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 31	0.02 14	0.13 75	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 216	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 41	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

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 37	0.03 23	0.06 36	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 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	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

FADNet_RVC	0.10 38	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	1.63 271	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

BEATNet_4x	0.08 31	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 225	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 31	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 225	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

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	1.03 193	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 31	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 224	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

AnyNet_C32	0.12 53	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 265	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

ADCPNet	0.08 31	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 216	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

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

APVNet	0.09 36	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 248	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	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 38	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 266	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet-RVC	0.11 50	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	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 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 277	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 50	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 275	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ADCRef	0.13 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 46	0.04 31	0.04 32	2.46 268	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 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 53	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 257	0.05 35	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 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

OmniDepth	0.07 29	0.11 56	0.10 45	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 56	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 49	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.07 42	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.07 42	0.08 44	0.06 42

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 43	0.08 44	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.08 34	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.07 42	0.07 43	0.07 41	0.07 43	0.08 45	0.07 43	0.07 39	0.06 43	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

BEATNet-Init1	0.15 70	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 42	2.19 253	0.08 44	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 39	0.07 44	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 44

DeepPrunerF	0.15 70	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 42	2.19 253	0.08 44	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 39	0.07 44	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 44

SepStereo	0.09 36	0.09 45	0.09 42	0.09 46	0.10 48	0.09 46	0.08 45	0.09 45	0.08 45	0.09 35	0.08 44	0.09 46	0.09 46	0.08 45	0.08 46	0.09 46	0.09 46	0.08 46	0.09 46	0.08 44	0.09 46	0.08 46	0.09 42	0.09 46	0.10 46	0.08 46	0.10 46	0.09 46

LRCNet_RVC	0.11 50	0.12 58	0.09 42	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 46	0.09 47	0.11 57	0.09 46	0.09 46	0.09 47	0.09 46	0.12 58	0.16 90	0.21 92	0.09 47	0.12 58	0.09 47	0.09 42	0.09 46	0.12 58	0.28 127	0.12 58	0.09 46

UNet	0.19 84	0.13 60	0.09 42	0.13 60	0.09 46	0.13 60	0.09 46	0.13 59	0.09 46	0.90 181	0.09 47	0.13 60	0.09 46	0.10 49	0.09 47	0.70 215	0.13 60	0.09 47	0.13 58	0.10 48	0.91 214	0.09 47	0.10 45	0.09 46	0.13 59	0.10 47	0.13 60	0.09 46

S2M2_L	0.13 58	0.14 62	0.10 45	0.14 61	0.10 48	0.15 70	0.10 49	0.30 113	0.10 48	0.14 47	0.17 92	0.14 61	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.14 61	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.12 53	0.18 73	0.11 60	0.14 61	0.10 48	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.10 49	0.14 61	0.10 49	0.10 49	0.11 60	0.10 48	0.15 68	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.11 58	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50

AnonymousM	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

PVD	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SHD	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SAMSARA	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

XQC	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSC	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTS	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSA	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet+	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet++	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

S2M2_XL	0.24 96	1.32 224	0.86 215	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.11 60	1.05 221	0.12 76	0.16 64	0.11 60	0.16 78	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.17 80	0.11 63	0.17 78	0.11 61	0.17 79	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.17 79	0.11 61	0.17 79	0.11 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

test_for_model	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala2	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

JetRed	0.22 92	0.11 56	0.12 66	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 60	0.11 56	0.11 60	2.93 278	0.11 60	0.11 57	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.12 76	0.11 57	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 62

JetBlue	0.23 94	0.12 58	0.13 75	0.12 58	0.12 80	0.12 58	0.11 60	0.14 60	0.12 76	3.07 279	0.12 79	0.12 59	0.11 61	0.11 64	0.13 83	0.13 82	0.12 58	0.12 80	0.13 58	0.11 61	0.12 58	0.13 84	0.12 76	0.14 86	0.13 59	0.12 78	0.12 58	0.11 62

testlalala	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala_base	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

GCAP-Stereo	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

CIPLG	0.13 58	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.12 78	0.15 68	0.12 77

IPLG	0.12 53	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

IPLGR_C	0.13 58	0.16 68	0.14 79	0.15 69	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.15 68	0.11 62

MIPNet	0.12 53	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ACRE	0.13 58	0.16 68	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ICVP	0.13 58	0.16 68	0.11 60	0.16 77	0.11 61	0.16 78	0.11 60	0.16 70	0.11 60	0.16 64	0.11 60	0.16 78	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.11 63	0.16 76	0.11 61	0.16 76	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.16 77	0.11 61	0.16 76	0.11 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 65	0.17 72	0.11 60	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.12 78	0.17 74	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.17 82	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.12 76	0.17 80	0.12 80	0.17 78	0.12 80	0.17 79	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.17 79	0.12 77

PDISCO_ROB	0.50 161	0.15 63	0.11 60	0.16 77	3.16 294	0.13 60	0.12 78	0.14 60	0.12 76	0.15 52	0.11 60	2.55 281	0.11 61	2.20 279	0.13 83	0.12 76	0.16 77	0.10 48	0.14 60	0.12 80	0.15 69	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.15 66	0.10 47	2.75 282	0.09 46

ELAS_RVC	0.14 65	0.18 73	0.11 60	0.19 86	0.11 61	0.18 81	0.13 82	0.16 70	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.09 46	0.11 60	0.12 76	0.17 80	0.10 48	0.18 82	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.10 45	0.11 63	0.19 85	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 65	0.19 78	0.11 60	0.20 88	0.11 61	0.20 89	0.12 78	0.18 76	0.12 76	0.18 70	0.12 79	0.19 88	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.18 84	0.11 63	0.19 86	0.11 61	0.19 85	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.20 89	0.11 61	0.20 88	0.12 77
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 65	0.23 86	0.10 45	0.19 86	0.11 61	0.20 89	0.11 60	0.16 70	0.10 48	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.09 46	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.10 48	0.17 78	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.09 42	0.10 49	0.18 82	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.21 91	0.16 68	0.12 66	0.16 77	0.13 84	0.18 81	0.14 84	0.16 70	1.89 284	0.16 64	0.12 79	0.17 82	0.12 81	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.17 80	0.13 83	0.17 78	0.12 80	0.16 76	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.16 76	0.12 77

IPLGR	0.13 58	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.13 82	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.12 81	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.11 61	0.14 61	0.11 62

SFCPSM	0.23 94	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.80 228	0.17 74	0.12 76	0.88 180	0.12 79	0.17 82	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.12 76	0.18 84	0.12 80	0.18 82	0.12 80	1.18 237	0.13 84	0.12 76	0.12 78	0.18 82	0.13 83	0.18 81	0.12 77

DeepPruner_ROB	0.15 70	0.18 73	0.12 66	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.12 78	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.12 79	0.18 85	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.12 80	0.19 85	0.12 79	0.13 81	0.12 78	0.18 82	0.12 78	0.18 81	0.12 77

LALA_ROB	0.15 70	0.21 80	0.12 66	0.21 92	0.12 80	0.20 89	0.14 84	0.20 79	0.12 76	0.22 78	0.12 79	0.16 78	0.12 81	0.10 49	0.12 78	0.12 76	0.21 93	0.11 63	0.22 93	0.12 80	0.20 89	0.12 79	0.11 58	0.12 78	0.21 93	0.14 84	0.21 91	0.13 85

DDVS	0.15 70	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.13 84	0.19 86	0.13 82	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.13 85	0.18 85	0.13 86	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.13 86	0.18 81	0.13 84	0.13 81	0.10 49	0.19 85	0.14 84	0.19 83	0.13 85

castereo++	0.26 101	1.28 223	1.07 233	0.15 69	0.13 84	0.15 70	0.14 84	1.22 234	0.13 82	0.16 64	0.17 92	0.16 78	0.14 87	0.14 86	0.15 89	0.14 86	0.15 68	0.14 86	0.16 76	0.14 87	0.16 76	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.16 77	0.14 84	0.16 76	0.15 88

GMStereo	0.14 65	0.13 60	0.14 79	0.14 61	0.14 87	0.14 62	0.14 84	0.14 60	0.14 86	0.14 47	0.14 86	0.14 61	0.14 87	0.14 86	0.14 87	0.14 86	0.14 61	0.14 86	0.14 60	0.14 87	0.14 60	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.14 61	0.14 84	0.14 61	0.14 87
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
dd	0.18 81	0.22 82	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.21 82	0.15 87	0.21 76	0.15 87	0.21 92	0.15 89	0.15 88	0.15 89	0.15 89	0.22 95	0.14 86	0.22 93	0.14 87	0.22 94	0.15 89	0.16 87	0.15 89	0.23 100	0.15 88	0.22 93	0.16 90

dad	0.18 81	0.23 86	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.22 90	0.16 88	0.21 76	0.15 87	0.22 95	0.15 89	0.15 88	0.16 91	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 100	0.15 90	0.22 94	0.15 89	0.15 85	0.15 89	0.22 95	0.15 88	0.22 93	0.16 90

VIP-Stereo	0.36 130	2.00 239	1.11 236	0.26 114	0.16 91	0.24 107	0.15 88	2.00 260	0.23 113	0.24 85	0.15 87	0.23 101	0.16 91	0.16 91	0.16 91	0.15 89	0.24 105	0.15 89	0.24 106	0.16 91	0.24 103	0.15 89	0.15 85	0.20 106	0.24 106	0.15 88	0.24 103	0.15 88

MSKI-zero shot	0.19 84	0.21 80	0.16 81	0.22 94	0.16 91	0.23 103	0.17 94	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.16 91	0.19 104	0.16 91	0.17 92	0.23 100	0.16 90	0.22 93	0.16 91	0.22 94	0.17 96	0.16 87	0.17 92	0.22 95	0.19 105	0.22 93	0.16 90

UPFNet	0.29 107	0.24 94	0.16 81	0.24 106	0.16 91	0.24 107	0.16 92	0.23 98	0.16 88	1.19 206	0.16 90	0.23 101	0.16 91	0.17 93	0.16 91	0.89 227	0.24 105	0.16 90	0.24 106	0.18 102	1.20 240	0.16 92	0.17 89	0.16 91	0.24 106	0.16 92	0.24 103	0.16 90

IGEV-FE	0.29 107	2.85 265	0.36 138	0.20 88	0.17 95	0.19 86	0.17 94	0.37 130	0.17 93	0.19 73	0.17 92	0.19 88	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.19 89	0.17 94	0.19 86	0.17 95	0.19 85	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.19 85	0.17 94	0.19 83	0.17 96

ACV-stereo	0.20 88	0.23 86	0.17 85	0.23 101	0.17 95	0.23 103	0.17 94	0.23 98	0.17 93	0.23 84	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.24 105	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.24 103	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 101	0.17 96

Pointernet	0.22 92	0.41 126	0.38 142	0.22 94	0.17 95	0.22 95	0.17 94	0.41 143	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.18 100	0.18 100	0.18 98	0.23 100	0.18 104	0.23 100	0.18 102	0.23 100	0.18 104	0.17 89	0.17 92	0.22 95	0.18 103	0.22 93	0.17 96

IGEV_Zeroshot_test	0.18 81	0.22 82	0.18 90	0.21 92	0.18 102	0.20 89	0.17 94	0.20 79	0.16 88	0.25 89	0.16 90	0.21 92	0.17 94	0.16 91	0.18 100	0.15 89	0.20 90	0.16 90	0.20 89	0.18 102	0.21 91	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.20 89	0.17 94	0.20 88	0.16 90

MIM_Stereo	0.19 84	0.23 86	0.18 90	0.22 94	0.16 91	0.22 95	0.16 92	0.21 82	0.16 88	0.22 78	0.17 92	0.21 92	0.17 94	0.20 105	0.18 100	0.17 92	0.22 95	0.18 104	0.22 93	0.16 91	0.21 91	0.16 92	0.17 89	0.17 92	0.21 93	0.16 92	0.22 93	0.20 107

MMNet	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.23 98	0.18 101	1.21 209	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.89 227	0.24 105	0.17 94	0.24 106	0.17 95	1.22 242	0.16 92	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

delet	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.23 98	0.16 88	1.21 209	0.17 92	0.24 108	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.91 232	0.24 105	0.17 94	0.24 106	0.17 95	1.23 244	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

psm_up	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.25 109	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.24 102	0.17 93	1.20 208	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.18 100	0.90 231	0.24 105	0.17 94	0.25 111	0.17 95	1.24 247	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

iResNetv2_ROB	0.20 88	0.22 82	0.19 94	0.23 101	0.19 106	0.22 95	0.17 94	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.18 100	0.18 100	0.19 101	0.22 95	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.25 105	0.18 104	0.17 89	0.18 103	0.23 100	0.17 94	0.25 110	0.17 96

iResNet	0.19 84	0.23 86	0.17 85	0.22 94	0.17 95	0.22 95	0.19 105	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.22 93	0.17 95	0.23 100	0.17 96	0.18 100	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 101	0.17 96

GEStereo_RVC	0.36 130	0.23 86	0.18 90	0.23 101	0.18 102	0.23 103	0.19 105	0.22 90	0.19 103	0.24 85	0.20 107	0.24 108	0.18 104	0.18 100	0.18 100	0.21 104	0.25 111	0.18 104	0.22 93	0.18 102	0.23 100	0.18 104	0.19 103	0.20 106	0.23 100	0.20 106	4.43 299	0.19 105

CFNet	0.55 177	0.25 98	0.18 90	0.25 109	0.18 102	0.25 113	0.18 104	0.25 103	0.18 101	0.25 89	0.18 104	0.25 110	0.18 104	0.18 100	0.18 100	0.18 98	0.25 111	0.18 104	0.25 111	0.18 102	5.31 310	4.36 310	0.18 100	0.18 103	0.25 112	0.18 103	0.25 110	0.18 104

castereo	0.34 126	1.59 230	1.39 252	0.17 80	0.15 88	0.18 81	0.26 119	1.74 250	0.17 93	0.19 73	0.18 104	0.18 85	0.20 106	0.20 105	0.22 113	0.21 104	0.18 84	0.17 94	0.19 86	0.16 91	0.18 81	0.20 108	0.17 89	0.21 110	0.19 85	0.17 94	0.19 83	0.16 90

DAS	0.20 88	0.20 79	0.20 96	0.20 88	0.20 108	0.20 89	0.20 107	0.20 79	0.20 105	0.20 75	0.20 107	0.20 91	0.20 106	0.20 105	0.20 108	0.20 102	0.20 90	0.20 110	0.20 89	0.20 109	0.20 89	0.20 108	0.20 105	0.20 106	0.20 89	0.20 106	0.20 88	0.20 107

AANet_RVC	0.61 184	0.31 110	5.05 304	0.31 123	0.19 106	0.24 107	0.20 107	5.86 300	0.20 105	0.24 85	0.18 104	0.25 110	0.20 106	0.23 114	0.21 109	0.18 98	0.37 137	0.18 104	0.24 106	0.19 107	0.25 105	0.19 107	0.19 103	0.19 105	0.24 106	0.15 88	0.24 103	0.20 107

DISCO	0.59 183	0.29 106	0.22 104	0.27 116	5.05 315	0.30 122	0.21 109	0.28 109	0.21 107	0.27 96	0.21 109	0.27 118	0.20 106	0.21 109	0.21 109	0.21 104	0.27 119	0.21 111	0.27 118	0.21 111	0.27 112	0.23 115	0.21 106	0.21 110	0.27 118	0.21 109	5.06 307	0.22 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 141	2.14 248	1.91 277	0.20 88	0.18 102	0.19 86	0.17 94	2.23 263	0.19 103	0.24 85	0.21 109	0.19 88	0.21 110	0.20 105	0.18 100	0.20 102	0.20 90	0.18 104	0.20 89	0.19 107	0.19 85	0.17 96	0.18 100	0.17 92	0.20 89	0.20 106	0.21 91	0.19 105

HGLStereo	0.27 102	0.25 98	0.21 103	0.35 131	0.21 109	0.35 130	0.21 109	0.34 122	0.21 107	0.39 116	0.21 109	0.34 127	0.21 110	0.22 110	0.21 109	0.21 104	0.35 129	0.22 112	0.35 128	0.22 112	0.35 124	0.22 110	0.21 106	0.21 110	0.35 129	0.21 109	0.35 128	0.21 110

DCVSM-stereo	0.27 102	0.38 120	0.22 104	0.38 141	0.22 110	0.38 143	0.22 111	0.29 111	0.22 110	0.29 97	0.22 112	0.29 121	0.22 112	0.22 110	0.21 109	0.21 104	0.38 140	0.22 112	0.38 139	0.22 112	0.38 133	0.22 110	0.21 106	0.25 119	0.38 138	0.21 109	0.38 136	0.21 110

WAO-6	0.30 111	0.22 82	0.23 106	0.22 94	0.23 115	0.23 103	0.22 111	0.22 90	0.23 113	2.21 256	0.22 112	0.22 95	0.22 112	0.22 110	0.22 113	0.23 109	0.22 95	0.23 117	0.22 93	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.23 100	0.23 115	0.22 93	0.22 112

IMH-64-1	0.29 107	0.23 86	0.23 106	0.23 101	0.22 110	0.22 95	0.23 113	0.22 90	0.22 110	2.02 246	0.23 115	0.23 101	0.22 112	0.23 114	0.23 115	0.23 109	0.23 100	0.22 112	0.23 100	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.22 95	0.22 112	0.22 93	0.22 112

IMH-64	0.29 107	0.23 86	0.23 106	0.23 101	0.22 110	0.22 95	0.23 113	0.22 90	0.22 110	2.02 246	0.23 115	0.23 101	0.22 112	0.23 114	0.23 115	0.23 109	0.23 100	0.22 112	0.23 100	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.22 95	0.22 112	0.22 93	0.22 112

DLNR_Zeroshot_test	0.27 102	0.30 108	0.23 106	0.30 121	0.22 110	0.31 123	0.24 115	0.29 111	0.23 113	0.38 113	0.23 115	0.29 121	0.23 116	0.22 110	0.23 115	0.23 109	0.30 122	0.34 149	0.29 120	0.23 117	0.29 116	0.29 139	0.22 109	0.23 116	0.30 121	0.23 115	0.30 120	0.23 116

iResNet_ROB	0.28 106	0.32 112	0.24 110	0.33 125	0.26 119	0.32 125	0.24 115	0.33 116	0.25 116	0.33 99	0.24 118	0.35 130	0.24 117	0.23 114	0.24 119	0.25 113	0.32 124	0.24 118	0.36 131	0.24 119	0.32 118	0.28 129	0.24 114	0.24 118	0.32 123	0.24 117	0.33 122	0.24 117

UNDER WATER-64	0.31 119	0.25 98	0.25 111	0.26 114	0.26 119	0.25 113	0.26 119	0.25 103	0.26 123	1.69 231	0.26 124	0.25 110	0.25 118	0.25 118	0.26 125	0.26 116	0.25 111	0.26 123	0.26 114	0.26 124	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.26 116	0.26 122	0.25 110	0.26 123

LoS_RVC	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.25 117	0.25 113	0.25 117	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.25 111	0.25 119	0.26 114	0.25 120	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.25 112	0.25 118	0.25 110	0.25 118

tt_ll	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.25 117	0.25 113	0.25 117	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.25 111	0.25 119	0.26 114	0.25 120	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.25 112	0.25 118	0.25 110	0.25 118

CAS	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.26 119	0.26 119	0.26 119	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.25 118	0.25 120	0.25 113	0.26 117	0.25 119	0.26 114	0.26 124	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.26 123	0.25 112	0.26 122	0.25 110	0.25 118

LoS	0.25 97	0.25 98	0.27 115	0.27 116	0.26 119	0.25 113	0.26 119	0.26 108	0.25 116	0.26 95	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.25 113	0.25 111	0.25 119	0.25 111	0.25 120	0.27 112	0.25 116	0.26 119	0.26 123	0.26 116	0.25 118	0.25 110	0.25 118
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.56 180	2.72 264	2.20 281	0.38 141	0.29 138	0.38 143	0.27 123	2.77 279	0.27 125	0.38 113	0.28 131	0.37 138	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.38 140	0.29 136	0.38 139	0.25 120	0.39 142	0.25 116	0.29 132	0.29 139	0.40 148	0.25 118	0.38 136	0.25 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 137	1.06 202	0.54 185	0.59 199	0.27 124	0.46 167	0.27 123	0.46 151	0.27 125	0.46 136	0.27 128	0.46 162	0.26 124	0.27 127	0.27 128	0.26 116	0.46 163	0.26 123	0.45 164	0.30 143	0.46 157	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.46 162	0.27 125	0.45 159	0.26 123

iRaft-Stereo_20w	0.30 111	0.46 138	0.27 115	0.34 127	0.26 119	0.35 130	0.28 130	0.34 122	0.26 123	0.34 102	0.26 124	0.34 127	0.26 124	0.26 120	0.26 125	0.26 116	0.34 126	0.26 123	0.34 126	0.26 124	0.34 120	0.26 122	0.26 119	0.26 123	0.34 126	0.26 122	0.34 126	0.26 123

LG-Stereo_L2	0.32 120	0.45 135	0.36 138	0.37 137	0.27 124	0.37 139	0.27 123	0.43 148	0.27 125	0.36 110	0.31 145	0.36 136	0.27 126	0.27 127	0.27 128	0.30 136	0.37 137	0.27 126	0.37 135	0.27 128	0.37 130	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.37 135	0.27 125	0.37 134	0.27 126

model_zeroshot	0.27 102	0.30 108	0.19 94	0.36 135	0.23 115	0.25 113	0.27 123	0.33 116	0.21 107	0.35 104	0.22 112	0.25 110	0.27 126	0.26 120	0.23 115	0.26 116	0.35 129	0.22 112	0.36 131	0.23 117	0.25 105	0.27 123	0.27 121	0.23 116	0.36 131	0.22 112	0.25 110	0.27 126

SQANet	0.33 123	0.28 105	0.28 118	0.28 120	0.28 128	0.29 121	0.28 130	0.28 109	0.28 130	1.59 228	0.28 131	0.28 120	0.28 128	0.28 132	0.28 132	0.28 126	0.28 120	0.28 127	0.29 120	0.28 129	0.28 114	0.28 129	0.28 126	0.28 131	0.28 119	0.28 127	0.28 118	0.28 129

Any-RAFT	0.32 120	0.45 135	0.29 123	0.36 135	0.29 138	0.36 135	0.29 143	0.36 129	0.29 138	0.35 104	0.29 139	0.35 130	0.28 128	0.27 127	0.28 132	0.28 126	0.35 129	0.28 127	0.35 128	0.28 129	0.35 124	0.28 129	0.29 132	0.29 139	0.36 131	0.29 140	0.36 131	0.29 138

anonymity	0.30 111	0.34 114	0.27 115	0.33 125	0.27 124	0.33 126	0.28 130	0.33 116	0.28 130	0.33 99	0.28 131	0.33 125	0.28 128	0.28 132	0.28 132	0.28 126	0.34 126	0.28 127	0.34 126	0.28 129	0.34 120	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.34 126	0.28 127	0.34 126	0.28 129

PML	0.39 140	0.56 161	0.29 123	0.55 193	0.28 128	0.56 195	0.28 130	0.51 171	0.28 130	0.50 145	0.28 131	0.51 183	0.28 128	0.29 134	0.28 132	0.29 134	0.56 190	0.29 136	0.57 198	0.28 129	0.56 188	0.28 129	0.28 126	0.29 139	0.56 194	0.28 127	0.56 191	0.28 129

CFNet_pseudo	1.01 232	9.78 309	0.29 123	0.38 141	0.28 128	0.38 143	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.39 116	0.28 131	0.39 145	0.28 128	9.50 317	0.29 140	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.28 126	0.28 131	0.38 138	0.28 127	0.38 136	0.28 129

pcwnet_v2	1.01 232	9.73 308	0.28 118	0.38 141	0.28 128	0.38 143	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.38 113	0.28 131	0.39 145	0.28 128	9.61 318	0.28 132	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.29 132	0.28 131	0.38 138	0.28 127	0.38 136	0.28 129

DGSMNet	0.33 123	0.42 132	0.28 118	0.40 153	0.28 128	0.40 153	0.28 130	0.40 141	0.28 130	0.40 122	0.28 131	0.39 145	0.28 128	0.27 127	0.28 132	0.28 126	0.40 154	0.28 127	0.42 160	0.29 138	0.41 148	0.31 144	0.29 132	0.28 131	0.41 153	0.28 127	0.42 155	0.29 138

MLCV	0.30 111	0.33 113	0.28 118	0.34 127	0.28 128	0.33 126	0.28 130	0.33 116	0.29 138	0.33 99	0.27 128	0.33 125	0.28 128	0.26 120	0.29 140	0.28 126	0.33 125	0.28 127	0.33 123	0.28 129	0.33 119	0.27 123	0.28 126	0.28 131	0.33 124	0.28 127	0.33 122	0.28 129

DN-CSS_ROB	0.30 111	0.34 114	0.29 123	0.34 127	0.27 124	0.34 128	0.28 130	0.33 116	0.27 125	0.34 102	0.27 128	0.34 127	0.28 128	0.29 134	0.27 128	0.26 116	0.35 129	0.29 136	0.33 123	0.28 129	0.34 120	0.28 129	0.28 126	0.27 127	0.34 126	0.28 127	0.33 122	0.28 129

DEFOM-Stereo	0.43 150	1.60 232	1.47 257	0.30 121	0.28 128	0.31 123	0.28 130	1.65 248	0.25 116	0.29 97	0.26 124	0.30 123	0.29 137	0.27 127	0.26 125	0.26 116	0.30 122	0.29 136	0.30 122	0.26 124	0.29 116	0.29 139	0.27 121	0.26 123	0.30 121	0.29 140	0.30 120	0.29 138

RAFT-Test	0.34 126	0.45 135	0.30 127	0.38 141	0.32 148	0.40 153	0.32 150	0.39 139	0.32 143	0.39 116	0.30 142	0.37 138	0.29 137	0.30 137	0.30 142	0.29 134	0.38 140	0.30 140	0.38 139	0.29 138	0.38 133	0.29 139	0.29 132	0.30 143	0.38 138	0.30 143	0.38 136	0.30 144

UCFNet_RVC	1.03 237	10.10 312	0.28 118	0.38 141	0.28 128	0.39 150	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.39 116	0.28 131	0.39 145	0.29 137	9.62 319	0.28 132	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.39 142	0.28 129	0.29 132	0.28 131	0.39 147	0.28 127	0.38 136	0.29 138

GREAT-IGEV	0.36 130	0.46 138	0.33 134	0.43 164	0.30 143	0.43 164	0.30 146	0.45 150	0.30 140	0.42 130	0.30 142	0.43 159	0.30 140	0.30 137	0.30 142	0.30 136	0.43 161	0.30 140	0.43 161	0.30 143	0.43 154	0.30 142	0.30 140	0.30 143	0.43 159	0.30 143	0.43 157	0.30 144

RSM	0.33 123	0.36 118	0.31 130	0.39 152	0.32 148	0.36 135	0.30 146	0.35 125	0.38 160	0.35 104	0.31 145	0.35 130	0.30 140	0.30 137	0.31 145	0.30 136	0.36 134	0.31 143	0.36 131	0.30 143	0.36 128	0.31 144	0.31 142	0.31 145	0.36 131	0.31 146	0.36 131	0.31 147

GIP-stereo	0.38 137	0.56 161	0.40 146	0.45 167	0.33 151	0.44 166	0.35 153	0.49 164	0.33 147	0.43 131	0.32 148	0.42 155	0.31 142	0.33 141	0.33 148	0.34 148	0.40 154	0.32 147	0.40 151	0.32 148	0.43 154	0.38 160	0.33 146	0.32 147	0.43 159	0.32 148	0.42 155	0.34 153

TorneroNet-64	0.69 196	0.65 173	0.30 127	0.27 116	0.47 186	0.28 120	0.35 153	0.34 122	0.80 222	7.93 317	0.29 139	0.30 123	0.31 142	0.81 224	0.28 132	0.27 125	0.29 121	0.28 127	0.85 219	0.83 230	0.62 196	0.28 129	0.30 140	0.28 131	0.52 185	0.29 140	0.29 119	0.27 126

ccs_rob	1.00 228	10.06 311	0.31 130	0.44 166	0.31 146	0.43 164	0.31 149	0.43 148	0.32 143	0.45 134	0.32 148	1.20 244	0.31 142	7.02 316	0.31 145	0.31 141	0.44 162	0.31 143	0.44 163	0.32 148	0.44 156	0.31 144	0.32 143	0.32 147	0.44 161	0.32 148	0.43 157	0.31 147

DDF-Stereo	0.37 135	0.57 164	0.50 177	0.40 153	0.32 148	0.40 153	0.32 150	0.53 174	0.32 143	0.39 116	0.32 148	0.39 145	0.32 145	0.32 140	0.32 147	0.32 145	0.40 154	0.32 147	0.40 151	0.32 148	0.40 147	0.32 147	0.32 143	0.32 147	0.40 148	0.32 148	0.40 147	0.32 149

EKT-Stereo	0.36 130	0.50 151	0.30 127	0.40 153	0.29 138	0.40 153	0.29 143	0.35 125	0.30 140	0.47 139	0.30 142	0.35 130	0.32 145	0.29 134	0.34 149	0.33 147	0.59 192	0.31 143	0.39 150	0.29 138	0.37 130	0.38 160	0.29 132	0.31 145	0.58 197	0.28 127	0.51 182	0.29 138

RAFT + AFF	0.34 126	0.29 106	0.32 133	0.31 123	0.30 143	0.39 150	0.32 150	0.39 139	0.30 140	0.39 116	0.32 148	0.39 145	0.32 145	0.35 146	0.36 155	0.32 145	0.38 140	0.31 143	0.38 139	0.31 147	0.38 133	0.28 129	0.37 160	0.34 152	0.38 138	0.30 143	0.38 136	0.28 129

FCDSN-DC	0.44 152	0.31 110	0.35 136	0.34 127	0.28 128	0.35 130	0.30 146	0.32 115	0.25 116	1.32 216	0.24 118	1.00 226	0.32 145	0.35 146	0.34 149	0.30 136	0.72 204	0.37 160	0.48 176	0.32 148	0.53 184	0.49 193	0.23 113	0.29 139	0.50 179	0.42 179	0.61 197	0.71 221
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
HCRNet	0.71 200	6.06 290	3.15 293	0.50 185	0.22 110	0.21 94	0.15 88	3.04 281	0.34 148	0.43 131	0.33 152	0.43 159	0.33 149	0.15 88	0.14 87	0.14 86	0.21 93	0.17 94	0.47 169	0.20 109	0.21 91	0.16 92	0.32 143	0.33 150	0.50 179	0.33 151	0.49 178	0.28 129

LL-Strereo2	0.47 158	2.60 261	0.51 181	0.38 141	0.28 128	0.37 139	0.28 130	0.55 180	0.35 152	0.44 133	0.34 153	0.44 161	0.34 150	0.34 142	0.36 155	0.36 153	0.47 167	0.36 155	0.47 169	0.35 155	0.47 161	0.35 151	0.35 151	0.35 156	0.46 162	0.35 153	0.47 164	0.35 154

CFNet_RVC	0.93 222	8.54 305	0.41 148	0.56 194	0.37 162	0.56 195	0.37 164	0.50 168	0.40 169	0.56 154	5.24 316	0.56 190	0.34 150	0.40 164	0.41 175	0.34 148	0.53 186	0.40 171	0.56 197	0.38 165	0.52 181	0.40 171	0.40 171	0.41 175	0.56 194	0.40 173	0.56 191	0.40 172

GASTEREO	0.41 142	0.54 155	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.53 174	0.35 152	0.46 136	0.35 154	0.46 162	0.35 152	0.35 146	0.35 151	0.35 151	0.47 167	0.35 153	0.47 169	0.35 155	0.47 161	0.38 160	0.35 151	0.35 156	0.48 173	0.35 153	0.47 164	0.35 154

GMOStereo	0.50 161	0.44 133	2.38 287	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 255	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

error version	0.50 161	0.44 133	2.38 287	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 255	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

test_1	0.65 188	4.37 279	2.38 287	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 255	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

ETE_ROB	0.35 129	0.35 117	0.35 136	0.35 131	0.35 156	0.35 130	0.35 153	0.35 125	0.35 152	0.35 104	0.35 154	0.35 130	0.35 152	0.35 146	0.35 151	0.35 151	0.35 129	0.35 153	0.35 128	0.35 155	0.35 124	0.35 151	0.35 151	0.35 156	0.35 129	0.35 153	0.35 128	0.35 154

GSStereo	0.42 147	0.56 161	0.44 157	0.48 177	0.36 161	0.48 179	0.36 159	0.54 176	0.36 157	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.36 157	0.36 151	0.35 151	0.36 153	0.48 172	0.36 155	0.48 176	0.36 159	0.48 168	0.36 156	0.36 156	0.36 159	0.48 173	0.36 156	0.48 170	0.35 154

DMCA	0.36 130	0.38 120	0.37 140	0.35 131	0.35 156	0.35 130	0.36 159	0.35 125	0.36 157	0.36 110	0.37 163	0.36 136	0.36 157	0.36 151	0.35 151	0.37 156	0.36 134	0.36 155	0.36 131	0.36 159	0.36 128	0.35 151	0.36 156	0.36 159	0.37 135	0.36 156	0.36 131	0.36 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 155	0.57 164	0.45 162	0.54 190	0.37 162	0.53 192	0.37 164	0.56 182	0.40 169	0.53 151	0.38 166	0.53 187	0.37 159	0.37 153	0.37 158	0.37 156	0.55 187	0.38 163	0.53 192	0.37 161	0.53 184	0.37 157	0.37 160	0.39 173	0.54 190	0.37 162	0.54 188	0.37 162

LG-Stereo	0.57 181	0.58 167	0.43 155	0.54 190	0.65 214	0.95 226	0.69 221	0.69 191	0.38 160	0.52 149	0.37 163	0.53 187	0.37 159	0.68 215	0.73 223	0.72 218	0.70 201	0.37 160	0.54 194	0.37 161	0.54 186	0.37 157	0.37 160	0.56 206	0.95 227	0.59 210	0.84 215	0.37 162

XPNet_ROB	0.37 135	0.37 119	0.37 140	0.37 137	0.37 162	0.37 139	0.37 164	0.37 130	0.37 159	0.37 112	0.37 163	0.37 138	0.37 159	0.37 153	0.37 158	0.37 156	0.37 137	0.37 160	0.37 135	0.37 161	0.37 130	0.37 157	0.37 160	0.37 165	0.37 135	0.37 162	0.37 134	0.37 162

MSCF	0.44 152	0.60 169	0.47 164	0.50 185	0.40 171	0.50 186	0.38 167	0.57 184	0.38 160	0.48 143	0.38 166	0.48 175	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.49 177	0.38 163	0.49 180	0.39 172	0.50 176	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.49 178	0.38 166	0.49 178	0.38 165

LG-Stereo_L1	0.44 152	0.58 167	0.49 176	0.51 188	0.38 166	0.51 188	0.38 167	0.56 182	0.38 160	0.50 145	0.38 166	0.50 180	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.52 184	0.38 163	0.52 190	0.38 165	0.51 178	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.52 185	0.38 166	0.51 182	0.40 172

WAO-7	0.46 156	0.38 120	0.38 142	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.38 133	0.38 160	2.57 272	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.38 165	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.38 165

HanzoNet	0.47 158	0.39 124	0.38 142	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.40 141	0.38 160	2.63 273	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.39 167	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.42 179	0.38 133	0.39 169	0.39 170	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.39 171

Venus	0.46 156	0.38 120	0.40 146	0.38 141	0.38 166	0.39 150	0.38 167	0.38 133	0.38 160	2.71 274	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.38 165	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.39 146	0.38 165

IMH	0.47 158	0.40 125	0.39 145	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.38 133	0.40 169	2.79 276	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.39 150	0.38 163	0.38 139	0.40 173	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.38 165

test-3	0.78 208	4.38 280	1.80 269	0.62 204	0.49 195	0.62 202	0.50 199	1.86 251	0.64 212	0.69 162	0.52 200	0.66 198	0.38 162	0.58 198	0.57 208	0.46 177	0.66 199	0.46 181	0.50 184	0.44 182	0.48 168	0.58 204	0.54 197	0.60 213	0.70 205	0.46 183	0.48 170	0.50 194

iRaftStereo_RVC	0.62 186	1.76 235	2.24 283	0.52 189	0.37 162	0.53 192	0.38 167	2.51 274	0.38 160	0.51 148	0.38 166	0.51 183	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.52 184	0.38 163	0.52 190	0.38 165	0.52 181	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.52 185	0.39 172	0.52 185	0.38 165

GES	0.43 150	0.41 126	0.31 130	0.35 131	0.30 143	0.47 173	0.28 130	0.33 116	0.28 130	0.35 104	0.29 139	2.95 282	0.38 162	0.35 146	0.30 142	0.34 148	0.34 126	0.30 140	0.33 123	0.30 143	0.35 124	0.30 142	0.33 146	0.33 150	0.33 124	0.31 146	0.33 122	0.29 138

CASnet	0.32 120	0.53 154	0.34 135	0.27 116	0.31 146	0.34 128	0.29 143	0.31 114	0.32 143	0.25 89	0.31 145	0.27 118	0.40 171	0.45 174	0.27 128	0.30 136	0.26 117	0.40 171	0.28 119	0.37 161	0.28 114	0.39 169	0.29 132	0.40 174	0.29 120	0.28 127	0.24 103	0.30 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GEAStereo	0.42 147	0.55 157	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.54 176	0.35 152	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.41 172	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.51 182	0.36 155	0.51 187	0.38 165	0.48 168	0.35 151	0.35 151	0.36 159	0.52 185	0.37 162	0.48 170	0.36 159

gasm-f	0.42 147	0.55 157	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.54 176	0.35 152	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.41 172	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.51 182	0.36 155	0.51 187	0.38 165	0.48 168	0.35 151	0.35 151	0.36 159	0.52 185	0.37 162	0.48 170	0.36 159

CES	0.38 137	0.34 114	0.44 157	0.43 164	0.33 151	0.37 139	0.44 183	0.37 130	0.38 160	0.45 134	0.35 154	0.35 130	0.41 172	0.45 174	0.36 155	0.36 153	0.36 134	0.45 180	0.43 161	0.35 155	0.34 120	0.46 179	0.36 156	0.36 159	0.42 158	0.34 152	0.35 128	0.38 165

GwcNet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

PSMNet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

GANet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

CroCo-Stereo	0.80 209	2.51 256	0.41 148	1.27 251	0.41 173	1.27 250	0.41 175	1.27 236	0.41 172	1.27 212	0.41 176	1.27 247	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	1.28 248	0.41 173	1.27 247	0.41 174	1.27 248	0.41 173	0.42 176	0.41 175	1.27 252	0.41 174	1.27 249	0.41 174
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	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

Occ-G	0.68 195	0.54 155	3.16 294	0.57 198	0.45 181	0.52 191	0.40 174	3.44 285	0.46 182	0.52 149	0.45 183	0.51 183	0.44 180	0.44 173	0.40 173	0.45 176	0.55 187	0.41 173	0.53 192	0.43 180	0.52 181	0.40 171	0.44 178	0.45 183	0.55 191	0.44 182	0.53 187	0.44 180

CroCo-Stereo Lap2	0.85 217	2.86 267	0.43 155	1.33 253	0.43 180	1.31 251	0.42 180	1.32 238	0.42 177	1.31 215	0.44 182	1.32 250	0.44 180	0.43 171	0.44 182	0.43 174	1.35 249	0.43 179	1.32 250	0.43 180	1.31 249	0.43 178	0.43 177	0.42 181	1.31 253	0.42 179	1.31 250	0.43 179

STTRV1_RVC		1.59 230	0.52 184	0.69 209	0.61 210	0.66 205	0.43 181	0.88 205	0.45 181	0.71 164	0.62 212	0.69 203	0.45 182	0.62 203	0.40 173	0.44 175	0.80 211	0.59 209		0.63 212	0.80 205	0.46 179		0.61 215	0.72 207	0.54 203	0.80 209	0.60 208

otaku	0.52 165	0.46 138	0.48 170	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.47 187	1.88 235	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.47 167	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.47 168	0.46 183	0.46 160	0.47 184

Dean	0.52 165	0.46 138	0.48 170	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	1.90 236	0.46 184	0.47 167	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.48 172	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.46 157	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 198	6.91 292	0.46 163	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	0.46 136	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.46 163	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

HaxPig	0.52 165	0.48 147	0.47 164	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.47 157	0.47 187	1.80 232	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.47 167	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.47 161	0.47 187	0.47 185	0.47 188	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

UNDER WATER	0.52 165	0.47 144	0.47 164	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.47 157	0.47 187	1.90 236	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.46 163	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.46 157	0.47 187	0.47 185	0.48 192	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

LVE	0.53 169	0.47 144	0.48 170	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.48 160	0.47 187	1.96 243	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.47 167	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.47 161	0.47 187	0.47 185	0.47 188	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

ACVNet-4b	0.53 169	0.46 138	0.47 164	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	2.17 252	0.46 184	0.46 162	0.47 186	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.46 163	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.46 157	0.46 179	0.46 179	0.47 188	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

WAO-8	1.02 235	1.50 228	1.49 258	0.40 153	0.40 171	1.56 260	0.98 236	1.55 246	0.58 208	4.18 296	0.40 174	0.79 214	0.48 190	0.91 229	0.39 172	0.99 238	0.71 203	0.70 220	0.51 187	0.77 223	1.07 229	0.82 227	0.69 217	0.96 241	1.01 232	1.30 263	1.10 236	1.38 267

RainbowNet	0.53 169	0.48 147	0.48 170	0.48 177	0.48 191	0.48 179	0.48 192	0.48 160	0.48 191	1.92 238	0.48 193	0.48 175	0.48 190	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.48 172	0.48 192	0.48 176	0.48 193	0.48 168	0.48 190	0.48 188	0.48 192	0.48 173	0.48 194	0.48 170	0.48 190

notaker	0.54 174	0.48 147	0.48 170	0.48 177	0.48 191	0.48 179	0.49 195	0.48 160	0.48 191	1.95 242	0.48 193	0.48 175	0.48 190	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.48 172	0.48 192	0.48 176	0.48 193	0.49 174	0.48 190	0.48 188	0.49 195	0.48 173	0.48 194	0.48 170	0.49 191

ACVNet_1	0.53 169	0.46 138	0.48 170	0.47 173	0.47 186	0.46 167	0.48 192	0.48 160	0.48 191	2.07 249	0.47 188	0.48 175	0.48 190	0.47 180	0.47 188	0.46 177	0.49 177	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.48 168	0.46 179	0.46 179	0.48 192	0.47 168	0.47 190	0.48 170	0.47 184

Ntro	0.53 169	0.47 144	0.50 177	0.46 168	0.48 191	0.47 173	0.47 188	0.46 151	0.46 182	2.05 248	0.47 188	0.47 167	0.49 194	0.47 180	0.47 188	0.46 177	0.48 172	0.46 181	0.49 180	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.47 188	0.46 162	0.46 183	0.47 164	0.47 184

ACVNet_2	0.55 177	0.49 150	0.50 177	0.49 183	0.49 195	0.49 185	0.49 195	0.49 164	0.49 196	2.14 251	0.49 196	0.50 180	0.49 194	0.49 188	0.49 197	0.49 191	0.50 180	0.49 197	0.50 184	0.49 197	0.49 174	0.49 193	0.49 190	0.50 197	0.50 179	0.49 197	0.50 180	0.49 191

AIO-test2	0.54 174	0.65 173	0.55 188	0.60 200	0.50 199	0.60 199	0.49 195	0.65 189	0.48 191	0.60 157	0.49 196	0.59 192	0.50 196	0.50 191	0.49 197	0.49 191	0.60 193	0.50 198	0.60 200	0.49 197	0.60 192	0.49 193	0.50 193	0.51 199	0.60 200	0.48 194	0.60 194	0.50 194

AIO-test1	0.54 174	0.64 172	0.54 185	0.60 200	0.49 195	0.61 201	0.49 195	0.64 188	0.49 196	0.59 155	0.48 193	0.60 194	0.50 196	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.60 193	0.48 192	0.60 200	0.48 193	0.60 192	0.49 193	0.49 190	0.49 195	0.59 199	0.49 197	0.60 194	0.49 191

AEACV	0.74 204	0.52 153	3.10 291	0.60 200	0.48 191	0.56 195	0.48 192	3.02 280	0.83 227	0.61 158	0.62 212	0.72 206	0.50 196	0.49 188	0.49 197	0.48 187	0.58 191	0.50 198	0.55 195	0.48 193	0.56 188	0.50 199	0.50 193	0.51 199	0.58 197	0.51 202	0.60 194	0.51 197

CASS	0.58 182	0.89 188	0.55 188	0.56 194	0.55 203	0.60 199	0.57 209	0.57 184	0.56 204	0.55 152	0.56 204	0.56 190	0.50 196	0.63 206	0.56 205	0.56 202	0.62 196	0.62 213	0.59 199	0.56 205	0.56 188	0.48 190	0.60 205	0.56 206	0.57 196	0.60 212	0.57 193	0.59 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SANet	0.50 161	0.50 151	0.50 177	0.50 185	0.50 199	0.50 186	0.50 199	0.50 168	0.50 198	0.50 145	0.50 198	0.50 180	0.50 196	0.50 191	0.50 200	0.50 195	0.50 180	0.50 198	0.50 184	0.50 200	0.50 176	0.50 199	0.50 193	0.50 197	0.50 179	0.50 200	0.50 180	0.50 194

TorneroNet	1.15 243	1.10 206	0.51 181	0.69 209	0.51 201	1.10 238	0.50 199	0.51 171	0.51 199	13.92 319	1.17 255	0.49 179	0.51 201	0.54 193	0.48 193	0.49 191	0.49 177	0.65 216	0.70 205	0.49 197	0.51 178	0.49 193	0.67 212	1.36 267	0.51 183	0.50 200	0.52 185	1.23 259

ktn	0.84 216	1.15 207	0.54 185	1.16 246	1.26 261	0.51 188	0.53 202	0.51 171	0.66 215	4.54 300	0.51 199	0.52 186	0.52 202	0.66 212	0.51 201	0.51 196	1.37 254	1.17 253	0.49 180	0.51 201	1.23 244	0.51 201	0.67 212	0.51 199	0.51 183	0.68 219	0.51 182	0.51 197

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 204	0.57 164	0.57 194	0.56 194	0.92 232	1.07 236	0.63 216	1.03 218	0.82 226	0.49 144	0.77 223	0.69 203	0.54 203	0.58 198	0.54 202	0.86 226	1.06 230	0.72 222	1.06 233	0.79 224	0.58 191	0.87 228	0.59 203	0.46 184	0.76 210	0.46 183	1.05 231	0.97 237

FlowAnything	1.02 235	2.51 256	0.58 195	1.60 261	0.56 205	1.61 261	0.56 207	1.60 247	0.55 202	1.61 229	0.56 204	1.61 257	0.55 204	0.55 194	0.55 204	0.55 199	1.61 260	0.56 207	1.61 258	0.56 205	1.62 257	0.55 202	0.56 201	0.56 206	1.62 262	0.56 206	1.62 259	0.56 202

PSMNet_ROB	0.55 177	0.55 157	0.56 191	0.56 194	0.55 203	0.56 195	0.55 203	0.55 180	0.55 202	0.55 152	0.55 203	0.55 189	0.55 204	0.55 194	0.56 205	0.55 199	0.55 187	0.55 204	0.55 195	0.55 203	0.55 187	0.55 202	0.55 198	0.55 205	0.55 191	0.55 205	0.55 189	0.55 201

ARAFT	0.64 187	0.74 179	0.62 199	0.70 212	0.56 205	0.72 209	0.55 203	0.72 195	0.54 201	0.73 166	0.56 204	0.72 206	0.56 206	0.56 196	0.62 213	0.63 208	0.73 205	0.53 203	0.73 208	0.54 202	0.72 202	0.65 212	0.62 207	0.56 206	0.72 207	0.54 203	0.72 204	0.57 203

MyStereo04	0.76 206	4.78 285	0.62 199	0.63 206	0.54 202	0.65 204	0.56 207	0.61 186	0.58 208	0.61 158	0.56 204	0.63 196	0.57 207	0.63 206	0.60 210	0.60 205	0.64 197	0.56 207	0.63 203	0.58 207	0.63 197	0.62 211	0.55 198	0.60 213	0.63 203	0.57 207	0.64 199	0.58 205

DDUNet	0.69 196	0.84 186	0.59 196	0.84 222	0.59 208	0.87 220	0.57 209	0.84 202	0.59 210	0.82 176	0.58 208	0.85 219	0.57 207	0.59 201	0.59 209	0.57 203	0.87 216	0.59 209	0.85 219	0.59 210	0.85 211	0.59 207	0.59 203	0.59 211	0.87 218	0.59 210	0.84 215	0.59 206

zero-FE	0.66 189	0.80 182	0.56 191	0.79 216	0.58 207	0.82 214	0.55 203	0.76 197	0.56 204	0.75 168	0.58 208	0.75 210	0.59 209	0.57 197	0.56 205	0.55 199	0.79 209	0.55 204	0.78 213	0.55 203	0.85 211	0.58 204	0.55 198	0.57 210	0.80 213	0.57 207	0.80 209	0.57 203

UDG	0.70 198	0.87 187	0.56 191	0.87 223	0.59 208	0.84 217	0.59 212	0.85 203	0.57 207	0.84 178	0.59 210	0.84 218	0.60 210	0.58 198	0.60 210	0.59 204	0.85 215	0.59 209	0.87 221	0.58 207	0.87 213	0.60 208	0.57 202	0.59 211	0.87 218	0.58 209	0.86 218	0.60 208

LMCR-Stereo	0.61 184	0.61 170	0.61 198	0.61 203	0.61 210	0.67 206	0.61 214	0.61 186	0.61 211	0.61 158	0.61 211	0.61 195	0.61 211	0.61 202	0.61 212	0.61 206	0.61 195	0.61 212	0.61 202	0.61 211	0.61 194	0.61 209	0.61 206	0.61 215	0.61 202	0.61 213	0.61 197	0.61 212

AFF-stereo	0.71 200	0.73 177	0.65 201	0.82 220	0.63 213	0.83 215	0.63 216	0.73 196	0.65 213	0.82 176	0.73 221	0.74 209	0.64 212	0.63 206	0.62 213	0.62 207	0.73 205	0.63 214	0.74 210	0.72 221	0.80 205	0.58 204	0.70 218	0.71 224	0.79 211	0.69 220	0.78 207	0.72 222

DSFCA	0.66 189	0.73 177	0.74 206	0.68 208	0.65 214	0.64 203	0.65 219	0.65 189	0.65 213	0.66 161	0.65 214	0.65 197	0.64 212	0.65 209	0.65 216	0.65 210	0.65 198	0.65 216	0.65 204	0.65 214	0.65 200	0.65 212	0.65 209	0.65 218	0.66 204	0.66 217	0.65 200	0.65 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 193	0.74 179	0.60 197	0.79 216	0.61 210	0.76 210	0.57 209	0.71 194	0.56 204	0.71 164	0.54 202	0.72 206	0.66 214	0.65 209	0.65 216	0.64 209	0.74 207	0.64 215	0.74 210	0.63 212	0.73 203	0.65 212	0.64 208	0.64 217	0.74 209	0.61 213	0.73 205	0.64 213

AdaDepth	0.80 209	0.95 194	1.02 226	0.95 228	0.67 216	0.95 226	0.67 220	0.94 211	0.67 216	0.92 182	0.67 215	0.94 225	0.67 215	0.67 213	0.67 218	0.67 211	0.95 222	0.67 218	0.95 228	0.67 216	0.96 221	0.68 218	0.67 212	0.67 220	0.96 228	0.67 218	0.95 225	0.67 216

MoCha-V2	1.75 264	27.02 327	0.72 202	0.92 224	0.69 217	0.89 221	0.69 221	0.92 208	0.71 217	0.87 179	0.69 218	0.88 220	0.68 216	0.70 216	0.68 220	0.69 214	0.90 219	0.69 219	0.92 223	0.69 218	0.92 216	0.71 220	0.70 218	0.67 220	0.88 220	0.71 221	0.92 219	0.68 217

gcap-zeroshot	0.81 213	1.03 200	0.84 214	0.93 226	0.85 229	0.84 217	0.62 215	1.21 233	0.53 200	0.79 171	0.84 229	0.77 211	0.70 217	0.84 227	0.67 218	0.74 219	1.18 243	0.52 202	0.91 222	0.79 224	0.84 210	0.61 209	0.83 227	0.69 223	0.93 226	0.82 230	0.85 217	0.66 215

DMCA-RVC	0.71 200	0.72 175	0.72 202	0.71 213	0.70 218	0.70 207	0.70 224	0.70 193	0.71 217	0.70 163	0.71 219	0.71 205	0.70 217	0.70 216	0.71 221	0.70 215	0.70 201	0.71 221	0.70 205	0.71 219	0.70 201	0.70 219	0.71 220	0.71 224	0.70 205	0.72 223	0.71 202	0.70 219

RSM++	0.77 207	0.91 189	0.72 202	0.83 221	0.71 219	0.83 215	0.72 225	0.81 201	0.71 217	0.81 175	0.71 219	0.81 217	0.71 219	0.71 218	0.71 221	0.70 215	0.83 214	0.72 222	0.83 218	0.81 229	0.83 209	0.72 221	0.71 220	0.71 224	0.88 220	0.71 221	0.83 214	0.70 219

PA-Net	0.71 200	0.62 171	0.55 188	0.69 209	0.71 219	0.70 207	0.69 221	0.69 191	0.74 220	0.73 166	0.75 222	0.59 192	0.72 220	0.82 225	0.79 226	0.83 224	0.67 200	0.76 224	0.81 217	0.67 216	0.61 194	0.76 222	0.68 216	0.65 218	0.82 216	0.76 226	0.71 202	0.69 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM-Net_RVC	0.93 222	1.09 205	0.79 209	1.10 239	0.78 223	1.09 237	0.79 227	1.16 228	0.80 222	1.14 198	0.79 225	1.17 240	0.77 221	0.73 219	0.83 229	0.78 220	1.19 244	0.79 225	1.18 242	0.72 221	1.19 239	0.80 224	0.72 222	0.80 228	1.18 247	0.74 224	1.14 239	0.73 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G-Net	0.82 214	1.77 236	0.78 208	0.78 215	0.78 223	0.78 211	0.78 226	0.78 198	0.79 221	0.79 171	0.78 224	0.78 212	0.78 222	0.78 221	0.78 225	0.78 220	0.79 209	0.79 225	0.79 214	0.79 224	0.79 204	0.79 223	0.79 224	0.79 227	0.79 211	0.79 227	0.79 208	0.79 225

NaN_ROB	0.80 209	0.80 182	0.80 210	0.80 218	0.80 225	0.80 212	0.80 228	0.80 199	0.80 222	0.80 173	0.80 226	0.80 215	0.80 223	0.80 222	0.80 227	0.80 222	0.80 211	0.80 227	0.80 215	0.80 227	0.80 205	0.80 224	0.80 225	0.80 228	0.80 213	0.80 228	0.80 209	0.80 226

CSAN	0.80 209	0.80 182	0.80 210	0.80 218	0.80 225	0.80 212	0.80 228	0.80 199	0.80 222	0.80 173	0.80 226	0.80 215	0.80 223	0.80 222	0.80 227	0.80 222	0.80 211	0.80 227	0.80 215	0.80 227	0.80 205	0.80 224	0.80 225	0.80 228	0.80 213	0.80 228	0.80 209	0.80 226

MLG-Stereo	0.87 219	1.33 225	0.93 218	0.62 204	1.00 235	1.16 241	0.55 203	0.86 204	0.83 227	1.19 206	0.40 174	1.30 249	0.81 225	0.65 209	0.45 183	1.01 242	1.17 240	0.46 181	1.29 249	0.58 207	1.05 227	0.90 232	0.73 223	0.87 233	0.60 200	1.01 242	1.13 238	0.51 197

FC-DCNN	1.10 240	0.81 185	0.77 207	0.63 206	0.42 178	0.86 219	0.64 218	0.91 206	0.96 236	1.11 196	0.80 226	1.07 233	0.81 225	0.67 213	1.75 277	1.30 261	1.41 256	0.85 230	1.28 248	0.71 219	2.12 269	1.32 260	0.52 196	0.81 231	1.64 263	1.40 270	2.39 276	1.75 280

4D-IteraStereo	0.67 193	3.40 270	1.05 230	0.71 213	0.83 228	0.47 173	0.27 123	0.47 157	0.27 125	0.35 104	0.26 124	0.68 202	0.84 227	0.41 165	0.54 202	0.89 227	0.74 207	0.88 231	0.73 208	0.87 232	0.42 153	0.27 123	0.28 126	0.28 131	0.36 131	0.28 127	0.68 201	0.90 232

DPSimNet_ROB	0.93 222	1.04 201	0.83 213	1.05 237	0.82 227	1.04 233	0.83 231	1.03 218	0.89 229	1.03 193	0.84 229	1.03 231	0.84 227	0.83 226	0.84 230	0.83 224	1.14 235	0.84 229	1.12 238	0.84 231	1.04 226	0.88 230	0.83 227	0.84 232	1.07 238	0.83 231	1.15 240	0.88 229

AIO-Stereo	0.82 214	1.06 202	0.73 205	0.97 231	0.74 221	1.06 235	0.60 213	1.04 220	0.90 231	1.00 188	1.01 241	0.78 212	0.85 229	0.74 220	0.62 213	0.67 211	1.12 233	0.55 204	0.70 205	0.65 214	0.93 218	0.66 215	0.67 212	0.67 220	0.82 216	0.74 224	0.92 219	0.83 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 222	0.77 181	0.82 212	1.16 246	0.75 222	0.99 228	0.92 233	0.91 206	0.99 238	0.94 187	0.91 232	1.15 237	0.88 230	0.92 231	1.00 239	0.67 211	0.98 225	1.00 238	0.75 212	0.91 235	1.18 237	0.87 228	0.89 229	0.90 235	1.08 239	1.07 247	0.74 206	0.89 230

NLCSM	1.08 239	1.57 229	0.96 221	1.34 254	0.89 230	1.33 252	0.89 232	1.31 237	0.89 229	1.29 214	0.89 231	1.29 248	0.89 231	0.89 228	0.89 231	0.89 227	1.35 249	0.89 232	1.35 251	0.89 233	1.35 250	0.89 231	0.90 230	0.89 234	1.34 254	0.89 232	1.34 251	0.89 230

HH	0.66 189	2.13 243	0.47 164	0.37 137	0.29 138	0.36 135	0.27 123	0.49 164	0.44 179	0.78 169	0.68 216	0.67 200	0.90 232	0.62 203	0.90 232	0.53 197	0.88 217	0.48 192	0.37 135	0.29 138	0.63 197	0.66 215	0.66 210	0.51 199	1.06 236	0.61 213	1.08 234	0.60 208

HanStereo	0.66 189	2.13 243	0.47 164	0.37 137	0.29 138	0.36 135	0.27 123	0.49 164	0.44 179	0.78 169	0.68 216	0.67 200	0.90 232	0.62 203	0.90 232	0.53 197	0.88 217	0.48 192	0.37 135	0.29 138	0.63 197	0.66 215	0.66 210	0.51 199	1.06 236	0.61 213	1.08 234	0.60 208

pmcnn	0.92 220	0.92 190	0.92 217	0.92 224	0.92 232	0.92 222	0.92 233	0.92 208	0.92 232	0.92 182	0.92 234	0.92 224	0.92 234	0.92 231	0.92 236	0.92 235	0.92 220	0.92 233	0.92 223	0.92 238	0.92 216	0.92 233	0.92 231	0.92 238	0.92 224	0.92 234	0.92 219	0.92 235

DGTPSM_ROB	0.92 220	0.93 193	0.91 216	0.93 226	0.91 231	0.92 222	0.93 235	0.92 208	0.92 232	0.92 182	0.91 232	0.91 221	0.93 235	0.91 229	0.92 236	0.92 235	0.92 220	0.92 233	0.92 223	0.90 234	0.91 214	0.92 233	0.93 232	0.94 239	0.92 224	0.91 233	0.92 219	0.97 237

DPSM_ROB	0.93 222	0.92 190	0.94 219	0.96 229	1.02 240	0.92 222	0.98 236	0.95 212	0.92 232	0.92 182	0.92 234	0.91 221	0.97 236	0.92 231	0.91 234	0.91 232	0.96 223	0.94 235	0.93 226	0.91 235	0.93 218	0.92 233	0.93 232	0.91 236	0.91 222	0.99 236	0.92 219	0.91 233

DPSM	0.93 222	0.92 190	0.94 219	0.96 229	1.02 240	0.92 222	0.98 236	0.95 212	0.92 232	0.92 182	0.92 234	0.91 221	0.97 236	0.92 231	0.91 234	0.91 232	0.96 223	0.94 235	0.93 226	0.91 235	0.93 218	0.92 233	0.93 232	0.91 236	0.91 222	0.99 236	0.92 219	0.91 233

MM-Stereo_test2	1.15 243	1.90 238	1.10 234	1.37 256	0.94 234	1.36 253	0.98 236	1.48 244	0.98 237	1.37 220	0.98 237	1.37 254	0.98 238	0.95 235	0.94 238	0.95 237	1.37 254	0.95 237	1.38 253	0.95 239	1.38 254	0.95 237	0.95 235	0.95 240	1.37 257	0.95 235	1.37 255	0.95 236

KSHMR	0.85 217	0.72 175	0.51 181	0.49 183	0.49 195	0.51 188	1.07 249	0.50 168	0.48 191	6.04 312	0.52 200	0.66 198	0.98 238	0.49 188	0.77 224	0.49 191	1.17 240	0.51 201	0.49 180	1.06 247	0.51 178	0.49 193	0.49 190	0.51 199	1.04 234	0.49 197	0.81 213	0.72 222

MM-Stereo_test3	1.22 250	1.60 232	1.19 246	1.48 259	1.02 240	1.48 258	0.99 240	1.54 245	1.03 243	1.41 222	1.03 243	1.44 256	1.00 240	1.04 243	1.04 244	1.02 244	1.42 257	1.04 243	1.48 256	1.01 243	1.48 255	1.03 242	1.06 244	1.04 246	1.53 260	1.04 244	1.49 256	1.04 243

GANet	1.00 228	1.00 195	1.00 222	1.00 232	1.00 235	1.00 229	1.00 241	1.00 214	1.00 239	1.00 188	1.00 238	1.00 226	1.00 240	1.00 238	1.00 239	1.00 239	1.00 226	1.00 238	1.00 229	1.00 240	1.00 222	1.00 238	1.00 237	1.00 242	1.00 229	1.00 239	1.00 226	1.00 239

TDLM	1.00 228	1.00 195	1.00 222	1.00 232	1.00 235	1.00 229	1.00 241	1.00 214	1.00 239	1.00 188	1.00 238	1.00 226	1.00 240	1.00 238	1.00 239	1.00 239	1.00 226	1.00 238	1.00 229	1.00 240	1.00 222	1.00 238	1.00 237	1.00 242	1.00 229	1.00 239	1.00 226	1.00 239

CVANet_RVC	1.00 228	1.00 195	1.00 222	1.00 232	1.00 235	1.00 229	1.00 241	1.00 214	1.00 239	1.00 188	1.00 238	1.00 226	1.00 240	1.00 238	1.00 239	1.00 239	1.00 226	1.00 238	1.00 229	1.00 240	1.00 222	1.00 238	1.00 237	1.00 242	1.00 229	1.00 239	1.00 226	1.00 239

trnet	1.01 232	1.01 198	1.01 225	1.01 235	1.01 239	1.01 232	1.01 244	1.01 217	1.01 242	1.01 192	1.01 241	1.01 230	1.01 244	1.01 241	1.01 243	1.01 242	1.01 229	1.01 242	1.01 232	1.01 243	1.01 225	1.01 241	1.01 240	1.01 245	1.01 232	1.01 242	1.01 230	1.01 242

GLC_STEREO	1.05 238	1.01 198	1.02 226	1.02 236	1.02 240	1.05 234	1.06 246	1.05 221	1.05 244	1.04 195	1.05 244	1.05 232	1.04 245	1.06 245	1.05 245	1.06 246	1.06 230	1.05 245	1.06 233	1.05 246	1.06 228	1.06 244	1.04 242	1.05 247	1.04 234	1.05 245	1.06 232	1.06 244

plain	1.96 267	3.33 269	1.04 229	3.24 285	1.04 244	3.24 286	1.04 245	3.26 283	1.05 244	3.26 281	1.13 249	3.27 284	1.06 246	1.05 244	1.05 245	1.05 245	3.28 283	1.05 245	3.29 282	1.06 247	3.30 282	1.05 243	1.05 243	1.06 249	3.30 285	1.06 246	3.30 285	1.06 244

RGC	1.15 243	1.16 209	1.17 242	1.15 244	1.11 250	1.21 247	1.21 262	1.10 223	1.15 251	1.16 202	1.11 248	1.17 240	1.09 247	1.14 251	1.11 249	1.16 251	1.19 244	1.11 250	1.10 235	1.15 255	1.11 230	1.19 253	1.16 250	1.12 254	1.17 245	1.10 250	1.16 241	1.17 252

SPS-STEREO	1.25 253	1.47 227	1.06 232	1.54 260	1.08 246	1.52 259	1.20 261	1.44 242	1.06 246	1.49 227	1.10 247	1.41 255	1.10 248	0.98 236	1.08 247	1.12 248	1.47 258	1.04 243	1.53 257	1.14 253	1.52 256	1.07 245	1.02 241	1.05 247	1.48 259	1.07 247	1.55 257	1.11 248
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Abc-Net	1.14 241	1.16 209	1.18 243	1.10 239	1.10 248	1.16 241	1.18 255	1.16 228	1.13 250	1.11 196	1.16 251	1.16 238	1.12 249	1.10 246	1.17 255	1.16 251	1.16 238	1.10 247	1.16 239	1.14 253	1.17 235	1.16 250	1.11 247	1.09 252	1.10 240	1.10 250	1.16 241	1.17 252
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
edge stereo	1.15 243	1.18 213	1.11 236	1.12 242	1.17 255	1.17 246	1.17 253	1.16 228	1.18 257	1.16 202	1.17 255	1.17 240	1.13 250	1.11 248	1.11 249	1.12 248	1.17 240	1.17 253	1.11 237	1.17 256	1.17 235	1.17 252	1.18 252	1.14 255	1.11 241	1.18 256	1.12 237	1.11 248

RP	1.14 241	1.16 209	1.15 239	1.17 248	1.10 248	1.16 241	1.15 251	1.10 223	1.16 253	1.15 199	1.08 246	1.16 238	1.15 251	1.15 252	1.14 252	1.16 251	1.16 238	1.10 247	1.10 235	1.10 250	1.16 233	1.11 247	1.10 246	1.19 259	1.14 243	1.19 258	1.07 233	1.10 247

UniTT-Stereo	2.12 277	3.66 274	1.10 234	3.48 288	1.15 251	3.57 289	1.11 250	3.44 285	1.16 253	3.52 283	1.16 251	3.50 285	1.16 252	1.10 246	1.13 251	1.15 250	3.61 284	1.17 253	3.64 283	1.12 251	3.58 285	1.12 248	1.12 248	1.17 257	3.53 288	1.18 256	3.52 287	1.18 254

AF-Net	2.06 276	25.73 326	1.18 243	1.12 242	1.16 254	1.16 241	1.19 256	1.10 223	1.17 256	1.15 199	1.14 250	1.11 235	1.16 252	1.16 253	1.14 252	1.11 247	1.15 236	1.13 252	1.21 245	1.17 256	1.11 230	1.21 256	1.17 251	1.17 257	1.17 245	1.11 252	1.20 247	1.13 250

Nwc_Net	1.15 243	1.15 207	1.15 239	1.09 238	1.19 257	1.16 241	1.17 253	1.15 226	1.16 253	1.16 202	1.16 251	1.08 234	1.16 252	1.11 248	1.15 254	1.18 255	1.11 232	1.10 247	1.16 239	1.17 256	1.16 233	1.13 249	1.18 252	1.20 260	1.11 241	1.15 253	1.16 241	1.20 255

NCC-stereo	1.15 243	1.17 212	1.12 238	1.10 239	1.15 251	1.14 239	1.15 251	1.15 226	1.12 249	1.17 205	1.17 255	1.11 235	1.17 255	1.11 248	1.10 248	1.16 251	1.12 233	1.11 250	1.16 239	1.13 252	1.23 244	1.16 250	1.19 254	1.11 253	1.18 247	1.17 255	1.17 244	1.13 250

stereogan	1.17 249	1.19 215	1.15 239	1.15 244	1.15 251	1.15 240	1.19 256	1.19 231	1.15 251	1.15 199	1.16 251	1.19 243	1.19 256	1.19 254	1.19 256	1.19 256	1.15 236	1.19 256	1.19 243	1.19 259	1.15 232	1.19 253	1.15 249	1.15 256	1.16 244	1.15 253	1.19 245	1.20 255

RAStereo	2.24 280	3.70 275	1.18 243	3.73 292	1.18 256	3.69 291	1.19 256	3.73 288	1.24 260	3.72 286	1.21 260	3.76 289	1.20 257	1.20 255	1.20 257	1.20 257	3.74 289	1.20 257	3.75 289	1.21 260	3.77 289	1.21 256	1.21 256	1.21 261	3.82 292	1.21 260	3.82 291	1.21 257

S-Stereo	1.22 250	1.18 213	1.19 246	1.20 249	1.23 259	1.23 248	1.19 256	1.19 231	1.18 257	1.27 212	1.20 259	1.20 244	1.20 257	1.23 257	1.22 260	1.23 259	1.23 247	1.23 260	1.20 244	1.25 263	1.20 240	1.22 259	1.25 258	1.24 263	1.20 249	1.22 262	1.26 248	1.24 260

GANetREF_RVC	1.52 258	2.01 240	1.21 249	1.98 266	1.21 258	1.98 266	1.21 262	1.98 258	1.21 259	1.99 245	1.21 260	1.98 265	1.21 259	1.02 242	1.21 258	1.21 258	1.99 266	1.21 258	1.99 264	1.21 260	1.99 263	1.21 256	1.21 256	1.21 261	1.99 268	1.21 260	1.99 265	1.21 257
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
FAT-Stereo	1.22 250	1.23 216	1.19 246	1.21 250	1.24 260	1.24 249	1.19 256	1.25 235	1.24 260	1.25 211	1.19 258	1.20 244	1.24 260	1.20 255	1.21 258	1.25 260	1.22 246	1.21 258	1.25 246	1.23 262	1.22 242	1.19 253	1.19 254	1.24 263	1.25 250	1.20 259	1.19 245	1.25 261

MonStereo1	1.60 259	2.69 263	1.46 255	1.99 267	1.31 262	1.99 267	1.36 265	1.99 259	1.31 263	1.84 233	1.32 262	1.89 260	1.31 261	1.32 258	1.30 261	1.36 263	1.94 262	1.33 263	1.93 261	1.30 265	1.92 260	1.33 261	1.31 259	1.31 265	1.94 265	1.31 264	1.93 261	1.31 262

PS-NSSS	1.48 256	4.46 282	1.35 250	1.35 255	1.35 263	1.41 257	1.34 264	1.36 239	1.35 265	1.40 221	1.35 263	1.33 251	1.35 262	1.37 260	1.40 265	1.35 262	1.35 249	1.35 264	1.39 254	1.44 271	1.35 250	1.34 262	1.35 260	1.38 270	1.35 255	1.33 265	1.34 251	1.38 267

RASNet	1.39 254	1.37 226	1.35 250	1.38 257	1.40 264	1.39 256	1.77 278	1.36 239	1.74 277	1.36 219	1.36 264	1.36 253	1.36 263	1.36 259	1.35 262	1.41 268	1.36 252	1.36 266	1.36 252	1.35 266	1.36 252	1.35 263	1.36 261	1.35 266	1.36 256	1.35 266	1.36 254	1.35 263

MonStereo	1.66 263	2.63 262	1.46 255	1.99 267	1.41 268	2.03 268	1.39 266	2.04 261	1.43 269	1.94 241	1.40 268	1.92 262	1.37 264	1.38 261	1.39 263	1.39 267	1.99 266	1.38 269	2.04 266	1.41 270	2.02 265	1.37 265	1.39 262	1.38 270	1.99 268	1.38 267	2.01 266	1.39 269

CC-Net-ROB	1.51 257	4.40 281	1.69 266	1.39 258	1.40 264	1.37 255	1.40 269	1.36 239	1.39 266	1.41 222	1.36 264	1.35 252	1.38 265	1.39 262	1.39 263	1.36 263	1.36 252	1.35 264	1.39 254	1.39 267	1.37 253	1.36 264	1.41 265	1.48 272	1.39 258	1.42 271	1.35 253	1.35 263

R-Stereo Train	1.62 260	2.01 240	1.41 253	1.97 264	1.40 264	1.96 264	1.39 266	1.93 253	1.39 266	1.92 238	1.38 266	1.94 263	1.39 266	1.40 263	1.45 266	1.38 265	1.96 263	1.37 267	1.97 262	1.39 267	1.98 261	1.41 266	1.40 263	1.37 268	1.97 266	1.38 267	1.96 263	1.37 265

RAFT-Stereo	1.62 260	2.01 240	1.41 253	1.97 264	1.40 264	1.96 264	1.39 266	1.93 253	1.39 266	1.92 238	1.38 266	1.94 263	1.39 266	1.40 263	1.45 266	1.38 265	1.96 263	1.37 267	1.97 262	1.39 267	1.98 261	1.41 266	1.40 263	1.37 268	1.97 266	1.38 267	1.96 263	1.37 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	1.85 266	3.50 272	1.61 260	2.12 269	1.47 269	2.14 269	1.47 270	2.33 270	1.53 270	2.12 250	1.54 270	2.19 267	1.53 268	1.54 265	1.53 268	1.53 269	2.20 268	1.54 270	2.24 267	1.57 272	2.21 271	1.49 268	1.59 267	1.49 273	2.15 273	1.52 272	2.15 268	1.54 272

HBP-ISP	1.47 255	1.07 204	1.03 228	1.30 252	1.08 246	1.36 253	1.06 246	1.44 242	1.25 262	1.97 244	1.51 269	1.65 259	1.58 269	0.98 236	1.58 270	1.68 275	1.98 265	1.32 261	2.02 265	1.28 264	2.95 281	1.89 282	0.97 236	1.06 249	1.26 251	0.99 236	1.94 262	1.43 270

DPSMNet_ROB	1.62 260	1.60 232	1.59 259	1.61 262	1.69 273	1.66 262	1.61 271	1.70 249	1.65 275	1.62 230	1.60 272	1.61 257	1.60 270	1.60 266	1.59 271	1.62 273	1.60 259	1.63 274	1.62 259	1.68 278	1.70 258	1.60 269	1.64 272	1.60 274	1.61 261	1.60 273	1.60 258	1.59 273

LG-G_1	1.99 269	2.56 259	1.63 262	2.54 280	1.62 271	2.55 281	1.61 271	2.51 274	1.61 271	2.50 270	1.62 274	2.50 278	1.61 271	1.61 267	1.61 272	1.61 270	2.55 279	1.61 271	2.55 280	1.61 273	2.55 279	1.61 270	1.61 268	1.61 275	2.55 281	1.61 274	2.54 279	1.61 274

LG-G	1.99 269	2.56 259	1.63 262	2.54 280	1.62 271	2.55 281	1.61 271	2.51 274	1.61 271	2.50 270	1.62 274	2.50 278	1.61 271	1.61 267	1.61 272	1.61 270	2.55 279	1.61 271	2.55 280	1.61 273	2.55 279	1.61 270	1.61 268	1.61 275	2.55 281	1.61 274	2.54 279	1.61 274

LGtest1	1.99 269	2.55 258	1.62 261	2.54 280	1.61 270	2.54 278	1.61 271	2.51 274	1.61 271	2.49 269	1.61 273	2.49 277	1.61 271	1.61 267	1.61 272	1.61 270	2.55 279	1.62 273	2.54 279	1.61 273	2.54 278	1.61 270	1.61 268	1.61 275	2.54 280	1.61 274	2.54 279	1.61 274

UDGNet	1.97 268	2.43 254	1.67 264	2.46 277	1.70 275	2.44 276	1.69 276	2.34 271	1.63 274	2.35 266	1.67 276	2.37 276	1.67 274	1.68 271	1.64 275	1.67 274	2.44 275	1.64 275	2.43 275	1.67 276	2.43 277	1.66 273	1.67 273	1.63 278	2.43 278	1.66 279	2.42 277	1.66 277

MFMNet_re	1.77 265	1.89 237	1.72 267	1.88 263	1.69 273	1.89 263	1.67 275	1.91 252	1.70 276	1.87 234	1.67 276	1.89 260	1.68 275	1.67 270	1.67 276	1.70 276	1.88 261	1.68 276	1.88 260	1.67 276	1.89 259	1.68 275	1.70 274	1.71 279	1.87 264	1.68 281	1.87 260	1.68 278

FBW_ROB	2.04 272	2.50 255	1.75 268	2.45 276	1.78 276	2.40 274	1.74 277	2.47 273	1.77 278	2.37 267	1.81 278	2.30 270	1.80 276	1.78 272	1.88 285	1.80 277	2.41 274	1.77 277	2.43 275	1.83 280	2.39 275	1.81 280	1.76 276	1.75 280	2.56 283	1.75 282	2.30 273	1.74 279

MaDis-Stereo	3.69 292	10.19 314	2.01 278	6.09 313	2.01 283	5.94 313	1.82 279	6.14 304	1.85 280	6.59 313	1.82 279	6.01 312	1.81 277	1.83 273	1.83 278	2.02 283	5.87 310	1.79 278	5.93 312	2.06 287	4.63 302	1.67 274	1.84 279	2.08 286	5.90 311	1.66 279	6.34 313	1.87 283

sCroCo_RVC	2.76 286	4.00 276	1.82 270	4.00 296	1.83 277	3.98 296	1.82 279	3.99 289	1.81 279	4.14 293	2.76 292	4.13 297	1.82 278	1.83 273	1.83 278	1.82 278	4.01 294	1.82 279	3.98 292	1.86 281	4.00 294	1.82 281	1.83 278	1.84 281	4.02 298	1.81 283	4.00 295	1.83 282

StereoVision	3.44 290	10.12 313	1.68 265	5.44 312	2.26 289	5.87 312	1.97 286	5.17 299	1.31 263	5.80 310	1.56 271	5.62 311	1.84 279	1.97 277	1.91 286	1.84 279	4.98 306	1.32 261	5.60 309	1.71 279	5.35 311	1.73 279	1.97 285	1.96 284	5.40 310	1.65 278	5.08 308	1.76 281

TRStereo	2.05 273	2.13 243	1.85 271	2.27 270	1.84 278	2.28 270	1.84 281	2.29 266	1.87 281	2.29 260	1.86 280	2.30 270	1.87 280	2.30 286	1.87 282	2.08 284	2.29 270	1.87 280	2.30 269	1.87 282	2.08 266	1.72 276	1.86 280	2.30 292	2.13 270	1.84 284	2.29 270	1.87 283

XX-Stereo	2.05 273	2.13 243	1.85 271	2.27 270	1.84 278	2.28 270	1.84 281	2.29 266	1.87 281	2.29 260	1.86 280	2.30 270	1.87 280	2.30 286	1.87 282	2.08 284	2.29 270	1.87 280	2.30 269	1.87 282	2.08 266	1.72 276	1.86 280	2.30 292	2.13 270	1.84 284	2.29 270	1.87 283

EAI-Stereo	2.05 273	2.13 243	1.85 271	2.27 270	1.84 278	2.28 270	1.84 281	2.29 266	1.87 281	2.29 260	1.86 280	2.30 270	1.87 280	2.30 286	1.87 282	2.08 284	2.29 270	1.87 280	2.30 269	1.87 282	2.08 266	1.72 276	1.86 280	2.30 292	2.13 270	1.84 284	2.29 270	1.87 283

sAnonymous2	2.87 287	4.16 277	1.89 274	4.26 300	1.87 281	4.23 299	1.92 284	4.17 290	1.94 285	4.16 294	1.92 283	4.20 298	1.92 283	1.96 275	1.86 280	1.87 280	4.25 297	1.90 283	4.23 297	1.91 285	4.26 297	1.93 283	1.89 283	1.90 282	4.07 299	1.91 287	5.09 310	1.93 287

CroCo_RVC	2.87 287	4.16 277	1.89 274	4.26 300	1.87 281	4.23 299	1.92 284	4.17 290	1.94 285	4.16 294	1.92 283	4.20 298	1.92 283	1.96 275	1.86 280	1.87 280	4.25 297	1.90 283	4.23 297	1.91 285	4.26 297	1.93 283	1.89 283	1.90 282	4.07 299	1.91 287	5.09 310	1.93 287

AIO_rvc	2.25 281	2.35 252	2.10 279	2.47 278	2.17 286	2.54 278	2.15 289	2.32 269	2.21 289	2.29 260	2.28 289	2.33 275	2.09 285	2.26 283	2.14 288	2.08 284	2.49 277	2.09 286	2.53 278	2.14 288	2.34 274	2.23 287	2.14 288	2.18 288	2.19 274	2.15 290	2.35 275	2.22 291

HUF	2.22 278	2.33 250	2.24 283	2.35 274	2.07 284	2.45 277	2.11 288	2.42 272	2.13 288	2.19 253	2.15 287	2.10 266	2.09 285	2.27 284	2.04 287	2.08 284	2.44 275	2.12 287	2.38 274	2.18 289	2.29 273	2.22 286	2.12 287	2.12 287	2.52 279	2.10 289	2.22 269	2.15 290

AIO_test	2.22 278	2.36 253	2.10 279	2.47 278	2.15 285	2.54 278	2.06 287	2.27 264	2.09 287	2.29 260	2.13 286	2.30 270	2.09 285	2.25 282	2.15 289	1.95 282	2.52 278	2.08 285	2.32 272	2.21 291	2.20 270	2.26 288	2.05 286	2.06 285	2.40 277	2.16 291	2.52 278	2.05 289

Anonymous3	3.36 289	4.93 287	2.20 281	4.92 307	2.23 287	4.90 307	2.23 290	4.89 296	2.24 290	4.95 306	2.21 288	4.91 305	2.21 288	2.18 278	2.22 290	2.22 289	4.86 304	2.20 289	4.90 304	2.20 290	4.96 306	2.21 285	2.21 289	2.21 289	6.30 313	2.21 292	4.90 303	2.23 292

NCCL2	2.27 282	2.27 249	2.28 286	2.27 270	2.28 290	2.28 270	2.28 291	2.27 264	2.28 291	2.28 257	2.28 289	2.29 269	2.28 289	2.28 285	2.29 291	2.28 291	2.28 269	2.28 291	2.27 268	2.28 293	2.28 272	2.28 290	2.28 290	2.28 290	2.28 275	2.28 293	2.11 267	2.28 294

STTStereo	2.30 283	2.34 251	2.26 285	2.37 275	2.23 287	2.40 274	2.35 292	2.20 262	2.33 292	2.28 257	2.31 291	2.19 267	2.37 290	2.20 279	2.31 292	2.23 290	2.38 273	2.25 290	2.33 273	2.27 292	2.39 275	2.27 289	2.31 291	2.29 291	2.37 276	2.32 294	2.34 274	2.26 293

MIF-Stereo (partial)	2.52 285	3.41 271	1.05 230	3.29 286	1.05 245	3.29 288	1.06 246	3.30 284	1.06 246	3.31 282	1.06 245	4.97 306	2.72 291	2.72 289	2.71 293	2.70 293	6.57 313	2.19 288	5.08 308	1.08 249	3.36 283	1.07 245	1.07 245	1.07 251	3.35 287	1.07 247	3.36 286	1.07 246

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 284	2.85 265	1.90 276	2.90 283	2.77 292	2.88 283	2.85 294	2.51 274	2.85 294	2.88 277	1.99 285	2.50 278	2.76 292	2.20 279	1.57 269	2.64 292	2.89 282	2.63 292	5.69 311	1.03 245	2.01 264	2.71 291	2.74 294	2.73 295	2.87 284	1.64 277	1.00 226	1.49 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
U	5.23 313	8.71 306	2.75 290	8.64 319	2.76 291	8.65 319	2.79 293	8.67 318	2.79 293	8.70 318	2.79 293	8.70 318	2.79 293	2.79 290	2.80 295	2.80 295	8.84 318	2.82 293	8.82 318	2.89 294	8.84 317	2.83 292	2.83 295	2.82 296	8.87 320	2.83 295	8.84 319	2.83 295

SA	3.93 297	7.22 293	4.74 301	4.15 298	3.88 309	3.70 292	4.02 312	6.67 309	3.95 307	3.64 284	3.74 303	3.63 286	3.00 294	3.51 296	3.68 307	3.68 304	3.73 288	3.71 304	3.64 283	3.48 300	3.58 285	2.97 293	3.69 302	3.61 301	3.55 290	3.42 299	3.64 288	3.79 307

RAFT+CT+SA	4.43 304	7.34 295	6.71 311	5.01 308	4.38 312	4.40 301	3.85 308	6.15 306	4.30 312	4.89 304	3.26 297	4.49 302	3.01 295	4.53 310	3.36 300	3.65 303	3.64 285	4.39 312	3.94 291	4.28 311	4.44 300	4.30 309	4.24 311	4.52 313	3.90 295	3.85 309	4.89 302	4.00 310

MLG-Stereo_test1	3.87 295	4.67 284	3.29 296	5.26 311	3.25 298	5.04 309	3.11 297	4.43 292	3.27 298	5.02 308	3.21 296	4.71 304	3.10 296	3.22 292	3.06 296	2.98 297	5.03 308	3.18 295	4.95 306	2.94 295	4.70 304	3.32 295	3.30 296	3.27 298	5.17 308	3.08 298	5.02 306	2.85 296

FC-DCNN v2	4.74 309	3.16 268	3.16 294	3.16 284	3.16 294	3.16 285	3.16 299	3.16 282	3.16 296	3.16 280	3.16 295	3.16 283	3.16 297	3.16 291	3.16 297	3.16 298	6.72 314	6.72 316	6.72 314	6.72 319	6.72 313	6.72 318	6.72 317	6.72 318	6.72 314	6.72 317	6.72 315	6.72 318

MLG-Stereo_test3	3.87 295	4.64 283	3.29 296	5.17 310	3.23 297	4.83 306	3.02 295	4.95 297	3.22 297	4.31 297	3.33 299	5.08 308	3.20 298	3.23 293	2.77 294	3.20 299	4.99 307	3.24 297	4.93 305	2.94 295	4.82 305	3.33 297	3.33 297	3.29 299	5.19 309	3.02 296	5.08 308	2.93 297

MLG-Stereo_test2	3.86 294	4.96 288	3.13 292	4.65 305	3.27 299	5.17 311	3.07 296	5.01 298	3.01 295	4.93 305	3.03 294	4.56 303	3.32 299	3.26 294	3.33 299	3.30 300	5.17 309	3.19 296	4.86 303	2.96 298	5.04 308	3.25 294	2.67 292	3.15 297	4.98 307	3.05 297	4.59 301	3.30 298

DispFullNet	4.96 311	5.67 289	3.30 298	5.01 308	3.21 296	4.50 303	3.11 297	4.43 292	3.44 301	4.60 301	3.46 300	5.13 309	3.44 300	3.53 297	3.20 298	2.87 296	4.80 303	3.15 294	4.70 301	4.83 313	9.02 318	5.98 315	5.95 316	6.21 317	8.84 319	5.85 316	9.76 320	5.91 316

test-1	4.11 298	7.65 296	4.93 302	3.65 290	3.58 301	4.70 305	3.74 307	4.73 294	4.06 309	3.72 286	4.11 311	3.70 288	3.49 301	3.36 295	3.65 303	4.17 312	3.92 292	4.04 310	4.19 296	3.75 306	4.69 303	4.18 307	3.88 305	3.90 308	4.73 303	3.77 307	3.12 284	3.68 302

Sa-1000	3.84 293	7.71 297	6.81 314	4.15 298	2.86 293	3.27 287	3.87 309	5.99 301	4.35 313	2.78 275	3.71 302	3.88 290	3.56 302	3.88 304	3.64 301	2.71 294	3.72 287	3.27 298	3.67 287	3.15 299	3.51 284	3.36 298	2.70 293	3.49 300	3.32 286	3.76 306	2.87 283	3.76 306

TestStereo1	4.11 298	7.79 299	6.72 312	3.93 293	3.81 306	3.96 294	3.58 301	6.96 312	3.74 304	3.90 288	3.76 304	3.89 291	3.57 303	3.70 302	3.66 304	3.34 301	3.80 290	3.62 300	3.66 285	3.68 303	3.91 291	3.70 301	3.65 299	3.67 303	3.88 293	3.53 300	3.89 292	3.68 302

SA-5K	4.11 298	7.79 299	6.72 312	3.93 293	3.81 306	3.96 294	3.58 301	6.96 312	3.74 304	3.90 288	3.76 304	3.89 291	3.57 303	3.70 302	3.66 304	3.34 301	3.80 290	3.62 300	3.66 285	3.68 303	3.91 291	3.70 301	3.65 299	3.67 303	3.88 293	3.53 300	3.89 292	3.68 302

TESTraft	4.16 302	8.03 301	6.81 314	3.99 295	3.68 304	3.93 293	3.70 305	6.86 311	3.69 303	3.93 290	3.88 309	3.93 293	3.59 305	3.65 300	3.64 301	3.68 304	3.92 292	3.72 305	3.92 290	3.57 302	3.84 290	3.70 301	3.71 303	3.67 303	3.91 296	3.74 304	3.92 294	3.67 299

DPSNet	3.67 291	3.61 273	3.62 299	3.64 289	3.61 303	3.64 290	3.65 303	3.64 287	3.67 302	3.67 285	3.65 301	3.68 287	3.69 306	3.69 301	3.69 308	3.68 304	3.70 286	3.70 303	3.69 288	3.69 305	3.71 288	3.69 300	3.67 301	3.69 306	3.68 291	3.67 302	3.68 289	3.67 299

test_3	4.55 308	10.96 315	7.69 318	4.04 297	3.60 302	4.10 298	3.98 311	7.94 314	4.56 314	3.99 291	4.03 310	4.08 296	3.74 307	3.99 308	3.91 311	4.05 310	4.33 300	3.89 307	4.14 295	4.00 310	4.11 296	4.02 306	4.01 309	3.91 309	3.53 288	3.94 310	4.19 297	4.20 312

test_4	4.11 298	8.05 302	6.64 310	4.52 303	3.68 304	3.00 284	3.40 300	6.21 307	3.29 299	4.07 292	3.84 307	4.04 295	3.76 308	3.56 299	3.67 306	3.76 307	4.04 295	3.79 306	4.10 293	3.53 301	3.98 293	3.74 304	3.55 298	3.61 301	3.94 297	3.75 305	3.73 290	3.73 305

raft_robust	4.19 303	7.78 298	6.08 307	3.30 287	3.85 308	4.03 297	3.73 306	6.25 308	3.30 300	4.44 299	3.28 298	4.01 294	3.82 309	4.29 309	3.70 309	4.01 309	4.48 302	3.42 299	4.11 294	3.76 307	4.05 295	3.32 295	3.85 304	3.82 307	4.71 302	3.83 308	4.09 296	3.80 308

cross-raft	4.43 304	7.31 294	6.46 309	4.47 302	3.95 310	4.46 302	3.95 310	6.70 310	3.97 308	4.41 298	3.82 306	4.38 301	3.94 310	3.95 307	3.95 312	3.95 308	4.45 301	3.95 308	4.46 300	3.95 309	4.46 301	3.95 305	3.95 308	3.94 310	4.40 301	3.95 311	4.45 300	3.95 309

RAFT_CTSACE	4.43 304	8.26 304	6.10 308	4.62 304	4.01 311	4.54 304	3.65 303	6.09 303	3.93 306	4.64 302	4.14 312	4.26 300	4.13 311	3.91 305	3.88 310	4.06 311	4.30 299	4.03 309	4.27 299	3.92 308	4.26 297	3.67 299	3.91 306	4.16 311	4.82 304	4.08 312	4.20 298	3.67 299

SGM-Forest	5.07 312	6.74 291	4.17 300	6.46 314	4.68 313	6.21 315	4.38 313	6.00 302	4.14 311	5.84 311	4.44 313	6.28 313	4.16 312	3.92 306	4.56 314	4.60 314	6.15 311	4.27 311	6.12 313	4.31 312	5.99 312	4.27 308	3.92 307	4.27 312	6.13 312	4.10 313	6.18 312	4.49 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_5	4.51 307	8.85 307	5.35 306	3.66 291	3.56 300	5.10 310	4.47 314	6.14 304	4.07 310	4.96 307	3.87 308	5.14 310	4.17 313	3.53 297	4.39 313	4.53 313	4.15 296	3.62 300	4.74 302	2.94 295	3.63 287	4.53 311	4.20 310	4.54 314	4.86 305	3.68 303	4.95 304	4.06 311

TestStereo	4.92 310	4.80 286	4.98 303	4.82 306	4.97 314	4.91 308	4.78 315	4.80 295	4.88 315	4.78 303	4.80 314	4.99 307	4.81 314	4.83 311	4.87 315	4.97 315	4.93 305	5.01 314	5.03 307	4.90 314	5.02 307	5.02 312	5.06 312	5.04 315	4.93 306	4.89 314	5.01 305	5.09 314

SGM+DAISY	6.35 314	8.16 303	5.14 305	8.12 318	5.08 316	8.12 318	5.16 316	8.01 315	5.18 317	7.92 316	5.14 315	7.89 317	5.14 315	4.95 312	5.33 316	5.32 316	8.14 317	5.16 315	8.16 317	5.16 315	8.21 316	5.19 313	5.12 313	5.12 316	8.18 318	5.24 315	8.12 318	5.11 315

test-v	7.17 316	11.53 316	7.63 316	7.17 315	6.87 318	7.48 316	6.90 318	8.14 316	6.88 318	6.93 314	7.42 318	7.05 314	6.14 316	6.05 313	6.86 317	6.99 318	7.60 315	6.75 317	6.90 315	6.66 317	7.83 314	6.36 316	5.89 314	7.34 320	7.19 316	6.75 318	7.52 316	6.77 319

test-2	7.17 316	11.53 316	7.63 316	7.17 315	6.87 318	7.48 316	6.90 318	8.14 316	6.88 318	6.93 314	7.42 318	7.05 314	6.14 316	6.05 313	6.86 317	6.99 318	7.60 315	6.75 317	6.90 315	6.66 317	7.83 314	6.36 316	5.89 314	7.34 320	7.19 316	6.75 318	7.52 316	6.77 319

RAFT	6.60 315	9.99 310	8.33 319	7.21 317	6.55 317	5.95 314	5.87 317	8.70 319	5.02 316	5.10 309	6.69 317	7.06 316	6.94 318	6.17 315	7.09 319	6.84 317	6.47 312	4.72 313	5.60 309	5.60 316	5.11 309	5.97 314	6.93 318	6.89 319	7.16 315	7.08 320	6.58 314	6.66 317

MANE	18.41 318	23.00 325	16.00 320	22.00 327	15.00 320	22.00 327	15.00 320	22.00 327	15.00 320	21.00 327	15.00 320	22.00 326	15.00 319	15.00 320	17.00 320	15.00 320	23.00 326	15.00 319	22.00 326	15.00 320	23.00 326	15.00 319	18.00 319	15.00 322	24.00 328	17.00 321	24.00 328	16.00 321

rafts_anoy	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

raft+_RVC	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

raftrobust	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

CasAABBNet	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

RALCasStereoNet	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

RALAANet	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

MSMDNet	20.00 319	20.00 318	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 321	20.00 321	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 321	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 323	20.00 321	20.00 322	20.00 321	20.00 322

Reg-Stereo(zero)	37.00 326	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 329

HI	37.00 326	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 329

CoSv	37.00 326	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 328	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 329

MDST_ROB	61.15 329	72.66 332	46.52 331	70.00 331	44.89 331	64.24 331	43.75 331	73.65 331	48.92 332	72.70 332	42.40 331	60.70 330	50.23 330	50.07 332	67.69 332	68.60 332	83.13 331	47.77 330	82.48 331	46.00 331	95.93 331	53.44 331	50.66 330	45.00 333	84.99 333	53.64 333	79.01 332	52.07 333

MeshStereo	151.99 331	131.36 333	140.69 333	151.38 333	151.40 333	150.79 333	151.72 333	149.36 333	159.46 333	146.42 333	150.73 333	149.06 335	176.22 331	143.94 333	133.10 335	133.45 335	153.30 333	154.22 332	154.67 333	153.95 334	156.90 334	156.53 334	160.21 332	162.72 335	154.57 334	160.59 334	153.47 334	163.50 334
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
AE-Stereo	252.48 333	202.00 334	361.00 337	502.00 337	324.00 337	321.00 334	482.00 340	423.00 337	227.00 337	201.00 334	273.00 337	101.00 332	207.00 332	198.00 334	183.00 336	181.00 336	221.00 334	232.00 336	477.00 335	220.00 336	111.00 332	100.00 332	219.00 334	214.00 336	204.00 335	211.00 336	200.00 335	222.00 337

MGS-Stereo	264.93 334	208.00 335	362.00 338	512.00 338	350.00 338	326.00 335	443.00 339	410.00 336	210.00 334	232.00 336	215.00 334	125.00 333	217.00 333	216.00 336	127.00 334	122.00 334	223.00 335	230.00 334	487.00 337	255.00 337	250.00 335	223.00 336	272.00 336	228.00 339	241.00 336	220.00 338	214.00 336	235.00 338

DLCB_ROB	280.78 336	376.74 337	215.59 334	376.74 334	215.59 334	376.74 337	215.59 334	366.42 335	218.39 335	366.42 337	218.39 335	366.42 336	218.39 334	209.96 335	219.76 338	219.38 337	376.72 337	216.43 333	376.72 334	216.43 335	376.72 337	216.43 335	216.14 333	216.14 338	376.69 339	217.67 337	376.69 339	217.67 336

EGLCR-Stereo	276.81 335	209.00 336	366.00 339	514.00 339	354.00 339	336.00 336	422.00 337	440.00 338	220.00 336	231.00 335	245.00 336	135.00 334	237.00 335	218.00 337	197.00 337	222.00 338	223.00 335	230.00 334	487.00 337	255.00 337	250.00 335	273.00 337	272.00 336	228.00 339	241.00 336	220.00 338	214.00 336	235.00 338

NOSS_ROB	248.11 332	409.00 338	288.00 335	412.00 335	280.00 335	411.00 338	288.00 335	356.00 334	275.00 338	379.00 338	303.00 338	415.00 337	278.00 336	260.00 338	104.00 333	103.00 333	126.00 332	108.00 331	118.00 332	98.00 333	126.00 333	104.00 333	268.00 335	216.00 337	279.00 338	201.00 335	288.00 338	206.00 335

LE_ROB	387.11 337	453.07 339	321.39 336	500.23 336	323.05 336	493.99 339	324.56 336	477.63 339	322.28 339	465.51 339	322.97 339	486.37 338	334.17 337	305.26 339	320.63 339	327.66 339	476.08 338	315.70 337	483.76 336	335.15 339	469.64 338	309.74 338	315.90 338	318.85 341	498.41 340	328.85 340	491.00 340	330.08 340

SGM-ForestM	522.49 338	676.08 340	448.56 340	638.17 340	433.15 340	639.59 340	427.03 338	617.52 340	439.90 340	604.63 340	429.02 340	611.68 339	432.74 338	420.18 340	451.96 340	465.85 340	601.06 339	403.73 338	659.15 339	405.50 340	669.64 339	437.21 339	455.85 339	425.66 342	689.82 341	481.65 341	662.43 341	479.61 341

CBMV	101.59 330	71.60 331	48.40 332	72.70 332	49.00 332	79.60 332	48.40 332	80.90 332	46.90 331	68.90 331	49.00 332	78.00 331	572.10 339	49.50 331	51.30 331	48.40 331	72.20 330	639.60 339	79.40 330	48.90 332	79.50 330	51.40 330	52.30 331	48.30 334	80.20 332	49.10 332	79.60 333	47.60 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CBMV_ROB	1133.35 339	1280.38 341	976.92 341	1317.57 341	1021.62 341	1282.66 341	1022.22 341	1213.88 341	982.57 341	1194.12 341	975.90 341	1357.87 340	1090.02 340	943.32 341	1021.85 341	1006.47 341	1309.01 340	986.29 340	1499.40 340	986.35 341	1359.35 340	975.96 340	975.21 340	969.30 343	1337.82 342	1042.34 342	1398.25 342	1073.86 342

111111	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

SGD-Stereo	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

IGEV-Stereo++	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

IGEV-Stereo+	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

anonymousdsp2	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

anonymousdsp	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

AMNet	10000000.00 340	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 342	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343

GS-Stereo																							0.36 156	0.36 159	0.48 173	0.36 156	0.48 170	0.35 154

FSD		0.55 157	0.42 154	0.54 190	0.42 178	0.55 194	0.43 181	0.54 176	0.42 177	0.59 155	0.42 181			0.43 171	0.42 181	0.42 173			2.46 277	0.44 182				0.44 182	0.55 191	0.43 181	0.55 189	0.53 200

ASD4																								0.20 106

Low-res two-view benchmark