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

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 79	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 297	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

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

FADNet_RVC	0.10 48	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	1.63 352	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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	1.47 306	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	1.47 306	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	1.46 305	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 68	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 347	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

FADNet-RVC	0.11 60	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	1.79 359	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 60	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	1.74 356	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

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	1.03 274	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

ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 58	0.04 31	0.04 32	2.46 350	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 68	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 339	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

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	1.32 297	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 249	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 247	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 254	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 256	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 249	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 247	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 60	0.05 37	0.61 254	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 286	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 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 46	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 249	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 251	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

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 45	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 45	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 45	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 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 328	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

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 48	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	1.53 347	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

GIO	0.12 68	1.37 300	0.22 139	0.07 44	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 125	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.06 45	0.05 44	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 46	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 47	0.05 42	0.07 47	0.05 41

BEATNet-Init1	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 335	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 47	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 335	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 47	0.07 53

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 95	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 79	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 102	0.06 48	0.06 50	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 50	0.06 50

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

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 50	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 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.07 51	0.08 50	0.06 50
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 48	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 42	0.07 51	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 51	0.07 51	0.07 48	0.06 50	0.07 47	0.07 51	0.08 50	0.06 50

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 79	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 64	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.13 91	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 55	0.07 51	0.09 55	0.07 53

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 62	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.13 62	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.12 83	0.08 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.08 56

ACC	0.09 39	0.13 68	0.12 69	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.12 60	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.11 72	0.08 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.08 56

TS12	0.33 173	0.16 85	1.86 348	0.16 118	0.14 128	0.15 104	0.14 125	1.78 322	0.21 155	0.15 92	0.14 126	0.15 112	0.16 137	1.83 352	0.18 149	0.20 151	0.14 95	0.11 82	0.12 74	0.11 77	0.15 107	0.14 128	0.12 108	0.09 58	0.15 104	0.10 61	0.10 56	0.13 122

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 62	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 55	0.09 58	0.08 52	0.08 56	0.09 58	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.08 54	0.09 55	0.08 56	0.09 54	0.09 58	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.09 58

AnonymousM	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

PVD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

SHD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

SAMSARA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

XQC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTSC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTS	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTSA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

MADNet+	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

MADNet++	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 63	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 60	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.11 69	0.10 61	0.11 70	0.10 64

over v1	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.09 59	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 60	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.09 54	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 58

over-8	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 63	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 60	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.11 69	0.10 61	0.11 70	0.10 64

over-9	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.09 58	0.14 64	0.09 58	0.11 58	0.09 59	0.11 69	0.09 58	0.13 91	0.09 59	0.10 60	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.09 54	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 58

JetRed	0.22 137	0.11 63	0.12 69	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 79	0.11 57	0.11 78	2.93 361	0.11 77	0.11 69	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.12 110	0.11 69	0.11 82	0.11 69	0.11 77	0.11 69	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.11 69	0.11 82	0.11 70	0.11 80

JetBlue	0.23 139	0.12 66	0.13 79	0.12 74	0.12 116	0.12 74	0.11 79	0.14 64	0.12 110	3.07 362	0.12 112	0.12 75	0.11 81	0.11 72	0.13 121	0.13 120	0.12 74	0.12 117	0.13 75	0.11 77	0.12 74	0.13 123	0.12 108	0.14 129	0.13 76	0.12 113	0.12 75	0.11 80

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 43	0.12 74	0.09 58	0.12 74	0.09 58	0.12 60	0.09 58	0.12 62	0.09 59	0.11 69	0.09 58	0.09 53	0.09 59	0.09 58	0.12 74	0.16 137	0.21 137	0.09 59	0.12 74	0.09 59	0.09 54	0.09 58	0.12 74	0.28 181	0.12 75	0.09 58

tt8	0.13 83	0.20 119	0.15 93	0.15 109	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.19 113	0.10 61	0.14 78	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.15 108	0.12 112	0.12 110	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.10 61	0.13 77	0.11 80

CR-RVC	0.40 198	1.89 313	1.85 344	0.15 109	0.13 123	0.17 122	0.14 125	1.84 323	0.14 126	0.20 119	0.14 126	0.13 76	0.13 125	1.86 357	0.14 128	0.14 127	0.13 76	0.13 123	0.13 75	0.13 125	0.13 77	0.14 128	0.13 122	0.19 154	0.18 126	0.13 123	0.13 77	0.21 159

GFORCE	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

F4.4	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.10 59	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.10 64

F5.5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

F8.5	0.12 68	0.17 90	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_9	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_8	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.18 142	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

F7	0.12 68	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.15 108	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_4	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

FORCE_6	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.10 62	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 77	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 77	0.11 80

LACA_dic	0.37 188	1.72 310	1.69 337	0.13 77	0.12 116	0.15 104	0.12 114	1.69 319	0.16 131	0.17 110	0.19 155	0.13 76	0.12 116	1.70 349	0.13 121	0.13 120	0.16 119	0.12 117	0.14 94	0.14 129	0.13 77	0.12 115	0.12 108	0.12 111	0.14 94	0.12 113	0.13 77	0.12 110

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 79	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.14 125	0.14 64	0.13 120	0.14 78	0.13 123	0.14 97	0.14 129	0.13 91	0.14 128	0.13 120	0.13 76	0.13 123	0.13 75	0.13 125	0.12 74	0.13 123	0.12 108	0.13 126	0.12 74	0.14 126	0.13 77	0.14 129
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
UNet	0.19 125	0.13 68	0.09 43	0.13 77	0.09 58	0.13 76	0.09 58	0.13 62	0.09 58	0.90 254	0.09 59	0.13 76	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 295	0.13 76	0.09 59	0.13 75	0.10 62	0.91 287	0.09 59	0.10 59	0.09 58	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.09 58

WiStereo	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.10 62	0.17 129	0.12 112	0.10 60	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.12 108	0.12 111	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 122

tt3	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.13 76	0.12 114	0.18 100	0.10 61	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.12 108	0.10 64	0.14 94	0.11 82	0.14 95	0.12 110

tt5	0.13 83	0.17 90	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.14 97	0.12 116	0.15 108	0.10 62	0.12 110	0.13 76	0.12 117	0.15 111	0.12 116	0.15 107	0.10 63	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.12 113	0.14 95	0.12 110

tt6	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.10 62	0.17 129	0.12 112	0.10 60	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.12 108	0.12 111	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 122

tt7	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.13 77	0.12 116	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.12 112	0.15 112	0.10 62	0.16 116	0.12 112	0.12 110	0.15 109	0.12 117	0.14 94	0.12 116	0.15 107	0.12 115	0.12 108	0.11 81	0.13 76	0.12 113	0.14 95	0.12 110

tt9	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.10 62	0.14 93	0.12 114	0.17 86	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.12 116	0.15 108	0.11 78	0.10 60	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.10 59	0.12 111	0.14 94	0.12 113	0.14 95	0.11 80

S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.10 62	0.15 104	0.10 62	0.30 153	0.10 61	0.14 78	0.17 137	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.15 104	0.10 61	0.14 95	0.10 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.12 68	0.18 99	0.11 62	0.14 95	0.10 62	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.11 78	0.10 60	0.15 109	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.11 77	0.10 64	0.15 104	0.10 61	0.14 95	0.10 64

IPLG	0.12 68	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 79	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 95	0.11 80

MIPNet	0.12 68	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 79	0.14 95	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 95	0.11 80

IPLGR	0.13 83	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.13 120	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.12 116	0.12 83	0.11 78	0.11 79	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.11 82	0.14 95	0.11 80

ACRE	0.13 83	0.16 85	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.15 79	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 79	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 95	0.11 80

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 85	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.14 125	0.14 64	0.14 126	0.14 78	0.14 126	0.14 97	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 127	0.14 95	0.14 130	0.14 94	0.14 129	0.14 94	0.14 128	0.14 126	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 95	0.14 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 85	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.16 139	0.14 64	0.21 155	0.14 78	0.23 164	0.14 97	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 127	0.14 95	0.14 130	0.14 94	0.14 129	0.14 94	0.14 128	0.14 126	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 95	0.16 135

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 99	0.14 85	0.16 118	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.17 86	0.12 110	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.14 102	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.15 109	0.11 80

tt4	0.13 83	0.19 112	0.18 125	0.14 95	0.12 116	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.12 116	0.16 116	0.10 62	0.11 79	0.14 95	0.10 60	0.13 75	0.12 116	0.13 77	0.12 115	0.10 59	0.11 81	0.15 104	0.12 113	0.15 109	0.11 80

TYNG	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.12 74	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.11 78	0.12 62	0.11 77	0.14 97	0.10 62	0.17 129	0.11 78	0.12 110	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.10 64

test_for_model	0.17 116	1.25 286	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 117	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.11 80

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 286	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 117	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.11 80

testlalala	0.17 116	1.25 286	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 117	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.11 80

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 286	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 117	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.11 80

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 286	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 117	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 107	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 109	0.11 80

CIPLG	0.13 83	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.15 79	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.12 83	0.12 112	0.11 79	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.12 113	0.15 109	0.12 110

IPLGR_C	0.13 83	0.16 85	0.14 85	0.15 109	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 79	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 94	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.15 109	0.11 80

DF	0.25 142	1.16 276	1.02 294	0.16 118	0.13 123	0.16 120	0.13 121	1.16 297	0.13 120	0.15 92	0.13 123	0.15 112	0.13 125	0.13 91	0.13 121	0.13 120	0.16 119	0.13 123	0.16 120	0.13 125	0.16 120	0.13 123	0.13 122	0.13 126	0.16 120	0.13 123	0.16 119	0.13 122

castereo++	0.26 147	1.28 297	1.07 302	0.15 109	0.13 123	0.15 104	0.14 125	1.22 304	0.13 120	0.16 106	0.17 137	0.16 123	0.14 129	0.14 102	0.15 134	0.14 127	0.15 109	0.14 130	0.16 120	0.14 129	0.16 120	0.14 128	0.14 126	0.14 129	0.16 120	0.14 126	0.16 119	0.15 132

ITSA-stereo	0.21 135	0.16 85	0.12 69	0.16 118	0.13 123	0.18 126	0.14 125	0.16 82	1.89 367	0.16 106	0.12 112	0.17 127	0.12 116	0.13 91	0.13 121	0.13 120	0.17 125	0.13 123	0.17 123	0.12 116	0.16 120	0.12 115	0.12 108	0.12 111	0.17 123	0.12 113	0.16 119	0.12 110

ICVP	0.13 83	0.16 85	0.11 62	0.16 118	0.11 79	0.16 120	0.11 79	0.16 82	0.11 78	0.16 106	0.11 77	0.16 123	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.16 119	0.11 82	0.16 120	0.11 77	0.16 120	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.16 120	0.11 82	0.16 119	0.11 80
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.24 141	1.32 298	0.86 283	0.17 124	0.11 79	0.17 122	0.11 79	1.05 290	0.12 110	0.16 106	0.11 77	0.16 123	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.17 125	0.11 82	0.17 123	0.11 77	0.17 124	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.17 123	0.11 82	0.17 123	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HSM	0.14 105	0.17 90	0.11 62	0.17 124	0.11 79	0.17 122	0.12 114	0.17 86	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.17 127	0.11 81	0.12 83	0.12 112	0.12 110	0.17 125	0.12 117	0.17 123	0.12 116	0.17 124	0.12 115	0.12 108	0.12 111	0.17 123	0.12 113	0.17 123	0.12 110

CR-Stereo	0.41 200	1.91 316	1.92 353	0.17 124	0.14 128	0.17 122	0.13 121	1.89 325	0.19 150	0.19 116	0.14 126	0.13 76	0.13 125	1.85 355	0.13 121	0.14 127	0.16 119	0.13 123	0.14 94	0.14 129	0.13 77	0.16 138	0.15 129	0.13 126	0.15 104	0.14 126	0.18 125	0.13 122

SFCPSM	0.23 139	0.18 99	0.13 79	0.18 128	0.12 116	0.18 126	0.80 308	0.17 86	0.12 110	0.88 253	0.12 112	0.17 127	0.12 116	0.13 91	0.12 112	0.12 110	0.18 129	0.12 117	0.18 127	0.12 116	1.18 318	0.13 123	0.12 108	0.12 111	0.18 126	0.13 123	0.18 125	0.12 110

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 99	0.12 69	0.18 128	0.12 116	0.18 126	0.12 114	0.18 100	0.13 120	0.18 113	0.12 112	0.18 130	0.12 116	0.13 91	0.12 112	0.13 120	0.18 129	0.13 123	0.18 127	0.12 116	0.19 130	0.12 115	0.13 122	0.12 111	0.18 126	0.12 113	0.18 125	0.12 110

IGEV-FE	0.29 156	2.85 345	0.36 184	0.20 134	0.17 143	0.19 131	0.17 142	0.37 172	0.17 137	0.19 116	0.17 137	0.19 133	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 138	0.19 134	0.17 141	0.19 131	0.17 142	0.19 130	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.19 130	0.17 141	0.19 128	0.17 142

castereo	0.34 177	1.59 305	1.39 322	0.17 124	0.15 134	0.18 126	0.26 172	1.74 321	0.17 137	0.19 116	0.18 152	0.18 130	0.20 156	0.20 148	0.22 163	0.21 154	0.18 129	0.17 141	0.19 131	0.16 138	0.18 126	0.20 158	0.17 135	0.21 160	0.19 130	0.17 141	0.19 128	0.16 135

DDVS	0.15 110	0.18 99	0.13 79	0.18 128	0.13 123	0.19 131	0.13 121	0.18 100	0.13 120	0.18 113	0.13 123	0.18 130	0.13 125	0.13 91	0.13 121	0.13 120	0.18 129	0.13 123	0.18 127	0.13 125	0.18 126	0.13 123	0.13 122	0.10 64	0.19 130	0.14 126	0.19 128	0.13 122

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 99	0.11 62	0.19 131	0.11 79	0.18 126	0.13 121	0.16 82	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.09 53	0.11 78	0.12 110	0.17 125	0.10 60	0.18 127	0.11 77	0.18 126	0.11 78	0.10 59	0.11 81	0.19 130	0.11 82	0.19 128	0.12 110
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 105	0.23 128	0.10 46	0.19 131	0.11 79	0.20 135	0.11 79	0.16 82	0.10 61	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.09 53	0.11 78	0.11 79	0.16 119	0.10 60	0.17 123	0.11 77	0.18 126	0.11 78	0.09 54	0.10 64	0.18 126	0.11 82	0.19 128	0.12 110
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV_Zeroshot_test	0.18 121	0.22 123	0.18 125	0.21 138	0.18 153	0.20 135	0.17 142	0.20 114	0.16 131	0.25 138	0.16 135	0.21 137	0.17 141	0.16 116	0.18 149	0.15 134	0.20 135	0.16 137	0.20 134	0.18 152	0.21 136	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.20 134	0.17 141	0.20 133	0.16 135

DAS	0.20 130	0.20 119	0.20 132	0.20 134	0.20 159	0.20 135	0.20 158	0.20 114	0.20 153	0.20 119	0.20 156	0.20 136	0.20 156	0.20 148	0.20 158	0.20 151	0.20 135	0.20 160	0.20 134	0.20 159	0.20 134	0.20 158	0.20 154	0.20 156	0.20 134	0.20 156	0.20 133	0.20 156

SGM_RVC	0.14 105	0.19 112	0.11 62	0.20 134	0.11 79	0.20 135	0.12 114	0.18 100	0.12 110	0.18 113	0.12 112	0.19 133	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 79	0.18 129	0.11 82	0.19 131	0.11 77	0.19 130	0.11 78	0.11 77	0.11 81	0.20 134	0.11 82	0.20 133	0.12 110
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
depth_test_26	0.19 125	0.36 165	0.26 156	0.21 138	0.14 128	0.21 140	0.14 125	0.36 170	0.14 126	0.20 119	0.14 126	0.24 154	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 127	0.21 138	0.14 130	0.21 137	0.14 129	0.21 136	0.14 128	0.26 170	0.14 129	0.21 138	0.14 126	0.21 136	0.14 129

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 198	2.14 328	1.91 352	0.20 134	0.18 153	0.19 131	0.17 142	2.23 339	0.19 150	0.24 132	0.21 158	0.19 133	0.21 160	0.20 148	0.18 149	0.20 151	0.20 135	0.18 154	0.20 134	0.19 157	0.19 130	0.17 143	0.18 149	0.17 138	0.20 134	0.20 156	0.21 136	0.19 154

LALA_ROB	0.15 110	0.21 121	0.12 69	0.21 138	0.12 116	0.20 135	0.14 125	0.20 114	0.12 110	0.22 125	0.12 112	0.16 123	0.12 116	0.10 56	0.12 112	0.12 110	0.21 138	0.11 82	0.22 139	0.12 116	0.20 134	0.12 115	0.11 77	0.12 111	0.21 138	0.14 126	0.21 136	0.13 122

DepthFocus	0.18 121	0.22 123	0.15 93	0.22 141	0.15 134	0.22 142	0.15 133	0.21 117	0.15 129	0.21 122	0.15 131	0.21 137	0.15 134	0.15 108	0.15 134	0.15 134	0.21 138	0.15 135	0.22 139	0.15 136	0.22 140	0.15 134	0.15 129	0.15 134	0.22 141	0.15 134	0.22 139	0.15 132

Pointernet	0.22 137	0.41 176	0.38 188	0.22 141	0.17 143	0.22 142	0.17 142	0.41 189	0.17 137	0.22 125	0.17 137	0.22 141	0.17 141	0.18 142	0.18 149	0.18 147	0.23 147	0.18 154	0.23 147	0.18 152	0.23 147	0.18 154	0.17 135	0.17 138	0.22 141	0.18 153	0.22 139	0.17 142

WAO-6	0.30 160	0.22 123	0.23 145	0.22 141	0.23 167	0.23 151	0.22 163	0.22 125	0.23 164	2.21 338	0.22 161	0.22 141	0.22 163	0.22 155	0.22 163	0.23 160	0.22 142	0.23 168	0.22 139	0.22 163	0.22 140	0.22 161	0.22 159	0.22 163	0.23 147	0.23 165	0.22 139	0.22 162

IMH-64-1	0.29 156	0.23 128	0.23 145	0.23 149	0.22 161	0.22 142	0.23 165	0.22 125	0.22 160	2.02 328	0.23 164	0.23 147	0.22 163	0.23 160	0.23 166	0.23 160	0.23 147	0.22 162	0.23 147	0.22 163	0.22 140	0.22 161	0.22 159	0.22 163	0.22 141	0.22 162	0.22 139	0.22 162

IMH-64	0.29 156	0.23 128	0.23 145	0.23 149	0.22 161	0.22 142	0.23 165	0.22 125	0.22 160	2.02 328	0.23 164	0.23 147	0.22 163	0.23 160	0.23 166	0.23 160	0.23 147	0.22 162	0.23 147	0.22 163	0.22 140	0.22 161	0.22 159	0.22 163	0.22 141	0.22 162	0.22 139	0.22 162

MSKI-zero shot	0.19 125	0.21 121	0.16 95	0.22 141	0.16 139	0.23 151	0.17 142	0.22 125	0.17 137	0.22 125	0.17 137	0.22 141	0.16 137	0.19 147	0.16 137	0.17 138	0.23 147	0.16 137	0.22 139	0.16 138	0.22 140	0.17 143	0.16 133	0.17 138	0.22 141	0.19 155	0.22 139	0.16 135

MIM_Stereo	0.19 125	0.23 128	0.18 125	0.22 141	0.16 139	0.22 142	0.16 139	0.21 117	0.16 131	0.22 125	0.17 137	0.21 137	0.17 141	0.20 148	0.18 149	0.17 138	0.22 142	0.18 154	0.22 139	0.16 138	0.21 136	0.16 138	0.17 135	0.17 138	0.21 138	0.16 139	0.22 139	0.20 156

dd	0.18 121	0.22 123	0.16 95	0.22 141	0.15 134	0.22 142	0.15 133	0.21 117	0.15 129	0.21 122	0.15 131	0.21 137	0.15 134	0.15 108	0.15 134	0.15 134	0.22 142	0.14 130	0.22 139	0.14 129	0.22 140	0.15 134	0.16 133	0.15 134	0.23 147	0.15 134	0.22 139	0.16 135

dad	0.18 121	0.23 128	0.16 95	0.22 141	0.15 134	0.22 142	0.15 133	0.22 125	0.16 131	0.21 122	0.15 131	0.22 141	0.15 134	0.15 108	0.16 137	0.17 138	0.23 147	0.17 141	0.23 147	0.15 136	0.22 140	0.15 134	0.15 129	0.15 134	0.22 141	0.15 134	0.22 139	0.16 135

ACV-stereo	0.20 130	0.23 128	0.17 106	0.23 149	0.17 143	0.23 151	0.17 142	0.23 134	0.17 137	0.23 131	0.17 137	0.23 147	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 138	0.24 152	0.17 141	0.23 147	0.17 142	0.24 150	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.23 147	0.17 141	0.23 148	0.17 142

iResNet	0.19 125	0.23 128	0.17 106	0.22 141	0.17 143	0.22 142	0.19 156	0.22 125	0.17 137	0.22 125	0.17 137	0.22 141	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 138	0.22 142	0.17 141	0.22 139	0.17 142	0.23 147	0.17 143	0.18 149	0.17 138	0.23 147	0.17 141	0.23 148	0.17 142

LACA2	0.20 130	0.27 147	0.22 139	0.24 154	0.17 143	0.24 155	0.17 142	0.26 144	0.17 137	0.24 132	0.17 137	0.24 154	0.17 141	0.21 152	0.17 141	0.17 138	0.24 152	0.17 141	0.24 153	0.17 142	0.24 150	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.24 153	0.17 141	0.24 150	0.17 142

LACA1	0.20 130	0.27 147	0.22 139	0.24 154	0.17 143	0.24 155	0.17 142	0.27 147	0.17 137	0.24 132	0.17 137	0.24 154	0.17 141	0.21 152	0.17 141	0.17 138	0.24 152	0.17 141	0.24 153	0.17 142	0.24 150	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.24 153	0.17 141	0.24 150	0.17 142

VIP-Stereo	0.36 183	2.00 318	1.11 306	0.26 165	0.16 139	0.24 155	0.15 133	2.00 336	0.23 164	0.24 132	0.15 131	0.23 147	0.16 137	0.16 116	0.16 137	0.15 134	0.24 152	0.15 135	0.24 153	0.16 138	0.24 150	0.15 134	0.15 129	0.20 156	0.24 153	0.15 134	0.24 150	0.15 132

CASnet	0.32 170	0.53 211	0.34 181	0.27 168	0.31 208	0.34 181	0.29 201	0.31 154	0.32 204	0.25 138	0.31 207	0.27 169	0.40 237	0.45 238	0.27 181	0.30 198	0.26 167	0.40 236	0.28 170	0.37 226	0.28 165	0.39 234	0.29 191	0.40 240	0.29 171	0.28 181	0.24 150	0.30 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MMNet	0.30 160	0.24 136	0.17 106	0.24 154	0.17 143	0.24 155	0.17 142	0.23 134	0.18 148	1.21 290	0.17 137	0.23 147	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.89 307	0.24 152	0.17 141	0.24 153	0.17 142	1.22 323	0.16 138	0.17 135	0.17 138	0.24 153	0.17 141	0.24 150	0.17 142

delet	0.30 160	0.24 136	0.17 106	0.24 154	0.17 143	0.24 155	0.17 142	0.23 134	0.16 131	1.21 290	0.17 137	0.24 154	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.91 311	0.24 152	0.17 141	0.24 153	0.17 142	1.23 325	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.24 153	0.17 141	0.24 150	0.17 142

psm_up	0.30 160	0.24 136	0.17 106	0.25 159	0.17 143	0.24 155	0.17 142	0.24 138	0.17 137	1.20 289	0.17 137	0.23 147	0.17 141	0.17 129	0.18 149	0.90 310	0.24 152	0.17 141	0.25 160	0.17 142	1.24 328	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.24 153	0.17 141	0.24 150	0.17 142

UPFNet	0.29 156	0.24 136	0.16 95	0.24 154	0.16 139	0.24 155	0.16 139	0.23 134	0.16 131	1.19 287	0.16 135	0.23 147	0.16 137	0.17 129	0.16 137	0.89 307	0.24 152	0.16 137	0.24 153	0.18 152	1.20 321	0.16 138	0.17 135	0.16 137	0.24 153	0.16 139	0.24 150	0.16 135

AANet_RVC	0.61 247	0.31 156	5.05 383	0.31 175	0.19 157	0.24 155	0.20 158	5.86 379	0.20 153	0.24 132	0.18 152	0.25 159	0.20 156	0.23 160	0.21 159	0.18 147	0.37 190	0.18 154	0.24 153	0.19 157	0.25 154	0.19 157	0.19 152	0.19 154	0.24 153	0.15 134	0.24 150	0.20 156

LACA3	0.21 135	0.27 147	0.23 145	0.25 159	0.17 143	0.25 163	0.17 142	0.28 148	0.17 137	0.25 138	0.17 137	0.25 159	0.17 141	0.22 155	0.17 141	0.17 138	0.25 160	0.17 141	0.25 160	0.17 142	0.25 154	0.17 143	0.17 135	0.17 138	0.25 161	0.17 141	0.25 159	0.17 142

model_zeroshot	0.27 149	0.30 154	0.19 130	0.36 189	0.23 167	0.25 163	0.27 176	0.33 156	0.21 155	0.35 156	0.22 161	0.25 159	0.27 179	0.26 168	0.23 166	0.26 168	0.35 181	0.22 162	0.36 184	0.23 168	0.25 154	0.27 175	0.27 174	0.23 167	0.36 184	0.22 162	0.25 159	0.27 179

UNDER WATER-64	0.31 168	0.25 140	0.25 151	0.26 165	0.26 172	0.25 163	0.26 172	0.25 139	0.26 175	1.69 312	0.26 176	0.25 159	0.25 170	0.25 165	0.26 177	0.26 168	0.25 160	0.26 175	0.26 164	0.26 176	0.25 154	0.25 168	0.25 166	0.25 171	0.26 166	0.26 174	0.25 159	0.26 175

LoS_RVC	0.25 142	0.25 140	0.25 151	0.25 159	0.25 170	0.25 163	0.25 170	0.25 139	0.25 168	0.25 138	0.25 172	0.25 159	0.25 170	0.26 168	0.25 172	0.26 168	0.25 160	0.25 171	0.26 164	0.25 172	0.25 154	0.25 168	0.25 166	0.25 171	0.25 161	0.25 170	0.25 159	0.25 169

tt_ll	0.25 142	0.25 140	0.25 151	0.25 159	0.25 170	0.25 163	0.25 170	0.25 139	0.25 168	0.25 138	0.25 172	0.25 159	0.25 170	0.26 168	0.25 172	0.26 168	0.25 160	0.25 171	0.26 164	0.25 172	0.25 154	0.25 168	0.25 166	0.25 171	0.25 161	0.25 170	0.25 159	0.25 169

CAS	0.25 142	0.25 140	0.25 151	0.25 159	0.26 172	0.26 170	0.26 172	0.25 139	0.25 168	0.25 138	0.25 172	0.25 159	0.25 170	0.25 165	0.25 172	0.25 165	0.26 167	0.25 171	0.26 164	0.26 176	0.25 154	0.25 168	0.25 166	0.26 175	0.25 161	0.26 174	0.25 159	0.25 169

LoS	0.25 142	0.25 140	0.27 159	0.27 168	0.26 172	0.25 163	0.26 172	0.26 144	0.25 168	0.26 145	0.25 172	0.25 159	0.25 170	0.26 168	0.25 172	0.25 165	0.25 160	0.25 171	0.25 160	0.25 172	0.27 163	0.25 168	0.26 170	0.26 175	0.26 166	0.25 170	0.25 159	0.25 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CFNet	0.55 238	0.25 140	0.18 125	0.25 159	0.18 153	0.25 163	0.18 155	0.25 139	0.18 148	0.25 138	0.18 152	0.25 159	0.18 154	0.18 142	0.18 149	0.18 147	0.25 160	0.18 154	0.25 160	0.18 152	5.31 395	4.36 395	0.18 149	0.18 152	0.25 161	0.18 153	0.25 159	0.18 153

iResNetv2_ROB	0.20 130	0.22 123	0.19 130	0.23 149	0.19 157	0.22 142	0.17 142	0.22 125	0.17 137	0.22 125	0.17 137	0.22 141	0.17 141	0.18 142	0.18 149	0.19 150	0.22 142	0.17 141	0.23 147	0.17 142	0.25 154	0.18 154	0.17 135	0.18 152	0.23 147	0.17 141	0.25 159	0.17 142

small-0shot	0.27 149	0.27 147	0.26 156	0.26 165	0.27 177	0.27 171	0.27 176	0.26 144	0.26 175	0.27 146	0.27 180	0.26 168	0.26 176	0.26 168	0.26 177	0.27 177	0.27 169	0.26 175	0.27 168	0.27 180	0.26 162	0.27 175	0.26 170	0.26 175	0.27 168	0.27 177	0.27 168	0.26 175

SQANet	0.33 173	0.28 151	0.28 162	0.28 172	0.28 182	0.29 173	0.28 184	0.28 148	0.28 184	1.59 309	0.28 185	0.28 171	0.28 182	0.28 182	0.28 186	0.28 180	0.28 171	0.28 181	0.29 171	0.28 183	0.28 165	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.28 170	0.28 181	0.28 169	0.28 183

TorneroNet-64	0.69 260	0.65 232	0.30 173	0.27 168	0.47 254	0.28 172	0.35 217	0.34 162	0.80 302	7.93 402	0.29 195	0.30 174	0.31 204	0.81 300	0.28 186	0.27 177	0.29 172	0.28 181	0.85 292	0.83 310	0.62 264	0.28 183	0.30 201	0.28 185	0.52 251	0.29 200	0.29 170	0.27 179

DEFOM-Stereo	0.43 210	1.60 307	1.47 327	0.30 173	0.28 182	0.31 176	0.28 184	1.65 318	0.25 168	0.29 148	0.26 176	0.30 174	0.29 194	0.27 176	0.26 177	0.26 168	0.30 173	0.29 194	0.30 174	0.26 176	0.29 167	0.29 199	0.27 174	0.26 175	0.30 172	0.29 200	0.30 171	0.29 198

DLNR_Zeroshot_test	0.27 149	0.30 154	0.23 145	0.30 173	0.22 161	0.31 176	0.24 168	0.29 151	0.23 164	0.38 168	0.23 164	0.29 172	0.23 167	0.22 155	0.23 166	0.23 160	0.30 173	0.34 213	0.29 171	0.23 168	0.29 167	0.29 199	0.22 159	0.23 167	0.30 172	0.23 165	0.30 171	0.23 166

GeoAtt-L (ZS)	0.26 147	0.31 156	0.25 151	0.31 175	0.22 161	0.30 174	0.20 158	0.34 162	0.22 160	0.32 150	0.23 164	0.30 174	0.21 160	0.24 164	0.22 163	0.21 154	0.30 173	0.22 162	0.29 171	0.21 161	0.31 169	0.21 160	0.21 155	0.22 163	0.33 175	0.23 165	0.32 173	0.25 169

GES	0.43 210	0.41 176	0.31 176	0.35 184	0.30 204	0.47 239	0.28 184	0.33 156	0.28 184	0.35 156	0.29 195	2.95 365	0.38 226	0.35 206	0.30 203	0.34 212	0.34 178	0.30 201	0.33 175	0.30 204	0.35 176	0.30 203	0.33 210	0.33 214	0.33 175	0.31 208	0.33 174	0.29 198

MLCV	0.30 160	0.33 160	0.28 162	0.34 180	0.28 182	0.33 179	0.28 184	0.33 156	0.29 192	0.33 151	0.27 180	0.33 177	0.28 182	0.26 168	0.29 197	0.28 180	0.33 177	0.28 181	0.33 175	0.28 183	0.33 171	0.27 175	0.28 180	0.28 185	0.33 175	0.28 181	0.33 174	0.28 183

iResNet_ROB	0.28 154	0.32 159	0.24 150	0.33 178	0.26 172	0.32 178	0.24 168	0.33 156	0.25 168	0.33 151	0.24 170	0.35 182	0.24 169	0.23 160	0.24 171	0.25 165	0.32 176	0.24 170	0.36 184	0.24 171	0.32 170	0.28 183	0.24 165	0.24 170	0.32 174	0.24 169	0.33 174	0.24 168

DN-CSS_ROB	0.30 160	0.34 161	0.29 167	0.34 180	0.27 177	0.34 181	0.28 184	0.33 156	0.27 178	0.34 154	0.27 180	0.34 179	0.28 182	0.29 187	0.27 181	0.26 168	0.35 181	0.29 194	0.33 175	0.28 183	0.34 172	0.28 183	0.28 180	0.27 180	0.34 178	0.28 181	0.33 174	0.28 183

anonymity	0.30 160	0.34 161	0.27 159	0.33 178	0.27 177	0.33 179	0.28 184	0.33 156	0.28 184	0.33 151	0.28 185	0.33 177	0.28 182	0.28 182	0.28 186	0.28 180	0.34 178	0.28 181	0.34 178	0.28 183	0.34 172	0.27 175	0.27 174	0.27 180	0.34 178	0.28 181	0.34 178	0.28 183

iRaft-Stereo_20w	0.30 160	0.46 195	0.27 159	0.34 180	0.26 172	0.35 183	0.28 184	0.34 162	0.26 175	0.34 154	0.26 176	0.34 179	0.26 176	0.26 168	0.26 177	0.26 168	0.34 178	0.26 175	0.34 178	0.26 176	0.34 172	0.26 174	0.26 170	0.26 175	0.34 178	0.26 174	0.34 178	0.26 175

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.28 154	0.37 167	0.26 156	0.35 184	0.23 167	0.35 183	0.23 165	0.37 172	0.23 164	0.35 156	0.23 164	0.35 182	0.23 167	0.25 165	0.23 166	0.23 160	0.35 181	0.23 168	0.35 180	0.23 168	0.35 176	0.23 166	0.23 163	0.23 167	0.35 181	0.23 165	0.35 180	0.23 166

CES	0.38 194	0.34 161	0.44 205	0.43 224	0.33 215	0.37 193	0.44 250	0.37 172	0.38 225	0.45 199	0.35 218	0.35 182	0.41 238	0.45 238	0.36 219	0.36 217	0.36 187	0.45 248	0.43 226	0.35 219	0.34 172	0.46 247	0.36 220	0.36 223	0.42 223	0.34 216	0.35 180	0.38 229

HGLStereo	0.27 149	0.25 140	0.21 138	0.35 184	0.21 160	0.35 183	0.21 161	0.34 162	0.21 155	0.39 173	0.21 158	0.34 179	0.21 160	0.22 155	0.21 159	0.21 154	0.35 181	0.22 162	0.35 180	0.22 163	0.35 176	0.22 161	0.21 155	0.21 160	0.35 181	0.21 159	0.35 180	0.21 159

ETE_ROB	0.35 182	0.35 164	0.35 182	0.35 184	0.35 220	0.35 183	0.35 217	0.35 166	0.35 216	0.35 156	0.35 218	0.35 182	0.35 216	0.35 206	0.35 215	0.35 215	0.35 181	0.35 217	0.35 180	0.35 219	0.35 176	0.35 215	0.35 215	0.35 220	0.35 181	0.35 217	0.35 180	0.35 218

RSM	0.33 173	0.36 165	0.31 176	0.39 209	0.32 212	0.36 189	0.30 208	0.35 166	0.38 225	0.35 156	0.31 207	0.35 182	0.30 202	0.30 193	0.31 207	0.30 198	0.36 187	0.31 205	0.36 184	0.30 204	0.36 181	0.31 206	0.31 204	0.31 207	0.36 184	0.31 208	0.36 184	0.31 209

Any-RAFT	0.32 170	0.45 191	0.29 167	0.36 189	0.29 196	0.36 189	0.29 201	0.36 170	0.29 192	0.35 156	0.29 195	0.35 182	0.28 182	0.27 176	0.28 186	0.28 180	0.35 181	0.28 181	0.35 180	0.28 183	0.35 176	0.28 183	0.29 191	0.29 199	0.36 184	0.29 200	0.36 184	0.29 198

DMCA	0.36 183	0.38 169	0.37 186	0.35 184	0.35 220	0.35 183	0.36 223	0.35 166	0.36 221	0.36 163	0.37 228	0.36 189	0.36 221	0.36 211	0.35 215	0.37 220	0.36 187	0.36 219	0.36 184	0.36 223	0.36 181	0.35 215	0.36 220	0.36 223	0.37 188	0.36 221	0.36 184	0.36 223

LG-Stereo_L2	0.32 170	0.45 191	0.36 184	0.37 191	0.27 177	0.37 193	0.27 176	0.43 195	0.27 178	0.36 163	0.31 207	0.36 189	0.27 179	0.27 176	0.27 181	0.30 198	0.37 190	0.27 179	0.37 188	0.27 180	0.37 183	0.27 175	0.27 174	0.27 180	0.37 188	0.27 177	0.37 187	0.27 179

XPNet_ROB	0.37 188	0.37 167	0.37 186	0.37 191	0.37 226	0.37 193	0.37 229	0.37 172	0.37 223	0.37 165	0.37 228	0.37 191	0.37 223	0.37 213	0.37 222	0.37 220	0.37 190	0.37 225	0.37 188	0.37 226	0.37 183	0.37 221	0.37 224	0.37 229	0.37 188	0.37 227	0.37 187	0.37 226

NBS	0.37 188	0.38 169	0.38 188	0.38 195	0.39 235	0.37 193	0.36 223	0.37 172	0.37 223	0.37 165	0.35 218	0.37 191	0.39 235	0.37 213	0.38 224	0.39 231	0.38 193	0.36 219	0.37 188	0.36 223	0.38 186	0.37 221	0.39 234	0.37 229	0.38 191	0.35 217	0.38 189	0.39 235

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 188	0.65 232	0.60 249	0.38 195	0.31 208	0.38 198	0.31 211	0.65 238	0.32 204	0.37 165	0.32 210	0.37 191	0.32 207	0.32 197	0.32 209	0.32 207	0.38 193	0.32 209	0.38 193	0.32 210	0.38 186	0.32 209	0.32 205	0.32 209	0.38 191	0.32 210	0.38 189	0.32 211

DCVSM-stereo	0.27 149	0.38 169	0.22 139	0.38 195	0.22 161	0.38 198	0.22 163	0.29 151	0.22 160	0.29 148	0.22 161	0.29 172	0.22 163	0.22 155	0.21 159	0.21 154	0.38 193	0.22 162	0.38 193	0.22 163	0.38 186	0.22 161	0.21 155	0.25 171	0.38 191	0.21 159	0.38 189	0.21 159

WAO-7	0.46 216	0.38 169	0.38 188	0.38 195	0.38 230	0.38 198	0.38 232	0.38 177	0.38 225	2.57 355	0.38 231	0.38 196	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.38 193	0.38 228	0.38 193	0.38 230	0.38 186	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.38 191	0.38 231	0.38 189	0.38 229

HanzoNet	0.47 218	0.39 174	0.38 188	0.38 195	0.38 230	0.38 198	0.38 232	0.40 187	0.38 225	2.63 356	0.38 231	0.38 196	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.39 231	0.38 193	0.38 228	0.38 193	0.42 245	0.38 186	0.39 234	0.39 234	0.38 231	0.38 191	0.38 231	0.38 189	0.39 235

IMH	0.47 218	0.40 175	0.39 192	0.38 195	0.38 230	0.38 198	0.38 232	0.38 177	0.40 234	2.79 359	0.38 231	0.38 196	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.39 206	0.38 228	0.38 193	0.40 239	0.38 186	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.38 191	0.38 231	0.38 189	0.38 229

RAFT-Test	0.34 177	0.45 191	0.30 173	0.38 195	0.32 212	0.40 210	0.32 214	0.39 183	0.32 204	0.39 173	0.30 203	0.37 191	0.29 194	0.30 193	0.30 203	0.29 193	0.38 193	0.30 201	0.38 193	0.29 196	0.38 186	0.29 199	0.29 191	0.30 205	0.38 191	0.30 205	0.38 189	0.30 205

IER	0.56 241	2.72 344	2.20 357	0.38 195	0.29 196	0.38 198	0.27 176	2.77 355	0.27 178	0.38 168	0.28 185	0.37 191	0.25 170	0.26 168	0.25 172	0.26 168	0.38 193	0.29 194	0.38 193	0.25 172	0.39 197	0.25 168	0.29 191	0.29 199	0.40 205	0.25 170	0.38 189	0.25 169

CFNet_pseudo	1.01 307	9.78 394	0.29 167	0.38 195	0.28 182	0.38 198	0.28 184	0.38 177	0.28 184	0.39 173	0.28 185	0.39 202	0.28 182	9.50 402	0.29 197	0.28 180	0.38 193	0.28 181	0.38 193	0.28 183	0.38 186	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.38 191	0.28 181	0.38 189	0.28 183

pcwnet_v2	1.01 307	9.73 393	0.28 162	0.38 195	0.28 182	0.38 198	0.28 184	0.38 177	0.28 184	0.38 168	0.28 185	0.39 202	0.28 182	9.61 403	0.28 186	0.28 180	0.38 193	0.28 181	0.38 193	0.28 183	0.38 186	0.28 183	0.29 191	0.28 185	0.38 191	0.28 181	0.38 189	0.28 183

RAFT + AFF	0.34 177	0.29 152	0.32 179	0.31 175	0.30 204	0.39 207	0.32 214	0.39 183	0.30 196	0.39 173	0.32 210	0.39 202	0.32 207	0.35 206	0.36 219	0.32 207	0.38 193	0.31 205	0.38 193	0.31 209	0.38 186	0.28 183	0.37 224	0.34 216	0.38 191	0.30 205	0.38 189	0.28 183

UCFNet_RVC	1.03 312	10.10 397	0.28 162	0.38 195	0.28 182	0.39 207	0.28 184	0.38 177	0.28 184	0.39 173	0.28 185	0.39 202	0.29 194	9.62 404	0.28 186	0.28 180	0.38 193	0.28 181	0.38 193	0.28 183	0.39 197	0.28 183	0.29 191	0.28 185	0.39 202	0.28 181	0.38 189	0.29 198

SCION-MonSter(vits)	0.31 168	0.76 246	0.22 139	0.19 131	0.15 134	0.19 131	0.15 133	0.41 189	0.27 178	0.38 168	0.27 180	0.38 196	0.27 179	0.27 176	0.27 181	0.27 177	0.40 210	0.27 179	0.39 205	0.27 180	0.39 197	0.27 175	0.27 174	0.27 180	0.39 202	0.27 177	0.39 201	0.27 179

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 188	0.64 230	0.59 247	0.38 195	0.31 208	0.38 198	0.31 211	0.65 238	0.32 204	0.38 168	0.32 210	0.38 196	0.32 207	0.32 197	0.32 209	0.32 207	0.38 193	0.32 209	0.39 205	0.32 210	0.39 197	0.32 209	0.32 205	0.32 209	0.39 202	0.32 210	0.39 201	0.32 211

Venus	0.46 216	0.38 169	0.40 193	0.38 195	0.38 230	0.39 207	0.38 232	0.38 177	0.38 225	2.71 357	0.38 231	0.38 196	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.38 193	0.38 228	0.38 193	0.38 230	0.38 186	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.38 191	0.38 231	0.39 201	0.38 229

DDF-Stereo	0.37 188	0.57 221	0.50 227	0.40 210	0.32 212	0.40 210	0.32 214	0.53 222	0.32 204	0.39 173	0.32 210	0.39 202	0.32 207	0.32 197	0.32 209	0.32 207	0.40 210	0.32 209	0.40 208	0.32 210	0.40 204	0.32 209	0.32 205	0.32 209	0.40 205	0.32 210	0.40 204	0.32 211

GMOStereo	0.50 221	0.44 189	2.38 363	0.40 210	0.34 217	0.42 223	0.36 223	1.96 330	0.34 211	0.41 182	0.36 222	0.42 220	0.35 216	0.34 202	0.38 224	0.31 203	0.39 206	0.34 213	0.40 208	0.33 216	0.39 197	0.33 212	0.33 210	0.34 216	0.40 205	0.36 221	0.40 204	0.32 211

error version	0.50 221	0.44 189	2.38 363	0.40 210	0.34 217	0.42 223	0.36 223	1.96 330	0.34 211	0.41 182	0.36 222	0.42 220	0.35 216	0.34 202	0.38 224	0.31 203	0.39 206	0.34 213	0.40 208	0.33 216	0.39 197	0.33 212	0.33 210	0.34 216	0.40 205	0.36 221	0.40 204	0.32 211

test_1	0.65 252	4.37 361	2.38 363	0.40 210	0.34 217	0.42 223	0.36 223	1.96 330	0.34 211	0.41 182	0.36 222	0.42 220	0.35 216	0.34 202	0.38 224	0.31 203	0.39 206	0.34 213	0.40 208	0.33 216	0.39 197	0.33 212	0.33 210	0.34 216	0.40 205	0.36 221	0.40 204	0.32 211

testmc14	1.23 332	8.86 392	7.15 395	0.43 224	0.30 204	0.41 214	0.29 201	9.05 400	0.34 211	0.42 193	0.30 203	0.41 215	0.29 194	0.32 197	0.30 203	0.29 193	0.42 219	0.30 201	0.42 222	0.30 204	0.41 205	0.30 203	0.30 201	0.29 199	0.41 210	0.29 200	0.41 208	0.29 198

TestStereo_HL3	1.20 325	0.41 176	10.53 401	0.44 227	0.28 182	0.41 214	0.28 184	13.40 402	0.30 196	0.41 182	0.28 185	0.40 210	0.28 182	0.28 182	0.28 186	0.28 180	0.42 219	0.28 181	0.41 213	0.28 183	0.41 205	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

TestStereo_HL2	1.22 327	0.41 176	10.61 403	0.44 227	0.28 182	0.41 214	0.28 184	13.91 404	0.30 196	0.41 182	0.29 195	0.40 210	0.28 182	0.29 187	0.28 186	0.28 180	0.42 219	0.28 181	0.41 213	0.28 183	0.41 205	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

GGDA	1.23 332	0.41 176	11.21 404	0.45 232	0.28 182	0.42 223	0.28 184	13.66 403	0.30 196	0.41 182	0.29 195	0.40 210	0.29 194	0.28 182	0.29 197	0.29 193	0.43 225	0.28 181	0.41 213	0.28 183	0.41 205	0.28 183	0.29 191	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

TestStereo-Hl	1.20 325	0.41 176	10.60 402	0.44 227	0.28 182	0.41 214	0.28 184	13.37 401	0.30 196	0.41 182	0.28 185	0.40 210	0.28 182	0.28 182	0.28 186	0.28 180	0.42 219	0.28 181	0.41 213	0.28 183	0.41 205	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

MCSU-Stereo	1.22 327	8.85 390	7.17 396	0.42 221	0.29 196	0.41 214	0.29 201	8.80 399	0.30 196	0.42 193	0.29 195	0.40 210	0.29 194	0.30 193	0.29 197	0.29 193	0.41 214	0.29 194	0.41 213	0.29 196	0.41 205	0.29 199	0.29 191	0.29 199	0.41 210	0.29 200	0.41 208	0.30 205

gcap_with_dpt	0.34 177	0.42 186	0.29 167	0.42 221	0.29 196	0.42 223	0.29 201	0.39 183	0.29 192	0.39 173	0.29 195	0.39 202	0.29 194	0.29 187	0.29 197	0.28 180	0.42 219	0.29 194	0.42 222	0.29 196	0.42 216	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

GCAP-BAT	0.34 177	0.42 186	0.29 167	0.42 221	0.29 196	0.42 223	0.29 201	0.39 183	0.29 192	0.39 173	0.29 195	0.39 202	0.29 194	0.29 187	0.29 197	0.28 180	0.42 219	0.29 194	0.42 222	0.29 196	0.42 216	0.28 183	0.28 180	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.41 208	0.28 183

GwcNet-ADL	0.41 200	0.41 176	0.41 196	0.41 217	0.41 239	0.41 214	0.41 241	0.41 189	0.41 238	0.41 182	0.41 242	0.41 215	0.41 238	0.41 227	0.41 241	0.41 234	0.41 214	0.41 239	0.41 213	0.41 240	0.41 205	0.41 239	0.41 238	0.41 241	0.41 210	0.41 240	0.41 208	0.41 240

PSMNet-ADL	0.41 200	0.41 176	0.41 196	0.41 217	0.41 239	0.41 214	0.41 241	0.41 189	0.41 238	0.41 182	0.41 242	0.41 215	0.41 238	0.41 227	0.41 241	0.41 234	0.41 214	0.41 239	0.41 213	0.41 240	0.41 205	0.41 239	0.41 238	0.41 241	0.41 210	0.41 240	0.41 208	0.41 240

GANet-ADL	0.41 200	0.41 176	0.41 196	0.41 217	0.41 239	0.41 214	0.41 241	0.41 189	0.41 238	0.41 182	0.41 242	0.41 215	0.41 238	0.41 227	0.41 241	0.41 234	0.41 214	0.41 239	0.41 213	0.41 240	0.41 205	0.41 239	0.41 238	0.41 241	0.41 210	0.41 240	0.41 208	0.41 240

ADLNet	0.41 200	0.41 176	0.41 196	0.41 217	0.41 239	0.41 214	0.41 241	0.41 189	0.41 238	0.41 182	0.41 242	0.41 215	0.41 238	0.41 227	0.41 241	0.41 234	0.41 214	0.41 239	0.41 213	0.41 240	0.41 205	0.41 239	0.41 238	0.41 241	0.41 210	0.41 240	0.41 208	0.41 240

GIP-stereo	0.38 194	0.56 218	0.40 193	0.45 232	0.33 215	0.44 231	0.35 217	0.49 212	0.33 210	0.43 196	0.32 210	0.42 220	0.31 204	0.33 201	0.33 212	0.34 212	0.40 210	0.32 209	0.40 208	0.32 210	0.43 219	0.38 225	0.33 210	0.32 209	0.43 224	0.32 210	0.42 220	0.34 217

DGSMNet	0.33 173	0.42 186	0.28 162	0.40 210	0.28 182	0.40 210	0.28 184	0.40 187	0.28 184	0.40 181	0.28 185	0.39 202	0.28 182	0.27 176	0.28 186	0.28 180	0.40 210	0.28 181	0.42 222	0.29 196	0.41 205	0.31 206	0.29 191	0.28 185	0.41 210	0.28 181	0.42 220	0.29 198

GREAT-IGEV	0.36 183	0.46 195	0.33 180	0.43 224	0.30 204	0.43 229	0.30 208	0.45 198	0.30 196	0.42 193	0.30 203	0.43 224	0.30 202	0.30 193	0.30 203	0.30 198	0.43 225	0.30 201	0.43 226	0.30 204	0.43 219	0.30 203	0.30 201	0.30 205	0.43 224	0.30 205	0.43 222	0.30 205
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccs_rob	1.00 302	10.06 396	0.31 176	0.44 227	0.31 208	0.43 229	0.31 211	0.43 195	0.32 204	0.45 199	0.32 210	1.20 325	0.31 204	7.02 401	0.31 207	0.31 203	0.44 227	0.31 205	0.44 228	0.32 210	0.44 221	0.31 206	0.32 205	0.32 209	0.44 226	0.32 210	0.43 222	0.31 209

quiztm	0.41 200	0.45 191	0.40 193	0.44 227	0.39 235	0.45 232	0.39 239	0.44 197	0.40 234	0.45 199	0.39 239	0.45 227	0.39 235	0.39 225	0.40 238	0.39 231	0.45 228	0.40 236	0.45 229	0.39 237	0.44 221	0.39 234	0.39 234	0.39 238	0.44 226	0.39 237	0.44 224	0.39 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 194	1.06 269	0.54 236	0.59 265	0.27 177	0.46 233	0.27 176	0.46 199	0.27 178	0.46 202	0.27 180	0.46 228	0.26 176	0.27 176	0.27 181	0.26 168	0.46 229	0.26 175	0.45 229	0.30 204	0.46 223	0.27 175	0.27 174	0.27 180	0.46 228	0.27 177	0.45 225	0.26 175

otaku	0.52 226	0.46 195	0.48 220	0.46 234	0.46 250	0.46 233	0.46 252	0.46 199	0.47 256	1.88 316	0.46 252	0.46 228	0.46 251	0.46 240	0.46 252	0.46 245	0.47 233	0.46 249	0.46 231	0.46 252	0.47 227	0.46 247	0.46 247	0.46 252	0.47 234	0.46 251	0.46 226	0.47 253

Dean	0.52 226	0.46 195	0.48 220	0.46 234	0.46 250	0.46 233	0.46 252	0.46 199	0.46 250	1.90 317	0.46 252	0.47 233	0.46 251	0.46 240	0.46 252	0.46 245	0.48 238	0.46 249	0.46 231	0.46 252	0.46 223	0.46 247	0.46 247	0.46 252	0.46 228	0.46 251	0.46 226	0.46 249

ACVNet-4b	0.53 230	0.46 195	0.47 213	0.46 234	0.46 250	0.46 233	0.46 252	0.46 199	0.46 250	2.17 334	0.46 252	0.46 228	0.47 255	0.46 240	0.46 252	0.46 245	0.46 229	0.46 249	0.46 231	0.46 252	0.46 223	0.46 247	0.46 247	0.47 256	0.46 228	0.46 251	0.46 226	0.46 249

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 264	6.91 375	0.46 212	0.46 234	0.46 250	0.46 233	0.46 252	0.46 199	0.46 250	0.46 202	0.46 252	0.46 228	0.46 251	0.46 240	0.46 252	0.46 245	0.46 229	0.46 249	0.46 231	0.46 252	0.47 227	0.46 247	0.46 247	0.46 252	0.46 228	0.46 251	0.46 226	0.46 249

GASTEREO	0.41 200	0.54 212	0.44 205	0.48 243	0.35 220	0.48 245	0.35 217	0.53 222	0.35 216	0.46 202	0.35 218	0.46 228	0.35 216	0.35 206	0.35 215	0.35 215	0.47 233	0.35 217	0.47 235	0.35 219	0.47 227	0.38 225	0.35 215	0.35 220	0.48 239	0.35 217	0.47 230	0.35 218

Ntro	0.53 230	0.47 201	0.50 227	0.46 234	0.48 260	0.47 239	0.47 257	0.46 199	0.46 250	2.05 330	0.47 257	0.47 233	0.49 264	0.47 244	0.47 257	0.46 245	0.48 238	0.46 249	0.49 246	0.46 252	0.47 227	0.46 247	0.46 247	0.47 256	0.46 228	0.46 251	0.47 230	0.47 253

HaxPig	0.52 226	0.48 204	0.47 213	0.47 239	0.47 254	0.47 239	0.47 257	0.47 205	0.47 256	1.80 313	0.47 257	0.47 233	0.47 255	0.47 244	0.47 257	0.47 252	0.47 233	0.47 257	0.47 235	0.47 258	0.47 227	0.47 256	0.47 253	0.47 256	0.47 234	0.47 259	0.47 230	0.47 253

UNDER WATER	0.52 226	0.47 201	0.47 213	0.47 239	0.47 254	0.47 239	0.47 257	0.47 205	0.47 256	1.90 317	0.47 257	0.47 233	0.47 255	0.47 244	0.47 257	0.47 252	0.46 229	0.47 257	0.47 235	0.47 258	0.46 223	0.47 256	0.47 253	0.48 261	0.47 234	0.47 259	0.47 230	0.47 253

LVE	0.53 230	0.47 201	0.48 220	0.47 239	0.47 254	0.47 239	0.47 257	0.48 208	0.47 256	1.96 324	0.47 257	0.47 233	0.47 255	0.47 244	0.47 257	0.47 252	0.47 233	0.47 257	0.47 235	0.47 258	0.47 227	0.47 256	0.47 253	0.47 256	0.47 234	0.47 259	0.47 230	0.47 253

LL-Strereo2	0.47 218	2.60 341	0.51 232	0.38 195	0.28 182	0.37 193	0.28 184	0.55 228	0.35 216	0.44 198	0.34 217	0.44 226	0.34 214	0.34 202	0.36 219	0.36 217	0.47 233	0.36 219	0.47 235	0.35 219	0.47 227	0.35 215	0.35 215	0.35 220	0.46 228	0.35 217	0.47 230	0.35 218

GEAStereo	0.42 207	0.55 214	0.44 205	0.48 243	0.35 220	0.48 245	0.35 217	0.54 224	0.35 216	0.47 205	0.36 222	0.47 233	0.41 238	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.51 248	0.36 219	0.51 253	0.38 230	0.48 234	0.35 215	0.35 215	0.36 223	0.52 251	0.37 227	0.48 236	0.36 223

GSStereo	0.42 207	0.56 218	0.44 205	0.48 243	0.36 225	0.48 245	0.36 223	0.54 224	0.36 221	0.47 205	0.36 222	0.47 233	0.36 221	0.36 211	0.35 215	0.36 217	0.48 238	0.36 219	0.48 242	0.36 223	0.48 234	0.36 220	0.36 220	0.36 223	0.48 239	0.36 221	0.48 236	0.35 218

GS-Stereo																							0.36 220	0.36 223	0.48 239	0.36 221	0.48 236	0.35 218

gasm-f	0.42 207	0.55 214	0.44 205	0.48 243	0.35 220	0.48 245	0.35 217	0.54 224	0.35 216	0.47 205	0.36 222	0.47 233	0.41 238	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.51 248	0.36 219	0.51 253	0.38 230	0.48 234	0.35 215	0.35 215	0.36 223	0.52 251	0.37 227	0.48 236	0.36 223

RainbowNet	0.53 230	0.48 204	0.48 220	0.48 243	0.48 260	0.48 245	0.48 262	0.48 208	0.48 261	1.92 319	0.48 263	0.48 241	0.48 259	0.48 250	0.48 263	0.48 256	0.48 238	0.48 261	0.48 242	0.48 262	0.48 234	0.48 259	0.48 257	0.48 261	0.48 239	0.48 263	0.48 236	0.48 260

notaker	0.54 235	0.48 204	0.48 220	0.48 243	0.48 260	0.48 245	0.49 265	0.48 208	0.48 261	1.95 323	0.48 263	0.48 241	0.48 259	0.48 250	0.48 263	0.48 256	0.48 238	0.48 261	0.48 242	0.48 262	0.49 240	0.48 259	0.48 257	0.49 265	0.48 239	0.48 263	0.48 236	0.49 261

ACVNet_1	0.53 230	0.46 195	0.48 220	0.47 239	0.47 254	0.46 233	0.48 262	0.48 208	0.48 261	2.07 331	0.47 257	0.48 241	0.48 259	0.47 244	0.47 257	0.46 245	0.49 243	0.47 257	0.47 235	0.47 258	0.48 234	0.46 247	0.46 247	0.48 261	0.47 234	0.47 259	0.48 236	0.47 253

test-3	0.78 275	4.38 362	1.80 342	0.62 272	0.49 265	0.62 270	0.50 269	1.86 324	0.64 282	0.69 231	0.52 270	0.66 266	0.38 226	0.58 264	0.57 278	0.46 245	0.66 267	0.46 249	0.50 250	0.44 249	0.48 234	0.58 274	0.54 267	0.60 283	0.70 276	0.46 251	0.48 236	0.50 264

MSCF	0.44 212	0.60 227	0.47 213	0.50 251	0.40 237	0.50 252	0.38 232	0.57 232	0.38 225	0.48 209	0.38 231	0.48 241	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.49 243	0.38 228	0.49 246	0.39 237	0.50 242	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.49 244	0.38 231	0.49 244	0.38 229

HCRNet	0.71 267	6.06 373	3.15 371	0.50 251	0.22 161	0.21 140	0.15 133	3.04 357	0.34 211	0.43 196	0.33 216	0.43 224	0.33 213	0.15 108	0.14 128	0.14 127	0.21 138	0.17 141	0.47 235	0.20 159	0.21 136	0.16 138	0.32 205	0.33 214	0.50 245	0.33 215	0.49 244	0.28 183

ACVNet_2	0.55 238	0.49 207	0.50 227	0.49 249	0.49 265	0.49 251	0.49 265	0.49 212	0.49 266	2.14 333	0.49 266	0.50 246	0.49 264	0.49 254	0.49 267	0.49 261	0.50 246	0.49 267	0.50 250	0.49 267	0.49 240	0.49 263	0.49 260	0.50 267	0.50 245	0.49 267	0.50 246	0.49 261

SANet	0.50 221	0.50 208	0.50 227	0.50 251	0.50 269	0.50 252	0.50 269	0.50 216	0.50 268	0.50 211	0.50 268	0.50 246	0.50 266	0.50 257	0.50 270	0.50 265	0.50 246	0.50 268	0.50 250	0.50 270	0.50 242	0.50 269	0.50 263	0.50 267	0.50 245	0.50 270	0.50 246	0.50 264

LG-Stereo_L1	0.44 212	0.58 224	0.49 226	0.51 254	0.38 230	0.51 254	0.38 232	0.56 230	0.38 225	0.50 211	0.38 231	0.50 246	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.52 250	0.38 228	0.52 256	0.38 230	0.51 244	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.52 251	0.38 231	0.51 248	0.40 238

ktn	0.84 290	1.15 274	0.54 236	1.16 327	1.26 342	0.51 254	0.53 272	0.51 219	0.66 286	4.54 385	0.51 269	0.52 252	0.52 272	0.66 278	0.51 271	0.51 266	1.37 335	1.17 334	0.49 246	0.51 271	1.23 325	0.51 271	0.67 286	0.51 269	0.51 249	0.68 296	0.51 248	0.51 267

EKT-Stereo	0.36 183	0.50 208	0.30 173	0.40 210	0.29 196	0.40 210	0.29 201	0.35 166	0.30 196	0.47 205	0.30 203	0.35 182	0.32 207	0.29 187	0.34 213	0.33 211	0.59 258	0.31 205	0.39 205	0.29 196	0.37 183	0.38 225	0.29 191	0.31 207	0.58 263	0.28 181	0.51 248	0.29 198

TorneroNet	1.15 317	1.10 273	0.51 232	0.69 277	0.51 271	1.10 319	0.50 269	0.51 219	0.51 269	13.92 404	1.17 336	0.49 245	0.51 271	0.54 259	0.48 263	0.49 261	0.49 243	0.65 286	0.70 276	0.49 267	0.51 244	0.49 263	0.67 286	1.36 348	0.51 249	0.50 270	0.52 251	1.23 340

iRaftStereo_RVC	0.62 249	1.76 311	2.24 359	0.52 255	0.37 226	0.53 258	0.38 232	2.51 350	0.38 225	0.51 214	0.38 231	0.51 249	0.38 226	0.38 216	0.38 224	0.38 223	0.52 250	0.38 228	0.52 256	0.38 230	0.52 247	0.38 225	0.38 228	0.38 231	0.52 251	0.39 237	0.52 251	0.38 229

Occ-G	0.68 259	0.54 212	3.16 372	0.57 264	0.45 249	0.52 257	0.40 240	3.44 362	0.46 250	0.52 215	0.45 251	0.51 249	0.44 247	0.44 236	0.40 238	0.45 244	0.55 253	0.41 239	0.53 258	0.43 247	0.52 247	0.40 237	0.44 245	0.45 251	0.55 257	0.44 249	0.53 253	0.44 247

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 215	0.57 221	0.45 211	0.54 256	0.37 226	0.53 258	0.37 229	0.56 230	0.40 234	0.53 217	0.38 231	0.53 253	0.37 223	0.37 213	0.37 222	0.37 220	0.55 253	0.38 228	0.53 258	0.37 226	0.53 250	0.37 221	0.37 224	0.39 238	0.54 256	0.37 227	0.54 254	0.37 226

FSD		0.55 214	0.42 202	0.54 256	0.42 244	0.55 260	0.43 248	0.54 224	0.42 243	0.59 223	0.42 247			0.43 234	0.42 247	0.42 239			2.46 359	0.44 249				0.44 249	0.55 257	0.43 248	0.55 255	0.53 270

PSMNet_ROB	0.55 238	0.55 214	0.56 242	0.56 260	0.55 273	0.56 261	0.55 273	0.55 228	0.55 272	0.55 218	0.55 273	0.55 255	0.55 274	0.55 260	0.56 275	0.55 269	0.55 253	0.55 274	0.55 261	0.55 273	0.55 253	0.55 272	0.55 268	0.55 275	0.55 257	0.55 275	0.55 255	0.55 271

PML	0.39 197	0.56 218	0.29 167	0.55 259	0.28 182	0.56 261	0.28 184	0.51 219	0.28 184	0.50 211	0.28 185	0.51 249	0.28 182	0.29 187	0.28 186	0.29 193	0.56 256	0.29 194	0.57 264	0.28 183	0.56 254	0.28 183	0.28 180	0.29 199	0.56 260	0.28 181	0.56 257	0.28 183

CFNet_RVC	0.93 296	8.54 388	0.41 196	0.56 260	0.37 226	0.56 261	0.37 229	0.50 216	0.40 234	0.56 220	5.24 401	0.56 256	0.34 214	0.40 226	0.41 241	0.34 212	0.53 252	0.40 236	0.56 263	0.38 230	0.52 247	0.40 237	0.40 237	0.41 241	0.56 260	0.40 239	0.56 257	0.40 238

CASS	0.58 245	0.89 254	0.55 239	0.56 260	0.55 273	0.60 267	0.57 279	0.57 232	0.56 274	0.55 218	0.56 274	0.56 256	0.50 266	0.63 272	0.56 275	0.56 272	0.62 264	0.62 283	0.59 265	0.56 275	0.56 254	0.48 259	0.60 275	0.56 276	0.57 262	0.60 282	0.57 259	0.59 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DNS	0.64 250	2.00 318	1.58 329	0.59 265	0.42 244	0.59 265	0.42 246	1.99 334	0.42 243	0.57 221	0.42 247	0.57 258	0.42 246	0.42 233	0.42 247	0.42 239	0.59 258	0.42 245	0.59 265	0.42 245	0.59 258	0.42 244	0.42 242	0.42 247	0.59 265	0.42 245	0.59 260	0.42 245

DN	0.50 221	0.59 226	0.44 205	0.59 265	0.44 248	0.59 265	0.44 250	0.57 232	0.44 246	0.57 221	0.44 249	0.57 258	0.44 247	0.44 236	0.44 249	0.44 242	0.59 258	0.44 247	0.59 265	0.44 249	0.59 258	0.44 246	0.44 245	0.44 249	0.59 265	0.44 249	0.59 260	0.44 247

AIO-test2	0.54 235	0.65 232	0.55 239	0.60 268	0.50 269	0.60 267	0.49 265	0.65 238	0.48 261	0.60 225	0.49 266	0.59 260	0.50 266	0.50 257	0.49 267	0.49 261	0.60 261	0.50 268	0.60 268	0.49 267	0.60 260	0.49 263	0.50 263	0.51 269	0.60 268	0.48 263	0.60 262	0.50 264

AIO-test1	0.54 235	0.64 230	0.54 236	0.60 268	0.49 265	0.61 269	0.49 265	0.64 237	0.49 266	0.59 223	0.48 263	0.60 262	0.50 266	0.48 250	0.48 263	0.48 256	0.60 261	0.48 261	0.60 268	0.48 262	0.60 260	0.49 263	0.49 260	0.49 265	0.59 265	0.49 267	0.60 262	0.49 261

AEACV	0.74 271	0.52 210	3.10 368	0.60 268	0.48 260	0.56 261	0.48 262	3.02 356	0.83 307	0.61 226	0.62 282	0.72 279	0.50 266	0.49 254	0.49 267	0.48 256	0.58 257	0.50 268	0.55 261	0.48 262	0.56 254	0.50 269	0.50 263	0.51 269	0.58 263	0.51 272	0.60 262	0.51 267

LMCR-Stereo	0.61 247	0.61 228	0.61 254	0.61 271	0.61 280	0.67 274	0.61 284	0.61 235	0.61 281	0.61 226	0.61 281	0.61 263	0.61 281	0.61 268	0.61 282	0.61 276	0.61 263	0.61 282	0.61 270	0.61 281	0.61 262	0.61 279	0.61 276	0.61 285	0.61 270	0.61 283	0.61 265	0.61 282

FCDSN-DC	0.44 212	0.31 156	0.35 182	0.34 180	0.28 182	0.35 183	0.30 208	0.32 155	0.25 168	1.32 297	0.24 170	1.00 306	0.32 207	0.35 206	0.34 213	0.30 198	0.72 277	0.37 225	0.48 242	0.32 210	0.53 250	0.49 263	0.23 163	0.29 199	0.50 245	0.42 245	0.61 265	0.71 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MyStereo04	0.76 273	4.78 367	0.62 257	0.63 274	0.54 272	0.65 272	0.56 277	0.61 235	0.58 278	0.61 226	0.56 274	0.63 264	0.57 277	0.63 272	0.60 280	0.60 275	0.64 265	0.56 277	0.63 271	0.58 277	0.63 265	0.62 281	0.55 268	0.60 283	0.63 271	0.57 277	0.64 267	0.58 275

DSFCA	0.66 253	0.73 241	0.74 268	0.68 276	0.65 284	0.64 271	0.65 289	0.65 238	0.65 283	0.66 229	0.65 284	0.65 265	0.64 282	0.65 275	0.65 286	0.65 280	0.65 266	0.65 286	0.65 272	0.65 284	0.65 268	0.65 282	0.65 279	0.65 288	0.66 272	0.66 287	0.65 268	0.65 284

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 264	0.67 235	0.67 260	0.92 296	0.92 310	0.91 294	0.76 305	0.67 242	0.67 291	0.66 229	0.67 289	0.67 268	0.67 291	0.67 283	0.67 293	0.68 291	0.66 267	0.67 291	0.68 273	0.67 291	0.68 269	0.68 293	0.68 291	0.68 299	0.67 273	0.68 296	0.67 269	0.67 290

4D-IteraStereo	0.67 257	3.40 350	1.05 299	0.71 285	0.83 307	0.47 239	0.27 176	0.47 205	0.27 178	0.35 156	0.26 176	0.68 271	0.84 307	0.41 227	0.54 272	0.89 307	0.74 280	0.88 311	0.73 281	0.87 312	0.42 216	0.27 175	0.28 180	0.28 185	0.36 184	0.28 181	0.68 270	0.90 311

mm2	0.69 260	0.69 236	0.69 261	0.69 277	0.69 294	0.69 275	0.69 298	0.69 243	0.69 295	0.69 231	0.69 296	0.69 272	0.69 295	0.69 290	0.69 299	0.69 292	0.69 270	0.69 297	0.69 274	0.69 296	0.69 270	0.69 296	0.69 294	0.69 301	0.69 274	0.69 298	0.69 271	0.69 296

mm1	0.69 260	0.69 236	0.69 261	0.69 277	0.69 294	0.69 275	0.69 298	0.69 243	0.69 295	0.69 231	0.69 296	0.69 272	0.69 295	0.69 290	0.69 299	0.69 292	0.69 270	0.69 297	0.69 274	0.69 296	0.69 270	0.69 296	0.69 294	0.69 301	0.69 274	0.69 298	0.69 271	0.69 296

PointNet	0.56 241	0.69 236	0.47 213	0.69 277	0.47 254	0.69 275	0.47 257	0.70 247	0.47 256	0.69 231	0.47 257	0.69 272	0.48 259	0.47 244	0.47 257	0.47 252	0.70 272	0.48 261	0.70 276	0.48 262	0.69 270	0.48 259	0.47 253	0.48 261	0.70 276	0.48 263	0.69 271	0.47 253

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.57 243	0.73 241	0.50 227	0.70 283	0.48 260	0.70 278	0.46 252	0.74 255	0.46 250	0.69 231	0.46 252	0.69 272	0.46 251	0.48 250	0.46 252	0.48 256	0.71 275	0.46 249	0.70 276	0.46 252	0.70 273	0.46 247	0.48 257	0.47 256	0.70 276	0.46 251	0.70 274	0.46 249

DMCA-RVC	0.71 267	0.72 239	0.72 263	0.71 285	0.70 297	0.70 278	0.70 303	0.70 247	0.71 297	0.70 236	0.71 299	0.71 278	0.70 297	0.70 292	0.71 301	0.70 295	0.70 272	0.71 301	0.70 276	0.71 299	0.70 273	0.70 298	0.71 299	0.71 304	0.70 276	0.72 303	0.71 275	0.70 299

PA-Net	0.71 267	0.62 229	0.55 239	0.69 277	0.71 298	0.70 278	0.69 298	0.69 243	0.74 300	0.73 239	0.75 302	0.59 260	0.72 300	0.82 301	0.79 306	0.83 304	0.67 269	0.76 304	0.81 290	0.67 291	0.61 262	0.76 302	0.68 291	0.65 288	0.82 289	0.76 306	0.71 275	0.69 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.64 250	0.74 244	0.62 257	0.70 283	0.56 275	0.72 281	0.55 273	0.72 253	0.54 271	0.73 239	0.56 274	0.72 279	0.56 276	0.56 262	0.62 283	0.63 278	0.73 278	0.53 273	0.73 281	0.54 272	0.72 275	0.65 282	0.62 277	0.56 276	0.72 280	0.54 273	0.72 277	0.57 273

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 257	0.74 244	0.60 249	0.79 288	0.61 280	0.76 282	0.57 279	0.71 251	0.56 274	0.71 237	0.54 272	0.72 279	0.66 285	0.65 275	0.65 286	0.64 279	0.74 280	0.64 285	0.74 283	0.63 282	0.73 276	0.65 282	0.64 278	0.64 287	0.74 282	0.61 283	0.73 278	0.64 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 296	0.77 247	0.82 280	1.16 327	0.75 301	0.99 305	0.92 312	0.91 266	0.99 317	0.94 260	0.91 311	1.15 318	0.88 310	0.92 306	1.00 318	0.67 286	0.98 298	1.00 317	0.75 285	0.91 314	1.18 318	0.87 308	0.89 309	0.90 314	1.08 320	1.07 327	0.74 279	0.89 310

AFF-stereo	0.71 267	0.73 241	0.65 259	0.82 292	0.63 283	0.83 287	0.63 286	0.73 254	0.65 283	0.82 249	0.73 301	0.74 282	0.64 282	0.63 272	0.62 283	0.62 277	0.73 278	0.63 284	0.74 283	0.72 301	0.80 278	0.58 274	0.70 297	0.71 304	0.79 284	0.69 298	0.78 280	0.72 302

G-Net	0.82 287	1.77 312	0.78 276	0.78 287	0.78 302	0.78 283	0.78 306	0.78 258	0.79 301	0.79 244	0.78 304	0.78 285	0.78 302	0.78 297	0.78 305	0.78 300	0.79 282	0.79 305	0.79 287	0.79 304	0.79 277	0.79 303	0.79 304	0.79 307	0.79 284	0.79 307	0.79 281	0.79 305

zero-FE	0.66 253	0.80 248	0.56 242	0.79 288	0.58 277	0.82 286	0.55 273	0.76 257	0.56 274	0.75 241	0.58 278	0.75 283	0.59 279	0.57 263	0.56 275	0.55 269	0.79 282	0.55 274	0.78 286	0.55 273	0.85 284	0.58 274	0.55 268	0.57 280	0.80 286	0.57 277	0.80 282	0.57 273

STTRV1_RVC		1.59 305	0.52 235	0.69 277	0.61 280	0.66 273	0.43 248	0.88 265	0.45 249	0.71 237	0.62 282	0.69 272	0.45 250	0.62 269	0.40 238	0.44 242	0.80 284	0.59 279		0.63 282	0.80 278	0.46 247		0.61 285	0.72 280	0.54 273	0.80 282	0.60 278

NaN_ROB	0.80 276	0.80 248	0.80 278	0.80 290	0.80 304	0.80 284	0.80 308	0.80 259	0.80 302	0.80 246	0.80 306	0.80 288	0.80 303	0.80 298	0.80 307	0.80 302	0.80 284	0.80 307	0.80 288	0.80 307	0.80 278	0.80 304	0.80 305	0.80 308	0.80 286	0.80 308	0.80 282	0.80 306

CSAN	0.80 276	0.80 248	0.80 278	0.80 290	0.80 304	0.80 284	0.80 308	0.80 259	0.80 302	0.80 246	0.80 306	0.80 288	0.80 303	0.80 298	0.80 307	0.80 302	0.80 284	0.80 307	0.80 288	0.80 307	0.80 278	0.80 304	0.80 305	0.80 308	0.80 286	0.80 308	0.80 282	0.80 306

KSHMR	0.85 291	0.72 239	0.51 232	0.49 249	0.49 265	0.51 254	1.07 329	0.50 216	0.48 261	6.04 397	0.52 270	0.66 266	0.98 317	0.49 254	0.77 304	0.49 261	1.17 321	0.51 271	0.49 246	1.06 327	0.51 244	0.49 263	0.49 260	0.51 269	1.04 315	0.49 267	0.81 286	0.72 302

RSM++	0.77 274	0.91 255	0.72 263	0.83 293	0.71 298	0.83 287	0.72 304	0.81 261	0.71 297	0.81 248	0.71 299	0.81 290	0.71 299	0.71 294	0.71 301	0.70 295	0.83 287	0.72 302	0.83 291	0.81 309	0.83 282	0.72 301	0.71 299	0.71 304	0.88 293	0.71 301	0.83 287	0.70 299

LG-Stereo	0.57 243	0.58 224	0.43 203	0.54 256	0.65 284	0.95 299	0.69 298	0.69 243	0.38 225	0.52 215	0.37 228	0.53 253	0.37 223	0.68 288	0.73 303	0.72 298	0.70 272	0.37 225	0.54 260	0.37 226	0.54 252	0.37 221	0.37 224	0.56 276	0.95 300	0.59 280	0.84 288	0.37 226

DDUNet	0.69 260	0.84 252	0.59 247	0.84 294	0.59 278	0.87 292	0.57 279	0.84 262	0.59 280	0.82 249	0.58 278	0.85 292	0.57 277	0.59 267	0.59 279	0.57 273	0.87 289	0.59 279	0.85 292	0.59 280	0.85 284	0.59 277	0.59 273	0.59 281	0.87 291	0.59 280	0.84 288	0.59 276

gcap-zeroshot	0.81 282	1.03 267	0.84 282	0.93 299	0.85 308	0.84 289	0.62 285	1.21 303	0.53 270	0.79 244	0.84 309	0.77 284	0.70 297	0.84 303	0.67 293	0.74 299	1.18 324	0.52 272	0.91 295	0.79 304	0.84 283	0.61 279	0.83 307	0.69 301	0.93 299	0.82 310	0.85 290	0.66 285

UDG	0.70 264	0.87 253	0.56 242	0.87 295	0.59 278	0.84 289	0.59 282	0.85 263	0.57 277	0.84 251	0.59 280	0.84 291	0.60 280	0.58 264	0.60 280	0.59 274	0.85 288	0.59 279	0.87 294	0.58 277	0.87 286	0.60 278	0.57 272	0.59 281	0.87 291	0.58 279	0.86 291	0.60 278

AIO-Stereo	0.82 287	1.06 269	0.73 266	0.97 304	0.74 300	1.06 316	0.60 283	1.04 289	0.90 310	1.00 268	1.01 321	0.78 285	0.85 309	0.74 296	0.62 283	0.67 286	1.12 314	0.55 274	0.70 276	0.65 284	0.93 291	0.66 285	0.67 286	0.67 294	0.82 289	0.74 304	0.92 292	0.83 308

MoCha-V2	1.75 345	27.02 412	0.72 263	0.92 296	0.69 294	0.89 293	0.69 298	0.92 268	0.71 297	0.87 252	0.69 296	0.88 293	0.68 294	0.70 292	0.68 297	0.69 292	0.90 292	0.69 297	0.92 296	0.69 296	0.92 289	0.71 299	0.70 297	0.67 294	0.88 293	0.71 301	0.92 292	0.68 295

DGTPSM_ROB	0.92 294	0.93 259	0.91 284	0.93 299	0.91 309	0.92 295	0.93 314	0.92 268	0.92 311	0.92 255	0.91 311	0.91 294	0.93 314	0.91 304	0.92 315	0.92 314	0.92 293	0.92 312	0.92 296	0.90 313	0.91 287	0.92 312	0.93 311	0.94 318	0.92 297	0.91 312	0.92 292	0.97 316

DPSM_ROB	0.93 296	0.92 256	0.94 287	0.96 302	1.02 320	0.92 295	0.98 315	0.95 272	0.92 311	0.92 255	0.92 313	0.91 294	0.97 315	0.92 306	0.91 313	0.91 311	0.96 296	0.94 314	0.93 299	0.91 314	0.93 291	0.92 312	0.93 311	0.91 315	0.91 295	0.99 315	0.92 292	0.91 312

DPSM	0.93 296	0.92 256	0.94 287	0.96 302	1.02 320	0.92 295	0.98 315	0.95 272	0.92 311	0.92 255	0.92 313	0.91 294	0.97 315	0.92 306	0.91 313	0.91 311	0.96 296	0.94 314	0.93 299	0.91 314	0.93 291	0.92 312	0.93 311	0.91 315	0.91 295	0.99 315	0.92 292	0.91 312

pmcnn	0.92 294	0.92 256	0.92 285	0.92 296	0.92 310	0.92 295	0.92 312	0.92 268	0.92 311	0.92 255	0.92 313	0.92 297	0.92 313	0.92 306	0.92 315	0.92 314	0.92 293	0.92 312	0.92 296	0.92 317	0.92 289	0.92 312	0.92 310	0.92 317	0.92 297	0.92 313	0.92 292	0.92 314

AdaDepth	0.80 276	0.95 260	1.02 294	0.95 301	0.67 292	0.95 299	0.67 295	0.94 271	0.67 291	0.92 255	0.67 289	0.94 298	0.67 291	0.67 283	0.67 293	0.67 286	0.95 295	0.67 291	0.95 301	0.67 291	0.96 294	0.68 293	0.67 286	0.67 294	0.96 301	0.67 291	0.95 298	0.67 290

WQFJA1++	0.80 276	1.24 285	0.73 266	0.97 304	0.65 284	0.97 301	0.65 289	0.97 274	0.65 283	0.94 260	0.66 285	0.94 298	0.65 284	0.66 278	0.65 286	0.66 281	0.98 298	0.66 288	0.98 302	0.66 286	0.98 295	0.66 285	0.66 280	0.66 290	0.98 302	0.66 287	0.98 299	0.66 285

WQFJX	0.81 282	1.27 293	0.74 268	0.99 308	0.66 287	0.99 305	0.66 291	0.99 280	0.66 286	0.95 265	0.66 285	0.95 301	0.67 291	0.67 283	0.66 289	0.66 281	0.99 300	0.66 288	1.00 306	0.66 286	0.99 296	0.67 291	0.68 291	0.67 294	0.99 303	0.67 291	0.99 300	0.67 290

NLMM	0.80 276	1.26 291	0.75 272	0.98 306	0.66 287	0.97 301	0.66 291	0.97 274	0.66 286	0.94 260	0.66 285	0.96 305	0.66 285	0.66 278	0.68 297	0.67 286	0.99 300	0.68 296	0.98 302	0.66 286	0.99 296	0.66 285	0.66 280	0.66 290	1.00 308	0.66 287	0.99 300	0.66 285

LGCAT	1.00 302	1.00 261	1.00 289	1.00 310	1.00 314	1.00 309	1.00 320	1.00 281	1.00 318	1.00 268	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 313	1.00 318	1.00 318	1.00 304	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 302	1.00 317	1.00 316	1.00 321	1.00 308	1.00 318	1.00 302	1.00 318

WQFJA1	0.82 287	1.52 304	0.76 274	1.01 315	0.66 287	0.98 303	0.66 291	0.98 277	0.66 286	0.95 265	0.68 293	0.95 301	0.66 285	0.68 288	0.66 289	0.66 281	1.00 304	0.67 291	1.00 306	0.67 291	0.99 296	0.68 293	0.67 286	0.68 299	0.99 303	0.67 291	1.00 302	0.67 290

WQFJX1	0.81 282	1.27 293	0.74 268	0.98 306	0.67 292	0.98 303	0.67 295	0.97 274	0.67 291	0.94 260	0.67 289	0.95 301	0.66 285	0.66 278	0.66 289	0.67 286	0.99 300	0.67 291	0.98 302	0.68 295	0.99 296	0.66 285	0.66 280	0.66 290	0.99 303	0.66 287	1.00 302	0.66 285

NLMM1	0.81 282	1.26 291	0.74 268	1.00 310	0.66 287	0.99 305	0.67 295	0.98 277	0.66 286	0.94 260	0.67 289	0.94 298	0.66 285	0.66 278	0.66 289	0.66 281	1.00 304	0.67 291	1.00 306	0.66 286	0.99 296	0.71 299	0.73 302	0.67 294	0.99 303	0.67 291	1.00 302	0.66 285

NLSM3	0.81 282	1.27 293	0.75 272	0.99 308	0.66 287	0.99 305	0.66 291	0.98 277	0.67 291	0.95 265	0.66 285	0.95 301	0.66 285	0.67 283	0.67 293	0.66 281	0.99 300	0.66 288	0.99 305	0.66 286	0.99 296	0.67 291	0.66 280	0.66 290	0.99 303	0.67 291	1.00 302	0.67 290

GANet	1.00 302	1.00 261	1.00 289	1.00 310	1.00 314	1.00 309	1.00 320	1.00 281	1.00 318	1.00 268	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 313	1.00 318	1.00 318	1.00 304	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 302	1.00 317	1.00 316	1.00 321	1.00 308	1.00 318	1.00 302	1.00 318

TDLM	1.00 302	1.00 261	1.00 289	1.00 310	1.00 314	1.00 309	1.00 320	1.00 281	1.00 318	1.00 268	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 313	1.00 318	1.00 318	1.00 304	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 302	1.00 317	1.00 316	1.00 321	1.00 308	1.00 318	1.00 302	1.00 318

CVANet_RVC	1.00 302	1.00 261	1.00 289	1.00 310	1.00 314	1.00 309	1.00 320	1.00 281	1.00 318	1.00 268	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 313	1.00 318	1.00 318	1.00 304	1.00 317	1.00 306	1.00 319	1.00 302	1.00 317	1.00 316	1.00 321	1.00 308	1.00 318	1.00 302	1.00 318

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 367	2.85 345	1.90 351	2.90 366	2.77 376	2.88 366	2.85 378	2.51 350	2.85 378	2.88 360	1.99 368	2.50 360	2.76 376	2.20 362	1.57 350	2.64 376	2.89 365	2.63 376	5.69 396	1.03 325	2.01 346	2.71 375	2.74 378	2.73 379	2.87 367	1.64 358	1.00 302	1.49 352
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
trnet	1.01 307	1.01 265	1.01 293	1.01 315	1.01 319	1.01 313	1.01 324	1.01 285	1.01 322	1.01 273	1.01 321	1.01 311	1.01 324	1.01 317	1.01 323	1.01 322	1.01 310	1.01 322	1.01 313	1.01 323	1.01 306	1.01 321	1.01 320	1.01 325	1.01 313	1.01 322	1.01 311	1.01 322

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 271	0.57 221	0.57 245	0.56 260	0.92 310	1.07 317	0.63 286	1.03 286	0.82 306	0.49 210	0.77 303	0.69 272	0.54 273	0.58 264	0.54 272	0.86 306	1.06 311	0.72 302	1.06 314	0.79 304	0.58 257	0.87 308	0.59 273	0.46 252	0.76 283	0.46 251	1.05 312	0.97 316

GLC_STEREO	1.05 313	1.01 265	1.02 294	1.02 317	1.02 320	1.05 315	1.06 326	1.05 290	1.05 324	1.04 276	1.05 324	1.05 313	1.04 325	1.06 321	1.05 325	1.06 326	1.06 311	1.05 325	1.06 314	1.05 326	1.06 309	1.06 324	1.04 322	1.05 327	1.04 315	1.05 325	1.06 313	1.06 324

RP	1.14 315	1.16 276	1.15 309	1.17 329	1.10 329	1.16 322	1.15 332	1.10 292	1.16 334	1.15 280	1.08 326	1.16 319	1.15 332	1.15 329	1.14 333	1.16 332	1.16 319	1.10 327	1.10 316	1.10 330	1.16 314	1.11 328	1.10 326	1.19 340	1.14 324	1.19 339	1.07 314	1.10 327

HH	0.66 253	2.13 323	0.47 213	0.37 191	0.29 196	0.36 189	0.27 176	0.49 212	0.44 246	0.78 242	0.68 293	0.67 268	0.90 311	0.62 269	0.90 311	0.53 267	0.88 290	0.48 261	0.37 188	0.29 196	0.63 265	0.66 285	0.66 280	0.51 269	1.06 317	0.61 283	1.08 315	0.60 278

HanStereo	0.66 253	2.13 323	0.47 213	0.37 191	0.29 196	0.36 189	0.27 176	0.49 212	0.44 246	0.78 242	0.68 293	0.67 268	0.90 311	0.62 269	0.90 311	0.53 267	0.88 290	0.48 261	0.37 188	0.29 196	0.63 265	0.66 285	0.66 280	0.51 269	1.06 317	0.61 283	1.08 315	0.60 278

WAO-8	1.02 310	1.50 303	1.49 328	0.40 210	0.40 237	1.56 341	0.98 315	1.55 316	0.58 278	4.18 381	0.40 240	0.79 287	0.48 259	0.91 304	0.39 237	0.99 317	0.71 275	0.70 300	0.51 253	0.77 303	1.07 310	0.82 307	0.69 294	0.96 320	1.01 313	1.30 344	1.10 317	1.38 348

edge stereo	1.15 317	1.18 281	1.11 306	1.12 323	1.17 336	1.17 327	1.17 334	1.16 297	1.18 338	1.16 283	1.17 336	1.17 321	1.13 331	1.11 324	1.11 330	1.12 329	1.17 321	1.17 334	1.11 318	1.17 337	1.17 316	1.17 333	1.18 333	1.14 336	1.11 322	1.18 337	1.12 318	1.11 328

MLG-Stereo	0.87 293	1.33 299	0.93 286	0.62 272	1.00 314	1.16 322	0.55 273	0.86 264	0.83 307	1.19 287	0.40 240	1.30 330	0.81 305	0.65 275	0.45 251	1.01 322	1.17 321	0.46 249	1.29 331	0.58 277	1.05 308	0.90 311	0.73 302	0.87 313	0.60 268	1.01 322	1.13 319	0.51 267

HSM-Net_RVC	0.93 296	1.09 272	0.79 277	1.10 320	0.78 302	1.09 318	0.79 307	1.16 297	0.80 302	1.14 279	0.79 305	1.17 321	0.77 301	0.73 295	0.83 309	0.78 300	1.19 325	0.79 305	1.18 323	0.72 301	1.19 320	0.80 304	0.72 301	0.80 308	1.18 328	0.74 304	1.14 320	0.73 304
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.93 296	1.04 268	0.83 281	1.05 318	0.82 306	1.04 314	0.83 311	1.03 286	0.89 309	1.03 274	0.84 309	1.03 312	0.84 307	0.83 302	0.84 310	0.83 304	1.14 316	0.84 309	1.12 319	0.84 311	1.04 307	0.88 310	0.83 307	0.84 312	1.07 319	0.83 311	1.15 321	0.88 309

RGC	1.15 317	1.16 276	1.17 312	1.15 325	1.11 331	1.21 328	1.21 343	1.10 292	1.15 332	1.16 283	1.11 329	1.17 321	1.09 327	1.14 328	1.11 330	1.16 332	1.19 325	1.11 330	1.10 316	1.15 336	1.11 311	1.19 334	1.16 331	1.12 335	1.17 326	1.10 330	1.16 322	1.17 333

Nwc_Net	1.15 317	1.15 274	1.15 309	1.09 319	1.19 338	1.16 322	1.17 334	1.15 295	1.16 334	1.16 283	1.16 332	1.08 315	1.16 333	1.11 324	1.15 335	1.18 336	1.11 313	1.10 327	1.16 320	1.17 337	1.16 314	1.13 330	1.18 333	1.20 341	1.11 322	1.15 334	1.16 322	1.20 336

Abc-Net	1.14 315	1.16 276	1.18 313	1.10 320	1.10 329	1.16 322	1.18 336	1.16 297	1.13 331	1.11 277	1.16 332	1.16 319	1.12 330	1.10 322	1.17 336	1.16 332	1.16 319	1.10 327	1.16 320	1.14 334	1.17 316	1.16 331	1.11 328	1.09 332	1.10 321	1.10 330	1.16 322	1.17 333
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 317	1.17 280	1.12 308	1.10 320	1.15 332	1.14 320	1.15 332	1.15 295	1.12 330	1.17 286	1.17 336	1.11 316	1.17 336	1.11 324	1.10 328	1.16 332	1.12 314	1.11 330	1.16 320	1.13 333	1.23 325	1.16 331	1.19 335	1.11 333	1.18 328	1.17 336	1.17 325	1.13 331

FAT-Stereo	1.22 327	1.23 284	1.19 316	1.21 331	1.24 341	1.24 331	1.19 337	1.25 305	1.24 341	1.25 292	1.19 339	1.20 325	1.24 341	1.20 332	1.21 339	1.25 341	1.22 327	1.21 339	1.25 327	1.23 343	1.22 323	1.19 334	1.19 335	1.24 344	1.25 331	1.20 340	1.19 326	1.25 342

stereogan	1.17 323	1.19 283	1.15 309	1.15 325	1.15 332	1.15 321	1.19 337	1.19 301	1.15 332	1.15 280	1.16 332	1.19 324	1.19 337	1.19 331	1.19 337	1.19 337	1.15 317	1.19 337	1.19 324	1.19 340	1.15 313	1.19 334	1.15 330	1.15 337	1.16 325	1.15 334	1.19 326	1.20 336

AF-Net	2.06 358	25.73 411	1.18 313	1.12 323	1.16 335	1.16 322	1.19 337	1.10 292	1.17 337	1.15 280	1.14 331	1.11 316	1.16 333	1.16 330	1.14 333	1.11 328	1.15 317	1.13 333	1.21 326	1.17 337	1.11 311	1.21 337	1.17 332	1.17 338	1.17 326	1.11 333	1.20 328	1.13 331

qqai	1.17 323	1.27 293	1.10 303	1.26 332	1.09 328	1.23 329	1.11 330	1.26 306	1.11 329	1.26 293	1.08 326	1.25 328	1.11 329	1.11 324	1.10 328	1.09 327	1.27 329	1.11 330	1.27 328	1.11 331	1.27 329	1.10 327	1.10 326	1.11 333	1.27 333	1.10 330	1.24 329	1.11 328

S-Stereo	1.22 327	1.18 281	1.19 316	1.20 330	1.23 340	1.23 329	1.19 337	1.19 301	1.18 338	1.27 294	1.20 340	1.20 325	1.20 338	1.23 334	1.22 341	1.23 340	1.23 328	1.23 341	1.20 325	1.25 344	1.20 321	1.22 340	1.25 339	1.24 344	1.20 330	1.22 343	1.26 330	1.24 341

CroCo-Stereo	0.80 276	2.51 336	0.41 196	1.27 333	0.41 239	1.27 332	0.41 241	1.27 307	0.41 238	1.27 294	0.41 242	1.27 329	0.41 238	0.41 227	0.41 241	0.41 234	1.28 330	0.41 239	1.27 328	0.41 240	1.27 329	0.41 239	0.42 242	0.41 241	1.27 333	0.41 240	1.27 331	0.41 240
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
CroCo-Stereo Lap2	0.85 291	2.86 347	0.43 203	1.33 335	0.43 247	1.31 333	0.42 246	1.32 308	0.42 243	1.31 296	0.44 249	1.32 331	0.44 247	0.43 234	0.44 249	0.43 241	1.35 331	0.43 246	1.32 332	0.43 247	1.31 331	0.43 245	0.43 244	0.42 247	1.31 335	0.42 245	1.31 332	0.43 246

PS-NSSS	1.48 337	4.46 364	1.35 320	1.35 336	1.35 344	1.41 338	1.34 345	1.36 309	1.35 346	1.40 302	1.35 344	1.33 332	1.35 343	1.37 337	1.40 346	1.35 343	1.35 331	1.35 345	1.39 335	1.44 352	1.35 332	1.34 343	1.35 341	1.38 351	1.35 336	1.33 346	1.34 333	1.38 348

CC-Net-ROB	1.51 338	4.40 363	1.69 337	1.39 339	1.40 345	1.37 336	1.40 350	1.36 309	1.39 347	1.41 303	1.36 345	1.35 333	1.38 346	1.39 339	1.39 344	1.36 344	1.36 333	1.35 345	1.39 335	1.39 348	1.37 334	1.36 345	1.41 346	1.48 353	1.39 339	1.42 352	1.35 334	1.35 344

RASNet	1.39 335	1.37 300	1.35 320	1.38 338	1.40 345	1.39 337	1.77 360	1.36 309	1.74 359	1.36 300	1.36 345	1.36 334	1.36 344	1.36 336	1.35 343	1.41 349	1.36 333	1.36 347	1.36 333	1.35 347	1.36 333	1.35 344	1.36 342	1.35 347	1.36 337	1.35 347	1.36 335	1.35 344

MM-Stereo_test2	1.15 317	1.90 315	1.10 303	1.37 337	0.94 313	1.36 334	0.98 315	1.48 314	0.98 316	1.37 301	0.98 316	1.37 335	0.98 317	0.95 310	0.94 317	0.95 316	1.37 335	0.95 316	1.38 334	0.95 318	1.38 335	0.95 316	0.95 314	0.95 319	1.37 338	0.95 314	1.37 336	0.95 315

MM-Stereo_test3	1.22 327	1.60 307	1.19 316	1.48 340	1.02 320	1.48 339	0.99 319	1.54 315	1.03 323	1.41 303	1.03 323	1.44 337	1.00 319	1.04 319	1.04 324	1.02 324	1.42 338	1.04 323	1.48 337	1.01 323	1.48 336	1.03 322	1.06 324	1.04 326	1.53 341	1.04 324	1.49 337	1.04 323

SPS-STEREO	1.25 334	1.47 302	1.06 301	1.54 341	1.08 326	1.52 340	1.20 342	1.44 312	1.06 326	1.49 308	1.10 328	1.41 336	1.10 328	0.98 311	1.08 327	1.12 329	1.47 339	1.04 323	1.53 338	1.14 334	1.52 337	1.07 325	1.02 321	1.05 327	1.48 340	1.07 327	1.55 338	1.11 328
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.62 341	1.60 307	1.59 330	1.61 343	1.69 354	1.66 343	1.61 352	1.70 320	1.65 356	1.62 311	1.60 353	1.61 338	1.60 351	1.60 343	1.59 352	1.62 354	1.60 340	1.63 355	1.62 340	1.68 359	1.70 339	1.60 350	1.64 353	1.60 355	1.61 342	1.60 354	1.60 339	1.59 354

FlowAnything	1.02 310	2.51 336	0.58 246	1.60 342	0.56 275	1.61 342	0.56 277	1.60 317	0.55 272	1.61 310	0.56 274	1.61 338	0.55 274	0.55 260	0.55 274	0.55 269	1.61 341	0.56 277	1.61 339	0.56 275	1.62 338	0.55 272	0.56 271	0.56 276	1.62 343	0.56 276	1.62 340	0.56 272

MFMNet_re	1.77 346	1.89 313	1.72 339	1.88 344	1.69 354	1.89 344	1.67 356	1.91 326	1.70 357	1.87 315	1.67 357	1.89 341	1.68 356	1.67 347	1.67 357	1.70 357	1.88 342	1.68 357	1.88 341	1.67 357	1.89 340	1.68 356	1.70 355	1.71 360	1.87 345	1.68 362	1.87 341	1.68 359

MonStereo1	1.60 340	2.69 343	1.46 325	1.99 349	1.31 343	1.99 349	1.36 346	1.99 334	1.31 344	1.84 314	1.32 343	1.89 341	1.31 342	1.32 335	1.30 342	1.36 344	1.94 343	1.33 344	1.93 342	1.30 346	1.92 342	1.33 342	1.31 340	1.31 346	1.94 346	1.31 345	1.93 342	1.31 343

HBP-ISP	1.47 336	1.07 271	1.03 297	1.30 334	1.08 326	1.36 334	1.06 326	1.44 312	1.25 343	1.97 325	1.51 350	1.65 340	1.58 350	0.98 311	1.58 351	1.68 356	1.98 347	1.32 342	2.02 347	1.28 345	2.95 364	1.89 365	0.97 315	1.06 329	1.26 332	0.99 315	1.94 343	1.43 351

R-Stereo Train	1.62 341	2.01 320	1.41 323	1.97 345	1.40 345	1.96 345	1.39 347	1.93 327	1.39 347	1.92 319	1.38 347	1.94 344	1.39 347	1.40 340	1.45 347	1.38 346	1.96 345	1.37 348	1.97 343	1.39 348	1.98 343	1.41 347	1.40 344	1.37 349	1.97 347	1.38 348	1.96 344	1.37 346

RAFT-Stereo	1.62 341	2.01 320	1.41 323	1.97 345	1.40 345	1.96 345	1.39 347	1.93 327	1.39 347	1.92 319	1.38 347	1.94 344	1.39 347	1.40 340	1.45 347	1.38 346	1.96 345	1.37 348	1.97 343	1.39 348	1.98 343	1.41 347	1.40 344	1.37 349	1.97 347	1.38 348	1.96 344	1.37 346
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 339	2.01 320	1.21 319	1.98 348	1.21 339	1.98 347	1.21 343	1.98 333	1.21 340	1.99 327	1.21 341	1.98 347	1.21 340	1.02 318	1.21 339	1.21 339	1.99 348	1.21 339	1.99 346	1.21 341	1.99 345	1.21 337	1.21 337	1.21 342	1.99 349	1.21 341	1.99 346	1.21 338
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
derf	1.84 347	1.93 317	1.73 340	1.97 345	1.77 357	1.98 347	1.76 359	1.94 329	1.73 358	1.97 325	1.78 359	1.97 346	1.76 357	1.76 350	1.71 358	1.79 358	1.94 343	1.77 358	1.98 345	1.75 361	1.89 340	1.71 357	1.77 358	1.77 362	2.01 351	1.74 363	2.00 347	1.71 360

MonStereo	1.66 344	2.63 342	1.46 325	1.99 349	1.41 349	2.03 350	1.39 347	2.04 337	1.43 350	1.94 322	1.40 349	1.92 343	1.37 345	1.38 338	1.39 344	1.39 348	1.99 348	1.38 350	2.04 348	1.41 351	2.02 347	1.37 346	1.39 343	1.38 351	1.99 349	1.38 348	2.01 348	1.39 350

NCCL2	2.27 364	2.27 329	2.28 362	2.27 352	2.28 373	2.28 352	2.28 374	2.27 340	2.28 374	2.28 339	2.28 372	2.29 351	2.28 372	2.28 368	2.29 374	2.28 374	2.28 351	2.28 374	2.27 350	2.28 376	2.28 354	2.28 373	2.28 373	2.28 373	2.28 357	2.28 376	2.11 349	2.28 377

MM-Stereo_test1	1.85 348	3.50 352	1.61 331	2.12 351	1.47 350	2.14 351	1.47 351	2.33 346	1.53 351	2.12 332	1.54 351	2.19 349	1.53 349	1.54 342	1.53 349	1.53 350	2.20 350	1.54 351	2.24 349	1.57 353	2.21 353	1.49 349	1.59 348	1.49 354	2.15 355	1.52 353	2.15 350	1.54 353

HUF	2.22 360	2.33 330	2.24 359	2.35 356	2.07 367	2.45 359	2.11 371	2.42 348	2.13 371	2.19 335	2.15 370	2.10 348	2.09 368	2.27 367	2.04 370	2.08 367	2.44 357	2.12 370	2.38 356	2.18 372	2.29 355	2.22 369	2.12 370	2.12 370	2.52 361	2.10 372	2.22 351	2.15 373

TRStereo	2.05 355	2.13 323	1.85 344	2.27 352	1.84 360	2.28 352	1.84 363	2.29 342	1.87 364	2.29 342	1.86 363	2.30 352	1.87 363	2.30 369	1.87 365	2.08 367	2.29 352	1.87 363	2.30 351	1.87 365	2.08 348	1.72 358	1.86 363	2.30 375	2.13 352	1.84 366	2.29 352	1.87 366

XX-Stereo	2.05 355	2.13 323	1.85 344	2.27 352	1.84 360	2.28 352	1.84 363	2.29 342	1.87 364	2.29 342	1.86 363	2.30 352	1.87 363	2.30 369	1.87 365	2.08 367	2.29 352	1.87 363	2.30 351	1.87 365	2.08 348	1.72 358	1.86 363	2.30 375	2.13 352	1.84 366	2.29 352	1.87 366

EAI-Stereo	2.05 355	2.13 323	1.85 344	2.27 352	1.84 360	2.28 352	1.84 363	2.29 342	1.87 364	2.29 342	1.86 363	2.30 352	1.87 363	2.30 369	1.87 365	2.08 367	2.29 352	1.87 363	2.30 351	1.87 365	2.08 348	1.72 358	1.86 363	2.30 375	2.13 352	1.84 366	2.29 352	1.87 366

FBW_ROB	2.04 354	2.50 335	1.75 341	2.45 358	1.78 358	2.40 356	1.74 358	2.47 349	1.77 360	2.37 349	1.81 360	2.30 352	1.80 358	1.78 351	1.88 368	1.80 359	2.41 356	1.77 358	2.43 357	1.83 362	2.39 357	1.81 362	1.76 357	1.75 361	2.56 365	1.75 364	2.30 355	1.74 361

STTStereo	2.30 365	2.34 331	2.26 361	2.37 357	2.23 370	2.40 356	2.35 375	2.20 338	2.33 375	2.28 339	2.31 374	2.19 349	2.37 373	2.20 362	2.31 375	2.23 373	2.38 355	2.25 373	2.33 355	2.27 375	2.39 357	2.27 372	2.31 374	2.29 374	2.37 358	2.32 377	2.34 356	2.26 376

AIO_rvc	2.25 363	2.35 332	2.10 355	2.47 360	2.17 369	2.54 360	2.15 372	2.32 345	2.21 372	2.29 342	2.28 372	2.33 357	2.09 368	2.26 366	2.14 371	2.08 367	2.49 359	2.09 369	2.53 360	2.14 371	2.34 356	2.23 370	2.14 371	2.18 371	2.19 356	2.15 373	2.35 357	2.22 374

FC-DCNN	1.10 314	0.81 251	0.77 275	0.63 274	0.42 244	0.86 291	0.64 288	0.91 266	0.96 315	1.11 277	0.80 306	1.07 314	0.81 305	0.67 283	1.75 359	1.30 342	1.41 337	0.85 310	1.28 330	0.71 299	2.12 351	1.32 341	0.52 266	0.81 311	1.64 344	1.40 351	2.39 358	1.75 362

UDGNet	1.97 350	2.43 334	1.67 335	2.46 359	1.70 356	2.44 358	1.69 357	2.34 347	1.63 355	2.35 348	1.67 357	2.37 358	1.67 355	1.68 348	1.64 356	1.67 355	2.44 357	1.64 356	2.43 357	1.67 357	2.43 359	1.66 354	1.67 354	1.63 359	2.43 360	1.66 360	2.42 359	1.66 358

AIO_test	2.22 360	2.36 333	2.10 355	2.47 360	2.15 368	2.54 360	2.06 370	2.27 340	2.09 370	2.29 342	2.13 369	2.30 352	2.09 368	2.25 365	2.15 372	1.95 365	2.52 360	2.08 368	2.32 354	2.21 374	2.20 352	2.26 371	2.05 369	2.06 368	2.40 359	2.16 374	2.52 360	2.05 372

LG-G_1	1.99 351	2.56 339	1.63 333	2.54 362	1.62 352	2.55 363	1.61 352	2.51 350	1.61 352	2.50 352	1.62 355	2.50 360	1.61 352	1.61 344	1.61 353	1.61 351	2.55 361	1.61 352	2.55 362	1.61 354	2.55 361	1.61 351	1.61 349	1.61 356	2.55 363	1.61 355	2.54 361	1.61 355

LG-G	1.99 351	2.56 339	1.63 333	2.54 362	1.62 352	2.55 363	1.61 352	2.51 350	1.61 352	2.50 352	1.62 355	2.50 360	1.61 352	1.61 344	1.61 353	1.61 351	2.55 361	1.61 352	2.55 362	1.61 354	2.55 361	1.61 351	1.61 349	1.61 356	2.55 363	1.61 355	2.54 361	1.61 355

LGtest1	1.99 351	2.55 338	1.62 332	2.54 362	1.61 351	2.54 360	1.61 352	2.51 350	1.61 352	2.49 351	1.61 354	2.49 359	1.61 352	1.61 344	1.61 353	1.61 351	2.55 361	1.62 354	2.54 361	1.61 354	2.54 360	1.61 351	1.61 349	1.61 356	2.54 362	1.61 355	2.54 361	1.61 355

DNSM	2.31 366	4.05 358	3.13 369	2.62 365	1.85 363	2.62 365	1.85 366	3.98 366	1.85 362	2.55 354	1.85 362	2.55 363	1.85 362	1.85 355	1.85 362	1.85 362	2.62 364	1.85 362	2.62 364	1.85 363	2.62 363	1.85 364	1.85 362	1.85 364	2.63 366	1.85 369	2.63 364	1.85 365

PDISCO_ROB	0.50 221	0.15 80	0.11 62	0.16 118	3.16 378	0.13 76	0.12 114	0.14 64	0.12 110	0.15 92	0.11 77	2.55 363	0.11 81	2.20 362	0.13 121	0.12 110	0.16 119	0.10 60	0.14 94	0.12 116	0.15 107	0.12 115	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.10 61	2.75 365	0.09 58

Sa-1000	3.84 378	7.71 380	6.81 393	4.15 383	2.86 377	3.27 370	3.87 394	5.99 380	4.35 398	2.78 358	3.71 387	3.88 374	3.56 387	3.88 389	3.64 386	2.71 378	3.72 371	3.27 383	3.67 371	3.15 383	3.51 368	3.36 382	2.70 377	3.49 385	3.32 370	3.76 391	2.87 366	3.76 391

test-1	4.11 383	7.65 379	4.93 381	3.65 374	3.58 386	4.70 390	3.74 392	4.73 373	4.06 394	3.72 370	4.11 396	3.70 372	3.49 386	3.36 380	3.65 388	4.17 397	3.92 376	4.04 395	4.19 381	3.75 391	4.69 388	4.18 392	3.88 390	3.90 393	4.73 388	3.77 392	3.12 367	3.68 387

plain	1.96 349	3.33 349	1.04 298	3.24 369	1.04 324	3.24 369	1.04 325	3.26 359	1.05 324	3.26 365	1.13 330	3.27 368	1.06 326	1.05 320	1.05 325	1.05 325	3.28 366	1.05 325	3.29 366	1.06 327	3.30 366	1.05 323	1.05 323	1.06 329	3.30 369	1.06 326	3.30 368	1.06 324

NLSM1	2.82 370	3.85 356	2.57 366	3.19 368	2.46 374	3.28 371	2.38 376	3.29 360	2.42 376	3.20 364	2.64 375	3.14 366	2.62 374	2.46 372	2.44 376	2.51 375	3.31 367	2.53 375	3.17 365	2.47 377	3.27 365	2.33 374	2.65 375	2.61 378	3.22 368	2.55 378	3.31 369	2.39 378

MIF-Stereo (partial)	2.52 368	3.41 351	1.05 299	3.29 370	1.05 325	3.29 372	1.06 326	3.30 361	1.06 326	3.31 366	1.06 325	4.97 391	2.72 375	2.72 373	2.71 377	2.70 377	6.57 398	2.19 371	5.08 393	1.08 329	3.36 367	1.07 325	1.07 325	1.07 331	3.35 371	1.07 327	3.36 370	1.07 326

UniTT-Stereo	2.12 359	3.66 354	1.10 303	3.48 372	1.15 332	3.57 373	1.11 330	3.44 362	1.16 334	3.52 367	1.16 332	3.50 369	1.16 333	1.10 322	1.13 332	1.15 331	3.61 368	1.17 334	3.64 367	1.12 332	3.58 369	1.12 329	1.12 329	1.17 338	3.53 372	1.18 337	3.52 371	1.18 335

SA	3.93 382	7.22 376	4.74 380	4.15 383	3.88 394	3.70 376	4.02 397	6.67 388	3.95 392	3.64 368	3.74 388	3.63 370	3.00 378	3.51 381	3.68 392	3.68 389	3.73 372	3.71 389	3.64 367	3.48 385	3.58 369	2.97 377	3.69 387	3.61 386	3.55 374	3.42 384	3.64 372	3.79 392

DPSNet	3.67 376	3.61 353	3.62 378	3.64 373	3.61 388	3.64 374	3.65 388	3.64 364	3.67 387	3.67 369	3.65 386	3.68 371	3.69 391	3.69 386	3.69 393	3.68 389	3.70 370	3.70 388	3.69 372	3.69 390	3.71 372	3.69 385	3.67 386	3.69 391	3.68 375	3.67 387	3.68 373	3.67 384

test_4	4.11 383	8.05 385	6.64 389	4.52 388	3.68 389	3.00 367	3.40 385	6.21 386	3.29 384	4.07 376	3.84 392	4.04 380	3.76 393	3.56 384	3.67 391	3.76 392	4.04 379	3.79 391	4.10 377	3.53 386	3.98 377	3.74 389	3.55 383	3.61 386	3.94 381	3.75 390	3.73 374	3.73 390

RAStereo	2.24 362	3.70 355	1.18 313	3.73 376	1.18 337	3.69 375	1.19 337	3.73 365	1.24 341	3.72 370	1.21 341	3.76 373	1.20 338	1.20 332	1.20 338	1.20 338	3.74 373	1.20 338	3.75 373	1.21 341	3.77 373	1.21 337	1.21 337	1.21 342	3.82 376	1.21 341	3.82 375	1.21 338

TestStereo1	4.11 383	7.79 382	6.72 391	3.93 377	3.81 391	3.96 379	3.58 386	6.96 391	3.74 389	3.90 372	3.76 389	3.89 375	3.57 388	3.70 387	3.66 389	3.34 386	3.80 374	3.62 385	3.66 369	3.68 388	3.91 375	3.70 386	3.65 384	3.67 388	3.88 377	3.53 385	3.89 376	3.68 387

SA-5K	4.11 383	7.79 382	6.72 391	3.93 377	3.81 391	3.96 379	3.58 386	6.96 391	3.74 389	3.90 372	3.76 389	3.89 375	3.57 388	3.70 387	3.66 389	3.34 386	3.80 374	3.62 385	3.66 369	3.68 388	3.91 375	3.70 386	3.65 384	3.67 388	3.88 377	3.53 385	3.89 376	3.68 387

TESTraft	4.16 387	8.03 384	6.81 393	3.99 379	3.68 389	3.93 378	3.70 390	6.86 390	3.69 388	3.93 374	3.88 394	3.93 377	3.59 390	3.65 385	3.64 386	3.68 389	3.92 376	3.72 390	3.92 374	3.57 387	3.84 374	3.70 386	3.71 388	3.67 388	3.91 380	3.74 389	3.92 378	3.67 384

sCroCo_RVC	2.76 369	4.00 357	1.82 343	4.00 380	1.83 359	3.98 381	1.82 361	3.99 368	1.81 361	4.14 378	2.76 376	4.13 382	1.82 360	1.83 352	1.83 360	1.82 360	4.01 378	1.82 361	3.98 376	1.86 364	4.00 378	1.82 363	1.83 360	1.84 363	4.02 382	1.81 365	4.00 379	1.83 364

raft_robust	4.19 388	7.78 381	6.08 386	3.30 371	3.85 393	4.03 382	3.73 391	6.25 387	3.30 385	4.44 384	3.28 383	4.01 379	3.82 394	4.29 394	3.70 394	4.01 394	4.48 387	3.42 384	4.11 378	3.76 392	4.05 379	3.32 379	3.85 389	3.82 392	4.71 387	3.83 393	4.09 380	3.80 393

test_3	4.55 393	10.96 400	7.69 399	4.04 381	3.60 387	4.10 383	3.98 396	7.94 393	4.56 399	3.99 375	4.03 395	4.08 381	3.74 392	3.99 393	3.91 396	4.05 395	4.33 385	3.89 392	4.14 379	4.00 395	4.11 380	4.02 391	4.01 394	3.91 394	3.53 372	3.94 395	4.19 381	4.20 397

RAFT_CTSACE	4.43 389	8.26 387	6.10 387	4.62 389	4.01 396	4.54 389	3.65 388	6.09 382	3.93 391	4.64 387	4.14 397	4.26 385	4.13 396	3.91 390	3.88 395	4.06 396	4.30 384	4.03 394	4.27 384	3.92 393	4.26 381	3.67 384	3.91 391	4.16 396	4.82 389	4.08 397	4.20 382	3.67 384

NLCSM	3.61 375	5.05 371	3.36 377	4.13 382	3.31 384	3.91 377	3.26 384	3.98 366	3.24 382	4.08 377	3.06 379	3.95 378	3.25 383	3.25 378	3.10 381	3.17 383	4.20 381	3.08 378	4.16 380	3.24 384	4.26 381	3.46 383	3.14 380	3.19 382	4.02 382	3.24 383	4.21 383	3.17 382

GEStereo_RVC	0.36 183	0.23 128	0.18 125	0.23 149	0.18 153	0.23 151	0.19 156	0.22 125	0.19 150	0.24 132	0.20 156	0.24 154	0.18 154	0.18 142	0.18 149	0.21 154	0.25 160	0.18 154	0.22 139	0.18 152	0.23 147	0.18 154	0.19 152	0.20 156	0.23 147	0.20 156	4.43 384	0.19 154

cross-raft	4.43 389	7.31 377	6.46 388	4.47 387	3.95 395	4.46 387	3.95 395	6.70 389	3.97 393	4.41 383	3.82 391	4.38 386	3.94 395	3.95 392	3.95 397	3.95 393	4.45 386	3.95 393	4.46 385	3.95 394	4.46 386	3.95 390	3.95 393	3.94 395	4.40 386	3.95 396	4.45 385	3.95 394

MLG-Stereo_test2	3.86 379	4.96 370	3.13 369	4.65 390	3.27 383	5.17 396	3.07 380	5.01 377	3.01 379	4.93 390	3.03 378	4.56 388	3.32 384	3.26 379	3.33 384	3.30 385	5.17 394	3.19 381	4.86 388	2.96 382	5.04 393	3.25 378	2.67 376	3.15 381	4.98 392	3.05 381	4.59 386	3.30 383

RAFT+CT+SA	4.43 389	7.34 378	6.71 390	5.01 393	4.38 397	4.40 386	3.85 393	6.15 385	4.30 397	4.89 389	3.26 382	4.49 387	3.01 379	4.53 395	3.36 385	3.65 388	3.64 369	4.39 397	3.94 375	4.28 396	4.44 385	4.30 394	4.24 396	4.52 398	3.90 379	3.85 394	4.89 387	4.00 395

Anonymous3	3.36 373	4.93 369	2.20 357	4.92 392	2.23 370	4.90 392	2.23 373	4.89 375	2.24 373	4.95 391	2.21 371	4.91 390	2.21 371	2.18 361	2.22 373	2.22 372	4.86 389	2.20 372	4.90 389	2.20 373	4.96 391	2.21 368	2.21 372	2.21 372	6.30 398	2.21 375	4.90 388	2.23 375

test_5	4.51 392	8.85 390	5.35 385	3.66 375	3.56 385	5.10 395	4.47 399	6.14 383	4.07 395	4.96 392	3.87 393	5.14 395	4.17 398	3.53 382	4.39 398	4.53 398	4.15 380	3.62 385	4.74 387	2.94 379	3.63 371	4.53 396	4.20 395	4.54 399	4.86 390	3.68 388	4.95 389	4.06 396

TestStereo	4.92 395	4.80 368	4.98 382	4.82 391	4.97 399	4.91 393	4.78 400	4.80 374	4.88 400	4.78 388	4.80 399	4.99 392	4.81 399	4.83 396	4.87 400	4.97 400	4.93 390	5.01 399	5.03 392	4.90 399	5.02 392	5.02 397	5.06 397	5.04 400	4.93 391	4.89 399	5.01 390	5.09 399

MLG-Stereo_test1	3.87 380	4.67 366	3.29 374	5.26 396	3.25 382	5.04 394	3.11 381	4.43 371	3.27 383	5.02 393	3.21 381	4.71 389	3.10 380	3.22 376	3.06 380	2.98 381	5.03 393	3.18 380	4.95 391	2.94 379	4.70 389	3.32 379	3.30 381	3.27 383	5.17 393	3.08 382	5.02 391	2.85 380

DISCO	0.59 246	0.29 152	0.22 139	0.27 168	5.05 400	0.30 174	0.21 161	0.28 148	0.21 155	0.27 146	0.21 158	0.27 169	0.20 156	0.21 152	0.21 159	0.21 154	0.27 169	0.21 161	0.27 168	0.21 161	0.27 163	0.23 166	0.21 155	0.21 160	0.27 168	0.21 159	5.06 392	0.22 162

MLG-Stereo_test3	3.87 380	4.64 365	3.29 374	5.17 395	3.23 381	4.83 391	3.02 379	4.95 376	3.22 381	4.31 382	3.33 384	5.08 393	3.20 382	3.23 377	2.77 378	3.20 384	4.99 392	3.24 382	4.93 390	2.94 379	4.82 390	3.33 381	3.33 382	3.29 384	5.19 394	3.02 380	5.08 393	2.93 381

StereoVision	3.44 374	10.12 398	1.68 336	5.44 397	2.26 372	5.87 397	1.97 369	5.17 378	1.31 344	5.80 395	1.56 352	5.62 396	1.84 361	1.97 360	1.91 369	1.84 361	4.98 391	1.32 342	5.60 394	1.71 360	5.35 396	1.73 361	1.97 368	1.96 367	5.40 395	1.65 359	5.08 393	1.76 363

sAnonymous2	2.87 371	4.16 359	1.89 349	4.26 385	1.87 364	4.23 384	1.92 367	4.17 369	1.94 368	4.16 379	1.92 366	4.20 383	1.92 366	1.96 358	1.86 363	1.87 363	4.25 382	1.90 366	4.23 382	1.91 368	4.26 381	1.93 366	1.89 366	1.90 365	4.07 384	1.91 370	5.09 395	1.93 370

CroCo_RVC	2.87 371	4.16 359	1.89 349	4.26 385	1.87 364	4.23 384	1.92 367	4.17 369	1.94 368	4.16 379	1.92 366	4.20 383	1.92 366	1.96 358	1.86 363	1.87 363	4.25 382	1.90 366	4.23 382	1.91 368	4.26 381	1.93 366	1.89 366	1.90 365	4.07 384	1.91 370	5.09 395	1.93 370

SGM-Forest	5.07 397	6.74 374	4.17 379	6.46 399	4.68 398	6.21 400	4.38 398	6.00 381	4.14 396	5.84 396	4.44 398	6.28 398	4.16 397	3.92 391	4.56 399	4.60 399	6.15 396	4.27 396	6.12 398	4.31 397	5.99 397	4.27 393	3.92 392	4.27 397	6.13 397	4.10 398	6.18 397	4.49 398
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.69 377	10.19 399	2.01 354	6.09 398	2.01 366	5.94 398	1.82 361	6.14 383	1.85 362	6.59 398	1.82 361	6.01 397	1.81 359	1.83 352	1.83 360	2.02 366	5.87 395	1.79 360	5.93 397	2.06 370	4.63 387	1.67 355	1.84 361	2.08 369	5.90 396	1.66 360	6.34 398	1.87 366

RAFT	6.60 400	9.99 395	8.33 400	7.21 402	6.55 402	5.95 399	5.87 402	8.70 398	5.02 401	5.10 394	6.69 402	7.06 401	6.94 403	6.17 400	7.09 404	6.84 402	6.47 397	4.72 398	5.60 394	5.60 401	5.11 394	5.97 399	6.93 403	6.89 404	7.16 400	7.08 405	6.58 399	6.66 402

FC-DCNN v2	4.74 394	3.16 348	3.16 372	3.16 367	3.16 378	3.16 368	3.16 383	3.16 358	3.16 380	3.16 363	3.16 380	3.16 367	3.16 381	3.16 375	3.16 382	3.16 382	6.72 399	6.72 401	6.72 399	6.72 404	6.72 398	6.72 403	6.72 402	6.72 403	6.72 399	6.72 402	6.72 400	6.72 403

test-v	7.17 401	11.53 401	7.63 397	7.17 400	6.87 403	7.48 401	6.90 403	8.14 395	6.88 403	6.93 399	7.42 403	7.05 399	6.14 401	6.05 398	6.86 402	6.99 403	7.60 400	6.75 402	6.90 400	6.66 402	7.83 399	6.36 401	5.89 399	7.34 405	7.19 401	6.75 403	7.52 401	6.77 404

test-2	7.17 401	11.53 401	7.63 397	7.17 400	6.87 403	7.48 401	6.90 403	8.14 395	6.88 403	6.93 399	7.42 403	7.05 399	6.14 401	6.05 398	6.86 402	6.99 403	7.60 400	6.75 402	6.90 400	6.66 402	7.83 399	6.36 401	5.89 399	7.34 405	7.19 401	6.75 403	7.52 401	6.77 404

SGM+DAISY	6.35 399	8.16 386	5.14 384	8.12 403	5.08 401	8.12 403	5.16 401	8.01 394	5.18 402	7.92 401	5.14 400	7.89 402	5.14 400	4.95 397	5.33 401	5.32 401	8.14 402	5.16 400	8.16 402	5.16 400	8.21 401	5.19 398	5.12 398	5.12 401	8.18 403	5.24 400	8.12 403	5.11 400

U	5.23 398	8.71 389	2.75 367	8.64 404	2.76 375	8.65 404	2.79 377	8.67 397	2.79 377	8.70 403	2.79 377	8.70 403	2.79 377	2.79 374	2.80 379	2.80 379	8.84 403	2.82 377	8.82 403	2.89 378	8.84 402	2.83 376	2.83 379	2.82 380	8.87 405	2.83 379	8.84 404	2.83 379

DispFullNet	4.96 396	5.67 372	3.30 376	5.01 393	3.21 380	4.50 388	3.11 381	4.43 371	3.44 386	4.60 386	3.46 385	5.13 394	3.44 385	3.53 382	3.20 383	2.87 380	4.80 388	3.15 379	4.70 386	4.83 398	9.02 403	5.98 400	5.95 401	6.21 402	8.84 404	5.85 401	9.76 405	5.91 401

rafts_anoy	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

raft+_RVC	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

raftrobust	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

CasAABBNet	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

RALCasStereoNet	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

RALAANet	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

MSMDNet	20.00 404	20.00 403	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 405	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 406	20.00 406	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 404	20.00 406	20.00 404	20.00 405	20.00 405	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407

MANE	18.41 403	23.00 410	16.00 405	22.00 412	15.00 405	22.00 412	15.00 405	22.00 412	15.00 405	21.00 412	15.00 405	22.00 411	15.00 404	15.00 405	17.00 405	15.00 405	23.00 411	15.00 404	22.00 411	15.00 405	23.00 411	15.00 404	18.00 404	15.00 407	24.00 413	17.00 406	24.00 413	16.00 406

fast-reg	37.00 411	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414

Reg-Stereo(zero)	37.00 411	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414

FLISNet	37.00 411	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414

CoSv	37.00 411	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 413	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 413	37.00 412	37.00 412	37.00 412	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414

MDST_ROB	61.15 415	72.66 418	46.52 417	70.00 417	44.89 417	64.24 417	43.75 417	73.65 417	48.92 418	72.70 418	42.40 417	60.70 416	50.23 416	50.07 418	67.69 418	68.60 418	83.13 417	47.77 416	82.48 417	46.00 417	95.93 417	53.44 417	50.66 416	45.00 419	84.99 419	53.64 419	79.01 418	52.07 419

CBMV	101.59 416	71.60 417	48.40 418	72.70 418	49.00 418	79.60 418	48.40 418	80.90 418	46.90 417	68.90 417	49.00 418	78.00 417	572.10 426	49.50 417	51.30 417	48.40 417	72.20 416	639.60 426	79.40 416	48.90 418	79.50 416	51.40 416	52.30 417	48.30 420	80.20 418	49.10 418	79.60 419	47.60 418
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 417	131.36 419	140.69 419	151.38 419	151.40 420	150.79 419	151.72 420	149.36 419	159.46 420	146.42 419	150.73 420	149.06 421	176.22 418	143.94 420	133.10 421	133.45 421	153.30 419	154.22 419	154.67 419	153.95 421	156.90 420	156.53 421	160.21 419	162.72 422	154.57 420	160.59 421	153.47 420	163.50 421
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	168.38 418	396.55 424	180.19 420	193.64 420	133.63 419	193.53 420	141.18 419	219.97 420	133.80 419	188.12 420	133.62 419	187.99 422	133.61 417	133.68 419	133.47 422	133.49 422	193.64 420	133.70 418	193.74 420	133.73 420	193.58 421	133.90 420	133.51 418	133.58 421	193.57 421	133.62 420	193.54 421	139.69 420

AE-Stereo	252.48 420	202.00 420	361.00 424	502.00 424	324.00 424	321.00 421	482.00 427	423.00 424	227.00 424	201.00 421	273.00 424	101.00 418	207.00 419	198.00 421	183.00 423	181.00 423	221.00 421	232.00 423	477.00 422	220.00 423	111.00 418	100.00 418	219.00 421	214.00 423	204.00 422	211.00 423	200.00 422	222.00 424

MGS-Stereo	264.93 421	208.00 421	362.00 425	512.00 425	350.00 425	326.00 422	443.00 426	410.00 423	210.00 421	232.00 423	215.00 421	125.00 419	217.00 420	216.00 423	127.00 420	122.00 420	223.00 422	230.00 421	487.00 424	255.00 424	250.00 422	223.00 423	272.00 423	228.00 426	241.00 423	220.00 425	214.00 423	235.00 425

EGLCR-Stereo	276.81 422	209.00 422	366.00 426	514.00 426	354.00 426	336.00 423	422.00 424	440.00 425	220.00 423	231.00 422	245.00 423	135.00 420	237.00 422	218.00 424	197.00 424	222.00 425	223.00 422	230.00 421	487.00 424	255.00 424	250.00 422	273.00 424	272.00 423	228.00 426	241.00 423	220.00 425	214.00 423	235.00 425

NOSS_ROB	248.11 419	409.00 425	288.00 422	412.00 422	280.00 422	411.00 425	288.00 422	356.00 421	275.00 425	379.00 425	303.00 425	415.00 424	278.00 423	260.00 425	104.00 419	103.00 419	126.00 418	108.00 417	118.00 418	98.00 419	126.00 419	104.00 419	268.00 422	216.00 424	279.00 425	201.00 422	288.00 425	206.00 422

DLCB_ROB	280.78 423	376.74 423	215.59 421	376.74 421	215.59 421	376.74 424	215.59 421	366.42 422	218.39 422	366.42 424	218.39 422	366.42 423	218.39 421	209.96 422	219.76 425	219.38 424	376.72 424	216.43 420	376.72 421	216.43 422	376.72 424	216.43 422	216.14 420	216.14 425	376.69 426	217.67 424	376.69 426	217.67 423

LE_ROB	387.11 424	453.07 426	321.39 423	500.23 423	323.05 423	493.99 426	324.56 423	477.63 426	322.28 426	465.51 426	322.97 426	486.37 425	334.17 424	305.26 426	320.63 426	327.66 426	476.08 425	315.70 424	483.76 423	335.15 426	469.64 425	309.74 425	315.90 425	318.85 428	498.41 427	328.85 427	491.00 427	330.08 427

SGM-ForestM	522.49 425	676.08 427	448.56 427	638.17 427	433.15 427	639.59 427	427.03 425	617.52 427	439.90 427	604.63 427	429.02 427	611.68 426	432.74 425	420.18 427	451.96 427	465.85 427	601.06 426	403.73 425	659.15 426	405.50 427	669.64 426	437.21 426	455.85 426	425.66 429	689.82 428	481.65 428	662.43 428	479.61 428

CBMV_ROB	1133.35 426	1280.38 428	976.92 428	1317.57 428	1021.62 428	1282.66 428	1022.22 428	1213.88 428	982.57 428	1194.12 428	975.90 428	1357.87 427	1090.02 427	943.32 428	1021.85 428	1006.47 428	1309.01 427	986.29 427	1499.40 427	986.35 428	1359.35 427	975.96 427	975.21 427	969.30 430	1337.82 429	1042.34 429	1398.25 429	1073.86 429

111111	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

SGD-Stereo	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

IGEV-Stereo++	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

IGEV-Stereo+	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

anonymousdsp2	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

anonymousdsp	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

AMNet	10000000.00 427	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 429	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 428	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430

ASD4																								0.20 156

Low-res two-view benchmark