Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	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
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
s12784h	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

TANstereo	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

XX-TBD	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

CREStereo	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
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
PMTNet	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

MEDIAN_ROB	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

AVERAGE_ROB	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

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 270	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 247	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 278	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

DFGA-Net	0.04 24	0.06 42	0.03 23	0.06 41	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 46	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 45	0.03 26	0.06 45	0.03 25

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 279	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 279	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 270	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 222	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 228	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 230	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 222	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 226	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FADNet_RVC	0.10 46	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 325	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 332	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

ADCRef	0.13 75	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 323	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 320	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 51	0.07 36	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.08 44	0.07 49	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.07 47	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 50	0.08 49	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 301	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 320	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 329	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 312	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 90	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 49	0.06 49

anonymous	0.09 39	0.14 71	0.13 77	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.14 62	0.07 49	0.09 43	0.07 50	0.09 55	0.07 51	0.13 89	0.07 48	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.09 55	0.07 50	0.09 54	0.07 52

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 228	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 260	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 47	0.07 51	0.08 49	0.07 50	0.08 44	0.07 49	0.08 41	0.07 50	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.07 51	0.07 46	0.07 51	0.08 50	0.07 50	0.07 47	0.06 49	0.07 47	0.07 50	0.08 49	0.06 49

MatchStereo	0.27 125	0.12 66	2.51 338	0.12 71	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 327	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 54	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 56	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 56	0.09 56

BEATNet-Init1	0.15 87	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 308	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 87	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 308	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

over v1	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

over-9	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.09 55	0.14 62	0.09 56	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.13 89	0.09 56	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 56	0.12 72	0.16 113	0.21 113	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 155	0.12 73	0.09 56

UNet	0.19 102	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 227	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 268	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 260	0.09 57	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.09 56

over-6	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

over-8	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

ProNet	0.12 66	0.18 93	0.11 62	0.14 80	0.10 59	0.14 80	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 65	0.10 61	0.14 80	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 88	0.10 58	0.14 79	0.10 60	0.14 79	0.10 61	0.11 72	0.10 62	0.15 86	0.10 59	0.14 81	0.10 62

AnonymousM	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

PVD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

SHD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

SAMSARA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

XQC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTSC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTS	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

RTSA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

MADNet+	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

MADNet++	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 62

FORCE_4.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.15 104	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76

FORCE_4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76

FORCE_5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76

FORCE_6	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.10 59	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76

S2M2_XL	0.24 118	1.32 274	0.86 257	0.17 101	0.11 75	0.17 100	0.11 73	1.05 264	0.12 93	0.16 84	0.11 74	0.16 99	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 101	0.11 77	0.17 99	0.11 75	0.17 100	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.17 100	0.11 76	0.17 100	0.11 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 93	1.25 262	0.20 110	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 73	0.21 95	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 89	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 93	1.25 262	0.20 110	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 73	0.21 95	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 89	0.11 76

JetRed	0.22 114	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 334	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 93	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.11 67	0.11 76	0.11 68	0.11 76

testlalala	0.17 93	1.25 262	0.20 110	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 73	0.21 95	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 89	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot	0.17 93	1.25 262	0.20 110	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 73	0.21 95	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 89	0.11 76

GCAP-Stereo	0.17 93	1.25 262	0.20 110	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 73	0.21 95	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.15 89	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 89	0.11 76

CIPLG	0.13 75	0.15 78	0.12 68	0.14 80	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.12 82	0.12 95	0.11 74	0.15 88	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.12 96	0.15 86	0.12 96	0.15 89	0.12 94

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 80	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.14 80	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 79	0.11 77	0.14 79	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 79	0.11 76	0.14 81	0.11 76

IPLGR_C	0.13 75	0.16 83	0.14 82	0.15 89	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 65	0.11 74	0.14 80	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 79	0.11 77	0.14 79	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 79	0.11 76	0.15 89	0.11 76

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 80	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 71	0.11 74	0.14 80	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 79	0.11 77	0.15 89	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 79	0.11 76	0.14 81	0.11 76

IPLGR	0.13 75	0.15 78	0.12 68	0.14 80	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.14 62	0.13 99	0.15 71	0.11 74	0.14 80	0.12 98	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 79	0.11 77	0.14 79	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.12 96	0.15 86	0.11 76	0.14 81	0.11 76

ACRE	0.13 75	0.16 83	0.12 68	0.14 80	0.11 75	0.14 80	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 65	0.11 74	0.14 80	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 79	0.11 77	0.14 79	0.11 75	0.14 79	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 79	0.11 76	0.14 81	0.11 76

ICVP	0.13 75	0.16 83	0.11 62	0.16 96	0.11 75	0.16 98	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 84	0.11 74	0.16 99	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 96	0.11 77	0.16 96	0.11 75	0.16 96	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.16 97	0.11 76	0.16 96	0.11 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 82	0.17 88	0.11 62	0.17 101	0.11 75	0.17 100	0.12 95	0.17 83	0.11 74	0.17 88	0.11 74	0.17 103	0.11 75	0.12 82	0.12 95	0.12 93	0.17 101	0.12 98	0.17 99	0.12 98	0.17 100	0.12 96	0.12 93	0.12 96	0.17 100	0.12 96	0.17 100	0.12 94

PDISCO_ROB	0.50 195	0.15 78	0.11 62	0.16 96	3.16 351	0.13 74	0.12 95	0.14 62	0.12 93	0.15 71	0.11 74	2.55 336	0.11 75	2.20 335	0.13 100	0.12 93	0.16 96	0.10 58	0.14 79	0.12 98	0.15 89	0.12 96	0.12 93	0.12 96	0.15 86	0.10 59	2.75 338	0.09 56

ELAS_RVC	0.14 82	0.18 93	0.11 62	0.19 107	0.11 75	0.18 102	0.13 100	0.16 79	0.11 74	0.17 88	0.11 74	0.14 80	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 93	0.17 101	0.10 58	0.18 103	0.11 75	0.18 102	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 106	0.11 76	0.19 104	0.12 94
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 82	0.23 107	0.10 46	0.19 107	0.11 75	0.20 111	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 71	0.11 74	0.15 90	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 96	0.10 58	0.17 99	0.11 75	0.18 102	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 103	0.11 76	0.19 104	0.12 94
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.21 112	0.16 83	0.12 68	0.16 96	0.13 102	0.18 102	0.14 103	0.16 79	1.89 340	0.16 84	0.12 96	0.17 103	0.12 98	0.13 89	0.13 100	0.13 99	0.17 101	0.13 102	0.17 99	0.12 98	0.16 96	0.12 96	0.12 93	0.12 96	0.17 100	0.12 96	0.16 96	0.12 94

JetBlue	0.23 116	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 97	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 93	3.07 335	0.12 96	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 100	0.13 99	0.12 72	0.12 98	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 102	0.12 93	0.14 106	0.13 73	0.12 96	0.12 73	0.11 76

SFCPSM	0.23 116	0.18 93	0.13 77	0.18 104	0.12 97	0.18 102	0.80 281	0.17 83	0.12 93	0.88 226	0.12 96	0.17 103	0.12 98	0.13 89	0.12 95	0.12 93	0.18 105	0.12 98	0.18 103	0.12 98	1.18 291	0.13 102	0.12 93	0.12 96	0.18 103	0.13 102	0.18 102	0.12 94

DeepPruner_ROB	0.15 87	0.18 93	0.12 68	0.18 104	0.12 97	0.18 102	0.12 95	0.18 89	0.13 99	0.18 91	0.12 96	0.18 106	0.12 98	0.13 89	0.12 95	0.13 99	0.18 105	0.13 102	0.18 103	0.12 98	0.19 106	0.12 96	0.13 100	0.12 96	0.18 103	0.12 96	0.18 102	0.12 94

LALA_ROB	0.15 87	0.21 100	0.12 68	0.21 114	0.12 97	0.20 111	0.14 103	0.20 92	0.12 93	0.22 101	0.12 96	0.16 99	0.12 98	0.10 56	0.12 95	0.12 93	0.21 114	0.11 77	0.22 115	0.12 98	0.20 110	0.12 96	0.11 72	0.12 96	0.21 114	0.14 104	0.21 112	0.13 103

SGM_RVC	0.14 82	0.19 98	0.11 62	0.20 110	0.11 75	0.20 111	0.12 95	0.18 89	0.12 93	0.18 91	0.12 96	0.19 109	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 105	0.11 77	0.19 107	0.11 75	0.19 106	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.20 110	0.11 76	0.20 109	0.12 94
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DF	0.25 119	1.16 252	1.02 268	0.16 96	0.13 102	0.16 98	0.13 100	1.16 271	0.13 99	0.15 71	0.13 102	0.15 90	0.13 104	0.13 89	0.13 100	0.13 99	0.16 96	0.13 102	0.16 96	0.13 104	0.16 96	0.13 102	0.13 100	0.13 105	0.16 97	0.13 102	0.16 96	0.13 103

DDVS	0.15 87	0.18 93	0.13 77	0.18 104	0.13 102	0.19 107	0.13 100	0.18 89	0.13 99	0.18 91	0.13 102	0.18 106	0.13 104	0.13 89	0.13 100	0.13 99	0.18 105	0.13 102	0.18 103	0.13 104	0.18 102	0.13 102	0.13 100	0.10 62	0.19 106	0.14 104	0.19 104	0.13 103

depth_test_26	0.19 102	0.36 143	0.26 132	0.21 114	0.14 106	0.21 116	0.14 103	0.36 146	0.14 104	0.20 96	0.14 104	0.24 130	0.14 106	0.14 99	0.14 106	0.14 105	0.21 114	0.14 106	0.21 113	0.14 106	0.21 112	0.14 106	0.26 144	0.14 106	0.21 114	0.14 104	0.21 112	0.14 107

TS12	0.33 149	0.16 83	1.86 321	0.16 96	0.14 106	0.15 89	0.14 103	1.78 296	0.21 131	0.15 71	0.14 104	0.15 90	0.16 113	1.83 327	0.18 125	0.20 127	0.14 79	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 89	0.14 106	0.12 93	0.09 56	0.15 86	0.10 59	0.10 56	0.13 103

GMStereo	0.14 82	0.13 69	0.14 82	0.14 80	0.14 106	0.14 80	0.14 103	0.14 62	0.14 104	0.14 65	0.14 104	0.14 80	0.14 106	0.14 99	0.14 106	0.14 105	0.14 79	0.14 106	0.14 79	0.14 106	0.14 79	0.14 106	0.14 103	0.14 106	0.14 79	0.14 104	0.14 81	0.14 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DepthFocus	0.18 98	0.22 102	0.15 89	0.22 117	0.15 110	0.22 118	0.15 109	0.21 95	0.15 106	0.21 98	0.15 107	0.21 113	0.15 110	0.15 104	0.15 110	0.15 110	0.21 114	0.15 111	0.22 115	0.15 112	0.22 116	0.15 111	0.15 106	0.15 111	0.22 117	0.15 110	0.22 115	0.15 109

VIP-Stereo	0.36 159	2.00 291	1.11 280	0.26 141	0.16 115	0.24 131	0.15 109	2.00 308	0.23 139	0.24 108	0.15 107	0.23 123	0.16 113	0.16 109	0.16 113	0.15 110	0.24 128	0.15 111	0.24 129	0.16 114	0.24 126	0.15 111	0.15 106	0.20 132	0.24 129	0.15 110	0.24 126	0.15 109

dd	0.18 98	0.22 102	0.16 90	0.22 117	0.15 110	0.22 118	0.15 109	0.21 95	0.15 106	0.21 98	0.15 107	0.21 113	0.15 110	0.15 104	0.15 110	0.15 110	0.22 118	0.14 106	0.22 115	0.14 106	0.22 116	0.15 111	0.16 109	0.15 111	0.23 123	0.15 110	0.22 115	0.16 112

dad	0.18 98	0.23 107	0.16 90	0.22 117	0.15 110	0.22 118	0.15 109	0.22 103	0.16 108	0.21 98	0.15 107	0.22 117	0.15 110	0.15 104	0.16 113	0.17 114	0.23 123	0.17 117	0.23 123	0.15 112	0.22 116	0.15 111	0.15 106	0.15 111	0.22 117	0.15 110	0.22 115	0.16 112

IGEV_Zeroshot_test	0.18 98	0.22 102	0.18 104	0.21 114	0.18 129	0.20 111	0.17 118	0.20 92	0.16 108	0.25 114	0.16 111	0.21 113	0.17 117	0.16 109	0.18 125	0.15 110	0.20 111	0.16 113	0.20 110	0.18 128	0.21 112	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.20 110	0.17 117	0.20 109	0.16 112

UPFNet	0.29 132	0.24 115	0.16 90	0.24 130	0.16 115	0.24 131	0.16 115	0.23 111	0.16 108	1.19 260	0.16 111	0.23 123	0.16 113	0.17 114	0.16 113	0.89 280	0.24 128	0.16 113	0.24 129	0.18 128	1.20 294	0.16 115	0.17 111	0.16 114	0.24 129	0.16 115	0.24 126	0.16 112

LACA3	0.21 112	0.27 126	0.23 122	0.25 135	0.17 119	0.25 139	0.17 118	0.28 125	0.17 114	0.25 114	0.17 113	0.25 135	0.17 117	0.22 133	0.17 117	0.17 114	0.25 136	0.17 117	0.25 136	0.17 118	0.25 130	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.25 137	0.17 117	0.25 135	0.17 119

LACA2	0.20 107	0.27 126	0.22 117	0.24 130	0.17 119	0.24 131	0.17 118	0.26 121	0.17 114	0.24 108	0.17 113	0.24 130	0.17 117	0.21 130	0.17 117	0.17 114	0.24 128	0.17 117	0.24 129	0.17 118	0.24 126	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.24 129	0.17 117	0.24 126	0.17 119

LACA1	0.20 107	0.27 126	0.22 117	0.24 130	0.17 119	0.24 131	0.17 118	0.27 124	0.17 114	0.24 108	0.17 113	0.24 130	0.17 117	0.21 130	0.17 117	0.17 114	0.24 128	0.17 117	0.24 129	0.17 118	0.24 126	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.24 129	0.17 117	0.24 126	0.17 119

IGEV-FE	0.29 132	2.85 318	0.36 159	0.20 110	0.17 119	0.19 107	0.17 118	0.37 148	0.17 114	0.19 94	0.17 113	0.19 109	0.17 117	0.17 114	0.17 117	0.17 114	0.19 110	0.17 117	0.19 107	0.17 118	0.19 106	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.19 106	0.17 117	0.19 104	0.17 119

S2M2_L	0.13 75	0.14 71	0.10 46	0.14 80	0.10 59	0.15 89	0.10 59	0.30 130	0.10 59	0.14 65	0.17 113	0.14 80	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 79	0.10 58	0.14 79	0.10 60	0.14 79	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 86	0.10 59	0.14 81	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 124	1.28 273	1.07 276	0.15 89	0.13 102	0.15 89	0.14 103	1.22 278	0.13 99	0.16 84	0.17 113	0.16 99	0.14 106	0.14 99	0.15 110	0.14 105	0.15 88	0.14 106	0.16 96	0.14 106	0.16 96	0.14 106	0.14 103	0.14 106	0.16 97	0.14 104	0.16 96	0.15 109

ACV-stereo	0.20 107	0.23 107	0.17 99	0.23 125	0.17 119	0.23 127	0.17 118	0.23 111	0.17 114	0.23 107	0.17 113	0.23 123	0.17 117	0.17 114	0.17 117	0.17 114	0.24 128	0.17 117	0.23 123	0.17 118	0.24 126	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.23 123	0.17 117	0.23 124	0.17 119

Pointernet	0.22 114	0.41 153	0.38 163	0.22 117	0.17 119	0.22 118	0.17 118	0.41 164	0.17 114	0.22 101	0.17 113	0.22 117	0.17 117	0.18 121	0.18 125	0.18 123	0.23 123	0.18 130	0.23 123	0.18 128	0.23 123	0.18 130	0.17 111	0.17 115	0.22 117	0.18 129	0.22 115	0.17 119

MSKI-zero shot	0.19 102	0.21 100	0.16 90	0.22 117	0.16 115	0.23 127	0.17 118	0.22 103	0.17 114	0.22 101	0.17 113	0.22 117	0.16 113	0.19 125	0.16 113	0.17 114	0.23 123	0.16 113	0.22 115	0.16 114	0.22 116	0.17 119	0.16 109	0.17 115	0.22 117	0.19 131	0.22 115	0.16 112

MIM_Stereo	0.19 102	0.23 107	0.18 104	0.22 117	0.16 115	0.22 118	0.16 115	0.21 95	0.16 108	0.22 101	0.17 113	0.21 113	0.17 117	0.20 126	0.18 125	0.17 114	0.22 118	0.18 130	0.22 115	0.16 114	0.21 112	0.16 115	0.17 111	0.17 115	0.21 114	0.16 115	0.22 115	0.20 133

MMNet	0.30 136	0.24 115	0.17 99	0.24 130	0.17 119	0.24 131	0.17 118	0.23 111	0.18 125	1.21 263	0.17 113	0.23 123	0.17 117	0.17 114	0.17 117	0.89 280	0.24 128	0.17 117	0.24 129	0.17 118	1.22 296	0.16 115	0.17 111	0.17 115	0.24 129	0.17 117	0.24 126	0.17 119

delet	0.30 136	0.24 115	0.17 99	0.24 130	0.17 119	0.24 131	0.17 118	0.23 111	0.16 108	1.21 263	0.17 113	0.24 130	0.17 117	0.17 114	0.17 117	0.91 284	0.24 128	0.17 117	0.24 129	0.17 118	1.23 298	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.24 129	0.17 117	0.24 126	0.17 119

psm_up	0.30 136	0.24 115	0.17 99	0.25 135	0.17 119	0.24 131	0.17 118	0.24 115	0.17 114	1.20 262	0.17 113	0.23 123	0.17 117	0.17 114	0.18 125	0.90 283	0.24 128	0.17 117	0.25 136	0.17 118	1.24 301	0.17 119	0.17 111	0.17 115	0.24 129	0.17 117	0.24 126	0.17 119

iResNetv2_ROB	0.20 107	0.22 102	0.19 108	0.23 125	0.19 133	0.22 118	0.17 118	0.22 103	0.17 114	0.22 101	0.17 113	0.22 117	0.17 117	0.18 121	0.18 125	0.19 126	0.22 118	0.17 117	0.23 123	0.17 118	0.25 130	0.18 130	0.17 111	0.18 129	0.23 123	0.17 117	0.25 135	0.17 119

iResNet	0.19 102	0.23 107	0.17 99	0.22 117	0.17 119	0.22 118	0.19 132	0.22 103	0.17 114	0.22 101	0.17 113	0.22 117	0.17 117	0.17 114	0.17 117	0.17 114	0.22 118	0.17 117	0.22 115	0.17 118	0.23 123	0.17 119	0.18 125	0.17 115	0.23 123	0.17 117	0.23 124	0.17 119

castereo	0.34 153	1.59 280	1.39 296	0.17 101	0.15 110	0.18 102	0.26 146	1.74 295	0.17 114	0.19 94	0.18 128	0.18 106	0.20 132	0.20 126	0.22 139	0.21 130	0.18 105	0.17 117	0.19 107	0.16 114	0.18 102	0.20 134	0.17 111	0.21 136	0.19 106	0.17 117	0.19 104	0.16 112

CFNet	0.55 212	0.25 119	0.18 104	0.25 135	0.18 129	0.25 139	0.18 131	0.25 116	0.18 125	0.25 114	0.18 128	0.25 135	0.18 130	0.18 121	0.18 125	0.18 123	0.25 136	0.18 130	0.25 136	0.18 128	5.31 368	4.36 368	0.18 125	0.18 129	0.25 137	0.18 129	0.25 135	0.18 130

AANet_RVC	0.61 220	0.31 135	5.05 356	0.31 151	0.19 133	0.24 131	0.20 134	5.86 352	0.20 129	0.24 108	0.18 128	0.25 135	0.20 132	0.23 138	0.21 135	0.18 123	0.37 164	0.18 130	0.24 129	0.19 133	0.25 130	0.19 133	0.19 128	0.19 131	0.24 129	0.15 110	0.24 126	0.20 133

LACA_dic	0.37 164	1.72 285	1.69 311	0.13 74	0.12 97	0.15 89	0.12 95	1.69 293	0.16 108	0.17 88	0.19 131	0.13 74	0.12 98	1.70 324	0.13 100	0.13 99	0.16 96	0.12 98	0.14 79	0.14 106	0.13 74	0.12 96	0.12 93	0.12 96	0.14 79	0.12 96	0.13 75	0.12 94

DAS	0.20 107	0.20 99	0.20 110	0.20 110	0.20 135	0.20 111	0.20 134	0.20 92	0.20 129	0.20 96	0.20 132	0.20 112	0.20 132	0.20 126	0.20 134	0.20 127	0.20 111	0.20 136	0.20 110	0.20 135	0.20 110	0.20 134	0.20 130	0.20 132	0.20 110	0.20 132	0.20 109	0.20 133

GEStereo_RVC	0.36 159	0.23 107	0.18 104	0.23 125	0.18 129	0.23 127	0.19 132	0.22 103	0.19 127	0.24 108	0.20 132	0.24 130	0.18 130	0.18 121	0.18 125	0.21 130	0.25 136	0.18 130	0.22 115	0.18 128	0.23 123	0.18 130	0.19 128	0.20 132	0.23 123	0.20 132	4.43 357	0.19 131

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 174	2.14 301	1.91 325	0.20 110	0.18 129	0.19 107	0.17 118	2.23 311	0.19 127	0.24 108	0.21 134	0.19 109	0.21 136	0.20 126	0.18 125	0.20 127	0.20 111	0.18 130	0.20 110	0.19 133	0.19 106	0.17 119	0.18 125	0.17 115	0.20 110	0.20 132	0.21 112	0.19 131

HGLStereo	0.27 125	0.25 119	0.21 116	0.35 159	0.21 136	0.35 158	0.21 136	0.34 139	0.21 131	0.39 147	0.21 134	0.34 154	0.21 136	0.22 133	0.21 135	0.21 130	0.35 156	0.22 138	0.35 155	0.22 138	0.35 151	0.22 136	0.21 131	0.21 136	0.35 156	0.21 135	0.35 155	0.21 136

DISCO	0.59 219	0.29 131	0.22 117	0.27 144	5.05 373	0.30 150	0.21 136	0.28 125	0.21 131	0.27 122	0.21 134	0.27 145	0.20 132	0.21 130	0.21 135	0.21 130	0.27 145	0.21 137	0.27 144	0.21 137	0.27 139	0.23 141	0.21 131	0.21 136	0.27 144	0.21 135	5.06 365	0.22 138

model_zeroshot	0.27 125	0.30 133	0.19 108	0.36 163	0.23 142	0.25 139	0.27 150	0.33 133	0.21 131	0.35 131	0.22 137	0.25 135	0.27 153	0.26 144	0.23 141	0.26 142	0.35 156	0.22 138	0.36 158	0.23 143	0.25 130	0.27 149	0.27 148	0.23 142	0.36 158	0.22 138	0.25 135	0.27 153

DCVSM-stereo	0.27 125	0.38 146	0.22 117	0.38 169	0.22 137	0.38 172	0.22 138	0.29 128	0.22 136	0.29 124	0.22 137	0.29 148	0.22 138	0.22 133	0.21 135	0.21 130	0.38 167	0.22 138	0.38 167	0.22 138	0.38 160	0.22 136	0.21 131	0.25 145	0.38 165	0.21 135	0.38 163	0.21 136

WAO-6	0.30 136	0.22 102	0.23 122	0.22 117	0.23 142	0.23 127	0.22 138	0.22 103	0.23 139	2.21 311	0.22 137	0.22 117	0.22 138	0.22 133	0.22 139	0.23 135	0.22 118	0.23 143	0.22 115	0.22 138	0.22 116	0.22 136	0.22 134	0.22 139	0.23 123	0.23 141	0.22 115	0.22 138

IMH-64-1	0.29 132	0.23 107	0.23 122	0.23 125	0.22 137	0.22 118	0.23 140	0.22 103	0.22 136	2.02 301	0.23 140	0.23 123	0.22 138	0.23 138	0.23 141	0.23 135	0.23 123	0.22 138	0.23 123	0.22 138	0.22 116	0.22 136	0.22 134	0.22 139	0.22 117	0.22 138	0.22 115	0.22 138

IMH-64	0.29 132	0.23 107	0.23 122	0.23 125	0.22 137	0.22 118	0.23 140	0.22 103	0.22 136	2.02 301	0.23 140	0.23 123	0.22 138	0.23 138	0.23 141	0.23 135	0.23 123	0.22 138	0.23 123	0.22 138	0.22 116	0.22 136	0.22 134	0.22 139	0.22 117	0.22 138	0.22 115	0.22 138

DLNR_Zeroshot_test	0.27 125	0.30 133	0.23 122	0.30 149	0.22 137	0.31 151	0.24 142	0.29 128	0.23 139	0.38 142	0.23 140	0.29 148	0.23 142	0.22 133	0.23 141	0.23 135	0.30 149	0.34 187	0.29 147	0.23 143	0.29 143	0.29 173	0.22 134	0.23 142	0.30 148	0.23 141	0.30 147	0.23 142

CCAANet	0.15 87	0.14 71	0.14 82	0.14 80	0.14 106	0.14 80	0.16 115	0.14 62	0.21 131	0.14 65	0.23 140	0.14 80	0.14 106	0.14 99	0.14 106	0.14 105	0.14 79	0.14 106	0.14 79	0.14 106	0.14 79	0.14 106	0.14 103	0.14 106	0.14 79	0.14 104	0.14 81	0.16 112

FCDSN-DC	0.44 186	0.31 135	0.35 157	0.34 155	0.28 156	0.35 158	0.30 182	0.32 132	0.25 142	1.32 270	0.24 144	1.00 279	0.32 181	0.35 182	0.34 187	0.30 172	0.72 250	0.37 199	0.48 216	0.32 184	0.53 224	0.49 236	0.23 138	0.29 173	0.50 219	0.42 219	0.61 239	0.71 274
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet_ROB	0.28 131	0.32 137	0.24 127	0.33 153	0.26 146	0.32 153	0.24 142	0.33 133	0.25 142	0.33 126	0.24 144	0.35 157	0.24 143	0.23 138	0.24 145	0.25 139	0.32 151	0.24 144	0.36 158	0.24 145	0.32 145	0.28 157	0.24 139	0.24 144	0.32 150	0.24 143	0.33 149	0.24 143

LoS_RVC	0.25 119	0.25 119	0.25 128	0.25 135	0.25 144	0.25 139	0.25 144	0.25 116	0.25 142	0.25 114	0.25 146	0.25 135	0.25 144	0.26 144	0.25 146	0.26 142	0.25 136	0.25 145	0.26 140	0.25 146	0.25 130	0.25 142	0.25 140	0.25 145	0.25 137	0.25 144	0.25 135	0.25 144

tt_ll	0.25 119	0.25 119	0.25 128	0.25 135	0.25 144	0.25 139	0.25 144	0.25 116	0.25 142	0.25 114	0.25 146	0.25 135	0.25 144	0.26 144	0.25 146	0.26 142	0.25 136	0.25 145	0.26 140	0.25 146	0.25 130	0.25 142	0.25 140	0.25 145	0.25 137	0.25 144	0.25 135	0.25 144

CAS	0.25 119	0.25 119	0.25 128	0.25 135	0.26 146	0.26 146	0.26 146	0.25 116	0.25 142	0.25 114	0.25 146	0.25 135	0.25 144	0.25 142	0.25 146	0.25 139	0.26 143	0.25 145	0.26 140	0.26 150	0.25 130	0.25 142	0.25 140	0.26 149	0.25 137	0.26 148	0.25 135	0.25 144

LoS	0.25 119	0.25 119	0.27 134	0.27 144	0.26 146	0.25 139	0.26 146	0.26 121	0.25 142	0.26 121	0.25 146	0.25 135	0.25 144	0.26 144	0.25 146	0.25 139	0.25 136	0.25 145	0.25 136	0.25 146	0.27 139	0.25 142	0.26 144	0.26 149	0.26 142	0.25 144	0.25 135	0.25 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DEFOM-Stereo	0.43 184	1.60 282	1.47 301	0.30 149	0.28 156	0.31 151	0.28 158	1.65 292	0.25 142	0.29 124	0.26 150	0.30 150	0.29 168	0.27 152	0.26 151	0.26 142	0.30 149	0.29 168	0.30 149	0.26 150	0.29 143	0.29 173	0.27 148	0.26 149	0.30 148	0.29 174	0.30 147	0.29 172

UNDER WATER-64	0.31 144	0.25 119	0.25 128	0.26 141	0.26 146	0.25 139	0.26 146	0.25 116	0.26 149	1.69 285	0.26 150	0.25 135	0.25 144	0.25 142	0.26 151	0.26 142	0.25 136	0.26 149	0.26 140	0.26 150	0.25 130	0.25 142	0.25 140	0.25 145	0.26 142	0.26 148	0.25 135	0.26 149

4D-IteraStereo	0.67 230	3.40 323	1.05 273	0.71 258	0.83 280	0.47 213	0.27 150	0.47 180	0.27 152	0.35 131	0.26 150	0.68 245	0.84 280	0.41 203	0.54 245	0.89 280	0.74 253	0.88 284	0.73 254	0.87 285	0.42 190	0.27 149	0.28 154	0.28 159	0.36 158	0.28 155	0.68 244	0.90 284

iRaft-Stereo_20w	0.30 136	0.46 172	0.27 134	0.34 155	0.26 146	0.35 158	0.28 158	0.34 139	0.26 149	0.34 129	0.26 150	0.34 154	0.26 150	0.26 144	0.26 151	0.26 142	0.34 153	0.26 149	0.34 153	0.26 150	0.34 147	0.26 148	0.26 144	0.26 149	0.34 153	0.26 148	0.34 153	0.26 149

SCION-MonSter(vits)	0.31 144	0.76 222	0.22 117	0.19 107	0.15 110	0.19 107	0.15 109	0.41 164	0.27 152	0.38 142	0.27 154	0.38 170	0.27 153	0.27 152	0.27 155	0.27 151	0.40 184	0.27 153	0.39 179	0.27 154	0.39 171	0.27 149	0.27 148	0.27 154	0.39 176	0.27 151	0.39 175	0.27 153

small-0shot	0.27 125	0.27 126	0.26 132	0.26 141	0.27 151	0.27 147	0.27 150	0.26 121	0.26 149	0.27 122	0.27 154	0.26 144	0.26 150	0.26 144	0.26 151	0.27 151	0.27 145	0.26 149	0.27 144	0.27 154	0.26 138	0.27 149	0.26 144	0.26 149	0.27 144	0.27 151	0.27 144	0.26 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 170	1.06 245	0.54 210	0.59 239	0.27 151	0.46 207	0.27 150	0.46 174	0.27 152	0.46 176	0.27 154	0.46 202	0.26 150	0.27 152	0.27 155	0.26 142	0.46 203	0.26 149	0.45 203	0.30 178	0.46 197	0.27 149	0.27 148	0.27 154	0.46 202	0.27 151	0.45 199	0.26 149

MLCV	0.30 136	0.33 138	0.28 137	0.34 155	0.28 156	0.33 154	0.28 158	0.33 133	0.29 166	0.33 126	0.27 154	0.33 152	0.28 156	0.26 144	0.29 171	0.28 154	0.33 152	0.28 155	0.33 150	0.28 157	0.33 146	0.27 149	0.28 154	0.28 159	0.33 151	0.28 155	0.33 149	0.28 157

DN-CSS_ROB	0.30 136	0.34 139	0.29 142	0.34 155	0.27 151	0.34 156	0.28 158	0.33 133	0.27 152	0.34 129	0.27 154	0.34 154	0.28 156	0.29 163	0.27 155	0.26 142	0.35 156	0.29 168	0.33 150	0.28 157	0.34 147	0.28 157	0.28 154	0.27 154	0.34 153	0.28 155	0.33 149	0.28 157

TestStereo_HL3	1.20 298	0.41 153	10.53 374	0.44 201	0.28 156	0.41 188	0.28 158	13.40 375	0.30 170	0.41 156	0.28 159	0.40 184	0.28 156	0.28 158	0.28 160	0.28 154	0.42 193	0.28 155	0.41 187	0.28 157	0.41 179	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

TestStereo-Hl	1.20 298	0.41 153	10.60 375	0.44 201	0.28 156	0.41 188	0.28 158	13.37 374	0.30 170	0.41 156	0.28 159	0.40 184	0.28 156	0.28 158	0.28 160	0.28 154	0.42 193	0.28 155	0.41 187	0.28 157	0.41 179	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

SQANet	0.33 149	0.28 130	0.28 137	0.28 148	0.28 156	0.29 149	0.28 158	0.28 125	0.28 158	1.59 282	0.28 159	0.28 147	0.28 156	0.28 158	0.28 160	0.28 154	0.28 147	0.28 155	0.29 147	0.28 157	0.28 141	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.28 146	0.28 155	0.28 145	0.28 157

anonymity	0.30 136	0.34 139	0.27 134	0.33 153	0.27 151	0.33 154	0.28 158	0.33 133	0.28 158	0.33 126	0.28 159	0.33 152	0.28 156	0.28 158	0.28 160	0.28 154	0.34 153	0.28 155	0.34 153	0.28 157	0.34 147	0.27 149	0.27 148	0.27 154	0.34 153	0.28 155	0.34 153	0.28 157

IER	0.56 215	2.72 317	2.20 329	0.38 169	0.29 170	0.38 172	0.27 150	2.77 328	0.27 152	0.38 142	0.28 159	0.37 165	0.25 144	0.26 144	0.25 146	0.26 142	0.38 167	0.29 168	0.38 167	0.25 146	0.39 171	0.25 142	0.29 165	0.29 173	0.40 179	0.25 144	0.38 163	0.25 144

PML	0.39 173	0.56 195	0.29 142	0.55 233	0.28 156	0.56 235	0.28 158	0.51 194	0.28 158	0.50 185	0.28 159	0.51 223	0.28 156	0.29 163	0.28 160	0.29 167	0.56 230	0.29 168	0.57 238	0.28 157	0.56 228	0.28 157	0.28 154	0.29 173	0.56 234	0.28 155	0.56 231	0.28 157

CFNet_pseudo	1.01 280	9.78 367	0.29 142	0.38 169	0.28 156	0.38 172	0.28 158	0.38 152	0.28 158	0.39 147	0.28 159	0.39 176	0.28 156	9.50 375	0.29 171	0.28 154	0.38 167	0.28 155	0.38 167	0.28 157	0.38 160	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.38 165	0.28 155	0.38 163	0.28 157

pcwnet_v2	1.01 280	9.73 366	0.28 137	0.38 169	0.28 156	0.38 172	0.28 158	0.38 152	0.28 158	0.38 142	0.28 159	0.39 176	0.28 156	9.61 376	0.28 160	0.28 154	0.38 167	0.28 155	0.38 167	0.28 157	0.38 160	0.28 157	0.29 165	0.28 159	0.38 165	0.28 155	0.38 163	0.28 157

DGSMNet	0.33 149	0.42 163	0.28 137	0.40 184	0.28 156	0.40 184	0.28 158	0.40 162	0.28 158	0.40 155	0.28 159	0.39 176	0.28 156	0.27 152	0.28 160	0.28 154	0.40 184	0.28 155	0.42 196	0.29 170	0.41 179	0.31 180	0.29 165	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.42 194	0.29 172

UCFNet_RVC	1.03 285	10.10 370	0.28 137	0.38 169	0.28 156	0.39 181	0.28 158	0.38 152	0.28 158	0.39 147	0.28 159	0.39 176	0.29 168	9.62 377	0.28 160	0.28 154	0.38 167	0.28 155	0.38 167	0.28 157	0.39 171	0.28 157	0.29 165	0.28 159	0.39 176	0.28 155	0.38 163	0.29 172

TestStereo_HL2	1.22 300	0.41 153	10.61 376	0.44 201	0.28 156	0.41 188	0.28 158	13.91 377	0.30 170	0.41 156	0.29 169	0.40 184	0.28 156	0.29 163	0.28 160	0.28 154	0.42 193	0.28 155	0.41 187	0.28 157	0.41 179	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

GGDA	1.23 305	0.41 153	11.21 377	0.45 206	0.28 156	0.42 197	0.28 158	13.66 376	0.30 170	0.41 156	0.29 169	0.40 184	0.29 168	0.28 158	0.29 171	0.29 167	0.43 199	0.28 155	0.41 187	0.28 157	0.41 179	0.28 157	0.29 165	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

MCSU-Stereo	1.22 300	8.85 363	7.17 369	0.42 195	0.29 170	0.41 188	0.29 175	8.80 372	0.30 170	0.42 167	0.29 169	0.40 184	0.29 168	0.30 169	0.29 171	0.29 167	0.41 188	0.29 168	0.41 187	0.29 170	0.41 179	0.29 173	0.29 165	0.29 173	0.41 184	0.29 174	0.41 182	0.30 179

gcap_with_dpt	0.34 153	0.42 163	0.29 142	0.42 195	0.29 170	0.42 197	0.29 175	0.39 158	0.29 166	0.39 147	0.29 169	0.39 176	0.29 168	0.29 163	0.29 171	0.28 154	0.42 193	0.29 168	0.42 196	0.29 170	0.42 190	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

GCAP-BAT	0.34 153	0.42 163	0.29 142	0.42 195	0.29 170	0.42 197	0.29 175	0.39 158	0.29 166	0.39 147	0.29 169	0.39 176	0.29 168	0.29 163	0.29 171	0.28 154	0.42 193	0.29 168	0.42 196	0.29 170	0.42 190	0.28 157	0.28 154	0.28 159	0.41 184	0.28 155	0.41 182	0.28 157

TorneroNet-64	0.69 233	0.65 209	0.30 148	0.27 144	0.47 228	0.28 148	0.35 191	0.34 139	0.80 275	7.93 375	0.29 169	0.30 150	0.31 178	0.81 275	0.28 160	0.27 151	0.29 148	0.28 155	0.85 265	0.83 283	0.62 238	0.28 157	0.30 175	0.28 159	0.52 225	0.29 174	0.29 146	0.27 153

Any-RAFT	0.32 146	0.45 168	0.29 142	0.36 163	0.29 170	0.36 163	0.29 175	0.36 146	0.29 166	0.35 131	0.29 169	0.35 157	0.28 156	0.27 152	0.28 160	0.28 154	0.35 156	0.28 155	0.35 155	0.28 157	0.35 151	0.28 157	0.29 165	0.29 173	0.36 158	0.29 174	0.36 158	0.29 172

GES	0.43 184	0.41 153	0.31 151	0.35 159	0.30 178	0.47 213	0.28 158	0.33 133	0.28 158	0.35 131	0.29 169	2.95 338	0.38 200	0.35 182	0.30 177	0.34 186	0.34 153	0.30 175	0.33 150	0.30 178	0.35 151	0.30 177	0.33 184	0.33 188	0.33 151	0.31 182	0.33 149	0.29 172

testmc14	1.23 305	8.86 365	7.15 368	0.43 198	0.30 178	0.41 188	0.29 175	9.05 373	0.34 185	0.42 167	0.30 177	0.41 189	0.29 168	0.32 173	0.30 177	0.29 167	0.42 193	0.30 175	0.42 196	0.30 178	0.41 179	0.30 177	0.30 175	0.29 173	0.41 184	0.29 174	0.41 182	0.29 172

GREAT-IGEV	0.36 159	0.46 172	0.33 155	0.43 198	0.30 178	0.43 203	0.30 182	0.45 173	0.30 170	0.42 167	0.30 177	0.43 198	0.30 176	0.30 169	0.30 177	0.30 172	0.43 199	0.30 175	0.43 200	0.30 178	0.43 193	0.30 177	0.30 175	0.30 179	0.43 198	0.30 179	0.43 196	0.30 179
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 159	0.50 185	0.30 148	0.40 184	0.29 170	0.40 184	0.29 175	0.35 142	0.30 170	0.47 179	0.30 177	0.35 157	0.32 181	0.29 163	0.34 187	0.33 185	0.59 232	0.31 179	0.39 179	0.29 170	0.37 157	0.38 199	0.29 165	0.31 181	0.58 237	0.28 155	0.51 222	0.29 172

RAFT-Test	0.34 153	0.45 168	0.30 148	0.38 169	0.32 186	0.40 184	0.32 188	0.39 158	0.32 178	0.39 147	0.30 177	0.37 165	0.29 168	0.30 169	0.30 177	0.29 167	0.38 167	0.30 175	0.38 167	0.29 170	0.38 160	0.29 173	0.29 165	0.30 179	0.38 165	0.30 179	0.38 163	0.30 179

LG-Stereo_L2	0.32 146	0.45 168	0.36 159	0.37 165	0.27 151	0.37 167	0.27 150	0.43 170	0.27 152	0.36 137	0.31 181	0.36 163	0.27 153	0.27 152	0.27 155	0.30 172	0.37 164	0.27 153	0.37 162	0.27 154	0.37 157	0.27 149	0.27 148	0.27 154	0.37 162	0.27 151	0.37 161	0.27 153

RSM	0.33 149	0.36 143	0.31 151	0.39 183	0.32 186	0.36 163	0.30 182	0.35 142	0.38 199	0.35 131	0.31 181	0.35 157	0.30 176	0.30 169	0.31 181	0.30 172	0.36 161	0.31 179	0.36 158	0.30 178	0.36 155	0.31 180	0.31 178	0.31 181	0.36 158	0.31 182	0.36 158	0.31 183

CASnet	0.32 146	0.53 188	0.34 156	0.27 144	0.31 182	0.34 156	0.29 175	0.31 131	0.32 178	0.25 114	0.31 181	0.27 145	0.40 211	0.45 214	0.27 155	0.30 172	0.26 143	0.40 210	0.28 146	0.37 200	0.28 141	0.39 208	0.29 165	0.40 214	0.29 147	0.28 155	0.24 126	0.30 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 164	0.64 207	0.59 221	0.38 169	0.31 182	0.38 172	0.31 185	0.65 213	0.32 178	0.38 142	0.32 184	0.38 170	0.32 181	0.32 173	0.32 183	0.32 181	0.38 167	0.32 183	0.39 179	0.32 184	0.39 171	0.32 183	0.32 179	0.32 183	0.39 176	0.32 184	0.39 175	0.32 185

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 164	0.65 209	0.60 223	0.38 169	0.31 182	0.38 172	0.31 185	0.65 213	0.32 178	0.37 139	0.32 184	0.37 165	0.32 181	0.32 173	0.32 183	0.32 181	0.38 167	0.32 183	0.38 167	0.32 184	0.38 160	0.32 183	0.32 179	0.32 183	0.38 165	0.32 184	0.38 163	0.32 185

DDF-Stereo	0.37 164	0.57 198	0.50 202	0.40 184	0.32 186	0.40 184	0.32 188	0.53 197	0.32 178	0.39 147	0.32 184	0.39 176	0.32 181	0.32 173	0.32 183	0.32 181	0.40 184	0.32 183	0.40 182	0.32 184	0.40 178	0.32 183	0.32 179	0.32 183	0.40 179	0.32 184	0.40 178	0.32 185

GIP-stereo	0.38 170	0.56 195	0.40 168	0.45 206	0.33 189	0.44 205	0.35 191	0.49 187	0.33 184	0.43 170	0.32 184	0.42 194	0.31 178	0.33 177	0.33 186	0.34 186	0.40 184	0.32 183	0.40 182	0.32 184	0.43 193	0.38 199	0.33 184	0.32 183	0.43 198	0.32 184	0.42 194	0.34 191

RAFT + AFF	0.34 153	0.29 131	0.32 154	0.31 151	0.30 178	0.39 181	0.32 188	0.39 158	0.30 170	0.39 147	0.32 184	0.39 176	0.32 181	0.35 182	0.36 193	0.32 181	0.38 167	0.31 179	0.38 167	0.31 183	0.38 160	0.28 157	0.37 198	0.34 190	0.38 165	0.30 179	0.38 163	0.28 157

ccs_rob	1.00 275	10.06 369	0.31 151	0.44 201	0.31 182	0.43 203	0.31 185	0.43 170	0.32 178	0.45 173	0.32 184	1.20 298	0.31 178	7.02 374	0.31 181	0.31 177	0.44 201	0.31 179	0.44 202	0.32 184	0.44 195	0.31 180	0.32 179	0.32 183	0.44 200	0.32 184	0.43 196	0.31 183

HCRNet	0.71 240	6.06 346	3.15 344	0.50 225	0.22 137	0.21 116	0.15 109	3.04 330	0.34 185	0.43 170	0.33 190	0.43 198	0.33 187	0.15 104	0.14 106	0.14 105	0.21 114	0.17 117	0.47 209	0.20 135	0.21 112	0.16 115	0.32 179	0.33 188	0.50 219	0.33 189	0.49 218	0.28 157

LL-Strereo2	0.47 192	2.60 314	0.51 206	0.38 169	0.28 156	0.37 167	0.28 158	0.55 203	0.35 190	0.44 172	0.34 191	0.44 200	0.34 188	0.34 178	0.36 193	0.36 191	0.47 207	0.36 193	0.47 209	0.35 193	0.47 201	0.35 189	0.35 189	0.35 194	0.46 202	0.35 191	0.47 204	0.35 192

NoBS	0.37 164	0.38 146	0.38 163	0.38 169	0.39 209	0.37 167	0.36 197	0.37 148	0.37 197	0.37 139	0.35 192	0.37 165	0.39 209	0.37 189	0.38 198	0.39 205	0.38 167	0.36 193	0.37 162	0.36 197	0.38 160	0.37 195	0.39 208	0.37 203	0.38 165	0.35 191	0.38 163	0.39 209

GASTEREO	0.41 175	0.54 189	0.44 180	0.48 217	0.35 194	0.48 219	0.35 191	0.53 197	0.35 190	0.46 176	0.35 192	0.46 202	0.35 190	0.35 182	0.35 189	0.35 189	0.47 207	0.35 191	0.47 209	0.35 193	0.47 201	0.38 199	0.35 189	0.35 194	0.48 213	0.35 191	0.47 204	0.35 192

CES	0.38 170	0.34 139	0.44 180	0.43 198	0.33 189	0.37 167	0.44 224	0.37 148	0.38 199	0.45 173	0.35 192	0.35 157	0.41 212	0.45 214	0.36 193	0.36 191	0.36 161	0.45 222	0.43 200	0.35 193	0.34 147	0.46 221	0.36 194	0.36 197	0.42 197	0.34 190	0.35 155	0.38 203

ETE_ROB	0.35 158	0.35 142	0.35 157	0.35 159	0.35 194	0.35 158	0.35 191	0.35 142	0.35 190	0.35 131	0.35 192	0.35 157	0.35 190	0.35 182	0.35 189	0.35 189	0.35 156	0.35 191	0.35 155	0.35 193	0.35 151	0.35 189	0.35 189	0.35 194	0.35 156	0.35 191	0.35 155	0.35 192

GEAStereo	0.42 181	0.55 191	0.44 180	0.48 217	0.35 194	0.48 219	0.35 191	0.54 199	0.35 190	0.47 179	0.36 196	0.47 207	0.41 212	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.51 222	0.36 193	0.51 227	0.38 204	0.48 208	0.35 189	0.35 189	0.36 197	0.52 225	0.37 201	0.48 210	0.36 197

GSStereo	0.42 181	0.56 195	0.44 180	0.48 217	0.36 199	0.48 219	0.36 197	0.54 199	0.36 195	0.47 179	0.36 196	0.47 207	0.36 195	0.36 187	0.35 189	0.36 191	0.48 212	0.36 193	0.48 216	0.36 197	0.48 208	0.36 194	0.36 194	0.36 197	0.48 213	0.36 195	0.48 210	0.35 192

gasm-f	0.42 181	0.55 191	0.44 180	0.48 217	0.35 194	0.48 219	0.35 191	0.54 199	0.35 190	0.47 179	0.36 196	0.47 207	0.41 212	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.51 222	0.36 193	0.51 227	0.38 204	0.48 208	0.35 189	0.35 189	0.36 197	0.52 225	0.37 201	0.48 210	0.36 197

GMOStereo	0.50 195	0.44 166	2.38 335	0.40 184	0.34 191	0.42 197	0.36 197	1.96 302	0.34 185	0.41 156	0.36 196	0.42 194	0.35 190	0.34 178	0.38 198	0.31 177	0.39 180	0.34 187	0.40 182	0.33 190	0.39 171	0.33 186	0.33 184	0.34 190	0.40 179	0.36 195	0.40 178	0.32 185

error version	0.50 195	0.44 166	2.38 335	0.40 184	0.34 191	0.42 197	0.36 197	1.96 302	0.34 185	0.41 156	0.36 196	0.42 194	0.35 190	0.34 178	0.38 198	0.31 177	0.39 180	0.34 187	0.40 182	0.33 190	0.39 171	0.33 186	0.33 184	0.34 190	0.40 179	0.36 195	0.40 178	0.32 185

test_1	0.65 225	4.37 334	2.38 335	0.40 184	0.34 191	0.42 197	0.36 197	1.96 302	0.34 185	0.41 156	0.36 196	0.42 194	0.35 190	0.34 178	0.38 198	0.31 177	0.39 180	0.34 187	0.40 182	0.33 190	0.39 171	0.33 186	0.33 184	0.34 190	0.40 179	0.36 195	0.40 178	0.32 185

LG-Stereo	0.57 217	0.58 201	0.43 178	0.54 230	0.65 257	0.95 272	0.69 271	0.69 218	0.38 199	0.52 189	0.37 202	0.53 227	0.37 197	0.68 263	0.73 276	0.72 271	0.70 246	0.37 199	0.54 234	0.37 200	0.54 226	0.37 195	0.37 198	0.56 249	0.95 273	0.59 253	0.84 261	0.37 200

DMCA	0.36 159	0.38 146	0.37 161	0.35 159	0.35 194	0.35 158	0.36 197	0.35 142	0.36 195	0.36 137	0.37 202	0.36 163	0.36 195	0.36 187	0.35 189	0.37 194	0.36 161	0.36 193	0.36 158	0.36 197	0.36 155	0.35 189	0.36 194	0.36 197	0.37 162	0.36 195	0.36 158	0.36 197

XPNet_ROB	0.37 164	0.37 145	0.37 161	0.37 165	0.37 200	0.37 167	0.37 203	0.37 148	0.37 197	0.37 139	0.37 202	0.37 165	0.37 197	0.37 189	0.37 196	0.37 194	0.37 164	0.37 199	0.37 162	0.37 200	0.37 157	0.37 195	0.37 198	0.37 203	0.37 162	0.37 201	0.37 161	0.37 200

MSCF	0.44 186	0.60 204	0.47 188	0.50 225	0.40 211	0.50 226	0.38 206	0.57 207	0.38 199	0.48 183	0.38 205	0.48 215	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.49 217	0.38 202	0.49 220	0.39 211	0.50 216	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.49 218	0.38 205	0.49 218	0.38 203

LG-Stereo_L1	0.44 186	0.58 201	0.49 201	0.51 228	0.38 204	0.51 228	0.38 206	0.56 205	0.38 199	0.50 185	0.38 205	0.50 220	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.52 224	0.38 202	0.52 230	0.38 204	0.51 218	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.52 225	0.38 205	0.51 222	0.40 212

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 189	0.57 198	0.45 186	0.54 230	0.37 200	0.53 232	0.37 203	0.56 205	0.40 208	0.53 191	0.38 205	0.53 227	0.37 197	0.37 189	0.37 196	0.37 194	0.55 227	0.38 202	0.53 232	0.37 200	0.53 224	0.37 195	0.37 198	0.39 212	0.54 230	0.37 201	0.54 228	0.37 200

WAO-7	0.46 190	0.38 146	0.38 163	0.38 169	0.38 204	0.38 172	0.38 206	0.38 152	0.38 199	2.57 328	0.38 205	0.38 170	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.38 167	0.38 202	0.38 167	0.38 204	0.38 160	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.38 165	0.38 205	0.38 163	0.38 203

HanzoNet	0.47 192	0.39 151	0.38 163	0.38 169	0.38 204	0.38 172	0.38 206	0.40 162	0.38 199	2.63 329	0.38 205	0.38 170	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.39 205	0.38 167	0.38 202	0.38 167	0.42 219	0.38 160	0.39 208	0.39 208	0.38 205	0.38 165	0.38 205	0.38 163	0.39 209

Venus	0.46 190	0.38 146	0.40 168	0.38 169	0.38 204	0.39 181	0.38 206	0.38 152	0.38 199	2.71 330	0.38 205	0.38 170	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.38 167	0.38 202	0.38 167	0.38 204	0.38 160	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.38 165	0.38 205	0.39 175	0.38 203

IMH	0.47 192	0.40 152	0.39 167	0.38 169	0.38 204	0.38 172	0.38 206	0.38 152	0.40 208	2.79 332	0.38 205	0.38 170	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.39 180	0.38 202	0.38 167	0.40 213	0.38 160	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.38 165	0.38 205	0.38 163	0.38 203

iRaftStereo_RVC	0.62 222	1.76 286	2.24 331	0.52 229	0.37 200	0.53 232	0.38 206	2.51 322	0.38 199	0.51 188	0.38 205	0.51 223	0.38 200	0.38 192	0.38 198	0.38 197	0.52 224	0.38 202	0.52 230	0.38 204	0.52 221	0.38 199	0.38 202	0.38 205	0.52 225	0.39 211	0.52 225	0.38 203

quiztm	0.41 175	0.45 168	0.40 168	0.44 201	0.39 209	0.45 206	0.39 213	0.44 172	0.40 208	0.45 173	0.39 213	0.45 201	0.39 209	0.39 201	0.40 212	0.39 205	0.45 202	0.40 210	0.45 203	0.39 211	0.44 195	0.39 208	0.39 208	0.39 212	0.44 200	0.39 211	0.44 198	0.39 209

MLG-Stereo	0.87 266	1.33 275	0.93 260	0.62 246	1.00 287	1.16 295	0.55 246	0.86 238	0.83 280	1.19 260	0.40 214	1.30 303	0.81 278	0.65 250	0.45 225	1.01 295	1.17 294	0.46 223	1.29 304	0.58 250	1.05 281	0.90 284	0.73 275	0.87 286	0.60 242	1.01 295	1.13 292	0.51 240

WAO-8	1.02 283	1.50 278	1.49 302	0.40 184	0.40 211	1.56 314	0.98 288	1.55 290	0.58 251	4.18 354	0.40 214	0.79 260	0.48 232	0.91 279	0.39 211	0.99 290	0.71 249	0.70 273	0.51 227	0.77 276	1.07 283	0.82 280	0.69 267	0.96 293	1.01 286	1.30 317	1.10 290	1.38 321

GwcNet-ADL	0.41 175	0.41 153	0.41 171	0.41 191	0.41 213	0.41 188	0.41 215	0.41 164	0.41 212	0.41 156	0.41 216	0.41 189	0.41 212	0.41 203	0.41 215	0.41 208	0.41 188	0.41 213	0.41 187	0.41 214	0.41 179	0.41 213	0.41 212	0.41 215	0.41 184	0.41 214	0.41 182	0.41 214

PSMNet-ADL	0.41 175	0.41 153	0.41 171	0.41 191	0.41 213	0.41 188	0.41 215	0.41 164	0.41 212	0.41 156	0.41 216	0.41 189	0.41 212	0.41 203	0.41 215	0.41 208	0.41 188	0.41 213	0.41 187	0.41 214	0.41 179	0.41 213	0.41 212	0.41 215	0.41 184	0.41 214	0.41 182	0.41 214

GANet-ADL	0.41 175	0.41 153	0.41 171	0.41 191	0.41 213	0.41 188	0.41 215	0.41 164	0.41 212	0.41 156	0.41 216	0.41 189	0.41 212	0.41 203	0.41 215	0.41 208	0.41 188	0.41 213	0.41 187	0.41 214	0.41 179	0.41 213	0.41 212	0.41 215	0.41 184	0.41 214	0.41 182	0.41 214

CroCo-Stereo	0.80 249	2.51 309	0.41 171	1.27 306	0.41 213	1.27 305	0.41 215	1.27 281	0.41 212	1.27 267	0.41 216	1.27 302	0.41 212	0.41 203	0.41 215	0.41 208	1.28 303	0.41 213	1.27 301	0.41 214	1.27 302	0.41 213	0.42 216	0.41 215	1.27 306	0.41 214	1.27 304	0.41 214
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
ADLNet	0.41 175	0.41 153	0.41 171	0.41 191	0.41 213	0.41 188	0.41 215	0.41 164	0.41 212	0.41 156	0.41 216	0.41 189	0.41 212	0.41 203	0.41 215	0.41 208	0.41 188	0.41 213	0.41 187	0.41 214	0.41 179	0.41 213	0.41 212	0.41 215	0.41 184	0.41 214	0.41 182	0.41 214

DNS	0.64 223	2.00 291	1.58 303	0.59 239	0.42 218	0.59 239	0.42 220	1.99 306	0.42 217	0.57 195	0.42 221	0.57 232	0.42 220	0.42 209	0.42 221	0.42 213	0.59 232	0.42 219	0.59 239	0.42 219	0.59 232	0.42 218	0.42 216	0.42 221	0.59 239	0.42 219	0.59 234	0.42 219

FSD		0.55 191	0.42 177	0.54 230	0.42 218	0.55 234	0.43 222	0.54 199	0.42 217	0.59 197	0.42 221			0.43 210	0.42 221	0.42 213			2.46 332	0.44 223				0.44 223	0.55 231	0.43 222	0.55 229	0.53 243

DN	0.50 195	0.59 203	0.44 180	0.59 239	0.44 222	0.59 239	0.44 224	0.57 207	0.44 220	0.57 195	0.44 223	0.57 232	0.44 221	0.44 212	0.44 223	0.44 216	0.59 232	0.44 221	0.59 239	0.44 223	0.59 232	0.44 220	0.44 219	0.44 223	0.59 239	0.44 223	0.59 234	0.44 221

CroCo-Stereo Lap2	0.85 264	2.86 320	0.43 178	1.33 308	0.43 221	1.31 306	0.42 220	1.32 282	0.42 217	1.31 269	0.44 223	1.32 304	0.44 221	0.43 210	0.44 223	0.43 215	1.35 304	0.43 220	1.32 305	0.43 221	1.31 304	0.43 219	0.43 218	0.42 221	1.31 308	0.42 219	1.31 305	0.43 220

Occ-G	0.68 232	0.54 189	3.16 345	0.57 238	0.45 223	0.52 231	0.40 214	3.44 335	0.46 224	0.52 189	0.45 225	0.51 223	0.44 221	0.44 212	0.40 212	0.45 218	0.55 227	0.41 213	0.53 232	0.43 221	0.52 221	0.40 211	0.44 219	0.45 225	0.55 231	0.44 223	0.53 227	0.44 221

otaku	0.52 200	0.46 172	0.48 195	0.46 208	0.46 224	0.46 207	0.46 226	0.46 174	0.47 229	1.88 289	0.46 226	0.46 202	0.46 225	0.46 216	0.46 226	0.46 219	0.47 207	0.46 223	0.46 205	0.46 226	0.47 201	0.46 221	0.46 221	0.46 226	0.47 208	0.46 225	0.46 200	0.47 226

Dean	0.52 200	0.46 172	0.48 195	0.46 208	0.46 224	0.46 207	0.46 226	0.46 174	0.46 224	1.90 290	0.46 226	0.47 207	0.46 225	0.46 216	0.46 226	0.46 219	0.48 212	0.46 223	0.46 205	0.46 226	0.46 197	0.46 221	0.46 221	0.46 226	0.46 202	0.46 225	0.46 200	0.46 223

ACVNet-4b	0.53 204	0.46 172	0.47 188	0.46 208	0.46 224	0.46 207	0.46 226	0.46 174	0.46 224	2.17 307	0.46 226	0.46 202	0.47 228	0.46 216	0.46 226	0.46 219	0.46 203	0.46 223	0.46 205	0.46 226	0.46 197	0.46 221	0.46 221	0.47 230	0.46 202	0.46 225	0.46 200	0.46 223

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 237	6.91 348	0.46 187	0.46 208	0.46 224	0.46 207	0.46 226	0.46 174	0.46 224	0.46 176	0.46 226	0.46 202	0.46 225	0.46 216	0.46 226	0.46 219	0.46 203	0.46 223	0.46 205	0.46 226	0.47 201	0.46 221	0.46 221	0.46 226	0.46 202	0.46 225	0.46 200	0.46 223

PointNet	0.56 215	0.69 213	0.47 188	0.69 251	0.47 228	0.69 249	0.47 230	0.70 222	0.47 229	0.69 205	0.47 230	0.69 246	0.48 232	0.47 220	0.47 230	0.47 226	0.70 246	0.48 234	0.70 250	0.48 235	0.69 244	0.48 232	0.47 227	0.48 234	0.70 250	0.48 236	0.69 245	0.47 226

Ntro	0.53 204	0.47 178	0.50 202	0.46 208	0.48 234	0.47 213	0.47 230	0.46 174	0.46 224	2.05 303	0.47 230	0.47 207	0.49 237	0.47 220	0.47 230	0.46 219	0.48 212	0.46 223	0.49 220	0.46 226	0.47 201	0.46 221	0.46 221	0.47 230	0.46 202	0.46 225	0.47 204	0.47 226

HaxPig	0.52 200	0.48 181	0.47 188	0.47 213	0.47 228	0.47 213	0.47 230	0.47 180	0.47 229	1.80 286	0.47 230	0.47 207	0.47 228	0.47 220	0.47 230	0.47 226	0.47 207	0.47 230	0.47 209	0.47 231	0.47 201	0.47 229	0.47 227	0.47 230	0.47 208	0.47 232	0.47 204	0.47 226

UNDER WATER	0.52 200	0.47 178	0.47 188	0.47 213	0.47 228	0.47 213	0.47 230	0.47 180	0.47 229	1.90 290	0.47 230	0.47 207	0.47 228	0.47 220	0.47 230	0.47 226	0.46 203	0.47 230	0.47 209	0.47 231	0.46 197	0.47 229	0.47 227	0.48 234	0.47 208	0.47 232	0.47 204	0.47 226

LVE	0.53 204	0.47 178	0.48 195	0.47 213	0.47 228	0.47 213	0.47 230	0.48 183	0.47 229	1.96 297	0.47 230	0.47 207	0.47 228	0.47 220	0.47 230	0.47 226	0.47 207	0.47 230	0.47 209	0.47 231	0.47 201	0.47 229	0.47 227	0.47 230	0.47 208	0.47 232	0.47 204	0.47 226

ACVNet_1	0.53 204	0.46 172	0.48 195	0.47 213	0.47 228	0.46 207	0.48 235	0.48 183	0.48 234	2.07 304	0.47 230	0.48 215	0.48 232	0.47 220	0.47 230	0.46 219	0.49 217	0.47 230	0.47 209	0.47 231	0.48 208	0.46 221	0.46 221	0.48 234	0.47 208	0.47 232	0.48 210	0.47 226

AIO-test1	0.54 209	0.64 207	0.54 210	0.60 242	0.49 238	0.61 243	0.49 238	0.64 212	0.49 239	0.59 197	0.48 236	0.60 236	0.50 239	0.48 226	0.48 236	0.48 230	0.60 235	0.48 234	0.60 242	0.48 235	0.60 234	0.49 236	0.49 233	0.49 238	0.59 239	0.49 240	0.60 236	0.49 234

RainbowNet	0.53 204	0.48 181	0.48 195	0.48 217	0.48 234	0.48 219	0.48 235	0.48 183	0.48 234	1.92 292	0.48 236	0.48 215	0.48 232	0.48 226	0.48 236	0.48 230	0.48 212	0.48 234	0.48 216	0.48 235	0.48 208	0.48 232	0.48 231	0.48 234	0.48 213	0.48 236	0.48 210	0.48 233

notaker	0.54 209	0.48 181	0.48 195	0.48 217	0.48 234	0.48 219	0.49 238	0.48 183	0.48 234	1.95 296	0.48 236	0.48 215	0.48 232	0.48 226	0.48 236	0.48 230	0.48 212	0.48 234	0.48 216	0.48 235	0.49 214	0.48 232	0.48 231	0.49 238	0.48 213	0.48 236	0.48 210	0.49 234

AIO-test2	0.54 209	0.65 209	0.55 213	0.60 242	0.50 242	0.60 241	0.49 238	0.65 213	0.48 234	0.60 199	0.49 239	0.59 234	0.50 239	0.50 232	0.49 240	0.49 234	0.60 235	0.50 241	0.60 242	0.49 240	0.60 234	0.49 236	0.50 236	0.51 242	0.60 242	0.48 236	0.60 236	0.50 237

ACVNet_2	0.55 212	0.49 184	0.50 202	0.49 223	0.49 238	0.49 225	0.49 238	0.49 187	0.49 239	2.14 306	0.49 239	0.50 220	0.49 237	0.49 229	0.49 240	0.49 234	0.50 220	0.49 240	0.50 224	0.49 240	0.49 214	0.49 236	0.49 233	0.50 240	0.50 219	0.49 240	0.50 220	0.49 234

SANet	0.50 195	0.50 185	0.50 202	0.50 225	0.50 242	0.50 226	0.50 242	0.50 191	0.50 241	0.50 185	0.50 241	0.50 220	0.50 239	0.50 232	0.50 243	0.50 238	0.50 220	0.50 241	0.50 224	0.50 243	0.50 216	0.50 242	0.50 236	0.50 240	0.50 219	0.50 243	0.50 220	0.50 237

ktn	0.84 263	1.15 250	0.54 210	1.16 300	1.26 315	0.51 228	0.53 245	0.51 194	0.66 259	4.54 358	0.51 242	0.52 226	0.52 245	0.66 253	0.51 244	0.51 239	1.37 308	1.17 307	0.49 220	0.51 244	1.23 298	0.51 244	0.67 259	0.51 242	0.51 223	0.68 269	0.51 222	0.51 240

KSHMR	0.85 264	0.72 216	0.51 206	0.49 223	0.49 238	0.51 228	1.07 302	0.50 191	0.48 234	6.04 370	0.52 243	0.66 240	0.98 290	0.49 229	0.77 277	0.49 234	1.17 294	0.51 244	0.49 220	1.06 300	0.51 218	0.49 236	0.49 233	0.51 242	1.04 288	0.49 240	0.81 259	0.72 275

test-3	0.78 248	4.38 335	1.80 316	0.62 246	0.49 238	0.62 244	0.50 242	1.86 297	0.64 255	0.69 205	0.52 243	0.66 240	0.38 200	0.58 239	0.57 251	0.46 219	0.66 241	0.46 223	0.50 224	0.44 223	0.48 208	0.58 247	0.54 240	0.60 256	0.70 250	0.46 225	0.48 210	0.50 237

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 230	0.74 220	0.60 223	0.79 261	0.61 253	0.76 255	0.57 252	0.71 226	0.56 247	0.71 210	0.54 245	0.72 252	0.66 258	0.65 250	0.65 259	0.64 252	0.74 253	0.64 258	0.74 256	0.63 255	0.73 249	0.65 255	0.64 251	0.64 260	0.74 255	0.61 256	0.73 251	0.64 256

PSMNet_ROB	0.55 212	0.55 191	0.56 216	0.56 234	0.55 246	0.56 235	0.55 246	0.55 203	0.55 245	0.55 192	0.55 246	0.55 229	0.55 247	0.55 235	0.56 248	0.55 242	0.55 227	0.55 247	0.55 235	0.55 246	0.55 227	0.55 245	0.55 241	0.55 248	0.55 231	0.55 248	0.55 229	0.55 244

FlowAnything	1.02 283	2.51 309	0.58 220	1.60 315	0.56 248	1.61 315	0.56 250	1.60 291	0.55 245	1.61 283	0.56 247	1.61 311	0.55 247	0.55 235	0.55 247	0.55 242	1.61 314	0.56 250	1.61 312	0.56 248	1.62 311	0.55 245	0.56 244	0.56 249	1.62 316	0.56 249	1.62 313	0.56 245

MyStereo04	0.76 246	4.78 340	0.62 231	0.63 248	0.54 245	0.65 246	0.56 250	0.61 210	0.58 251	0.61 200	0.56 247	0.63 238	0.57 250	0.63 247	0.60 253	0.60 248	0.64 239	0.56 250	0.63 245	0.58 250	0.63 239	0.62 254	0.55 241	0.60 256	0.63 245	0.57 250	0.64 241	0.58 248

CASS	0.58 218	0.89 230	0.55 213	0.56 234	0.55 246	0.60 241	0.57 252	0.57 207	0.56 247	0.55 192	0.56 247	0.56 230	0.50 239	0.63 247	0.56 248	0.56 245	0.62 238	0.62 256	0.59 239	0.56 248	0.56 228	0.48 232	0.60 248	0.56 249	0.57 236	0.60 255	0.57 233	0.59 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ARAFT	0.64 223	0.74 220	0.62 231	0.70 257	0.56 248	0.72 254	0.55 246	0.72 228	0.54 244	0.73 212	0.56 247	0.72 252	0.56 249	0.56 237	0.62 256	0.63 251	0.73 251	0.53 246	0.73 254	0.54 245	0.72 248	0.65 255	0.62 250	0.56 249	0.72 253	0.54 246	0.72 250	0.57 246

zero-FE	0.66 226	0.80 224	0.56 216	0.79 261	0.58 250	0.82 259	0.55 246	0.76 231	0.56 247	0.75 214	0.58 251	0.75 256	0.59 252	0.57 238	0.56 248	0.55 242	0.79 255	0.55 247	0.78 259	0.55 246	0.85 257	0.58 247	0.55 241	0.57 253	0.80 259	0.57 250	0.80 255	0.57 246

DDUNet	0.69 233	0.84 228	0.59 221	0.84 267	0.59 251	0.87 265	0.57 252	0.84 236	0.59 253	0.82 222	0.58 251	0.85 265	0.57 250	0.59 242	0.59 252	0.57 246	0.87 262	0.59 252	0.85 265	0.59 253	0.85 257	0.59 250	0.59 246	0.59 254	0.87 264	0.59 253	0.84 261	0.59 249

UDG	0.70 237	0.87 229	0.56 216	0.87 268	0.59 251	0.84 262	0.59 255	0.85 237	0.57 250	0.84 224	0.59 253	0.84 264	0.60 253	0.58 239	0.60 253	0.59 247	0.85 261	0.59 252	0.87 267	0.58 250	0.87 259	0.60 251	0.57 245	0.59 254	0.87 264	0.58 252	0.86 264	0.60 251

LMCR-Stereo	0.61 220	0.61 205	0.61 228	0.61 245	0.61 253	0.67 248	0.61 257	0.61 210	0.61 254	0.61 200	0.61 254	0.61 237	0.61 254	0.61 243	0.61 255	0.61 249	0.61 237	0.61 255	0.61 244	0.61 254	0.61 236	0.61 252	0.61 249	0.61 258	0.61 244	0.61 256	0.61 239	0.61 255

AEACV	0.74 244	0.52 187	3.10 341	0.60 242	0.48 234	0.56 235	0.48 235	3.02 329	0.83 280	0.61 200	0.62 255	0.72 252	0.50 239	0.49 229	0.49 240	0.48 230	0.58 231	0.50 241	0.55 235	0.48 235	0.56 228	0.50 242	0.50 236	0.51 242	0.58 237	0.51 245	0.60 236	0.51 240

STTRV1_RVC		1.59 280	0.52 209	0.69 251	0.61 253	0.66 247	0.43 222	0.88 239	0.45 223	0.71 210	0.62 255	0.69 246	0.45 224	0.62 244	0.40 212	0.44 216	0.80 257	0.59 252		0.63 255	0.80 251	0.46 221		0.61 258	0.72 253	0.54 246	0.80 255	0.60 251

DSFCA	0.66 226	0.73 218	0.74 242	0.68 250	0.65 257	0.64 245	0.65 262	0.65 213	0.65 256	0.66 203	0.65 257	0.65 239	0.64 255	0.65 250	0.65 259	0.65 253	0.65 240	0.65 259	0.65 246	0.65 257	0.65 242	0.65 255	0.65 252	0.65 261	0.66 246	0.66 260	0.65 242	0.65 257

WQFJA1++	0.80 249	1.24 261	0.73 240	0.97 277	0.65 257	0.97 274	0.65 262	0.97 248	0.65 256	0.94 233	0.66 258	0.94 271	0.65 257	0.66 253	0.65 259	0.66 254	0.98 271	0.66 261	0.98 275	0.66 259	0.98 268	0.66 258	0.66 253	0.66 263	0.98 275	0.66 260	0.98 272	0.66 258

WQFJX	0.81 255	1.27 269	0.74 242	0.99 281	0.66 260	0.99 278	0.66 264	0.99 254	0.66 259	0.95 238	0.66 258	0.95 274	0.67 264	0.67 258	0.66 262	0.66 254	0.99 273	0.66 261	1.00 279	0.66 259	0.99 269	0.67 264	0.68 264	0.67 267	0.99 276	0.67 264	0.99 273	0.67 263

NLMM	0.80 249	1.26 267	0.75 246	0.98 279	0.66 260	0.97 274	0.66 264	0.97 248	0.66 259	0.94 233	0.66 258	0.96 278	0.66 258	0.66 253	0.68 270	0.67 259	0.99 273	0.68 269	0.98 275	0.66 259	0.99 269	0.66 258	0.66 253	0.66 263	1.00 281	0.66 260	0.99 273	0.66 258

NLSM3	0.81 255	1.27 269	0.75 246	0.99 281	0.66 260	0.99 278	0.66 264	0.98 251	0.67 264	0.95 238	0.66 258	0.95 274	0.66 258	0.67 258	0.67 266	0.66 254	0.99 273	0.66 261	0.99 278	0.66 259	0.99 269	0.67 264	0.66 253	0.66 263	0.99 276	0.67 264	1.00 275	0.67 263

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 237	0.67 212	0.67 234	0.92 269	0.92 283	0.91 267	0.76 278	0.67 217	0.67 264	0.66 203	0.67 262	0.67 242	0.67 264	0.67 258	0.67 266	0.68 264	0.66 241	0.67 264	0.68 247	0.67 264	0.68 243	0.68 266	0.68 264	0.68 272	0.67 247	0.68 269	0.67 243	0.67 263

WQFJX1	0.81 255	1.27 269	0.74 242	0.98 279	0.67 265	0.98 276	0.67 268	0.97 248	0.67 264	0.94 233	0.67 262	0.95 274	0.66 258	0.66 253	0.66 262	0.67 259	0.99 273	0.67 264	0.98 275	0.68 268	0.99 269	0.66 258	0.66 253	0.66 263	0.99 276	0.66 260	1.00 275	0.66 258

NLMM1	0.81 255	1.26 267	0.74 242	1.00 283	0.66 260	0.99 278	0.67 268	0.98 251	0.66 259	0.94 233	0.67 262	0.94 271	0.66 258	0.66 253	0.66 262	0.66 254	1.00 277	0.67 264	1.00 279	0.66 259	0.99 269	0.71 272	0.73 275	0.67 267	0.99 276	0.67 264	1.00 275	0.66 258

AdaDepth	0.80 249	0.95 236	1.02 268	0.95 274	0.67 265	0.95 272	0.67 268	0.94 245	0.67 264	0.92 228	0.67 262	0.94 271	0.67 264	0.67 258	0.67 266	0.67 259	0.95 268	0.67 264	0.95 274	0.67 264	0.96 267	0.68 266	0.67 259	0.67 267	0.96 274	0.67 264	0.95 271	0.67 263

WQFJA1	0.82 260	1.52 279	0.76 248	1.01 288	0.66 260	0.98 276	0.66 264	0.98 251	0.66 259	0.95 238	0.68 266	0.95 274	0.66 258	0.68 263	0.66 262	0.66 254	1.00 277	0.67 264	1.00 279	0.67 264	0.99 269	0.68 266	0.67 259	0.68 272	0.99 276	0.67 264	1.00 275	0.67 263

HH	0.66 226	2.13 296	0.47 188	0.37 165	0.29 170	0.36 163	0.27 150	0.49 187	0.44 220	0.78 215	0.68 266	0.67 242	0.90 284	0.62 244	0.90 284	0.53 240	0.88 263	0.48 234	0.37 162	0.29 170	0.63 239	0.66 258	0.66 253	0.51 242	1.06 290	0.61 256	1.08 288	0.60 251

HanStereo	0.66 226	2.13 296	0.47 188	0.37 165	0.29 170	0.36 163	0.27 150	0.49 187	0.44 220	0.78 215	0.68 266	0.67 242	0.90 284	0.62 244	0.90 284	0.53 240	0.88 263	0.48 234	0.37 162	0.29 170	0.63 239	0.66 258	0.66 253	0.51 242	1.06 290	0.61 256	1.08 288	0.60 251

mm2	0.69 233	0.69 213	0.69 235	0.69 251	0.69 267	0.69 249	0.69 271	0.69 218	0.69 268	0.69 205	0.69 269	0.69 246	0.69 268	0.69 265	0.69 272	0.69 265	0.69 244	0.69 270	0.69 248	0.69 269	0.69 244	0.69 269	0.69 267	0.69 274	0.69 248	0.69 271	0.69 245	0.69 269

mm1	0.69 233	0.69 213	0.69 235	0.69 251	0.69 267	0.69 249	0.69 271	0.69 218	0.69 268	0.69 205	0.69 269	0.69 246	0.69 268	0.69 265	0.69 272	0.69 265	0.69 244	0.69 270	0.69 248	0.69 269	0.69 244	0.69 269	0.69 267	0.69 274	0.69 248	0.69 271	0.69 245	0.69 269

MoCha-V2	1.75 318	27.02 385	0.72 237	0.92 269	0.69 267	0.89 266	0.69 271	0.92 242	0.71 270	0.87 225	0.69 269	0.88 266	0.68 267	0.70 267	0.68 270	0.69 265	0.90 265	0.69 270	0.92 269	0.69 269	0.92 262	0.71 272	0.70 270	0.67 267	0.88 266	0.71 274	0.92 265	0.68 268

RSM++	0.77 247	0.91 231	0.72 237	0.83 266	0.71 271	0.83 260	0.72 277	0.81 235	0.71 270	0.81 221	0.71 272	0.81 263	0.71 272	0.71 269	0.71 274	0.70 268	0.83 260	0.72 275	0.83 264	0.81 282	0.83 255	0.72 274	0.71 272	0.71 277	0.88 266	0.71 274	0.83 260	0.70 272

DMCA-RVC	0.71 240	0.72 216	0.72 237	0.71 258	0.70 270	0.70 252	0.70 276	0.70 222	0.71 270	0.70 209	0.71 272	0.71 251	0.70 270	0.70 267	0.71 274	0.70 268	0.70 246	0.71 274	0.70 250	0.71 272	0.70 247	0.70 271	0.71 272	0.71 277	0.70 250	0.72 276	0.71 248	0.70 272

AFF-stereo	0.71 240	0.73 218	0.65 233	0.82 265	0.63 256	0.83 260	0.63 259	0.73 229	0.65 256	0.82 222	0.73 274	0.74 255	0.64 255	0.63 247	0.62 256	0.62 250	0.73 251	0.63 257	0.74 256	0.72 274	0.80 251	0.58 247	0.70 270	0.71 277	0.79 257	0.69 271	0.78 253	0.72 275

PA-Net	0.71 240	0.62 206	0.55 213	0.69 251	0.71 271	0.70 252	0.69 271	0.69 218	0.74 273	0.73 212	0.75 275	0.59 234	0.72 273	0.82 276	0.79 279	0.83 277	0.67 243	0.76 277	0.81 263	0.67 264	0.61 236	0.76 275	0.68 264	0.65 261	0.82 262	0.76 279	0.71 248	0.69 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 244	0.57 198	0.57 219	0.56 234	0.92 283	1.07 290	0.63 259	1.03 260	0.82 279	0.49 184	0.77 276	0.69 246	0.54 246	0.58 239	0.54 245	0.86 279	1.06 284	0.72 275	1.06 287	0.79 277	0.58 231	0.87 281	0.59 246	0.46 226	0.76 256	0.46 225	1.05 285	0.97 289

G-Net	0.82 260	1.77 287	0.78 250	0.78 260	0.78 275	0.78 256	0.78 279	0.78 232	0.79 274	0.79 217	0.78 277	0.78 258	0.78 275	0.78 272	0.78 278	0.78 273	0.79 255	0.79 278	0.79 260	0.79 277	0.79 250	0.79 276	0.79 277	0.79 280	0.79 257	0.79 280	0.79 254	0.79 278

HSM-Net_RVC	0.93 269	1.09 248	0.79 251	1.10 293	0.78 275	1.09 291	0.79 280	1.16 271	0.80 275	1.14 252	0.79 278	1.17 294	0.77 274	0.73 270	0.83 282	0.78 273	1.19 298	0.79 278	1.18 296	0.72 274	1.19 293	0.80 277	0.72 274	0.80 281	1.18 301	0.74 277	1.14 293	0.73 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	1.10 287	0.81 227	0.77 249	0.63 248	0.42 218	0.86 264	0.64 261	0.91 240	0.96 288	1.11 250	0.80 279	1.07 287	0.81 278	0.67 258	1.75 332	1.30 315	1.41 310	0.85 283	1.28 303	0.71 272	2.12 324	1.32 314	0.52 239	0.81 284	1.64 317	1.40 324	2.39 331	1.75 335

NaN_ROB	0.80 249	0.80 224	0.80 252	0.80 263	0.80 277	0.80 257	0.80 281	0.80 233	0.80 275	0.80 219	0.80 279	0.80 261	0.80 276	0.80 273	0.80 280	0.80 275	0.80 257	0.80 280	0.80 261	0.80 280	0.80 251	0.80 277	0.80 278	0.80 281	0.80 259	0.80 281	0.80 255	0.80 279

CSAN	0.80 249	0.80 224	0.80 252	0.80 263	0.80 277	0.80 257	0.80 281	0.80 233	0.80 275	0.80 219	0.80 279	0.80 261	0.80 276	0.80 273	0.80 280	0.80 275	0.80 257	0.80 280	0.80 261	0.80 280	0.80 251	0.80 277	0.80 278	0.80 281	0.80 259	0.80 281	0.80 255	0.80 279

gcap-zeroshot	0.81 255	1.03 243	0.84 256	0.93 272	0.85 281	0.84 262	0.62 258	1.21 277	0.53 243	0.79 217	0.84 282	0.77 257	0.70 270	0.84 278	0.67 266	0.74 272	1.18 297	0.52 245	0.91 268	0.79 277	0.84 256	0.61 252	0.83 280	0.69 274	0.93 272	0.82 283	0.85 263	0.66 258

DPSimNet_ROB	0.93 269	1.04 244	0.83 255	1.05 291	0.82 279	1.04 287	0.83 284	1.03 260	0.89 282	1.03 247	0.84 282	1.03 285	0.84 280	0.83 277	0.84 283	0.83 277	1.14 289	0.84 282	1.12 292	0.84 284	1.04 280	0.88 283	0.83 280	0.84 285	1.07 292	0.83 284	1.15 294	0.88 282

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 269	0.77 223	0.82 254	1.16 300	0.75 274	0.99 278	0.92 285	0.91 240	0.99 290	0.94 233	0.91 284	1.15 291	0.88 283	0.92 281	1.00 291	0.67 259	0.98 271	1.00 290	0.75 258	0.91 287	1.18 291	0.87 281	0.89 282	0.90 287	1.08 293	1.07 300	0.74 252	0.89 283

DGTPSM_ROB	0.92 267	0.93 235	0.91 258	0.93 272	0.91 282	0.92 268	0.93 287	0.92 242	0.92 284	0.92 228	0.91 284	0.91 267	0.93 287	0.91 279	0.92 288	0.92 287	0.92 266	0.92 285	0.92 269	0.90 286	0.91 260	0.92 285	0.93 284	0.94 291	0.92 270	0.91 285	0.92 265	0.97 289

DPSM_ROB	0.93 269	0.92 232	0.94 261	0.96 275	1.02 293	0.92 268	0.98 288	0.95 246	0.92 284	0.92 228	0.92 286	0.91 267	0.97 288	0.92 281	0.91 286	0.91 284	0.96 269	0.94 287	0.93 272	0.91 287	0.93 264	0.92 285	0.93 284	0.91 288	0.91 268	0.99 288	0.92 265	0.91 285

DPSM	0.93 269	0.92 232	0.94 261	0.96 275	1.02 293	0.92 268	0.98 288	0.95 246	0.92 284	0.92 228	0.92 286	0.91 267	0.97 288	0.92 281	0.91 286	0.91 284	0.96 269	0.94 287	0.93 272	0.91 287	0.93 264	0.92 285	0.93 284	0.91 288	0.91 268	0.99 288	0.92 265	0.91 285

pmcnn	0.92 267	0.92 232	0.92 259	0.92 269	0.92 283	0.92 268	0.92 285	0.92 242	0.92 284	0.92 228	0.92 286	0.92 270	0.92 286	0.92 281	0.92 288	0.92 287	0.92 266	0.92 285	0.92 269	0.92 290	0.92 262	0.92 285	0.92 283	0.92 290	0.92 270	0.92 286	0.92 265	0.92 287

MM-Stereo_test2	1.15 290	1.90 289	1.10 277	1.37 310	0.94 286	1.36 307	0.98 288	1.48 288	0.98 289	1.37 274	0.98 289	1.37 308	0.98 290	0.95 285	0.94 290	0.95 289	1.37 308	0.95 289	1.38 307	0.95 291	1.38 308	0.95 289	0.95 287	0.95 292	1.37 311	0.95 287	1.37 309	0.95 288

LGCAT	1.00 275	1.00 237	1.00 263	1.00 283	1.00 287	1.00 282	1.00 293	1.00 255	1.00 291	1.00 241	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 288	1.00 291	1.00 291	1.00 277	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 275	1.00 290	1.00 289	1.00 294	1.00 281	1.00 291	1.00 275	1.00 291

GANet	1.00 275	1.00 237	1.00 263	1.00 283	1.00 287	1.00 282	1.00 293	1.00 255	1.00 291	1.00 241	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 288	1.00 291	1.00 291	1.00 277	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 275	1.00 290	1.00 289	1.00 294	1.00 281	1.00 291	1.00 275	1.00 291

TDLM	1.00 275	1.00 237	1.00 263	1.00 283	1.00 287	1.00 282	1.00 293	1.00 255	1.00 291	1.00 241	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 288	1.00 291	1.00 291	1.00 277	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 275	1.00 290	1.00 289	1.00 294	1.00 281	1.00 291	1.00 275	1.00 291

CVANet_RVC	1.00 275	1.00 237	1.00 263	1.00 283	1.00 287	1.00 282	1.00 293	1.00 255	1.00 291	1.00 241	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 288	1.00 291	1.00 291	1.00 277	1.00 290	1.00 279	1.00 292	1.00 275	1.00 290	1.00 289	1.00 294	1.00 281	1.00 291	1.00 275	1.00 291

AIO-Stereo	0.82 260	1.06 245	0.73 240	0.97 277	0.74 273	1.06 289	0.60 256	1.04 263	0.90 283	1.00 241	1.01 294	0.78 258	0.85 282	0.74 271	0.62 256	0.67 259	1.12 287	0.55 247	0.70 250	0.65 257	0.93 264	0.66 258	0.67 259	0.67 267	0.82 262	0.74 277	0.92 265	0.83 281

trnet	1.01 280	1.01 241	1.01 267	1.01 288	1.01 292	1.01 286	1.01 297	1.01 259	1.01 295	1.01 246	1.01 294	1.01 284	1.01 297	1.01 292	1.01 296	1.01 295	1.01 283	1.01 295	1.01 286	1.01 296	1.01 279	1.01 294	1.01 293	1.01 298	1.01 286	1.01 295	1.01 284	1.01 295

MM-Stereo_test3	1.22 300	1.60 282	1.19 290	1.48 313	1.02 293	1.48 312	0.99 292	1.54 289	1.03 296	1.41 276	1.03 296	1.44 310	1.00 292	1.04 294	1.04 297	1.02 297	1.42 311	1.04 296	1.48 310	1.01 296	1.48 309	1.03 295	1.06 297	1.04 299	1.53 314	1.04 297	1.49 310	1.04 296

GLC_STEREO	1.05 286	1.01 241	1.02 268	1.02 290	1.02 293	1.05 288	1.06 299	1.05 264	1.05 297	1.04 249	1.05 297	1.05 286	1.04 298	1.06 296	1.05 298	1.06 299	1.06 284	1.05 298	1.06 287	1.05 299	1.06 282	1.06 297	1.04 295	1.05 300	1.04 288	1.05 298	1.06 286	1.06 297

MIF-Stereo (partial)	2.52 341	3.41 324	1.05 273	3.29 343	1.05 298	3.29 345	1.06 299	3.30 334	1.06 299	3.31 339	1.06 298	4.97 364	2.72 348	2.72 346	2.71 350	2.70 350	6.57 371	2.19 344	5.08 366	1.08 302	3.36 340	1.07 298	1.07 298	1.07 304	3.35 344	1.07 300	3.36 343	1.07 299

qqai	1.17 296	1.27 269	1.10 277	1.26 305	1.09 301	1.23 302	1.11 303	1.26 280	1.11 302	1.26 266	1.08 299	1.25 301	1.11 302	1.11 299	1.10 301	1.09 300	1.27 302	1.11 303	1.27 301	1.11 304	1.27 302	1.10 300	1.10 299	1.11 306	1.27 306	1.10 303	1.24 302	1.11 301

RP	1.14 288	1.16 252	1.15 283	1.17 302	1.10 302	1.16 295	1.15 305	1.10 266	1.16 307	1.15 253	1.08 299	1.16 292	1.15 305	1.15 304	1.14 306	1.16 305	1.16 292	1.10 300	1.10 289	1.10 303	1.16 287	1.11 301	1.10 299	1.19 313	1.14 297	1.19 312	1.07 287	1.10 300

SPS-STEREO	1.25 307	1.47 277	1.06 275	1.54 314	1.08 299	1.52 313	1.20 315	1.44 286	1.06 299	1.49 281	1.10 301	1.41 309	1.10 301	0.98 286	1.08 300	1.12 302	1.47 312	1.04 296	1.53 311	1.14 307	1.52 310	1.07 298	1.02 294	1.05 300	1.48 313	1.07 300	1.55 311	1.11 301
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	1.15 290	1.16 252	1.17 286	1.15 298	1.11 304	1.21 301	1.21 316	1.10 266	1.15 305	1.16 256	1.11 302	1.17 294	1.09 300	1.14 303	1.11 303	1.16 305	1.19 298	1.11 303	1.10 289	1.15 309	1.11 284	1.19 307	1.16 304	1.12 308	1.17 299	1.10 303	1.16 295	1.17 306

plain	1.96 322	3.33 322	1.04 272	3.24 342	1.04 297	3.24 342	1.04 298	3.26 332	1.05 297	3.26 338	1.13 303	3.27 341	1.06 299	1.05 295	1.05 298	1.05 298	3.28 339	1.05 298	3.29 339	1.06 300	3.30 339	1.05 296	1.05 296	1.06 302	3.30 342	1.06 299	3.30 341	1.06 297

AF-Net	2.06 331	25.73 384	1.18 287	1.12 296	1.16 308	1.16 295	1.19 310	1.10 266	1.17 310	1.15 253	1.14 304	1.11 289	1.16 306	1.16 305	1.14 306	1.11 301	1.15 290	1.13 306	1.21 299	1.17 310	1.11 284	1.21 310	1.17 305	1.17 311	1.17 299	1.11 306	1.20 301	1.13 304

UniTT-Stereo	2.12 332	3.66 327	1.10 277	3.48 345	1.15 305	3.57 346	1.11 303	3.44 335	1.16 307	3.52 340	1.16 305	3.50 342	1.16 306	1.10 297	1.13 305	1.15 304	3.61 341	1.17 307	3.64 340	1.12 305	3.58 342	1.12 302	1.12 302	1.17 311	3.53 345	1.18 310	3.52 344	1.18 308

stereogan	1.17 296	1.19 259	1.15 283	1.15 298	1.15 305	1.15 294	1.19 310	1.19 275	1.15 305	1.15 253	1.16 305	1.19 297	1.19 310	1.19 306	1.19 310	1.19 310	1.15 290	1.19 310	1.19 297	1.19 313	1.15 286	1.19 307	1.15 303	1.15 310	1.16 298	1.15 307	1.19 299	1.20 309

Nwc_Net	1.15 290	1.15 250	1.15 283	1.09 292	1.19 311	1.16 295	1.17 307	1.15 269	1.16 307	1.16 256	1.16 305	1.08 288	1.16 306	1.11 299	1.15 308	1.18 309	1.11 286	1.10 300	1.16 293	1.17 310	1.16 287	1.13 303	1.18 306	1.20 314	1.11 295	1.15 307	1.16 295	1.20 309

Abc-Net	1.14 288	1.16 252	1.18 287	1.10 293	1.10 302	1.16 295	1.18 309	1.16 271	1.13 304	1.11 250	1.16 305	1.16 292	1.12 303	1.10 297	1.17 309	1.16 305	1.16 292	1.10 300	1.16 293	1.14 307	1.17 289	1.16 304	1.11 301	1.09 305	1.10 294	1.10 303	1.16 295	1.17 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TorneroNet	1.15 290	1.10 249	0.51 206	0.69 251	0.51 244	1.10 292	0.50 242	0.51 194	0.51 242	13.92 377	1.17 309	0.49 219	0.51 244	0.54 234	0.48 236	0.49 234	0.49 217	0.65 259	0.70 250	0.49 240	0.51 218	0.49 236	0.67 259	1.36 321	0.51 223	0.50 243	0.52 225	1.23 313

NCC-stereo	1.15 290	1.17 256	1.12 282	1.10 293	1.15 305	1.14 293	1.15 305	1.15 269	1.12 303	1.17 259	1.17 309	1.11 289	1.17 309	1.11 299	1.10 301	1.16 305	1.12 287	1.11 303	1.16 293	1.13 306	1.23 298	1.16 304	1.19 308	1.11 306	1.18 301	1.17 309	1.17 298	1.13 304

edge stereo	1.15 290	1.18 257	1.11 280	1.12 296	1.17 309	1.17 300	1.17 307	1.16 271	1.18 311	1.16 256	1.17 309	1.17 294	1.13 304	1.11 299	1.11 303	1.12 302	1.17 294	1.17 307	1.11 291	1.17 310	1.17 289	1.17 306	1.18 306	1.14 309	1.11 295	1.18 310	1.12 291	1.11 301

FAT-Stereo	1.22 300	1.23 260	1.19 290	1.21 304	1.24 314	1.24 304	1.19 310	1.25 279	1.24 314	1.25 265	1.19 312	1.20 298	1.24 314	1.20 307	1.21 312	1.25 314	1.22 300	1.21 312	1.25 300	1.23 316	1.22 296	1.19 307	1.19 308	1.24 317	1.25 304	1.20 313	1.19 299	1.25 315

S-Stereo	1.22 300	1.18 257	1.19 290	1.20 303	1.23 313	1.23 302	1.19 310	1.19 275	1.18 311	1.27 267	1.20 313	1.20 298	1.20 311	1.23 309	1.22 314	1.23 313	1.23 301	1.23 314	1.20 298	1.25 317	1.20 294	1.22 313	1.25 312	1.24 317	1.20 303	1.22 316	1.26 303	1.24 314

RAStereo	2.24 335	3.70 328	1.18 287	3.73 349	1.18 310	3.69 348	1.19 310	3.73 338	1.24 314	3.72 343	1.21 314	3.76 346	1.20 311	1.20 307	1.20 311	1.20 311	3.74 346	1.20 311	3.75 346	1.21 314	3.77 346	1.21 310	1.21 310	1.21 315	3.82 349	1.21 314	3.82 348	1.21 311

GANetREF_RVC	1.52 312	2.01 293	1.21 293	1.98 321	1.21 312	1.98 320	1.21 316	1.98 305	1.21 313	1.99 300	1.21 314	1.98 320	1.21 313	1.02 293	1.21 312	1.21 312	1.99 321	1.21 312	1.99 319	1.21 314	1.99 318	1.21 310	1.21 310	1.21 315	1.99 322	1.21 314	1.99 319	1.21 311
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
MonStereo1	1.60 313	2.69 316	1.46 299	1.99 322	1.31 316	1.99 322	1.36 319	1.99 306	1.31 317	1.84 287	1.32 316	1.89 314	1.31 315	1.32 310	1.30 315	1.36 317	1.94 316	1.33 317	1.93 315	1.30 319	1.92 315	1.33 315	1.31 313	1.31 319	1.94 319	1.31 318	1.93 315	1.31 316

PS-NSSS	1.48 310	4.46 337	1.35 294	1.35 309	1.35 317	1.41 311	1.34 318	1.36 283	1.35 319	1.40 275	1.35 317	1.33 305	1.35 316	1.37 312	1.40 319	1.35 316	1.35 304	1.35 318	1.39 308	1.44 325	1.35 305	1.34 316	1.35 314	1.38 324	1.35 309	1.33 319	1.34 306	1.38 321

RASNet	1.39 308	1.37 276	1.35 294	1.38 311	1.40 318	1.39 310	1.77 333	1.36 283	1.74 332	1.36 273	1.36 318	1.36 307	1.36 317	1.36 311	1.35 316	1.41 322	1.36 306	1.36 320	1.36 306	1.35 320	1.36 306	1.35 317	1.36 315	1.35 320	1.36 310	1.35 320	1.36 308	1.35 317

CC-Net-ROB	1.51 311	4.40 336	1.69 311	1.39 312	1.40 318	1.37 309	1.40 323	1.36 283	1.39 320	1.41 276	1.36 318	1.35 306	1.38 319	1.39 314	1.39 317	1.36 317	1.36 306	1.35 318	1.39 308	1.39 321	1.37 307	1.36 318	1.41 319	1.48 326	1.39 312	1.42 325	1.35 307	1.35 317

R-Stereo Train	1.62 314	2.01 293	1.41 297	1.97 318	1.40 318	1.96 318	1.39 320	1.93 299	1.39 320	1.92 292	1.38 320	1.94 317	1.39 320	1.40 315	1.45 320	1.38 319	1.96 318	1.37 321	1.97 316	1.39 321	1.98 316	1.41 320	1.40 317	1.37 322	1.97 320	1.38 321	1.96 317	1.37 319

RAFT-Stereo	1.62 314	2.01 293	1.41 297	1.97 318	1.40 318	1.96 318	1.39 320	1.93 299	1.39 320	1.92 292	1.38 320	1.94 317	1.39 320	1.40 315	1.45 320	1.38 319	1.96 318	1.37 321	1.97 316	1.39 321	1.98 316	1.41 320	1.40 317	1.37 322	1.97 320	1.38 321	1.96 317	1.37 319
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonStereo	1.66 317	2.63 315	1.46 299	1.99 322	1.41 322	2.03 323	1.39 320	2.04 309	1.43 323	1.94 295	1.40 322	1.92 316	1.37 318	1.38 313	1.39 317	1.39 321	1.99 321	1.38 323	2.04 321	1.41 324	2.02 320	1.37 319	1.39 316	1.38 324	1.99 322	1.38 321	2.01 321	1.39 323

HBP-ISP	1.47 309	1.07 247	1.03 271	1.30 307	1.08 299	1.36 307	1.06 299	1.44 286	1.25 316	1.97 298	1.51 323	1.65 313	1.58 323	0.98 286	1.58 324	1.68 329	1.98 320	1.32 315	2.02 320	1.28 318	2.95 337	1.89 338	0.97 288	1.06 302	1.26 305	0.99 288	1.94 316	1.43 324

MM-Stereo_test1	1.85 321	3.50 325	1.61 305	2.12 324	1.47 323	2.14 324	1.47 324	2.33 318	1.53 324	2.12 305	1.54 324	2.19 322	1.53 322	1.54 317	1.53 322	1.53 323	2.20 323	1.54 324	2.24 322	1.57 326	2.21 326	1.49 322	1.59 321	1.49 327	2.15 328	1.52 326	2.15 323	1.54 326

StereoVision	3.44 347	10.12 371	1.68 310	5.44 370	2.26 345	5.87 370	1.97 342	5.17 351	1.31 317	5.80 368	1.56 325	5.62 369	1.84 334	1.97 333	1.91 342	1.84 334	4.98 364	1.32 315	5.60 367	1.71 333	5.35 369	1.73 334	1.97 341	1.96 340	5.40 368	1.65 332	5.08 366	1.76 336

DPSMNet_ROB	1.62 314	1.60 282	1.59 304	1.61 316	1.69 327	1.66 316	1.61 325	1.70 294	1.65 329	1.62 284	1.60 326	1.61 311	1.60 324	1.60 318	1.59 325	1.62 327	1.60 313	1.63 328	1.62 313	1.68 332	1.70 312	1.60 323	1.64 326	1.60 328	1.61 315	1.60 327	1.60 312	1.59 327

LGtest1	1.99 324	2.55 311	1.62 306	2.54 335	1.61 324	2.54 333	1.61 325	2.51 322	1.61 325	2.49 324	1.61 327	2.49 332	1.61 325	1.61 319	1.61 326	1.61 324	2.55 334	1.62 327	2.54 334	1.61 327	2.54 333	1.61 324	1.61 322	1.61 329	2.54 335	1.61 328	2.54 334	1.61 328

LG-G_1	1.99 324	2.56 312	1.63 307	2.54 335	1.62 325	2.55 336	1.61 325	2.51 322	1.61 325	2.50 325	1.62 328	2.50 333	1.61 325	1.61 319	1.61 326	1.61 324	2.55 334	1.61 325	2.55 335	1.61 327	2.55 334	1.61 324	1.61 322	1.61 329	2.55 336	1.61 328	2.54 334	1.61 328

LG-G	1.99 324	2.56 312	1.63 307	2.54 335	1.62 325	2.55 336	1.61 325	2.51 322	1.61 325	2.50 325	1.62 328	2.50 333	1.61 325	1.61 319	1.61 326	1.61 324	2.55 334	1.61 325	2.55 335	1.61 327	2.55 334	1.61 324	1.61 322	1.61 329	2.55 336	1.61 328	2.54 334	1.61 328

UDGNet	1.97 323	2.43 307	1.67 309	2.46 332	1.70 329	2.44 331	1.69 330	2.34 319	1.63 328	2.35 321	1.67 330	2.37 331	1.67 328	1.68 323	1.64 329	1.67 328	2.44 330	1.64 329	2.43 330	1.67 330	2.43 332	1.66 327	1.67 327	1.63 332	2.43 333	1.66 333	2.42 332	1.66 331

MFMNet_re	1.77 319	1.89 288	1.72 313	1.88 317	1.69 327	1.89 317	1.67 329	1.91 298	1.70 330	1.87 288	1.67 330	1.89 314	1.68 329	1.67 322	1.67 330	1.70 330	1.88 315	1.68 330	1.88 314	1.67 330	1.89 313	1.68 329	1.70 328	1.71 333	1.87 318	1.68 335	1.87 314	1.68 332

derf	1.84 320	1.93 290	1.73 314	1.97 318	1.77 330	1.98 320	1.76 332	1.94 301	1.73 331	1.97 298	1.78 332	1.97 319	1.76 330	1.76 325	1.71 331	1.79 331	1.94 316	1.77 331	1.98 318	1.75 334	1.89 313	1.71 330	1.77 331	1.77 335	2.01 324	1.74 336	2.00 320	1.71 333

FBW_ROB	2.04 327	2.50 308	1.75 315	2.45 331	1.78 331	2.40 329	1.74 331	2.47 321	1.77 333	2.37 322	1.81 333	2.30 325	1.80 331	1.78 326	1.88 341	1.80 332	2.41 329	1.77 331	2.43 330	1.83 335	2.39 330	1.81 335	1.76 330	1.75 334	2.56 338	1.75 337	2.30 328	1.74 334

MaDis-Stereo	3.69 350	10.19 372	2.01 326	6.09 371	2.01 339	5.94 371	1.82 334	6.14 356	1.85 335	6.59 371	1.82 334	6.01 370	1.81 332	1.83 327	1.83 333	2.02 339	5.87 368	1.79 333	5.93 370	2.06 343	4.63 360	1.67 328	1.84 334	2.08 342	5.90 369	1.66 333	6.34 371	1.87 339

DNSM	2.31 339	4.05 331	3.13 342	2.62 338	1.85 336	2.62 338	1.85 339	3.98 339	1.85 335	2.55 327	1.85 335	2.55 336	1.85 335	1.85 330	1.85 335	1.85 335	2.62 337	1.85 335	2.62 337	1.85 336	2.62 336	1.85 337	1.85 335	1.85 337	2.63 339	1.85 342	2.63 337	1.85 338

TRStereo	2.05 328	2.13 296	1.85 318	2.27 325	1.84 333	2.28 325	1.84 336	2.29 314	1.87 337	2.29 315	1.86 336	2.30 325	1.87 336	2.30 342	1.87 338	2.08 340	2.29 325	1.87 336	2.30 324	1.87 338	2.08 321	1.72 331	1.86 336	2.30 348	2.13 325	1.84 339	2.29 325	1.87 339

XX-Stereo	2.05 328	2.13 296	1.85 318	2.27 325	1.84 333	2.28 325	1.84 336	2.29 314	1.87 337	2.29 315	1.86 336	2.30 325	1.87 336	2.30 342	1.87 338	2.08 340	2.29 325	1.87 336	2.30 324	1.87 338	2.08 321	1.72 331	1.86 336	2.30 348	2.13 325	1.84 339	2.29 325	1.87 339

EAI-Stereo	2.05 328	2.13 296	1.85 318	2.27 325	1.84 333	2.28 325	1.84 336	2.29 314	1.87 337	2.29 315	1.86 336	2.30 325	1.87 336	2.30 342	1.87 338	2.08 340	2.29 325	1.87 336	2.30 324	1.87 338	2.08 321	1.72 331	1.86 336	2.30 348	2.13 325	1.84 339	2.29 325	1.87 339

sAnonymous2	2.87 344	4.16 332	1.89 322	4.26 358	1.87 337	4.23 357	1.92 340	4.17 342	1.94 341	4.16 352	1.92 339	4.20 356	1.92 339	1.96 331	1.86 336	1.87 336	4.25 355	1.90 339	4.23 355	1.91 341	4.26 354	1.93 339	1.89 339	1.90 338	4.07 357	1.91 343	5.09 368	1.93 343

CroCo_RVC	2.87 344	4.16 332	1.89 322	4.26 358	1.87 337	4.23 357	1.92 340	4.17 342	1.94 341	4.16 352	1.92 339	4.20 356	1.92 339	1.96 331	1.86 336	1.87 336	4.25 355	1.90 339	4.23 355	1.91 341	4.26 354	1.93 339	1.89 339	1.90 338	4.07 357	1.91 343	5.09 368	1.93 343

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 340	2.85 318	1.90 324	2.90 339	2.77 349	2.88 339	2.85 351	2.51 322	2.85 351	2.88 333	1.99 341	2.50 333	2.76 349	2.20 335	1.57 323	2.64 349	2.89 338	2.63 349	5.69 369	1.03 298	2.01 319	2.71 348	2.74 351	2.73 352	2.87 340	1.64 331	1.00 275	1.49 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO_test	2.22 333	2.36 306	2.10 327	2.47 333	2.15 341	2.54 333	2.06 343	2.27 312	2.09 343	2.29 315	2.13 342	2.30 325	2.09 341	2.25 338	2.15 345	1.95 338	2.52 333	2.08 341	2.32 327	2.21 347	2.20 325	2.26 344	2.05 342	2.06 341	2.40 332	2.16 347	2.52 333	2.05 345

HUF	2.22 333	2.33 303	2.24 331	2.35 329	2.07 340	2.45 332	2.11 344	2.42 320	2.13 344	2.19 308	2.15 343	2.10 321	2.09 341	2.27 340	2.04 343	2.08 340	2.44 330	2.12 343	2.38 329	2.18 345	2.29 328	2.22 342	2.12 343	2.12 343	2.52 334	2.10 345	2.22 324	2.15 346

Anonymous3	3.36 346	4.93 342	2.20 329	4.92 365	2.23 343	4.90 365	2.23 346	4.89 348	2.24 346	4.95 364	2.21 344	4.91 363	2.21 344	2.18 334	2.22 346	2.22 345	4.86 362	2.20 345	4.90 362	2.20 346	4.96 364	2.21 341	2.21 345	2.21 345	6.30 371	2.21 348	4.90 361	2.23 348

AIO_rvc	2.25 336	2.35 305	2.10 327	2.47 333	2.17 342	2.54 333	2.15 345	2.32 317	2.21 345	2.29 315	2.28 345	2.33 330	2.09 341	2.26 339	2.14 344	2.08 340	2.49 332	2.09 342	2.53 333	2.14 344	2.34 329	2.23 343	2.14 344	2.18 344	2.19 329	2.15 346	2.35 330	2.22 347

NCCL2	2.27 337	2.27 302	2.28 334	2.27 325	2.28 346	2.28 325	2.28 347	2.27 312	2.28 347	2.28 312	2.28 345	2.29 324	2.28 345	2.28 341	2.29 347	2.28 347	2.28 324	2.28 347	2.27 323	2.28 349	2.28 327	2.28 346	2.28 346	2.28 346	2.28 330	2.28 349	2.11 322	2.28 350

STTStereo	2.30 338	2.34 304	2.26 333	2.37 330	2.23 343	2.40 329	2.35 348	2.20 310	2.33 348	2.28 312	2.31 347	2.19 322	2.37 346	2.20 335	2.31 348	2.23 346	2.38 328	2.25 346	2.33 328	2.27 348	2.39 330	2.27 345	2.31 347	2.29 347	2.37 331	2.32 350	2.34 329	2.26 349

NLSM1	2.82 343	3.85 329	2.57 339	3.19 341	2.46 347	3.28 344	2.38 349	3.29 333	2.42 349	3.20 337	2.64 348	3.14 339	2.62 347	2.46 345	2.44 349	2.51 348	3.31 340	2.53 348	3.17 338	2.47 350	3.27 338	2.33 347	2.65 348	2.61 351	3.22 341	2.55 351	3.31 342	2.39 351

sCroCo_RVC	2.76 342	4.00 330	1.82 317	4.00 353	1.83 332	3.98 354	1.82 334	3.99 341	1.81 334	4.14 351	2.76 349	4.13 355	1.82 333	1.83 327	1.83 333	1.82 333	4.01 351	1.82 334	3.98 349	1.86 337	4.00 351	1.82 336	1.83 333	1.84 336	4.02 355	1.81 338	4.00 352	1.83 337

U	5.23 371	8.71 362	2.75 340	8.64 377	2.76 348	8.65 377	2.79 350	8.67 370	2.79 350	8.70 376	2.79 350	8.70 376	2.79 350	2.79 347	2.80 352	2.80 352	8.84 376	2.82 350	8.82 376	2.89 351	8.84 375	2.83 349	2.83 352	2.82 353	8.87 378	2.83 352	8.84 377	2.83 352

MLG-Stereo_test2	3.86 352	4.96 343	3.13 342	4.65 363	3.27 356	5.17 369	3.07 353	5.01 350	3.01 352	4.93 363	3.03 351	4.56 361	3.32 357	3.26 352	3.33 357	3.30 358	5.17 367	3.19 354	4.86 361	2.96 355	5.04 366	3.25 351	2.67 349	3.15 354	4.98 365	3.05 354	4.59 359	3.30 356

NLCSM	3.61 348	5.05 344	3.36 350	4.13 355	3.31 357	3.91 350	3.26 357	3.98 339	3.24 355	4.08 350	3.06 352	3.95 351	3.25 356	3.25 351	3.10 354	3.17 356	4.20 354	3.08 351	4.16 353	3.24 357	4.26 354	3.46 356	3.14 353	3.19 355	4.02 355	3.24 356	4.21 356	3.17 355

FC-DCNN v2	4.74 367	3.16 321	3.16 345	3.16 340	3.16 351	3.16 341	3.16 356	3.16 331	3.16 353	3.16 336	3.16 353	3.16 340	3.16 354	3.16 348	3.16 355	3.16 355	6.72 372	6.72 374	6.72 372	6.72 377	6.72 371	6.72 376	6.72 375	6.72 376	6.72 372	6.72 375	6.72 373	6.72 376

MLG-Stereo_test1	3.87 353	4.67 339	3.29 347	5.26 369	3.25 355	5.04 367	3.11 354	4.43 344	3.27 356	5.02 366	3.21 354	4.71 362	3.10 353	3.22 349	3.06 353	2.98 354	5.03 366	3.18 353	4.95 364	2.94 352	4.70 362	3.32 352	3.30 354	3.27 356	5.17 366	3.08 355	5.02 364	2.85 353

RAFT+CT+SA	4.43 362	7.34 351	6.71 363	5.01 366	4.38 370	4.40 359	3.85 366	6.15 358	4.30 370	4.89 362	3.26 355	4.49 360	3.01 352	4.53 368	3.36 358	3.65 361	3.64 342	4.39 370	3.94 348	4.28 369	4.44 358	4.30 367	4.24 369	4.52 371	3.90 352	3.85 367	4.89 360	4.00 368

raft_robust	4.19 361	7.78 354	6.08 359	3.30 344	3.85 366	4.03 355	3.73 364	6.25 360	3.30 358	4.44 357	3.28 356	4.01 352	3.82 367	4.29 367	3.70 367	4.01 367	4.48 360	3.42 357	4.11 351	3.76 365	4.05 352	3.32 352	3.85 362	3.82 365	4.71 360	3.83 366	4.09 353	3.80 366

MLG-Stereo_test3	3.87 353	4.64 338	3.29 347	5.17 368	3.23 354	4.83 364	3.02 352	4.95 349	3.22 354	4.31 355	3.33 357	5.08 366	3.20 355	3.23 350	2.77 351	3.20 357	4.99 365	3.24 355	4.93 363	2.94 352	4.82 363	3.33 354	3.33 355	3.29 357	5.19 367	3.02 353	5.08 366	2.93 354

DispFullNet	4.96 369	5.67 345	3.30 349	5.01 366	3.21 353	4.50 361	3.11 354	4.43 344	3.44 359	4.60 359	3.46 358	5.13 367	3.44 358	3.53 355	3.20 356	2.87 353	4.80 361	3.15 352	4.70 359	4.83 371	9.02 376	5.98 373	5.95 374	6.21 375	8.84 377	5.85 374	9.76 378	5.91 374

DPSNet	3.67 349	3.61 326	3.62 351	3.64 346	3.61 361	3.64 347	3.65 361	3.64 337	3.67 360	3.67 342	3.65 359	3.68 344	3.69 364	3.69 359	3.69 366	3.68 362	3.70 343	3.70 361	3.69 345	3.69 363	3.71 345	3.69 358	3.67 359	3.69 364	3.68 348	3.67 360	3.68 346	3.67 357

Sa-1000	3.84 351	7.71 353	6.81 366	4.15 356	2.86 350	3.27 343	3.87 367	5.99 353	4.35 371	2.78 331	3.71 360	3.88 347	3.56 360	3.88 362	3.64 359	2.71 351	3.72 344	3.27 356	3.67 344	3.15 356	3.51 341	3.36 355	2.70 350	3.49 358	3.32 343	3.76 364	2.87 339	3.76 364

SA	3.93 355	7.22 349	4.74 353	4.15 356	3.88 367	3.70 349	4.02 370	6.67 361	3.95 365	3.64 341	3.74 361	3.63 343	3.00 351	3.51 354	3.68 365	3.68 362	3.73 345	3.71 362	3.64 340	3.48 358	3.58 342	2.97 350	3.69 360	3.61 359	3.55 347	3.42 357	3.64 345	3.79 365

TestStereo1	4.11 356	7.79 355	6.72 364	3.93 350	3.81 364	3.96 352	3.58 359	6.96 364	3.74 362	3.90 345	3.76 362	3.89 348	3.57 361	3.70 360	3.66 362	3.34 359	3.80 347	3.62 358	3.66 342	3.68 361	3.91 348	3.70 359	3.65 357	3.67 361	3.88 350	3.53 358	3.89 349	3.68 360

SA-5K	4.11 356	7.79 355	6.72 364	3.93 350	3.81 364	3.96 352	3.58 359	6.96 364	3.74 362	3.90 345	3.76 362	3.89 348	3.57 361	3.70 360	3.66 362	3.34 359	3.80 347	3.62 358	3.66 342	3.68 361	3.91 348	3.70 359	3.65 357	3.67 361	3.88 350	3.53 358	3.89 349	3.68 360

cross-raft	4.43 362	7.31 350	6.46 361	4.47 360	3.95 368	4.46 360	3.95 368	6.70 362	3.97 366	4.41 356	3.82 364	4.38 359	3.94 368	3.95 365	3.95 370	3.95 366	4.45 359	3.95 366	4.46 358	3.95 367	4.46 359	3.95 363	3.95 366	3.94 368	4.40 359	3.95 369	4.45 358	3.95 367

test_4	4.11 356	8.05 358	6.64 362	4.52 361	3.68 362	3.00 340	3.40 358	6.21 359	3.29 357	4.07 349	3.84 365	4.04 353	3.76 366	3.56 357	3.67 364	3.76 365	4.04 352	3.79 364	4.10 350	3.53 359	3.98 350	3.74 362	3.55 356	3.61 359	3.94 354	3.75 363	3.73 347	3.73 363

test_5	4.51 365	8.85 363	5.35 358	3.66 348	3.56 358	5.10 368	4.47 372	6.14 356	4.07 368	4.96 365	3.87 366	5.14 368	4.17 371	3.53 355	4.39 371	4.53 371	4.15 353	3.62 358	4.74 360	2.94 352	3.63 344	4.53 369	4.20 368	4.54 372	4.86 363	3.68 361	4.95 362	4.06 369

TESTraft	4.16 360	8.03 357	6.81 366	3.99 352	3.68 362	3.93 351	3.70 363	6.86 363	3.69 361	3.93 347	3.88 367	3.93 350	3.59 363	3.65 358	3.64 359	3.68 362	3.92 349	3.72 363	3.92 347	3.57 360	3.84 347	3.70 359	3.71 361	3.67 361	3.91 353	3.74 362	3.92 351	3.67 357

test_3	4.55 366	10.96 373	7.69 372	4.04 354	3.60 360	4.10 356	3.98 369	7.94 366	4.56 372	3.99 348	4.03 368	4.08 354	3.74 365	3.99 366	3.91 369	4.05 368	4.33 358	3.89 365	4.14 352	4.00 368	4.11 353	4.02 364	4.01 367	3.91 367	3.53 345	3.94 368	4.19 354	4.20 370

test-1	4.11 356	7.65 352	4.93 354	3.65 347	3.58 359	4.70 363	3.74 365	4.73 346	4.06 367	3.72 343	4.11 369	3.70 345	3.49 359	3.36 353	3.65 361	4.17 370	3.92 349	4.04 368	4.19 354	3.75 364	4.69 361	4.18 365	3.88 363	3.90 366	4.73 361	3.77 365	3.12 340	3.68 360

RAFT_CTSACE	4.43 362	8.26 360	6.10 360	4.62 362	4.01 369	4.54 362	3.65 361	6.09 355	3.93 364	4.64 360	4.14 370	4.26 358	4.13 369	3.91 363	3.88 368	4.06 369	4.30 357	4.03 367	4.27 357	3.92 366	4.26 354	3.67 357	3.91 364	4.16 369	4.82 362	4.08 370	4.20 355	3.67 357

SGM-Forest	5.07 370	6.74 347	4.17 352	6.46 372	4.68 371	6.21 373	4.38 371	6.00 354	4.14 369	5.84 369	4.44 371	6.28 371	4.16 370	3.92 364	4.56 372	4.60 372	6.15 369	4.27 369	6.12 371	4.31 370	5.99 370	4.27 366	3.92 365	4.27 370	6.13 370	4.10 371	6.18 370	4.49 371
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.92 368	4.80 341	4.98 355	4.82 364	4.97 372	4.91 366	4.78 373	4.80 347	4.88 373	4.78 361	4.80 372	4.99 365	4.81 372	4.83 369	4.87 373	4.97 373	4.93 363	5.01 372	5.03 365	4.90 372	5.02 365	5.02 370	5.06 370	5.04 373	4.93 364	4.89 372	5.01 363	5.09 372

SGM+DAISY	6.35 372	8.16 359	5.14 357	8.12 376	5.08 374	8.12 376	5.16 374	8.01 367	5.18 375	7.92 374	5.14 373	7.89 375	5.14 373	4.95 370	5.33 374	5.32 374	8.14 375	5.16 373	8.16 375	5.16 373	8.21 374	5.19 371	5.12 371	5.12 374	8.18 376	5.24 373	8.12 376	5.11 373

CFNet_RVC	0.93 269	8.54 361	0.41 171	0.56 234	0.37 200	0.56 235	0.37 203	0.50 191	0.40 208	0.56 194	5.24 374	0.56 230	0.34 188	0.40 202	0.41 215	0.34 186	0.53 226	0.40 210	0.56 237	0.38 204	0.52 221	0.40 211	0.40 211	0.41 215	0.56 234	0.40 213	0.56 231	0.40 212

RAFT	6.60 373	9.99 368	8.33 373	7.21 375	6.55 375	5.95 372	5.87 375	8.70 371	5.02 374	5.10 367	6.69 375	7.06 374	6.94 376	6.17 373	7.09 377	6.84 375	6.47 370	4.72 371	5.60 367	5.60 374	5.11 367	5.97 372	6.93 376	6.89 377	7.16 373	7.08 378	6.58 372	6.66 375

test-v	7.17 374	11.53 374	7.63 370	7.17 373	6.87 376	7.48 374	6.90 376	8.14 368	6.88 376	6.93 372	7.42 376	7.05 372	6.14 374	6.05 371	6.86 375	6.99 376	7.60 373	6.75 375	6.90 373	6.66 375	7.83 372	6.36 374	5.89 372	7.34 378	7.19 374	6.75 376	7.52 374	6.77 377

test-2	7.17 374	11.53 374	7.63 370	7.17 373	6.87 376	7.48 374	6.90 376	8.14 368	6.88 376	6.93 372	7.42 376	7.05 372	6.14 374	6.05 371	6.86 375	6.99 376	7.60 373	6.75 375	6.90 373	6.66 375	7.83 372	6.36 374	5.89 372	7.34 378	7.19 374	6.75 376	7.52 374	6.77 377

MANE	18.41 376	23.00 383	16.00 378	22.00 385	15.00 378	22.00 385	15.00 378	22.00 385	15.00 378	21.00 385	15.00 378	22.00 384	15.00 377	15.00 378	17.00 378	15.00 378	23.00 384	15.00 377	22.00 384	15.00 378	23.00 384	15.00 377	18.00 377	15.00 380	24.00 386	17.00 379	24.00 386	16.00 379

rafts_anoy	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

raft+_RVC	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

raftrobust	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

CasAABBNet	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

RALCasStereoNet	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

RALAANet	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

MSMDNet	20.00 377	20.00 376	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 378	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 379	20.00 379	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 377	20.00 379	20.00 377	20.00 378	20.00 378	20.00 381	20.00 379	20.00 380	20.00 379	20.00 380

fast-reg	37.00 384	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 388	37.00 387	37.00 387	37.00 387	37.00 387

Reg-Stereo(zero)	37.00 384	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 388	37.00 387	37.00 387	37.00 387	37.00 387

FLISNet	37.00 384	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 388	37.00 387	37.00 387	37.00 387	37.00 387

CoSv	37.00 384	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 386	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 386	37.00 385	37.00 385	37.00 385	37.00 388	37.00 387	37.00 387	37.00 387	37.00 387

MDST_ROB	61.15 388	72.66 391	46.52 390	70.00 390	44.89 390	64.24 390	43.75 390	73.65 390	48.92 391	72.70 391	42.40 390	60.70 389	50.23 389	50.07 391	67.69 391	68.60 391	83.13 390	47.77 389	82.48 390	46.00 390	95.93 390	53.44 390	50.66 389	45.00 392	84.99 392	53.64 392	79.01 391	52.07 392

CBMV	101.59 389	71.60 390	48.40 391	72.70 391	49.00 391	79.60 391	48.40 391	80.90 391	46.90 390	68.90 390	49.00 391	78.00 390	572.10 399	49.50 390	51.30 390	48.40 390	72.20 389	639.60 399	79.40 389	48.90 391	79.50 389	51.40 389	52.30 390	48.30 393	80.20 391	49.10 391	79.60 392	47.60 391
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DF_test	168.38 391	396.55 397	180.19 393	193.64 393	133.63 392	193.53 393	141.18 392	219.97 393	133.80 392	188.12 393	133.62 392	187.99 395	133.61 390	133.68 392	133.47 395	133.49 395	193.64 393	133.70 391	193.74 393	133.73 393	193.58 394	133.90 393	133.51 391	133.58 394	193.57 394	133.62 393	193.54 394	139.69 393

MeshStereo	151.99 390	131.36 392	140.69 392	151.38 392	151.40 393	150.79 392	151.72 393	149.36 392	159.46 393	146.42 392	150.73 393	149.06 394	176.22 391	143.94 393	133.10 394	133.45 394	153.30 392	154.22 392	154.67 392	153.95 394	156.90 393	156.53 394	160.21 392	162.72 395	154.57 393	160.59 394	153.47 393	163.50 394
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MGS-Stereo	264.93 394	208.00 394	362.00 398	512.00 398	350.00 398	326.00 395	443.00 399	410.00 396	210.00 394	232.00 396	215.00 394	125.00 392	217.00 393	216.00 396	127.00 393	122.00 393	223.00 395	230.00 394	487.00 397	255.00 397	250.00 395	223.00 396	272.00 396	228.00 399	241.00 396	220.00 398	214.00 396	235.00 398

DLCB_ROB	280.78 396	376.74 396	215.59 394	376.74 394	215.59 394	376.74 397	215.59 394	366.42 395	218.39 395	366.42 397	218.39 395	366.42 396	218.39 394	209.96 395	219.76 398	219.38 397	376.72 397	216.43 393	376.72 394	216.43 395	376.72 397	216.43 395	216.14 393	216.14 398	376.69 399	217.67 397	376.69 399	217.67 396

EGLCR-Stereo	276.81 395	209.00 395	366.00 399	514.00 399	354.00 399	336.00 396	422.00 397	440.00 398	220.00 396	231.00 395	245.00 396	135.00 393	237.00 395	218.00 397	197.00 397	222.00 398	223.00 395	230.00 394	487.00 397	255.00 397	250.00 395	273.00 397	272.00 396	228.00 399	241.00 396	220.00 398	214.00 396	235.00 398

AE-Stereo	252.48 393	202.00 393	361.00 397	502.00 397	324.00 397	321.00 394	482.00 400	423.00 397	227.00 397	201.00 394	273.00 397	101.00 391	207.00 392	198.00 394	183.00 396	181.00 396	221.00 394	232.00 396	477.00 395	220.00 396	111.00 391	100.00 391	219.00 394	214.00 396	204.00 395	211.00 396	200.00 395	222.00 397

NOSS_ROB	248.11 392	409.00 398	288.00 395	412.00 395	280.00 395	411.00 398	288.00 395	356.00 394	275.00 398	379.00 398	303.00 398	415.00 397	278.00 396	260.00 398	104.00 392	103.00 392	126.00 391	108.00 390	118.00 391	98.00 392	126.00 392	104.00 392	268.00 395	216.00 397	279.00 398	201.00 395	288.00 398	206.00 395

LE_ROB	387.11 397	453.07 399	321.39 396	500.23 396	323.05 396	493.99 399	324.56 396	477.63 399	322.28 399	465.51 399	322.97 399	486.37 398	334.17 397	305.26 399	320.63 399	327.66 399	476.08 398	315.70 397	483.76 396	335.15 399	469.64 398	309.74 398	315.90 398	318.85 401	498.41 400	328.85 400	491.00 400	330.08 400

SGM-ForestM	522.49 398	676.08 400	448.56 400	638.17 400	433.15 400	639.59 400	427.03 398	617.52 400	439.90 400	604.63 400	429.02 400	611.68 399	432.74 398	420.18 400	451.96 400	465.85 400	601.06 399	403.73 398	659.15 399	405.50 400	669.64 399	437.21 399	455.85 399	425.66 402	689.82 401	481.65 401	662.43 401	479.61 401

CBMV_ROB	1133.35 399	1280.38 401	976.92 401	1317.57 401	1021.62 401	1282.66 401	1022.22 401	1213.88 401	982.57 401	1194.12 401	975.90 401	1357.87 400	1090.02 400	943.32 401	1021.85 401	1006.47 401	1309.01 400	986.29 400	1499.40 400	986.35 401	1359.35 400	975.96 400	975.21 400	969.30 403	1337.82 402	1042.34 402	1398.25 402	1073.86 402

111111	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

SGD-Stereo	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

IGEV-Stereo++	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

IGEV-Stereo+	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

anonymousdsp2	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

anonymousdsp	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

AMNet	10000000.00 400	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 402	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 401	10000000.00 404	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403	10000000.00 403

GS-Stereo																							0.36 194	0.36 197	0.48 213	0.36 195	0.48 210	0.35 192

ASD4																								0.20 132

Low-res two-view benchmark