109	0.34 117	0.69 220	0.07 159	2.94 170	1.76 172	0.57 164	0.63 207	4.95 213	0.19 105	2.98 207	4.81 259	0.01 79	0.19 171	0.97 202	1.39 193	2.87 147	0.98 183

castereo++	1.13 170	0.49 160	0.33 101	0.05 69	0.21 141	0.23 216	0.00 1	0.42 122	0.44 177	0.20 125	0.17 141	1.13 198	0.41 170	0.07 159	2.01 99	2.66 232	1.01 225	0.52 186	2.80 170	0.52 198	4.60 254	4.06 232	0.30 240	0.15 156	0.98 203	1.06 184	3.70 197	1.89 206

PA-Net	1.61 212	0.81 216	1.43 253	0.27 151	1.99 286	0.12 160	0.34 233	0.19 96	1.90 280	0.85 178	0.41 166	0.24 84	0.20 126	0.78 288	4.61 256	1.44 135	0.17 90	0.26 120	1.08 101	0.53 200	1.44 142	3.18 199	0.65 284	0.44 253	0.99 204	7.71 306	1.78 125	9.78 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	1.54 202	3.12 303	0.33 101	3.03 284	0.83 247	1.73 270	0.70 246	0.39 121	0.15 117	0.39 147	0.00 1	11.06 293	1.04 255	0.41 267	2.13 108	0.79 65	0.47 145	0.26 120	4.17 202	0.14 85	0.90 107	0.37 53	2.44 312	0.06 87	0.99 204	0.74 169	3.17 165	1.82 205

psm_up	1.01 159	0.60 182	0.96 222	0.38 200	0.75 241	0.01 62	0.03 146	2.33 209	1.18 257	0.78 172	0.00 1	0.94 186	0.09 80	0.45 269	2.41 128	1.18 109	0.62 169	0.44 168	3.67 197	0.32 153	1.14 120	0.85 90	0.00 1	0.58 264	1.06 206	1.42 195	3.75 202	1.44 196

TestStereo_HL3	3.38 267	3.05 302	2.09 278	0.25 136	0.27 169	1.94 273	0.19 219	3.99 293	1.01 245	3.90 309	6.04 301	12.97 301	2.48 278	0.07 159	4.83 270	5.84 322	6.12 317	0.57 194	7.45 243	0.43 179	5.14 278	7.63 330	0.12 191	0.24 186	1.07 207	4.53 267	5.75 273	3.34 233

DDUNet	12.41 328	19.68 340	3.23 296	36.37 342	24.08 342	34.35 345	31.95 343	1.86 185	1.63 273	1.44 225	3.43 268	12.02 296	3.65 290	83.75 355	4.54 251	2.28 216	8.10 327	3.39 321	18.01 308	4.26 313	6.60 304	4.81 259	16.44 345	0.64 266	1.08 208	0.61 158	4.68 250	2.12 214

castereo	1.20 173	0.33 130	0.83 213	0.07 89	0.25 158	0.19 208	0.01 82	0.36 118	0.52 186	0.14 119	0.19 146	1.09 192	0.49 192	0.04 128	2.66 148	2.91 242	1.04 227	0.60 201	4.65 209	0.52 198	4.93 272	4.40 248	0.11 187	0.15 156	1.13 209	2.05 213	1.19 100	1.47 197

gcap_with_dpt	1.98 223	2.82 297	0.34 107	3.84 293	0.34 198	0.43 225	0.00 1	1.75 173	0.38 167	0.61 162	0.26 151	6.30 274	0.72 225	0.05 137	2.57 142	3.48 274	1.28 242	1.57 284	5.70 218	0.62 210	4.29 246	4.24 240	0.02 102	0.13 146	1.15 210	1.10 185	4.26 234	5.18 250

GCAP-BAT	1.98 223	2.82 297	0.34 107	3.84 293	0.34 198	0.43 225	0.00 1	1.75 173	0.38 167	0.61 162	0.26 151	6.30 274	0.72 225	0.05 137	2.57 142	3.48 274	1.28 242	1.57 284	5.70 218	0.62 210	4.29 246	4.24 240	0.02 102	0.13 146	1.15 210	1.10 185	4.26 234	5.18 250

UDG	12.63 329	20.60 342	3.50 300	36.40 343	28.77 345	31.44 340	39.49 348	2.59 233	1.77 279	2.37 254	6.03 300	11.55 295	3.79 292	74.28 352	5.35 283	2.47 225	8.42 328	2.92 316	18.81 314	4.63 317	7.35 320	4.85 262	12.22 341	1.18 281	1.15 210	2.47 227	4.49 243	2.18 216

CREStereo	1.03 160	0.31 125	0.74 205	0.24 131	0.16 107	0.01 62	0.04 155	2.66 239	0.55 192	0.63 166	0.56 184	0.71 175	0.59 207	0.05 137	2.97 171	3.31 263	0.60 166	0.43 166	2.12 136	0.57 204	3.00 208	2.30 160	0.06 161	0.12 139	1.18 213	0.53 157	2.42 136	0.88 171
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DF	2.38 234	1.07 246	1.21 238	1.49 258	0.27 169	1.58 266	0.00 1	2.88 252	0.70 213	0.22 127	0.53 178	6.05 271	0.59 207	0.09 184	2.92 166	3.90 282	0.89 210	0.88 237	13.48 297	0.77 223	4.47 251	4.10 234	0.24 235	0.32 227	1.23 214	3.86 255	6.04 281	4.60 244

iinet-f	1.47 196	1.20 255	0.32 91	0.82 234	0.13 94	0.14 171	0.10 194	0.42 122	0.21 146	1.93 240	4.19 278	0.19 68	0.21 129	0.08 173	5.12 279	2.54 228	0.23 103	0.30 134	7.71 248	1.00 235	1.95 166	4.30 244	0.21 224	0.17 166	1.25 215	0.16 113	4.11 230	0.62 161

trnet	0.99 156	0.29 116	0.72 204	0.22 119	0.13 94	0.01 62	0.02 118	2.55 230	0.37 165	0.62 164	0.48 177	0.70 174	0.59 207	0.04 128	2.80 154	3.02 249	0.66 175	0.57 194	2.14 137	0.60 209	2.82 198	2.17 150	0.03 126	0.09 126	1.26 216	0.51 155	2.42 136	0.91 176

Reg-Stereo(zero)	2.47 239	0.35 133	2.58 288	0.48 215	0.84 248	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 326	2.75 228	0.81 237	1.26 305	2.61 145	3.41 270	1.42 253	0.49 179	7.28 241	1.29 253	4.00 234	4.42 251	0.41 257	0.19 171	1.28 217	3.03 233	5.77 276	5.27 252

fast-iter	2.47 239	0.35 133	2.58 288	0.48 215	0.84 248	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 326	2.75 228	0.81 237	1.26 305	2.61 145	3.41 270	1.42 253	0.49 179	7.28 241	1.29 253	4.00 234	4.42 251	0.41 257	0.19 171	1.28 217	3.03 233	5.77 276	5.27 252

ccs_rob	4.75 290	1.46 262	2.39 286	1.96 274	0.68 235	3.13 287	1.58 271	4.94 309	1.36 264	4.31 316	15.82 349	28.46 323	8.43 306	0.38 264	5.65 290	5.42 317	2.23 274	1.60 288	6.31 226	1.98 284	6.14 296	5.97 301	0.35 252	2.33 299	1.28 217	2.40 225	4.09 227	7.49 275

SACVNet	1.43 192	0.80 213	0.85 215	0.58 224	1.31 265	0.63 240	0.62 244	2.60 234	0.52 186	1.33 216	0.02 108	0.74 179	0.32 152	0.34 261	2.78 153	2.11 204	1.38 251	0.39 157	4.62 208	0.70 217	2.37 184	3.83 218	0.05 151	0.42 250	1.29 220	1.64 200	3.74 199	2.62 224

NVstereo2D	0.83 135	0.43 147	0.07 40	0.23 126	0.36 202	0.41 224	0.08 187	1.61 170	0.59 199	0.84 177	1.11 218	0.36 120	0.21 129	0.07 159	5.88 296	2.16 210	0.62 169	0.45 170	1.50 120	0.19 105	1.20 123	0.94 97	0.02 102	0.32 227	1.30 221	0.24 127	0.95 95	0.24 124

pcwnet_v2	1.73 214	0.62 190	0.78 209	0.73 231	1.15 255	0.59 238	0.23 226	1.77 176	0.68 208	3.36 289	1.85 244	1.23 202	1.01 252	1.61 315	5.43 286	2.08 202	0.92 214	0.62 205	4.07 201	0.37 160	1.82 161	2.39 164	1.01 296	0.41 245	1.32 222	2.11 215	3.98 221	4.53 243

GMOStereo	0.91 146	0.15 77	0.61 181	0.34 182	0.25 158	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 117	0.00 1	0.18 142	0.51 147	0.45 177	0.02 89	2.30 118	1.97 190	0.53 153	0.70 211	2.24 140	0.41 172	1.67 154	3.92 221	0.01 79	0.15 156	1.33 223	0.13 106	3.95 215	0.09 95

error version	0.91 146	0.15 77	0.61 181	0.34 182	0.25 158	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 117	0.00 1	0.18 142	0.51 147	0.45 177	0.02 89	2.30 118	1.97 190	0.53 153	0.70 211	2.24 140	0.41 172	1.67 154	3.92 221	0.01 79	0.15 156	1.33 223	0.13 106	3.95 215	0.09 95

test-v	0.91 146	0.15 77	0.61 181	0.34 182	0.25 158	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 117	0.00 1	0.18 142	0.51 147	0.45 177	0.02 89	2.30 118	1.97 190	0.53 153	0.70 211	2.24 140	0.41 172	1.67 154	3.92 221	0.01 79	0.15 156	1.33 223	0.13 106	3.95 215	0.09 95

test-2	0.91 146	0.15 77	0.61 181	0.34 182	0.25 158	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 117	0.00 1	0.18 142	0.51 147	0.45 177	0.02 89	2.30 118	1.97 190	0.53 153	0.70 211	2.24 140	0.41 172	1.67 154	3.92 221	0.01 79	0.15 156	1.33 223	0.13 106	3.95 215	0.09 95

PDISCO_ROB	1.03 160	0.55 173	0.06 39	0.67 228	0.28 174	0.00 1	0.21 222	0.71 142	0.49 184	1.28 211	0.99 213	0.25 85	0.32 152	0.19 228	3.02 176	2.03 198	0.69 182	1.42 277	2.26 145	0.58 206	2.32 179	3.22 202	0.14 202	0.27 206	1.36 227	0.37 141	3.84 211	0.23 121

GANet-ADL	2.26 230	0.51 163	1.82 273	0.99 245	0.99 251	1.45 264	0.29 230	2.00 193	1.01 245	3.12 281	3.40 267	1.38 207	0.33 154	0.03 109	5.34 282	3.89 281	2.23 274	0.79 224	7.70 247	1.85 279	3.10 209	4.63 257	0.18 216	0.43 252	1.38 228	3.47 246	4.81 253	3.97 238

DDVS	5.40 296	1.51 265	2.25 281	1.64 262	2.80 296	1.96 275	1.03 254	5.91 317	4.10 306	3.96 310	19.83 358	26.29 321	6.82 302	1.57 314	5.77 293	6.90 335	2.58 282	1.92 299	10.46 284	4.59 316	6.02 294	7.39 324	0.30 240	1.40 287	1.41 229	3.29 241	6.10 282	8.11 278

Anonymous3	3.16 263	0.55 173	0.79 210	0.09 95	1.10 253	0.50 232	0.03 146	3.52 280	1.26 261	1.12 196	0.84 207	10.62 292	1.31 262	0.36 262	7.37 312	6.90 335	3.59 293	3.15 318	10.88 288	2.20 290	6.83 310	9.50 342	0.31 244	0.37 242	1.43 230	3.45 245	5.32 267	1.91 207

UCFNet_RVC	1.13 170	2.65 293	0.57 170	0.57 222	0.74 240	0.19 208	0.01 82	0.28 109	0.22 147	0.95 183	0.39 165	2.41 224	0.89 247	0.06 151	2.99 175	1.18 109	0.50 148	0.49 179	2.19 138	0.44 183	1.50 145	1.54 126	1.06 299	0.19 171	1.43 230	1.73 203	1.86 126	3.39 235

FADNet_RVC	3.95 277	2.06 284	1.30 244	3.33 289	3.36 302	0.99 254	2.06 282	2.30 207	1.39 265	1.72 232	4.72 287	9.29 286	5.82 298	1.76 316	8.23 327	3.12 256	2.98 286	4.27 325	16.83 306	3.30 310	4.99 274	5.51 280	0.63 282	1.39 286	1.45 232	3.14 237	4.86 255	5.92 262

PSMNet-ADL	3.15 262	0.80 213	1.49 256	1.54 259	1.63 273	0.88 248	0.30 231	2.50 224	1.91 281	4.43 318	8.13 320	4.06 238	6.80 301	0.07 159	4.23 232	5.16 312	1.83 267	0.91 244	11.85 293	1.86 280	4.02 239	4.02 229	0.70 288	0.51 257	1.61 233	4.33 262	8.01 306	1.36 194

CASnet	0.75 128	0.51 163	0.49 164	0.23 126	0.29 177	0.00 1	0.00 1	0.50 131	0.18 130	0.06 107	0.06 120	0.54 154	0.36 162	0.01 57	2.44 131	1.35 126	0.50 148	0.41 163	2.34 149	0.25 134	3.65 226	2.36 162	0.02 102	0.14 151	1.63 234	0.05 72	1.61 113	0.23 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet	4.14 282	0.84 221	0.71 202	2.34 279	2.59 293	4.58 296	1.07 258	4.67 304	1.21 259	3.72 302	3.61 271	12.28 297	16.06 323	0.03 109	6.64 308	3.14 257	2.35 278	1.89 298	16.43 305	2.53 296	3.76 231	2.90 185	0.17 214	3.88 318	1.66 235	4.23 259	5.19 264	3.23 230

UDGNet	2.51 241	1.01 238	0.33 101	10.93 320	5.26 314	8.50 315	3.54 301	1.72 171	0.15 117	0.23 131	0.08 126	0.52 152	0.10 88	10.25 342	3.55 204	1.25 116	0.46 143	0.46 171	2.73 166	0.59 207	2.44 188	4.14 237	2.94 317	0.15 156	1.72 236	0.77 172	2.94 150	1.13 188

FCDSN-DC	1.58 210	0.84 221	2.05 277	1.66 263	1.43 269	1.08 258	0.99 253	0.72 143	0.44 177	1.18 202	0.31 160	1.45 209	0.49 192	0.07 159	6.05 302	1.96 189	2.13 273	1.97 302	1.16 105	0.44 183	2.39 186	2.62 177	0.49 270	3.18 307	1.72 236	3.24 240	1.34 106	1.27 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	1.64 213	0.31 125	0.64 189	0.33 175	1.19 259	0.01 62	2.53 289	0.57 138	0.22 147	1.03 189	0.32 162	6.04 270	0.29 148	0.32 259	4.47 246	1.90 183	0.62 169	0.78 222	6.45 231	1.80 276	1.85 163	2.02 143	0.19 219	0.52 259	1.78 238	1.74 204	3.10 158	3.15 228

EAI-Stereo	2.70 248	0.83 220	2.70 292	0.89 240	1.47 271	0.83 246	1.46 268	3.07 261	1.18 257	0.21 126	3.82 275	3.19 230	0.72 225	0.09 184	5.24 280	4.82 302	0.83 206	0.91 244	9.83 279	1.25 251	4.49 252	5.29 269	0.39 256	0.80 272	1.87 239	3.19 239	7.10 299	6.43 265

MLCV	2.45 238	0.61 184	0.81 211	2.48 280	1.21 260	0.95 252	0.50 241	3.57 282	0.61 201	3.75 303	4.26 282	5.13 257	3.34 287	0.06 151	4.63 258	1.78 173	1.32 248	0.86 235	10.05 280	1.09 241	2.30 178	3.92 221	0.29 239	2.16 298	1.87 239	3.06 235	4.01 223	1.40 195

MIPNet	1.49 197	0.69 200	0.74 205	0.32 174	0.51 219	0.00 1	0.03 146	1.79 179	0.38 167	2.13 248	0.97 210	0.31 105	0.76 232	0.22 245	5.02 276	1.92 185	1.31 245	0.86 235	3.68 198	1.25 251	1.21 124	4.62 256	0.03 126	0.50 256	1.90 241	4.87 274	3.90 214	0.30 131

LALA_ROB	4.04 278	4.73 318	1.42 252	1.16 249	1.93 284	2.17 280	1.04 255	1.80 180	2.48 289	2.74 263	5.87 297	33.34 329	0.69 220	0.78 288	6.02 300	2.33 223	3.21 289	1.82 295	3.66 196	1.88 281	3.40 221	4.99 266	0.34 251	1.03 275	1.91 242	3.61 247	8.50 308	6.20 264

ACV-stereo	8.15 313	5.09 320	4.79 308	8.14 313	1.73 277	11.44 320	4.25 305	3.84 290	6.16 316	5.36 328	6.72 308	5.73 266	25.08 334	1.31 307	9.40 336	10.22 354	5.83 316	2.67 314	51.43 358	14.43 346	8.48 331	6.72 316	0.88 293	2.46 301	1.95 243	3.85 254	6.75 295	5.39 256

DCVSM-stereo	5.01 292	0.71 204	3.03 294	3.15 287	1.12 254	7.80 311	0.89 252	4.62 303	2.36 287	5.22 327	8.35 322	23.33 316	11.95 316	0.62 281	3.74 215	4.04 283	1.81 266	1.40 275	16.15 303	3.33 311	5.11 277	3.97 227	2.55 314	3.56 315	1.98 244	3.62 248	4.91 258	5.83 261

Sa-1000	1.25 178	0.27 108	0.51 165	0.28 157	0.23 151	0.00 1	0.00 1	2.78 245	0.10 99	0.01 89	0.01 98	0.34 117	0.50 194	0.59 280	4.62 257	1.70 168	0.69 182	0.83 233	4.47 205	0.43 179	1.38 137	4.54 255	0.01 79	0.24 186	2.01 245	1.81 206	5.02 262	0.39 141

ETE_ROB	4.62 289	4.04 312	1.52 259	1.14 248	2.02 287	2.70 283	1.28 264	1.50 166	4.25 309	1.89 239	5.88 298	37.95 336	0.84 245	1.42 312	4.94 274	2.66 232	3.81 299	0.95 249	4.84 211	1.63 269	4.01 238	5.32 272	0.67 287	1.14 280	2.03 246	3.84 253	15.25 331	7.23 271

GwcNet-ADL	3.21 265	2.99 301	3.34 297	3.11 285	2.07 290	0.82 245	0.12 203	2.95 256	0.67 207	3.84 308	7.51 313	7.80 279	1.22 259	0.20 233	3.79 221	4.73 298	2.11 272	0.73 218	7.81 253	2.53 296	3.21 215	3.69 214	0.22 232	1.53 288	2.17 247	4.84 272	4.00 222	8.77 283

RGC	2.44 237	1.98 280	4.87 310	1.54 259	1.65 274	1.74 271	1.05 256	2.02 195	1.43 266	0.88 181	4.42 284	2.52 226	2.42 276	0.58 277	4.33 238	1.63 155	0.91 212	0.48 176	4.28 204	1.08 240	1.94 165	4.01 228	0.15 205	0.72 271	2.19 248	5.22 282	4.90 257	6.96 270

LoS	1.87 219	0.22 98	0.38 135	0.22 119	0.14 99	0.02 97	0.06 173	15.85 341	0.90 232	3.42 293	0.71 204	0.95 188	0.83 244	0.21 238	3.22 187	3.63 276	1.18 238	0.90 242	2.95 174	0.64 213	5.08 275	3.80 217	0.22 232	0.17 166	2.26 249	0.82 174	1.23 102	0.52 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NOSS_ROB	2.78 249	3.78 310	0.39 138	2.02 275	1.58 272	2.36 281	0.00 1	2.66 239	1.54 269	3.63 299	1.79 241	2.55 227	3.51 288	0.83 291	5.82 295	5.57 319	2.69 283	1.83 296	2.63 163	0.91 232	4.62 255	4.13 236	0.42 262	2.58 303	2.29 250	4.46 264	7.67 304	2.88 226

CC-Net-ROB	5.26 295	8.36 328	1.81 272	22.68 332	6.07 320	15.19 328	7.74 323	0.45 128	0.84 227	1.53 230	0.00 1	23.78 317	3.00 284	3.15 324	2.92 166	0.74 61	2.29 276	1.51 283	11.50 291	0.48 192	1.21 124	1.47 118	9.41 337	0.22 183	2.30 251	2.51 229	2.25 132	8.72 282

NCC-stereo	1.86 217	1.63 269	1.33 247	0.95 243	1.22 261	0.80 243	2.29 285	2.62 236	2.93 294	0.34 140	2.87 262	2.16 217	1.17 257	0.21 238	3.63 207	1.13 100	0.63 172	0.96 251	2.79 168	0.75 221	0.98 111	2.96 188	0.36 253	0.32 227	2.31 252	4.50 265	3.69 194	4.78 245

Abc-Net	1.86 217	1.63 269	1.33 247	0.95 243	1.22 261	0.80 243	2.29 285	2.62 236	2.93 294	0.34 140	2.87 262	2.16 217	1.17 257	0.21 238	3.63 207	1.13 100	0.63 172	0.96 251	2.79 168	0.75 221	0.98 111	2.96 188	0.36 253	0.32 227	2.31 252	4.50 265	3.69 194	4.78 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DLNR_Zeroshot_test	22.90 346	78.82 379	7.01 326	99.97 379	0.31 184	0.15 180	98.85 379	3.30 274	0.54 189	3.17 285	2.43 251	5.81 267	0.93 250	21.74 345	96.26 380	100.00 383	24.75 356	22.56 366	22.80 325	1.79 275	8.42 330	6.44 310	0.04 138	0.30 222	2.39 254	4.03 256	2.05 128	3.31 231

MSMDNet	2.28 231	0.62 190	1.27 241	0.37 195	0.30 182	0.19 208	0.07 178	3.15 265	0.68 208	1.01 188	0.97 210	1.10 194	2.40 273	0.17 222	3.93 224	5.26 315	1.11 235	0.55 191	10.21 281	2.94 304	6.12 295	5.76 288	0.31 244	0.26 197	2.47 255	4.23 259	3.01 153	3.18 229

R-Stereo Train	2.16 228	1.08 248	1.57 261	0.84 235	0.19 128	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 220	2.45 252	1.50 210	0.46 183	0.21 238	3.23 188	4.53 290	1.62 260	1.05 256	7.07 237	1.09 241	4.86 268	5.93 298	0.04 138	0.31 223	2.48 256	4.63 268	3.10 158	5.74 259

RAFT-Stereo	2.16 228	1.08 248	1.57 261	0.84 235	0.19 128	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 220	2.45 252	1.50 210	0.46 183	0.21 238	3.23 188	4.53 290	1.62 260	1.05 256	7.07 237	1.09 241	4.86 268	5.93 298	0.04 138	0.31 223	2.48 256	4.63 268	3.10 158	5.74 259
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NaN_ROB	3.01 258	1.16 253	1.13 230	0.86 239	3.03 299	0.59 238	0.75 247	3.25 270	2.58 291	0.98 187	1.32 225	21.10 313	0.59 207	1.15 303	4.15 230	1.58 148	0.80 200	0.70 211	2.38 155	1.30 255	1.52 147	2.15 148	0.46 267	1.07 278	2.50 258	6.25 294	4.54 245	13.27 304

HBP-ISP	3.70 274	3.49 306	4.13 305	4.77 299	2.41 292	3.60 292	0.12 203	4.11 295	1.26 261	3.39 292	4.22 281	4.64 252	0.54 201	1.76 316	8.63 330	8.11 345	1.56 257	1.34 272	2.61 161	1.51 263	5.14 278	6.84 317	0.56 278	1.55 289	2.53 259	5.06 278	10.57 316	5.37 255

FADNet	1.92 221	0.44 149	0.60 177	0.54 220	1.05 252	0.00 1	2.95 295	0.78 145	0.38 167	0.81 175	0.61 192	2.40 222	0.47 186	0.65 282	5.57 288	1.73 169	0.69 182	1.08 260	8.93 266	1.61 267	2.36 183	2.52 172	0.09 174	0.36 239	2.54 260	3.77 252	3.43 180	5.46 257

cross-raft	2.33 233	0.70 202	1.33 247	0.40 202	0.61 230	0.19 208	0.08 187	3.13 263	0.71 214	0.78 172	1.62 236	1.09 192	0.70 224	0.17 222	3.66 212	4.78 299	0.99 224	0.55 191	10.72 286	1.52 264	6.33 298	5.61 285	0.30 240	0.24 186	2.56 261	4.68 271	4.44 239	5.06 249

MyStereo04	2.04 225	0.66 197	0.91 219	0.69 229	0.82 246	0.02 97	0.04 155	2.62 236	0.91 233	2.83 269	0.75 206	1.37 206	0.09 80	0.08 173	5.03 277	3.04 253	0.58 165	0.72 217	10.25 282	1.62 268	4.78 258	3.27 204	0.94 295	0.69 268	2.62 262	4.29 261	4.75 252	0.65 163

s12784h	2.07 226	2.29 288	2.24 280	1.60 261	0.69 236	0.05 131	0.03 146	2.13 203	0.55 192	1.19 204	0.13 135	1.61 212	0.68 219	0.04 128	3.20 182	3.09 254	0.78 196	0.41 163	3.50 192	0.43 179	5.42 285	2.92 186	0.11 187	0.12 139	2.64 263	1.70 201	6.64 291	11.65 299

IPLGR	1.73 214	0.63 195	0.67 197	0.35 191	0.40 210	0.00 1	0.03 146	1.41 163	0.26 153	2.36 253	2.42 250	0.33 113	0.80 236	0.17 222	6.12 303	1.87 179	1.22 240	1.28 270	5.37 215	1.72 272	2.44 188	4.20 238	0.02 102	0.56 263	2.66 264	4.85 273	3.82 208	0.77 168

TRStereo	3.24 266	2.66 295	7.45 328	0.35 191	0.14 99	7.79 310	0.13 207	3.04 259	0.42 175	2.75 264	1.46 227	5.69 265	0.65 216	0.09 184	3.75 218	4.23 287	0.70 188	0.63 207	6.77 233	1.21 248	4.05 242	4.81 259	0.12 191	0.24 186	2.72 265	6.73 299	12.83 322	6.09 263

PWC_ROB	7.15 308	1.85 274	5.57 318	0.85 238	1.17 258	1.95 274	4.77 310	2.56 231	17.27 348	3.83 307	7.66 314	4.97 253	39.20 352	0.81 290	8.35 328	4.96 308	6.51 319	4.27 325	15.99 302	4.39 314	7.48 321	7.59 328	0.53 275	4.79 328	2.74 266	2.63 231	7.01 297	23.26 333

CASS	2.68 247	1.05 243	1.93 276	2.07 277	0.98 250	0.45 229	2.15 283	2.82 249	1.03 249	1.83 238	3.58 270	1.38 207	0.53 199	0.02 89	4.01 226	3.03 252	4.89 310	1.34 272	9.14 269	1.47 260	7.05 314	6.20 306	0.03 126	0.27 206	2.76 267	2.80 232	4.30 236	5.36 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
S-Stereo	9.11 315	1.88 275	3.41 298	7.93 312	7.92 325	12.47 323	19.24 337	5.20 312	6.26 318	6.18 333	20.72 360	29.27 324	7.13 303	0.65 282	9.55 338	7.50 343	3.80 298	5.87 338	17.77 307	6.30 326	6.21 297	7.52 327	12.23 342	6.88 338	2.77 268	6.68 298	6.74 294	18.03 319

RAFT-Test	2.40 235	0.62 190	1.45 254	1.07 247	0.41 211	0.21 212	0.21 222	3.19 267	0.77 217	1.05 192	3.09 265	0.94 186	0.92 249	0.17 222	3.47 202	5.18 313	0.97 222	0.56 193	10.36 283	1.38 258	6.37 299	5.29 269	0.38 255	0.25 192	2.80 269	4.66 270	4.56 246	4.51 241

ADCRef	2.96 255	2.78 296	1.02 226	0.70 230	2.21 291	1.96 275	2.42 288	0.96 150	6.10 315	1.94 242	1.15 219	1.08 190	0.74 231	1.32 308	6.01 299	3.38 268	1.34 250	1.15 264	8.41 256	2.09 288	2.59 192	3.60 213	1.88 309	0.71 269	2.81 270	8.00 309	3.42 179	10.24 294

FAT-Stereo	7.20 309	2.13 285	8.68 337	7.00 308	11.87 334	5.95 302	3.19 296	7.26 320	3.52 302	5.84 329	13.06 338	18.26 311	8.49 307	1.41 310	8.81 333	6.34 331	3.65 296	4.07 324	15.49 301	6.21 325	6.75 307	6.94 319	0.74 289	4.80 329	2.92 271	7.26 301	7.50 302	16.30 314

AE-Stereo	1.43 192	0.31 125	1.73 268	0.33 175	0.32 190	0.04 123	0.32 232	0.43 125	0.32 162	0.04 103	0.00 1	3.38 231	0.44 176	0.07 159	2.86 159	3.30 262	0.96 219	0.79 224	3.65 195	0.79 225	3.64 225	4.40 248	0.04 138	0.40 244	2.93 272	2.14 216	4.74 251	0.18 118

gcap-zeroshot	3.09 260	0.51 163	3.99 304	1.67 264	0.29 177	1.36 263	1.37 265	3.29 273	0.65 204	2.77 265	4.48 285	6.22 272	0.69 220	0.09 184	3.93 224	4.80 300	0.92 214	0.78 222	16.30 304	2.38 294	5.15 280	5.77 289	1.31 302	0.26 197	2.97 273	4.91 275	4.58 248	2.00 211

test-1	2.99 256	0.26 104	1.52 259	0.33 175	0.21 141	0.22 215	0.38 235	3.16 266	0.85 231	3.36 289	4.21 280	5.45 263	0.78 234	0.20 233	4.02 227	4.67 297	1.40 252	1.31 271	10.46 284	1.58 265	5.30 284	7.01 320	0.04 138	0.34 235	2.98 274	6.37 296	5.39 268	8.95 285

ADCP+	3.47 268	2.05 283	2.64 291	1.31 254	1.93 284	1.19 261	3.99 302	1.07 152	9.83 331	1.78 237	5.75 296	8.79 284	0.37 167	0.90 292	5.04 278	2.20 212	0.44 142	0.90 242	5.82 221	0.88 230	2.38 185	3.43 209	0.33 249	0.41 245	3.03 275	12.72 332	3.59 188	10.90 295

HH	2.94 253	0.45 152	4.88 311	0.58 224	0.51 219	0.73 241	1.38 266	3.25 270	0.84 227	2.85 271	0.60 190	5.15 258	0.82 239	0.19 228	3.29 193	6.00 327	0.67 177	0.89 240	9.52 273	1.83 277	7.59 322	5.88 293	0.41 257	0.27 206	3.12 276	5.47 287	5.66 271	6.52 267

HanStereo	2.94 253	0.45 152	4.88 311	0.58 224	0.51 219	0.73 241	1.38 266	3.25 270	0.84 227	2.85 271	0.60 190	5.15 258	0.82 239	0.19 228	3.29 193	6.00 327	0.67 177	0.89 240	9.52 273	1.83 277	7.59 322	5.88 293	0.41 257	0.27 206	3.12 276	5.47 287	5.66 271	6.52 267

PMTNet	1.28 181	0.58 178	0.96 222	0.28 157	0.22 149	0.01 62	0.16 212	0.50 131	0.57 196	0.72 171	0.35 163	0.54 154	0.48 189	0.09 184	3.27 191	3.32 264	0.72 190	0.39 157	6.17 225	0.35 156	3.67 228	2.41 168	0.09 174	0.12 139	3.12 276	1.00 182	1.23 102	3.32 232

GANetREF_RVC	2.43 236	1.69 272	0.81 211	2.04 276	1.16 256	1.02 255	0.10 194	4.72 306	1.44 267	3.62 298	0.06 120	10.03 290	0.69 220	0.09 184	3.63 207	1.36 127	1.06 231	0.94 248	6.44 230	0.46 186	2.32 179	1.74 132	0.17 214	1.35 284	3.41 279	3.75 250	6.55 289	4.82 247
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 301	1.25 257	7.40 327	2.57 282	2.03 288	6.90 305	2.76 292	4.00 294	4.04 305	4.58 321	8.36 323	4.99 255	2.06 269	0.03 109	5.72 292	7.36 341	1.90 269	0.95 249	38.08 343	1.75 273	5.95 293	6.44 310	0.19 219	0.58 264	3.59 280	7.26 301	6.15 283	12.75 302

SGM-Forest	2.81 250	2.03 282	0.36 126	6.32 305	1.79 281	2.66 282	0.02 118	1.42 164	0.77 217	2.52 257	0.96 209	6.57 277	5.74 296	0.31 256	4.36 241	2.94 246	0.61 167	0.33 144	3.08 175	0.47 191	2.46 190	2.73 180	0.84 292	0.45 254	3.66 281	3.74 249	11.30 320	7.44 274
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
model_zeroshot	3.10 261	0.46 156	1.69 266	1.87 272	0.56 227	0.23 216	0.00 1	3.03 258	0.44 177	2.48 255	3.95 276	4.58 249	0.55 202	0.15 215	5.31 281	4.57 292	1.45 255	0.88 237	14.88 299	1.15 246	5.62 288	5.52 282	0.03 126	0.19 171	3.71 282	6.21 293	5.26 266	8.89 284

iRaft-Stereo_20w	4.18 283	1.14 250	8.05 335	7.32 309	1.81 282	3.33 290	1.55 270	3.45 276	1.28 263	3.63 299	7.12 310	3.54 232	1.33 263	0.11 200	4.16 231	4.85 303	0.93 216	0.61 203	9.28 272	1.22 249	5.08 275	5.56 284	0.43 263	0.53 260	3.85 283	8.64 315	11.20 319	12.91 303

DNS	5.03 293	0.41 145	1.83 274	1.19 250	0.14 99	11.53 321	0.02 118	2.56 231	0.53 188	1.21 207	11.46 335	51.00 353	0.50 194	0.10 196	2.43 130	4.48 288	0.79 197	0.43 166	15.25 300	0.40 164	3.37 219	3.30 205	0.09 174	0.35 238	3.94 284	4.37 263	4.62 249	9.58 288

EKT-Stereo	2.55 243	0.72 206	1.73 268	0.49 217	0.32 190	0.51 233	1.72 273	3.38 275	1.00 244	1.96 243	2.80 259	1.33 204	0.76 232	0.10 196	4.55 252	5.93 325	1.26 241	3.18 319	8.70 259	2.73 299	6.75 307	5.86 291	0.10 180	0.26 197	3.99 285	1.81 206	5.40 269	1.62 203

DAS	4.09 280	0.94 232	1.15 233	1.82 269	1.27 263	1.15 259	1.11 261	3.48 277	4.23 307	3.34 287	6.52 305	12.55 298	5.36 293	0.05 137	4.66 259	4.57 292	4.02 302	2.27 307	9.63 276	5.33 322	5.93 291	5.39 276	0.52 272	4.30 323	4.09 286	5.06 278	7.48 300	4.17 239

SepStereo	4.09 280	0.94 232	1.15 233	1.82 269	1.27 263	1.15 259	1.11 261	3.48 277	4.23 307	3.34 287	6.52 305	12.55 298	5.36 293	0.05 137	4.66 259	4.57 292	4.02 302	2.27 307	9.63 276	5.33 322	5.93 291	5.39 276	0.52 272	4.30 323	4.09 286	5.06 278	7.48 300	4.17 239

SHD	4.34 287	1.02 239	2.50 287	1.71 266	1.33 266	1.46 265	2.01 280	4.90 307	4.30 310	2.63 259	4.99 290	4.39 248	9.41 311	0.58 277	8.20 325	4.81 301	4.43 306	2.44 312	13.01 295	2.95 305	5.61 287	6.88 318	0.30 240	3.26 308	4.11 288	5.16 281	3.88 213	10.98 297

DLCB_ROB	0.92 150	0.72 206	0.64 189	0.43 209	0.42 212	0.14 171	0.18 216	0.43 125	0.28 156	0.85 178	0.53 178	1.12 195	0.72 225	0.07 159	2.16 111	1.12 99	0.88 209	0.26 120	0.69 80	0.20 113	1.35 134	1.53 123	0.49 270	0.28 217	4.11 288	2.41 226	2.04 127	0.78 169

SFCPSM	5.40 296	2.86 299	1.19 237	1.84 271	1.39 267	1.34 262	0.49 240	2.34 210	4.85 314	3.12 281	8.16 321	15.40 305	22.08 331	1.04 298	5.77 293	4.60 295	2.35 278	1.58 287	22.71 324	7.33 330	4.45 250	4.53 253	0.62 281	1.97 296	4.29 290	4.05 257	5.75 273	9.77 291

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 314	1.51 265	5.87 321	4.30 298	3.26 300	2.82 284	6.81 317	3.68 284	3.59 303	4.81 323	10.18 334	66.20 365	11.63 315	7.70 338	5.97 298	5.06 310	4.49 307	5.33 334	18.36 311	2.64 298	7.91 324	8.42 336	0.92 294	3.39 313	4.34 291	8.02 310	6.20 284	15.61 313

MSKI-zero shot	3.19 264	0.59 180	1.39 251	0.19 113	0.37 205	0.18 202	0.03 146	3.19 267	0.96 240	0.82 176	4.84 288	3.83 236	0.60 212	0.03 109	3.33 197	5.29 316	1.15 237	0.81 231	11.77 292	1.76 274	6.55 303	5.98 302	0.22 232	0.32 227	4.41 292	12.05 329	7.79 305	7.75 276

ITSA-stereo	5.15 294	2.22 286	1.65 265	8.76 315	3.63 304	0.95 252	1.93 279	4.42 300	3.38 299	4.33 317	7.98 316	9.94 289	12.44 318	3.01 323	6.17 304	5.02 309	3.28 290	1.93 300	8.63 258	1.99 285	5.29 283	5.96 300	1.38 304	3.33 311	4.43 293	7.25 300	4.95 259	14.86 310

HSM-Net_RVC	2.86 252	1.24 256	1.50 257	2.55 281	1.72 276	0.57 237	0.17 213	3.55 281	1.14 253	3.50 297	6.32 304	7.94 280	2.93 283	0.05 137	3.38 198	2.12 205	1.28 242	0.26 120	3.24 184	1.24 250	3.66 227	3.76 216	0.61 280	2.64 304	4.43 293	6.27 295	5.76 275	5.47 258
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CSAN	4.46 288	2.36 290	1.57 261	3.12 286	3.32 301	1.64 268	0.76 248	4.59 302	4.37 311	3.80 305	2.84 260	17.58 310	10.47 314	0.96 294	4.80 267	1.75 171	2.06 271	1.16 265	5.69 217	2.34 293	2.93 203	2.40 167	0.43 263	2.56 302	4.64 295	11.45 328	7.53 303	13.44 306

NCCL2	2.12 227	2.27 287	1.29 243	1.28 252	1.85 283	0.18 202	0.77 249	1.24 157	1.25 260	1.62 231	2.71 258	1.06 189	0.51 196	0.31 256	4.40 243	2.33 223	1.57 258	0.62 205	2.35 151	0.68 215	2.68 196	4.29 243	1.52 307	1.06 276	4.65 296	4.17 258	4.04 225	6.58 269

SQANet	17.87 333	31.68 348	5.41 316	57.78 349	33.35 346	57.44 350	39.25 347	4.37 299	1.73 276	4.89 324	1.53 229	30.38 325	5.54 295	56.25 349	3.78 220	1.32 122	5.20 311	1.48 281	29.72 330	1.71 270	6.45 301	5.45 279	54.26 354	1.90 292	4.80 297	8.48 313	9.52 312	18.82 322

Any-RAFT	2.56 244	0.56 175	3.45 299	0.34 182	0.51 219	0.01 62	0.04 155	2.96 257	0.64 203	0.51 156	3.99 277	3.76 235	0.35 157	0.16 217	2.92 166	3.82 278	0.81 203	0.80 229	8.30 255	0.51 197	5.45 286	3.87 219	0.44 266	0.16 164	4.84 298	7.87 307	3.19 166	8.70 281

CBMV	5.52 298	3.65 309	1.32 245	3.46 290	2.86 298	2.04 277	0.41 236	3.64 283	2.63 293	4.09 312	2.36 247	14.13 303	3.70 291	0.57 274	7.16 310	6.19 330	4.26 304	2.36 311	8.76 260	1.44 259	6.43 300	4.53 253	0.54 276	5.62 331	4.85 299	6.08 292	19.41 337	26.62 340
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FBW_ROB	7.98 311	9.24 329	5.57 318	20.21 331	8.25 327	12.08 322	8.09 324	4.92 308	1.58 272	3.30 286	5.15 292	13.88 302	3.03 285	7.45 337	6.23 305	1.49 140	2.89 285	0.79 224	33.18 336	1.93 283	5.24 281	4.40 248	9.43 338	8.29 344	4.88 300	7.69 304	4.88 256	21.40 327

anonymity	3.65 273	0.66 197	5.99 323	1.34 255	0.51 219	0.44 227	0.11 201	3.79 289	0.79 223	2.66 262	18.15 354	3.83 236	0.89 247	0.26 251	3.21 185	5.09 311	0.93 216	0.53 187	7.76 251	1.11 244	4.31 248	5.87 292	0.28 238	0.42 250	4.98 301	9.60 322	5.40 269	9.75 290

IGEV_Zeroshot_test	3.61 271	0.78 211	7.78 332	6.84 306	0.33 195	2.04 277	1.78 274	3.97 291	0.92 234	2.12 246	6.05 302	4.60 250	1.01 252	0.08 173	3.44 200	5.73 321	0.76 195	0.61 203	9.25 271	1.49 261	7.12 316	6.47 312	0.31 244	0.27 206	5.02 302	5.44 285	5.95 279	7.38 272

IGEV-FE	3.61 271	0.78 211	7.78 332	6.84 306	0.32 190	2.04 277	1.79 275	3.97 291	0.92 234	2.19 251	6.01 299	4.62 251	1.01 252	0.08 173	3.44 200	5.72 320	0.73 192	0.60 201	9.23 270	1.50 262	7.13 317	6.47 312	0.31 244	0.27 206	5.03 303	5.44 285	5.97 280	7.38 272

ADCMid	6.83 307	4.46 315	4.95 313	2.16 278	4.31 309	5.71 301	7.29 319	8.83 323	12.78 335	3.11 280	8.10 319	9.83 288	9.65 312	2.84 319	8.51 329	5.42 317	4.68 308	2.83 315	18.87 316	3.22 308	7.09 315	7.70 331	5.37 330	2.33 299	5.12 304	8.71 316	5.21 265	15.24 312

DGSMNet	11.51 324	4.52 316	7.92 334	5.60 301	4.80 311	7.02 307	6.11 314	7.51 321	4.47 312	11.25 347	31.10 366	17.12 309	7.95 305	4.11 331	10.43 342	14.27 359	16.27 345	9.03 350	40.42 348	11.09 342	20.12 365	22.06 367	4.60 329	6.88 338	5.15 305	9.40 319	8.22 307	13.42 305

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 286	1.17 254	7.69 330	1.88 273	0.63 232	5.37 299	1.86 276	3.49 279	2.61 292	3.69 301	9.28 332	5.22 261	1.87 266	0.04 128	4.47 246	6.37 332	1.46 256	1.46 278	9.75 278	2.23 292	6.73 306	6.20 306	0.25 236	1.56 290	5.23 306	7.70 305	6.43 288	11.78 300

AMNet	6.77 306	3.87 311	2.62 290	4.00 296	5.86 317	6.75 304	3.31 299	2.51 225	2.47 288	3.44 294	6.68 307	9.34 287	2.05 268	7.44 336	4.79 266	9.81 352	13.48 341	7.65 344	7.95 254	7.83 332	11.47 343	7.62 329	2.74 316	4.18 320	5.52 307	8.25 312	13.24 324	17.97 318

dad	4.05 279	0.87 225	0.28 82	10.24 319	1.70 275	1.03 256	12.23 330	12.58 336	0.11 102	3.46 296	0.00 1	1.93 215	3.59 289	0.19 228	4.92 273	1.26 117	1.60 259	0.53 187	14.05 298	0.63 212	2.73 197	1.88 134	0.16 210	0.71 269	5.78 308	0.19 119	17.00 334	9.60 289

pmcnn	8.05 312	2.96 300	2.25 281	6.23 303	5.03 312	6.98 306	4.33 306	4.70 305	2.02 284	4.19 313	9.20 331	19.11 312	20.39 330	0.73 286	7.05 309	6.73 333	6.29 318	4.51 329	22.54 323	4.66 318	9.62 334	5.08 268	4.46 328	4.23 321	5.99 309	5.22 282	17.26 335	25.55 339

STTRV1_RVC		2.31 289	1.06 227	5.61 302	1.39 267	5.42 300	2.59 291	3.68 284	3.77 304	4.47 320	4.40 283	16.44 307	20.14 329	1.02 295	9.83 340	3.26 260	18.06 349	0.81 231		11.45 343	18.05 361	6.27 309		4.23 321	6.12 310	7.90 308	11.99 321	28.90 345

G-Net	10.87 321	4.96 319	9.71 338	3.77 292	4.24 308	7.37 308	2.01 280	10.08 327	15.80 342	4.95 326	15.59 347	48.52 350	9.05 308	0.58 277	8.11 324	8.67 347	5.49 312	4.42 327	23.80 326	15.66 349	8.01 326	8.23 334	3.06 323	5.14 330	6.15 311	13.92 336	22.56 339	23.75 335

AnyNet_C32	5.68 302	1.96 276	2.91 293	1.78 268	2.71 295	3.17 288	5.76 313	4.31 298	12.56 333	3.07 279	7.17 311	4.22 247	1.70 265	2.19 318	8.22 326	5.98 326	5.69 314	4.43 328	12.45 294	2.93 303	9.72 336	8.57 337	1.84 308	3.46 314	6.24 312	9.82 324	6.26 285	14.21 307

FC-DCNN	3.82 275	4.38 314	5.67 320	9.61 318	4.14 307	8.01 313	3.26 298	4.21 296	1.69 275	2.95 274	1.54 230	5.87 269	2.09 270	0.13 210	4.40 243	2.15 208	2.54 281	1.11 262	3.38 189	0.82 229	3.11 210	2.20 153	0.65 284	3.29 310	6.33 313	4.91 275	6.98 296	7.80 277

ADCL	3.91 276	3.61 308	2.28 283	1.76 267	1.76 280	3.09 286	4.16 303	1.98 192	13.71 338	2.81 268	5.14 291	2.47 225	0.65 216	1.10 302	5.38 284	2.55 229	2.02 270	2.20 305	6.41 229	2.08 287	4.87 270	4.20 238	1.40 305	1.06 276	6.69 314	6.60 297	4.33 237	11.16 298

RTS	5.53 299	1.46 262	0.94 220	0.90 241	1.73 277	4.08 293	4.63 308	2.53 227	3.41 300	2.79 266	1.70 238	8.18 281	1.27 260	0.72 284	7.83 316	4.87 304	7.37 324	2.34 309	18.33 309	2.92 301	4.78 258	5.88 293	1.04 297	1.31 282	6.74 315	22.88 356	6.66 292	22.00 329

RTSA	5.53 299	1.46 262	0.94 220	0.90 241	1.73 277	4.08 293	4.63 308	2.53 227	3.41 300	2.79 266	1.70 238	8.18 281	1.27 260	0.72 284	7.83 316	4.87 304	7.37 324	2.34 309	18.33 309	2.92 301	4.78 258	5.88 293	1.04 297	1.31 282	6.74 315	22.88 356	6.66 292	22.00 329

DN	3.57 270	0.27 108	0.66 196	0.17 106	0.23 151	14.55 325	0.03 146	2.60 234	0.80 224	3.37 291	1.09 216	25.04 319	0.56 203	0.08 173	2.93 169	3.32 264	0.80 200	0.38 154	6.67 232	0.80 226	3.87 232	3.40 207	0.15 205	0.36 239	6.96 317	5.28 284	3.65 191	8.33 280

CBMV_ROB	6.09 304	2.65 293	2.29 284	8.35 314	5.74 316	5.08 297	2.76 292	5.03 310	2.35 286	3.78 304	4.70 286	21.22 314	13.56 321	0.09 184	6.04 301	3.70 277	2.84 284	1.39 274	11.35 289	8.80 337	4.92 271	3.11 196	0.43 263	2.10 297	7.06 318	10.12 325	12.96 323	11.93 301

XQC	4.76 291	3.14 304	1.63 264	3.31 288	3.69 305	3.46 291	2.94 294	6.02 318	3.05 296	2.64 260	5.51 293	5.67 264	7.46 304	1.41 310	8.02 319	4.65 296	3.59 293	1.49 282	10.75 287	2.91 300	4.96 273	6.67 314	0.41 257	1.91 293	7.13 319	10.47 327	11.17 318	4.51 241

FC-DCNN v2	4.24 285	4.65 317	5.90 322	11.00 321	4.41 310	8.70 317	3.19 296	5.19 311	2.19 285	2.86 273	1.78 240	6.28 273	2.81 280	0.13 210	4.51 249	2.15 208	2.50 280	1.01 255	3.64 194	0.81 228	3.11 210	2.22 155	0.64 283	3.28 309	7.94 320	5.77 290	8.62 309	9.05 287

otaku	21.36 342	42.67 353	7.67 329	62.47 355	41.26 352	63.18 361	49.95 349	6.15 319	4.57 313	10.22 342	1.83 243	32.26 327	9.33 310	65.85 351	4.60 255	1.61 151	7.10 322	1.41 276	36.88 341	7.74 331	7.03 312	5.98 302	54.87 355	2.69 305	8.31 321	9.47 321	13.48 327	18.26 320

DispFullNet	26.27 348	39.81 349	17.89 355	52.75 348	38.74 350	45.03 349	55.21 351	13.74 337	12.89 336	13.75 352	9.88 333	43.75 344	32.46 346	86.51 356	11.01 346	13.68 358	29.48 366	16.23 364	51.78 361	14.64 347	13.87 352	10.46 347	14.59 344	6.22 336	8.62 322	8.03 311	16.08 332	32.10 348

edge stereo	11.35 323	6.83 326	10.52 340	14.06 323	12.00 335	16.55 330	12.81 331	12.42 334	7.44 322	6.06 331	15.12 346	38.81 338	17.75 325	1.25 304	7.59 314	7.29 340	5.73 315	3.11 317	25.18 329	4.53 315	6.71 305	8.01 333	4.16 326	3.71 317	8.94 323	7.65 303	13.41 326	28.72 344

ADCPNet	6.67 305	1.97 277	3.86 303	2.75 283	6.19 321	3.07 285	7.60 322	5.21 313	8.03 324	3.82 306	7.92 315	5.17 260	13.78 322	2.98 322	8.10 322	6.12 329	4.35 305	2.04 303	18.50 312	4.74 319	7.04 313	7.43 325	2.98 319	1.91 293	8.96 324	14.04 337	7.02 298	14.47 309

MFMNet_re	16.26 332	13.95 334	7.70 331	24.27 334	9.34 330	33.99 344	17.43 333	12.42 334	19.62 350	10.23 343	13.58 341	39.02 339	13.47 320	1.40 309	10.73 345	10.12 353	29.43 365	12.22 353	31.31 332	10.07 339	17.19 358	9.15 340	8.44 335	9.02 346	8.97 325	5.68 289	24.08 341	36.04 353

MFN_U_SF_RVC	10.34 320	6.17 325	3.69 302	9.55 317	5.13 313	12.52 324	10.34 327	12.25 332	7.05 320	12.23 350	14.31 343	22.82 315	13.03 319	8.82 339	11.37 349	4.87 304	3.83 301	3.31 320	39.34 345	5.97 324	8.56 332	8.81 338	1.45 306	6.40 337	9.49 326	8.57 314	9.56 313	19.71 323

ADCS	9.93 316	5.64 321	4.82 309	3.95 295	6.05 319	6.17 303	5.70 312	9.47 325	15.68 340	4.19 313	7.98 316	12.91 300	17.41 324	3.94 330	10.52 344	11.68 356	10.14 329	7.14 343	24.46 328	8.67 336	13.95 353	13.00 358	2.94 317	6.15 335	9.75 327	17.65 346	10.70 317	17.41 315

MonStereo1	29.98 353	43.13 354	15.45 351	62.83 356	50.21 364	57.60 351	67.21 356	18.37 347	19.83 353	11.70 348	18.17 355	62.56 364	43.75 358	93.03 363	7.82 315	4.11 285	18.02 348	8.91 349	40.36 347	13.70 345	10.83 338	8.27 335	61.68 367	4.04 319	10.22 328	5.85 291	24.40 342	27.43 341

Ntro	22.77 345	41.10 350	9.75 339	63.11 358	42.85 353	62.03 359	56.57 352	8.43 322	6.55 319	12.02 349	2.06 245	33.43 330	6.53 300	75.01 353	4.99 275	1.38 130	7.98 326	2.25 306	37.75 342	9.51 338	6.94 311	6.04 304	55.49 356	3.02 306	10.71 329	14.77 339	13.49 328	21.09 326

SANet	10.32 319	4.15 313	6.27 324	5.51 300	5.49 315	8.58 316	2.27 284	15.41 340	13.03 337	2.83 269	9.09 329	60.35 360	25.50 336	2.93 321	8.06 320	3.02 249	7.05 320	3.86 323	11.43 290	3.25 309	5.27 282	5.02 267	2.60 315	7.27 342	11.08 330	12.57 331	13.36 325	23.31 334

AnyNet_C01	12.12 326	6.13 324	5.39 315	6.24 304	6.03 318	5.20 298	9.20 325	12.30 333	16.87 345	5.85 330	9.03 328	26.16 320	18.91 327	4.53 333	11.14 348	12.98 357	16.27 345	15.82 362	34.24 337	10.36 340	16.44 357	13.34 360	7.06 332	6.93 340	11.61 331	9.46 320	9.77 315	19.91 324

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 310	3.59 307	1.09 228	9.20 316	3.71 306	7.69 309	7.51 321	10.81 329	8.52 326	4.93 325	4.20 279	16.73 308	9.30 309	5.45 334	8.09 321	3.29 261	1.80 265	1.13 263	18.77 313	2.10 289	6.48 302	7.49 326	3.17 324	1.74 291	12.06 332	14.29 338	9.71 314	14.36 308

ACVNet-4b	26.61 349	42.01 351	11.61 341	69.47 367	47.43 356	69.50 369	76.65 367	10.80 328	9.82 330	15.00 356	1.59 231	58.27 358	9.88 313	93.43 364	4.75 263	1.87 179	13.94 342	5.15 331	32.30 334	13.54 344	7.25 319	5.67 287	58.95 360	4.34 325	12.13 333	9.30 318	15.06 330	18.72 321

RainbowNet	27.62 352	45.59 355	16.83 353	69.42 366	46.28 354	68.08 368	69.73 362	9.87 326	3.31 298	17.67 357	2.40 248	45.29 345	28.15 339	91.67 359	11.05 347	3.10 255	10.99 332	5.02 330	43.52 351	16.90 353	8.37 329	6.69 315	58.54 359	4.55 326	13.10 334	12.31 330	16.72 333	20.53 325

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 322	10.59 332	6.33 325	17.49 326	6.29 322	7.85 312	10.69 328	18.03 346	23.43 356	11.13 344	4.86 289	14.66 304	5.81 297	9.65 341	9.78 339	5.91 324	3.18 288	5.17 332	39.06 344	7.03 329	7.92 325	9.81 344	7.04 331	7.22 341	14.77 335	8.85 317	6.40 287	17.43 316

DeepPrunerF	2.66 246	1.67 271	0.33 101	3.58 291	9.30 329	1.76 272	3.48 300	0.68 141	3.29 297	0.71 170	1.59 231	0.37 122	0.27 145	0.13 210	5.94 297	3.42 272	1.03 226	0.54 190	4.47 205	0.65 214	2.02 169	2.06 146	0.56 278	0.31 223	15.21 336	3.30 243	3.74 199	1.47 197

PVD	12.14 327	5.88 322	8.51 336	7.70 311	6.65 323	10.05 318	6.16 315	21.11 352	19.74 351	3.44 294	8.69 325	16.07 306	27.50 338	2.86 320	8.93 334	7.52 344	11.20 333	6.11 340	24.24 327	6.83 328	11.08 339	11.21 353	1.11 300	5.71 332	15.30 337	21.90 354	17.71 336	34.49 351

LSM0	22.48 344	6.09 323	4.65 307	14.89 324	10.39 332	16.43 329	13.29 332	23.38 354	15.69 341	14.75 354	18.69 356	35.79 333	33.70 348	0.93 293	73.52 377	85.94 377	13.36 340	5.62 336	55.67 366	16.83 352	21.95 366	18.82 364	4.28 327	8.01 343	16.44 338	16.43 343	28.65 346	32.66 350

SPS-STEREO	20.13 340	14.92 335	11.88 342	19.84 330	20.39 337	18.24 332	9.27 326	16.06 343	19.74 351	19.91 359	20.06 359	33.66 332	37.68 351	7.23 335	13.17 354	16.66 363	26.75 361	16.01 363	32.30 334	23.65 360	30.25 372	22.84 370	13.67 343	13.47 357	16.56 339	15.26 340	29.55 349	24.45 336
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 341	16.10 337	12.43 343	22.81 333	21.80 338	24.45 337	18.63 336	17.89 345	12.77 334	18.42 358	19.55 357	30.39 326	40.48 353	11.67 343	12.56 352	15.10 361	25.73 358	12.69 356	34.93 339	21.56 358	26.12 369	22.15 368	21.16 347	12.73 354	17.44 340	13.30 334	33.35 354	28.26 342

SGM_RVC	10.08 317	10.50 331	3.60 301	16.68 325	8.80 328	14.87 327	7.11 318	9.19 324	6.25 317	4.06 311	7.33 312	24.89 318	18.29 326	0.57 274	4.57 253	1.98 194	3.30 292	1.17 266	20.75 319	2.20 290	4.80 261	2.23 156	2.29 311	3.65 316	17.68 341	13.31 335	33.30 353	28.67 343
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	14.25 331	3.23 305	1.83 274	7.63 310	7.22 324	10.44 319	4.19 304	5.68 315	8.64 327	4.20 315	3.75 272	72.37 370	26.68 337	4.43 332	10.42 341	10.25 355	10.56 330	8.02 345	58.50 368	8.44 335	11.36 341	8.93 339	16.95 346	10.34 349	18.62 342	15.80 341	14.33 329	21.91 328

ACVNet_1	26.74 350	42.56 352	14.81 348	66.86 363	48.56 358	65.11 366	82.56 372	15.95 342	8.17 325	11.16 345	5.65 295	32.31 328	25.19 335	93.82 365	7.38 313	2.02 196	15.91 344	6.16 341	34.50 338	10.98 341	8.17 328	6.10 305	59.12 361	5.79 333	19.06 343	9.75 323	9.37 311	15.02 311

LRCNet_RVC	60.25 374	73.90 378	44.96 375	94.13 378	95.20 379	91.02 379	85.32 376	54.56 373	36.51 361	98.66 379	73.01 377	91.80 380	67.46 377	96.60 379	33.95 369	18.60 367	69.32 377	51.86 376	94.53 378	64.28 378	31.29 373	22.24 369	94.67 378	54.29 378	19.85 344	10.16 326	33.16 352	25.34 338

MeshStereo	13.21 330	10.28 330	5.53 317	24.29 335	14.71 336	17.26 331	7.30 320	12.03 330	7.47 323	4.66 322	9.13 330	38.56 337	29.80 341	0.45 269	9.43 337	7.37 342	3.76 297	2.44 312	18.85 315	2.41 295	12.93 350	7.18 321	1.21 301	5.79 333	22.04 345	16.38 342	33.15 351	32.34 349
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
WAO-7	27.19 351	31.49 347	25.61 363	33.41 338	34.55 348	21.90 336	27.96 342	47.14 371	47.22 369	29.27 364	38.50 369	41.69 342	40.59 356	12.37 344	31.37 368	17.44 364	15.34 343	8.53 346	46.18 352	20.63 357	9.79 337	10.78 349	3.30 325	33.50 370	22.38 346	21.79 353	23.87 340	37.39 354

SGM-ForestM	11.60 325	15.35 336	4.54 306	19.02 329	8.08 326	18.74 333	10.83 329	12.03 330	7.24 321	3.01 276	6.09 303	36.06 334	23.95 332	0.75 287	4.47 246	1.51 144	3.60 295	0.75 221	20.06 318	1.60 266	4.23 244	1.65 129	1.36 303	3.34 312	25.09 347	20.48 351	34.27 356	25.03 337

notaker	49.83 368	63.78 371	33.18 368	70.81 370	66.40 371	70.73 371	78.98 370	45.33 370	64.15 374	43.75 372	59.49 374	60.26 359	51.62 369	93.99 369	46.45 372	31.86 371	34.38 369	24.64 368	65.77 373	41.22 373	24.40 368	24.26 372	68.58 372	39.92 373	26.43 348	29.62 366	38.96 359	46.51 363

MDST_ROB	10.13 318	16.70 338	3.04 295	29.06 336	9.34 330	20.66 334	5.02 311	5.90 316	1.98 283	3.16 283	2.70 257	11.22 294	28.15 339	0.18 226	6.30 306	1.37 129	1.21 239	0.34 146	7.74 250	1.01 236	4.67 256	3.95 226	1.92 310	1.94 295	26.55 349	19.78 349	37.02 358	22.50 332

XX-Stereo	3.48 269	0.50 162	1.80 271	1.21 251	0.27 169	0.34 220	0.44 237	1.47 165	0.41 173	2.51 256	6.92 309	4.97 253	1.06 256	0.12 204	3.21 185	5.22 314	0.96 219	0.80 229	6.95 236	0.80 226	4.33 249	4.04 231	0.21 224	0.27 206	26.57 350	3.75 250	5.08 263	9.77 291

STStereo	19.12 334	25.20 344	16.96 354	40.13 346	26.93 344	32.21 342	21.77 340	19.35 350	16.49 344	7.75 337	17.60 351	46.83 348	36.96 350	1.06 299	8.10 322	2.99 247	3.81 299	1.57 284	31.85 333	5.18 321	6.77 309	5.31 271	3.04 322	9.71 348	29.57 351	23.01 358	40.22 360	35.81 352

PSMNet_ROB	31.36 354	48.75 361	16.32 352	64.48 360	46.97 355	60.77 355	61.30 353	19.02 349	20.70 354	27.57 363	24.90 363	41.43 341	42.18 357	83.15 354	13.95 355	4.06 284	17.90 347	5.94 339	42.51 350	15.37 348	11.21 340	9.54 343	57.95 358	14.27 358	29.64 352	19.74 348	29.38 348	17.81 317

ELAS_RVC	19.26 335	19.85 341	14.31 346	33.92 339	22.40 339	33.39 343	19.24 337	15.07 338	10.89 332	8.20 338	17.30 350	54.84 357	32.79 347	3.23 326	8.72 331	3.46 273	11.25 334	6.19 342	19.97 317	7.86 333	12.63 348	12.02 356	9.45 339	10.70 350	30.22 353	22.17 355	41.23 364	38.75 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	32.19 356	30.24 346	35.83 371	39.74 345	34.14 347	43.67 348	35.54 345	29.41 365	45.70 367	14.86 355	8.65 324	79.62 375	19.51 328	25.38 346	15.92 360	16.55 362	38.70 371	25.92 370	35.72 340	25.05 363	29.56 371	23.18 371	32.21 348	26.78 366	30.47 354	28.96 365	48.44 369	49.33 366

ELAS	19.48 338	22.90 343	14.50 347	35.26 341	24.25 343	31.48 341	19.80 339	16.72 344	15.91 343	7.71 336	15.62 348	48.88 351	30.47 344	3.20 325	9.19 335	3.39 269	10.97 331	5.79 337	21.49 321	6.53 327	11.69 344	11.90 355	9.30 336	9.63 347	32.86 355	24.17 359	41.19 363	41.31 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	38.80 362	50.14 363	23.16 358	63.45 359	47.59 357	63.57 362	68.85 360	27.44 359	44.99 365	21.03 360	13.47 340	69.75 369	56.51 372	94.74 370	18.85 363	8.54 346	26.03 360	15.59 361	53.93 365	25.94 364	12.81 349	10.53 348	61.35 366	21.98 361	33.37 356	26.73 362	33.93 355	53.30 369

BEATNet-Init1	23.62 347	27.86 345	13.22 345	44.78 347	23.54 340	38.58 347	23.96 341	18.57 348	18.15 349	9.17 339	13.26 339	47.63 349	48.00 363	3.29 327	12.31 350	9.22 349	7.35 323	5.48 335	48.70 356	19.34 354	12.33 347	11.24 354	7.11 334	11.28 351	33.76 357	21.63 352	60.52 377	47.50 364

MANE	19.83 339	17.14 339	15.43 350	34.46 340	23.74 341	25.27 338	17.85 334	19.50 351	17.04 346	6.13 332	12.40 337	41.03 340	35.23 349	3.36 329	7.87 318	8.98 348	7.09 321	29.77 371	21.81 322	3.71 312	9.51 333	5.54 283	2.50 313	8.83 345	34.12 358	27.95 364	51.25 371	47.85 365

PWCK	38.25 361	63.47 370	23.98 362	73.60 372	41.23 351	60.98 356	51.31 350	54.00 372	35.86 360	26.51 362	39.23 370	62.00 363	46.09 360	26.43 347	14.46 358	9.53 351	30.80 367	12.71 357	83.96 377	28.46 367	23.42 367	13.60 361	47.98 353	30.51 369	34.48 359	27.91 363	31.53 350	38.61 356

LE_ROB	22.46 343	10.87 333	12.67 344	32.44 337	37.93 349	31.36 339	33.43 344	23.22 353	21.14 355	6.73 335	17.81 353	52.15 355	50.94 368	1.56 313	6.43 307	2.92 244	3.14 287	1.46 278	30.14 331	8.43 334	7.23 318	4.28 242	7.08 333	25.69 365	34.50 360	36.15 372	53.30 373	53.30 369

MADNet+	19.30 337	7.92 327	15.32 349	17.51 327	11.42 333	8.09 314	18.41 335	28.03 361	17.21 347	12.46 351	12.08 336	33.63 331	30.37 343	9.62 340	18.64 361	14.89 360	25.78 359	10.10 352	40.05 346	16.50 351	17.34 359	12.76 357	9.48 340	18.60 360	35.02 361	20.22 350	21.19 338	38.41 355

ACVNet_2	32.06 355	47.10 357	20.06 357	67.26 365	49.84 363	64.97 364	85.15 375	28.04 362	14.34 339	14.44 353	8.02 318	51.06 354	30.19 342	92.01 362	8.75 332	2.50 227	19.20 350	5.27 333	50.34 357	16.10 350	8.16 327	5.63 286	57.79 357	13.22 356	36.40 362	13.10 333	24.92 343	31.82 347

TorneroNet	39.82 364	53.94 365	26.20 364	66.81 362	49.07 359	65.07 365	70.90 363	26.31 355	46.32 368	24.07 361	20.96 361	67.36 368	52.11 370	94.83 372	18.77 362	9.35 350	24.89 357	16.30 365	53.07 362	24.04 361	13.64 351	11.04 352	61.85 368	22.68 363	36.84 363	25.85 361	42.63 365	50.33 367

IMH	35.14 359	49.00 362	23.80 361	61.52 353	49.14 360	63.04 360	67.99 359	27.86 360	38.05 362	11.18 346	14.22 342	49.01 352	53.30 371	93.93 368	14.60 359	7.08 337	21.66 353	9.65 351	47.64 355	22.22 359	11.39 342	9.32 341	59.41 365	12.98 355	40.95 364	19.12 347	29.12 347	41.73 361

IMH-64-1	33.95 357	47.85 358	23.39 359	61.17 351	49.33 361	61.76 357	67.81 357	27.05 356	35.73 358	10.03 340	14.78 344	45.47 346	40.48 353	93.88 366	14.40 356	7.26 338	20.70 351	8.75 347	47.06 353	20.52 355	11.86 345	10.05 345	59.37 363	11.73 352	41.46 365	17.26 344	27.54 344	39.89 358

IMH-64	33.95 357	47.85 358	23.39 359	61.17 351	49.33 361	61.76 357	67.81 357	27.05 356	35.73 358	10.03 340	14.78 344	45.47 346	40.48 353	93.88 366	14.40 356	7.26 338	20.70 351	8.75 347	47.06 353	20.52 355	11.86 345	10.05 345	59.37 363	11.73 352	41.46 365	17.26 344	27.54 344	39.89 358

WAO-6	36.54 360	46.81 356	19.38 356	60.03 350	52.14 365	58.04 352	63.77 354	27.20 358	42.09 363	33.11 367	17.67 352	42.19 343	50.09 367	89.85 357	29.06 366	18.00 366	22.89 354	12.66 355	41.03 349	25.00 362	19.25 362	17.73 362	34.12 349	17.43 359	42.37 367	25.35 360	36.73 357	42.55 362

LVE	39.30 363	48.25 360	30.12 366	73.97 373	64.66 370	64.57 363	77.85 368	28.17 363	23.72 357	37.91 369	35.79 367	37.41 335	49.58 364	95.15 376	12.46 351	5.89 323	24.18 355	12.87 358	53.55 363	26.04 365	13.99 354	13.05 359	69.20 373	25.62 364	43.97 368	29.71 367	40.99 362	22.41 331

DPSimNet_ROB	58.77 373	55.98 366	59.21 377	62.88 357	73.92 377	60.20 354	64.84 355	28.34 364	91.63 379	80.59 377	52.65 372	74.49 373	47.24 362	90.64 358	55.91 374	45.99 375	54.62 375	42.30 374	68.03 374	59.25 377	51.18 376	59.54 376	44.54 350	45.19 375	44.85 369	61.56 377	56.15 374	55.05 371

ktn	52.79 370	63.82 372	30.11 365	66.93 364	72.48 376	66.28 367	78.41 369	39.02 366	71.70 376	45.89 374	67.47 376	52.57 356	45.22 359	95.33 377	48.59 373	35.19 372	41.05 373	31.49 372	60.62 369	36.06 370	32.70 374	35.82 374	63.06 369	38.69 371	45.38 370	41.08 373	57.93 375	62.41 375

Dean	42.92 365	51.28 364	31.30 367	76.75 374	64.32 369	79.06 378	83.43 374	42.61 367	43.67 364	35.18 368	22.58 362	60.75 361	56.83 373	94.89 373	13.15 353	4.20 286	27.88 362	12.35 354	63.72 371	28.96 368	9.62 334	7.74 332	59.21 362	22.07 362	48.58 371	35.91 371	53.04 372	29.88 346

KSHMR	56.45 372	73.76 377	53.18 376	81.77 377	70.47 373	77.94 377	83.01 373	67.07 378	54.37 373	56.94 376	54.51 373	61.36 362	46.54 361	94.90 374	59.43 375	44.62 374	39.11 372	36.00 373	64.69 372	47.55 374	28.73 370	19.90 365	65.78 371	55.97 379	49.71 372	33.30 368	50.13 370	53.27 368

UNDER WATER-64	53.24 371	62.47 369	43.72 374	79.20 376	70.94 374	76.00 376	87.61 378	65.70 376	45.62 366	52.26 375	61.76 375	72.47 371	58.44 375	94.91 375	30.75 367	17.95 365	34.62 370	25.80 369	53.84 364	26.41 366	19.77 364	21.35 366	75.52 377	44.10 374	50.84 373	55.27 376	40.93 361	69.21 378

UNDER WATER	52.38 369	65.77 373	42.25 372	77.68 375	67.77 372	74.59 375	85.69 377	61.52 375	50.72 372	41.81 371	48.33 371	74.09 372	57.87 374	94.82 371	34.80 370	18.86 368	33.89 368	24.15 367	57.03 367	29.54 369	19.73 363	18.75 363	69.48 374	49.19 377	52.93 374	49.45 374	44.09 366	69.45 379

WAO-8	44.25 366	56.07 367	34.81 369	70.40 369	61.11 366	71.92 372	71.92 364	43.60 368	48.93 370	32.20 365	26.30 364	67.35 366	49.97 365	91.99 360	26.69 364	19.01 369	29.42 363	13.46 359	51.63 359	37.17 371	16.32 355	10.83 350	44.60 351	27.68 367	53.45 375	35.23 369	47.57 367	55.24 372

Venus	44.25 366	56.07 367	34.81 369	70.38 368	61.11 366	71.92 372	71.92 364	43.60 368	48.93 370	32.20 365	26.30 364	67.35 366	49.97 365	91.99 360	26.69 364	19.01 369	29.42 363	13.46 359	51.63 359	37.17 371	16.32 355	10.83 350	44.60 351	27.68 367	53.45 375	35.23 369	47.57 367	55.24 372

HanzoNet	60.55 375	68.65 374	42.85 373	71.08 371	71.43 375	71.96 374	79.15 371	59.75 374	75.19 377	45.14 373	74.83 378	74.50 374	63.75 376	96.51 378	43.02 371	39.58 373	52.48 374	47.20 375	75.57 375	51.40 375	44.83 375	44.21 375	72.81 375	39.33 372	54.31 377	50.20 375	60.45 376	64.70 377

JetRed	62.68 376	71.30 375	68.71 378	66.70 361	63.10 368	69.94 370	74.63 366	66.20 377	66.87 375	41.55 370	36.99 368	80.77 377	12.41 317	62.44 350	66.90 376	66.45 376	65.00 376	75.57 379	62.84 370	53.56 376	77.95 377	72.78 377	73.29 376	48.99 376	55.75 378	62.99 378	66.04 378	62.58 376

MADNet++	76.54 377	72.15 376	83.11 380	61.53 354	81.21 378	58.42 353	69.47 361	68.24 379	78.58 378	85.63 378	92.37 379	80.60 376	85.04 378	36.71 348	81.19 378	89.82 378	88.15 378	69.64 377	82.54 376	91.39 379	92.32 378	93.48 379	65.75 370	90.26 381	59.09 379	74.29 379	74.25 379	61.32 374

SAMSARA	19.29 336	2.55 292	5.07 314	4.09 297	3.44 303	3.26 289	4.38 307	15.32 339	9.58 329	4.44 319	5.63 294	8.73 283	24.82 333	3.30 328	10.45 343	6.81 334	5.49 312	3.46 322	21.26 320	4.77 320	17.96 360	24.74 373	0.82 291	4.77 327	80.12 380	91.25 380	77.91 380	76.45 380

MEDIAN_ROB	97.56 379	99.08 380	98.39 381	100.00 380	99.99 380	100.00 383	100.00 383	99.49 382	98.31 380	100.00 382	99.95 383	97.97 381	96.05 379	99.97 381	99.41 381	98.43 380	98.53 380	98.66 380	99.88 381	97.95 380	93.38 380	96.45 381	100.00 381	97.23 382	86.96 381	92.33 381	89.80 381	95.90 382

HaxPig	98.97 381	100.00 383	98.94 382	100.00 380	100.00 381	99.99 382	100.00 383	99.99 383	99.97 382	100.00 382	99.99 384	100.00 385	99.95 382	100.00 382	99.56 382	99.43 381	99.97 383	99.57 381	100.00 382	100.00 384	97.25 381	96.32 380	99.99 380	99.98 384	89.17 382	99.51 383	94.19 382	98.51 383

AVERAGE_ROB	98.95 380	100.00 383	99.79 383	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	100.00 385	100.00 383	100.00 382	99.77 383	99.85 382	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	98.12 382	99.51 382	100.00 381	100.00 385	93.43 383	93.75 382	94.35 383	93.16 381

PML	96.14 378	100.00 383	82.26 379	100.00 380	100.00 381	100.00 383	99.16 382	100.00 384	98.98 381	100.00 382	95.95 380	99.91 384	100.00 383	98.52 380	94.87 379	92.63 379	90.73 379	73.63 378	100.00 382	98.25 381	92.56 379	85.93 378	97.80 379	98.67 383	96.15 384	99.98 384	100.00 384	99.92 384

fast-reg	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	100.00 385	100.00 383	100.00 382	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	100.00 385	100.00 385	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

FlowAnything	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	100.00 385	100.00 383	100.00 382	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	100.00 385	100.00 385	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

CasAABBNet	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	100.00 385	100.00 383	100.00 382	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	100.00 385	100.00 385	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

DPSMNet_ROB	99.53 383	99.78 382	100.00 384	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	99.17 380	100.00 383	99.31 380	99.63 381	91.42 379	99.14 381	100.00 382	99.94 384	100.00 383	99.82 381	99.99 382	99.62 380	99.99 382	99.79 383	99.66 383	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

DGTPSM_ROB	99.52 382	99.77 381	100.00 384	100.00 380	100.00 381	100.00 383	100.00 383	99.17 380	100.00 383	99.31 380	99.64 382	91.36 378	99.13 380	100.00 382	99.94 384	100.00 383	99.82 381	99.99 382	99.53 379	99.99 382	99.80 384	99.66 383	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

DPSM_ROB	99.92 384	100.00 383	100.00 384	100.00 380	100.00 381	98.97 380	98.99 380	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	99.90 382	100.00 383	100.00 382	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	100.00 385	100.00 385	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

DPSM	99.92 384	100.00 383	100.00 384	100.00 380	100.00 381	98.97 380	98.99 380	100.00 384	100.00 383	100.00 382	100.00 385	99.90 382	100.00 383	100.00 382	100.00 386	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 384	100.00 385	100.00 385	100.00 381	100.00 385	100.00 385	100.00 385	100.00 384	100.00 385

ASD4																								86.17 380

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