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

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 240	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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

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

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 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 272	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 272	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 271	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 67	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 313	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 263	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

FADNet_RVC	0.10 47	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 318	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 322	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ADCRef	0.13 72	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 56	0.04 31	0.04 32	2.46 316	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 217	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 40	0.05 37	0.61 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 225	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 40	0.05 37	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 217	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf8	0.11 59	0.05 37	0.61 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 255	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 45	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 40	0.05 37	0.60 218	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 221	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

APVNet	0.09 40	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 294	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

FADNet-RVC-Resample	0.10 47	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 313	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet-RVC	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 325	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

ADCP+	0.12 67	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 305	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 47	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 41	0.07 51	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.07 48	0.06 49	0.07 47	0.07 51	0.08 49	0.06 49

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 263	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

TS12	0.08 33	0.16 83	0.14 82	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 49	0.06 49

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 91	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 49	0.06 49

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

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 51	0.08 49	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BEATNet-Init1	0.15 84	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 301	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.08 47	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 48	0.07 51	0.07 47	0.07 53

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

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

MatchStereo	0.27 122	0.12 66	2.51 331	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 320	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.09 57	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.08 52	0.07 52	0.08 48	0.08 56	0.09 55	0.08 56
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SepStereo	0.09 40	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 60	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 56	0.09 57	0.08 52	0.08 56	0.09 57	0.09 55	0.08 57	0.09 55	0.08 55	0.09 55	0.08 57	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.09 57

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over v1	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 57

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

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

JetRed	0.22 111	0.11 63	0.12 68	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 74	0.11 57	0.11 75	2.93 327	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.12 90	0.11 68	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 77

JetBlue	0.23 113	0.12 66	0.13 77	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 62	0.12 90	3.07 328	0.12 93	0.12 74	0.11 76	0.11 72	0.13 97	0.13 96	0.12 73	0.12 94	0.13 73	0.11 76	0.12 73	0.13 98	0.12 90	0.14 101	0.13 74	0.12 92	0.12 73	0.11 77

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 79	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.14 99	0.14 62	0.14 101	0.14 62	0.14 101	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.14 102
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.15 84	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.16 109	0.14 62	0.21 127	0.14 62	0.23 135	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 76	0.16 107

PDISCO_ROB	0.50 188	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 344	0.13 75	0.12 92	0.14 62	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 329	0.11 76	2.20 328	0.13 97	0.12 90	0.16 92	0.10 59	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.15 82	0.10 60	2.75 331	0.09 57

test_for_model	0.17 90	1.25 256	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 90	1.25 256	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

testlalala	0.17 90	1.25 256	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 90	1.25 256	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 90	1.25 256	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 92	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 85	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 84	0.11 77

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

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

DF	0.25 116	1.16 246	1.02 263	0.16 92	0.13 98	0.16 93	0.13 96	1.16 266	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 100	0.16 91	0.13 98	0.13 95	0.13 100	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 99

castereo++	0.26 121	1.28 267	1.07 271	0.15 85	0.13 98	0.15 86	0.14 99	1.22 273	0.13 96	0.16 80	0.17 109	0.16 94	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 101	0.15 84	0.14 101	0.16 91	0.14 102	0.16 91	0.14 102	0.14 98	0.14 101	0.16 92	0.14 99	0.16 91	0.15 104

ICVP	0.13 72	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 74	0.16 80	0.11 75	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.11 78	0.16 91	0.11 76	0.16 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.16 92	0.11 76	0.16 91	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.24 115	1.32 268	0.86 252	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.11 74	1.05 259	0.12 90	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.17 96	0.11 78	0.17 94	0.11 76	0.17 95	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.17 95	0.11 76	0.17 95	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.21 109	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 97	0.14 99	0.16 80	1.89 333	0.16 80	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.17 96	0.13 97	0.17 94	0.12 94	0.16 91	0.12 93	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.16 91	0.12 91

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

ELAS	0.14 79	0.23 103	0.10 46	0.19 102	0.11 75	0.20 105	0.11 74	0.16 80	0.10 60	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.11 75	0.16 92	0.10 59	0.17 94	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.09 53	0.10 62	0.18 98	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 84	0.18 89	0.13 77	0.18 99	0.13 98	0.19 102	0.13 96	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.13 99	0.18 101	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 96	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.13 100	0.18 97	0.13 98	0.13 95	0.10 62	0.19 101	0.14 99	0.19 99	0.13 99

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

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

ELAS_RVC	0.14 79	0.18 89	0.11 62	0.19 102	0.11 75	0.18 97	0.13 96	0.16 80	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.12 90	0.17 96	0.10 59	0.18 98	0.11 76	0.18 97	0.11 76	0.10 58	0.11 78	0.19 101	0.11 76	0.19 99	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.29 129	2.85 311	0.36 155	0.20 104	0.17 113	0.19 102	0.17 112	0.37 145	0.17 110	0.19 89	0.17 109	0.19 104	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 110	0.19 105	0.17 112	0.19 102	0.17 113	0.19 101	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.17 114

castereo	0.34 148	1.59 274	1.39 291	0.17 96	0.15 105	0.18 97	0.26 140	1.74 289	0.17 110	0.19 89	0.18 124	0.18 101	0.20 127	0.20 123	0.22 134	0.21 125	0.18 100	0.17 112	0.19 102	0.16 109	0.18 97	0.20 129	0.17 106	0.21 131	0.19 101	0.17 112	0.19 99	0.16 107

SGM_RVC	0.14 79	0.19 94	0.11 62	0.20 104	0.11 75	0.20 105	0.12 92	0.18 86	0.12 90	0.18 86	0.12 93	0.19 104	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 75	0.18 100	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.20 105	0.11 76	0.20 104	0.12 91
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 167	2.14 294	1.91 318	0.20 104	0.18 123	0.19 102	0.17 112	2.23 304	0.19 123	0.24 103	0.21 129	0.19 104	0.21 131	0.20 123	0.18 121	0.20 123	0.20 106	0.18 125	0.20 105	0.19 128	0.19 101	0.17 114	0.18 120	0.17 110	0.20 105	0.20 127	0.21 107	0.19 126

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

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

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

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

DepthFocus	0.18 95	0.22 98	0.15 90	0.22 111	0.15 105	0.22 112	0.15 104	0.21 92	0.15 103	0.21 93	0.15 103	0.21 108	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 106	0.21 109	0.15 106	0.22 110	0.15 107	0.22 111	0.15 106	0.15 101	0.15 106	0.22 112	0.15 105	0.22 110	0.15 104

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.36 154	0.23 103	0.18 101	0.23 119	0.18 123	0.23 121	0.19 126	0.22 100	0.19 123	0.24 103	0.20 127	0.24 125	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.21 125	0.25 131	0.18 125	0.22 110	0.18 123	0.23 118	0.18 125	0.19 123	0.20 127	0.23 118	0.20 127	4.43 350	0.19 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.36 154	2.00 284	1.11 275	0.26 135	0.16 109	0.24 125	0.15 104	2.00 301	0.23 134	0.24 103	0.15 103	0.23 118	0.16 109	0.16 109	0.16 109	0.15 106	0.24 123	0.15 106	0.24 124	0.16 109	0.24 121	0.15 106	0.15 101	0.20 127	0.24 124	0.15 105	0.24 121	0.15 104

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

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

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

AANet_RVC	0.61 213	0.31 131	5.05 349	0.31 145	0.19 127	0.24 125	0.20 128	5.86 345	0.20 125	0.24 103	0.18 124	0.25 130	0.20 127	0.23 135	0.21 130	0.18 119	0.37 159	0.18 125	0.24 124	0.19 128	0.25 125	0.19 128	0.19 123	0.19 126	0.24 124	0.15 105	0.24 121	0.20 128

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

LoS	0.25 116	0.25 115	0.27 130	0.27 138	0.26 140	0.25 133	0.26 140	0.26 118	0.25 137	0.26 116	0.25 141	0.25 130	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.25 134	0.25 131	0.25 140	0.25 131	0.25 141	0.27 134	0.25 137	0.26 139	0.26 144	0.26 137	0.25 139	0.25 130	0.25 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
psm_up	0.30 133	0.24 111	0.17 96	0.25 129	0.17 113	0.24 125	0.17 112	0.24 112	0.17 110	1.20 255	0.17 109	0.23 118	0.17 112	0.17 111	0.18 121	0.90 276	0.24 123	0.17 112	0.25 131	0.17 113	1.24 294	0.17 114	0.17 106	0.17 110	0.24 124	0.17 112	0.24 121	0.17 114

CFNet	0.55 205	0.25 115	0.18 101	0.25 129	0.18 123	0.25 133	0.18 125	0.25 113	0.18 121	0.25 109	0.18 124	0.25 130	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.18 119	0.25 131	0.18 125	0.25 131	0.18 123	5.31 361	4.36 361	0.18 120	0.18 124	0.25 132	0.18 124	0.25 130	0.18 125

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

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

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

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

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

DISCO	0.59 212	0.29 127	0.22 114	0.27 138	5.05 366	0.30 144	0.21 130	0.28 122	0.21 127	0.27 117	0.21 129	0.27 140	0.20 127	0.21 127	0.21 130	0.21 125	0.27 140	0.21 132	0.27 139	0.21 132	0.27 134	0.23 136	0.21 126	0.21 131	0.27 139	0.21 130	5.06 358	0.22 133

CASnet	0.32 142	0.53 183	0.34 152	0.27 138	0.31 176	0.34 150	0.29 169	0.31 128	0.32 172	0.25 109	0.31 175	0.27 140	0.40 204	0.45 209	0.27 150	0.30 166	0.26 138	0.40 203	0.28 141	0.37 193	0.28 136	0.39 201	0.29 159	0.40 207	0.29 142	0.28 149	0.24 121	0.30 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DLNR_Zeroshot_test	0.27 122	0.30 129	0.23 118	0.30 143	0.22 131	0.31 145	0.24 136	0.29 125	0.23 134	0.38 136	0.23 135	0.29 143	0.23 137	0.22 130	0.23 136	0.23 130	0.30 144	0.34 181	0.29 142	0.23 138	0.29 138	0.29 167	0.22 129	0.23 137	0.30 143	0.23 136	0.30 142	0.23 137

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

DEFOM-Stereo	0.43 177	1.60 276	1.47 296	0.30 143	0.28 150	0.31 145	0.28 152	1.65 287	0.25 137	0.29 119	0.26 145	0.30 145	0.29 162	0.27 149	0.26 146	0.26 137	0.30 144	0.29 162	0.30 144	0.26 145	0.29 138	0.29 167	0.27 143	0.26 144	0.30 143	0.29 168	0.30 142	0.29 166

GES	0.43 177	0.41 148	0.31 147	0.35 153	0.30 172	0.47 206	0.28 152	0.33 130	0.28 152	0.35 126	0.29 163	2.95 331	0.38 194	0.35 178	0.30 171	0.34 180	0.34 148	0.30 169	0.33 145	0.30 172	0.35 146	0.30 171	0.33 178	0.33 182	0.33 146	0.31 176	0.33 144	0.29 166

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HH	0.66 219	2.13 289	0.47 183	0.37 159	0.29 164	0.36 157	0.27 144	0.49 182	0.44 213	0.78 208	0.68 259	0.67 235	0.90 277	0.62 239	0.90 277	0.53 233	0.88 256	0.48 227	0.37 157	0.29 164	0.63 232	0.66 251	0.66 246	0.51 235	1.06 283	0.61 249	1.08 281	0.60 244

HanStereo	0.66 219	2.13 289	0.47 183	0.37 159	0.29 164	0.36 157	0.27 144	0.49 182	0.44 213	0.78 208	0.68 259	0.67 235	0.90 277	0.62 239	0.90 277	0.53 233	0.88 256	0.48 227	0.37 157	0.29 164	0.63 232	0.66 251	0.66 246	0.51 235	1.06 283	0.61 249	1.08 281	0.60 244

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

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

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

WAO-7	0.46 183	0.38 142	0.38 159	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.38 148	0.38 192	2.57 321	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.38 197	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.38 197

HanzoNet	0.47 185	0.39 146	0.38 159	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.40 158	0.38 192	2.63 322	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.39 199	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.42 212	0.38 155	0.39 201	0.39 202	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.39 203

Venus	0.46 183	0.38 142	0.40 163	0.38 163	0.38 198	0.39 174	0.38 199	0.38 148	0.38 192	2.71 323	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.38 162	0.38 195	0.38 161	0.38 197	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.39 169	0.38 197

IMH	0.47 185	0.40 147	0.39 162	0.38 163	0.38 198	0.38 165	0.38 199	0.38 148	0.40 201	2.79 325	0.38 198	0.38 164	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.39 174	0.38 195	0.38 161	0.40 206	0.38 155	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.38 160	0.38 198	0.38 158	0.38 197

RAFT-Test	0.34 148	0.45 163	0.30 144	0.38 163	0.32 180	0.40 177	0.32 182	0.39 154	0.32 172	0.39 140	0.30 171	0.37 160	0.29 162	0.30 165	0.30 171	0.29 161	0.38 162	0.30 169	0.38 161	0.29 164	0.38 155	0.29 167	0.29 159	0.30 173	0.38 160	0.30 173	0.38 158	0.30 173

IER	0.56 208	2.72 310	2.20 322	0.38 163	0.29 164	0.38 165	0.27 144	2.77 321	0.27 147	0.38 136	0.28 153	0.37 160	0.25 139	0.26 141	0.25 141	0.26 137	0.38 162	0.29 162	0.38 161	0.25 141	0.39 165	0.25 137	0.29 159	0.29 167	0.40 172	0.25 139	0.38 158	0.25 139

CFNet_pseudo	1.01 273	9.78 360	0.29 138	0.38 163	0.28 150	0.38 165	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.39 140	0.28 153	0.39 169	0.28 150	9.50 368	0.29 165	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.38 155	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.38 160	0.28 149	0.38 158	0.28 151

pcwnet_v2	1.01 273	9.73 359	0.28 133	0.38 163	0.28 150	0.38 165	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.38 136	0.28 153	0.39 169	0.28 150	9.61 369	0.28 154	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.38 155	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.38 160	0.28 149	0.38 158	0.28 151

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

UCFNet_RVC	1.03 278	10.10 363	0.28 133	0.38 163	0.28 150	0.39 174	0.28 152	0.38 148	0.28 152	0.39 140	0.28 153	0.39 169	0.29 162	9.62 370	0.28 154	0.28 148	0.38 162	0.28 149	0.38 161	0.28 151	0.39 165	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.39 170	0.28 149	0.38 158	0.29 166

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

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

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

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

GMOStereo	0.50 188	0.44 161	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 295	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

error version	0.50 188	0.44 161	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 295	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

test_1	0.65 218	4.37 327	2.38 328	0.40 177	0.34 185	0.42 190	0.36 191	1.96 295	0.34 179	0.41 149	0.36 189	0.42 187	0.35 184	0.34 174	0.38 192	0.31 171	0.39 174	0.34 181	0.40 175	0.33 184	0.39 165	0.33 180	0.33 178	0.34 184	0.40 172	0.36 188	0.40 171	0.32 179

TestStereo_HL3	1.20 291	0.41 148	10.53 367	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.40 368	0.30 164	0.41 149	0.28 153	0.40 177	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

TestStereo_HL2	1.22 293	0.41 148	10.61 369	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.91 370	0.30 164	0.41 149	0.29 163	0.40 177	0.28 150	0.29 159	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

GGDA	1.23 298	0.41 148	11.21 370	0.45 199	0.28 150	0.42 190	0.28 152	13.66 369	0.30 164	0.41 149	0.29 163	0.40 177	0.29 162	0.28 154	0.29 165	0.29 161	0.43 192	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.29 159	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

TestStereo-Hl	1.20 291	0.41 148	10.60 368	0.44 194	0.28 150	0.41 181	0.28 152	13.37 367	0.30 164	0.41 149	0.28 153	0.40 177	0.28 150	0.28 154	0.28 154	0.28 148	0.42 186	0.28 149	0.41 180	0.28 151	0.41 172	0.28 151	0.28 148	0.28 153	0.41 177	0.28 149	0.41 175	0.28 151

MCSU-Stereo	1.22 293	8.85 356	7.17 362	0.42 188	0.29 164	0.41 181	0.29 169	8.80 365	0.30 164	0.42 160	0.29 163	0.40 177	0.29 162	0.30 165	0.29 165	0.29 161	0.41 181	0.29 162	0.41 180	0.29 164	0.41 172	0.29 167	0.29 159	0.29 167	0.41 177	0.29 168	0.41 175	0.30 173

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

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

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

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

testmc14	1.23 298	8.86 358	7.15 361	0.43 191	0.30 172	0.41 181	0.29 169	9.05 366	0.34 179	0.42 160	0.30 171	0.41 182	0.29 162	0.32 169	0.30 171	0.29 161	0.42 186	0.30 169	0.42 189	0.30 172	0.41 172	0.30 171	0.30 169	0.29 167	0.41 177	0.29 168	0.41 175	0.29 166

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

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

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

GREAT-IGEV	0.36 154	0.46 167	0.33 151	0.43 191	0.30 172	0.43 196	0.30 176	0.45 168	0.30 164	0.42 160	0.30 171	0.43 191	0.30 170	0.30 165	0.30 171	0.30 166	0.43 192	0.30 169	0.43 193	0.30 172	0.43 186	0.30 171	0.30 169	0.30 173	0.43 191	0.30 173	0.43 189	0.30 173
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CES	0.38 163	0.34 135	0.44 175	0.43 191	0.33 183	0.37 161	0.44 217	0.37 145	0.38 192	0.45 166	0.35 186	0.35 152	0.41 205	0.45 209	0.36 187	0.36 185	0.36 156	0.45 215	0.43 193	0.35 187	0.34 142	0.46 214	0.36 188	0.36 191	0.42 190	0.34 184	0.35 150	0.38 197

ccs_rob	1.00 268	10.06 362	0.31 147	0.44 194	0.31 176	0.43 196	0.31 179	0.43 165	0.32 172	0.45 166	0.32 178	1.20 291	0.31 172	7.02 367	0.31 175	0.31 171	0.44 194	0.31 173	0.44 195	0.32 178	0.44 188	0.31 174	0.32 173	0.32 177	0.44 193	0.32 178	0.43 189	0.31 177

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 163	1.06 239	0.54 205	0.59 232	0.27 145	0.46 200	0.27 144	0.46 169	0.27 147	0.46 169	0.27 149	0.46 195	0.26 145	0.27 149	0.27 150	0.26 137	0.46 196	0.26 144	0.45 196	0.30 172	0.46 190	0.27 144	0.27 143	0.27 149	0.46 195	0.27 146	0.45 192	0.26 144

otaku	0.52 193	0.46 167	0.48 190	0.46 201	0.46 217	0.46 200	0.46 219	0.46 169	0.47 222	1.88 282	0.46 219	0.46 195	0.46 218	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.47 200	0.46 216	0.46 198	0.46 219	0.47 194	0.46 214	0.46 214	0.46 219	0.47 201	0.46 218	0.46 193	0.47 219

Dean	0.52 193	0.46 167	0.48 190	0.46 201	0.46 217	0.46 200	0.46 219	0.46 169	0.46 217	1.90 283	0.46 219	0.47 200	0.46 218	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.48 205	0.46 216	0.46 198	0.46 219	0.46 190	0.46 214	0.46 214	0.46 219	0.46 195	0.46 218	0.46 193	0.46 216

ACVNet-4b	0.53 197	0.46 167	0.47 183	0.46 201	0.46 217	0.46 200	0.46 219	0.46 169	0.46 217	2.17 300	0.46 219	0.46 195	0.47 221	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.46 196	0.46 216	0.46 198	0.46 219	0.46 190	0.46 214	0.46 214	0.47 223	0.46 195	0.46 218	0.46 193	0.46 216

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 230	6.91 341	0.46 182	0.46 201	0.46 217	0.46 200	0.46 219	0.46 169	0.46 217	0.46 169	0.46 219	0.46 195	0.46 218	0.46 211	0.46 219	0.46 212	0.46 196	0.46 216	0.46 198	0.46 219	0.47 194	0.46 214	0.46 214	0.46 219	0.46 195	0.46 218	0.46 193	0.46 216

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

HaxPig	0.52 193	0.48 176	0.47 183	0.47 206	0.47 221	0.47 206	0.47 223	0.47 175	0.47 222	1.80 279	0.47 223	0.47 200	0.47 221	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.47 200	0.47 223	0.47 202	0.47 224	0.47 194	0.47 222	0.47 220	0.47 223	0.47 201	0.47 225	0.47 197	0.47 219

UNDER WATER	0.52 193	0.47 173	0.47 183	0.47 206	0.47 221	0.47 206	0.47 223	0.47 175	0.47 222	1.90 283	0.47 223	0.47 200	0.47 221	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.46 196	0.47 223	0.47 202	0.47 224	0.46 190	0.47 222	0.47 220	0.48 227	0.47 201	0.47 225	0.47 197	0.47 219

LVE	0.53 197	0.47 173	0.48 190	0.47 206	0.47 221	0.47 206	0.47 223	0.48 178	0.47 222	1.96 290	0.47 223	0.47 200	0.47 221	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.47 200	0.47 223	0.47 202	0.47 224	0.47 194	0.47 222	0.47 220	0.47 223	0.47 201	0.47 225	0.47 197	0.47 219

ACVNet_1	0.53 197	0.46 167	0.48 190	0.47 206	0.47 221	0.46 200	0.48 228	0.48 178	0.48 227	2.07 297	0.47 223	0.48 208	0.48 225	0.47 215	0.47 223	0.46 212	0.49 210	0.47 223	0.47 202	0.47 224	0.48 201	0.46 214	0.46 214	0.48 227	0.47 201	0.47 225	0.48 203	0.47 219

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

HCRNet	0.71 233	6.06 339	3.15 337	0.50 218	0.22 131	0.21 110	0.15 104	3.04 323	0.34 179	0.43 163	0.33 184	0.43 191	0.33 181	0.15 105	0.14 102	0.14 101	0.21 109	0.17 112	0.47 202	0.20 130	0.21 107	0.16 110	0.32 173	0.33 182	0.50 212	0.33 183	0.49 211	0.28 151

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

RainbowNet	0.53 197	0.48 176	0.48 190	0.48 210	0.48 227	0.48 212	0.48 228	0.48 178	0.48 227	1.92 285	0.48 229	0.48 208	0.48 225	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.48 205	0.48 227	0.48 209	0.48 228	0.48 201	0.48 225	0.48 224	0.48 227	0.48 206	0.48 229	0.48 203	0.48 226

notaker	0.54 202	0.48 176	0.48 190	0.48 210	0.48 227	0.48 212	0.49 231	0.48 178	0.48 227	1.95 289	0.48 229	0.48 208	0.48 225	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.48 205	0.48 227	0.48 209	0.48 228	0.49 207	0.48 225	0.48 224	0.49 231	0.48 206	0.48 229	0.48 203	0.49 227

FCDSN-DC	0.44 179	0.31 131	0.35 153	0.34 149	0.28 150	0.35 152	0.30 176	0.32 129	0.25 137	1.32 263	0.24 139	1.00 272	0.32 175	0.35 178	0.34 181	0.30 166	0.72 243	0.37 192	0.48 209	0.32 178	0.53 217	0.49 229	0.23 133	0.29 167	0.50 212	0.42 212	0.61 232	0.71 267
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSCF	0.44 179	0.60 199	0.47 183	0.50 218	0.40 204	0.50 219	0.38 199	0.57 202	0.38 192	0.48 176	0.38 198	0.48 208	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.49 210	0.38 195	0.49 213	0.39 204	0.50 209	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.49 211	0.38 198	0.49 211	0.38 197

ktn	0.84 256	1.15 244	0.54 205	1.16 293	1.26 308	0.51 221	0.53 238	0.51 189	0.66 252	4.54 351	0.51 235	0.52 219	0.52 238	0.66 248	0.51 237	0.51 232	1.37 301	1.17 300	0.49 213	0.51 237	1.23 291	0.51 237	0.67 252	0.51 235	0.51 216	0.68 262	0.51 215	0.51 233

KSHMR	0.85 257	0.72 211	0.51 201	0.49 216	0.49 231	0.51 221	1.07 295	0.50 186	0.48 227	6.04 363	0.52 236	0.66 233	0.98 283	0.49 224	0.77 270	0.49 227	1.17 287	0.51 237	0.49 213	1.06 293	0.51 211	0.49 229	0.49 226	0.51 235	1.04 281	0.49 233	0.81 252	0.72 268

Ntro	0.53 197	0.47 173	0.50 197	0.46 201	0.48 227	0.47 206	0.47 223	0.46 169	0.46 217	2.05 296	0.47 223	0.47 200	0.49 230	0.47 215	0.47 223	0.46 212	0.48 205	0.46 216	0.49 213	0.46 219	0.47 194	0.46 214	0.46 214	0.47 223	0.46 195	0.46 218	0.47 197	0.47 219

ACVNet_2	0.55 205	0.49 179	0.50 197	0.49 216	0.49 231	0.49 218	0.49 231	0.49 182	0.49 232	2.14 299	0.49 232	0.50 213	0.49 230	0.49 224	0.49 233	0.49 227	0.50 213	0.49 233	0.50 217	0.49 233	0.49 207	0.49 229	0.49 226	0.50 233	0.50 212	0.49 233	0.50 213	0.49 227

test-3	0.78 241	4.38 328	1.80 310	0.62 239	0.49 231	0.62 237	0.50 235	1.86 290	0.64 248	0.69 198	0.52 236	0.66 233	0.38 194	0.58 234	0.57 244	0.46 212	0.66 234	0.46 216	0.50 217	0.44 216	0.48 201	0.58 240	0.54 233	0.60 249	0.70 243	0.46 218	0.48 203	0.50 230

SANet	0.50 188	0.50 180	0.50 197	0.50 218	0.50 235	0.50 219	0.50 235	0.50 186	0.50 234	0.50 178	0.50 234	0.50 213	0.50 232	0.50 227	0.50 236	0.50 231	0.50 213	0.50 234	0.50 217	0.50 236	0.50 209	0.50 235	0.50 229	0.50 233	0.50 212	0.50 236	0.50 213	0.50 230

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

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

WAO-8	1.02 276	1.50 272	1.49 297	0.40 177	0.40 204	1.56 307	0.98 281	1.55 285	0.58 244	4.18 347	0.40 207	0.79 253	0.48 225	0.91 274	0.39 204	0.99 283	0.71 242	0.70 266	0.51 220	0.77 269	1.07 276	0.82 273	0.69 260	0.96 286	1.01 279	1.30 310	1.10 283	1.38 314

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

iRaftStereo_RVC	0.62 215	1.76 279	2.24 324	0.52 222	0.37 194	0.53 225	0.38 199	2.51 315	0.38 192	0.51 181	0.38 198	0.51 216	0.38 194	0.38 187	0.38 192	0.38 191	0.52 217	0.38 195	0.52 223	0.38 197	0.52 214	0.38 192	0.38 196	0.38 198	0.52 218	0.39 204	0.52 218	0.38 197

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

Occ-G	0.68 225	0.54 184	3.16 338	0.57 231	0.45 216	0.52 224	0.40 207	3.44 328	0.46 217	0.52 182	0.45 218	0.51 216	0.44 214	0.44 207	0.40 205	0.45 211	0.55 220	0.41 206	0.53 225	0.43 214	0.52 214	0.40 204	0.44 212	0.45 218	0.55 224	0.44 216	0.53 220	0.44 214

LG-Stereo	0.57 210	0.58 196	0.43 173	0.54 223	0.65 250	0.95 265	0.69 264	0.69 213	0.38 192	0.52 182	0.37 195	0.53 220	0.37 191	0.68 258	0.73 269	0.72 264	0.70 239	0.37 192	0.54 227	0.37 193	0.54 219	0.37 189	0.37 192	0.56 242	0.95 266	0.59 246	0.84 254	0.37 194

AEACV	0.74 237	0.52 182	3.10 334	0.60 235	0.48 227	0.56 228	0.48 228	3.02 322	0.83 273	0.61 193	0.62 248	0.72 245	0.50 232	0.49 224	0.49 233	0.48 223	0.58 224	0.50 234	0.55 228	0.48 228	0.56 221	0.50 235	0.50 229	0.51 235	0.58 230	0.51 238	0.60 229	0.51 233

PSMNet_ROB	0.55 205	0.55 186	0.56 211	0.56 227	0.55 239	0.56 228	0.55 239	0.55 198	0.55 238	0.55 185	0.55 239	0.55 222	0.55 240	0.55 230	0.56 241	0.55 235	0.55 220	0.55 240	0.55 228	0.55 239	0.55 220	0.55 238	0.55 234	0.55 241	0.55 224	0.55 241	0.55 222	0.55 237

CFNet_RVC	0.93 262	8.54 354	0.41 166	0.56 227	0.37 194	0.56 228	0.37 196	0.50 186	0.40 201	0.56 187	5.24 367	0.56 223	0.34 182	0.40 197	0.41 208	0.34 180	0.53 219	0.40 203	0.56 230	0.38 197	0.52 214	0.40 204	0.40 204	0.41 208	0.56 227	0.40 206	0.56 224	0.40 205

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

DNS	0.64 216	2.00 284	1.58 298	0.59 232	0.42 211	0.59 232	0.42 213	1.99 299	0.42 210	0.57 188	0.42 214	0.57 225	0.42 213	0.42 204	0.42 214	0.42 206	0.59 225	0.42 212	0.59 232	0.42 212	0.59 225	0.42 211	0.42 209	0.42 214	0.59 232	0.42 212	0.59 227	0.42 212

DN	0.50 188	0.59 198	0.44 175	0.59 232	0.44 215	0.59 232	0.44 217	0.57 202	0.44 213	0.57 188	0.44 216	0.57 225	0.44 214	0.44 207	0.44 216	0.44 209	0.59 225	0.44 214	0.59 232	0.44 216	0.59 225	0.44 213	0.44 212	0.44 216	0.59 232	0.44 216	0.59 227	0.44 214

CASS	0.58 211	0.89 224	0.55 208	0.56 227	0.55 239	0.60 234	0.57 245	0.57 202	0.56 240	0.55 185	0.56 240	0.56 223	0.50 232	0.63 242	0.56 241	0.56 238	0.62 231	0.62 249	0.59 232	0.56 241	0.56 221	0.48 225	0.60 241	0.56 242	0.57 229	0.60 248	0.57 226	0.59 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AIO-test2	0.54 202	0.65 204	0.55 208	0.60 235	0.50 235	0.60 234	0.49 231	0.65 208	0.48 227	0.60 192	0.49 232	0.59 227	0.50 232	0.50 227	0.49 233	0.49 227	0.60 228	0.50 234	0.60 235	0.49 233	0.60 227	0.49 229	0.50 229	0.51 235	0.60 235	0.48 229	0.60 229	0.50 230

AIO-test1	0.54 202	0.64 202	0.54 205	0.60 235	0.49 231	0.61 236	0.49 231	0.64 207	0.49 232	0.59 190	0.48 229	0.60 229	0.50 232	0.48 221	0.48 229	0.48 223	0.60 228	0.48 227	0.60 235	0.48 228	0.60 227	0.49 229	0.49 226	0.49 231	0.59 232	0.49 233	0.60 229	0.49 227

LMCR-Stereo	0.61 213	0.61 200	0.61 223	0.61 238	0.61 246	0.67 241	0.61 250	0.61 205	0.61 247	0.61 193	0.61 247	0.61 230	0.61 247	0.61 238	0.61 248	0.61 242	0.61 230	0.61 248	0.61 237	0.61 247	0.61 229	0.61 245	0.61 242	0.61 251	0.61 237	0.61 249	0.61 232	0.61 248

MyStereo04	0.76 239	4.78 333	0.62 226	0.63 241	0.54 238	0.65 239	0.56 243	0.61 205	0.58 244	0.61 193	0.56 240	0.63 231	0.57 243	0.63 242	0.60 246	0.60 241	0.64 232	0.56 243	0.63 238	0.58 243	0.63 232	0.62 247	0.55 234	0.60 249	0.63 238	0.57 243	0.64 234	0.58 241

DSFCA	0.66 219	0.73 213	0.74 237	0.68 243	0.65 250	0.64 238	0.65 255	0.65 208	0.65 249	0.66 196	0.65 250	0.65 232	0.64 248	0.65 245	0.65 252	0.65 246	0.65 233	0.65 252	0.65 239	0.65 250	0.65 235	0.65 248	0.65 245	0.65 254	0.66 239	0.66 253	0.65 235	0.65 250

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 230	0.67 207	0.67 229	0.92 262	0.92 276	0.91 260	0.76 271	0.67 212	0.67 257	0.66 196	0.67 255	0.67 235	0.67 257	0.67 253	0.67 259	0.68 257	0.66 234	0.67 257	0.68 240	0.67 257	0.68 236	0.68 259	0.68 257	0.68 265	0.67 240	0.68 262	0.67 236	0.67 256

mm2	0.69 226	0.69 208	0.69 230	0.69 244	0.69 260	0.69 242	0.69 264	0.69 213	0.69 261	0.69 198	0.69 262	0.69 239	0.69 261	0.69 260	0.69 265	0.69 258	0.69 237	0.69 263	0.69 241	0.69 262	0.69 237	0.69 262	0.69 260	0.69 267	0.69 241	0.69 264	0.69 238	0.69 262

mm1	0.69 226	0.69 208	0.69 230	0.69 244	0.69 260	0.69 242	0.69 264	0.69 213	0.69 261	0.69 198	0.69 262	0.69 239	0.69 261	0.69 260	0.69 265	0.69 258	0.69 237	0.69 263	0.69 241	0.69 262	0.69 237	0.69 262	0.69 260	0.69 267	0.69 241	0.69 264	0.69 238	0.69 262

PointNet	0.56 208	0.69 208	0.47 183	0.69 244	0.47 221	0.69 242	0.47 223	0.70 217	0.47 222	0.69 198	0.47 223	0.69 239	0.48 225	0.47 215	0.47 223	0.47 219	0.70 239	0.48 227	0.70 243	0.48 228	0.69 237	0.48 225	0.47 220	0.48 227	0.70 243	0.48 229	0.69 238	0.47 219

AIO-Stereo	0.82 253	1.06 239	0.73 235	0.97 270	0.74 266	1.06 282	0.60 249	1.04 258	0.90 276	1.00 234	1.01 287	0.78 251	0.85 275	0.74 266	0.62 249	0.67 252	1.12 280	0.55 240	0.70 243	0.65 250	0.93 257	0.66 251	0.67 252	0.67 260	0.82 255	0.74 270	0.92 258	0.83 274

TorneroNet	1.15 283	1.10 243	0.51 201	0.69 244	0.51 237	1.10 285	0.50 235	0.51 189	0.51 235	13.92 370	1.17 302	0.49 212	0.51 237	0.54 229	0.48 229	0.49 227	0.49 210	0.65 252	0.70 243	0.49 233	0.51 211	0.49 229	0.67 252	1.36 314	0.51 216	0.50 236	0.52 218	1.23 306

DMCA-RVC	0.71 233	0.72 211	0.72 232	0.71 251	0.70 263	0.70 245	0.70 269	0.70 217	0.71 263	0.70 202	0.71 265	0.71 244	0.70 263	0.70 262	0.71 267	0.70 261	0.70 239	0.71 267	0.70 243	0.71 265	0.70 240	0.70 264	0.71 265	0.71 270	0.70 243	0.72 269	0.71 241	0.70 265

4D-IteraStereo	0.67 223	3.40 316	1.05 268	0.71 251	0.83 273	0.47 206	0.27 144	0.47 175	0.27 147	0.35 126	0.26 145	0.68 238	0.84 273	0.41 198	0.54 238	0.89 273	0.74 246	0.88 277	0.73 247	0.87 278	0.42 183	0.27 144	0.28 148	0.28 153	0.36 153	0.28 149	0.68 237	0.90 277

ARAFT	0.64 216	0.74 215	0.62 226	0.70 250	0.56 241	0.72 247	0.55 239	0.72 223	0.54 237	0.73 205	0.56 240	0.72 245	0.56 242	0.56 232	0.62 249	0.63 244	0.73 244	0.53 239	0.73 247	0.54 238	0.72 241	0.65 248	0.62 243	0.56 242	0.72 246	0.54 239	0.72 243	0.57 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 223	0.74 215	0.60 218	0.79 254	0.61 246	0.76 248	0.57 245	0.71 221	0.56 240	0.71 203	0.54 238	0.72 245	0.66 251	0.65 245	0.65 252	0.64 245	0.74 246	0.64 251	0.74 249	0.63 248	0.73 242	0.65 248	0.64 244	0.64 253	0.74 248	0.61 249	0.73 244	0.64 249

AFF-stereo	0.71 233	0.73 213	0.65 228	0.82 258	0.63 249	0.83 253	0.63 252	0.73 224	0.65 249	0.82 215	0.73 267	0.74 248	0.64 248	0.63 242	0.62 249	0.62 243	0.73 244	0.63 250	0.74 249	0.72 267	0.80 244	0.58 240	0.70 263	0.71 270	0.79 250	0.69 264	0.78 246	0.72 268

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 262	0.77 217	0.82 249	1.16 293	0.75 267	0.99 271	0.92 278	0.91 235	0.99 283	0.94 226	0.91 277	1.15 284	0.88 276	0.92 276	1.00 284	0.67 252	0.98 264	1.00 283	0.75 251	0.91 280	1.18 284	0.87 274	0.89 275	0.90 280	1.08 286	1.07 293	0.74 245	0.89 276

zero-FE	0.66 219	0.80 218	0.56 211	0.79 254	0.58 243	0.82 252	0.55 239	0.76 226	0.56 240	0.75 207	0.58 244	0.75 249	0.59 245	0.57 233	0.56 241	0.55 235	0.79 248	0.55 240	0.78 252	0.55 239	0.85 250	0.58 240	0.55 234	0.57 246	0.80 252	0.57 243	0.80 248	0.57 239

G-Net	0.82 253	1.77 280	0.78 245	0.78 253	0.78 268	0.78 249	0.78 272	0.78 227	0.79 267	0.79 210	0.78 270	0.78 251	0.78 268	0.78 267	0.78 271	0.78 266	0.79 248	0.79 271	0.79 253	0.79 270	0.79 243	0.79 269	0.79 270	0.79 273	0.79 250	0.79 273	0.79 247	0.79 271

NaN_ROB	0.80 242	0.80 218	0.80 247	0.80 256	0.80 270	0.80 250	0.80 274	0.80 228	0.80 268	0.80 212	0.80 272	0.80 254	0.80 269	0.80 268	0.80 273	0.80 268	0.80 250	0.80 273	0.80 254	0.80 273	0.80 244	0.80 270	0.80 271	0.80 274	0.80 252	0.80 274	0.80 248	0.80 272

CSAN	0.80 242	0.80 218	0.80 247	0.80 256	0.80 270	0.80 250	0.80 274	0.80 228	0.80 268	0.80 212	0.80 272	0.80 254	0.80 269	0.80 268	0.80 273	0.80 268	0.80 250	0.80 273	0.80 254	0.80 273	0.80 244	0.80 270	0.80 271	0.80 274	0.80 252	0.80 274	0.80 248	0.80 272

PA-Net	0.71 233	0.62 201	0.55 208	0.69 244	0.71 264	0.70 245	0.69 264	0.69 213	0.74 266	0.73 205	0.75 268	0.59 227	0.72 266	0.82 271	0.79 272	0.83 270	0.67 236	0.76 270	0.81 256	0.67 257	0.61 229	0.76 268	0.68 257	0.65 254	0.82 255	0.76 272	0.71 241	0.69 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RSM++	0.77 240	0.91 225	0.72 232	0.83 259	0.71 264	0.83 253	0.72 270	0.81 230	0.71 263	0.81 214	0.71 265	0.81 256	0.71 265	0.71 264	0.71 267	0.70 261	0.83 253	0.72 268	0.83 257	0.81 275	0.83 248	0.72 267	0.71 265	0.71 270	0.88 259	0.71 267	0.83 253	0.70 265

TorneroNet-64	0.69 226	0.65 204	0.30 144	0.27 138	0.47 221	0.28 142	0.35 185	0.34 136	0.80 268	7.93 368	0.29 163	0.30 145	0.31 172	0.81 270	0.28 154	0.27 146	0.29 143	0.28 149	0.85 258	0.83 276	0.62 231	0.28 151	0.30 169	0.28 153	0.52 218	0.29 168	0.29 141	0.27 148

DDUNet	0.69 226	0.84 222	0.59 216	0.84 260	0.59 244	0.87 258	0.57 245	0.84 231	0.59 246	0.82 215	0.58 244	0.85 258	0.57 243	0.59 237	0.59 245	0.57 239	0.87 255	0.59 245	0.85 258	0.59 246	0.85 250	0.59 243	0.59 239	0.59 247	0.87 257	0.59 246	0.84 254	0.59 242

UDG	0.70 230	0.87 223	0.56 211	0.87 261	0.59 244	0.84 255	0.59 248	0.85 232	0.57 243	0.84 217	0.59 246	0.84 257	0.60 246	0.58 234	0.60 246	0.59 240	0.85 254	0.59 245	0.87 260	0.58 243	0.87 252	0.60 244	0.57 238	0.59 247	0.87 257	0.58 245	0.86 257	0.60 244

gcap-zeroshot	0.81 248	1.03 237	0.84 251	0.93 265	0.85 274	0.84 255	0.62 251	1.21 272	0.53 236	0.79 210	0.84 275	0.77 250	0.70 263	0.84 273	0.67 259	0.74 265	1.18 290	0.52 238	0.91 261	0.79 270	0.84 249	0.61 245	0.83 273	0.69 267	0.93 265	0.82 276	0.85 256	0.66 251

MoCha-V2	1.75 311	27.02 378	0.72 232	0.92 262	0.69 260	0.89 259	0.69 264	0.92 237	0.71 263	0.87 218	0.69 262	0.88 259	0.68 260	0.70 262	0.68 263	0.69 258	0.90 258	0.69 263	0.92 262	0.69 262	0.92 255	0.71 265	0.70 263	0.67 260	0.88 259	0.71 267	0.92 258	0.68 261

DGTPSM_ROB	0.92 260	0.93 229	0.91 253	0.93 265	0.91 275	0.92 261	0.93 280	0.92 237	0.92 277	0.92 221	0.91 277	0.91 260	0.93 280	0.91 274	0.92 281	0.92 280	0.92 259	0.92 278	0.92 262	0.90 279	0.91 253	0.92 278	0.93 277	0.94 284	0.92 263	0.91 278	0.92 258	0.97 282

pmcnn	0.92 260	0.92 226	0.92 254	0.92 262	0.92 276	0.92 261	0.92 278	0.92 237	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.92 263	0.92 279	0.92 276	0.92 281	0.92 280	0.92 259	0.92 278	0.92 262	0.92 283	0.92 255	0.92 278	0.92 276	0.92 283	0.92 263	0.92 279	0.92 258	0.92 280

DPSM_ROB	0.93 262	0.92 226	0.94 256	0.96 268	1.02 286	0.92 261	0.98 281	0.95 241	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.91 260	0.97 281	0.92 276	0.91 279	0.91 277	0.96 262	0.94 280	0.93 265	0.91 280	0.93 257	0.92 278	0.93 277	0.91 281	0.91 261	0.99 281	0.92 258	0.91 278

DPSM	0.93 262	0.92 226	0.94 256	0.96 268	1.02 286	0.92 261	0.98 281	0.95 241	0.92 277	0.92 221	0.92 279	0.91 260	0.97 281	0.92 276	0.91 279	0.91 277	0.96 262	0.94 280	0.93 265	0.91 280	0.93 257	0.92 278	0.93 277	0.91 281	0.91 261	0.99 281	0.92 258	0.91 278

AdaDepth	0.80 242	0.95 230	1.02 263	0.95 267	0.67 258	0.95 265	0.67 261	0.94 240	0.67 257	0.92 221	0.67 255	0.94 264	0.67 257	0.67 253	0.67 259	0.67 252	0.95 261	0.67 257	0.95 267	0.67 257	0.96 260	0.68 259	0.67 252	0.67 260	0.96 267	0.67 257	0.95 264	0.67 256

WQFJA1++	0.80 242	1.24 255	0.73 235	0.97 270	0.65 250	0.97 267	0.65 255	0.97 243	0.65 249	0.94 226	0.66 251	0.94 264	0.65 250	0.66 248	0.65 252	0.66 247	0.98 264	0.66 254	0.98 268	0.66 252	0.98 261	0.66 251	0.66 246	0.66 256	0.98 268	0.66 253	0.98 265	0.66 251

WQFJX1	0.81 248	1.27 263	0.74 237	0.98 272	0.67 258	0.98 269	0.67 261	0.97 243	0.67 257	0.94 226	0.67 255	0.95 267	0.66 251	0.66 248	0.66 255	0.67 252	0.99 266	0.67 257	0.98 268	0.68 261	0.99 262	0.66 251	0.66 246	0.66 256	0.99 269	0.66 253	1.00 268	0.66 251

NLMM	0.80 242	1.26 261	0.75 241	0.98 272	0.66 253	0.97 267	0.66 257	0.97 243	0.66 252	0.94 226	0.66 251	0.96 271	0.66 251	0.66 248	0.68 263	0.67 252	0.99 266	0.68 262	0.98 268	0.66 252	0.99 262	0.66 251	0.66 246	0.66 256	1.00 274	0.66 253	0.99 266	0.66 251

NLSM3	0.81 248	1.27 263	0.75 241	0.99 274	0.66 253	0.99 271	0.66 257	0.98 246	0.67 257	0.95 231	0.66 251	0.95 267	0.66 251	0.67 253	0.67 259	0.66 247	0.99 266	0.66 254	0.99 271	0.66 252	0.99 262	0.67 257	0.66 246	0.66 256	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.67 256

LGCAT	1.00 268	1.00 231	1.00 258	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 250	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

WQFJA1	0.82 253	1.52 273	0.76 243	1.01 281	0.66 253	0.98 269	0.66 257	0.98 246	0.66 252	0.95 231	0.68 259	0.95 267	0.66 251	0.68 258	0.66 255	0.66 247	1.00 270	0.67 257	1.00 272	0.67 257	0.99 262	0.68 259	0.67 252	0.68 265	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.67 256

WQFJX	0.81 248	1.27 263	0.74 237	0.99 274	0.66 253	0.99 271	0.66 257	0.99 249	0.66 252	0.95 231	0.66 251	0.95 267	0.67 257	0.67 253	0.66 255	0.66 247	0.99 266	0.66 254	1.00 272	0.66 252	0.99 262	0.67 257	0.68 257	0.67 260	0.99 269	0.67 257	0.99 266	0.67 256

NLMM1	0.81 248	1.26 261	0.74 237	1.00 276	0.66 253	0.99 271	0.67 261	0.98 246	0.66 252	0.94 226	0.67 255	0.94 264	0.66 251	0.66 248	0.66 255	0.66 247	1.00 270	0.67 257	1.00 272	0.66 252	0.99 262	0.71 265	0.73 268	0.67 260	0.99 269	0.67 257	1.00 268	0.66 251

GANet	1.00 268	1.00 231	1.00 258	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 250	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

TDLM	1.00 268	1.00 231	1.00 258	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 250	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

CVANet_RVC	1.00 268	1.00 231	1.00 258	1.00 276	1.00 280	1.00 275	1.00 286	1.00 250	1.00 284	1.00 234	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 283	1.00 284	1.00 284	1.00 270	1.00 283	1.00 272	1.00 285	1.00 268	1.00 283	1.00 282	1.00 287	1.00 274	1.00 284	1.00 268	1.00 284

trnet	1.01 273	1.01 235	1.01 262	1.01 281	1.01 285	1.01 279	1.01 290	1.01 254	1.01 288	1.01 239	1.01 287	1.01 277	1.01 290	1.01 287	1.01 289	1.01 288	1.01 276	1.01 288	1.01 279	1.01 289	1.01 272	1.01 287	1.01 286	1.01 291	1.01 279	1.01 288	1.01 277	1.01 288

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 237	0.57 193	0.57 214	0.56 227	0.92 276	1.07 283	0.63 252	1.03 255	0.82 272	0.49 177	0.77 269	0.69 239	0.54 239	0.58 234	0.54 238	0.86 272	1.06 277	0.72 268	1.06 280	0.79 270	0.58 224	0.87 274	0.59 239	0.46 219	0.76 249	0.46 218	1.05 278	0.97 282

GLC_STEREO	1.05 279	1.01 235	1.02 263	1.02 283	1.02 286	1.05 281	1.06 292	1.05 259	1.05 290	1.04 242	1.05 290	1.05 279	1.04 291	1.06 291	1.05 291	1.06 292	1.06 277	1.05 291	1.06 280	1.05 292	1.06 275	1.06 290	1.04 288	1.05 293	1.04 281	1.05 291	1.06 279	1.06 290

RP	1.14 281	1.16 246	1.15 278	1.17 295	1.10 295	1.16 288	1.15 298	1.10 261	1.16 300	1.15 246	1.08 292	1.16 285	1.15 298	1.15 299	1.14 299	1.16 298	1.16 285	1.10 293	1.10 282	1.10 296	1.16 280	1.11 294	1.10 292	1.19 306	1.14 290	1.19 305	1.07 280	1.10 293

RGC	1.15 283	1.16 246	1.17 281	1.15 291	1.11 297	1.21 294	1.21 309	1.10 261	1.15 298	1.16 249	1.11 295	1.17 287	1.09 293	1.14 298	1.11 296	1.16 298	1.19 291	1.11 296	1.10 282	1.15 302	1.11 277	1.19 300	1.16 297	1.12 301	1.17 292	1.10 296	1.16 288	1.17 299

edge stereo	1.15 283	1.18 251	1.11 275	1.12 289	1.17 302	1.17 293	1.17 300	1.16 266	1.18 304	1.16 249	1.17 302	1.17 287	1.13 297	1.11 294	1.11 296	1.12 295	1.17 287	1.17 300	1.11 284	1.17 303	1.17 282	1.17 299	1.18 299	1.14 302	1.11 288	1.18 303	1.12 284	1.11 294

DPSimNet_ROB	0.93 262	1.04 238	0.83 250	1.05 284	0.82 272	1.04 280	0.83 277	1.03 255	0.89 275	1.03 240	0.84 275	1.03 278	0.84 273	0.83 272	0.84 276	0.83 270	1.14 282	0.84 275	1.12 285	0.84 277	1.04 273	0.88 276	0.83 273	0.84 278	1.07 285	0.83 277	1.15 287	0.88 275

NCC-stereo	1.15 283	1.17 250	1.12 277	1.10 286	1.15 298	1.14 286	1.15 298	1.15 264	1.12 296	1.17 252	1.17 302	1.11 282	1.17 302	1.11 294	1.10 294	1.16 298	1.12 280	1.11 296	1.16 286	1.13 299	1.23 291	1.16 297	1.19 301	1.11 299	1.18 294	1.17 302	1.17 291	1.13 297

Nwc_Net	1.15 283	1.15 244	1.15 278	1.09 285	1.19 304	1.16 288	1.17 300	1.15 264	1.16 300	1.16 249	1.16 298	1.08 281	1.16 299	1.11 294	1.15 301	1.18 302	1.11 279	1.10 293	1.16 286	1.17 303	1.16 280	1.13 296	1.18 299	1.20 307	1.11 288	1.15 300	1.16 288	1.20 302

Abc-Net	1.14 281	1.16 246	1.18 282	1.10 286	1.10 295	1.16 288	1.18 302	1.16 266	1.13 297	1.11 243	1.16 298	1.16 285	1.12 296	1.10 292	1.17 302	1.16 298	1.16 285	1.10 293	1.16 286	1.14 300	1.17 282	1.16 297	1.11 294	1.09 298	1.10 287	1.10 296	1.16 288	1.17 299
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.93 262	1.09 242	0.79 246	1.10 286	0.78 268	1.09 284	0.79 273	1.16 266	0.80 268	1.14 245	0.79 271	1.17 287	0.77 267	0.73 265	0.83 275	0.78 266	1.19 291	0.79 271	1.18 289	0.72 267	1.19 286	0.80 270	0.72 267	0.80 274	1.18 294	0.74 270	1.14 286	0.73 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
stereogan	1.17 289	1.19 253	1.15 278	1.15 291	1.15 298	1.15 287	1.19 303	1.19 270	1.15 298	1.15 246	1.16 298	1.19 290	1.19 303	1.19 301	1.19 303	1.19 303	1.15 283	1.19 303	1.19 290	1.19 306	1.15 279	1.19 300	1.15 296	1.15 303	1.16 291	1.15 300	1.19 292	1.20 302

S-Stereo	1.22 293	1.18 251	1.19 285	1.20 296	1.23 306	1.23 295	1.19 303	1.19 270	1.18 304	1.27 260	1.20 306	1.20 291	1.20 304	1.23 304	1.22 307	1.23 306	1.23 294	1.23 307	1.20 291	1.25 310	1.20 287	1.22 306	1.25 305	1.24 310	1.20 296	1.22 309	1.26 296	1.24 307

AF-Net	2.06 324	25.73 377	1.18 282	1.12 289	1.16 301	1.16 288	1.19 303	1.10 261	1.17 303	1.15 246	1.14 297	1.11 282	1.16 299	1.16 300	1.14 299	1.11 294	1.15 283	1.13 299	1.21 292	1.17 303	1.11 277	1.21 303	1.17 298	1.17 304	1.17 292	1.11 299	1.20 294	1.13 297

FAT-Stereo	1.22 293	1.23 254	1.19 285	1.21 297	1.24 307	1.24 297	1.19 303	1.25 274	1.24 307	1.25 258	1.19 305	1.20 291	1.24 307	1.20 302	1.21 305	1.25 307	1.22 293	1.21 305	1.25 293	1.23 309	1.22 289	1.19 300	1.19 301	1.24 310	1.25 297	1.20 306	1.19 292	1.25 308

qqai	1.17 289	1.27 263	1.10 272	1.26 298	1.09 294	1.23 295	1.11 296	1.26 275	1.11 295	1.26 259	1.08 292	1.25 294	1.11 295	1.11 294	1.10 294	1.09 293	1.27 295	1.11 296	1.27 294	1.11 297	1.27 295	1.10 293	1.10 292	1.11 299	1.27 299	1.10 296	1.24 295	1.11 294

CroCo-Stereo	0.80 242	2.51 302	0.41 166	1.27 299	0.41 206	1.27 298	0.41 208	1.27 276	0.41 205	1.27 260	0.41 209	1.27 295	0.41 205	0.41 198	0.41 208	0.41 201	1.28 296	0.41 206	1.27 294	0.41 207	1.27 295	0.41 206	0.42 209	0.41 208	1.27 299	0.41 207	1.27 297	0.41 207
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FC-DCNN	1.10 280	0.81 221	0.77 244	0.63 241	0.42 211	0.86 257	0.64 254	0.91 235	0.96 281	1.11 243	0.80 272	1.07 280	0.81 271	0.67 253	1.75 325	1.30 308	1.41 303	0.85 276	1.28 296	0.71 265	2.12 317	1.32 307	0.52 232	0.81 277	1.64 310	1.40 317	2.39 324	1.75 328

MLG-Stereo	0.87 259	1.33 269	0.93 255	0.62 239	1.00 280	1.16 288	0.55 239	0.86 233	0.83 273	1.19 253	0.40 207	1.30 296	0.81 271	0.65 245	0.45 218	1.01 288	1.17 287	0.46 216	1.29 297	0.58 243	1.05 274	0.90 277	0.73 268	0.87 279	0.60 235	1.01 288	1.13 285	0.51 233

CroCo-Stereo Lap2	0.85 257	2.86 313	0.43 173	1.33 301	0.43 214	1.31 299	0.42 213	1.32 277	0.42 210	1.31 262	0.44 216	1.32 297	0.44 214	0.43 205	0.44 216	0.43 208	1.35 297	0.43 213	1.32 298	0.43 214	1.31 297	0.43 212	0.43 211	0.42 214	1.31 301	0.42 212	1.31 298	0.43 213

RASNet	1.39 301	1.37 270	1.35 289	1.38 304	1.40 311	1.39 303	1.77 326	1.36 278	1.74 325	1.36 266	1.36 311	1.36 300	1.36 310	1.36 306	1.35 309	1.41 315	1.36 299	1.36 313	1.36 299	1.35 313	1.36 299	1.35 310	1.36 308	1.35 313	1.36 303	1.35 313	1.36 301	1.35 310

MM-Stereo_test2	1.15 283	1.90 282	1.10 272	1.37 303	0.94 279	1.36 300	0.98 281	1.48 283	0.98 282	1.37 267	0.98 282	1.37 301	0.98 283	0.95 280	0.94 283	0.95 282	1.37 301	0.95 282	1.38 300	0.95 284	1.38 301	0.95 282	0.95 280	0.95 285	1.37 304	0.95 280	1.37 302	0.95 281

CC-Net-ROB	1.51 304	4.40 329	1.69 306	1.39 305	1.40 311	1.37 302	1.40 316	1.36 278	1.39 313	1.41 269	1.36 311	1.35 299	1.38 312	1.39 309	1.39 310	1.36 310	1.36 299	1.35 311	1.39 301	1.39 314	1.37 300	1.36 311	1.41 312	1.48 319	1.39 305	1.42 318	1.35 300	1.35 310

PS-NSSS	1.48 303	4.46 330	1.35 289	1.35 302	1.35 310	1.41 304	1.34 311	1.36 278	1.35 312	1.40 268	1.35 310	1.33 298	1.35 309	1.37 307	1.40 312	1.35 309	1.35 297	1.35 311	1.39 301	1.44 318	1.35 298	1.34 309	1.35 307	1.38 317	1.35 302	1.33 312	1.34 299	1.38 314

MM-Stereo_test3	1.22 293	1.60 276	1.19 285	1.48 306	1.02 286	1.48 305	0.99 285	1.54 284	1.03 289	1.41 269	1.03 289	1.44 303	1.00 285	1.04 289	1.04 290	1.02 290	1.42 304	1.04 289	1.48 303	1.01 289	1.48 302	1.03 288	1.06 290	1.04 292	1.53 307	1.04 290	1.49 303	1.04 289

SPS-STEREO	1.25 300	1.47 271	1.06 270	1.54 307	1.08 292	1.52 306	1.20 308	1.44 281	1.06 292	1.49 274	1.10 294	1.41 302	1.10 294	0.98 281	1.08 293	1.12 295	1.47 305	1.04 289	1.53 304	1.14 300	1.52 303	1.07 291	1.02 287	1.05 293	1.48 306	1.07 293	1.55 304	1.11 294
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FlowAnything	1.02 276	2.51 302	0.58 215	1.60 308	0.56 241	1.61 308	0.56 243	1.60 286	0.55 238	1.61 276	0.56 240	1.61 304	0.55 240	0.55 230	0.55 240	0.55 235	1.61 307	0.56 243	1.61 305	0.56 241	1.62 304	0.55 238	0.56 237	0.56 242	1.62 309	0.56 242	1.62 306	0.56 238

DPSMNet_ROB	1.62 307	1.60 276	1.59 299	1.61 309	1.69 320	1.66 309	1.61 318	1.70 288	1.65 322	1.62 277	1.60 319	1.61 304	1.60 317	1.60 313	1.59 318	1.62 320	1.60 306	1.63 321	1.62 306	1.68 325	1.70 305	1.60 316	1.64 319	1.60 321	1.61 308	1.60 320	1.60 305	1.59 320

MFMNet_re	1.77 312	1.89 281	1.72 307	1.88 310	1.69 320	1.89 310	1.67 322	1.91 291	1.70 323	1.87 281	1.67 323	1.89 307	1.68 322	1.67 317	1.67 323	1.70 323	1.88 308	1.68 323	1.88 307	1.67 323	1.89 306	1.68 322	1.70 321	1.71 326	1.87 311	1.68 328	1.87 307	1.68 325

MonStereo1	1.60 306	2.69 309	1.46 294	1.99 315	1.31 309	1.99 315	1.36 312	1.99 299	1.31 310	1.84 280	1.32 309	1.89 307	1.31 308	1.32 305	1.30 308	1.36 310	1.94 309	1.33 310	1.93 308	1.30 312	1.92 308	1.33 308	1.31 306	1.31 312	1.94 312	1.31 311	1.93 308	1.31 309

R-Stereo Train	1.62 307	2.01 286	1.41 292	1.97 311	1.40 311	1.96 311	1.39 313	1.93 292	1.39 313	1.92 285	1.38 313	1.94 310	1.39 313	1.40 310	1.45 313	1.38 312	1.96 311	1.37 314	1.97 309	1.39 314	1.98 309	1.41 313	1.40 310	1.37 315	1.97 313	1.38 314	1.96 310	1.37 312

RAFT-Stereo	1.62 307	2.01 286	1.41 292	1.97 311	1.40 311	1.96 311	1.39 313	1.93 292	1.39 313	1.92 285	1.38 313	1.94 310	1.39 313	1.40 310	1.45 313	1.38 312	1.96 311	1.37 314	1.97 309	1.39 314	1.98 309	1.41 313	1.40 310	1.37 315	1.97 313	1.38 314	1.96 310	1.37 312
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
derf	1.84 313	1.93 283	1.73 308	1.97 311	1.77 323	1.98 313	1.76 325	1.94 294	1.73 324	1.97 291	1.78 325	1.97 312	1.76 323	1.76 319	1.71 324	1.79 324	1.94 309	1.77 324	1.98 311	1.75 327	1.89 306	1.71 323	1.77 324	1.77 328	2.01 317	1.74 329	2.00 313	1.71 326

GANetREF_RVC	1.52 305	2.01 286	1.21 288	1.98 314	1.21 305	1.98 313	1.21 309	1.98 298	1.21 306	1.99 293	1.21 307	1.98 313	1.21 306	1.02 288	1.21 305	1.21 305	1.99 314	1.21 305	1.99 312	1.21 307	1.99 311	1.21 303	1.21 303	1.21 308	1.99 315	1.21 307	1.99 312	1.21 304
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
HBP-ISP	1.47 302	1.07 241	1.03 266	1.30 300	1.08 292	1.36 300	1.06 292	1.44 281	1.25 309	1.97 291	1.51 316	1.65 306	1.58 316	0.98 281	1.58 317	1.68 322	1.98 313	1.32 308	2.02 313	1.28 311	2.95 330	1.89 331	0.97 281	1.06 295	1.26 298	0.99 281	1.94 309	1.43 317

MonStereo	1.66 310	2.63 308	1.46 294	1.99 315	1.41 315	2.03 316	1.39 313	2.04 302	1.43 316	1.94 288	1.40 315	1.92 309	1.37 311	1.38 308	1.39 310	1.39 314	1.99 314	1.38 316	2.04 314	1.41 317	2.02 313	1.37 312	1.39 309	1.38 317	1.99 315	1.38 314	2.01 314	1.39 316

MM-Stereo_test1	1.85 314	3.50 318	1.61 300	2.12 317	1.47 316	2.14 317	1.47 317	2.33 311	1.53 317	2.12 298	1.54 317	2.19 315	1.53 315	1.54 312	1.53 315	1.53 316	2.20 316	1.54 317	2.24 315	1.57 319	2.21 319	1.49 315	1.59 314	1.49 320	2.15 321	1.52 319	2.15 316	1.54 319

NCCL2	2.27 330	2.27 295	2.28 327	2.27 318	2.28 339	2.28 318	2.28 340	2.27 305	2.28 340	2.28 305	2.28 338	2.29 317	2.28 338	2.28 334	2.29 340	2.28 340	2.28 317	2.28 340	2.27 316	2.28 342	2.28 320	2.28 339	2.28 339	2.28 339	2.28 323	2.28 342	2.11 315	2.28 343

TRStereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 330	2.29 308	1.86 329	2.30 318	1.87 329	2.30 335	1.87 331	2.08 333	2.29 318	1.87 329	2.30 317	1.87 331	2.08 314	1.72 324	1.86 329	2.30 341	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 332

XX-Stereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 330	2.29 308	1.86 329	2.30 318	1.87 329	2.30 335	1.87 331	2.08 333	2.29 318	1.87 329	2.30 317	1.87 331	2.08 314	1.72 324	1.86 329	2.30 341	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 332

EAI-Stereo	2.05 321	2.13 289	1.85 312	2.27 318	1.84 326	2.28 318	1.84 329	2.29 307	1.87 330	2.29 308	1.86 329	2.30 318	1.87 329	2.30 335	1.87 331	2.08 333	2.29 318	1.87 329	2.30 317	1.87 331	2.08 314	1.72 324	1.86 329	2.30 341	2.13 318	1.84 332	2.29 318	1.87 332

AIO_test	2.22 326	2.36 299	2.10 320	2.47 326	2.15 334	2.54 326	2.06 336	2.27 305	2.09 336	2.29 308	2.13 335	2.30 318	2.09 334	2.25 331	2.15 338	1.95 331	2.52 326	2.08 334	2.32 320	2.21 340	2.20 318	2.26 337	2.05 335	2.06 334	2.40 325	2.16 340	2.52 326	2.05 338

STTStereo	2.30 331	2.34 297	2.26 326	2.37 323	2.23 336	2.40 322	2.35 341	2.20 303	2.33 341	2.28 305	2.31 340	2.19 315	2.37 339	2.20 328	2.31 341	2.23 339	2.38 321	2.25 339	2.33 321	2.27 341	2.39 323	2.27 338	2.31 340	2.29 340	2.37 324	2.32 343	2.34 322	2.26 342

HUF	2.22 326	2.33 296	2.24 324	2.35 322	2.07 333	2.45 325	2.11 337	2.42 313	2.13 337	2.19 301	2.15 336	2.10 314	2.09 334	2.27 333	2.04 336	2.08 333	2.44 323	2.12 336	2.38 322	2.18 338	2.29 321	2.22 335	2.12 336	2.12 336	2.52 327	2.10 338	2.22 317	2.15 339

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

FBW_ROB	2.04 320	2.50 301	1.75 309	2.45 324	1.78 324	2.40 322	1.74 324	2.47 314	1.77 326	2.37 315	1.81 326	2.30 318	1.80 324	1.78 320	1.88 334	1.80 325	2.41 322	1.77 324	2.43 323	1.83 328	2.39 323	1.81 328	1.76 323	1.75 327	2.56 331	1.75 330	2.30 321	1.74 327

FSD		0.55 186	0.42 172	0.54 223	0.42 211	0.55 227	0.43 215	0.54 194	0.42 210	0.59 190	0.42 214			0.43 205	0.42 214	0.42 206			2.46 325	0.44 216				0.44 216	0.55 224	0.43 215	0.55 222	0.53 236

AIO_rvc	2.25 329	2.35 298	2.10 320	2.47 326	2.17 335	2.54 326	2.15 338	2.32 310	2.21 338	2.29 308	2.28 338	2.33 323	2.09 334	2.26 332	2.14 337	2.08 333	2.49 325	2.09 335	2.53 326	2.14 337	2.34 322	2.23 336	2.14 337	2.18 337	2.19 322	2.15 339	2.35 323	2.22 340

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

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

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

DNSM	2.31 332	4.05 324	3.13 335	2.62 331	1.85 329	2.62 331	1.85 332	3.98 332	1.85 328	2.55 320	1.85 328	2.55 329	1.85 328	1.85 323	1.85 328	1.85 328	2.62 330	1.85 328	2.62 330	1.85 329	2.62 329	1.85 330	1.85 328	1.85 330	2.63 332	1.85 335	2.63 330	1.85 331

NLSM1	2.82 336	3.85 322	2.57 332	3.19 334	2.46 340	3.28 337	2.38 342	3.29 326	2.42 342	3.20 330	2.64 341	3.14 332	2.62 340	2.46 338	2.44 342	2.51 341	3.31 333	2.53 341	3.17 331	2.47 343	3.27 331	2.33 340	2.65 341	2.61 344	3.22 334	2.55 344	3.31 335	2.39 344

plain	1.96 315	3.33 315	1.04 267	3.24 335	1.04 290	3.24 335	1.04 291	3.26 325	1.05 290	3.26 331	1.13 296	3.27 334	1.06 292	1.05 290	1.05 291	1.05 291	3.28 332	1.05 291	3.29 332	1.06 293	3.30 332	1.05 289	1.05 289	1.06 295	3.30 335	1.06 292	3.30 334	1.06 290

UniTT-Stereo	2.12 325	3.66 320	1.10 272	3.48 338	1.15 298	3.57 339	1.11 296	3.44 328	1.16 300	3.52 333	1.16 298	3.50 335	1.16 299	1.10 292	1.13 298	1.15 297	3.61 334	1.17 300	3.64 333	1.12 298	3.58 335	1.12 295	1.12 295	1.17 304	3.53 338	1.18 303	3.52 337	1.18 301

SA	3.93 348	7.22 342	4.74 346	4.15 349	3.88 360	3.70 342	4.02 363	6.67 354	3.95 358	3.64 334	3.74 354	3.63 336	3.00 344	3.51 347	3.68 358	3.68 355	3.73 338	3.71 355	3.64 333	3.48 351	3.58 335	2.97 343	3.69 353	3.61 352	3.55 340	3.42 350	3.64 338	3.79 358

TestStereo1	4.11 349	7.79 348	6.72 357	3.93 343	3.81 357	3.96 345	3.58 352	6.96 357	3.74 355	3.90 338	3.76 355	3.89 341	3.57 354	3.70 353	3.66 355	3.34 352	3.80 340	3.62 351	3.66 335	3.68 354	3.91 341	3.70 352	3.65 350	3.67 354	3.88 343	3.53 351	3.89 342	3.68 353

SA-5K	4.11 349	7.79 348	6.72 357	3.93 343	3.81 357	3.96 345	3.58 352	6.96 357	3.74 355	3.90 338	3.76 355	3.89 341	3.57 354	3.70 353	3.66 355	3.34 352	3.80 340	3.62 351	3.66 335	3.68 354	3.91 341	3.70 352	3.65 350	3.67 354	3.88 343	3.53 351	3.89 342	3.68 353

Sa-1000	3.84 344	7.71 346	6.81 359	4.15 349	2.86 343	3.27 336	3.87 360	5.99 346	4.35 364	2.78 324	3.71 353	3.88 340	3.56 353	3.88 355	3.64 352	2.71 344	3.72 337	3.27 349	3.67 337	3.15 349	3.51 334	3.36 348	2.70 343	3.49 351	3.32 336	3.76 357	2.87 332	3.76 357

DPSNet	3.67 342	3.61 319	3.62 344	3.64 339	3.61 354	3.64 340	3.65 354	3.64 330	3.67 353	3.67 335	3.65 352	3.68 337	3.69 357	3.69 352	3.69 359	3.68 355	3.70 336	3.70 354	3.69 338	3.69 356	3.71 338	3.69 351	3.67 352	3.69 357	3.68 341	3.67 353	3.68 339	3.67 350

RAStereo	2.24 328	3.70 321	1.18 282	3.73 342	1.18 303	3.69 341	1.19 303	3.73 331	1.24 307	3.72 336	1.21 307	3.76 339	1.20 304	1.20 302	1.20 304	1.20 304	3.74 339	1.20 304	3.75 339	1.21 307	3.77 339	1.21 303	1.21 303	1.21 308	3.82 342	1.21 307	3.82 341	1.21 304

TESTraft	4.16 353	8.03 350	6.81 359	3.99 345	3.68 355	3.93 344	3.70 356	6.86 356	3.69 354	3.93 340	3.88 360	3.93 343	3.59 356	3.65 351	3.64 352	3.68 355	3.92 342	3.72 356	3.92 340	3.57 353	3.84 340	3.70 352	3.71 354	3.67 354	3.91 346	3.74 355	3.92 344	3.67 350

RAFT+CT+SA	4.43 355	7.34 344	6.71 356	5.01 359	4.38 363	4.40 352	3.85 359	6.15 351	4.30 363	4.89 355	3.26 348	4.49 353	3.01 345	4.53 361	3.36 351	3.65 354	3.64 335	4.39 363	3.94 341	4.28 362	4.44 351	4.30 360	4.24 362	4.52 364	3.90 345	3.85 360	4.89 353	4.00 361

sCroCo_RVC	2.76 335	4.00 323	1.82 311	4.00 346	1.83 325	3.98 347	1.82 327	3.99 334	1.81 327	4.14 344	2.76 342	4.13 348	1.82 326	1.83 321	1.83 326	1.82 326	4.01 344	1.82 327	3.98 342	1.86 330	4.00 344	1.82 329	1.83 326	1.84 329	4.02 348	1.81 331	4.00 345	1.83 330

test_4	4.11 349	8.05 351	6.64 355	4.52 354	3.68 355	3.00 333	3.40 351	6.21 352	3.29 350	4.07 342	3.84 358	4.04 346	3.76 359	3.56 350	3.67 357	3.76 358	4.04 345	3.79 357	4.10 343	3.53 352	3.98 343	3.74 355	3.55 349	3.61 352	3.94 347	3.75 356	3.73 340	3.73 356

raft_robust	4.19 354	7.78 347	6.08 352	3.30 337	3.85 359	4.03 348	3.73 357	6.25 353	3.30 351	4.44 350	3.28 349	4.01 345	3.82 360	4.29 360	3.70 360	4.01 360	4.48 353	3.42 350	4.11 344	3.76 358	4.05 345	3.32 345	3.85 355	3.82 358	4.71 353	3.83 359	4.09 346	3.80 359

test_3	4.55 359	10.96 366	7.69 365	4.04 347	3.60 353	4.10 349	3.98 362	7.94 359	4.56 365	3.99 341	4.03 361	4.08 347	3.74 358	3.99 359	3.91 362	4.05 361	4.33 351	3.89 358	4.14 345	4.00 361	4.11 346	4.02 357	4.01 360	3.91 360	3.53 338	3.94 361	4.19 347	4.20 363

NLCSM	3.61 341	5.05 337	3.36 343	4.13 348	3.31 350	3.91 343	3.26 350	3.98 332	3.24 348	4.08 343	3.06 345	3.95 344	3.25 349	3.25 344	3.10 347	3.17 349	4.20 347	3.08 344	4.16 346	3.24 350	4.26 347	3.46 349	3.14 346	3.19 348	4.02 348	3.24 349	4.21 349	3.17 348

test-1	4.11 349	7.65 345	4.93 347	3.65 340	3.58 352	4.70 356	3.74 358	4.73 339	4.06 360	3.72 336	4.11 362	3.70 338	3.49 352	3.36 346	3.65 354	4.17 363	3.92 342	4.04 361	4.19 347	3.75 357	4.69 354	4.18 358	3.88 356	3.90 359	4.73 354	3.77 358	3.12 333	3.68 353

sAnonymous2	2.87 337	4.16 325	1.89 315	4.26 351	1.87 330	4.23 350	1.92 333	4.17 335	1.94 334	4.16 345	1.92 332	4.20 349	1.92 332	1.96 324	1.86 329	1.87 329	4.25 348	1.90 332	4.23 348	1.91 334	4.26 347	1.93 332	1.89 332	1.90 331	4.07 350	1.91 336	5.09 361	1.93 336

CroCo_RVC	2.87 337	4.16 325	1.89 315	4.26 351	1.87 330	4.23 350	1.92 333	4.17 335	1.94 334	4.16 345	1.92 332	4.20 349	1.92 332	1.96 324	1.86 329	1.87 329	4.25 348	1.90 332	4.23 348	1.91 334	4.26 347	1.93 332	1.89 332	1.90 331	4.07 350	1.91 336	5.09 361	1.93 336

RAFT_CTSACE	4.43 355	8.26 353	6.10 353	4.62 355	4.01 362	4.54 355	3.65 354	6.09 348	3.93 357	4.64 353	4.14 363	4.26 351	4.13 362	3.91 356	3.88 361	4.06 362	4.30 350	4.03 360	4.27 350	3.92 359	4.26 347	3.67 350	3.91 357	4.16 362	4.82 355	4.08 363	4.20 348	3.67 350

cross-raft	4.43 355	7.31 343	6.46 354	4.47 353	3.95 361	4.46 353	3.95 361	6.70 355	3.97 359	4.41 349	3.82 357	4.38 352	3.94 361	3.95 358	3.95 363	3.95 359	4.45 352	3.95 359	4.46 351	3.95 360	4.46 352	3.95 356	3.95 359	3.94 361	4.40 352	3.95 362	4.45 351	3.95 360

DispFullNet	4.96 362	5.67 338	3.30 342	5.01 359	3.21 346	4.50 354	3.11 347	4.43 337	3.44 352	4.60 352	3.46 351	5.13 360	3.44 351	3.53 348	3.20 349	2.87 346	4.80 354	3.15 345	4.70 352	4.83 364	9.02 369	5.98 366	5.95 367	6.21 368	8.84 370	5.85 367	9.76 371	5.91 367

test_5	4.51 358	8.85 356	5.35 351	3.66 341	3.56 351	5.10 361	4.47 365	6.14 349	4.07 361	4.96 358	3.87 359	5.14 361	4.17 364	3.53 348	4.39 364	4.53 364	4.15 346	3.62 351	4.74 353	2.94 345	3.63 337	4.53 362	4.20 361	4.54 365	4.86 356	3.68 354	4.95 355	4.06 362

MLG-Stereo_test2	3.86 345	4.96 336	3.13 335	4.65 356	3.27 349	5.17 362	3.07 346	5.01 343	3.01 345	4.93 356	3.03 344	4.56 354	3.32 350	3.26 345	3.33 350	3.30 351	5.17 360	3.19 347	4.86 354	2.96 348	5.04 359	3.25 344	2.67 342	3.15 347	4.98 358	3.05 347	4.59 352	3.30 349

Anonymous3	3.36 339	4.93 335	2.20 322	4.92 358	2.23 336	4.90 358	2.23 339	4.89 341	2.24 339	4.95 357	2.21 337	4.91 356	2.21 337	2.18 327	2.22 339	2.22 338	4.86 355	2.20 338	4.90 355	2.20 339	4.96 357	2.21 334	2.21 338	2.21 338	6.30 364	2.21 341	4.90 354	2.23 341

MLG-Stereo_test3	3.87 346	4.64 331	3.29 340	5.17 361	3.23 347	4.83 357	3.02 345	4.95 342	3.22 347	4.31 348	3.33 350	5.08 359	3.20 348	3.23 343	2.77 344	3.20 350	4.99 358	3.24 348	4.93 356	2.94 345	4.82 356	3.33 347	3.33 348	3.29 350	5.19 360	3.02 346	5.08 359	2.93 347

MLG-Stereo_test1	3.87 346	4.67 332	3.29 340	5.26 362	3.25 348	5.04 360	3.11 347	4.43 337	3.27 349	5.02 359	3.21 347	4.71 355	3.10 346	3.22 342	3.06 346	2.98 347	5.03 359	3.18 346	4.95 357	2.94 345	4.70 355	3.32 345	3.30 347	3.27 349	5.17 359	3.08 348	5.02 357	2.85 346

TestStereo	4.92 361	4.80 334	4.98 348	4.82 357	4.97 365	4.91 359	4.78 366	4.80 340	4.88 366	4.78 354	4.80 365	4.99 358	4.81 365	4.83 362	4.87 366	4.97 366	4.93 356	5.01 365	5.03 358	4.90 365	5.02 358	5.02 363	5.06 363	5.04 366	4.93 357	4.89 365	5.01 356	5.09 365

MIF-Stereo (partial)	2.52 334	3.41 317	1.05 268	3.29 336	1.05 291	3.29 338	1.06 292	3.30 327	1.06 292	3.31 332	1.06 291	4.97 357	2.72 341	2.72 339	2.71 343	2.70 343	6.57 364	2.19 337	5.08 359	1.08 295	3.36 333	1.07 291	1.07 291	1.07 297	3.35 337	1.07 293	3.36 336	1.07 292

StereoVision	3.44 340	10.12 364	1.68 305	5.44 363	2.26 338	5.87 363	1.97 335	5.17 344	1.31 310	5.80 361	1.56 318	5.62 362	1.84 327	1.97 326	1.91 335	1.84 327	4.98 357	1.32 308	5.60 360	1.71 326	5.35 362	1.73 327	1.97 334	1.96 333	5.40 361	1.65 325	5.08 359	1.76 329

RAFT	6.60 366	9.99 361	8.33 366	7.21 368	6.55 368	5.95 365	5.87 368	8.70 364	5.02 367	5.10 360	6.69 368	7.06 367	6.94 369	6.17 366	7.09 370	6.84 368	6.47 363	4.72 364	5.60 360	5.60 367	5.11 360	5.97 365	6.93 369	6.89 370	7.16 366	7.08 371	6.58 365	6.66 368

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 333	2.85 311	1.90 317	2.90 332	2.77 342	2.88 332	2.85 344	2.51 315	2.85 344	2.88 326	1.99 334	2.50 326	2.76 342	2.20 328	1.57 316	2.64 342	2.89 331	2.63 342	5.69 362	1.03 291	2.01 312	2.71 341	2.74 344	2.73 345	2.87 333	1.64 324	1.00 268	1.49 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MaDis-Stereo	3.69 343	10.19 365	2.01 319	6.09 364	2.01 332	5.94 364	1.82 327	6.14 349	1.85 328	6.59 364	1.82 327	6.01 363	1.81 325	1.83 321	1.83 326	2.02 332	5.87 361	1.79 326	5.93 363	2.06 336	4.63 353	1.67 321	1.84 327	2.08 335	5.90 362	1.66 326	6.34 364	1.87 332

SGM-Forest	5.07 363	6.74 340	4.17 345	6.46 365	4.68 364	6.21 366	4.38 364	6.00 347	4.14 362	5.84 362	4.44 364	6.28 364	4.16 363	3.92 357	4.56 365	4.60 365	6.15 362	4.27 362	6.12 364	4.31 363	5.99 363	4.27 359	3.92 358	4.27 363	6.13 363	4.10 364	6.18 363	4.49 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	4.74 360	3.16 314	3.16 338	3.16 333	3.16 344	3.16 334	3.16 349	3.16 324	3.16 346	3.16 329	3.16 346	3.16 333	3.16 347	3.16 341	3.16 348	3.16 348	6.72 365	6.72 367	6.72 365	6.72 370	6.72 364	6.72 369	6.72 368	6.72 369	6.72 365	6.72 368	6.72 366	6.72 369

test-v	7.17 367	11.53 367	7.63 363	7.17 366	6.87 369	7.48 367	6.90 369	8.14 361	6.88 369	6.93 365	7.42 369	7.05 365	6.14 367	6.05 364	6.86 368	6.99 369	7.60 366	6.75 368	6.90 366	6.66 368	7.83 365	6.36 367	5.89 365	7.34 371	7.19 367	6.75 369	7.52 367	6.77 370

test-2	7.17 367	11.53 367	7.63 363	7.17 366	6.87 369	7.48 367	6.90 369	8.14 361	6.88 369	6.93 365	7.42 369	7.05 365	6.14 367	6.05 364	6.86 368	6.99 369	7.60 366	6.75 368	6.90 366	6.66 368	7.83 365	6.36 367	5.89 365	7.34 371	7.19 367	6.75 369	7.52 367	6.77 370

SGM+DAISY	6.35 365	8.16 352	5.14 350	8.12 369	5.08 367	8.12 369	5.16 367	8.01 360	5.18 368	7.92 367	5.14 366	7.89 368	5.14 366	4.95 363	5.33 367	5.32 367	8.14 368	5.16 366	8.16 368	5.16 366	8.21 367	5.19 364	5.12 364	5.12 367	8.18 369	5.24 366	8.12 369	5.11 366

U	5.23 364	8.71 355	2.75 333	8.64 370	2.76 341	8.65 370	2.79 343	8.67 363	2.79 343	8.70 369	2.79 343	8.70 369	2.79 343	2.79 340	2.80 345	2.80 345	8.84 369	2.82 343	8.82 369	2.89 344	8.84 368	2.83 342	2.83 345	2.82 346	8.87 371	2.83 345	8.84 370	2.83 345

rafts_anoy	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

raft+_RVC	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

raftrobust	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

CasAABBNet	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

RALCasStereoNet	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

RALAANet	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

MSMDNet	20.00 370	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 370	20.00 372	20.00 370	20.00 371	20.00 371	20.00 374	20.00 372	20.00 373	20.00 372	20.00 373

MANE	18.41 369	23.00 376	16.00 371	22.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	21.00 378	15.00 371	22.00 377	15.00 370	15.00 371	17.00 371	15.00 371	23.00 377	15.00 370	22.00 377	15.00 371	23.00 377	15.00 370	18.00 370	15.00 373	24.00 379	17.00 372	24.00 379	16.00 372

fast-reg	37.00 377	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380

Reg-Stereo(zero)	37.00 377	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380

FLISNet	37.00 377	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380

CoSv	37.00 377	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 379	37.00 378	37.00 378	37.00 378	37.00 381	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380

CBMV	101.59 382	71.60 383	48.40 384	72.70 384	49.00 384	79.60 384	48.40 384	80.90 384	46.90 383	68.90 383	49.00 384	78.00 383	572.10 392	49.50 383	51.30 383	48.40 383	72.20 382	639.60 392	79.40 382	48.90 384	79.50 382	51.40 382	52.30 383	48.30 386	80.20 384	49.10 384	79.60 385	47.60 384
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 381	72.66 384	46.52 383	70.00 383	44.89 383	64.24 383	43.75 383	73.65 383	48.92 384	72.70 384	42.40 383	60.70 382	50.23 382	50.07 384	67.69 384	68.60 384	83.13 383	47.77 382	82.48 383	46.00 383	95.93 383	53.44 383	50.66 382	45.00 385	84.99 385	53.64 385	79.01 384	52.07 385

NOSS_ROB	248.11 385	409.00 391	288.00 388	412.00 388	280.00 388	411.00 391	288.00 388	356.00 387	275.00 391	379.00 391	303.00 391	415.00 390	278.00 389	260.00 391	104.00 385	103.00 385	126.00 384	108.00 383	118.00 384	98.00 385	126.00 385	104.00 385	268.00 388	216.00 390	279.00 391	201.00 388	288.00 391	206.00 388

MeshStereo	151.99 383	131.36 385	140.69 385	151.38 385	151.40 386	150.79 385	151.72 386	149.36 385	159.46 386	146.42 385	150.73 386	149.06 387	176.22 384	143.94 386	133.10 387	133.45 387	153.30 385	154.22 385	154.67 385	153.95 387	156.90 386	156.53 387	160.21 385	162.72 388	154.57 386	160.59 387	153.47 386	163.50 387
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	168.38 384	396.55 390	180.19 386	193.64 386	133.63 385	193.53 386	141.18 385	219.97 386	133.80 385	188.12 386	133.62 385	187.99 388	133.61 383	133.68 385	133.47 388	133.49 388	193.64 386	133.70 384	193.74 386	133.73 386	193.58 387	133.90 386	133.51 384	133.58 387	193.57 387	133.62 386	193.54 387	139.69 386

DLCB_ROB	280.78 389	376.74 389	215.59 387	376.74 387	215.59 387	376.74 390	215.59 387	366.42 388	218.39 388	366.42 390	218.39 388	366.42 389	218.39 387	209.96 388	219.76 391	219.38 390	376.72 390	216.43 386	376.72 387	216.43 388	376.72 390	216.43 388	216.14 386	216.14 391	376.69 392	217.67 390	376.69 392	217.67 389

AE-Stereo	252.48 386	202.00 386	361.00 390	502.00 390	324.00 390	321.00 387	482.00 393	423.00 390	227.00 390	201.00 387	273.00 390	101.00 384	207.00 385	198.00 387	183.00 389	181.00 389	221.00 387	232.00 389	477.00 388	220.00 389	111.00 384	100.00 384	219.00 387	214.00 389	204.00 388	211.00 389	200.00 388	222.00 390

LE_ROB	387.11 390	453.07 392	321.39 389	500.23 389	323.05 389	493.99 392	324.56 389	477.63 392	322.28 392	465.51 392	322.97 392	486.37 391	334.17 390	305.26 392	320.63 392	327.66 392	476.08 391	315.70 390	483.76 389	335.15 392	469.64 391	309.74 391	315.90 391	318.85 394	498.41 393	328.85 393	491.00 393	330.08 393

MGS-Stereo	264.93 387	208.00 387	362.00 391	512.00 391	350.00 391	326.00 388	443.00 392	410.00 389	210.00 387	232.00 389	215.00 387	125.00 385	217.00 386	216.00 389	127.00 386	122.00 386	223.00 388	230.00 387	487.00 390	255.00 390	250.00 388	223.00 389	272.00 389	228.00 392	241.00 389	220.00 391	214.00 389	235.00 391

EGLCR-Stereo	276.81 388	209.00 388	366.00 392	514.00 392	354.00 392	336.00 389	422.00 390	440.00 391	220.00 389	231.00 388	245.00 389	135.00 386	237.00 388	218.00 390	197.00 390	222.00 391	223.00 388	230.00 387	487.00 390	255.00 390	250.00 388	273.00 390	272.00 389	228.00 392	241.00 389	220.00 391	214.00 389	235.00 391

SGM-ForestM	522.49 391	676.08 393	448.56 393	638.17 393	433.15 393	639.59 393	427.03 391	617.52 393	439.90 393	604.63 393	429.02 393	611.68 392	432.74 391	420.18 393	451.96 393	465.85 393	601.06 392	403.73 391	659.15 392	405.50 393	669.64 392	437.21 392	455.85 392	425.66 395	689.82 394	481.65 394	662.43 394	479.61 394

CBMV_ROB	1133.35 392	1280.38 394	976.92 394	1317.57 394	1021.62 394	1282.66 394	1022.22 394	1213.88 394	982.57 394	1194.12 394	975.90 394	1357.87 393	1090.02 393	943.32 394	1021.85 394	1006.47 394	1309.01 393	986.29 393	1499.40 393	986.35 394	1359.35 393	975.96 393	975.21 393	969.30 396	1337.82 395	1042.34 395	1398.25 395	1073.86 395

111111	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

SGD-Stereo	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-Stereo++	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

IGEV-Stereo+	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

anonymousdsp2	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

anonymousdsp	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

AMNet	10000000.00 393	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 397	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396	10000000.00 396

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

ASD4																								0.20 127

STTRV1_RVC		1.59 274	0.52 204	0.69 244	0.61 246	0.66 240	0.43 215	0.88 234	0.45 216	0.71 203	0.62 248	0.69 239	0.45 217	0.62 239	0.40 205	0.44 209	0.80 250	0.59 245		0.63 248	0.80 244	0.46 214		0.61 251	0.72 246	0.54 239	0.80 248	0.60 244

Low-res two-view benchmark