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

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	1.03 242	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_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	2.33 315	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

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

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

DFGA-Net	0.04 24	0.06 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	1.47 274	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	1.47 274	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

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	1.32 265	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

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	1.46 273	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

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	1.32 265	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	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 217	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	0.61 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 225	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	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 217	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	0.61 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 255	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	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 221	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	1.08 296	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	1.63 320	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 318	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	2.28 307	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	1.53 315	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

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	1.79 327	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	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	1.74 324	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

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

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

BEATNet-Init1	0.15 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 303	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 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 303	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	0.27 121	0.12 66	2.51 333	0.12 71	0.11 74	0.12 71	0.11 73	2.54 322	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
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

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

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	0.16 109	0.21 109	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 151	0.12 73	0.09 56

UNet	0.19 98	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 222	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 263	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 255	0.09 57	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.09 56

PDISCO_ROB	0.50 190	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 346	0.13 74	0.12 91	0.14 62	0.12 89	0.15 67	0.11 74	2.55 331	0.11 75	2.20 330	0.13 96	0.12 89	0.16 92	0.10 58	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.15 82	0.10 59	2.75 333	0.09 56

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

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

S2M2_L	0.13 71	0.14 71	0.10 46	0.14 76	0.10 59	0.15 85	0.10 59	0.30 126	0.10 59	0.14 61	0.17 109	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 75	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 75	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 77	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 89	0.11 62	0.14 76	0.10 59	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.10 61	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 84	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 75	0.10 61	0.11 72	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 77	0.10 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 114	1.32 269	0.86 252	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.11 73	1.05 259	0.12 89	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 97	0.11 77	0.17 95	0.11 75	0.17 96	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.17 96	0.11 76	0.17 96	0.11 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 89	1.25 257	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 257	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

JetRed	0.22 110	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 74	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 329	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 89	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.11 67	0.11 76	0.11 68	0.11 76

JetBlue	0.23 112	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 93	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 89	3.07 330	0.12 92	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 96	0.13 95	0.12 72	0.12 94	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 98	0.12 89	0.14 102	0.13 73	0.12 92	0.12 73	0.11 76

testlalala	0.17 89	1.25 257	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 257	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 257	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

IPLGR_C	0.13 71	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.15 85	0.11 76

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

IPLGR	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.13 95	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.12 94	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 77	0.11 76

ACRE	0.13 71	0.16 83	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

ICVP	0.13 71	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 74	0.16 94	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 92	0.11 77	0.16 92	0.11 75	0.16 92	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.16 93	0.11 76	0.16 92	0.11 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LACA_dic	0.37 160	1.72 280	1.69 306	0.13 74	0.12 93	0.15 85	0.12 91	1.69 288	0.16 104	0.17 84	0.19 127	0.13 74	0.12 94	1.70 319	0.13 96	0.13 95	0.16 92	0.12 94	0.14 75	0.14 102	0.13 74	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.14 75	0.12 92	0.13 75	0.12 90

ITSA-stereo	0.21 108	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 98	0.14 99	0.16 79	1.89 335	0.16 80	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.17 97	0.13 98	0.17 95	0.12 94	0.16 92	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.16 92	0.12 90

CIPLG	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.12 92	0.15 85	0.12 90

SFCPSM	0.23 112	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.80 276	0.17 83	0.12 89	0.88 221	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.12 89	0.18 101	0.12 94	0.18 99	0.12 94	1.18 286	0.13 98	0.12 89	0.12 92	0.18 99	0.13 98	0.18 98	0.12 90

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 89	0.12 68	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.12 91	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.12 92	0.18 102	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.13 95	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.12 94	0.19 102	0.12 92	0.13 96	0.12 92	0.18 99	0.12 92	0.18 98	0.12 90

HSM	0.14 78	0.17 88	0.11 62	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.12 91	0.17 83	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.17 99	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.12 89	0.17 97	0.12 94	0.17 95	0.12 94	0.17 96	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.17 96	0.12 90

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 89	0.11 62	0.19 103	0.11 74	0.18 98	0.13 96	0.16 79	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 89	0.17 97	0.10 58	0.18 99	0.11 75	0.18 98	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 100	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 94	0.11 62	0.20 106	0.11 74	0.20 107	0.12 91	0.18 85	0.12 89	0.18 87	0.12 92	0.19 105	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 101	0.11 77	0.19 103	0.11 75	0.19 102	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.20 106	0.11 76	0.20 105	0.12 90
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 78	0.23 103	0.10 46	0.19 103	0.11 74	0.20 107	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 92	0.10 58	0.17 95	0.11 75	0.18 98	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 99	0.11 76	0.19 100	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TS12	0.33 145	0.16 83	1.86 316	0.16 92	0.14 102	0.15 85	0.14 99	1.78 291	0.21 127	0.15 67	0.14 100	0.15 86	0.16 109	1.83 322	0.18 121	0.20 123	0.14 75	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 85	0.14 102	0.12 89	0.09 56	0.15 82	0.10 59	0.10 56	0.13 99

DF	0.25 115	1.16 247	1.02 263	0.16 92	0.13 98	0.16 94	0.13 96	1.16 266	0.13 95	0.15 67	0.13 98	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.16 92	0.13 98	0.16 92	0.13 100	0.16 92	0.13 98	0.13 96	0.13 101	0.16 93	0.13 98	0.16 92	0.13 99

DDVS	0.15 83	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.13 98	0.19 103	0.13 96	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.13 98	0.18 102	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.13 100	0.18 98	0.13 98	0.13 96	0.10 62	0.19 102	0.14 100	0.19 100	0.13 99

LALA_ROB	0.15 83	0.21 96	0.12 68	0.21 110	0.12 93	0.20 107	0.14 99	0.20 88	0.12 89	0.22 97	0.12 92	0.16 95	0.12 94	0.10 56	0.12 91	0.12 89	0.21 110	0.11 77	0.22 111	0.12 94	0.20 106	0.12 92	0.11 72	0.12 92	0.21 110	0.14 100	0.21 108	0.13 99

depth_test_26	0.19 98	0.36 139	0.26 128	0.21 110	0.14 102	0.21 112	0.14 99	0.36 142	0.14 100	0.20 92	0.14 100	0.24 126	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.14 102	0.21 109	0.14 102	0.21 108	0.14 102	0.26 140	0.14 102	0.21 110	0.14 100	0.21 108	0.14 103

GMStereo	0.14 78	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.14 99	0.14 62	0.14 100	0.14 61	0.14 100	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 77	0.14 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DepthFocus	0.18 94	0.22 98	0.15 89	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.21 91	0.15 102	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 106	0.21 110	0.15 107	0.22 111	0.15 108	0.22 112	0.15 107	0.15 102	0.15 107	0.22 113	0.15 106	0.22 111	0.15 105

VIP-Stereo	0.36 155	2.00 286	1.11 275	0.26 137	0.16 111	0.24 127	0.15 105	2.00 303	0.23 135	0.24 104	0.15 103	0.23 119	0.16 109	0.16 108	0.16 109	0.15 106	0.24 124	0.15 107	0.24 125	0.16 110	0.24 122	0.15 107	0.15 102	0.20 128	0.24 125	0.15 106	0.24 122	0.15 105

castereo++	0.26 120	1.28 268	1.07 271	0.15 85	0.13 98	0.15 85	0.14 99	1.22 273	0.13 95	0.16 80	0.17 109	0.16 95	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 101	0.15 84	0.14 102	0.16 92	0.14 102	0.16 92	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.16 93	0.14 100	0.16 92	0.15 105

castereo	0.34 149	1.59 275	1.39 291	0.17 97	0.15 106	0.18 98	0.26 142	1.74 290	0.17 110	0.19 90	0.18 124	0.18 102	0.20 128	0.20 122	0.22 135	0.21 126	0.18 101	0.17 113	0.19 103	0.16 110	0.18 98	0.20 130	0.17 107	0.21 132	0.19 102	0.17 113	0.19 100	0.16 108

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 98	0.18 100	0.21 110	0.18 125	0.20 107	0.17 114	0.20 88	0.16 104	0.25 110	0.16 107	0.21 109	0.17 113	0.16 108	0.18 121	0.15 106	0.20 107	0.16 109	0.20 106	0.18 124	0.21 108	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.20 106	0.17 113	0.20 105	0.16 108

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 96	0.16 90	0.22 113	0.16 111	0.23 123	0.17 114	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.16 109	0.19 121	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.16 109	0.22 111	0.16 110	0.22 112	0.17 115	0.16 105	0.17 111	0.22 113	0.19 127	0.22 111	0.16 108

dd	0.18 94	0.22 98	0.16 90	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.21 91	0.15 102	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 106	0.22 114	0.14 102	0.22 111	0.14 102	0.22 112	0.15 107	0.16 105	0.15 107	0.23 119	0.15 106	0.22 111	0.16 108

dad	0.18 94	0.23 103	0.16 90	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.22 99	0.16 104	0.21 94	0.15 103	0.22 113	0.15 106	0.15 104	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.17 113	0.23 119	0.15 108	0.22 112	0.15 107	0.15 102	0.15 107	0.22 113	0.15 106	0.22 111	0.16 108

UPFNet	0.29 128	0.24 111	0.16 90	0.24 126	0.16 111	0.24 127	0.16 111	0.23 107	0.16 104	1.19 255	0.16 107	0.23 119	0.16 109	0.17 110	0.16 109	0.89 275	0.24 124	0.16 109	0.24 125	0.18 124	1.20 289	0.16 111	0.17 107	0.16 110	0.24 125	0.16 111	0.24 122	0.16 108

CCAANet	0.15 83	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.16 111	0.14 62	0.21 127	0.14 61	0.23 136	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 77	0.16 108

LACA3	0.21 108	0.27 122	0.23 118	0.25 131	0.17 115	0.25 135	0.17 114	0.28 121	0.17 110	0.25 110	0.17 109	0.25 131	0.17 113	0.22 129	0.17 113	0.17 110	0.25 132	0.17 113	0.25 132	0.17 114	0.25 126	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.25 133	0.17 113	0.25 131	0.17 115

LACA2	0.20 103	0.27 122	0.22 113	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.26 117	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.21 126	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

LACA1	0.20 103	0.27 122	0.22 113	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.27 120	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.21 126	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

IGEV-FE	0.29 128	2.85 313	0.36 155	0.20 106	0.17 115	0.19 103	0.17 114	0.37 144	0.17 110	0.19 90	0.17 109	0.19 105	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.19 106	0.17 113	0.19 103	0.17 114	0.19 102	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.19 102	0.17 113	0.19 100	0.17 115

ACV-stereo	0.20 103	0.23 103	0.17 95	0.23 121	0.17 115	0.23 123	0.17 114	0.23 107	0.17 110	0.23 103	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.23 119	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.23 119	0.17 113	0.23 120	0.17 115

Pointernet	0.22 110	0.41 148	0.38 159	0.22 113	0.17 115	0.22 114	0.17 114	0.41 159	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.18 119	0.23 119	0.18 126	0.23 119	0.18 124	0.23 119	0.18 126	0.17 107	0.17 111	0.22 113	0.18 125	0.22 111	0.17 115

MMNet	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.23 107	0.18 121	1.21 258	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.89 275	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	1.22 291	0.16 111	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

delet	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.23 107	0.16 104	1.21 258	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.91 279	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	1.23 293	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

psm_up	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.25 131	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.24 111	0.17 110	1.20 257	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.18 121	0.90 278	0.24 124	0.17 113	0.25 132	0.17 114	1.24 296	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

iResNetv2_ROB	0.20 103	0.22 98	0.19 104	0.23 121	0.19 129	0.22 114	0.17 114	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.19 122	0.22 114	0.17 113	0.23 119	0.17 114	0.25 126	0.18 126	0.17 107	0.18 125	0.23 119	0.17 113	0.25 131	0.17 115

iResNet	0.19 98	0.23 103	0.17 95	0.22 113	0.17 115	0.22 114	0.19 128	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.22 114	0.17 113	0.22 111	0.17 114	0.23 119	0.17 115	0.18 121	0.17 111	0.23 119	0.17 113	0.23 120	0.17 115

CFNet	0.55 207	0.25 115	0.18 100	0.25 131	0.18 125	0.25 135	0.18 127	0.25 112	0.18 121	0.25 110	0.18 124	0.25 131	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.18 119	0.25 132	0.18 126	0.25 132	0.18 124	5.31 363	4.36 363	0.18 121	0.18 125	0.25 133	0.18 125	0.25 131	0.18 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 169	2.14 296	1.91 320	0.20 106	0.18 125	0.19 103	0.17 114	2.23 306	0.19 123	0.24 104	0.21 130	0.19 105	0.21 132	0.20 122	0.18 121	0.20 123	0.20 107	0.18 126	0.20 106	0.19 129	0.19 102	0.17 115	0.18 121	0.17 111	0.20 106	0.20 128	0.21 108	0.19 127

GEStereo_RVC	0.36 155	0.23 103	0.18 100	0.23 121	0.18 125	0.23 123	0.19 128	0.22 99	0.19 123	0.24 104	0.20 128	0.24 126	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.21 126	0.25 132	0.18 126	0.22 111	0.18 124	0.23 119	0.18 126	0.19 124	0.20 128	0.23 119	0.20 128	4.43 352	0.19 127

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 103	0.18 100	0.22 113	0.16 111	0.22 114	0.16 111	0.21 91	0.16 104	0.22 97	0.17 109	0.21 109	0.17 113	0.20 122	0.18 121	0.17 110	0.22 114	0.18 126	0.22 111	0.16 110	0.21 108	0.16 111	0.17 107	0.17 111	0.21 110	0.16 111	0.22 111	0.20 129

DAS	0.20 103	0.20 95	0.20 106	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 130	0.20 88	0.20 125	0.20 92	0.20 128	0.20 108	0.20 128	0.20 122	0.20 130	0.20 123	0.20 107	0.20 132	0.20 106	0.20 131	0.20 106	0.20 130	0.20 126	0.20 128	0.20 106	0.20 128	0.20 105	0.20 129

AANet_RVC	0.61 215	0.31 131	5.05 351	0.31 147	0.19 129	0.24 127	0.20 130	5.86 347	0.20 125	0.24 104	0.18 124	0.25 131	0.20 128	0.23 134	0.21 131	0.18 119	0.37 160	0.18 126	0.24 125	0.19 129	0.25 126	0.19 129	0.19 124	0.19 127	0.24 125	0.15 106	0.24 122	0.20 129

DCVSM-stereo	0.27 121	0.38 142	0.22 113	0.38 165	0.22 133	0.38 167	0.22 134	0.29 124	0.22 132	0.29 120	0.22 133	0.29 144	0.22 134	0.22 129	0.21 131	0.21 126	0.38 163	0.22 134	0.38 162	0.22 134	0.38 156	0.22 132	0.21 127	0.25 141	0.38 161	0.21 131	0.38 159	0.21 132

HGLStereo	0.27 121	0.25 115	0.21 112	0.35 155	0.21 132	0.35 154	0.21 132	0.34 135	0.21 127	0.39 142	0.21 130	0.34 150	0.21 132	0.22 129	0.21 131	0.21 126	0.35 152	0.22 134	0.35 151	0.22 134	0.35 147	0.22 132	0.21 127	0.21 132	0.35 152	0.21 131	0.35 151	0.21 132

WAO-6	0.30 132	0.22 98	0.23 118	0.22 113	0.23 138	0.23 123	0.22 134	0.22 99	0.23 135	2.21 306	0.22 133	0.22 113	0.22 134	0.22 129	0.22 135	0.23 131	0.22 114	0.23 139	0.22 111	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.23 119	0.23 137	0.22 111	0.22 134

IMH-64-1	0.29 128	0.23 103	0.23 118	0.23 121	0.22 133	0.22 114	0.23 136	0.22 99	0.22 132	2.02 296	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 134	0.23 137	0.23 131	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.22 113	0.22 134	0.22 111	0.22 134

IMH-64	0.29 128	0.23 103	0.23 118	0.23 121	0.22 133	0.22 114	0.23 136	0.22 99	0.22 132	2.02 296	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 134	0.23 137	0.23 131	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.22 113	0.22 134	0.22 111	0.22 134

DISCO	0.59 214	0.29 127	0.22 113	0.27 140	5.05 368	0.30 146	0.21 132	0.28 121	0.21 127	0.27 118	0.21 130	0.27 141	0.20 128	0.21 126	0.21 131	0.21 126	0.27 141	0.21 133	0.27 140	0.21 133	0.27 135	0.23 137	0.21 127	0.21 132	0.27 140	0.21 131	5.06 360	0.22 134

DLNR_Zeroshot_test	0.27 121	0.30 129	0.23 118	0.30 145	0.22 133	0.31 147	0.24 138	0.29 124	0.23 135	0.38 137	0.23 136	0.29 144	0.23 138	0.22 129	0.23 137	0.23 131	0.30 145	0.34 183	0.29 143	0.23 139	0.29 139	0.29 169	0.22 130	0.23 138	0.30 144	0.23 137	0.30 143	0.23 138

iResNet_ROB	0.28 127	0.32 133	0.24 123	0.33 149	0.26 142	0.32 149	0.24 138	0.33 129	0.25 138	0.33 122	0.24 140	0.35 153	0.24 139	0.23 134	0.24 141	0.25 135	0.32 147	0.24 140	0.36 154	0.24 141	0.32 141	0.28 153	0.24 135	0.24 140	0.32 146	0.24 139	0.33 145	0.24 139

LoS_RVC	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.25 140	0.25 135	0.25 140	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.25 133	0.25 140	0.25 131	0.25 140

tt_ll	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.25 140	0.25 135	0.25 140	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.25 133	0.25 140	0.25 131	0.25 140

CAS	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.26 142	0.26 142	0.26 142	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.25 138	0.25 142	0.25 135	0.26 139	0.25 141	0.26 136	0.26 146	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.26 145	0.25 133	0.26 144	0.25 131	0.25 140

LoS	0.25 115	0.25 115	0.27 130	0.27 140	0.26 142	0.25 135	0.26 142	0.26 117	0.25 138	0.26 117	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.25 135	0.25 132	0.25 141	0.25 132	0.25 142	0.27 135	0.25 138	0.26 140	0.26 145	0.26 138	0.25 140	0.25 131	0.25 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.56 210	2.72 312	2.20 324	0.38 165	0.29 166	0.38 167	0.27 146	2.77 323	0.27 148	0.38 137	0.28 155	0.37 161	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.38 163	0.29 164	0.38 162	0.25 142	0.39 166	0.25 138	0.29 161	0.29 169	0.40 174	0.25 140	0.38 159	0.25 140

small-0shot	0.27 121	0.27 122	0.26 128	0.26 137	0.27 147	0.27 143	0.27 146	0.26 117	0.26 145	0.27 118	0.27 150	0.26 140	0.26 146	0.26 140	0.26 147	0.27 147	0.27 141	0.26 145	0.27 140	0.27 150	0.26 134	0.27 145	0.26 140	0.26 145	0.27 140	0.27 147	0.27 140	0.26 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 165	1.06 240	0.54 205	0.59 234	0.27 147	0.46 202	0.27 146	0.46 169	0.27 148	0.46 171	0.27 150	0.46 197	0.26 146	0.27 148	0.27 151	0.26 138	0.46 198	0.26 145	0.45 198	0.30 174	0.46 192	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.46 197	0.27 147	0.45 194	0.26 145

UNDER WATER-64	0.31 140	0.25 115	0.25 124	0.26 137	0.26 142	0.25 135	0.26 142	0.25 112	0.26 145	1.69 280	0.26 146	0.25 131	0.25 140	0.25 138	0.26 147	0.26 138	0.25 132	0.26 145	0.26 136	0.26 146	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.26 138	0.26 144	0.25 131	0.26 145

iRaft-Stereo_20w	0.30 132	0.46 167	0.27 130	0.34 151	0.26 142	0.35 154	0.28 154	0.34 135	0.26 145	0.34 125	0.26 146	0.34 150	0.26 146	0.26 140	0.26 147	0.26 138	0.34 149	0.26 145	0.34 149	0.26 146	0.34 143	0.26 144	0.26 140	0.26 145	0.34 149	0.26 144	0.34 149	0.26 145

SCION-MonSter(vits)	0.31 140	0.76 217	0.22 113	0.19 103	0.15 106	0.19 103	0.15 105	0.41 159	0.27 148	0.38 137	0.27 150	0.38 165	0.27 149	0.27 148	0.27 151	0.27 147	0.40 179	0.27 149	0.39 174	0.27 150	0.39 166	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.39 171	0.27 147	0.39 170	0.27 149

LG-Stereo_L2	0.32 142	0.45 163	0.36 155	0.37 161	0.27 147	0.37 163	0.27 146	0.43 165	0.27 148	0.36 133	0.31 177	0.36 159	0.27 149	0.27 148	0.27 151	0.30 168	0.37 160	0.27 149	0.37 158	0.27 150	0.37 153	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.37 158	0.27 147	0.37 157	0.27 149

model_zeroshot	0.27 121	0.30 129	0.19 104	0.36 159	0.23 138	0.25 135	0.27 146	0.33 129	0.21 127	0.35 127	0.22 133	0.25 131	0.27 149	0.26 140	0.23 137	0.26 138	0.35 152	0.22 134	0.36 154	0.23 139	0.25 126	0.27 145	0.27 144	0.23 138	0.36 154	0.22 134	0.25 131	0.27 149

TorneroNet-64	0.69 228	0.65 204	0.30 144	0.27 140	0.47 223	0.28 144	0.35 187	0.34 135	0.80 270	7.93 370	0.29 165	0.30 146	0.31 174	0.81 270	0.28 156	0.27 147	0.29 144	0.28 151	0.85 260	0.83 278	0.62 233	0.28 153	0.30 171	0.28 155	0.52 220	0.29 170	0.29 142	0.27 149

TestStereo_HL3	1.20 293	0.41 148	10.53 369	0.44 196	0.28 152	0.41 183	0.28 154	13.40 370	0.30 166	0.41 151	0.28 155	0.40 179	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.42 188	0.28 151	0.41 182	0.28 153	0.41 174	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

TestStereo_HL2	1.22 295	0.41 148	10.61 371	0.44 196	0.28 152	0.41 183	0.28 154	13.91 372	0.30 166	0.41 151	0.29 165	0.40 179	0.28 152	0.29 159	0.28 156	0.28 150	0.42 188	0.28 151	0.41 182	0.28 153	0.41 174	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

GGDA	1.23 300	0.41 148	11.21 372	0.45 201	0.28 152	0.42 192	0.28 154	13.66 371	0.30 166	0.41 151	0.29 165	0.40 179	0.29 164	0.28 154	0.29 167	0.29 163	0.43 194	0.28 151	0.41 182	0.28 153	0.41 174	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

TestStereo-Hl	1.20 293	0.41 148	10.60 370	0.44 196	0.28 152	0.41 183	0.28 154	13.37 369	0.30 166	0.41 151	0.28 155	0.40 179	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.42 188	0.28 151	0.41 182	0.28 153	0.41 174	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

gcap_with_dpt	0.34 149	0.42 158	0.29 138	0.42 190	0.29 166	0.42 192	0.29 171	0.39 153	0.29 162	0.39 142	0.29 165	0.39 171	0.29 164	0.29 159	0.29 167	0.28 150	0.42 188	0.29 164	0.42 191	0.29 166	0.42 185	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

GCAP-BAT	0.34 149	0.42 158	0.29 138	0.42 190	0.29 166	0.42 192	0.29 171	0.39 153	0.29 162	0.39 142	0.29 165	0.39 171	0.29 164	0.29 159	0.29 167	0.28 150	0.42 188	0.29 164	0.42 191	0.29 166	0.42 185	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.41 177	0.28 153

SQANet	0.33 145	0.28 126	0.28 133	0.28 144	0.28 152	0.29 145	0.28 154	0.28 121	0.28 154	1.59 277	0.28 155	0.28 143	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.28 143	0.28 151	0.29 143	0.28 153	0.28 137	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.28 142	0.28 151	0.28 141	0.28 153

anonymity	0.30 132	0.34 135	0.27 130	0.33 149	0.27 147	0.33 150	0.28 154	0.33 129	0.28 154	0.33 122	0.28 155	0.33 148	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.34 149	0.28 151	0.34 149	0.28 153	0.34 143	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.34 149	0.28 151	0.34 149	0.28 153

PML	0.39 168	0.56 190	0.29 138	0.55 228	0.28 152	0.56 230	0.28 154	0.51 189	0.28 154	0.50 180	0.28 155	0.51 218	0.28 152	0.29 159	0.28 156	0.29 163	0.56 225	0.29 164	0.57 233	0.28 153	0.56 223	0.28 153	0.28 150	0.29 169	0.56 229	0.28 151	0.56 226	0.28 153

CFNet_pseudo	1.01 275	9.78 362	0.29 138	0.38 165	0.28 152	0.38 167	0.28 154	0.38 147	0.28 154	0.39 142	0.28 155	0.39 171	0.28 152	9.50 370	0.29 167	0.28 150	0.38 163	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.38 156	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.38 161	0.28 151	0.38 159	0.28 153

pcwnet_v2	1.01 275	9.73 361	0.28 133	0.38 165	0.28 152	0.38 167	0.28 154	0.38 147	0.28 154	0.38 137	0.28 155	0.39 171	0.28 152	9.61 371	0.28 156	0.28 150	0.38 163	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.38 156	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.38 161	0.28 151	0.38 159	0.28 153

HCRNet	0.71 235	6.06 341	3.15 339	0.50 220	0.22 133	0.21 112	0.15 105	3.04 325	0.34 181	0.43 165	0.33 186	0.43 193	0.33 183	0.15 104	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.17 113	0.47 204	0.20 131	0.21 108	0.16 111	0.32 175	0.33 184	0.50 214	0.33 185	0.49 213	0.28 153

RAFT + AFF	0.34 149	0.29 127	0.32 150	0.31 147	0.30 174	0.39 176	0.32 184	0.39 153	0.30 166	0.39 142	0.32 180	0.39 171	0.32 177	0.35 178	0.36 189	0.32 177	0.38 163	0.31 175	0.38 162	0.31 179	0.38 156	0.28 153	0.37 194	0.34 186	0.38 161	0.30 175	0.38 159	0.28 153

MLCV	0.30 132	0.33 134	0.28 133	0.34 151	0.28 152	0.33 150	0.28 154	0.33 129	0.29 162	0.33 122	0.27 150	0.33 148	0.28 152	0.26 140	0.29 167	0.28 150	0.33 148	0.28 151	0.33 146	0.28 153	0.33 142	0.27 145	0.28 150	0.28 155	0.33 147	0.28 151	0.33 145	0.28 153

DN-CSS_ROB	0.30 132	0.34 135	0.29 138	0.34 151	0.27 147	0.34 152	0.28 154	0.33 129	0.27 148	0.34 125	0.27 150	0.34 150	0.28 152	0.29 159	0.27 151	0.26 138	0.35 152	0.29 164	0.33 146	0.28 153	0.34 143	0.28 153	0.28 150	0.27 150	0.34 149	0.28 151	0.33 145	0.28 153

testmc14	1.23 300	8.86 360	7.15 363	0.43 193	0.30 174	0.41 183	0.29 171	9.05 368	0.34 181	0.42 162	0.30 173	0.41 184	0.29 164	0.32 169	0.30 173	0.29 163	0.42 188	0.30 171	0.42 191	0.30 174	0.41 174	0.30 173	0.30 171	0.29 169	0.41 179	0.29 170	0.41 177	0.29 168

DEFOM-Stereo	0.43 179	1.60 277	1.47 296	0.30 145	0.28 152	0.31 147	0.28 154	1.65 287	0.25 138	0.29 120	0.26 146	0.30 146	0.29 164	0.27 148	0.26 147	0.26 138	0.30 145	0.29 164	0.30 145	0.26 146	0.29 139	0.29 169	0.27 144	0.26 145	0.30 144	0.29 170	0.30 143	0.29 168

EKT-Stereo	0.36 155	0.50 180	0.30 144	0.40 179	0.29 166	0.40 179	0.29 171	0.35 138	0.30 166	0.47 174	0.30 173	0.35 153	0.32 177	0.29 159	0.34 183	0.33 181	0.59 227	0.31 175	0.39 174	0.29 166	0.37 153	0.38 194	0.29 161	0.31 177	0.58 232	0.28 151	0.51 217	0.29 168

Any-RAFT	0.32 142	0.45 163	0.29 138	0.36 159	0.29 166	0.36 159	0.29 171	0.36 142	0.29 162	0.35 127	0.29 165	0.35 153	0.28 152	0.27 148	0.28 156	0.28 150	0.35 152	0.28 151	0.35 151	0.28 153	0.35 147	0.28 153	0.29 161	0.29 169	0.36 154	0.29 170	0.36 154	0.29 168

GES	0.43 179	0.41 148	0.31 147	0.35 155	0.30 174	0.47 208	0.28 154	0.33 129	0.28 154	0.35 127	0.29 165	2.95 333	0.38 196	0.35 178	0.30 173	0.34 182	0.34 149	0.30 171	0.33 146	0.30 174	0.35 147	0.30 173	0.33 180	0.33 184	0.33 147	0.31 178	0.33 145	0.29 168

DGSMNet	0.33 145	0.42 158	0.28 133	0.40 179	0.28 152	0.40 179	0.28 154	0.40 157	0.28 154	0.40 150	0.28 155	0.39 171	0.28 152	0.27 148	0.28 156	0.28 150	0.40 179	0.28 151	0.42 191	0.29 166	0.41 174	0.31 176	0.29 161	0.28 155	0.41 179	0.28 151	0.42 189	0.29 168

UCFNet_RVC	1.03 280	10.10 365	0.28 133	0.38 165	0.28 152	0.39 176	0.28 154	0.38 147	0.28 154	0.39 142	0.28 155	0.39 171	0.29 164	9.62 372	0.28 156	0.28 150	0.38 163	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.39 166	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.39 171	0.28 151	0.38 159	0.29 168

MCSU-Stereo	1.22 295	8.85 358	7.17 364	0.42 190	0.29 166	0.41 183	0.29 171	8.80 367	0.30 166	0.42 162	0.29 165	0.40 179	0.29 164	0.30 165	0.29 167	0.29 163	0.41 183	0.29 164	0.41 182	0.29 166	0.41 174	0.29 169	0.29 161	0.29 169	0.41 179	0.29 170	0.41 177	0.30 175

GREAT-IGEV	0.36 155	0.46 167	0.33 151	0.43 193	0.30 174	0.43 198	0.30 178	0.45 168	0.30 166	0.42 162	0.30 173	0.43 193	0.30 172	0.30 165	0.30 173	0.30 168	0.43 194	0.30 171	0.43 195	0.30 174	0.43 188	0.30 173	0.30 171	0.30 175	0.43 193	0.30 175	0.43 191	0.30 175
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CASnet	0.32 142	0.53 183	0.34 152	0.27 140	0.31 178	0.34 152	0.29 171	0.31 127	0.32 174	0.25 110	0.31 177	0.27 141	0.40 206	0.45 209	0.27 151	0.30 168	0.26 139	0.40 205	0.28 142	0.37 195	0.28 137	0.39 203	0.29 161	0.40 209	0.29 143	0.28 151	0.24 122	0.30 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.34 149	0.45 163	0.30 144	0.38 165	0.32 182	0.40 179	0.32 184	0.39 153	0.32 174	0.39 142	0.30 173	0.37 161	0.29 164	0.30 165	0.30 173	0.29 163	0.38 163	0.30 171	0.38 162	0.29 166	0.38 156	0.29 169	0.29 161	0.30 175	0.38 161	0.30 175	0.38 159	0.30 175

RSM	0.33 145	0.36 139	0.31 147	0.39 178	0.32 182	0.36 159	0.30 178	0.35 138	0.38 194	0.35 127	0.31 177	0.35 153	0.30 172	0.30 165	0.31 177	0.30 168	0.36 157	0.31 175	0.36 154	0.30 174	0.36 151	0.31 176	0.31 174	0.31 177	0.36 154	0.31 178	0.36 154	0.31 179

ccs_rob	1.00 270	10.06 364	0.31 147	0.44 196	0.31 178	0.43 198	0.31 181	0.43 165	0.32 174	0.45 168	0.32 180	1.20 293	0.31 174	7.02 369	0.31 177	0.31 173	0.44 196	0.31 175	0.44 197	0.32 180	0.44 190	0.31 176	0.32 175	0.32 179	0.44 195	0.32 180	0.43 191	0.31 179

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 160	0.64 202	0.59 216	0.38 165	0.31 178	0.38 167	0.31 181	0.65 208	0.32 174	0.38 137	0.32 180	0.38 165	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.38 163	0.32 179	0.39 174	0.32 180	0.39 166	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.39 171	0.32 180	0.39 170	0.32 181

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 160	0.65 204	0.60 218	0.38 165	0.31 178	0.38 167	0.31 181	0.65 208	0.32 174	0.37 135	0.32 180	0.37 161	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.38 163	0.32 179	0.38 162	0.32 180	0.38 156	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.38 161	0.32 180	0.38 159	0.32 181

DDF-Stereo	0.37 160	0.57 193	0.50 197	0.40 179	0.32 182	0.40 179	0.32 184	0.53 192	0.32 174	0.39 142	0.32 180	0.39 171	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.40 179	0.32 179	0.40 177	0.32 180	0.40 173	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.40 174	0.32 180	0.40 173	0.32 181

GMOStereo	0.50 190	0.44 161	2.38 330	0.40 179	0.34 187	0.42 192	0.36 193	1.96 297	0.34 181	0.41 151	0.36 191	0.42 189	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 175	0.34 183	0.40 177	0.33 186	0.39 166	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 174	0.36 190	0.40 173	0.32 181

error version	0.50 190	0.44 161	2.38 330	0.40 179	0.34 187	0.42 192	0.36 193	1.96 297	0.34 181	0.41 151	0.36 191	0.42 189	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 175	0.34 183	0.40 177	0.33 186	0.39 166	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 174	0.36 190	0.40 173	0.32 181

test_1	0.65 220	4.37 329	2.38 330	0.40 179	0.34 187	0.42 192	0.36 193	1.96 297	0.34 181	0.41 151	0.36 191	0.42 189	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 175	0.34 183	0.40 177	0.33 186	0.39 166	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 174	0.36 190	0.40 173	0.32 181

GIP-stereo	0.38 165	0.56 190	0.40 163	0.45 201	0.33 185	0.44 200	0.35 187	0.49 182	0.33 180	0.43 165	0.32 180	0.42 189	0.31 174	0.33 173	0.33 182	0.34 182	0.40 179	0.32 179	0.40 177	0.32 180	0.43 188	0.38 194	0.33 180	0.32 179	0.43 193	0.32 180	0.42 189	0.34 187

GSStereo	0.42 176	0.56 190	0.44 175	0.48 212	0.36 195	0.48 214	0.36 193	0.54 194	0.36 191	0.47 174	0.36 191	0.47 202	0.36 191	0.36 183	0.35 185	0.36 187	0.48 207	0.36 189	0.48 211	0.36 193	0.48 203	0.36 190	0.36 190	0.36 193	0.48 208	0.36 190	0.48 205	0.35 188

GS-Stereo																							0.36 190	0.36 193	0.48 208	0.36 190	0.48 205	0.35 188

GASTEREO	0.41 170	0.54 184	0.44 175	0.48 212	0.35 190	0.48 214	0.35 187	0.53 192	0.35 186	0.46 171	0.35 188	0.46 197	0.35 186	0.35 178	0.35 185	0.35 185	0.47 202	0.35 187	0.47 204	0.35 189	0.47 196	0.38 194	0.35 185	0.35 190	0.48 208	0.35 187	0.47 199	0.35 188

LL-Strereo2	0.47 187	2.60 309	0.51 201	0.38 165	0.28 152	0.37 163	0.28 154	0.55 198	0.35 186	0.44 167	0.34 187	0.44 195	0.34 184	0.34 174	0.36 189	0.36 187	0.47 202	0.36 189	0.47 204	0.35 189	0.47 196	0.35 185	0.35 185	0.35 190	0.46 197	0.35 187	0.47 199	0.35 188

ETE_ROB	0.35 154	0.35 138	0.35 153	0.35 155	0.35 190	0.35 154	0.35 187	0.35 138	0.35 186	0.35 127	0.35 188	0.35 153	0.35 186	0.35 178	0.35 185	0.35 185	0.35 152	0.35 187	0.35 151	0.35 189	0.35 147	0.35 185	0.35 185	0.35 190	0.35 152	0.35 187	0.35 151	0.35 188

GEAStereo	0.42 176	0.55 186	0.44 175	0.48 212	0.35 190	0.48 214	0.35 187	0.54 194	0.35 186	0.47 174	0.36 191	0.47 202	0.41 207	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.51 217	0.36 189	0.51 222	0.38 199	0.48 203	0.35 185	0.35 185	0.36 193	0.52 220	0.37 196	0.48 205	0.36 193

gasm-f	0.42 176	0.55 186	0.44 175	0.48 212	0.35 190	0.48 214	0.35 187	0.54 194	0.35 186	0.47 174	0.36 191	0.47 202	0.41 207	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.51 217	0.36 189	0.51 222	0.38 199	0.48 203	0.35 185	0.35 185	0.36 193	0.52 220	0.37 196	0.48 205	0.36 193

DMCA	0.36 155	0.38 142	0.37 157	0.35 155	0.35 190	0.35 154	0.36 193	0.35 138	0.36 191	0.36 133	0.37 197	0.36 159	0.36 191	0.36 183	0.35 185	0.37 190	0.36 157	0.36 189	0.36 154	0.36 193	0.36 151	0.35 185	0.36 190	0.36 193	0.37 158	0.36 190	0.36 154	0.36 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 184	0.57 193	0.45 181	0.54 225	0.37 196	0.53 227	0.37 198	0.56 200	0.40 203	0.53 186	0.38 200	0.53 222	0.37 193	0.37 185	0.37 192	0.37 190	0.55 222	0.38 197	0.53 227	0.37 195	0.53 219	0.37 191	0.37 194	0.39 207	0.54 225	0.37 196	0.54 223	0.37 196

LG-Stereo	0.57 212	0.58 196	0.43 173	0.54 225	0.65 252	0.95 267	0.69 266	0.69 213	0.38 194	0.52 184	0.37 197	0.53 222	0.37 193	0.68 258	0.73 271	0.72 266	0.70 241	0.37 194	0.54 229	0.37 195	0.54 221	0.37 191	0.37 194	0.56 244	0.95 268	0.59 248	0.84 256	0.37 196

XPNet_ROB	0.37 160	0.37 141	0.37 157	0.37 161	0.37 196	0.37 163	0.37 198	0.37 144	0.37 193	0.37 135	0.37 197	0.37 161	0.37 193	0.37 185	0.37 192	0.37 190	0.37 160	0.37 194	0.37 158	0.37 195	0.37 153	0.37 191	0.37 194	0.37 199	0.37 158	0.37 196	0.37 157	0.37 196

MSCF	0.44 181	0.60 199	0.47 183	0.50 220	0.40 206	0.50 221	0.38 201	0.57 202	0.38 194	0.48 178	0.38 200	0.48 210	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.49 212	0.38 197	0.49 215	0.39 206	0.50 211	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.49 213	0.38 200	0.49 213	0.38 199

WAO-7	0.46 185	0.38 142	0.38 159	0.38 165	0.38 200	0.38 167	0.38 201	0.38 147	0.38 194	2.57 323	0.38 200	0.38 165	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.38 163	0.38 197	0.38 162	0.38 199	0.38 156	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.38 161	0.38 200	0.38 159	0.38 199

Venus	0.46 185	0.38 142	0.40 163	0.38 165	0.38 200	0.39 176	0.38 201	0.38 147	0.38 194	2.71 325	0.38 200	0.38 165	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.38 163	0.38 197	0.38 162	0.38 199	0.38 156	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.38 161	0.38 200	0.39 170	0.38 199

IMH	0.47 187	0.40 147	0.39 162	0.38 165	0.38 200	0.38 167	0.38 201	0.38 147	0.40 203	2.79 327	0.38 200	0.38 165	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.39 175	0.38 197	0.38 162	0.40 208	0.38 156	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.38 161	0.38 200	0.38 159	0.38 199

CES	0.38 165	0.34 135	0.44 175	0.43 193	0.33 185	0.37 163	0.44 219	0.37 144	0.38 194	0.45 168	0.35 188	0.35 153	0.41 207	0.45 209	0.36 189	0.36 187	0.36 157	0.45 217	0.43 195	0.35 189	0.34 143	0.46 216	0.36 190	0.36 193	0.42 192	0.34 186	0.35 151	0.38 199

iRaftStereo_RVC	0.62 217	1.76 281	2.24 326	0.52 224	0.37 196	0.53 227	0.38 201	2.51 317	0.38 194	0.51 183	0.38 200	0.51 218	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.52 219	0.38 197	0.52 225	0.38 199	0.52 216	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.52 220	0.39 206	0.52 220	0.38 199

quiztm	0.41 170	0.45 163	0.40 163	0.44 196	0.39 205	0.45 201	0.39 208	0.44 167	0.40 203	0.45 168	0.39 208	0.45 196	0.39 205	0.39 196	0.40 207	0.39 201	0.45 197	0.40 205	0.45 198	0.39 206	0.44 190	0.39 203	0.39 204	0.39 207	0.44 195	0.39 206	0.44 193	0.39 205

HanzoNet	0.47 187	0.39 146	0.38 159	0.38 165	0.38 200	0.38 167	0.38 201	0.40 157	0.38 194	2.63 324	0.38 200	0.38 165	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.39 201	0.38 163	0.38 197	0.38 162	0.42 214	0.38 156	0.39 203	0.39 204	0.38 200	0.38 161	0.38 200	0.38 159	0.39 205

LG-Stereo_L1	0.44 181	0.58 196	0.49 196	0.51 223	0.38 200	0.51 223	0.38 201	0.56 200	0.38 194	0.50 180	0.38 200	0.50 215	0.38 196	0.38 187	0.38 194	0.38 193	0.52 219	0.38 197	0.52 225	0.38 199	0.51 213	0.38 194	0.38 198	0.38 200	0.52 220	0.38 200	0.51 217	0.40 207

CFNet_RVC	0.93 264	8.54 356	0.41 166	0.56 229	0.37 196	0.56 230	0.37 198	0.50 186	0.40 203	0.56 189	5.24 369	0.56 225	0.34 184	0.40 197	0.41 210	0.34 182	0.53 221	0.40 205	0.56 232	0.38 199	0.52 216	0.40 206	0.40 206	0.41 210	0.56 229	0.40 208	0.56 226	0.40 207

GwcNet-ADL	0.41 170	0.41 148	0.41 166	0.41 186	0.41 208	0.41 183	0.41 210	0.41 159	0.41 207	0.41 151	0.41 211	0.41 184	0.41 207	0.41 198	0.41 210	0.41 203	0.41 183	0.41 208	0.41 182	0.41 209	0.41 174	0.41 208	0.41 207	0.41 210	0.41 179	0.41 209	0.41 177	0.41 209

PSMNet-ADL	0.41 170	0.41 148	0.41 166	0.41 186	0.41 208	0.41 183	0.41 210	0.41 159	0.41 207	0.41 151	0.41 211	0.41 184	0.41 207	0.41 198	0.41 210	0.41 203	0.41 183	0.41 208	0.41 182	0.41 209	0.41 174	0.41 208	0.41 207	0.41 210	0.41 179	0.41 209	0.41 177	0.41 209

GANet-ADL	0.41 170	0.41 148	0.41 166	0.41 186	0.41 208	0.41 183	0.41 210	0.41 159	0.41 207	0.41 151	0.41 211	0.41 184	0.41 207	0.41 198	0.41 210	0.41 203	0.41 183	0.41 208	0.41 182	0.41 209	0.41 174	0.41 208	0.41 207	0.41 210	0.41 179	0.41 209	0.41 177	0.41 209

CroCo-Stereo	0.80 244	2.51 304	0.41 166	1.27 301	0.41 208	1.27 300	0.41 210	1.27 276	0.41 207	1.27 262	0.41 211	1.27 297	0.41 207	0.41 198	0.41 210	0.41 203	1.28 298	0.41 208	1.27 296	0.41 209	1.27 297	0.41 208	0.42 211	0.41 210	1.27 301	0.41 209	1.27 299	0.41 209
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	0.41 170	0.41 148	0.41 166	0.41 186	0.41 208	0.41 183	0.41 210	0.41 159	0.41 207	0.41 151	0.41 211	0.41 184	0.41 207	0.41 198	0.41 210	0.41 203	0.41 183	0.41 208	0.41 182	0.41 209	0.41 174	0.41 208	0.41 207	0.41 210	0.41 179	0.41 209	0.41 177	0.41 209

DNS	0.64 218	2.00 286	1.58 298	0.59 234	0.42 213	0.59 234	0.42 215	1.99 301	0.42 212	0.57 190	0.42 216	0.57 227	0.42 215	0.42 204	0.42 216	0.42 208	0.59 227	0.42 214	0.59 234	0.42 214	0.59 227	0.42 213	0.42 211	0.42 216	0.59 234	0.42 214	0.59 229	0.42 214

CroCo-Stereo Lap2	0.85 259	2.86 315	0.43 173	1.33 303	0.43 216	1.31 301	0.42 215	1.32 277	0.42 212	1.31 264	0.44 218	1.32 299	0.44 216	0.43 205	0.44 218	0.43 210	1.35 299	0.43 215	1.32 300	0.43 216	1.31 299	0.43 214	0.43 213	0.42 216	1.31 303	0.42 214	1.31 300	0.43 215

DN	0.50 190	0.59 198	0.44 175	0.59 234	0.44 217	0.59 234	0.44 219	0.57 202	0.44 215	0.57 190	0.44 218	0.57 227	0.44 216	0.44 207	0.44 218	0.44 211	0.59 227	0.44 216	0.59 234	0.44 218	0.59 227	0.44 215	0.44 214	0.44 218	0.59 234	0.44 218	0.59 229	0.44 216

Occ-G	0.68 227	0.54 184	3.16 340	0.57 233	0.45 218	0.52 226	0.40 209	3.44 330	0.46 219	0.52 184	0.45 220	0.51 218	0.44 216	0.44 207	0.40 207	0.45 213	0.55 222	0.41 208	0.53 227	0.43 216	0.52 216	0.40 206	0.44 214	0.45 220	0.55 226	0.44 218	0.53 222	0.44 216

Dean	0.52 195	0.46 167	0.48 190	0.46 203	0.46 219	0.46 202	0.46 221	0.46 169	0.46 219	1.90 285	0.46 221	0.47 202	0.46 220	0.46 211	0.46 221	0.46 214	0.48 207	0.46 218	0.46 200	0.46 221	0.46 192	0.46 216	0.46 216	0.46 221	0.46 197	0.46 220	0.46 195	0.46 218

ACVNet-4b	0.53 199	0.46 167	0.47 183	0.46 203	0.46 219	0.46 202	0.46 221	0.46 169	0.46 219	2.17 302	0.46 221	0.46 197	0.47 223	0.46 211	0.46 221	0.46 214	0.46 198	0.46 218	0.46 200	0.46 221	0.46 192	0.46 216	0.46 216	0.47 225	0.46 197	0.46 220	0.46 195	0.46 218

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 232	6.91 343	0.46 182	0.46 203	0.46 219	0.46 202	0.46 221	0.46 169	0.46 219	0.46 171	0.46 221	0.46 197	0.46 220	0.46 211	0.46 221	0.46 214	0.46 198	0.46 218	0.46 200	0.46 221	0.47 196	0.46 216	0.46 216	0.46 221	0.46 197	0.46 220	0.46 195	0.46 218

PointNet	0.56 210	0.69 208	0.47 183	0.69 246	0.47 223	0.69 244	0.47 225	0.70 217	0.47 224	0.69 200	0.47 225	0.69 241	0.48 227	0.47 215	0.47 225	0.47 221	0.70 241	0.48 229	0.70 245	0.48 230	0.69 239	0.48 227	0.47 222	0.48 229	0.70 245	0.48 231	0.69 240	0.47 221

otaku	0.52 195	0.46 167	0.48 190	0.46 203	0.46 219	0.46 202	0.46 221	0.46 169	0.47 224	1.88 284	0.46 221	0.46 197	0.46 220	0.46 211	0.46 221	0.46 214	0.47 202	0.46 218	0.46 200	0.46 221	0.47 196	0.46 216	0.46 216	0.46 221	0.47 203	0.46 220	0.46 195	0.47 221

Ntro	0.53 199	0.47 173	0.50 197	0.46 203	0.48 229	0.47 208	0.47 225	0.46 169	0.46 219	2.05 298	0.47 225	0.47 202	0.49 232	0.47 215	0.47 225	0.46 214	0.48 207	0.46 218	0.49 215	0.46 221	0.47 196	0.46 216	0.46 216	0.47 225	0.46 197	0.46 220	0.47 199	0.47 221

HaxPig	0.52 195	0.48 176	0.47 183	0.47 208	0.47 223	0.47 208	0.47 225	0.47 175	0.47 224	1.80 281	0.47 225	0.47 202	0.47 223	0.47 215	0.47 225	0.47 221	0.47 202	0.47 225	0.47 204	0.47 226	0.47 196	0.47 224	0.47 222	0.47 225	0.47 203	0.47 227	0.47 199	0.47 221

UNDER WATER	0.52 195	0.47 173	0.47 183	0.47 208	0.47 223	0.47 208	0.47 225	0.47 175	0.47 224	1.90 285	0.47 225	0.47 202	0.47 223	0.47 215	0.47 225	0.47 221	0.46 198	0.47 225	0.47 204	0.47 226	0.46 192	0.47 224	0.47 222	0.48 229	0.47 203	0.47 227	0.47 199	0.47 221

LVE	0.53 199	0.47 173	0.48 190	0.47 208	0.47 223	0.47 208	0.47 225	0.48 178	0.47 224	1.96 292	0.47 225	0.47 202	0.47 223	0.47 215	0.47 225	0.47 221	0.47 202	0.47 225	0.47 204	0.47 226	0.47 196	0.47 224	0.47 222	0.47 225	0.47 203	0.47 227	0.47 199	0.47 221

ACVNet_1	0.53 199	0.46 167	0.48 190	0.47 208	0.47 223	0.46 202	0.48 230	0.48 178	0.48 229	2.07 299	0.47 225	0.48 210	0.48 227	0.47 215	0.47 225	0.46 214	0.49 212	0.47 225	0.47 204	0.47 226	0.48 203	0.46 216	0.46 216	0.48 229	0.47 203	0.47 227	0.48 205	0.47 221

RainbowNet	0.53 199	0.48 176	0.48 190	0.48 212	0.48 229	0.48 214	0.48 230	0.48 178	0.48 229	1.92 287	0.48 231	0.48 210	0.48 227	0.48 221	0.48 231	0.48 225	0.48 207	0.48 229	0.48 211	0.48 230	0.48 203	0.48 227	0.48 226	0.48 229	0.48 208	0.48 231	0.48 205	0.48 228

AIO-test1	0.54 204	0.64 202	0.54 205	0.60 237	0.49 233	0.61 238	0.49 233	0.64 207	0.49 234	0.59 192	0.48 231	0.60 231	0.50 234	0.48 221	0.48 231	0.48 225	0.60 230	0.48 229	0.60 237	0.48 230	0.60 229	0.49 231	0.49 228	0.49 233	0.59 234	0.49 235	0.60 231	0.49 229

notaker	0.54 204	0.48 176	0.48 190	0.48 212	0.48 229	0.48 214	0.49 233	0.48 178	0.48 229	1.95 291	0.48 231	0.48 210	0.48 227	0.48 221	0.48 231	0.48 225	0.48 207	0.48 229	0.48 211	0.48 230	0.49 209	0.48 227	0.48 226	0.49 233	0.48 208	0.48 231	0.48 205	0.49 229

ACVNet_2	0.55 207	0.49 179	0.50 197	0.49 218	0.49 233	0.49 220	0.49 233	0.49 182	0.49 234	2.14 301	0.49 234	0.50 215	0.49 232	0.49 224	0.49 235	0.49 229	0.50 215	0.49 235	0.50 219	0.49 235	0.49 209	0.49 231	0.49 228	0.50 235	0.50 214	0.49 235	0.50 215	0.49 229

AIO-test2	0.54 204	0.65 204	0.55 208	0.60 237	0.50 237	0.60 236	0.49 233	0.65 208	0.48 229	0.60 194	0.49 234	0.59 229	0.50 234	0.50 227	0.49 235	0.49 229	0.60 230	0.50 236	0.60 237	0.49 235	0.60 229	0.49 231	0.50 231	0.51 237	0.60 237	0.48 231	0.60 231	0.50 232

test-3	0.78 243	4.38 330	1.80 311	0.62 241	0.49 233	0.62 239	0.50 237	1.86 292	0.64 250	0.69 200	0.52 238	0.66 235	0.38 196	0.58 234	0.57 246	0.46 214	0.66 236	0.46 218	0.50 219	0.44 218	0.48 203	0.58 242	0.54 235	0.60 251	0.70 245	0.46 220	0.48 205	0.50 232

SANet	0.50 190	0.50 180	0.50 197	0.50 220	0.50 237	0.50 221	0.50 237	0.50 186	0.50 236	0.50 180	0.50 236	0.50 215	0.50 234	0.50 227	0.50 238	0.50 233	0.50 215	0.50 236	0.50 219	0.50 238	0.50 211	0.50 237	0.50 231	0.50 235	0.50 214	0.50 238	0.50 215	0.50 232

MLG-Stereo	0.87 261	1.33 270	0.93 255	0.62 241	1.00 282	1.16 290	0.55 241	0.86 233	0.83 275	1.19 255	0.40 209	1.30 298	0.81 273	0.65 245	0.45 220	1.01 290	1.17 289	0.46 218	1.29 299	0.58 245	1.05 276	0.90 279	0.73 270	0.87 281	0.60 237	1.01 290	1.13 287	0.51 235

ktn	0.84 258	1.15 245	0.54 205	1.16 295	1.26 310	0.51 223	0.53 240	0.51 189	0.66 254	4.54 353	0.51 237	0.52 221	0.52 240	0.66 248	0.51 239	0.51 234	1.37 303	1.17 302	0.49 215	0.51 239	1.23 293	0.51 239	0.67 254	0.51 237	0.51 218	0.68 264	0.51 217	0.51 235

AEACV	0.74 239	0.52 182	3.10 336	0.60 237	0.48 229	0.56 230	0.48 230	3.02 324	0.83 275	0.61 195	0.62 250	0.72 247	0.50 234	0.49 224	0.49 235	0.48 225	0.58 226	0.50 236	0.55 230	0.48 230	0.56 223	0.50 237	0.50 231	0.51 237	0.58 232	0.51 240	0.60 231	0.51 235

FSD		0.55 186	0.42 172	0.54 225	0.42 213	0.55 229	0.43 217	0.54 194	0.42 212	0.59 192	0.42 216			0.43 205	0.42 216	0.42 208			2.46 327	0.44 218				0.44 218	0.55 226	0.43 217	0.55 224	0.53 238

PSMNet_ROB	0.55 207	0.55 186	0.56 211	0.56 229	0.55 241	0.56 230	0.55 241	0.55 198	0.55 240	0.55 187	0.55 241	0.55 224	0.55 242	0.55 230	0.56 243	0.55 237	0.55 222	0.55 242	0.55 230	0.55 241	0.55 222	0.55 240	0.55 236	0.55 243	0.55 226	0.55 243	0.55 224	0.55 239

FlowAnything	1.02 278	2.51 304	0.58 215	1.60 310	0.56 243	1.61 310	0.56 245	1.60 286	0.55 240	1.61 278	0.56 242	1.61 306	0.55 242	0.55 230	0.55 242	0.55 237	1.61 309	0.56 245	1.61 307	0.56 243	1.62 306	0.55 240	0.56 239	0.56 244	1.62 311	0.56 244	1.62 308	0.56 240

zero-FE	0.66 221	0.80 219	0.56 211	0.79 256	0.58 245	0.82 254	0.55 241	0.76 226	0.56 242	0.75 209	0.58 246	0.75 251	0.59 247	0.57 233	0.56 243	0.55 237	0.79 250	0.55 242	0.78 254	0.55 241	0.85 252	0.58 242	0.55 236	0.57 248	0.80 254	0.57 245	0.80 250	0.57 241

ARAFT	0.64 218	0.74 215	0.62 226	0.70 252	0.56 243	0.72 249	0.55 241	0.72 223	0.54 239	0.73 207	0.56 242	0.72 247	0.56 244	0.56 232	0.62 251	0.63 246	0.73 246	0.53 241	0.73 249	0.54 240	0.72 243	0.65 250	0.62 245	0.56 244	0.72 248	0.54 241	0.72 245	0.57 241

MyStereo04	0.76 241	4.78 335	0.62 226	0.63 243	0.54 240	0.65 241	0.56 245	0.61 205	0.58 246	0.61 195	0.56 242	0.63 233	0.57 245	0.63 242	0.60 248	0.60 243	0.64 234	0.56 245	0.63 240	0.58 245	0.63 234	0.62 249	0.55 236	0.60 251	0.63 240	0.57 245	0.64 236	0.58 243

CASS	0.58 213	0.89 225	0.55 208	0.56 229	0.55 241	0.60 236	0.57 247	0.57 202	0.56 242	0.55 187	0.56 242	0.56 225	0.50 234	0.63 242	0.56 243	0.56 240	0.62 233	0.62 251	0.59 234	0.56 243	0.56 223	0.48 227	0.60 243	0.56 244	0.57 231	0.60 250	0.57 228	0.59 244
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.69 228	0.84 223	0.59 216	0.84 262	0.59 246	0.87 260	0.57 247	0.84 231	0.59 248	0.82 217	0.58 246	0.85 260	0.57 245	0.59 237	0.59 247	0.57 241	0.87 257	0.59 247	0.85 260	0.59 248	0.85 252	0.59 245	0.59 241	0.59 249	0.87 259	0.59 248	0.84 256	0.59 244

HH	0.66 221	2.13 291	0.47 183	0.37 161	0.29 166	0.36 159	0.27 146	0.49 182	0.44 215	0.78 210	0.68 261	0.67 237	0.90 279	0.62 239	0.90 279	0.53 235	0.88 258	0.48 229	0.37 158	0.29 166	0.63 234	0.66 253	0.66 248	0.51 237	1.06 285	0.61 251	1.08 283	0.60 246

HanStereo	0.66 221	2.13 291	0.47 183	0.37 161	0.29 166	0.36 159	0.27 146	0.49 182	0.44 215	0.78 210	0.68 261	0.67 237	0.90 279	0.62 239	0.90 279	0.53 235	0.88 258	0.48 229	0.37 158	0.29 166	0.63 234	0.66 253	0.66 248	0.51 237	1.06 285	0.61 251	1.08 283	0.60 246

UDG	0.70 232	0.87 224	0.56 211	0.87 263	0.59 246	0.84 257	0.59 250	0.85 232	0.57 245	0.84 219	0.59 248	0.84 259	0.60 248	0.58 234	0.60 248	0.59 242	0.85 256	0.59 247	0.87 262	0.58 245	0.87 254	0.60 246	0.57 240	0.59 249	0.87 259	0.58 247	0.86 259	0.60 246

STTRV1_RVC		1.59 275	0.52 204	0.69 246	0.61 248	0.66 242	0.43 217	0.88 234	0.45 218	0.71 205	0.62 250	0.69 241	0.45 219	0.62 239	0.40 207	0.44 211	0.80 252	0.59 247		0.63 250	0.80 246	0.46 216		0.61 253	0.72 248	0.54 241	0.80 250	0.60 246

LMCR-Stereo	0.61 215	0.61 200	0.61 223	0.61 240	0.61 248	0.67 243	0.61 252	0.61 205	0.61 249	0.61 195	0.61 249	0.61 232	0.61 249	0.61 238	0.61 250	0.61 244	0.61 232	0.61 250	0.61 239	0.61 249	0.61 231	0.61 247	0.61 244	0.61 253	0.61 239	0.61 251	0.61 234	0.61 250

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 225	0.74 215	0.60 218	0.79 256	0.61 248	0.76 250	0.57 247	0.71 221	0.56 242	0.71 205	0.54 240	0.72 247	0.66 253	0.65 245	0.65 254	0.64 247	0.74 248	0.64 253	0.74 251	0.63 250	0.73 244	0.65 250	0.64 246	0.64 255	0.74 250	0.61 251	0.73 246	0.64 251

DSFCA	0.66 221	0.73 213	0.74 237	0.68 245	0.65 252	0.64 240	0.65 257	0.65 208	0.65 251	0.66 198	0.65 252	0.65 234	0.64 250	0.65 245	0.65 254	0.65 248	0.65 235	0.65 254	0.65 241	0.65 252	0.65 237	0.65 250	0.65 247	0.65 256	0.66 241	0.66 255	0.65 237	0.65 252

WQFJA1++	0.80 244	1.24 256	0.73 235	0.97 272	0.65 252	0.97 269	0.65 257	0.97 243	0.65 251	0.94 228	0.66 253	0.94 266	0.65 252	0.66 248	0.65 254	0.66 249	0.98 266	0.66 256	0.98 270	0.66 254	0.98 263	0.66 253	0.66 248	0.66 258	0.98 270	0.66 255	0.98 267	0.66 253

WQFJX1	0.81 250	1.27 264	0.74 237	0.98 274	0.67 260	0.98 271	0.67 263	0.97 243	0.67 259	0.94 228	0.67 257	0.95 269	0.66 253	0.66 248	0.66 257	0.67 254	0.99 268	0.67 259	0.98 270	0.68 263	0.99 264	0.66 253	0.66 248	0.66 258	0.99 271	0.66 255	1.00 270	0.66 253

NLMM1	0.81 250	1.26 262	0.74 237	1.00 278	0.66 255	0.99 273	0.67 263	0.98 246	0.66 254	0.94 228	0.67 257	0.94 266	0.66 253	0.66 248	0.66 257	0.66 249	1.00 272	0.67 259	1.00 274	0.66 254	0.99 264	0.71 267	0.73 270	0.67 262	0.99 271	0.67 259	1.00 270	0.66 253

NLMM	0.80 244	1.26 262	0.75 241	0.98 274	0.66 255	0.97 269	0.66 259	0.97 243	0.66 254	0.94 228	0.66 253	0.96 273	0.66 253	0.66 248	0.68 265	0.67 254	0.99 268	0.68 264	0.98 270	0.66 254	0.99 264	0.66 253	0.66 248	0.66 258	1.00 276	0.66 255	0.99 268	0.66 253

gcap-zeroshot	0.81 250	1.03 238	0.84 251	0.93 267	0.85 276	0.84 257	0.62 253	1.21 272	0.53 238	0.79 212	0.84 277	0.77 252	0.70 265	0.84 273	0.67 261	0.74 267	1.18 292	0.52 240	0.91 263	0.79 272	0.84 251	0.61 247	0.83 275	0.69 269	0.93 267	0.82 278	0.85 258	0.66 253

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 232	0.67 207	0.67 229	0.92 264	0.92 278	0.91 262	0.76 273	0.67 212	0.67 259	0.66 198	0.67 257	0.67 237	0.67 259	0.67 253	0.67 261	0.68 259	0.66 236	0.67 259	0.68 242	0.67 259	0.68 238	0.68 261	0.68 259	0.68 267	0.67 242	0.68 264	0.67 238	0.67 258

WQFJA1	0.82 255	1.52 274	0.76 243	1.01 283	0.66 255	0.98 271	0.66 259	0.98 246	0.66 254	0.95 233	0.68 261	0.95 269	0.66 253	0.68 258	0.66 257	0.66 249	1.00 272	0.67 259	1.00 274	0.67 259	0.99 264	0.68 261	0.67 254	0.68 267	0.99 271	0.67 259	1.00 270	0.67 258

WQFJX	0.81 250	1.27 264	0.74 237	0.99 276	0.66 255	0.99 273	0.66 259	0.99 249	0.66 254	0.95 233	0.66 253	0.95 269	0.67 259	0.67 253	0.66 257	0.66 249	0.99 268	0.66 256	1.00 274	0.66 254	0.99 264	0.67 259	0.68 259	0.67 262	0.99 271	0.67 259	0.99 268	0.67 258

NLSM3	0.81 250	1.27 264	0.75 241	0.99 276	0.66 255	0.99 273	0.66 259	0.98 246	0.67 259	0.95 233	0.66 253	0.95 269	0.66 253	0.67 253	0.67 261	0.66 249	0.99 268	0.66 256	0.99 273	0.66 254	0.99 264	0.67 259	0.66 248	0.66 258	0.99 271	0.67 259	1.00 270	0.67 258

AdaDepth	0.80 244	0.95 231	1.02 263	0.95 269	0.67 260	0.95 267	0.67 263	0.94 240	0.67 259	0.92 223	0.67 257	0.94 266	0.67 259	0.67 253	0.67 261	0.67 254	0.95 263	0.67 259	0.95 269	0.67 259	0.96 262	0.68 261	0.67 254	0.67 262	0.96 269	0.67 259	0.95 266	0.67 258

MoCha-V2	1.75 313	27.02 380	0.72 232	0.92 264	0.69 262	0.89 261	0.69 266	0.92 237	0.71 265	0.87 220	0.69 264	0.88 261	0.68 262	0.70 262	0.68 265	0.69 260	0.90 260	0.69 265	0.92 264	0.69 264	0.92 257	0.71 267	0.70 265	0.67 262	0.88 261	0.71 269	0.92 260	0.68 263

mm2	0.69 228	0.69 208	0.69 230	0.69 246	0.69 262	0.69 244	0.69 266	0.69 213	0.69 263	0.69 200	0.69 264	0.69 241	0.69 263	0.69 260	0.69 267	0.69 260	0.69 239	0.69 265	0.69 243	0.69 264	0.69 239	0.69 264	0.69 262	0.69 269	0.69 243	0.69 266	0.69 240	0.69 264

mm1	0.69 228	0.69 208	0.69 230	0.69 246	0.69 262	0.69 244	0.69 266	0.69 213	0.69 263	0.69 200	0.69 264	0.69 241	0.69 263	0.69 260	0.69 267	0.69 260	0.69 239	0.69 265	0.69 243	0.69 264	0.69 239	0.69 264	0.69 262	0.69 269	0.69 243	0.69 266	0.69 240	0.69 264

PA-Net	0.71 235	0.62 201	0.55 208	0.69 246	0.71 266	0.70 247	0.69 266	0.69 213	0.74 268	0.73 207	0.75 270	0.59 229	0.72 268	0.82 271	0.79 274	0.83 272	0.67 238	0.76 272	0.81 258	0.67 259	0.61 231	0.76 270	0.68 259	0.65 256	0.82 257	0.76 274	0.71 243	0.69 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RSM++	0.77 242	0.91 226	0.72 232	0.83 261	0.71 266	0.83 255	0.72 272	0.81 230	0.71 265	0.81 216	0.71 267	0.81 258	0.71 267	0.71 264	0.71 269	0.70 263	0.83 255	0.72 270	0.83 259	0.81 277	0.83 250	0.72 269	0.71 267	0.71 272	0.88 261	0.71 269	0.83 255	0.70 267

DMCA-RVC	0.71 235	0.72 211	0.72 232	0.71 253	0.70 265	0.70 247	0.70 271	0.70 217	0.71 265	0.70 204	0.71 267	0.71 246	0.70 265	0.70 262	0.71 269	0.70 263	0.70 241	0.71 269	0.70 245	0.71 267	0.70 242	0.70 266	0.71 267	0.71 272	0.70 245	0.72 271	0.71 243	0.70 267

FCDSN-DC	0.44 181	0.31 131	0.35 153	0.34 151	0.28 152	0.35 154	0.30 178	0.32 128	0.25 138	1.32 265	0.24 140	1.00 274	0.32 177	0.35 178	0.34 183	0.30 168	0.72 245	0.37 194	0.48 211	0.32 180	0.53 219	0.49 231	0.23 134	0.29 169	0.50 214	0.42 214	0.61 234	0.71 269
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
KSHMR	0.85 259	0.72 211	0.51 201	0.49 218	0.49 233	0.51 223	1.07 297	0.50 186	0.48 229	6.04 365	0.52 238	0.66 235	0.98 285	0.49 224	0.77 272	0.49 229	1.17 289	0.51 239	0.49 215	1.06 295	0.51 213	0.49 231	0.49 228	0.51 237	1.04 283	0.49 235	0.81 254	0.72 270

AFF-stereo	0.71 235	0.73 213	0.65 228	0.82 260	0.63 251	0.83 255	0.63 254	0.73 224	0.65 251	0.82 217	0.73 269	0.74 250	0.64 250	0.63 242	0.62 251	0.62 245	0.73 246	0.63 252	0.74 251	0.72 269	0.80 246	0.58 242	0.70 265	0.71 272	0.79 252	0.69 266	0.78 248	0.72 270

HSM-Net_RVC	0.93 264	1.09 243	0.79 246	1.10 288	0.78 270	1.09 286	0.79 275	1.16 266	0.80 270	1.14 247	0.79 273	1.17 289	0.77 269	0.73 265	0.83 277	0.78 268	1.19 293	0.79 273	1.18 291	0.72 269	1.19 288	0.80 272	0.72 269	0.80 276	1.18 296	0.74 272	1.14 288	0.73 272
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G-Net	0.82 255	1.77 282	0.78 245	0.78 255	0.78 270	0.78 251	0.78 274	0.78 227	0.79 269	0.79 212	0.78 272	0.78 253	0.78 270	0.78 267	0.78 273	0.78 268	0.79 250	0.79 273	0.79 255	0.79 272	0.79 245	0.79 271	0.79 272	0.79 275	0.79 252	0.79 275	0.79 249	0.79 273

NaN_ROB	0.80 244	0.80 219	0.80 247	0.80 258	0.80 272	0.80 252	0.80 276	0.80 228	0.80 270	0.80 214	0.80 274	0.80 256	0.80 271	0.80 268	0.80 275	0.80 270	0.80 252	0.80 275	0.80 256	0.80 275	0.80 246	0.80 272	0.80 273	0.80 276	0.80 254	0.80 276	0.80 250	0.80 274

CSAN	0.80 244	0.80 219	0.80 247	0.80 258	0.80 272	0.80 252	0.80 276	0.80 228	0.80 270	0.80 214	0.80 274	0.80 256	0.80 271	0.80 268	0.80 275	0.80 270	0.80 252	0.80 275	0.80 256	0.80 275	0.80 246	0.80 272	0.80 273	0.80 276	0.80 254	0.80 276	0.80 250	0.80 274

AIO-Stereo	0.82 255	1.06 240	0.73 235	0.97 272	0.74 268	1.06 284	0.60 251	1.04 258	0.90 278	1.00 236	1.01 289	0.78 253	0.85 277	0.74 266	0.62 251	0.67 254	1.12 282	0.55 242	0.70 245	0.65 252	0.93 259	0.66 253	0.67 254	0.67 262	0.82 257	0.74 272	0.92 260	0.83 276

DPSimNet_ROB	0.93 264	1.04 239	0.83 250	1.05 286	0.82 274	1.04 282	0.83 279	1.03 255	0.89 277	1.03 242	0.84 277	1.03 280	0.84 275	0.83 272	0.84 278	0.83 272	1.14 284	0.84 277	1.12 287	0.84 279	1.04 275	0.88 278	0.83 275	0.84 280	1.07 287	0.83 279	1.15 289	0.88 277

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 264	0.77 218	0.82 249	1.16 295	0.75 269	0.99 273	0.92 280	0.91 235	0.99 285	0.94 228	0.91 279	1.15 286	0.88 278	0.92 276	1.00 286	0.67 254	0.98 266	1.00 285	0.75 253	0.91 282	1.18 286	0.87 276	0.89 277	0.90 282	1.08 288	1.07 295	0.74 247	0.89 278

4D-IteraStereo	0.67 225	3.40 318	1.05 268	0.71 253	0.83 275	0.47 208	0.27 146	0.47 175	0.27 148	0.35 127	0.26 146	0.68 240	0.84 275	0.41 198	0.54 240	0.89 275	0.74 248	0.88 279	0.73 249	0.87 280	0.42 185	0.27 145	0.28 150	0.28 155	0.36 154	0.28 151	0.68 239	0.90 279

DPSM_ROB	0.93 264	0.92 227	0.94 256	0.96 270	1.02 288	0.92 263	0.98 283	0.95 241	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.91 262	0.97 283	0.92 276	0.91 281	0.91 279	0.96 264	0.94 282	0.93 267	0.91 282	0.93 259	0.92 280	0.93 279	0.91 283	0.91 263	0.99 283	0.92 260	0.91 280

DPSM	0.93 264	0.92 227	0.94 256	0.96 270	1.02 288	0.92 263	0.98 283	0.95 241	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.91 262	0.97 283	0.92 276	0.91 281	0.91 279	0.96 264	0.94 282	0.93 267	0.91 282	0.93 259	0.92 280	0.93 279	0.91 283	0.91 263	0.99 283	0.92 260	0.91 280

pmcnn	0.92 262	0.92 227	0.92 254	0.92 264	0.92 278	0.92 263	0.92 280	0.92 237	0.92 279	0.92 223	0.92 281	0.92 265	0.92 281	0.92 276	0.92 283	0.92 282	0.92 261	0.92 280	0.92 264	0.92 285	0.92 257	0.92 280	0.92 278	0.92 285	0.92 265	0.92 281	0.92 260	0.92 282

MM-Stereo_test2	1.15 285	1.90 284	1.10 272	1.37 305	0.94 281	1.36 302	0.98 283	1.48 283	0.98 284	1.37 269	0.98 284	1.37 303	0.98 285	0.95 280	0.94 285	0.95 284	1.37 303	0.95 284	1.38 302	0.95 286	1.38 303	0.95 284	0.95 282	0.95 287	1.37 306	0.95 282	1.37 304	0.95 283

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 239	0.57 193	0.57 214	0.56 229	0.92 278	1.07 285	0.63 254	1.03 255	0.82 274	0.49 179	0.77 271	0.69 241	0.54 241	0.58 234	0.54 240	0.86 274	1.06 279	0.72 270	1.06 282	0.79 272	0.58 226	0.87 276	0.59 241	0.46 221	0.76 251	0.46 220	1.05 280	0.97 284

DGTPSM_ROB	0.92 262	0.93 230	0.91 253	0.93 267	0.91 277	0.92 263	0.93 282	0.92 237	0.92 279	0.92 223	0.91 279	0.91 262	0.93 282	0.91 274	0.92 283	0.92 282	0.92 261	0.92 280	0.92 264	0.90 281	0.91 255	0.92 280	0.93 279	0.94 286	0.92 265	0.91 280	0.92 260	0.97 284

LGCAT	1.00 270	1.00 232	1.00 258	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 250	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 283	1.00 286	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 270	1.00 285	1.00 284	1.00 289	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

GANet	1.00 270	1.00 232	1.00 258	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 250	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 283	1.00 286	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 270	1.00 285	1.00 284	1.00 289	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

TDLM	1.00 270	1.00 232	1.00 258	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 250	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 283	1.00 286	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 270	1.00 285	1.00 284	1.00 289	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

CVANet_RVC	1.00 270	1.00 232	1.00 258	1.00 278	1.00 282	1.00 277	1.00 288	1.00 250	1.00 286	1.00 236	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 283	1.00 286	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 287	1.00 270	1.00 285	1.00 284	1.00 289	1.00 276	1.00 286	1.00 270	1.00 286

trnet	1.01 275	1.01 236	1.01 262	1.01 283	1.01 287	1.01 281	1.01 292	1.01 254	1.01 290	1.01 241	1.01 289	1.01 279	1.01 292	1.01 287	1.01 291	1.01 290	1.01 278	1.01 290	1.01 281	1.01 291	1.01 274	1.01 289	1.01 288	1.01 293	1.01 281	1.01 290	1.01 279	1.01 290

MM-Stereo_test3	1.22 295	1.60 277	1.19 285	1.48 308	1.02 288	1.48 307	0.99 287	1.54 284	1.03 291	1.41 271	1.03 291	1.44 305	1.00 287	1.04 289	1.04 292	1.02 292	1.42 306	1.04 291	1.48 305	1.01 291	1.48 304	1.03 290	1.06 292	1.04 294	1.53 309	1.04 292	1.49 305	1.04 291

plain	1.96 317	3.33 317	1.04 267	3.24 337	1.04 292	3.24 337	1.04 293	3.26 327	1.05 292	3.26 333	1.13 298	3.27 336	1.06 294	1.05 290	1.05 293	1.05 293	3.28 334	1.05 293	3.29 334	1.06 295	3.30 334	1.05 291	1.05 291	1.06 297	3.30 337	1.06 294	3.30 336	1.06 292

GLC_STEREO	1.05 281	1.01 236	1.02 263	1.02 285	1.02 288	1.05 283	1.06 294	1.05 259	1.05 292	1.04 244	1.05 292	1.05 281	1.04 293	1.06 291	1.05 293	1.06 294	1.06 279	1.05 293	1.06 282	1.05 294	1.06 277	1.06 292	1.04 290	1.05 295	1.04 283	1.05 293	1.06 281	1.06 292

MIF-Stereo (partial)	2.52 336	3.41 319	1.05 268	3.29 338	1.05 293	3.29 340	1.06 294	3.30 329	1.06 294	3.31 334	1.06 293	4.97 359	2.72 343	2.72 341	2.71 345	2.70 345	6.57 366	2.19 339	5.08 361	1.08 297	3.36 335	1.07 293	1.07 293	1.07 299	3.35 339	1.07 295	3.36 338	1.07 294

RP	1.14 283	1.16 247	1.15 278	1.17 297	1.10 297	1.16 290	1.15 300	1.10 261	1.16 302	1.15 248	1.08 294	1.16 287	1.15 300	1.15 299	1.14 301	1.16 300	1.16 287	1.10 295	1.10 284	1.10 298	1.16 282	1.11 296	1.10 294	1.19 308	1.14 292	1.19 307	1.07 282	1.10 295

qqai	1.17 291	1.27 264	1.10 272	1.26 300	1.09 296	1.23 297	1.11 298	1.26 275	1.11 297	1.26 261	1.08 294	1.25 296	1.11 297	1.11 294	1.10 296	1.09 295	1.27 297	1.11 298	1.27 296	1.11 299	1.27 297	1.10 295	1.10 294	1.11 301	1.27 301	1.10 298	1.24 297	1.11 296

edge stereo	1.15 285	1.18 252	1.11 275	1.12 291	1.17 304	1.17 295	1.17 302	1.16 266	1.18 306	1.16 251	1.17 304	1.17 289	1.13 299	1.11 294	1.11 298	1.12 297	1.17 289	1.17 302	1.11 286	1.17 305	1.17 284	1.17 301	1.18 301	1.14 304	1.11 290	1.18 305	1.12 286	1.11 296

SPS-STEREO	1.25 302	1.47 272	1.06 270	1.54 309	1.08 294	1.52 308	1.20 310	1.44 281	1.06 294	1.49 276	1.10 296	1.41 304	1.10 296	0.98 281	1.08 295	1.12 297	1.47 307	1.04 291	1.53 306	1.14 302	1.52 305	1.07 293	1.02 289	1.05 295	1.48 308	1.07 295	1.55 306	1.11 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AF-Net	2.06 326	25.73 379	1.18 282	1.12 291	1.16 303	1.16 290	1.19 305	1.10 261	1.17 305	1.15 248	1.14 299	1.11 284	1.16 301	1.16 300	1.14 301	1.11 296	1.15 285	1.13 301	1.21 294	1.17 305	1.11 279	1.21 305	1.17 300	1.17 306	1.17 294	1.11 301	1.20 296	1.13 299

NCC-stereo	1.15 285	1.17 251	1.12 277	1.10 288	1.15 300	1.14 288	1.15 300	1.15 264	1.12 298	1.17 254	1.17 304	1.11 284	1.17 304	1.11 294	1.10 296	1.16 300	1.12 282	1.11 298	1.16 288	1.13 301	1.23 293	1.16 299	1.19 303	1.11 301	1.18 296	1.17 304	1.17 293	1.13 299

RGC	1.15 285	1.16 247	1.17 281	1.15 293	1.11 299	1.21 296	1.21 311	1.10 261	1.15 300	1.16 251	1.11 297	1.17 289	1.09 295	1.14 298	1.11 298	1.16 300	1.19 293	1.11 298	1.10 284	1.15 304	1.11 279	1.19 302	1.16 299	1.12 303	1.17 294	1.10 298	1.16 290	1.17 301

Abc-Net	1.14 283	1.16 247	1.18 282	1.10 288	1.10 297	1.16 290	1.18 304	1.16 266	1.13 299	1.11 245	1.16 300	1.16 287	1.12 298	1.10 292	1.17 304	1.16 300	1.16 287	1.10 295	1.16 288	1.14 302	1.17 284	1.16 299	1.11 296	1.09 300	1.10 289	1.10 298	1.16 290	1.17 301
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UniTT-Stereo	2.12 327	3.66 322	1.10 272	3.48 340	1.15 300	3.57 341	1.11 298	3.44 330	1.16 302	3.52 335	1.16 300	3.50 337	1.16 301	1.10 292	1.13 300	1.15 299	3.61 336	1.17 302	3.64 335	1.12 300	3.58 337	1.12 297	1.12 297	1.17 306	3.53 340	1.18 305	3.52 339	1.18 303

stereogan	1.17 291	1.19 254	1.15 278	1.15 293	1.15 300	1.15 289	1.19 305	1.19 270	1.15 300	1.15 248	1.16 300	1.19 292	1.19 305	1.19 301	1.19 305	1.19 305	1.15 285	1.19 305	1.19 292	1.19 308	1.15 281	1.19 302	1.15 298	1.15 305	1.16 293	1.15 302	1.19 294	1.20 304

Nwc_Net	1.15 285	1.15 245	1.15 278	1.09 287	1.19 306	1.16 290	1.17 302	1.15 264	1.16 302	1.16 251	1.16 300	1.08 283	1.16 301	1.11 294	1.15 303	1.18 304	1.11 281	1.10 295	1.16 288	1.17 305	1.16 282	1.13 298	1.18 301	1.20 309	1.11 290	1.15 302	1.16 290	1.20 304

RAStereo	2.24 330	3.70 323	1.18 282	3.73 344	1.18 305	3.69 343	1.19 305	3.73 333	1.24 309	3.72 338	1.21 309	3.76 341	1.20 306	1.20 302	1.20 306	1.20 306	3.74 341	1.20 306	3.75 341	1.21 309	3.77 341	1.21 305	1.21 305	1.21 310	3.82 344	1.21 309	3.82 343	1.21 306

GANetREF_RVC	1.52 307	2.01 288	1.21 288	1.98 316	1.21 307	1.98 315	1.21 311	1.98 300	1.21 308	1.99 295	1.21 309	1.98 315	1.21 308	1.02 288	1.21 307	1.21 307	1.99 316	1.21 307	1.99 314	1.21 309	1.99 313	1.21 305	1.21 305	1.21 310	1.99 317	1.21 309	1.99 314	1.21 306
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
TorneroNet	1.15 285	1.10 244	0.51 201	0.69 246	0.51 239	1.10 287	0.50 237	0.51 189	0.51 237	13.92 372	1.17 304	0.49 214	0.51 239	0.54 229	0.48 231	0.49 229	0.49 212	0.65 254	0.70 245	0.49 235	0.51 213	0.49 231	0.67 254	1.36 316	0.51 218	0.50 238	0.52 220	1.23 308

S-Stereo	1.22 295	1.18 252	1.19 285	1.20 298	1.23 308	1.23 297	1.19 305	1.19 270	1.18 306	1.27 262	1.20 308	1.20 293	1.20 306	1.23 304	1.22 309	1.23 308	1.23 296	1.23 309	1.20 293	1.25 312	1.20 289	1.22 308	1.25 307	1.24 312	1.20 298	1.22 311	1.26 298	1.24 309

FAT-Stereo	1.22 295	1.23 255	1.19 285	1.21 299	1.24 309	1.24 299	1.19 305	1.25 274	1.24 309	1.25 260	1.19 307	1.20 293	1.24 309	1.20 302	1.21 307	1.25 309	1.22 295	1.21 307	1.25 295	1.23 311	1.22 291	1.19 302	1.19 303	1.24 312	1.25 299	1.20 308	1.19 294	1.25 310

MonStereo1	1.60 308	2.69 311	1.46 294	1.99 317	1.31 311	1.99 317	1.36 314	1.99 301	1.31 312	1.84 282	1.32 311	1.89 309	1.31 310	1.32 305	1.30 310	1.36 312	1.94 311	1.33 312	1.93 310	1.30 314	1.92 310	1.33 310	1.31 308	1.31 314	1.94 314	1.31 313	1.93 310	1.31 311

RASNet	1.39 303	1.37 271	1.35 289	1.38 306	1.40 313	1.39 305	1.77 328	1.36 278	1.74 327	1.36 268	1.36 313	1.36 302	1.36 312	1.36 306	1.35 311	1.41 317	1.36 301	1.36 315	1.36 301	1.35 315	1.36 301	1.35 312	1.36 310	1.35 315	1.36 305	1.35 315	1.36 303	1.35 312

CC-Net-ROB	1.51 306	4.40 331	1.69 306	1.39 307	1.40 313	1.37 304	1.40 318	1.36 278	1.39 315	1.41 271	1.36 313	1.35 301	1.38 314	1.39 309	1.39 312	1.36 312	1.36 301	1.35 313	1.39 303	1.39 316	1.37 302	1.36 313	1.41 314	1.48 321	1.39 307	1.42 320	1.35 302	1.35 312

R-Stereo Train	1.62 309	2.01 288	1.41 292	1.97 313	1.40 313	1.96 313	1.39 315	1.93 294	1.39 315	1.92 287	1.38 315	1.94 312	1.39 315	1.40 310	1.45 315	1.38 314	1.96 313	1.37 316	1.97 311	1.39 316	1.98 311	1.41 315	1.40 312	1.37 317	1.97 315	1.38 316	1.96 312	1.37 314

RAFT-Stereo	1.62 309	2.01 288	1.41 292	1.97 313	1.40 313	1.96 313	1.39 315	1.93 294	1.39 315	1.92 287	1.38 315	1.94 312	1.39 315	1.40 310	1.45 315	1.38 314	1.96 313	1.37 316	1.97 311	1.39 316	1.98 311	1.41 315	1.40 312	1.37 317	1.97 315	1.38 316	1.96 312	1.37 314
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WAO-8	1.02 278	1.50 273	1.49 297	0.40 179	0.40 206	1.56 309	0.98 283	1.55 285	0.58 246	4.18 349	0.40 209	0.79 255	0.48 227	0.91 274	0.39 206	0.99 285	0.71 244	0.70 268	0.51 222	0.77 271	1.07 278	0.82 275	0.69 262	0.96 288	1.01 281	1.30 312	1.10 285	1.38 316

PS-NSSS	1.48 305	4.46 332	1.35 289	1.35 304	1.35 312	1.41 306	1.34 313	1.36 278	1.35 314	1.40 270	1.35 312	1.33 300	1.35 311	1.37 307	1.40 314	1.35 311	1.35 299	1.35 313	1.39 303	1.44 320	1.35 300	1.34 311	1.35 309	1.38 319	1.35 304	1.33 314	1.34 301	1.38 316

MonStereo	1.66 312	2.63 310	1.46 294	1.99 317	1.41 317	2.03 318	1.39 315	2.04 304	1.43 318	1.94 290	1.40 317	1.92 311	1.37 313	1.38 308	1.39 312	1.39 316	1.99 316	1.38 318	2.04 316	1.41 319	2.02 315	1.37 314	1.39 311	1.38 319	1.99 317	1.38 316	2.01 316	1.39 318

HBP-ISP	1.47 304	1.07 242	1.03 266	1.30 302	1.08 294	1.36 302	1.06 294	1.44 281	1.25 311	1.97 293	1.51 318	1.65 308	1.58 318	0.98 281	1.58 319	1.68 324	1.98 315	1.32 310	2.02 315	1.28 313	2.95 332	1.89 333	0.97 283	1.06 297	1.26 300	0.99 283	1.94 311	1.43 319

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 335	2.85 313	1.90 319	2.90 334	2.77 344	2.88 334	2.85 346	2.51 317	2.85 346	2.88 328	1.99 336	2.50 328	2.76 344	2.20 330	1.57 318	2.64 344	2.89 333	2.63 344	5.69 364	1.03 293	2.01 314	2.71 343	2.74 346	2.73 347	2.87 335	1.64 326	1.00 270	1.49 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	1.85 316	3.50 320	1.61 300	2.12 319	1.47 318	2.14 319	1.47 319	2.33 313	1.53 319	2.12 300	1.54 319	2.19 317	1.53 317	1.54 312	1.53 317	1.53 318	2.20 318	1.54 319	2.24 317	1.57 321	2.21 321	1.49 317	1.59 316	1.49 322	2.15 323	1.52 321	2.15 318	1.54 321

DPSMNet_ROB	1.62 309	1.60 277	1.59 299	1.61 311	1.69 322	1.66 311	1.61 320	1.70 289	1.65 324	1.62 279	1.60 321	1.61 306	1.60 319	1.60 313	1.59 320	1.62 322	1.60 308	1.63 323	1.62 308	1.68 327	1.70 307	1.60 318	1.64 321	1.60 323	1.61 310	1.60 322	1.60 307	1.59 322

LG-G_1	1.99 319	2.56 307	1.63 302	2.54 330	1.62 320	2.55 331	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.50 320	1.62 323	2.50 328	1.61 320	1.61 314	1.61 321	1.61 319	2.55 329	1.61 320	2.55 330	1.61 322	2.55 329	1.61 319	1.61 317	1.61 324	2.55 331	1.61 323	2.54 329	1.61 323

LG-G	1.99 319	2.56 307	1.63 302	2.54 330	1.62 320	2.55 331	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.50 320	1.62 323	2.50 328	1.61 320	1.61 314	1.61 321	1.61 319	2.55 329	1.61 320	2.55 330	1.61 322	2.55 329	1.61 319	1.61 317	1.61 324	2.55 331	1.61 323	2.54 329	1.61 323

LGtest1	1.99 319	2.55 306	1.62 301	2.54 330	1.61 319	2.54 328	1.61 320	2.51 317	1.61 320	2.49 319	1.61 322	2.49 327	1.61 320	1.61 314	1.61 321	1.61 319	2.55 329	1.62 322	2.54 329	1.61 322	2.54 328	1.61 319	1.61 317	1.61 324	2.54 330	1.61 323	2.54 329	1.61 323

UDGNet	1.97 318	2.43 302	1.67 304	2.46 327	1.70 324	2.44 326	1.69 325	2.34 314	1.63 323	2.35 316	1.67 325	2.37 326	1.67 323	1.68 318	1.64 324	1.67 323	2.44 325	1.64 324	2.43 325	1.67 325	2.43 327	1.66 322	1.67 322	1.63 327	2.43 328	1.66 328	2.42 327	1.66 326

MFMNet_re	1.77 314	1.89 283	1.72 308	1.88 312	1.69 322	1.89 312	1.67 324	1.91 293	1.70 325	1.87 283	1.67 325	1.89 309	1.68 324	1.67 317	1.67 325	1.70 325	1.88 310	1.68 325	1.88 309	1.67 325	1.89 308	1.68 324	1.70 323	1.71 328	1.87 313	1.68 330	1.87 309	1.68 327

derf	1.84 315	1.93 285	1.73 309	1.97 313	1.77 325	1.98 315	1.76 327	1.94 296	1.73 326	1.97 293	1.78 327	1.97 314	1.76 325	1.76 320	1.71 326	1.79 326	1.94 311	1.77 326	1.98 313	1.75 329	1.89 308	1.71 325	1.77 326	1.77 330	2.01 319	1.74 331	2.00 315	1.71 328

FBW_ROB	2.04 322	2.50 303	1.75 310	2.45 326	1.78 326	2.40 324	1.74 326	2.47 316	1.77 328	2.37 317	1.81 328	2.30 320	1.80 326	1.78 321	1.88 336	1.80 327	2.41 324	1.77 326	2.43 325	1.83 330	2.39 325	1.81 330	1.76 325	1.75 329	2.56 333	1.75 332	2.30 323	1.74 329

FC-DCNN	1.10 282	0.81 222	0.77 244	0.63 243	0.42 213	0.86 259	0.64 256	0.91 235	0.96 283	1.11 245	0.80 274	1.07 282	0.81 273	0.67 253	1.75 327	1.30 310	1.41 305	0.85 278	1.28 298	0.71 267	2.12 319	1.32 309	0.52 234	0.81 279	1.64 312	1.40 319	2.39 326	1.75 330

StereoVision	3.44 342	10.12 366	1.68 305	5.44 365	2.26 340	5.87 365	1.97 337	5.17 346	1.31 312	5.80 363	1.56 320	5.62 364	1.84 329	1.97 328	1.91 337	1.84 329	4.98 359	1.32 310	5.60 362	1.71 328	5.35 364	1.73 329	1.97 336	1.96 335	5.40 363	1.65 327	5.08 361	1.76 331

sCroCo_RVC	2.76 337	4.00 325	1.82 312	4.00 348	1.83 327	3.98 349	1.82 329	3.99 336	1.81 329	4.14 346	2.76 344	4.13 350	1.82 328	1.83 322	1.83 328	1.82 328	4.01 346	1.82 329	3.98 344	1.86 332	4.00 346	1.82 331	1.83 328	1.84 331	4.02 350	1.81 333	4.00 347	1.83 332

DNSM	2.31 334	4.05 326	3.13 337	2.62 333	1.85 331	2.62 333	1.85 334	3.98 334	1.85 330	2.55 322	1.85 330	2.55 331	1.85 330	1.85 325	1.85 330	1.85 330	2.62 332	1.85 330	2.62 332	1.85 331	2.62 331	1.85 332	1.85 330	1.85 332	2.63 334	1.85 337	2.63 332	1.85 333

MaDis-Stereo	3.69 345	10.19 367	2.01 321	6.09 366	2.01 334	5.94 366	1.82 329	6.14 351	1.85 330	6.59 366	1.82 329	6.01 365	1.81 327	1.83 322	1.83 328	2.02 334	5.87 363	1.79 328	5.93 365	2.06 338	4.63 355	1.67 323	1.84 329	2.08 337	5.90 364	1.66 328	6.34 366	1.87 334

TRStereo	2.05 323	2.13 291	1.85 313	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 332	2.29 310	1.86 331	2.30 320	1.87 331	2.30 337	1.87 333	2.08 335	2.29 320	1.87 331	2.30 319	1.87 333	2.08 316	1.72 326	1.86 331	2.30 343	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 334

XX-Stereo	2.05 323	2.13 291	1.85 313	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 332	2.29 310	1.86 331	2.30 320	1.87 331	2.30 337	1.87 333	2.08 335	2.29 320	1.87 331	2.30 319	1.87 333	2.08 316	1.72 326	1.86 331	2.30 343	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 334

EAI-Stereo	2.05 323	2.13 291	1.85 313	2.27 320	1.84 328	2.28 320	1.84 331	2.29 309	1.87 332	2.29 310	1.86 331	2.30 320	1.87 331	2.30 337	1.87 333	2.08 335	2.29 320	1.87 331	2.30 319	1.87 333	2.08 316	1.72 326	1.86 331	2.30 343	2.13 320	1.84 334	2.29 320	1.87 334

sAnonymous2	2.87 339	4.16 327	1.89 317	4.26 353	1.87 332	4.23 352	1.92 335	4.17 337	1.94 336	4.16 347	1.92 334	4.20 351	1.92 334	1.96 326	1.86 331	1.87 331	4.25 350	1.90 334	4.23 350	1.91 336	4.26 349	1.93 334	1.89 334	1.90 333	4.07 352	1.91 338	5.09 363	1.93 338

CroCo_RVC	2.87 339	4.16 327	1.89 317	4.26 353	1.87 332	4.23 352	1.92 335	4.17 337	1.94 336	4.16 347	1.92 334	4.20 351	1.92 334	1.96 326	1.86 331	1.87 331	4.25 350	1.90 334	4.23 350	1.91 336	4.26 349	1.93 334	1.89 334	1.90 333	4.07 352	1.91 338	5.09 363	1.93 338

AIO_test	2.22 328	2.36 301	2.10 322	2.47 328	2.15 336	2.54 328	2.06 338	2.27 307	2.09 338	2.29 310	2.13 337	2.30 320	2.09 336	2.25 333	2.15 340	1.95 333	2.52 328	2.08 336	2.32 322	2.21 342	2.20 320	2.26 339	2.05 337	2.06 336	2.40 327	2.16 342	2.52 328	2.05 340

HUF	2.22 328	2.33 298	2.24 326	2.35 324	2.07 335	2.45 327	2.11 339	2.42 315	2.13 339	2.19 303	2.15 338	2.10 316	2.09 336	2.27 335	2.04 338	2.08 335	2.44 325	2.12 338	2.38 324	2.18 340	2.29 323	2.22 337	2.12 338	2.12 338	2.52 329	2.10 340	2.22 319	2.15 341

AIO_rvc	2.25 331	2.35 300	2.10 322	2.47 328	2.17 337	2.54 328	2.15 340	2.32 312	2.21 340	2.29 310	2.28 340	2.33 325	2.09 336	2.26 334	2.14 339	2.08 335	2.49 327	2.09 337	2.53 328	2.14 339	2.34 324	2.23 338	2.14 339	2.18 339	2.19 324	2.15 341	2.35 325	2.22 342

Anonymous3	3.36 341	4.93 337	2.20 324	4.92 360	2.23 338	4.90 360	2.23 341	4.89 343	2.24 341	4.95 359	2.21 339	4.91 358	2.21 339	2.18 329	2.22 341	2.22 340	4.86 357	2.20 340	4.90 357	2.20 341	4.96 359	2.21 336	2.21 340	2.21 340	6.30 366	2.21 343	4.90 356	2.23 343

STTStereo	2.30 333	2.34 299	2.26 328	2.37 325	2.23 338	2.40 324	2.35 343	2.20 305	2.33 343	2.28 307	2.31 342	2.19 317	2.37 341	2.20 330	2.31 343	2.23 341	2.38 323	2.25 341	2.33 323	2.27 343	2.39 325	2.27 340	2.31 342	2.29 342	2.37 326	2.32 345	2.34 324	2.26 344

NCCL2	2.27 332	2.27 297	2.28 329	2.27 320	2.28 341	2.28 320	2.28 342	2.27 307	2.28 342	2.28 307	2.28 340	2.29 319	2.28 340	2.28 336	2.29 342	2.28 342	2.28 319	2.28 342	2.27 318	2.28 344	2.28 322	2.28 341	2.28 341	2.28 341	2.28 325	2.28 344	2.11 317	2.28 345

NLSM1	2.82 338	3.85 324	2.57 334	3.19 336	2.46 342	3.28 339	2.38 344	3.29 328	2.42 344	3.20 332	2.64 343	3.14 334	2.62 342	2.46 340	2.44 344	2.51 343	3.31 335	2.53 343	3.17 333	2.47 345	3.27 333	2.33 342	2.65 343	2.61 346	3.22 336	2.55 346	3.31 337	2.39 346

U	5.23 366	8.71 357	2.75 335	8.64 372	2.76 343	8.65 372	2.79 345	8.67 365	2.79 345	8.70 371	2.79 345	8.70 371	2.79 345	2.79 342	2.80 347	2.80 347	8.84 371	2.82 345	8.82 371	2.89 346	8.84 370	2.83 344	2.83 347	2.82 348	8.87 373	2.83 347	8.84 372	2.83 347

MLG-Stereo_test1	3.87 348	4.67 334	3.29 342	5.26 364	3.25 350	5.04 362	3.11 349	4.43 339	3.27 351	5.02 361	3.21 349	4.71 357	3.10 348	3.22 344	3.06 348	2.98 349	5.03 361	3.18 348	4.95 359	2.94 347	4.70 357	3.32 347	3.30 349	3.27 351	5.17 361	3.08 350	5.02 359	2.85 348

MLG-Stereo_test3	3.87 348	4.64 333	3.29 342	5.17 363	3.23 349	4.83 359	3.02 347	4.95 344	3.22 349	4.31 350	3.33 352	5.08 361	3.20 350	3.23 345	2.77 346	3.20 352	4.99 360	3.24 350	4.93 358	2.94 347	4.82 358	3.33 349	3.33 350	3.29 352	5.19 362	3.02 348	5.08 361	2.93 349

NLCSM	3.61 343	5.05 339	3.36 345	4.13 350	3.31 352	3.91 345	3.26 352	3.98 334	3.24 350	4.08 345	3.06 347	3.95 346	3.25 351	3.25 346	3.10 349	3.17 351	4.20 349	3.08 346	4.16 348	3.24 352	4.26 349	3.46 351	3.14 348	3.19 350	4.02 350	3.24 351	4.21 351	3.17 350

MLG-Stereo_test2	3.86 347	4.96 338	3.13 337	4.65 358	3.27 351	5.17 364	3.07 348	5.01 345	3.01 347	4.93 358	3.03 346	4.56 356	3.32 352	3.26 347	3.33 352	3.30 353	5.17 362	3.19 349	4.86 356	2.96 350	5.04 361	3.25 346	2.67 344	3.15 349	4.98 360	3.05 349	4.59 354	3.30 351

TESTraft	4.16 355	8.03 352	6.81 361	3.99 347	3.68 357	3.93 346	3.70 358	6.86 358	3.69 356	3.93 342	3.88 362	3.93 345	3.59 358	3.65 353	3.64 354	3.68 357	3.92 344	3.72 358	3.92 342	3.57 355	3.84 342	3.70 354	3.71 356	3.67 356	3.91 348	3.74 357	3.92 346	3.67 352

RAFT_CTSACE	4.43 357	8.26 355	6.10 355	4.62 357	4.01 364	4.54 357	3.65 356	6.09 350	3.93 359	4.64 355	4.14 365	4.26 353	4.13 364	3.91 358	3.88 363	4.06 364	4.30 352	4.03 362	4.27 352	3.92 361	4.26 349	3.67 352	3.91 359	4.16 364	4.82 357	4.08 365	4.20 350	3.67 352

DPSNet	3.67 344	3.61 321	3.62 346	3.64 341	3.61 356	3.64 342	3.65 356	3.64 332	3.67 355	3.67 337	3.65 354	3.68 339	3.69 359	3.69 354	3.69 361	3.68 357	3.70 338	3.70 356	3.69 340	3.69 358	3.71 340	3.69 353	3.67 354	3.69 359	3.68 343	3.67 355	3.68 341	3.67 352

TestStereo1	4.11 351	7.79 350	6.72 359	3.93 345	3.81 359	3.96 347	3.58 354	6.96 359	3.74 357	3.90 340	3.76 357	3.89 343	3.57 356	3.70 355	3.66 357	3.34 354	3.80 342	3.62 353	3.66 337	3.68 356	3.91 343	3.70 354	3.65 352	3.67 356	3.88 345	3.53 353	3.89 344	3.68 355

SA-5K	4.11 351	7.79 350	6.72 359	3.93 345	3.81 359	3.96 347	3.58 354	6.96 359	3.74 357	3.90 340	3.76 357	3.89 343	3.57 356	3.70 355	3.66 357	3.34 354	3.80 342	3.62 353	3.66 337	3.68 356	3.91 343	3.70 354	3.65 352	3.67 356	3.88 345	3.53 353	3.89 344	3.68 355

test-1	4.11 351	7.65 347	4.93 349	3.65 342	3.58 354	4.70 358	3.74 360	4.73 341	4.06 362	3.72 338	4.11 364	3.70 340	3.49 354	3.36 348	3.65 356	4.17 365	3.92 344	4.04 363	4.19 349	3.75 359	4.69 356	4.18 360	3.88 358	3.90 361	4.73 356	3.77 360	3.12 335	3.68 355

test_4	4.11 351	8.05 353	6.64 357	4.52 356	3.68 357	3.00 335	3.40 353	6.21 354	3.29 352	4.07 344	3.84 360	4.04 348	3.76 361	3.56 352	3.67 359	3.76 360	4.04 347	3.79 359	4.10 345	3.53 354	3.98 345	3.74 357	3.55 351	3.61 354	3.94 349	3.75 358	3.73 342	3.73 358

Sa-1000	3.84 346	7.71 348	6.81 361	4.15 351	2.86 345	3.27 338	3.87 362	5.99 348	4.35 366	2.78 326	3.71 355	3.88 342	3.56 355	3.88 357	3.64 354	2.71 346	3.72 339	3.27 351	3.67 339	3.15 351	3.51 336	3.36 350	2.70 345	3.49 353	3.32 338	3.76 359	2.87 334	3.76 359

SA	3.93 350	7.22 344	4.74 348	4.15 351	3.88 362	3.70 344	4.02 365	6.67 356	3.95 360	3.64 336	3.74 356	3.63 338	3.00 346	3.51 349	3.68 360	3.68 357	3.73 340	3.71 357	3.64 335	3.48 353	3.58 337	2.97 345	3.69 355	3.61 354	3.55 342	3.42 352	3.64 340	3.79 360

raft_robust	4.19 356	7.78 349	6.08 354	3.30 339	3.85 361	4.03 350	3.73 359	6.25 355	3.30 353	4.44 352	3.28 351	4.01 347	3.82 362	4.29 362	3.70 362	4.01 362	4.48 355	3.42 352	4.11 346	3.76 360	4.05 347	3.32 347	3.85 357	3.82 360	4.71 355	3.83 361	4.09 348	3.80 361

cross-raft	4.43 357	7.31 345	6.46 356	4.47 355	3.95 363	4.46 355	3.95 363	6.70 357	3.97 361	4.41 351	3.82 359	4.38 354	3.94 363	3.95 360	3.95 365	3.95 361	4.45 354	3.95 361	4.46 353	3.95 362	4.46 354	3.95 358	3.95 361	3.94 363	4.40 354	3.95 364	4.45 353	3.95 362

RAFT+CT+SA	4.43 357	7.34 346	6.71 358	5.01 361	4.38 365	4.40 354	3.85 361	6.15 353	4.30 365	4.89 357	3.26 350	4.49 355	3.01 347	4.53 363	3.36 353	3.65 356	3.64 337	4.39 365	3.94 343	4.28 364	4.44 353	4.30 362	4.24 364	4.52 366	3.90 347	3.85 362	4.89 355	4.00 363

test_5	4.51 360	8.85 358	5.35 353	3.66 343	3.56 353	5.10 363	4.47 367	6.14 351	4.07 363	4.96 360	3.87 361	5.14 363	4.17 366	3.53 350	4.39 366	4.53 366	4.15 348	3.62 353	4.74 355	2.94 347	3.63 339	4.53 364	4.20 363	4.54 367	4.86 358	3.68 356	4.95 357	4.06 364

test_3	4.55 361	10.96 368	7.69 367	4.04 349	3.60 355	4.10 351	3.98 364	7.94 361	4.56 367	3.99 343	4.03 363	4.08 349	3.74 360	3.99 361	3.91 364	4.05 363	4.33 353	3.89 360	4.14 347	4.00 363	4.11 348	4.02 359	4.01 362	3.91 362	3.53 340	3.94 363	4.19 349	4.20 365

SGM-Forest	5.07 365	6.74 342	4.17 347	6.46 367	4.68 366	6.21 368	4.38 366	6.00 349	4.14 364	5.84 364	4.44 366	6.28 366	4.16 365	3.92 359	4.56 367	4.60 367	6.15 364	4.27 364	6.12 366	4.31 365	5.99 365	4.27 361	3.92 360	4.27 365	6.13 365	4.10 366	6.18 365	4.49 366
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.92 363	4.80 336	4.98 350	4.82 359	4.97 367	4.91 361	4.78 368	4.80 342	4.88 368	4.78 356	4.80 367	4.99 360	4.81 367	4.83 364	4.87 368	4.97 368	4.93 358	5.01 367	5.03 360	4.90 367	5.02 360	5.02 365	5.06 365	5.04 368	4.93 359	4.89 367	5.01 358	5.09 367

SGM+DAISY	6.35 367	8.16 354	5.14 352	8.12 371	5.08 369	8.12 371	5.16 369	8.01 362	5.18 370	7.92 369	5.14 368	7.89 370	5.14 368	4.95 365	5.33 369	5.32 369	8.14 370	5.16 368	8.16 370	5.16 368	8.21 369	5.19 366	5.12 366	5.12 369	8.18 371	5.24 368	8.12 371	5.11 368

DispFullNet	4.96 364	5.67 340	3.30 344	5.01 361	3.21 348	4.50 356	3.11 349	4.43 339	3.44 354	4.60 354	3.46 353	5.13 362	3.44 353	3.53 350	3.20 351	2.87 348	4.80 356	3.15 347	4.70 354	4.83 366	9.02 371	5.98 368	5.95 369	6.21 370	8.84 372	5.85 369	9.76 373	5.91 369

RAFT	6.60 368	9.99 363	8.33 368	7.21 370	6.55 370	5.95 367	5.87 370	8.70 366	5.02 369	5.10 362	6.69 370	7.06 369	6.94 371	6.17 368	7.09 372	6.84 370	6.47 365	4.72 366	5.60 362	5.60 369	5.11 362	5.97 367	6.93 371	6.89 372	7.16 368	7.08 373	6.58 367	6.66 370

FC-DCNN v2	4.74 362	3.16 316	3.16 340	3.16 335	3.16 346	3.16 336	3.16 351	3.16 326	3.16 348	3.16 331	3.16 348	3.16 335	3.16 349	3.16 343	3.16 350	3.16 350	6.72 367	6.72 369	6.72 367	6.72 372	6.72 366	6.72 371	6.72 370	6.72 371	6.72 367	6.72 370	6.72 368	6.72 371

test-v	7.17 369	11.53 369	7.63 365	7.17 368	6.87 371	7.48 369	6.90 371	8.14 363	6.88 371	6.93 367	7.42 371	7.05 367	6.14 369	6.05 366	6.86 370	6.99 371	7.60 368	6.75 370	6.90 368	6.66 370	7.83 367	6.36 369	5.89 367	7.34 373	7.19 369	6.75 371	7.52 369	6.77 372

test-2	7.17 369	11.53 369	7.63 365	7.17 368	6.87 371	7.48 369	6.90 371	8.14 363	6.88 371	6.93 367	7.42 371	7.05 367	6.14 369	6.05 366	6.86 370	6.99 371	7.60 368	6.75 370	6.90 368	6.66 370	7.83 367	6.36 369	5.89 367	7.34 373	7.19 369	6.75 371	7.52 369	6.77 372

MANE	18.41 371	23.00 378	16.00 373	22.00 380	15.00 373	22.00 380	15.00 373	22.00 380	15.00 373	21.00 380	15.00 373	22.00 379	15.00 372	15.00 373	17.00 373	15.00 373	23.00 379	15.00 372	22.00 379	15.00 373	23.00 379	15.00 372	18.00 372	15.00 375	24.00 381	17.00 374	24.00 381	16.00 374

rafts_anoy	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

raft+_RVC	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

raftrobust	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

CasAABBNet	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

RALCasStereoNet	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

RALAANet	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

MSMDNet	20.00 372	20.00 371	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375

fast-reg	37.00 379	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382

Reg-Stereo(zero)	37.00 379	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382

FLISNet	37.00 379	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382

CoSv	37.00 379	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382

CBMV	101.59 384	71.60 385	48.40 386	72.70 386	49.00 386	79.60 386	48.40 386	80.90 386	46.90 385	68.90 385	49.00 386	78.00 385	572.10 394	49.50 385	51.30 385	48.40 385	72.20 384	639.60 394	79.40 384	48.90 386	79.50 384	51.40 384	52.30 385	48.30 388	80.20 386	49.10 386	79.60 387	47.60 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 383	72.66 386	46.52 385	70.00 385	44.89 385	64.24 385	43.75 385	73.65 385	48.92 386	72.70 386	42.40 385	60.70 384	50.23 384	50.07 386	67.69 386	68.60 386	83.13 385	47.77 384	82.48 385	46.00 385	95.93 385	53.44 385	50.66 384	45.00 387	84.99 387	53.64 387	79.01 386	52.07 387

DF_test	168.38 386	396.55 392	180.19 388	193.64 388	133.63 387	193.53 388	141.18 387	219.97 388	133.80 387	188.12 388	133.62 387	187.99 390	133.61 385	133.68 387	133.47 390	133.49 390	193.64 388	133.70 386	193.74 388	133.73 388	193.58 389	133.90 388	133.51 386	133.58 389	193.57 389	133.62 388	193.54 389	139.69 388

MeshStereo	151.99 385	131.36 387	140.69 387	151.38 387	151.40 388	150.79 387	151.72 388	149.36 387	159.46 388	146.42 387	150.73 388	149.06 389	176.22 386	143.94 388	133.10 389	133.45 389	153.30 387	154.22 387	154.67 387	153.95 389	156.90 388	156.53 389	160.21 387	162.72 390	154.57 388	160.59 389	153.47 388	163.50 389
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	248.11 387	409.00 393	288.00 390	412.00 390	280.00 390	411.00 393	288.00 390	356.00 389	275.00 393	379.00 393	303.00 393	415.00 392	278.00 391	260.00 393	104.00 387	103.00 387	126.00 386	108.00 385	118.00 386	98.00 387	126.00 387	104.00 387	268.00 390	216.00 392	279.00 393	201.00 390	288.00 393	206.00 390

DLCB_ROB	280.78 391	376.74 391	215.59 389	376.74 389	215.59 389	376.74 392	215.59 389	366.42 390	218.39 390	366.42 392	218.39 390	366.42 391	218.39 389	209.96 390	219.76 393	219.38 392	376.72 392	216.43 388	376.72 389	216.43 390	376.72 392	216.43 390	216.14 388	216.14 393	376.69 394	217.67 392	376.69 394	217.67 391

AE-Stereo	252.48 388	202.00 388	361.00 392	502.00 392	324.00 392	321.00 389	482.00 395	423.00 392	227.00 392	201.00 389	273.00 392	101.00 386	207.00 387	198.00 389	183.00 391	181.00 391	221.00 389	232.00 391	477.00 390	220.00 391	111.00 386	100.00 386	219.00 389	214.00 391	204.00 390	211.00 391	200.00 390	222.00 392

MGS-Stereo	264.93 389	208.00 389	362.00 393	512.00 393	350.00 393	326.00 390	443.00 394	410.00 391	210.00 389	232.00 391	215.00 389	125.00 387	217.00 388	216.00 391	127.00 388	122.00 388	223.00 390	230.00 389	487.00 392	255.00 392	250.00 390	223.00 391	272.00 391	228.00 394	241.00 391	220.00 393	214.00 391	235.00 393

EGLCR-Stereo	276.81 390	209.00 390	366.00 394	514.00 394	354.00 394	336.00 391	422.00 392	440.00 393	220.00 391	231.00 390	245.00 391	135.00 388	237.00 390	218.00 392	197.00 392	222.00 393	223.00 390	230.00 389	487.00 392	255.00 392	250.00 390	273.00 392	272.00 391	228.00 394	241.00 391	220.00 393	214.00 391	235.00 393

LE_ROB	387.11 392	453.07 394	321.39 391	500.23 391	323.05 391	493.99 394	324.56 391	477.63 394	322.28 394	465.51 394	322.97 394	486.37 393	334.17 392	305.26 394	320.63 394	327.66 394	476.08 393	315.70 392	483.76 391	335.15 394	469.64 393	309.74 393	315.90 393	318.85 396	498.41 395	328.85 395	491.00 395	330.08 395

SGM-ForestM	522.49 393	676.08 395	448.56 395	638.17 395	433.15 395	639.59 395	427.03 393	617.52 395	439.90 395	604.63 395	429.02 395	611.68 394	432.74 393	420.18 395	451.96 395	465.85 395	601.06 394	403.73 393	659.15 394	405.50 395	669.64 394	437.21 394	455.85 394	425.66 397	689.82 396	481.65 396	662.43 396	479.61 396

CBMV_ROB	1133.35 394	1280.38 396	976.92 396	1317.57 396	1021.62 396	1282.66 396	1022.22 396	1213.88 396	982.57 396	1194.12 396	975.90 396	1357.87 395	1090.02 395	943.32 396	1021.85 396	1006.47 396	1309.01 395	986.29 395	1499.40 395	986.35 396	1359.35 395	975.96 395	975.21 395	969.30 398	1337.82 397	1042.34 397	1398.25 397	1073.86 397

111111	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

SGD-Stereo	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

IGEV-Stereo++	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

IGEV-Stereo+	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

anonymousdsp2	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

anonymousdsp	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

AMNet	10000000.00 395	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398

ASD4																								0.20 128

Low-res two-view benchmark