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	1.03 240	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 67	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 313	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	1.47 272	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	1.47 272	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	1.32 263	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	1.46 271	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	1.32 263	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 40	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 40	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 40	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 59	0.05 37	0.61 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 256	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 45	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 40	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 40	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 294	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 47	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	1.63 318	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

ADCRef	0.13 72	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 56	0.04 31	0.04 32	2.46 316	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 67	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 305	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 50	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 49	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 49	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 49	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 47	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	1.53 313	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet-RVC	0.11 59	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	1.79 325	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 59	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	1.74 322	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

TS12	0.08 33	0.16 83	0.14 82	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

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 91	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 51	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 52	0.08 49	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 41	0.07 51	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.07 48	0.06 49	0.07 47	0.07 51	0.08 49	0.06 49

anonymous	0.09 40	0.14 71	0.13 77	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 62	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 56	0.07 52	0.13 89	0.07 49	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.09 56	0.07 51	0.09 55	0.07 53

BEATNet-Init1	0.15 84	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 301	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.08 47	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 48	0.07 51	0.07 47	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 84	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 301	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.08 47	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 48	0.07 51	0.07 47	0.07 53

MatchStereo	0.27 122	0.12 66	2.51 331	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 320	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.09 57	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.08 52	0.07 52	0.08 48	0.08 56	0.09 55	0.08 56
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 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 57

over-9	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.09 56	0.14 62	0.09 57	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.13 89	0.09 57	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 57

SepStereo	0.09 40	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 60	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 56	0.09 57	0.08 52	0.08 56	0.09 57	0.09 55	0.08 57	0.09 55	0.08 55	0.09 55	0.08 57	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.09 57

LRCNet_RVC	0.11 59	0.12 66	0.09 43	0.12 72	0.09 56	0.12 72	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.12 61	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.09 53	0.09 57	0.09 57	0.12 73	0.16 108	0.21 108	0.09 58	0.12 73	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.12 73	0.28 149	0.12 73	0.09 57

UNet	0.19 99	0.13 69	0.09 43	0.13 75	0.09 56	0.13 75	0.09 56	0.13 61	0.09 57	0.90 220	0.09 58	0.13 75	0.09 57	0.10 56	0.09 57	0.70 261	0.13 75	0.09 58	0.13 73	0.10 61	0.91 253	0.09 58	0.10 58	0.09 57	0.13 74	0.10 60	0.13 75	0.09 57

PDISCO_ROB	0.50 188	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 343	0.13 75	0.12 92	0.14 62	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 329	0.11 76	2.20 327	0.13 97	0.12 90	0.16 92	0.10 59	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.15 82	0.10 60	2.75 330	0.09 57

over-6	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 68	0.10 63

over-8	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 68	0.10 63

S2M2_L	0.13 72	0.14 71	0.10 46	0.14 76	0.10 60	0.15 86	0.10 60	0.30 127	0.10 60	0.14 62	0.17 109	0.14 76	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.14 76	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 75	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 76	0.10 63
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.12 67	0.18 89	0.11 62	0.14 76	0.10 60	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.14 62	0.10 62	0.14 76	0.10 61	0.10 56	0.11 75	0.10 59	0.15 84	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 75	0.10 62	0.11 73	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 76	0.10 63

AnonymousM	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

PVD	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SHD	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SAMSARA	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

XQC	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSC	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTS	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSA	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet+	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet++	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

S2M2_XL	0.24 115	1.32 269	0.86 253	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.11 74	1.05 260	0.12 90	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.17 96	0.11 78	0.17 94	0.11 76	0.17 95	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.17 95	0.11 76	0.17 95	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 90	1.25 257	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 90	1.25 257	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

JetRed	0.22 111	0.11 63	0.12 68	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 74	0.11 57	0.11 75	2.93 326	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.12 90	0.11 68	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 77

JetBlue	0.23 113	0.12 66	0.13 77	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 62	0.12 90	3.07 327	0.12 93	0.12 74	0.11 76	0.11 72	0.13 97	0.13 96	0.12 73	0.12 94	0.13 73	0.11 76	0.12 73	0.13 98	0.12 90	0.14 101	0.13 74	0.12 92	0.12 73	0.11 77

testlalala	0.17 90	1.25 257	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 90	1.25 257	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 90	1.25 257	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

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

IPLGR_C	0.13 72	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.15 84	0.11 77

MIPNet	0.12 67	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 77

IPLGR	0.13 72	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.13 96	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.12 95	0.12 82	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 76	0.11 77

ACRE	0.13 72	0.16 83	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 76	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 77

ICVP	0.13 72	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 74	0.16 80	0.11 75	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.11 78	0.16 91	0.11 76	0.16 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.16 92	0.11 76	0.16 91	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ITSA-stereo	0.21 109	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 97	0.14 99	0.16 80	1.89 332	0.16 80	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.17 96	0.13 97	0.17 94	0.12 94	0.16 91	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.16 91	0.12 91

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

SFCPSM	0.23 113	0.18 89	0.13 77	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.80 274	0.17 84	0.12 90	0.88 219	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 89	0.12 92	0.12 90	0.18 100	0.12 94	0.18 98	0.12 94	1.18 284	0.13 98	0.12 90	0.12 92	0.18 98	0.13 97	0.18 97	0.12 91

DeepPruner_ROB	0.15 84	0.18 89	0.12 68	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.12 92	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.12 93	0.18 101	0.12 95	0.13 89	0.12 92	0.13 96	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.12 94	0.19 101	0.12 93	0.13 95	0.12 92	0.18 98	0.12 92	0.18 97	0.12 91

HSM	0.14 79	0.17 88	0.11 62	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.12 92	0.17 84	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.17 98	0.11 76	0.12 82	0.12 92	0.12 90	0.17 96	0.12 94	0.17 94	0.12 94	0.17 95	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.17 95	0.12 91

ELAS_RVC	0.14 79	0.18 89	0.11 62	0.19 102	0.11 75	0.18 97	0.13 96	0.16 80	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.12 90	0.17 96	0.10 59	0.18 98	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.10 58	0.11 78	0.19 101	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 79	0.19 94	0.11 62	0.20 104	0.11 75	0.20 105	0.12 92	0.18 86	0.12 90	0.18 86	0.12 93	0.19 104	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.18 100	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.20 105	0.11 76	0.20 104	0.12 91
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 79	0.23 103	0.10 46	0.19 102	0.11 75	0.20 105	0.11 74	0.16 80	0.10 60	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.10 59	0.17 94	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.09 53	0.10 62	0.18 98	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DF	0.25 116	1.16 247	1.02 264	0.16 92	0.13 98	0.16 93	0.13 96	1.16 267	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 100	0.16 91	0.13 98	0.13 95	0.13 100	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 99

DDVS	0.15 84	0.18 89	0.13 77	0.18 99	0.13 98	0.19 102	0.13 96	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.13 99	0.18 101	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.13 100	0.18 97	0.13 98	0.13 95	0.10 62	0.19 101	0.14 99	0.19 99	0.13 99

LALA_ROB	0.15 84	0.21 96	0.12 68	0.21 108	0.12 94	0.20 105	0.14 99	0.20 89	0.12 90	0.22 96	0.12 93	0.16 94	0.12 95	0.10 56	0.12 92	0.12 90	0.21 109	0.11 78	0.22 110	0.12 94	0.20 105	0.12 93	0.11 73	0.12 92	0.21 109	0.14 99	0.21 107	0.13 99

depth_test_26	0.19 99	0.36 139	0.26 128	0.21 108	0.14 102	0.21 110	0.14 99	0.36 143	0.14 101	0.20 91	0.14 101	0.24 125	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.21 109	0.14 101	0.21 108	0.14 102	0.21 107	0.14 102	0.26 139	0.14 101	0.21 109	0.14 99	0.21 107	0.14 102

GMStereo	0.14 79	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.14 99	0.14 62	0.14 101	0.14 62	0.14 101	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.14 102
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 95	0.22 98	0.15 90	0.22 111	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.21 92	0.15 103	0.21 93	0.15 103	0.21 108	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 106	0.21 109	0.15 106	0.22 110	0.15 107	0.22 111	0.15 106	0.15 101	0.15 106	0.22 112	0.15 105	0.22 110	0.15 104

VIP-Stereo	0.36 154	2.00 285	1.11 276	0.26 135	0.16 109	0.24 125	0.15 104	2.00 301	0.23 134	0.24 103	0.15 103	0.23 118	0.16 109	0.16 109	0.16 109	0.15 106	0.24 123	0.15 106	0.24 124	0.16 109	0.24 121	0.15 106	0.15 101	0.20 127	0.24 124	0.15 105	0.24 121	0.15 104

castereo++	0.26 121	1.28 268	1.07 272	0.15 85	0.13 98	0.15 86	0.14 99	1.22 274	0.13 96	0.16 80	0.17 109	0.16 94	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 101	0.15 84	0.14 101	0.16 91	0.14 102	0.16 91	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.16 92	0.14 99	0.16 91	0.15 104

castereo	0.34 148	1.59 275	1.39 292	0.17 96	0.15 105	0.18 97	0.26 140	1.74 290	0.17 110	0.19 89	0.18 124	0.18 101	0.20 127	0.20 123	0.22 134	0.21 125	0.18 100	0.17 112	0.19 102	0.16 109	0.18 97	0.20 129	0.17 106	0.21 131	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.16 107

IGEV_Zeroshot_test	0.18 95	0.22 98	0.18 101	0.21 108	0.18 123	0.20 105	0.17 112	0.20 89	0.16 105	0.25 109	0.16 107	0.21 108	0.17 112	0.16 109	0.18 121	0.15 106	0.20 106	0.16 108	0.20 105	0.18 123	0.21 107	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.20 105	0.17 112	0.20 104	0.16 107

MSKI-zero shot	0.19 99	0.21 96	0.16 91	0.22 111	0.16 109	0.23 121	0.17 112	0.22 100	0.17 110	0.22 96	0.17 109	0.22 112	0.16 109	0.19 122	0.16 109	0.17 110	0.23 118	0.16 108	0.22 110	0.16 109	0.22 111	0.17 114	0.16 104	0.17 110	0.22 112	0.19 126	0.22 110	0.16 107

dd	0.18 95	0.22 98	0.16 91	0.22 111	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.21 92	0.15 103	0.21 93	0.15 103	0.21 108	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 106	0.22 113	0.14 101	0.22 110	0.14 102	0.22 111	0.15 106	0.16 104	0.15 106	0.23 118	0.15 105	0.22 110	0.16 107

dad	0.18 95	0.23 103	0.16 91	0.22 111	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.22 100	0.16 105	0.21 93	0.15 103	0.22 112	0.15 106	0.15 105	0.16 109	0.17 110	0.23 118	0.17 112	0.23 118	0.15 107	0.22 111	0.15 106	0.15 101	0.15 106	0.22 112	0.15 105	0.22 110	0.16 107

UPFNet	0.29 129	0.24 111	0.16 91	0.24 124	0.16 109	0.24 125	0.16 109	0.23 108	0.16 105	1.19 253	0.16 107	0.23 118	0.16 109	0.17 111	0.16 109	0.89 273	0.24 123	0.16 108	0.24 124	0.18 123	1.20 287	0.16 110	0.17 106	0.16 109	0.24 124	0.16 110	0.24 121	0.16 107

CCAANet	0.15 84	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.16 109	0.14 62	0.21 127	0.14 62	0.23 135	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.16 107

LACA3	0.21 109	0.27 122	0.23 118	0.25 129	0.17 113	0.25 133	0.17 112	0.28 122	0.17 110	0.25 109	0.17 109	0.25 130	0.17 112	0.22 130	0.17 113	0.17 110	0.25 131	0.17 112	0.25 131	0.17 113	0.25 125	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.25 132	0.17 112	0.25 130	0.17 114

LACA2	0.20 104	0.27 122	0.22 114	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.26 118	0.17 110	0.24 103	0.17 109	0.24 125	0.17 112	0.21 127	0.17 113	0.17 110	0.24 123	0.17 112	0.24 124	0.17 113	0.24 121	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

LACA1	0.20 104	0.27 122	0.22 114	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.27 121	0.17 110	0.24 103	0.17 109	0.24 125	0.17 112	0.21 127	0.17 113	0.17 110	0.24 123	0.17 112	0.24 124	0.17 113	0.24 121	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

IGEV-FE	0.29 129	2.85 311	0.36 155	0.20 104	0.17 113	0.19 102	0.17 112	0.37 145	0.17 110	0.19 89	0.17 109	0.19 104	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.19 105	0.17 112	0.19 102	0.17 113	0.19 101	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.17 114

ACV-stereo	0.20 104	0.23 103	0.17 96	0.23 119	0.17 113	0.23 121	0.17 112	0.23 108	0.17 110	0.23 102	0.17 109	0.23 118	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.24 123	0.17 112	0.23 118	0.17 113	0.24 121	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.23 118	0.17 112	0.23 119	0.17 114

Pointernet	0.22 111	0.41 148	0.38 159	0.22 111	0.17 113	0.22 112	0.17 112	0.41 160	0.17 110	0.22 96	0.17 109	0.22 112	0.17 112	0.18 118	0.18 121	0.18 119	0.23 118	0.18 125	0.23 118	0.18 123	0.23 118	0.18 125	0.17 106	0.17 110	0.22 112	0.18 124	0.22 110	0.17 114

MMNet	0.30 133	0.24 111	0.17 96	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.23 108	0.18 121	1.21 256	0.17 109	0.23 118	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.89 273	0.24 123	0.17 112	0.24 124	0.17 113	1.22 289	0.16 110	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

delet	0.30 133	0.24 111	0.17 96	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.23 108	0.16 105	1.21 256	0.17 109	0.24 125	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.91 277	0.24 123	0.17 112	0.24 124	0.17 113	1.23 291	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

psm_up	0.30 133	0.24 111	0.17 96	0.25 129	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.24 112	0.17 110	1.20 255	0.17 109	0.23 118	0.17 112	0.17 111	0.18 121	0.90 276	0.24 123	0.17 112	0.25 131	0.17 113	1.24 294	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

iResNetv2_ROB	0.20 104	0.22 98	0.19 105	0.23 119	0.19 127	0.22 112	0.17 112	0.22 100	0.17 110	0.22 96	0.17 109	0.22 112	0.17 112	0.18 118	0.18 121	0.19 122	0.22 113	0.17 112	0.23 118	0.17 113	0.25 125	0.18 125	0.17 106	0.18 124	0.23 118	0.17 112	0.25 130	0.17 114

iResNet	0.19 99	0.23 103	0.17 96	0.22 111	0.17 113	0.22 112	0.19 126	0.22 100	0.17 110	0.22 96	0.17 109	0.22 112	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.22 113	0.17 112	0.22 110	0.17 113	0.23 118	0.17 114	0.18 120	0.17 110	0.23 118	0.17 112	0.23 119	0.17 114

CFNet	0.55 205	0.25 115	0.18 101	0.25 129	0.18 123	0.25 133	0.18 125	0.25 113	0.18 121	0.25 109	0.18 124	0.25 130	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.18 119	0.25 131	0.18 125	0.25 131	0.18 123	5.31 360	4.36 360	0.18 120	0.18 124	0.25 132	0.18 124	0.25 130	0.18 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 167	2.14 294	1.91 318	0.20 104	0.18 123	0.19 102	0.17 112	2.23 304	0.19 123	0.24 103	0.21 129	0.19 104	0.21 131	0.20 123	0.18 121	0.20 123	0.20 106	0.18 125	0.20 105	0.19 128	0.19 101	0.17 114	0.18 120	0.17 110	0.20 105	0.20 127	0.21 107	0.19 126

GEStereo_RVC	0.36 154	0.23 103	0.18 101	0.23 119	0.18 123	0.23 121	0.19 126	0.22 100	0.19 123	0.24 103	0.20 127	0.24 125	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.21 125	0.25 131	0.18 125	0.22 110	0.18 123	0.23 118	0.18 125	0.19 123	0.20 127	0.23 118	0.20 127	4.43 349	0.19 126

MIM_Stereo	0.19 99	0.23 103	0.18 101	0.22 111	0.16 109	0.22 112	0.16 109	0.21 92	0.16 105	0.22 96	0.17 109	0.21 108	0.17 112	0.20 123	0.18 121	0.17 110	0.22 113	0.18 125	0.22 110	0.16 109	0.21 107	0.16 110	0.17 106	0.17 110	0.21 109	0.16 110	0.22 110	0.20 128

DAS	0.20 104	0.20 95	0.20 107	0.20 104	0.20 129	0.20 105	0.20 128	0.20 89	0.20 125	0.20 91	0.20 127	0.20 107	0.20 127	0.20 123	0.20 129	0.20 123	0.20 106	0.20 131	0.20 105	0.20 130	0.20 105	0.20 129	0.20 125	0.20 127	0.20 105	0.20 127	0.20 104	0.20 128

AANet_RVC	0.61 213	0.31 131	5.05 348	0.31 145	0.19 127	0.24 125	0.20 128	5.86 344	0.20 125	0.24 103	0.18 124	0.25 130	0.20 127	0.23 135	0.21 130	0.18 119	0.37 159	0.18 125	0.24 124	0.19 128	0.25 125	0.19 128	0.19 123	0.19 126	0.24 124	0.15 105	0.24 121	0.20 128

DCVSM-stereo	0.27 122	0.38 142	0.22 114	0.38 163	0.22 131	0.38 165	0.22 132	0.29 125	0.22 131	0.29 119	0.22 132	0.29 143	0.22 133	0.22 130	0.21 130	0.21 125	0.38 162	0.22 133	0.38 161	0.22 133	0.38 155	0.22 131	0.21 126	0.25 140	0.38 160	0.21 130	0.38 158	0.21 131

HGLStereo	0.27 122	0.25 115	0.21 113	0.35 153	0.21 130	0.35 152	0.21 130	0.34 136	0.21 127	0.39 140	0.21 129	0.34 149	0.21 131	0.22 130	0.21 130	0.21 125	0.35 151	0.22 133	0.35 150	0.22 133	0.35 146	0.22 131	0.21 126	0.21 131	0.35 151	0.21 130	0.35 150	0.21 131

WAO-6	0.30 133	0.22 98	0.23 118	0.22 111	0.23 136	0.23 121	0.22 132	0.22 100	0.23 134	2.21 304	0.22 132	0.22 112	0.22 133	0.22 130	0.22 134	0.23 130	0.22 113	0.23 138	0.22 110	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 134	0.23 118	0.23 136	0.22 110	0.22 133

IMH-64-1	0.29 129	0.23 103	0.23 118	0.23 119	0.22 131	0.22 112	0.23 134	0.22 100	0.22 131	2.02 294	0.23 135	0.23 118	0.22 133	0.23 135	0.23 136	0.23 130	0.23 118	0.22 133	0.23 118	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 134	0.22 112	0.22 133	0.22 110	0.22 133

IMH-64	0.29 129	0.23 103	0.23 118	0.23 119	0.22 131	0.22 112	0.23 134	0.22 100	0.22 131	2.02 294	0.23 135	0.23 118	0.22 133	0.23 135	0.23 136	0.23 130	0.23 118	0.22 133	0.23 118	0.22 133	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 134	0.22 112	0.22 133	0.22 110	0.22 133

DISCO	0.59 212	0.29 127	0.22 114	0.27 138	5.05 365	0.30 144	0.21 130	0.28 122	0.21 127	0.27 117	0.21 129	0.27 140	0.20 127	0.21 127	0.21 130	0.21 125	0.27 140	0.21 132	0.27 139	0.21 132	0.27 134	0.23 136	0.21 126	0.21 131	0.27 139	0.21 130	5.06 357	0.22 133

DLNR_Zeroshot_test	0.27 122	0.30 129	0.23 118	0.30 143	0.22 131	0.31 145	0.24 136	0.29 125	0.23 134	0.38 136	0.23 135	0.29 143	0.23 137	0.22 130	0.23 136	0.23 130	0.30 144	0.34 181	0.29 142	0.23 138	0.29 138	0.29 167	0.22 129	0.23 137	0.30 143	0.23 136	0.30 142	0.23 137

iResNet_ROB	0.28 128	0.32 133	0.24 123	0.33 147	0.26 140	0.32 147	0.24 136	0.33 130	0.25 137	0.33 121	0.24 139	0.35 152	0.24 138	0.23 135	0.24 140	0.25 134	0.32 146	0.24 139	0.36 153	0.24 140	0.32 140	0.28 151	0.24 134	0.24 139	0.32 145	0.24 138	0.33 144	0.24 138

LoS_RVC	0.25 116	0.25 115	0.25 124	0.25 129	0.25 138	0.25 133	0.25 138	0.25 113	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 130	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.25 131	0.25 140	0.26 135	0.25 141	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 140	0.25 132	0.25 139	0.25 130	0.25 139

tt_ll	0.25 116	0.25 115	0.25 124	0.25 129	0.25 138	0.25 133	0.25 138	0.25 113	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 130	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.25 131	0.25 140	0.26 135	0.25 141	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 140	0.25 132	0.25 139	0.25 130	0.25 139

CAS	0.25 116	0.25 115	0.25 124	0.25 129	0.26 140	0.26 140	0.26 140	0.25 113	0.25 137	0.25 109	0.25 141	0.25 130	0.25 139	0.25 139	0.25 141	0.25 134	0.26 138	0.25 140	0.26 135	0.26 145	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.26 144	0.25 132	0.26 143	0.25 130	0.25 139

LoS	0.25 116	0.25 115	0.27 130	0.27 138	0.26 140	0.25 133	0.26 140	0.26 118	0.25 137	0.26 116	0.25 141	0.25 130	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.25 134	0.25 131	0.25 140	0.25 131	0.25 141	0.27 134	0.25 137	0.26 139	0.26 144	0.26 137	0.25 139	0.25 130	0.25 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.56 208	2.72 310	2.20 322	0.38 163	0.29 164	0.38 165	0.27 144	2.77 321	0.27 147	0.38 136	0.28 153	0.37 160	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.38 162	0.29 162	0.38 161	0.25 141	0.39 165	0.25 137	0.29 159	0.29 167	0.40 172	0.25 139	0.38 158	0.25 139

small-0shot	0.27 122	0.27 122	0.26 128	0.26 135	0.27 145	0.27 141	0.27 144	0.26 118	0.26 144	0.27 117	0.27 149	0.26 139	0.26 145	0.26 141	0.26 146	0.27 146	0.27 140	0.26 144	0.27 139	0.27 149	0.26 133	0.27 144	0.26 139	0.26 144	0.27 139	0.27 146	0.27 139	0.26 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 163	1.06 240	0.54 205	0.59 232	0.27 145	0.46 200	0.27 144	0.46 169	0.27 147	0.46 169	0.27 149	0.46 195	0.26 145	0.27 149	0.27 150	0.26 137	0.46 196	0.26 144	0.45 196	0.30 172	0.46 190	0.27 144	0.27 143	0.27 149	0.46 195	0.27 146	0.45 192	0.26 144

UNDER WATER-64	0.31 141	0.25 115	0.25 124	0.26 135	0.26 140	0.25 133	0.26 140	0.25 113	0.26 144	1.69 278	0.26 145	0.25 130	0.25 139	0.25 139	0.26 146	0.26 137	0.25 131	0.26 144	0.26 135	0.26 145	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 140	0.26 137	0.26 143	0.25 130	0.26 144

iRaft-Stereo_20w	0.30 133	0.46 167	0.27 130	0.34 149	0.26 140	0.35 152	0.28 152	0.34 136	0.26 144	0.34 124	0.26 145	0.34 149	0.26 145	0.26 141	0.26 146	0.26 137	0.34 148	0.26 144	0.34 148	0.26 145	0.34 142	0.26 143	0.26 139	0.26 144	0.34 148	0.26 143	0.34 148	0.26 144

LG-Stereo_L2	0.32 142	0.45 163	0.36 155	0.37 159	0.27 145	0.37 161	0.27 144	0.43 165	0.27 147	0.36 132	0.31 175	0.36 158	0.27 148	0.27 149	0.27 150	0.30 166	0.37 159	0.27 148	0.37 157	0.27 149	0.37 152	0.27 144	0.27 143	0.27 149	0.37 157	0.27 146	0.37 156	0.27 148

model_zeroshot	0.27 122	0.30 129	0.19 105	0.36 157	0.23 136	0.25 133	0.27 144	0.33 130	0.21 127	0.35 126	0.22 132	0.25 130	0.27 148	0.26 141	0.23 136	0.26 137	0.35 151	0.22 133	0.36 153	0.23 138	0.25 125	0.27 144	0.27 143	0.23 137	0.36 153	0.22 133	0.25 130	0.27 148

TorneroNet-64	0.69 225	0.65 204	0.30 144	0.27 138	0.47 220	0.28 142	0.35 185	0.34 136	0.80 268	7.93 367	0.29 163	0.30 145	0.31 172	0.81 270	0.28 154	0.27 146	0.29 143	0.28 149	0.85 257	0.83 276	0.62 230	0.28 151	0.30 169	0.28 153	0.52 218	0.29 168	0.29 141	0.27 148

TestStereo_HL3	1.20 291	0.41 148	10.53 366	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.40 367	0.30 164	0.41 149	0.28 153	0.40 177	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

TestStereo_HL2	1.22 293	0.41 148	10.61 368	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.91 369	0.30 164	0.41 149	0.29 163	0.40 177	0.28 150	0.29 159	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

GGDA	1.23 298	0.41 148	11.21 369	0.45 199	0.28 150	0.42 190	0.28 152	13.66 368	0.30 164	0.41 149	0.29 163	0.40 177	0.29 162	0.28 154	0.29 165	0.29 161	0.43 192	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

TestStereo-Hl	1.20 291	0.41 148	10.60 367	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.37 366	0.30 164	0.41 149	0.28 153	0.40 177	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

gcap_with_dpt	0.34 148	0.42 158	0.29 138	0.42 188	0.29 164	0.42 190	0.29 169	0.39 154	0.29 160	0.39 140	0.29 163	0.39 169	0.29 162	0.29 159	0.29 165	0.28 148	0.42 186	0.29 162	0.42 189	0.29 164	0.42 183	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

GCAP-BAT	0.34 148	0.42 158	0.29 138	0.42 188	0.29 164	0.42 190	0.29 169	0.39 154	0.29 160	0.39 140	0.29 163	0.39 169	0.29 162	0.29 159	0.29 165	0.28 148	0.42 186	0.29 162	0.42 189	0.29 164	0.42 183	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

SQANet	0.33 145	0.28 126	0.28 133	0.28 142	0.28 150	0.29 143	0.28 152	0.28 122	0.28 152	1.59 275	0.28 153	0.28 142	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.28 142	0.28 149	0.29 142	0.28 151	0.28 136	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.28 141	0.28 149	0.28 140	0.28 151

anonymity	0.30 133	0.34 135	0.27 130	0.33 147	0.27 145	0.33 148	0.28 152	0.33 130	0.28 152	0.33 121	0.28 153	0.33 147	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.34 148	0.28 149	0.34 148	0.28 151	0.34 142	0.27 144	0.27 143	0.27 149	0.34 148	0.28 149	0.34 148	0.28 151

PML	0.39 166	0.56 190	0.29 138	0.55 226	0.28 150	0.56 228	0.28 152	0.51 189	0.28 152	0.50 178	0.28 153	0.51 216	0.28 150	0.29 159	0.28 154	0.29 161	0.56 223	0.29 162	0.57 231	0.28 151	0.56 221	0.28 151	0.28 148	0.29 167	0.56 227	0.28 149	0.56 224	0.28 151

CFNet_pseudo	1.01 273	9.78 359	0.29 138	0.38 163	0.28 150	0.38 165	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.39 140	0.28 153	0.39 169	0.28 150	9.50 367	0.29 165	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.38 155	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.38 160	0.28 149	0.38 158	0.28 151

pcwnet_v2	1.01 273	9.73 358	0.28 133	0.38 163	0.28 150	0.38 165	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.38 136	0.28 153	0.39 169	0.28 150	9.61 368	0.28 154	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.38 155	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.38 160	0.28 149	0.38 158	0.28 151

HCRNet	0.71 232	6.06 338	3.15 336	0.50 218	0.22 131	0.21 110	0.15 104	3.04 323	0.34 179	0.43 163	0.33 184	0.43 191	0.33 181	0.15 105	0.14 102	0.14 101	0.21 109	0.17 112	0.47 202	0.20 130	0.21 107	0.16 110	0.32 173	0.33 182	0.50 212	0.33 183	0.49 211	0.28 151

RAFT + AFF	0.34 148	0.29 127	0.32 150	0.31 145	0.30 172	0.39 174	0.32 182	0.39 154	0.30 164	0.39 140	0.32 178	0.39 169	0.32 175	0.35 178	0.36 187	0.32 175	0.38 162	0.31 173	0.38 161	0.31 177	0.38 155	0.28 151	0.37 192	0.34 184	0.38 160	0.30 173	0.38 158	0.28 151

MLCV	0.30 133	0.33 134	0.28 133	0.34 149	0.28 150	0.33 148	0.28 152	0.33 130	0.29 160	0.33 121	0.27 149	0.33 147	0.28 150	0.26 141	0.29 165	0.28 148	0.33 147	0.28 149	0.33 145	0.28 151	0.33 141	0.27 144	0.28 148	0.28 153	0.33 146	0.28 149	0.33 144	0.28 151

DN-CSS_ROB	0.30 133	0.34 135	0.29 138	0.34 149	0.27 145	0.34 150	0.28 152	0.33 130	0.27 147	0.34 124	0.27 149	0.34 149	0.28 150	0.29 159	0.27 150	0.26 137	0.35 151	0.29 162	0.33 145	0.28 151	0.34 142	0.28 151	0.28 148	0.27 149	0.34 148	0.28 149	0.33 144	0.28 151

testmc14	1.23 298	8.86 357	7.15 360	0.43 191	0.30 172	0.41 181	0.29 169	9.05 365	0.34 179	0.42 160	0.30 171	0.41 182	0.29 162	0.32 169	0.30 171	0.29 161	0.42 186	0.30 169	0.42 189	0.30 172	0.41 172	0.30 171	0.30 169	0.29 167	0.41 177	0.29 168	0.41 175	0.29 166

DEFOM-Stereo	0.43 177	1.60 277	1.47 297	0.30 143	0.28 150	0.31 145	0.28 152	1.65 288	0.25 137	0.29 119	0.26 145	0.30 145	0.29 162	0.27 149	0.26 146	0.26 137	0.30 144	0.29 162	0.30 144	0.26 145	0.29 138	0.29 167	0.27 143	0.26 144	0.30 143	0.29 168	0.30 142	0.29 166

EKT-Stereo	0.36 154	0.50 180	0.30 144	0.40 177	0.29 164	0.40 177	0.29 169	0.35 139	0.30 164	0.47 172	0.30 171	0.35 152	0.32 175	0.29 159	0.34 181	0.33 179	0.59 225	0.31 173	0.39 173	0.29 164	0.37 152	0.38 192	0.29 159	0.31 175	0.58 230	0.28 149	0.51 215	0.29 166

Any-RAFT	0.32 142	0.45 163	0.29 138	0.36 157	0.29 164	0.36 157	0.29 169	0.36 143	0.29 160	0.35 126	0.29 163	0.35 152	0.28 150	0.27 149	0.28 154	0.28 148	0.35 151	0.28 149	0.35 150	0.28 151	0.35 146	0.28 151	0.29 159	0.29 167	0.36 153	0.29 168	0.36 153	0.29 166

GES	0.43 177	0.41 148	0.31 147	0.35 153	0.30 172	0.47 206	0.28 152	0.33 130	0.28 152	0.35 126	0.29 163	2.95 330	0.38 194	0.35 178	0.30 171	0.34 180	0.34 148	0.30 169	0.33 145	0.30 172	0.35 146	0.30 171	0.33 178	0.33 182	0.33 146	0.31 176	0.33 144	0.29 166

DGSMNet	0.33 145	0.42 158	0.28 133	0.40 177	0.28 150	0.40 177	0.28 152	0.40 158	0.28 152	0.40 148	0.28 153	0.39 169	0.28 150	0.27 149	0.28 154	0.28 148	0.40 178	0.28 149	0.42 189	0.29 164	0.41 172	0.31 174	0.29 159	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.42 187	0.29 166

UCFNet_RVC	1.03 278	10.10 362	0.28 133	0.38 163	0.28 150	0.39 174	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.39 140	0.28 153	0.39 169	0.29 162	9.62 369	0.28 154	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.39 165	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.39 170	0.28 149	0.38 158	0.29 166

MCSU-Stereo	1.22 293	8.85 355	7.17 361	0.42 188	0.29 164	0.41 181	0.29 169	8.80 364	0.30 164	0.42 160	0.29 163	0.40 177	0.29 162	0.30 165	0.29 165	0.29 161	0.41 181	0.29 162	0.41 180	0.29 164	0.41 172	0.29 167	0.29 159	0.29 167	0.41 177	0.29 168	0.41 175	0.30 173

GREAT-IGEV	0.36 154	0.46 167	0.33 151	0.43 191	0.30 172	0.43 196	0.30 176	0.45 168	0.30 164	0.42 160	0.30 171	0.43 191	0.30 170	0.30 165	0.30 171	0.30 166	0.43 192	0.30 169	0.43 193	0.30 172	0.43 186	0.30 171	0.30 169	0.30 173	0.43 191	0.30 173	0.43 189	0.30 173
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	0.27 138	0.31 176	0.34 150	0.29 169	0.31 128	0.32 172	0.25 109	0.31 175	0.27 140	0.40 204	0.45 208	0.27 150	0.30 166	0.26 138	0.40 203	0.28 141	0.37 193	0.28 136	0.39 201	0.29 159	0.40 207	0.29 142	0.28 149	0.24 121	0.30 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.34 148	0.45 163	0.30 144	0.38 163	0.32 180	0.40 177	0.32 182	0.39 154	0.32 172	0.39 140	0.30 171	0.37 160	0.29 162	0.30 165	0.30 171	0.29 161	0.38 162	0.30 169	0.38 161	0.29 164	0.38 155	0.29 167	0.29 159	0.30 173	0.38 160	0.30 173	0.38 158	0.30 173

RSM	0.33 145	0.36 139	0.31 147	0.39 176	0.32 180	0.36 157	0.30 176	0.35 139	0.38 192	0.35 126	0.31 175	0.35 152	0.30 170	0.30 165	0.31 175	0.30 166	0.36 156	0.31 173	0.36 153	0.30 172	0.36 150	0.31 174	0.31 172	0.31 175	0.36 153	0.31 176	0.36 153	0.31 177

ccs_rob	1.00 268	10.06 361	0.31 147	0.44 194	0.31 176	0.43 196	0.31 179	0.43 165	0.32 172	0.45 166	0.32 178	1.20 291	0.31 172	7.02 366	0.31 175	0.31 171	0.44 194	0.31 173	0.44 195	0.32 178	0.44 188	0.31 174	0.32 173	0.32 177	0.44 193	0.32 178	0.43 189	0.31 177

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 159	0.64 202	0.59 216	0.38 163	0.31 176	0.38 165	0.31 179	0.65 208	0.32 172	0.38 136	0.32 178	0.38 164	0.32 175	0.32 169	0.32 177	0.32 175	0.38 162	0.32 177	0.39 173	0.32 178	0.39 165	0.32 177	0.32 173	0.32 177	0.39 170	0.32 178	0.39 169	0.32 179

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 159	0.65 204	0.60 218	0.38 163	0.31 176	0.38 165	0.31 179	0.65 208	0.32 172	0.37 134	0.32 178	0.37 160	0.32 175	0.32 169	0.32 177	0.32 175	0.38 162	0.32 177	0.38 161	0.32 178	0.38 155	0.32 177	0.32 173	0.32 177	0.38 160	0.32 178	0.38 158	0.32 179

DDF-Stereo	0.37 159	0.57 193	0.50 197	0.40 177	0.32 180	0.40 177	0.32 182	0.53 192	0.32 172	0.39 140	0.32 178	0.39 169	0.32 175	0.32 169	0.32 177	0.32 175	0.40 178	0.32 177	0.40 175	0.32 178	0.40 171	0.32 177	0.32 173	0.32 177	0.40 172	0.32 178	0.40 171	0.32 179

GMOStereo	0.50 188	0.44 161	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 296	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

error version	0.50 188	0.44 161	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 296	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

test_1	0.65 217	4.37 326	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 296	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

GIP-stereo	0.38 163	0.56 190	0.40 163	0.45 199	0.33 183	0.44 198	0.35 185	0.49 182	0.33 178	0.43 163	0.32 178	0.42 187	0.31 172	0.33 173	0.33 180	0.34 180	0.40 178	0.32 177	0.40 175	0.32 178	0.43 186	0.38 192	0.33 178	0.32 177	0.43 191	0.32 178	0.42 187	0.34 185

GSStereo	0.42 174	0.56 190	0.44 175	0.48 210	0.36 193	0.48 212	0.36 191	0.54 194	0.36 189	0.47 172	0.36 189	0.47 200	0.36 189	0.36 183	0.35 183	0.36 185	0.48 205	0.36 187	0.48 209	0.36 191	0.48 201	0.36 188	0.36 188	0.36 191	0.48 206	0.36 188	0.48 203	0.35 186

GS-Stereo																							0.36 188	0.36 191	0.48 206	0.36 188	0.48 203	0.35 186

GASTEREO	0.41 168	0.54 184	0.44 175	0.48 210	0.35 188	0.48 212	0.35 185	0.53 192	0.35 184	0.46 169	0.35 186	0.46 195	0.35 184	0.35 178	0.35 183	0.35 183	0.47 200	0.35 185	0.47 202	0.35 187	0.47 194	0.38 192	0.35 183	0.35 188	0.48 206	0.35 185	0.47 197	0.35 186

LL-Strereo2	0.47 185	2.60 307	0.51 201	0.38 163	0.28 150	0.37 161	0.28 152	0.55 198	0.35 184	0.44 165	0.34 185	0.44 193	0.34 182	0.34 174	0.36 187	0.36 185	0.47 200	0.36 187	0.47 202	0.35 187	0.47 194	0.35 183	0.35 183	0.35 188	0.46 195	0.35 185	0.47 197	0.35 186

ETE_ROB	0.35 153	0.35 138	0.35 153	0.35 153	0.35 188	0.35 152	0.35 185	0.35 139	0.35 184	0.35 126	0.35 186	0.35 152	0.35 184	0.35 178	0.35 183	0.35 183	0.35 151	0.35 185	0.35 150	0.35 187	0.35 146	0.35 183	0.35 183	0.35 188	0.35 151	0.35 185	0.35 150	0.35 186

GEAStereo	0.42 174	0.55 186	0.44 175	0.48 210	0.35 188	0.48 212	0.35 185	0.54 194	0.35 184	0.47 172	0.36 189	0.47 200	0.41 205	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.51 215	0.36 187	0.51 220	0.38 197	0.48 201	0.35 183	0.35 183	0.36 191	0.52 218	0.37 194	0.48 203	0.36 191

gasm-f	0.42 174	0.55 186	0.44 175	0.48 210	0.35 188	0.48 212	0.35 185	0.54 194	0.35 184	0.47 172	0.36 189	0.47 200	0.41 205	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.51 215	0.36 187	0.51 220	0.38 197	0.48 201	0.35 183	0.35 183	0.36 191	0.52 218	0.37 194	0.48 203	0.36 191

DMCA	0.36 154	0.38 142	0.37 157	0.35 153	0.35 188	0.35 152	0.36 191	0.35 139	0.36 189	0.36 132	0.37 195	0.36 158	0.36 189	0.36 183	0.35 183	0.37 188	0.36 156	0.36 187	0.36 153	0.36 191	0.36 150	0.35 183	0.36 188	0.36 191	0.37 157	0.36 188	0.36 153	0.36 191

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 182	0.57 193	0.45 181	0.54 223	0.37 194	0.53 225	0.37 196	0.56 200	0.40 201	0.53 184	0.38 198	0.53 220	0.37 191	0.37 185	0.37 190	0.37 188	0.55 220	0.38 195	0.53 225	0.37 193	0.53 217	0.37 189	0.37 192	0.39 205	0.54 223	0.37 194	0.54 221	0.37 194

LG-Stereo	0.57 210	0.58 196	0.43 173	0.54 223	0.65 250	0.95 265	0.69 264	0.69 213	0.38 192	0.52 182	0.37 195	0.53 220	0.37 191	0.68 258	0.73 269	0.72 264	0.70 238	0.37 192	0.54 227	0.37 193	0.54 219	0.37 189	0.37 192	0.56 241	0.95 266	0.59 245	0.84 253	0.37 194

XPNet_ROB	0.37 159	0.37 141	0.37 157	0.37 159	0.37 194	0.37 161	0.37 196	0.37 145	0.37 191	0.37 134	0.37 195	0.37 160	0.37 191	0.37 185	0.37 190	0.37 188	0.37 159	0.37 192	0.37 157	0.37 193	0.37 152	0.37 189	0.37 192	0.37 197	0.37 157	0.37 194	0.37 156	0.37 194

MSCF	0.44 179	0.60 199	0.47 183	0.50 218	0.40 204	0.50 219	0.38 199	0.57 202	0.38 192	0.48 176	0.38 198	0.48 208	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.49 210	0.38 195	0.49 213	0.39 204	0.50 209	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.49 211	0.38 198	0.49 211	0.38 197

WAO-7	0.46 183	0.38 142	0.38 159	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.38 148	0.38 192	2.57 320	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.38 197	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.38 197

Venus	0.46 183	0.38 142	0.40 163	0.38 163	0.38 198	0.39 174	0.38 199	0.38 148	0.38 192	2.71 322	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.38 197	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.39 169	0.38 197

IMH	0.47 185	0.40 147	0.39 162	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.38 148	0.40 201	2.79 324	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.39 174	0.38 195	0.38 161	0.40 206	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.38 197

CES	0.38 163	0.34 135	0.44 175	0.43 191	0.33 183	0.37 161	0.44 216	0.37 145	0.38 192	0.45 166	0.35 186	0.35 152	0.41 205	0.45 208	0.36 187	0.36 185	0.36 156	0.45 214	0.43 193	0.35 187	0.34 142	0.46 213	0.36 188	0.36 191	0.42 190	0.34 184	0.35 150	0.38 197

iRaftStereo_RVC	0.62 215	1.76 280	2.24 324	0.52 222	0.37 194	0.53 225	0.38 199	2.51 315	0.38 192	0.51 181	0.38 198	0.51 216	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.52 217	0.38 195	0.52 223	0.38 197	0.52 214	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.52 218	0.39 204	0.52 218	0.38 197

quiztm	0.41 168	0.45 163	0.40 163	0.44 194	0.39 203	0.45 199	0.39 206	0.44 167	0.40 201	0.45 166	0.39 206	0.45 194	0.39 203	0.39 196	0.40 205	0.39 199	0.45 195	0.40 203	0.45 196	0.39 204	0.44 188	0.39 201	0.39 202	0.39 205	0.44 193	0.39 204	0.44 191	0.39 203

HanzoNet	0.47 185	0.39 146	0.38 159	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.40 158	0.38 192	2.63 321	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.39 199	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.42 212	0.38 155	0.39 201	0.39 202	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.39 203

LG-Stereo_L1	0.44 179	0.58 196	0.49 196	0.51 221	0.38 198	0.51 221	0.38 199	0.56 200	0.38 192	0.50 178	0.38 198	0.50 213	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.52 217	0.38 195	0.52 223	0.38 197	0.51 211	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.52 218	0.38 198	0.51 215	0.40 205

CFNet_RVC	0.93 262	8.54 353	0.41 166	0.56 227	0.37 194	0.56 228	0.37 196	0.50 186	0.40 201	0.56 187	5.24 366	0.56 223	0.34 182	0.40 197	0.41 208	0.34 180	0.53 219	0.40 203	0.56 230	0.38 197	0.52 214	0.40 204	0.40 204	0.41 208	0.56 227	0.40 206	0.56 224	0.40 205

GwcNet-ADL	0.41 168	0.41 148	0.41 166	0.41 184	0.41 206	0.41 181	0.41 208	0.41 160	0.41 205	0.41 149	0.41 209	0.41 182	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	0.41 181	0.41 206	0.41 180	0.41 207	0.41 172	0.41 206	0.41 205	0.41 208	0.41 177	0.41 207	0.41 175	0.41 207

PSMNet-ADL	0.41 168	0.41 148	0.41 166	0.41 184	0.41 206	0.41 181	0.41 208	0.41 160	0.41 205	0.41 149	0.41 209	0.41 182	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	0.41 181	0.41 206	0.41 180	0.41 207	0.41 172	0.41 206	0.41 205	0.41 208	0.41 177	0.41 207	0.41 175	0.41 207

GANet-ADL	0.41 168	0.41 148	0.41 166	0.41 184	0.41 206	0.41 181	0.41 208	0.41 160	0.41 205	0.41 149	0.41 209	0.41 182	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	0.41 181	0.41 206	0.41 180	0.41 207	0.41 172	0.41 206	0.41 205	0.41 208	0.41 177	0.41 207	0.41 175	0.41 207

CroCo-Stereo	0.80 242	2.51 302	0.41 166	1.27 299	0.41 206	1.27 298	0.41 208	1.27 277	0.41 205	1.27 260	0.41 209	1.27 295	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	1.28 296	0.41 206	1.27 294	0.41 207	1.27 295	0.41 206	0.42 209	0.41 208	1.27 299	0.41 207	1.27 297	0.41 207
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	0.41 168	0.41 148	0.41 166	0.41 184	0.41 206	0.41 181	0.41 208	0.41 160	0.41 205	0.41 149	0.41 209	0.41 182	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	0.41 181	0.41 206	0.41 180	0.41 207	0.41 172	0.41 206	0.41 205	0.41 208	0.41 177	0.41 207	0.41 175	0.41 207

CroCo-Stereo Lap2	0.85 257	2.86 313	0.43 173	1.33 301	0.43 213	1.31 299	0.42 213	1.32 278	0.42 210	1.31 262	0.44 215	1.32 297	0.44 213	0.43 204	0.44 215	0.43 207	1.35 297	0.43 212	1.32 298	0.43 213	1.31 297	0.43 211	0.43 210	0.42 214	1.31 301	0.42 212	1.31 298	0.43 212

DN	0.50 188	0.59 198	0.44 175	0.59 232	0.44 214	0.59 232	0.44 216	0.57 202	0.44 212	0.57 188	0.44 215	0.57 225	0.44 213	0.44 206	0.44 215	0.44 208	0.59 225	0.44 213	0.59 232	0.44 215	0.59 225	0.44 212	0.44 211	0.44 215	0.59 232	0.44 215	0.59 227	0.44 213

Occ-G	0.68 224	0.54 184	3.16 337	0.57 231	0.45 215	0.52 224	0.40 207	3.44 328	0.46 216	0.52 182	0.45 217	0.51 216	0.44 213	0.44 206	0.40 205	0.45 210	0.55 220	0.41 206	0.53 225	0.43 213	0.52 214	0.40 204	0.44 211	0.45 217	0.55 224	0.44 215	0.53 220	0.44 213

Dean	0.52 193	0.46 167	0.48 190	0.46 201	0.46 216	0.46 200	0.46 218	0.46 169	0.46 216	1.90 283	0.46 218	0.47 200	0.46 217	0.46 210	0.46 218	0.46 211	0.48 205	0.46 215	0.46 198	0.46 218	0.46 190	0.46 213	0.46 213	0.46 218	0.46 195	0.46 217	0.46 193	0.46 215

ACVNet-4b	0.53 197	0.46 167	0.47 183	0.46 201	0.46 216	0.46 200	0.46 218	0.46 169	0.46 216	2.17 300	0.46 218	0.46 195	0.47 220	0.46 210	0.46 218	0.46 211	0.46 196	0.46 215	0.46 198	0.46 218	0.46 190	0.46 213	0.46 213	0.47 222	0.46 195	0.46 217	0.46 193	0.46 215

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 229	6.91 340	0.46 182	0.46 201	0.46 216	0.46 200	0.46 218	0.46 169	0.46 216	0.46 169	0.46 218	0.46 195	0.46 217	0.46 210	0.46 218	0.46 211	0.46 196	0.46 215	0.46 198	0.46 218	0.47 194	0.46 213	0.46 213	0.46 218	0.46 195	0.46 217	0.46 193	0.46 215

PointNet	0.56 208	0.69 208	0.47 183	0.69 243	0.47 220	0.69 241	0.47 222	0.70 217	0.47 221	0.69 197	0.47 222	0.69 238	0.48 224	0.47 214	0.47 222	0.47 218	0.70 238	0.48 226	0.70 242	0.48 227	0.69 236	0.48 224	0.47 219	0.48 226	0.70 242	0.48 228	0.69 237	0.47 218

otaku	0.52 193	0.46 167	0.48 190	0.46 201	0.46 216	0.46 200	0.46 218	0.46 169	0.47 221	1.88 282	0.46 218	0.46 195	0.46 217	0.46 210	0.46 218	0.46 211	0.47 200	0.46 215	0.46 198	0.46 218	0.47 194	0.46 213	0.46 213	0.46 218	0.47 201	0.46 217	0.46 193	0.47 218

Ntro	0.53 197	0.47 173	0.50 197	0.46 201	0.48 226	0.47 206	0.47 222	0.46 169	0.46 216	2.05 296	0.47 222	0.47 200	0.49 229	0.47 214	0.47 222	0.46 211	0.48 205	0.46 215	0.49 213	0.46 218	0.47 194	0.46 213	0.46 213	0.47 222	0.46 195	0.46 217	0.47 197	0.47 218

HaxPig	0.52 193	0.48 176	0.47 183	0.47 206	0.47 220	0.47 206	0.47 222	0.47 175	0.47 221	1.80 279	0.47 222	0.47 200	0.47 220	0.47 214	0.47 222	0.47 218	0.47 200	0.47 222	0.47 202	0.47 223	0.47 194	0.47 221	0.47 219	0.47 222	0.47 201	0.47 224	0.47 197	0.47 218

UNDER WATER	0.52 193	0.47 173	0.47 183	0.47 206	0.47 220	0.47 206	0.47 222	0.47 175	0.47 221	1.90 283	0.47 222	0.47 200	0.47 220	0.47 214	0.47 222	0.47 218	0.46 196	0.47 222	0.47 202	0.47 223	0.46 190	0.47 221	0.47 219	0.48 226	0.47 201	0.47 224	0.47 197	0.47 218

LVE	0.53 197	0.47 173	0.48 190	0.47 206	0.47 220	0.47 206	0.47 222	0.48 178	0.47 221	1.96 290	0.47 222	0.47 200	0.47 220	0.47 214	0.47 222	0.47 218	0.47 200	0.47 222	0.47 202	0.47 223	0.47 194	0.47 221	0.47 219	0.47 222	0.47 201	0.47 224	0.47 197	0.47 218

ACVNet_1	0.53 197	0.46 167	0.48 190	0.47 206	0.47 220	0.46 200	0.48 227	0.48 178	0.48 226	2.07 297	0.47 222	0.48 208	0.48 224	0.47 214	0.47 222	0.46 211	0.49 210	0.47 222	0.47 202	0.47 223	0.48 201	0.46 213	0.46 213	0.48 226	0.47 201	0.47 224	0.48 203	0.47 218

RainbowNet	0.53 197	0.48 176	0.48 190	0.48 210	0.48 226	0.48 212	0.48 227	0.48 178	0.48 226	1.92 285	0.48 228	0.48 208	0.48 224	0.48 220	0.48 228	0.48 222	0.48 205	0.48 226	0.48 209	0.48 227	0.48 201	0.48 224	0.48 223	0.48 226	0.48 206	0.48 228	0.48 203	0.48 225

AIO-test1	0.54 202	0.64 202	0.54 205	0.60 234	0.49 230	0.61 235	0.49 230	0.64 207	0.49 231	0.59 189	0.48 228	0.60 228	0.50 231	0.48 220	0.48 228	0.48 222	0.60 227	0.48 226	0.60 234	0.48 227	0.60 226	0.49 228	0.49 225	0.49 230	0.59 232	0.49 232	0.60 228	0.49 226

notaker	0.54 202	0.48 176	0.48 190	0.48 210	0.48 226	0.48 212	0.49 230	0.48 178	0.48 226	1.95 289	0.48 228	0.48 208	0.48 224	0.48 220	0.48 228	0.48 222	0.48 205	0.48 226	0.48 209	0.48 227	0.49 207	0.48 224	0.48 223	0.49 230	0.48 206	0.48 228	0.48 203	0.49 226

ACVNet_2	0.55 205	0.49 179	0.50 197	0.49 216	0.49 230	0.49 218	0.49 230	0.49 182	0.49 231	2.14 299	0.49 231	0.50 213	0.49 229	0.49 223	0.49 232	0.49 226	0.50 213	0.49 232	0.50 217	0.49 232	0.49 207	0.49 228	0.49 225	0.50 232	0.50 212	0.49 232	0.50 213	0.49 226

AIO-test2	0.54 202	0.65 204	0.55 208	0.60 234	0.50 234	0.60 233	0.49 230	0.65 208	0.48 226	0.60 191	0.49 231	0.59 226	0.50 231	0.50 226	0.49 232	0.49 226	0.60 227	0.50 233	0.60 234	0.49 232	0.60 226	0.49 228	0.50 228	0.51 234	0.60 234	0.48 228	0.60 228	0.50 229

test-3	0.78 241	4.38 327	1.80 310	0.62 238	0.49 230	0.62 236	0.50 234	1.86 291	0.64 248	0.69 197	0.52 235	0.66 232	0.38 194	0.58 233	0.57 243	0.46 211	0.66 233	0.46 215	0.50 217	0.44 215	0.48 201	0.58 239	0.54 232	0.60 248	0.70 242	0.46 217	0.48 203	0.50 229

SANet	0.50 188	0.50 180	0.50 197	0.50 218	0.50 234	0.50 219	0.50 234	0.50 186	0.50 233	0.50 178	0.50 233	0.50 213	0.50 231	0.50 226	0.50 235	0.50 230	0.50 213	0.50 233	0.50 217	0.50 235	0.50 209	0.50 234	0.50 228	0.50 232	0.50 212	0.50 235	0.50 213	0.50 229

MLG-Stereo	0.87 259	1.33 270	0.93 256	0.62 238	1.00 280	1.16 288	0.55 238	0.86 234	0.83 273	1.19 253	0.40 207	1.30 296	0.81 271	0.65 245	0.45 217	1.01 288	1.17 287	0.46 215	1.29 297	0.58 242	1.05 274	0.90 277	0.73 268	0.87 279	0.60 234	1.01 288	1.13 285	0.51 232

ktn	0.84 256	1.15 245	0.54 205	1.16 293	1.26 308	0.51 221	0.53 237	0.51 189	0.66 252	4.54 350	0.51 234	0.52 219	0.52 237	0.66 248	0.51 236	0.51 231	1.37 301	1.17 300	0.49 213	0.51 236	1.23 291	0.51 236	0.67 252	0.51 234	0.51 216	0.68 262	0.51 215	0.51 232

AEACV	0.74 237	0.52 182	3.10 334	0.60 234	0.48 226	0.56 228	0.48 227	3.02 322	0.83 273	0.61 192	0.62 247	0.72 244	0.50 231	0.49 223	0.49 232	0.48 222	0.58 224	0.50 233	0.55 228	0.48 227	0.56 221	0.50 234	0.50 228	0.51 234	0.58 230	0.51 237	0.60 228	0.51 232

FSD		0.55 186	0.42 172	0.54 223	0.42 211	0.55 227	0.43 214	0.54 194	0.42 210	0.59 189	0.42 214			0.43 204	0.42 214	0.42 206			2.46 325	0.44 215				0.44 215	0.55 224	0.43 214	0.55 222	0.53 235

PSMNet_ROB	0.55 205	0.55 186	0.56 211	0.56 227	0.55 238	0.56 228	0.55 238	0.55 198	0.55 237	0.55 185	0.55 238	0.55 222	0.55 239	0.55 229	0.56 240	0.55 234	0.55 220	0.55 239	0.55 228	0.55 238	0.55 220	0.55 237	0.55 233	0.55 240	0.55 224	0.55 240	0.55 222	0.55 236

FlowAnything	1.02 276	2.51 302	0.58 215	1.60 308	0.56 240	1.61 308	0.56 242	1.60 287	0.55 237	1.61 276	0.56 239	1.61 304	0.55 239	0.55 229	0.55 239	0.55 234	1.61 307	0.56 242	1.61 305	0.56 240	1.62 304	0.55 237	0.56 236	0.56 241	1.62 309	0.56 241	1.62 306	0.56 237

zero-FE	0.66 218	0.80 218	0.56 211	0.79 253	0.58 242	0.82 251	0.55 238	0.76 226	0.56 239	0.75 206	0.58 243	0.75 248	0.59 244	0.57 232	0.56 240	0.55 234	0.79 247	0.55 239	0.78 251	0.55 238	0.85 249	0.58 239	0.55 233	0.57 245	0.80 251	0.57 242	0.80 247	0.57 238

ARAFT	0.64 216	0.74 215	0.62 226	0.70 249	0.56 240	0.72 246	0.55 238	0.72 223	0.54 236	0.73 204	0.56 239	0.72 244	0.56 241	0.56 231	0.62 248	0.63 243	0.73 243	0.53 238	0.73 246	0.54 237	0.72 240	0.65 248	0.62 242	0.56 241	0.72 245	0.54 238	0.72 242	0.57 238

MyStereo04	0.76 239	4.78 332	0.62 226	0.63 240	0.54 237	0.65 238	0.56 242	0.61 205	0.58 243	0.61 192	0.56 239	0.63 230	0.57 242	0.63 241	0.60 245	0.60 240	0.64 231	0.56 242	0.63 237	0.58 242	0.63 231	0.62 246	0.55 233	0.60 248	0.63 237	0.57 242	0.64 233	0.58 240

CASS	0.58 211	0.89 225	0.55 208	0.56 227	0.55 238	0.60 233	0.57 244	0.57 202	0.56 239	0.55 185	0.56 239	0.56 223	0.50 231	0.63 241	0.56 240	0.56 237	0.62 230	0.62 248	0.59 232	0.56 240	0.56 221	0.48 224	0.60 240	0.56 241	0.57 229	0.60 247	0.57 226	0.59 241
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.69 225	0.84 222	0.59 216	0.84 259	0.59 243	0.87 257	0.57 244	0.84 231	0.59 245	0.82 214	0.58 243	0.85 257	0.57 242	0.59 236	0.59 244	0.57 238	0.87 254	0.59 244	0.85 257	0.59 245	0.85 249	0.59 242	0.59 238	0.59 246	0.87 256	0.59 245	0.84 253	0.59 241

HH	0.66 218	2.13 289	0.47 183	0.37 159	0.29 164	0.36 157	0.27 144	0.49 182	0.44 212	0.78 207	0.68 259	0.67 234	0.90 277	0.62 238	0.90 277	0.53 232	0.88 255	0.48 226	0.37 157	0.29 164	0.63 231	0.66 251	0.66 246	0.51 234	1.06 283	0.61 248	1.08 281	0.60 243

HanStereo	0.66 218	2.13 289	0.47 183	0.37 159	0.29 164	0.36 157	0.27 144	0.49 182	0.44 212	0.78 207	0.68 259	0.67 234	0.90 277	0.62 238	0.90 277	0.53 232	0.88 255	0.48 226	0.37 157	0.29 164	0.63 231	0.66 251	0.66 246	0.51 234	1.06 283	0.61 248	1.08 281	0.60 243

UDG	0.70 229	0.87 223	0.56 211	0.87 260	0.59 243	0.84 254	0.59 247	0.85 232	0.57 242	0.84 216	0.59 245	0.84 256	0.60 245	0.58 233	0.60 245	0.59 239	0.85 253	0.59 244	0.87 259	0.58 242	0.87 251	0.60 243	0.57 237	0.59 246	0.87 256	0.58 244	0.86 256	0.60 243

STTRV1_RVC		1.59 275	0.52 204	0.69 243	0.61 245	0.66 239	0.43 214	0.88 235	0.45 215	0.71 202	0.62 247	0.69 238	0.45 216	0.62 238	0.40 205	0.44 208	0.80 249	0.59 244		0.63 247	0.80 243	0.46 213		0.61 250	0.72 245	0.54 238	0.80 247	0.60 243

LMCR-Stereo	0.61 213	0.61 200	0.61 223	0.61 237	0.61 245	0.67 240	0.61 249	0.61 205	0.61 246	0.61 192	0.61 246	0.61 229	0.61 246	0.61 237	0.61 247	0.61 241	0.61 229	0.61 247	0.61 236	0.61 246	0.61 228	0.61 244	0.61 241	0.61 250	0.61 236	0.61 248	0.61 231	0.61 247

DNS	0.73 236	0.88 224	0.64 228	0.88 261	0.64 249	0.88 258	0.64 253	0.85 232	0.63 247	0.85 217	0.63 249	0.85 257	0.63 247	0.63 241	0.63 251	0.64 244	0.88 255	0.64 250	0.88 260	0.64 249	0.88 252	0.64 247	0.64 243	0.64 252	0.88 258	0.64 252	0.88 257	0.64 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 222	0.74 215	0.60 218	0.79 253	0.61 245	0.76 247	0.57 244	0.71 221	0.56 239	0.71 202	0.54 237	0.72 244	0.66 251	0.65 245	0.65 252	0.64 244	0.74 245	0.64 250	0.74 248	0.63 247	0.73 241	0.65 248	0.64 243	0.64 252	0.74 247	0.61 248	0.73 243	0.64 248

DSFCA	0.66 218	0.73 213	0.74 238	0.68 242	0.65 250	0.64 237	0.65 255	0.65 208	0.65 249	0.66 195	0.65 250	0.65 231	0.64 248	0.65 245	0.65 252	0.65 246	0.65 232	0.65 252	0.65 238	0.65 250	0.65 234	0.65 248	0.65 245	0.65 254	0.66 238	0.66 253	0.65 234	0.65 250

WQFJA1++	0.80 242	1.24 256	0.73 236	0.97 270	0.65 250	0.97 267	0.65 255	0.97 244	0.65 249	0.94 226	0.66 251	0.94 264	0.65 250	0.66 248	0.65 252	0.66 247	0.98 264	0.66 254	0.98 268	0.66 252	0.98 261	0.66 251	0.66 246	0.66 256	0.98 268	0.66 253	0.98 265	0.66 251

WQFJX1	0.81 248	1.27 264	0.74 238	0.98 272	0.67 258	0.98 269	0.67 261	0.97 244	0.67 257	0.94 226	0.67 255	0.95 267	0.66 251	0.66 248	0.66 255	0.67 252	0.99 266	0.67 257	0.98 268	0.68 261	0.99 262	0.66 251	0.66 246	0.66 256	0.99 269	0.66 253	1.00 268	0.66 251

NLMM1	0.81 248	1.26 262	0.74 238	1.00 276	0.66 253	0.99 271	0.67 261	0.98 247	0.66 252	0.94 226	0.67 255	0.94 264	0.66 251	0.66 248	0.66 255	0.66 247	1.00 270	0.67 257	1.00 272	0.66 252	0.99 262	0.71 265	0.73 268	0.67 260	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.66 251

NLMM	0.80 242	1.26 262	0.75 242	0.98 272	0.66 253	0.97 267	0.66 257	0.97 244	0.66 252	0.94 226	0.66 251	0.96 271	0.66 251	0.66 248	0.68 263	0.67 252	0.99 266	0.68 262	0.98 268	0.66 252	0.99 262	0.66 251	0.66 246	0.66 256	1.00 274	0.66 253	0.99 266	0.66 251

gcap-zeroshot	0.81 248	1.03 238	0.84 252	0.93 265	0.85 274	0.84 254	0.62 250	1.21 273	0.53 235	0.79 209	0.84 275	0.77 249	0.70 263	0.84 273	0.67 259	0.74 265	1.18 290	0.52 237	0.91 261	0.79 270	0.84 248	0.61 244	0.83 273	0.69 267	0.93 265	0.82 276	0.85 255	0.66 251

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 229	0.67 207	0.67 230	0.92 262	0.92 276	0.91 260	0.76 271	0.67 212	0.67 257	0.66 195	0.67 255	0.67 234	0.67 257	0.67 253	0.67 259	0.68 257	0.66 233	0.67 257	0.68 239	0.67 257	0.68 235	0.68 259	0.68 257	0.68 265	0.67 239	0.68 262	0.67 235	0.67 256

WQFJA1	0.82 253	1.52 274	0.76 244	1.01 281	0.66 253	0.98 269	0.66 257	0.98 247	0.66 252	0.95 231	0.68 259	0.95 267	0.66 251	0.68 258	0.66 255	0.66 247	1.00 270	0.67 257	1.00 272	0.67 257	0.99 262	0.68 259	0.67 252	0.68 265	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.67 256

WQFJX	0.81 248	1.27 264	0.74 238	0.99 274	0.66 253	0.99 271	0.66 257	0.99 250	0.66 252	0.95 231	0.66 251	0.95 267	0.67 257	0.67 253	0.66 255	0.66 247	0.99 266	0.66 254	1.00 272	0.66 252	0.99 262	0.67 257	0.68 257	0.67 260	0.99 269	0.67 257	0.99 266	0.67 256

NLSM3	0.81 248	1.27 264	0.75 242	0.99 274	0.66 253	0.99 271	0.66 257	0.98 247	0.67 257	0.95 231	0.66 251	0.95 267	0.66 251	0.67 253	0.67 259	0.66 247	0.99 266	0.66 254	0.99 271	0.66 252	0.99 262	0.67 257	0.66 246	0.66 256	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.67 256

AdaDepth	0.80 242	0.95 231	1.02 264	0.95 267	0.67 258	0.95 265	0.67 261	0.94 241	0.67 257	0.92 221	0.67 255	0.94 264	0.67 257	0.67 253	0.67 259	0.67 252	0.95 261	0.67 257	0.95 267	0.67 257	0.96 260	0.68 259	0.67 252	0.67 260	0.96 267	0.67 257	0.95 264	0.67 256

MoCha-V2	1.75 311	27.02 377	0.72 233	0.92 262	0.69 260	0.89 259	0.69 264	0.92 238	0.71 263	0.87 218	0.69 262	0.88 259	0.68 260	0.70 262	0.68 263	0.69 258	0.90 258	0.69 263	0.92 262	0.69 262	0.92 255	0.71 265	0.70 263	0.67 260	0.88 258	0.71 267	0.92 258	0.68 261

mm2	0.69 225	0.69 208	0.69 231	0.69 243	0.69 260	0.69 241	0.69 264	0.69 213	0.69 261	0.69 197	0.69 262	0.69 238	0.69 261	0.69 260	0.69 265	0.69 258	0.69 236	0.69 263	0.69 240	0.69 262	0.69 236	0.69 262	0.69 260	0.69 267	0.69 240	0.69 264	0.69 237	0.69 262

mm1	0.69 225	0.69 208	0.69 231	0.69 243	0.69 260	0.69 241	0.69 264	0.69 213	0.69 261	0.69 197	0.69 262	0.69 238	0.69 261	0.69 260	0.69 265	0.69 258	0.69 236	0.69 263	0.69 240	0.69 262	0.69 236	0.69 262	0.69 260	0.69 267	0.69 240	0.69 264	0.69 237	0.69 262

PA-Net	0.71 232	0.62 201	0.55 208	0.69 243	0.71 264	0.70 244	0.69 264	0.69 213	0.74 266	0.73 204	0.75 268	0.59 226	0.72 266	0.82 271	0.79 272	0.83 270	0.67 235	0.76 270	0.81 255	0.67 257	0.61 228	0.76 268	0.68 257	0.65 254	0.82 254	0.76 272	0.71 240	0.69 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RSM++	0.77 240	0.91 226	0.72 233	0.83 258	0.71 264	0.83 252	0.72 270	0.81 230	0.71 263	0.81 213	0.71 265	0.81 255	0.71 265	0.71 264	0.71 267	0.70 261	0.83 252	0.72 268	0.83 256	0.81 275	0.83 247	0.72 267	0.71 265	0.71 270	0.88 258	0.71 267	0.83 252	0.70 265

DMCA-RVC	0.71 232	0.72 211	0.72 233	0.71 250	0.70 263	0.70 244	0.70 269	0.70 217	0.71 263	0.70 201	0.71 265	0.71 243	0.70 263	0.70 262	0.71 267	0.70 261	0.70 238	0.71 267	0.70 242	0.71 265	0.70 239	0.70 264	0.71 265	0.71 270	0.70 242	0.72 269	0.71 240	0.70 265

FCDSN-DC	0.44 179	0.31 131	0.35 153	0.34 149	0.28 150	0.35 152	0.30 176	0.32 129	0.25 137	1.32 263	0.24 139	1.00 272	0.32 175	0.35 178	0.34 181	0.30 166	0.72 242	0.37 192	0.48 209	0.32 178	0.53 217	0.49 228	0.23 133	0.29 167	0.50 212	0.42 212	0.61 231	0.71 267
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
KSHMR	0.85 257	0.72 211	0.51 201	0.49 216	0.49 230	0.51 221	1.07 295	0.50 186	0.48 226	6.04 362	0.52 235	0.66 232	0.98 283	0.49 223	0.77 270	0.49 226	1.17 287	0.51 236	0.49 213	1.06 293	0.51 211	0.49 228	0.49 225	0.51 234	1.04 281	0.49 232	0.81 251	0.72 268

AFF-stereo	0.71 232	0.73 213	0.65 229	0.82 257	0.63 248	0.83 252	0.63 251	0.73 224	0.65 249	0.82 214	0.73 267	0.74 247	0.64 248	0.63 241	0.62 248	0.62 242	0.73 243	0.63 249	0.74 248	0.72 267	0.80 243	0.58 239	0.70 263	0.71 270	0.79 249	0.69 264	0.78 245	0.72 268

HSM-Net_RVC	0.93 262	1.09 243	0.79 247	1.10 286	0.78 268	1.09 284	0.79 273	1.16 267	0.80 268	1.14 245	0.79 271	1.17 287	0.77 267	0.73 265	0.83 275	0.78 266	1.19 291	0.79 271	1.18 289	0.72 267	1.19 286	0.80 270	0.72 267	0.80 274	1.18 294	0.74 270	1.14 286	0.73 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G-Net	0.82 253	1.77 281	0.78 246	0.78 252	0.78 268	0.78 248	0.78 272	0.78 227	0.79 267	0.79 209	0.78 270	0.78 250	0.78 268	0.78 267	0.78 271	0.78 266	0.79 247	0.79 271	0.79 252	0.79 270	0.79 242	0.79 269	0.79 270	0.79 273	0.79 249	0.79 273	0.79 246	0.79 271

NaN_ROB	0.80 242	0.80 218	0.80 248	0.80 255	0.80 270	0.80 249	0.80 274	0.80 228	0.80 268	0.80 211	0.80 272	0.80 253	0.80 269	0.80 268	0.80 273	0.80 268	0.80 249	0.80 273	0.80 253	0.80 273	0.80 243	0.80 270	0.80 271	0.80 274	0.80 251	0.80 274	0.80 247	0.80 272

CSAN	0.80 242	0.80 218	0.80 248	0.80 255	0.80 270	0.80 249	0.80 274	0.80 228	0.80 268	0.80 211	0.80 272	0.80 253	0.80 269	0.80 268	0.80 273	0.80 268	0.80 249	0.80 273	0.80 253	0.80 273	0.80 243	0.80 270	0.80 271	0.80 274	0.80 251	0.80 274	0.80 247	0.80 272

AIO-Stereo	0.82 253	1.06 240	0.73 236	0.97 270	0.74 266	1.06 282	0.60 248	1.04 259	0.90 276	1.00 234	1.01 287	0.78 250	0.85 275	0.74 266	0.62 248	0.67 252	1.12 280	0.55 239	0.70 242	0.65 250	0.93 257	0.66 251	0.67 252	0.67 260	0.82 254	0.74 270	0.92 258	0.83 274

DPSimNet_ROB	0.93 262	1.04 239	0.83 251	1.05 284	0.82 272	1.04 280	0.83 277	1.03 256	0.89 275	1.03 240	0.84 275	1.03 278	0.84 273	0.83 272	0.84 276	0.83 270	1.14 282	0.84 275	1.12 285	0.84 277	1.04 273	0.88 276	0.83 273	0.84 278	1.07 285	0.83 277	1.15 287	0.88 275

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 262	0.77 217	0.82 250	1.16 293	0.75 267	0.99 271	0.92 278	0.91 236	0.99 283	0.94 226	0.91 277	1.15 284	0.88 276	0.92 276	1.00 284	0.67 252	0.98 264	1.00 283	0.75 250	0.91 280	1.18 284	0.87 274	0.89 275	0.90 280	1.08 286	1.07 293	0.74 244	0.89 276

4D-IteraStereo	0.67 222	3.40 316	1.05 269	0.71 250	0.83 273	0.47 206	0.27 144	0.47 175	0.27 147	0.35 126	0.26 145	0.68 237	0.84 273	0.41 198	0.54 237	0.89 273	0.74 245	0.88 277	0.73 246	0.87 278	0.42 183	0.27 144	0.28 148	0.28 153	0.36 153	0.28 149	0.68 236	0.90 277

DPSM_ROB	0.93 262	0.92 227	0.94 257	0.96 268	1.02 286	0.92 261	0.98 281	0.95 242	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.91 260	0.97 281	0.92 276	0.91 279	0.91 277	0.96 262	0.94 280	0.93 265	0.91 280	0.93 257	0.92 278	0.93 277	0.91 281	0.91 261	0.99 281	0.92 258	0.91 278

DPSM	0.93 262	0.92 227	0.94 257	0.96 268	1.02 286	0.92 261	0.98 281	0.95 242	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.91 260	0.97 281	0.92 276	0.91 279	0.91 277	0.96 262	0.94 280	0.93 265	0.91 280	0.93 257	0.92 278	0.93 277	0.91 281	0.91 261	0.99 281	0.92 258	0.91 278

pmcnn	0.92 260	0.92 227	0.92 255	0.92 262	0.92 276	0.92 261	0.92 278	0.92 238	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.92 263	0.92 279	0.92 276	0.92 281	0.92 280	0.92 259	0.92 278	0.92 262	0.92 283	0.92 255	0.92 278	0.92 276	0.92 283	0.92 263	0.92 279	0.92 258	0.92 280

MM-Stereo_test2	1.15 283	1.90 283	1.10 273	1.37 303	0.94 279	1.36 300	0.98 281	1.48 284	0.98 282	1.37 267	0.98 282	1.37 301	0.98 283	0.95 280	0.94 283	0.95 282	1.37 301	0.95 282	1.38 300	0.95 284	1.38 301	0.95 282	0.95 280	0.95 285	1.37 304	0.95 280	1.37 302	0.95 281

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 237	0.57 193	0.57 214	0.56 227	0.92 276	1.07 283	0.63 251	1.03 256	0.82 272	0.49 177	0.77 269	0.69 238	0.54 238	0.58 233	0.54 237	0.86 272	1.06 277	0.72 268	1.06 280	0.79 270	0.58 224	0.87 274	0.59 238	0.46 218	0.76 248	0.46 217	1.05 278	0.97 282

DGTPSM_ROB	0.92 260	0.93 230	0.91 254	0.93 265	0.91 275	0.92 261	0.93 280	0.92 238	0.92 277	0.92 221	0.91 277	0.91 260	0.93 280	0.91 274	0.92 281	0.92 280	0.92 259	0.92 278	0.92 262	0.90 279	0.91 253	0.92 278	0.93 277	0.94 284	0.92 263	0.91 278	0.92 258	0.97 282

LGCAT	1.00 268	1.00 232	1.00 259	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 251	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

GANet	1.00 268	1.00 232	1.00 259	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 251	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

TDLM	1.00 268	1.00 232	1.00 259	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 251	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

CVANet_RVC	1.00 268	1.00 232	1.00 259	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 251	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

trnet	1.01 273	1.01 236	1.01 263	1.01 281	1.01 285	1.01 279	1.01 290	1.01 255	1.01 288	1.01 239	1.01 287	1.01 277	1.01 290	1.01 287	1.01 289	1.01 288	1.01 276	1.01 288	1.01 279	1.01 289	1.01 272	1.01 287	1.01 286	1.01 291	1.01 279	1.01 288	1.01 277	1.01 288

MM-Stereo_test3	1.22 293	1.60 277	1.19 286	1.48 306	1.02 286	1.48 305	0.99 285	1.54 285	1.03 289	1.41 269	1.03 289	1.44 303	1.00 285	1.04 289	1.04 290	1.02 290	1.42 304	1.04 289	1.48 303	1.01 289	1.48 302	1.03 288	1.06 290	1.04 292	1.53 307	1.04 290	1.49 303	1.04 289

plain	1.96 315	3.33 315	1.04 268	3.24 334	1.04 290	3.24 334	1.04 291	3.26 325	1.05 290	3.26 330	1.13 296	3.27 333	1.06 292	1.05 290	1.05 291	1.05 291	3.28 331	1.05 291	3.29 331	1.06 293	3.30 331	1.05 289	1.05 289	1.06 295	3.30 334	1.06 292	3.30 333	1.06 290

GLC_STEREO	1.05 279	1.01 236	1.02 264	1.02 283	1.02 286	1.05 281	1.06 292	1.05 260	1.05 290	1.04 242	1.05 290	1.05 279	1.04 291	1.06 291	1.05 291	1.06 292	1.06 277	1.05 291	1.06 280	1.05 292	1.06 275	1.06 290	1.04 288	1.05 293	1.04 281	1.05 291	1.06 279	1.06 290

MIF-Stereo (partial)	2.52 333	3.41 317	1.05 269	3.29 335	1.05 291	3.29 337	1.06 292	3.30 327	1.06 292	3.31 331	1.06 291	4.97 356	2.72 340	2.72 338	2.71 342	2.70 342	6.57 363	2.19 336	5.08 358	1.08 295	3.36 332	1.07 291	1.07 291	1.07 297	3.35 336	1.07 293	3.36 335	1.07 292

RP	1.14 281	1.16 247	1.15 279	1.17 295	1.10 295	1.16 288	1.15 298	1.10 262	1.16 300	1.15 246	1.08 292	1.16 285	1.15 298	1.15 299	1.14 299	1.16 298	1.16 285	1.10 293	1.10 282	1.10 296	1.16 280	1.11 294	1.10 292	1.19 306	1.14 290	1.19 305	1.07 280	1.10 293

qqai	1.17 289	1.27 264	1.10 273	1.26 298	1.09 294	1.23 295	1.11 296	1.26 276	1.11 295	1.26 259	1.08 292	1.25 294	1.11 295	1.11 294	1.10 294	1.09 293	1.27 295	1.11 296	1.27 294	1.11 297	1.27 295	1.10 293	1.10 292	1.11 299	1.27 299	1.10 296	1.24 295	1.11 294

edge stereo	1.15 283	1.18 252	1.11 276	1.12 289	1.17 302	1.17 293	1.17 300	1.16 267	1.18 304	1.16 249	1.17 302	1.17 287	1.13 297	1.11 294	1.11 296	1.12 295	1.17 287	1.17 300	1.11 284	1.17 303	1.17 282	1.17 299	1.18 299	1.14 302	1.11 288	1.18 303	1.12 284	1.11 294

SPS-STEREO	1.25 300	1.47 272	1.06 271	1.54 307	1.08 292	1.52 306	1.20 308	1.44 282	1.06 292	1.49 274	1.10 294	1.41 302	1.10 294	0.98 281	1.08 293	1.12 295	1.47 305	1.04 289	1.53 304	1.14 300	1.52 303	1.07 291	1.02 287	1.05 293	1.48 306	1.07 293	1.55 304	1.11 294
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AF-Net	2.06 324	25.73 376	1.18 283	1.12 289	1.16 301	1.16 288	1.19 303	1.10 262	1.17 303	1.15 246	1.14 297	1.11 282	1.16 299	1.16 300	1.14 299	1.11 294	1.15 283	1.13 299	1.21 292	1.17 303	1.11 277	1.21 303	1.17 298	1.17 304	1.17 292	1.11 299	1.20 294	1.13 297

NCC-stereo	1.15 283	1.17 251	1.12 278	1.10 286	1.15 298	1.14 286	1.15 298	1.15 265	1.12 296	1.17 252	1.17 302	1.11 282	1.17 302	1.11 294	1.10 294	1.16 298	1.12 280	1.11 296	1.16 286	1.13 299	1.23 291	1.16 297	1.19 301	1.11 299	1.18 294	1.17 302	1.17 291	1.13 297

RGC	1.15 283	1.16 247	1.17 282	1.15 291	1.11 297	1.21 294	1.21 309	1.10 262	1.15 298	1.16 249	1.11 295	1.17 287	1.09 293	1.14 298	1.11 296	1.16 298	1.19 291	1.11 296	1.10 282	1.15 302	1.11 277	1.19 300	1.16 297	1.12 301	1.17 292	1.10 296	1.16 288	1.17 299

Abc-Net	1.14 281	1.16 247	1.18 283	1.10 286	1.10 295	1.16 288	1.18 302	1.16 267	1.13 297	1.11 243	1.16 298	1.16 285	1.12 296	1.10 292	1.17 302	1.16 298	1.16 285	1.10 293	1.16 286	1.14 300	1.17 282	1.16 297	1.11 294	1.09 298	1.10 287	1.10 296	1.16 288	1.17 299
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	2.12 325	3.66 320	1.10 273	3.48 337	1.15 298	3.57 338	1.11 296	3.44 328	1.16 300	3.52 332	1.16 298	3.50 334	1.16 299	1.10 292	1.13 298	1.15 297	3.61 333	1.17 300	3.64 332	1.12 298	3.58 334	1.12 295	1.12 295	1.17 304	3.53 337	1.18 303	3.52 336	1.18 301

stereogan	1.17 289	1.19 254	1.15 279	1.15 291	1.15 298	1.15 287	1.19 303	1.19 271	1.15 298	1.15 246	1.16 298	1.19 290	1.19 303	1.19 301	1.19 303	1.19 303	1.15 283	1.19 303	1.19 290	1.19 306	1.15 279	1.19 300	1.15 296	1.15 303	1.16 291	1.15 300	1.19 292	1.20 302

Nwc_Net	1.15 283	1.15 245	1.15 279	1.09 285	1.19 304	1.16 288	1.17 300	1.15 265	1.16 300	1.16 249	1.16 298	1.08 281	1.16 299	1.11 294	1.15 301	1.18 302	1.11 279	1.10 293	1.16 286	1.17 303	1.16 280	1.13 296	1.18 299	1.20 307	1.11 288	1.15 300	1.16 288	1.20 302

RAStereo	2.24 328	3.70 321	1.18 283	3.73 341	1.18 303	3.69 340	1.19 303	3.73 331	1.24 307	3.72 335	1.21 307	3.76 338	1.20 304	1.20 302	1.20 304	1.20 304	3.74 338	1.20 304	3.75 338	1.21 307	3.77 338	1.21 303	1.21 303	1.21 308	3.82 341	1.21 307	3.82 340	1.21 304

GANetREF_RVC	1.52 305	2.01 286	1.21 289	1.98 314	1.21 305	1.98 313	1.21 309	1.98 299	1.21 306	1.99 293	1.21 307	1.98 313	1.21 306	1.02 288	1.21 305	1.21 305	1.99 314	1.21 305	1.99 312	1.21 307	1.99 311	1.21 303	1.21 303	1.21 308	1.99 315	1.21 307	1.99 312	1.21 304
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	1.15 283	1.10 244	0.51 201	0.69 243	0.51 236	1.10 285	0.50 234	0.51 189	0.51 234	13.92 369	1.17 302	0.49 212	0.51 236	0.54 228	0.48 228	0.49 226	0.49 210	0.65 252	0.70 242	0.49 232	0.51 211	0.49 228	0.67 252	1.36 314	0.51 216	0.50 235	0.52 218	1.23 306

S-Stereo	1.22 293	1.18 252	1.19 286	1.20 296	1.23 306	1.23 295	1.19 303	1.19 271	1.18 304	1.27 260	1.20 306	1.20 291	1.20 304	1.23 304	1.22 307	1.23 306	1.23 294	1.23 307	1.20 291	1.25 310	1.20 287	1.22 306	1.25 305	1.24 310	1.20 296	1.22 309	1.26 296	1.24 307

FAT-Stereo	1.22 293	1.23 255	1.19 286	1.21 297	1.24 307	1.24 297	1.19 303	1.25 275	1.24 307	1.25 258	1.19 305	1.20 291	1.24 307	1.20 302	1.21 305	1.25 307	1.22 293	1.21 305	1.25 293	1.23 309	1.22 289	1.19 300	1.19 301	1.24 310	1.25 297	1.20 306	1.19 292	1.25 308

MonStereo1	1.60 306	2.69 309	1.46 295	1.99 315	1.31 309	1.99 315	1.36 312	1.99 300	1.31 310	1.84 280	1.32 309	1.89 307	1.31 308	1.32 305	1.30 308	1.36 310	1.94 309	1.33 310	1.93 308	1.30 312	1.92 308	1.33 308	1.31 306	1.31 312	1.94 312	1.31 311	1.93 308	1.31 309

RASNet	1.39 301	1.37 271	1.35 290	1.38 304	1.40 311	1.39 303	1.77 326	1.36 279	1.74 325	1.36 266	1.36 311	1.36 300	1.36 310	1.36 306	1.35 309	1.41 315	1.36 299	1.36 313	1.36 299	1.35 313	1.36 299	1.35 310	1.36 308	1.35 313	1.36 303	1.35 313	1.36 301	1.35 310

CC-Net-ROB	1.51 304	4.40 328	1.69 306	1.39 305	1.40 311	1.37 302	1.40 316	1.36 279	1.39 313	1.41 269	1.36 311	1.35 299	1.38 312	1.39 309	1.39 310	1.36 310	1.36 299	1.35 311	1.39 301	1.39 314	1.37 300	1.36 311	1.41 312	1.48 319	1.39 305	1.42 318	1.35 300	1.35 310

R-Stereo Train	1.62 307	2.01 286	1.41 293	1.97 311	1.40 311	1.96 311	1.39 313	1.93 293	1.39 313	1.92 285	1.38 313	1.94 310	1.39 313	1.40 310	1.45 313	1.38 312	1.96 311	1.37 314	1.97 309	1.39 314	1.98 309	1.41 313	1.40 310	1.37 315	1.97 313	1.38 314	1.96 310	1.37 312

RAFT-Stereo	1.62 307	2.01 286	1.41 293	1.97 311	1.40 311	1.96 311	1.39 313	1.93 293	1.39 313	1.92 285	1.38 313	1.94 310	1.39 313	1.40 310	1.45 313	1.38 312	1.96 311	1.37 314	1.97 309	1.39 314	1.98 309	1.41 313	1.40 310	1.37 315	1.97 313	1.38 314	1.96 310	1.37 312
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WAO-8	1.02 276	1.50 273	1.49 298	0.40 177	0.40 204	1.56 307	0.98 281	1.55 286	0.58 243	4.18 346	0.40 207	0.79 252	0.48 224	0.91 274	0.39 204	0.99 283	0.71 241	0.70 266	0.51 220	0.77 269	1.07 276	0.82 273	0.69 260	0.96 286	1.01 279	1.30 310	1.10 283	1.38 314

PS-NSSS	1.48 303	4.46 329	1.35 290	1.35 302	1.35 310	1.41 304	1.34 311	1.36 279	1.35 312	1.40 268	1.35 310	1.33 298	1.35 309	1.37 307	1.40 312	1.35 309	1.35 297	1.35 311	1.39 301	1.44 318	1.35 298	1.34 309	1.35 307	1.38 317	1.35 302	1.33 312	1.34 299	1.38 314

MonStereo	1.66 310	2.63 308	1.46 295	1.99 315	1.41 315	2.03 316	1.39 313	2.04 302	1.43 316	1.94 288	1.40 315	1.92 309	1.37 311	1.38 308	1.39 310	1.39 314	1.99 314	1.38 316	2.04 314	1.41 317	2.02 313	1.37 312	1.39 309	1.38 317	1.99 315	1.38 314	2.01 314	1.39 316

HBP-ISP	1.47 302	1.07 242	1.03 267	1.30 300	1.08 292	1.36 300	1.06 292	1.44 282	1.25 309	1.97 291	1.51 316	1.65 306	1.58 316	0.98 281	1.58 317	1.68 322	1.98 313	1.32 308	2.02 313	1.28 311	2.95 329	1.89 330	0.97 281	1.06 295	1.26 298	0.99 281	1.94 309	1.43 317

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 332	2.85 311	1.90 317	2.90 331	2.77 341	2.88 331	2.85 343	2.51 315	2.85 343	2.88 325	1.99 333	2.50 326	2.76 341	2.20 327	1.57 316	2.64 341	2.89 330	2.63 341	5.69 361	1.03 291	2.01 312	2.71 340	2.74 343	2.73 344	2.87 332	1.64 324	1.00 268	1.49 318
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	1.85 314	3.50 318	1.61 300	2.12 317	1.47 316	2.14 317	1.47 317	2.33 311	1.53 317	2.12 298	1.54 317	2.19 315	1.53 315	1.54 312	1.53 315	1.53 316	2.20 316	1.54 317	2.24 315	1.57 319	2.21 319	1.49 315	1.59 314	1.49 320	2.15 321	1.52 319	2.15 316	1.54 319

DPSMNet_ROB	1.62 307	1.60 277	1.59 299	1.61 309	1.69 320	1.66 309	1.61 318	1.70 289	1.65 322	1.62 277	1.60 319	1.61 304	1.60 317	1.60 313	1.59 318	1.62 320	1.60 306	1.63 321	1.62 306	1.68 325	1.70 305	1.60 316	1.64 319	1.60 321	1.61 308	1.60 320	1.60 305	1.59 320

LG-G_1	1.99 317	2.56 305	1.63 302	2.54 328	1.62 318	2.55 329	1.61 318	2.51 315	1.61 318	2.50 318	1.62 321	2.50 326	1.61 318	1.61 314	1.61 319	1.61 317	2.55 327	1.61 318	2.55 328	1.61 320	2.55 327	1.61 317	1.61 315	1.61 322	2.55 329	1.61 321	2.54 327	1.61 321

LG-G	1.99 317	2.56 305	1.63 302	2.54 328	1.62 318	2.55 329	1.61 318	2.51 315	1.61 318	2.50 318	1.62 321	2.50 326	1.61 318	1.61 314	1.61 319	1.61 317	2.55 327	1.61 318	2.55 328	1.61 320	2.55 327	1.61 317	1.61 315	1.61 322	2.55 329	1.61 321	2.54 327	1.61 321

LGtest1	1.99 317	2.55 304	1.62 301	2.54 328	1.61 317	2.54 326	1.61 318	2.51 315	1.61 318	2.49 317	1.61 320	2.49 325	1.61 318	1.61 314	1.61 319	1.61 317	2.55 327	1.62 320	2.54 327	1.61 320	2.54 326	1.61 317	1.61 315	1.61 322	2.54 328	1.61 321	2.54 327	1.61 321

UDGNet	1.97 316	2.43 300	1.67 304	2.46 325	1.70 322	2.44 324	1.69 323	2.34 312	1.63 321	2.35 314	1.67 323	2.37 324	1.67 321	1.68 318	1.64 322	1.67 321	2.44 323	1.64 322	2.43 323	1.67 323	2.43 325	1.66 320	1.67 320	1.63 325	2.43 326	1.66 326	2.42 325	1.66 324

MFMNet_re	1.77 312	1.89 282	1.72 307	1.88 310	1.69 320	1.89 310	1.67 322	1.91 292	1.70 323	1.87 281	1.67 323	1.89 307	1.68 322	1.67 317	1.67 323	1.70 323	1.88 308	1.68 323	1.88 307	1.67 323	1.89 306	1.68 322	1.70 321	1.71 326	1.87 311	1.68 328	1.87 307	1.68 325

derf	1.84 313	1.93 284	1.73 308	1.97 311	1.77 323	1.98 313	1.76 325	1.94 295	1.73 324	1.97 291	1.78 325	1.97 312	1.76 323	1.76 319	1.71 324	1.79 324	1.94 309	1.77 324	1.98 311	1.75 327	1.89 306	1.71 323	1.77 324	1.77 328	2.01 317	1.74 329	2.00 313	1.71 326

FBW_ROB	2.04 320	2.50 301	1.75 309	2.45 324	1.78 324	2.40 322	1.74 324	2.47 314	1.77 326	2.37 315	1.81 326	2.30 318	1.80 324	1.78 320	1.88 333	1.80 325	2.41 322	1.77 324	2.43 323	1.83 328	2.39 323	1.81 328	1.76 323	1.75 327	2.56 331	1.75 330	2.30 321	1.74 327

FC-DCNN	1.10 280	0.81 221	0.77 245	0.63 240	0.42 211	0.86 256	0.64 253	0.91 236	0.96 281	1.11 243	0.80 272	1.07 280	0.81 271	0.67 253	1.75 325	1.30 308	1.41 303	0.85 276	1.28 296	0.71 265	2.12 317	1.32 307	0.52 231	0.81 277	1.64 310	1.40 317	2.39 324	1.75 328

StereoVision	3.44 339	10.12 363	1.68 305	5.44 362	2.26 337	5.87 362	1.97 334	5.17 343	1.31 310	5.80 360	1.56 318	5.62 361	1.84 327	1.97 325	1.91 334	1.84 327	4.98 356	1.32 308	5.60 359	1.71 326	5.35 361	1.73 327	1.97 333	1.96 332	5.40 360	1.65 325	5.08 358	1.76 329

sCroCo_RVC	2.76 334	4.00 323	1.82 311	4.00 345	1.83 325	3.98 346	1.82 327	3.99 333	1.81 327	4.14 343	2.76 341	4.13 347	1.82 326	1.83 321	1.83 326	1.82 326	4.01 343	1.82 327	3.98 341	1.86 329	4.00 343	1.82 329	1.83 326	1.84 329	4.02 347	1.81 331	4.00 344	1.83 330

MaDis-Stereo	3.69 342	10.19 364	2.01 319	6.09 363	2.01 331	5.94 363	1.82 327	6.14 348	1.85 328	6.59 363	1.82 327	6.01 362	1.81 325	1.83 321	1.83 326	2.02 331	5.87 360	1.79 326	5.93 362	2.06 335	4.63 352	1.67 321	1.84 327	2.08 334	5.90 361	1.66 326	6.34 363	1.87 331

TRStereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 329	2.29 308	1.86 328	2.30 318	1.87 328	2.30 334	1.87 330	2.08 332	2.29 318	1.87 328	2.30 317	1.87 330	2.08 314	1.72 324	1.86 328	2.30 340	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 331

XX-Stereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 329	2.29 308	1.86 328	2.30 318	1.87 328	2.30 334	1.87 330	2.08 332	2.29 318	1.87 328	2.30 317	1.87 330	2.08 314	1.72 324	1.86 328	2.30 340	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 331

EAI-Stereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 329	2.29 308	1.86 328	2.30 318	1.87 328	2.30 334	1.87 330	2.08 332	2.29 318	1.87 328	2.30 317	1.87 330	2.08 314	1.72 324	1.86 328	2.30 340	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 331

sAnonymous2	2.87 336	4.16 324	1.89 315	4.26 350	1.87 329	4.23 349	1.92 332	4.17 334	1.94 333	4.16 344	1.92 331	4.20 348	1.92 331	1.96 323	1.86 328	1.87 328	4.25 347	1.90 331	4.23 347	1.91 333	4.26 346	1.93 331	1.89 331	1.90 330	4.07 349	1.91 335	5.09 360	1.93 335

CroCo_RVC	2.87 336	4.16 324	1.89 315	4.26 350	1.87 329	4.23 349	1.92 332	4.17 334	1.94 333	4.16 344	1.92 331	4.20 348	1.92 331	1.96 323	1.86 328	1.87 328	4.25 347	1.90 331	4.23 347	1.91 333	4.26 346	1.93 331	1.89 331	1.90 330	4.07 349	1.91 335	5.09 360	1.93 335

AIO_test	2.22 326	2.36 299	2.10 320	2.47 326	2.15 333	2.54 326	2.06 335	2.27 305	2.09 335	2.29 308	2.13 334	2.30 318	2.09 333	2.25 330	2.15 337	1.95 330	2.52 326	2.08 333	2.32 320	2.21 339	2.20 318	2.26 336	2.05 334	2.06 333	2.40 325	2.16 339	2.52 326	2.05 337

HUF	2.22 326	2.33 296	2.24 324	2.35 322	2.07 332	2.45 325	2.11 336	2.42 313	2.13 336	2.19 301	2.15 335	2.10 314	2.09 333	2.27 332	2.04 335	2.08 332	2.44 323	2.12 335	2.38 322	2.18 337	2.29 321	2.22 334	2.12 335	2.12 335	2.52 327	2.10 337	2.22 317	2.15 338

AIO_rvc	2.25 329	2.35 298	2.10 320	2.47 326	2.17 334	2.54 326	2.15 337	2.32 310	2.21 337	2.29 308	2.28 337	2.33 323	2.09 333	2.26 331	2.14 336	2.08 332	2.49 325	2.09 334	2.53 326	2.14 336	2.34 322	2.23 335	2.14 336	2.18 336	2.19 322	2.15 338	2.35 323	2.22 339

Anonymous3	3.36 338	4.93 334	2.20 322	4.92 357	2.23 335	4.90 357	2.23 338	4.89 340	2.24 338	4.95 356	2.21 336	4.91 355	2.21 336	2.18 326	2.22 338	2.22 337	4.86 354	2.20 337	4.90 354	2.20 338	4.96 356	2.21 333	2.21 337	2.21 337	6.30 363	2.21 340	4.90 353	2.23 340

STTStereo	2.30 331	2.34 297	2.26 326	2.37 323	2.23 335	2.40 322	2.35 340	2.20 303	2.33 340	2.28 305	2.31 339	2.19 315	2.37 338	2.20 327	2.31 340	2.23 338	2.38 321	2.25 338	2.33 321	2.27 340	2.39 323	2.27 337	2.31 339	2.29 339	2.37 324	2.32 342	2.34 322	2.26 341

NCCL2	2.27 330	2.27 295	2.28 327	2.27 318	2.28 338	2.28 318	2.28 339	2.27 305	2.28 339	2.28 305	2.28 337	2.29 317	2.28 337	2.28 333	2.29 339	2.28 339	2.28 317	2.28 339	2.27 316	2.28 341	2.28 320	2.28 338	2.28 338	2.28 338	2.28 323	2.28 341	2.11 315	2.28 342

NLSM1	2.82 335	3.85 322	2.57 332	3.19 333	2.46 339	3.28 336	2.38 341	3.29 326	2.42 341	3.20 329	2.64 340	3.14 331	2.62 339	2.46 337	2.44 341	2.51 340	3.31 332	2.53 340	3.17 330	2.47 342	3.27 330	2.33 339	2.65 340	2.61 343	3.22 333	2.55 343	3.31 334	2.39 343

U	5.23 363	8.71 354	2.75 333	8.64 369	2.76 340	8.65 369	2.79 342	8.67 362	2.79 342	8.70 368	2.79 342	8.70 368	2.79 342	2.79 339	2.80 344	2.80 344	8.84 368	2.82 342	8.82 368	2.89 343	8.84 367	2.83 341	2.83 344	2.82 345	8.87 370	2.83 344	8.84 369	2.83 344

MLG-Stereo_test1	3.87 345	4.67 331	3.29 339	5.26 361	3.25 347	5.04 359	3.11 346	4.43 336	3.27 348	5.02 358	3.21 346	4.71 354	3.10 345	3.22 341	3.06 345	2.98 346	5.03 358	3.18 345	4.95 356	2.94 344	4.70 354	3.32 344	3.30 346	3.27 348	5.17 358	3.08 347	5.02 356	2.85 345

MLG-Stereo_test3	3.87 345	4.64 330	3.29 339	5.17 360	3.23 346	4.83 356	3.02 344	4.95 341	3.22 346	4.31 347	3.33 349	5.08 358	3.20 347	3.23 342	2.77 343	3.20 349	4.99 357	3.24 347	4.93 355	2.94 344	4.82 355	3.33 346	3.33 347	3.29 349	5.19 359	3.02 345	5.08 358	2.93 346

NLCSM	3.61 340	5.05 336	3.36 342	4.13 347	3.31 349	3.91 342	3.26 349	3.98 332	3.24 347	4.08 342	3.06 344	3.95 343	3.25 348	3.25 343	3.10 346	3.17 348	4.20 346	3.08 343	4.16 345	3.24 349	4.26 346	3.46 348	3.14 345	3.19 347	4.02 347	3.24 348	4.21 348	3.17 347

MLG-Stereo_test2	3.86 344	4.96 335	3.13 335	4.65 355	3.27 348	5.17 361	3.07 345	5.01 342	3.01 344	4.93 355	3.03 343	4.56 353	3.32 349	3.26 344	3.33 349	3.30 350	5.17 359	3.19 346	4.86 353	2.96 347	5.04 358	3.25 343	2.67 341	3.15 346	4.98 357	3.05 346	4.59 351	3.30 348

TESTraft	4.16 352	8.03 349	6.81 358	3.99 344	3.68 354	3.93 343	3.70 355	6.86 355	3.69 353	3.93 339	3.88 359	3.93 342	3.59 355	3.65 350	3.64 351	3.68 354	3.92 341	3.72 355	3.92 339	3.57 352	3.84 339	3.70 351	3.71 353	3.67 353	3.91 345	3.74 354	3.92 343	3.67 349

RAFT_CTSACE	4.43 354	8.26 352	6.10 352	4.62 354	4.01 361	4.54 354	3.65 353	6.09 347	3.93 356	4.64 352	4.14 362	4.26 350	4.13 361	3.91 355	3.88 360	4.06 361	4.30 349	4.03 359	4.27 349	3.92 358	4.26 346	3.67 349	3.91 356	4.16 361	4.82 354	4.08 362	4.20 347	3.67 349

DPSNet	3.67 341	3.61 319	3.62 343	3.64 338	3.61 353	3.64 339	3.65 353	3.64 330	3.67 352	3.67 334	3.65 351	3.68 336	3.69 356	3.69 351	3.69 358	3.68 354	3.70 335	3.70 353	3.69 337	3.69 355	3.71 337	3.69 350	3.67 351	3.69 356	3.68 340	3.67 352	3.68 338	3.67 349

TestStereo1	4.11 348	7.79 347	6.72 356	3.93 342	3.81 356	3.96 344	3.58 351	6.96 356	3.74 354	3.90 337	3.76 354	3.89 340	3.57 353	3.70 352	3.66 354	3.34 351	3.80 339	3.62 350	3.66 334	3.68 353	3.91 340	3.70 351	3.65 349	3.67 353	3.88 342	3.53 350	3.89 341	3.68 352

SA-5K	4.11 348	7.79 347	6.72 356	3.93 342	3.81 356	3.96 344	3.58 351	6.96 356	3.74 354	3.90 337	3.76 354	3.89 340	3.57 353	3.70 352	3.66 354	3.34 351	3.80 339	3.62 350	3.66 334	3.68 353	3.91 340	3.70 351	3.65 349	3.67 353	3.88 342	3.53 350	3.89 341	3.68 352

test-1	4.11 348	7.65 344	4.93 346	3.65 339	3.58 351	4.70 355	3.74 357	4.73 338	4.06 359	3.72 335	4.11 361	3.70 337	3.49 351	3.36 345	3.65 353	4.17 362	3.92 341	4.04 360	4.19 346	3.75 356	4.69 353	4.18 357	3.88 355	3.90 358	4.73 353	3.77 357	3.12 332	3.68 352

test_4	4.11 348	8.05 350	6.64 354	4.52 353	3.68 354	3.00 332	3.40 350	6.21 351	3.29 349	4.07 341	3.84 357	4.04 345	3.76 358	3.56 349	3.67 356	3.76 357	4.04 344	3.79 356	4.10 342	3.53 351	3.98 342	3.74 354	3.55 348	3.61 351	3.94 346	3.75 355	3.73 339	3.73 355

Sa-1000	3.84 343	7.71 345	6.81 358	4.15 348	2.86 342	3.27 335	3.87 359	5.99 345	4.35 363	2.78 323	3.71 352	3.88 339	3.56 352	3.88 354	3.64 351	2.71 343	3.72 336	3.27 348	3.67 336	3.15 348	3.51 333	3.36 347	2.70 342	3.49 350	3.32 335	3.76 356	2.87 331	3.76 356

SA	3.93 347	7.22 341	4.74 345	4.15 348	3.88 359	3.70 341	4.02 362	6.67 353	3.95 357	3.64 333	3.74 353	3.63 335	3.00 343	3.51 346	3.68 357	3.68 354	3.73 337	3.71 354	3.64 332	3.48 350	3.58 334	2.97 342	3.69 352	3.61 351	3.55 339	3.42 349	3.64 337	3.79 357

raft_robust	4.19 353	7.78 346	6.08 351	3.30 336	3.85 358	4.03 347	3.73 356	6.25 352	3.30 350	4.44 349	3.28 348	4.01 344	3.82 359	4.29 359	3.70 359	4.01 359	4.48 352	3.42 349	4.11 343	3.76 357	4.05 344	3.32 344	3.85 354	3.82 357	4.71 352	3.83 358	4.09 345	3.80 358

cross-raft	4.43 354	7.31 342	6.46 353	4.47 352	3.95 360	4.46 352	3.95 360	6.70 354	3.97 358	4.41 348	3.82 356	4.38 351	3.94 360	3.95 357	3.95 362	3.95 358	4.45 351	3.95 358	4.46 350	3.95 359	4.46 351	3.95 355	3.95 358	3.94 360	4.40 351	3.95 361	4.45 350	3.95 359

RAFT+CT+SA	4.43 354	7.34 343	6.71 355	5.01 358	4.38 362	4.40 351	3.85 358	6.15 350	4.30 362	4.89 354	3.26 347	4.49 352	3.01 344	4.53 360	3.36 350	3.65 353	3.64 334	4.39 362	3.94 340	4.28 361	4.44 350	4.30 359	4.24 361	4.52 363	3.90 344	3.85 359	4.89 352	4.00 360

test_5	4.51 357	8.85 355	5.35 350	3.66 340	3.56 350	5.10 360	4.47 364	6.14 348	4.07 360	4.96 357	3.87 358	5.14 360	4.17 363	3.53 347	4.39 363	4.53 363	4.15 345	3.62 350	4.74 352	2.94 344	3.63 336	4.53 361	4.20 360	4.54 364	4.86 355	3.68 353	4.95 354	4.06 361

test_3	4.55 358	10.96 365	7.69 364	4.04 346	3.60 352	4.10 348	3.98 361	7.94 358	4.56 364	3.99 340	4.03 360	4.08 346	3.74 357	3.99 358	3.91 361	4.05 360	4.33 350	3.89 357	4.14 344	4.00 360	4.11 345	4.02 356	4.01 359	3.91 359	3.53 337	3.94 360	4.19 346	4.20 362

SGM-Forest	5.07 362	6.74 339	4.17 344	6.46 364	4.68 363	6.21 365	4.38 363	6.00 346	4.14 361	5.84 361	4.44 363	6.28 363	4.16 362	3.92 356	4.56 364	4.60 364	6.15 361	4.27 361	6.12 363	4.31 362	5.99 362	4.27 358	3.92 357	4.27 362	6.13 362	4.10 363	6.18 362	4.49 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.92 360	4.80 333	4.98 347	4.82 356	4.97 364	4.91 358	4.78 365	4.80 339	4.88 365	4.78 353	4.80 364	4.99 357	4.81 364	4.83 361	4.87 365	4.97 365	4.93 355	5.01 364	5.03 357	4.90 364	5.02 357	5.02 362	5.06 362	5.04 365	4.93 356	4.89 364	5.01 355	5.09 364

SGM+DAISY	6.35 364	8.16 351	5.14 349	8.12 368	5.08 366	8.12 368	5.16 366	8.01 359	5.18 367	7.92 366	5.14 365	7.89 367	5.14 365	4.95 362	5.33 366	5.32 366	8.14 367	5.16 365	8.16 367	5.16 365	8.21 366	5.19 363	5.12 363	5.12 366	8.18 368	5.24 365	8.12 368	5.11 365

DispFullNet	4.96 361	5.67 337	3.30 341	5.01 358	3.21 345	4.50 353	3.11 346	4.43 336	3.44 351	4.60 351	3.46 350	5.13 359	3.44 350	3.53 347	3.20 348	2.87 345	4.80 353	3.15 344	4.70 351	4.83 363	9.02 368	5.98 365	5.95 366	6.21 367	8.84 369	5.85 366	9.76 370	5.91 366

RAFT	6.60 365	9.99 360	8.33 365	7.21 367	6.55 367	5.95 364	5.87 367	8.70 363	5.02 366	5.10 359	6.69 367	7.06 366	6.94 368	6.17 365	7.09 369	6.84 367	6.47 362	4.72 363	5.60 359	5.60 366	5.11 359	5.97 364	6.93 368	6.89 369	7.16 365	7.08 370	6.58 364	6.66 367

FC-DCNN v2	4.74 359	3.16 314	3.16 337	3.16 332	3.16 343	3.16 333	3.16 348	3.16 324	3.16 345	3.16 328	3.16 345	3.16 332	3.16 346	3.16 340	3.16 347	3.16 347	6.72 364	6.72 366	6.72 364	6.72 369	6.72 363	6.72 368	6.72 367	6.72 368	6.72 364	6.72 367	6.72 365	6.72 368

test-v	7.17 366	11.53 366	7.63 362	7.17 365	6.87 368	7.48 366	6.90 368	8.14 360	6.88 368	6.93 364	7.42 368	7.05 364	6.14 366	6.05 363	6.86 367	6.99 368	7.60 365	6.75 367	6.90 365	6.66 367	7.83 364	6.36 366	5.89 364	7.34 370	7.19 366	6.75 368	7.52 366	6.77 369

test-2	7.17 366	11.53 366	7.63 362	7.17 365	6.87 368	7.48 366	6.90 368	8.14 360	6.88 368	6.93 364	7.42 368	7.05 364	6.14 366	6.05 363	6.86 367	6.99 368	7.60 365	6.75 367	6.90 365	6.66 367	7.83 364	6.36 366	5.89 364	7.34 370	7.19 366	6.75 368	7.52 366	6.77 369

MANE	18.41 368	23.00 375	16.00 370	22.00 377	15.00 370	22.00 377	15.00 370	22.00 377	15.00 370	21.00 377	15.00 370	22.00 376	15.00 369	15.00 370	17.00 370	15.00 370	23.00 376	15.00 369	22.00 376	15.00 370	23.00 376	15.00 369	18.00 369	15.00 372	24.00 378	17.00 371	24.00 378	16.00 371

rafts_anoy	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

raft+_RVC	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

raftrobust	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

CasAABBNet	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

RALCasStereoNet	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

RALAANet	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

MSMDNet	20.00 369	20.00 368	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 369	20.00 371	20.00 369	20.00 370	20.00 370	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372

fast-reg	37.00 376	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379

Reg-Stereo(zero)	37.00 376	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379

fast-iter	37.00 376	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379

CoSv	37.00 376	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 378	37.00 377	37.00 377	37.00 377	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379

CBMV	101.59 381	71.60 382	48.40 383	72.70 383	49.00 383	79.60 383	48.40 383	80.90 383	46.90 382	68.90 382	49.00 383	78.00 382	572.10 390	49.50 382	51.30 382	48.40 382	72.20 381	639.60 390	79.40 381	48.90 383	79.50 381	51.40 381	52.30 382	48.30 385	80.20 383	49.10 383	79.60 384	47.60 383
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 380	72.66 383	46.52 382	70.00 382	44.89 382	64.24 382	43.75 382	73.65 382	48.92 383	72.70 383	42.40 382	60.70 381	50.23 381	50.07 383	67.69 383	68.60 383	83.13 382	47.77 381	82.48 382	46.00 382	95.93 382	53.44 382	50.66 381	45.00 384	84.99 384	53.64 384	79.01 383	52.07 384

MeshStereo	151.99 382	131.36 384	140.69 384	151.38 384	151.40 384	150.79 384	151.72 384	149.36 384	159.46 384	146.42 384	150.73 384	149.06 386	176.22 382	143.94 384	133.10 386	133.45 386	153.30 384	154.22 383	154.67 384	153.95 385	156.90 385	156.53 385	160.21 383	162.72 386	154.57 385	160.59 385	153.47 385	163.50 385
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	248.11 383	409.00 389	288.00 386	412.00 386	280.00 386	411.00 389	288.00 386	356.00 385	275.00 389	379.00 389	303.00 389	415.00 388	278.00 387	260.00 389	104.00 384	103.00 384	126.00 383	108.00 382	118.00 383	98.00 384	126.00 384	104.00 384	268.00 386	216.00 388	279.00 389	201.00 386	288.00 389	206.00 386

DLCB_ROB	280.78 387	376.74 388	215.59 385	376.74 385	215.59 385	376.74 388	215.59 385	366.42 386	218.39 386	366.42 388	218.39 386	366.42 387	218.39 385	209.96 386	219.76 389	219.38 388	376.72 388	216.43 384	376.72 385	216.43 386	376.72 388	216.43 386	216.14 384	216.14 389	376.69 390	217.67 388	376.69 390	217.67 387

AE-Stereo	252.48 384	202.00 385	361.00 388	502.00 388	324.00 388	321.00 385	482.00 391	423.00 388	227.00 388	201.00 385	273.00 388	101.00 383	207.00 383	198.00 385	183.00 387	181.00 387	221.00 385	232.00 387	477.00 386	220.00 387	111.00 383	100.00 383	219.00 385	214.00 387	204.00 386	211.00 387	200.00 386	222.00 388

MGS-Stereo	264.93 385	208.00 386	362.00 389	512.00 389	350.00 389	326.00 386	443.00 390	410.00 387	210.00 385	232.00 387	215.00 385	125.00 384	217.00 384	216.00 387	127.00 385	122.00 385	223.00 386	230.00 385	487.00 388	255.00 388	250.00 386	223.00 387	272.00 387	228.00 390	241.00 387	220.00 389	214.00 387	235.00 389

EGLCR-Stereo	276.81 386	209.00 387	366.00 390	514.00 390	354.00 390	336.00 387	422.00 388	440.00 389	220.00 387	231.00 386	245.00 387	135.00 385	237.00 386	218.00 388	197.00 388	222.00 389	223.00 386	230.00 385	487.00 388	255.00 388	250.00 386	273.00 388	272.00 387	228.00 390	241.00 387	220.00 389	214.00 387	235.00 389

LE_ROB	387.11 388	453.07 390	321.39 387	500.23 387	323.05 387	493.99 390	324.56 387	477.63 390	322.28 390	465.51 390	322.97 390	486.37 389	334.17 388	305.26 390	320.63 390	327.66 390	476.08 389	315.70 388	483.76 387	335.15 390	469.64 389	309.74 389	315.90 389	318.85 392	498.41 391	328.85 391	491.00 391	330.08 391

SGM-ForestM	522.49 389	676.08 391	448.56 391	638.17 391	433.15 391	639.59 391	427.03 389	617.52 391	439.90 391	604.63 391	429.02 391	611.68 390	432.74 389	420.18 391	451.96 391	465.85 391	601.06 390	403.73 389	659.15 390	405.50 391	669.64 390	437.21 390	455.85 390	425.66 393	689.82 392	481.65 392	662.43 392	479.61 392

CBMV_ROB	1133.35 390	1280.38 392	976.92 392	1317.57 392	1021.62 392	1282.66 392	1022.22 392	1213.88 392	982.57 392	1194.12 392	975.90 392	1357.87 391	1090.02 391	943.32 392	1021.85 392	1006.47 392	1309.01 391	986.29 391	1499.40 391	986.35 392	1359.35 391	975.96 391	975.21 391	969.30 394	1337.82 393	1042.34 393	1398.25 393	1073.86 393

111111	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

SGD-Stereo	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

IGEV-Stereo++	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

IGEV-Stereo+	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

anonymousdsp2	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

anonymousdsp	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

AMNet	10000000.00 391	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 393	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 392	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394

ASD4																								0.20 127

Low-res two-view benchmark