Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 235	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

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	1.03 213	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 243	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 57	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 284	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

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

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

DFGA-Net	0.04 24	0.06 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

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 244	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 244	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 235	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

FADNet_RVC	0.10 42	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	1.63 290	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

ADCRef	0.13 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 50	0.04 31	0.04 32	2.46 287	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 57	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 276	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

APVNet	0.09 40	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 267	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 42	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	1.53 285	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet-RVC	0.11 54	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	1.79 296	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 54	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	1.74 294	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	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 44	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 40	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 44	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 40	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 44	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

DispViT+	0.07 29	0.09 46	0.07 36	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.08 44	0.07 45	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.07 42	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 44	0.05 36

MatchStereo	0.27 110	0.12 61	2.51 308	0.12 62	0.11 65	0.12 62	0.11 64	2.54 297	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.09 51	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.08 46	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.09 50	0.08 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 47	0.08 44	0.07 46	0.08 44	0.07 45	0.08 36	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.07 42	0.07 47	0.07 41	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 43	0.06 45	0.07 42	0.07 46	0.08 44	0.06 44

BEATNet-Init1	0.15 74	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 272	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

DeepPrunerF	0.15 74	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 272	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

SepStereo	0.09 40	0.09 46	0.09 43	0.09 50	0.10 52	0.09 50	0.08 49	0.09 46	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.09 51	0.09 51	0.08 47	0.08 50	0.09 51	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.08 49	0.09 50	0.08 51	0.09 47	0.09 51	0.10 51	0.08 50	0.10 51	0.09 51

LRCNet_RVC	0.11 54	0.12 61	0.09 43	0.12 62	0.09 50	0.12 62	0.09 50	0.12 60	0.09 51	0.12 51	0.09 52	0.11 62	0.09 51	0.09 48	0.09 51	0.09 51	0.12 63	0.16 96	0.21 97	0.09 52	0.12 63	0.09 52	0.09 47	0.09 51	0.12 63	0.28 136	0.12 63	0.09 51

ELAS_RVC	0.14 69	0.18 78	0.11 62	0.19 91	0.11 65	0.18 86	0.13 86	0.16 74	0.11 65	0.17 73	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.12 80	0.17 85	0.10 53	0.18 87	0.11 66	0.18 86	0.11 66	0.10 50	0.11 68	0.19 90	0.11 66	0.19 88	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 69	0.23 92	0.10 46	0.19 91	0.11 65	0.20 94	0.11 64	0.16 74	0.10 53	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.11 65	0.16 81	0.10 53	0.17 83	0.11 66	0.18 86	0.11 66	0.09 47	0.10 54	0.18 87	0.11 66	0.19 88	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 44	0.05 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	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 46	0.08 44	0.06 44
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 62	0.14 66	0.10 46	0.14 66	0.10 52	0.15 75	0.10 53	0.30 120	0.10 53	0.14 52	0.17 98	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.14 66	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 65	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.15 71	0.10 52	0.14 66	0.10 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.12 57	0.18 78	0.11 62	0.14 66	0.10 52	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.10 54	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.11 65	0.10 53	0.15 73	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 65	0.10 54	0.11 63	0.10 54	0.15 71	0.10 52	0.14 66	0.10 55

AnonymousM	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

UNet	0.19 88	0.13 64	0.09 43	0.13 65	0.09 50	0.13 65	0.09 50	0.13 61	0.09 51	0.90 194	0.09 52	0.13 65	0.09 51	0.10 51	0.09 51	0.70 235	0.13 65	0.09 52	0.13 63	0.10 53	0.91 227	0.09 52	0.10 50	0.09 51	0.13 64	0.10 52	0.13 65	0.09 51

PVD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

SHD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

SAMSARA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

XQC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTSC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTS	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTSA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

MADNet+	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

MADNet++	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

LALA_ROB	0.15 74	0.21 85	0.12 68	0.21 97	0.12 84	0.20 94	0.14 89	0.20 83	0.12 80	0.22 84	0.12 83	0.16 83	0.12 85	0.10 51	0.12 82	0.12 80	0.21 98	0.11 68	0.22 98	0.12 84	0.20 94	0.12 83	0.11 63	0.12 82	0.21 98	0.14 89	0.21 96	0.13 89

S2M2_XL	0.24 103	1.32 243	0.86 233	0.17 85	0.11 65	0.17 84	0.11 64	1.05 239	0.12 80	0.16 69	0.11 65	0.16 83	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.17 85	0.11 68	0.17 83	0.11 66	0.17 84	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.17 84	0.11 66	0.17 84	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 79	1.25 232	0.20 101	0.15 74	0.11 65	0.15 75	0.11 64	0.21 86	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.15 74	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 71	0.11 66	0.15 73	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 79	1.25 232	0.20 101	0.15 74	0.11 65	0.15 75	0.11 64	0.21 86	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.15 74	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 71	0.11 66	0.15 73	0.11 67

JetRed	0.22 99	0.11 58	0.12 68	0.11 61	0.11 65	0.11 61	0.11 64	0.11 57	0.11 65	2.93 297	0.11 65	0.11 62	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.12 80	0.11 62	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 67

JetBlue	0.23 101	0.12 61	0.13 77	0.12 62	0.12 84	0.12 62	0.11 64	0.14 62	0.12 80	3.07 298	0.12 83	0.12 64	0.11 66	0.11 67	0.13 87	0.13 86	0.12 63	0.12 84	0.13 63	0.11 66	0.12 63	0.13 88	0.12 80	0.14 91	0.13 64	0.12 82	0.12 63	0.11 67

testlalala	0.17 79	1.25 232	0.20 101	0.15 74	0.11 65	0.15 75	0.11 64	0.21 86	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.15 74	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 71	0.11 66	0.15 73	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot	0.17 79	1.25 232	0.20 101	0.15 74	0.11 65	0.15 75	0.11 64	0.21 86	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.15 74	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 71	0.11 66	0.15 73	0.11 67

GCAP-Stereo	0.17 79	1.25 232	0.20 101	0.15 74	0.11 65	0.15 75	0.11 64	0.21 86	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.15 74	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 71	0.11 66	0.15 73	0.11 67

ICVP	0.13 62	0.16 72	0.11 62	0.16 81	0.11 65	0.16 82	0.11 64	0.16 74	0.11 65	0.16 69	0.11 65	0.16 83	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.16 81	0.11 68	0.16 80	0.11 66	0.16 80	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.16 81	0.11 66	0.16 80	0.11 67
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SGM_RVC	0.14 69	0.19 83	0.11 62	0.20 93	0.11 65	0.20 94	0.12 82	0.18 80	0.12 80	0.18 75	0.12 83	0.19 93	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.18 89	0.11 68	0.19 91	0.11 66	0.19 90	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.20 94	0.11 66	0.20 93	0.12 81
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CIPLG	0.13 62	0.15 67	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 70	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.15 75	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.11 65	0.15 73	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.12 82	0.15 71	0.12 82	0.15 73	0.12 81

IPLG	0.12 57	0.15 67	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

IPLGR_C	0.13 62	0.16 72	0.14 81	0.15 74	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.15 73	0.11 67

MIPNet	0.12 57	0.15 67	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 57	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.15 73	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

IPLGR	0.13 62	0.15 67	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.13 86	0.15 57	0.11 65	0.14 66	0.12 85	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.12 82	0.15 71	0.11 66	0.14 66	0.11 67

ACRE	0.13 62	0.16 72	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 70	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

HSM	0.14 69	0.17 77	0.11 62	0.17 85	0.11 65	0.17 84	0.12 82	0.17 78	0.11 65	0.17 73	0.11 65	0.17 87	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.12 80	0.17 85	0.12 84	0.17 83	0.12 84	0.17 84	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 84	0.12 82	0.17 84	0.12 81

DF	0.25 104	1.16 222	1.02 243	0.16 81	0.13 88	0.16 82	0.13 86	1.16 246	0.13 86	0.15 57	0.13 89	0.15 75	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.16 81	0.13 87	0.16 80	0.13 90	0.16 80	0.13 88	0.13 85	0.13 90	0.16 81	0.13 87	0.16 80	0.13 89

DDVS	0.15 74	0.18 78	0.13 77	0.18 88	0.13 88	0.19 91	0.13 86	0.18 80	0.13 86	0.18 75	0.13 89	0.18 90	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.18 89	0.13 87	0.18 87	0.13 90	0.18 86	0.13 88	0.13 85	0.10 54	0.19 90	0.14 89	0.19 88	0.13 89

ITSA-stereo	0.21 97	0.16 72	0.12 68	0.16 81	0.13 88	0.18 86	0.14 89	0.16 74	1.89 303	0.16 69	0.12 83	0.17 87	0.12 85	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.17 85	0.13 87	0.17 83	0.12 84	0.16 80	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 84	0.12 82	0.16 80	0.12 81

SFCPSM	0.23 101	0.18 78	0.13 77	0.18 88	0.12 84	0.18 86	0.80 248	0.17 78	0.12 80	0.88 193	0.12 83	0.17 87	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.12 80	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.12 84	1.18 257	0.13 88	0.12 80	0.12 82	0.18 87	0.13 87	0.18 86	0.12 81

DeepPruner_ROB	0.15 74	0.18 78	0.12 68	0.18 88	0.12 84	0.18 86	0.12 82	0.18 80	0.13 86	0.18 75	0.12 83	0.18 90	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.13 86	0.18 89	0.13 87	0.18 87	0.12 84	0.19 90	0.12 83	0.13 85	0.12 82	0.18 87	0.12 82	0.18 86	0.12 81

TS12	0.08 33	0.16 72	0.14 81	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 70	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 44	0.06 44

TS	0.08 33	0.08 41	0.16 85	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 70	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 44	0.06 44

castereo++	0.26 109	1.28 242	1.07 251	0.15 74	0.13 88	0.15 75	0.14 89	1.22 253	0.13 86	0.16 69	0.17 98	0.16 83	0.14 92	0.14 89	0.15 94	0.14 91	0.15 73	0.14 91	0.16 80	0.14 92	0.16 80	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.16 81	0.14 89	0.16 80	0.15 93

GMStereo	0.14 69	0.13 64	0.14 81	0.14 66	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 62	0.14 91	0.14 52	0.14 91	0.14 66	0.14 92	0.14 89	0.14 92	0.14 91	0.14 66	0.14 91	0.14 65	0.14 92	0.14 65	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.14 66	0.14 89	0.14 66	0.14 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DepthFocus	0.18 84	0.22 87	0.15 84	0.22 99	0.15 93	0.22 100	0.15 93	0.21 86	0.15 92	0.21 81	0.15 92	0.21 97	0.15 94	0.15 93	0.15 94	0.15 94	0.21 98	0.15 94	0.22 98	0.15 95	0.22 99	0.15 94	0.15 90	0.15 94	0.22 100	0.15 93	0.22 98	0.15 93

dd	0.18 84	0.22 87	0.16 85	0.22 99	0.15 93	0.22 100	0.15 93	0.21 86	0.15 92	0.21 81	0.15 92	0.21 97	0.15 94	0.15 93	0.15 94	0.15 94	0.22 101	0.14 91	0.22 98	0.14 92	0.22 99	0.15 94	0.16 93	0.15 94	0.23 106	0.15 93	0.22 98	0.16 96

dad	0.18 84	0.23 92	0.16 85	0.22 99	0.15 93	0.22 100	0.15 93	0.22 94	0.16 94	0.21 81	0.15 92	0.22 101	0.15 94	0.15 93	0.16 97	0.17 98	0.23 106	0.17 100	0.23 106	0.15 95	0.22 99	0.15 94	0.15 90	0.15 94	0.22 100	0.15 93	0.22 98	0.16 96

HCRNet	0.71 213	6.06 311	3.15 313	0.50 196	0.22 119	0.21 99	0.15 93	3.04 300	0.34 159	0.43 142	0.33 163	0.43 170	0.33 160	0.15 93	0.14 92	0.14 91	0.21 98	0.17 100	0.47 180	0.20 118	0.21 96	0.16 98	0.32 154	0.33 161	0.50 190	0.33 162	0.49 189	0.28 138

VIP-Stereo	0.36 141	2.00 258	1.11 254	0.26 123	0.16 97	0.24 113	0.15 93	2.00 278	0.23 122	0.24 91	0.15 92	0.23 107	0.16 97	0.16 97	0.16 97	0.15 94	0.24 111	0.15 94	0.24 112	0.16 97	0.24 109	0.15 94	0.15 90	0.20 115	0.24 112	0.15 93	0.24 109	0.15 93

IGEV_Zeroshot_test	0.18 84	0.22 87	0.18 95	0.21 97	0.18 111	0.20 94	0.17 100	0.20 83	0.16 94	0.25 97	0.16 96	0.21 97	0.17 100	0.16 97	0.18 109	0.15 94	0.20 95	0.16 96	0.20 94	0.18 111	0.21 96	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.20 94	0.17 100	0.20 93	0.16 96

IGEV-FE	0.29 116	2.85 284	0.36 147	0.20 93	0.17 101	0.19 91	0.17 100	0.37 137	0.17 99	0.19 78	0.17 98	0.19 93	0.17 100	0.17 99	0.17 101	0.17 98	0.19 94	0.17 100	0.19 91	0.17 101	0.19 90	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.19 90	0.17 100	0.19 88	0.17 102

ACV-stereo	0.20 92	0.23 92	0.17 90	0.23 107	0.17 101	0.23 109	0.17 100	0.23 102	0.17 99	0.23 90	0.17 98	0.23 107	0.17 100	0.17 99	0.17 101	0.17 98	0.24 111	0.17 100	0.23 106	0.17 101	0.24 109	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.23 106	0.17 100	0.23 107	0.17 102

MMNet	0.30 120	0.24 100	0.17 90	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 100	0.23 102	0.18 110	1.21 229	0.17 98	0.23 107	0.17 100	0.17 99	0.17 101	0.89 247	0.24 111	0.17 100	0.24 112	0.17 101	1.22 262	0.16 98	0.17 95	0.17 98	0.24 112	0.17 100	0.24 109	0.17 102

delet	0.30 120	0.24 100	0.17 90	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 100	0.23 102	0.16 94	1.21 229	0.17 98	0.24 114	0.17 100	0.17 99	0.17 101	0.91 251	0.24 111	0.17 100	0.24 112	0.17 101	1.23 264	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.24 112	0.17 100	0.24 109	0.17 102

psm_up	0.30 120	0.24 100	0.17 90	0.25 117	0.17 101	0.24 113	0.17 100	0.24 106	0.17 99	1.20 228	0.17 98	0.23 107	0.17 100	0.17 99	0.18 109	0.90 250	0.24 111	0.17 100	0.25 119	0.17 101	1.24 267	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.24 112	0.17 100	0.24 109	0.17 102

UPFNet	0.29 116	0.24 100	0.16 85	0.24 112	0.16 97	0.24 113	0.16 98	0.23 102	0.16 94	1.19 226	0.16 96	0.23 107	0.16 97	0.17 99	0.16 97	0.89 247	0.24 111	0.16 96	0.24 112	0.18 111	1.20 260	0.16 98	0.17 95	0.16 97	0.24 112	0.16 98	0.24 109	0.16 96

iResNet	0.19 88	0.23 92	0.17 90	0.22 99	0.17 101	0.22 100	0.19 114	0.22 94	0.17 99	0.22 84	0.17 98	0.22 101	0.17 100	0.17 99	0.17 101	0.17 98	0.22 101	0.17 100	0.22 98	0.17 101	0.23 106	0.17 102	0.18 109	0.17 98	0.23 106	0.17 100	0.23 107	0.17 102

Pointernet	0.22 99	0.41 135	0.38 151	0.22 99	0.17 101	0.22 100	0.17 100	0.41 152	0.17 99	0.22 84	0.17 98	0.22 101	0.17 100	0.18 106	0.18 109	0.18 107	0.23 106	0.18 113	0.23 106	0.18 111	0.23 106	0.18 113	0.17 95	0.17 98	0.22 100	0.18 112	0.22 98	0.17 102

GEStereo_RVC	0.36 141	0.23 92	0.18 95	0.23 107	0.18 111	0.23 109	0.19 114	0.22 94	0.19 112	0.24 91	0.20 116	0.24 114	0.18 113	0.18 106	0.18 109	0.21 113	0.25 119	0.18 113	0.22 98	0.18 111	0.23 106	0.18 113	0.19 112	0.20 115	0.23 106	0.20 115	4.43 320	0.19 114

CFNet	0.55 189	0.25 104	0.18 95	0.25 117	0.18 111	0.25 121	0.18 113	0.25 107	0.18 110	0.25 97	0.18 113	0.25 118	0.18 113	0.18 106	0.18 109	0.18 107	0.25 119	0.18 113	0.25 119	0.18 111	5.31 331	4.36 331	0.18 109	0.18 112	0.25 120	0.18 112	0.25 118	0.18 113

iResNetv2_ROB	0.20 92	0.22 87	0.19 99	0.23 107	0.19 115	0.22 100	0.17 100	0.22 94	0.17 99	0.22 84	0.17 98	0.22 101	0.17 100	0.18 106	0.18 109	0.19 110	0.22 101	0.17 100	0.23 106	0.17 101	0.25 113	0.18 113	0.17 95	0.18 112	0.23 106	0.17 100	0.25 118	0.17 102

MSKI-zero shot	0.19 88	0.21 85	0.16 85	0.22 99	0.16 97	0.23 109	0.17 100	0.22 94	0.17 99	0.22 84	0.17 98	0.22 101	0.16 97	0.19 110	0.16 97	0.17 98	0.23 106	0.16 96	0.22 98	0.16 97	0.22 99	0.17 102	0.16 93	0.17 98	0.22 100	0.19 114	0.22 98	0.16 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 152	2.14 267	1.91 295	0.20 93	0.18 111	0.19 91	0.17 100	2.23 281	0.19 112	0.24 91	0.21 118	0.19 93	0.21 119	0.20 111	0.18 109	0.20 111	0.20 95	0.18 113	0.20 94	0.19 116	0.19 90	0.17 102	0.18 109	0.17 98	0.20 94	0.20 115	0.21 96	0.19 114

castereo	0.34 135	1.59 249	1.39 270	0.17 85	0.15 93	0.18 86	0.26 128	1.74 268	0.17 99	0.19 78	0.18 113	0.18 90	0.20 115	0.20 111	0.22 122	0.21 113	0.18 89	0.17 100	0.19 91	0.16 97	0.18 86	0.20 117	0.17 95	0.21 119	0.19 90	0.17 100	0.19 88	0.16 96

MIM_Stereo	0.19 88	0.23 92	0.18 95	0.22 99	0.16 97	0.22 100	0.16 98	0.21 86	0.16 94	0.22 84	0.17 98	0.21 97	0.17 100	0.20 111	0.18 109	0.17 98	0.22 101	0.18 113	0.22 98	0.16 97	0.21 96	0.16 98	0.17 95	0.17 98	0.21 98	0.16 98	0.22 98	0.20 116

DAS	0.20 92	0.20 84	0.20 101	0.20 93	0.20 117	0.20 94	0.20 116	0.20 83	0.20 114	0.20 80	0.20 116	0.20 96	0.20 115	0.20 111	0.20 117	0.20 111	0.20 95	0.20 119	0.20 94	0.20 118	0.20 94	0.20 117	0.20 114	0.20 115	0.20 94	0.20 115	0.20 93	0.20 116

LACA2	0.20 92	0.27 111	0.22 108	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 100	0.26 112	0.17 99	0.24 91	0.17 98	0.24 114	0.17 100	0.21 115	0.17 101	0.17 98	0.24 111	0.17 100	0.24 112	0.17 101	0.24 109	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.24 112	0.17 100	0.24 109	0.17 102

LACA1	0.20 92	0.27 111	0.22 108	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 100	0.27 114	0.17 99	0.24 91	0.17 98	0.24 114	0.17 100	0.21 115	0.17 101	0.17 98	0.24 111	0.17 100	0.24 112	0.17 101	0.24 109	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.24 112	0.17 100	0.24 109	0.17 102

DISCO	0.59 196	0.29 115	0.22 108	0.27 125	5.05 336	0.30 131	0.21 118	0.28 115	0.21 116	0.27 105	0.21 118	0.27 127	0.20 115	0.21 115	0.21 118	0.21 113	0.27 128	0.21 120	0.27 127	0.21 120	0.27 121	0.23 124	0.21 115	0.21 119	0.27 127	0.21 118	5.06 328	0.22 121

LACA3	0.21 97	0.27 111	0.23 112	0.25 117	0.17 101	0.25 121	0.17 100	0.28 115	0.17 99	0.25 97	0.17 98	0.25 118	0.17 100	0.22 118	0.17 101	0.17 98	0.25 119	0.17 100	0.25 119	0.17 101	0.25 113	0.17 102	0.17 95	0.17 98	0.25 120	0.17 100	0.25 118	0.17 102

DCVSM-stereo	0.27 110	0.38 129	0.22 108	0.38 150	0.22 119	0.38 152	0.22 120	0.29 118	0.22 119	0.29 106	0.22 121	0.29 130	0.22 121	0.22 118	0.21 118	0.21 113	0.38 149	0.22 121	0.38 148	0.22 121	0.38 142	0.22 119	0.21 115	0.25 128	0.38 147	0.21 118	0.38 145	0.21 119

WAO-6	0.30 120	0.22 87	0.23 112	0.22 99	0.23 124	0.23 109	0.22 120	0.22 94	0.23 122	2.21 275	0.22 121	0.22 101	0.22 121	0.22 118	0.22 122	0.23 118	0.22 101	0.23 126	0.22 98	0.22 121	0.22 99	0.22 119	0.22 118	0.22 122	0.23 106	0.23 124	0.22 98	0.22 121

DLNR_Zeroshot_test	0.27 110	0.30 117	0.23 112	0.30 130	0.22 119	0.31 132	0.24 124	0.29 118	0.23 122	0.38 122	0.23 124	0.29 130	0.23 125	0.22 118	0.23 124	0.23 118	0.30 131	0.34 160	0.29 129	0.23 126	0.29 125	0.29 150	0.22 118	0.23 125	0.30 130	0.23 124	0.30 129	0.23 125

HGLStereo	0.27 110	0.25 104	0.21 107	0.35 140	0.21 118	0.35 139	0.21 118	0.34 129	0.21 116	0.39 125	0.21 118	0.34 136	0.21 119	0.22 118	0.21 118	0.21 113	0.35 138	0.22 121	0.35 137	0.22 121	0.35 133	0.22 119	0.21 115	0.21 119	0.35 138	0.21 118	0.35 137	0.21 119

IMH-64-1	0.29 116	0.23 92	0.23 112	0.23 107	0.22 119	0.22 100	0.23 122	0.22 94	0.22 119	2.02 265	0.23 124	0.23 107	0.22 121	0.23 123	0.23 124	0.23 118	0.23 106	0.22 121	0.23 106	0.22 121	0.22 99	0.22 119	0.22 118	0.22 122	0.22 100	0.22 121	0.22 98	0.22 121

IMH-64	0.29 116	0.23 92	0.23 112	0.23 107	0.22 119	0.22 100	0.23 122	0.22 94	0.22 119	2.02 265	0.23 124	0.23 107	0.22 121	0.23 123	0.23 124	0.23 118	0.23 106	0.22 121	0.23 106	0.22 121	0.22 99	0.22 119	0.22 118	0.22 122	0.22 100	0.22 121	0.22 98	0.22 121

AANet_RVC	0.61 197	0.31 119	5.05 325	0.31 132	0.19 115	0.24 113	0.20 116	5.86 321	0.20 114	0.24 91	0.18 113	0.25 118	0.20 115	0.23 123	0.21 118	0.18 107	0.37 146	0.18 113	0.24 112	0.19 116	0.25 113	0.19 116	0.19 112	0.19 114	0.24 112	0.15 93	0.24 109	0.20 116

iResNet_ROB	0.28 115	0.32 121	0.24 117	0.33 134	0.26 128	0.32 134	0.24 124	0.33 123	0.25 125	0.33 108	0.24 127	0.35 139	0.24 126	0.23 123	0.24 128	0.25 122	0.32 133	0.24 127	0.36 140	0.24 128	0.32 127	0.28 138	0.24 123	0.24 127	0.32 132	0.24 126	0.33 131	0.24 126

UNDER WATER-64	0.31 128	0.25 104	0.25 118	0.26 123	0.26 128	0.25 121	0.26 128	0.25 107	0.26 132	1.69 250	0.26 133	0.25 118	0.25 127	0.25 127	0.26 134	0.26 125	0.25 119	0.26 132	0.26 123	0.26 133	0.25 113	0.25 125	0.25 124	0.25 128	0.26 125	0.26 131	0.25 118	0.26 132

CAS	0.25 104	0.25 104	0.25 118	0.25 117	0.26 128	0.26 128	0.26 128	0.25 107	0.25 125	0.25 97	0.25 129	0.25 118	0.25 127	0.25 127	0.25 129	0.25 122	0.26 126	0.25 128	0.26 123	0.26 133	0.25 113	0.25 125	0.25 124	0.26 132	0.25 120	0.26 131	0.25 118	0.25 127

model_zeroshot	0.27 110	0.30 117	0.19 99	0.36 144	0.23 124	0.25 121	0.27 132	0.33 123	0.21 116	0.35 113	0.22 121	0.25 118	0.27 135	0.26 129	0.23 124	0.26 125	0.35 138	0.22 121	0.36 140	0.23 126	0.25 113	0.27 132	0.27 130	0.23 125	0.36 140	0.22 121	0.25 118	0.27 135

LoS_RVC	0.25 104	0.25 104	0.25 118	0.25 117	0.25 126	0.25 121	0.25 126	0.25 107	0.25 125	0.25 97	0.25 129	0.25 118	0.25 127	0.26 129	0.25 129	0.26 125	0.25 119	0.25 128	0.26 123	0.25 129	0.25 113	0.25 125	0.25 124	0.25 128	0.25 120	0.25 127	0.25 118	0.25 127

tt_ll	0.25 104	0.25 104	0.25 118	0.25 117	0.25 126	0.25 121	0.25 126	0.25 107	0.25 125	0.25 97	0.25 129	0.25 118	0.25 127	0.26 129	0.25 129	0.26 125	0.25 119	0.25 128	0.26 123	0.25 129	0.25 113	0.25 125	0.25 124	0.25 128	0.25 120	0.25 127	0.25 118	0.25 127

LoS	0.25 104	0.25 104	0.27 122	0.27 125	0.26 128	0.25 121	0.26 128	0.26 112	0.25 125	0.26 104	0.25 129	0.25 118	0.25 127	0.26 129	0.25 129	0.25 122	0.25 119	0.25 128	0.25 119	0.25 129	0.27 121	0.25 125	0.26 128	0.26 132	0.26 125	0.25 127	0.25 118	0.25 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.56 192	2.72 283	2.20 299	0.38 150	0.29 147	0.38 152	0.27 132	2.77 298	0.27 134	0.38 122	0.28 140	0.37 147	0.25 127	0.26 129	0.25 129	0.26 125	0.38 149	0.29 145	0.38 148	0.25 129	0.39 151	0.25 125	0.29 143	0.29 150	0.40 157	0.25 127	0.38 145	0.25 127

iRaft-Stereo_20w	0.30 120	0.46 149	0.27 122	0.34 136	0.26 128	0.35 139	0.28 139	0.34 129	0.26 132	0.34 111	0.26 133	0.34 136	0.26 133	0.26 129	0.26 134	0.26 125	0.34 135	0.26 132	0.34 135	0.26 133	0.34 129	0.26 131	0.26 128	0.26 132	0.34 135	0.26 131	0.34 135	0.26 132

MLCV	0.30 120	0.33 122	0.28 125	0.34 136	0.28 137	0.33 135	0.28 139	0.33 123	0.29 147	0.33 108	0.27 137	0.33 134	0.28 137	0.26 129	0.29 149	0.28 135	0.33 134	0.28 136	0.33 132	0.28 138	0.33 128	0.27 132	0.28 135	0.28 140	0.33 133	0.28 136	0.33 131	0.28 138

LG-Stereo_L2	0.32 129	0.45 146	0.36 147	0.37 146	0.27 133	0.37 148	0.27 132	0.43 157	0.27 134	0.36 119	0.31 156	0.36 145	0.27 135	0.27 136	0.27 137	0.30 147	0.37 146	0.27 135	0.37 144	0.27 137	0.37 139	0.27 132	0.27 130	0.27 136	0.37 144	0.27 134	0.37 143	0.27 135

DEFOM-Stereo	0.43 161	1.60 251	1.47 275	0.30 130	0.28 137	0.31 132	0.28 139	1.65 266	0.25 125	0.29 106	0.26 133	0.30 132	0.29 146	0.27 136	0.26 134	0.26 125	0.30 131	0.29 145	0.30 131	0.26 133	0.29 125	0.29 150	0.27 130	0.26 132	0.30 130	0.29 151	0.30 129	0.29 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 148	1.06 215	0.54 196	0.59 210	0.27 133	0.46 178	0.27 132	0.46 160	0.27 134	0.46 147	0.27 137	0.46 173	0.26 133	0.27 136	0.27 137	0.26 125	0.46 174	0.26 132	0.45 175	0.30 154	0.46 168	0.27 132	0.27 130	0.27 136	0.46 173	0.27 134	0.45 170	0.26 132

Any-RAFT	0.32 129	0.45 146	0.29 130	0.36 144	0.29 147	0.36 144	0.29 152	0.36 136	0.29 147	0.35 113	0.29 148	0.35 139	0.28 137	0.27 136	0.28 141	0.28 135	0.35 138	0.28 136	0.35 137	0.28 138	0.35 133	0.28 138	0.29 143	0.29 150	0.36 140	0.29 151	0.36 140	0.29 149

DGSMNet	0.33 132	0.42 141	0.28 125	0.40 162	0.28 137	0.40 162	0.28 139	0.40 150	0.28 139	0.40 133	0.28 140	0.39 154	0.28 137	0.27 136	0.28 141	0.28 135	0.40 163	0.28 136	0.42 169	0.29 147	0.41 157	0.31 155	0.29 143	0.28 140	0.41 162	0.28 136	0.42 166	0.29 149

SQANet	0.33 132	0.28 114	0.28 125	0.28 129	0.28 137	0.29 130	0.28 139	0.28 115	0.28 139	1.59 247	0.28 140	0.28 129	0.28 137	0.28 141	0.28 141	0.28 135	0.28 129	0.28 136	0.29 129	0.28 138	0.28 123	0.28 138	0.28 135	0.28 140	0.28 128	0.28 136	0.28 127	0.28 138

anonymity	0.30 120	0.34 123	0.27 122	0.33 134	0.27 133	0.33 135	0.28 139	0.33 123	0.28 139	0.33 108	0.28 140	0.33 134	0.28 137	0.28 141	0.28 141	0.28 135	0.34 135	0.28 136	0.34 135	0.28 138	0.34 129	0.27 132	0.27 130	0.27 136	0.34 135	0.28 136	0.34 135	0.28 138

gcap_with_dpt	0.34 135	0.42 141	0.29 130	0.42 173	0.29 147	0.42 170	0.29 152	0.39 146	0.29 147	0.39 125	0.29 148	0.39 154	0.29 146	0.29 143	0.29 149	0.28 135	0.42 170	0.29 145	0.42 169	0.29 147	0.42 162	0.28 138	0.28 135	0.28 140	0.41 162	0.28 136	0.41 160	0.28 138

GCAP-BAT	0.34 135	0.42 141	0.29 130	0.42 173	0.29 147	0.42 170	0.29 152	0.39 146	0.29 147	0.39 125	0.29 148	0.39 154	0.29 146	0.29 143	0.29 149	0.28 135	0.42 170	0.29 145	0.42 169	0.29 147	0.42 162	0.28 138	0.28 135	0.28 140	0.41 162	0.28 136	0.41 160	0.28 138

EKT-Stereo	0.36 141	0.50 162	0.30 136	0.40 162	0.29 147	0.40 162	0.29 152	0.35 132	0.30 151	0.47 150	0.30 153	0.35 139	0.32 156	0.29 143	0.34 160	0.33 158	0.59 203	0.31 154	0.39 159	0.29 147	0.37 139	0.38 171	0.29 143	0.31 156	0.58 208	0.28 136	0.51 193	0.29 149

PML	0.39 151	0.56 172	0.29 130	0.55 204	0.28 137	0.56 206	0.28 139	0.51 180	0.28 139	0.50 156	0.28 140	0.51 194	0.28 137	0.29 143	0.28 141	0.29 145	0.56 201	0.29 145	0.57 209	0.28 138	0.56 199	0.28 138	0.28 135	0.29 150	0.56 205	0.28 136	0.56 202	0.28 138

DN-CSS_ROB	0.30 120	0.34 123	0.29 130	0.34 136	0.27 133	0.34 137	0.28 139	0.33 123	0.27 134	0.34 111	0.27 137	0.34 136	0.28 137	0.29 143	0.27 137	0.26 125	0.35 138	0.29 145	0.33 132	0.28 138	0.34 129	0.28 138	0.28 135	0.27 136	0.34 135	0.28 136	0.33 131	0.28 138

GREAT-IGEV	0.36 141	0.46 149	0.33 143	0.43 175	0.30 154	0.43 175	0.30 157	0.45 159	0.30 151	0.42 141	0.30 153	0.43 170	0.30 151	0.30 148	0.30 153	0.30 147	0.43 172	0.30 151	0.43 172	0.30 154	0.43 165	0.30 153	0.30 151	0.30 154	0.43 170	0.30 154	0.43 168	0.30 155
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RSM	0.33 132	0.36 127	0.31 139	0.39 161	0.32 159	0.36 144	0.30 157	0.35 132	0.38 171	0.35 113	0.31 156	0.35 139	0.30 151	0.30 148	0.31 156	0.30 147	0.36 143	0.31 154	0.36 140	0.30 154	0.36 137	0.31 155	0.31 153	0.31 156	0.36 140	0.31 157	0.36 140	0.31 158

RAFT-Test	0.34 135	0.45 146	0.30 136	0.38 150	0.32 159	0.40 162	0.32 161	0.39 146	0.32 154	0.39 125	0.30 153	0.37 147	0.29 146	0.30 148	0.30 153	0.29 145	0.38 149	0.30 151	0.38 148	0.29 147	0.38 142	0.29 150	0.29 143	0.30 154	0.38 147	0.30 154	0.38 145	0.30 155

DDF-Stereo	0.37 146	0.57 175	0.50 188	0.40 162	0.32 159	0.40 162	0.32 161	0.53 183	0.32 154	0.39 125	0.32 159	0.39 154	0.32 156	0.32 151	0.32 158	0.32 156	0.40 163	0.32 158	0.40 160	0.32 159	0.40 156	0.32 158	0.32 154	0.32 158	0.40 157	0.32 159	0.40 156	0.32 160

GIP-stereo	0.38 148	0.56 172	0.40 155	0.45 178	0.33 162	0.44 177	0.35 164	0.49 173	0.33 158	0.43 142	0.32 159	0.42 166	0.31 153	0.33 152	0.33 159	0.34 159	0.40 163	0.32 158	0.40 160	0.32 159	0.43 165	0.38 171	0.33 157	0.32 158	0.43 170	0.32 159	0.42 166	0.34 164

LL-Strereo2	0.47 169	2.60 280	0.51 192	0.38 150	0.28 137	0.37 148	0.28 139	0.55 189	0.35 163	0.44 144	0.34 164	0.44 172	0.34 161	0.34 153	0.36 166	0.36 164	0.47 178	0.36 166	0.47 180	0.35 166	0.47 172	0.35 162	0.35 162	0.35 167	0.46 173	0.35 164	0.47 175	0.35 165

GMOStereo	0.50 172	0.44 144	2.38 305	0.40 162	0.34 164	0.42 170	0.36 170	1.96 273	0.34 159	0.41 134	0.36 168	0.42 166	0.35 163	0.34 153	0.38 171	0.31 152	0.39 159	0.34 160	0.40 160	0.33 163	0.39 151	0.33 159	0.33 157	0.34 163	0.40 157	0.36 167	0.40 156	0.32 160

error version	0.50 172	0.44 144	2.38 305	0.40 162	0.34 164	0.42 170	0.36 170	1.96 273	0.34 159	0.41 134	0.36 168	0.42 166	0.35 163	0.34 153	0.38 171	0.31 152	0.39 159	0.34 160	0.40 160	0.33 163	0.39 151	0.33 159	0.33 157	0.34 163	0.40 157	0.36 167	0.40 156	0.32 160

test_1	0.65 201	4.37 299	2.38 305	0.40 162	0.34 164	0.42 170	0.36 170	1.96 273	0.34 159	0.41 134	0.36 168	0.42 166	0.35 163	0.34 153	0.38 171	0.31 152	0.39 159	0.34 160	0.40 160	0.33 163	0.39 151	0.33 159	0.33 157	0.34 163	0.40 157	0.36 167	0.40 156	0.32 160

GASTEREO	0.41 153	0.54 166	0.44 166	0.48 188	0.35 167	0.48 190	0.35 164	0.53 183	0.35 163	0.46 147	0.35 165	0.46 173	0.35 163	0.35 157	0.35 162	0.35 162	0.47 178	0.35 164	0.47 180	0.35 166	0.47 172	0.38 171	0.35 162	0.35 167	0.48 184	0.35 164	0.47 175	0.35 165

GES	0.43 161	0.41 135	0.31 139	0.35 140	0.30 154	0.47 184	0.28 139	0.33 123	0.28 139	0.35 113	0.29 148	2.95 301	0.38 173	0.35 157	0.30 153	0.34 159	0.34 135	0.30 151	0.33 132	0.30 154	0.35 133	0.30 153	0.33 157	0.33 161	0.33 133	0.31 157	0.33 131	0.29 149

RAFT + AFF	0.34 135	0.29 115	0.32 142	0.31 132	0.30 154	0.39 159	0.32 161	0.39 146	0.30 151	0.39 125	0.32 159	0.39 154	0.32 156	0.35 157	0.36 166	0.32 156	0.38 149	0.31 154	0.38 148	0.31 158	0.38 142	0.28 138	0.37 171	0.34 163	0.38 147	0.30 154	0.38 145	0.28 138

FCDSN-DC	0.44 163	0.31 119	0.35 145	0.34 136	0.28 137	0.35 139	0.30 157	0.32 122	0.25 125	1.32 235	0.24 127	1.00 246	0.32 156	0.35 157	0.34 160	0.30 147	0.72 217	0.37 171	0.48 187	0.32 159	0.53 195	0.49 206	0.23 122	0.29 150	0.50 190	0.42 190	0.61 209	0.71 241
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ETE_ROB	0.35 140	0.35 126	0.35 145	0.35 140	0.35 167	0.35 139	0.35 164	0.35 132	0.35 163	0.35 113	0.35 165	0.35 139	0.35 163	0.35 157	0.35 162	0.35 162	0.35 138	0.35 164	0.35 137	0.35 166	0.35 133	0.35 162	0.35 162	0.35 167	0.35 138	0.35 164	0.35 137	0.35 165

GSStereo	0.42 158	0.56 172	0.44 166	0.48 188	0.36 172	0.48 190	0.36 170	0.54 185	0.36 168	0.47 150	0.36 168	0.47 178	0.36 168	0.36 162	0.35 162	0.36 164	0.48 183	0.36 166	0.48 187	0.36 170	0.48 179	0.36 167	0.36 167	0.36 170	0.48 184	0.36 167	0.48 181	0.35 165

DMCA	0.36 141	0.38 129	0.37 149	0.35 140	0.35 167	0.35 139	0.36 170	0.35 132	0.36 168	0.36 119	0.37 174	0.36 145	0.36 168	0.36 162	0.35 162	0.37 167	0.36 143	0.36 166	0.36 140	0.36 170	0.36 137	0.35 162	0.36 167	0.36 170	0.37 144	0.36 167	0.36 140	0.36 170

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 166	0.57 175	0.45 172	0.54 201	0.37 173	0.53 203	0.37 175	0.56 191	0.40 180	0.53 162	0.38 177	0.53 198	0.37 170	0.37 164	0.37 169	0.37 167	0.55 198	0.38 174	0.53 203	0.37 172	0.53 195	0.37 168	0.37 171	0.39 184	0.54 201	0.37 173	0.54 199	0.37 173

XPNet_ROB	0.37 146	0.37 128	0.37 149	0.37 146	0.37 173	0.37 148	0.37 175	0.37 137	0.37 170	0.37 121	0.37 174	0.37 147	0.37 170	0.37 164	0.37 169	0.37 167	0.37 146	0.37 171	0.37 144	0.37 172	0.37 139	0.37 168	0.37 171	0.37 176	0.37 144	0.37 173	0.37 143	0.37 173

GEAStereo	0.42 158	0.55 168	0.44 166	0.48 188	0.35 167	0.48 190	0.35 164	0.54 185	0.35 163	0.47 150	0.36 168	0.47 178	0.41 183	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.51 193	0.36 166	0.51 198	0.38 176	0.48 179	0.35 162	0.35 162	0.36 170	0.52 196	0.37 173	0.48 181	0.36 170

gasm-f	0.42 158	0.55 168	0.44 166	0.48 188	0.35 167	0.48 190	0.35 164	0.54 185	0.35 163	0.47 150	0.36 168	0.47 178	0.41 183	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.51 193	0.36 166	0.51 198	0.38 176	0.48 179	0.35 162	0.35 162	0.36 170	0.52 196	0.37 173	0.48 181	0.36 170

MSCF	0.44 163	0.60 181	0.47 174	0.50 196	0.40 182	0.50 197	0.38 178	0.57 193	0.38 171	0.48 154	0.38 177	0.48 186	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.49 188	0.38 174	0.49 191	0.39 183	0.50 187	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.49 189	0.38 177	0.49 189	0.38 176

LG-Stereo_L1	0.44 163	0.58 178	0.49 187	0.51 199	0.38 177	0.51 199	0.38 178	0.56 191	0.38 171	0.50 156	0.38 177	0.50 191	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.52 195	0.38 174	0.52 201	0.38 176	0.51 189	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.52 196	0.38 177	0.51 193	0.40 183

WAO-7	0.46 167	0.38 129	0.38 151	0.38 150	0.38 177	0.38 152	0.38 178	0.38 140	0.38 171	2.57 291	0.38 177	0.38 150	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.38 149	0.38 174	0.38 148	0.38 176	0.38 142	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.38 147	0.38 177	0.38 145	0.38 176

HanzoNet	0.47 169	0.39 133	0.38 151	0.38 150	0.38 177	0.38 152	0.38 178	0.40 150	0.38 171	2.63 292	0.38 177	0.38 150	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.39 178	0.38 149	0.38 174	0.38 148	0.42 190	0.38 142	0.39 180	0.39 181	0.38 177	0.38 147	0.38 177	0.38 145	0.39 182

Venus	0.46 167	0.38 129	0.40 155	0.38 150	0.38 177	0.39 159	0.38 178	0.38 140	0.38 171	2.71 293	0.38 177	0.38 150	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.38 149	0.38 174	0.38 148	0.38 176	0.38 142	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.38 147	0.38 177	0.39 155	0.38 176

IMH	0.47 169	0.40 134	0.39 154	0.38 150	0.38 177	0.38 152	0.38 178	0.38 140	0.40 180	2.79 295	0.38 177	0.38 150	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.39 159	0.38 174	0.38 148	0.40 184	0.38 142	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.38 147	0.38 177	0.38 145	0.38 176

iRaftStereo_RVC	0.62 199	1.76 254	2.24 301	0.52 200	0.37 173	0.53 203	0.38 178	2.51 292	0.38 171	0.51 159	0.38 177	0.51 194	0.38 173	0.38 166	0.38 171	0.38 170	0.52 195	0.38 174	0.52 201	0.38 176	0.52 192	0.38 171	0.38 175	0.38 177	0.52 196	0.39 183	0.52 196	0.38 176

CFNet_RVC	0.93 242	8.54 326	0.41 157	0.56 205	0.37 173	0.56 206	0.37 175	0.50 177	0.40 180	0.56 165	5.24 337	0.56 201	0.34 161	0.40 175	0.41 186	0.34 159	0.53 197	0.40 182	0.56 208	0.38 176	0.52 192	0.40 182	0.40 182	0.41 186	0.56 205	0.40 184	0.56 202	0.40 183

4D-IteraStereo	0.67 206	3.40 289	1.05 248	0.71 226	0.83 248	0.47 184	0.27 132	0.47 166	0.27 134	0.35 113	0.26 133	0.68 214	0.84 247	0.41 176	0.54 215	0.89 247	0.74 220	0.88 251	0.73 221	0.87 252	0.42 162	0.27 132	0.28 135	0.28 140	0.36 140	0.28 136	0.68 213	0.90 251

GwcNet-ADL	0.41 153	0.41 135	0.41 157	0.41 169	0.41 184	0.41 166	0.41 186	0.41 152	0.41 183	0.41 134	0.41 187	0.41 162	0.41 183	0.41 176	0.41 186	0.41 179	0.41 166	0.41 184	0.41 165	0.41 185	0.41 157	0.41 184	0.41 183	0.41 186	0.41 162	0.41 185	0.41 160	0.41 185

PSMNet-ADL	0.41 153	0.41 135	0.41 157	0.41 169	0.41 184	0.41 166	0.41 186	0.41 152	0.41 183	0.41 134	0.41 187	0.41 162	0.41 183	0.41 176	0.41 186	0.41 179	0.41 166	0.41 184	0.41 165	0.41 185	0.41 157	0.41 184	0.41 183	0.41 186	0.41 162	0.41 185	0.41 160	0.41 185

GANet-ADL	0.41 153	0.41 135	0.41 157	0.41 169	0.41 184	0.41 166	0.41 186	0.41 152	0.41 183	0.41 134	0.41 187	0.41 162	0.41 183	0.41 176	0.41 186	0.41 179	0.41 166	0.41 184	0.41 165	0.41 185	0.41 157	0.41 184	0.41 183	0.41 186	0.41 162	0.41 185	0.41 160	0.41 185

CroCo-Stereo	0.80 222	2.51 275	0.41 157	1.27 271	0.41 184	1.27 270	0.41 186	1.27 255	0.41 183	1.27 232	0.41 187	1.27 267	0.41 183	0.41 176	0.41 186	0.41 179	1.28 268	0.41 184	1.27 267	0.41 185	1.27 268	0.41 184	0.42 187	0.41 186	1.27 272	0.41 185	1.27 269	0.41 185
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	0.41 153	0.41 135	0.41 157	0.41 169	0.41 184	0.41 166	0.41 186	0.41 152	0.41 183	0.41 134	0.41 187	0.41 162	0.41 183	0.41 176	0.41 186	0.41 179	0.41 166	0.41 184	0.41 165	0.41 185	0.41 157	0.41 184	0.41 183	0.41 186	0.41 162	0.41 185	0.41 160	0.41 185

FSD		0.55 168	0.42 163	0.54 201	0.42 189	0.55 205	0.43 192	0.54 185	0.42 188	0.59 167	0.42 192			0.43 182	0.42 192	0.42 184			2.46 296	0.44 193				0.44 193	0.55 202	0.43 192	0.55 200	0.53 213

CroCo-Stereo Lap2	0.85 237	2.86 286	0.43 164	1.33 273	0.43 191	1.31 271	0.42 191	1.32 256	0.42 188	1.31 234	0.44 193	1.32 269	0.44 191	0.43 182	0.44 193	0.43 185	1.35 269	0.43 190	1.32 270	0.43 191	1.31 269	0.43 189	0.43 188	0.42 192	1.31 273	0.42 190	1.31 270	0.43 190

DN	0.50 172	0.59 180	0.44 166	0.59 210	0.44 192	0.59 210	0.44 194	0.57 193	0.44 190	0.57 166	0.44 193	0.57 203	0.44 191	0.44 184	0.44 193	0.44 186	0.59 203	0.44 191	0.59 210	0.44 193	0.59 203	0.44 190	0.44 189	0.44 193	0.59 210	0.44 193	0.59 205	0.44 191

Occ-G	0.68 208	0.54 166	3.16 314	0.57 209	0.45 193	0.52 202	0.40 185	3.44 305	0.46 194	0.52 160	0.45 195	0.51 194	0.44 191	0.44 184	0.40 184	0.45 188	0.55 198	0.41 184	0.53 203	0.43 191	0.52 192	0.40 182	0.44 189	0.45 195	0.55 202	0.44 193	0.53 198	0.44 191

CASnet	0.32 129	0.53 165	0.34 144	0.27 125	0.31 157	0.34 137	0.29 152	0.31 121	0.32 154	0.25 97	0.31 156	0.27 127	0.40 182	0.45 186	0.27 137	0.30 147	0.26 126	0.40 182	0.28 128	0.37 172	0.28 123	0.39 180	0.29 143	0.40 185	0.29 129	0.28 136	0.24 109	0.30 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.38 148	0.34 123	0.44 166	0.43 175	0.33 162	0.37 148	0.44 194	0.37 137	0.38 171	0.45 145	0.35 165	0.35 139	0.41 183	0.45 186	0.36 166	0.36 164	0.36 143	0.45 192	0.43 172	0.35 166	0.34 129	0.46 191	0.36 167	0.36 170	0.42 169	0.34 163	0.35 137	0.38 176

otaku	0.52 177	0.46 149	0.48 181	0.46 179	0.46 194	0.46 178	0.46 196	0.46 160	0.47 199	1.88 254	0.46 196	0.46 173	0.46 195	0.46 188	0.46 196	0.46 189	0.47 178	0.46 193	0.46 176	0.46 196	0.47 172	0.46 191	0.46 191	0.46 196	0.47 179	0.46 195	0.46 171	0.47 196

Dean	0.52 177	0.46 149	0.48 181	0.46 179	0.46 194	0.46 178	0.46 196	0.46 160	0.46 194	1.90 255	0.46 196	0.47 178	0.46 195	0.46 188	0.46 196	0.46 189	0.48 183	0.46 193	0.46 176	0.46 196	0.46 168	0.46 191	0.46 191	0.46 196	0.46 173	0.46 195	0.46 171	0.46 193

ACVNet-4b	0.53 181	0.46 149	0.47 174	0.46 179	0.46 194	0.46 178	0.46 196	0.46 160	0.46 194	2.17 271	0.46 196	0.46 173	0.47 198	0.46 188	0.46 196	0.46 189	0.46 174	0.46 193	0.46 176	0.46 196	0.46 168	0.46 191	0.46 191	0.47 200	0.46 173	0.46 195	0.46 171	0.46 193

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 211	6.91 313	0.46 173	0.46 179	0.46 194	0.46 178	0.46 196	0.46 160	0.46 194	0.46 147	0.46 196	0.46 173	0.46 195	0.46 188	0.46 196	0.46 189	0.46 174	0.46 193	0.46 176	0.46 196	0.47 172	0.46 191	0.46 191	0.46 196	0.46 173	0.46 195	0.46 171	0.46 193

PointNet	0.56 192	0.69 187	0.47 174	0.69 221	0.47 198	0.69 219	0.47 200	0.70 203	0.47 199	0.69 174	0.47 200	0.69 215	0.48 202	0.47 192	0.47 200	0.47 196	0.70 213	0.48 204	0.70 217	0.48 205	0.69 213	0.48 202	0.47 197	0.48 204	0.70 217	0.48 206	0.69 214	0.47 196

Ntro	0.53 181	0.47 155	0.50 188	0.46 179	0.48 204	0.47 184	0.47 200	0.46 160	0.46 194	2.05 267	0.47 200	0.47 178	0.49 207	0.47 192	0.47 200	0.46 189	0.48 183	0.46 193	0.49 191	0.46 196	0.47 172	0.46 191	0.46 191	0.47 200	0.46 173	0.46 195	0.47 175	0.47 196

HaxPig	0.52 177	0.48 158	0.47 174	0.47 184	0.47 198	0.47 184	0.47 200	0.47 166	0.47 199	1.80 251	0.47 200	0.47 178	0.47 198	0.47 192	0.47 200	0.47 196	0.47 178	0.47 200	0.47 180	0.47 201	0.47 172	0.47 199	0.47 197	0.47 200	0.47 179	0.47 202	0.47 175	0.47 196

UNDER WATER	0.52 177	0.47 155	0.47 174	0.47 184	0.47 198	0.47 184	0.47 200	0.47 166	0.47 199	1.90 255	0.47 200	0.47 178	0.47 198	0.47 192	0.47 200	0.47 196	0.46 174	0.47 200	0.47 180	0.47 201	0.46 168	0.47 199	0.47 197	0.48 204	0.47 179	0.47 202	0.47 175	0.47 196

LVE	0.53 181	0.47 155	0.48 181	0.47 184	0.47 198	0.47 184	0.47 200	0.48 169	0.47 199	1.96 262	0.47 200	0.47 178	0.47 198	0.47 192	0.47 200	0.47 196	0.47 178	0.47 200	0.47 180	0.47 201	0.47 172	0.47 199	0.47 197	0.47 200	0.47 179	0.47 202	0.47 175	0.47 196

ACVNet_1	0.53 181	0.46 149	0.48 181	0.47 184	0.47 198	0.46 178	0.48 205	0.48 169	0.48 204	2.07 268	0.47 200	0.48 186	0.48 202	0.47 192	0.47 200	0.46 189	0.49 188	0.47 200	0.47 180	0.47 201	0.48 179	0.46 191	0.46 191	0.48 204	0.47 179	0.47 202	0.48 181	0.47 196

AIO-test1	0.54 186	0.64 184	0.54 196	0.60 212	0.49 208	0.61 213	0.49 208	0.64 198	0.49 209	0.59 167	0.48 206	0.60 206	0.50 209	0.48 198	0.48 206	0.48 200	0.60 205	0.48 204	0.60 212	0.48 205	0.60 204	0.49 206	0.49 203	0.49 208	0.59 210	0.49 210	0.60 206	0.49 204

RainbowNet	0.53 181	0.48 158	0.48 181	0.48 188	0.48 204	0.48 190	0.48 205	0.48 169	0.48 204	1.92 257	0.48 206	0.48 186	0.48 202	0.48 198	0.48 206	0.48 200	0.48 183	0.48 204	0.48 187	0.48 205	0.48 179	0.48 202	0.48 201	0.48 204	0.48 184	0.48 206	0.48 181	0.48 203

notaker	0.54 186	0.48 158	0.48 181	0.48 188	0.48 204	0.48 190	0.49 208	0.48 169	0.48 204	1.95 261	0.48 206	0.48 186	0.48 202	0.48 198	0.48 206	0.48 200	0.48 183	0.48 204	0.48 187	0.48 205	0.49 185	0.48 202	0.48 201	0.49 208	0.48 184	0.48 206	0.48 181	0.49 204

KSHMR	0.85 237	0.72 188	0.51 192	0.49 194	0.49 208	0.51 199	1.07 268	0.50 177	0.48 204	6.04 333	0.52 213	0.66 210	0.98 257	0.49 201	0.77 244	0.49 204	1.17 260	0.51 214	0.49 191	1.06 266	0.51 189	0.49 206	0.49 203	0.51 212	1.04 254	0.49 210	0.81 226	0.72 242

ACVNet_2	0.55 189	0.49 161	0.50 188	0.49 194	0.49 208	0.49 196	0.49 208	0.49 173	0.49 209	2.14 270	0.49 209	0.50 191	0.49 207	0.49 201	0.49 210	0.49 204	0.50 191	0.49 210	0.50 195	0.49 210	0.49 185	0.49 206	0.49 203	0.50 210	0.50 190	0.49 210	0.50 191	0.49 204

AEACV	0.74 217	0.52 164	3.10 311	0.60 212	0.48 204	0.56 206	0.48 205	3.02 299	0.83 247	0.61 170	0.62 225	0.72 219	0.50 209	0.49 201	0.49 210	0.48 200	0.58 202	0.50 211	0.55 206	0.48 205	0.56 199	0.50 212	0.50 206	0.51 212	0.58 208	0.51 215	0.60 206	0.51 210

AIO-test2	0.54 186	0.65 185	0.55 199	0.60 212	0.50 212	0.60 211	0.49 208	0.65 199	0.48 204	0.60 169	0.49 209	0.59 204	0.50 209	0.50 204	0.49 210	0.49 204	0.60 205	0.50 211	0.60 212	0.49 210	0.60 204	0.49 206	0.50 206	0.51 212	0.60 212	0.48 206	0.60 206	0.50 207

SANet	0.50 172	0.50 162	0.50 188	0.50 196	0.50 212	0.50 197	0.50 212	0.50 177	0.50 211	0.50 156	0.50 211	0.50 191	0.50 209	0.50 204	0.50 213	0.50 208	0.50 191	0.50 211	0.50 195	0.50 213	0.50 187	0.50 212	0.50 206	0.50 210	0.50 190	0.50 213	0.50 191	0.50 207

TorneroNet	1.15 262	1.10 219	0.51 192	0.69 221	0.51 214	1.10 258	0.50 212	0.51 180	0.51 212	13.92 340	1.17 274	0.49 190	0.51 214	0.54 206	0.48 206	0.49 204	0.49 188	0.65 229	0.70 217	0.49 210	0.51 189	0.49 206	0.67 229	1.36 286	0.51 194	0.50 213	0.52 196	1.23 278

FlowAnything	1.02 255	2.51 275	0.58 206	1.60 280	0.56 218	1.61 280	0.56 220	1.60 265	0.55 215	1.61 248	0.56 217	1.61 276	0.55 217	0.55 207	0.55 217	0.55 212	1.61 279	0.56 220	1.61 277	0.56 218	1.62 276	0.55 215	0.56 214	0.56 219	1.62 281	0.56 219	1.62 278	0.56 215

PSMNet_ROB	0.55 189	0.55 168	0.56 202	0.56 205	0.55 216	0.56 206	0.55 216	0.55 189	0.55 215	0.55 163	0.55 216	0.55 200	0.55 217	0.55 207	0.56 218	0.55 212	0.55 198	0.55 217	0.55 206	0.55 216	0.55 198	0.55 215	0.55 211	0.55 218	0.55 202	0.55 218	0.55 200	0.55 214

ARAFT	0.64 200	0.74 192	0.62 210	0.70 225	0.56 218	0.72 222	0.55 216	0.72 206	0.54 214	0.73 179	0.56 217	0.72 219	0.56 219	0.56 209	0.62 226	0.63 221	0.73 218	0.53 216	0.73 221	0.54 215	0.72 215	0.65 225	0.62 220	0.56 219	0.72 220	0.54 216	0.72 217	0.57 216

zero-FE	0.66 202	0.80 195	0.56 202	0.79 229	0.58 220	0.82 227	0.55 216	0.76 208	0.56 217	0.75 181	0.58 221	0.75 223	0.59 222	0.57 210	0.56 218	0.55 212	0.79 222	0.55 217	0.78 226	0.55 216	0.85 224	0.58 217	0.55 211	0.57 223	0.80 226	0.57 220	0.80 222	0.57 216

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 217	0.57 175	0.57 205	0.56 205	0.92 251	1.07 256	0.63 229	1.03 236	0.82 246	0.49 155	0.77 243	0.69 215	0.54 216	0.58 211	0.54 215	0.86 246	1.06 250	0.72 242	1.06 253	0.79 244	0.58 202	0.87 248	0.59 216	0.46 196	0.76 223	0.46 195	1.05 251	0.97 256

UDG	0.70 211	0.87 200	0.56 202	0.87 236	0.59 221	0.84 230	0.59 225	0.85 214	0.57 220	0.84 191	0.59 223	0.84 231	0.60 223	0.58 211	0.60 223	0.59 217	0.85 228	0.59 222	0.87 234	0.58 220	0.87 226	0.60 221	0.57 215	0.59 224	0.87 231	0.58 222	0.86 231	0.60 221

test-3	0.78 221	4.38 300	1.80 287	0.62 216	0.49 208	0.62 214	0.50 212	1.86 269	0.64 225	0.69 174	0.52 213	0.66 210	0.38 173	0.58 211	0.57 221	0.46 189	0.66 211	0.46 193	0.50 195	0.44 193	0.48 179	0.58 217	0.54 210	0.60 226	0.70 217	0.46 195	0.48 181	0.50 207

DDUNet	0.69 209	0.84 199	0.59 207	0.84 235	0.59 221	0.87 233	0.57 222	0.84 213	0.59 223	0.82 189	0.58 221	0.85 232	0.57 220	0.59 214	0.59 222	0.57 216	0.87 229	0.59 222	0.85 232	0.59 223	0.85 224	0.59 220	0.59 216	0.59 224	0.87 231	0.59 223	0.84 228	0.59 219

LMCR-Stereo	0.61 197	0.61 182	0.61 209	0.61 215	0.61 223	0.67 218	0.61 227	0.61 196	0.61 224	0.61 170	0.61 224	0.61 207	0.61 224	0.61 215	0.61 225	0.61 219	0.61 207	0.61 225	0.61 214	0.61 224	0.61 206	0.61 222	0.61 219	0.61 228	0.61 214	0.61 226	0.61 209	0.61 225

HH	0.66 202	2.13 262	0.47 174	0.37 146	0.29 147	0.36 144	0.27 132	0.49 173	0.44 190	0.78 182	0.68 235	0.67 212	0.90 251	0.62 216	0.90 251	0.53 210	0.88 230	0.48 204	0.37 144	0.29 147	0.63 209	0.66 228	0.66 223	0.51 212	1.06 256	0.61 226	1.08 254	0.60 221

HanStereo	0.66 202	2.13 262	0.47 174	0.37 146	0.29 147	0.36 144	0.27 132	0.49 173	0.44 190	0.78 182	0.68 235	0.67 212	0.90 251	0.62 216	0.90 251	0.53 210	0.88 230	0.48 204	0.37 144	0.29 147	0.63 209	0.66 228	0.66 223	0.51 212	1.06 256	0.61 226	1.08 254	0.60 221

STTRV1_RVC		1.59 249	0.52 195	0.69 221	0.61 223	0.66 217	0.43 192	0.88 216	0.45 193	0.71 177	0.62 225	0.69 215	0.45 194	0.62 216	0.40 184	0.44 186	0.80 224	0.59 222		0.63 225	0.80 218	0.46 191		0.61 228	0.72 220	0.54 216	0.80 222	0.60 221

MyStereo04	0.76 219	4.78 305	0.62 210	0.63 218	0.54 215	0.65 216	0.56 220	0.61 196	0.58 221	0.61 170	0.56 217	0.63 208	0.57 220	0.63 219	0.60 223	0.60 218	0.64 209	0.56 220	0.63 215	0.58 220	0.63 209	0.62 224	0.55 211	0.60 226	0.63 215	0.57 220	0.64 211	0.58 218

CASS	0.58 195	0.89 201	0.55 199	0.56 205	0.55 216	0.60 211	0.57 222	0.57 193	0.56 217	0.55 163	0.56 217	0.56 201	0.50 209	0.63 219	0.56 218	0.56 215	0.62 208	0.62 226	0.59 210	0.56 218	0.56 199	0.48 202	0.60 218	0.56 219	0.57 207	0.60 225	0.57 204	0.59 219
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AFF-stereo	0.71 213	0.73 190	0.65 212	0.82 233	0.63 226	0.83 228	0.63 229	0.73 207	0.65 226	0.82 189	0.73 241	0.74 222	0.64 225	0.63 219	0.62 226	0.62 220	0.73 218	0.63 227	0.74 223	0.72 241	0.80 218	0.58 217	0.70 237	0.71 244	0.79 224	0.69 240	0.78 220	0.72 242

MLG-Stereo	0.87 239	1.33 244	0.93 236	0.62 216	1.00 254	1.16 261	0.55 216	0.86 215	0.83 247	1.19 226	0.40 185	1.30 268	0.81 245	0.65 222	0.45 195	1.01 261	1.17 260	0.46 193	1.29 269	0.58 220	1.05 247	0.90 251	0.73 242	0.87 253	0.60 212	1.01 261	1.13 258	0.51 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 206	0.74 192	0.60 208	0.79 229	0.61 223	0.76 223	0.57 222	0.71 205	0.56 217	0.71 177	0.54 215	0.72 219	0.66 228	0.65 222	0.65 229	0.64 222	0.74 220	0.64 228	0.74 223	0.63 225	0.73 216	0.65 225	0.64 221	0.64 230	0.74 222	0.61 226	0.73 218	0.64 226

DSFCA	0.66 202	0.73 190	0.74 218	0.68 220	0.65 227	0.64 215	0.65 232	0.65 199	0.65 226	0.66 173	0.65 227	0.65 209	0.64 225	0.65 222	0.65 229	0.65 223	0.65 210	0.65 229	0.65 216	0.65 227	0.65 212	0.65 225	0.65 222	0.65 231	0.66 216	0.66 230	0.65 212	0.65 227

WQFJA1++	0.80 222	1.24 231	0.73 216	0.97 244	0.65 227	0.97 241	0.65 232	0.97 225	0.65 226	0.94 200	0.66 228	0.94 238	0.65 227	0.66 225	0.65 229	0.66 224	0.98 238	0.66 231	0.98 242	0.66 229	0.98 235	0.66 228	0.66 223	0.66 233	0.98 242	0.66 230	0.98 239	0.66 228

WQFJX1	0.81 228	1.27 239	0.74 218	0.98 246	0.67 235	0.98 243	0.67 238	0.97 225	0.67 234	0.94 200	0.67 232	0.95 241	0.66 228	0.66 225	0.66 232	0.67 229	0.99 240	0.67 234	0.98 242	0.68 237	0.99 236	0.66 228	0.66 223	0.66 233	0.99 243	0.66 230	1.00 242	0.66 228

NLMM1	0.81 228	1.26 237	0.74 218	1.00 250	0.66 230	0.99 245	0.67 238	0.98 228	0.66 229	0.94 200	0.67 232	0.94 238	0.66 228	0.66 225	0.66 232	0.66 224	1.00 244	0.67 234	1.00 246	0.66 229	0.99 236	0.71 239	0.73 242	0.67 237	0.99 243	0.67 234	1.00 242	0.66 228

NLMM	0.80 222	1.26 237	0.75 222	0.98 246	0.66 230	0.97 241	0.66 234	0.97 225	0.66 229	0.94 200	0.66 228	0.96 245	0.66 228	0.66 225	0.68 239	0.67 229	0.99 240	0.68 238	0.98 242	0.66 229	0.99 236	0.66 228	0.66 223	0.66 233	1.00 248	0.66 230	0.99 240	0.66 228

ktn	0.84 236	1.15 220	0.54 196	1.16 266	1.26 280	0.51 199	0.53 215	0.51 180	0.66 229	4.54 321	0.51 212	0.52 197	0.52 215	0.66 225	0.51 214	0.51 209	1.37 273	1.17 272	0.49 191	0.51 214	1.23 264	0.51 214	0.67 229	0.51 212	0.51 194	0.68 239	0.51 193	0.51 210

WQFJX	0.81 228	1.27 239	0.74 218	0.99 248	0.66 230	0.99 245	0.66 234	0.99 231	0.66 229	0.95 205	0.66 228	0.95 241	0.67 234	0.67 230	0.66 232	0.66 224	0.99 240	0.66 231	1.00 246	0.66 229	0.99 236	0.67 234	0.68 234	0.67 237	0.99 243	0.67 234	0.99 240	0.67 233

NLSM3	0.81 228	1.27 239	0.75 222	0.99 248	0.66 230	0.99 245	0.66 234	0.98 228	0.67 234	0.95 205	0.66 228	0.95 241	0.66 228	0.67 230	0.67 236	0.66 224	0.99 240	0.66 231	0.99 245	0.66 229	0.99 236	0.67 234	0.66 223	0.66 233	0.99 243	0.67 234	1.00 242	0.67 233

AdaDepth	0.80 222	0.95 207	1.02 243	0.95 241	0.67 235	0.95 239	0.67 238	0.94 222	0.67 234	0.92 195	0.67 232	0.94 238	0.67 234	0.67 230	0.67 236	0.67 229	0.95 235	0.67 234	0.95 241	0.67 234	0.96 234	0.68 236	0.67 229	0.67 237	0.96 241	0.67 234	0.95 238	0.67 233

FC-DCNN	1.10 259	0.81 198	0.77 225	0.63 218	0.42 189	0.86 232	0.64 231	0.91 217	0.96 255	1.11 216	0.80 246	1.07 253	0.81 245	0.67 230	1.75 296	1.30 280	1.41 275	0.85 250	1.28 268	0.71 239	2.12 288	1.32 279	0.52 209	0.81 251	1.64 282	1.40 289	2.39 295	1.75 299

WQFJA1	0.82 233	1.52 248	0.76 224	1.01 254	0.66 230	0.98 243	0.66 234	0.98 228	0.66 229	0.95 205	0.68 235	0.95 241	0.66 228	0.68 234	0.66 232	0.66 224	1.00 244	0.67 234	1.00 246	0.67 234	0.99 236	0.68 236	0.67 229	0.68 242	0.99 243	0.67 234	1.00 242	0.67 233

LG-Stereo	0.57 194	0.58 178	0.43 164	0.54 201	0.65 227	0.95 239	0.69 241	0.69 201	0.38 171	0.52 160	0.37 174	0.53 198	0.37 170	0.68 234	0.73 243	0.72 238	0.70 213	0.37 171	0.54 205	0.37 172	0.54 197	0.37 168	0.37 171	0.56 219	0.95 240	0.59 223	0.84 228	0.37 173

MoCha-V2	1.75 283	27.02 348	0.72 213	0.92 237	0.69 237	0.89 234	0.69 241	0.92 219	0.71 237	0.87 192	0.69 238	0.88 233	0.68 236	0.70 236	0.68 239	0.69 234	0.90 232	0.69 239	0.92 236	0.69 238	0.92 229	0.71 239	0.70 237	0.67 237	0.88 233	0.71 241	0.92 232	0.68 237

DMCA-RVC	0.71 213	0.72 188	0.72 213	0.71 226	0.70 238	0.70 220	0.70 244	0.70 203	0.71 237	0.70 176	0.71 239	0.71 218	0.70 237	0.70 236	0.71 241	0.70 235	0.70 213	0.71 241	0.70 217	0.71 239	0.70 214	0.70 238	0.71 239	0.71 244	0.70 217	0.72 243	0.71 215	0.70 239

RSM++	0.77 220	0.91 202	0.72 213	0.83 234	0.71 239	0.83 228	0.72 245	0.81 212	0.71 237	0.81 188	0.71 239	0.81 230	0.71 239	0.71 238	0.71 241	0.70 235	0.83 227	0.72 242	0.83 231	0.81 249	0.83 222	0.72 241	0.71 239	0.71 244	0.88 233	0.71 241	0.83 227	0.70 239

HSM-Net_RVC	0.93 242	1.09 218	0.79 227	1.10 259	0.78 243	1.09 257	0.79 247	1.16 246	0.80 242	1.14 218	0.79 245	1.17 260	0.77 241	0.73 239	0.83 249	0.78 240	1.19 264	0.79 245	1.18 262	0.72 241	1.19 259	0.80 244	0.72 241	0.80 248	1.18 267	0.74 244	1.14 259	0.73 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo	0.82 233	1.06 215	0.73 216	0.97 244	0.74 241	1.06 255	0.60 226	1.04 238	0.90 250	1.00 208	1.01 260	0.78 225	0.85 249	0.74 240	0.62 226	0.67 229	1.12 253	0.55 217	0.70 217	0.65 227	0.93 231	0.66 228	0.67 229	0.67 237	0.82 229	0.74 244	0.92 232	0.83 248

G-Net	0.82 233	1.77 255	0.78 226	0.78 228	0.78 243	0.78 224	0.78 246	0.78 209	0.79 241	0.79 184	0.78 244	0.78 225	0.78 242	0.78 241	0.78 245	0.78 240	0.79 222	0.79 245	0.79 227	0.79 244	0.79 217	0.79 243	0.79 244	0.79 247	0.79 224	0.79 247	0.79 221	0.79 245

NaN_ROB	0.80 222	0.80 195	0.80 228	0.80 231	0.80 245	0.80 225	0.80 248	0.80 210	0.80 242	0.80 186	0.80 246	0.80 228	0.80 243	0.80 242	0.80 247	0.80 242	0.80 224	0.80 247	0.80 228	0.80 247	0.80 218	0.80 244	0.80 245	0.80 248	0.80 226	0.80 248	0.80 222	0.80 246

CSAN	0.80 222	0.80 195	0.80 228	0.80 231	0.80 245	0.80 225	0.80 248	0.80 210	0.80 242	0.80 186	0.80 246	0.80 228	0.80 243	0.80 242	0.80 247	0.80 242	0.80 224	0.80 247	0.80 228	0.80 247	0.80 218	0.80 244	0.80 245	0.80 248	0.80 226	0.80 248	0.80 222	0.80 246

TorneroNet-64	0.69 209	0.65 185	0.30 136	0.27 125	0.47 198	0.28 129	0.35 164	0.34 129	0.80 242	7.93 338	0.29 148	0.30 132	0.31 153	0.81 244	0.28 141	0.27 134	0.29 130	0.28 136	0.85 232	0.83 250	0.62 208	0.28 138	0.30 151	0.28 140	0.52 196	0.29 151	0.29 128	0.27 135

PA-Net	0.71 213	0.62 183	0.55 199	0.69 221	0.71 239	0.70 220	0.69 241	0.69 201	0.74 240	0.73 179	0.75 242	0.59 204	0.72 240	0.82 245	0.79 246	0.83 244	0.67 212	0.76 244	0.81 230	0.67 234	0.61 206	0.76 242	0.68 234	0.65 231	0.82 229	0.76 246	0.71 215	0.69 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSimNet_ROB	0.93 242	1.04 214	0.83 231	1.05 257	0.82 247	1.04 253	0.83 251	1.03 236	0.89 249	1.03 213	0.84 249	1.03 251	0.84 247	0.83 246	0.84 250	0.83 244	1.14 255	0.84 249	1.12 258	0.84 251	1.04 246	0.88 250	0.83 247	0.84 252	1.07 258	0.83 251	1.15 260	0.88 249

gcap-zeroshot	0.81 228	1.03 213	0.84 232	0.93 239	0.85 249	0.84 230	0.62 228	1.21 252	0.53 213	0.79 184	0.84 249	0.77 224	0.70 237	0.84 247	0.67 236	0.74 239	1.18 263	0.52 215	0.91 235	0.79 244	0.84 223	0.61 222	0.83 247	0.69 243	0.93 239	0.82 250	0.85 230	0.66 228

WAO-8	1.02 255	1.50 247	1.49 276	0.40 162	0.40 182	1.56 279	0.98 255	1.55 264	0.58 221	4.18 317	0.40 185	0.79 227	0.48 202	0.91 248	0.39 183	0.99 257	0.71 216	0.70 240	0.51 198	0.77 243	1.07 249	0.82 247	0.69 236	0.96 260	1.01 252	1.30 282	1.10 256	1.38 286

DGTPSM_ROB	0.92 240	0.93 206	0.91 234	0.93 239	0.91 250	0.92 235	0.93 254	0.92 219	0.92 251	0.92 195	0.91 251	0.91 234	0.93 254	0.91 248	0.92 255	0.92 254	0.92 233	0.92 252	0.92 236	0.90 253	0.91 227	0.92 252	0.93 251	0.94 258	0.92 237	0.91 252	0.92 232	0.97 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 242	0.77 194	0.82 230	1.16 266	0.75 242	0.99 245	0.92 252	0.91 217	0.99 257	0.94 200	0.91 251	1.15 257	0.88 250	0.92 250	1.00 258	0.67 229	0.98 238	1.00 257	0.75 225	0.91 254	1.18 257	0.87 248	0.89 249	0.90 254	1.08 259	1.07 266	0.74 219	0.89 250

DPSM_ROB	0.93 242	0.92 203	0.94 237	0.96 242	1.02 259	0.92 235	0.98 255	0.95 223	0.92 251	0.92 195	0.92 253	0.91 234	0.97 255	0.92 250	0.91 253	0.91 251	0.96 236	0.94 254	0.93 239	0.91 254	0.93 231	0.92 252	0.93 251	0.91 255	0.91 235	0.99 255	0.92 232	0.91 252

DPSM	0.93 242	0.92 203	0.94 237	0.96 242	1.02 259	0.92 235	0.98 255	0.95 223	0.92 251	0.92 195	0.92 253	0.91 234	0.97 255	0.92 250	0.91 253	0.91 251	0.96 236	0.94 254	0.93 239	0.91 254	0.93 231	0.92 252	0.93 251	0.91 255	0.91 235	0.99 255	0.92 232	0.91 252

pmcnn	0.92 240	0.92 203	0.92 235	0.92 237	0.92 251	0.92 235	0.92 252	0.92 219	0.92 251	0.92 195	0.92 253	0.92 237	0.92 253	0.92 250	0.92 255	0.92 254	0.92 233	0.92 252	0.92 236	0.92 257	0.92 229	0.92 252	0.92 250	0.92 257	0.92 237	0.92 253	0.92 232	0.92 254

MM-Stereo_test2	1.15 262	1.90 257	1.10 252	1.37 275	0.94 253	1.36 272	0.98 255	1.48 262	0.98 256	1.37 239	0.98 256	1.37 273	0.98 257	0.95 254	0.94 257	0.95 256	1.37 273	0.95 256	1.38 272	0.95 258	1.38 273	0.95 256	0.95 254	0.95 259	1.37 276	0.95 254	1.37 274	0.95 255

HBP-ISP	1.47 274	1.07 217	1.03 246	1.30 272	1.08 265	1.36 272	1.06 265	1.44 260	1.25 281	1.97 263	1.51 288	1.65 278	1.58 288	0.98 255	1.58 289	1.68 294	1.98 284	1.32 280	2.02 284	1.28 283	2.95 300	1.89 301	0.97 255	1.06 268	1.26 271	0.99 255	1.94 281	1.43 289

SPS-STEREO	1.25 272	1.47 246	1.06 250	1.54 279	1.08 265	1.52 278	1.20 280	1.44 260	1.06 265	1.49 246	1.10 266	1.41 274	1.10 267	0.98 255	1.08 266	1.12 267	1.47 277	1.04 262	1.53 276	1.14 272	1.52 275	1.07 264	1.02 260	1.05 266	1.48 278	1.07 266	1.55 276	1.11 267
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GANet	1.00 248	1.00 208	1.00 239	1.00 250	1.00 254	1.00 249	1.00 260	1.00 232	1.00 258	1.00 208	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 257	1.00 258	1.00 258	1.00 244	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 242	1.00 257	1.00 256	1.00 261	1.00 248	1.00 258	1.00 242	1.00 258

TDLM	1.00 248	1.00 208	1.00 239	1.00 250	1.00 254	1.00 249	1.00 260	1.00 232	1.00 258	1.00 208	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 257	1.00 258	1.00 258	1.00 244	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 242	1.00 257	1.00 256	1.00 261	1.00 248	1.00 258	1.00 242	1.00 258

CVANet_RVC	1.00 248	1.00 208	1.00 239	1.00 250	1.00 254	1.00 249	1.00 260	1.00 232	1.00 258	1.00 208	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 257	1.00 258	1.00 258	1.00 244	1.00 257	1.00 246	1.00 259	1.00 242	1.00 257	1.00 256	1.00 261	1.00 248	1.00 258	1.00 242	1.00 258

trnet	1.01 252	1.01 211	1.01 242	1.01 254	1.01 258	1.01 252	1.01 263	1.01 235	1.01 261	1.01 212	1.01 260	1.01 250	1.01 263	1.01 260	1.01 262	1.01 261	1.01 249	1.01 261	1.01 252	1.01 262	1.01 245	1.01 260	1.01 259	1.01 264	1.01 252	1.01 261	1.01 250	1.01 261

GANetREF_RVC	1.52 277	2.01 259	1.21 267	1.98 285	1.21 277	1.98 285	1.21 281	1.98 276	1.21 278	1.99 264	1.21 279	1.98 284	1.21 278	1.02 261	1.21 277	1.21 277	1.99 285	1.21 277	1.99 283	1.21 279	1.99 282	1.21 275	1.21 275	1.21 280	1.99 287	1.21 279	1.99 284	1.21 276
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
MM-Stereo_test3	1.22 269	1.60 251	1.19 264	1.48 278	1.02 259	1.48 277	0.99 259	1.54 263	1.03 262	1.41 241	1.03 262	1.44 275	1.00 259	1.04 262	1.04 263	1.02 263	1.42 276	1.04 262	1.48 275	1.01 262	1.48 274	1.03 261	1.06 263	1.04 265	1.53 279	1.04 263	1.49 275	1.04 262

plain	1.96 286	3.33 288	1.04 247	3.24 305	1.04 263	3.24 305	1.04 264	3.26 302	1.05 263	3.26 301	1.13 268	3.27 304	1.06 265	1.05 263	1.05 264	1.05 264	3.28 302	1.05 264	3.29 302	1.06 266	3.30 302	1.05 262	1.05 262	1.06 268	3.30 305	1.06 265	3.30 304	1.06 263

GLC_STEREO	1.05 258	1.01 211	1.02 243	1.02 256	1.02 259	1.05 254	1.06 265	1.05 239	1.05 263	1.04 215	1.05 263	1.05 252	1.04 264	1.06 264	1.05 264	1.06 265	1.06 250	1.05 264	1.06 253	1.05 265	1.06 248	1.06 263	1.04 261	1.05 266	1.04 254	1.05 264	1.06 252	1.06 263

UniTT-Stereo	2.12 296	3.66 293	1.10 252	3.48 308	1.15 270	3.57 309	1.11 269	3.44 305	1.16 272	3.52 303	1.16 270	3.50 305	1.16 271	1.10 265	1.13 270	1.15 269	3.61 304	1.17 272	3.64 303	1.12 270	3.58 305	1.12 267	1.12 267	1.17 276	3.53 308	1.18 275	3.52 307	1.18 273

Abc-Net	1.14 260	1.16 222	1.18 261	1.10 259	1.10 267	1.16 261	1.18 274	1.16 246	1.13 269	1.11 216	1.16 270	1.16 258	1.12 268	1.10 265	1.17 274	1.16 270	1.16 258	1.10 266	1.16 259	1.14 272	1.17 255	1.16 269	1.11 266	1.09 271	1.10 260	1.10 269	1.16 261	1.17 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 262	1.17 226	1.12 256	1.10 259	1.15 270	1.14 259	1.15 270	1.15 244	1.12 268	1.17 225	1.17 274	1.11 255	1.17 274	1.11 267	1.10 267	1.16 270	1.12 253	1.11 269	1.16 259	1.13 271	1.23 264	1.16 269	1.19 273	1.11 272	1.18 267	1.17 274	1.17 264	1.13 269

edge stereo	1.15 262	1.18 227	1.11 254	1.12 262	1.17 274	1.17 266	1.17 272	1.16 246	1.18 276	1.16 222	1.17 274	1.17 260	1.13 269	1.11 267	1.11 268	1.12 267	1.17 260	1.17 272	1.11 257	1.17 275	1.17 255	1.17 271	1.18 271	1.14 274	1.11 261	1.18 275	1.12 257	1.11 267

Nwc_Net	1.15 262	1.15 220	1.15 257	1.09 258	1.19 276	1.16 261	1.17 272	1.15 244	1.16 272	1.16 222	1.16 270	1.08 254	1.16 271	1.11 267	1.15 273	1.18 274	1.11 252	1.10 266	1.16 259	1.17 275	1.16 253	1.13 268	1.18 271	1.20 279	1.11 261	1.15 272	1.16 261	1.20 274

RGC	1.15 262	1.16 222	1.17 260	1.15 264	1.11 269	1.21 267	1.21 281	1.10 241	1.15 270	1.16 222	1.11 267	1.17 260	1.09 266	1.14 270	1.11 268	1.16 270	1.19 264	1.11 269	1.10 255	1.15 274	1.11 250	1.19 272	1.16 269	1.12 273	1.17 265	1.10 269	1.16 261	1.17 271

RP	1.14 260	1.16 222	1.15 257	1.17 268	1.10 267	1.16 261	1.15 270	1.10 241	1.16 272	1.15 219	1.08 265	1.16 258	1.15 270	1.15 271	1.14 271	1.16 270	1.16 258	1.10 266	1.10 255	1.10 269	1.16 253	1.11 266	1.10 265	1.19 278	1.14 263	1.19 277	1.07 253	1.10 266

AF-Net	2.06 295	25.73 347	1.18 261	1.12 262	1.16 273	1.16 261	1.19 275	1.10 241	1.17 275	1.15 219	1.14 269	1.11 255	1.16 271	1.16 272	1.14 271	1.11 266	1.15 256	1.13 271	1.21 265	1.17 275	1.11 250	1.21 275	1.17 270	1.17 276	1.17 265	1.11 271	1.20 267	1.13 269

stereogan	1.17 268	1.19 229	1.15 257	1.15 264	1.15 270	1.15 260	1.19 275	1.19 250	1.15 270	1.15 219	1.16 270	1.19 263	1.19 275	1.19 273	1.19 275	1.19 275	1.15 256	1.19 275	1.19 263	1.19 278	1.15 252	1.19 272	1.15 268	1.15 275	1.16 264	1.15 272	1.19 265	1.20 274

RAStereo	2.24 299	3.70 294	1.18 261	3.73 312	1.18 275	3.69 311	1.19 275	3.73 308	1.24 279	3.72 306	1.21 279	3.76 309	1.20 276	1.20 274	1.20 276	1.20 276	3.74 309	1.20 276	3.75 309	1.21 279	3.77 309	1.21 275	1.21 275	1.21 280	3.82 312	1.21 279	3.82 311	1.21 276

FAT-Stereo	1.22 269	1.23 230	1.19 264	1.21 270	1.24 279	1.24 269	1.19 275	1.25 254	1.24 279	1.25 231	1.19 277	1.20 264	1.24 279	1.20 274	1.21 277	1.25 279	1.22 266	1.21 277	1.25 266	1.23 281	1.22 262	1.19 272	1.19 273	1.24 282	1.25 270	1.20 278	1.19 265	1.25 280

S-Stereo	1.22 269	1.18 227	1.19 264	1.20 269	1.23 278	1.23 268	1.19 275	1.19 250	1.18 276	1.27 232	1.20 278	1.20 264	1.20 276	1.23 276	1.22 279	1.23 278	1.23 267	1.23 279	1.20 264	1.25 282	1.20 260	1.22 278	1.25 277	1.24 282	1.20 269	1.22 281	1.26 268	1.24 279

MonStereo1	1.60 278	2.69 282	1.46 273	1.99 286	1.31 281	1.99 286	1.36 284	1.99 277	1.31 282	1.84 252	1.32 281	1.89 279	1.31 280	1.32 277	1.30 280	1.36 282	1.94 281	1.33 282	1.93 280	1.30 284	1.92 279	1.33 280	1.31 278	1.31 284	1.94 284	1.31 283	1.93 280	1.31 281

RASNet	1.39 273	1.37 245	1.35 268	1.38 276	1.40 283	1.39 275	1.77 297	1.36 257	1.74 296	1.36 238	1.36 283	1.36 272	1.36 282	1.36 278	1.35 281	1.41 287	1.36 271	1.36 285	1.36 271	1.35 285	1.36 271	1.35 282	1.36 280	1.35 285	1.36 275	1.35 285	1.36 273	1.35 282

PS-NSSS	1.48 275	4.46 302	1.35 268	1.35 274	1.35 282	1.41 276	1.34 283	1.36 257	1.35 284	1.40 240	1.35 282	1.33 270	1.35 281	1.37 279	1.40 284	1.35 281	1.35 269	1.35 283	1.39 273	1.44 290	1.35 270	1.34 281	1.35 279	1.38 289	1.35 274	1.33 284	1.34 271	1.38 286

MonStereo	1.66 282	2.63 281	1.46 273	1.99 286	1.41 287	2.03 287	1.39 285	2.04 279	1.43 288	1.94 260	1.40 287	1.92 281	1.37 283	1.38 280	1.39 282	1.39 286	1.99 285	1.38 288	2.04 285	1.41 289	2.02 284	1.37 284	1.39 281	1.38 289	1.99 287	1.38 286	2.01 285	1.39 288

CC-Net-ROB	1.51 276	4.40 301	1.69 284	1.39 277	1.40 283	1.37 274	1.40 288	1.36 257	1.39 285	1.41 241	1.36 283	1.35 271	1.38 284	1.39 281	1.39 282	1.36 282	1.36 271	1.35 283	1.39 273	1.39 286	1.37 272	1.36 283	1.41 284	1.48 291	1.39 277	1.42 290	1.35 272	1.35 282

R-Stereo Train	1.62 279	2.01 259	1.41 271	1.97 283	1.40 283	1.96 283	1.39 285	1.93 271	1.39 285	1.92 257	1.38 285	1.94 282	1.39 285	1.40 282	1.45 285	1.38 284	1.96 282	1.37 286	1.97 281	1.39 286	1.98 280	1.41 285	1.40 282	1.37 287	1.97 285	1.38 286	1.96 282	1.37 284

RAFT-Stereo	1.62 279	2.01 259	1.41 271	1.97 283	1.40 283	1.96 283	1.39 285	1.93 271	1.39 285	1.92 257	1.38 285	1.94 282	1.39 285	1.40 282	1.45 285	1.38 284	1.96 282	1.37 286	1.97 281	1.39 286	1.98 280	1.41 285	1.40 282	1.37 287	1.97 285	1.38 286	1.96 282	1.37 284
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	1.85 285	3.50 291	1.61 278	2.12 288	1.47 288	2.14 288	1.47 289	2.33 288	1.53 289	2.12 269	1.54 289	2.19 286	1.53 287	1.54 284	1.53 287	1.53 288	2.20 287	1.54 289	2.24 286	1.57 291	2.21 290	1.49 287	1.59 286	1.49 292	2.15 292	1.52 291	2.15 287	1.54 291

DPSMNet_ROB	1.62 279	1.60 251	1.59 277	1.61 281	1.69 292	1.66 281	1.61 290	1.70 267	1.65 294	1.62 249	1.60 291	1.61 276	1.60 289	1.60 285	1.59 290	1.62 292	1.60 278	1.63 293	1.62 278	1.68 297	1.70 277	1.60 288	1.64 291	1.60 293	1.61 280	1.60 292	1.60 277	1.59 292

LG-G_1	1.99 288	2.56 278	1.63 280	2.54 299	1.62 290	2.55 300	1.61 290	2.51 292	1.61 290	2.50 289	1.62 293	2.50 297	1.61 290	1.61 286	1.61 291	1.61 289	2.55 298	1.61 290	2.55 299	1.61 292	2.55 298	1.61 289	1.61 287	1.61 294	2.55 300	1.61 293	2.54 298	1.61 293

LG-G	1.99 288	2.56 278	1.63 280	2.54 299	1.62 290	2.55 300	1.61 290	2.51 292	1.61 290	2.50 289	1.62 293	2.50 297	1.61 290	1.61 286	1.61 291	1.61 289	2.55 298	1.61 290	2.55 299	1.61 292	2.55 298	1.61 289	1.61 287	1.61 294	2.55 300	1.61 293	2.54 298	1.61 293

LGtest1	1.99 288	2.55 277	1.62 279	2.54 299	1.61 289	2.54 297	1.61 290	2.51 292	1.61 290	2.49 288	1.61 292	2.49 296	1.61 290	1.61 286	1.61 291	1.61 289	2.55 298	1.62 292	2.54 298	1.61 292	2.54 297	1.61 289	1.61 287	1.61 294	2.54 299	1.61 293	2.54 298	1.61 293

MFMNet_re	1.77 284	1.89 256	1.72 285	1.88 282	1.69 292	1.89 282	1.67 294	1.91 270	1.70 295	1.87 253	1.67 295	1.89 279	1.68 294	1.67 289	1.67 295	1.70 295	1.88 280	1.68 295	1.88 279	1.67 295	1.89 278	1.68 294	1.70 293	1.71 298	1.87 283	1.68 300	1.87 279	1.68 297

UDGNet	1.97 287	2.43 273	1.67 282	2.46 296	1.70 294	2.44 295	1.69 295	2.34 289	1.63 293	2.35 285	1.67 295	2.37 295	1.67 293	1.68 290	1.64 294	1.67 293	2.44 294	1.64 294	2.43 294	1.67 295	2.43 296	1.66 292	1.67 292	1.63 297	2.43 297	1.66 298	2.42 296	1.66 296

FBW_ROB	2.04 291	2.50 274	1.75 286	2.45 295	1.78 295	2.40 293	1.74 296	2.47 291	1.77 297	2.37 286	1.81 297	2.30 289	1.80 295	1.78 291	1.88 304	1.80 296	2.41 293	1.77 296	2.43 294	1.83 299	2.39 294	1.81 299	1.76 295	1.75 299	2.56 302	1.75 301	2.30 292	1.74 298

MaDis-Stereo	3.69 313	10.19 335	2.01 296	6.09 334	2.01 302	5.94 334	1.82 298	6.14 325	1.85 299	6.59 334	1.82 298	6.01 333	1.81 296	1.83 292	1.83 297	2.02 302	5.87 331	1.79 297	5.93 333	2.06 306	4.63 323	1.67 293	1.84 298	2.08 305	5.90 332	1.66 298	6.34 334	1.87 302

sCroCo_RVC	2.76 305	4.00 296	1.82 288	4.00 316	1.83 296	3.98 317	1.82 298	3.99 310	1.81 298	4.14 314	2.76 312	4.13 318	1.82 297	1.83 292	1.83 297	1.82 297	4.01 314	1.82 298	3.98 312	1.86 300	4.00 314	1.82 300	1.83 297	1.84 300	4.02 318	1.81 302	4.00 315	1.83 301

sAnonymous2	2.87 307	4.16 297	1.89 292	4.26 321	1.87 300	4.23 320	1.92 303	4.17 311	1.94 304	4.16 315	1.92 302	4.20 319	1.92 302	1.96 294	1.86 299	1.87 299	4.25 318	1.90 302	4.23 318	1.91 304	4.26 317	1.93 302	1.89 302	1.90 301	4.07 320	1.91 306	5.09 331	1.93 306

CroCo_RVC	2.87 307	4.16 297	1.89 292	4.26 321	1.87 300	4.23 320	1.92 303	4.17 311	1.94 304	4.16 315	1.92 302	4.20 319	1.92 302	1.96 294	1.86 299	1.87 299	4.25 318	1.90 302	4.23 318	1.91 304	4.26 317	1.93 302	1.89 302	1.90 301	4.07 320	1.91 306	5.09 331	1.93 306

StereoVision	3.44 310	10.12 334	1.68 283	5.44 333	2.26 308	5.87 333	1.97 305	5.17 320	1.31 282	5.80 331	1.56 290	5.62 332	1.84 298	1.97 296	1.91 305	1.84 298	4.98 327	1.32 280	5.60 330	1.71 298	5.35 332	1.73 298	1.97 304	1.96 303	5.40 331	1.65 297	5.08 329	1.76 300

Anonymous3	3.36 309	4.93 307	2.20 299	4.92 328	2.23 306	4.90 328	2.23 309	4.89 317	2.24 309	4.95 327	2.21 307	4.91 326	2.21 307	2.18 297	2.22 309	2.22 308	4.86 325	2.20 308	4.90 325	2.20 309	4.96 327	2.21 304	2.21 308	2.21 308	6.30 334	2.21 311	4.90 324	2.23 311

STTStereo	2.30 302	2.34 270	2.26 303	2.37 294	2.23 306	2.40 293	2.35 311	2.20 280	2.33 311	2.28 276	2.31 310	2.19 286	2.37 309	2.20 298	2.31 311	2.23 309	2.38 292	2.25 309	2.33 292	2.27 311	2.39 294	2.27 308	2.31 310	2.29 310	2.37 295	2.32 313	2.34 293	2.26 312

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 303	2.85 284	1.90 294	2.90 302	2.77 312	2.88 302	2.85 314	2.51 292	2.85 314	2.88 296	1.99 304	2.50 297	2.76 312	2.20 298	1.57 288	2.64 312	2.89 301	2.63 312	5.69 332	1.03 264	2.01 283	2.71 311	2.74 314	2.73 315	2.87 303	1.64 296	1.00 242	1.49 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.50 172	0.15 67	0.11 62	0.16 81	3.16 314	0.13 65	0.12 82	0.14 62	0.12 80	0.15 57	0.11 65	2.55 300	0.11 66	2.20 298	0.13 87	0.12 80	0.16 81	0.10 53	0.14 65	0.12 84	0.15 74	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.15 71	0.10 52	2.75 301	0.09 51

AIO_test	2.22 297	2.36 272	2.10 297	2.47 297	2.15 304	2.54 297	2.06 306	2.27 282	2.09 306	2.29 279	2.13 305	2.30 289	2.09 304	2.25 301	2.15 308	1.95 301	2.52 297	2.08 304	2.32 291	2.21 310	2.20 289	2.26 307	2.05 305	2.06 304	2.40 296	2.16 310	2.52 297	2.05 308

AIO_rvc	2.25 300	2.35 271	2.10 297	2.47 297	2.17 305	2.54 297	2.15 308	2.32 287	2.21 308	2.29 279	2.28 308	2.33 294	2.09 304	2.26 302	2.14 307	2.08 303	2.49 296	2.09 305	2.53 297	2.14 307	2.34 293	2.23 306	2.14 307	2.18 307	2.19 293	2.15 309	2.35 294	2.22 310

HUF	2.22 297	2.33 269	2.24 301	2.35 293	2.07 303	2.45 296	2.11 307	2.42 290	2.13 307	2.19 272	2.15 306	2.10 285	2.09 304	2.27 303	2.04 306	2.08 303	2.44 294	2.12 306	2.38 293	2.18 308	2.29 292	2.22 305	2.12 306	2.12 306	2.52 298	2.10 308	2.22 288	2.15 309

NCCL2	2.27 301	2.27 268	2.28 304	2.27 289	2.28 309	2.28 289	2.28 310	2.27 282	2.28 310	2.28 276	2.28 308	2.29 288	2.28 308	2.28 304	2.29 310	2.28 310	2.28 288	2.28 310	2.27 287	2.28 312	2.28 291	2.28 309	2.28 309	2.28 309	2.28 294	2.28 312	2.11 286	2.28 313

TRStereo	2.05 292	2.13 262	1.85 289	2.27 289	1.84 297	2.28 289	1.84 300	2.29 284	1.87 300	2.29 279	1.86 299	2.30 289	1.87 299	2.30 305	1.87 301	2.08 303	2.29 289	1.87 299	2.30 288	1.87 301	2.08 285	1.72 295	1.86 299	2.30 311	2.13 289	1.84 303	2.29 289	1.87 302

XX-Stereo	2.05 292	2.13 262	1.85 289	2.27 289	1.84 297	2.28 289	1.84 300	2.29 284	1.87 300	2.29 279	1.86 299	2.30 289	1.87 299	2.30 305	1.87 301	2.08 303	2.29 289	1.87 299	2.30 288	1.87 301	2.08 285	1.72 295	1.86 299	2.30 311	2.13 289	1.84 303	2.29 289	1.87 302

EAI-Stereo	2.05 292	2.13 262	1.85 289	2.27 289	1.84 297	2.28 289	1.84 300	2.29 284	1.87 300	2.29 279	1.86 299	2.30 289	1.87 299	2.30 305	1.87 301	2.08 303	2.29 289	1.87 299	2.30 288	1.87 301	2.08 285	1.72 295	1.86 299	2.30 311	2.13 289	1.84 303	2.29 289	1.87 302

NLSM1	2.82 306	3.85 295	2.57 309	3.19 304	2.46 310	3.28 307	2.38 312	3.29 303	2.42 312	3.20 300	2.64 311	3.14 302	2.62 310	2.46 308	2.44 312	2.51 311	3.31 303	2.53 311	3.17 301	2.47 313	3.27 301	2.33 310	2.65 311	2.61 314	3.22 304	2.55 314	3.31 305	2.39 314

MIF-Stereo (partial)	2.52 304	3.41 290	1.05 248	3.29 306	1.05 264	3.29 308	1.06 265	3.30 304	1.06 265	3.31 302	1.06 264	4.97 327	2.72 311	2.72 309	2.71 313	2.70 313	6.57 334	2.19 307	5.08 329	1.08 268	3.36 303	1.07 264	1.07 264	1.07 270	3.35 307	1.07 266	3.36 306	1.07 265

U	5.23 334	8.71 327	2.75 310	8.64 340	2.76 311	8.65 340	2.79 313	8.67 339	2.79 313	8.70 339	2.79 313	8.70 339	2.79 313	2.79 310	2.80 315	2.80 315	8.84 339	2.82 313	8.82 339	2.89 314	8.84 338	2.83 312	2.83 315	2.82 316	8.87 341	2.83 315	8.84 340	2.83 315

FC-DCNN v2	4.74 330	3.16 287	3.16 314	3.16 303	3.16 314	3.16 304	3.16 319	3.16 301	3.16 316	3.16 299	3.16 316	3.16 303	3.16 317	3.16 311	3.16 318	3.16 318	6.72 335	6.72 337	6.72 335	6.72 340	6.72 334	6.72 339	6.72 338	6.72 339	6.72 335	6.72 338	6.72 336	6.72 339

MLG-Stereo_test1	3.87 316	4.67 304	3.29 316	5.26 332	3.25 318	5.04 330	3.11 317	4.43 313	3.27 319	5.02 329	3.21 317	4.71 325	3.10 316	3.22 312	3.06 316	2.98 317	5.03 329	3.18 316	4.95 327	2.94 315	4.70 325	3.32 315	3.30 317	3.27 319	5.17 329	3.08 318	5.02 327	2.85 316

MLG-Stereo_test3	3.87 316	4.64 303	3.29 316	5.17 331	3.23 317	4.83 327	3.02 315	4.95 318	3.22 317	4.31 318	3.33 320	5.08 329	3.20 318	3.23 313	2.77 314	3.20 320	4.99 328	3.24 318	4.93 326	2.94 315	4.82 326	3.33 317	3.33 318	3.29 320	5.19 330	3.02 316	5.08 329	2.93 317

NLCSM	3.61 311	5.05 309	3.36 319	4.13 318	3.31 320	3.91 313	3.26 320	3.98 309	3.24 318	4.08 313	3.06 315	3.95 314	3.25 319	3.25 314	3.10 317	3.17 319	4.20 317	3.08 314	4.16 316	3.24 320	4.26 317	3.46 319	3.14 316	3.19 318	4.02 318	3.24 319	4.21 319	3.17 318

MLG-Stereo_test2	3.86 315	4.96 308	3.13 312	4.65 326	3.27 319	5.17 332	3.07 316	5.01 319	3.01 315	4.93 326	3.03 314	4.56 324	3.32 320	3.26 315	3.33 320	3.30 321	5.17 330	3.19 317	4.86 324	2.96 318	5.04 329	3.25 314	2.67 312	3.15 317	4.98 328	3.05 317	4.59 322	3.30 319

test-1	4.11 319	7.65 317	4.93 323	3.65 310	3.58 322	4.70 326	3.74 328	4.73 315	4.06 330	3.72 306	4.11 332	3.70 308	3.49 322	3.36 316	3.65 324	4.17 333	3.92 312	4.04 331	4.19 317	3.75 327	4.69 324	4.18 328	3.88 326	3.90 329	4.73 324	3.77 328	3.12 303	3.68 323

SA	3.93 318	7.22 314	4.74 322	4.15 319	3.88 330	3.70 312	4.02 333	6.67 330	3.95 328	3.64 304	3.74 324	3.63 306	3.00 314	3.51 317	3.68 328	3.68 325	3.73 308	3.71 325	3.64 303	3.48 321	3.58 305	2.97 313	3.69 323	3.61 322	3.55 310	3.42 320	3.64 308	3.79 328

test_5	4.51 328	8.85 328	5.35 327	3.66 311	3.56 321	5.10 331	4.47 335	6.14 325	4.07 331	4.96 328	3.87 329	5.14 331	4.17 334	3.53 318	4.39 334	4.53 334	4.15 316	3.62 321	4.74 323	2.94 315	3.63 307	4.53 332	4.20 331	4.54 335	4.86 326	3.68 324	4.95 325	4.06 332

DispFullNet	4.96 332	5.67 310	3.30 318	5.01 329	3.21 316	4.50 324	3.11 317	4.43 313	3.44 322	4.60 322	3.46 321	5.13 330	3.44 321	3.53 318	3.20 319	2.87 316	4.80 324	3.15 315	4.70 322	4.83 334	9.02 339	5.98 336	5.95 337	6.21 338	8.84 340	5.85 337	9.76 341	5.91 337

test_4	4.11 319	8.05 323	6.64 331	4.52 324	3.68 325	3.00 303	3.40 321	6.21 328	3.29 320	4.07 312	3.84 328	4.04 316	3.76 329	3.56 320	3.67 327	3.76 328	4.04 315	3.79 327	4.10 313	3.53 322	3.98 313	3.74 325	3.55 319	3.61 322	3.94 317	3.75 326	3.73 310	3.73 326

TESTraft	4.16 323	8.03 322	6.81 335	3.99 315	3.68 325	3.93 314	3.70 326	6.86 332	3.69 324	3.93 310	3.88 330	3.93 313	3.59 326	3.65 321	3.64 322	3.68 325	3.92 312	3.72 326	3.92 310	3.57 323	3.84 310	3.70 322	3.71 324	3.67 324	3.91 316	3.74 325	3.92 314	3.67 320

DPSNet	3.67 312	3.61 292	3.62 320	3.64 309	3.61 324	3.64 310	3.65 324	3.64 307	3.67 323	3.67 305	3.65 322	3.68 307	3.69 327	3.69 322	3.69 329	3.68 325	3.70 306	3.70 324	3.69 308	3.69 326	3.71 308	3.69 321	3.67 322	3.69 327	3.68 311	3.67 323	3.68 309	3.67 320

TestStereo1	4.11 319	7.79 320	6.72 333	3.93 313	3.81 327	3.96 315	3.58 322	6.96 333	3.74 325	3.90 308	3.76 325	3.89 311	3.57 324	3.70 323	3.66 325	3.34 322	3.80 310	3.62 321	3.66 305	3.68 324	3.91 311	3.70 322	3.65 320	3.67 324	3.88 313	3.53 321	3.89 312	3.68 323

SA-5K	4.11 319	7.79 320	6.72 333	3.93 313	3.81 327	3.96 315	3.58 322	6.96 333	3.74 325	3.90 308	3.76 325	3.89 311	3.57 324	3.70 323	3.66 325	3.34 322	3.80 310	3.62 321	3.66 305	3.68 324	3.91 311	3.70 322	3.65 320	3.67 324	3.88 313	3.53 321	3.89 312	3.68 323

Sa-1000	3.84 314	7.71 318	6.81 335	4.15 319	2.86 313	3.27 306	3.87 330	5.99 322	4.35 334	2.78 294	3.71 323	3.88 310	3.56 323	3.88 325	3.64 322	2.71 314	3.72 307	3.27 319	3.67 307	3.15 319	3.51 304	3.36 318	2.70 313	3.49 321	3.32 306	3.76 327	2.87 302	3.76 327

RAFT_CTSACE	4.43 325	8.26 325	6.10 329	4.62 325	4.01 332	4.54 325	3.65 324	6.09 324	3.93 327	4.64 323	4.14 333	4.26 321	4.13 332	3.91 326	3.88 331	4.06 332	4.30 320	4.03 330	4.27 320	3.92 329	4.26 317	3.67 320	3.91 327	4.16 332	4.82 325	4.08 333	4.20 318	3.67 320

SGM-Forest	5.07 333	6.74 312	4.17 321	6.46 335	4.68 334	6.21 336	4.38 334	6.00 323	4.14 332	5.84 332	4.44 334	6.28 334	4.16 333	3.92 327	4.56 335	4.60 335	6.15 332	4.27 332	6.12 334	4.31 333	5.99 333	4.27 329	3.92 328	4.27 333	6.13 333	4.10 334	6.18 333	4.49 334
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
cross-raft	4.43 325	7.31 315	6.46 330	4.47 323	3.95 331	4.46 323	3.95 331	6.70 331	3.97 329	4.41 319	3.82 327	4.38 322	3.94 331	3.95 328	3.95 333	3.95 329	4.45 322	3.95 329	4.46 321	3.95 330	4.46 322	3.95 326	3.95 329	3.94 331	4.40 322	3.95 332	4.45 321	3.95 330

test_3	4.55 329	10.96 336	7.69 339	4.04 317	3.60 323	4.10 319	3.98 332	7.94 335	4.56 335	3.99 311	4.03 331	4.08 317	3.74 328	3.99 329	3.91 332	4.05 331	4.33 321	3.89 328	4.14 315	4.00 331	4.11 316	4.02 327	4.01 330	3.91 330	3.53 308	3.94 331	4.19 317	4.20 333

raft_robust	4.19 324	7.78 319	6.08 328	3.30 307	3.85 329	4.03 318	3.73 327	6.25 329	3.30 321	4.44 320	3.28 319	4.01 315	3.82 330	4.29 330	3.70 330	4.01 330	4.48 323	3.42 320	4.11 314	3.76 328	4.05 315	3.32 315	3.85 325	3.82 328	4.71 323	3.83 329	4.09 316	3.80 329

RAFT+CT+SA	4.43 325	7.34 316	6.71 332	5.01 329	4.38 333	4.40 322	3.85 329	6.15 327	4.30 333	4.89 325	3.26 318	4.49 323	3.01 315	4.53 331	3.36 321	3.65 324	3.64 305	4.39 333	3.94 311	4.28 332	4.44 321	4.30 330	4.24 332	4.52 334	3.90 315	3.85 330	4.89 323	4.00 331

TestStereo	4.92 331	4.80 306	4.98 324	4.82 327	4.97 335	4.91 329	4.78 336	4.80 316	4.88 336	4.78 324	4.80 335	4.99 328	4.81 335	4.83 332	4.87 336	4.97 336	4.93 326	5.01 335	5.03 328	4.90 335	5.02 328	5.02 333	5.06 333	5.04 336	4.93 327	4.89 335	5.01 326	5.09 335

SGM+DAISY	6.35 335	8.16 324	5.14 326	8.12 339	5.08 337	8.12 339	5.16 337	8.01 336	5.18 338	7.92 337	5.14 336	7.89 338	5.14 336	4.95 333	5.33 337	5.32 337	8.14 338	5.16 336	8.16 338	5.16 336	8.21 337	5.19 334	5.12 334	5.12 337	8.18 339	5.24 336	8.12 339	5.11 336

test-v	7.17 337	11.53 337	7.63 337	7.17 336	6.87 339	7.48 337	6.90 339	8.14 337	6.88 339	6.93 335	7.42 339	7.05 335	6.14 337	6.05 334	6.86 338	6.99 339	7.60 336	6.75 338	6.90 336	6.66 338	7.83 335	6.36 337	5.89 335	7.34 341	7.19 337	6.75 339	7.52 337	6.77 340

test-2	7.17 337	11.53 337	7.63 337	7.17 336	6.87 339	7.48 337	6.90 339	8.14 337	6.88 339	6.93 335	7.42 339	7.05 335	6.14 337	6.05 334	6.86 338	6.99 339	7.60 336	6.75 338	6.90 336	6.66 338	7.83 335	6.36 337	5.89 335	7.34 341	7.19 337	6.75 339	7.52 337	6.77 340

RAFT	6.60 336	9.99 331	8.33 340	7.21 338	6.55 338	5.95 335	5.87 338	8.70 340	5.02 337	5.10 330	6.69 338	7.06 337	6.94 339	6.17 336	7.09 340	6.84 338	6.47 333	4.72 334	5.60 330	5.60 337	5.11 330	5.97 335	6.93 339	6.89 340	7.16 336	7.08 341	6.58 335	6.66 338

ccs_rob	1.00 248	10.06 332	0.31 139	0.44 177	0.31 157	0.43 175	0.31 160	0.43 157	0.32 154	0.45 145	0.32 159	1.20 264	0.31 153	7.02 337	0.31 156	0.31 152	0.44 173	0.31 154	0.44 174	0.32 159	0.44 167	0.31 155	0.32 154	0.32 158	0.44 172	0.32 159	0.43 168	0.31 158

CFNet_pseudo	1.01 252	9.78 330	0.29 130	0.38 150	0.28 137	0.38 152	0.28 139	0.38 140	0.28 139	0.39 125	0.28 140	0.39 154	0.28 137	9.50 338	0.29 149	0.28 135	0.38 149	0.28 136	0.38 148	0.28 138	0.38 142	0.28 138	0.28 135	0.28 140	0.38 147	0.28 136	0.38 145	0.28 138

pcwnet_v2	1.01 252	9.73 329	0.28 125	0.38 150	0.28 137	0.38 152	0.28 139	0.38 140	0.28 139	0.38 122	0.28 140	0.39 154	0.28 137	9.61 339	0.28 141	0.28 135	0.38 149	0.28 136	0.38 148	0.28 138	0.38 142	0.28 138	0.29 143	0.28 140	0.38 147	0.28 136	0.38 145	0.28 138

UCFNet_RVC	1.03 257	10.10 333	0.28 125	0.38 150	0.28 137	0.39 159	0.28 139	0.38 140	0.28 139	0.39 125	0.28 140	0.39 154	0.29 146	9.62 340	0.28 141	0.28 135	0.38 149	0.28 136	0.38 148	0.28 138	0.39 151	0.28 138	0.29 143	0.28 140	0.39 156	0.28 136	0.38 145	0.29 149

MANE	18.41 339	23.00 346	16.00 341	22.00 348	15.00 341	22.00 348	15.00 341	22.00 348	15.00 341	21.00 348	15.00 341	22.00 347	15.00 340	15.00 341	17.00 341	15.00 341	23.00 347	15.00 340	22.00 347	15.00 341	23.00 347	15.00 340	18.00 340	15.00 343	24.00 349	17.00 342	24.00 349	16.00 342

rafts_anoy	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

raft+_RVC	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

raftrobust	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

CasAABBNet	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

RALCasStereoNet	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

RALAANet	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

MSMDNet	20.00 340	20.00 339	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 340	20.00 342	20.00 340	20.00 341	20.00 341	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343

Reg-Stereo(zero)	37.00 347	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350

HI	37.00 347	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350

CoSv	37.00 347	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 349	37.00 348	37.00 348	37.00 348	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350

CBMV	101.59 351	71.60 352	48.40 353	72.70 353	49.00 353	79.60 353	48.40 353	80.90 353	46.90 352	68.90 352	49.00 353	78.00 352	572.10 360	49.50 352	51.30 352	48.40 352	72.20 351	639.60 360	79.40 351	48.90 353	79.50 351	51.40 351	52.30 352	48.30 355	80.20 353	49.10 353	79.60 354	47.60 353
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 350	72.66 353	46.52 352	70.00 352	44.89 352	64.24 352	43.75 352	73.65 352	48.92 353	72.70 353	42.40 352	60.70 351	50.23 351	50.07 353	67.69 353	68.60 353	83.13 352	47.77 351	82.48 352	46.00 352	95.93 352	53.44 352	50.66 351	45.00 354	84.99 354	53.64 354	79.01 353	52.07 354

MeshStereo	151.99 352	131.36 354	140.69 354	151.38 354	151.40 354	150.79 354	151.72 354	149.36 354	159.46 354	146.42 354	150.73 354	149.06 356	176.22 352	143.94 354	133.10 356	133.45 356	153.30 354	154.22 353	154.67 354	153.95 355	156.90 355	156.53 355	160.21 353	162.72 356	154.57 355	160.59 355	153.47 355	163.50 355
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	252.48 354	202.00 355	361.00 358	502.00 358	324.00 358	321.00 355	482.00 361	423.00 358	227.00 358	201.00 355	273.00 358	101.00 353	207.00 353	198.00 355	183.00 357	181.00 357	221.00 355	232.00 357	477.00 356	220.00 357	111.00 353	100.00 353	219.00 355	214.00 357	204.00 356	211.00 357	200.00 356	222.00 358

DLCB_ROB	280.78 357	376.74 358	215.59 355	376.74 355	215.59 355	376.74 358	215.59 355	366.42 356	218.39 356	366.42 358	218.39 356	366.42 357	218.39 355	209.96 356	219.76 359	219.38 358	376.72 358	216.43 354	376.72 355	216.43 356	376.72 358	216.43 356	216.14 354	216.14 359	376.69 360	217.67 358	376.69 360	217.67 357

MGS-Stereo	264.93 355	208.00 356	362.00 359	512.00 359	350.00 359	326.00 356	443.00 360	410.00 357	210.00 355	232.00 357	215.00 355	125.00 354	217.00 354	216.00 357	127.00 355	122.00 355	223.00 356	230.00 355	487.00 358	255.00 358	250.00 356	223.00 357	272.00 357	228.00 360	241.00 357	220.00 359	214.00 357	235.00 359

EGLCR-Stereo	276.81 356	209.00 357	366.00 360	514.00 360	354.00 360	336.00 357	422.00 358	440.00 359	220.00 357	231.00 356	245.00 357	135.00 355	237.00 356	218.00 358	197.00 358	222.00 359	223.00 356	230.00 355	487.00 358	255.00 358	250.00 356	273.00 358	272.00 357	228.00 360	241.00 357	220.00 359	214.00 357	235.00 359

NOSS_ROB	248.11 353	409.00 359	288.00 356	412.00 356	280.00 356	411.00 359	288.00 356	356.00 355	275.00 359	379.00 359	303.00 359	415.00 358	278.00 357	260.00 359	104.00 354	103.00 354	126.00 353	108.00 352	118.00 353	98.00 354	126.00 354	104.00 354	268.00 356	216.00 358	279.00 359	201.00 356	288.00 359	206.00 356

LE_ROB	387.11 358	453.07 360	321.39 357	500.23 357	323.05 357	493.99 360	324.56 357	477.63 360	322.28 360	465.51 360	322.97 360	486.37 359	334.17 358	305.26 360	320.63 360	327.66 360	476.08 359	315.70 358	483.76 357	335.15 360	469.64 359	309.74 359	315.90 359	318.85 362	498.41 361	328.85 361	491.00 361	330.08 361

SGM-ForestM	522.49 359	676.08 361	448.56 361	638.17 361	433.15 361	639.59 361	427.03 359	617.52 361	439.90 361	604.63 361	429.02 361	611.68 360	432.74 359	420.18 361	451.96 361	465.85 361	601.06 360	403.73 359	659.15 360	405.50 361	669.64 360	437.21 360	455.85 360	425.66 363	689.82 362	481.65 362	662.43 362	479.61 362

CBMV_ROB	1133.35 360	1280.38 362	976.92 362	1317.57 362	1021.62 362	1282.66 362	1022.22 362	1213.88 362	982.57 362	1194.12 362	975.90 362	1357.87 361	1090.02 361	943.32 362	1021.85 362	1006.47 362	1309.01 361	986.29 361	1499.40 361	986.35 362	1359.35 361	975.96 361	975.21 361	969.30 364	1337.82 363	1042.34 363	1398.25 363	1073.86 363

111111	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

SGD-Stereo	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

IGEV-Stereo++	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

IGEV-Stereo+	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

anonymousdsp2	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

anonymousdsp	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

AMNet	10000000.00 361	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 363	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 362	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364

GS-Stereo																							0.36 167	0.36 170	0.48 184	0.36 167	0.48 181	0.35 165

ASD4																								0.20 115

Low-res two-view benchmark