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 95	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 326	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 53	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	1.03 293	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	1.46 336	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 46	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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 337	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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 337	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	1.32 326	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

arf4	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.12 340	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 46	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 333	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 343	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 296	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 334	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

AROF3	0.10 53	0.06 42	0.04 25	1.11 339	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.08 66

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 308	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 332	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	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	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 274	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 52	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	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	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	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 269	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 50	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 53	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	1.63 388	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	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 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 395	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 47

ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 386	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 44	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 383	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

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.13 64	0.05 46	0.07 55	0.05 51	1.26 363	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

GIO	0.12 76	1.37 320	0.22 157	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 140	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.06 52	0.05 51	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 53	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

DispViT+	0.07 29	0.09 59	0.07 44	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.08 52	0.07 51	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.07 55	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47
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 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.07 59	0.08 58	0.06 57
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 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

SACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

AACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

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	1.08 352	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	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 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.53 383	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 46	0.05 47

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 41	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.74 392	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

ADCP+	0.12 76	0.04 32	0.07 44	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 375	0.05 46	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

TS	0.08 33	0.08 54	0.16 112	0.08 49	0.06 59	0.08 58	0.06 58	0.15 93	0.06 50	0.08 42	0.06 58	0.08 59	0.06 59	0.14 113	0.06 56	0.06 58	0.08 56	0.06 58	0.08 56	0.06 59	0.08 59	0.06 58	0.06 54	0.06 58	0.08 57	0.06 58	0.08 58	0.06 57

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.25 362	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.27 364	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.10 68	0.07 60	1.27 364	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

anonymous	0.09 39	0.14 85	0.13 95	0.09 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.14 77	0.07 51	0.09 44	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.13 102	0.07 57	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.09 62	0.07 60	0.09 63	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.09 63	0.07 60

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 304	0.04 32	0.07 37	0.07 59	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 56	0.06 58	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 60	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FINET	0.07 29	0.08 54	0.07 44	0.08 49	0.07 60	0.08 58	0.07 59	0.08 52	0.07 51	0.08 42	0.07 59	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 60	0.07 53	0.07 60	0.08 59	0.07 60	0.07 56	0.06 58	0.07 54	0.07 59	0.08 58	0.06 57

AROF-Stereo	0.21 150	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 140	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 398	0.12 128	0.08 67	0.13 89	0.07 60	0.24 171	0.11 93	0.20 151	0.12 131	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 64	0.14 147

ACC-I	0.09 39	0.13 81	0.11 77	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.13 75	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.12 93	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

ACC	0.09 39	0.13 81	0.12 85	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.12 73	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.11 82	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

SepStereo	0.09 39	0.09 59	0.09 55	0.09 56	0.10 74	0.09 63	0.08 68	0.09 54	0.08 60	0.09 44	0.08 65	0.09 63	0.09 71	0.08 59	0.08 68	0.09 71	0.09 63	0.08 68	0.09 62	0.08 66	0.09 63	0.08 68	0.09 65	0.09 72	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.09 70

BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 371	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 371	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

test_c	0.35 200	1.71 333	1.73 366	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 343	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 381	0.12 128	0.08 67	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 105	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 89	0.12 126

over v1	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

over-9	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.09 72	0.14 77	0.09 63	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.13 102	0.09 72	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

LRCNet_RVC	0.11 66	0.12 79	0.09 55	0.12 81	0.09 70	0.12 87	0.09 72	0.12 73	0.09 63	0.12 62	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.09 60	0.09 72	0.09 71	0.12 87	0.16 156	0.21 153	0.09 71	0.12 85	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.12 87	0.28 200	0.12 87	0.09 70

UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 55	0.13 84	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 75	0.09 63	0.90 273	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 314	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 306	0.09 71	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.09 70

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 58	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 168	1.53 378	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 58	0.15 118	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 168	1.49 375	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 77	1.50 376	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

tt3	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.13 89	0.12 133	0.18 115	0.10 68	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.10 78	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.12 126

over-6	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

over-8	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

ProNet	0.12 76	0.18 116	0.11 77	0.14 102	0.10 74	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.11 94	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.11 92	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

AnonymousM	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

PVD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

SHD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

SAMSARA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

XQC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTSC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTS	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTSA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

MADNet+	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

MADNet++	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 77	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 173	1.50 376	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

Cross2Single Stereo	0.13 91	0.18 116	0.14 101	0.16 130	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.17 100	0.12 117	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.14 113	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 109	0.15 118	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 128	0.10 68	0.14 80	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.12 128	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 89	0.11 95

tt9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.10 74	0.14 107	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.11 94	0.10 73	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.10 70	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.14 108	0.11 95

TYNG	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.12 81	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.11 85	0.12 62	0.11 93	0.14 111	0.10 76	0.17 140	0.11 94	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.10 76

GFORCE	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.7	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F4.4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.6	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.10 76

F5.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F8.5	0.12 76	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_8	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.18 153	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F7	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_6	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.10 74	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

S2M2_XL	0.24 159	1.32 318	0.86 301	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 308	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 141	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 140	0.11 95
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

JetRed	0.22 154	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 397	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 127	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 80	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 82	0.11 95

testlalala	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

CIPLG	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.12 126

IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

IPLGR_C	0.13 91	0.16 102	0.14 101	0.15 118	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

MIPNet	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

IPLGR	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.13 127	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.14 108	0.11 95

ACRE	0.13 91	0.16 102	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 77	0.16 130	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 96	0.11 85	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 137	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 136	0.11 95
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 116	0.17 107	0.11 77	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.17 141	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.12 127	0.17 144	0.12 134	0.17 139	0.12 135	0.17 141	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.17 140	0.12 126

PDISCO_ROB	0.50 240	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 414	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 399	0.11 98	2.20 395	0.13 140	0.12 127	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 401	0.09 70

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 77	0.19 143	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 96	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.12 127	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 116	0.23 146	0.10 58	0.19 143	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 96	0.10 68	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt4	0.13 91	0.19 130	0.18 142	0.14 102	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.12 135	0.16 127	0.10 75	0.11 95	0.14 109	0.10 72	0.13 83	0.12 135	0.13 88	0.12 131	0.10 70	0.11 98	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.11 95

tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.10 75	0.12 127	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 120	0.10 75	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 108	0.12 126

tt6	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt7	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.12 129	0.15 126	0.10 76	0.16 127	0.12 128	0.12 127	0.15 124	0.12 134	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.11 98	0.13 90	0.12 130	0.14 108	0.12 126

ITSA-stereo	0.21 150	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 395	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 137	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 136	0.12 126

JetBlue	0.23 157	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 398	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 137	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 87	0.11 95

SFCPSM	0.23 157	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.80 327	0.17 100	0.12 117	0.88 272	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.12 127	0.18 148	0.12 134	0.18 143	0.12 135	1.18 337	0.13 141	0.12 125	0.12 129	0.18 144	0.13 141	0.18 142	0.12 126

DeepPruner_ROB	0.15 121	0.18 116	0.12 85	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.12 133	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.12 129	0.18 146	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.12 135	0.19 147	0.12 131	0.13 139	0.12 129	0.18 144	0.12 130	0.18 142	0.12 126

LALA_ROB	0.15 121	0.21 139	0.12 85	0.21 150	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 129	0.12 117	0.22 144	0.12 129	0.16 137	0.12 135	0.10 63	0.12 128	0.12 127	0.21 157	0.11 98	0.22 155	0.12 135	0.20 151	0.12 131	0.11 92	0.12 129	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.13 139

SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 77	0.20 146	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 115	0.12 117	0.18 131	0.12 129	0.19 151	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 147	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 150	0.12 126
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
arf5	0.21 150	0.18 116	0.08 51	0.10 58	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.16 122	0.13 140	0.10 68	0.07 60	2.50 407	0.07 57	0.14 145	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.11 93	0.15 120	0.12 131	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 153	0.13 139

DF	0.25 160	1.16 294	1.02 315	0.16 130	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 315	0.13 127	0.15 104	0.13 140	0.15 126	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.13 140	0.16 136	0.13 144	0.16 137	0.13 141	0.13 139	0.13 144	0.16 138	0.13 141	0.16 136	0.13 139

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 95	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.13 127	0.14 80	0.13 140	0.14 111	0.14 148	0.13 102	0.14 147	0.13 137	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 89	0.14 147
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DDVS	0.15 121	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.13 140	0.19 148	0.13 140	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.13 140	0.18 146	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.13 144	0.18 143	0.13 141	0.13 139	0.10 78	0.19 148	0.14 144	0.19 145	0.13 139

CR-Stereo	0.41 219	1.91 342	1.92 380	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 352	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 388	0.13 140	0.14 145	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.16 157	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 142	0.13 139

CR-RVC	0.40 217	1.89 339	1.85 371	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 349	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 390	0.14 147	0.14 145	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 88	0.14 147	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 89	0.21 178

depth_test_26	0.19 139	0.36 183	0.26 174	0.21 150	0.14 147	0.21 159	0.14 144	0.36 188	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.24 173	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.14 149	0.21 153	0.14 148	0.21 154	0.14 147	0.26 189	0.14 147	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.14 147

TS12	0.33 191	0.16 102	1.86 375	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 348	0.21 169	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 385	0.18 168	0.20 170	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 120	0.14 147	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 64	0.13 139

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.14 133	0.14 80	0.14 144	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.14 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DepthFocus	0.18 133	0.22 141	0.15 109	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.21 157	0.15 154	0.22 155	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.15 151

VIP-Stereo	0.36 202	2.00 344	1.11 329	0.26 177	0.16 158	0.24 174	0.15 152	2.00 363	0.23 178	0.24 151	0.15 149	0.23 166	0.16 156	0.16 127	0.16 156	0.15 153	0.24 171	0.15 154	0.24 171	0.16 157	0.24 168	0.15 153	0.15 147	0.20 175	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.15 151

dd	0.18 133	0.22 141	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.22 161	0.14 149	0.22 155	0.14 148	0.22 158	0.15 153	0.16 151	0.15 152	0.23 166	0.15 153	0.22 157	0.16 154

dad	0.18 133	0.23 146	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.22 140	0.16 143	0.21 140	0.15 149	0.22 160	0.15 153	0.15 119	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.17 160	0.23 165	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.16 154

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 141	0.18 142	0.21 150	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 129	0.16 143	0.25 157	0.16 153	0.21 156	0.17 160	0.16 127	0.18 168	0.15 153	0.20 154	0.16 156	0.20 150	0.18 171	0.21 154	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.20 153	0.17 160	0.20 150	0.16 154

UPFNet	0.29 174	0.24 154	0.16 112	0.24 166	0.16 158	0.24 174	0.16 158	0.23 149	0.16 143	1.19 306	0.16 153	0.23 166	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 333	0.24 171	0.16 156	0.24 171	0.18 171	1.20 340	0.16 157	0.17 154	0.16 155	0.24 172	0.16 158	0.24 168	0.16 154

LACA3	0.21 150	0.27 165	0.23 163	0.25 171	0.17 162	0.25 182	0.17 161	0.28 163	0.17 151	0.25 157	0.17 155	0.25 178	0.17 160	0.22 166	0.17 160	0.17 157	0.25 179	0.17 160	0.25 179	0.17 161	0.25 173	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.25 180	0.17 160	0.25 178	0.17 161

LACA2	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.26 159	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

LACA1	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.27 162	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

IGEV-FE	0.29 174	2.85 372	0.36 202	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 190	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 147	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.17 161

S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 168	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 165	1.28 315	1.07 325	0.15 118	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 322	0.13 127	0.16 122	0.17 155	0.16 137	0.14 148	0.14 113	0.15 153	0.14 145	0.15 124	0.14 149	0.16 136	0.14 148	0.16 137	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.16 138	0.14 144	0.16 136	0.15 151

ACV-stereo	0.20 145	0.23 146	0.17 123	0.23 161	0.17 162	0.23 170	0.17 161	0.23 149	0.17 151	0.23 150	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

Pointernet	0.22 154	0.41 194	0.38 206	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.17 161	0.41 207	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.23 166	0.18 173	0.23 165	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.17 154	0.17 156	0.22 160	0.18 172	0.22 157	0.17 161

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 139	0.16 112	0.22 153	0.16 158	0.23 170	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.16 156	0.19 158	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.16 156	0.22 155	0.16 157	0.22 158	0.17 162	0.16 151	0.17 156	0.22 160	0.19 174	0.22 157	0.16 154

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 146	0.18 142	0.22 153	0.16 158	0.22 161	0.16 158	0.21 132	0.16 143	0.22 144	0.17 155	0.21 156	0.17 160	0.20 159	0.18 168	0.17 157	0.22 161	0.18 173	0.22 155	0.16 157	0.21 154	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.21 157	0.16 158	0.22 157	0.20 175

MMNet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.18 162	1.21 310	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 333	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.22 342	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

delet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.16 143	1.21 310	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 338	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.23 344	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

psm_up	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.25 171	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.24 153	0.17 151	1.20 308	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 337	0.24 171	0.17 160	0.25 179	0.17 161	1.24 347	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 141	0.19 148	0.23 161	0.19 176	0.22 161	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.19 169	0.22 161	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.25 173	0.18 173	0.17 154	0.18 170	0.23 166	0.17 160	0.25 178	0.17 161

iResNet	0.19 139	0.23 146	0.17 123	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.19 175	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.22 161	0.17 160	0.22 155	0.17 161	0.23 165	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

AROF-StereoT2	0.22 154	0.11 75	0.18 142	0.11 74	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 57	0.09 63	0.16 122	0.18 170	0.10 68	0.07 60	2.58 408	0.08 68	0.13 137	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.07 60	0.24 168	0.13 141	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 168	0.08 66

castereo	0.34 195	1.59 326	1.39 348	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 191	1.74 347	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 182	0.21 173	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 143	0.20 177	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.16 154

CFNet	0.55 257	0.25 158	0.18 142	0.25 171	0.18 172	0.25 182	0.18 174	0.25 154	0.18 162	0.25 157	0.18 170	0.25 178	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.25 179	0.18 173	0.25 179	0.18 171	5.31 431	4.36 431	0.18 168	0.18 170	0.25 180	0.18 172	0.25 178	0.18 172

AANet_RVC	0.61 266	0.31 174	5.05 419	0.31 187	0.19 176	0.24 174	0.20 177	5.86 415	0.20 167	0.24 151	0.18 170	0.25 178	0.20 175	0.23 171	0.21 178	0.18 166	0.37 209	0.18 173	0.24 171	0.19 176	0.25 173	0.19 176	0.19 171	0.19 173	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.20 175

LACA_dic	0.37 207	1.72 334	1.69 363	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 343	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 381	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 89	0.12 126

DAS	0.20 145	0.20 137	0.20 150	0.20 146	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 129	0.20 167	0.20 137	0.20 175	0.20 155	0.20 175	0.20 159	0.20 177	0.20 170	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 151	0.20 177	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 150	0.20 175

GEStereo_RVC	0.36 202	0.23 146	0.18 142	0.23 161	0.18 172	0.23 170	0.19 175	0.22 140	0.19 164	0.24 151	0.20 175	0.24 173	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 173	0.25 179	0.18 173	0.22 155	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.19 171	0.20 175	0.23 166	0.20 175	4.43 420	0.19 173

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 217	2.14 354	1.91 379	0.20 146	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 366	0.19 164	0.24 151	0.21 177	0.19 151	0.21 179	0.20 159	0.18 168	0.20 170	0.20 154	0.18 173	0.20 150	0.19 176	0.19 147	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.20 153	0.20 175	0.21 153	0.19 173

HGLStereo	0.27 167	0.25 158	0.21 156	0.35 196	0.21 179	0.35 202	0.21 180	0.34 180	0.21 169	0.39 192	0.21 177	0.34 198	0.21 179	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.35 200	0.22 181	0.35 199	0.22 182	0.35 195	0.22 180	0.21 174	0.21 179	0.35 200	0.21 178	0.35 199	0.21 178

DISCO	0.59 265	0.29 170	0.22 157	0.27 180	5.05 436	0.30 193	0.21 180	0.28 163	0.21 169	0.27 165	0.21 177	0.27 188	0.20 175	0.21 163	0.21 178	0.21 173	0.27 188	0.21 180	0.27 187	0.21 180	0.27 182	0.23 185	0.21 174	0.21 179	0.27 187	0.21 178	5.06 428	0.22 181

model_zeroshot	0.27 167	0.30 172	0.19 148	0.36 201	0.23 186	0.25 182	0.27 195	0.33 173	0.21 169	0.35 175	0.22 180	0.25 178	0.27 198	0.26 179	0.23 185	0.26 187	0.35 200	0.22 181	0.36 203	0.23 187	0.25 173	0.27 194	0.27 193	0.23 186	0.36 203	0.22 181	0.25 178	0.27 198

DCVSM-stereo	0.27 167	0.38 187	0.22 157	0.38 207	0.22 180	0.38 217	0.22 182	0.29 166	0.22 174	0.29 167	0.22 180	0.29 191	0.22 182	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.38 212	0.22 181	0.38 212	0.22 182	0.38 205	0.22 180	0.21 174	0.25 190	0.38 210	0.21 178	0.38 208	0.21 178

WAO-6	0.30 178	0.22 141	0.23 163	0.22 153	0.23 186	0.23 170	0.22 182	0.22 140	0.23 178	2.21 374	0.22 180	0.22 160	0.22 182	0.22 166	0.22 182	0.23 179	0.22 161	0.23 187	0.22 155	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.23 166	0.23 184	0.22 157	0.22 181

GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 165	0.31 174	0.25 169	0.31 187	0.22 180	0.30 193	0.20 177	0.34 180	0.22 174	0.32 169	0.23 183	0.30 193	0.21 179	0.24 175	0.22 182	0.21 173	0.30 192	0.22 181	0.29 190	0.21 180	0.31 188	0.21 179	0.21 174	0.22 182	0.33 194	0.23 184	0.32 192	0.25 188

Cross2Single-S	0.28 172	0.37 185	0.26 174	0.35 196	0.23 186	0.35 202	0.23 184	0.37 190	0.23 178	0.35 175	0.23 183	0.35 201	0.23 186	0.25 176	0.23 185	0.23 179	0.35 200	0.23 187	0.35 199	0.23 187	0.35 195	0.23 185	0.23 182	0.23 186	0.35 200	0.23 184	0.35 199	0.23 185

IMH-64-1	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 363	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

IMH-64	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 363	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

DLNR_Zeroshot_test	0.27 167	0.30 172	0.23 163	0.30 185	0.22 180	0.31 195	0.24 187	0.29 166	0.23 178	0.38 187	0.23 183	0.29 191	0.23 186	0.22 166	0.23 185	0.23 179	0.30 192	0.34 232	0.29 190	0.23 187	0.29 186	0.29 218	0.22 178	0.23 186	0.30 191	0.23 184	0.30 190	0.23 185

CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 77	0.21 169	0.14 80	0.23 183	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.16 154

FCDSN-DC	0.44 231	0.31 174	0.35 200	0.34 192	0.28 201	0.35 202	0.30 227	0.32 172	0.25 182	1.32 326	0.24 189	1.00 325	0.32 226	0.35 217	0.34 232	0.30 217	0.72 296	0.37 244	0.48 261	0.32 229	0.53 269	0.49 282	0.23 182	0.29 218	0.50 264	0.42 264	0.61 284	0.71 320
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet_ROB	0.28 172	0.32 177	0.24 168	0.33 190	0.26 191	0.32 197	0.24 187	0.33 173	0.25 182	0.33 170	0.24 189	0.35 201	0.24 188	0.23 171	0.24 190	0.25 184	0.32 195	0.24 189	0.36 203	0.24 190	0.32 189	0.28 202	0.24 184	0.24 189	0.32 193	0.24 188	0.33 193	0.24 187

LoS_RVC	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

tt_ll	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

CAS	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.26 191	0.26 189	0.26 191	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.25 191	0.25 184	0.26 186	0.25 190	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.26 194	0.25 180	0.26 193	0.25 178	0.25 188

LoS	0.25 160	0.25 158	0.27 177	0.27 180	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.26 159	0.25 182	0.26 164	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.25 184	0.25 179	0.25 190	0.25 179	0.25 191	0.27 182	0.25 187	0.26 189	0.26 194	0.26 185	0.25 189	0.25 178	0.25 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DEFOM-Stereo	0.43 229	1.60 328	1.47 353	0.30 185	0.28 201	0.31 195	0.28 203	1.65 342	0.25 182	0.29 167	0.26 195	0.30 193	0.29 213	0.27 187	0.26 196	0.26 187	0.30 192	0.29 213	0.30 193	0.26 195	0.29 186	0.29 218	0.27 193	0.26 194	0.30 191	0.29 219	0.30 190	0.29 217

UNDER WATER-64	0.31 186	0.25 158	0.25 169	0.26 177	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.25 154	0.26 189	1.69 347	0.26 195	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.26 196	0.26 187	0.25 179	0.26 194	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.26 185	0.26 193	0.25 178	0.26 194

4D-IteraStereo	0.67 276	3.40 377	1.05 322	0.71 297	0.83 326	0.47 258	0.27 195	0.47 223	0.27 192	0.35 175	0.26 195	0.68 290	0.84 326	0.41 238	0.54 291	0.89 333	0.74 299	0.88 334	0.73 300	0.87 335	0.42 235	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.36 203	0.28 200	0.68 289	0.90 339

iRaft-Stereo_20w	0.30 178	0.46 213	0.27 177	0.34 192	0.26 191	0.35 202	0.28 203	0.34 180	0.26 189	0.34 173	0.26 195	0.34 198	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.26 187	0.34 197	0.26 194	0.34 197	0.26 195	0.34 191	0.26 193	0.26 189	0.26 194	0.34 197	0.26 193	0.34 197	0.26 194

SCION-MonSter(vits)	0.31 186	0.76 264	0.22 157	0.19 143	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 207	0.27 192	0.38 187	0.27 199	0.38 215	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.27 196	0.40 229	0.27 198	0.39 224	0.27 199	0.39 216	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.39 221	0.27 196	0.39 220	0.27 198

small-0shot	0.27 167	0.27 165	0.26 174	0.26 177	0.27 196	0.27 190	0.27 195	0.26 159	0.26 189	0.27 165	0.27 199	0.26 187	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.27 196	0.27 188	0.26 194	0.27 187	0.27 199	0.26 181	0.27 194	0.26 189	0.26 194	0.27 187	0.27 196	0.27 187	0.26 194

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 213	1.06 287	0.54 254	0.59 277	0.27 196	0.46 252	0.27 195	0.46 217	0.27 192	0.46 221	0.27 199	0.46 247	0.26 195	0.27 187	0.27 200	0.26 187	0.46 248	0.26 194	0.45 248	0.30 223	0.46 242	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.46 247	0.27 196	0.45 244	0.26 194

MLCV	0.30 178	0.33 178	0.28 180	0.34 192	0.28 201	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.29 206	0.33 170	0.27 199	0.33 196	0.28 201	0.26 179	0.29 216	0.28 199	0.33 196	0.28 200	0.33 194	0.28 202	0.33 190	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.33 194	0.28 200	0.33 193	0.28 202

DN-CSS_ROB	0.30 178	0.34 179	0.29 185	0.34 192	0.27 196	0.34 200	0.28 203	0.33 173	0.27 192	0.34 173	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.29 198	0.27 200	0.26 187	0.35 200	0.29 213	0.33 194	0.28 202	0.34 191	0.28 202	0.28 199	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.33 193	0.28 202

TestStereo_HL3	1.20 344	0.41 194	10.53 437	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.40 438	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo-Hl	1.20 344	0.41 194	10.60 438	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.37 437	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

SQANet	0.33 191	0.28 169	0.28 180	0.28 184	0.28 201	0.29 192	0.28 203	0.28 163	0.28 198	1.59 342	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.28 190	0.28 200	0.29 190	0.28 202	0.28 184	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.28 189	0.28 200	0.28 188	0.28 202

anonymity	0.30 178	0.34 179	0.27 177	0.33 190	0.27 196	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.33 170	0.28 204	0.33 196	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202	0.34 191	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202

IER	0.56 260	2.72 371	2.20 384	0.38 207	0.29 215	0.38 217	0.27 195	2.77 382	0.27 192	0.38 187	0.28 204	0.37 210	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.38 212	0.29 213	0.38 212	0.25 191	0.39 216	0.25 187	0.29 210	0.29 218	0.40 224	0.25 189	0.38 208	0.25 188

PML	0.39 216	0.56 236	0.29 185	0.55 271	0.28 201	0.56 280	0.28 203	0.51 237	0.28 198	0.50 230	0.28 204	0.51 268	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.29 212	0.56 275	0.29 213	0.57 283	0.28 202	0.56 273	0.28 202	0.28 199	0.29 218	0.56 279	0.28 200	0.56 276	0.28 202

CFNet_pseudo	1.01 326	9.78 428	0.29 185	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.50 438	0.29 216	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

pcwnet_v2	1.01 326	9.73 427	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.38 187	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.61 439	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

DGSMNet	0.33 191	0.42 204	0.28 180	0.40 222	0.28 201	0.40 229	0.28 203	0.40 205	0.28 198	0.40 200	0.28 204	0.39 221	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.40 229	0.28 200	0.42 241	0.29 215	0.41 224	0.31 225	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.42 239	0.29 217

UCFNet_RVC	1.03 331	10.10 431	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.39 226	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.29 213	9.62 440	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.39 216	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.39 221	0.28 200	0.38 208	0.29 217

TestStereo_HL2	1.22 346	0.41 194	10.61 439	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.91 440	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GGDA	1.23 351	0.41 194	11.21 440	0.45 244	0.28 201	0.42 242	0.28 203	13.66 439	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.28 193	0.29 216	0.29 212	0.43 244	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

MCSU-Stereo	1.22 346	8.85 424	7.17 432	0.42 233	0.29 215	0.41 233	0.29 220	8.80 435	0.30 210	0.42 212	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.30 204	0.29 216	0.29 212	0.41 233	0.29 213	0.41 232	0.29 215	0.41 224	0.29 218	0.29 210	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.30 224

gcap_with_dpt	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GCAP-BAT	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TorneroNet-64	0.69 279	0.65 250	0.30 191	0.27 180	0.47 273	0.28 191	0.35 236	0.34 180	0.80 317	7.93 438	0.29 214	0.30 193	0.31 223	0.81 311	0.28 205	0.27 196	0.29 191	0.28 200	0.85 311	0.83 329	0.62 283	0.28 202	0.30 220	0.28 204	0.52 270	0.29 219	0.29 189	0.27 198

Any-RAFT	0.32 188	0.45 209	0.29 185	0.36 201	0.29 215	0.36 208	0.29 220	0.36 188	0.29 206	0.35 175	0.29 214	0.35 201	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.35 200	0.28 200	0.35 199	0.28 202	0.35 195	0.28 202	0.29 210	0.29 218	0.36 203	0.29 219	0.36 203	0.29 217

GES	0.43 229	0.41 194	0.31 194	0.35 196	0.30 223	0.47 258	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.35 175	0.29 214	2.95 401	0.38 245	0.35 217	0.30 222	0.34 231	0.34 197	0.30 220	0.33 194	0.30 223	0.35 195	0.30 222	0.33 229	0.33 233	0.33 194	0.31 227	0.33 193	0.29 217

testmc14	1.23 351	8.86 426	7.15 431	0.43 236	0.30 223	0.41 233	0.29 220	9.05 436	0.34 225	0.42 212	0.30 222	0.41 234	0.29 213	0.32 208	0.30 222	0.29 212	0.42 238	0.30 220	0.42 241	0.30 223	0.41 224	0.30 222	0.30 220	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.29 217

GREAT-IGEV	0.36 202	0.46 213	0.33 198	0.43 236	0.30 223	0.43 248	0.30 227	0.45 216	0.30 210	0.42 212	0.30 222	0.43 243	0.30 221	0.30 204	0.30 222	0.30 217	0.43 244	0.30 220	0.43 245	0.30 223	0.43 238	0.30 222	0.30 220	0.30 224	0.43 243	0.30 224	0.43 241	0.30 224
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	0.36 202	0.50 226	0.30 191	0.40 222	0.29 215	0.40 229	0.29 220	0.35 184	0.30 210	0.47 224	0.30 222	0.35 201	0.32 226	0.29 198	0.34 232	0.33 230	0.59 277	0.31 224	0.39 224	0.29 215	0.37 202	0.38 244	0.29 210	0.31 226	0.58 282	0.28 200	0.51 267	0.29 217

RAFT-Test	0.34 195	0.45 209	0.30 191	0.38 207	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.39 201	0.32 218	0.39 192	0.30 222	0.37 210	0.29 213	0.30 204	0.30 222	0.29 212	0.38 212	0.30 220	0.38 212	0.29 215	0.38 205	0.29 218	0.29 210	0.30 224	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.30 224

LG-Stereo_L2	0.32 188	0.45 209	0.36 202	0.37 203	0.27 196	0.37 212	0.27 195	0.43 213	0.27 192	0.36 182	0.31 226	0.36 208	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.30 217	0.37 209	0.27 198	0.37 207	0.27 199	0.37 202	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.37 207	0.27 196	0.37 206	0.27 198

RSM	0.33 191	0.36 183	0.31 194	0.39 221	0.32 231	0.36 208	0.30 227	0.35 184	0.38 239	0.35 175	0.31 226	0.35 201	0.30 221	0.30 204	0.31 226	0.30 217	0.36 206	0.31 224	0.36 203	0.30 223	0.36 200	0.31 225	0.31 223	0.31 226	0.36 203	0.31 227	0.36 203	0.31 228

CASnet	0.32 188	0.53 229	0.34 199	0.27 180	0.31 227	0.34 200	0.29 220	0.31 171	0.32 218	0.25 157	0.31 226	0.27 188	0.40 256	0.45 249	0.27 200	0.30 217	0.26 186	0.40 255	0.28 189	0.37 245	0.28 184	0.39 253	0.29 210	0.40 259	0.29 190	0.28 200	0.24 168	0.30 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 207	0.64 248	0.59 265	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.38 187	0.32 229	0.38 215	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.39 224	0.32 229	0.39 216	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.39 221	0.32 229	0.39 220	0.32 230

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 207	0.65 250	0.60 267	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.37 184	0.32 229	0.37 210	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.38 212	0.32 229	0.38 205	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.38 210	0.32 229	0.38 208	0.32 230

DDF-Stereo	0.37 207	0.57 239	0.50 245	0.40 222	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.53 240	0.32 218	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.40 223	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.40 224	0.32 229	0.40 223	0.32 230

GIP-stereo	0.38 213	0.56 236	0.40 211	0.45 244	0.33 234	0.44 250	0.35 236	0.49 230	0.33 224	0.43 215	0.32 229	0.42 239	0.31 223	0.33 212	0.33 231	0.34 231	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.43 238	0.38 244	0.33 229	0.32 228	0.43 243	0.32 229	0.42 239	0.34 236

RAFT + AFF	0.34 195	0.29 170	0.32 197	0.31 187	0.30 223	0.39 226	0.32 233	0.39 201	0.30 210	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.35 217	0.36 238	0.32 226	0.38 212	0.31 224	0.38 212	0.31 228	0.38 205	0.28 202	0.37 243	0.34 235	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.28 202

ccs_rob	1.00 321	10.06 430	0.31 194	0.44 239	0.31 227	0.43 248	0.31 230	0.43 213	0.32 218	0.45 218	0.32 229	1.20 344	0.31 223	7.02 437	0.31 226	0.31 222	0.44 246	0.31 224	0.44 247	0.32 229	0.44 240	0.31 225	0.32 224	0.32 228	0.44 245	0.32 229	0.43 241	0.31 228

HCRNet	0.71 286	6.06 407	3.15 407	0.50 263	0.22 180	0.21 159	0.15 152	3.04 384	0.34 225	0.43 215	0.33 235	0.43 243	0.33 232	0.15 119	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.17 160	0.47 254	0.20 178	0.21 154	0.16 157	0.32 224	0.33 233	0.50 264	0.33 234	0.49 263	0.28 202

LL-Strereo2	0.47 237	2.60 368	0.51 250	0.38 207	0.28 201	0.37 212	0.28 203	0.55 246	0.35 230	0.44 217	0.34 236	0.44 245	0.34 233	0.34 213	0.36 238	0.36 236	0.47 252	0.36 238	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.46 247	0.35 236	0.47 249	0.35 237

NBS	0.37 207	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.39 254	0.37 212	0.36 242	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.35 237	0.37 210	0.39 254	0.37 224	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.36 238	0.37 207	0.36 242	0.38 205	0.37 240	0.39 253	0.37 248	0.38 210	0.35 236	0.38 208	0.39 254

GASTEREO	0.41 219	0.54 230	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.53 240	0.35 230	0.46 221	0.35 237	0.46 247	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.47 252	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.38 244	0.35 234	0.35 239	0.48 258	0.35 236	0.47 249	0.35 237

CES	0.38 213	0.34 179	0.44 223	0.43 236	0.33 234	0.37 212	0.44 269	0.37 190	0.38 239	0.45 218	0.35 237	0.35 201	0.41 257	0.45 249	0.36 238	0.36 236	0.36 206	0.45 267	0.43 245	0.35 238	0.34 191	0.46 266	0.36 239	0.36 242	0.42 242	0.34 235	0.35 199	0.38 248

ETE_ROB	0.35 200	0.35 182	0.35 200	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.35 236	0.35 184	0.35 230	0.35 175	0.35 237	0.35 201	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 238	0.35 195	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 237

GEAStereo	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

GSStereo	0.42 226	0.56 236	0.44 223	0.48 255	0.36 244	0.48 264	0.36 242	0.54 242	0.36 235	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.36 236	0.48 257	0.36 238	0.48 261	0.36 242	0.48 253	0.36 239	0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

gasm-f	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

GMOStereo	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

error version	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

test_1	0.65 271	4.37 393	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

LG-Stereo	0.57 262	0.58 242	0.43 221	0.54 268	0.65 303	0.95 318	0.69 317	0.69 261	0.38 239	0.52 234	0.37 247	0.53 272	0.37 242	0.68 299	0.73 322	0.72 317	0.70 291	0.37 244	0.54 279	0.37 245	0.54 271	0.37 240	0.37 243	0.56 295	0.95 319	0.59 299	0.84 307	0.37 245

DMCA	0.36 202	0.38 187	0.37 204	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.36 242	0.35 184	0.36 235	0.36 182	0.37 247	0.36 208	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.37 239	0.36 206	0.36 238	0.36 203	0.36 242	0.36 200	0.35 234	0.36 239	0.36 242	0.37 207	0.36 240	0.36 203	0.36 242

XPNet_ROB	0.37 207	0.37 185	0.37 204	0.37 203	0.37 245	0.37 212	0.37 248	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.37 247	0.37 210	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.37 209	0.37 244	0.37 207	0.37 245	0.37 202	0.37 240	0.37 243	0.37 248	0.37 207	0.37 246	0.37 206	0.37 245

MSCF	0.44 231	0.60 245	0.47 231	0.50 263	0.40 256	0.50 271	0.38 251	0.57 250	0.38 239	0.48 228	0.38 250	0.48 260	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.49 262	0.38 247	0.49 265	0.39 256	0.50 261	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.49 263	0.38 250	0.49 263	0.38 248

LG-Stereo_L1	0.44 231	0.58 242	0.49 244	0.51 266	0.38 249	0.51 273	0.38 251	0.56 248	0.38 239	0.50 230	0.38 250	0.50 265	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.51 263	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.38 250	0.51 267	0.40 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 234	0.57 239	0.45 229	0.54 268	0.37 245	0.53 277	0.37 248	0.56 248	0.40 248	0.53 236	0.38 250	0.53 272	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.55 272	0.38 247	0.53 277	0.37 245	0.53 269	0.37 240	0.37 243	0.39 257	0.54 275	0.37 246	0.54 273	0.37 245

WAO-7	0.46 235	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.57 391	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

HanzoNet	0.47 237	0.39 192	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.40 205	0.38 239	2.63 392	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.42 264	0.38 205	0.39 253	0.39 253	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.39 254

Venus	0.46 235	0.38 187	0.40 211	0.38 207	0.38 249	0.39 226	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.71 393	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.39 220	0.38 248

IMH	0.47 237	0.40 193	0.39 210	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.40 248	2.79 395	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.39 225	0.38 247	0.38 212	0.40 258	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

iRaftStereo_RVC	0.62 268	1.76 337	2.24 386	0.52 267	0.37 245	0.53 277	0.38 251	2.51 377	0.38 239	0.51 233	0.38 250	0.51 268	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.52 266	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.39 256	0.52 270	0.38 248

quiztm	0.41 219	0.45 209	0.40 211	0.44 239	0.39 254	0.45 251	0.39 258	0.44 215	0.40 248	0.45 218	0.39 258	0.45 246	0.39 254	0.39 236	0.40 257	0.39 250	0.45 247	0.40 255	0.45 248	0.39 256	0.44 240	0.39 253	0.39 253	0.39 257	0.44 245	0.39 256	0.44 243	0.39 254

MLG-Stereo	0.87 312	1.33 319	0.93 304	0.62 284	1.00 343	1.16 341	0.55 292	0.86 282	0.83 322	1.19 306	0.40 259	1.30 358	0.81 324	0.65 286	0.45 270	1.01 352	1.17 340	0.46 268	1.29 359	0.58 296	1.05 327	0.90 339	0.73 321	0.87 335	0.60 287	1.01 352	1.13 338	0.51 286

WAO-8	1.02 329	1.50 323	1.49 354	0.40 222	0.40 256	1.56 371	0.98 345	1.55 337	0.58 292	4.18 417	0.40 259	0.79 306	0.48 278	0.91 323	0.39 256	0.99 345	0.71 294	0.70 319	0.51 272	0.77 322	1.07 329	0.82 326	0.69 313	0.96 350	1.01 332	1.30 379	1.10 336	1.38 384

GwcNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

PSMNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

GANet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

CroCo-Stereo	0.80 295	2.51 363	0.41 214	1.27 356	0.41 258	1.27 354	0.41 260	1.27 325	0.41 252	1.27 322	0.41 261	1.27 357	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	1.28 355	0.41 258	1.27 349	0.41 259	1.27 350	0.41 258	0.42 261	0.41 260	1.27 354	0.41 259	1.27 352	0.41 259
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	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

DNS	0.64 269	2.00 344	1.58 355	0.59 277	0.42 263	0.59 284	0.42 265	1.99 361	0.42 257	0.57 240	0.42 266	0.57 277	0.42 265	0.42 244	0.42 266	0.42 258	0.59 277	0.42 264	0.59 284	0.42 264	0.59 277	0.42 263	0.42 261	0.42 266	0.59 284	0.42 264	0.59 279	0.42 264

FSD		0.55 232	0.42 220	0.54 268	0.42 263	0.55 279	0.43 267	0.54 242	0.42 257	0.59 242	0.42 266			0.43 245	0.42 266	0.42 258			2.46 395	0.44 268				0.44 268	0.55 276	0.43 267	0.55 274	0.53 289

DN	0.50 240	0.59 244	0.44 223	0.59 277	0.44 267	0.59 284	0.44 269	0.57 250	0.44 260	0.57 240	0.44 268	0.57 277	0.44 266	0.44 247	0.44 268	0.44 261	0.59 277	0.44 266	0.59 284	0.44 268	0.59 277	0.44 265	0.44 264	0.44 268	0.59 284	0.44 268	0.59 279	0.44 266

CroCo-Stereo Lap2	0.85 310	2.86 374	0.43 221	1.33 364	0.43 266	1.31 361	0.42 265	1.32 326	0.42 257	1.31 324	0.44 268	1.32 359	0.44 266	0.43 245	0.44 268	0.43 260	1.35 359	0.43 265	1.32 360	0.43 266	1.31 359	0.43 264	0.43 263	0.42 266	1.31 363	0.42 264	1.31 360	0.43 265

Occ-G	0.68 278	0.54 230	3.16 408	0.57 276	0.45 268	0.52 276	0.40 259	3.44 396	0.46 264	0.52 234	0.45 270	0.51 268	0.44 266	0.44 247	0.40 257	0.45 263	0.55 272	0.41 258	0.53 277	0.43 266	0.52 266	0.40 256	0.44 264	0.45 270	0.55 276	0.44 268	0.53 272	0.44 266

GeoAtt-L (ZS)	0.57 262	0.73 259	0.50 245	0.70 295	0.48 279	0.70 297	0.46 271	0.74 273	0.46 264	0.69 250	0.46 271	0.69 291	0.46 270	0.48 261	0.46 271	0.48 275	0.71 294	0.46 268	0.70 295	0.46 271	0.70 292	0.46 266	0.48 276	0.47 275	0.70 295	0.46 270	0.70 293	0.46 268

otaku	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.47 270	1.88 351	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.47 252	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.47 253	0.46 270	0.46 245	0.47 272

Dean	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	1.90 352	0.46 271	0.47 252	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

ACVNet-4b	0.53 249	0.46 213	0.47 231	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	2.17 370	0.46 271	0.46 247	0.47 274	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 283	6.91 409	0.46 230	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	0.46 221	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

PointNet	0.56 260	0.69 254	0.47 231	0.69 289	0.47 273	0.69 294	0.47 276	0.70 265	0.47 270	0.69 250	0.47 276	0.69 291	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.70 291	0.48 280	0.70 295	0.48 281	0.69 289	0.48 278	0.47 272	0.48 280	0.70 295	0.48 282	0.69 290	0.47 272

Ntro	0.53 249	0.47 219	0.50 245	0.46 246	0.48 279	0.47 258	0.47 276	0.46 217	0.46 264	2.05 365	0.47 276	0.47 252	0.49 283	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.49 265	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.47 249	0.47 272

HaxPig	0.52 245	0.48 222	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.80 348	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

UNDER WATER	0.52 245	0.47 219	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.90 352	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.46 248	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.46 242	0.47 275	0.47 272	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

LVE	0.53 249	0.47 219	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.48 226	0.47 270	1.96 359	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

ACVNet_1	0.53 249	0.46 213	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.46 252	0.48 281	0.48 226	0.48 275	2.07 367	0.47 276	0.48 260	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.49 262	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.48 253	0.46 266	0.46 266	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.48 255	0.47 272

AIO-test1	0.54 254	0.64 248	0.54 254	0.60 280	0.49 284	0.61 288	0.49 284	0.64 255	0.49 280	0.59 242	0.48 282	0.60 281	0.50 285	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.60 280	0.48 280	0.60 287	0.48 281	0.60 279	0.49 282	0.49 279	0.49 284	0.59 284	0.49 286	0.60 281	0.49 280

RainbowNet	0.53 249	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.48 281	0.48 226	0.48 275	1.92 354	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.48 253	0.48 278	0.48 276	0.48 280	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.48 279

notaker	0.54 254	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.49 284	0.48 226	0.48 275	1.95 358	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.49 259	0.48 278	0.48 276	0.49 284	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.49 280

AIO-test2	0.54 254	0.65 250	0.55 257	0.60 280	0.50 288	0.60 286	0.49 284	0.65 256	0.48 275	0.60 244	0.49 285	0.59 279	0.50 285	0.50 268	0.49 286	0.49 280	0.60 280	0.50 287	0.60 287	0.49 286	0.60 279	0.49 282	0.50 282	0.51 288	0.60 287	0.48 282	0.60 281	0.50 283

ACVNet_2	0.55 257	0.49 225	0.50 245	0.49 261	0.49 284	0.49 270	0.49 284	0.49 230	0.49 280	2.14 369	0.49 285	0.50 265	0.49 283	0.49 265	0.49 286	0.49 280	0.50 265	0.49 286	0.50 269	0.49 286	0.49 259	0.49 282	0.49 279	0.50 286	0.50 264	0.49 286	0.50 265	0.49 280

SANet	0.50 240	0.50 226	0.50 245	0.50 263	0.50 288	0.50 271	0.50 288	0.50 234	0.50 282	0.50 230	0.50 287	0.50 265	0.50 285	0.50 268	0.50 289	0.50 284	0.50 265	0.50 287	0.50 269	0.50 289	0.50 261	0.50 288	0.50 282	0.50 286	0.50 264	0.50 289	0.50 265	0.50 283

ktn	0.84 309	1.15 292	0.54 254	1.16 346	1.26 377	0.51 273	0.53 291	0.51 237	0.66 301	4.54 421	0.51 288	0.52 271	0.52 291	0.66 289	0.51 290	0.51 285	1.37 364	1.17 368	0.49 265	0.51 290	1.23 344	0.51 290	0.67 305	0.51 288	0.51 268	0.68 315	0.51 267	0.51 286

KSHMR	0.85 310	0.72 257	0.51 250	0.49 261	0.49 284	0.51 273	1.07 361	0.50 234	0.48 275	6.04 433	0.52 289	0.66 285	0.98 345	0.49 265	0.77 323	0.49 280	1.17 340	0.51 290	0.49 265	1.06 359	0.51 263	0.49 282	0.49 279	0.51 288	1.04 334	0.49 286	0.81 305	0.72 321

test-3	0.78 294	4.38 394	1.80 369	0.62 284	0.49 284	0.62 289	0.50 288	1.86 350	0.64 297	0.69 250	0.52 289	0.66 285	0.38 245	0.58 275	0.57 297	0.46 264	0.66 286	0.46 268	0.50 269	0.44 268	0.48 253	0.58 293	0.54 286	0.60 302	0.70 295	0.46 270	0.48 255	0.50 283

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 276	0.74 262	0.60 267	0.79 300	0.61 299	0.76 301	0.57 298	0.71 269	0.56 288	0.71 256	0.54 291	0.72 298	0.66 304	0.65 286	0.65 305	0.64 298	0.74 299	0.64 304	0.74 302	0.63 301	0.73 295	0.65 301	0.64 297	0.64 306	0.74 301	0.61 302	0.73 297	0.64 302

PSMNet_ROB	0.55 257	0.55 232	0.56 260	0.56 272	0.55 292	0.56 280	0.55 292	0.55 246	0.55 286	0.55 237	0.55 292	0.55 274	0.55 293	0.55 271	0.56 294	0.55 288	0.55 272	0.55 293	0.55 280	0.55 292	0.55 272	0.55 291	0.55 287	0.55 294	0.55 276	0.55 294	0.55 274	0.55 290

FlowAnything	1.02 329	2.51 363	0.58 264	1.60 373	0.56 294	1.61 372	0.56 296	1.60 339	0.55 286	1.61 344	0.56 293	1.61 370	0.55 293	0.55 271	0.55 293	0.55 288	1.61 372	0.56 296	1.61 369	0.56 294	1.62 369	0.55 291	0.56 290	0.56 295	1.62 374	0.56 295	1.62 371	0.56 291

MyStereo04	0.76 292	4.78 399	0.62 275	0.63 286	0.54 291	0.65 291	0.56 296	0.61 253	0.58 292	0.61 245	0.56 293	0.63 283	0.57 296	0.63 283	0.60 299	0.60 294	0.64 284	0.56 296	0.63 290	0.58 296	0.63 284	0.62 300	0.55 287	0.60 302	0.63 290	0.57 296	0.64 286	0.58 294

CASS	0.58 264	0.89 272	0.55 257	0.56 272	0.55 292	0.60 286	0.57 298	0.57 250	0.56 288	0.55 237	0.56 293	0.56 275	0.50 285	0.63 283	0.56 294	0.56 291	0.62 283	0.62 302	0.59 284	0.56 294	0.56 273	0.48 278	0.60 294	0.56 295	0.57 281	0.60 301	0.57 278	0.59 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ARAFT	0.64 269	0.74 262	0.62 275	0.70 295	0.56 294	0.72 300	0.55 292	0.72 271	0.54 285	0.73 258	0.56 293	0.72 298	0.56 295	0.56 273	0.62 302	0.63 297	0.73 297	0.53 292	0.73 300	0.54 291	0.72 294	0.65 301	0.62 296	0.56 295	0.72 299	0.54 292	0.72 296	0.57 292

zero-FE	0.66 272	0.80 266	0.56 260	0.79 300	0.58 296	0.82 305	0.55 292	0.76 275	0.56 288	0.75 260	0.58 297	0.75 302	0.59 298	0.57 274	0.56 294	0.55 288	0.79 301	0.55 293	0.78 305	0.55 292	0.85 303	0.58 293	0.55 287	0.57 299	0.80 305	0.57 296	0.80 301	0.57 292

DDUNet	0.69 279	0.84 270	0.59 265	0.84 306	0.59 297	0.87 311	0.57 298	0.84 280	0.59 294	0.82 268	0.58 297	0.85 311	0.57 296	0.59 278	0.59 298	0.57 292	0.87 308	0.59 298	0.85 311	0.59 299	0.85 303	0.59 296	0.59 292	0.59 300	0.87 310	0.59 299	0.84 307	0.59 295

UDG	0.70 283	0.87 271	0.56 260	0.87 307	0.59 297	0.84 308	0.59 301	0.85 281	0.57 291	0.84 270	0.59 299	0.84 310	0.60 299	0.58 275	0.60 299	0.59 293	0.85 307	0.59 298	0.87 313	0.58 296	0.87 305	0.60 297	0.57 291	0.59 300	0.87 310	0.58 298	0.86 310	0.60 297

LMCR-Stereo	0.61 266	0.61 246	0.61 272	0.61 283	0.61 299	0.67 293	0.61 303	0.61 253	0.61 295	0.61 245	0.61 300	0.61 282	0.61 300	0.61 279	0.61 301	0.61 295	0.61 282	0.61 301	0.61 289	0.61 300	0.61 281	0.61 298	0.61 295	0.61 304	0.61 289	0.61 302	0.61 284	0.61 301

AEACV	0.74 290	0.52 228	3.10 404	0.60 280	0.48 279	0.56 280	0.48 281	3.02 383	0.83 322	0.61 245	0.62 301	0.72 298	0.50 285	0.49 265	0.49 286	0.48 275	0.58 276	0.50 287	0.55 280	0.48 281	0.56 273	0.50 288	0.50 282	0.51 288	0.58 282	0.51 291	0.60 281	0.51 286

STTRV1_RVC		1.59 326	0.52 253	0.69 289	0.61 299	0.66 292	0.43 267	0.88 283	0.45 263	0.71 256	0.62 301	0.69 291	0.45 269	0.62 280	0.40 257	0.44 261	0.80 303	0.59 298		0.63 301	0.80 297	0.46 266		0.61 304	0.72 299	0.54 292	0.80 301	0.60 297

DSFCA	0.66 272	0.73 259	0.74 286	0.68 288	0.65 303	0.64 290	0.65 308	0.65 256	0.65 298	0.66 248	0.65 303	0.65 284	0.64 301	0.65 286	0.65 305	0.65 299	0.65 285	0.65 305	0.65 291	0.65 303	0.65 287	0.65 301	0.65 298	0.65 307	0.66 291	0.66 306	0.65 287	0.65 303

WQFJA1++	0.80 295	1.24 303	0.73 284	0.97 317	0.65 303	0.97 320	0.65 308	0.97 292	0.65 298	0.94 279	0.66 304	0.94 317	0.65 303	0.66 289	0.65 305	0.66 300	0.98 317	0.66 307	0.98 321	0.66 305	0.98 314	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.98 321	0.66 306	0.98 318	0.66 304

WQFJX	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.99 298	0.66 301	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.67 310	0.67 294	0.66 308	0.66 300	0.99 319	0.66 307	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.68 310	0.67 313	0.99 322	0.67 310	0.99 319	0.67 309

NLMM	0.80 295	1.26 309	0.75 290	0.98 319	0.66 306	0.97 320	0.66 310	0.97 292	0.66 301	0.94 279	0.66 304	0.96 324	0.66 304	0.66 289	0.68 316	0.67 305	0.99 319	0.68 315	0.98 321	0.66 305	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	1.00 327	0.66 306	0.99 319	0.66 304

NLSM3	0.81 301	1.27 311	0.75 290	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.98 295	0.67 306	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.66 304	0.67 294	0.67 312	0.66 300	0.99 319	0.66 307	0.99 324	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 283	0.67 253	0.67 278	0.92 309	0.92 339	0.91 313	0.76 324	0.67 260	0.67 306	0.66 248	0.67 308	0.67 287	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.68 310	0.66 286	0.67 310	0.68 292	0.67 310	0.68 288	0.68 312	0.68 310	0.68 318	0.67 292	0.68 315	0.67 288	0.67 309

WQFJX1	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.98 319	0.67 311	0.98 322	0.67 314	0.97 292	0.67 306	0.94 279	0.67 308	0.95 320	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.67 305	0.99 319	0.67 310	0.98 321	0.68 314	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.66 306	1.00 321	0.66 304

NLMM1	0.81 301	1.26 309	0.74 286	1.00 323	0.66 306	0.99 324	0.67 314	0.98 295	0.66 301	0.94 279	0.67 308	0.94 317	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.71 318	0.73 321	0.67 313	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.66 304

AdaDepth	0.80 295	0.95 278	1.02 315	0.95 314	0.67 311	0.95 318	0.67 314	0.94 289	0.67 306	0.92 274	0.67 308	0.94 317	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.67 305	0.95 314	0.67 310	0.95 320	0.67 310	0.96 313	0.68 312	0.67 305	0.67 313	0.96 320	0.67 310	0.95 317	0.67 309

WQFJA1	0.82 306	1.52 324	0.76 292	1.01 328	0.66 306	0.98 322	0.66 310	0.98 295	0.66 301	0.95 284	0.68 312	0.95 320	0.66 304	0.68 299	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.67 310	0.99 315	0.68 312	0.67 305	0.68 318	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

HH	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 337	0.62 280	0.90 339	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

HanStereo	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 337	0.62 280	0.90 339	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

mm2	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

mm1	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

MoCha-V2	1.75 380	27.02 448	0.72 281	0.92 309	0.69 313	0.89 312	0.69 317	0.92 286	0.71 312	0.87 271	0.69 315	0.88 312	0.68 313	0.70 303	0.68 316	0.69 311	0.90 311	0.69 316	0.92 315	0.69 315	0.92 308	0.71 318	0.70 316	0.67 313	0.88 312	0.71 320	0.92 311	0.68 314

RSM++	0.77 293	0.91 273	0.72 281	0.83 305	0.71 317	0.83 306	0.72 323	0.81 279	0.71 312	0.81 267	0.71 318	0.81 309	0.71 318	0.71 305	0.71 320	0.70 314	0.83 306	0.72 321	0.83 310	0.81 328	0.83 301	0.72 320	0.71 318	0.71 323	0.88 312	0.71 320	0.83 306	0.70 318

DMCA-RVC	0.71 286	0.72 257	0.72 281	0.71 297	0.70 316	0.70 297	0.70 322	0.70 265	0.71 312	0.70 255	0.71 318	0.71 297	0.70 316	0.70 303	0.71 320	0.70 314	0.70 291	0.71 320	0.70 295	0.71 318	0.70 292	0.70 317	0.71 318	0.71 323	0.70 295	0.72 322	0.71 294	0.70 318

AFF-stereo	0.71 286	0.73 259	0.65 277	0.82 304	0.63 302	0.83 306	0.63 305	0.73 272	0.65 298	0.82 268	0.73 320	0.74 301	0.64 301	0.63 283	0.62 302	0.62 296	0.73 297	0.63 303	0.74 302	0.72 320	0.80 297	0.58 293	0.70 316	0.71 323	0.79 303	0.69 317	0.78 299	0.72 321

PA-Net	0.71 286	0.62 247	0.55 257	0.69 289	0.71 317	0.70 297	0.69 317	0.69 261	0.74 315	0.73 258	0.75 321	0.59 279	0.72 319	0.82 312	0.79 325	0.83 323	0.67 288	0.76 323	0.81 309	0.67 310	0.61 281	0.76 321	0.68 310	0.65 307	0.82 308	0.76 325	0.71 294	0.69 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 290	0.57 239	0.57 263	0.56 272	0.92 339	1.07 336	0.63 305	1.03 304	0.82 321	0.49 229	0.77 322	0.69 291	0.54 292	0.58 275	0.54 291	0.86 325	1.06 330	0.72 321	1.06 333	0.79 323	0.58 276	0.87 329	0.59 292	0.46 271	0.76 302	0.46 270	1.05 331	0.97 346

G-Net	0.82 306	1.77 338	0.78 294	0.78 299	0.78 321	0.78 302	0.78 325	0.78 276	0.79 316	0.79 263	0.78 323	0.78 304	0.78 321	0.78 308	0.78 324	0.78 319	0.79 301	0.79 324	0.79 306	0.79 323	0.79 296	0.79 322	0.79 323	0.79 326	0.79 303	0.79 326	0.79 300	0.79 324

HSM-Net_RVC	0.93 315	1.09 290	0.79 295	1.10 336	0.78 321	1.09 337	0.79 326	1.16 315	0.80 317	1.14 298	0.79 324	1.17 340	0.77 320	0.73 306	0.83 328	0.78 319	1.19 344	0.79 324	1.18 342	0.72 320	1.19 339	0.80 323	0.72 320	0.80 327	1.18 347	0.74 323	1.14 339	0.73 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	1.10 333	0.81 269	0.77 293	0.63 286	0.42 263	0.86 310	0.64 307	0.91 284	0.96 339	1.11 296	0.80 325	1.07 333	0.81 324	0.67 294	1.75 395	1.30 377	1.41 366	0.85 329	1.28 356	0.71 318	2.12 386	1.32 376	0.52 285	0.81 330	1.64 375	1.40 387	2.39 394	1.75 398

NaN_ROB	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

CSAN	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

gcap-zeroshot	0.81 301	1.03 285	0.84 300	0.93 312	0.85 327	0.84 308	0.62 304	1.21 321	0.53 284	0.79 263	0.84 328	0.77 303	0.70 316	0.84 314	0.67 312	0.74 318	1.18 343	0.52 291	0.91 314	0.79 323	0.84 302	0.61 298	0.83 326	0.69 320	0.93 318	0.82 329	0.85 309	0.66 304

DPSimNet_ROB	0.93 315	1.04 286	0.83 299	1.05 331	0.82 325	1.04 333	0.83 330	1.03 304	0.89 333	1.03 293	0.84 328	1.03 331	0.84 326	0.83 313	0.84 329	0.83 323	1.14 335	0.84 328	1.12 338	0.84 330	1.04 326	0.88 331	0.83 326	0.84 331	1.07 338	0.83 330	1.15 340	0.88 330

15000	1.31 361	4.92 402	2.58 395	1.27 356	0.88 333	1.27 354	0.87 333	3.42 394	0.86 325	1.21 310	0.86 330	1.24 354	0.88 332	0.86 315	0.86 330	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.87 335	1.27 350	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

vfm_20000	1.53 374	10.82 435	2.59 398	1.27 356	0.88 333	1.26 353	0.86 331	3.38 390	0.88 330	1.21 310	0.86 330	1.21 347	0.88 332	0.86 315	0.88 335	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.88 339	1.27 350	0.88 331	0.86 329	0.86 333	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

vfmstereo	1.26 356	3.86 384	2.59 398	1.25 351	0.87 329	1.25 351	0.87 333	3.44 396	0.87 326	1.22 315	0.86 330	1.21 347	0.86 329	0.89 322	0.87 331	0.86 325	1.26 348	0.86 330	1.26 347	0.86 331	1.26 348	0.85 327	0.85 328	0.85 332	1.25 350	0.86 331	1.26 350	0.87 328

25000	1.28 359	4.06 390	2.65 401	1.27 356	0.87 329	1.27 354	0.86 331	3.39 391	0.87 326	1.21 310	0.87 333	1.21 347	0.86 329	0.91 323	0.88 335	0.89 333	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.86 331	1.27 350	0.90 339	0.88 332	0.88 337	1.28 360	0.88 335	1.27 352	0.88 330

20000	1.31 361	4.85 401	2.60 400	1.28 360	0.88 333	1.28 357	0.87 333	3.42 394	0.87 326	1.22 315	0.87 333	1.22 351	0.91 339	0.88 321	0.87 331	0.88 329	1.28 355	0.87 331	1.28 356	0.86 331	1.27 350	0.88 331	0.89 336	0.88 337	1.29 362	0.91 340	1.28 358	0.88 330

123456	1.51 371	10.29 434	2.58 395	1.28 360	0.89 336	1.28 357	0.88 338	3.50 399	0.87 326	1.23 318	0.87 333	1.23 353	0.87 331	0.87 319	0.87 331	0.87 327	1.28 355	0.87 331	1.28 356	0.87 335	1.29 357	0.88 331	0.87 331	0.87 335	1.28 360	0.87 333	1.28 358	0.88 330

test12345	1.26 356	3.94 386	2.55 393	1.25 351	0.87 329	1.25 351	0.87 333	3.34 389	0.85 324	1.20 308	0.87 333	1.24 354	0.89 336	0.86 315	0.87 331	0.87 327	1.26 348	0.87 331	1.26 347	0.87 335	1.26 348	0.86 328	0.86 329	0.86 333	1.26 352	0.87 333	1.25 349	0.87 328

onlyftn100k	1.27 358	3.94 386	2.58 395	1.26 353	0.87 329	1.29 359	0.87 333	3.39 391	0.88 330	1.22 315	0.88 337	1.21 347	0.88 332	0.86 315	0.88 335	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.88 339	1.27 350	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.86 331	1.27 352	0.88 330

17500	1.28 359	3.87 385	2.65 401	1.26 353	0.86 328	1.29 359	0.90 339	3.39 391	0.88 330	1.23 318	0.91 338	1.22 351	0.91 339	0.87 319	0.88 335	0.91 338	1.28 355	0.88 334	1.27 349	0.86 331	1.29 357	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 315	0.77 265	0.82 298	1.16 346	0.75 320	0.99 324	0.92 340	0.91 284	0.99 341	0.94 279	0.91 338	1.15 337	0.88 332	0.92 327	1.00 348	0.67 305	0.98 317	1.00 348	0.75 304	0.91 342	1.18 337	0.87 329	0.89 336	0.90 342	1.08 339	1.07 359	0.74 298	0.89 338

DGTPSM_ROB	0.92 313	0.93 277	0.91 302	0.93 312	0.91 338	0.92 314	0.93 343	0.92 286	0.92 335	0.92 274	0.91 338	0.91 313	0.93 342	0.91 323	0.92 343	0.92 342	0.92 312	0.92 340	0.92 315	0.90 341	0.91 306	0.92 341	0.93 339	0.94 348	0.92 316	0.91 340	0.92 311	0.97 346

L400	1.24 353	1.31 317	0.99 308	1.38 367	0.90 337	1.41 367	0.93 343	1.34 327	4.17 429	1.31 324	0.92 341	1.37 363	1.00 347	0.98 332	0.94 345	1.00 346	1.35 359	0.92 340	1.39 363	0.97 347	1.39 364	0.89 338	1.00 345	0.93 347	1.39 367	0.92 342	1.36 363	0.91 340

DPSM_ROB	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 349	0.92 314	0.98 345	0.95 290	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.91 313	0.97 343	0.92 327	0.91 341	0.91 338	0.96 315	0.94 343	0.93 318	0.91 342	0.93 310	0.92 341	0.93 339	0.91 344	0.91 314	0.99 345	0.92 311	0.91 340

DPSM	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 349	0.92 314	0.98 345	0.95 290	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.91 313	0.97 343	0.92 327	0.91 341	0.91 338	0.96 315	0.94 343	0.93 318	0.91 342	0.93 310	0.92 341	0.93 339	0.91 344	0.91 314	0.99 345	0.92 311	0.91 340

pmcnn	0.92 313	0.92 274	0.92 303	0.92 309	0.92 339	0.92 314	0.92 340	0.92 286	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.92 316	0.92 341	0.92 327	0.92 343	0.92 342	0.92 312	0.92 340	0.92 315	0.92 345	0.92 308	0.92 341	0.92 338	0.92 346	0.92 316	0.92 342	0.92 311	0.92 343

L500	1.24 353	1.29 316	0.97 307	1.28 360	1.02 349	1.40 366	0.92 340	1.34 327	4.11 426	1.35 329	0.93 345	1.37 363	1.01 354	0.91 323	1.00 348	1.03 355	1.42 367	0.95 345	1.42 366	0.99 348	1.42 365	0.93 345	0.98 344	0.90 342	1.39 367	0.90 339	1.36 363	0.93 344

MM-Stereo_test2	1.15 336	1.90 341	1.10 326	1.37 366	0.94 342	1.36 362	0.98 345	1.48 334	0.98 340	1.37 331	0.98 346	1.37 363	0.98 345	0.95 331	0.94 345	0.95 344	1.37 364	0.95 345	1.38 362	0.95 346	1.38 363	0.95 346	0.95 342	0.95 349	1.37 366	0.95 344	1.37 366	0.95 345

FETStereo	1.46 367	1.73 335	1.04 320	1.70 378	1.03 354	1.96 378	1.19 370	1.60 339	4.25 431	1.60 343	0.99 347	1.61 370	1.06 357	1.11 350	1.15 368	1.20 371	1.68 374	1.03 354	1.71 374	1.03 355	1.75 373	1.05 354	1.02 351	1.12 369	1.72 377	1.20 372	1.76 373	1.05 356

LGCAT	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

GANet	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

TDLM	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

CVANet_RVC	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

AIO-Stereo	0.82 306	1.06 287	0.73 284	0.97 317	0.74 319	1.06 335	0.60 302	1.04 307	0.90 334	1.00 287	1.01 352	0.78 304	0.85 328	0.74 307	0.62 302	0.67 305	1.12 333	0.55 293	0.70 295	0.65 303	0.93 310	0.66 304	0.67 305	0.67 313	0.82 308	0.74 323	0.92 311	0.83 327

trnet	1.01 326	1.01 283	1.01 314	1.01 328	1.01 348	1.01 332	1.01 354	1.01 303	1.01 346	1.01 292	1.01 352	1.01 330	1.01 354	1.01 339	1.01 354	1.01 352	1.01 329	1.01 353	1.01 332	1.01 353	1.01 325	1.01 351	1.01 350	1.01 356	1.01 332	1.01 352	1.01 330	1.01 353

MM-Stereo_test3	1.22 346	1.60 328	1.19 341	1.48 370	1.02 349	1.48 369	0.99 349	1.54 336	1.03 347	1.41 333	1.03 354	1.44 367	1.00 347	1.04 342	1.04 355	1.02 354	1.42 367	1.04 355	1.48 367	1.01 353	1.48 366	1.03 352	1.06 356	1.04 357	1.53 372	1.04 354	1.49 367	1.04 355

L4000	1.37 363	1.53 325	1.16 335	1.55 372	1.17 370	1.67 374	1.14 364	1.48 334	3.12 408	1.43 335	1.04 355	1.61 370	1.14 366	1.10 347	1.05 356	1.09 359	1.54 370	1.16 367	1.72 375	1.10 362	1.57 368	1.18 366	1.15 363	1.04 357	1.51 371	1.05 355	1.55 368	1.10 360

FETCStereo	1.45 366	1.64 331	1.18 337	1.67 375	1.03 354	1.90 377	1.01 354	1.73 346	4.26 432	1.57 340	1.04 355	1.54 368	1.06 357	1.06 345	0.98 347	1.04 356	1.74 376	1.20 372	1.66 371	1.17 371	1.73 371	1.20 371	1.11 360	0.96 350	1.73 378	1.05 355	1.77 374	1.11 362

CGFBStereo	1.46 367	1.70 332	1.02 315	1.68 376	1.08 359	2.01 384	1.04 356	1.63 341	4.13 427	1.58 341	1.04 355	1.57 369	1.09 360	1.04 342	1.05 356	1.21 373	1.65 373	1.13 365	1.66 371	1.12 365	1.86 374	1.19 367	1.05 354	1.06 361	1.75 379	1.20 372	1.83 375	1.00 348

GLC_STEREO	1.05 332	1.01 283	1.02 315	1.02 330	1.02 349	1.05 334	1.06 358	1.05 308	1.05 348	1.04 295	1.05 358	1.05 332	1.04 356	1.06 345	1.05 356	1.06 358	1.06 330	1.05 357	1.06 333	1.05 358	1.06 328	1.06 356	1.04 353	1.05 359	1.04 334	1.05 355	1.06 332	1.06 357

MIF-Stereo (partial)	2.52 404	3.41 378	1.05 322	3.29 406	1.05 358	3.29 408	1.06 358	3.30 388	1.06 350	3.31 402	1.06 359	4.97 427	2.72 411	2.72 409	2.71 413	2.70 413	6.57 434	2.19 407	5.08 429	1.08 361	3.36 403	1.07 357	1.07 357	1.07 364	3.35 407	1.07 359	3.36 406	1.07 359

qqai	1.17 342	1.27 311	1.10 326	1.26 353	1.09 362	1.23 348	1.11 362	1.26 324	1.11 353	1.26 321	1.08 360	1.25 356	1.11 363	1.11 350	1.10 361	1.09 359	1.27 350	1.11 362	1.27 349	1.11 364	1.27 350	1.10 359	1.10 358	1.11 367	1.27 354	1.10 362	1.24 348	1.11 362

RP	1.14 334	1.16 294	1.15 332	1.17 348	1.10 363	1.16 341	1.15 365	1.10 310	1.16 358	1.15 299	1.08 360	1.16 338	1.15 367	1.15 356	1.14 366	1.16 365	1.16 338	1.10 359	1.10 335	1.10 362	1.16 333	1.11 360	1.10 358	1.19 375	1.14 343	1.19 371	1.07 333	1.10 360

SPS-STEREO	1.25 355	1.47 322	1.06 324	1.54 371	1.08 359	1.52 370	1.20 376	1.44 332	1.06 350	1.49 339	1.10 362	1.41 366	1.10 362	0.98 332	1.08 360	1.12 362	1.47 369	1.04 355	1.53 368	1.14 368	1.52 367	1.07 357	1.02 351	1.05 359	1.48 370	1.07 359	1.55 368	1.11 362
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	1.15 336	1.16 294	1.17 336	1.15 344	1.11 365	1.21 347	1.21 378	1.10 310	1.15 356	1.16 302	1.11 363	1.17 340	1.09 360	1.14 355	1.11 363	1.16 365	1.19 344	1.11 362	1.10 335	1.15 370	1.11 330	1.19 367	1.16 365	1.12 369	1.17 345	1.10 362	1.16 341	1.17 368

HNOStereo	1.42 365	1.73 335	1.00 309	1.68 376	1.04 356	1.86 375	1.20 376	1.55 337	3.73 418	1.61 344	1.12 364	1.62 374	1.00 347	1.03 341	1.20 372	1.00 346	1.73 375	0.99 347	1.68 373	1.03 355	1.73 371	1.03 352	1.19 369	1.08 365	1.64 375	1.20 372	1.72 372	1.03 354

plain	1.96 385	3.33 376	1.04 320	3.24 405	1.04 356	3.24 405	1.04 356	3.26 386	1.05 348	3.26 401	1.13 365	3.27 404	1.06 357	1.05 344	1.05 356	1.05 357	3.28 402	1.05 357	3.29 402	1.06 359	3.30 402	1.05 354	1.05 354	1.06 361	3.30 405	1.06 358	3.30 404	1.06 357

AF-Net	2.06 394	25.73 447	1.18 337	1.12 340	1.16 369	1.16 341	1.19 370	1.10 310	1.17 361	1.15 299	1.14 366	1.11 335	1.16 368	1.16 357	1.14 366	1.11 361	1.15 336	1.13 365	1.21 345	1.17 371	1.11 330	1.21 372	1.17 366	1.17 373	1.17 345	1.11 365	1.20 347	1.13 366

UniTT-Stereo	2.12 395	3.66 381	1.10 326	3.48 408	1.15 366	3.57 409	1.11 362	3.44 396	1.16 358	3.52 403	1.16 367	3.50 405	1.16 368	1.10 347	1.13 365	1.15 364	3.61 404	1.17 368	3.64 403	1.12 365	3.58 405	1.12 361	1.12 362	1.17 373	3.53 408	1.18 369	3.52 407	1.18 370

stereogan	1.17 342	1.19 301	1.15 332	1.15 344	1.15 366	1.15 340	1.19 370	1.19 319	1.15 356	1.15 299	1.16 367	1.19 343	1.19 372	1.19 358	1.19 371	1.19 370	1.15 336	1.19 371	1.19 343	1.19 375	1.15 332	1.19 367	1.15 363	1.15 372	1.16 344	1.15 366	1.19 345	1.20 371

Nwc_Net	1.15 336	1.15 292	1.15 332	1.09 334	1.19 373	1.16 341	1.17 367	1.15 313	1.16 358	1.16 302	1.16 367	1.08 334	1.16 368	1.11 350	1.15 368	1.18 369	1.11 332	1.10 359	1.16 339	1.17 371	1.16 333	1.13 362	1.18 367	1.20 376	1.11 341	1.15 366	1.16 341	1.20 371

Abc-Net	1.14 334	1.16 294	1.18 337	1.10 336	1.10 363	1.16 341	1.18 369	1.16 315	1.13 355	1.11 296	1.16 367	1.16 338	1.12 364	1.10 347	1.17 370	1.16 365	1.16 338	1.10 359	1.16 339	1.14 368	1.17 335	1.16 363	1.11 360	1.09 366	1.10 340	1.10 362	1.16 341	1.17 368
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TorneroNet	1.15 336	1.10 291	0.51 250	0.69 289	0.51 290	1.10 338	0.50 288	0.51 237	0.51 283	13.92 440	1.17 371	0.49 264	0.51 290	0.54 270	0.48 282	0.49 280	0.49 262	0.65 305	0.70 295	0.49 286	0.51 263	0.49 282	0.67 305	1.36 383	0.51 268	0.50 289	0.52 270	1.23 375

NCC-stereo	1.15 336	1.17 298	1.12 331	1.10 336	1.15 366	1.14 339	1.15 365	1.15 313	1.12 354	1.17 305	1.17 371	1.11 335	1.17 371	1.11 350	1.10 361	1.16 365	1.12 333	1.11 362	1.16 339	1.13 367	1.23 344	1.16 363	1.19 369	1.11 367	1.18 347	1.17 368	1.17 344	1.13 366

edge stereo	1.15 336	1.18 299	1.11 329	1.12 340	1.17 370	1.17 346	1.17 367	1.16 315	1.18 362	1.16 302	1.17 371	1.17 340	1.13 365	1.11 350	1.11 363	1.12 362	1.17 340	1.17 368	1.11 337	1.17 371	1.17 335	1.17 365	1.18 367	1.14 371	1.11 341	1.18 369	1.12 337	1.11 362

FAT-Stereo	1.22 346	1.23 302	1.19 341	1.21 350	1.24 376	1.24 350	1.19 370	1.25 323	1.24 365	1.25 320	1.19 374	1.20 344	1.24 376	1.20 359	1.21 374	1.25 376	1.22 346	1.21 374	1.25 346	1.23 378	1.22 342	1.19 367	1.19 369	1.24 379	1.25 350	1.20 372	1.19 345	1.25 377

S-Stereo	1.22 346	1.18 299	1.19 341	1.20 349	1.23 375	1.23 348	1.19 370	1.19 319	1.18 362	1.27 322	1.20 375	1.20 344	1.20 373	1.23 361	1.22 376	1.23 375	1.23 347	1.23 376	1.20 344	1.25 379	1.20 340	1.22 375	1.25 374	1.24 379	1.20 349	1.22 378	1.26 350	1.24 376

RAStereo	2.24 398	3.70 382	1.18 337	3.73 412	1.18 372	3.69 411	1.19 370	3.73 401	1.24 365	3.72 406	1.21 376	3.76 409	1.20 373	1.20 359	1.20 372	1.20 371	3.74 409	1.20 372	3.75 409	1.21 376	3.77 409	1.21 372	1.21 372	1.21 377	3.82 412	1.21 376	3.82 411	1.21 373

GANetREF_RVC	1.52 373	2.01 346	1.21 344	1.98 383	1.21 374	1.98 381	1.21 378	1.98 360	1.21 364	1.99 362	1.21 376	1.98 382	1.21 375	1.02 340	1.21 374	1.21 373	1.99 383	1.21 374	1.99 381	1.21 376	1.99 380	1.21 372	1.21 372	1.21 377	1.99 384	1.21 376	1.99 381	1.21 373
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	1.60 375	2.69 370	1.46 351	1.99 384	1.31 378	1.99 383	1.36 381	1.99 361	1.31 368	1.84 349	1.32 378	1.89 376	1.31 377	1.32 367	1.30 377	1.36 379	1.94 378	1.33 380	1.93 377	1.30 381	1.92 377	1.33 377	1.31 375	1.31 381	1.94 381	1.31 380	1.93 377	1.31 379

PS-NSSS	1.48 370	4.46 396	1.35 345	1.35 365	1.35 380	1.41 367	1.34 380	1.36 329	1.35 370	1.40 332	1.35 379	1.33 360	1.35 379	1.37 369	1.40 381	1.35 378	1.35 359	1.35 381	1.39 363	1.44 388	1.35 360	1.34 379	1.35 377	1.38 387	1.35 364	1.33 381	1.34 361	1.38 384

RASNet	1.39 364	1.37 320	1.35 345	1.38 367	1.40 381	1.39 365	1.77 396	1.36 329	1.74 387	1.36 330	1.36 380	1.36 362	1.36 380	1.36 368	1.35 378	1.41 385	1.36 362	1.36 383	1.36 361	1.35 382	1.36 361	1.35 380	1.36 378	1.35 382	1.36 365	1.35 382	1.36 363	1.35 380

CC-Net-ROB	1.51 371	4.40 395	1.69 363	1.39 369	1.40 381	1.37 364	1.40 386	1.36 329	1.39 371	1.41 333	1.36 380	1.35 361	1.38 382	1.39 371	1.39 379	1.36 379	1.36 362	1.35 381	1.39 363	1.39 384	1.37 362	1.36 381	1.41 382	1.48 389	1.39 367	1.42 388	1.35 362	1.35 380

R-Stereo Train	1.62 376	2.01 346	1.41 349	1.97 380	1.40 381	1.96 378	1.39 383	1.93 354	1.39 371	1.92 354	1.38 382	1.94 379	1.39 383	1.40 372	1.45 382	1.38 381	1.96 380	1.37 384	1.97 378	1.39 384	1.98 378	1.41 383	1.40 380	1.37 385	1.97 382	1.38 384	1.96 379	1.37 382

RAFT-Stereo	1.62 376	2.01 346	1.41 349	1.97 380	1.40 381	1.96 378	1.39 383	1.93 354	1.39 371	1.92 354	1.38 382	1.94 379	1.39 383	1.40 372	1.45 382	1.38 381	1.96 380	1.37 384	1.97 378	1.39 384	1.98 378	1.41 383	1.40 380	1.37 385	1.97 382	1.38 384	1.96 379	1.37 382
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonStereo	1.66 379	2.63 369	1.46 351	1.99 384	1.41 385	2.03 385	1.39 383	2.04 364	1.43 374	1.94 357	1.40 384	1.92 378	1.37 381	1.38 370	1.39 379	1.39 383	1.99 383	1.38 386	2.04 383	1.41 387	2.02 382	1.37 382	1.39 379	1.38 387	1.99 384	1.38 384	2.01 383	1.39 386

CEFStereo	1.78 382	2.15 355	1.35 345	2.21 387	1.34 379	2.27 387	1.38 382	1.87 351	4.24 430	2.05 365	1.49 385	2.02 383	1.31 377	1.31 366	1.51 384	1.39 383	2.14 385	1.32 377	2.11 384	1.36 383	2.15 387	1.33 377	1.33 376	1.36 383	2.11 387	1.37 383	2.17 386	1.30 378

HBP-ISP	1.47 369	1.07 289	1.03 319	1.30 363	1.08 359	1.36 362	1.06 358	1.44 332	1.25 367	1.97 360	1.51 386	1.65 375	1.58 386	0.98 332	1.58 387	1.68 392	1.98 382	1.32 377	2.02 382	1.28 380	2.95 400	1.89 401	0.97 343	1.06 361	1.26 352	0.99 345	1.94 378	1.43 387

MM-Stereo_test1	1.85 384	3.50 379	1.61 357	2.12 386	1.47 386	2.14 386	1.47 387	2.33 373	1.53 378	2.12 368	1.54 387	2.19 385	1.53 385	1.54 374	1.53 385	1.53 386	2.20 386	1.54 387	2.24 385	1.57 389	2.21 389	1.49 385	1.59 384	1.49 390	2.15 391	1.52 389	2.15 385	1.54 389

StereoVision	3.44 410	10.12 432	1.68 362	5.44 433	2.26 408	5.87 433	1.97 405	5.17 414	1.31 368	5.80 431	1.56 388	5.62 432	1.84 397	1.97 393	1.91 405	1.84 397	4.98 427	1.32 377	5.60 430	1.71 396	5.35 432	1.73 397	1.97 404	1.96 403	5.40 431	1.65 395	5.08 429	1.76 399

DPSMNet_ROB	1.62 376	1.60 328	1.59 356	1.61 374	1.69 390	1.66 373	1.61 388	1.70 345	1.65 384	1.62 346	1.60 389	1.61 370	1.60 387	1.60 375	1.59 388	1.62 390	1.60 371	1.63 391	1.62 370	1.68 395	1.70 370	1.60 386	1.64 389	1.60 391	1.61 373	1.60 390	1.60 370	1.59 390

LGtest1	1.99 387	2.55 365	1.62 358	2.54 398	1.61 387	2.54 396	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.49 387	1.61 390	2.49 395	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.62 390	2.54 397	1.61 390	2.54 396	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.54 398	1.61 391	2.54 397	1.61 391

LG-G_1	1.99 387	2.56 366	1.63 359	2.54 398	1.62 388	2.55 399	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.50 388	1.62 391	2.50 396	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.61 388	2.55 398	1.61 390	2.55 397	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.55 399	1.61 391	2.54 397	1.61 391

LG-G	1.99 387	2.56 366	1.63 359	2.54 398	1.62 388	2.55 399	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.50 388	1.62 391	2.50 396	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.61 388	2.55 398	1.61 390	2.55 397	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.55 399	1.61 391	2.54 397	1.61 391

UDGNet	1.97 386	2.43 361	1.67 361	2.46 395	1.70 392	2.44 394	1.69 393	2.34 374	1.63 383	2.35 384	1.67 393	2.37 394	1.67 391	1.68 380	1.64 392	1.67 391	2.44 393	1.64 392	2.43 393	1.67 393	2.43 395	1.66 390	1.67 390	1.63 395	2.43 396	1.66 396	2.42 395	1.66 394

MFMNet_re	1.77 381	1.89 339	1.72 365	1.88 379	1.69 390	1.89 376	1.67 392	1.91 353	1.70 385	1.87 350	1.67 393	1.89 376	1.68 392	1.67 379	1.67 393	1.70 393	1.88 377	1.68 393	1.88 376	1.67 393	1.89 375	1.68 392	1.70 391	1.71 396	1.87 380	1.68 398	1.87 376	1.68 395

derf	1.84 383	1.93 343	1.73 366	1.97 380	1.77 393	1.98 381	1.76 395	1.94 356	1.73 386	1.97 360	1.78 395	1.97 381	1.76 393	1.76 383	1.71 394	1.79 394	1.94 378	1.77 394	1.98 380	1.75 397	1.89 375	1.71 393	1.77 394	1.77 398	2.01 386	1.74 399	2.00 382	1.71 396

FBW_ROB	2.04 390	2.50 362	1.75 368	2.45 394	1.78 394	2.40 392	1.74 394	2.47 376	1.77 388	2.37 385	1.81 396	2.30 388	1.80 394	1.78 384	1.88 404	1.80 395	2.41 392	1.77 394	2.43 393	1.83 398	2.39 393	1.81 398	1.76 393	1.75 397	2.56 401	1.75 400	2.30 391	1.74 397

MaDis-Stereo	3.69 413	10.19 433	2.01 381	6.09 434	2.01 402	5.94 434	1.82 397	6.14 419	1.85 390	6.59 434	1.82 397	6.01 433	1.81 395	1.83 385	1.83 396	2.02 402	5.87 431	1.79 396	5.93 433	2.06 406	4.63 423	1.67 391	1.84 397	2.08 405	5.90 432	1.66 396	6.34 434	1.87 402

DNSM	2.31 402	4.05 389	3.13 405	2.62 401	1.85 399	2.62 401	1.85 402	3.98 402	1.85 390	2.55 390	1.85 398	2.55 399	1.85 398	1.85 388	1.85 398	1.85 398	2.62 400	1.85 398	2.62 400	1.85 399	2.62 399	1.85 400	1.85 398	1.85 400	2.63 402	1.85 405	2.63 400	1.85 401

TRStereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

XX-Stereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

EAI-Stereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

sAnonymous2	2.87 407	4.16 391	1.89 376	4.26 421	1.87 400	4.23 420	1.92 403	4.17 405	1.94 396	4.16 415	1.92 402	4.20 419	1.92 402	1.96 391	1.86 399	1.87 399	4.25 418	1.90 402	4.23 418	1.91 404	4.26 417	1.93 402	1.89 402	1.90 401	4.07 420	1.91 406	5.09 431	1.93 406

CroCo_RVC	2.87 407	4.16 391	1.89 376	4.26 421	1.87 400	4.23 420	1.92 403	4.17 405	1.94 396	4.16 415	1.92 402	4.20 419	1.92 402	1.96 391	1.86 399	1.87 399	4.25 418	1.90 402	4.23 418	1.91 404	4.26 417	1.93 402	1.89 402	1.90 401	4.07 420	1.91 406	5.09 431	1.93 406

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 403	2.85 372	1.90 378	2.90 402	2.77 412	2.88 402	2.85 414	2.51 377	2.85 406	2.88 396	1.99 404	2.50 396	2.76 412	2.20 395	1.57 386	2.64 412	2.89 401	2.63 412	5.69 432	1.03 355	2.01 381	2.71 411	2.74 414	2.73 415	2.87 403	1.64 394	1.00 321	1.49 388
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	2.22 396	2.36 360	2.10 382	2.47 396	2.15 404	2.54 396	2.06 406	2.27 367	2.09 398	2.29 378	2.13 405	2.30 388	2.09 404	2.25 398	2.15 408	1.95 401	2.52 396	2.08 404	2.32 390	2.21 410	2.20 388	2.26 407	2.05 405	2.06 404	2.40 395	2.16 410	2.52 396	2.05 408

HUF	2.22 396	2.33 357	2.24 386	2.35 392	2.07 403	2.45 395	2.11 407	2.42 375	2.13 399	2.19 371	2.15 406	2.10 384	2.09 404	2.27 401	2.04 406	2.08 403	2.44 393	2.12 406	2.38 392	2.18 408	2.29 391	2.22 405	2.12 406	2.12 406	2.52 397	2.10 408	2.22 387	2.15 409

Anonymous3	3.36 409	4.93 403	2.20 384	4.92 428	2.23 406	4.90 428	2.23 409	4.89 411	2.24 401	4.95 427	2.21 407	4.91 426	2.21 407	2.18 394	2.22 409	2.22 408	4.86 425	2.20 408	4.90 425	2.20 409	4.96 427	2.21 404	2.21 408	2.21 408	6.30 434	2.21 411	4.90 424	2.23 411

AIO_rvc	2.25 399	2.35 359	2.10 382	2.47 396	2.17 405	2.54 396	2.15 408	2.32 372	2.21 400	2.29 378	2.28 408	2.33 393	2.09 404	2.26 400	2.14 407	2.08 403	2.49 395	2.09 405	2.53 396	2.14 407	2.34 392	2.23 406	2.14 407	2.18 407	2.19 392	2.15 409	2.35 393	2.22 410

NCCL2	2.27 400	2.27 356	2.28 389	2.27 388	2.28 409	2.28 388	2.28 410	2.27 367	2.28 402	2.28 375	2.28 408	2.29 387	2.28 408	2.28 402	2.29 410	2.28 410	2.28 387	2.28 410	2.27 386	2.28 412	2.28 390	2.28 409	2.28 409	2.28 409	2.28 393	2.28 412	2.11 384	2.28 413

STTStereo	2.30 401	2.34 358	2.26 388	2.37 393	2.23 406	2.40 392	2.35 411	2.20 365	2.33 403	2.28 375	2.31 410	2.19 385	2.37 409	2.20 395	2.31 411	2.23 409	2.38 391	2.25 409	2.33 391	2.27 411	2.39 393	2.27 408	2.31 410	2.29 410	2.37 394	2.32 413	2.34 392	2.26 412

NLSM1	2.82 406	3.85 383	2.57 394	3.19 404	2.46 410	3.28 407	2.38 412	3.29 387	2.42 404	3.20 400	2.64 411	3.14 402	2.62 410	2.46 406	2.44 412	2.51 411	3.31 403	2.53 411	3.17 401	2.47 413	3.27 401	2.33 410	2.65 411	2.61 414	3.22 404	2.55 414	3.31 405	2.39 414

sCroCo_RVC	2.76 405	4.00 388	1.82 370	4.00 416	1.83 395	3.98 417	1.82 397	3.99 404	1.81 389	4.14 414	2.76 412	4.13 418	1.82 396	1.83 385	1.83 396	1.82 396	4.01 414	1.82 397	3.98 412	1.86 400	4.00 414	1.82 399	1.83 396	1.84 399	4.02 418	1.81 401	4.00 415	1.83 400

U	5.23 434	8.71 423	2.75 403	8.64 440	2.76 411	8.65 440	2.79 413	8.67 433	2.79 405	8.70 439	2.79 413	8.70 439	2.79 413	2.79 410	2.80 415	2.80 415	8.84 439	2.82 413	8.82 439	2.89 414	8.84 438	2.83 412	2.83 415	2.82 416	8.87 441	2.83 415	8.84 440	2.83 415

MLG-Stereo_test2	3.86 415	4.96 404	3.13 405	4.65 426	3.27 419	5.17 432	3.07 416	5.01 413	3.01 407	4.93 426	3.03 414	4.56 424	3.32 420	3.26 415	3.33 420	3.30 421	5.17 430	3.19 417	4.86 424	2.96 418	5.04 429	3.25 414	2.67 412	3.15 417	4.98 428	3.05 417	4.59 422	3.30 419

NLCSM	3.61 411	5.05 405	3.36 413	4.13 418	3.31 420	3.91 413	3.26 420	3.98 402	3.24 411	4.08 413	3.06 415	3.95 414	3.25 419	3.25 414	3.10 417	3.17 419	4.20 417	3.08 414	4.16 416	3.24 420	4.26 417	3.46 419	3.14 416	3.19 418	4.02 418	3.24 419	4.21 419	3.17 418

FC-DCNN v2	4.74 430	3.16 375	3.16 408	3.16 403	3.16 414	3.16 404	3.16 419	3.16 385	3.16 409	3.16 399	3.16 416	3.16 403	3.16 417	3.16 411	3.16 418	3.16 418	6.72 435	6.72 437	6.72 435	6.72 440	6.72 434	6.72 439	6.72 438	6.72 439	6.72 435	6.72 438	6.72 436	6.72 439

MLG-Stereo_test1	3.87 416	4.67 398	3.29 410	5.26 432	3.25 418	5.04 430	3.11 417	4.43 407	3.27 412	5.02 429	3.21 417	4.71 425	3.10 416	3.22 412	3.06 416	2.98 417	5.03 429	3.18 416	4.95 427	2.94 415	4.70 425	3.32 415	3.30 417	3.27 419	5.17 429	3.08 418	5.02 427	2.85 416

RAFT+CT+SA	4.43 425	7.34 412	6.71 426	5.01 429	4.38 433	4.40 422	3.85 429	6.15 421	4.30 433	4.89 425	3.26 418	4.49 423	3.01 415	4.53 431	3.36 421	3.65 424	3.64 405	4.39 433	3.94 411	4.28 432	4.44 421	4.30 430	4.24 432	4.52 434	3.90 415	3.85 430	4.89 423	4.00 431

raft_robust	4.19 424	7.78 415	6.08 422	3.30 407	3.85 429	4.03 418	3.73 427	6.25 423	3.30 414	4.44 420	3.28 419	4.01 415	3.82 430	4.29 430	3.70 430	4.01 430	4.48 423	3.42 420	4.11 414	3.76 428	4.05 415	3.32 415	3.85 425	3.82 428	4.71 423	3.83 429	4.09 416	3.80 429

MLG-Stereo_test3	3.87 416	4.64 397	3.29 410	5.17 431	3.23 417	4.83 427	3.02 415	4.95 412	3.22 410	4.31 418	3.33 420	5.08 429	3.20 418	3.23 413	2.77 414	3.20 420	4.99 428	3.24 418	4.93 426	2.94 415	4.82 426	3.33 417	3.33 418	3.29 420	5.19 430	3.02 416	5.08 429	2.93 417

DispFullNet	4.96 432	5.67 406	3.30 412	5.01 429	3.21 416	4.50 424	3.11 417	4.43 407	3.44 415	4.60 422	3.46 421	5.13 430	3.44 421	3.53 418	3.20 419	2.87 416	4.80 424	3.15 415	4.70 422	4.83 434	9.02 439	5.98 436	5.95 437	6.21 438	8.84 440	5.85 437	9.76 441	5.91 437

DPSNet	3.67 412	3.61 380	3.62 414	3.64 409	3.61 424	3.64 410	3.65 424	3.64 400	3.67 416	3.67 405	3.65 422	3.68 407	3.69 427	3.69 422	3.69 429	3.68 425	3.70 406	3.70 424	3.69 408	3.69 426	3.71 408	3.69 421	3.67 422	3.69 427	3.68 411	3.67 423	3.68 409	3.67 420

Sa-1000	3.84 414	7.71 414	6.81 429	4.15 419	2.86 413	3.27 406	3.87 430	5.99 416	4.35 434	2.78 394	3.71 423	3.88 410	3.56 423	3.88 425	3.64 422	2.71 414	3.72 407	3.27 419	3.67 407	3.15 419	3.51 404	3.36 418	2.70 413	3.49 421	3.32 406	3.76 427	2.87 402	3.76 427

SA	3.93 418	7.22 410	4.74 416	4.15 419	3.88 430	3.70 412	4.02 433	6.67 424	3.95 422	3.64 404	3.74 424	3.63 406	3.00 414	3.51 417	3.68 428	3.68 425	3.73 408	3.71 425	3.64 403	3.48 421	3.58 405	2.97 413	3.69 423	3.61 422	3.55 410	3.42 420	3.64 408	3.79 428

TestStereo1	4.11 419	7.79 416	6.72 427	3.93 413	3.81 427	3.96 415	3.58 422	6.96 427	3.74 419	3.90 408	3.76 425	3.89 411	3.57 424	3.70 423	3.66 425	3.34 422	3.80 410	3.62 421	3.66 405	3.68 424	3.91 411	3.70 422	3.65 420	3.67 424	3.88 413	3.53 421	3.89 412	3.68 423

SA-5K	4.11 419	7.79 416	6.72 427	3.93 413	3.81 427	3.96 415	3.58 422	6.96 427	3.74 419	3.90 408	3.76 425	3.89 411	3.57 424	3.70 423	3.66 425	3.34 422	3.80 410	3.62 421	3.66 405	3.68 424	3.91 411	3.70 422	3.65 420	3.67 424	3.88 413	3.53 421	3.89 412	3.68 423

cross-raft	4.43 425	7.31 411	6.46 424	4.47 423	3.95 431	4.46 423	3.95 431	6.70 425	3.97 423	4.41 419	3.82 427	4.38 422	3.94 431	3.95 428	3.95 433	3.95 429	4.45 422	3.95 429	4.46 421	3.95 430	4.46 422	3.95 426	3.95 429	3.94 431	4.40 422	3.95 432	4.45 421	3.95 430

test_4	4.11 419	8.05 419	6.64 425	4.52 424	3.68 425	3.00 403	3.40 421	6.21 422	3.29 413	4.07 412	3.84 428	4.04 416	3.76 429	3.56 420	3.67 427	3.76 428	4.04 415	3.79 427	4.10 413	3.53 422	3.98 413	3.74 425	3.55 419	3.61 422	3.94 417	3.75 426	3.73 410	3.73 426

test_5	4.51 428	8.85 424	5.35 421	3.66 411	3.56 421	5.10 431	4.47 435	6.14 419	4.07 425	4.96 428	3.87 429	5.14 431	4.17 434	3.53 418	4.39 434	4.53 434	4.15 416	3.62 421	4.74 423	2.94 415	3.63 407	4.53 432	4.20 431	4.54 435	4.86 426	3.68 424	4.95 425	4.06 432

TESTraft	4.16 423	8.03 418	6.81 429	3.99 415	3.68 425	3.93 414	3.70 426	6.86 426	3.69 417	3.93 410	3.88 430	3.93 413	3.59 426	3.65 421	3.64 422	3.68 425	3.92 412	3.72 426	3.92 410	3.57 423	3.84 410	3.70 422	3.71 424	3.67 424	3.91 416	3.74 425	3.92 414	3.67 420

test_3	4.55 429	10.96 436	7.69 435	4.04 417	3.60 423	4.10 419	3.98 432	7.94 429	4.56 435	3.99 411	4.03 431	4.08 417	3.74 428	3.99 429	3.91 432	4.05 431	4.33 421	3.89 428	4.14 415	4.00 431	4.11 416	4.02 427	4.01 430	3.91 430	3.53 408	3.94 431	4.19 417	4.20 433

test-1	4.11 419	7.65 413	4.93 417	3.65 410	3.58 422	4.70 426	3.74 428	4.73 409	4.06 424	3.72 406	4.11 432	3.70 408	3.49 422	3.36 416	3.65 424	4.17 433	3.92 412	4.04 431	4.19 417	3.75 427	4.69 424	4.18 428	3.88 426	3.90 429	4.73 424	3.77 428	3.12 403	3.68 423

RAFT_CTSACE	4.43 425	8.26 421	6.10 423	4.62 425	4.01 432	4.54 425	3.65 424	6.09 418	3.93 421	4.64 423	4.14 433	4.26 421	4.13 432	3.91 426	3.88 431	4.06 432	4.30 420	4.03 430	4.27 420	3.92 429	4.26 417	3.67 420	3.91 427	4.16 432	4.82 425	4.08 433	4.20 418	3.67 420

SGM-Forest	5.07 433	6.74 408	4.17 415	6.46 435	4.68 434	6.21 436	4.38 434	6.00 417	4.14 428	5.84 432	4.44 434	6.28 434	4.16 433	3.92 427	4.56 435	4.60 435	6.15 432	4.27 432	6.12 434	4.31 433	5.99 433	4.27 429	3.92 428	4.27 433	6.13 433	4.10 434	6.18 433	4.49 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.92 431	4.80 400	4.98 418	4.82 427	4.97 435	4.91 429	4.78 436	4.80 410	4.88 436	4.78 424	4.80 435	4.99 428	4.81 435	4.83 432	4.87 436	4.97 436	4.93 426	5.01 435	5.03 428	4.90 435	5.02 428	5.02 433	5.06 433	5.04 436	4.93 427	4.89 435	5.01 426	5.09 435

SGM+DAISY	6.35 435	8.16 420	5.14 420	8.12 439	5.08 437	8.12 439	5.16 437	8.01 430	5.18 438	7.92 437	5.14 436	7.89 438	5.14 436	4.95 433	5.33 437	5.32 437	8.14 438	5.16 436	8.16 438	5.16 436	8.21 437	5.19 434	5.12 434	5.12 437	8.18 439	5.24 436	8.12 439	5.11 436

CFNet_RVC	0.93 315	8.54 422	0.41 214	0.56 272	0.37 245	0.56 280	0.37 248	0.50 234	0.40 248	0.56 239	5.24 437	0.56 275	0.34 233	0.40 237	0.41 260	0.34 231	0.53 271	0.40 255	0.56 282	0.38 249	0.52 266	0.40 256	0.40 256	0.41 260	0.56 279	0.40 258	0.56 276	0.40 257

RAFT	6.60 436	9.99 429	8.33 436	7.21 438	6.55 438	5.95 435	5.87 438	8.70 434	5.02 437	5.10 430	6.69 438	7.06 437	6.94 439	6.17 436	7.09 440	6.84 438	6.47 433	4.72 434	5.60 430	5.60 437	5.11 430	5.97 435	6.93 439	6.89 440	7.16 436	7.08 441	6.58 435	6.66 438

test-v	7.17 437	11.53 437	7.63 433	7.17 436	6.87 439	7.48 437	6.90 439	8.14 431	6.88 439	6.93 435	7.42 439	7.05 435	6.14 437	6.05 434	6.86 438	6.99 439	7.60 436	6.75 438	6.90 436	6.66 438	7.83 435	6.36 437	5.89 435	7.34 441	7.19 437	6.75 439	7.52 437	6.77 440

test-2	7.17 437	11.53 437	7.63 433	7.17 436	6.87 439	7.48 437	6.90 439	8.14 431	6.88 439	6.93 435	7.42 439	7.05 435	6.14 437	6.05 434	6.86 438	6.99 439	7.60 436	6.75 438	6.90 436	6.66 438	7.83 435	6.36 437	5.89 435	7.34 441	7.19 437	6.75 439	7.52 437	6.77 440

MANE	18.41 439	23.00 446	16.00 441	22.00 448	15.00 441	22.00 448	15.00 441	22.00 448	15.00 441	21.00 448	15.00 441	22.00 447	15.00 440	15.00 441	17.00 441	15.00 441	23.00 447	15.00 440	22.00 447	15.00 441	23.00 447	15.00 440	18.00 440	15.00 443	24.00 449	17.00 442	24.00 449	16.00 442

rafts_anoy	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

raft+_RVC	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

raftrobust	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

CasAABBNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

RALCasStereoNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

RALAANet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

MSMDNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

fast-reg	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

Reg-Stereo(zero)	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

FLISNet	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

CoSv	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

MDST_ROB	61.15 451	72.66 454	46.52 453	70.00 453	44.89 453	64.24 453	43.75 453	73.65 453	48.92 454	72.70 454	42.40 453	60.70 452	50.23 452	50.07 454	67.69 454	68.60 454	83.13 453	47.77 452	82.48 453	46.00 453	95.93 453	53.44 453	50.66 452	45.00 455	84.99 455	53.64 455	79.01 454	52.07 455

CBMV	101.59 452	71.60 453	48.40 454	72.70 454	49.00 454	79.60 454	48.40 454	80.90 454	46.90 453	68.90 453	49.00 454	78.00 453	572.10 462	49.50 453	51.30 453	48.40 453	72.20 452	639.60 462	79.40 452	48.90 454	79.50 452	51.40 452	52.30 453	48.30 456	80.20 454	49.10 454	79.60 455	47.60 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DF_test	168.38 454	396.55 460	180.19 456	193.64 456	133.63 455	193.53 456	141.18 455	219.97 456	133.80 455	188.12 456	133.62 455	187.99 458	133.61 453	133.68 455	133.47 458	133.49 458	193.64 456	133.70 454	193.74 456	133.73 456	193.58 457	133.90 456	133.51 454	133.58 457	193.57 457	133.62 456	193.54 457	139.69 456

MeshStereo	151.99 453	131.36 455	140.69 455	151.38 455	151.40 456	150.79 455	151.72 456	149.36 455	159.46 456	146.42 455	150.73 456	149.06 457	176.22 454	143.94 456	133.10 457	133.45 457	153.30 455	154.22 455	154.67 455	153.95 457	156.90 456	156.53 457	160.21 455	162.72 458	154.57 456	160.59 457	153.47 456	163.50 457
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	264.93 457	208.00 457	362.00 461	512.00 461	350.00 461	326.00 458	443.00 462	410.00 459	210.00 457	232.00 459	215.00 457	125.00 455	217.00 456	216.00 459	127.00 456	122.00 456	223.00 458	230.00 457	487.00 460	255.00 460	250.00 458	223.00 459	272.00 459	228.00 462	241.00 459	220.00 461	214.00 459	235.00 461

DLCB_ROB	280.78 459	376.74 459	215.59 457	376.74 457	215.59 457	376.74 460	215.59 457	366.42 458	218.39 458	366.42 460	218.39 458	366.42 459	218.39 457	209.96 458	219.76 461	219.38 460	376.72 460	216.43 456	376.72 457	216.43 458	376.72 460	216.43 458	216.14 456	216.14 461	376.69 462	217.67 460	376.69 462	217.67 459

EGLCR-Stereo	276.81 458	209.00 458	366.00 462	514.00 462	354.00 462	336.00 459	422.00 460	440.00 461	220.00 459	231.00 458	245.00 459	135.00 456	237.00 458	218.00 460	197.00 460	222.00 461	223.00 458	230.00 457	487.00 460	255.00 460	250.00 458	273.00 460	272.00 459	228.00 462	241.00 459	220.00 461	214.00 459	235.00 461

AE-Stereo	252.48 456	202.00 456	361.00 460	502.00 460	324.00 460	321.00 457	482.00 463	423.00 460	227.00 460	201.00 457	273.00 460	101.00 454	207.00 455	198.00 457	183.00 459	181.00 459	221.00 457	232.00 459	477.00 458	220.00 459	111.00 454	100.00 454	219.00 457	214.00 459	204.00 458	211.00 459	200.00 458	222.00 460

NOSS_ROB	248.11 455	409.00 461	288.00 458	412.00 458	280.00 458	411.00 461	288.00 458	356.00 457	275.00 461	379.00 461	303.00 461	415.00 460	278.00 459	260.00 461	104.00 455	103.00 455	126.00 454	108.00 453	118.00 454	98.00 455	126.00 455	104.00 455	268.00 458	216.00 460	279.00 461	201.00 458	288.00 461	206.00 458

LE_ROB	387.11 460	453.07 462	321.39 459	500.23 459	323.05 459	493.99 462	324.56 459	477.63 462	322.28 462	465.51 462	322.97 462	486.37 461	334.17 460	305.26 462	320.63 462	327.66 462	476.08 461	315.70 460	483.76 459	335.15 462	469.64 461	309.74 461	315.90 461	318.85 464	498.41 463	328.85 463	491.00 463	330.08 463

SGM-ForestM	522.49 461	676.08 463	448.56 463	638.17 463	433.15 463	639.59 463	427.03 461	617.52 463	439.90 463	604.63 463	429.02 463	611.68 462	432.74 461	420.18 463	451.96 463	465.85 463	601.06 462	403.73 461	659.15 462	405.50 463	669.64 462	437.21 462	455.85 462	425.66 465	689.82 464	481.65 464	662.43 464	479.61 464

CBMV_ROB	1133.35 462	1280.38 464	976.92 464	1317.57 464	1021.62 464	1282.66 464	1022.22 464	1213.88 464	982.57 464	1194.12 464	975.90 464	1357.87 463	1090.02 463	943.32 464	1021.85 464	1006.47 464	1309.01 463	986.29 463	1499.40 463	986.35 464	1359.35 463	975.96 463	975.21 463	969.30 466	1337.82 465	1042.34 465	1398.25 465	1073.86 465

111111	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

SGD-Stereo	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-Stereo++	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-Stereo+	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

anonymousdsp2	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

anonymousdsp	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

AMNet	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

GS-Stereo																							0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

ASD4																								0.20 175

Low-res two-view benchmark