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

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

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

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

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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 333	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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 333	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 95	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 322	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 53	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 293	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

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	1.32 322	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

FADNet_RVC	0.10 53	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	1.63 384	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	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 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 391	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 47

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 41	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.74 388	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 382	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

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	1.46 332	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 44	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 379	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

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 274	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	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

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 269	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 50	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

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 46	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

SACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

AACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 348	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FADNet-RVC-Resample	0.10 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.53 379	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 46	0.05 47

ADCP+	0.12 76	0.04 32	0.07 44	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 371	0.05 46	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

arf4	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.12 340	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 46	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 333	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 343	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 296	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 334	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

AROF3	0.10 53	0.06 42	0.04 25	1.11 339	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.08 66

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 308	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 332	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.13 64	0.05 46	0.07 55	0.05 51	1.26 359	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

GIO	0.12 76	1.37 320	0.22 157	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 140	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.06 52	0.05 51	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 53	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

FINET	0.07 29	0.08 54	0.07 44	0.08 49	0.07 60	0.08 58	0.07 59	0.08 52	0.07 51	0.08 42	0.07 59	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 60	0.07 53	0.07 60	0.08 59	0.07 60	0.07 56	0.06 58	0.07 54	0.07 59	0.08 58	0.06 57

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 304	0.04 32	0.07 37	0.07 59	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 56	0.06 58	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 60	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TS	0.08 33	0.08 54	0.16 112	0.08 49	0.06 59	0.08 58	0.06 58	0.15 93	0.06 50	0.08 42	0.06 58	0.08 59	0.06 59	0.14 113	0.06 56	0.06 58	0.08 56	0.06 58	0.08 56	0.06 59	0.08 59	0.06 58	0.06 54	0.06 58	0.08 57	0.06 58	0.08 58	0.06 57

DispViT+	0.07 29	0.09 59	0.07 44	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.08 52	0.07 51	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.07 55	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.07 59	0.08 58	0.06 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 367	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 367	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

anonymous	0.09 39	0.14 85	0.13 95	0.09 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.14 77	0.07 51	0.09 44	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.13 102	0.07 57	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.09 62	0.07 60	0.09 63	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.09 63	0.07 60

SepStereo	0.09 39	0.09 59	0.09 55	0.09 56	0.10 74	0.09 63	0.08 68	0.09 54	0.08 60	0.09 44	0.08 65	0.09 63	0.09 71	0.08 59	0.08 68	0.09 71	0.09 63	0.08 68	0.09 62	0.08 66	0.09 63	0.08 68	0.09 65	0.09 72	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.09 70

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.25 358	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

AROF-StereoT2	0.22 154	0.11 75	0.18 142	0.11 74	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 57	0.09 63	0.16 122	0.18 170	0.10 68	0.07 60	2.58 404	0.08 68	0.13 137	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.07 60	0.24 168	0.13 141	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 168	0.08 66

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.27 360	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.10 68	0.07 60	1.27 360	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

arf5	0.21 150	0.18 116	0.08 51	0.10 58	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.16 122	0.13 140	0.10 68	0.07 60	2.50 403	0.07 57	0.14 145	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.11 93	0.15 120	0.12 131	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 153	0.13 139

ACC-I	0.09 39	0.13 81	0.11 77	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.13 75	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.12 93	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

ACC	0.09 39	0.13 81	0.12 85	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.12 73	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.11 82	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

AnonymousM	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

PVD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

SHD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

SAMSARA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

XQC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTSC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTS	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

RTSA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

MADNet+	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

MADNet++	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 65	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 64	0.10 76

over-6	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

over v1	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

over-8	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

over-9	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.09 72	0.14 77	0.09 63	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.13 102	0.09 72	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

JetRed	0.22 154	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 393	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 127	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 80	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 82	0.11 95

JetBlue	0.23 157	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 394	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 137	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 87	0.11 95

LRCNet_RVC	0.11 66	0.12 79	0.09 55	0.12 81	0.09 70	0.12 87	0.09 72	0.12 73	0.09 63	0.12 62	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.09 60	0.09 72	0.09 71	0.12 87	0.16 156	0.21 153	0.09 71	0.12 85	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.12 87	0.28 200	0.12 87	0.09 70

AROF-Stereo	0.21 150	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 140	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 394	0.12 128	0.08 67	0.13 89	0.07 60	0.24 171	0.11 93	0.20 151	0.12 131	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 64	0.14 147

tt3	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.13 89	0.12 133	0.18 115	0.10 68	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.10 78	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.12 126

tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.10 75	0.12 127	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 120	0.10 75	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 108	0.12 126

tt9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.10 74	0.14 107	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.11 94	0.10 73	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.10 70	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.14 108	0.11 95

CR-RVC	0.40 217	1.89 339	1.85 371	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 349	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 386	0.14 147	0.14 145	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 88	0.14 147	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 89	0.21 178

GFORCE	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.7	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F4.4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.6	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.10 76

F5.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F8.5	0.12 76	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_8	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.18 153	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F7	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_6	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.10 74	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 95	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.13 127	0.14 80	0.13 140	0.14 111	0.14 148	0.13 102	0.14 147	0.13 137	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 89	0.14 147
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 55	0.13 84	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 75	0.09 63	0.90 273	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 314	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 306	0.09 71	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.09 70

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 77	1.50 372	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt4	0.13 91	0.19 130	0.18 142	0.14 102	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.12 135	0.16 127	0.10 75	0.11 95	0.14 109	0.10 72	0.13 83	0.12 135	0.13 88	0.12 131	0.10 70	0.11 98	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.11 95

tt6	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 109	0.15 118	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 128	0.10 68	0.14 80	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.12 128	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 89	0.11 95

TYNG	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.12 81	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.11 85	0.12 62	0.11 93	0.14 111	0.10 76	0.17 140	0.11 94	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.10 76

TS12	0.33 191	0.16 102	1.86 375	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 348	0.21 169	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 381	0.18 168	0.20 170	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 120	0.14 147	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 64	0.13 139

S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 168	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

IPLGR_C	0.13 91	0.16 102	0.14 101	0.15 118	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

MIPNet	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

IPLGR	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.13 127	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.14 108	0.11 95

ACRE	0.13 91	0.16 102	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.14 133	0.14 80	0.14 144	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.14 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 77	0.21 169	0.14 80	0.23 183	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.16 154

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 77	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 173	1.50 372	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 58	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 168	1.53 374	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 58	0.15 118	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 168	1.49 371	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

Cross2Single Stereo	0.13 91	0.18 116	0.14 101	0.16 130	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.17 100	0.12 117	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.14 113	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

tt7	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.12 129	0.15 126	0.10 76	0.16 127	0.12 128	0.12 127	0.15 124	0.12 134	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.11 98	0.13 90	0.12 130	0.14 108	0.12 126

castereo++	0.26 165	1.28 315	1.07 325	0.15 118	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 322	0.13 127	0.16 122	0.17 155	0.16 137	0.14 148	0.14 113	0.15 153	0.14 145	0.15 124	0.14 149	0.16 136	0.14 148	0.16 137	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.16 138	0.14 144	0.16 136	0.15 151

test_for_model	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

testlalala	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

ProNet	0.12 76	0.18 116	0.11 77	0.14 102	0.10 74	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.11 94	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.11 92	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

CIPLG	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.12 126

test_c	0.35 200	1.71 333	1.73 366	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 343	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 377	0.12 128	0.08 67	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 105	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 89	0.12 126

CR-Stereo	0.41 219	1.91 342	1.92 380	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 352	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 384	0.13 140	0.14 145	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.16 157	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 142	0.13 139

LACA_dic	0.37 207	1.72 334	1.69 363	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 343	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 377	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 89	0.12 126

DF	0.25 160	1.16 294	1.02 315	0.16 130	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 315	0.13 127	0.15 104	0.13 140	0.15 126	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.13 140	0.16 136	0.13 144	0.16 137	0.13 141	0.13 139	0.13 144	0.16 138	0.13 141	0.16 136	0.13 139

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 77	0.16 130	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 96	0.11 85	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 137	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 136	0.11 95
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PDISCO_ROB	0.50 240	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 410	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 395	0.11 98	2.20 391	0.13 140	0.12 127	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 397	0.09 70

ELAS	0.14 116	0.23 146	0.10 58	0.19 143	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 96	0.10 68	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S2M2_XL	0.24 159	1.32 318	0.86 301	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 308	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 141	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 140	0.11 95
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.21 150	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 391	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 137	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 136	0.12 126

HSM	0.14 116	0.17 107	0.11 77	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.17 141	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.12 127	0.17 144	0.12 134	0.17 139	0.12 135	0.17 141	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.17 140	0.12 126

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 77	0.19 143	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 96	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.12 127	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
castereo	0.34 195	1.59 326	1.39 348	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 191	1.74 347	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 182	0.21 173	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 143	0.20 177	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.16 154

DDVS	0.15 121	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.13 140	0.19 148	0.13 140	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.13 140	0.18 146	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.13 144	0.18 143	0.13 141	0.13 139	0.10 78	0.19 148	0.14 144	0.19 145	0.13 139

SFCPSM	0.23 157	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.80 327	0.17 100	0.12 117	0.88 272	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.12 127	0.18 148	0.12 134	0.18 143	0.12 135	1.18 337	0.13 141	0.12 125	0.12 129	0.18 144	0.13 141	0.18 142	0.12 126

DeepPruner_ROB	0.15 121	0.18 116	0.12 85	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.12 133	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.12 129	0.18 146	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.12 135	0.19 147	0.12 131	0.13 139	0.12 129	0.18 144	0.12 130	0.18 142	0.12 126

SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 77	0.20 146	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 115	0.12 117	0.18 131	0.12 129	0.19 151	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 147	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 150	0.12 126
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-FE	0.29 174	2.85 372	0.36 202	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 190	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 147	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.17 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 217	2.14 354	1.91 379	0.20 146	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 366	0.19 164	0.24 151	0.21 177	0.19 151	0.21 179	0.20 159	0.18 168	0.20 170	0.20 154	0.18 173	0.20 150	0.19 176	0.19 147	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.20 153	0.20 175	0.21 153	0.19 173

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 141	0.18 142	0.21 150	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 129	0.16 143	0.25 157	0.16 153	0.21 156	0.17 160	0.16 127	0.18 168	0.15 153	0.20 154	0.16 156	0.20 150	0.18 171	0.21 154	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.20 153	0.17 160	0.20 150	0.16 154

DAS	0.20 145	0.20 137	0.20 150	0.20 146	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 129	0.20 167	0.20 137	0.20 175	0.20 155	0.20 175	0.20 159	0.20 177	0.20 170	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 151	0.20 177	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 150	0.20 175

depth_test_26	0.19 139	0.36 183	0.26 174	0.21 150	0.14 147	0.21 159	0.14 144	0.36 188	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.24 173	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.14 149	0.21 153	0.14 148	0.21 154	0.14 147	0.26 189	0.14 147	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.14 147

DepthFocus	0.18 133	0.22 141	0.15 109	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.21 157	0.15 154	0.22 155	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.15 151

HCRNet	0.71 286	6.06 403	3.15 403	0.50 263	0.22 180	0.21 159	0.15 152	3.04 384	0.34 225	0.43 215	0.33 235	0.43 243	0.33 232	0.15 119	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.17 160	0.47 254	0.20 178	0.21 154	0.16 157	0.32 224	0.33 233	0.50 264	0.33 234	0.49 263	0.28 202

LALA_ROB	0.15 121	0.21 139	0.12 85	0.21 150	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 129	0.12 117	0.22 144	0.12 129	0.16 137	0.12 135	0.10 63	0.12 128	0.12 127	0.21 157	0.11 98	0.22 155	0.12 135	0.20 151	0.12 131	0.11 92	0.12 129	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.13 139

WAO-6	0.30 178	0.22 141	0.23 163	0.22 153	0.23 186	0.23 170	0.22 182	0.22 140	0.23 178	2.21 370	0.22 180	0.22 160	0.22 182	0.22 166	0.22 182	0.23 179	0.22 161	0.23 187	0.22 155	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.23 166	0.23 184	0.22 157	0.22 181

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 146	0.18 142	0.22 153	0.16 158	0.22 161	0.16 158	0.21 132	0.16 143	0.22 144	0.17 155	0.21 156	0.17 160	0.20 159	0.18 168	0.17 157	0.22 161	0.18 173	0.22 155	0.16 157	0.21 154	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.21 157	0.16 158	0.22 157	0.20 175

dd	0.18 133	0.22 141	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.22 161	0.14 149	0.22 155	0.14 148	0.22 158	0.15 153	0.16 151	0.15 152	0.23 166	0.15 153	0.22 157	0.16 154

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 141	0.19 148	0.23 161	0.19 176	0.22 161	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.19 169	0.22 161	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.25 173	0.18 173	0.17 154	0.18 170	0.23 166	0.17 160	0.25 178	0.17 161

iResNet	0.19 139	0.23 146	0.17 123	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.19 175	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.22 161	0.17 160	0.22 155	0.17 161	0.23 165	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

Pointernet	0.22 154	0.41 194	0.38 206	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.17 161	0.41 207	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.23 166	0.18 173	0.23 165	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.17 154	0.17 156	0.22 160	0.18 172	0.22 157	0.17 161

IMH-64-1	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 359	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

IMH-64	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 359	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 139	0.16 112	0.22 153	0.16 158	0.23 170	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.16 156	0.19 158	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.16 156	0.22 155	0.16 157	0.22 158	0.17 162	0.16 151	0.17 156	0.22 160	0.19 174	0.22 157	0.16 154

dad	0.18 133	0.23 146	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.22 140	0.16 143	0.21 140	0.15 149	0.22 160	0.15 153	0.15 119	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.17 160	0.23 165	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.16 154

LACA2	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.26 159	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

LACA1	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.27 162	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

VIP-Stereo	0.36 202	2.00 344	1.11 329	0.26 177	0.16 158	0.24 174	0.15 152	2.00 363	0.23 178	0.24 151	0.15 149	0.23 166	0.16 156	0.16 127	0.16 156	0.15 153	0.24 171	0.15 154	0.24 171	0.16 157	0.24 168	0.15 153	0.15 147	0.20 175	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.15 151

ACV-stereo	0.20 145	0.23 146	0.17 123	0.23 161	0.17 162	0.23 170	0.17 161	0.23 149	0.17 151	0.23 150	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

MMNet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.18 162	1.21 310	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 331	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.22 342	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

delet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.16 143	1.21 310	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 335	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.23 344	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

psm_up	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.25 171	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.24 153	0.17 151	1.20 308	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 334	0.24 171	0.17 160	0.25 179	0.17 161	1.24 347	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

UPFNet	0.29 174	0.24 154	0.16 112	0.24 166	0.16 158	0.24 174	0.16 158	0.23 149	0.16 143	1.19 306	0.16 153	0.23 166	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 331	0.24 171	0.16 156	0.24 171	0.18 171	1.20 340	0.16 157	0.17 154	0.16 155	0.24 172	0.16 158	0.24 168	0.16 154

LACA3	0.21 150	0.27 165	0.23 163	0.25 171	0.17 162	0.25 182	0.17 161	0.28 163	0.17 151	0.25 157	0.17 155	0.25 178	0.17 160	0.22 166	0.17 160	0.17 157	0.25 179	0.17 160	0.25 179	0.17 161	0.25 173	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.25 180	0.17 160	0.25 178	0.17 161

UNDER WATER-64	0.31 186	0.25 158	0.25 169	0.26 177	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.25 154	0.26 189	1.69 343	0.26 195	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.26 196	0.26 187	0.25 179	0.26 194	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.26 185	0.26 193	0.25 178	0.26 194

LoS_RVC	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

tt_ll	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

LoS	0.25 160	0.25 158	0.27 177	0.27 180	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.26 159	0.25 182	0.26 164	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.25 184	0.25 179	0.25 190	0.25 179	0.25 191	0.27 182	0.25 187	0.26 189	0.26 194	0.26 185	0.25 189	0.25 178	0.25 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.36 202	0.23 146	0.18 142	0.23 161	0.18 172	0.23 170	0.19 175	0.22 140	0.19 164	0.24 151	0.20 175	0.24 173	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 173	0.25 179	0.18 173	0.22 155	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.19 171	0.20 175	0.23 166	0.20 175	4.43 416	0.19 173

CFNet	0.55 257	0.25 158	0.18 142	0.25 171	0.18 172	0.25 182	0.18 174	0.25 154	0.18 162	0.25 157	0.18 170	0.25 178	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.25 179	0.18 173	0.25 179	0.18 171	5.31 427	4.36 427	0.18 168	0.18 170	0.25 180	0.18 172	0.25 178	0.18 172

CASnet	0.32 188	0.53 229	0.34 199	0.27 180	0.31 227	0.34 200	0.29 220	0.31 171	0.32 218	0.25 157	0.31 226	0.27 188	0.40 256	0.45 249	0.27 200	0.30 217	0.26 186	0.40 255	0.28 189	0.37 245	0.28 184	0.39 253	0.29 210	0.40 259	0.29 190	0.28 200	0.24 168	0.30 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.26 191	0.26 189	0.26 191	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.25 191	0.25 184	0.26 186	0.25 190	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.26 194	0.25 180	0.26 193	0.25 178	0.25 188

small-0shot	0.27 167	0.27 165	0.26 174	0.26 177	0.27 196	0.27 190	0.27 195	0.26 159	0.26 189	0.27 165	0.27 199	0.26 187	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.27 196	0.27 188	0.26 194	0.27 187	0.27 199	0.26 181	0.27 194	0.26 189	0.26 194	0.27 187	0.27 196	0.27 187	0.26 194

DISCO	0.59 265	0.29 170	0.22 157	0.27 180	5.05 432	0.30 193	0.21 180	0.28 163	0.21 169	0.27 165	0.21 177	0.27 188	0.20 175	0.21 163	0.21 178	0.21 173	0.27 188	0.21 180	0.27 187	0.21 180	0.27 182	0.23 185	0.21 174	0.21 179	0.27 187	0.21 178	5.06 424	0.22 181

SQANet	0.33 191	0.28 169	0.28 180	0.28 184	0.28 201	0.29 192	0.28 203	0.28 163	0.28 198	1.59 338	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.28 190	0.28 200	0.29 190	0.28 202	0.28 184	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.28 189	0.28 200	0.28 188	0.28 202

TorneroNet-64	0.69 279	0.65 250	0.30 191	0.27 180	0.47 273	0.28 191	0.35 236	0.34 180	0.80 317	7.93 434	0.29 214	0.30 193	0.31 223	0.81 311	0.28 205	0.27 196	0.29 191	0.28 200	0.85 311	0.83 329	0.62 283	0.28 202	0.30 220	0.28 204	0.52 270	0.29 219	0.29 189	0.27 198

GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 165	0.31 174	0.25 169	0.31 187	0.22 180	0.30 193	0.20 177	0.34 180	0.22 174	0.32 169	0.23 183	0.30 193	0.21 179	0.24 175	0.22 182	0.21 173	0.30 192	0.22 181	0.29 190	0.21 180	0.31 188	0.21 179	0.21 174	0.22 182	0.33 194	0.23 184	0.32 192	0.25 188

DEFOM-Stereo	0.43 229	1.60 328	1.47 353	0.30 185	0.28 201	0.31 195	0.28 203	1.65 342	0.25 182	0.29 167	0.26 195	0.30 193	0.29 213	0.27 187	0.26 196	0.26 187	0.30 192	0.29 213	0.30 193	0.26 195	0.29 186	0.29 218	0.27 193	0.26 194	0.30 191	0.29 219	0.30 190	0.29 217

DLNR_Zeroshot_test	0.27 167	0.30 172	0.23 163	0.30 185	0.22 180	0.31 195	0.24 187	0.29 166	0.23 178	0.38 187	0.23 183	0.29 191	0.23 186	0.22 166	0.23 185	0.23 179	0.30 192	0.34 232	0.29 190	0.23 187	0.29 186	0.29 218	0.22 178	0.23 186	0.30 191	0.23 184	0.30 190	0.23 185

iResNet_ROB	0.28 172	0.32 177	0.24 168	0.33 190	0.26 191	0.32 197	0.24 187	0.33 173	0.25 182	0.33 170	0.24 189	0.35 201	0.24 188	0.23 171	0.24 190	0.25 184	0.32 195	0.24 189	0.36 203	0.24 190	0.32 189	0.28 202	0.24 184	0.24 189	0.32 193	0.24 188	0.33 193	0.24 187

MLCV	0.30 178	0.33 178	0.28 180	0.34 192	0.28 201	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.29 206	0.33 170	0.27 199	0.33 196	0.28 201	0.26 179	0.29 216	0.28 199	0.33 196	0.28 200	0.33 194	0.28 202	0.33 190	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.33 194	0.28 200	0.33 193	0.28 202

anonymity	0.30 178	0.34 179	0.27 177	0.33 190	0.27 196	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.33 170	0.28 204	0.33 196	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202	0.34 191	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202

iRaft-Stereo_20w	0.30 178	0.46 213	0.27 177	0.34 192	0.26 191	0.35 202	0.28 203	0.34 180	0.26 189	0.34 173	0.26 195	0.34 198	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.26 187	0.34 197	0.26 194	0.34 197	0.26 195	0.34 191	0.26 193	0.26 189	0.26 194	0.34 197	0.26 193	0.34 197	0.26 194

GES	0.43 229	0.41 194	0.31 194	0.35 196	0.30 223	0.47 258	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.35 175	0.29 214	2.95 397	0.38 245	0.35 217	0.30 222	0.34 231	0.34 197	0.30 220	0.33 194	0.30 223	0.35 195	0.30 222	0.33 229	0.33 233	0.33 194	0.31 227	0.33 193	0.29 217

Cross2Single-S	0.28 172	0.37 185	0.26 174	0.35 196	0.23 186	0.35 202	0.23 184	0.37 190	0.23 178	0.35 175	0.23 183	0.35 201	0.23 186	0.25 176	0.23 185	0.23 179	0.35 200	0.23 187	0.35 199	0.23 187	0.35 195	0.23 185	0.23 182	0.23 186	0.35 200	0.23 184	0.35 199	0.23 185

model_zeroshot	0.27 167	0.30 172	0.19 148	0.36 201	0.23 186	0.25 182	0.27 195	0.33 173	0.21 169	0.35 175	0.22 180	0.25 178	0.27 198	0.26 179	0.23 185	0.26 187	0.35 200	0.22 181	0.36 203	0.23 187	0.25 173	0.27 194	0.27 193	0.23 186	0.36 203	0.22 181	0.25 178	0.27 198

Any-RAFT	0.32 188	0.45 209	0.29 185	0.36 201	0.29 215	0.36 208	0.29 220	0.36 188	0.29 206	0.35 175	0.29 214	0.35 201	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.35 200	0.28 200	0.35 199	0.28 202	0.35 195	0.28 202	0.29 210	0.29 218	0.36 203	0.29 219	0.36 203	0.29 217

HGLStereo	0.27 167	0.25 158	0.21 156	0.35 196	0.21 179	0.35 202	0.21 180	0.34 180	0.21 169	0.39 192	0.21 177	0.34 198	0.21 179	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.35 200	0.22 181	0.35 199	0.22 182	0.35 195	0.22 180	0.21 174	0.21 179	0.35 200	0.21 178	0.35 199	0.21 178

ETE_ROB	0.35 200	0.35 182	0.35 200	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.35 236	0.35 184	0.35 230	0.35 175	0.35 237	0.35 201	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 238	0.35 195	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 237

DN-CSS_ROB	0.30 178	0.34 179	0.29 185	0.34 192	0.27 196	0.34 200	0.28 203	0.33 173	0.27 192	0.34 173	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.29 198	0.27 200	0.26 187	0.35 200	0.29 213	0.33 194	0.28 202	0.34 191	0.28 202	0.28 199	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.33 193	0.28 202

RSM	0.33 191	0.36 183	0.31 194	0.39 221	0.32 231	0.36 208	0.30 227	0.35 184	0.38 239	0.35 175	0.31 226	0.35 201	0.30 221	0.30 204	0.31 226	0.30 217	0.36 206	0.31 224	0.36 203	0.30 223	0.36 200	0.31 225	0.31 223	0.31 226	0.36 203	0.31 227	0.36 203	0.31 228

CES	0.38 213	0.34 179	0.44 223	0.43 236	0.33 234	0.37 212	0.44 269	0.37 190	0.38 239	0.45 218	0.35 237	0.35 201	0.41 257	0.45 249	0.36 238	0.36 236	0.36 206	0.45 267	0.43 245	0.35 238	0.34 191	0.46 266	0.36 239	0.36 242	0.42 242	0.34 235	0.35 199	0.38 248

DMCA	0.36 202	0.38 187	0.37 204	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.36 242	0.35 184	0.36 235	0.36 182	0.37 247	0.36 208	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.37 239	0.36 206	0.36 238	0.36 203	0.36 242	0.36 200	0.35 234	0.36 239	0.36 242	0.37 207	0.36 240	0.36 203	0.36 242

LG-Stereo_L2	0.32 188	0.45 209	0.36 202	0.37 203	0.27 196	0.37 212	0.27 195	0.43 213	0.27 192	0.36 182	0.31 226	0.36 208	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.30 217	0.37 209	0.27 198	0.37 207	0.27 199	0.37 202	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.37 207	0.27 196	0.37 206	0.27 198

AANet_RVC	0.61 266	0.31 174	5.05 415	0.31 187	0.19 176	0.24 174	0.20 177	5.86 411	0.20 167	0.24 151	0.18 170	0.25 178	0.20 175	0.23 171	0.21 178	0.18 166	0.37 209	0.18 173	0.24 171	0.19 176	0.25 173	0.19 176	0.19 171	0.19 173	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.20 175

XPNet_ROB	0.37 207	0.37 185	0.37 204	0.37 203	0.37 245	0.37 212	0.37 248	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.37 247	0.37 210	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.37 209	0.37 244	0.37 207	0.37 245	0.37 202	0.37 240	0.37 243	0.37 248	0.37 207	0.37 246	0.37 206	0.37 245

NBS	0.37 207	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.39 254	0.37 212	0.36 242	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.35 237	0.37 210	0.39 254	0.37 224	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.36 238	0.37 207	0.36 242	0.38 205	0.37 240	0.39 253	0.37 248	0.38 210	0.35 236	0.38 208	0.39 254

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 207	0.64 248	0.59 265	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.38 187	0.32 229	0.38 215	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.39 224	0.32 229	0.39 216	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.39 221	0.32 229	0.39 220	0.32 230

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 207	0.65 250	0.60 267	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.37 184	0.32 229	0.37 210	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.38 212	0.32 229	0.38 205	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.38 210	0.32 229	0.38 208	0.32 230

DCVSM-stereo	0.27 167	0.38 187	0.22 157	0.38 207	0.22 180	0.38 217	0.22 182	0.29 166	0.22 174	0.29 167	0.22 180	0.29 191	0.22 182	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.38 212	0.22 181	0.38 212	0.22 182	0.38 205	0.22 180	0.21 174	0.25 190	0.38 210	0.21 178	0.38 208	0.21 178

WAO-7	0.46 235	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.57 387	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

HanzoNet	0.47 237	0.39 192	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.40 205	0.38 239	2.63 388	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.42 264	0.38 205	0.39 253	0.39 253	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.39 254

Venus	0.46 235	0.38 187	0.40 211	0.38 207	0.38 249	0.39 226	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.71 389	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.39 220	0.38 248

RAFT-Test	0.34 195	0.45 209	0.30 191	0.38 207	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.39 201	0.32 218	0.39 192	0.30 222	0.37 210	0.29 213	0.30 204	0.30 222	0.29 212	0.38 212	0.30 220	0.38 212	0.29 215	0.38 205	0.29 218	0.29 210	0.30 224	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.30 224

IER	0.56 260	2.72 371	2.20 384	0.38 207	0.29 215	0.38 217	0.27 195	2.77 382	0.27 192	0.38 187	0.28 204	0.37 210	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.38 212	0.29 213	0.38 212	0.25 191	0.39 216	0.25 187	0.29 210	0.29 218	0.40 224	0.25 189	0.38 208	0.25 188

CFNet_pseudo	1.01 326	9.78 424	0.29 185	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.50 434	0.29 216	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

pcwnet_v2	1.01 326	9.73 423	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.38 187	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.61 435	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

RAFT + AFF	0.34 195	0.29 170	0.32 197	0.31 187	0.30 223	0.39 226	0.32 233	0.39 201	0.30 210	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.35 217	0.36 238	0.32 226	0.38 212	0.31 224	0.38 212	0.31 228	0.38 205	0.28 202	0.37 243	0.34 235	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.28 202

UCFNet_RVC	1.03 331	10.10 427	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.39 226	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.29 213	9.62 436	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.39 216	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.39 221	0.28 200	0.38 208	0.29 217

IMH	0.47 237	0.40 193	0.39 210	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.40 248	2.79 391	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.39 225	0.38 247	0.38 212	0.40 258	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

GMOStereo	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

error version	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

test_1	0.65 271	4.37 391	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

SCION-MonSter(vits)	0.31 186	0.76 264	0.22 157	0.19 143	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 207	0.27 192	0.38 187	0.27 199	0.38 215	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.27 196	0.40 229	0.27 198	0.39 224	0.27 199	0.39 216	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.39 221	0.27 196	0.39 220	0.27 198

DDF-Stereo	0.37 207	0.57 239	0.50 245	0.40 222	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.53 240	0.32 218	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.40 223	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.40 224	0.32 229	0.40 223	0.32 230

GIP-stereo	0.38 213	0.56 236	0.40 211	0.45 244	0.33 234	0.44 250	0.35 236	0.49 230	0.33 224	0.43 215	0.32 229	0.42 239	0.31 223	0.33 212	0.33 231	0.34 231	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.43 238	0.38 244	0.33 229	0.32 228	0.43 243	0.32 229	0.42 239	0.34 236

DGSMNet	0.33 191	0.42 204	0.28 180	0.40 222	0.28 201	0.40 229	0.28 203	0.40 205	0.28 198	0.40 200	0.28 204	0.39 221	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.40 229	0.28 200	0.42 241	0.29 215	0.41 224	0.31 225	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.42 239	0.29 217

MCSU-Stereo	1.22 346	8.85 420	7.17 428	0.42 233	0.29 215	0.41 233	0.29 220	8.80 431	0.30 210	0.42 212	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.30 204	0.29 216	0.29 212	0.41 233	0.29 213	0.41 232	0.29 215	0.41 224	0.29 218	0.29 210	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.30 224

GwcNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

PSMNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

GANet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

ADLNet	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

testmc14	1.23 351	8.86 422	7.15 427	0.43 236	0.30 223	0.41 233	0.29 220	9.05 432	0.34 225	0.42 212	0.30 222	0.41 234	0.29 213	0.32 208	0.30 222	0.29 212	0.42 238	0.30 220	0.42 241	0.30 223	0.41 224	0.30 222	0.30 220	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.29 217

TestStereo_HL3	1.20 344	0.41 194	10.53 433	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.40 434	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo_HL2	1.22 346	0.41 194	10.61 435	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.91 436	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo-Hl	1.20 344	0.41 194	10.60 434	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.37 433	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

gcap_with_dpt	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GCAP-BAT	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GGDA	1.23 351	0.41 194	11.21 436	0.45 244	0.28 201	0.42 242	0.28 203	13.66 435	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.28 193	0.29 216	0.29 212	0.43 244	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GREAT-IGEV	0.36 202	0.46 213	0.33 198	0.43 236	0.30 223	0.43 248	0.30 227	0.45 216	0.30 210	0.42 212	0.30 222	0.43 243	0.30 221	0.30 204	0.30 222	0.30 217	0.43 244	0.30 220	0.43 245	0.30 223	0.43 238	0.30 222	0.30 220	0.30 224	0.43 243	0.30 224	0.43 241	0.30 224
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccs_rob	1.00 321	10.06 426	0.31 194	0.44 239	0.31 227	0.43 248	0.31 230	0.43 213	0.32 218	0.45 218	0.32 229	1.20 344	0.31 223	7.02 433	0.31 226	0.31 222	0.44 246	0.31 224	0.44 247	0.32 229	0.44 240	0.31 225	0.32 224	0.32 228	0.44 245	0.32 229	0.43 241	0.31 228

quiztm	0.41 219	0.45 209	0.40 211	0.44 239	0.39 254	0.45 251	0.39 258	0.44 215	0.40 248	0.45 218	0.39 258	0.45 246	0.39 254	0.39 236	0.40 257	0.39 250	0.45 247	0.40 255	0.45 248	0.39 256	0.44 240	0.39 253	0.39 253	0.39 257	0.44 245	0.39 256	0.44 243	0.39 254

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 213	1.06 287	0.54 254	0.59 277	0.27 196	0.46 252	0.27 195	0.46 217	0.27 192	0.46 221	0.27 199	0.46 247	0.26 195	0.27 187	0.27 200	0.26 187	0.46 248	0.26 194	0.45 248	0.30 223	0.46 242	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.46 247	0.27 196	0.45 244	0.26 194

UNDER WATER	0.52 245	0.47 219	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.90 348	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.46 248	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.46 242	0.47 275	0.47 272	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

ACVNet-4b	0.53 249	0.46 213	0.47 231	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	2.17 366	0.46 271	0.46 247	0.47 274	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 283	6.91 405	0.46 230	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	0.46 221	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

GASTEREO	0.41 219	0.54 230	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.53 240	0.35 230	0.46 221	0.35 237	0.46 247	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.47 252	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.38 244	0.35 234	0.35 239	0.48 258	0.35 236	0.47 249	0.35 237

otaku	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.47 270	1.88 347	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.47 252	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.47 253	0.46 270	0.46 245	0.47 272

HaxPig	0.52 245	0.48 222	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.80 344	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

LVE	0.53 249	0.47 219	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.48 226	0.47 270	1.96 355	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

LL-Strereo2	0.47 237	2.60 368	0.51 250	0.38 207	0.28 201	0.37 212	0.28 203	0.55 246	0.35 230	0.44 217	0.34 236	0.44 245	0.34 233	0.34 213	0.36 238	0.36 236	0.47 252	0.36 238	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.46 247	0.35 236	0.47 249	0.35 237

GSStereo	0.42 226	0.56 236	0.44 223	0.48 255	0.36 244	0.48 264	0.36 242	0.54 242	0.36 235	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.36 236	0.48 257	0.36 238	0.48 261	0.36 242	0.48 253	0.36 239	0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

Ntro	0.53 249	0.47 219	0.50 245	0.46 246	0.48 279	0.47 258	0.47 276	0.46 217	0.46 264	2.05 361	0.47 276	0.47 252	0.49 283	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.49 265	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.47 249	0.47 272

RainbowNet	0.53 249	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.48 281	0.48 226	0.48 275	1.92 350	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.48 253	0.48 278	0.48 276	0.48 280	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.48 279

notaker	0.54 254	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.49 284	0.48 226	0.48 275	1.95 354	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.49 259	0.48 278	0.48 276	0.49 284	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.49 280

Dean	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	1.90 348	0.46 271	0.47 252	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

MSCF	0.44 231	0.60 245	0.47 231	0.50 263	0.40 256	0.50 271	0.38 251	0.57 250	0.38 239	0.48 228	0.38 250	0.48 260	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.49 262	0.38 247	0.49 265	0.39 256	0.50 261	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.49 263	0.38 250	0.49 263	0.38 248

TorneroNet	1.15 336	1.10 291	0.51 250	0.69 289	0.51 290	1.10 338	0.50 288	0.51 237	0.51 283	13.92 436	1.17 367	0.49 264	0.51 290	0.54 270	0.48 282	0.49 280	0.49 262	0.65 305	0.70 295	0.49 286	0.51 263	0.49 282	0.67 305	1.36 379	0.51 268	0.50 289	0.52 270	1.23 371

ACVNet_1	0.53 249	0.46 213	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.46 252	0.48 281	0.48 226	0.48 275	2.07 363	0.47 276	0.48 260	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.49 262	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.48 253	0.46 266	0.46 266	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.48 255	0.47 272

ACVNet_2	0.55 257	0.49 225	0.50 245	0.49 261	0.49 284	0.49 270	0.49 284	0.49 230	0.49 280	2.14 365	0.49 285	0.50 265	0.49 283	0.49 265	0.49 286	0.49 280	0.50 265	0.49 286	0.50 269	0.49 286	0.49 259	0.49 282	0.49 279	0.50 286	0.50 264	0.49 286	0.50 265	0.49 280

SANet	0.50 240	0.50 226	0.50 245	0.50 263	0.50 288	0.50 271	0.50 288	0.50 234	0.50 282	0.50 230	0.50 287	0.50 265	0.50 285	0.50 268	0.50 289	0.50 284	0.50 265	0.50 287	0.50 269	0.50 289	0.50 261	0.50 288	0.50 282	0.50 286	0.50 264	0.50 289	0.50 265	0.50 283

GEAStereo	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

gasm-f	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

LG-Stereo_L1	0.44 231	0.58 242	0.49 244	0.51 266	0.38 249	0.51 273	0.38 251	0.56 248	0.38 239	0.50 230	0.38 250	0.50 265	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.51 263	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.38 250	0.51 267	0.40 257

iRaftStereo_RVC	0.62 268	1.76 337	2.24 386	0.52 267	0.37 245	0.53 277	0.38 251	2.51 377	0.38 239	0.51 233	0.38 250	0.51 268	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.52 266	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.39 256	0.52 270	0.38 248

CFNet_RVC	0.93 315	8.54 418	0.41 214	0.56 272	0.37 245	0.56 280	0.37 248	0.50 234	0.40 248	0.56 239	5.24 433	0.56 275	0.34 233	0.40 237	0.41 260	0.34 231	0.53 271	0.40 255	0.56 282	0.38 249	0.52 266	0.40 256	0.40 256	0.41 260	0.56 279	0.40 258	0.56 276	0.40 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 234	0.57 239	0.45 229	0.54 268	0.37 245	0.53 277	0.37 248	0.56 248	0.40 248	0.53 236	0.38 250	0.53 272	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.55 272	0.38 247	0.53 277	0.37 245	0.53 269	0.37 240	0.37 243	0.39 257	0.54 275	0.37 246	0.54 273	0.37 245

Occ-G	0.68 278	0.54 230	3.16 404	0.57 276	0.45 268	0.52 276	0.40 259	3.44 392	0.46 264	0.52 234	0.45 270	0.51 268	0.44 266	0.44 247	0.40 257	0.45 263	0.55 272	0.41 258	0.53 277	0.43 266	0.52 266	0.40 256	0.44 264	0.45 270	0.55 276	0.44 268	0.53 272	0.44 266

PSMNet_ROB	0.55 257	0.55 232	0.56 260	0.56 272	0.55 292	0.56 280	0.55 292	0.55 246	0.55 286	0.55 237	0.55 292	0.55 274	0.55 293	0.55 271	0.56 294	0.55 288	0.55 272	0.55 293	0.55 280	0.55 292	0.55 272	0.55 291	0.55 287	0.55 294	0.55 276	0.55 294	0.55 274	0.55 290

PML	0.39 216	0.56 236	0.29 185	0.55 271	0.28 201	0.56 280	0.28 203	0.51 237	0.28 198	0.50 230	0.28 204	0.51 268	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.29 212	0.56 275	0.29 213	0.57 283	0.28 202	0.56 273	0.28 202	0.28 199	0.29 218	0.56 279	0.28 200	0.56 276	0.28 202

AEACV	0.74 290	0.52 228	3.10 400	0.60 280	0.48 279	0.56 280	0.48 281	3.02 383	0.83 322	0.61 245	0.62 301	0.72 298	0.50 285	0.49 265	0.49 286	0.48 275	0.58 276	0.50 287	0.55 280	0.48 281	0.56 273	0.50 288	0.50 282	0.51 288	0.58 282	0.51 291	0.60 281	0.51 286

DNS	0.64 269	2.00 344	1.58 355	0.59 277	0.42 263	0.59 284	0.42 265	1.99 361	0.42 257	0.57 240	0.42 266	0.57 277	0.42 265	0.42 244	0.42 266	0.42 258	0.59 277	0.42 264	0.59 284	0.42 264	0.59 277	0.42 263	0.42 261	0.42 266	0.59 284	0.42 264	0.59 279	0.42 264

DN	0.50 240	0.59 244	0.44 223	0.59 277	0.44 267	0.59 284	0.44 269	0.57 250	0.44 260	0.57 240	0.44 268	0.57 277	0.44 266	0.44 247	0.44 268	0.44 261	0.59 277	0.44 266	0.59 284	0.44 268	0.59 277	0.44 265	0.44 264	0.44 268	0.59 284	0.44 268	0.59 279	0.44 266

EKT-Stereo	0.36 202	0.50 226	0.30 191	0.40 222	0.29 215	0.40 229	0.29 220	0.35 184	0.30 210	0.47 224	0.30 222	0.35 201	0.32 226	0.29 198	0.34 232	0.33 230	0.59 277	0.31 224	0.39 224	0.29 215	0.37 202	0.38 244	0.29 210	0.31 226	0.58 282	0.28 200	0.51 267	0.29 217

AIO-test2	0.54 254	0.65 250	0.55 257	0.60 280	0.50 288	0.60 286	0.49 284	0.65 256	0.48 275	0.60 244	0.49 285	0.59 279	0.50 285	0.50 268	0.49 286	0.49 280	0.60 280	0.50 287	0.60 287	0.49 286	0.60 279	0.49 282	0.50 282	0.51 288	0.60 287	0.48 282	0.60 281	0.50 283

AIO-test1	0.54 254	0.64 248	0.54 254	0.60 280	0.49 284	0.61 288	0.49 284	0.64 255	0.49 280	0.59 242	0.48 282	0.60 281	0.50 285	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.60 280	0.48 280	0.60 287	0.48 281	0.60 279	0.49 282	0.49 279	0.49 284	0.59 284	0.49 286	0.60 281	0.49 280

LMCR-Stereo	0.61 266	0.61 246	0.61 272	0.61 283	0.61 299	0.67 293	0.61 303	0.61 253	0.61 295	0.61 245	0.61 300	0.61 282	0.61 300	0.61 279	0.61 301	0.61 295	0.61 282	0.61 301	0.61 289	0.61 300	0.61 281	0.61 298	0.61 295	0.61 304	0.61 289	0.61 302	0.61 284	0.61 301

CASS	0.58 264	0.89 272	0.55 257	0.56 272	0.55 292	0.60 286	0.57 298	0.57 250	0.56 288	0.55 237	0.56 293	0.56 275	0.50 285	0.63 283	0.56 294	0.56 291	0.62 283	0.62 302	0.59 284	0.56 294	0.56 273	0.48 278	0.60 294	0.56 295	0.57 281	0.60 301	0.57 278	0.59 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	0.76 292	4.78 397	0.62 275	0.63 286	0.54 291	0.65 291	0.56 296	0.61 253	0.58 292	0.61 245	0.56 293	0.63 283	0.57 296	0.63 283	0.60 299	0.60 294	0.64 284	0.56 296	0.63 290	0.58 296	0.63 284	0.62 300	0.55 287	0.60 302	0.63 290	0.57 296	0.64 286	0.58 294

DSFCA	0.66 272	0.73 259	0.74 286	0.68 288	0.65 303	0.64 290	0.65 308	0.65 256	0.65 298	0.66 248	0.65 303	0.65 284	0.64 301	0.65 286	0.65 305	0.65 299	0.65 285	0.65 305	0.65 291	0.65 303	0.65 287	0.65 301	0.65 298	0.65 307	0.66 291	0.66 306	0.65 287	0.65 303

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 283	0.67 253	0.67 278	0.92 309	0.92 335	0.91 313	0.76 324	0.67 260	0.67 306	0.66 248	0.67 308	0.67 287	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.68 310	0.66 286	0.67 310	0.68 292	0.67 310	0.68 288	0.68 312	0.68 310	0.68 318	0.67 292	0.68 315	0.67 288	0.67 309

test-3	0.78 294	4.38 392	1.80 369	0.62 284	0.49 284	0.62 289	0.50 288	1.86 350	0.64 297	0.69 250	0.52 289	0.66 285	0.38 245	0.58 275	0.57 297	0.46 264	0.66 286	0.46 268	0.50 269	0.44 268	0.48 253	0.58 293	0.54 286	0.60 302	0.70 295	0.46 270	0.48 255	0.50 283

PA-Net	0.71 286	0.62 247	0.55 257	0.69 289	0.71 317	0.70 297	0.69 317	0.69 261	0.74 315	0.73 258	0.75 321	0.59 279	0.72 319	0.82 312	0.79 325	0.83 323	0.67 288	0.76 323	0.81 309	0.67 310	0.61 281	0.76 321	0.68 310	0.65 307	0.82 308	0.76 325	0.71 294	0.69 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mm2	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

mm1	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

PointNet	0.56 260	0.69 254	0.47 231	0.69 289	0.47 273	0.69 294	0.47 276	0.70 265	0.47 270	0.69 250	0.47 276	0.69 291	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.70 291	0.48 280	0.70 295	0.48 281	0.69 289	0.48 278	0.47 272	0.48 280	0.70 295	0.48 282	0.69 290	0.47 272

LG-Stereo	0.57 262	0.58 242	0.43 221	0.54 268	0.65 303	0.95 318	0.69 317	0.69 261	0.38 239	0.52 234	0.37 247	0.53 272	0.37 242	0.68 299	0.73 322	0.72 317	0.70 291	0.37 244	0.54 279	0.37 245	0.54 271	0.37 240	0.37 243	0.56 295	0.95 319	0.59 299	0.84 307	0.37 245

DMCA-RVC	0.71 286	0.72 257	0.72 281	0.71 297	0.70 316	0.70 297	0.70 322	0.70 265	0.71 312	0.70 255	0.71 318	0.71 297	0.70 316	0.70 303	0.71 320	0.70 314	0.70 291	0.71 320	0.70 295	0.71 318	0.70 292	0.70 317	0.71 318	0.71 323	0.70 295	0.72 322	0.71 294	0.70 318

GeoAtt-L (ZS)	0.57 262	0.73 259	0.50 245	0.70 295	0.48 279	0.70 297	0.46 271	0.74 273	0.46 264	0.69 250	0.46 271	0.69 291	0.46 270	0.48 261	0.46 271	0.48 275	0.71 294	0.46 268	0.70 295	0.46 271	0.70 292	0.46 266	0.48 276	0.47 275	0.70 295	0.46 270	0.70 293	0.46 268

WAO-8	1.02 329	1.50 323	1.49 354	0.40 222	0.40 256	1.56 367	0.98 341	1.55 337	0.58 292	4.18 413	0.40 259	0.79 306	0.48 278	0.91 320	0.39 256	0.99 341	0.71 294	0.70 319	0.51 272	0.77 322	1.07 329	0.82 326	0.69 313	0.96 346	1.01 332	1.30 375	1.10 336	1.38 380

FCDSN-DC	0.44 231	0.31 174	0.35 200	0.34 192	0.28 201	0.35 202	0.30 227	0.32 172	0.25 182	1.32 322	0.24 189	1.00 325	0.32 226	0.35 217	0.34 232	0.30 217	0.72 296	0.37 244	0.48 261	0.32 229	0.53 269	0.49 282	0.23 182	0.29 218	0.50 264	0.42 264	0.61 284	0.71 320
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ARAFT	0.64 269	0.74 262	0.62 275	0.70 295	0.56 294	0.72 300	0.55 292	0.72 271	0.54 285	0.73 258	0.56 293	0.72 298	0.56 295	0.56 273	0.62 302	0.63 297	0.73 297	0.53 292	0.73 300	0.54 291	0.72 294	0.65 301	0.62 296	0.56 295	0.72 299	0.54 292	0.72 296	0.57 292

AFF-stereo	0.71 286	0.73 259	0.65 277	0.82 304	0.63 302	0.83 306	0.63 305	0.73 272	0.65 298	0.82 268	0.73 320	0.74 301	0.64 301	0.63 283	0.62 302	0.62 296	0.73 297	0.63 303	0.74 302	0.72 320	0.80 297	0.58 293	0.70 316	0.71 323	0.79 303	0.69 317	0.78 299	0.72 321

4D-IteraStereo	0.67 276	3.40 377	1.05 322	0.71 297	0.83 326	0.47 258	0.27 195	0.47 223	0.27 192	0.35 175	0.26 195	0.68 290	0.84 326	0.41 238	0.54 291	0.89 331	0.74 299	0.88 333	0.73 300	0.87 332	0.42 235	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.36 203	0.28 200	0.68 289	0.90 335

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 276	0.74 262	0.60 267	0.79 300	0.61 299	0.76 301	0.57 298	0.71 269	0.56 288	0.71 256	0.54 291	0.72 298	0.66 304	0.65 286	0.65 305	0.64 298	0.74 299	0.64 304	0.74 302	0.63 301	0.73 295	0.65 301	0.64 297	0.64 306	0.74 301	0.61 302	0.73 297	0.64 302

zero-FE	0.66 272	0.80 266	0.56 260	0.79 300	0.58 296	0.82 305	0.55 292	0.76 275	0.56 288	0.75 260	0.58 297	0.75 302	0.59 298	0.57 274	0.56 294	0.55 288	0.79 301	0.55 293	0.78 305	0.55 292	0.85 303	0.58 293	0.55 287	0.57 299	0.80 305	0.57 296	0.80 301	0.57 292

G-Net	0.82 306	1.77 338	0.78 294	0.78 299	0.78 321	0.78 302	0.78 325	0.78 276	0.79 316	0.79 263	0.78 323	0.78 304	0.78 321	0.78 308	0.78 324	0.78 319	0.79 301	0.79 324	0.79 306	0.79 323	0.79 296	0.79 322	0.79 323	0.79 326	0.79 303	0.79 326	0.79 300	0.79 324

STTRV1_RVC		1.59 326	0.52 253	0.69 289	0.61 299	0.66 292	0.43 267	0.88 283	0.45 263	0.71 256	0.62 301	0.69 291	0.45 269	0.62 280	0.40 257	0.44 261	0.80 303	0.59 298		0.63 301	0.80 297	0.46 266		0.61 304	0.72 299	0.54 292	0.80 301	0.60 297

NaN_ROB	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

CSAN	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

RSM++	0.77 293	0.91 273	0.72 281	0.83 305	0.71 317	0.83 306	0.72 323	0.81 279	0.71 312	0.81 267	0.71 318	0.81 309	0.71 318	0.71 305	0.71 320	0.70 314	0.83 306	0.72 321	0.83 310	0.81 328	0.83 301	0.72 320	0.71 318	0.71 323	0.88 312	0.71 320	0.83 306	0.70 318

UDG	0.70 283	0.87 271	0.56 260	0.87 307	0.59 297	0.84 308	0.59 301	0.85 281	0.57 291	0.84 270	0.59 299	0.84 310	0.60 299	0.58 275	0.60 299	0.59 293	0.85 307	0.59 298	0.87 313	0.58 296	0.87 305	0.60 297	0.57 291	0.59 300	0.87 310	0.58 298	0.86 310	0.60 297

DDUNet	0.69 279	0.84 270	0.59 265	0.84 306	0.59 297	0.87 311	0.57 298	0.84 280	0.59 294	0.82 268	0.58 297	0.85 311	0.57 296	0.59 278	0.59 298	0.57 292	0.87 308	0.59 298	0.85 311	0.59 299	0.85 303	0.59 296	0.59 292	0.59 300	0.87 310	0.59 299	0.84 307	0.59 295

HH	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 335	0.62 280	0.90 335	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

HanStereo	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 335	0.62 280	0.90 335	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

MoCha-V2	1.75 376	27.02 444	0.72 281	0.92 309	0.69 313	0.89 312	0.69 317	0.92 286	0.71 312	0.87 271	0.69 315	0.88 312	0.68 313	0.70 303	0.68 316	0.69 311	0.90 311	0.69 316	0.92 315	0.69 315	0.92 308	0.71 318	0.70 316	0.67 313	0.88 312	0.71 320	0.92 311	0.68 314

DGTPSM_ROB	0.92 313	0.93 277	0.91 302	0.93 312	0.91 334	0.92 314	0.93 339	0.92 286	0.92 331	0.92 274	0.91 335	0.91 313	0.93 338	0.91 320	0.92 339	0.92 338	0.92 312	0.92 336	0.92 315	0.90 337	0.91 306	0.92 337	0.93 335	0.94 344	0.92 316	0.91 337	0.92 311	0.97 342

pmcnn	0.92 313	0.92 274	0.92 303	0.92 309	0.92 335	0.92 314	0.92 336	0.92 286	0.92 331	0.92 274	0.92 337	0.92 316	0.92 337	0.92 323	0.92 339	0.92 338	0.92 312	0.92 336	0.92 315	0.92 341	0.92 308	0.92 337	0.92 334	0.92 342	0.92 316	0.92 338	0.92 311	0.92 339

AdaDepth	0.80 295	0.95 278	1.02 315	0.95 314	0.67 311	0.95 318	0.67 314	0.94 289	0.67 306	0.92 274	0.67 308	0.94 317	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.67 305	0.95 314	0.67 310	0.95 320	0.67 310	0.96 313	0.68 312	0.67 305	0.67 313	0.96 320	0.67 310	0.95 317	0.67 309

DPSM_ROB	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 345	0.92 314	0.98 341	0.95 290	0.92 331	0.92 274	0.92 337	0.91 313	0.97 339	0.92 323	0.91 337	0.91 335	0.96 315	0.94 339	0.93 318	0.91 338	0.93 310	0.92 337	0.93 335	0.91 340	0.91 314	0.99 341	0.92 311	0.91 336

DPSM	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 345	0.92 314	0.98 341	0.95 290	0.92 331	0.92 274	0.92 337	0.91 313	0.97 339	0.92 323	0.91 337	0.91 335	0.96 315	0.94 339	0.93 318	0.91 338	0.93 310	0.92 337	0.93 335	0.91 340	0.91 314	0.99 341	0.92 311	0.91 336

WQFJA1++	0.80 295	1.24 303	0.73 284	0.97 317	0.65 303	0.97 320	0.65 308	0.97 292	0.65 298	0.94 279	0.66 304	0.94 317	0.65 303	0.66 289	0.65 305	0.66 300	0.98 317	0.66 307	0.98 321	0.66 305	0.98 314	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.98 321	0.66 306	0.98 318	0.66 304

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 315	0.77 265	0.82 298	1.16 346	0.75 320	0.99 324	0.92 336	0.91 284	0.99 337	0.94 279	0.91 335	1.15 337	0.88 331	0.92 323	1.00 344	0.67 305	0.98 317	1.00 344	0.75 304	0.91 338	1.18 337	0.87 329	0.89 333	0.90 338	1.08 339	1.07 355	0.74 298	0.89 334

WQFJX1	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.98 319	0.67 311	0.98 322	0.67 314	0.97 292	0.67 306	0.94 279	0.67 308	0.95 320	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.67 305	0.99 319	0.67 310	0.98 321	0.68 314	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.66 306	1.00 321	0.66 304

WQFJX	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.99 298	0.66 301	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.67 310	0.67 294	0.66 308	0.66 300	0.99 319	0.66 307	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.68 310	0.67 313	0.99 322	0.67 310	0.99 319	0.67 309

NLMM	0.80 295	1.26 309	0.75 290	0.98 319	0.66 306	0.97 320	0.66 310	0.97 292	0.66 301	0.94 279	0.66 304	0.96 324	0.66 304	0.66 289	0.68 316	0.67 305	0.99 319	0.68 315	0.98 321	0.66 305	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	1.00 327	0.66 306	0.99 319	0.66 304

NLSM3	0.81 301	1.27 311	0.75 290	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.98 295	0.67 306	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.66 304	0.67 294	0.67 312	0.66 300	0.99 319	0.66 307	0.99 324	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

LGCAT	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 339	1.00 328	1.00 346	1.00 299	1.00 338	1.00 287	1.00 344	1.00 325	1.00 343	1.00 331	1.00 344	1.00 342	1.00 323	1.00 344	1.00 325	1.00 345	1.00 321	1.00 343	1.00 341	1.00 348	1.00 327	1.00 344	1.00 321	1.00 344

WQFJA1	0.82 306	1.52 324	0.76 292	1.01 328	0.66 306	0.98 322	0.66 310	0.98 295	0.66 301	0.95 284	0.68 312	0.95 320	0.66 304	0.68 299	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.67 310	0.99 315	0.68 312	0.67 305	0.68 318	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

NLMM1	0.81 301	1.26 309	0.74 286	1.00 323	0.66 306	0.99 324	0.67 314	0.98 295	0.66 301	0.94 279	0.67 308	0.94 317	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.71 318	0.73 321	0.67 313	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.66 304

GANet	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 339	1.00 328	1.00 346	1.00 299	1.00 338	1.00 287	1.00 344	1.00 325	1.00 343	1.00 331	1.00 344	1.00 342	1.00 323	1.00 344	1.00 325	1.00 345	1.00 321	1.00 343	1.00 341	1.00 348	1.00 327	1.00 344	1.00 321	1.00 344

TDLM	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 339	1.00 328	1.00 346	1.00 299	1.00 338	1.00 287	1.00 344	1.00 325	1.00 343	1.00 331	1.00 344	1.00 342	1.00 323	1.00 344	1.00 325	1.00 345	1.00 321	1.00 343	1.00 341	1.00 348	1.00 327	1.00 344	1.00 321	1.00 344

CVANet_RVC	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 339	1.00 328	1.00 346	1.00 299	1.00 338	1.00 287	1.00 344	1.00 325	1.00 343	1.00 331	1.00 344	1.00 342	1.00 323	1.00 344	1.00 325	1.00 345	1.00 321	1.00 343	1.00 341	1.00 348	1.00 327	1.00 344	1.00 321	1.00 344

trnet	1.01 326	1.01 283	1.01 314	1.01 328	1.01 344	1.01 332	1.01 350	1.01 303	1.01 342	1.01 292	1.01 348	1.01 330	1.01 350	1.01 335	1.01 350	1.01 348	1.01 329	1.01 349	1.01 332	1.01 349	1.01 325	1.01 347	1.01 346	1.01 352	1.01 332	1.01 348	1.01 330	1.01 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 290	0.57 239	0.57 263	0.56 272	0.92 335	1.07 336	0.63 305	1.03 304	0.82 321	0.49 229	0.77 322	0.69 291	0.54 292	0.58 275	0.54 291	0.86 325	1.06 330	0.72 321	1.06 333	0.79 323	0.58 276	0.87 329	0.59 292	0.46 271	0.76 302	0.46 270	1.05 331	0.97 342

GLC_STEREO	1.05 332	1.01 283	1.02 315	1.02 330	1.02 345	1.05 334	1.06 354	1.05 308	1.05 344	1.04 295	1.05 354	1.05 332	1.04 352	1.06 341	1.05 352	1.06 354	1.06 330	1.05 353	1.06 333	1.05 354	1.06 328	1.06 352	1.04 349	1.05 355	1.04 334	1.05 351	1.06 332	1.06 353

Nwc_Net	1.15 336	1.15 292	1.15 332	1.09 334	1.19 369	1.16 341	1.17 363	1.15 313	1.16 354	1.16 302	1.16 363	1.08 334	1.16 364	1.11 346	1.15 364	1.18 365	1.11 332	1.10 355	1.16 339	1.17 367	1.16 333	1.13 358	1.18 363	1.20 372	1.11 341	1.15 362	1.16 341	1.20 367

AIO-Stereo	0.82 306	1.06 287	0.73 284	0.97 317	0.74 319	1.06 335	0.60 302	1.04 307	0.90 330	1.00 287	1.01 348	0.78 304	0.85 328	0.74 307	0.62 302	0.67 305	1.12 333	0.55 293	0.70 295	0.65 303	0.93 310	0.66 304	0.67 305	0.67 313	0.82 308	0.74 323	0.92 311	0.83 327

NCC-stereo	1.15 336	1.17 298	1.12 331	1.10 336	1.15 362	1.14 339	1.15 361	1.15 313	1.12 350	1.17 305	1.17 367	1.11 335	1.17 367	1.11 346	1.10 357	1.16 361	1.12 333	1.11 358	1.16 339	1.13 363	1.23 344	1.16 359	1.19 365	1.11 363	1.18 347	1.17 364	1.17 344	1.13 362

DPSimNet_ROB	0.93 315	1.04 286	0.83 299	1.05 331	0.82 325	1.04 333	0.83 330	1.03 304	0.89 329	1.03 293	0.84 328	1.03 331	0.84 326	0.83 313	0.84 329	0.83 323	1.14 335	0.84 328	1.12 338	0.84 330	1.04 326	0.88 331	0.83 326	0.84 331	1.07 338	0.83 330	1.15 340	0.88 330

AF-Net	2.06 390	25.73 443	1.18 337	1.12 340	1.16 365	1.16 341	1.19 366	1.10 310	1.17 357	1.15 299	1.14 362	1.11 335	1.16 364	1.16 353	1.14 362	1.11 357	1.15 336	1.13 361	1.21 345	1.17 367	1.11 330	1.21 368	1.17 362	1.17 369	1.17 345	1.11 361	1.20 347	1.13 362

stereogan	1.17 342	1.19 301	1.15 332	1.15 344	1.15 362	1.15 340	1.19 366	1.19 319	1.15 352	1.15 299	1.16 363	1.19 343	1.19 368	1.19 354	1.19 367	1.19 366	1.15 336	1.19 367	1.19 343	1.19 371	1.15 332	1.19 363	1.15 359	1.15 368	1.16 344	1.15 362	1.19 345	1.20 367

RP	1.14 334	1.16 294	1.15 332	1.17 348	1.10 359	1.16 341	1.15 361	1.10 310	1.16 354	1.15 299	1.08 356	1.16 338	1.15 363	1.15 352	1.14 362	1.16 361	1.16 338	1.10 355	1.10 335	1.10 358	1.16 333	1.11 356	1.10 354	1.19 371	1.14 343	1.19 367	1.07 333	1.10 356

Abc-Net	1.14 334	1.16 294	1.18 337	1.10 336	1.10 359	1.16 341	1.18 365	1.16 315	1.13 351	1.11 296	1.16 363	1.16 338	1.12 360	1.10 343	1.17 366	1.16 361	1.16 338	1.10 355	1.16 339	1.14 364	1.17 335	1.16 359	1.11 356	1.09 362	1.10 340	1.10 358	1.16 341	1.17 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLG-Stereo	0.87 312	1.33 319	0.93 304	0.62 284	1.00 339	1.16 341	0.55 292	0.86 282	0.83 322	1.19 306	0.40 259	1.30 354	0.81 324	0.65 286	0.45 270	1.01 348	1.17 340	0.46 268	1.29 355	0.58 296	1.05 327	0.90 336	0.73 321	0.87 335	0.60 287	1.01 348	1.13 338	0.51 286

KSHMR	0.85 310	0.72 257	0.51 250	0.49 261	0.49 284	0.51 273	1.07 357	0.50 234	0.48 275	6.04 429	0.52 289	0.66 285	0.98 341	0.49 265	0.77 323	0.49 280	1.17 340	0.51 290	0.49 265	1.06 355	0.51 263	0.49 282	0.49 279	0.51 288	1.04 334	0.49 286	0.81 305	0.72 321

edge stereo	1.15 336	1.18 299	1.11 329	1.12 340	1.17 366	1.17 346	1.17 363	1.16 315	1.18 358	1.16 302	1.17 367	1.17 340	1.13 361	1.11 346	1.11 359	1.12 358	1.17 340	1.17 364	1.11 337	1.17 367	1.17 335	1.17 361	1.18 363	1.14 367	1.11 341	1.18 365	1.12 337	1.11 358

gcap-zeroshot	0.81 301	1.03 285	0.84 300	0.93 312	0.85 327	0.84 308	0.62 304	1.21 321	0.53 284	0.79 263	0.84 328	0.77 303	0.70 316	0.84 314	0.67 312	0.74 318	1.18 343	0.52 291	0.91 314	0.79 323	0.84 302	0.61 298	0.83 326	0.69 320	0.93 318	0.82 329	0.85 309	0.66 304

RGC	1.15 336	1.16 294	1.17 336	1.15 344	1.11 361	1.21 347	1.21 374	1.10 310	1.15 352	1.16 302	1.11 359	1.17 340	1.09 356	1.14 351	1.11 359	1.16 361	1.19 344	1.11 358	1.10 335	1.15 366	1.11 330	1.19 363	1.16 361	1.12 365	1.17 345	1.10 358	1.16 341	1.17 364

HSM-Net_RVC	0.93 315	1.09 290	0.79 295	1.10 336	0.78 321	1.09 337	0.79 326	1.16 315	0.80 317	1.14 298	0.79 324	1.17 340	0.77 320	0.73 306	0.83 328	0.78 319	1.19 344	0.79 324	1.18 342	0.72 320	1.19 339	0.80 323	0.72 320	0.80 327	1.18 347	0.74 323	1.14 339	0.73 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FAT-Stereo	1.22 346	1.23 302	1.19 341	1.21 350	1.24 372	1.24 350	1.19 366	1.25 323	1.24 361	1.25 316	1.19 370	1.20 344	1.24 372	1.20 355	1.21 370	1.25 372	1.22 346	1.21 370	1.25 346	1.23 374	1.22 342	1.19 363	1.19 365	1.24 375	1.25 350	1.20 368	1.19 345	1.25 373

S-Stereo	1.22 346	1.18 299	1.19 341	1.20 349	1.23 371	1.23 348	1.19 366	1.19 319	1.18 358	1.27 318	1.20 371	1.20 344	1.20 369	1.23 357	1.22 372	1.23 371	1.23 347	1.23 372	1.20 344	1.25 375	1.20 340	1.22 371	1.25 370	1.24 375	1.20 349	1.22 374	1.26 350	1.24 372

test12345	1.26 356	3.94 385	2.55 393	1.25 351	0.87 328	1.25 351	0.87 332	3.34 389	0.85 324	1.20 308	0.87 332	1.24 351	0.89 334	0.86 315	0.87 330	0.87 327	1.26 348	0.87 331	1.26 347	0.87 332	1.26 348	0.86 328	0.86 329	0.86 333	1.26 352	0.87 333	1.25 349	0.87 328

vfmstereo	1.26 356	3.86 384	2.59 397	1.25 351	0.87 328	1.25 351	0.87 332	3.44 392	0.87 325	1.22 313	0.86 330	1.21 347	0.86 329	0.89 319	0.87 330	0.86 325	1.26 348	0.86 330	1.26 347	0.86 331	1.26 348	0.85 327	0.85 328	0.85 332	1.25 350	0.86 331	1.26 350	0.87 328

vfm_20000	1.53 370	10.82 431	2.59 397	1.27 355	0.88 331	1.26 353	0.86 331	3.38 390	0.88 327	1.21 310	0.86 330	1.21 347	0.88 331	0.86 315	0.88 333	0.88 329	1.27 350	0.88 333	1.27 349	0.88 335	1.27 350	0.88 331	0.86 329	0.86 333	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

onlyftn100k	1.27 358	3.94 385	2.58 395	1.26 353	0.87 328	1.29 356	0.87 332	3.39 391	0.88 327	1.22 313	0.88 334	1.21 347	0.88 331	0.86 315	0.88 333	0.88 329	1.27 350	0.88 333	1.27 349	0.88 335	1.27 350	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.86 331	1.27 352	0.88 330

qqai	1.17 342	1.27 311	1.10 326	1.26 353	1.09 358	1.23 348	1.11 358	1.26 324	1.11 349	1.26 317	1.08 356	1.25 352	1.11 359	1.11 346	1.10 357	1.09 355	1.27 350	1.11 358	1.27 349	1.11 360	1.27 350	1.10 355	1.10 354	1.11 363	1.27 354	1.10 358	1.24 348	1.11 358

123456	1.51 367	10.29 430	2.58 395	1.28 357	0.89 332	1.28 355	0.88 335	3.50 395	0.87 325	1.23 315	0.87 332	1.23 350	0.87 330	0.87 318	0.87 330	0.87 327	1.28 353	0.87 331	1.28 353	0.87 332	1.29 354	0.88 331	0.87 331	0.87 335	1.28 358	0.87 333	1.28 355	0.88 330

CroCo-Stereo	0.80 295	2.51 363	0.41 214	1.27 355	0.41 258	1.27 354	0.41 260	1.27 325	0.41 252	1.27 318	0.41 261	1.27 353	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	1.28 353	0.41 258	1.27 349	0.41 259	1.27 350	0.41 258	0.42 261	0.41 260	1.27 354	0.41 259	1.27 352	0.41 259
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
L400	1.24 353	1.31 317	0.99 308	1.38 363	0.90 333	1.41 363	0.93 339	1.34 327	4.17 425	1.31 320	0.92 337	1.37 359	1.00 343	0.98 328	0.94 341	1.00 342	1.35 355	0.92 336	1.39 359	0.97 343	1.39 360	0.89 335	1.00 341	0.93 343	1.39 363	0.92 338	1.36 359	0.91 336

CroCo-Stereo Lap2	0.85 310	2.86 374	0.43 221	1.33 360	0.43 266	1.31 357	0.42 265	1.32 326	0.42 257	1.31 320	0.44 268	1.32 355	0.44 266	0.43 245	0.44 268	0.43 260	1.35 355	0.43 265	1.32 356	0.43 266	1.31 355	0.43 264	0.43 263	0.42 266	1.31 359	0.42 264	1.31 356	0.43 265

PS-NSSS	1.48 366	4.46 394	1.35 345	1.35 361	1.35 376	1.41 363	1.34 376	1.36 329	1.35 366	1.40 328	1.35 375	1.33 356	1.35 375	1.37 365	1.40 377	1.35 374	1.35 355	1.35 377	1.39 359	1.44 384	1.35 356	1.34 375	1.35 373	1.38 383	1.35 360	1.33 377	1.34 357	1.38 380

RASNet	1.39 360	1.37 320	1.35 345	1.38 363	1.40 377	1.39 361	1.77 392	1.36 329	1.74 383	1.36 326	1.36 376	1.36 358	1.36 376	1.36 364	1.35 374	1.41 381	1.36 358	1.36 379	1.36 357	1.35 378	1.36 357	1.35 376	1.36 374	1.35 378	1.36 361	1.35 378	1.36 359	1.35 376

CC-Net-ROB	1.51 367	4.40 393	1.69 363	1.39 365	1.40 377	1.37 360	1.40 382	1.36 329	1.39 367	1.41 329	1.36 376	1.35 357	1.38 378	1.39 367	1.39 375	1.36 375	1.36 358	1.35 377	1.39 359	1.39 380	1.37 358	1.36 377	1.41 378	1.48 385	1.39 363	1.42 384	1.35 358	1.35 376

MM-Stereo_test2	1.15 336	1.90 341	1.10 326	1.37 362	0.94 338	1.36 358	0.98 341	1.48 334	0.98 336	1.37 327	0.98 342	1.37 359	0.98 341	0.95 327	0.94 341	0.95 340	1.37 360	0.95 341	1.38 358	0.95 342	1.38 359	0.95 342	0.95 338	0.95 345	1.37 362	0.95 340	1.37 362	0.95 341

ktn	0.84 309	1.15 292	0.54 254	1.16 346	1.26 373	0.51 273	0.53 291	0.51 237	0.66 301	4.54 417	0.51 288	0.52 271	0.52 291	0.66 289	0.51 290	0.51 285	1.37 360	1.17 364	0.49 265	0.51 290	1.23 344	0.51 290	0.67 305	0.51 288	0.51 268	0.68 315	0.51 267	0.51 286

FC-DCNN	1.10 333	0.81 269	0.77 293	0.63 286	0.42 263	0.86 310	0.64 307	0.91 284	0.96 335	1.11 296	0.80 325	1.07 333	0.81 324	0.67 294	1.75 391	1.30 373	1.41 362	0.85 329	1.28 353	0.71 318	2.12 382	1.32 372	0.52 285	0.81 330	1.64 371	1.40 383	2.39 390	1.75 394

L500	1.24 353	1.29 316	0.97 307	1.28 357	1.02 345	1.40 362	0.92 336	1.34 327	4.11 422	1.35 325	0.93 341	1.37 359	1.01 350	0.91 320	1.00 344	1.03 351	1.42 363	0.95 341	1.42 362	0.99 344	1.42 361	0.93 341	0.98 340	0.90 338	1.39 363	0.90 336	1.36 359	0.93 340

MM-Stereo_test3	1.22 346	1.60 328	1.19 341	1.48 366	1.02 345	1.48 365	0.99 345	1.54 336	1.03 343	1.41 329	1.03 350	1.44 363	1.00 343	1.04 338	1.04 351	1.02 350	1.42 363	1.04 351	1.48 363	1.01 349	1.48 362	1.03 348	1.06 352	1.04 353	1.53 368	1.04 350	1.49 363	1.04 351

SPS-STEREO	1.25 355	1.47 322	1.06 324	1.54 367	1.08 355	1.52 366	1.20 372	1.44 332	1.06 346	1.49 335	1.10 358	1.41 362	1.10 358	0.98 328	1.08 356	1.12 358	1.47 365	1.04 351	1.53 364	1.14 364	1.52 363	1.07 353	1.02 347	1.05 355	1.48 366	1.07 355	1.55 364	1.11 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
L4000	1.37 359	1.53 325	1.16 335	1.55 368	1.17 366	1.67 370	1.14 360	1.48 334	3.12 404	1.43 331	1.04 351	1.61 366	1.14 362	1.10 343	1.05 352	1.09 355	1.54 366	1.16 363	1.72 371	1.10 358	1.57 364	1.18 362	1.15 359	1.04 353	1.51 367	1.05 351	1.55 364	1.10 356

DPSMNet_ROB	1.62 372	1.60 328	1.59 356	1.61 370	1.69 386	1.66 369	1.61 384	1.70 345	1.65 380	1.62 342	1.60 385	1.61 366	1.60 383	1.60 371	1.59 384	1.62 386	1.60 367	1.63 387	1.62 366	1.68 391	1.70 366	1.60 382	1.64 385	1.60 387	1.61 369	1.60 386	1.60 366	1.59 386

FlowAnything	1.02 329	2.51 363	0.58 264	1.60 369	0.56 294	1.61 368	0.56 296	1.60 339	0.55 286	1.61 340	0.56 293	1.61 366	0.55 293	0.55 271	0.55 293	0.55 288	1.61 368	0.56 296	1.61 365	0.56 294	1.62 365	0.55 291	0.56 290	0.56 295	1.62 370	0.56 295	1.62 367	0.56 291

CGFBStereo	1.46 363	1.70 332	1.02 315	1.68 372	1.08 355	2.01 380	1.04 352	1.63 341	4.13 423	1.58 337	1.04 351	1.57 365	1.09 356	1.04 338	1.05 352	1.21 369	1.65 369	1.13 361	1.66 367	1.12 361	1.86 370	1.19 363	1.05 350	1.06 357	1.75 375	1.20 368	1.83 371	1.00 344

FETStereo	1.46 363	1.73 335	1.04 320	1.70 374	1.03 350	1.96 374	1.19 366	1.60 339	4.25 427	1.60 339	0.99 343	1.61 366	1.06 353	1.11 346	1.15 364	1.20 367	1.68 370	1.03 350	1.71 370	1.03 351	1.75 369	1.05 350	1.02 347	1.12 365	1.72 373	1.20 368	1.76 369	1.05 352

HNOStereo	1.42 361	1.73 335	1.00 309	1.68 372	1.04 352	1.86 371	1.20 372	1.55 337	3.73 414	1.61 340	1.12 360	1.62 370	1.00 343	1.03 337	1.20 368	1.00 342	1.73 371	0.99 343	1.68 369	1.03 351	1.73 367	1.03 348	1.19 365	1.08 361	1.64 371	1.20 368	1.72 368	1.03 350

FETCStereo	1.45 362	1.64 331	1.18 337	1.67 371	1.03 350	1.90 373	1.01 350	1.73 346	4.26 428	1.57 336	1.04 351	1.54 364	1.06 353	1.06 341	0.98 343	1.04 352	1.74 372	1.20 368	1.66 367	1.17 367	1.73 367	1.20 367	1.11 356	0.96 346	1.73 374	1.05 351	1.77 370	1.11 358

MFMNet_re	1.77 377	1.89 339	1.72 365	1.88 375	1.69 386	1.89 372	1.67 388	1.91 353	1.70 381	1.87 346	1.67 389	1.89 372	1.68 388	1.67 375	1.67 389	1.70 389	1.88 373	1.68 389	1.88 372	1.67 389	1.89 371	1.68 388	1.70 387	1.71 392	1.87 376	1.68 394	1.87 372	1.68 391

derf	1.84 379	1.93 343	1.73 366	1.97 376	1.77 389	1.98 377	1.76 391	1.94 356	1.73 382	1.97 356	1.78 391	1.97 377	1.76 389	1.76 379	1.71 390	1.79 390	1.94 374	1.77 390	1.98 376	1.75 393	1.89 371	1.71 389	1.77 390	1.77 394	2.01 382	1.74 395	2.00 378	1.71 392

MonStereo1	1.60 371	2.69 370	1.46 351	1.99 380	1.31 374	1.99 379	1.36 377	1.99 361	1.31 364	1.84 345	1.32 374	1.89 372	1.31 373	1.32 363	1.30 373	1.36 375	1.94 374	1.33 376	1.93 373	1.30 377	1.92 373	1.33 373	1.31 371	1.31 377	1.94 377	1.31 376	1.93 373	1.31 375

R-Stereo Train	1.62 372	2.01 346	1.41 349	1.97 376	1.40 377	1.96 374	1.39 379	1.93 354	1.39 367	1.92 350	1.38 378	1.94 375	1.39 379	1.40 368	1.45 378	1.38 377	1.96 376	1.37 380	1.97 374	1.39 380	1.98 374	1.41 379	1.40 376	1.37 381	1.97 378	1.38 380	1.96 375	1.37 378

RAFT-Stereo	1.62 372	2.01 346	1.41 349	1.97 376	1.40 377	1.96 374	1.39 379	1.93 354	1.39 367	1.92 350	1.38 378	1.94 375	1.39 379	1.40 368	1.45 378	1.38 377	1.96 376	1.37 380	1.97 374	1.39 380	1.98 374	1.41 379	1.40 376	1.37 381	1.97 378	1.38 380	1.96 375	1.37 378
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HBP-ISP	1.47 365	1.07 289	1.03 319	1.30 359	1.08 355	1.36 358	1.06 354	1.44 332	1.25 363	1.97 356	1.51 382	1.65 371	1.58 382	0.98 328	1.58 383	1.68 388	1.98 378	1.32 373	2.02 378	1.28 376	2.95 396	1.89 397	0.97 339	1.06 357	1.26 352	0.99 341	1.94 374	1.43 383

MonStereo	1.66 375	2.63 369	1.46 351	1.99 380	1.41 381	2.03 381	1.39 379	2.04 364	1.43 370	1.94 353	1.40 380	1.92 374	1.37 377	1.38 366	1.39 375	1.39 379	1.99 379	1.38 382	2.04 379	1.41 383	2.02 378	1.37 378	1.39 375	1.38 383	1.99 380	1.38 380	2.01 379	1.39 382

GANetREF_RVC	1.52 369	2.01 346	1.21 344	1.98 379	1.21 370	1.98 377	1.21 374	1.98 360	1.21 360	1.99 358	1.21 372	1.98 378	1.21 371	1.02 336	1.21 370	1.21 369	1.99 379	1.21 370	1.99 377	1.21 372	1.99 376	1.21 368	1.21 368	1.21 373	1.99 380	1.21 372	1.99 377	1.21 369
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
CEFStereo	1.78 378	2.15 355	1.35 345	2.21 383	1.34 375	2.27 383	1.38 378	1.87 351	4.24 426	2.05 361	1.49 381	2.02 379	1.31 373	1.31 362	1.51 380	1.39 379	2.14 381	1.32 373	2.11 380	1.36 379	2.15 383	1.33 373	1.33 372	1.36 379	2.11 383	1.37 379	2.17 382	1.30 374

MM-Stereo_test1	1.85 380	3.50 379	1.61 357	2.12 382	1.47 382	2.14 382	1.47 383	2.33 373	1.53 374	2.12 364	1.54 383	2.19 381	1.53 381	1.54 370	1.53 381	1.53 382	2.20 382	1.54 383	2.24 381	1.57 385	2.21 385	1.49 381	1.59 380	1.49 386	2.15 387	1.52 385	2.15 381	1.54 385

NCCL2	2.27 396	2.27 356	2.28 389	2.27 384	2.28 405	2.28 384	2.28 406	2.27 367	2.28 398	2.28 371	2.28 404	2.29 383	2.28 404	2.28 398	2.29 406	2.28 406	2.28 383	2.28 406	2.27 382	2.28 408	2.28 386	2.28 405	2.28 405	2.28 405	2.28 389	2.28 408	2.11 380	2.28 409

TRStereo	2.05 387	2.13 349	1.85 371	2.27 384	1.84 392	2.28 384	1.84 395	2.29 369	1.87 388	2.29 374	1.86 395	2.30 384	1.87 395	2.30 399	1.87 397	2.08 399	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 397	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 407	2.13 384	1.84 398	2.29 384	1.87 398

XX-Stereo	2.05 387	2.13 349	1.85 371	2.27 384	1.84 392	2.28 384	1.84 395	2.29 369	1.87 388	2.29 374	1.86 395	2.30 384	1.87 395	2.30 399	1.87 397	2.08 399	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 397	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 407	2.13 384	1.84 398	2.29 384	1.87 398

EAI-Stereo	2.05 387	2.13 349	1.85 371	2.27 384	1.84 392	2.28 384	1.84 395	2.29 369	1.87 388	2.29 374	1.86 395	2.30 384	1.87 395	2.30 399	1.87 397	2.08 399	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 397	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 407	2.13 384	1.84 398	2.29 384	1.87 398

STTStereo	2.30 397	2.34 358	2.26 388	2.37 389	2.23 402	2.40 388	2.35 407	2.20 365	2.33 399	2.28 371	2.31 406	2.19 381	2.37 405	2.20 391	2.31 407	2.23 405	2.38 387	2.25 405	2.33 387	2.27 407	2.39 389	2.27 404	2.31 406	2.29 406	2.37 390	2.32 409	2.34 388	2.26 408

FBW_ROB	2.04 386	2.50 362	1.75 368	2.45 390	1.78 390	2.40 388	1.74 390	2.47 376	1.77 384	2.37 381	1.81 392	2.30 384	1.80 390	1.78 380	1.88 400	1.80 391	2.41 388	1.77 390	2.43 389	1.83 394	2.39 389	1.81 394	1.76 389	1.75 393	2.56 397	1.75 396	2.30 387	1.74 393

HUF	2.22 392	2.33 357	2.24 386	2.35 388	2.07 399	2.45 391	2.11 403	2.42 375	2.13 395	2.19 367	2.15 402	2.10 380	2.09 400	2.27 397	2.04 402	2.08 399	2.44 389	2.12 402	2.38 388	2.18 404	2.29 387	2.22 401	2.12 402	2.12 402	2.52 393	2.10 404	2.22 383	2.15 405

UDGNet	1.97 382	2.43 361	1.67 361	2.46 391	1.70 388	2.44 390	1.69 389	2.34 374	1.63 379	2.35 380	1.67 389	2.37 390	1.67 387	1.68 376	1.64 388	1.67 387	2.44 389	1.64 388	2.43 389	1.67 389	2.43 391	1.66 386	1.67 386	1.63 391	2.43 392	1.66 392	2.42 391	1.66 390

AIO_rvc	2.25 395	2.35 359	2.10 382	2.47 392	2.17 401	2.54 392	2.15 404	2.32 372	2.21 396	2.29 374	2.28 404	2.33 389	2.09 400	2.26 396	2.14 403	2.08 399	2.49 391	2.09 401	2.53 392	2.14 403	2.34 388	2.23 402	2.14 403	2.18 403	2.19 388	2.15 405	2.35 389	2.22 406

AIO_test	2.22 392	2.36 360	2.10 382	2.47 392	2.15 400	2.54 392	2.06 402	2.27 367	2.09 394	2.29 374	2.13 401	2.30 384	2.09 400	2.25 394	2.15 404	1.95 397	2.52 392	2.08 400	2.32 386	2.21 406	2.20 384	2.26 403	2.05 401	2.06 400	2.40 391	2.16 406	2.52 392	2.05 404

LG-G_1	1.99 383	2.56 366	1.63 359	2.54 394	1.62 384	2.55 395	1.61 384	2.51 377	1.61 376	2.50 384	1.62 387	2.50 392	1.61 384	1.61 372	1.61 385	1.61 383	2.55 393	1.61 384	2.55 394	1.61 386	2.55 393	1.61 383	1.61 381	1.61 388	2.55 395	1.61 387	2.54 393	1.61 387

LG-G	1.99 383	2.56 366	1.63 359	2.54 394	1.62 384	2.55 395	1.61 384	2.51 377	1.61 376	2.50 384	1.62 387	2.50 392	1.61 384	1.61 372	1.61 385	1.61 383	2.55 393	1.61 384	2.55 394	1.61 386	2.55 393	1.61 383	1.61 381	1.61 388	2.55 395	1.61 387	2.54 393	1.61 387

LGtest1	1.99 383	2.55 365	1.62 358	2.54 394	1.61 383	2.54 392	1.61 384	2.51 377	1.61 376	2.49 383	1.61 386	2.49 391	1.61 384	1.61 372	1.61 385	1.61 383	2.55 393	1.62 386	2.54 393	1.61 386	2.54 392	1.61 383	1.61 381	1.61 388	2.54 394	1.61 387	2.54 393	1.61 387

DNSM	2.31 398	4.05 388	3.13 401	2.62 397	1.85 395	2.62 397	1.85 398	3.98 398	1.85 386	2.55 386	1.85 394	2.55 395	1.85 394	1.85 384	1.85 394	1.85 394	2.62 396	1.85 394	2.62 396	1.85 395	2.62 395	1.85 396	1.85 394	1.85 396	2.63 398	1.85 401	2.63 396	1.85 397

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 399	2.85 372	1.90 378	2.90 398	2.77 408	2.88 398	2.85 410	2.51 377	2.85 402	2.88 392	1.99 400	2.50 392	2.76 408	2.20 391	1.57 382	2.64 408	2.89 397	2.63 408	5.69 428	1.03 351	2.01 377	2.71 407	2.74 410	2.73 411	2.87 399	1.64 390	1.00 321	1.49 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
plain	1.96 381	3.33 376	1.04 320	3.24 401	1.04 352	3.24 401	1.04 352	3.26 386	1.05 344	3.26 397	1.13 361	3.27 400	1.06 353	1.05 340	1.05 352	1.05 353	3.28 398	1.05 353	3.29 398	1.06 355	3.30 398	1.05 350	1.05 350	1.06 357	3.30 401	1.06 354	3.30 400	1.06 353

NLSM1	2.82 402	3.85 383	2.57 394	3.19 400	2.46 406	3.28 403	2.38 408	3.29 387	2.42 400	3.20 396	2.64 407	3.14 398	2.62 406	2.46 402	2.44 408	2.51 407	3.31 399	2.53 407	3.17 397	2.47 409	3.27 397	2.33 406	2.65 407	2.61 410	3.22 400	2.55 410	3.31 401	2.39 410

UniTT-Stereo	2.12 391	3.66 381	1.10 326	3.48 404	1.15 362	3.57 405	1.11 358	3.44 392	1.16 354	3.52 399	1.16 363	3.50 401	1.16 364	1.10 343	1.13 361	1.15 360	3.61 400	1.17 364	3.64 399	1.12 361	3.58 401	1.12 357	1.12 358	1.17 369	3.53 404	1.18 365	3.52 403	1.18 366

RAFT+CT+SA	4.43 421	7.34 408	6.71 422	5.01 425	4.38 429	4.40 418	3.85 425	6.15 417	4.30 429	4.89 421	3.26 414	4.49 419	3.01 411	4.53 427	3.36 417	3.65 420	3.64 401	4.39 429	3.94 407	4.28 428	4.44 417	4.30 426	4.24 428	4.52 430	3.90 411	3.85 426	4.89 419	4.00 427

DPSNet	3.67 408	3.61 380	3.62 410	3.64 405	3.61 420	3.64 406	3.65 420	3.64 396	3.67 412	3.67 401	3.65 418	3.68 403	3.69 423	3.69 418	3.69 425	3.68 421	3.70 402	3.70 420	3.69 404	3.69 422	3.71 404	3.69 417	3.67 418	3.69 423	3.68 407	3.67 419	3.68 405	3.67 416

Sa-1000	3.84 410	7.71 410	6.81 425	4.15 415	2.86 409	3.27 402	3.87 426	5.99 412	4.35 430	2.78 390	3.71 419	3.88 406	3.56 419	3.88 421	3.64 418	2.71 410	3.72 403	3.27 415	3.67 403	3.15 415	3.51 400	3.36 414	2.70 409	3.49 417	3.32 402	3.76 423	2.87 398	3.76 423

SA	3.93 414	7.22 406	4.74 412	4.15 415	3.88 426	3.70 408	4.02 429	6.67 420	3.95 418	3.64 400	3.74 420	3.63 402	3.00 410	3.51 413	3.68 424	3.68 421	3.73 404	3.71 421	3.64 399	3.48 417	3.58 401	2.97 409	3.69 419	3.61 418	3.55 406	3.42 416	3.64 404	3.79 424

RAStereo	2.24 394	3.70 382	1.18 337	3.73 408	1.18 368	3.69 407	1.19 366	3.73 397	1.24 361	3.72 402	1.21 372	3.76 405	1.20 369	1.20 355	1.20 368	1.20 367	3.74 405	1.20 368	3.75 405	1.21 372	3.77 405	1.21 368	1.21 368	1.21 373	3.82 408	1.21 372	3.82 407	1.21 369

TestStereo1	4.11 415	7.79 412	6.72 423	3.93 409	3.81 423	3.96 411	3.58 418	6.96 423	3.74 415	3.90 404	3.76 421	3.89 407	3.57 420	3.70 419	3.66 421	3.34 418	3.80 406	3.62 417	3.66 401	3.68 420	3.91 407	3.70 418	3.65 416	3.67 420	3.88 409	3.53 417	3.89 408	3.68 419

SA-5K	4.11 415	7.79 412	6.72 423	3.93 409	3.81 423	3.96 411	3.58 418	6.96 423	3.74 415	3.90 404	3.76 421	3.89 407	3.57 420	3.70 419	3.66 421	3.34 418	3.80 406	3.62 417	3.66 401	3.68 420	3.91 407	3.70 418	3.65 416	3.67 420	3.88 409	3.53 417	3.89 408	3.68 419

TESTraft	4.16 419	8.03 414	6.81 425	3.99 411	3.68 421	3.93 410	3.70 422	6.86 422	3.69 413	3.93 406	3.88 426	3.93 409	3.59 422	3.65 417	3.64 418	3.68 421	3.92 408	3.72 422	3.92 406	3.57 419	3.84 406	3.70 418	3.71 420	3.67 420	3.91 412	3.74 421	3.92 410	3.67 416

test-1	4.11 415	7.65 409	4.93 413	3.65 406	3.58 418	4.70 422	3.74 424	4.73 405	4.06 420	3.72 402	4.11 428	3.70 404	3.49 418	3.36 412	3.65 420	4.17 429	3.92 408	4.04 427	4.19 413	3.75 423	4.69 420	4.18 424	3.88 422	3.90 425	4.73 420	3.77 424	3.12 399	3.68 419

sCroCo_RVC	2.76 401	4.00 387	1.82 370	4.00 412	1.83 391	3.98 413	1.82 393	3.99 400	1.81 385	4.14 410	2.76 408	4.13 414	1.82 392	1.83 381	1.83 392	1.82 392	4.01 410	1.82 393	3.98 408	1.86 396	4.00 410	1.82 395	1.83 392	1.84 395	4.02 414	1.81 397	4.00 411	1.83 396

test_4	4.11 415	8.05 415	6.64 421	4.52 420	3.68 421	3.00 399	3.40 417	6.21 418	3.29 409	4.07 408	3.84 424	4.04 412	3.76 425	3.56 416	3.67 423	3.76 424	4.04 411	3.79 423	4.10 409	3.53 418	3.98 409	3.74 421	3.55 415	3.61 418	3.94 413	3.75 422	3.73 406	3.73 422

test_5	4.51 424	8.85 420	5.35 417	3.66 407	3.56 417	5.10 427	4.47 431	6.14 415	4.07 421	4.96 424	3.87 425	5.14 427	4.17 430	3.53 414	4.39 430	4.53 430	4.15 412	3.62 417	4.74 419	2.94 411	3.63 403	4.53 428	4.20 427	4.54 431	4.86 422	3.68 420	4.95 421	4.06 428

NLCSM	3.61 407	5.05 401	3.36 409	4.13 414	3.31 416	3.91 409	3.26 416	3.98 398	3.24 407	4.08 409	3.06 411	3.95 410	3.25 415	3.25 410	3.10 413	3.17 415	4.20 413	3.08 410	4.16 412	3.24 416	4.26 413	3.46 415	3.14 412	3.19 414	4.02 414	3.24 415	4.21 415	3.17 414

sAnonymous2	2.87 403	4.16 389	1.89 376	4.26 417	1.87 396	4.23 416	1.92 399	4.17 401	1.94 392	4.16 411	1.92 398	4.20 415	1.92 398	1.96 387	1.86 395	1.87 395	4.25 414	1.90 398	4.23 414	1.91 400	4.26 413	1.93 398	1.89 398	1.90 397	4.07 416	1.91 402	5.09 427	1.93 402

CroCo_RVC	2.87 403	4.16 389	1.89 376	4.26 417	1.87 396	4.23 416	1.92 399	4.17 401	1.94 392	4.16 411	1.92 398	4.20 415	1.92 398	1.96 387	1.86 395	1.87 395	4.25 414	1.90 398	4.23 414	1.91 400	4.26 413	1.93 398	1.89 398	1.90 397	4.07 416	1.91 402	5.09 427	1.93 402

RAFT_CTSACE	4.43 421	8.26 417	6.10 419	4.62 421	4.01 428	4.54 421	3.65 420	6.09 414	3.93 417	4.64 419	4.14 429	4.26 417	4.13 428	3.91 422	3.88 427	4.06 428	4.30 416	4.03 426	4.27 416	3.92 425	4.26 413	3.67 416	3.91 423	4.16 428	4.82 421	4.08 429	4.20 414	3.67 416

test_3	4.55 425	10.96 432	7.69 431	4.04 413	3.60 419	4.10 415	3.98 428	7.94 425	4.56 431	3.99 407	4.03 427	4.08 413	3.74 424	3.99 425	3.91 428	4.05 427	4.33 417	3.89 424	4.14 411	4.00 427	4.11 412	4.02 423	4.01 426	3.91 426	3.53 404	3.94 427	4.19 413	4.20 429

cross-raft	4.43 421	7.31 407	6.46 420	4.47 419	3.95 427	4.46 419	3.95 427	6.70 421	3.97 419	4.41 415	3.82 423	4.38 418	3.94 427	3.95 424	3.95 429	3.95 425	4.45 418	3.95 425	4.46 417	3.95 426	4.46 418	3.95 422	3.95 425	3.94 427	4.40 418	3.95 428	4.45 417	3.95 426

raft_robust	4.19 420	7.78 411	6.08 418	3.30 403	3.85 425	4.03 414	3.73 423	6.25 419	3.30 410	4.44 416	3.28 415	4.01 411	3.82 426	4.29 426	3.70 426	4.01 426	4.48 419	3.42 416	4.11 410	3.76 424	4.05 411	3.32 411	3.85 421	3.82 424	4.71 419	3.83 425	4.09 412	3.80 425

DispFullNet	4.96 428	5.67 402	3.30 408	5.01 425	3.21 412	4.50 420	3.11 413	4.43 403	3.44 411	4.60 418	3.46 417	5.13 426	3.44 417	3.53 414	3.20 415	2.87 412	4.80 420	3.15 411	4.70 418	4.83 430	9.02 435	5.98 432	5.95 433	6.21 434	8.84 436	5.85 433	9.76 437	5.91 433

Anonymous3	3.36 405	4.93 399	2.20 384	4.92 424	2.23 402	4.90 424	2.23 405	4.89 407	2.24 397	4.95 423	2.21 403	4.91 422	2.21 403	2.18 390	2.22 405	2.22 404	4.86 421	2.20 404	4.90 421	2.20 405	4.96 423	2.21 400	2.21 404	2.21 404	6.30 430	2.21 407	4.90 420	2.23 407

TestStereo	4.92 427	4.80 398	4.98 414	4.82 423	4.97 431	4.91 425	4.78 432	4.80 406	4.88 432	4.78 420	4.80 431	4.99 424	4.81 431	4.83 428	4.87 432	4.97 432	4.93 422	5.01 431	5.03 424	4.90 431	5.02 424	5.02 429	5.06 429	5.04 432	4.93 423	4.89 431	5.01 422	5.09 431

StereoVision	3.44 406	10.12 428	1.68 362	5.44 429	2.26 404	5.87 429	1.97 401	5.17 410	1.31 364	5.80 427	1.56 384	5.62 428	1.84 393	1.97 389	1.91 401	1.84 393	4.98 423	1.32 373	5.60 426	1.71 392	5.35 428	1.73 393	1.97 400	1.96 399	5.40 427	1.65 391	5.08 425	1.76 395

MLG-Stereo_test3	3.87 412	4.64 395	3.29 406	5.17 427	3.23 413	4.83 423	3.02 411	4.95 408	3.22 406	4.31 414	3.33 416	5.08 425	3.20 414	3.23 409	2.77 410	3.20 416	4.99 424	3.24 414	4.93 422	2.94 411	4.82 422	3.33 413	3.33 414	3.29 416	5.19 426	3.02 412	5.08 425	2.93 413

MLG-Stereo_test1	3.87 412	4.67 396	3.29 406	5.26 428	3.25 414	5.04 426	3.11 413	4.43 403	3.27 408	5.02 425	3.21 413	4.71 421	3.10 412	3.22 408	3.06 412	2.98 413	5.03 425	3.18 412	4.95 423	2.94 411	4.70 421	3.32 411	3.30 413	3.27 415	5.17 425	3.08 414	5.02 423	2.85 412

MLG-Stereo_test2	3.86 411	4.96 400	3.13 401	4.65 422	3.27 415	5.17 428	3.07 412	5.01 409	3.01 403	4.93 422	3.03 410	4.56 420	3.32 416	3.26 411	3.33 416	3.30 417	5.17 426	3.19 413	4.86 420	2.96 414	5.04 425	3.25 410	2.67 408	3.15 413	4.98 424	3.05 413	4.59 418	3.30 415

MaDis-Stereo	3.69 409	10.19 429	2.01 381	6.09 430	2.01 398	5.94 430	1.82 393	6.14 415	1.85 386	6.59 430	1.82 393	6.01 429	1.81 391	1.83 381	1.83 392	2.02 398	5.87 427	1.79 392	5.93 429	2.06 402	4.63 419	1.67 387	1.84 393	2.08 401	5.90 428	1.66 392	6.34 430	1.87 398

SGM-Forest	5.07 429	6.74 404	4.17 411	6.46 431	4.68 430	6.21 432	4.38 430	6.00 413	4.14 424	5.84 428	4.44 430	6.28 430	4.16 429	3.92 423	4.56 431	4.60 431	6.15 428	4.27 428	6.12 430	4.31 429	5.99 429	4.27 425	3.92 424	4.27 429	6.13 429	4.10 430	6.18 429	4.49 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.60 432	9.99 425	8.33 432	7.21 434	6.55 434	5.95 431	5.87 434	8.70 430	5.02 433	5.10 426	6.69 434	7.06 433	6.94 435	6.17 432	7.09 436	6.84 434	6.47 429	4.72 430	5.60 426	5.60 433	5.11 426	5.97 431	6.93 435	6.89 436	7.16 432	7.08 437	6.58 431	6.66 434

MIF-Stereo (partial)	2.52 400	3.41 378	1.05 322	3.29 402	1.05 354	3.29 404	1.06 354	3.30 388	1.06 346	3.31 398	1.06 355	4.97 423	2.72 407	2.72 405	2.71 409	2.70 409	6.57 430	2.19 403	5.08 425	1.08 357	3.36 399	1.07 353	1.07 353	1.07 360	3.35 403	1.07 355	3.36 402	1.07 355

FC-DCNN v2	4.74 426	3.16 375	3.16 404	3.16 399	3.16 410	3.16 400	3.16 415	3.16 385	3.16 405	3.16 395	3.16 412	3.16 399	3.16 413	3.16 407	3.16 414	3.16 414	6.72 431	6.72 433	6.72 431	6.72 436	6.72 430	6.72 435	6.72 434	6.72 435	6.72 431	6.72 434	6.72 432	6.72 435

test-v	7.17 433	11.53 433	7.63 429	7.17 432	6.87 435	7.48 433	6.90 435	8.14 427	6.88 435	6.93 431	7.42 435	7.05 431	6.14 433	6.05 430	6.86 434	6.99 435	7.60 432	6.75 434	6.90 432	6.66 434	7.83 431	6.36 433	5.89 431	7.34 437	7.19 433	6.75 435	7.52 433	6.77 436

test-2	7.17 433	11.53 433	7.63 429	7.17 432	6.87 435	7.48 433	6.90 435	8.14 427	6.88 435	6.93 431	7.42 435	7.05 431	6.14 433	6.05 430	6.86 434	6.99 435	7.60 432	6.75 434	6.90 432	6.66 434	7.83 431	6.36 433	5.89 431	7.34 437	7.19 433	6.75 435	7.52 433	6.77 436

SGM+DAISY	6.35 431	8.16 416	5.14 416	8.12 435	5.08 433	8.12 435	5.16 433	8.01 426	5.18 434	7.92 433	5.14 432	7.89 434	5.14 432	4.95 429	5.33 433	5.32 433	8.14 434	5.16 432	8.16 434	5.16 432	8.21 433	5.19 430	5.12 430	5.12 433	8.18 435	5.24 432	8.12 435	5.11 432

U	5.23 430	8.71 419	2.75 399	8.64 436	2.76 407	8.65 436	2.79 409	8.67 429	2.79 401	8.70 435	2.79 409	8.70 435	2.79 409	2.79 406	2.80 411	2.80 411	8.84 435	2.82 409	8.82 435	2.89 410	8.84 434	2.83 408	2.83 411	2.82 412	8.87 437	2.83 411	8.84 436	2.83 411

rafts_anoy	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

raft+_RVC	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

raftrobust	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

CasAABBNet	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

RALCasStereoNet	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

RALAANet	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

MSMDNet	20.00 436	20.00 435	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 438	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439

MANE	18.41 435	23.00 442	16.00 437	22.00 444	15.00 437	22.00 444	15.00 437	22.00 444	15.00 437	21.00 444	15.00 437	22.00 443	15.00 436	15.00 437	17.00 437	15.00 437	23.00 443	15.00 436	22.00 443	15.00 437	23.00 443	15.00 436	18.00 436	15.00 439	24.00 445	17.00 438	24.00 445	16.00 438

fast-reg	37.00 443	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446

Reg-Stereo(zero)	37.00 443	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446

FLISNet	37.00 443	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446

CoSv	37.00 443	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446

CBMV	101.59 448	71.60 449	48.40 450	72.70 450	49.00 450	79.60 450	48.40 450	80.90 450	46.90 449	68.90 449	49.00 450	78.00 449	572.10 458	49.50 449	51.30 449	48.40 449	72.20 448	639.60 458	79.40 448	48.90 450	79.50 448	51.40 448	52.30 449	48.30 452	80.20 450	49.10 450	79.60 451	47.60 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 447	72.66 450	46.52 449	70.00 449	44.89 449	64.24 449	43.75 449	73.65 449	48.92 450	72.70 450	42.40 449	60.70 448	50.23 448	50.07 450	67.69 450	68.60 450	83.13 449	47.77 448	82.48 449	46.00 449	95.93 449	53.44 449	50.66 448	45.00 451	84.99 451	53.64 451	79.01 450	52.07 451

NOSS_ROB	248.11 451	409.00 457	288.00 454	412.00 454	280.00 454	411.00 457	288.00 454	356.00 453	275.00 457	379.00 457	303.00 457	415.00 456	278.00 455	260.00 457	104.00 451	103.00 451	126.00 450	108.00 449	118.00 450	98.00 451	126.00 451	104.00 451	268.00 454	216.00 456	279.00 457	201.00 454	288.00 457	206.00 454

MeshStereo	151.99 449	131.36 451	140.69 451	151.38 451	151.40 452	150.79 451	151.72 452	149.36 451	159.46 452	146.42 451	150.73 452	149.06 453	176.22 450	143.94 452	133.10 453	133.45 453	153.30 451	154.22 451	154.67 451	153.95 453	156.90 452	156.53 453	160.21 451	162.72 454	154.57 452	160.59 453	153.47 452	163.50 453
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
DF_test	168.38 450	396.55 456	180.19 452	193.64 452	133.63 451	193.53 452	141.18 451	219.97 452	133.80 451	188.12 452	133.62 451	187.99 454	133.61 449	133.68 451	133.47 454	133.49 454	193.64 452	133.70 450	193.74 452	133.73 452	193.58 453	133.90 452	133.51 450	133.58 453	193.57 453	133.62 452	193.54 453	139.69 452

AE-Stereo	252.48 452	202.00 452	361.00 456	502.00 456	324.00 456	321.00 453	482.00 459	423.00 456	227.00 456	201.00 453	273.00 456	101.00 450	207.00 451	198.00 453	183.00 455	181.00 455	221.00 453	232.00 455	477.00 454	220.00 455	111.00 450	100.00 450	219.00 453	214.00 455	204.00 454	211.00 455	200.00 454	222.00 456

MGS-Stereo	264.93 453	208.00 453	362.00 457	512.00 457	350.00 457	326.00 454	443.00 458	410.00 455	210.00 453	232.00 455	215.00 453	125.00 451	217.00 452	216.00 455	127.00 452	122.00 452	223.00 454	230.00 453	487.00 456	255.00 456	250.00 454	223.00 455	272.00 455	228.00 458	241.00 455	220.00 457	214.00 455	235.00 457

EGLCR-Stereo	276.81 454	209.00 454	366.00 458	514.00 458	354.00 458	336.00 455	422.00 456	440.00 457	220.00 455	231.00 454	245.00 455	135.00 452	237.00 454	218.00 456	197.00 456	222.00 457	223.00 454	230.00 453	487.00 456	255.00 456	250.00 454	273.00 456	272.00 455	228.00 458	241.00 455	220.00 457	214.00 455	235.00 457

DLCB_ROB	280.78 455	376.74 455	215.59 453	376.74 453	215.59 453	376.74 456	215.59 453	366.42 454	218.39 454	366.42 456	218.39 454	366.42 455	218.39 453	209.96 454	219.76 457	219.38 456	376.72 456	216.43 452	376.72 453	216.43 454	376.72 456	216.43 454	216.14 452	216.14 457	376.69 458	217.67 456	376.69 458	217.67 455

LE_ROB	387.11 456	453.07 458	321.39 455	500.23 455	323.05 455	493.99 458	324.56 455	477.63 458	322.28 458	465.51 458	322.97 458	486.37 457	334.17 456	305.26 458	320.63 458	327.66 458	476.08 457	315.70 456	483.76 455	335.15 458	469.64 457	309.74 457	315.90 457	318.85 460	498.41 459	328.85 459	491.00 459	330.08 459

SGM-ForestM	522.49 457	676.08 459	448.56 459	638.17 459	433.15 459	639.59 459	427.03 457	617.52 459	439.90 459	604.63 459	429.02 459	611.68 458	432.74 457	420.18 459	451.96 459	465.85 459	601.06 458	403.73 457	659.15 458	405.50 459	669.64 458	437.21 458	455.85 458	425.66 461	689.82 460	481.65 460	662.43 460	479.61 460

CBMV_ROB	1133.35 458	1280.38 460	976.92 460	1317.57 460	1021.62 460	1282.66 460	1022.22 460	1213.88 460	982.57 460	1194.12 460	975.90 460	1357.87 459	1090.02 459	943.32 460	1021.85 460	1006.47 460	1309.01 459	986.29 459	1499.40 459	986.35 460	1359.35 459	975.96 459	975.21 459	969.30 462	1337.82 461	1042.34 461	1398.25 461	1073.86 461

111111	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

SGD-Stereo	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

IGEV-Stereo++	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

IGEV-Stereo+	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

anonymousdsp2	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

anonymousdsp	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

AMNet	10000000.00 459	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462

GS-Stereo																							0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

FSD		0.55 232	0.42 220	0.54 268	0.42 263	0.55 279	0.43 267	0.54 242	0.42 257	0.59 242	0.42 266			0.43 245	0.42 266	0.42 258			2.46 391	0.44 268				0.44 268	0.55 276	0.43 267	0.55 274	0.53 289

ASD4																								0.20 175

Low-res two-view benchmark