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	1.32 281	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 258	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	1.46 289	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 290	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	1.47 290	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

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 331	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 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	1.32 281	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 232	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 231	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 237	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 239	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 232	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 231	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 237	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 269	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 232	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 235	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 312	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FADNet_RVC	0.10 46	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 336	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 343	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

ADCRef	0.13 80	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 334	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 323	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

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

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

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

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 331	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 340	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

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

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

BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 50	0.08 49	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 47	0.07 51	0.08 49	0.07 50	0.08 44	0.07 49	0.08 41	0.07 50	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.07 51	0.07 46	0.07 51	0.08 50	0.07 50	0.07 47	0.06 49	0.07 47	0.07 50	0.08 49	0.06 49

BEATNet-Init1	0.15 96	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 319	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 96	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 319	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

MatchStereo	0.27 134	0.12 66	2.51 349	0.12 71	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 338	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 54	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 56	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 56	0.09 56

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

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

FORCE_4.6	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.10 62

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

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

TS12	0.33 158	0.16 83	1.86 331	0.16 106	0.14 116	0.15 98	0.14 113	1.78 305	0.21 142	0.15 80	0.14 113	0.15 101	0.16 124	1.83 336	0.18 136	0.20 138	0.14 89	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 100	0.14 115	0.12 102	0.09 56	0.15 95	0.10 59	0.10 56	0.13 112

S2M2_L	0.13 80	0.14 71	0.10 46	0.14 89	0.10 59	0.15 98	0.10 59	0.30 139	0.10 59	0.14 74	0.17 124	0.14 91	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 89	0.10 58	0.14 89	0.10 60	0.14 90	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 95	0.10 59	0.14 91	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.12 66	0.18 96	0.11 62	0.14 89	0.10 59	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 74	0.10 61	0.14 91	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 98	0.10 58	0.14 89	0.10 60	0.14 90	0.10 61	0.11 73	0.10 62	0.15 95	0.10 59	0.14 91	0.10 62

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

UNet	0.19 111	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 238	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 279	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 271	0.09 57	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.50 206	0.15 78	0.11 62	0.16 106	3.16 362	0.13 74	0.12 104	0.14 62	0.12 102	0.15 80	0.11 74	2.55 347	0.11 75	2.20 346	0.13 109	0.12 102	0.16 106	0.10 58	0.14 89	0.12 107	0.15 100	0.12 105	0.12 102	0.12 105	0.15 95	0.10 59	2.75 349	0.09 56

GFORCE	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4.7	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 120	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F4.4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 120	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F5.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F8.5	0.12 66	0.17 88	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_9	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_8	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.18 129	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F7	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 127	1.32 283	0.86 266	0.17 111	0.11 75	0.17 109	0.11 73	1.05 273	0.12 102	0.16 93	0.11 74	0.16 110	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 112	0.11 77	0.17 110	0.11 75	0.17 111	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.17 110	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 102	1.25 271	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 104	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 100	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 99	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 102	1.25 271	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 104	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 100	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 99	0.11 77

JetRed	0.22 123	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 345	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 102	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.11 67	0.11 77	0.11 68	0.11 77

testlalala	0.17 102	1.25 271	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 104	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 100	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 99	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 102	1.25 271	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 104	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 100	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 99	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 102	1.25 271	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 104	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 100	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 99	0.11 77

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 91	0.11 77

IPLGR_C	0.13 80	0.16 83	0.14 82	0.15 98	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 74	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.15 99	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 89	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 91	0.11 77

IPLGR	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.13 108	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.12 107	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.12 105	0.15 95	0.11 77	0.14 91	0.11 77

ACRE	0.13 80	0.16 83	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 74	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 91	0.11 77

ICVP	0.13 80	0.16 83	0.11 62	0.16 106	0.11 75	0.16 107	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 93	0.11 74	0.16 110	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 106	0.11 77	0.16 107	0.11 75	0.16 107	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.16 107	0.11 77	0.16 106	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ELAS_RVC	0.14 91	0.18 96	0.11 62	0.19 118	0.11 75	0.18 113	0.13 109	0.16 79	0.11 74	0.17 97	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 102	0.17 112	0.10 58	0.18 114	0.11 75	0.18 113	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 117	0.11 77	0.19 115	0.12 103
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 91	0.19 107	0.11 62	0.20 121	0.11 75	0.20 122	0.12 104	0.18 92	0.12 102	0.18 100	0.12 105	0.19 120	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 116	0.11 77	0.19 118	0.11 75	0.19 117	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.20 121	0.11 77	0.20 120	0.12 103
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 91	0.23 116	0.10 46	0.19 118	0.11 75	0.20 122	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 106	0.10 58	0.17 110	0.11 75	0.18 113	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 113	0.11 77	0.19 115	0.12 103
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LACA_dic	0.37 173	1.72 294	1.69 320	0.13 74	0.12 106	0.15 98	0.12 104	1.69 302	0.16 118	0.17 97	0.19 142	0.13 74	0.12 107	1.70 333	0.13 109	0.13 108	0.16 106	0.12 107	0.14 89	0.14 116	0.13 74	0.12 105	0.12 102	0.12 105	0.14 88	0.12 105	0.13 75	0.12 103

ITSA-stereo	0.21 121	0.16 83	0.12 68	0.16 106	0.13 111	0.18 113	0.14 113	0.16 79	1.89 351	0.16 93	0.12 105	0.17 114	0.12 107	0.13 89	0.13 109	0.13 108	0.17 112	0.13 111	0.17 110	0.12 107	0.16 107	0.12 105	0.12 102	0.12 105	0.17 110	0.12 105	0.16 106	0.12 103

JetBlue	0.23 125	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 106	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 102	3.07 346	0.12 105	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 109	0.13 108	0.12 72	0.12 107	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 111	0.12 102	0.14 116	0.13 73	0.12 105	0.12 73	0.11 77

CIPLG	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.12 82	0.12 104	0.11 74	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.14 90	0.11 75	0.11 73	0.12 105	0.15 95	0.12 105	0.15 99	0.12 103

DeepPruner_ROB	0.15 96	0.18 96	0.12 68	0.18 115	0.12 106	0.18 113	0.12 104	0.18 92	0.13 108	0.18 100	0.12 105	0.18 117	0.12 107	0.13 89	0.12 104	0.13 108	0.18 116	0.13 111	0.18 114	0.12 107	0.19 117	0.12 105	0.13 109	0.12 105	0.18 113	0.12 105	0.18 112	0.12 103

HSM	0.14 91	0.17 88	0.11 62	0.17 111	0.11 75	0.17 109	0.12 104	0.17 83	0.11 74	0.17 97	0.11 74	0.17 114	0.11 75	0.12 82	0.12 104	0.12 102	0.17 112	0.12 107	0.17 110	0.12 107	0.17 111	0.12 105	0.12 102	0.12 105	0.17 110	0.12 105	0.17 110	0.12 103

CR-RVC	0.40 183	1.89 297	1.85 327	0.15 98	0.13 111	0.17 109	0.14 113	1.84 306	0.14 113	0.20 106	0.14 113	0.13 74	0.13 113	1.86 341	0.14 116	0.14 114	0.13 74	0.13 111	0.13 73	0.13 113	0.13 74	0.14 115	0.13 109	0.19 141	0.18 113	0.13 111	0.13 75	0.21 146

DF	0.25 128	1.16 261	1.02 277	0.16 106	0.13 111	0.16 107	0.13 109	1.16 280	0.13 108	0.15 80	0.13 111	0.15 101	0.13 113	0.13 89	0.13 109	0.13 108	0.16 106	0.13 111	0.16 107	0.13 113	0.16 107	0.13 111	0.13 109	0.13 114	0.16 107	0.13 111	0.16 106	0.13 112

SFCPSM	0.23 125	0.18 96	0.13 77	0.18 115	0.12 106	0.18 113	0.80 292	0.17 83	0.12 102	0.88 237	0.12 105	0.17 114	0.12 107	0.13 89	0.12 104	0.12 102	0.18 116	0.12 107	0.18 114	0.12 107	1.18 302	0.13 111	0.12 102	0.12 105	0.18 113	0.13 111	0.18 112	0.12 103

CR-Stereo	0.41 185	1.91 300	1.92 336	0.17 111	0.14 116	0.17 109	0.13 109	1.89 308	0.19 137	0.19 103	0.14 113	0.13 74	0.13 113	1.85 339	0.13 109	0.14 114	0.16 106	0.13 111	0.14 89	0.14 116	0.13 74	0.16 125	0.15 116	0.13 114	0.15 95	0.14 114	0.18 112	0.13 112

depth_test_26	0.19 111	0.36 152	0.26 141	0.21 125	0.14 116	0.21 127	0.14 113	0.36 155	0.14 113	0.20 106	0.14 113	0.24 141	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 114	0.21 125	0.14 117	0.21 124	0.14 116	0.21 123	0.14 115	0.26 155	0.14 116	0.21 125	0.14 114	0.21 123	0.14 117

castereo++	0.26 133	1.28 282	1.07 285	0.15 98	0.13 111	0.15 98	0.14 113	1.22 287	0.13 108	0.16 93	0.17 124	0.16 110	0.14 117	0.14 99	0.15 121	0.14 114	0.15 98	0.14 117	0.16 107	0.14 116	0.16 107	0.14 115	0.14 113	0.14 116	0.16 107	0.14 114	0.16 106	0.15 119

DDVS	0.15 96	0.18 96	0.13 77	0.18 115	0.13 111	0.19 118	0.13 109	0.18 92	0.13 108	0.18 100	0.13 111	0.18 117	0.13 113	0.13 89	0.13 109	0.13 108	0.18 116	0.13 111	0.18 114	0.13 113	0.18 113	0.13 111	0.13 109	0.10 62	0.19 117	0.14 114	0.19 115	0.13 112

GMStereo	0.14 91	0.13 69	0.14 82	0.14 89	0.14 116	0.14 89	0.14 113	0.14 62	0.14 113	0.14 74	0.14 113	0.14 91	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 114	0.14 89	0.14 117	0.14 89	0.14 116	0.14 90	0.14 115	0.14 113	0.14 116	0.14 88	0.14 114	0.14 91	0.14 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.15 96	0.14 71	0.14 82	0.14 89	0.14 116	0.14 89	0.16 126	0.14 62	0.21 142	0.14 74	0.23 151	0.14 91	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 114	0.14 89	0.14 117	0.14 89	0.14 116	0.14 90	0.14 115	0.14 113	0.14 116	0.14 88	0.14 114	0.14 91	0.16 122

LALA_ROB	0.15 96	0.21 109	0.12 68	0.21 125	0.12 106	0.20 122	0.14 113	0.20 101	0.12 102	0.22 112	0.12 105	0.16 110	0.12 107	0.10 56	0.12 104	0.12 102	0.21 125	0.11 77	0.22 126	0.12 107	0.20 121	0.12 105	0.11 73	0.12 105	0.21 125	0.14 114	0.21 123	0.13 112

DepthFocus	0.18 107	0.22 111	0.15 89	0.22 128	0.15 121	0.22 129	0.15 120	0.21 104	0.15 116	0.21 109	0.15 118	0.21 124	0.15 121	0.15 104	0.15 121	0.15 121	0.21 125	0.15 122	0.22 126	0.15 123	0.22 127	0.15 121	0.15 116	0.15 121	0.22 128	0.15 121	0.22 126	0.15 119

VIP-Stereo	0.36 168	2.00 302	1.11 289	0.26 152	0.16 126	0.24 142	0.15 120	2.00 319	0.23 150	0.24 119	0.15 118	0.23 134	0.16 124	0.16 109	0.16 124	0.15 121	0.24 139	0.15 122	0.24 140	0.16 125	0.24 137	0.15 121	0.15 116	0.20 143	0.24 140	0.15 121	0.24 137	0.15 119

dd	0.18 107	0.22 111	0.16 90	0.22 128	0.15 121	0.22 129	0.15 120	0.21 104	0.15 116	0.21 109	0.15 118	0.21 124	0.15 121	0.15 104	0.15 121	0.15 121	0.22 129	0.14 117	0.22 126	0.14 116	0.22 127	0.15 121	0.16 120	0.15 121	0.23 134	0.15 121	0.22 126	0.16 122

dad	0.18 107	0.23 116	0.16 90	0.22 128	0.15 121	0.22 129	0.15 120	0.22 112	0.16 118	0.21 109	0.15 118	0.22 128	0.15 121	0.15 104	0.16 124	0.17 125	0.23 134	0.17 128	0.23 134	0.15 123	0.22 127	0.15 121	0.15 116	0.15 121	0.22 128	0.15 121	0.22 126	0.16 122

AANet_RVC	0.61 231	0.31 144	5.05 367	0.31 162	0.19 144	0.24 142	0.20 145	5.86 363	0.20 140	0.24 119	0.18 139	0.25 146	0.20 143	0.23 147	0.21 146	0.18 134	0.37 175	0.18 141	0.24 140	0.19 144	0.25 141	0.19 144	0.19 139	0.19 141	0.24 140	0.15 121	0.24 137	0.20 143

MIM_Stereo	0.19 111	0.23 116	0.18 113	0.22 128	0.16 126	0.22 129	0.16 126	0.21 104	0.16 118	0.22 112	0.17 124	0.21 124	0.17 128	0.20 135	0.18 136	0.17 125	0.22 129	0.18 141	0.22 126	0.16 125	0.21 123	0.16 125	0.17 122	0.17 125	0.21 125	0.16 126	0.22 126	0.20 143

UPFNet	0.29 141	0.24 124	0.16 90	0.24 141	0.16 126	0.24 142	0.16 126	0.23 120	0.16 118	1.19 271	0.16 122	0.23 134	0.16 124	0.17 120	0.16 124	0.89 291	0.24 139	0.16 124	0.24 140	0.18 139	1.20 305	0.16 125	0.17 122	0.16 124	0.24 140	0.16 126	0.24 137	0.16 122

LACA3	0.21 121	0.27 135	0.23 131	0.25 146	0.17 130	0.25 150	0.17 129	0.28 134	0.17 124	0.25 125	0.17 124	0.25 146	0.17 128	0.22 142	0.17 128	0.17 125	0.25 147	0.17 128	0.25 147	0.17 129	0.25 141	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.25 148	0.17 128	0.25 146	0.17 129

LACA2	0.20 116	0.27 135	0.22 126	0.24 141	0.17 130	0.24 142	0.17 129	0.26 130	0.17 124	0.24 119	0.17 124	0.24 141	0.17 128	0.21 139	0.17 128	0.17 125	0.24 139	0.17 128	0.24 140	0.17 129	0.24 137	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.24 140	0.17 128	0.24 137	0.17 129

LACA1	0.20 116	0.27 135	0.22 126	0.24 141	0.17 130	0.24 142	0.17 129	0.27 133	0.17 124	0.24 119	0.17 124	0.24 141	0.17 128	0.21 139	0.17 128	0.17 125	0.24 139	0.17 128	0.24 140	0.17 129	0.24 137	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.24 140	0.17 128	0.24 137	0.17 129

IGEV-FE	0.29 141	2.85 329	0.36 168	0.20 121	0.17 130	0.19 118	0.17 129	0.37 157	0.17 124	0.19 103	0.17 124	0.19 120	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 125	0.19 121	0.17 128	0.19 118	0.17 129	0.19 117	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.19 117	0.17 128	0.19 115	0.17 129

castereo	0.34 162	1.59 289	1.39 305	0.17 111	0.15 121	0.18 113	0.26 157	1.74 304	0.17 124	0.19 103	0.18 139	0.18 117	0.20 143	0.20 135	0.22 150	0.21 141	0.18 116	0.17 128	0.19 118	0.16 125	0.18 113	0.20 145	0.17 122	0.21 147	0.19 117	0.17 128	0.19 115	0.16 122

ACV-stereo	0.20 116	0.23 116	0.17 101	0.23 136	0.17 130	0.23 138	0.17 129	0.23 120	0.17 124	0.23 118	0.17 124	0.23 134	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 125	0.24 139	0.17 128	0.23 134	0.17 129	0.24 137	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.23 134	0.17 128	0.23 135	0.17 129

IGEV_Zeroshot_test	0.18 107	0.22 111	0.18 113	0.21 125	0.18 140	0.20 122	0.17 129	0.20 101	0.16 118	0.25 125	0.16 122	0.21 124	0.17 128	0.16 109	0.18 136	0.15 121	0.20 122	0.16 124	0.20 121	0.18 139	0.21 123	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.20 121	0.17 128	0.20 120	0.16 122

MMNet	0.30 145	0.24 124	0.17 101	0.24 141	0.17 130	0.24 142	0.17 129	0.23 120	0.18 135	1.21 274	0.17 124	0.23 134	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.89 291	0.24 139	0.17 128	0.24 140	0.17 129	1.22 307	0.16 125	0.17 122	0.17 125	0.24 140	0.17 128	0.24 137	0.17 129

delet	0.30 145	0.24 124	0.17 101	0.24 141	0.17 130	0.24 142	0.17 129	0.23 120	0.16 118	1.21 274	0.17 124	0.24 141	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.91 295	0.24 139	0.17 128	0.24 140	0.17 129	1.23 309	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.24 140	0.17 128	0.24 137	0.17 129

psm_up	0.30 145	0.24 124	0.17 101	0.25 146	0.17 130	0.24 142	0.17 129	0.24 124	0.17 124	1.20 273	0.17 124	0.23 134	0.17 128	0.17 120	0.18 136	0.90 294	0.24 139	0.17 128	0.25 147	0.17 129	1.24 312	0.17 130	0.17 122	0.17 125	0.24 140	0.17 128	0.24 137	0.17 129

iResNetv2_ROB	0.20 116	0.22 111	0.19 117	0.23 136	0.19 144	0.22 129	0.17 129	0.22 112	0.17 124	0.22 112	0.17 124	0.22 128	0.17 128	0.18 129	0.18 136	0.19 137	0.22 129	0.17 128	0.23 134	0.17 129	0.25 141	0.18 141	0.17 122	0.18 139	0.23 134	0.17 128	0.25 146	0.17 129

iResNet	0.19 111	0.23 116	0.17 101	0.22 128	0.17 130	0.22 129	0.19 143	0.22 112	0.17 124	0.22 112	0.17 124	0.22 128	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 125	0.22 129	0.17 128	0.22 126	0.17 129	0.23 134	0.17 130	0.18 136	0.17 125	0.23 134	0.17 128	0.23 135	0.17 129

Pointernet	0.22 123	0.41 162	0.38 172	0.22 128	0.17 130	0.22 129	0.17 129	0.41 173	0.17 124	0.22 112	0.17 124	0.22 128	0.17 128	0.18 129	0.18 136	0.18 134	0.23 134	0.18 141	0.23 134	0.18 139	0.23 134	0.18 141	0.17 122	0.17 125	0.22 128	0.18 140	0.22 126	0.17 129

CFNet	0.55 223	0.25 128	0.18 113	0.25 146	0.18 140	0.25 150	0.18 142	0.25 125	0.18 135	0.25 125	0.18 139	0.25 146	0.18 141	0.18 129	0.18 136	0.18 134	0.25 147	0.18 141	0.25 147	0.18 139	5.31 379	4.36 379	0.18 136	0.18 139	0.25 148	0.18 140	0.25 146	0.18 140

MSKI-zero shot	0.19 111	0.21 109	0.16 90	0.22 128	0.16 126	0.23 138	0.17 129	0.22 112	0.17 124	0.22 112	0.17 124	0.22 128	0.16 124	0.19 134	0.16 124	0.17 125	0.23 134	0.16 124	0.22 126	0.16 125	0.22 127	0.17 130	0.16 120	0.17 125	0.22 128	0.19 142	0.22 126	0.16 122

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 183	2.14 312	1.91 335	0.20 121	0.18 140	0.19 118	0.17 129	2.23 322	0.19 137	0.24 119	0.21 145	0.19 120	0.21 147	0.20 135	0.18 136	0.20 138	0.20 122	0.18 141	0.20 121	0.19 144	0.19 117	0.17 130	0.18 136	0.17 125	0.20 121	0.20 143	0.21 123	0.19 141

DAS	0.20 116	0.20 108	0.20 119	0.20 121	0.20 146	0.20 122	0.20 145	0.20 101	0.20 140	0.20 106	0.20 143	0.20 123	0.20 143	0.20 135	0.20 145	0.20 138	0.20 122	0.20 147	0.20 121	0.20 146	0.20 121	0.20 145	0.20 141	0.20 143	0.20 121	0.20 143	0.20 120	0.20 143

GEStereo_RVC	0.36 168	0.23 116	0.18 113	0.23 136	0.18 140	0.23 138	0.19 143	0.22 112	0.19 137	0.24 119	0.20 143	0.24 141	0.18 141	0.18 129	0.18 136	0.21 141	0.25 147	0.18 141	0.22 126	0.18 139	0.23 134	0.18 141	0.19 139	0.20 143	0.23 134	0.20 143	4.43 368	0.19 141

DCVSM-stereo	0.27 134	0.38 155	0.22 126	0.38 180	0.22 148	0.38 183	0.22 149	0.29 137	0.22 147	0.29 135	0.22 148	0.29 159	0.22 149	0.22 142	0.21 146	0.21 141	0.38 178	0.22 149	0.38 178	0.22 149	0.38 171	0.22 147	0.21 142	0.25 156	0.38 176	0.21 146	0.38 174	0.21 146

HGLStereo	0.27 134	0.25 128	0.21 125	0.35 170	0.21 147	0.35 169	0.21 147	0.34 148	0.21 142	0.39 158	0.21 145	0.34 165	0.21 147	0.22 142	0.21 146	0.21 141	0.35 167	0.22 149	0.35 166	0.22 149	0.35 162	0.22 147	0.21 142	0.21 147	0.35 167	0.21 146	0.35 166	0.21 146

DISCO	0.59 230	0.29 140	0.22 126	0.27 155	5.05 384	0.30 161	0.21 147	0.28 134	0.21 142	0.27 133	0.21 145	0.27 156	0.20 143	0.21 139	0.21 146	0.21 141	0.27 156	0.21 148	0.27 155	0.21 148	0.27 150	0.23 152	0.21 142	0.21 147	0.27 155	0.21 146	5.06 376	0.22 149

model_zeroshot	0.27 134	0.30 142	0.19 117	0.36 174	0.23 153	0.25 150	0.27 161	0.33 142	0.21 142	0.35 142	0.22 148	0.25 146	0.27 164	0.26 153	0.23 152	0.26 153	0.35 167	0.22 149	0.36 169	0.23 154	0.25 141	0.27 160	0.27 159	0.23 153	0.36 169	0.22 149	0.25 146	0.27 164

IMH-64-1	0.29 141	0.23 116	0.23 131	0.23 136	0.22 148	0.22 129	0.23 151	0.22 112	0.22 147	2.02 312	0.23 151	0.23 134	0.22 149	0.23 147	0.23 152	0.23 146	0.23 134	0.22 149	0.23 134	0.22 149	0.22 127	0.22 147	0.22 145	0.22 150	0.22 128	0.22 149	0.22 126	0.22 149

IMH-64	0.29 141	0.23 116	0.23 131	0.23 136	0.22 148	0.22 129	0.23 151	0.22 112	0.22 147	2.02 312	0.23 151	0.23 134	0.22 149	0.23 147	0.23 152	0.23 146	0.23 134	0.22 149	0.23 134	0.22 149	0.22 127	0.22 147	0.22 145	0.22 150	0.22 128	0.22 149	0.22 126	0.22 149

WAO-6	0.30 145	0.22 111	0.23 131	0.22 128	0.23 153	0.23 138	0.22 149	0.22 112	0.23 150	2.21 322	0.22 148	0.22 128	0.22 149	0.22 142	0.22 150	0.23 146	0.22 129	0.23 154	0.22 126	0.22 149	0.22 127	0.22 147	0.22 145	0.22 150	0.23 134	0.23 152	0.22 126	0.22 149

DLNR_Zeroshot_test	0.27 134	0.30 142	0.23 131	0.30 160	0.22 148	0.31 162	0.24 153	0.29 137	0.23 150	0.38 153	0.23 151	0.29 159	0.23 153	0.22 142	0.23 152	0.23 146	0.30 160	0.34 198	0.29 158	0.23 154	0.29 154	0.29 184	0.22 145	0.23 153	0.30 159	0.23 152	0.30 158	0.23 153

iResNet_ROB	0.28 140	0.32 146	0.24 136	0.33 164	0.26 157	0.32 164	0.24 153	0.33 142	0.25 153	0.33 137	0.24 155	0.35 168	0.24 154	0.23 147	0.24 156	0.25 150	0.32 162	0.24 155	0.36 169	0.24 156	0.32 156	0.28 168	0.24 150	0.24 155	0.32 161	0.24 154	0.33 160	0.24 154

LoS_RVC	0.25 128	0.25 128	0.25 137	0.25 146	0.25 155	0.25 150	0.25 155	0.25 125	0.25 153	0.25 125	0.25 157	0.25 146	0.25 155	0.26 153	0.25 157	0.26 153	0.25 147	0.25 156	0.26 151	0.25 157	0.25 141	0.25 153	0.25 151	0.25 156	0.25 148	0.25 155	0.25 146	0.25 155

tt_ll	0.25 128	0.25 128	0.25 137	0.25 146	0.25 155	0.25 150	0.25 155	0.25 125	0.25 153	0.25 125	0.25 157	0.25 146	0.25 155	0.26 153	0.25 157	0.26 153	0.25 147	0.25 156	0.26 151	0.25 157	0.25 141	0.25 153	0.25 151	0.25 156	0.25 148	0.25 155	0.25 146	0.25 155

LoS	0.25 128	0.25 128	0.27 143	0.27 155	0.26 157	0.25 150	0.26 157	0.26 130	0.25 153	0.26 132	0.25 157	0.25 146	0.25 155	0.26 153	0.25 157	0.25 150	0.25 147	0.25 156	0.25 147	0.25 157	0.27 150	0.25 153	0.26 155	0.26 160	0.26 153	0.25 155	0.25 146	0.25 155
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.56 226	2.72 328	2.20 340	0.38 180	0.29 181	0.38 183	0.27 161	2.77 339	0.27 163	0.38 153	0.28 170	0.37 176	0.25 155	0.26 153	0.25 157	0.26 153	0.38 178	0.29 179	0.38 178	0.25 157	0.39 182	0.25 153	0.29 176	0.29 184	0.40 190	0.25 155	0.38 174	0.25 155

UNDER WATER-64	0.31 153	0.25 128	0.25 137	0.26 152	0.26 157	0.25 150	0.26 157	0.25 125	0.26 160	1.69 296	0.26 161	0.25 146	0.25 155	0.25 151	0.26 162	0.26 153	0.25 147	0.26 160	0.26 151	0.26 161	0.25 141	0.25 153	0.25 151	0.25 156	0.26 153	0.26 159	0.25 146	0.26 160

CAS	0.25 128	0.25 128	0.25 137	0.25 146	0.26 157	0.26 157	0.26 157	0.25 125	0.25 153	0.25 125	0.25 157	0.25 146	0.25 155	0.25 151	0.25 157	0.25 150	0.26 154	0.25 156	0.26 151	0.26 161	0.25 141	0.25 153	0.25 151	0.26 160	0.25 148	0.26 159	0.25 146	0.25 155

iRaft-Stereo_20w	0.30 145	0.46 181	0.27 143	0.34 166	0.26 157	0.35 169	0.28 169	0.34 148	0.26 160	0.34 140	0.26 161	0.34 165	0.26 161	0.26 153	0.26 162	0.26 153	0.34 164	0.26 160	0.34 164	0.26 161	0.34 158	0.26 159	0.26 155	0.26 160	0.34 164	0.26 159	0.34 164	0.26 160

SCION-MonSter(vits)	0.31 153	0.76 231	0.22 126	0.19 118	0.15 121	0.19 118	0.15 120	0.41 173	0.27 163	0.38 153	0.27 165	0.38 181	0.27 164	0.27 161	0.27 166	0.27 162	0.40 195	0.27 164	0.39 190	0.27 165	0.39 182	0.27 160	0.27 159	0.27 165	0.39 187	0.27 162	0.39 186	0.27 164

small-0shot	0.27 134	0.27 135	0.26 141	0.26 152	0.27 162	0.27 158	0.27 161	0.26 130	0.26 160	0.27 133	0.27 165	0.26 155	0.26 161	0.26 153	0.26 162	0.27 162	0.27 156	0.26 160	0.27 155	0.27 165	0.26 149	0.27 160	0.26 155	0.26 160	0.27 155	0.27 162	0.27 155	0.26 160

LG-Stereo_L2	0.32 155	0.45 177	0.36 168	0.37 176	0.27 162	0.37 178	0.27 161	0.43 179	0.27 163	0.36 148	0.31 192	0.36 174	0.27 164	0.27 161	0.27 166	0.30 183	0.37 175	0.27 164	0.37 173	0.27 165	0.37 168	0.27 160	0.27 159	0.27 165	0.37 173	0.27 162	0.37 172	0.27 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 179	1.06 254	0.54 219	0.59 250	0.27 162	0.46 218	0.27 161	0.46 183	0.27 163	0.46 187	0.27 165	0.46 213	0.26 161	0.27 161	0.27 166	0.26 153	0.46 214	0.26 160	0.45 214	0.30 189	0.46 208	0.27 160	0.27 159	0.27 165	0.46 213	0.27 162	0.45 210	0.26 160

TestStereo_HL3	1.20 309	0.41 162	10.53 385	0.44 212	0.28 167	0.41 199	0.28 169	13.40 386	0.30 181	0.41 167	0.28 170	0.40 195	0.28 167	0.28 167	0.28 171	0.28 165	0.42 204	0.28 166	0.41 198	0.28 168	0.41 190	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

TestStereo_HL2	1.22 311	0.41 162	10.61 387	0.44 212	0.28 167	0.41 199	0.28 169	13.91 388	0.30 181	0.41 167	0.29 180	0.40 195	0.28 167	0.29 172	0.28 171	0.28 165	0.42 204	0.28 166	0.41 198	0.28 168	0.41 190	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

GGDA	1.23 316	0.41 162	11.21 388	0.45 217	0.28 167	0.42 208	0.28 169	13.66 387	0.30 181	0.41 167	0.29 180	0.40 195	0.29 179	0.28 167	0.29 182	0.29 178	0.43 210	0.28 166	0.41 198	0.28 168	0.41 190	0.28 168	0.29 176	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

TestStereo-Hl	1.20 309	0.41 162	10.60 386	0.44 212	0.28 167	0.41 199	0.28 169	13.37 385	0.30 181	0.41 167	0.28 170	0.40 195	0.28 167	0.28 167	0.28 171	0.28 165	0.42 204	0.28 166	0.41 198	0.28 168	0.41 190	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

gcap_with_dpt	0.34 162	0.42 172	0.29 151	0.42 206	0.29 181	0.42 208	0.29 186	0.39 167	0.29 177	0.39 158	0.29 180	0.39 187	0.29 179	0.29 172	0.29 182	0.28 165	0.42 204	0.29 179	0.42 207	0.29 181	0.42 201	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

GCAP-BAT	0.34 162	0.42 172	0.29 151	0.42 206	0.29 181	0.42 208	0.29 186	0.39 167	0.29 177	0.39 158	0.29 180	0.39 187	0.29 179	0.29 172	0.29 182	0.28 165	0.42 204	0.29 179	0.42 207	0.29 181	0.42 201	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.41 193	0.28 168

EKT-Stereo	0.36 168	0.50 194	0.30 157	0.40 195	0.29 181	0.40 195	0.29 186	0.35 151	0.30 181	0.47 190	0.30 188	0.35 168	0.32 192	0.29 172	0.34 198	0.33 196	0.59 243	0.31 190	0.39 190	0.29 181	0.37 168	0.38 210	0.29 176	0.31 192	0.58 248	0.28 166	0.51 233	0.29 183

SQANet	0.33 158	0.28 139	0.28 146	0.28 159	0.28 167	0.29 160	0.28 169	0.28 134	0.28 169	1.59 293	0.28 170	0.28 158	0.28 167	0.28 167	0.28 171	0.28 165	0.28 158	0.28 166	0.29 158	0.28 168	0.28 152	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.28 157	0.28 166	0.28 156	0.28 168

CASnet	0.32 155	0.53 197	0.34 165	0.27 155	0.31 193	0.34 167	0.29 186	0.31 140	0.32 189	0.25 125	0.31 192	0.27 156	0.40 222	0.45 223	0.27 166	0.30 183	0.26 154	0.40 221	0.28 157	0.37 211	0.28 152	0.39 219	0.29 176	0.40 225	0.29 158	0.28 166	0.24 137	0.30 190
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.67 241	3.40 334	1.05 282	0.71 269	0.83 291	0.47 224	0.27 161	0.47 189	0.27 163	0.35 142	0.26 161	0.68 256	0.84 291	0.41 212	0.54 256	0.89 291	0.74 264	0.88 295	0.73 265	0.87 296	0.42 201	0.27 160	0.28 165	0.28 170	0.36 169	0.28 166	0.68 255	0.90 295

anonymity	0.30 145	0.34 148	0.27 143	0.33 164	0.27 162	0.33 165	0.28 169	0.33 142	0.28 169	0.33 137	0.28 170	0.33 163	0.28 167	0.28 167	0.28 171	0.28 165	0.34 164	0.28 166	0.34 164	0.28 168	0.34 158	0.27 160	0.27 159	0.27 165	0.34 164	0.28 166	0.34 164	0.28 168

PML	0.39 182	0.56 204	0.29 151	0.55 244	0.28 167	0.56 246	0.28 169	0.51 203	0.28 169	0.50 196	0.28 170	0.51 234	0.28 167	0.29 172	0.28 171	0.29 178	0.56 241	0.29 179	0.57 249	0.28 168	0.56 239	0.28 168	0.28 165	0.29 184	0.56 245	0.28 166	0.56 242	0.28 168

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 56	0.12 72	0.16 124	0.21 124	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 166	0.12 73	0.09 56

CFNet_pseudo	1.01 291	9.78 378	0.29 151	0.38 180	0.28 167	0.38 183	0.28 169	0.38 161	0.28 169	0.39 158	0.28 170	0.39 187	0.28 167	9.50 386	0.29 182	0.28 165	0.38 178	0.28 166	0.38 178	0.28 168	0.38 171	0.28 168	0.28 165	0.28 170	0.38 176	0.28 166	0.38 174	0.28 168

pcwnet_v2	1.01 291	9.73 377	0.28 146	0.38 180	0.28 167	0.38 183	0.28 169	0.38 161	0.28 169	0.38 153	0.28 170	0.39 187	0.28 167	9.61 387	0.28 171	0.28 165	0.38 178	0.28 166	0.38 178	0.28 168	0.38 171	0.28 168	0.29 176	0.28 170	0.38 176	0.28 166	0.38 174	0.28 168

DGSMNet	0.33 158	0.42 172	0.28 146	0.40 195	0.28 167	0.40 195	0.28 169	0.40 171	0.28 169	0.40 166	0.28 170	0.39 187	0.28 167	0.27 161	0.28 171	0.28 165	0.40 195	0.28 166	0.42 207	0.29 181	0.41 190	0.31 191	0.29 176	0.28 170	0.41 195	0.28 166	0.42 205	0.29 183

UCFNet_RVC	1.03 296	10.10 381	0.28 146	0.38 180	0.28 167	0.39 192	0.28 169	0.38 161	0.28 169	0.39 158	0.28 170	0.39 187	0.29 179	9.62 388	0.28 171	0.28 165	0.38 178	0.28 166	0.38 178	0.28 168	0.39 182	0.28 168	0.29 176	0.28 170	0.39 187	0.28 166	0.38 174	0.29 183

MLCV	0.30 145	0.33 147	0.28 146	0.34 166	0.28 167	0.33 165	0.28 169	0.33 142	0.29 177	0.33 137	0.27 165	0.33 163	0.28 167	0.26 153	0.29 182	0.28 165	0.33 163	0.28 166	0.33 161	0.28 168	0.33 157	0.27 160	0.28 165	0.28 170	0.33 162	0.28 166	0.33 160	0.28 168

DN-CSS_ROB	0.30 145	0.34 148	0.29 151	0.34 166	0.27 162	0.34 167	0.28 169	0.33 142	0.27 163	0.34 140	0.27 165	0.34 165	0.28 167	0.29 172	0.27 166	0.26 153	0.35 167	0.29 179	0.33 161	0.28 168	0.34 158	0.28 168	0.28 165	0.27 165	0.34 164	0.28 166	0.33 160	0.28 168

testmc14	1.23 316	8.86 376	7.15 379	0.43 209	0.30 189	0.41 199	0.29 186	9.05 384	0.34 196	0.42 178	0.30 188	0.41 200	0.29 179	0.32 182	0.30 188	0.29 178	0.42 204	0.30 186	0.42 207	0.30 189	0.41 190	0.30 188	0.30 186	0.29 184	0.41 195	0.29 185	0.41 193	0.29 183

MCSU-Stereo	1.22 311	8.85 374	7.17 380	0.42 206	0.29 181	0.41 199	0.29 186	8.80 383	0.30 181	0.42 178	0.29 180	0.40 195	0.29 179	0.30 178	0.29 182	0.29 178	0.41 199	0.29 179	0.41 198	0.29 181	0.41 190	0.29 184	0.29 176	0.29 184	0.41 195	0.29 185	0.41 193	0.30 190

DEFOM-Stereo	0.43 195	1.60 291	1.47 310	0.30 160	0.28 167	0.31 162	0.28 169	1.65 301	0.25 153	0.29 135	0.26 161	0.30 161	0.29 179	0.27 161	0.26 162	0.26 153	0.30 160	0.29 179	0.30 160	0.26 161	0.29 154	0.29 184	0.27 159	0.26 160	0.30 159	0.29 185	0.30 158	0.29 183

TorneroNet-64	0.69 244	0.65 218	0.30 157	0.27 155	0.47 239	0.28 159	0.35 202	0.34 148	0.80 286	7.93 386	0.29 180	0.30 161	0.31 189	0.81 284	0.28 171	0.27 162	0.29 159	0.28 166	0.85 276	0.83 294	0.62 249	0.28 168	0.30 186	0.28 170	0.52 236	0.29 185	0.29 157	0.27 164

Any-RAFT	0.32 155	0.45 177	0.29 151	0.36 174	0.29 181	0.36 174	0.29 186	0.36 155	0.29 177	0.35 142	0.29 180	0.35 168	0.28 167	0.27 161	0.28 171	0.28 165	0.35 167	0.28 166	0.35 166	0.28 168	0.35 162	0.28 168	0.29 176	0.29 184	0.36 169	0.29 185	0.36 169	0.29 183

GREAT-IGEV	0.36 168	0.46 181	0.33 164	0.43 209	0.30 189	0.43 214	0.30 193	0.45 182	0.30 181	0.42 178	0.30 188	0.43 209	0.30 187	0.30 178	0.30 188	0.30 183	0.43 210	0.30 186	0.43 211	0.30 189	0.43 204	0.30 188	0.30 186	0.30 190	0.43 209	0.30 190	0.43 207	0.30 190
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT-Test	0.34 162	0.45 177	0.30 157	0.38 180	0.32 197	0.40 195	0.32 199	0.39 167	0.32 189	0.39 158	0.30 188	0.37 176	0.29 179	0.30 178	0.30 188	0.29 178	0.38 178	0.30 186	0.38 178	0.29 181	0.38 171	0.29 184	0.29 176	0.30 190	0.38 176	0.30 190	0.38 174	0.30 190

RAFT + AFF	0.34 162	0.29 140	0.32 163	0.31 162	0.30 189	0.39 192	0.32 199	0.39 167	0.30 181	0.39 158	0.32 195	0.39 187	0.32 192	0.35 191	0.36 204	0.32 192	0.38 178	0.31 190	0.38 178	0.31 194	0.38 171	0.28 168	0.37 209	0.34 201	0.38 176	0.30 190	0.38 174	0.28 168

RSM	0.33 158	0.36 152	0.31 160	0.39 194	0.32 197	0.36 174	0.30 193	0.35 151	0.38 210	0.35 142	0.31 192	0.35 168	0.30 187	0.30 178	0.31 192	0.30 183	0.36 172	0.31 190	0.36 169	0.30 189	0.36 166	0.31 191	0.31 189	0.31 192	0.36 169	0.31 193	0.36 169	0.31 194

GES	0.43 195	0.41 162	0.31 160	0.35 170	0.30 189	0.47 224	0.28 169	0.33 142	0.28 169	0.35 142	0.29 180	2.95 349	0.38 211	0.35 191	0.30 188	0.34 197	0.34 164	0.30 186	0.33 161	0.30 189	0.35 162	0.30 188	0.33 195	0.33 199	0.33 162	0.31 193	0.33 160	0.29 183

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 173	0.64 216	0.59 230	0.38 180	0.31 193	0.38 183	0.31 196	0.65 222	0.32 189	0.38 153	0.32 195	0.38 181	0.32 192	0.32 182	0.32 194	0.32 192	0.38 178	0.32 194	0.39 190	0.32 195	0.39 182	0.32 194	0.32 190	0.32 194	0.39 187	0.32 195	0.39 186	0.32 196

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 173	0.65 218	0.60 232	0.38 180	0.31 193	0.38 183	0.31 196	0.65 222	0.32 189	0.37 150	0.32 195	0.37 176	0.32 192	0.32 182	0.32 194	0.32 192	0.38 178	0.32 194	0.38 178	0.32 195	0.38 171	0.32 194	0.32 190	0.32 194	0.38 176	0.32 195	0.38 174	0.32 196

DDF-Stereo	0.37 173	0.57 207	0.50 211	0.40 195	0.32 197	0.40 195	0.32 199	0.53 206	0.32 189	0.39 158	0.32 195	0.39 187	0.32 192	0.32 182	0.32 194	0.32 192	0.40 195	0.32 194	0.40 193	0.32 195	0.40 189	0.32 194	0.32 190	0.32 194	0.40 190	0.32 195	0.40 189	0.32 196

GIP-stereo	0.38 179	0.56 204	0.40 177	0.45 217	0.33 200	0.44 216	0.35 202	0.49 196	0.33 195	0.43 181	0.32 195	0.42 205	0.31 189	0.33 186	0.33 197	0.34 197	0.40 195	0.32 194	0.40 193	0.32 195	0.43 204	0.38 210	0.33 195	0.32 194	0.43 209	0.32 195	0.42 205	0.34 202

ccs_rob	1.00 286	10.06 380	0.31 160	0.44 212	0.31 193	0.43 214	0.31 196	0.43 179	0.32 189	0.45 184	0.32 195	1.20 309	0.31 189	7.02 385	0.31 192	0.31 188	0.44 212	0.31 190	0.44 213	0.32 195	0.44 206	0.31 191	0.32 190	0.32 194	0.44 211	0.32 195	0.43 207	0.31 194

HCRNet	0.71 251	6.06 357	3.15 355	0.50 236	0.22 148	0.21 127	0.15 120	3.04 341	0.34 196	0.43 181	0.33 201	0.43 209	0.33 198	0.15 104	0.14 116	0.14 114	0.21 125	0.17 128	0.47 220	0.20 146	0.21 123	0.16 125	0.32 190	0.33 199	0.50 230	0.33 200	0.49 229	0.28 168

CES	0.38 179	0.34 148	0.44 189	0.43 209	0.33 200	0.37 178	0.44 235	0.37 157	0.38 210	0.45 184	0.35 203	0.35 168	0.41 223	0.45 223	0.36 204	0.36 202	0.36 172	0.45 233	0.43 211	0.35 204	0.34 158	0.46 232	0.36 205	0.36 208	0.42 208	0.34 201	0.35 166	0.38 214

NBS	0.37 173	0.38 155	0.38 172	0.38 180	0.39 220	0.37 178	0.36 208	0.37 157	0.37 208	0.37 150	0.35 203	0.37 176	0.39 220	0.37 198	0.38 209	0.39 216	0.38 178	0.36 204	0.37 173	0.36 208	0.38 171	0.37 206	0.39 219	0.37 214	0.38 176	0.35 202	0.38 174	0.39 220

GASTEREO	0.41 185	0.54 198	0.44 189	0.48 228	0.35 205	0.48 230	0.35 202	0.53 206	0.35 201	0.46 187	0.35 203	0.46 213	0.35 201	0.35 191	0.35 200	0.35 200	0.47 218	0.35 202	0.47 220	0.35 204	0.47 212	0.38 210	0.35 200	0.35 205	0.48 224	0.35 202	0.47 215	0.35 203

LL-Strereo2	0.47 203	2.60 325	0.51 215	0.38 180	0.28 167	0.37 178	0.28 169	0.55 212	0.35 201	0.44 183	0.34 202	0.44 211	0.34 199	0.34 187	0.36 204	0.36 202	0.47 218	0.36 204	0.47 220	0.35 204	0.47 212	0.35 200	0.35 200	0.35 205	0.46 213	0.35 202	0.47 215	0.35 203

ETE_ROB	0.35 167	0.35 151	0.35 166	0.35 170	0.35 205	0.35 169	0.35 202	0.35 151	0.35 201	0.35 142	0.35 203	0.35 168	0.35 201	0.35 191	0.35 200	0.35 200	0.35 167	0.35 202	0.35 166	0.35 204	0.35 162	0.35 200	0.35 200	0.35 205	0.35 167	0.35 202	0.35 166	0.35 203

GSStereo	0.42 192	0.56 204	0.44 189	0.48 228	0.36 210	0.48 230	0.36 208	0.54 208	0.36 206	0.47 190	0.36 207	0.47 218	0.36 206	0.36 196	0.35 200	0.36 202	0.48 223	0.36 204	0.48 227	0.36 208	0.48 219	0.36 205	0.36 205	0.36 208	0.48 224	0.36 206	0.48 221	0.35 203

GS-Stereo																							0.36 205	0.36 208	0.48 224	0.36 206	0.48 221	0.35 203

GMOStereo	0.50 206	0.44 175	2.38 346	0.40 195	0.34 202	0.42 208	0.36 208	1.96 313	0.34 196	0.41 167	0.36 207	0.42 205	0.35 201	0.34 187	0.38 209	0.31 188	0.39 191	0.34 198	0.40 193	0.33 201	0.39 182	0.33 197	0.33 195	0.34 201	0.40 190	0.36 206	0.40 189	0.32 196

error version	0.50 206	0.44 175	2.38 346	0.40 195	0.34 202	0.42 208	0.36 208	1.96 313	0.34 196	0.41 167	0.36 207	0.42 205	0.35 201	0.34 187	0.38 209	0.31 188	0.39 191	0.34 198	0.40 193	0.33 201	0.39 182	0.33 197	0.33 195	0.34 201	0.40 190	0.36 206	0.40 189	0.32 196

test_1	0.65 236	4.37 345	2.38 346	0.40 195	0.34 202	0.42 208	0.36 208	1.96 313	0.34 196	0.41 167	0.36 207	0.42 205	0.35 201	0.34 187	0.38 209	0.31 188	0.39 191	0.34 198	0.40 193	0.33 201	0.39 182	0.33 197	0.33 195	0.34 201	0.40 190	0.36 206	0.40 189	0.32 196

DMCA	0.36 168	0.38 155	0.37 170	0.35 170	0.35 205	0.35 169	0.36 208	0.35 151	0.36 206	0.36 148	0.37 213	0.36 174	0.36 206	0.36 196	0.35 200	0.37 205	0.36 172	0.36 204	0.36 169	0.36 208	0.36 166	0.35 200	0.36 205	0.36 208	0.37 173	0.36 206	0.36 169	0.36 208

GEAStereo	0.42 192	0.55 200	0.44 189	0.48 228	0.35 205	0.48 230	0.35 202	0.54 208	0.35 201	0.47 190	0.36 207	0.47 218	0.41 223	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.51 233	0.36 204	0.51 238	0.38 215	0.48 219	0.35 200	0.35 200	0.36 208	0.52 236	0.37 212	0.48 221	0.36 208

gasm-f	0.42 192	0.55 200	0.44 189	0.48 228	0.35 205	0.48 230	0.35 202	0.54 208	0.35 201	0.47 190	0.36 207	0.47 218	0.41 223	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.51 233	0.36 204	0.51 238	0.38 215	0.48 219	0.35 200	0.35 200	0.36 208	0.52 236	0.37 212	0.48 221	0.36 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 200	0.57 207	0.45 195	0.54 241	0.37 211	0.53 243	0.37 214	0.56 214	0.40 219	0.53 202	0.38 216	0.53 238	0.37 208	0.37 198	0.37 207	0.37 205	0.55 238	0.38 213	0.53 243	0.37 211	0.53 235	0.37 206	0.37 209	0.39 223	0.54 241	0.37 212	0.54 239	0.37 211

XPNet_ROB	0.37 173	0.37 154	0.37 170	0.37 176	0.37 211	0.37 178	0.37 214	0.37 157	0.37 208	0.37 150	0.37 213	0.37 176	0.37 208	0.37 198	0.37 207	0.37 205	0.37 175	0.37 210	0.37 173	0.37 211	0.37 168	0.37 206	0.37 209	0.37 214	0.37 173	0.37 212	0.37 172	0.37 211

MSCF	0.44 197	0.60 213	0.47 197	0.50 236	0.40 222	0.50 237	0.38 217	0.57 216	0.38 210	0.48 194	0.38 216	0.48 226	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.49 228	0.38 213	0.49 231	0.39 222	0.50 227	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.49 229	0.38 216	0.49 229	0.38 214

LG-Stereo_L1	0.44 197	0.58 210	0.49 210	0.51 239	0.38 215	0.51 239	0.38 217	0.56 214	0.38 210	0.50 196	0.38 216	0.50 231	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.52 235	0.38 213	0.52 241	0.38 215	0.51 229	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.52 236	0.38 216	0.51 233	0.40 223

WAO-7	0.46 201	0.38 155	0.38 172	0.38 180	0.38 215	0.38 183	0.38 217	0.38 161	0.38 210	2.57 339	0.38 216	0.38 181	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.38 178	0.38 213	0.38 178	0.38 215	0.38 171	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.38 176	0.38 216	0.38 174	0.38 214

HanzoNet	0.47 203	0.39 160	0.38 172	0.38 180	0.38 215	0.38 183	0.38 217	0.40 171	0.38 210	2.63 340	0.38 216	0.38 181	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.39 216	0.38 178	0.38 213	0.38 178	0.42 230	0.38 171	0.39 219	0.39 219	0.38 216	0.38 176	0.38 216	0.38 174	0.39 220

Venus	0.46 201	0.38 155	0.40 177	0.38 180	0.38 215	0.39 192	0.38 217	0.38 161	0.38 210	2.71 341	0.38 216	0.38 181	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.38 178	0.38 213	0.38 178	0.38 215	0.38 171	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.38 176	0.38 216	0.39 186	0.38 214

IMH	0.47 203	0.40 161	0.39 176	0.38 180	0.38 215	0.38 183	0.38 217	0.38 161	0.40 219	2.79 343	0.38 216	0.38 181	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.39 191	0.38 213	0.38 178	0.40 224	0.38 171	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.38 176	0.38 216	0.38 174	0.38 214

quiztm	0.41 185	0.45 177	0.40 177	0.44 212	0.39 220	0.45 217	0.39 224	0.44 181	0.40 219	0.45 184	0.39 224	0.45 212	0.39 220	0.39 210	0.40 223	0.39 216	0.45 213	0.40 221	0.45 214	0.39 222	0.44 206	0.39 219	0.39 219	0.39 223	0.44 211	0.39 222	0.44 209	0.39 220

iRaftStereo_RVC	0.62 233	1.76 295	2.24 342	0.52 240	0.37 211	0.53 243	0.38 217	2.51 333	0.38 210	0.51 199	0.38 216	0.51 234	0.38 211	0.38 201	0.38 209	0.38 208	0.52 235	0.38 213	0.52 241	0.38 215	0.52 232	0.38 210	0.38 213	0.38 216	0.52 236	0.39 222	0.52 236	0.38 214

CFNet_RVC	0.93 280	8.54 372	0.41 180	0.56 245	0.37 211	0.56 246	0.37 214	0.50 200	0.40 219	0.56 205	5.24 385	0.56 241	0.34 199	0.40 211	0.41 226	0.34 197	0.53 237	0.40 221	0.56 248	0.38 215	0.52 232	0.40 222	0.40 222	0.41 226	0.56 245	0.40 224	0.56 242	0.40 223

GwcNet-ADL	0.41 185	0.41 162	0.41 180	0.41 202	0.41 224	0.41 199	0.41 226	0.41 173	0.41 223	0.41 167	0.41 227	0.41 200	0.41 223	0.41 212	0.41 226	0.41 219	0.41 199	0.41 224	0.41 198	0.41 225	0.41 190	0.41 224	0.41 223	0.41 226	0.41 195	0.41 225	0.41 193	0.41 225

PSMNet-ADL	0.41 185	0.41 162	0.41 180	0.41 202	0.41 224	0.41 199	0.41 226	0.41 173	0.41 223	0.41 167	0.41 227	0.41 200	0.41 223	0.41 212	0.41 226	0.41 219	0.41 199	0.41 224	0.41 198	0.41 225	0.41 190	0.41 224	0.41 223	0.41 226	0.41 195	0.41 225	0.41 193	0.41 225

GANet-ADL	0.41 185	0.41 162	0.41 180	0.41 202	0.41 224	0.41 199	0.41 226	0.41 173	0.41 223	0.41 167	0.41 227	0.41 200	0.41 223	0.41 212	0.41 226	0.41 219	0.41 199	0.41 224	0.41 198	0.41 225	0.41 190	0.41 224	0.41 223	0.41 226	0.41 195	0.41 225	0.41 193	0.41 225

CroCo-Stereo	0.80 260	2.51 320	0.41 180	1.27 317	0.41 224	1.27 316	0.41 226	1.27 290	0.41 223	1.27 278	0.41 227	1.27 313	0.41 223	0.41 212	0.41 226	0.41 219	1.28 314	0.41 224	1.27 312	0.41 225	1.27 313	0.41 224	0.42 227	0.41 226	1.27 317	0.41 225	1.27 315	0.41 225
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	0.41 185	0.41 162	0.41 180	0.41 202	0.41 224	0.41 199	0.41 226	0.41 173	0.41 223	0.41 167	0.41 227	0.41 200	0.41 223	0.41 212	0.41 226	0.41 219	0.41 199	0.41 224	0.41 198	0.41 225	0.41 190	0.41 224	0.41 223	0.41 226	0.41 195	0.41 225	0.41 193	0.41 225

DNS	0.64 234	2.00 302	1.58 312	0.59 250	0.42 229	0.59 250	0.42 231	1.99 317	0.42 228	0.57 206	0.42 232	0.57 243	0.42 231	0.42 218	0.42 232	0.42 224	0.59 243	0.42 230	0.59 250	0.42 230	0.59 243	0.42 229	0.42 227	0.42 232	0.59 250	0.42 230	0.59 245	0.42 230

CroCo-Stereo Lap2	0.85 275	2.86 331	0.43 187	1.33 319	0.43 232	1.31 317	0.42 231	1.32 291	0.42 228	1.31 280	0.44 234	1.32 315	0.44 232	0.43 219	0.44 234	0.43 226	1.35 315	0.43 231	1.32 316	0.43 232	1.31 315	0.43 230	0.43 229	0.42 232	1.31 319	0.42 230	1.31 316	0.43 231

FCDSN-DC	0.44 197	0.31 144	0.35 166	0.34 166	0.28 167	0.35 169	0.30 193	0.32 141	0.25 153	1.32 281	0.24 155	1.00 290	0.32 192	0.35 191	0.34 198	0.30 183	0.72 261	0.37 210	0.48 227	0.32 195	0.53 235	0.49 247	0.23 149	0.29 184	0.50 230	0.42 230	0.61 250	0.71 285
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FSD		0.55 200	0.42 186	0.54 241	0.42 229	0.55 245	0.43 233	0.54 208	0.42 228	0.59 208	0.42 232			0.43 219	0.42 232	0.42 224			2.46 343	0.44 234				0.44 234	0.55 242	0.43 233	0.55 240	0.53 254

DN	0.50 206	0.59 212	0.44 189	0.59 250	0.44 233	0.59 250	0.44 235	0.57 216	0.44 231	0.57 206	0.44 234	0.57 243	0.44 232	0.44 221	0.44 234	0.44 227	0.59 243	0.44 232	0.59 250	0.44 234	0.59 243	0.44 231	0.44 230	0.44 234	0.59 250	0.44 234	0.59 245	0.44 232

Occ-G	0.68 243	0.54 198	3.16 356	0.57 249	0.45 234	0.52 242	0.40 225	3.44 346	0.46 235	0.52 200	0.45 236	0.51 234	0.44 232	0.44 221	0.40 223	0.45 229	0.55 238	0.41 224	0.53 243	0.43 232	0.52 232	0.40 222	0.44 230	0.45 236	0.55 242	0.44 234	0.53 238	0.44 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 255	0.57 207	0.57 228	0.56 245	0.92 294	1.07 301	0.63 270	1.03 269	0.82 290	0.49 195	0.77 287	0.69 257	0.54 257	0.58 248	0.54 256	0.86 290	1.06 295	0.72 286	1.06 298	0.79 288	0.58 242	0.87 292	0.59 257	0.46 237	0.76 267	0.46 236	1.05 296	0.97 300

otaku	0.52 211	0.46 181	0.48 204	0.46 219	0.46 235	0.46 218	0.46 237	0.46 183	0.47 240	1.88 300	0.46 237	0.46 213	0.46 236	0.46 225	0.46 237	0.46 230	0.47 218	0.46 234	0.46 216	0.46 237	0.47 212	0.46 232	0.46 232	0.46 237	0.47 219	0.46 236	0.46 211	0.47 237

Ntro	0.53 215	0.47 187	0.50 211	0.46 219	0.48 245	0.47 224	0.47 241	0.46 183	0.46 235	2.05 314	0.47 241	0.47 218	0.49 248	0.47 229	0.47 241	0.46 230	0.48 223	0.46 234	0.49 231	0.46 237	0.47 212	0.46 232	0.46 232	0.47 241	0.46 213	0.46 236	0.47 215	0.47 237

Dean	0.52 211	0.46 181	0.48 204	0.46 219	0.46 235	0.46 218	0.46 237	0.46 183	0.46 235	1.90 301	0.46 237	0.47 218	0.46 236	0.46 225	0.46 237	0.46 230	0.48 223	0.46 234	0.46 216	0.46 237	0.46 208	0.46 232	0.46 232	0.46 237	0.46 213	0.46 236	0.46 211	0.46 234

ACVNet-4b	0.53 215	0.46 181	0.47 197	0.46 219	0.46 235	0.46 218	0.46 237	0.46 183	0.46 235	2.17 318	0.46 237	0.46 213	0.47 239	0.46 225	0.46 237	0.46 230	0.46 214	0.46 234	0.46 216	0.46 237	0.46 208	0.46 232	0.46 232	0.47 241	0.46 213	0.46 236	0.46 211	0.46 234

test-3	0.78 259	4.38 346	1.80 325	0.62 257	0.49 249	0.62 255	0.50 253	1.86 307	0.64 266	0.69 216	0.52 254	0.66 251	0.38 211	0.58 248	0.57 262	0.46 230	0.66 252	0.46 234	0.50 235	0.44 234	0.48 219	0.58 258	0.54 251	0.60 267	0.70 261	0.46 236	0.48 221	0.50 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 248	6.91 359	0.46 196	0.46 219	0.46 235	0.46 218	0.46 237	0.46 183	0.46 235	0.46 187	0.46 237	0.46 213	0.46 236	0.46 225	0.46 237	0.46 230	0.46 214	0.46 234	0.46 216	0.46 237	0.47 212	0.46 232	0.46 232	0.46 237	0.46 213	0.46 236	0.46 211	0.46 234

HaxPig	0.52 211	0.48 190	0.47 197	0.47 224	0.47 239	0.47 224	0.47 241	0.47 189	0.47 240	1.80 297	0.47 241	0.47 218	0.47 239	0.47 229	0.47 241	0.47 237	0.47 218	0.47 241	0.47 220	0.47 242	0.47 212	0.47 240	0.47 238	0.47 241	0.47 219	0.47 243	0.47 215	0.47 237

UNDER WATER	0.52 211	0.47 187	0.47 197	0.47 224	0.47 239	0.47 224	0.47 241	0.47 189	0.47 240	1.90 301	0.47 241	0.47 218	0.47 239	0.47 229	0.47 241	0.47 237	0.46 214	0.47 241	0.47 220	0.47 242	0.46 208	0.47 240	0.47 238	0.48 245	0.47 219	0.47 243	0.47 215	0.47 237

LVE	0.53 215	0.47 187	0.48 204	0.47 224	0.47 239	0.47 224	0.47 241	0.48 192	0.47 240	1.96 308	0.47 241	0.47 218	0.47 239	0.47 229	0.47 241	0.47 237	0.47 218	0.47 241	0.47 220	0.47 242	0.47 212	0.47 240	0.47 238	0.47 241	0.47 219	0.47 243	0.47 215	0.47 237

ACVNet_1	0.53 215	0.46 181	0.48 204	0.47 224	0.47 239	0.46 218	0.48 246	0.48 192	0.48 245	2.07 315	0.47 241	0.48 226	0.48 243	0.47 229	0.47 241	0.46 230	0.49 228	0.47 241	0.47 220	0.47 242	0.48 219	0.46 232	0.46 232	0.48 245	0.47 219	0.47 243	0.48 221	0.47 237

PointNet	0.56 226	0.69 222	0.47 197	0.69 262	0.47 239	0.69 260	0.47 241	0.70 231	0.47 240	0.69 216	0.47 241	0.69 257	0.48 243	0.47 229	0.47 241	0.47 237	0.70 257	0.48 245	0.70 261	0.48 246	0.69 255	0.48 243	0.47 238	0.48 245	0.70 261	0.48 247	0.69 256	0.47 237

AIO-test2	0.54 220	0.65 218	0.55 222	0.60 253	0.50 253	0.60 252	0.49 249	0.65 222	0.48 245	0.60 210	0.49 250	0.59 245	0.50 250	0.50 241	0.49 251	0.49 245	0.60 246	0.50 252	0.60 253	0.49 251	0.60 245	0.49 247	0.50 247	0.51 253	0.60 253	0.48 247	0.60 247	0.50 248

RainbowNet	0.53 215	0.48 190	0.48 204	0.48 228	0.48 245	0.48 230	0.48 246	0.48 192	0.48 245	1.92 303	0.48 247	0.48 226	0.48 243	0.48 235	0.48 247	0.48 241	0.48 223	0.48 245	0.48 227	0.48 246	0.48 219	0.48 243	0.48 242	0.48 245	0.48 224	0.48 247	0.48 221	0.48 244

notaker	0.54 220	0.48 190	0.48 204	0.48 228	0.48 245	0.48 230	0.49 249	0.48 192	0.48 245	1.95 307	0.48 247	0.48 226	0.48 243	0.48 235	0.48 247	0.48 241	0.48 223	0.48 245	0.48 227	0.48 246	0.49 225	0.48 243	0.48 242	0.49 249	0.48 224	0.48 247	0.48 221	0.49 245

AIO-test1	0.54 220	0.64 216	0.54 219	0.60 253	0.49 249	0.61 254	0.49 249	0.64 221	0.49 250	0.59 208	0.48 247	0.60 247	0.50 250	0.48 235	0.48 247	0.48 241	0.60 246	0.48 245	0.60 253	0.48 246	0.60 245	0.49 247	0.49 244	0.49 249	0.59 250	0.49 251	0.60 247	0.49 245

KSHMR	0.85 275	0.72 225	0.51 215	0.49 234	0.49 249	0.51 239	1.07 313	0.50 200	0.48 245	6.04 381	0.52 254	0.66 251	0.98 301	0.49 238	0.77 288	0.49 245	1.17 305	0.51 255	0.49 231	1.06 311	0.51 229	0.49 247	0.49 244	0.51 253	1.04 299	0.49 251	0.81 270	0.72 286

ACVNet_2	0.55 223	0.49 193	0.50 211	0.49 234	0.49 249	0.49 236	0.49 249	0.49 196	0.49 250	2.14 317	0.49 250	0.50 231	0.49 248	0.49 238	0.49 251	0.49 245	0.50 231	0.49 251	0.50 235	0.49 251	0.49 225	0.49 247	0.49 244	0.50 251	0.50 230	0.49 251	0.50 231	0.49 245

TorneroNet	1.15 301	1.10 258	0.51 215	0.69 262	0.51 255	1.10 303	0.50 253	0.51 203	0.51 253	13.92 388	1.17 320	0.49 230	0.51 255	0.54 243	0.48 247	0.49 245	0.49 228	0.65 270	0.70 261	0.49 251	0.51 229	0.49 247	0.67 270	1.36 332	0.51 234	0.50 254	0.52 236	1.23 324

SANet	0.50 206	0.50 194	0.50 211	0.50 236	0.50 253	0.50 237	0.50 253	0.50 200	0.50 252	0.50 196	0.50 252	0.50 231	0.50 250	0.50 241	0.50 254	0.50 249	0.50 231	0.50 252	0.50 235	0.50 254	0.50 227	0.50 253	0.50 247	0.50 251	0.50 230	0.50 254	0.50 231	0.50 248

AEACV	0.74 255	0.52 196	3.10 352	0.60 253	0.48 245	0.56 246	0.48 246	3.02 340	0.83 291	0.61 211	0.62 266	0.72 263	0.50 250	0.49 238	0.49 251	0.48 241	0.58 242	0.50 252	0.55 246	0.48 246	0.56 239	0.50 253	0.50 247	0.51 253	0.58 248	0.51 256	0.60 247	0.51 251

ARAFT	0.64 234	0.74 229	0.62 240	0.70 268	0.56 259	0.72 265	0.55 257	0.72 237	0.54 255	0.73 223	0.56 258	0.72 263	0.56 260	0.56 246	0.62 267	0.63 262	0.73 262	0.53 257	0.73 265	0.54 256	0.72 259	0.65 266	0.62 261	0.56 260	0.72 264	0.54 257	0.72 261	0.57 257

STTRV1_RVC		1.59 289	0.52 218	0.69 262	0.61 264	0.66 258	0.43 233	0.88 248	0.45 234	0.71 221	0.62 266	0.69 257	0.45 235	0.62 253	0.40 223	0.44 227	0.80 268	0.59 263		0.63 266	0.80 262	0.46 232		0.61 269	0.72 264	0.54 257	0.80 266	0.60 262

PSMNet_ROB	0.55 223	0.55 200	0.56 225	0.56 245	0.55 257	0.56 246	0.55 257	0.55 212	0.55 256	0.55 203	0.55 257	0.55 240	0.55 258	0.55 244	0.56 259	0.55 253	0.55 238	0.55 258	0.55 246	0.55 257	0.55 238	0.55 256	0.55 252	0.55 259	0.55 242	0.55 259	0.55 240	0.55 255

FlowAnything	1.02 294	2.51 320	0.58 229	1.60 326	0.56 259	1.61 326	0.56 261	1.60 300	0.55 256	1.61 294	0.56 258	1.61 322	0.55 258	0.55 244	0.55 258	0.55 253	1.61 325	0.56 261	1.61 323	0.56 259	1.62 322	0.55 256	0.56 255	0.56 260	1.62 327	0.56 260	1.62 324	0.56 256

zero-FE	0.66 237	0.80 233	0.56 225	0.79 272	0.58 261	0.82 270	0.55 257	0.76 240	0.56 258	0.75 225	0.58 262	0.75 267	0.59 263	0.57 247	0.56 259	0.55 253	0.79 266	0.55 258	0.78 270	0.55 257	0.85 268	0.58 258	0.55 252	0.57 264	0.80 270	0.57 261	0.80 266	0.57 257

MyStereo04	0.76 257	4.78 351	0.62 240	0.63 259	0.54 256	0.65 257	0.56 261	0.61 219	0.58 262	0.61 211	0.56 258	0.63 249	0.57 261	0.63 256	0.60 264	0.60 259	0.64 250	0.56 261	0.63 256	0.58 261	0.63 250	0.62 265	0.55 252	0.60 267	0.63 256	0.57 261	0.64 252	0.58 259

UDG	0.70 248	0.87 238	0.56 225	0.87 279	0.59 262	0.84 273	0.59 266	0.85 246	0.57 261	0.84 235	0.59 264	0.84 275	0.60 264	0.58 248	0.60 264	0.59 258	0.85 272	0.59 263	0.87 278	0.58 261	0.87 270	0.60 262	0.57 256	0.59 265	0.87 275	0.58 263	0.86 275	0.60 262

LG-Stereo	0.57 228	0.58 210	0.43 187	0.54 241	0.65 268	0.95 283	0.69 282	0.69 227	0.38 210	0.52 200	0.37 213	0.53 238	0.37 208	0.68 272	0.73 287	0.72 282	0.70 257	0.37 210	0.54 245	0.37 211	0.54 237	0.37 206	0.37 209	0.56 260	0.95 284	0.59 264	0.84 272	0.37 211

DDUNet	0.69 244	0.84 237	0.59 230	0.84 278	0.59 262	0.87 276	0.57 263	0.84 245	0.59 264	0.82 233	0.58 262	0.85 276	0.57 261	0.59 251	0.59 263	0.57 257	0.87 273	0.59 263	0.85 276	0.59 264	0.85 268	0.59 261	0.59 257	0.59 265	0.87 275	0.59 264	0.84 272	0.59 260

CASS	0.58 229	0.89 239	0.55 222	0.56 245	0.55 257	0.60 252	0.57 263	0.57 216	0.56 258	0.55 203	0.56 258	0.56 241	0.50 250	0.63 256	0.56 259	0.56 256	0.62 249	0.62 267	0.59 250	0.56 259	0.56 239	0.48 243	0.60 259	0.56 260	0.57 247	0.60 266	0.57 244	0.59 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HH	0.66 237	2.13 307	0.47 197	0.37 176	0.29 181	0.36 174	0.27 161	0.49 196	0.44 231	0.78 226	0.68 277	0.67 253	0.90 295	0.62 253	0.90 295	0.53 251	0.88 274	0.48 245	0.37 173	0.29 181	0.63 250	0.66 269	0.66 264	0.51 253	1.06 301	0.61 267	1.08 299	0.60 262

HanStereo	0.66 237	2.13 307	0.47 197	0.37 176	0.29 181	0.36 174	0.27 161	0.49 196	0.44 231	0.78 226	0.68 277	0.67 253	0.90 295	0.62 253	0.90 295	0.53 251	0.88 274	0.48 245	0.37 173	0.29 181	0.63 250	0.66 269	0.66 264	0.51 253	1.06 301	0.61 267	1.08 299	0.60 262

LMCR-Stereo	0.61 231	0.61 214	0.61 237	0.61 256	0.61 264	0.67 259	0.61 268	0.61 219	0.61 265	0.61 211	0.61 265	0.61 248	0.61 265	0.61 252	0.61 266	0.61 260	0.61 248	0.61 266	0.61 255	0.61 265	0.61 247	0.61 263	0.61 260	0.61 269	0.61 255	0.61 267	0.61 250	0.61 266

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 241	0.74 229	0.60 232	0.79 272	0.61 264	0.76 266	0.57 263	0.71 235	0.56 258	0.71 221	0.54 256	0.72 263	0.66 269	0.65 259	0.65 270	0.64 263	0.74 264	0.64 269	0.74 267	0.63 266	0.73 260	0.65 266	0.64 262	0.64 271	0.74 266	0.61 267	0.73 262	0.64 267

WQFJA1++	0.80 260	1.24 270	0.73 249	0.97 288	0.65 268	0.97 285	0.65 273	0.97 257	0.65 267	0.94 244	0.66 269	0.94 282	0.65 268	0.66 262	0.65 270	0.66 265	0.98 282	0.66 272	0.98 286	0.66 270	0.98 279	0.66 269	0.66 264	0.66 274	0.98 286	0.66 271	0.98 283	0.66 269

WQFJX1	0.81 266	1.27 278	0.74 251	0.98 290	0.67 276	0.98 287	0.67 279	0.97 257	0.67 275	0.94 244	0.67 273	0.95 285	0.66 269	0.66 262	0.66 273	0.67 270	0.99 284	0.67 275	0.98 286	0.68 279	0.99 280	0.66 269	0.66 264	0.66 274	0.99 287	0.66 271	1.00 286	0.66 269

NLMM	0.80 260	1.26 276	0.75 255	0.98 290	0.66 271	0.97 285	0.66 275	0.97 257	0.66 270	0.94 244	0.66 269	0.96 289	0.66 269	0.66 262	0.68 281	0.67 270	0.99 284	0.68 280	0.98 286	0.66 270	0.99 280	0.66 269	0.66 264	0.66 274	1.00 292	0.66 271	0.99 284	0.66 269

DSFCA	0.66 237	0.73 227	0.74 251	0.68 261	0.65 268	0.64 256	0.65 273	0.65 222	0.65 267	0.66 214	0.65 268	0.65 250	0.64 266	0.65 259	0.65 270	0.65 264	0.65 251	0.65 270	0.65 257	0.65 268	0.65 253	0.65 266	0.65 263	0.65 272	0.66 257	0.66 271	0.65 253	0.65 268

WQFJA1	0.82 271	1.52 288	0.76 257	1.01 299	0.66 271	0.98 287	0.66 275	0.98 260	0.66 270	0.95 249	0.68 277	0.95 285	0.66 269	0.68 272	0.66 273	0.66 265	1.00 288	0.67 275	1.00 290	0.67 275	0.99 280	0.68 277	0.67 270	0.68 283	0.99 287	0.67 275	1.00 286	0.67 274

WQFJX	0.81 266	1.27 278	0.74 251	0.99 292	0.66 271	0.99 289	0.66 275	0.99 263	0.66 270	0.95 249	0.66 269	0.95 285	0.67 275	0.67 267	0.66 273	0.66 265	0.99 284	0.66 272	1.00 290	0.66 270	0.99 280	0.67 275	0.68 275	0.67 278	0.99 287	0.67 275	0.99 284	0.67 274

NLMM1	0.81 266	1.26 276	0.74 251	1.00 294	0.66 271	0.99 289	0.67 279	0.98 260	0.66 270	0.94 244	0.67 273	0.94 282	0.66 269	0.66 262	0.66 273	0.66 265	1.00 288	0.67 275	1.00 290	0.66 270	0.99 280	0.71 283	0.73 286	0.67 278	0.99 287	0.67 275	1.00 286	0.66 269

NLSM3	0.81 266	1.27 278	0.75 255	0.99 292	0.66 271	0.99 289	0.66 275	0.98 260	0.67 275	0.95 249	0.66 269	0.95 285	0.66 269	0.67 267	0.67 277	0.66 265	0.99 284	0.66 272	0.99 289	0.66 270	0.99 280	0.67 275	0.66 264	0.66 274	0.99 287	0.67 275	1.00 286	0.67 274

AdaDepth	0.80 260	0.95 245	1.02 277	0.95 285	0.67 276	0.95 283	0.67 279	0.94 254	0.67 275	0.92 239	0.67 273	0.94 282	0.67 275	0.67 267	0.67 277	0.67 270	0.95 279	0.67 275	0.95 285	0.67 275	0.96 278	0.68 277	0.67 270	0.67 278	0.96 285	0.67 275	0.95 282	0.67 274

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 248	0.67 221	0.67 243	0.92 280	0.92 294	0.91 278	0.76 289	0.67 226	0.67 275	0.66 214	0.67 273	0.67 253	0.67 275	0.67 267	0.67 277	0.68 275	0.66 252	0.67 275	0.68 258	0.67 275	0.68 254	0.68 277	0.68 275	0.68 283	0.67 258	0.68 280	0.67 254	0.67 274

ktn	0.84 274	1.15 259	0.54 219	1.16 311	1.26 326	0.51 239	0.53 256	0.51 203	0.66 270	4.54 369	0.51 253	0.52 237	0.52 256	0.66 262	0.51 255	0.51 250	1.37 319	1.17 318	0.49 231	0.51 255	1.23 309	0.51 255	0.67 270	0.51 253	0.51 234	0.68 280	0.51 233	0.51 251

mm2	0.69 244	0.69 222	0.69 244	0.69 262	0.69 278	0.69 260	0.69 282	0.69 227	0.69 279	0.69 216	0.69 280	0.69 257	0.69 279	0.69 274	0.69 283	0.69 276	0.69 255	0.69 281	0.69 259	0.69 280	0.69 255	0.69 280	0.69 278	0.69 285	0.69 259	0.69 282	0.69 256	0.69 280

mm1	0.69 244	0.69 222	0.69 244	0.69 262	0.69 278	0.69 260	0.69 282	0.69 227	0.69 279	0.69 216	0.69 280	0.69 257	0.69 279	0.69 274	0.69 283	0.69 276	0.69 255	0.69 281	0.69 259	0.69 280	0.69 255	0.69 280	0.69 278	0.69 285	0.69 259	0.69 282	0.69 256	0.69 280

AFF-stereo	0.71 251	0.73 227	0.65 242	0.82 276	0.63 267	0.83 271	0.63 270	0.73 238	0.65 267	0.82 233	0.73 285	0.74 266	0.64 266	0.63 256	0.62 267	0.62 261	0.73 262	0.63 268	0.74 267	0.72 285	0.80 262	0.58 258	0.70 281	0.71 288	0.79 268	0.69 282	0.78 264	0.72 286

RSM++	0.77 258	0.91 240	0.72 246	0.83 277	0.71 282	0.83 271	0.72 288	0.81 244	0.71 281	0.81 232	0.71 283	0.81 274	0.71 283	0.71 278	0.71 285	0.70 279	0.83 271	0.72 286	0.83 275	0.81 293	0.83 266	0.72 285	0.71 283	0.71 288	0.88 277	0.71 285	0.83 271	0.70 283

MoCha-V2	1.75 329	27.02 396	0.72 246	0.92 280	0.69 278	0.89 277	0.69 282	0.92 251	0.71 281	0.87 236	0.69 280	0.88 277	0.68 278	0.70 276	0.68 281	0.69 276	0.90 276	0.69 281	0.92 280	0.69 280	0.92 273	0.71 283	0.70 281	0.67 278	0.88 277	0.71 285	0.92 276	0.68 279

DMCA-RVC	0.71 251	0.72 225	0.72 246	0.71 269	0.70 281	0.70 263	0.70 287	0.70 231	0.71 281	0.70 220	0.71 283	0.71 262	0.70 281	0.70 276	0.71 285	0.70 279	0.70 257	0.71 285	0.70 261	0.71 283	0.70 258	0.70 282	0.71 283	0.71 288	0.70 261	0.72 287	0.71 259	0.70 283

AIO-Stereo	0.82 271	1.06 254	0.73 249	0.97 288	0.74 284	1.06 300	0.60 267	1.04 272	0.90 294	1.00 252	1.01 305	0.78 269	0.85 293	0.74 280	0.62 267	0.67 270	1.12 298	0.55 258	0.70 261	0.65 268	0.93 275	0.66 269	0.67 270	0.67 278	0.82 273	0.74 288	0.92 276	0.83 292

HSM-Net_RVC	0.93 280	1.09 257	0.79 260	1.10 304	0.78 286	1.09 302	0.79 291	1.16 280	0.80 286	1.14 263	0.79 289	1.17 305	0.77 285	0.73 279	0.83 293	0.78 284	1.19 309	0.79 289	1.18 307	0.72 285	1.19 304	0.80 288	0.72 285	0.80 292	1.18 312	0.74 288	1.14 304	0.73 288
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.71 251	0.62 215	0.55 222	0.69 262	0.71 282	0.70 263	0.69 282	0.69 227	0.74 284	0.73 223	0.75 286	0.59 245	0.72 284	0.82 285	0.79 290	0.83 288	0.67 254	0.76 288	0.81 274	0.67 275	0.61 247	0.76 286	0.68 275	0.65 272	0.82 273	0.76 290	0.71 259	0.69 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	0.82 271	1.77 296	0.78 259	0.78 271	0.78 286	0.78 267	0.78 290	0.78 241	0.79 285	0.79 228	0.78 288	0.78 269	0.78 286	0.78 281	0.78 289	0.78 284	0.79 266	0.79 289	0.79 271	0.79 288	0.79 261	0.79 287	0.79 288	0.79 291	0.79 268	0.79 291	0.79 265	0.79 289

NaN_ROB	0.80 260	0.80 233	0.80 261	0.80 274	0.80 288	0.80 268	0.80 292	0.80 242	0.80 286	0.80 230	0.80 290	0.80 272	0.80 287	0.80 282	0.80 291	0.80 286	0.80 268	0.80 291	0.80 272	0.80 291	0.80 262	0.80 288	0.80 289	0.80 292	0.80 270	0.80 292	0.80 266	0.80 290

CSAN	0.80 260	0.80 233	0.80 261	0.80 274	0.80 288	0.80 268	0.80 292	0.80 242	0.80 286	0.80 230	0.80 290	0.80 272	0.80 287	0.80 282	0.80 291	0.80 286	0.80 268	0.80 291	0.80 272	0.80 291	0.80 262	0.80 288	0.80 289	0.80 292	0.80 270	0.80 292	0.80 266	0.80 290

gcap-zeroshot	0.81 266	1.03 252	0.84 265	0.93 283	0.85 292	0.84 273	0.62 269	1.21 286	0.53 254	0.79 228	0.84 293	0.77 268	0.70 281	0.84 287	0.67 277	0.74 283	1.18 308	0.52 256	0.91 279	0.79 288	0.84 267	0.61 263	0.83 291	0.69 285	0.93 283	0.82 294	0.85 274	0.66 269

DPSimNet_ROB	0.93 280	1.04 253	0.83 264	1.05 302	0.82 290	1.04 298	0.83 295	1.03 269	0.89 293	1.03 258	0.84 293	1.03 296	0.84 291	0.83 286	0.84 294	0.83 288	1.14 300	0.84 293	1.12 303	0.84 295	1.04 291	0.88 294	0.83 291	0.84 296	1.07 303	0.83 295	1.15 305	0.88 293

DGTPSM_ROB	0.92 278	0.93 244	0.91 267	0.93 283	0.91 293	0.92 279	0.93 298	0.92 251	0.92 295	0.92 239	0.91 295	0.91 278	0.93 298	0.91 288	0.92 299	0.92 298	0.92 277	0.92 296	0.92 280	0.90 297	0.91 271	0.92 296	0.93 295	0.94 302	0.92 281	0.91 296	0.92 276	0.97 300

pmcnn	0.92 278	0.92 241	0.92 268	0.92 280	0.92 294	0.92 279	0.92 296	0.92 251	0.92 295	0.92 239	0.92 297	0.92 281	0.92 297	0.92 290	0.92 299	0.92 298	0.92 277	0.92 296	0.92 280	0.92 301	0.92 273	0.92 296	0.92 294	0.92 301	0.92 281	0.92 297	0.92 276	0.92 298

MM-Stereo_test2	1.15 301	1.90 299	1.10 286	1.37 321	0.94 297	1.36 318	0.98 299	1.48 297	0.98 300	1.37 285	0.98 300	1.37 319	0.98 301	0.95 294	0.94 301	0.95 300	1.37 319	0.95 300	1.38 318	0.95 302	1.38 319	0.95 300	0.95 298	0.95 303	1.37 322	0.95 298	1.37 320	0.95 299

HBP-ISP	1.47 320	1.07 256	1.03 280	1.30 318	1.08 310	1.36 318	1.06 310	1.44 295	1.25 327	1.97 309	1.51 334	1.65 324	1.58 334	0.98 295	1.58 335	1.68 340	1.98 331	1.32 326	2.02 331	1.28 329	2.95 348	1.89 349	0.97 299	1.06 313	1.26 316	0.99 299	1.94 327	1.43 335

DPSM_ROB	0.93 280	0.92 241	0.94 270	0.96 286	1.02 304	0.92 279	0.98 299	0.95 255	0.92 295	0.92 239	0.92 297	0.91 278	0.97 299	0.92 290	0.91 297	0.91 295	0.96 280	0.94 298	0.93 283	0.91 298	0.93 275	0.92 296	0.93 295	0.91 299	0.91 279	0.99 299	0.92 276	0.91 296

DPSM	0.93 280	0.92 241	0.94 270	0.96 286	1.02 304	0.92 279	0.98 299	0.95 255	0.92 295	0.92 239	0.92 297	0.91 278	0.97 299	0.92 290	0.91 297	0.91 295	0.96 280	0.94 298	0.93 283	0.91 298	0.93 275	0.92 296	0.93 295	0.91 299	0.91 279	0.99 299	0.92 276	0.91 296

LGCAT	1.00 286	1.00 246	1.00 272	1.00 294	1.00 298	1.00 293	1.00 304	1.00 264	1.00 302	1.00 252	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 297	1.00 302	1.00 302	1.00 288	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 286	1.00 301	1.00 300	1.00 305	1.00 292	1.00 302	1.00 286	1.00 302

GANet	1.00 286	1.00 246	1.00 272	1.00 294	1.00 298	1.00 293	1.00 304	1.00 264	1.00 302	1.00 252	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 297	1.00 302	1.00 302	1.00 288	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 286	1.00 301	1.00 300	1.00 305	1.00 292	1.00 302	1.00 286	1.00 302

TDLM	1.00 286	1.00 246	1.00 272	1.00 294	1.00 298	1.00 293	1.00 304	1.00 264	1.00 302	1.00 252	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 297	1.00 302	1.00 302	1.00 288	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 286	1.00 301	1.00 300	1.00 305	1.00 292	1.00 302	1.00 286	1.00 302

CVANet_RVC	1.00 286	1.00 246	1.00 272	1.00 294	1.00 298	1.00 293	1.00 304	1.00 264	1.00 302	1.00 252	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 297	1.00 302	1.00 302	1.00 288	1.00 301	1.00 290	1.00 303	1.00 286	1.00 301	1.00 300	1.00 305	1.00 292	1.00 302	1.00 286	1.00 302

MLG-Stereo	0.87 277	1.33 284	0.93 269	0.62 257	1.00 298	1.16 306	0.55 257	0.86 247	0.83 291	1.19 271	0.40 225	1.30 314	0.81 289	0.65 259	0.45 236	1.01 306	1.17 305	0.46 234	1.29 315	0.58 261	1.05 292	0.90 295	0.73 286	0.87 297	0.60 253	1.01 306	1.13 303	0.51 251

trnet	1.01 291	1.01 250	1.01 276	1.01 299	1.01 303	1.01 297	1.01 308	1.01 268	1.01 306	1.01 257	1.01 305	1.01 295	1.01 308	1.01 301	1.01 307	1.01 306	1.01 294	1.01 306	1.01 297	1.01 307	1.01 290	1.01 305	1.01 304	1.01 309	1.01 297	1.01 306	1.01 295	1.01 306

MM-Stereo_test3	1.22 311	1.60 291	1.19 299	1.48 324	1.02 304	1.48 323	0.99 303	1.54 298	1.03 307	1.41 287	1.03 307	1.44 321	1.00 303	1.04 303	1.04 308	1.02 308	1.42 322	1.04 307	1.48 321	1.01 307	1.48 320	1.03 306	1.06 308	1.04 310	1.53 325	1.04 308	1.49 321	1.04 307

GLC_STEREO	1.05 297	1.01 250	1.02 277	1.02 301	1.02 304	1.05 299	1.06 310	1.05 273	1.05 308	1.04 260	1.05 308	1.05 297	1.04 309	1.06 305	1.05 309	1.06 310	1.06 295	1.05 309	1.06 298	1.05 310	1.06 293	1.06 308	1.04 306	1.05 311	1.04 299	1.05 309	1.06 297	1.06 308

plain	1.96 333	3.33 333	1.04 281	3.24 353	1.04 308	3.24 353	1.04 309	3.26 343	1.05 308	3.26 349	1.13 314	3.27 352	1.06 310	1.05 304	1.05 309	1.05 309	3.28 350	1.05 309	3.29 350	1.06 311	3.30 350	1.05 307	1.05 307	1.06 313	3.30 353	1.06 310	3.30 352	1.06 308

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 280	0.77 232	0.82 263	1.16 311	0.75 285	0.99 289	0.92 296	0.91 249	0.99 301	0.94 244	0.91 295	1.15 302	0.88 294	0.92 290	1.00 302	0.67 270	0.98 282	1.00 301	0.75 269	0.91 298	1.18 302	0.87 292	0.89 293	0.90 298	1.08 304	1.07 311	0.74 263	0.89 294

MIF-Stereo (partial)	2.52 352	3.41 335	1.05 282	3.29 354	1.05 309	3.29 356	1.06 310	3.30 345	1.06 310	3.31 350	1.06 309	4.97 375	2.72 359	2.72 357	2.71 361	2.70 361	6.57 382	2.19 355	5.08 377	1.08 313	3.36 351	1.07 309	1.07 309	1.07 315	3.35 355	1.07 311	3.36 354	1.07 310

SPS-STEREO	1.25 318	1.47 286	1.06 284	1.54 325	1.08 310	1.52 324	1.20 326	1.44 295	1.06 310	1.49 292	1.10 312	1.41 320	1.10 312	0.98 295	1.08 311	1.12 313	1.47 323	1.04 307	1.53 322	1.14 318	1.52 321	1.07 309	1.02 305	1.05 311	1.48 324	1.07 311	1.55 322	1.11 312
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
qqai	1.17 307	1.27 278	1.10 286	1.26 316	1.09 312	1.23 313	1.11 314	1.26 289	1.11 313	1.26 277	1.08 310	1.25 312	1.11 313	1.11 308	1.10 312	1.09 311	1.27 313	1.11 314	1.27 312	1.11 315	1.27 313	1.10 311	1.10 310	1.11 317	1.27 317	1.10 314	1.24 313	1.11 312

RGC	1.15 301	1.16 261	1.17 295	1.15 309	1.11 315	1.21 312	1.21 327	1.10 275	1.15 316	1.16 267	1.11 313	1.17 305	1.09 311	1.14 312	1.11 314	1.16 316	1.19 309	1.11 314	1.10 300	1.15 320	1.11 295	1.19 318	1.16 315	1.12 319	1.17 310	1.10 314	1.16 306	1.17 317

Abc-Net	1.14 299	1.16 261	1.18 296	1.10 304	1.10 313	1.16 306	1.18 320	1.16 280	1.13 315	1.11 261	1.16 316	1.16 303	1.12 314	1.10 306	1.17 320	1.16 316	1.16 303	1.10 311	1.16 304	1.14 318	1.17 300	1.16 315	1.11 312	1.09 316	1.10 305	1.10 314	1.16 306	1.17 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.06 342	25.73 395	1.18 296	1.12 307	1.16 319	1.16 306	1.19 321	1.10 275	1.17 321	1.15 264	1.14 315	1.11 300	1.16 317	1.16 314	1.14 317	1.11 312	1.15 301	1.13 317	1.21 310	1.17 321	1.11 295	1.21 321	1.17 316	1.17 322	1.17 310	1.11 317	1.20 312	1.13 315

stereogan	1.17 307	1.19 268	1.15 292	1.15 309	1.15 316	1.15 305	1.19 321	1.19 284	1.15 316	1.15 264	1.16 316	1.19 308	1.19 321	1.19 315	1.19 321	1.19 321	1.15 301	1.19 321	1.19 308	1.19 324	1.15 297	1.19 318	1.15 314	1.15 321	1.16 309	1.15 318	1.19 310	1.20 320

Nwc_Net	1.15 301	1.15 259	1.15 292	1.09 303	1.19 322	1.16 306	1.17 318	1.15 278	1.16 318	1.16 267	1.16 316	1.08 299	1.16 317	1.11 308	1.15 319	1.18 320	1.11 297	1.10 311	1.16 304	1.17 321	1.16 298	1.13 314	1.18 317	1.20 325	1.11 306	1.15 318	1.16 306	1.20 320

NCC-stereo	1.15 301	1.17 265	1.12 291	1.10 304	1.15 316	1.14 304	1.15 316	1.15 278	1.12 314	1.17 270	1.17 320	1.11 300	1.17 320	1.11 308	1.10 312	1.16 316	1.12 298	1.11 314	1.16 304	1.13 317	1.23 309	1.16 315	1.19 319	1.11 317	1.18 312	1.17 320	1.17 309	1.13 315

UniTT-Stereo	2.12 343	3.66 338	1.10 286	3.48 356	1.15 316	3.57 357	1.11 314	3.44 346	1.16 318	3.52 351	1.16 316	3.50 353	1.16 317	1.10 306	1.13 316	1.15 315	3.61 352	1.17 318	3.64 351	1.12 316	3.58 353	1.12 313	1.12 313	1.17 322	3.53 356	1.18 321	3.52 355	1.18 319

edge stereo	1.15 301	1.18 266	1.11 289	1.12 307	1.17 320	1.17 311	1.17 318	1.16 280	1.18 322	1.16 267	1.17 320	1.17 305	1.13 315	1.11 308	1.11 314	1.12 313	1.17 305	1.17 318	1.11 302	1.17 321	1.17 300	1.17 317	1.18 317	1.14 320	1.11 306	1.18 321	1.12 302	1.11 312

RP	1.14 299	1.16 261	1.15 292	1.17 313	1.10 313	1.16 306	1.15 316	1.10 275	1.16 318	1.15 264	1.08 310	1.16 303	1.15 316	1.15 313	1.14 317	1.16 316	1.16 303	1.10 311	1.10 300	1.10 314	1.16 298	1.11 312	1.10 310	1.19 324	1.14 308	1.19 323	1.07 298	1.10 311

FAT-Stereo	1.22 311	1.23 269	1.19 299	1.21 315	1.24 325	1.24 315	1.19 321	1.25 288	1.24 325	1.25 276	1.19 323	1.20 309	1.24 325	1.20 316	1.21 323	1.25 325	1.22 311	1.21 323	1.25 311	1.23 327	1.22 307	1.19 318	1.19 319	1.24 328	1.25 315	1.20 324	1.19 310	1.25 326

RAStereo	2.24 346	3.70 339	1.18 296	3.73 360	1.18 321	3.69 359	1.19 321	3.73 349	1.24 325	3.72 354	1.21 325	3.76 357	1.20 322	1.20 316	1.20 322	1.20 322	3.74 357	1.20 322	3.75 357	1.21 325	3.77 357	1.21 321	1.21 321	1.21 326	3.82 360	1.21 325	3.82 359	1.21 322

GANetREF_RVC	1.52 323	2.01 304	1.21 302	1.98 332	1.21 323	1.98 331	1.21 327	1.98 316	1.21 324	1.99 311	1.21 325	1.98 331	1.21 324	1.02 302	1.21 323	1.21 323	1.99 332	1.21 323	1.99 330	1.21 325	1.99 329	1.21 321	1.21 321	1.21 326	1.99 333	1.21 325	1.99 330	1.21 322
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
S-Stereo	1.22 311	1.18 266	1.19 299	1.20 314	1.23 324	1.23 313	1.19 321	1.19 284	1.18 322	1.27 278	1.20 324	1.20 309	1.20 322	1.23 318	1.22 325	1.23 324	1.23 312	1.23 325	1.20 309	1.25 328	1.20 305	1.22 324	1.25 323	1.24 328	1.20 314	1.22 327	1.26 314	1.24 325

WAO-8	1.02 294	1.50 287	1.49 311	0.40 195	0.40 222	1.56 325	0.98 299	1.55 299	0.58 262	4.18 365	0.40 225	0.79 271	0.48 243	0.91 288	0.39 222	0.99 301	0.71 260	0.70 284	0.51 238	0.77 287	1.07 294	0.82 291	0.69 278	0.96 304	1.01 297	1.30 328	1.10 301	1.38 332

MonStereo1	1.60 324	2.69 327	1.46 308	1.99 333	1.31 327	1.99 333	1.36 330	1.99 317	1.31 328	1.84 298	1.32 327	1.89 325	1.31 326	1.32 319	1.30 326	1.36 328	1.94 327	1.33 328	1.93 326	1.30 330	1.92 326	1.33 326	1.31 324	1.31 330	1.94 330	1.31 329	1.93 326	1.31 327

PS-NSSS	1.48 321	4.46 348	1.35 303	1.35 320	1.35 328	1.41 322	1.34 329	1.36 292	1.35 330	1.40 286	1.35 328	1.33 316	1.35 327	1.37 321	1.40 330	1.35 327	1.35 315	1.35 329	1.39 319	1.44 336	1.35 316	1.34 327	1.35 325	1.38 335	1.35 320	1.33 330	1.34 317	1.38 332

RASNet	1.39 319	1.37 285	1.35 303	1.38 322	1.40 329	1.39 321	1.77 344	1.36 292	1.74 343	1.36 284	1.36 329	1.36 318	1.36 328	1.36 320	1.35 327	1.41 333	1.36 317	1.36 331	1.36 317	1.35 331	1.36 317	1.35 328	1.36 326	1.35 331	1.36 321	1.35 331	1.36 319	1.35 328

MonStereo	1.66 328	2.63 326	1.46 308	1.99 333	1.41 333	2.03 334	1.39 331	2.04 320	1.43 334	1.94 306	1.40 333	1.92 327	1.37 329	1.38 322	1.39 328	1.39 332	1.99 332	1.38 334	2.04 332	1.41 335	2.02 331	1.37 330	1.39 327	1.38 335	1.99 333	1.38 332	2.01 332	1.39 334

R-Stereo Train	1.62 325	2.01 304	1.41 306	1.97 329	1.40 329	1.96 329	1.39 331	1.93 310	1.39 331	1.92 303	1.38 331	1.94 328	1.39 331	1.40 324	1.45 331	1.38 330	1.96 329	1.37 332	1.97 327	1.39 332	1.98 327	1.41 331	1.40 328	1.37 333	1.97 331	1.38 332	1.96 328	1.37 330

RAFT-Stereo	1.62 325	2.01 304	1.41 306	1.97 329	1.40 329	1.96 329	1.39 331	1.93 310	1.39 331	1.92 303	1.38 331	1.94 328	1.39 331	1.40 324	1.45 331	1.38 330	1.96 329	1.37 332	1.97 327	1.39 332	1.98 327	1.41 331	1.40 328	1.37 333	1.97 331	1.38 332	1.96 328	1.37 330
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FC-DCNN	1.10 298	0.81 236	0.77 258	0.63 259	0.42 229	0.86 275	0.64 272	0.91 249	0.96 299	1.11 261	0.80 290	1.07 298	0.81 289	0.67 267	1.75 343	1.30 326	1.41 321	0.85 294	1.28 314	0.71 283	2.12 335	1.32 325	0.52 250	0.81 295	1.64 328	1.40 335	2.39 342	1.75 346

CC-Net-ROB	1.51 322	4.40 347	1.69 320	1.39 323	1.40 329	1.37 320	1.40 334	1.36 292	1.39 331	1.41 287	1.36 329	1.35 317	1.38 330	1.39 323	1.39 328	1.36 328	1.36 317	1.35 329	1.39 319	1.39 332	1.37 318	1.36 329	1.41 330	1.48 337	1.39 323	1.42 336	1.35 318	1.35 328

MM-Stereo_test1	1.85 332	3.50 336	1.61 314	2.12 335	1.47 334	2.14 335	1.47 335	2.33 329	1.53 335	2.12 316	1.54 335	2.19 333	1.53 333	1.54 326	1.53 333	1.53 334	2.20 334	1.54 335	2.24 333	1.57 337	2.21 337	1.49 333	1.59 332	1.49 338	2.15 339	1.52 337	2.15 334	1.54 337

DPSMNet_ROB	1.62 325	1.60 291	1.59 313	1.61 327	1.69 338	1.66 327	1.61 336	1.70 303	1.65 340	1.62 295	1.60 337	1.61 322	1.60 335	1.60 327	1.59 336	1.62 338	1.60 324	1.63 339	1.62 324	1.68 343	1.70 323	1.60 334	1.64 337	1.60 339	1.61 326	1.60 338	1.60 323	1.59 338

LG-G_1	1.99 335	2.56 323	1.63 316	2.54 346	1.62 336	2.55 347	1.61 336	2.51 333	1.61 336	2.50 336	1.62 339	2.50 344	1.61 336	1.61 328	1.61 337	1.61 335	2.55 345	1.61 336	2.55 346	1.61 338	2.55 345	1.61 335	1.61 333	1.61 340	2.55 347	1.61 339	2.54 345	1.61 339

LG-G	1.99 335	2.56 323	1.63 316	2.54 346	1.62 336	2.55 347	1.61 336	2.51 333	1.61 336	2.50 336	1.62 339	2.50 344	1.61 336	1.61 328	1.61 337	1.61 335	2.55 345	1.61 336	2.55 346	1.61 338	2.55 345	1.61 335	1.61 333	1.61 340	2.55 347	1.61 339	2.54 345	1.61 339

LGtest1	1.99 335	2.55 322	1.62 315	2.54 346	1.61 335	2.54 344	1.61 336	2.51 333	1.61 336	2.49 335	1.61 338	2.49 343	1.61 336	1.61 328	1.61 337	1.61 335	2.55 345	1.62 338	2.54 345	1.61 338	2.54 344	1.61 335	1.61 333	1.61 340	2.54 346	1.61 339	2.54 345	1.61 339

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 351	2.85 329	1.90 334	2.90 350	2.77 360	2.88 350	2.85 362	2.51 333	2.85 362	2.88 344	1.99 352	2.50 344	2.76 360	2.20 346	1.57 334	2.64 360	2.89 349	2.63 360	5.69 380	1.03 309	2.01 330	2.71 359	2.74 362	2.73 363	2.87 351	1.64 342	1.00 286	1.49 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoVision	3.44 358	10.12 382	1.68 319	5.44 381	2.26 356	5.87 381	1.97 353	5.17 362	1.31 328	5.80 379	1.56 336	5.62 380	1.84 345	1.97 344	1.91 353	1.84 345	4.98 375	1.32 326	5.60 378	1.71 344	5.35 380	1.73 345	1.97 352	1.96 351	5.40 379	1.65 343	5.08 377	1.76 347

MaDis-Stereo	3.69 361	10.19 383	2.01 337	6.09 382	2.01 350	5.94 382	1.82 345	6.14 367	1.85 346	6.59 382	1.82 345	6.01 381	1.81 343	1.83 336	1.83 344	2.02 350	5.87 379	1.79 344	5.93 381	2.06 354	4.63 371	1.67 339	1.84 345	2.08 353	5.90 380	1.66 344	6.34 382	1.87 350

UDGNet	1.97 334	2.43 318	1.67 318	2.46 343	1.70 340	2.44 342	1.69 341	2.34 330	1.63 339	2.35 332	1.67 341	2.37 342	1.67 339	1.68 332	1.64 340	1.67 339	2.44 341	1.64 340	2.43 341	1.67 341	2.43 343	1.66 338	1.67 338	1.63 343	2.43 344	1.66 344	2.42 343	1.66 342

MFMNet_re	1.77 330	1.89 297	1.72 322	1.88 328	1.69 338	1.89 328	1.67 340	1.91 309	1.70 341	1.87 299	1.67 341	1.89 325	1.68 340	1.67 331	1.67 341	1.70 341	1.88 326	1.68 341	1.88 325	1.67 341	1.89 324	1.68 340	1.70 339	1.71 344	1.87 329	1.68 346	1.87 325	1.68 343

derf	1.84 331	1.93 301	1.73 323	1.97 329	1.77 341	1.98 331	1.76 343	1.94 312	1.73 342	1.97 309	1.78 343	1.97 330	1.76 341	1.76 334	1.71 342	1.79 342	1.94 327	1.77 342	1.98 329	1.75 345	1.89 324	1.71 341	1.77 342	1.77 346	2.01 335	1.74 347	2.00 331	1.71 344

FBW_ROB	2.04 338	2.50 319	1.75 324	2.45 342	1.78 342	2.40 340	1.74 342	2.47 332	1.77 344	2.37 333	1.81 344	2.30 336	1.80 342	1.78 335	1.88 352	1.80 343	2.41 340	1.77 342	2.43 341	1.83 346	2.39 341	1.81 346	1.76 341	1.75 345	2.56 349	1.75 348	2.30 339	1.74 345

sCroCo_RVC	2.76 353	4.00 341	1.82 326	4.00 364	1.83 343	3.98 365	1.82 345	3.99 352	1.81 345	4.14 362	2.76 360	4.13 366	1.82 344	1.83 336	1.83 344	1.82 344	4.01 362	1.82 345	3.98 360	1.86 348	4.00 362	1.82 347	1.83 344	1.84 347	4.02 366	1.81 349	4.00 363	1.83 348

TRStereo	2.05 339	2.13 307	1.85 327	2.27 336	1.84 344	2.28 336	1.84 347	2.29 325	1.87 348	2.29 326	1.86 347	2.30 336	1.87 347	2.30 353	1.87 349	2.08 351	2.29 336	1.87 347	2.30 335	1.87 349	2.08 332	1.72 342	1.86 347	2.30 359	2.13 336	1.84 350	2.29 336	1.87 350

XX-Stereo	2.05 339	2.13 307	1.85 327	2.27 336	1.84 344	2.28 336	1.84 347	2.29 325	1.87 348	2.29 326	1.86 347	2.30 336	1.87 347	2.30 353	1.87 349	2.08 351	2.29 336	1.87 347	2.30 335	1.87 349	2.08 332	1.72 342	1.86 347	2.30 359	2.13 336	1.84 350	2.29 336	1.87 350

EAI-Stereo	2.05 339	2.13 307	1.85 327	2.27 336	1.84 344	2.28 336	1.84 347	2.29 325	1.87 348	2.29 326	1.86 347	2.30 336	1.87 347	2.30 353	1.87 349	2.08 351	2.29 336	1.87 347	2.30 335	1.87 349	2.08 332	1.72 342	1.86 347	2.30 359	2.13 336	1.84 350	2.29 336	1.87 350

DNSM	2.31 350	4.05 342	3.13 353	2.62 349	1.85 347	2.62 349	1.85 350	3.98 350	1.85 346	2.55 338	1.85 346	2.55 347	1.85 346	1.85 339	1.85 346	1.85 346	2.62 348	1.85 346	2.62 348	1.85 347	2.62 347	1.85 348	1.85 346	1.85 348	2.63 350	1.85 353	2.63 348	1.85 349

sAnonymous2	2.87 355	4.16 343	1.89 332	4.26 369	1.87 348	4.23 368	1.92 351	4.17 353	1.94 352	4.16 363	1.92 350	4.20 367	1.92 350	1.96 342	1.86 347	1.87 347	4.25 366	1.90 350	4.23 366	1.91 352	4.26 365	1.93 350	1.89 350	1.90 349	4.07 368	1.91 354	5.09 379	1.93 354

CroCo_RVC	2.87 355	4.16 343	1.89 332	4.26 369	1.87 348	4.23 368	1.92 351	4.17 353	1.94 352	4.16 363	1.92 350	4.20 367	1.92 350	1.96 342	1.86 347	1.87 347	4.25 366	1.90 350	4.23 366	1.91 352	4.26 365	1.93 350	1.89 350	1.90 349	4.07 368	1.91 354	5.09 379	1.93 354

HUF	2.22 344	2.33 314	2.24 342	2.35 340	2.07 351	2.45 343	2.11 355	2.42 331	2.13 355	2.19 319	2.15 354	2.10 332	2.09 352	2.27 351	2.04 354	2.08 351	2.44 341	2.12 354	2.38 340	2.18 356	2.29 339	2.22 353	2.12 354	2.12 354	2.52 345	2.10 356	2.22 335	2.15 357

AIO_rvc	2.25 347	2.35 316	2.10 338	2.47 344	2.17 353	2.54 344	2.15 356	2.32 328	2.21 356	2.29 326	2.28 356	2.33 341	2.09 352	2.26 350	2.14 355	2.08 351	2.49 343	2.09 353	2.53 344	2.14 355	2.34 340	2.23 354	2.14 355	2.18 355	2.19 340	2.15 357	2.35 341	2.22 358

AIO_test	2.22 344	2.36 317	2.10 338	2.47 344	2.15 352	2.54 344	2.06 354	2.27 323	2.09 354	2.29 326	2.13 353	2.30 336	2.09 352	2.25 349	2.15 356	1.95 349	2.52 344	2.08 352	2.32 338	2.21 358	2.20 336	2.26 355	2.05 353	2.06 352	2.40 343	2.16 358	2.52 344	2.05 356

Anonymous3	3.36 357	4.93 353	2.20 340	4.92 376	2.23 354	4.90 376	2.23 357	4.89 359	2.24 357	4.95 375	2.21 355	4.91 374	2.21 355	2.18 345	2.22 357	2.22 356	4.86 373	2.20 356	4.90 373	2.20 357	4.96 375	2.21 352	2.21 356	2.21 356	6.30 382	2.21 359	4.90 372	2.23 359

NCCL2	2.27 348	2.27 313	2.28 345	2.27 336	2.28 357	2.28 336	2.28 358	2.27 323	2.28 358	2.28 323	2.28 356	2.29 335	2.28 356	2.28 352	2.29 358	2.28 358	2.28 335	2.28 358	2.27 334	2.28 360	2.28 338	2.28 357	2.28 357	2.28 357	2.28 341	2.28 360	2.11 333	2.28 361

STTStereo	2.30 349	2.34 315	2.26 344	2.37 341	2.23 354	2.40 340	2.35 359	2.20 321	2.33 359	2.28 323	2.31 358	2.19 333	2.37 357	2.20 346	2.31 359	2.23 357	2.38 339	2.25 357	2.33 339	2.27 359	2.39 341	2.27 356	2.31 358	2.29 358	2.37 342	2.32 361	2.34 340	2.26 360

NLSM1	2.82 354	3.85 340	2.57 350	3.19 352	2.46 358	3.28 355	2.38 360	3.29 344	2.42 360	3.20 348	2.64 359	3.14 350	2.62 358	2.46 356	2.44 360	2.51 359	3.31 351	2.53 359	3.17 349	2.47 361	3.27 349	2.33 358	2.65 359	2.61 362	3.22 352	2.55 362	3.31 353	2.39 362

U	5.23 382	8.71 373	2.75 351	8.64 388	2.76 359	8.65 388	2.79 361	8.67 381	2.79 361	8.70 387	2.79 361	8.70 387	2.79 361	2.79 358	2.80 363	2.80 363	8.84 387	2.82 361	8.82 387	2.89 362	8.84 386	2.83 360	2.83 363	2.82 364	8.87 389	2.83 363	8.84 388	2.83 363

MLG-Stereo_test3	3.87 364	4.64 349	3.29 358	5.17 379	3.23 365	4.83 375	3.02 363	4.95 360	3.22 365	4.31 366	3.33 368	5.08 377	3.20 366	3.23 361	2.77 362	3.20 368	4.99 376	3.24 366	4.93 374	2.94 363	4.82 374	3.33 365	3.33 366	3.29 368	5.19 378	3.02 364	5.08 377	2.93 365

MLG-Stereo_test2	3.86 363	4.96 354	3.13 353	4.65 374	3.27 367	5.17 380	3.07 364	5.01 361	3.01 363	4.93 374	3.03 362	4.56 372	3.32 368	3.26 363	3.33 368	3.30 369	5.17 378	3.19 365	4.86 372	2.96 366	5.04 377	3.25 362	2.67 360	3.15 365	4.98 376	3.05 365	4.59 370	3.30 367

MLG-Stereo_test1	3.87 364	4.67 350	3.29 358	5.26 380	3.25 366	5.04 378	3.11 365	4.43 355	3.27 367	5.02 377	3.21 365	4.71 373	3.10 364	3.22 360	3.06 364	2.98 365	5.03 377	3.18 364	4.95 375	2.94 363	4.70 373	3.32 363	3.30 365	3.27 367	5.17 377	3.08 366	5.02 375	2.85 364

NLCSM	3.61 359	5.05 355	3.36 361	4.13 366	3.31 368	3.91 361	3.26 368	3.98 350	3.24 366	4.08 361	3.06 363	3.95 362	3.25 367	3.25 362	3.10 365	3.17 367	4.20 365	3.08 362	4.16 364	3.24 368	4.26 365	3.46 367	3.14 364	3.19 366	4.02 366	3.24 367	4.21 367	3.17 366

SA	3.93 366	7.22 360	4.74 364	4.15 367	3.88 378	3.70 360	4.02 381	6.67 372	3.95 376	3.64 352	3.74 372	3.63 354	3.00 362	3.51 365	3.68 376	3.68 373	3.73 356	3.71 373	3.64 351	3.48 369	3.58 353	2.97 361	3.69 371	3.61 370	3.55 358	3.42 368	3.64 356	3.79 376

TestStereo1	4.11 367	7.79 366	6.72 375	3.93 361	3.81 375	3.96 363	3.58 370	6.96 375	3.74 373	3.90 356	3.76 373	3.89 359	3.57 372	3.70 371	3.66 373	3.34 370	3.80 358	3.62 369	3.66 353	3.68 372	3.91 359	3.70 370	3.65 368	3.67 372	3.88 361	3.53 369	3.89 360	3.68 371

SA-5K	4.11 367	7.79 366	6.72 375	3.93 361	3.81 375	3.96 363	3.58 370	6.96 375	3.74 373	3.90 356	3.76 373	3.89 359	3.57 372	3.70 371	3.66 373	3.34 370	3.80 358	3.62 369	3.66 353	3.68 372	3.91 359	3.70 370	3.65 368	3.67 372	3.88 361	3.53 369	3.89 360	3.68 371

DPSNet	3.67 360	3.61 337	3.62 362	3.64 357	3.61 372	3.64 358	3.65 372	3.64 348	3.67 371	3.67 353	3.65 370	3.68 355	3.69 375	3.69 370	3.69 377	3.68 373	3.70 354	3.70 372	3.69 356	3.69 374	3.71 356	3.69 369	3.67 370	3.69 375	3.68 359	3.67 371	3.68 357	3.67 368

test_5	4.51 376	8.85 374	5.35 369	3.66 359	3.56 369	5.10 379	4.47 383	6.14 367	4.07 379	4.96 376	3.87 377	5.14 379	4.17 382	3.53 366	4.39 382	4.53 382	4.15 364	3.62 369	4.74 371	2.94 363	3.63 355	4.53 380	4.20 379	4.54 383	4.86 374	3.68 372	4.95 373	4.06 380

TESTraft	4.16 371	8.03 368	6.81 377	3.99 363	3.68 373	3.93 362	3.70 374	6.86 374	3.69 372	3.93 358	3.88 378	3.93 361	3.59 374	3.65 369	3.64 370	3.68 373	3.92 360	3.72 374	3.92 358	3.57 371	3.84 358	3.70 370	3.71 372	3.67 372	3.91 364	3.74 373	3.92 362	3.67 368

test_4	4.11 367	8.05 369	6.64 373	4.52 372	3.68 373	3.00 351	3.40 369	6.21 370	3.29 368	4.07 360	3.84 376	4.04 364	3.76 377	3.56 368	3.67 375	3.76 376	4.04 363	3.79 375	4.10 361	3.53 370	3.98 361	3.74 373	3.55 367	3.61 370	3.94 365	3.75 374	3.73 358	3.73 374

Sa-1000	3.84 362	7.71 364	6.81 377	4.15 367	2.86 361	3.27 354	3.87 378	5.99 364	4.35 382	2.78 342	3.71 371	3.88 358	3.56 371	3.88 373	3.64 370	2.71 362	3.72 355	3.27 367	3.67 355	3.15 367	3.51 352	3.36 366	2.70 361	3.49 369	3.32 354	3.76 375	2.87 350	3.76 375

test-1	4.11 367	7.65 363	4.93 365	3.65 358	3.58 370	4.70 374	3.74 376	4.73 357	4.06 378	3.72 354	4.11 380	3.70 356	3.49 370	3.36 364	3.65 372	4.17 381	3.92 360	4.04 379	4.19 365	3.75 375	4.69 372	4.18 376	3.88 374	3.90 377	4.73 372	3.77 376	3.12 351	3.68 371

raft_robust	4.19 372	7.78 365	6.08 370	3.30 355	3.85 377	4.03 366	3.73 375	6.25 371	3.30 369	4.44 368	3.28 367	4.01 363	3.82 378	4.29 378	3.70 378	4.01 378	4.48 371	3.42 368	4.11 362	3.76 376	4.05 363	3.32 363	3.85 373	3.82 376	4.71 371	3.83 377	4.09 364	3.80 377

RAFT+CT+SA	4.43 373	7.34 362	6.71 374	5.01 377	4.38 381	4.40 370	3.85 377	6.15 369	4.30 381	4.89 373	3.26 366	4.49 371	3.01 363	4.53 379	3.36 369	3.65 372	3.64 353	4.39 381	3.94 359	4.28 380	4.44 369	4.30 378	4.24 380	4.52 382	3.90 363	3.85 378	4.89 371	4.00 379

test_3	4.55 377	10.96 384	7.69 383	4.04 365	3.60 371	4.10 367	3.98 380	7.94 377	4.56 383	3.99 359	4.03 379	4.08 365	3.74 376	3.99 377	3.91 380	4.05 379	4.33 369	3.89 376	4.14 363	4.00 379	4.11 364	4.02 375	4.01 378	3.91 378	3.53 356	3.94 379	4.19 365	4.20 381

cross-raft	4.43 373	7.31 361	6.46 372	4.47 371	3.95 379	4.46 371	3.95 379	6.70 373	3.97 377	4.41 367	3.82 375	4.38 370	3.94 379	3.95 376	3.95 381	3.95 377	4.45 370	3.95 377	4.46 369	3.95 378	4.46 370	3.95 374	3.95 377	3.94 379	4.40 370	3.95 380	4.45 369	3.95 378

RAFT_CTSACE	4.43 373	8.26 371	6.10 371	4.62 373	4.01 380	4.54 373	3.65 372	6.09 366	3.93 375	4.64 371	4.14 381	4.26 369	4.13 380	3.91 374	3.88 379	4.06 380	4.30 368	4.03 378	4.27 368	3.92 377	4.26 365	3.67 368	3.91 375	4.16 380	4.82 373	4.08 381	4.20 366	3.67 368

SGM-Forest	5.07 381	6.74 358	4.17 363	6.46 383	4.68 382	6.21 384	4.38 382	6.00 365	4.14 380	5.84 380	4.44 382	6.28 382	4.16 381	3.92 375	4.56 383	4.60 383	6.15 380	4.27 380	6.12 382	4.31 381	5.99 381	4.27 377	3.92 376	4.27 381	6.13 381	4.10 382	6.18 381	4.49 382
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.92 379	4.80 352	4.98 366	4.82 375	4.97 383	4.91 377	4.78 384	4.80 358	4.88 384	4.78 372	4.80 383	4.99 376	4.81 383	4.83 380	4.87 384	4.97 384	4.93 374	5.01 383	5.03 376	4.90 383	5.02 376	5.02 381	5.06 381	5.04 384	4.93 375	4.89 383	5.01 374	5.09 383

SGM+DAISY	6.35 383	8.16 370	5.14 368	8.12 387	5.08 385	8.12 387	5.16 385	8.01 378	5.18 386	7.92 385	5.14 384	7.89 386	5.14 384	4.95 381	5.33 385	5.32 385	8.14 386	5.16 384	8.16 386	5.16 384	8.21 385	5.19 382	5.12 382	5.12 385	8.18 387	5.24 384	8.12 387	5.11 384

DispFullNet	4.96 380	5.67 356	3.30 360	5.01 377	3.21 364	4.50 372	3.11 365	4.43 355	3.44 370	4.60 370	3.46 369	5.13 378	3.44 369	3.53 366	3.20 367	2.87 364	4.80 372	3.15 363	4.70 370	4.83 382	9.02 387	5.98 384	5.95 385	6.21 386	8.84 388	5.85 385	9.76 389	5.91 385

FC-DCNN v2	4.74 378	3.16 332	3.16 356	3.16 351	3.16 362	3.16 352	3.16 367	3.16 342	3.16 364	3.16 347	3.16 364	3.16 351	3.16 365	3.16 359	3.16 366	3.16 366	6.72 383	6.72 385	6.72 383	6.72 388	6.72 382	6.72 387	6.72 386	6.72 387	6.72 383	6.72 386	6.72 384	6.72 387

test-v	7.17 385	11.53 385	7.63 381	7.17 384	6.87 387	7.48 385	6.90 387	8.14 379	6.88 387	6.93 383	7.42 387	7.05 383	6.14 385	6.05 382	6.86 386	6.99 387	7.60 384	6.75 386	6.90 384	6.66 386	7.83 383	6.36 385	5.89 383	7.34 389	7.19 385	6.75 387	7.52 385	6.77 388

test-2	7.17 385	11.53 385	7.63 381	7.17 384	6.87 387	7.48 385	6.90 387	8.14 379	6.88 387	6.93 383	7.42 387	7.05 383	6.14 385	6.05 382	6.86 386	6.99 387	7.60 384	6.75 386	6.90 384	6.66 386	7.83 383	6.36 385	5.89 383	7.34 389	7.19 385	6.75 387	7.52 385	6.77 388

RAFT	6.60 384	9.99 379	8.33 384	7.21 386	6.55 386	5.95 383	5.87 386	8.70 382	5.02 385	5.10 378	6.69 386	7.06 385	6.94 387	6.17 384	7.09 388	6.84 386	6.47 381	4.72 382	5.60 378	5.60 385	5.11 378	5.97 383	6.93 387	6.89 388	7.16 384	7.08 389	6.58 383	6.66 386

MANE	18.41 387	23.00 394	16.00 389	22.00 396	15.00 389	22.00 396	15.00 389	22.00 396	15.00 389	21.00 396	15.00 389	22.00 395	15.00 388	15.00 389	17.00 389	15.00 389	23.00 395	15.00 388	22.00 395	15.00 389	23.00 395	15.00 388	18.00 388	15.00 391	24.00 397	17.00 390	24.00 397	16.00 390

rafts_anoy	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

raft+_RVC	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

raftrobust	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

CasAABBNet	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

RALCasStereoNet	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

RALAANet	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

MSMDNet	20.00 388	20.00 387	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 389	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 390	20.00 390	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 388	20.00 390	20.00 388	20.00 389	20.00 389	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391

fast-reg	37.00 395	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398

Reg-Stereo(zero)	37.00 395	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398

FLISNet	37.00 395	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398

CoSv	37.00 395	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 397	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 397	37.00 396	37.00 396	37.00 396	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398

CBMV	101.59 400	71.60 401	48.40 402	72.70 402	49.00 402	79.60 402	48.40 402	80.90 402	46.90 401	68.90 401	49.00 402	78.00 401	572.10 410	49.50 401	51.30 401	48.40 401	72.20 400	639.60 410	79.40 400	48.90 402	79.50 400	51.40 400	52.30 401	48.30 404	80.20 402	49.10 402	79.60 403	47.60 402
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 399	72.66 402	46.52 401	70.00 401	44.89 401	64.24 401	43.75 401	73.65 401	48.92 402	72.70 402	42.40 401	60.70 400	50.23 400	50.07 402	67.69 402	68.60 402	83.13 401	47.77 400	82.48 401	46.00 401	95.93 401	53.44 401	50.66 400	45.00 403	84.99 403	53.64 403	79.01 402	52.07 403

DF_test	168.38 402	396.55 408	180.19 404	193.64 404	133.63 403	193.53 404	141.18 403	219.97 404	133.80 403	188.12 404	133.62 403	187.99 406	133.61 401	133.68 403	133.47 406	133.49 406	193.64 404	133.70 402	193.74 404	133.73 404	193.58 405	133.90 404	133.51 402	133.58 405	193.57 405	133.62 404	193.54 405	139.69 404

MeshStereo	151.99 401	131.36 403	140.69 403	151.38 403	151.40 404	150.79 403	151.72 404	149.36 403	159.46 404	146.42 403	150.73 404	149.06 405	176.22 402	143.94 404	133.10 405	133.45 405	153.30 403	154.22 403	154.67 403	153.95 405	156.90 404	156.53 405	160.21 403	162.72 406	154.57 404	160.59 405	153.47 404	163.50 405
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
NOSS_ROB	248.11 403	409.00 409	288.00 406	412.00 406	280.00 406	411.00 409	288.00 406	356.00 405	275.00 409	379.00 409	303.00 409	415.00 408	278.00 407	260.00 409	104.00 403	103.00 403	126.00 402	108.00 401	118.00 402	98.00 403	126.00 403	104.00 403	268.00 406	216.00 408	279.00 409	201.00 406	288.00 409	206.00 406

AE-Stereo	252.48 404	202.00 404	361.00 408	502.00 408	324.00 408	321.00 405	482.00 411	423.00 408	227.00 408	201.00 405	273.00 408	101.00 402	207.00 403	198.00 405	183.00 407	181.00 407	221.00 405	232.00 407	477.00 406	220.00 407	111.00 402	100.00 402	219.00 405	214.00 407	204.00 406	211.00 407	200.00 406	222.00 408

DLCB_ROB	280.78 407	376.74 407	215.59 405	376.74 405	215.59 405	376.74 408	215.59 405	366.42 406	218.39 406	366.42 408	218.39 406	366.42 407	218.39 405	209.96 406	219.76 409	219.38 408	376.72 408	216.43 404	376.72 405	216.43 406	376.72 408	216.43 406	216.14 404	216.14 409	376.69 410	217.67 408	376.69 410	217.67 407

MGS-Stereo	264.93 405	208.00 405	362.00 409	512.00 409	350.00 409	326.00 406	443.00 410	410.00 407	210.00 405	232.00 407	215.00 405	125.00 403	217.00 404	216.00 407	127.00 404	122.00 404	223.00 406	230.00 405	487.00 408	255.00 408	250.00 406	223.00 407	272.00 407	228.00 410	241.00 407	220.00 409	214.00 407	235.00 409

EGLCR-Stereo	276.81 406	209.00 406	366.00 410	514.00 410	354.00 410	336.00 407	422.00 408	440.00 409	220.00 407	231.00 406	245.00 407	135.00 404	237.00 406	218.00 408	197.00 408	222.00 409	223.00 406	230.00 405	487.00 408	255.00 408	250.00 406	273.00 408	272.00 407	228.00 410	241.00 407	220.00 409	214.00 407	235.00 409

LE_ROB	387.11 408	453.07 410	321.39 407	500.23 407	323.05 407	493.99 410	324.56 407	477.63 410	322.28 410	465.51 410	322.97 410	486.37 409	334.17 408	305.26 410	320.63 410	327.66 410	476.08 409	315.70 408	483.76 407	335.15 410	469.64 409	309.74 409	315.90 409	318.85 412	498.41 411	328.85 411	491.00 411	330.08 411

SGM-ForestM	522.49 409	676.08 411	448.56 411	638.17 411	433.15 411	639.59 411	427.03 409	617.52 411	439.90 411	604.63 411	429.02 411	611.68 410	432.74 409	420.18 411	451.96 411	465.85 411	601.06 410	403.73 409	659.15 410	405.50 411	669.64 410	437.21 410	455.85 410	425.66 413	689.82 412	481.65 412	662.43 412	479.61 412

CBMV_ROB	1133.35 410	1280.38 412	976.92 412	1317.57 412	1021.62 412	1282.66 412	1022.22 412	1213.88 412	982.57 412	1194.12 412	975.90 412	1357.87 411	1090.02 411	943.32 412	1021.85 412	1006.47 412	1309.01 411	986.29 411	1499.40 411	986.35 412	1359.35 411	975.96 411	975.21 411	969.30 414	1337.82 413	1042.34 413	1398.25 413	1073.86 413

111111	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

SGD-Stereo	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

IGEV-Stereo++	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

IGEV-Stereo+	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

anonymousdsp2	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

anonymousdsp	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

AMNet	10000000.00 411	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 413	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 412	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414

ASD4																								0.20 143

Low-res two-view benchmark