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

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 83	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 302	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

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	1.03 278	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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

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

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

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	1.63 364	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	1.47 313	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	1.47 313	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	1.46 312	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	2.33 359	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 302	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

FADNet-RVC-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	1.53 359	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

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	1.79 371	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	1.74 368	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

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	2.46 362	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	2.28 351	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

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 251	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	0.61 258	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 260	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	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 251	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	0.61 258	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 290	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	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 255	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

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

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	2.19 347	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	2.19 347	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 99	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 80	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 106	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

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

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

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

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

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
JetRed	0.22 141	0.11 63	0.12 73	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 82	0.11 57	0.11 78	2.93 373	0.11 80	0.11 69	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.12 114	0.11 69	0.11 85	0.11 69	0.11 80	0.11 69	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.11 69	0.11 85	0.11 70	0.11 83

JetBlue	0.23 143	0.12 66	0.13 83	0.12 74	0.12 119	0.12 74	0.11 82	0.14 64	0.12 110	3.07 374	0.12 116	0.12 75	0.11 84	0.11 75	0.13 125	0.13 124	0.12 74	0.12 121	0.13 75	0.11 80	0.12 74	0.13 127	0.12 112	0.14 133	0.13 76	0.12 117	0.12 75	0.11 83

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	0.16 141	0.21 141	0.09 59	0.12 74	0.09 59	0.09 54	0.09 58	0.12 74	0.28 185	0.12 75	0.09 58

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 65	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 86	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 73	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 75	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

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 89	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.14 129	0.14 64	0.14 126	0.14 78	0.14 130	0.14 97	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 94	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 95	0.14 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 128	0.13 68	0.09 43	0.13 77	0.09 58	0.13 76	0.09 58	0.13 62	0.09 58	0.90 258	0.09 59	0.13 76	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 299	0.13 76	0.09 59	0.13 75	0.10 62	0.91 291	0.09 59	0.10 59	0.09 58	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.09 58

G2	0.18 122	0.14 72	0.10 46	0.15 110	0.12 119	0.19 134	0.10 62	0.30 154	1.49 351	0.14 78	0.10 63	0.18 132	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.14 94	0.10 61	0.14 95	0.10 64

GOStereo-base	0.17 116	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.11 79	0.18 126	0.10 62	0.14 64	1.50 352	0.14 78	0.10 63	0.17 127	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.14 95	0.10 60	0.15 112	0.10 62	0.15 108	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.14 94	0.10 61	0.14 95	0.10 64

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 89	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 95	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 89	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 95	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 89	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 95	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 89	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 95	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

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 83	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 95	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

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 83	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.14 129	0.14 64	0.13 120	0.14 78	0.13 127	0.14 97	0.14 133	0.13 95	0.14 132	0.13 124	0.13 76	0.13 127	0.13 75	0.13 129	0.12 74	0.13 127	0.12 112	0.13 130	0.12 74	0.14 130	0.13 77	0.14 133
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
S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.10 62	0.15 104	0.10 62	0.30 154	0.10 61	0.14 78	0.17 141	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	0.15 106	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
CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 89	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.16 143	0.14 64	0.21 155	0.14 78	0.23 168	0.14 97	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 94	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 95	0.16 139

G4	0.19 128	0.15 82	0.11 65	0.15 110	0.11 79	0.18 126	0.11 82	0.33 159	1.50 352	0.15 95	0.11 80	0.19 136	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

G3	0.18 122	0.15 82	0.10 46	0.15 110	0.11 79	0.18 126	0.10 62	0.30 154	1.53 354	0.14 78	0.10 63	0.17 127	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.15 112	0.10 62	0.15 108	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.15 106	0.10 61	0.14 95	0.10 64

CIPLG	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.15 80	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.12 117	0.15 112	0.12 114

IPLG	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

MIPNet	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

IPLGR	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.13 120	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.12 120	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.11 85	0.14 95	0.11 83

PDISCO_ROB	0.50 225	0.15 82	0.11 65	0.16 122	3.16 390	0.13 76	0.12 118	0.14 64	0.12 110	0.15 95	0.11 80	2.55 375	0.11 84	2.20 374	0.13 125	0.12 114	0.16 123	0.10 60	0.14 94	0.12 120	0.15 108	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.10 61	2.75 377	0.09 58

TS12	0.33 177	0.16 89	1.86 360	0.16 122	0.14 132	0.15 104	0.14 129	1.78 333	0.21 155	0.15 95	0.14 130	0.15 112	0.16 141	1.83 364	0.18 153	0.20 155	0.14 95	0.11 85	0.12 74	0.11 80	0.15 108	0.14 132	0.12 112	0.09 58	0.15 106	0.10 61	0.10 56	0.13 126

ITSA-stereo	0.21 139	0.16 89	0.12 73	0.16 122	0.13 127	0.18 126	0.14 129	0.16 83	1.89 371	0.16 110	0.12 116	0.17 127	0.12 120	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.17 129	0.13 127	0.17 127	0.12 120	0.16 124	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.17 127	0.12 117	0.16 123	0.12 114

IPLGR_C	0.13 83	0.16 89	0.14 89	0.15 110	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.15 112	0.11 83

ACRE	0.13 83	0.16 89	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.15 80	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

ICVP	0.13 83	0.16 89	0.11 65	0.16 122	0.11 79	0.16 120	0.11 82	0.16 83	0.11 78	0.16 110	0.11 80	0.16 123	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.16 123	0.11 85	0.16 124	0.11 80	0.16 124	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.16 124	0.11 85	0.16 123	0.11 83
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt5	0.13 83	0.17 94	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.14 97	0.12 120	0.15 112	0.10 62	0.12 114	0.13 76	0.12 121	0.15 112	0.12 120	0.15 108	0.10 63	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.12 117	0.14 95	0.12 114

F4.4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.10 59	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F5.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F8.5	0.12 68	0.17 94	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.15 112	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_6	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.10 62	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

HSM	0.14 105	0.17 94	0.11 65	0.17 128	0.11 79	0.17 122	0.12 118	0.17 87	0.11 78	0.17 114	0.11 80	0.17 127	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.12 114	0.17 129	0.12 121	0.17 127	0.12 120	0.17 128	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.17 127	0.12 117	0.17 127	0.12 114

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 103	0.14 89	0.16 122	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.17 87	0.12 110	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.14 106	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.15 112	0.11 83

tt9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.10 62	0.14 93	0.12 118	0.17 87	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.12 120	0.15 112	0.11 81	0.10 60	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.10 59	0.12 115	0.14 94	0.12 117	0.14 95	0.11 83

GFORCE	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.10 64

FORCE_9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_8	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.18 146	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F7	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

DDVS	0.15 110	0.18 103	0.13 83	0.18 132	0.13 127	0.19 134	0.13 125	0.18 101	0.13 120	0.18 117	0.13 127	0.18 132	0.13 129	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.18 133	0.13 127	0.18 131	0.13 129	0.18 130	0.13 127	0.13 126	0.10 64	0.19 134	0.14 130	0.19 132	0.13 126

ProNet	0.12 68	0.18 103	0.11 65	0.14 95	0.10 62	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.11 81	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.11 80	0.10 64	0.15 106	0.10 61	0.14 95	0.10 64

SFCPSM	0.23 143	0.18 103	0.13 83	0.18 132	0.12 119	0.18 126	0.80 312	0.17 87	0.12 110	0.88 257	0.12 116	0.17 127	0.12 120	0.13 95	0.12 115	0.12 114	0.18 133	0.12 121	0.18 131	0.12 120	1.18 322	0.13 127	0.12 112	0.12 115	0.18 130	0.13 127	0.18 129	0.12 114

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 103	0.12 73	0.18 132	0.12 119	0.18 126	0.12 118	0.18 101	0.13 120	0.18 117	0.12 116	0.18 132	0.12 120	0.13 95	0.12 115	0.13 124	0.18 133	0.13 127	0.18 131	0.12 120	0.19 134	0.12 119	0.13 126	0.12 115	0.18 130	0.12 117	0.18 129	0.12 114

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 103	0.11 65	0.19 135	0.11 79	0.18 126	0.13 125	0.16 83	0.11 78	0.17 114	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.09 53	0.11 81	0.12 114	0.17 129	0.10 60	0.18 131	0.11 80	0.18 130	0.11 81	0.10 59	0.11 84	0.19 134	0.11 85	0.19 132	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.10 62	0.17 133	0.12 115	0.10 60	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 126

tt3	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.13 76	0.12 118	0.18 101	0.10 61	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.12 112	0.10 64	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.12 114

tt4	0.13 83	0.19 116	0.18 129	0.14 95	0.12 119	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.12 120	0.16 120	0.10 62	0.11 82	0.14 95	0.10 60	0.13 75	0.12 120	0.13 77	0.12 119	0.10 59	0.11 84	0.15 106	0.12 117	0.15 112	0.11 83

tt6	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.10 62	0.17 133	0.12 115	0.10 60	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 126

tt7	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.13 77	0.12 119	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.12 116	0.15 112	0.10 62	0.16 120	0.12 115	0.12 114	0.15 110	0.12 121	0.14 94	0.12 120	0.15 108	0.12 119	0.12 112	0.11 84	0.13 76	0.12 117	0.14 95	0.12 114

TYNG	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.12 74	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.11 78	0.12 62	0.11 80	0.14 97	0.10 62	0.17 133	0.11 81	0.12 114	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.10 64

SGM_RVC	0.14 105	0.19 116	0.11 65	0.20 138	0.11 79	0.20 139	0.12 118	0.18 101	0.12 110	0.18 117	0.12 116	0.19 136	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.18 133	0.11 85	0.19 135	0.11 80	0.19 134	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.20 138	0.11 85	0.20 137	0.12 114
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt8	0.13 83	0.20 123	0.15 97	0.15 110	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.19 114	0.10 61	0.14 78	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.15 112	0.12 115	0.12 114	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.10 61	0.13 77	0.11 83

DAS	0.20 134	0.20 123	0.20 136	0.20 138	0.20 163	0.20 139	0.20 162	0.20 115	0.20 153	0.20 123	0.20 160	0.20 140	0.20 160	0.20 152	0.20 162	0.20 155	0.20 139	0.20 164	0.20 138	0.20 163	0.20 138	0.20 162	0.20 158	0.20 160	0.20 138	0.20 160	0.20 137	0.20 160

MSKI-zero shot	0.19 128	0.21 125	0.16 99	0.22 145	0.16 143	0.23 155	0.17 146	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.16 141	0.19 151	0.16 141	0.17 142	0.23 151	0.16 141	0.22 143	0.16 142	0.22 144	0.17 147	0.16 137	0.17 142	0.22 145	0.19 159	0.22 143	0.16 139

LALA_ROB	0.15 110	0.21 125	0.12 73	0.21 142	0.12 119	0.20 139	0.14 129	0.20 115	0.12 110	0.22 129	0.12 116	0.16 123	0.12 120	0.10 56	0.12 115	0.12 114	0.21 142	0.11 85	0.22 143	0.12 120	0.20 138	0.12 119	0.11 80	0.12 115	0.21 142	0.14 130	0.21 140	0.13 126

DepthFocus	0.18 122	0.22 127	0.15 97	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.21 118	0.15 129	0.21 126	0.15 135	0.21 141	0.15 138	0.15 112	0.15 138	0.15 138	0.21 142	0.15 139	0.22 143	0.15 140	0.22 144	0.15 138	0.15 133	0.15 138	0.22 145	0.15 138	0.22 143	0.15 136

WAO-6	0.30 164	0.22 127	0.23 149	0.22 145	0.23 171	0.23 155	0.22 167	0.22 126	0.23 164	2.21 350	0.22 165	0.22 145	0.22 167	0.22 159	0.22 167	0.23 164	0.22 146	0.23 172	0.22 143	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.23 151	0.23 169	0.22 143	0.22 166

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 127	0.18 129	0.21 142	0.18 157	0.20 139	0.17 146	0.20 115	0.16 131	0.25 142	0.16 139	0.21 141	0.17 145	0.16 120	0.18 153	0.15 138	0.20 139	0.16 141	0.20 138	0.18 156	0.21 140	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.20 138	0.17 145	0.20 137	0.16 139

dd	0.18 122	0.22 127	0.16 99	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.21 118	0.15 129	0.21 126	0.15 135	0.21 141	0.15 138	0.15 112	0.15 138	0.15 138	0.22 146	0.14 134	0.22 143	0.14 133	0.22 144	0.15 138	0.16 137	0.15 138	0.23 151	0.15 138	0.22 143	0.16 139

iResNetv2_ROB	0.20 134	0.22 127	0.19 134	0.23 153	0.19 161	0.22 146	0.17 146	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.18 146	0.18 153	0.19 154	0.22 146	0.17 145	0.23 151	0.17 146	0.25 158	0.18 158	0.17 139	0.18 156	0.23 151	0.17 145	0.25 163	0.17 146

ACV-stereo	0.20 134	0.23 132	0.17 110	0.23 153	0.17 147	0.23 155	0.17 146	0.23 135	0.17 137	0.23 135	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.23 151	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 152	0.17 146

IMH-64-1	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 153	0.22 165	0.22 146	0.23 169	0.22 126	0.22 160	2.02 339	0.23 168	0.23 151	0.22 167	0.23 164	0.23 170	0.23 164	0.23 151	0.22 166	0.23 151	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.22 145	0.22 166	0.22 143	0.22 166

IMH-64	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 153	0.22 165	0.22 146	0.23 169	0.22 126	0.22 160	2.02 339	0.23 168	0.23 151	0.22 167	0.23 164	0.23 170	0.23 164	0.23 151	0.22 166	0.23 151	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.22 145	0.22 166	0.22 143	0.22 166

MIM_Stereo	0.19 128	0.23 132	0.18 129	0.22 145	0.16 143	0.22 146	0.16 143	0.21 118	0.16 131	0.22 129	0.17 141	0.21 141	0.17 145	0.20 152	0.18 153	0.17 142	0.22 146	0.18 158	0.22 143	0.16 142	0.21 140	0.16 142	0.17 139	0.17 142	0.21 142	0.16 143	0.22 143	0.20 160

dad	0.18 122	0.23 132	0.16 99	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.22 126	0.16 131	0.21 126	0.15 135	0.22 145	0.15 138	0.15 112	0.16 141	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 151	0.15 140	0.22 144	0.15 138	0.15 133	0.15 138	0.22 145	0.15 138	0.22 143	0.16 139

GEStereo_RVC	0.36 187	0.23 132	0.18 129	0.23 153	0.18 157	0.23 155	0.19 160	0.22 126	0.19 150	0.24 136	0.20 160	0.24 158	0.18 158	0.18 146	0.18 153	0.21 158	0.25 164	0.18 158	0.22 143	0.18 156	0.23 151	0.18 158	0.19 156	0.20 160	0.23 151	0.20 160	4.43 396	0.19 158

iResNet	0.19 128	0.23 132	0.17 110	0.22 145	0.17 147	0.22 146	0.19 160	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.22 146	0.17 145	0.22 143	0.17 146	0.23 151	0.17 147	0.18 153	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 152	0.17 146

ELAS	0.14 105	0.23 132	0.10 46	0.19 135	0.11 79	0.20 139	0.11 82	0.16 83	0.10 61	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.09 53	0.11 81	0.11 82	0.16 123	0.10 60	0.17 127	0.11 80	0.18 130	0.11 81	0.09 54	0.10 64	0.18 130	0.11 85	0.19 132	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.23 135	0.18 148	1.21 294	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.89 311	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	1.22 327	0.16 142	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

delet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.23 135	0.16 131	1.21 294	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.91 315	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	1.23 329	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

psm_up	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.25 163	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.24 139	0.17 137	1.20 293	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.18 153	0.90 314	0.24 156	0.17 145	0.25 164	0.17 146	1.24 332	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

UPFNet	0.29 160	0.24 140	0.16 99	0.24 158	0.16 143	0.24 159	0.16 143	0.23 135	0.16 131	1.19 291	0.16 139	0.23 151	0.16 141	0.17 133	0.16 141	0.89 311	0.24 156	0.16 141	0.24 157	0.18 156	1.20 325	0.16 142	0.17 139	0.16 141	0.24 157	0.16 143	0.24 154	0.16 139

UNDER WATER-64	0.31 172	0.25 144	0.25 155	0.26 169	0.26 176	0.25 167	0.26 176	0.25 140	0.26 175	1.69 323	0.26 180	0.25 163	0.25 174	0.25 169	0.26 181	0.26 172	0.25 164	0.26 179	0.26 168	0.26 180	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.26 170	0.26 178	0.25 163	0.26 179

LoS_RVC	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.25 174	0.25 167	0.25 174	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.25 164	0.25 175	0.26 168	0.25 176	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.25 165	0.25 174	0.25 163	0.25 173

tt_ll	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.25 174	0.25 167	0.25 174	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.25 164	0.25 175	0.26 168	0.25 176	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.25 165	0.25 174	0.25 163	0.25 173

CAS	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.26 176	0.26 174	0.26 176	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.25 169	0.25 176	0.25 169	0.26 171	0.25 175	0.26 168	0.26 180	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.26 179	0.25 165	0.26 178	0.25 163	0.25 173

LoS	0.25 146	0.25 144	0.27 163	0.27 172	0.26 176	0.25 167	0.26 176	0.26 145	0.25 168	0.26 149	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.25 169	0.25 164	0.25 175	0.25 164	0.25 176	0.27 167	0.25 172	0.26 174	0.26 179	0.26 170	0.25 174	0.25 163	0.25 173
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 153	0.25 144	0.21 142	0.35 188	0.21 164	0.35 187	0.21 165	0.34 166	0.21 155	0.39 177	0.21 162	0.34 183	0.21 164	0.22 159	0.21 163	0.21 158	0.35 185	0.22 166	0.35 184	0.22 167	0.35 180	0.22 165	0.21 159	0.21 164	0.35 185	0.21 163	0.35 184	0.21 163

CFNet	0.55 242	0.25 144	0.18 129	0.25 163	0.18 157	0.25 167	0.18 159	0.25 140	0.18 148	0.25 142	0.18 156	0.25 163	0.18 158	0.18 146	0.18 153	0.18 151	0.25 164	0.18 158	0.25 164	0.18 156	5.31 407	4.36 407	0.18 153	0.18 156	0.25 165	0.18 157	0.25 163	0.18 157

small-0shot	0.27 153	0.27 151	0.26 160	0.26 169	0.27 181	0.27 175	0.27 180	0.26 145	0.26 175	0.27 150	0.27 184	0.26 172	0.26 180	0.26 172	0.26 181	0.27 181	0.27 173	0.26 179	0.27 172	0.27 184	0.26 166	0.27 179	0.26 174	0.26 179	0.27 172	0.27 181	0.27 172	0.26 179

LACA3	0.21 139	0.27 151	0.23 149	0.25 163	0.17 147	0.25 167	0.17 146	0.28 149	0.17 137	0.25 142	0.17 141	0.25 163	0.17 145	0.22 159	0.17 145	0.17 142	0.25 164	0.17 145	0.25 164	0.17 146	0.25 158	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.25 165	0.17 145	0.25 163	0.17 146

LACA2	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.26 145	0.17 137	0.24 136	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.21 156	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

LACA1	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.27 148	0.17 137	0.24 136	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.21 156	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

SQANet	0.33 177	0.28 155	0.28 166	0.28 176	0.28 186	0.29 177	0.28 188	0.28 149	0.28 184	1.59 318	0.28 189	0.28 175	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.28 175	0.28 185	0.29 175	0.28 187	0.28 169	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.28 174	0.28 185	0.28 173	0.28 187

RAFT + AFF	0.34 181	0.29 156	0.32 183	0.31 179	0.30 208	0.39 211	0.32 218	0.39 187	0.30 196	0.39 177	0.32 214	0.39 206	0.32 211	0.35 210	0.36 223	0.32 211	0.38 197	0.31 209	0.38 197	0.31 213	0.38 190	0.28 187	0.37 228	0.34 220	0.38 195	0.30 209	0.38 193	0.28 187

DISCO	0.59 250	0.29 156	0.22 143	0.27 172	5.05 412	0.30 178	0.21 165	0.28 149	0.21 155	0.27 150	0.21 162	0.27 173	0.20 160	0.21 156	0.21 163	0.21 158	0.27 173	0.21 165	0.27 172	0.21 165	0.27 167	0.23 170	0.21 159	0.21 164	0.27 172	0.21 163	5.06 404	0.22 166

model_zeroshot	0.27 153	0.30 158	0.19 134	0.36 193	0.23 171	0.25 167	0.27 180	0.33 159	0.21 155	0.35 160	0.22 165	0.25 163	0.27 183	0.26 172	0.23 170	0.26 172	0.35 185	0.22 166	0.36 188	0.23 172	0.25 158	0.27 179	0.27 178	0.23 171	0.36 188	0.22 166	0.25 163	0.27 183

DLNR_Zeroshot_test	0.27 153	0.30 158	0.23 149	0.30 177	0.22 165	0.31 180	0.24 172	0.29 152	0.23 164	0.38 172	0.23 168	0.29 176	0.23 171	0.22 159	0.23 170	0.23 164	0.30 177	0.34 217	0.29 175	0.23 172	0.29 171	0.29 203	0.22 163	0.23 171	0.30 176	0.23 169	0.30 175	0.23 170

GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 151	0.31 160	0.25 155	0.31 179	0.22 165	0.30 178	0.20 162	0.34 166	0.22 160	0.32 154	0.23 168	0.30 178	0.21 164	0.24 168	0.22 167	0.21 158	0.30 177	0.22 166	0.29 175	0.21 165	0.31 173	0.21 164	0.21 159	0.22 167	0.33 179	0.23 169	0.32 177	0.25 173

FCDSN-DC	0.44 216	0.31 160	0.35 186	0.34 184	0.28 186	0.35 187	0.30 212	0.32 158	0.25 168	1.32 302	0.24 174	1.00 310	0.32 211	0.35 210	0.34 217	0.30 202	0.72 281	0.37 229	0.48 246	0.32 214	0.53 254	0.49 267	0.23 167	0.29 203	0.50 249	0.42 249	0.61 269	0.71 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 251	0.31 160	5.05 395	0.31 179	0.19 161	0.24 159	0.20 162	5.86 391	0.20 153	0.24 136	0.18 156	0.25 163	0.20 160	0.23 164	0.21 163	0.18 151	0.37 194	0.18 158	0.24 157	0.19 161	0.25 158	0.19 161	0.19 156	0.19 158	0.24 157	0.15 138	0.24 154	0.20 160

iResNet_ROB	0.28 158	0.32 163	0.24 154	0.33 182	0.26 176	0.32 182	0.24 172	0.33 159	0.25 168	0.33 155	0.24 174	0.35 186	0.24 173	0.23 164	0.24 175	0.25 169	0.32 180	0.24 174	0.36 188	0.24 175	0.32 174	0.28 187	0.24 169	0.24 174	0.32 178	0.24 173	0.33 178	0.24 172

MLCV	0.30 164	0.33 164	0.28 166	0.34 184	0.28 186	0.33 183	0.28 188	0.33 159	0.29 192	0.33 155	0.27 184	0.33 181	0.28 186	0.26 172	0.29 201	0.28 184	0.33 181	0.28 185	0.33 179	0.28 187	0.33 175	0.27 179	0.28 184	0.28 189	0.33 179	0.28 185	0.33 178	0.28 187

CES	0.38 198	0.34 165	0.44 209	0.43 228	0.33 219	0.37 197	0.44 254	0.37 176	0.38 225	0.45 203	0.35 222	0.35 186	0.41 242	0.45 242	0.36 223	0.36 221	0.36 191	0.45 252	0.43 230	0.35 223	0.34 176	0.46 251	0.36 224	0.36 227	0.42 227	0.34 220	0.35 184	0.38 233

anonymity	0.30 164	0.34 165	0.27 163	0.33 182	0.27 181	0.33 183	0.28 188	0.33 159	0.28 184	0.33 155	0.28 189	0.33 181	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.34 182	0.28 185	0.34 182	0.28 187	0.34 176	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.34 182	0.28 185	0.34 182	0.28 187

DN-CSS_ROB	0.30 164	0.34 165	0.29 171	0.34 184	0.27 181	0.34 185	0.28 188	0.33 159	0.27 178	0.34 158	0.27 184	0.34 183	0.28 186	0.29 191	0.27 185	0.26 172	0.35 185	0.29 198	0.33 179	0.28 187	0.34 176	0.28 187	0.28 184	0.27 184	0.34 182	0.28 185	0.33 178	0.28 187

ETE_ROB	0.35 186	0.35 168	0.35 186	0.35 188	0.35 224	0.35 187	0.35 221	0.35 170	0.35 216	0.35 160	0.35 222	0.35 186	0.35 220	0.35 210	0.35 219	0.35 219	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.35 223	0.35 180	0.35 219	0.35 219	0.35 224	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.35 222

depth_test_26	0.19 128	0.36 169	0.26 160	0.21 142	0.14 132	0.21 144	0.14 129	0.36 174	0.14 126	0.20 123	0.14 130	0.24 158	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.21 142	0.14 134	0.21 141	0.14 133	0.21 140	0.14 132	0.26 174	0.14 133	0.21 142	0.14 130	0.21 140	0.14 133

RSM	0.33 177	0.36 169	0.31 180	0.39 213	0.32 216	0.36 193	0.30 212	0.35 170	0.38 225	0.35 160	0.31 211	0.35 186	0.30 206	0.30 197	0.31 211	0.30 202	0.36 191	0.31 209	0.36 188	0.30 208	0.36 185	0.31 210	0.31 208	0.31 211	0.36 188	0.31 212	0.36 188	0.31 213

Cross2Single-S	0.28 158	0.37 171	0.26 160	0.35 188	0.23 171	0.35 187	0.23 169	0.37 176	0.23 164	0.35 160	0.23 168	0.35 186	0.23 171	0.25 169	0.23 170	0.23 164	0.35 185	0.23 172	0.35 184	0.23 172	0.35 180	0.23 170	0.23 167	0.23 171	0.35 185	0.23 169	0.35 184	0.23 170

XPNet_ROB	0.37 192	0.37 171	0.37 190	0.37 195	0.37 230	0.37 197	0.37 233	0.37 176	0.37 223	0.37 169	0.37 232	0.37 195	0.37 227	0.37 217	0.37 226	0.37 224	0.37 194	0.37 229	0.37 192	0.37 230	0.37 187	0.37 225	0.37 228	0.37 233	0.37 192	0.37 231	0.37 191	0.37 230

NBS	0.37 192	0.38 173	0.38 192	0.38 199	0.39 239	0.37 197	0.36 227	0.37 176	0.37 223	0.37 169	0.35 222	0.37 195	0.39 239	0.37 217	0.38 228	0.39 235	0.38 197	0.36 223	0.37 192	0.36 227	0.38 190	0.37 225	0.39 238	0.37 233	0.38 195	0.35 221	0.38 193	0.39 239

DCVSM-stereo	0.27 153	0.38 173	0.22 143	0.38 199	0.22 165	0.38 202	0.22 167	0.29 152	0.22 160	0.29 152	0.22 165	0.29 176	0.22 167	0.22 159	0.21 163	0.21 158	0.38 197	0.22 166	0.38 197	0.22 167	0.38 190	0.22 165	0.21 159	0.25 175	0.38 195	0.21 163	0.38 193	0.21 163

WAO-7	0.46 220	0.38 173	0.38 192	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.38 181	0.38 225	2.57 367	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.38 234	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.38 233

Venus	0.46 220	0.38 173	0.40 197	0.38 199	0.38 234	0.39 211	0.38 236	0.38 181	0.38 225	2.71 369	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.38 234	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.39 205	0.38 233

DMCA	0.36 187	0.38 173	0.37 190	0.35 188	0.35 224	0.35 187	0.36 227	0.35 170	0.36 221	0.36 167	0.37 232	0.36 193	0.36 225	0.36 215	0.35 219	0.37 224	0.36 191	0.36 223	0.36 188	0.36 227	0.36 185	0.35 219	0.36 224	0.36 227	0.37 192	0.36 225	0.36 188	0.36 227

HanzoNet	0.47 222	0.39 178	0.38 192	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.40 191	0.38 225	2.63 368	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.39 235	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.42 249	0.38 190	0.39 238	0.39 238	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.39 239

IMH	0.47 222	0.40 179	0.39 196	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.38 181	0.40 234	2.79 371	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.39 210	0.38 232	0.38 197	0.40 243	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.38 233

TestStereo_HL3	1.20 329	0.41 180	10.53 413	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.40 414	0.30 196	0.41 186	0.28 189	0.40 214	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

TestStereo_HL2	1.22 331	0.41 180	10.61 415	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.91 416	0.30 196	0.41 186	0.29 199	0.40 214	0.28 186	0.29 191	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

GGDA	1.23 336	0.41 180	11.21 416	0.45 236	0.28 186	0.42 227	0.28 188	13.66 415	0.30 196	0.41 186	0.29 199	0.40 214	0.29 198	0.28 186	0.29 201	0.29 197	0.43 229	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

TestStereo-Hl	1.20 329	0.41 180	10.60 414	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.37 413	0.30 196	0.41 186	0.28 189	0.40 214	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

Pointernet	0.22 141	0.41 180	0.38 192	0.22 145	0.17 147	0.22 146	0.17 146	0.41 193	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.18 146	0.18 153	0.18 151	0.23 151	0.18 158	0.23 151	0.18 156	0.23 151	0.18 158	0.17 139	0.17 142	0.22 145	0.18 157	0.22 143	0.17 146

GwcNet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

PSMNet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

GANet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

ADLNet	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

GES	0.43 214	0.41 180	0.31 180	0.35 188	0.30 208	0.47 243	0.28 188	0.33 159	0.28 184	0.35 160	0.29 199	2.95 377	0.38 230	0.35 210	0.30 207	0.34 216	0.34 182	0.30 205	0.33 179	0.30 208	0.35 180	0.30 207	0.33 214	0.33 218	0.33 179	0.31 212	0.33 178	0.29 202

gcap_with_dpt	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 225	0.29 200	0.42 227	0.29 205	0.39 187	0.29 192	0.39 177	0.29 199	0.39 206	0.29 198	0.29 191	0.29 201	0.28 184	0.42 223	0.29 198	0.42 226	0.29 200	0.42 220	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

GCAP-BAT	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 225	0.29 200	0.42 227	0.29 205	0.39 187	0.29 192	0.39 177	0.29 199	0.39 206	0.29 198	0.29 191	0.29 201	0.28 184	0.42 223	0.29 198	0.42 226	0.29 200	0.42 220	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

DGSMNet	0.33 177	0.42 190	0.28 166	0.40 214	0.28 186	0.40 214	0.28 188	0.40 191	0.28 184	0.40 185	0.28 189	0.39 206	0.28 186	0.27 180	0.28 190	0.28 184	0.40 214	0.28 185	0.42 226	0.29 200	0.41 209	0.31 210	0.29 195	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.42 224	0.29 202

GMOStereo	0.50 225	0.44 193	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

error version	0.50 225	0.44 193	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

quiztm	0.41 204	0.45 195	0.40 197	0.44 231	0.39 239	0.45 236	0.39 243	0.44 201	0.40 234	0.45 203	0.39 243	0.45 231	0.39 239	0.39 229	0.40 242	0.39 235	0.45 232	0.40 240	0.45 233	0.39 241	0.44 225	0.39 238	0.39 238	0.39 242	0.44 230	0.39 241	0.44 228	0.39 239

LG-Stereo_L2	0.32 174	0.45 195	0.36 188	0.37 195	0.27 181	0.37 197	0.27 180	0.43 199	0.27 178	0.36 167	0.31 211	0.36 193	0.27 183	0.27 180	0.27 185	0.30 202	0.37 194	0.27 183	0.37 192	0.27 184	0.37 187	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.37 192	0.27 181	0.37 191	0.27 183

Any-RAFT	0.32 174	0.45 195	0.29 171	0.36 193	0.29 200	0.36 193	0.29 205	0.36 174	0.29 192	0.35 160	0.29 199	0.35 186	0.28 186	0.27 180	0.28 190	0.28 184	0.35 185	0.28 185	0.35 184	0.28 187	0.35 180	0.28 187	0.29 195	0.29 203	0.36 188	0.29 204	0.36 188	0.29 202

RAFT-Test	0.34 181	0.45 195	0.30 177	0.38 199	0.32 216	0.40 214	0.32 218	0.39 187	0.32 204	0.39 177	0.30 207	0.37 195	0.29 198	0.30 197	0.30 207	0.29 197	0.38 197	0.30 205	0.38 197	0.29 200	0.38 190	0.29 203	0.29 195	0.30 209	0.38 195	0.30 209	0.38 193	0.30 209

GREAT-IGEV	0.36 187	0.46 199	0.33 184	0.43 228	0.30 208	0.43 233	0.30 212	0.45 202	0.30 196	0.42 197	0.30 207	0.43 228	0.30 206	0.30 197	0.30 207	0.30 202	0.43 229	0.30 205	0.43 230	0.30 208	0.43 223	0.30 207	0.30 205	0.30 209	0.43 228	0.30 209	0.43 226	0.30 209
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
otaku	0.52 230	0.46 199	0.48 224	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.47 256	1.88 327	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.47 237	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.47 238	0.46 255	0.46 230	0.47 257

Dean	0.52 230	0.46 199	0.48 224	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	1.90 328	0.46 256	0.47 237	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.48 242	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.46 227	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

ACVNet_1	0.53 234	0.46 199	0.48 224	0.47 243	0.47 258	0.46 237	0.48 266	0.48 212	0.48 261	2.07 343	0.47 261	0.48 245	0.48 263	0.47 248	0.47 261	0.46 249	0.49 247	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.48 238	0.46 251	0.46 251	0.48 265	0.47 238	0.47 263	0.48 240	0.47 257

ACVNet-4b	0.53 234	0.46 199	0.47 217	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	2.17 346	0.46 256	0.46 232	0.47 259	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.46 233	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.46 227	0.46 251	0.46 251	0.47 260	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

iRaft-Stereo_20w	0.30 164	0.46 199	0.27 163	0.34 184	0.26 176	0.35 187	0.28 188	0.34 166	0.26 175	0.34 158	0.26 180	0.34 183	0.26 180	0.26 172	0.26 181	0.26 172	0.34 182	0.26 179	0.34 182	0.26 180	0.34 176	0.26 178	0.26 174	0.26 179	0.34 182	0.26 178	0.34 182	0.26 179

Ntro	0.53 234	0.47 205	0.50 231	0.46 238	0.48 264	0.47 243	0.47 261	0.46 203	0.46 250	2.05 341	0.47 261	0.47 237	0.49 268	0.47 248	0.47 261	0.46 249	0.48 242	0.46 253	0.49 250	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.47 260	0.46 232	0.46 255	0.47 234	0.47 257

UNDER WATER	0.52 230	0.47 205	0.47 217	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.47 209	0.47 256	1.90 328	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.46 233	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.46 227	0.47 260	0.47 257	0.48 265	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

LVE	0.53 234	0.47 205	0.48 224	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.48 212	0.47 256	1.96 335	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.47 237	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.47 231	0.47 260	0.47 257	0.47 260	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

RainbowNet	0.53 234	0.48 208	0.48 224	0.48 247	0.48 264	0.48 249	0.48 266	0.48 212	0.48 261	1.92 330	0.48 267	0.48 245	0.48 263	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.48 242	0.48 265	0.48 246	0.48 266	0.48 238	0.48 263	0.48 261	0.48 265	0.48 243	0.48 267	0.48 240	0.48 264

HaxPig	0.52 230	0.48 208	0.47 217	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.47 209	0.47 256	1.80 324	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.47 237	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.47 231	0.47 260	0.47 257	0.47 260	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

notaker	0.54 239	0.48 208	0.48 224	0.48 247	0.48 264	0.48 249	0.49 269	0.48 212	0.48 261	1.95 334	0.48 267	0.48 245	0.48 263	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.48 242	0.48 265	0.48 246	0.48 266	0.49 244	0.48 263	0.48 261	0.49 269	0.48 243	0.48 267	0.48 240	0.49 265

ACVNet_2	0.55 242	0.49 211	0.50 231	0.49 253	0.49 269	0.49 255	0.49 269	0.49 216	0.49 266	2.14 345	0.49 270	0.50 250	0.49 268	0.49 258	0.49 271	0.49 265	0.50 250	0.49 271	0.50 254	0.49 271	0.49 244	0.49 267	0.49 264	0.50 271	0.50 249	0.49 271	0.50 250	0.49 265

EKT-Stereo	0.36 187	0.50 212	0.30 177	0.40 214	0.29 200	0.40 214	0.29 205	0.35 170	0.30 196	0.47 209	0.30 207	0.35 186	0.32 211	0.29 191	0.34 217	0.33 215	0.59 262	0.31 209	0.39 209	0.29 200	0.37 187	0.38 229	0.29 195	0.31 211	0.58 267	0.28 185	0.51 252	0.29 202

SANet	0.50 225	0.50 212	0.50 231	0.50 255	0.50 273	0.50 256	0.50 273	0.50 220	0.50 268	0.50 215	0.50 272	0.50 250	0.50 270	0.50 261	0.50 274	0.50 269	0.50 250	0.50 272	0.50 254	0.50 274	0.50 246	0.50 273	0.50 267	0.50 271	0.50 249	0.50 274	0.50 250	0.50 268

AEACV	0.74 275	0.52 214	3.10 380	0.60 272	0.48 264	0.56 265	0.48 266	3.02 368	0.83 307	0.61 230	0.62 286	0.72 283	0.50 270	0.49 258	0.49 271	0.48 260	0.58 261	0.50 272	0.55 265	0.48 266	0.56 258	0.50 273	0.50 267	0.51 273	0.58 267	0.51 276	0.60 266	0.51 271

CASnet	0.32 174	0.53 215	0.34 185	0.27 172	0.31 212	0.34 185	0.29 205	0.31 157	0.32 204	0.25 142	0.31 211	0.27 173	0.40 241	0.45 242	0.27 185	0.30 202	0.26 171	0.40 240	0.28 174	0.37 230	0.28 169	0.39 238	0.29 195	0.40 244	0.29 175	0.28 185	0.24 154	0.30 209
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 204	0.54 216	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.53 226	0.35 216	0.46 206	0.35 222	0.46 232	0.35 220	0.35 210	0.35 219	0.35 219	0.47 237	0.35 221	0.47 239	0.35 223	0.47 231	0.38 229	0.35 219	0.35 224	0.48 243	0.35 221	0.47 234	0.35 222

Occ-G	0.68 263	0.54 216	3.16 384	0.57 268	0.45 253	0.52 261	0.40 244	3.44 374	0.46 250	0.52 219	0.45 255	0.51 253	0.44 251	0.44 240	0.40 242	0.45 248	0.55 257	0.41 243	0.53 262	0.43 251	0.52 251	0.40 241	0.44 249	0.45 255	0.55 261	0.44 253	0.53 257	0.44 251

GEAStereo	0.42 211	0.55 218	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.54 228	0.35 216	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.41 242	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.51 252	0.36 223	0.51 257	0.38 234	0.48 238	0.35 219	0.35 219	0.36 227	0.52 255	0.37 231	0.48 240	0.36 227

gasm-f	0.42 211	0.55 218	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.54 228	0.35 216	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.41 242	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.51 252	0.36 223	0.51 257	0.38 234	0.48 238	0.35 219	0.35 219	0.36 227	0.52 255	0.37 231	0.48 240	0.36 227

FSD		0.55 218	0.42 206	0.54 260	0.42 248	0.55 264	0.43 252	0.54 228	0.42 243	0.59 227	0.42 251			0.43 238	0.42 251	0.42 243			2.46 371	0.44 253				0.44 253	0.55 261	0.43 252	0.55 259	0.53 274

PSMNet_ROB	0.55 242	0.55 218	0.56 246	0.56 264	0.55 277	0.56 265	0.55 277	0.55 232	0.55 272	0.55 222	0.55 277	0.55 259	0.55 278	0.55 264	0.56 279	0.55 273	0.55 257	0.55 278	0.55 265	0.55 277	0.55 257	0.55 276	0.55 272	0.55 279	0.55 261	0.55 279	0.55 259	0.55 275

GSStereo	0.42 211	0.56 222	0.44 209	0.48 247	0.36 229	0.48 249	0.36 227	0.54 228	0.36 221	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.36 225	0.36 215	0.35 219	0.36 221	0.48 242	0.36 223	0.48 246	0.36 227	0.48 238	0.36 224	0.36 224	0.36 227	0.48 243	0.36 225	0.48 240	0.35 222

GIP-stereo	0.38 198	0.56 222	0.40 197	0.45 236	0.33 219	0.44 235	0.35 221	0.49 216	0.33 210	0.43 200	0.32 214	0.42 224	0.31 208	0.33 205	0.33 216	0.34 216	0.40 214	0.32 213	0.40 212	0.32 214	0.43 223	0.38 229	0.33 214	0.32 213	0.43 228	0.32 214	0.42 224	0.34 221

PML	0.39 201	0.56 222	0.29 171	0.55 263	0.28 186	0.56 265	0.28 188	0.51 223	0.28 184	0.50 215	0.28 189	0.51 253	0.28 186	0.29 191	0.28 190	0.29 197	0.56 260	0.29 198	0.57 268	0.28 187	0.56 258	0.28 187	0.28 184	0.29 203	0.56 264	0.28 185	0.56 261	0.28 187

DDF-Stereo	0.37 192	0.57 225	0.50 231	0.40 214	0.32 216	0.40 214	0.32 218	0.53 226	0.32 204	0.39 177	0.32 214	0.39 206	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.40 214	0.32 213	0.40 212	0.32 214	0.40 208	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.40 209	0.32 214	0.40 208	0.32 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 219	0.57 225	0.45 215	0.54 260	0.37 230	0.53 262	0.37 233	0.56 234	0.40 234	0.53 221	0.38 235	0.53 257	0.37 227	0.37 217	0.37 226	0.37 224	0.55 257	0.38 232	0.53 262	0.37 230	0.53 254	0.37 225	0.37 228	0.39 242	0.54 260	0.37 231	0.54 258	0.37 230

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 275	0.57 225	0.57 249	0.56 264	0.92 315	1.07 321	0.63 290	1.03 290	0.82 306	0.49 214	0.77 307	0.69 276	0.54 277	0.58 268	0.54 276	0.86 310	1.06 315	0.72 306	1.06 318	0.79 308	0.58 261	0.87 312	0.59 277	0.46 256	0.76 287	0.46 255	1.05 316	0.97 322

LG-Stereo_L1	0.44 216	0.58 228	0.49 230	0.51 258	0.38 234	0.51 258	0.38 236	0.56 234	0.38 225	0.50 215	0.38 235	0.50 250	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.52 254	0.38 232	0.52 260	0.38 234	0.51 248	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.52 255	0.38 235	0.51 252	0.40 242

LG-Stereo	0.57 247	0.58 228	0.43 207	0.54 260	0.65 288	0.95 303	0.69 302	0.69 247	0.38 225	0.52 219	0.37 232	0.53 257	0.37 227	0.68 292	0.73 307	0.72 302	0.70 276	0.37 229	0.54 264	0.37 230	0.54 256	0.37 225	0.37 228	0.56 280	0.95 304	0.59 284	0.84 292	0.37 230

DN	0.50 225	0.59 230	0.44 209	0.59 269	0.44 252	0.59 269	0.44 254	0.57 236	0.44 246	0.57 225	0.44 253	0.57 262	0.44 251	0.44 240	0.44 253	0.44 246	0.59 262	0.44 251	0.59 269	0.44 253	0.59 262	0.44 250	0.44 249	0.44 253	0.59 269	0.44 253	0.59 264	0.44 251

MSCF	0.44 216	0.60 231	0.47 217	0.50 255	0.40 241	0.50 256	0.38 236	0.57 236	0.38 225	0.48 213	0.38 235	0.48 245	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.49 247	0.38 232	0.49 250	0.39 241	0.50 246	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.49 248	0.38 235	0.49 248	0.38 233

LMCR-Stereo	0.61 251	0.61 232	0.61 258	0.61 275	0.61 284	0.67 278	0.61 288	0.61 239	0.61 281	0.61 230	0.61 285	0.61 267	0.61 285	0.61 272	0.61 286	0.61 280	0.61 267	0.61 286	0.61 274	0.61 285	0.61 266	0.61 283	0.61 280	0.61 289	0.61 274	0.61 287	0.61 269	0.61 286

PA-Net	0.71 271	0.62 233	0.55 243	0.69 281	0.71 302	0.70 282	0.69 302	0.69 247	0.74 300	0.73 243	0.75 306	0.59 264	0.72 304	0.82 305	0.79 310	0.83 308	0.67 273	0.76 308	0.81 294	0.67 295	0.61 266	0.76 306	0.68 295	0.65 292	0.82 293	0.76 310	0.71 279	0.69 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 192	0.64 234	0.59 251	0.38 199	0.31 212	0.38 202	0.31 215	0.65 242	0.32 204	0.38 172	0.32 214	0.38 200	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.38 197	0.32 213	0.39 209	0.32 214	0.39 201	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.39 206	0.32 214	0.39 205	0.32 215

AIO-test1	0.54 239	0.64 234	0.54 240	0.60 272	0.49 269	0.61 273	0.49 269	0.64 241	0.49 266	0.59 227	0.48 267	0.60 266	0.50 270	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.60 265	0.48 265	0.60 272	0.48 266	0.60 264	0.49 267	0.49 264	0.49 269	0.59 269	0.49 271	0.60 266	0.49 265

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 192	0.65 236	0.60 253	0.38 199	0.31 212	0.38 202	0.31 215	0.65 242	0.32 204	0.37 169	0.32 214	0.37 195	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.38 197	0.32 213	0.38 197	0.32 214	0.38 190	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.38 195	0.32 214	0.38 193	0.32 215

AIO-test2	0.54 239	0.65 236	0.55 243	0.60 272	0.50 273	0.60 271	0.49 269	0.65 242	0.48 261	0.60 229	0.49 270	0.59 264	0.50 270	0.50 261	0.49 271	0.49 265	0.60 265	0.50 272	0.60 272	0.49 271	0.60 264	0.49 267	0.50 267	0.51 273	0.60 272	0.48 267	0.60 266	0.50 268

TorneroNet-64	0.69 264	0.65 236	0.30 177	0.27 172	0.47 258	0.28 176	0.35 221	0.34 166	0.80 302	7.93 414	0.29 199	0.30 178	0.31 208	0.81 304	0.28 190	0.27 181	0.29 176	0.28 185	0.85 296	0.83 314	0.62 268	0.28 187	0.30 205	0.28 189	0.52 255	0.29 204	0.29 174	0.27 183

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 268	0.67 239	0.67 264	0.92 300	0.92 315	0.91 298	0.76 309	0.67 246	0.67 291	0.66 233	0.67 293	0.67 272	0.67 295	0.67 287	0.67 297	0.68 295	0.66 271	0.67 295	0.68 277	0.67 295	0.68 273	0.68 297	0.68 295	0.68 303	0.67 277	0.68 300	0.67 273	0.67 294

mm2	0.69 264	0.69 240	0.69 265	0.69 281	0.69 298	0.69 279	0.69 302	0.69 247	0.69 295	0.69 235	0.69 300	0.69 276	0.69 299	0.69 294	0.69 303	0.69 296	0.69 274	0.69 301	0.69 278	0.69 300	0.69 274	0.69 300	0.69 298	0.69 305	0.69 278	0.69 302	0.69 275	0.69 300

mm1	0.69 264	0.69 240	0.69 265	0.69 281	0.69 298	0.69 279	0.69 302	0.69 247	0.69 295	0.69 235	0.69 300	0.69 276	0.69 299	0.69 294	0.69 303	0.69 296	0.69 274	0.69 301	0.69 278	0.69 300	0.69 274	0.69 300	0.69 298	0.69 305	0.69 278	0.69 302	0.69 275	0.69 300

PointNet	0.56 245	0.69 240	0.47 217	0.69 281	0.47 258	0.69 279	0.47 261	0.70 251	0.47 256	0.69 235	0.47 261	0.69 276	0.48 263	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.70 276	0.48 265	0.70 280	0.48 266	0.69 274	0.48 263	0.47 257	0.48 265	0.70 280	0.48 267	0.69 275	0.47 257

KSHMR	0.85 295	0.72 243	0.51 236	0.49 253	0.49 269	0.51 258	1.07 337	0.50 220	0.48 261	6.04 409	0.52 274	0.66 270	0.98 321	0.49 258	0.77 308	0.49 265	1.17 325	0.51 275	0.49 250	1.06 335	0.51 248	0.49 267	0.49 264	0.51 273	1.04 319	0.49 271	0.81 290	0.72 306

DMCA-RVC	0.71 271	0.72 243	0.72 267	0.71 289	0.70 301	0.70 282	0.70 307	0.70 251	0.71 297	0.70 240	0.71 303	0.71 282	0.70 301	0.70 296	0.71 305	0.70 299	0.70 276	0.71 305	0.70 280	0.71 303	0.70 277	0.70 302	0.71 303	0.71 308	0.70 280	0.72 307	0.71 279	0.70 303

GeoAtt-L (ZS)	0.57 247	0.73 245	0.50 231	0.70 287	0.48 264	0.70 282	0.46 256	0.74 259	0.46 250	0.69 235	0.46 256	0.69 276	0.46 255	0.48 254	0.46 256	0.48 260	0.71 279	0.46 253	0.70 280	0.46 256	0.70 277	0.46 251	0.48 261	0.47 260	0.70 280	0.46 255	0.70 278	0.46 253

AFF-stereo	0.71 271	0.73 245	0.65 263	0.82 296	0.63 287	0.83 291	0.63 290	0.73 258	0.65 283	0.82 253	0.73 305	0.74 286	0.64 286	0.63 276	0.62 287	0.62 281	0.73 282	0.63 288	0.74 287	0.72 305	0.80 282	0.58 278	0.70 301	0.71 308	0.79 288	0.69 302	0.78 284	0.72 306

DSFCA	0.66 257	0.73 245	0.74 272	0.68 280	0.65 288	0.64 275	0.65 293	0.65 242	0.65 283	0.66 233	0.65 288	0.65 269	0.64 286	0.65 279	0.65 290	0.65 284	0.65 270	0.65 290	0.65 276	0.65 288	0.65 272	0.65 286	0.65 283	0.65 292	0.66 276	0.66 291	0.65 272	0.65 288

ARAFT	0.64 254	0.74 248	0.62 261	0.70 287	0.56 279	0.72 285	0.55 277	0.72 257	0.54 271	0.73 243	0.56 278	0.72 283	0.56 280	0.56 266	0.62 287	0.63 282	0.73 282	0.53 277	0.73 285	0.54 276	0.72 279	0.65 286	0.62 281	0.56 280	0.72 284	0.54 277	0.72 281	0.57 277

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 261	0.74 248	0.60 253	0.79 292	0.61 284	0.76 286	0.57 283	0.71 255	0.56 274	0.71 241	0.54 276	0.72 283	0.66 289	0.65 279	0.65 290	0.64 283	0.74 284	0.64 289	0.74 287	0.63 286	0.73 280	0.65 286	0.64 282	0.64 291	0.74 286	0.61 287	0.73 282	0.64 287

SCION-MonSter(vits)	0.31 172	0.76 250	0.22 143	0.19 135	0.15 138	0.19 134	0.15 137	0.41 193	0.27 178	0.38 172	0.27 184	0.38 200	0.27 183	0.27 180	0.27 185	0.27 181	0.40 214	0.27 183	0.39 209	0.27 184	0.39 201	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.39 206	0.27 181	0.39 205	0.27 183

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 300	0.77 251	0.82 284	1.16 331	0.75 305	0.99 309	0.92 316	0.91 270	0.99 317	0.94 264	0.91 315	1.15 322	0.88 314	0.92 311	1.00 324	0.67 290	0.98 302	1.00 324	0.75 289	0.91 318	1.18 322	0.87 312	0.89 313	0.90 318	1.08 324	1.07 335	0.74 283	0.89 314

zero-FE	0.66 257	0.80 252	0.56 246	0.79 292	0.58 281	0.82 290	0.55 277	0.76 261	0.56 274	0.75 245	0.58 282	0.75 287	0.59 283	0.57 267	0.56 279	0.55 273	0.79 286	0.55 278	0.78 290	0.55 277	0.85 288	0.58 278	0.55 272	0.57 284	0.80 290	0.57 281	0.80 286	0.57 277

NaN_ROB	0.80 280	0.80 252	0.80 282	0.80 294	0.80 308	0.80 288	0.80 312	0.80 263	0.80 302	0.80 250	0.80 310	0.80 292	0.80 307	0.80 302	0.80 311	0.80 306	0.80 288	0.80 311	0.80 292	0.80 311	0.80 282	0.80 308	0.80 309	0.80 312	0.80 290	0.80 312	0.80 286	0.80 310

CSAN	0.80 280	0.80 252	0.80 282	0.80 294	0.80 308	0.80 288	0.80 312	0.80 263	0.80 302	0.80 250	0.80 310	0.80 292	0.80 307	0.80 302	0.80 311	0.80 306	0.80 288	0.80 311	0.80 292	0.80 311	0.80 282	0.80 308	0.80 309	0.80 312	0.80 290	0.80 312	0.80 286	0.80 310

FC-DCNN	1.10 318	0.81 255	0.77 279	0.63 278	0.42 248	0.86 295	0.64 292	0.91 270	0.96 315	1.11 281	0.80 310	1.07 318	0.81 309	0.67 287	1.75 371	1.30 353	1.41 342	0.85 314	1.28 334	0.71 303	2.12 362	1.32 352	0.52 270	0.81 315	1.64 351	1.40 363	2.39 370	1.75 374

DDUNet	0.69 264	0.84 256	0.59 251	0.84 298	0.59 282	0.87 296	0.57 283	0.84 266	0.59 280	0.82 253	0.58 282	0.85 296	0.57 281	0.59 271	0.59 283	0.57 277	0.87 293	0.59 283	0.85 296	0.59 284	0.85 288	0.59 281	0.59 277	0.59 285	0.87 295	0.59 284	0.84 292	0.59 280

UDG	0.70 268	0.87 257	0.56 246	0.87 299	0.59 282	0.84 293	0.59 286	0.85 267	0.57 277	0.84 255	0.59 284	0.84 295	0.60 284	0.58 268	0.60 284	0.59 278	0.85 292	0.59 283	0.87 298	0.58 281	0.87 290	0.60 282	0.57 276	0.59 285	0.87 295	0.58 283	0.86 295	0.60 282

CASS	0.58 249	0.89 258	0.55 243	0.56 264	0.55 277	0.60 271	0.57 283	0.57 236	0.56 274	0.55 222	0.56 278	0.56 260	0.50 270	0.63 276	0.56 279	0.56 276	0.62 268	0.62 287	0.59 269	0.56 279	0.56 258	0.48 263	0.60 279	0.56 280	0.57 266	0.60 286	0.57 263	0.59 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 278	0.91 259	0.72 267	0.83 297	0.71 302	0.83 291	0.72 308	0.81 265	0.71 297	0.81 252	0.71 303	0.81 294	0.71 303	0.71 298	0.71 305	0.70 299	0.83 291	0.72 306	0.83 295	0.81 313	0.83 286	0.72 305	0.71 303	0.71 308	0.88 297	0.71 305	0.83 291	0.70 303

DPSM_ROB	0.93 300	0.92 260	0.94 291	0.96 306	1.02 325	0.92 299	0.98 321	0.95 276	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.91 298	0.97 319	0.92 311	0.91 317	0.91 315	0.96 300	0.94 319	0.93 303	0.91 318	0.93 295	0.92 317	0.93 315	0.91 320	0.91 299	0.99 321	0.92 296	0.91 316

DPSM	0.93 300	0.92 260	0.94 291	0.96 306	1.02 325	0.92 299	0.98 321	0.95 276	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.91 298	0.97 319	0.92 311	0.91 317	0.91 315	0.96 300	0.94 319	0.93 303	0.91 318	0.93 295	0.92 317	0.93 315	0.91 320	0.91 299	0.99 321	0.92 296	0.91 316

pmcnn	0.92 298	0.92 260	0.92 289	0.92 300	0.92 315	0.92 299	0.92 316	0.92 272	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.92 301	0.92 317	0.92 311	0.92 319	0.92 318	0.92 297	0.92 316	0.92 300	0.92 321	0.92 293	0.92 317	0.92 314	0.92 322	0.92 301	0.92 318	0.92 296	0.92 319

DGTPSM_ROB	0.92 298	0.93 263	0.91 288	0.93 303	0.91 314	0.92 299	0.93 319	0.92 272	0.92 311	0.92 259	0.91 315	0.91 298	0.93 318	0.91 308	0.92 319	0.92 318	0.92 297	0.92 316	0.92 300	0.90 317	0.91 291	0.92 317	0.93 315	0.94 324	0.92 301	0.91 317	0.92 296	0.97 322

AdaDepth	0.80 280	0.95 264	1.02 301	0.95 305	0.67 296	0.95 303	0.67 299	0.94 275	0.67 291	0.92 259	0.67 293	0.94 302	0.67 295	0.67 287	0.67 297	0.67 290	0.95 299	0.67 295	0.95 305	0.67 295	0.96 298	0.68 297	0.67 290	0.67 298	0.96 305	0.67 295	0.95 302	0.67 294

LGCAT	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

GANet	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

TDLM	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

CVANet_RVC	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

trnet	1.01 311	1.01 269	1.01 300	1.01 319	1.01 324	1.01 317	1.01 330	1.01 289	1.01 322	1.01 277	1.01 328	1.01 315	1.01 330	1.01 323	1.01 330	1.01 328	1.01 314	1.01 329	1.01 317	1.01 329	1.01 310	1.01 327	1.01 326	1.01 332	1.01 317	1.01 328	1.01 315	1.01 329

GLC_STEREO	1.05 317	1.01 269	1.02 301	1.02 321	1.02 325	1.05 319	1.06 334	1.05 294	1.05 324	1.04 280	1.05 334	1.05 317	1.04 332	1.06 329	1.05 332	1.06 334	1.06 315	1.05 333	1.06 318	1.05 334	1.06 313	1.06 332	1.04 329	1.05 335	1.04 319	1.05 331	1.06 317	1.06 333

gcap-zeroshot	0.81 286	1.03 271	0.84 286	0.93 303	0.85 312	0.84 293	0.62 289	1.21 307	0.53 270	0.79 248	0.84 313	0.77 288	0.70 301	0.84 307	0.67 297	0.74 303	1.18 328	0.52 276	0.91 299	0.79 308	0.84 287	0.61 283	0.83 311	0.69 305	0.93 303	0.82 314	0.85 294	0.66 289

DPSimNet_ROB	0.93 300	1.04 272	0.83 285	1.05 322	0.82 310	1.04 318	0.83 315	1.03 290	0.89 309	1.03 278	0.84 313	1.03 316	0.84 311	0.83 306	0.84 314	0.83 308	1.14 320	0.84 313	1.12 323	0.84 315	1.04 311	0.88 314	0.83 311	0.84 316	1.07 323	0.83 315	1.15 325	0.88 313

AIO-Stereo	0.82 291	1.06 273	0.73 270	0.97 308	0.74 304	1.06 320	0.60 287	1.04 293	0.90 310	1.00 272	1.01 328	0.78 289	0.85 313	0.74 300	0.62 287	0.67 290	1.12 318	0.55 278	0.70 280	0.65 288	0.93 295	0.66 289	0.67 290	0.67 298	0.82 293	0.74 308	0.92 296	0.83 312

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 198	1.06 273	0.54 240	0.59 269	0.27 181	0.46 237	0.27 180	0.46 203	0.27 178	0.46 206	0.27 184	0.46 232	0.26 180	0.27 180	0.27 185	0.26 172	0.46 233	0.26 179	0.45 233	0.30 208	0.46 227	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.46 232	0.27 181	0.45 229	0.26 179

HBP-ISP	1.47 347	1.07 275	1.03 305	1.30 339	1.08 335	1.36 338	1.06 334	1.44 318	1.25 343	1.97 336	1.51 362	1.65 351	1.58 362	0.98 316	1.58 363	1.68 368	1.98 358	1.32 353	2.02 358	1.28 356	2.95 376	1.89 377	0.97 319	1.06 337	1.26 336	0.99 321	1.94 354	1.43 363

HSM-Net_RVC	0.93 300	1.09 276	0.79 281	1.10 324	0.78 306	1.09 322	0.79 311	1.16 301	0.80 302	1.14 283	0.79 309	1.17 325	0.77 305	0.73 299	0.83 313	0.78 304	1.19 329	0.79 309	1.18 327	0.72 305	1.19 324	0.80 308	0.72 305	0.80 312	1.18 332	0.74 308	1.14 324	0.73 308
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 321	1.10 277	0.51 236	0.69 281	0.51 275	1.10 323	0.50 273	0.51 223	0.51 269	13.92 416	1.17 347	0.49 249	0.51 275	0.54 263	0.48 267	0.49 265	0.49 247	0.65 290	0.70 280	0.49 271	0.51 248	0.49 267	0.67 290	1.36 359	0.51 253	0.50 274	0.52 255	1.23 351

ktn	0.84 294	1.15 278	0.54 240	1.16 331	1.26 353	0.51 258	0.53 276	0.51 223	0.66 286	4.54 397	0.51 273	0.52 256	0.52 276	0.66 282	0.51 275	0.51 270	1.37 340	1.17 344	0.49 250	0.51 275	1.23 329	0.51 275	0.67 290	0.51 273	0.51 253	0.68 300	0.51 252	0.51 271

Nwc_Net	1.15 321	1.15 278	1.15 318	1.09 323	1.19 349	1.16 326	1.17 343	1.15 299	1.16 334	1.16 287	1.16 343	1.08 319	1.16 344	1.11 334	1.15 344	1.18 345	1.11 317	1.10 335	1.16 324	1.17 347	1.16 318	1.13 338	1.18 343	1.20 352	1.11 326	1.15 342	1.16 326	1.20 347

DF	0.25 146	1.16 280	1.02 301	0.16 122	0.13 127	0.16 120	0.13 125	1.16 301	0.13 120	0.15 95	0.13 127	0.15 112	0.13 129	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.16 123	0.13 127	0.16 124	0.13 129	0.16 124	0.13 127	0.13 126	0.13 130	0.16 124	0.13 127	0.16 123	0.13 126

RP	1.14 319	1.16 280	1.15 318	1.17 333	1.10 339	1.16 326	1.15 341	1.10 296	1.16 334	1.15 284	1.08 336	1.16 323	1.15 343	1.15 340	1.14 342	1.16 341	1.16 323	1.10 335	1.10 320	1.10 338	1.16 318	1.11 336	1.10 334	1.19 351	1.14 328	1.19 347	1.07 318	1.10 336

RGC	1.15 321	1.16 280	1.17 322	1.15 329	1.11 341	1.21 332	1.21 354	1.10 296	1.15 332	1.16 287	1.11 339	1.17 325	1.09 336	1.14 339	1.11 339	1.16 341	1.19 329	1.11 338	1.10 320	1.15 346	1.11 315	1.19 343	1.16 341	1.12 345	1.17 330	1.10 338	1.16 326	1.17 344

Abc-Net	1.14 319	1.16 280	1.18 323	1.10 324	1.10 339	1.16 326	1.18 345	1.16 301	1.13 331	1.11 281	1.16 343	1.16 323	1.12 340	1.10 331	1.17 346	1.16 341	1.16 323	1.10 335	1.16 324	1.14 344	1.17 320	1.16 339	1.11 336	1.09 342	1.10 325	1.10 338	1.16 326	1.17 344
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	1.15 321	1.17 284	1.12 317	1.10 324	1.15 342	1.14 324	1.15 341	1.15 299	1.12 330	1.17 290	1.17 347	1.11 320	1.17 347	1.11 334	1.10 337	1.16 341	1.12 318	1.11 338	1.16 324	1.13 343	1.23 329	1.16 339	1.19 345	1.11 343	1.18 332	1.17 344	1.17 329	1.13 342

S-Stereo	1.22 331	1.18 285	1.19 327	1.20 334	1.23 351	1.23 333	1.19 346	1.19 305	1.18 338	1.27 298	1.20 351	1.20 329	1.20 349	1.23 345	1.22 352	1.23 351	1.23 332	1.23 352	1.20 329	1.25 355	1.20 325	1.22 351	1.25 350	1.24 355	1.20 334	1.22 354	1.26 334	1.24 352

edge stereo	1.15 321	1.18 285	1.11 315	1.12 327	1.17 346	1.17 331	1.17 343	1.16 301	1.18 338	1.16 287	1.17 347	1.17 325	1.13 341	1.11 334	1.11 339	1.12 338	1.17 325	1.17 344	1.11 322	1.17 347	1.17 320	1.17 341	1.18 343	1.14 347	1.11 326	1.18 345	1.12 322	1.11 338

stereogan	1.17 327	1.19 287	1.15 318	1.15 329	1.15 342	1.15 325	1.19 346	1.19 305	1.15 332	1.15 284	1.16 343	1.19 328	1.19 348	1.19 342	1.19 347	1.19 346	1.15 321	1.19 347	1.19 328	1.19 351	1.15 317	1.19 343	1.15 339	1.15 348	1.16 329	1.15 342	1.19 330	1.20 347

FAT-Stereo	1.22 331	1.23 288	1.19 327	1.21 335	1.24 352	1.24 335	1.19 346	1.25 309	1.24 341	1.25 296	1.19 350	1.20 329	1.24 352	1.20 343	1.21 350	1.25 352	1.22 331	1.21 350	1.25 331	1.23 354	1.22 327	1.19 343	1.19 345	1.24 355	1.25 335	1.20 348	1.19 330	1.25 353

WQFJA1++	0.80 280	1.24 289	0.73 270	0.97 308	0.65 288	0.97 305	0.65 293	0.97 278	0.65 283	0.94 264	0.66 289	0.94 302	0.65 288	0.66 282	0.65 290	0.66 285	0.98 302	0.66 292	0.98 306	0.66 290	0.98 299	0.66 289	0.66 284	0.66 294	0.98 306	0.66 291	0.98 303	0.66 289

test_for_model	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

testlalala	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

NLMM1	0.81 286	1.26 295	0.74 272	1.00 314	0.66 291	0.99 309	0.67 299	0.98 281	0.66 286	0.94 264	0.67 293	0.94 302	0.66 289	0.66 282	0.66 293	0.66 285	1.00 308	0.67 295	1.00 310	0.66 290	0.99 300	0.71 303	0.73 306	0.67 298	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.66 289

NLMM	0.80 280	1.26 295	0.75 276	0.98 310	0.66 291	0.97 305	0.66 295	0.97 278	0.66 286	0.94 264	0.66 289	0.96 309	0.66 289	0.66 282	0.68 301	0.67 290	0.99 304	0.68 300	0.98 306	0.66 290	0.99 300	0.66 289	0.66 284	0.66 294	1.00 312	0.66 291	0.99 304	0.66 289

qqai	1.17 327	1.27 297	1.10 312	1.26 336	1.09 338	1.23 333	1.11 338	1.26 310	1.11 329	1.26 297	1.08 336	1.25 332	1.11 339	1.11 334	1.10 337	1.09 335	1.27 333	1.11 338	1.27 332	1.11 340	1.27 333	1.10 335	1.10 334	1.11 343	1.27 337	1.10 338	1.24 333	1.11 338

WQFJX1	0.81 286	1.27 297	0.74 272	0.98 310	0.67 296	0.98 307	0.67 299	0.97 278	0.67 291	0.94 264	0.67 293	0.95 305	0.66 289	0.66 282	0.66 293	0.67 290	0.99 304	0.67 295	0.98 306	0.68 299	0.99 300	0.66 289	0.66 284	0.66 294	0.99 307	0.66 291	1.00 306	0.66 289

WQFJX	0.81 286	1.27 297	0.74 272	0.99 312	0.66 291	0.99 309	0.66 295	0.99 284	0.66 286	0.95 269	0.66 289	0.95 305	0.67 295	0.67 287	0.66 293	0.66 285	0.99 304	0.66 292	1.00 310	0.66 290	0.99 300	0.67 295	0.68 295	0.67 298	0.99 307	0.67 295	0.99 304	0.67 294

NLSM3	0.81 286	1.27 297	0.75 276	0.99 312	0.66 291	0.99 309	0.66 295	0.98 281	0.67 291	0.95 269	0.66 289	0.95 305	0.66 289	0.67 287	0.67 297	0.66 285	0.99 304	0.66 292	0.99 309	0.66 290	0.99 300	0.67 295	0.66 284	0.66 294	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.67 294

castereo++	0.26 151	1.28 301	1.07 311	0.15 110	0.13 127	0.15 104	0.14 129	1.22 308	0.13 120	0.16 110	0.17 141	0.16 123	0.14 133	0.14 106	0.15 138	0.14 131	0.15 110	0.14 134	0.16 124	0.14 133	0.16 124	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.16 124	0.14 130	0.16 123	0.15 136

L500	1.24 338	1.29 302	0.97 293	1.28 338	1.02 325	1.40 342	0.92 316	1.34 313	4.11 402	1.35 305	0.93 321	1.37 339	1.01 330	0.91 308	1.00 324	1.03 331	1.42 343	0.95 321	1.42 342	0.99 324	1.42 341	0.93 321	0.98 320	0.90 318	1.39 343	0.90 316	1.36 339	0.93 320

L400	1.24 338	1.31 303	0.99 294	1.38 343	0.90 313	1.41 343	0.93 319	1.34 313	4.17 405	1.31 300	0.92 317	1.37 339	1.00 323	0.98 316	0.94 321	1.00 322	1.35 335	0.92 316	1.39 339	0.97 323	1.39 340	0.89 315	1.00 321	0.93 323	1.39 343	0.92 318	1.36 339	0.91 316

S2M2_XL	0.24 145	1.32 304	0.86 287	0.17 128	0.11 79	0.17 122	0.11 82	1.05 294	0.12 110	0.16 110	0.11 80	0.16 123	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.17 129	0.11 85	0.17 127	0.11 80	0.17 128	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.17 127	0.11 85	0.17 127	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 297	1.33 305	0.93 290	0.62 276	1.00 319	1.16 326	0.55 277	0.86 268	0.83 307	1.19 291	0.40 244	1.30 334	0.81 309	0.65 279	0.45 255	1.01 328	1.17 325	0.46 253	1.29 335	0.58 281	1.05 312	0.90 316	0.73 306	0.87 317	0.60 272	1.01 328	1.13 323	0.51 271

GIO	0.12 68	1.37 306	0.22 143	0.07 44	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 126	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

RASNet	1.39 342	1.37 306	1.35 331	1.38 343	1.40 357	1.39 341	1.77 372	1.36 315	1.74 363	1.36 306	1.36 356	1.36 338	1.36 356	1.36 348	1.35 354	1.41 361	1.36 338	1.36 359	1.36 337	1.35 358	1.36 337	1.35 356	1.36 354	1.35 358	1.36 341	1.35 358	1.36 339	1.35 356

SPS-STEREO	1.25 340	1.47 308	1.06 310	1.54 347	1.08 335	1.52 346	1.20 352	1.44 318	1.06 326	1.49 315	1.10 338	1.41 342	1.10 338	0.98 316	1.08 336	1.12 338	1.47 345	1.04 331	1.53 344	1.14 344	1.52 343	1.07 333	1.02 327	1.05 335	1.48 346	1.07 335	1.55 344	1.11 338
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 314	1.50 309	1.49 340	0.40 214	0.40 241	1.56 347	0.98 321	1.55 323	0.58 278	4.18 393	0.40 244	0.79 291	0.48 263	0.91 308	0.39 241	0.99 321	0.71 279	0.70 304	0.51 257	0.77 307	1.07 314	0.82 311	0.69 298	0.96 326	1.01 317	1.30 355	1.10 321	1.38 360

WQFJA1	0.82 291	1.52 310	0.76 278	1.01 319	0.66 291	0.98 307	0.66 295	0.98 281	0.66 286	0.95 269	0.68 297	0.95 305	0.66 289	0.68 292	0.66 293	0.66 285	1.00 308	0.67 295	1.00 310	0.67 295	0.99 300	0.68 297	0.67 290	0.68 303	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.67 294

L4000	1.37 341	1.53 311	1.16 321	1.55 348	1.17 346	1.67 350	1.14 340	1.48 320	3.12 384	1.43 311	1.04 331	1.61 346	1.14 342	1.10 331	1.05 332	1.09 335	1.54 346	1.16 343	1.72 351	1.10 338	1.57 344	1.18 342	1.15 339	1.04 333	1.51 347	1.05 331	1.55 344	1.10 336

castereo	0.34 181	1.59 312	1.39 334	0.17 128	0.15 138	0.18 126	0.26 176	1.74 332	0.17 137	0.19 120	0.18 156	0.18 132	0.20 160	0.20 152	0.22 167	0.21 158	0.18 133	0.17 145	0.19 135	0.16 142	0.18 130	0.20 162	0.17 139	0.21 164	0.19 134	0.17 145	0.19 132	0.16 139

STTRV1_RVC		1.59 312	0.52 239	0.69 281	0.61 284	0.66 277	0.43 252	0.88 269	0.45 249	0.71 241	0.62 286	0.69 276	0.45 254	0.62 273	0.40 242	0.44 246	0.80 288	0.59 283		0.63 286	0.80 282	0.46 251		0.61 289	0.72 284	0.54 277	0.80 286	0.60 282

MM-Stereo_test3	1.22 331	1.60 314	1.19 327	1.48 346	1.02 325	1.48 345	0.99 325	1.54 322	1.03 323	1.41 309	1.03 330	1.44 343	1.00 323	1.04 326	1.04 331	1.02 330	1.42 343	1.04 331	1.48 343	1.01 329	1.48 342	1.03 328	1.06 332	1.04 333	1.53 348	1.04 330	1.49 343	1.04 331

DEFOM-Stereo	0.43 214	1.60 314	1.47 339	0.30 177	0.28 186	0.31 180	0.28 188	1.65 328	0.25 168	0.29 152	0.26 180	0.30 178	0.29 198	0.27 180	0.26 181	0.26 172	0.30 177	0.29 198	0.30 178	0.26 180	0.29 171	0.29 203	0.27 178	0.26 179	0.30 176	0.29 204	0.30 175	0.29 202

DPSMNet_ROB	1.62 352	1.60 314	1.59 342	1.61 350	1.69 366	1.66 349	1.61 364	1.70 330	1.65 360	1.62 322	1.60 365	1.61 346	1.60 363	1.60 355	1.59 364	1.62 366	1.60 347	1.63 367	1.62 346	1.68 371	1.70 346	1.60 362	1.64 365	1.60 367	1.61 349	1.60 366	1.60 346	1.59 366

FETCStereo	1.45 344	1.64 317	1.18 323	1.67 351	1.03 330	1.90 353	1.01 330	1.73 331	4.26 408	1.57 316	1.04 331	1.54 344	1.06 333	1.06 329	0.98 323	1.04 332	1.74 352	1.20 348	1.66 347	1.17 347	1.73 347	1.20 347	1.11 336	0.96 326	1.73 354	1.05 331	1.77 350	1.11 338

CGFBStereo	1.46 345	1.70 318	1.02 301	1.68 352	1.08 335	2.01 360	1.04 332	1.63 327	4.13 403	1.58 317	1.04 331	1.57 345	1.09 336	1.04 326	1.05 332	1.21 349	1.65 349	1.13 341	1.66 347	1.12 341	1.86 350	1.19 343	1.05 330	1.06 337	1.75 355	1.20 348	1.83 351	1.00 324

LACA_dic	0.37 192	1.72 319	1.69 349	0.13 77	0.12 119	0.15 104	0.12 118	1.69 329	0.16 131	0.17 114	0.19 159	0.13 76	0.12 120	1.70 361	0.13 125	0.13 124	0.16 123	0.12 121	0.14 94	0.14 133	0.13 77	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.14 94	0.12 117	0.13 77	0.12 114

HNOStereo	1.42 343	1.73 320	1.00 295	1.68 352	1.04 332	1.86 351	1.20 352	1.55 323	3.73 394	1.61 320	1.12 340	1.62 350	1.00 323	1.03 325	1.20 348	1.00 322	1.73 351	0.99 323	1.68 349	1.03 331	1.73 347	1.03 328	1.19 345	1.08 341	1.64 351	1.20 348	1.72 348	1.03 330

FETStereo	1.46 345	1.73 320	1.04 306	1.70 354	1.03 330	1.96 354	1.19 346	1.60 325	4.25 407	1.60 319	0.99 323	1.61 346	1.06 333	1.11 334	1.15 344	1.20 347	1.68 350	1.03 330	1.71 350	1.03 331	1.75 349	1.05 330	1.02 327	1.12 345	1.72 353	1.20 348	1.76 349	1.05 332

iRaftStereo_RVC	0.62 253	1.76 322	2.24 371	0.52 259	0.37 230	0.53 262	0.38 236	2.51 362	0.38 225	0.51 218	0.38 235	0.51 253	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.52 254	0.38 232	0.52 260	0.38 234	0.52 251	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.52 255	0.39 241	0.52 255	0.38 233

G-Net	0.82 291	1.77 323	0.78 280	0.78 291	0.78 306	0.78 287	0.78 310	0.78 262	0.79 301	0.79 248	0.78 308	0.78 289	0.78 306	0.78 301	0.78 309	0.78 304	0.79 286	0.79 309	0.79 291	0.79 308	0.79 281	0.79 307	0.79 308	0.79 311	0.79 288	0.79 311	0.79 285	0.79 309

CR-RVC	0.40 202	1.89 324	1.85 356	0.15 110	0.13 127	0.17 122	0.14 129	1.84 334	0.14 126	0.20 123	0.14 130	0.13 76	0.13 129	1.86 369	0.14 132	0.14 131	0.13 76	0.13 127	0.13 75	0.13 129	0.13 77	0.14 132	0.13 126	0.19 158	0.18 130	0.13 127	0.13 77	0.21 163

MFMNet_re	1.77 357	1.89 324	1.72 351	1.88 355	1.69 366	1.89 352	1.67 368	1.91 338	1.70 361	1.87 326	1.67 369	1.89 352	1.68 368	1.67 359	1.67 369	1.70 369	1.88 353	1.68 369	1.88 352	1.67 369	1.89 351	1.68 368	1.70 367	1.71 372	1.87 356	1.68 374	1.87 352	1.68 371

MM-Stereo_test2	1.15 321	1.90 326	1.10 312	1.37 342	0.94 318	1.36 338	0.98 321	1.48 320	0.98 316	1.37 307	0.98 322	1.37 339	0.98 321	0.95 315	0.94 321	0.95 320	1.37 340	0.95 321	1.38 338	0.95 322	1.38 339	0.95 322	0.95 318	0.95 325	1.37 342	0.95 320	1.37 342	0.95 321

CR-Stereo	0.41 204	1.91 327	1.92 365	0.17 128	0.14 132	0.17 122	0.13 125	1.89 337	0.19 150	0.19 120	0.14 130	0.13 76	0.13 129	1.85 367	0.13 125	0.14 131	0.16 123	0.13 127	0.14 94	0.14 133	0.13 77	0.16 142	0.15 133	0.13 130	0.15 106	0.14 130	0.18 129	0.13 126

derf	1.84 359	1.93 328	1.73 352	1.97 356	1.77 369	1.98 357	1.76 371	1.94 341	1.73 362	1.97 336	1.78 371	1.97 357	1.76 369	1.76 362	1.71 370	1.79 370	1.94 354	1.77 370	1.98 356	1.75 373	1.89 351	1.71 369	1.77 370	1.77 374	2.01 362	1.74 375	2.00 358	1.71 372

DNS	0.64 254	2.00 329	1.58 341	0.59 269	0.42 248	0.59 269	0.42 250	1.99 346	0.42 243	0.57 225	0.42 251	0.57 262	0.42 250	0.42 237	0.42 251	0.42 243	0.59 262	0.42 249	0.59 269	0.42 249	0.59 262	0.42 248	0.42 246	0.42 251	0.59 269	0.42 249	0.59 264	0.42 249

VIP-Stereo	0.36 187	2.00 329	1.11 315	0.26 169	0.16 143	0.24 159	0.15 137	2.00 348	0.23 164	0.24 136	0.15 135	0.23 151	0.16 141	0.16 120	0.16 141	0.15 138	0.24 156	0.15 139	0.24 157	0.16 142	0.24 154	0.15 138	0.15 133	0.20 160	0.24 157	0.15 138	0.24 154	0.15 136

R-Stereo Train	1.62 352	2.01 331	1.41 335	1.97 356	1.40 357	1.96 354	1.39 359	1.93 339	1.39 347	1.92 330	1.38 358	1.94 355	1.39 359	1.40 352	1.45 358	1.38 357	1.96 356	1.37 360	1.97 354	1.39 360	1.98 354	1.41 359	1.40 356	1.37 361	1.97 358	1.38 360	1.96 355	1.37 358

RAFT-Stereo	1.62 352	2.01 331	1.41 335	1.97 356	1.40 357	1.96 354	1.39 359	1.93 339	1.39 347	1.92 330	1.38 358	1.94 355	1.39 359	1.40 352	1.45 358	1.38 357	1.96 356	1.37 360	1.97 354	1.39 360	1.98 354	1.41 359	1.40 356	1.37 361	1.97 358	1.38 360	1.96 355	1.37 358
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 350	2.01 331	1.21 330	1.98 359	1.21 350	1.98 357	1.21 354	1.98 345	1.21 340	1.99 338	1.21 352	1.98 358	1.21 351	1.02 324	1.21 350	1.21 349	1.99 359	1.21 350	1.99 357	1.21 352	1.99 356	1.21 348	1.21 348	1.21 353	1.99 360	1.21 352	1.99 357	1.21 349
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
HH	0.66 257	2.13 334	0.47 217	0.37 195	0.29 200	0.36 193	0.27 180	0.49 216	0.44 246	0.78 246	0.68 297	0.67 272	0.90 315	0.62 273	0.90 315	0.53 271	0.88 294	0.48 265	0.37 192	0.29 200	0.63 269	0.66 289	0.66 284	0.51 273	1.06 321	0.61 287	1.08 319	0.60 282

HanStereo	0.66 257	2.13 334	0.47 217	0.37 195	0.29 200	0.36 193	0.27 180	0.49 216	0.44 246	0.78 246	0.68 297	0.67 272	0.90 315	0.62 273	0.90 315	0.53 271	0.88 294	0.48 265	0.37 192	0.29 200	0.63 269	0.66 289	0.66 284	0.51 273	1.06 321	0.61 287	1.08 319	0.60 282

TRStereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

XX-Stereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

EAI-Stereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 202	2.14 339	1.91 364	0.20 138	0.18 157	0.19 134	0.17 146	2.23 351	0.19 150	0.24 136	0.21 162	0.19 136	0.21 164	0.20 152	0.18 153	0.20 155	0.20 139	0.18 158	0.20 138	0.19 161	0.19 134	0.17 147	0.18 153	0.17 142	0.20 138	0.20 160	0.21 140	0.19 158

CEFStereo	1.78 358	2.15 340	1.35 331	2.21 363	1.34 355	2.27 363	1.38 358	1.87 336	4.24 406	2.05 341	1.49 361	2.02 359	1.31 353	1.31 346	1.51 360	1.39 359	2.14 361	1.32 353	2.11 360	1.36 359	2.15 363	1.33 353	1.33 352	1.36 359	2.11 363	1.37 359	2.17 362	1.30 354

NCCL2	2.27 376	2.27 341	2.28 374	2.27 364	2.28 385	2.28 364	2.28 386	2.27 352	2.28 378	2.28 351	2.28 384	2.29 363	2.28 384	2.28 380	2.29 386	2.28 386	2.28 363	2.28 386	2.27 362	2.28 388	2.28 366	2.28 385	2.28 385	2.28 385	2.28 369	2.28 388	2.11 360	2.28 389

HUF	2.22 372	2.33 342	2.24 371	2.35 368	2.07 379	2.45 371	2.11 383	2.42 360	2.13 375	2.19 347	2.15 382	2.10 360	2.09 380	2.27 379	2.04 382	2.08 379	2.44 369	2.12 382	2.38 368	2.18 384	2.29 367	2.22 381	2.12 382	2.12 382	2.52 373	2.10 384	2.22 363	2.15 385

STTStereo	2.30 377	2.34 343	2.26 373	2.37 369	2.23 382	2.40 368	2.35 387	2.20 350	2.33 379	2.28 351	2.31 386	2.19 361	2.37 385	2.20 374	2.31 387	2.23 385	2.38 367	2.25 385	2.33 367	2.27 387	2.39 369	2.27 384	2.31 386	2.29 386	2.37 370	2.32 389	2.34 368	2.26 388

AIO_rvc	2.25 375	2.35 344	2.10 367	2.47 372	2.17 381	2.54 372	2.15 384	2.32 357	2.21 376	2.29 354	2.28 384	2.33 369	2.09 380	2.26 378	2.14 383	2.08 379	2.49 371	2.09 381	2.53 372	2.14 383	2.34 368	2.23 382	2.14 383	2.18 383	2.19 368	2.15 385	2.35 369	2.22 386

AIO_test	2.22 372	2.36 345	2.10 367	2.47 372	2.15 380	2.54 372	2.06 382	2.27 352	2.09 374	2.29 354	2.13 381	2.30 364	2.09 380	2.25 377	2.15 384	1.95 377	2.52 372	2.08 380	2.32 366	2.21 386	2.20 364	2.26 383	2.05 381	2.06 380	2.40 371	2.16 386	2.52 372	2.05 384

UDGNet	1.97 362	2.43 346	1.67 347	2.46 371	1.70 368	2.44 370	1.69 369	2.34 359	1.63 359	2.35 360	1.67 369	2.37 370	1.67 367	1.68 360	1.64 368	1.67 367	2.44 369	1.64 368	2.43 369	1.67 369	2.43 371	1.66 366	1.67 366	1.63 371	2.43 372	1.66 372	2.42 371	1.66 370

FBW_ROB	2.04 366	2.50 347	1.75 353	2.45 370	1.78 370	2.40 368	1.74 370	2.47 361	1.77 364	2.37 361	1.81 372	2.30 364	1.80 370	1.78 363	1.88 380	1.80 371	2.41 368	1.77 370	2.43 369	1.83 374	2.39 369	1.81 374	1.76 369	1.75 373	2.56 377	1.75 376	2.30 367	1.74 373

FlowAnything	1.02 314	2.51 348	0.58 250	1.60 349	0.56 279	1.61 348	0.56 281	1.60 325	0.55 272	1.61 320	0.56 278	1.61 346	0.55 278	0.55 264	0.55 278	0.55 273	1.61 348	0.56 281	1.61 345	0.56 279	1.62 345	0.55 276	0.56 275	0.56 280	1.62 350	0.56 280	1.62 347	0.56 276

CroCo-Stereo	0.80 280	2.51 348	0.41 200	1.27 337	0.41 243	1.27 336	0.41 245	1.27 311	0.41 238	1.27 298	0.41 246	1.27 333	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	1.28 334	0.41 243	1.27 332	0.41 244	1.27 333	0.41 243	0.42 246	0.41 245	1.27 337	0.41 244	1.27 335	0.41 244
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
LGtest1	1.99 363	2.55 350	1.62 344	2.54 374	1.61 363	2.54 372	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.49 363	1.61 366	2.49 371	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.62 366	2.54 373	1.61 366	2.54 372	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.54 374	1.61 367	2.54 373	1.61 367

LG-G_1	1.99 363	2.56 351	1.63 345	2.54 374	1.62 364	2.55 375	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.50 364	1.62 367	2.50 372	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.61 364	2.55 374	1.61 366	2.55 373	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.55 375	1.61 367	2.54 373	1.61 367

LG-G	1.99 363	2.56 351	1.63 345	2.54 374	1.62 364	2.55 375	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.50 364	1.62 367	2.50 372	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.61 364	2.55 374	1.61 366	2.55 373	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.55 375	1.61 367	2.54 373	1.61 367

LL-Strereo2	0.47 222	2.60 353	0.51 236	0.38 199	0.28 186	0.37 197	0.28 188	0.55 232	0.35 216	0.44 202	0.34 221	0.44 230	0.34 218	0.34 206	0.36 223	0.36 221	0.47 237	0.36 223	0.47 239	0.35 223	0.47 231	0.35 219	0.35 219	0.35 224	0.46 232	0.35 221	0.47 234	0.35 222

MonStereo	1.66 355	2.63 354	1.46 337	1.99 360	1.41 361	2.03 361	1.39 359	2.04 349	1.43 350	1.94 333	1.40 360	1.92 354	1.37 357	1.38 350	1.39 355	1.39 359	1.99 359	1.38 362	2.04 359	1.41 363	2.02 358	1.37 358	1.39 355	1.38 363	1.99 360	1.38 360	2.01 359	1.39 362

MonStereo1	1.60 351	2.69 355	1.46 337	1.99 360	1.31 354	1.99 359	1.36 357	1.99 346	1.31 344	1.84 325	1.32 354	1.89 352	1.31 353	1.32 347	1.30 353	1.36 355	1.94 354	1.33 356	1.93 353	1.30 357	1.92 353	1.33 353	1.31 351	1.31 357	1.94 357	1.31 356	1.93 353	1.31 355

IER	0.56 245	2.72 356	2.20 369	0.38 199	0.29 200	0.38 202	0.27 180	2.77 367	0.27 178	0.38 172	0.28 189	0.37 195	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.38 197	0.29 198	0.38 197	0.25 176	0.39 201	0.25 172	0.29 195	0.29 203	0.40 209	0.25 174	0.38 193	0.25 173

IGEV-FE	0.29 160	2.85 357	0.36 188	0.20 138	0.17 147	0.19 134	0.17 146	0.37 176	0.17 137	0.19 120	0.17 141	0.19 136	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.19 138	0.17 145	0.19 135	0.17 146	0.19 134	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.19 134	0.17 145	0.19 132	0.17 146

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 379	2.85 357	1.90 363	2.90 378	2.77 388	2.88 378	2.85 390	2.51 362	2.85 382	2.88 372	1.99 380	2.50 372	2.76 388	2.20 374	1.57 362	2.64 388	2.89 377	2.63 388	5.69 408	1.03 331	2.01 357	2.71 387	2.74 390	2.73 391	2.87 379	1.64 370	1.00 306	1.49 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.85 295	2.86 359	0.43 207	1.33 340	0.43 251	1.31 337	0.42 250	1.32 312	0.42 243	1.31 300	0.44 253	1.32 335	0.44 251	0.43 238	0.44 253	0.43 245	1.35 335	0.43 250	1.32 336	0.43 251	1.31 335	0.43 249	0.43 248	0.42 251	1.31 339	0.42 249	1.31 336	0.43 250

FC-DCNN v2	4.74 406	3.16 360	3.16 384	3.16 379	3.16 390	3.16 380	3.16 395	3.16 370	3.16 385	3.16 375	3.16 392	3.16 379	3.16 393	3.16 387	3.16 394	3.16 394	6.72 411	6.72 413	6.72 411	6.72 416	6.72 410	6.72 415	6.72 414	6.72 415	6.72 411	6.72 414	6.72 412	6.72 415

plain	1.96 361	3.33 361	1.04 306	3.24 381	1.04 332	3.24 381	1.04 332	3.26 371	1.05 324	3.26 377	1.13 341	3.27 380	1.06 333	1.05 328	1.05 332	1.05 333	3.28 378	1.05 333	3.29 378	1.06 335	3.30 378	1.05 330	1.05 330	1.06 337	3.30 381	1.06 334	3.30 380	1.06 333

4D-IteraStereo	0.67 261	3.40 362	1.05 308	0.71 289	0.83 311	0.47 243	0.27 180	0.47 209	0.27 178	0.35 160	0.26 180	0.68 275	0.84 311	0.41 231	0.54 276	0.89 311	0.74 284	0.88 315	0.73 285	0.87 316	0.42 220	0.27 179	0.28 184	0.28 189	0.36 188	0.28 185	0.68 274	0.90 315

MIF-Stereo (partial)	2.52 380	3.41 363	1.05 308	3.29 382	1.05 334	3.29 384	1.06 334	3.30 373	1.06 326	3.31 378	1.06 335	4.97 403	2.72 387	2.72 385	2.71 389	2.70 389	6.57 410	2.19 383	5.08 405	1.08 337	3.36 379	1.07 333	1.07 333	1.07 340	3.35 383	1.07 335	3.36 382	1.07 335

MM-Stereo_test1	1.85 360	3.50 364	1.61 343	2.12 362	1.47 362	2.14 362	1.47 363	2.33 358	1.53 354	2.12 344	1.54 363	2.19 361	1.53 361	1.54 354	1.53 361	1.53 362	2.20 362	1.54 363	2.24 361	1.57 365	2.21 365	1.49 361	1.59 360	1.49 366	2.15 367	1.52 365	2.15 361	1.54 365

DPSNet	3.67 388	3.61 365	3.62 390	3.64 385	3.61 400	3.64 386	3.65 400	3.64 376	3.67 392	3.67 381	3.65 398	3.68 383	3.69 403	3.69 398	3.69 405	3.68 401	3.70 382	3.70 400	3.69 384	3.69 402	3.71 384	3.69 397	3.67 398	3.69 403	3.68 387	3.67 399	3.68 385	3.67 396

UniTT-Stereo	2.12 371	3.66 366	1.10 312	3.48 384	1.15 342	3.57 385	1.11 338	3.44 374	1.16 334	3.52 379	1.16 343	3.50 381	1.16 344	1.10 331	1.13 341	1.15 340	3.61 380	1.17 344	3.64 379	1.12 341	3.58 381	1.12 337	1.12 338	1.17 349	3.53 384	1.18 345	3.52 383	1.18 346

RAStereo	2.24 374	3.70 367	1.18 323	3.73 388	1.18 348	3.69 387	1.19 346	3.73 377	1.24 341	3.72 382	1.21 352	3.76 385	1.20 349	1.20 343	1.20 348	1.20 347	3.74 385	1.20 348	3.75 385	1.21 352	3.77 385	1.21 348	1.21 348	1.21 353	3.82 388	1.21 352	3.82 387	1.21 349

NLSM1	2.82 382	3.85 368	2.57 378	3.19 380	2.46 386	3.28 383	2.38 388	3.29 372	2.42 380	3.20 376	2.64 387	3.14 378	2.62 386	2.46 384	2.44 388	2.51 387	3.31 379	2.53 387	3.17 377	2.47 389	3.27 377	2.33 386	2.65 387	2.61 390	3.22 380	2.55 390	3.31 381	2.39 390

sCroCo_RVC	2.76 381	4.00 369	1.82 355	4.00 392	1.83 371	3.98 393	1.82 373	3.99 380	1.81 365	4.14 390	2.76 388	4.13 394	1.82 372	1.83 364	1.83 372	1.82 372	4.01 390	1.82 373	3.98 388	1.86 376	4.00 390	1.82 375	1.83 372	1.84 375	4.02 394	1.81 377	4.00 391	1.83 376

DNSM	2.31 378	4.05 370	3.13 381	2.62 377	1.85 375	2.62 377	1.85 378	3.98 378	1.85 366	2.55 366	1.85 374	2.55 375	1.85 374	1.85 367	1.85 374	1.85 374	2.62 376	1.85 374	2.62 376	1.85 375	2.62 375	1.85 376	1.85 374	1.85 376	2.63 378	1.85 381	2.63 376	1.85 377

sAnonymous2	2.87 383	4.16 371	1.89 361	4.26 397	1.87 376	4.23 396	1.92 379	4.17 381	1.94 372	4.16 391	1.92 378	4.20 395	1.92 378	1.96 370	1.86 375	1.87 375	4.25 394	1.90 378	4.23 394	1.91 380	4.26 393	1.93 378	1.89 378	1.90 377	4.07 396	1.91 382	5.09 407	1.93 382

CroCo_RVC	2.87 383	4.16 371	1.89 361	4.26 397	1.87 376	4.23 396	1.92 379	4.17 381	1.94 372	4.16 391	1.92 378	4.20 395	1.92 378	1.96 370	1.86 375	1.87 375	4.25 394	1.90 378	4.23 394	1.91 380	4.26 393	1.93 378	1.89 378	1.90 377	4.07 396	1.91 382	5.09 407	1.93 382

test_1	0.65 256	4.37 373	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

test-3	0.78 279	4.38 374	1.80 354	0.62 276	0.49 269	0.62 274	0.50 273	1.86 335	0.64 282	0.69 235	0.52 274	0.66 270	0.38 230	0.58 268	0.57 282	0.46 249	0.66 271	0.46 253	0.50 254	0.44 253	0.48 238	0.58 278	0.54 271	0.60 287	0.70 280	0.46 255	0.48 240	0.50 268

CC-Net-ROB	1.51 349	4.40 375	1.69 349	1.39 345	1.40 357	1.37 340	1.40 362	1.36 315	1.39 347	1.41 309	1.36 356	1.35 337	1.38 358	1.39 351	1.39 355	1.36 355	1.36 338	1.35 357	1.39 339	1.39 360	1.37 338	1.36 357	1.41 358	1.48 365	1.39 343	1.42 364	1.35 338	1.35 356

PS-NSSS	1.48 348	4.46 376	1.35 331	1.35 341	1.35 356	1.41 343	1.34 356	1.36 315	1.35 346	1.40 308	1.35 355	1.33 336	1.35 355	1.37 349	1.40 357	1.35 354	1.35 335	1.35 357	1.39 339	1.44 364	1.35 336	1.34 355	1.35 353	1.38 363	1.35 340	1.33 357	1.34 337	1.38 360

MLG-Stereo_test3	3.87 392	4.64 377	3.29 386	5.17 407	3.23 393	4.83 403	3.02 391	4.95 388	3.22 386	4.31 394	3.33 396	5.08 405	3.20 394	3.23 389	2.77 390	3.20 396	4.99 404	3.24 394	4.93 402	2.94 391	4.82 402	3.33 393	3.33 394	3.29 396	5.19 406	3.02 392	5.08 405	2.93 393

MLG-Stereo_test1	3.87 392	4.67 378	3.29 386	5.26 408	3.25 394	5.04 406	3.11 393	4.43 383	3.27 388	5.02 405	3.21 393	4.71 401	3.10 392	3.22 388	3.06 392	2.98 393	5.03 405	3.18 392	4.95 403	2.94 391	4.70 401	3.32 391	3.30 393	3.27 395	5.17 405	3.08 394	5.02 403	2.85 392

MyStereo04	0.76 277	4.78 379	0.62 261	0.63 278	0.54 276	0.65 276	0.56 281	0.61 239	0.58 278	0.61 230	0.56 278	0.63 268	0.57 281	0.63 276	0.60 284	0.60 279	0.64 269	0.56 281	0.63 275	0.58 281	0.63 269	0.62 285	0.55 272	0.60 287	0.63 275	0.57 281	0.64 271	0.58 279

TestStereo	4.92 407	4.80 380	4.98 394	4.82 403	4.97 411	4.91 405	4.78 412	4.80 386	4.88 412	4.78 400	4.80 411	4.99 404	4.81 411	4.83 408	4.87 412	4.97 412	4.93 402	5.01 411	5.03 404	4.90 411	5.02 404	5.02 409	5.06 409	5.04 412	4.93 403	4.89 411	5.01 402	5.09 411

Anonymous3	3.36 385	4.93 381	2.20 369	4.92 404	2.23 382	4.90 404	2.23 385	4.89 387	2.24 377	4.95 403	2.21 383	4.91 402	2.21 383	2.18 373	2.22 385	2.22 384	4.86 401	2.20 384	4.90 401	2.20 385	4.96 403	2.21 380	2.21 384	2.21 384	6.30 410	2.21 387	4.90 400	2.23 387

MLG-Stereo_test2	3.86 391	4.96 382	3.13 381	4.65 402	3.27 395	5.17 408	3.07 392	5.01 389	3.01 383	4.93 402	3.03 390	4.56 400	3.32 396	3.26 391	3.33 396	3.30 397	5.17 406	3.19 393	4.86 400	2.96 394	5.04 405	3.25 390	2.67 388	3.15 393	4.98 404	3.05 393	4.59 398	3.30 395

NLCSM	3.61 387	5.05 383	3.36 389	4.13 394	3.31 396	3.91 389	3.26 396	3.98 378	3.24 387	4.08 389	3.06 391	3.95 390	3.25 395	3.25 390	3.10 393	3.17 395	4.20 393	3.08 390	4.16 392	3.24 396	4.26 393	3.46 395	3.14 392	3.19 394	4.02 394	3.24 395	4.21 395	3.17 394

DispFullNet	4.96 408	5.67 384	3.30 388	5.01 405	3.21 392	4.50 400	3.11 393	4.43 383	3.44 391	4.60 398	3.46 397	5.13 406	3.44 397	3.53 394	3.20 395	2.87 392	4.80 400	3.15 391	4.70 398	4.83 410	9.02 415	5.98 412	5.95 413	6.21 414	8.84 416	5.85 413	9.76 417	5.91 413

HCRNet	0.71 271	6.06 385	3.15 383	0.50 255	0.22 165	0.21 144	0.15 137	3.04 369	0.34 211	0.43 200	0.33 220	0.43 228	0.33 217	0.15 112	0.14 132	0.14 131	0.21 142	0.17 145	0.47 239	0.20 163	0.21 140	0.16 142	0.32 209	0.33 218	0.50 249	0.33 219	0.49 248	0.28 187

SGM-Forest	5.07 409	6.74 386	4.17 391	6.46 411	4.68 410	6.21 412	4.38 410	6.00 393	4.14 404	5.84 408	4.44 410	6.28 410	4.16 409	3.92 403	4.56 411	4.60 411	6.15 408	4.27 408	6.12 410	4.31 409	5.99 409	4.27 405	3.92 404	4.27 409	6.13 409	4.10 410	6.18 409	4.49 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 268	6.91 387	0.46 216	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	0.46 206	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.46 233	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

SA	3.93 394	7.22 388	4.74 392	4.15 395	3.88 406	3.70 388	4.02 409	6.67 400	3.95 398	3.64 380	3.74 400	3.63 382	3.00 390	3.51 393	3.68 404	3.68 401	3.73 384	3.71 401	3.64 379	3.48 397	3.58 381	2.97 389	3.69 399	3.61 398	3.55 386	3.42 396	3.64 384	3.79 404

cross-raft	4.43 401	7.31 389	6.46 400	4.47 399	3.95 407	4.46 399	3.95 407	6.70 401	3.97 399	4.41 395	3.82 403	4.38 398	3.94 407	3.95 404	3.95 409	3.95 405	4.45 398	3.95 405	4.46 397	3.95 406	4.46 398	3.95 402	3.95 405	3.94 407	4.40 398	3.95 408	4.45 397	3.95 406

RAFT+CT+SA	4.43 401	7.34 390	6.71 402	5.01 405	4.38 409	4.40 398	3.85 405	6.15 397	4.30 409	4.89 401	3.26 394	4.49 399	3.01 391	4.53 407	3.36 397	3.65 400	3.64 381	4.39 409	3.94 387	4.28 408	4.44 397	4.30 406	4.24 408	4.52 410	3.90 391	3.85 406	4.89 399	4.00 407

test-1	4.11 395	7.65 391	4.93 393	3.65 386	3.58 398	4.70 402	3.74 404	4.73 385	4.06 400	3.72 382	4.11 408	3.70 384	3.49 398	3.36 392	3.65 400	4.17 409	3.92 388	4.04 407	4.19 393	3.75 403	4.69 400	4.18 404	3.88 402	3.90 405	4.73 400	3.77 404	3.12 379	3.68 399

Sa-1000	3.84 390	7.71 392	6.81 405	4.15 395	2.86 389	3.27 382	3.87 406	5.99 392	4.35 410	2.78 370	3.71 399	3.88 386	3.56 399	3.88 401	3.64 398	2.71 390	3.72 383	3.27 395	3.67 383	3.15 395	3.51 380	3.36 394	2.70 389	3.49 397	3.32 382	3.76 403	2.87 378	3.76 403

raft_robust	4.19 400	7.78 393	6.08 398	3.30 383	3.85 405	4.03 394	3.73 403	6.25 399	3.30 390	4.44 396	3.28 395	4.01 391	3.82 406	4.29 406	3.70 406	4.01 406	4.48 399	3.42 396	4.11 390	3.76 404	4.05 391	3.32 391	3.85 401	3.82 404	4.71 399	3.83 405	4.09 392	3.80 405

TestStereo1	4.11 395	7.79 394	6.72 403	3.93 389	3.81 403	3.96 391	3.58 398	6.96 403	3.74 395	3.90 384	3.76 401	3.89 387	3.57 400	3.70 399	3.66 401	3.34 398	3.80 386	3.62 397	3.66 381	3.68 400	3.91 387	3.70 398	3.65 396	3.67 400	3.88 389	3.53 397	3.89 388	3.68 399

SA-5K	4.11 395	7.79 394	6.72 403	3.93 389	3.81 403	3.96 391	3.58 398	6.96 403	3.74 395	3.90 384	3.76 401	3.89 387	3.57 400	3.70 399	3.66 401	3.34 398	3.80 386	3.62 397	3.66 381	3.68 400	3.91 387	3.70 398	3.65 396	3.67 400	3.88 389	3.53 397	3.89 388	3.68 399

TESTraft	4.16 399	8.03 396	6.81 405	3.99 391	3.68 401	3.93 390	3.70 402	6.86 402	3.69 393	3.93 386	3.88 406	3.93 389	3.59 402	3.65 397	3.64 398	3.68 401	3.92 388	3.72 402	3.92 386	3.57 399	3.84 386	3.70 398	3.71 400	3.67 400	3.91 392	3.74 401	3.92 390	3.67 396

test_4	4.11 395	8.05 397	6.64 401	4.52 400	3.68 401	3.00 379	3.40 397	6.21 398	3.29 389	4.07 388	3.84 404	4.04 392	3.76 405	3.56 396	3.67 403	3.76 404	4.04 391	3.79 403	4.10 389	3.53 398	3.98 389	3.74 401	3.55 395	3.61 398	3.94 393	3.75 402	3.73 386	3.73 402

SGM+DAISY	6.35 411	8.16 398	5.14 396	8.12 415	5.08 413	8.12 415	5.16 413	8.01 406	5.18 414	7.92 413	5.14 412	7.89 414	5.14 412	4.95 409	5.33 413	5.32 413	8.14 414	5.16 412	8.16 414	5.16 412	8.21 413	5.19 410	5.12 410	5.12 413	8.18 415	5.24 412	8.12 415	5.11 412

RAFT_CTSACE	4.43 401	8.26 399	6.10 399	4.62 401	4.01 408	4.54 401	3.65 400	6.09 394	3.93 397	4.64 399	4.14 409	4.26 397	4.13 408	3.91 402	3.88 407	4.06 408	4.30 396	4.03 406	4.27 396	3.92 405	4.26 393	3.67 396	3.91 403	4.16 408	4.82 401	4.08 409	4.20 394	3.67 396

CFNet_RVC	0.93 300	8.54 400	0.41 200	0.56 264	0.37 230	0.56 265	0.37 233	0.50 220	0.40 234	0.56 224	5.24 413	0.56 260	0.34 218	0.40 230	0.41 245	0.34 216	0.53 256	0.40 240	0.56 267	0.38 234	0.52 251	0.40 241	0.40 241	0.41 245	0.56 264	0.40 243	0.56 261	0.40 242

U	5.23 410	8.71 401	2.75 379	8.64 416	2.76 387	8.65 416	2.79 389	8.67 409	2.79 381	8.70 415	2.79 389	8.70 415	2.79 389	2.79 386	2.80 391	2.80 391	8.84 415	2.82 389	8.82 415	2.89 390	8.84 414	2.83 388	2.83 391	2.82 392	8.87 417	2.83 391	8.84 416	2.83 391

MCSU-Stereo	1.22 331	8.85 402	7.17 408	0.42 225	0.29 200	0.41 218	0.29 205	8.80 411	0.30 196	0.42 197	0.29 199	0.40 214	0.29 198	0.30 197	0.29 201	0.29 197	0.41 218	0.29 198	0.41 217	0.29 200	0.41 209	0.29 203	0.29 195	0.29 203	0.41 214	0.29 204	0.41 212	0.30 209

test_5	4.51 404	8.85 402	5.35 397	3.66 387	3.56 397	5.10 407	4.47 411	6.14 395	4.07 401	4.96 404	3.87 405	5.14 407	4.17 410	3.53 394	4.39 410	4.53 410	4.15 392	3.62 397	4.74 399	2.94 391	3.63 383	4.53 408	4.20 407	4.54 411	4.86 402	3.68 400	4.95 401	4.06 408

testmc14	1.23 336	8.86 404	7.15 407	0.43 228	0.30 208	0.41 218	0.29 205	9.05 412	0.34 211	0.42 197	0.30 207	0.41 219	0.29 198	0.32 201	0.30 207	0.29 197	0.42 223	0.30 205	0.42 226	0.30 208	0.41 209	0.30 207	0.30 205	0.29 203	0.41 214	0.29 204	0.41 212	0.29 202

pcwnet_v2	1.01 311	9.73 405	0.28 166	0.38 199	0.28 186	0.38 202	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.38 172	0.28 189	0.39 206	0.28 186	9.61 415	0.28 190	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.38 190	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.38 195	0.28 185	0.38 193	0.28 187

CFNet_pseudo	1.01 311	9.78 406	0.29 171	0.38 199	0.28 186	0.38 202	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.39 177	0.28 189	0.39 206	0.28 186	9.50 414	0.29 201	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.38 190	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.38 195	0.28 185	0.38 193	0.28 187

RAFT	6.60 412	9.99 407	8.33 412	7.21 414	6.55 414	5.95 411	5.87 414	8.70 410	5.02 413	5.10 406	6.69 414	7.06 413	6.94 415	6.17 412	7.09 416	6.84 414	6.47 409	4.72 410	5.60 406	5.60 413	5.11 406	5.97 411	6.93 415	6.89 416	7.16 412	7.08 417	6.58 411	6.66 414

ccs_rob	1.00 306	10.06 408	0.31 180	0.44 231	0.31 212	0.43 233	0.31 215	0.43 199	0.32 204	0.45 203	0.32 214	1.20 329	0.31 208	7.02 413	0.31 211	0.31 207	0.44 231	0.31 209	0.44 232	0.32 214	0.44 225	0.31 210	0.32 209	0.32 213	0.44 230	0.32 214	0.43 226	0.31 213

UCFNet_RVC	1.03 316	10.10 409	0.28 166	0.38 199	0.28 186	0.39 211	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.39 177	0.28 189	0.39 206	0.29 198	9.62 416	0.28 190	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.39 201	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.39 206	0.28 185	0.38 193	0.29 202

StereoVision	3.44 386	10.12 410	1.68 348	5.44 409	2.26 384	5.87 409	1.97 381	5.17 390	1.31 344	5.80 407	1.56 364	5.62 408	1.84 373	1.97 372	1.91 381	1.84 373	4.98 403	1.32 353	5.60 406	1.71 372	5.35 408	1.73 373	1.97 380	1.96 379	5.40 407	1.65 371	5.08 405	1.76 375

MaDis-Stereo	3.69 389	10.19 411	2.01 366	6.09 410	2.01 378	5.94 410	1.82 373	6.14 395	1.85 366	6.59 410	1.82 373	6.01 409	1.81 371	1.83 364	1.83 372	2.02 378	5.87 407	1.79 372	5.93 409	2.06 382	4.63 399	1.67 367	1.84 373	2.08 381	5.90 408	1.66 372	6.34 410	1.87 378

test_3	4.55 405	10.96 412	7.69 411	4.04 393	3.60 399	4.10 395	3.98 408	7.94 405	4.56 411	3.99 387	4.03 407	4.08 393	3.74 404	3.99 405	3.91 408	4.05 407	4.33 397	3.89 404	4.14 391	4.00 407	4.11 392	4.02 403	4.01 406	3.91 406	3.53 384	3.94 407	4.19 393	4.20 409

test-v	7.17 413	11.53 413	7.63 409	7.17 412	6.87 415	7.48 413	6.90 415	8.14 407	6.88 415	6.93 411	7.42 415	7.05 411	6.14 413	6.05 410	6.86 414	6.99 415	7.60 412	6.75 414	6.90 412	6.66 414	7.83 411	6.36 413	5.89 411	7.34 417	7.19 413	6.75 415	7.52 413	6.77 416

test-2	7.17 413	11.53 413	7.63 409	7.17 412	6.87 415	7.48 413	6.90 415	8.14 407	6.88 415	6.93 411	7.42 415	7.05 411	6.14 413	6.05 410	6.86 414	6.99 415	7.60 412	6.75 414	6.90 412	6.66 414	7.83 411	6.36 413	5.89 411	7.34 417	7.19 413	6.75 415	7.52 413	6.77 416

rafts_anoy	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

raft+_RVC	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

raftrobust	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

CasAABBNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

RALCasStereoNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

RALAANet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

MSMDNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

MANE	18.41 415	23.00 422	16.00 417	22.00 424	15.00 417	22.00 424	15.00 417	22.00 424	15.00 417	21.00 424	15.00 417	22.00 423	15.00 416	15.00 417	17.00 417	15.00 417	23.00 423	15.00 416	22.00 423	15.00 417	23.00 423	15.00 416	18.00 416	15.00 419	24.00 425	17.00 418	24.00 425	16.00 418

AF-Net	2.06 370	25.73 423	1.18 323	1.12 327	1.16 345	1.16 326	1.19 346	1.10 296	1.17 337	1.15 284	1.14 342	1.11 320	1.16 344	1.16 341	1.14 342	1.11 337	1.15 321	1.13 341	1.21 330	1.17 347	1.11 315	1.21 348	1.17 342	1.17 349	1.17 330	1.11 341	1.20 332	1.13 342

MoCha-V2	1.75 356	27.02 424	0.72 267	0.92 300	0.69 298	0.89 297	0.69 302	0.92 272	0.71 297	0.87 256	0.69 300	0.88 297	0.68 298	0.70 296	0.68 301	0.69 296	0.90 296	0.69 301	0.92 300	0.69 300	0.92 293	0.71 303	0.70 301	0.67 298	0.88 297	0.71 305	0.92 296	0.68 299

fast-reg	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

Reg-Stereo(zero)	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

FLISNet	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

CoSv	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

CBMV	101.59 428	71.60 429	48.40 430	72.70 430	49.00 430	79.60 430	48.40 430	80.90 430	46.90 429	68.90 429	49.00 430	78.00 429	572.10 438	49.50 429	51.30 429	48.40 429	72.20 428	639.60 438	79.40 428	48.90 430	79.50 428	51.40 428	52.30 429	48.30 432	80.20 430	49.10 430	79.60 431	47.60 430
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 427	72.66 430	46.52 429	70.00 429	44.89 429	64.24 429	43.75 429	73.65 429	48.92 430	72.70 430	42.40 429	60.70 428	50.23 428	50.07 430	67.69 430	68.60 430	83.13 429	47.77 428	82.48 429	46.00 429	95.93 429	53.44 429	50.66 428	45.00 431	84.99 431	53.64 431	79.01 430	52.07 431

MeshStereo	151.99 429	131.36 431	140.69 431	151.38 431	151.40 432	150.79 431	151.72 432	149.36 431	159.46 432	146.42 431	150.73 432	149.06 433	176.22 430	143.94 432	133.10 433	133.45 433	153.30 431	154.22 431	154.67 431	153.95 433	156.90 432	156.53 433	160.21 431	162.72 434	154.57 432	160.59 433	153.47 432	163.50 433
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
AE-Stereo	252.48 432	202.00 432	361.00 436	502.00 436	324.00 436	321.00 433	482.00 439	423.00 436	227.00 436	201.00 433	273.00 436	101.00 430	207.00 431	198.00 433	183.00 435	181.00 435	221.00 433	232.00 435	477.00 434	220.00 435	111.00 430	100.00 430	219.00 433	214.00 435	204.00 434	211.00 435	200.00 434	222.00 436

MGS-Stereo	264.93 433	208.00 433	362.00 437	512.00 437	350.00 437	326.00 434	443.00 438	410.00 435	210.00 433	232.00 435	215.00 433	125.00 431	217.00 432	216.00 435	127.00 432	122.00 432	223.00 434	230.00 433	487.00 436	255.00 436	250.00 434	223.00 435	272.00 435	228.00 438	241.00 435	220.00 437	214.00 435	235.00 437

EGLCR-Stereo	276.81 434	209.00 434	366.00 438	514.00 438	354.00 438	336.00 435	422.00 436	440.00 437	220.00 435	231.00 434	245.00 435	135.00 432	237.00 434	218.00 436	197.00 436	222.00 437	223.00 434	230.00 433	487.00 436	255.00 436	250.00 434	273.00 436	272.00 435	228.00 438	241.00 435	220.00 437	214.00 435	235.00 437

DLCB_ROB	280.78 435	376.74 435	215.59 433	376.74 433	215.59 433	376.74 436	215.59 433	366.42 434	218.39 434	366.42 436	218.39 434	366.42 435	218.39 433	209.96 434	219.76 437	219.38 436	376.72 436	216.43 432	376.72 433	216.43 434	376.72 436	216.43 434	216.14 432	216.14 437	376.69 438	217.67 436	376.69 438	217.67 435

DF_test	168.38 430	396.55 436	180.19 432	193.64 432	133.63 431	193.53 432	141.18 431	219.97 432	133.80 431	188.12 432	133.62 431	187.99 434	133.61 429	133.68 431	133.47 434	133.49 434	193.64 432	133.70 430	193.74 432	133.73 432	193.58 433	133.90 432	133.51 430	133.58 433	193.57 433	133.62 432	193.54 433	139.69 432

NOSS_ROB	248.11 431	409.00 437	288.00 434	412.00 434	280.00 434	411.00 437	288.00 434	356.00 433	275.00 437	379.00 437	303.00 437	415.00 436	278.00 435	260.00 437	104.00 431	103.00 431	126.00 430	108.00 429	118.00 430	98.00 431	126.00 431	104.00 431	268.00 434	216.00 436	279.00 437	201.00 434	288.00 437	206.00 434

LE_ROB	387.11 436	453.07 438	321.39 435	500.23 435	323.05 435	493.99 438	324.56 435	477.63 438	322.28 438	465.51 438	322.97 438	486.37 437	334.17 436	305.26 438	320.63 438	327.66 438	476.08 437	315.70 436	483.76 435	335.15 438	469.64 437	309.74 437	315.90 437	318.85 440	498.41 439	328.85 439	491.00 439	330.08 439

SGM-ForestM	522.49 437	676.08 439	448.56 439	638.17 439	433.15 439	639.59 439	427.03 437	617.52 439	439.90 439	604.63 439	429.02 439	611.68 438	432.74 437	420.18 439	451.96 439	465.85 439	601.06 438	403.73 437	659.15 438	405.50 439	669.64 438	437.21 438	455.85 438	425.66 441	689.82 440	481.65 440	662.43 440	479.61 440

CBMV_ROB	1133.35 438	1280.38 440	976.92 440	1317.57 440	1021.62 440	1282.66 440	1022.22 440	1213.88 440	982.57 440	1194.12 440	975.90 440	1357.87 439	1090.02 439	943.32 440	1021.85 440	1006.47 440	1309.01 439	986.29 439	1499.40 439	986.35 440	1359.35 439	975.96 439	975.21 439	969.30 442	1337.82 441	1042.34 441	1398.25 441	1073.86 441

111111	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

SGD-Stereo	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-Stereo++	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-Stereo+	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

anonymousdsp2	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

anonymousdsp	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

AMNet	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

GS-Stereo																							0.36 224	0.36 227	0.48 243	0.36 225	0.48 240	0.35 222

ASD4																								0.20 160

Low-res two-view benchmark