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 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 236	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 41	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	1.03 214	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 42	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	1.63 291	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	1.47 245	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	1.47 245	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	1.46 244	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 57	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 285	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	1.32 236	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 42	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 286	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet-RVC	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	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 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 297	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 295	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ADCRef	0.13 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 50	0.04 31	0.04 32	2.46 288	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 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 57	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 277	0.05 35	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 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	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 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

APVNet	0.09 40	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 268	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	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 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 273	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

DeepPrunerF	0.15 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 273	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

TS	0.08 33	0.08 41	0.16 86	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 71	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 44	0.06 44

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 47	0.08 44	0.07 46	0.08 44	0.07 45	0.08 36	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.07 42	0.07 47	0.07 41	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 43	0.06 45	0.07 42	0.07 46	0.08 44	0.06 44

DispViT+	0.07 29	0.09 46	0.07 36	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.08 44	0.07 45	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.07 42	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 44	0.05 36

SepStereo	0.09 40	0.09 46	0.09 43	0.09 50	0.10 52	0.09 50	0.08 49	0.09 46	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.09 51	0.09 51	0.08 47	0.08 50	0.09 51	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.08 49	0.09 50	0.08 51	0.09 47	0.09 51	0.10 51	0.08 50	0.10 51	0.09 51

AnonymousM	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

PVD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

SHD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

SAMSARA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

XQC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTSC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTS	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

RTSA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

MADNet+	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

MADNet++	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 55

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 44	0.05 36
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 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.07 42	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.07 46	0.08 44	0.06 44
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.22 100	0.11 58	0.12 68	0.11 61	0.11 65	0.11 61	0.11 64	0.11 57	0.11 65	2.93 298	0.11 65	0.11 62	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.12 80	0.11 62	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 67

MatchStereo	0.27 111	0.12 61	2.51 309	0.12 62	0.11 65	0.12 62	0.11 64	2.54 298	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.09 51	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.08 46	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.09 50	0.08 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
JetBlue	0.23 102	0.12 61	0.13 77	0.12 62	0.12 84	0.12 62	0.11 64	0.14 62	0.12 80	3.07 299	0.12 83	0.12 64	0.11 66	0.11 67	0.13 87	0.13 86	0.12 63	0.12 84	0.13 63	0.11 66	0.12 63	0.13 88	0.12 80	0.14 91	0.13 64	0.12 82	0.12 63	0.11 67

LRCNet_RVC	0.11 54	0.12 61	0.09 43	0.12 62	0.09 50	0.12 62	0.09 50	0.12 60	0.09 51	0.12 51	0.09 52	0.11 62	0.09 51	0.09 48	0.09 51	0.09 51	0.12 63	0.16 97	0.21 98	0.09 52	0.12 63	0.09 52	0.09 47	0.09 51	0.12 63	0.28 137	0.12 63	0.09 51

GMStereo	0.14 69	0.13 64	0.14 81	0.14 66	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 62	0.14 91	0.14 52	0.14 91	0.14 66	0.14 92	0.14 89	0.14 92	0.14 91	0.14 66	0.14 91	0.14 65	0.14 92	0.14 65	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.14 66	0.14 89	0.14 66	0.14 92
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 89	0.13 64	0.09 43	0.13 65	0.09 50	0.13 65	0.09 50	0.13 61	0.09 51	0.90 195	0.09 52	0.13 65	0.09 51	0.10 51	0.09 51	0.70 236	0.13 65	0.09 52	0.13 63	0.10 53	0.91 228	0.09 52	0.10 50	0.09 51	0.13 64	0.10 52	0.13 65	0.09 51

S2M2_L	0.13 62	0.14 66	0.10 46	0.14 66	0.10 52	0.15 76	0.10 53	0.30 121	0.10 53	0.14 52	0.17 99	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.14 66	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 65	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.15 72	0.10 52	0.14 66	0.10 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CCAANet	0.14 69	0.14 66	0.14 81	0.14 66	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 62	0.14 91	0.14 52	0.14 91	0.14 66	0.14 92	0.14 89	0.14 92	0.14 91	0.14 66	0.14 91	0.14 65	0.14 92	0.14 65	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.14 66	0.14 89	0.14 66	0.18 113

CIPLG	0.13 62	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 71	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.12 82	0.15 72	0.12 82	0.15 74	0.12 81

IPLG	0.12 57	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

MIPNet	0.12 57	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

IPLGR	0.13 62	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.13 86	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.12 85	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.12 82	0.15 72	0.11 66	0.14 66	0.11 67

PDISCO_ROB	0.50 173	0.15 68	0.11 62	0.16 82	3.16 315	0.13 65	0.12 82	0.14 62	0.12 80	0.15 58	0.11 65	2.55 301	0.11 66	2.20 299	0.13 87	0.12 80	0.16 82	0.10 53	0.14 65	0.12 84	0.15 75	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.15 72	0.10 52	2.75 302	0.09 51

TS12	0.08 33	0.16 73	0.14 81	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 71	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 44	0.06 44

ITSA-stereo	0.21 98	0.16 73	0.12 68	0.16 82	0.13 88	0.18 87	0.14 89	0.16 75	1.89 304	0.16 70	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.17 86	0.13 87	0.17 84	0.12 84	0.16 81	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.16 81	0.12 81

IPLGR_C	0.13 62	0.16 73	0.14 81	0.15 75	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.15 74	0.11 67

ACRE	0.13 62	0.16 73	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 71	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 66	0.11 67

ICVP	0.13 62	0.16 73	0.11 62	0.16 82	0.11 65	0.16 83	0.11 64	0.16 75	0.11 65	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.16 82	0.11 68	0.16 81	0.11 66	0.16 81	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.16 82	0.11 66	0.16 81	0.11 67
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 69	0.17 78	0.11 62	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.12 82	0.17 79	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.17 88	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.12 80	0.17 86	0.12 84	0.17 84	0.12 84	0.17 85	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.17 85	0.12 81

DDVS	0.15 75	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.13 88	0.19 92	0.13 86	0.18 81	0.13 86	0.18 76	0.13 89	0.18 91	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.18 90	0.13 87	0.18 88	0.13 90	0.18 87	0.13 88	0.13 85	0.10 54	0.19 91	0.14 89	0.19 89	0.13 89

ProNet	0.12 57	0.18 79	0.11 62	0.14 66	0.10 52	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.10 54	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.11 65	0.10 53	0.15 74	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 65	0.10 54	0.11 63	0.10 54	0.15 72	0.10 52	0.14 66	0.10 55

SFCPSM	0.23 102	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.80 249	0.17 79	0.12 80	0.88 194	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.12 80	0.18 90	0.12 84	0.18 88	0.12 84	1.18 258	0.13 88	0.12 80	0.12 82	0.18 88	0.13 87	0.18 87	0.12 81

DeepPruner_ROB	0.15 75	0.18 79	0.12 68	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.12 82	0.18 81	0.13 86	0.18 76	0.12 83	0.18 91	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.13 86	0.18 90	0.13 87	0.18 88	0.12 84	0.19 91	0.12 83	0.13 85	0.12 82	0.18 88	0.12 82	0.18 87	0.12 81

ELAS_RVC	0.14 69	0.18 79	0.11 62	0.19 92	0.11 65	0.18 87	0.13 86	0.16 75	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.12 80	0.17 86	0.10 53	0.18 88	0.11 66	0.18 87	0.11 66	0.10 50	0.11 68	0.19 91	0.11 66	0.19 89	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 69	0.19 84	0.11 62	0.20 94	0.11 65	0.20 95	0.12 82	0.18 81	0.12 80	0.18 76	0.12 83	0.19 94	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.18 90	0.11 68	0.19 92	0.11 66	0.19 91	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.20 95	0.11 66	0.20 94	0.12 81
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 93	0.20 85	0.20 102	0.20 94	0.20 118	0.20 95	0.20 117	0.20 84	0.20 115	0.20 81	0.20 117	0.20 97	0.20 116	0.20 112	0.20 118	0.20 112	0.20 96	0.20 120	0.20 95	0.20 119	0.20 95	0.20 118	0.20 115	0.20 116	0.20 95	0.20 116	0.20 94	0.20 117

MSKI-zero shot	0.19 89	0.21 86	0.16 86	0.22 100	0.16 98	0.23 110	0.17 101	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.16 98	0.19 111	0.16 98	0.17 99	0.23 107	0.16 97	0.22 99	0.16 98	0.22 100	0.17 103	0.16 94	0.17 99	0.22 101	0.19 115	0.22 99	0.16 96

LALA_ROB	0.15 75	0.21 86	0.12 68	0.21 98	0.12 84	0.20 95	0.14 89	0.20 84	0.12 80	0.22 85	0.12 83	0.16 84	0.12 85	0.10 51	0.12 82	0.12 80	0.21 99	0.11 68	0.22 99	0.12 84	0.20 95	0.12 83	0.11 63	0.12 82	0.21 99	0.14 89	0.21 97	0.13 89

DepthFocus	0.18 85	0.22 88	0.15 85	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.21 87	0.15 93	0.21 82	0.15 93	0.21 98	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 95	0.21 99	0.15 95	0.22 99	0.15 96	0.22 100	0.15 95	0.15 91	0.15 95	0.22 101	0.15 94	0.22 99	0.15 93

WAO-6	0.30 121	0.22 88	0.23 113	0.22 100	0.23 125	0.23 110	0.22 121	0.22 95	0.23 123	2.21 276	0.22 122	0.22 102	0.22 122	0.22 119	0.22 123	0.23 119	0.22 102	0.23 127	0.22 99	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.23 107	0.23 125	0.22 99	0.22 122

IGEV_Zeroshot_test	0.18 85	0.22 88	0.18 96	0.21 98	0.18 112	0.20 95	0.17 101	0.20 84	0.16 95	0.25 98	0.16 97	0.21 98	0.17 101	0.16 98	0.18 110	0.15 95	0.20 96	0.16 97	0.20 95	0.18 112	0.21 97	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.20 95	0.17 101	0.20 94	0.16 96

dd	0.18 85	0.22 88	0.16 86	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.21 87	0.15 93	0.21 82	0.15 93	0.21 98	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 95	0.22 102	0.14 91	0.22 99	0.14 92	0.22 100	0.15 95	0.16 94	0.15 95	0.23 107	0.15 94	0.22 99	0.16 96

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.22 88	0.19 100	0.23 108	0.19 116	0.22 101	0.17 101	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.19 111	0.22 102	0.17 101	0.23 107	0.17 102	0.25 114	0.18 114	0.17 96	0.18 113	0.23 107	0.17 101	0.25 119	0.17 102

ACV-stereo	0.20 93	0.23 93	0.17 91	0.23 108	0.17 102	0.23 110	0.17 101	0.23 103	0.17 100	0.23 91	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.23 107	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 108	0.17 102

IMH-64-1	0.29 117	0.23 93	0.23 113	0.23 108	0.22 120	0.22 101	0.23 123	0.22 95	0.22 120	2.02 266	0.23 125	0.23 108	0.22 122	0.23 124	0.23 125	0.23 119	0.23 107	0.22 122	0.23 107	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.22 101	0.22 122	0.22 99	0.22 122

IMH-64	0.29 117	0.23 93	0.23 113	0.23 108	0.22 120	0.22 101	0.23 123	0.22 95	0.22 120	2.02 266	0.23 125	0.23 108	0.22 122	0.23 124	0.23 125	0.23 119	0.23 107	0.22 122	0.23 107	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.22 101	0.22 122	0.22 99	0.22 122

MIM_Stereo	0.19 89	0.23 93	0.18 96	0.22 100	0.16 98	0.22 101	0.16 99	0.21 87	0.16 95	0.22 85	0.17 99	0.21 98	0.17 101	0.20 112	0.18 110	0.17 99	0.22 102	0.18 114	0.22 99	0.16 98	0.21 97	0.16 99	0.17 96	0.17 99	0.21 99	0.16 99	0.22 99	0.20 117

dad	0.18 85	0.23 93	0.16 86	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.22 95	0.16 95	0.21 82	0.15 93	0.22 102	0.15 95	0.15 94	0.16 98	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 107	0.15 96	0.22 100	0.15 95	0.15 91	0.15 95	0.22 101	0.15 94	0.22 99	0.16 96

GEStereo_RVC	0.36 142	0.23 93	0.18 96	0.23 108	0.18 112	0.23 110	0.19 115	0.22 95	0.19 113	0.24 92	0.20 117	0.24 115	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.21 114	0.25 120	0.18 114	0.22 99	0.18 112	0.23 107	0.18 114	0.19 113	0.20 116	0.23 107	0.20 116	4.43 321	0.19 115

iResNet	0.19 89	0.23 93	0.17 91	0.22 100	0.17 102	0.22 101	0.19 115	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.22 99	0.17 102	0.23 107	0.17 103	0.18 110	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 108	0.17 102

ELAS	0.14 69	0.23 93	0.10 46	0.19 92	0.11 65	0.20 95	0.11 64	0.16 75	0.10 53	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.11 65	0.16 82	0.10 53	0.17 84	0.11 66	0.18 87	0.11 66	0.09 47	0.10 54	0.18 88	0.11 66	0.19 89	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.23 103	0.18 111	1.21 230	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.89 248	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	1.22 263	0.16 99	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

delet	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.23 103	0.16 95	1.21 230	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.91 252	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	1.23 265	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

psm_up	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.25 118	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.24 107	0.17 100	1.20 229	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.18 110	0.90 251	0.24 112	0.17 101	0.25 120	0.17 102	1.24 268	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

UPFNet	0.29 117	0.24 101	0.16 86	0.24 113	0.16 98	0.24 114	0.16 99	0.23 103	0.16 95	1.19 227	0.16 97	0.23 108	0.16 98	0.17 100	0.16 98	0.89 248	0.24 112	0.16 97	0.24 113	0.18 112	1.20 261	0.16 99	0.17 96	0.16 98	0.24 113	0.16 99	0.24 110	0.16 96

UNDER WATER-64	0.31 129	0.25 105	0.25 119	0.26 124	0.26 129	0.25 122	0.26 129	0.25 108	0.26 133	1.69 251	0.26 134	0.25 119	0.25 128	0.25 128	0.26 135	0.26 126	0.25 120	0.26 133	0.26 124	0.26 134	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.26 126	0.26 132	0.25 119	0.26 133

LoS_RVC	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.25 127	0.25 122	0.25 127	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.25 120	0.25 129	0.26 124	0.25 130	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.25 121	0.25 128	0.25 119	0.25 128

tt_ll	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.25 127	0.25 122	0.25 127	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.25 120	0.25 129	0.26 124	0.25 130	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.25 121	0.25 128	0.25 119	0.25 128

CAS	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.26 129	0.26 129	0.26 129	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.25 128	0.25 130	0.25 123	0.26 127	0.25 129	0.26 124	0.26 134	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.26 133	0.25 121	0.26 132	0.25 119	0.25 128

LoS	0.25 105	0.25 105	0.27 123	0.27 126	0.26 129	0.25 122	0.26 129	0.26 113	0.25 126	0.26 105	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.25 123	0.25 120	0.25 129	0.25 120	0.25 130	0.27 122	0.25 126	0.26 129	0.26 133	0.26 126	0.25 128	0.25 119	0.25 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 111	0.25 105	0.21 108	0.35 141	0.21 119	0.35 140	0.21 119	0.34 130	0.21 117	0.39 126	0.21 119	0.34 137	0.21 120	0.22 119	0.21 119	0.21 114	0.35 139	0.22 122	0.35 138	0.22 122	0.35 134	0.22 120	0.21 116	0.21 120	0.35 139	0.21 119	0.35 138	0.21 120

CFNet	0.55 190	0.25 105	0.18 96	0.25 118	0.18 112	0.25 122	0.18 114	0.25 108	0.18 111	0.25 98	0.18 114	0.25 119	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.18 108	0.25 120	0.18 114	0.25 120	0.18 112	5.31 332	4.36 332	0.18 110	0.18 113	0.25 121	0.18 113	0.25 119	0.18 113

LACA3	0.21 98	0.27 112	0.23 113	0.25 118	0.17 102	0.25 122	0.17 101	0.28 116	0.17 100	0.25 98	0.17 99	0.25 119	0.17 101	0.22 119	0.17 102	0.17 99	0.25 120	0.17 101	0.25 120	0.17 102	0.25 114	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.25 121	0.17 101	0.25 119	0.17 102

LACA2	0.20 93	0.27 112	0.22 109	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.26 113	0.17 100	0.24 92	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.21 116	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

LACA1	0.20 93	0.27 112	0.22 109	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.27 115	0.17 100	0.24 92	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.21 116	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

SQANet	0.33 133	0.28 115	0.28 126	0.28 130	0.28 138	0.29 131	0.28 140	0.28 116	0.28 140	1.59 248	0.28 141	0.28 130	0.28 138	0.28 142	0.28 142	0.28 136	0.28 130	0.28 137	0.29 130	0.28 139	0.28 124	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.28 129	0.28 137	0.28 128	0.28 139

RAFT + AFF	0.34 136	0.29 116	0.32 143	0.31 133	0.30 155	0.39 160	0.32 162	0.39 147	0.30 152	0.39 126	0.32 160	0.39 155	0.32 157	0.35 158	0.36 167	0.32 157	0.38 150	0.31 155	0.38 149	0.31 159	0.38 143	0.28 139	0.37 172	0.34 164	0.38 148	0.30 155	0.38 146	0.28 139

DISCO	0.59 197	0.29 116	0.22 109	0.27 126	5.05 337	0.30 132	0.21 119	0.28 116	0.21 117	0.27 106	0.21 119	0.27 128	0.20 116	0.21 116	0.21 119	0.21 114	0.27 129	0.21 121	0.27 128	0.21 121	0.27 122	0.23 125	0.21 116	0.21 120	0.27 128	0.21 119	5.06 329	0.22 122

model_zeroshot	0.27 111	0.30 118	0.19 100	0.36 145	0.23 125	0.25 122	0.27 133	0.33 124	0.21 117	0.35 114	0.22 122	0.25 119	0.27 136	0.26 130	0.23 125	0.26 126	0.35 139	0.22 122	0.36 141	0.23 127	0.25 114	0.27 133	0.27 131	0.23 126	0.36 141	0.22 122	0.25 119	0.27 136

DLNR_Zeroshot_test	0.27 111	0.30 118	0.23 113	0.30 131	0.22 120	0.31 133	0.24 125	0.29 119	0.23 123	0.38 123	0.23 125	0.29 131	0.23 126	0.22 119	0.23 125	0.23 119	0.30 132	0.34 161	0.29 130	0.23 127	0.29 126	0.29 151	0.22 119	0.23 126	0.30 131	0.23 125	0.30 130	0.23 126

FCDSN-DC	0.44 164	0.31 120	0.35 146	0.34 137	0.28 138	0.35 140	0.30 158	0.32 123	0.25 126	1.32 236	0.24 128	1.00 247	0.32 157	0.35 158	0.34 161	0.30 148	0.72 218	0.37 172	0.48 188	0.32 160	0.53 196	0.49 207	0.23 123	0.29 151	0.50 191	0.42 191	0.61 210	0.71 242
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 198	0.31 120	5.05 326	0.31 133	0.19 116	0.24 114	0.20 117	5.86 322	0.20 115	0.24 92	0.18 114	0.25 119	0.20 116	0.23 124	0.21 119	0.18 108	0.37 147	0.18 114	0.24 113	0.19 117	0.25 114	0.19 117	0.19 113	0.19 115	0.24 113	0.15 94	0.24 110	0.20 117

iResNet_ROB	0.28 116	0.32 122	0.24 118	0.33 135	0.26 129	0.32 135	0.24 125	0.33 124	0.25 126	0.33 109	0.24 128	0.35 140	0.24 127	0.23 124	0.24 129	0.25 123	0.32 134	0.24 128	0.36 141	0.24 129	0.32 128	0.28 139	0.24 124	0.24 128	0.32 133	0.24 127	0.33 132	0.24 127

MLCV	0.30 121	0.33 123	0.28 126	0.34 137	0.28 138	0.33 136	0.28 140	0.33 124	0.29 148	0.33 109	0.27 138	0.33 135	0.28 138	0.26 130	0.29 150	0.28 136	0.33 135	0.28 137	0.33 133	0.28 139	0.33 129	0.27 133	0.28 136	0.28 141	0.33 134	0.28 137	0.33 132	0.28 139

CES	0.38 149	0.34 124	0.44 167	0.43 176	0.33 163	0.37 149	0.44 195	0.37 138	0.38 172	0.45 146	0.35 166	0.35 140	0.41 184	0.45 187	0.36 167	0.36 165	0.36 144	0.45 193	0.43 173	0.35 167	0.34 130	0.46 192	0.36 168	0.36 171	0.42 170	0.34 164	0.35 138	0.38 177

anonymity	0.30 121	0.34 124	0.27 123	0.33 135	0.27 134	0.33 136	0.28 140	0.33 124	0.28 140	0.33 109	0.28 141	0.33 135	0.28 138	0.28 142	0.28 142	0.28 136	0.34 136	0.28 137	0.34 136	0.28 139	0.34 130	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.34 136	0.28 137	0.34 136	0.28 139

DN-CSS_ROB	0.30 121	0.34 124	0.29 131	0.34 137	0.27 134	0.34 138	0.28 140	0.33 124	0.27 135	0.34 112	0.27 138	0.34 137	0.28 138	0.29 144	0.27 138	0.26 126	0.35 139	0.29 146	0.33 133	0.28 139	0.34 130	0.28 139	0.28 136	0.27 137	0.34 136	0.28 137	0.33 132	0.28 139

ETE_ROB	0.35 141	0.35 127	0.35 146	0.35 141	0.35 168	0.35 140	0.35 165	0.35 133	0.35 164	0.35 114	0.35 166	0.35 140	0.35 164	0.35 158	0.35 163	0.35 163	0.35 139	0.35 165	0.35 138	0.35 167	0.35 134	0.35 163	0.35 163	0.35 168	0.35 139	0.35 165	0.35 138	0.35 166

RSM	0.33 133	0.36 128	0.31 140	0.39 162	0.32 160	0.36 145	0.30 158	0.35 133	0.38 172	0.35 114	0.31 157	0.35 140	0.30 152	0.30 149	0.31 157	0.30 148	0.36 144	0.31 155	0.36 141	0.30 155	0.36 138	0.31 156	0.31 154	0.31 157	0.36 141	0.31 158	0.36 141	0.31 159

XPNet_ROB	0.37 147	0.37 129	0.37 150	0.37 147	0.37 174	0.37 149	0.37 176	0.37 138	0.37 171	0.37 122	0.37 175	0.37 148	0.37 171	0.37 165	0.37 170	0.37 168	0.37 147	0.37 172	0.37 145	0.37 173	0.37 140	0.37 169	0.37 172	0.37 177	0.37 145	0.37 174	0.37 144	0.37 174

DCVSM-stereo	0.27 111	0.38 130	0.22 109	0.38 151	0.22 120	0.38 153	0.22 121	0.29 119	0.22 120	0.29 107	0.22 122	0.29 131	0.22 122	0.22 119	0.21 119	0.21 114	0.38 150	0.22 122	0.38 149	0.22 122	0.38 143	0.22 120	0.21 116	0.25 129	0.38 148	0.21 119	0.38 146	0.21 120

WAO-7	0.46 168	0.38 130	0.38 152	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.38 141	0.38 172	2.57 292	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.38 177	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.38 177

Venus	0.46 168	0.38 130	0.40 156	0.38 151	0.38 178	0.39 160	0.38 179	0.38 141	0.38 172	2.71 294	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.38 177	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.39 156	0.38 177

DMCA	0.36 142	0.38 130	0.37 150	0.35 141	0.35 168	0.35 140	0.36 171	0.35 133	0.36 169	0.36 120	0.37 175	0.36 146	0.36 169	0.36 163	0.35 163	0.37 168	0.36 144	0.36 167	0.36 141	0.36 171	0.36 138	0.35 163	0.36 168	0.36 171	0.37 145	0.36 168	0.36 141	0.36 171

HanzoNet	0.47 170	0.39 134	0.38 152	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.40 151	0.38 172	2.63 293	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.39 179	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.42 191	0.38 143	0.39 181	0.39 182	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.39 183

IMH	0.47 170	0.40 135	0.39 155	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.38 141	0.40 181	2.79 296	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.39 160	0.38 175	0.38 149	0.40 185	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.38 177

Pointernet	0.22 100	0.41 136	0.38 152	0.22 100	0.17 102	0.22 101	0.17 101	0.41 153	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.18 108	0.23 107	0.18 114	0.23 107	0.18 112	0.23 107	0.18 114	0.17 96	0.17 99	0.22 101	0.18 113	0.22 99	0.17 102

GwcNet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 158	0.41 170	0.41 185	0.41 167	0.41 187	0.41 153	0.41 184	0.41 135	0.41 188	0.41 163	0.41 184	0.41 177	0.41 187	0.41 180	0.41 167	0.41 185	0.41 166	0.41 186	0.41 158	0.41 185	0.41 184	0.41 187	0.41 163	0.41 186	0.41 161	0.41 186

PSMNet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 158	0.41 170	0.41 185	0.41 167	0.41 187	0.41 153	0.41 184	0.41 135	0.41 188	0.41 163	0.41 184	0.41 177	0.41 187	0.41 180	0.41 167	0.41 185	0.41 166	0.41 186	0.41 158	0.41 185	0.41 184	0.41 187	0.41 163	0.41 186	0.41 161	0.41 186

GANet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 158	0.41 170	0.41 185	0.41 167	0.41 187	0.41 153	0.41 184	0.41 135	0.41 188	0.41 163	0.41 184	0.41 177	0.41 187	0.41 180	0.41 167	0.41 185	0.41 166	0.41 186	0.41 158	0.41 185	0.41 184	0.41 187	0.41 163	0.41 186	0.41 161	0.41 186

ADLNet	0.41 154	0.41 136	0.41 158	0.41 170	0.41 185	0.41 167	0.41 187	0.41 153	0.41 184	0.41 135	0.41 188	0.41 163	0.41 184	0.41 177	0.41 187	0.41 180	0.41 167	0.41 185	0.41 166	0.41 186	0.41 158	0.41 185	0.41 184	0.41 187	0.41 163	0.41 186	0.41 161	0.41 186

GES	0.43 162	0.41 136	0.31 140	0.35 141	0.30 155	0.47 185	0.28 140	0.33 124	0.28 140	0.35 114	0.29 149	2.95 302	0.38 174	0.35 158	0.30 154	0.34 160	0.34 136	0.30 152	0.33 133	0.30 155	0.35 134	0.30 154	0.33 158	0.33 162	0.33 134	0.31 158	0.33 132	0.29 150

gcap_with_dpt	0.34 136	0.42 142	0.29 131	0.42 174	0.29 148	0.42 171	0.29 153	0.39 147	0.29 148	0.39 126	0.29 149	0.39 155	0.29 147	0.29 144	0.29 150	0.28 136	0.42 171	0.29 146	0.42 170	0.29 148	0.42 163	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.41 161	0.28 139

GCAP-BAT	0.34 136	0.42 142	0.29 131	0.42 174	0.29 148	0.42 171	0.29 153	0.39 147	0.29 148	0.39 126	0.29 149	0.39 155	0.29 147	0.29 144	0.29 150	0.28 136	0.42 171	0.29 146	0.42 170	0.29 148	0.42 163	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.41 161	0.28 139

DGSMNet	0.33 133	0.42 142	0.28 126	0.40 163	0.28 138	0.40 163	0.28 140	0.40 151	0.28 140	0.40 134	0.28 141	0.39 155	0.28 138	0.27 137	0.28 142	0.28 136	0.40 164	0.28 137	0.42 170	0.29 148	0.41 158	0.31 156	0.29 144	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.42 167	0.29 150

GMOStereo	0.50 173	0.44 145	2.38 306	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 274	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

error version	0.50 173	0.44 145	2.38 306	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 274	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

LG-Stereo_L2	0.32 130	0.45 147	0.36 148	0.37 147	0.27 134	0.37 149	0.27 133	0.43 158	0.27 135	0.36 120	0.31 157	0.36 146	0.27 136	0.27 137	0.27 138	0.30 148	0.37 147	0.27 136	0.37 145	0.27 138	0.37 140	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.37 145	0.27 135	0.37 144	0.27 136

Any-RAFT	0.32 130	0.45 147	0.29 131	0.36 145	0.29 148	0.36 145	0.29 153	0.36 137	0.29 148	0.35 114	0.29 149	0.35 140	0.28 138	0.27 137	0.28 142	0.28 136	0.35 139	0.28 137	0.35 138	0.28 139	0.35 134	0.28 139	0.29 144	0.29 151	0.36 141	0.29 152	0.36 141	0.29 150

RAFT-Test	0.34 136	0.45 147	0.30 137	0.38 151	0.32 160	0.40 163	0.32 162	0.39 147	0.32 155	0.39 126	0.30 154	0.37 148	0.29 147	0.30 149	0.30 154	0.29 146	0.38 150	0.30 152	0.38 149	0.29 148	0.38 143	0.29 151	0.29 144	0.30 155	0.38 148	0.30 155	0.38 146	0.30 156

GREAT-IGEV	0.36 142	0.46 150	0.33 144	0.43 176	0.30 155	0.43 176	0.30 158	0.45 160	0.30 152	0.42 142	0.30 154	0.43 171	0.30 152	0.30 149	0.30 154	0.30 148	0.43 173	0.30 152	0.43 173	0.30 155	0.43 166	0.30 154	0.30 152	0.30 155	0.43 171	0.30 155	0.43 169	0.30 156
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	0.52 178	0.46 150	0.48 182	0.46 180	0.46 195	0.46 179	0.46 197	0.46 161	0.47 200	1.88 255	0.46 197	0.46 174	0.46 196	0.46 189	0.46 197	0.46 190	0.47 179	0.46 194	0.46 177	0.46 197	0.47 173	0.46 192	0.46 192	0.46 197	0.47 180	0.46 196	0.46 172	0.47 197

Dean	0.52 178	0.46 150	0.48 182	0.46 180	0.46 195	0.46 179	0.46 197	0.46 161	0.46 195	1.90 256	0.46 197	0.47 179	0.46 196	0.46 189	0.46 197	0.46 190	0.48 184	0.46 194	0.46 177	0.46 197	0.46 169	0.46 192	0.46 192	0.46 197	0.46 174	0.46 196	0.46 172	0.46 194

ACVNet_1	0.53 182	0.46 150	0.48 182	0.47 185	0.47 199	0.46 179	0.48 206	0.48 170	0.48 205	2.07 269	0.47 201	0.48 187	0.48 203	0.47 193	0.47 201	0.46 190	0.49 189	0.47 201	0.47 181	0.47 202	0.48 180	0.46 192	0.46 192	0.48 205	0.47 180	0.47 203	0.48 182	0.47 197

ACVNet-4b	0.53 182	0.46 150	0.47 175	0.46 180	0.46 195	0.46 179	0.46 197	0.46 161	0.46 195	2.17 272	0.46 197	0.46 174	0.47 199	0.46 189	0.46 197	0.46 190	0.46 175	0.46 194	0.46 177	0.46 197	0.46 169	0.46 192	0.46 192	0.47 201	0.46 174	0.46 196	0.46 172	0.46 194

iRaft-Stereo_20w	0.30 121	0.46 150	0.27 123	0.34 137	0.26 129	0.35 140	0.28 140	0.34 130	0.26 133	0.34 112	0.26 134	0.34 137	0.26 134	0.26 130	0.26 135	0.26 126	0.34 136	0.26 133	0.34 136	0.26 134	0.34 130	0.26 132	0.26 129	0.26 133	0.34 136	0.26 132	0.34 136	0.26 133

Ntro	0.53 182	0.47 156	0.50 189	0.46 180	0.48 205	0.47 185	0.47 201	0.46 161	0.46 195	2.05 268	0.47 201	0.47 179	0.49 208	0.47 193	0.47 201	0.46 190	0.48 184	0.46 194	0.49 192	0.46 197	0.47 173	0.46 192	0.46 192	0.47 201	0.46 174	0.46 196	0.47 176	0.47 197

UNDER WATER	0.52 178	0.47 156	0.47 175	0.47 185	0.47 199	0.47 185	0.47 201	0.47 167	0.47 200	1.90 256	0.47 201	0.47 179	0.47 199	0.47 193	0.47 201	0.47 197	0.46 175	0.47 201	0.47 181	0.47 202	0.46 169	0.47 200	0.47 198	0.48 205	0.47 180	0.47 203	0.47 176	0.47 197

LVE	0.53 182	0.47 156	0.48 182	0.47 185	0.47 199	0.47 185	0.47 201	0.48 170	0.47 200	1.96 263	0.47 201	0.47 179	0.47 199	0.47 193	0.47 201	0.47 197	0.47 179	0.47 201	0.47 181	0.47 202	0.47 173	0.47 200	0.47 198	0.47 201	0.47 180	0.47 203	0.47 176	0.47 197

RainbowNet	0.53 182	0.48 159	0.48 182	0.48 189	0.48 205	0.48 191	0.48 206	0.48 170	0.48 205	1.92 258	0.48 207	0.48 187	0.48 203	0.48 199	0.48 207	0.48 201	0.48 184	0.48 205	0.48 188	0.48 206	0.48 180	0.48 203	0.48 202	0.48 205	0.48 185	0.48 207	0.48 182	0.48 204

HaxPig	0.52 178	0.48 159	0.47 175	0.47 185	0.47 199	0.47 185	0.47 201	0.47 167	0.47 200	1.80 252	0.47 201	0.47 179	0.47 199	0.47 193	0.47 201	0.47 197	0.47 179	0.47 201	0.47 181	0.47 202	0.47 173	0.47 200	0.47 198	0.47 201	0.47 180	0.47 203	0.47 176	0.47 197

notaker	0.54 187	0.48 159	0.48 182	0.48 189	0.48 205	0.48 191	0.49 209	0.48 170	0.48 205	1.95 262	0.48 207	0.48 187	0.48 203	0.48 199	0.48 207	0.48 201	0.48 184	0.48 205	0.48 188	0.48 206	0.49 186	0.48 203	0.48 202	0.49 209	0.48 185	0.48 207	0.48 182	0.49 205

ACVNet_2	0.55 190	0.49 162	0.50 189	0.49 195	0.49 209	0.49 197	0.49 209	0.49 174	0.49 210	2.14 271	0.49 210	0.50 192	0.49 208	0.49 202	0.49 211	0.49 205	0.50 192	0.49 211	0.50 196	0.49 211	0.49 186	0.49 207	0.49 204	0.50 211	0.50 191	0.49 211	0.50 192	0.49 205

EKT-Stereo	0.36 142	0.50 163	0.30 137	0.40 163	0.29 148	0.40 163	0.29 153	0.35 133	0.30 152	0.47 151	0.30 154	0.35 140	0.32 157	0.29 144	0.34 161	0.33 159	0.59 204	0.31 155	0.39 160	0.29 148	0.37 140	0.38 172	0.29 144	0.31 157	0.58 209	0.28 137	0.51 194	0.29 150

SANet	0.50 173	0.50 163	0.50 189	0.50 197	0.50 213	0.50 198	0.50 213	0.50 178	0.50 212	0.50 157	0.50 212	0.50 192	0.50 210	0.50 205	0.50 214	0.50 209	0.50 192	0.50 212	0.50 196	0.50 214	0.50 188	0.50 213	0.50 207	0.50 211	0.50 191	0.50 214	0.50 192	0.50 208

AEACV	0.74 218	0.52 165	3.10 312	0.60 213	0.48 205	0.56 207	0.48 206	3.02 300	0.83 248	0.61 171	0.62 226	0.72 220	0.50 210	0.49 202	0.49 211	0.48 201	0.58 203	0.50 212	0.55 207	0.48 206	0.56 200	0.50 213	0.50 207	0.51 213	0.58 209	0.51 216	0.60 207	0.51 211

CASnet	0.32 130	0.53 166	0.34 145	0.27 126	0.31 158	0.34 138	0.29 153	0.31 122	0.32 155	0.25 98	0.31 157	0.27 128	0.40 183	0.45 187	0.27 138	0.30 148	0.26 127	0.40 183	0.28 129	0.37 173	0.28 124	0.39 181	0.29 144	0.40 186	0.29 130	0.28 137	0.24 110	0.30 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 154	0.54 167	0.44 167	0.48 189	0.35 168	0.48 191	0.35 165	0.53 184	0.35 164	0.46 148	0.35 166	0.46 174	0.35 164	0.35 158	0.35 163	0.35 163	0.47 179	0.35 165	0.47 181	0.35 167	0.47 173	0.38 172	0.35 163	0.35 168	0.48 185	0.35 165	0.47 176	0.35 166

Occ-G	0.68 209	0.54 167	3.16 315	0.57 210	0.45 194	0.52 203	0.40 186	3.44 306	0.46 195	0.52 161	0.45 196	0.51 195	0.44 192	0.44 185	0.40 185	0.45 189	0.55 199	0.41 185	0.53 204	0.43 192	0.52 193	0.40 183	0.44 190	0.45 196	0.55 203	0.44 194	0.53 199	0.44 192

GEAStereo	0.42 159	0.55 169	0.44 167	0.48 189	0.35 168	0.48 191	0.35 165	0.54 186	0.35 164	0.47 151	0.36 169	0.47 179	0.41 184	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.51 194	0.36 167	0.51 199	0.38 177	0.48 180	0.35 163	0.35 163	0.36 171	0.52 197	0.37 174	0.48 182	0.36 171

gasm-f	0.42 159	0.55 169	0.44 167	0.48 189	0.35 168	0.48 191	0.35 165	0.54 186	0.35 164	0.47 151	0.36 169	0.47 179	0.41 184	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.51 194	0.36 167	0.51 199	0.38 177	0.48 180	0.35 163	0.35 163	0.36 171	0.52 197	0.37 174	0.48 182	0.36 171

FSD		0.55 169	0.42 164	0.54 202	0.42 190	0.55 206	0.43 193	0.54 186	0.42 189	0.59 168	0.42 193			0.43 183	0.42 193	0.42 185			2.46 297	0.44 194				0.44 194	0.55 203	0.43 193	0.55 201	0.53 214

PSMNet_ROB	0.55 190	0.55 169	0.56 203	0.56 206	0.55 217	0.56 207	0.55 217	0.55 190	0.55 216	0.55 164	0.55 217	0.55 201	0.55 218	0.55 208	0.56 219	0.55 213	0.55 199	0.55 218	0.55 207	0.55 217	0.55 199	0.55 216	0.55 212	0.55 219	0.55 203	0.55 219	0.55 201	0.55 215

GSStereo	0.42 159	0.56 173	0.44 167	0.48 189	0.36 173	0.48 191	0.36 171	0.54 186	0.36 169	0.47 151	0.36 169	0.47 179	0.36 169	0.36 163	0.35 163	0.36 165	0.48 184	0.36 167	0.48 188	0.36 171	0.48 180	0.36 168	0.36 168	0.36 171	0.48 185	0.36 168	0.48 182	0.35 166

GIP-stereo	0.38 149	0.56 173	0.40 156	0.45 179	0.33 163	0.44 178	0.35 165	0.49 174	0.33 159	0.43 143	0.32 160	0.42 167	0.31 154	0.33 153	0.33 160	0.34 160	0.40 164	0.32 159	0.40 161	0.32 160	0.43 166	0.38 172	0.33 158	0.32 159	0.43 171	0.32 160	0.42 167	0.34 165

PML	0.39 152	0.56 173	0.29 131	0.55 205	0.28 138	0.56 207	0.28 140	0.51 181	0.28 140	0.50 157	0.28 141	0.51 195	0.28 138	0.29 144	0.28 142	0.29 146	0.56 202	0.29 146	0.57 210	0.28 139	0.56 200	0.28 139	0.28 136	0.29 151	0.56 206	0.28 137	0.56 203	0.28 139

DDF-Stereo	0.37 147	0.57 176	0.50 189	0.40 163	0.32 160	0.40 163	0.32 162	0.53 184	0.32 155	0.39 126	0.32 160	0.39 155	0.32 157	0.32 152	0.32 159	0.32 157	0.40 164	0.32 159	0.40 161	0.32 160	0.40 157	0.32 159	0.32 155	0.32 159	0.40 158	0.32 160	0.40 157	0.32 161

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 167	0.57 176	0.45 173	0.54 202	0.37 174	0.53 204	0.37 176	0.56 192	0.40 181	0.53 163	0.38 178	0.53 199	0.37 171	0.37 165	0.37 170	0.37 168	0.55 199	0.38 175	0.53 204	0.37 173	0.53 196	0.37 169	0.37 172	0.39 185	0.54 202	0.37 174	0.54 200	0.37 174

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 218	0.57 176	0.57 206	0.56 206	0.92 252	1.07 257	0.63 230	1.03 237	0.82 247	0.49 156	0.77 244	0.69 216	0.54 217	0.58 212	0.54 216	0.86 247	1.06 251	0.72 243	1.06 254	0.79 245	0.58 203	0.87 249	0.59 217	0.46 197	0.76 224	0.46 196	1.05 252	0.97 257

LG-Stereo_L1	0.44 164	0.58 179	0.49 188	0.51 200	0.38 178	0.51 200	0.38 179	0.56 192	0.38 172	0.50 157	0.38 178	0.50 192	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.52 196	0.38 175	0.52 202	0.38 177	0.51 190	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.52 197	0.38 178	0.51 194	0.40 184

LG-Stereo	0.57 195	0.58 179	0.43 165	0.54 202	0.65 228	0.95 240	0.69 242	0.69 202	0.38 172	0.52 161	0.37 175	0.53 199	0.37 171	0.68 235	0.73 244	0.72 239	0.70 214	0.37 172	0.54 206	0.37 173	0.54 198	0.37 169	0.37 172	0.56 220	0.95 241	0.59 224	0.84 229	0.37 174

DN	0.50 173	0.59 181	0.44 167	0.59 211	0.44 193	0.59 211	0.44 195	0.57 194	0.44 191	0.57 167	0.44 194	0.57 204	0.44 192	0.44 185	0.44 194	0.44 187	0.59 204	0.44 192	0.59 211	0.44 194	0.59 204	0.44 191	0.44 190	0.44 194	0.59 211	0.44 194	0.59 206	0.44 192

MSCF	0.44 164	0.60 182	0.47 175	0.50 197	0.40 183	0.50 198	0.38 179	0.57 194	0.38 172	0.48 155	0.38 178	0.48 187	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.49 189	0.38 175	0.49 192	0.39 184	0.50 188	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.49 190	0.38 178	0.49 190	0.38 177

LMCR-Stereo	0.61 198	0.61 183	0.61 210	0.61 216	0.61 224	0.67 219	0.61 228	0.61 197	0.61 225	0.61 171	0.61 225	0.61 208	0.61 225	0.61 216	0.61 226	0.61 220	0.61 208	0.61 226	0.61 215	0.61 225	0.61 207	0.61 223	0.61 220	0.61 229	0.61 215	0.61 227	0.61 210	0.61 226

PA-Net	0.71 214	0.62 184	0.55 200	0.69 222	0.71 240	0.70 221	0.69 242	0.69 202	0.74 241	0.73 180	0.75 243	0.59 205	0.72 241	0.82 246	0.79 247	0.83 245	0.67 213	0.76 245	0.81 231	0.67 235	0.61 207	0.76 243	0.68 235	0.65 232	0.82 230	0.76 247	0.71 216	0.69 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.54 187	0.64 185	0.54 197	0.60 213	0.49 209	0.61 214	0.49 209	0.64 199	0.49 210	0.59 168	0.48 207	0.60 207	0.50 210	0.48 199	0.48 207	0.48 201	0.60 206	0.48 205	0.60 213	0.48 206	0.60 205	0.49 207	0.49 204	0.49 209	0.59 211	0.49 211	0.60 207	0.49 205

AIO-test2	0.54 187	0.65 186	0.55 200	0.60 213	0.50 213	0.60 212	0.49 209	0.65 200	0.48 205	0.60 170	0.49 210	0.59 205	0.50 210	0.50 205	0.49 211	0.49 205	0.60 206	0.50 212	0.60 213	0.49 211	0.60 205	0.49 207	0.50 207	0.51 213	0.60 213	0.48 207	0.60 207	0.50 208

TorneroNet-64	0.69 210	0.65 186	0.30 137	0.27 126	0.47 199	0.28 130	0.35 165	0.34 130	0.80 243	7.93 339	0.29 149	0.30 133	0.31 154	0.81 245	0.28 142	0.27 135	0.29 131	0.28 137	0.85 233	0.83 251	0.62 209	0.28 139	0.30 152	0.28 141	0.52 197	0.29 152	0.29 129	0.27 136

PointNet	0.56 193	0.69 188	0.47 175	0.69 222	0.47 199	0.69 220	0.47 201	0.70 204	0.47 200	0.69 175	0.47 201	0.69 216	0.48 203	0.47 193	0.47 201	0.47 197	0.70 214	0.48 205	0.70 218	0.48 206	0.69 214	0.48 203	0.47 198	0.48 205	0.70 218	0.48 207	0.69 215	0.47 197

KSHMR	0.85 238	0.72 189	0.51 193	0.49 195	0.49 209	0.51 200	1.07 269	0.50 178	0.48 205	6.04 334	0.52 214	0.66 211	0.98 258	0.49 202	0.77 245	0.49 205	1.17 261	0.51 215	0.49 192	1.06 267	0.51 190	0.49 207	0.49 204	0.51 213	1.04 255	0.49 211	0.81 227	0.72 243

DMCA-RVC	0.71 214	0.72 189	0.72 214	0.71 227	0.70 239	0.70 221	0.70 245	0.70 204	0.71 238	0.70 177	0.71 240	0.71 219	0.70 238	0.70 237	0.71 242	0.70 236	0.70 214	0.71 242	0.70 218	0.71 240	0.70 215	0.70 239	0.71 240	0.71 245	0.70 218	0.72 244	0.71 216	0.70 240

AFF-stereo	0.71 214	0.73 191	0.65 213	0.82 234	0.63 227	0.83 229	0.63 230	0.73 208	0.65 227	0.82 190	0.73 242	0.74 223	0.64 226	0.63 220	0.62 227	0.62 221	0.73 219	0.63 228	0.74 224	0.72 242	0.80 219	0.58 218	0.70 238	0.71 245	0.79 225	0.69 241	0.78 221	0.72 243

DSFCA	0.66 203	0.73 191	0.74 219	0.68 221	0.65 228	0.64 216	0.65 233	0.65 200	0.65 227	0.66 174	0.65 228	0.65 210	0.64 226	0.65 223	0.65 230	0.65 224	0.65 211	0.65 230	0.65 217	0.65 228	0.65 213	0.65 226	0.65 223	0.65 232	0.66 217	0.66 231	0.65 213	0.65 228

ARAFT	0.64 201	0.74 193	0.62 211	0.70 226	0.56 219	0.72 223	0.55 217	0.72 207	0.54 215	0.73 180	0.56 218	0.72 220	0.56 220	0.56 210	0.62 227	0.63 222	0.73 219	0.53 217	0.73 222	0.54 216	0.72 216	0.65 226	0.62 221	0.56 220	0.72 221	0.54 217	0.72 218	0.57 217

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 207	0.74 193	0.60 209	0.79 230	0.61 224	0.76 224	0.57 223	0.71 206	0.56 218	0.71 178	0.54 216	0.72 220	0.66 229	0.65 223	0.65 230	0.64 223	0.74 221	0.64 229	0.74 224	0.63 226	0.73 217	0.65 226	0.64 222	0.64 231	0.74 223	0.61 227	0.73 219	0.64 227

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 243	0.77 195	0.82 231	1.16 267	0.75 243	0.99 246	0.92 253	0.91 218	0.99 258	0.94 201	0.91 252	1.15 258	0.88 251	0.92 251	1.00 259	0.67 230	0.98 239	1.00 258	0.75 226	0.91 255	1.18 258	0.87 249	0.89 250	0.90 255	1.08 260	1.07 267	0.74 220	0.89 251

zero-FE	0.66 203	0.80 196	0.56 203	0.79 230	0.58 221	0.82 228	0.55 217	0.76 209	0.56 218	0.75 182	0.58 222	0.75 224	0.59 223	0.57 211	0.56 219	0.55 213	0.79 223	0.55 218	0.78 227	0.55 217	0.85 225	0.58 218	0.55 212	0.57 224	0.80 227	0.57 221	0.80 223	0.57 217

NaN_ROB	0.80 223	0.80 196	0.80 229	0.80 232	0.80 246	0.80 226	0.80 249	0.80 211	0.80 243	0.80 187	0.80 247	0.80 229	0.80 244	0.80 243	0.80 248	0.80 243	0.80 225	0.80 248	0.80 229	0.80 248	0.80 219	0.80 245	0.80 246	0.80 249	0.80 227	0.80 249	0.80 223	0.80 247

CSAN	0.80 223	0.80 196	0.80 229	0.80 232	0.80 246	0.80 226	0.80 249	0.80 211	0.80 243	0.80 187	0.80 247	0.80 229	0.80 244	0.80 243	0.80 248	0.80 243	0.80 225	0.80 248	0.80 229	0.80 248	0.80 219	0.80 245	0.80 246	0.80 249	0.80 227	0.80 249	0.80 223	0.80 247

FC-DCNN	1.10 260	0.81 199	0.77 226	0.63 219	0.42 190	0.86 233	0.64 232	0.91 218	0.96 256	1.11 217	0.80 247	1.07 254	0.81 246	0.67 231	1.75 297	1.30 281	1.41 276	0.85 251	1.28 269	0.71 240	2.12 289	1.32 280	0.52 210	0.81 252	1.64 283	1.40 290	2.39 296	1.75 300

DDUNet	0.69 210	0.84 200	0.59 208	0.84 236	0.59 222	0.87 234	0.57 223	0.84 214	0.59 224	0.82 190	0.58 222	0.85 233	0.57 221	0.59 215	0.59 223	0.57 217	0.87 230	0.59 223	0.85 233	0.59 224	0.85 225	0.59 221	0.59 217	0.59 225	0.87 232	0.59 224	0.84 229	0.59 220

UDG	0.70 212	0.87 201	0.56 203	0.87 237	0.59 222	0.84 231	0.59 226	0.85 215	0.57 221	0.84 192	0.59 224	0.84 232	0.60 224	0.58 212	0.60 224	0.59 218	0.85 229	0.59 223	0.87 235	0.58 221	0.87 227	0.60 222	0.57 216	0.59 225	0.87 232	0.58 223	0.86 232	0.60 222

CASS	0.58 196	0.89 202	0.55 200	0.56 206	0.55 217	0.60 212	0.57 223	0.57 194	0.56 218	0.55 164	0.56 218	0.56 202	0.50 210	0.63 220	0.56 219	0.56 216	0.62 209	0.62 227	0.59 211	0.56 219	0.56 200	0.48 203	0.60 219	0.56 220	0.57 208	0.60 226	0.57 205	0.59 220
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 221	0.91 203	0.72 214	0.83 235	0.71 240	0.83 229	0.72 246	0.81 213	0.71 238	0.81 189	0.71 240	0.81 231	0.71 240	0.71 239	0.71 242	0.70 236	0.83 228	0.72 243	0.83 232	0.81 250	0.83 223	0.72 242	0.71 240	0.71 245	0.88 234	0.71 242	0.83 228	0.70 240

DPSM_ROB	0.93 243	0.92 204	0.94 238	0.96 243	1.02 260	0.92 236	0.98 256	0.95 224	0.92 252	0.92 196	0.92 254	0.91 235	0.97 256	0.92 251	0.91 254	0.91 252	0.96 237	0.94 255	0.93 240	0.91 255	0.93 232	0.92 253	0.93 252	0.91 256	0.91 236	0.99 256	0.92 233	0.91 253

DPSM	0.93 243	0.92 204	0.94 238	0.96 243	1.02 260	0.92 236	0.98 256	0.95 224	0.92 252	0.92 196	0.92 254	0.91 235	0.97 256	0.92 251	0.91 254	0.91 252	0.96 237	0.94 255	0.93 240	0.91 255	0.93 232	0.92 253	0.93 252	0.91 256	0.91 236	0.99 256	0.92 233	0.91 253

pmcnn	0.92 241	0.92 204	0.92 236	0.92 238	0.92 252	0.92 236	0.92 253	0.92 220	0.92 252	0.92 196	0.92 254	0.92 238	0.92 254	0.92 251	0.92 256	0.92 255	0.92 234	0.92 253	0.92 237	0.92 258	0.92 230	0.92 253	0.92 251	0.92 258	0.92 238	0.92 254	0.92 233	0.92 255

DGTPSM_ROB	0.92 241	0.93 207	0.91 235	0.93 240	0.91 251	0.92 236	0.93 255	0.92 220	0.92 252	0.92 196	0.91 252	0.91 235	0.93 255	0.91 249	0.92 256	0.92 255	0.92 234	0.92 253	0.92 237	0.90 254	0.91 228	0.92 253	0.93 252	0.94 259	0.92 238	0.91 253	0.92 233	0.97 257

AdaDepth	0.80 223	0.95 208	1.02 244	0.95 242	0.67 236	0.95 240	0.67 239	0.94 223	0.67 235	0.92 196	0.67 233	0.94 239	0.67 235	0.67 231	0.67 237	0.67 230	0.95 236	0.67 235	0.95 242	0.67 235	0.96 235	0.68 237	0.67 230	0.67 238	0.96 242	0.67 235	0.95 239	0.67 234

GANet	1.00 249	1.00 209	1.00 240	1.00 251	1.00 255	1.00 250	1.00 261	1.00 233	1.00 259	1.00 209	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 258	1.00 259	1.00 259	1.00 245	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 243	1.00 258	1.00 257	1.00 262	1.00 249	1.00 259	1.00 243	1.00 259

TDLM	1.00 249	1.00 209	1.00 240	1.00 251	1.00 255	1.00 250	1.00 261	1.00 233	1.00 259	1.00 209	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 258	1.00 259	1.00 259	1.00 245	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 243	1.00 258	1.00 257	1.00 262	1.00 249	1.00 259	1.00 243	1.00 259

CVANet_RVC	1.00 249	1.00 209	1.00 240	1.00 251	1.00 255	1.00 250	1.00 261	1.00 233	1.00 259	1.00 209	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 258	1.00 259	1.00 259	1.00 245	1.00 258	1.00 247	1.00 260	1.00 243	1.00 258	1.00 257	1.00 262	1.00 249	1.00 259	1.00 243	1.00 259

trnet	1.01 253	1.01 212	1.01 243	1.01 255	1.01 259	1.01 253	1.01 264	1.01 236	1.01 262	1.01 213	1.01 261	1.01 251	1.01 264	1.01 261	1.01 263	1.01 262	1.01 250	1.01 262	1.01 253	1.01 263	1.01 246	1.01 261	1.01 260	1.01 265	1.01 253	1.01 262	1.01 251	1.01 262

GLC_STEREO	1.05 259	1.01 212	1.02 244	1.02 257	1.02 260	1.05 255	1.06 266	1.05 240	1.05 264	1.04 216	1.05 264	1.05 253	1.04 265	1.06 265	1.05 265	1.06 266	1.06 251	1.05 265	1.06 254	1.05 266	1.06 249	1.06 264	1.04 262	1.05 267	1.04 255	1.05 265	1.06 253	1.06 264

gcap-zeroshot	0.81 229	1.03 214	0.84 233	0.93 240	0.85 250	0.84 231	0.62 229	1.21 253	0.53 214	0.79 185	0.84 250	0.77 225	0.70 238	0.84 248	0.67 237	0.74 240	1.18 264	0.52 216	0.91 236	0.79 245	0.84 224	0.61 223	0.83 248	0.69 244	0.93 240	0.82 251	0.85 231	0.66 229

DPSimNet_ROB	0.93 243	1.04 215	0.83 232	1.05 258	0.82 248	1.04 254	0.83 252	1.03 237	0.89 250	1.03 214	0.84 250	1.03 252	0.84 248	0.83 247	0.84 251	0.83 245	1.14 256	0.84 250	1.12 259	0.84 252	1.04 247	0.88 251	0.83 248	0.84 253	1.07 259	0.83 252	1.15 261	0.88 250

AIO-Stereo	0.82 234	1.06 216	0.73 217	0.97 245	0.74 242	1.06 256	0.60 227	1.04 239	0.90 251	1.00 209	1.01 261	0.78 226	0.85 250	0.74 241	0.62 227	0.67 230	1.12 254	0.55 218	0.70 218	0.65 228	0.93 232	0.66 229	0.67 230	0.67 238	0.82 230	0.74 245	0.92 233	0.83 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 149	1.06 216	0.54 197	0.59 211	0.27 134	0.46 179	0.27 133	0.46 161	0.27 135	0.46 148	0.27 138	0.46 174	0.26 134	0.27 137	0.27 138	0.26 126	0.46 175	0.26 133	0.45 176	0.30 155	0.46 169	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.46 174	0.27 135	0.45 171	0.26 133

HBP-ISP	1.47 275	1.07 218	1.03 247	1.30 273	1.08 266	1.36 273	1.06 266	1.44 261	1.25 282	1.97 264	1.51 289	1.65 279	1.58 289	0.98 256	1.58 290	1.68 295	1.98 285	1.32 281	2.02 285	1.28 284	2.95 301	1.89 302	0.97 256	1.06 269	1.26 272	0.99 256	1.94 282	1.43 290

HSM-Net_RVC	0.93 243	1.09 219	0.79 228	1.10 260	0.78 244	1.09 258	0.79 248	1.16 247	0.80 243	1.14 219	0.79 246	1.17 261	0.77 242	0.73 240	0.83 250	0.78 241	1.19 265	0.79 246	1.18 263	0.72 242	1.19 260	0.80 245	0.72 242	0.80 249	1.18 268	0.74 245	1.14 260	0.73 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 263	1.10 220	0.51 193	0.69 222	0.51 215	1.10 259	0.50 213	0.51 181	0.51 213	13.92 341	1.17 275	0.49 191	0.51 215	0.54 207	0.48 207	0.49 205	0.49 189	0.65 230	0.70 218	0.49 211	0.51 190	0.49 207	0.67 230	1.36 287	0.51 195	0.50 214	0.52 197	1.23 279

ktn	0.84 237	1.15 221	0.54 197	1.16 267	1.26 281	0.51 200	0.53 216	0.51 181	0.66 230	4.54 322	0.51 213	0.52 198	0.52 216	0.66 226	0.51 215	0.51 210	1.37 274	1.17 273	0.49 192	0.51 215	1.23 265	0.51 215	0.67 230	0.51 213	0.51 195	0.68 240	0.51 194	0.51 211

Nwc_Net	1.15 263	1.15 221	1.15 258	1.09 259	1.19 277	1.16 262	1.17 273	1.15 245	1.16 273	1.16 223	1.16 271	1.08 255	1.16 272	1.11 268	1.15 274	1.18 275	1.11 253	1.10 267	1.16 260	1.17 276	1.16 254	1.13 269	1.18 272	1.20 280	1.11 262	1.15 273	1.16 262	1.20 275

DF	0.25 105	1.16 223	1.02 244	0.16 82	0.13 88	0.16 83	0.13 86	1.16 247	0.13 86	0.15 58	0.13 89	0.15 76	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.16 82	0.13 87	0.16 81	0.13 90	0.16 81	0.13 88	0.13 85	0.13 90	0.16 82	0.13 87	0.16 81	0.13 89

RP	1.14 261	1.16 223	1.15 258	1.17 269	1.10 268	1.16 262	1.15 271	1.10 242	1.16 273	1.15 220	1.08 266	1.16 259	1.15 271	1.15 272	1.14 272	1.16 271	1.16 259	1.10 267	1.10 256	1.10 270	1.16 254	1.11 267	1.10 266	1.19 279	1.14 264	1.19 278	1.07 254	1.10 267

RGC	1.15 263	1.16 223	1.17 261	1.15 265	1.11 270	1.21 268	1.21 282	1.10 242	1.15 271	1.16 223	1.11 268	1.17 261	1.09 267	1.14 271	1.11 269	1.16 271	1.19 265	1.11 270	1.10 256	1.15 275	1.11 251	1.19 273	1.16 270	1.12 274	1.17 266	1.10 270	1.16 262	1.17 272

Abc-Net	1.14 261	1.16 223	1.18 262	1.10 260	1.10 268	1.16 262	1.18 275	1.16 247	1.13 270	1.11 217	1.16 271	1.16 259	1.12 269	1.10 266	1.17 275	1.16 271	1.16 259	1.10 267	1.16 260	1.14 273	1.17 256	1.16 270	1.11 267	1.09 272	1.10 261	1.10 270	1.16 262	1.17 272
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	1.15 263	1.17 227	1.12 257	1.10 260	1.15 271	1.14 260	1.15 271	1.15 245	1.12 269	1.17 226	1.17 275	1.11 256	1.17 275	1.11 268	1.10 268	1.16 271	1.12 254	1.11 270	1.16 260	1.13 272	1.23 265	1.16 270	1.19 274	1.11 273	1.18 268	1.17 275	1.17 265	1.13 270

S-Stereo	1.22 270	1.18 228	1.19 265	1.20 270	1.23 279	1.23 269	1.19 276	1.19 251	1.18 277	1.27 233	1.20 279	1.20 265	1.20 277	1.23 277	1.22 280	1.23 279	1.23 268	1.23 280	1.20 265	1.25 283	1.20 261	1.22 279	1.25 278	1.24 283	1.20 270	1.22 282	1.26 269	1.24 280

edge stereo	1.15 263	1.18 228	1.11 255	1.12 263	1.17 275	1.17 267	1.17 273	1.16 247	1.18 277	1.16 223	1.17 275	1.17 261	1.13 270	1.11 268	1.11 269	1.12 268	1.17 261	1.17 273	1.11 258	1.17 276	1.17 256	1.17 272	1.18 272	1.14 275	1.11 262	1.18 276	1.12 258	1.11 268

stereogan	1.17 269	1.19 230	1.15 258	1.15 265	1.15 271	1.15 261	1.19 276	1.19 251	1.15 271	1.15 220	1.16 271	1.19 264	1.19 276	1.19 274	1.19 276	1.19 276	1.15 257	1.19 276	1.19 264	1.19 279	1.15 253	1.19 273	1.15 269	1.15 276	1.16 265	1.15 273	1.19 266	1.20 275

FAT-Stereo	1.22 270	1.23 231	1.19 265	1.21 271	1.24 280	1.24 270	1.19 276	1.25 255	1.24 280	1.25 232	1.19 278	1.20 265	1.24 280	1.20 275	1.21 278	1.25 280	1.22 267	1.21 278	1.25 267	1.23 282	1.22 263	1.19 273	1.19 274	1.24 283	1.25 271	1.20 279	1.19 266	1.25 281

WQFJA1++	0.80 223	1.24 232	0.73 217	0.97 245	0.65 228	0.97 242	0.65 233	0.97 226	0.65 227	0.94 201	0.66 229	0.94 239	0.65 228	0.66 226	0.65 230	0.66 225	0.98 239	0.66 232	0.98 243	0.66 230	0.98 236	0.66 229	0.66 224	0.66 234	0.98 243	0.66 231	0.98 240	0.66 229

test_for_model	0.17 80	1.25 233	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 80	1.25 233	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

testlalala	0.17 80	1.25 233	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot	0.17 80	1.25 233	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAP-Stereo	0.17 80	1.25 233	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

NLMM1	0.81 229	1.26 238	0.74 219	1.00 251	0.66 231	0.99 246	0.67 239	0.98 229	0.66 230	0.94 201	0.67 233	0.94 239	0.66 229	0.66 226	0.66 233	0.66 225	1.00 245	0.67 235	1.00 247	0.66 230	0.99 237	0.71 240	0.73 243	0.67 238	0.99 244	0.67 235	1.00 243	0.66 229

NLMM	0.80 223	1.26 238	0.75 223	0.98 247	0.66 231	0.97 242	0.66 235	0.97 226	0.66 230	0.94 201	0.66 229	0.96 246	0.66 229	0.66 226	0.68 240	0.67 230	0.99 241	0.68 239	0.98 243	0.66 230	0.99 237	0.66 229	0.66 224	0.66 234	1.00 249	0.66 231	0.99 241	0.66 229

WQFJX1	0.81 229	1.27 240	0.74 219	0.98 247	0.67 236	0.98 244	0.67 239	0.97 226	0.67 235	0.94 201	0.67 233	0.95 242	0.66 229	0.66 226	0.66 233	0.67 230	0.99 241	0.67 235	0.98 243	0.68 238	0.99 237	0.66 229	0.66 224	0.66 234	0.99 244	0.66 231	1.00 243	0.66 229

WQFJX	0.81 229	1.27 240	0.74 219	0.99 249	0.66 231	0.99 246	0.66 235	0.99 232	0.66 230	0.95 206	0.66 229	0.95 242	0.67 235	0.67 231	0.66 233	0.66 225	0.99 241	0.66 232	1.00 247	0.66 230	0.99 237	0.67 235	0.68 235	0.67 238	0.99 244	0.67 235	0.99 241	0.67 234

NLSM3	0.81 229	1.27 240	0.75 223	0.99 249	0.66 231	0.99 246	0.66 235	0.98 229	0.67 235	0.95 206	0.66 229	0.95 242	0.66 229	0.67 231	0.67 237	0.66 225	0.99 241	0.66 232	0.99 246	0.66 230	0.99 237	0.67 235	0.66 224	0.66 234	0.99 244	0.67 235	1.00 243	0.67 234

castereo++	0.26 110	1.28 243	1.07 252	0.15 75	0.13 88	0.15 76	0.14 89	1.22 254	0.13 86	0.16 70	0.17 99	0.16 84	0.14 92	0.14 89	0.15 95	0.14 91	0.15 74	0.14 91	0.16 81	0.14 92	0.16 81	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.16 82	0.14 89	0.16 81	0.15 93

S2M2_XL	0.24 104	1.32 244	0.86 234	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.11 64	1.05 240	0.12 80	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.17 86	0.11 68	0.17 84	0.11 66	0.17 85	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.17 85	0.11 66	0.17 85	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 240	1.33 245	0.93 237	0.62 217	1.00 255	1.16 262	0.55 217	0.86 216	0.83 248	1.19 227	0.40 186	1.30 269	0.81 246	0.65 223	0.45 196	1.01 262	1.17 261	0.46 194	1.29 270	0.58 221	1.05 248	0.90 252	0.73 243	0.87 254	0.60 213	1.01 262	1.13 259	0.51 211

RASNet	1.39 274	1.37 246	1.35 269	1.38 277	1.40 284	1.39 276	1.77 298	1.36 258	1.74 297	1.36 239	1.36 284	1.36 273	1.36 283	1.36 279	1.35 282	1.41 288	1.36 272	1.36 286	1.36 272	1.35 286	1.36 272	1.35 283	1.36 281	1.35 286	1.36 276	1.35 286	1.36 274	1.35 283

SPS-STEREO	1.25 273	1.47 247	1.06 251	1.54 280	1.08 266	1.52 279	1.20 281	1.44 261	1.06 266	1.49 247	1.10 267	1.41 275	1.10 268	0.98 256	1.08 267	1.12 268	1.47 278	1.04 263	1.53 277	1.14 273	1.52 276	1.07 265	1.02 261	1.05 267	1.48 279	1.07 267	1.55 277	1.11 268
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 256	1.50 248	1.49 277	0.40 163	0.40 183	1.56 280	0.98 256	1.55 265	0.58 222	4.18 318	0.40 186	0.79 228	0.48 203	0.91 249	0.39 184	0.99 258	0.71 217	0.70 241	0.51 199	0.77 244	1.07 250	0.82 248	0.69 237	0.96 261	1.01 253	1.30 283	1.10 257	1.38 287

WQFJA1	0.82 234	1.52 249	0.76 225	1.01 255	0.66 231	0.98 244	0.66 235	0.98 229	0.66 230	0.95 206	0.68 236	0.95 242	0.66 229	0.68 235	0.66 233	0.66 225	1.00 245	0.67 235	1.00 247	0.67 235	0.99 237	0.68 237	0.67 230	0.68 243	0.99 244	0.67 235	1.00 243	0.67 234

castereo	0.34 136	1.59 250	1.39 271	0.17 86	0.15 94	0.18 87	0.26 129	1.74 269	0.17 100	0.19 79	0.18 114	0.18 91	0.20 116	0.20 112	0.22 123	0.21 114	0.18 90	0.17 101	0.19 92	0.16 98	0.18 87	0.20 118	0.17 96	0.21 120	0.19 91	0.17 101	0.19 89	0.16 96

STTRV1_RVC		1.59 250	0.52 196	0.69 222	0.61 224	0.66 218	0.43 193	0.88 217	0.45 194	0.71 178	0.62 226	0.69 216	0.45 195	0.62 217	0.40 185	0.44 187	0.80 225	0.59 223		0.63 226	0.80 219	0.46 192		0.61 229	0.72 221	0.54 217	0.80 223	0.60 222

MM-Stereo_test3	1.22 270	1.60 252	1.19 265	1.48 279	1.02 260	1.48 278	0.99 260	1.54 264	1.03 263	1.41 242	1.03 263	1.44 276	1.00 260	1.04 263	1.04 264	1.02 264	1.42 277	1.04 263	1.48 276	1.01 263	1.48 275	1.03 262	1.06 264	1.04 266	1.53 280	1.04 264	1.49 276	1.04 263

DEFOM-Stereo	0.43 162	1.60 252	1.47 276	0.30 131	0.28 138	0.31 133	0.28 140	1.65 267	0.25 126	0.29 107	0.26 134	0.30 133	0.29 147	0.27 137	0.26 135	0.26 126	0.30 132	0.29 146	0.30 132	0.26 134	0.29 126	0.29 151	0.27 131	0.26 133	0.30 131	0.29 152	0.30 130	0.29 150

DPSMNet_ROB	1.62 280	1.60 252	1.59 278	1.61 282	1.69 293	1.66 282	1.61 291	1.70 268	1.65 295	1.62 250	1.60 292	1.61 277	1.60 290	1.60 286	1.59 291	1.62 293	1.60 279	1.63 294	1.62 279	1.68 298	1.70 278	1.60 289	1.64 292	1.60 294	1.61 281	1.60 293	1.60 278	1.59 293

iRaftStereo_RVC	0.62 200	1.76 255	2.24 302	0.52 201	0.37 174	0.53 204	0.38 179	2.51 293	0.38 172	0.51 160	0.38 178	0.51 195	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.52 196	0.38 175	0.52 202	0.38 177	0.52 193	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.52 197	0.39 184	0.52 197	0.38 177

G-Net	0.82 234	1.77 256	0.78 227	0.78 229	0.78 244	0.78 225	0.78 247	0.78 210	0.79 242	0.79 185	0.78 245	0.78 226	0.78 243	0.78 242	0.78 246	0.78 241	0.79 223	0.79 246	0.79 228	0.79 245	0.79 218	0.79 244	0.79 245	0.79 248	0.79 225	0.79 248	0.79 222	0.79 246

MFMNet_re	1.77 285	1.89 257	1.72 286	1.88 283	1.69 293	1.89 283	1.67 295	1.91 271	1.70 296	1.87 254	1.67 296	1.89 280	1.68 295	1.67 290	1.67 296	1.70 296	1.88 281	1.68 296	1.88 280	1.67 296	1.89 279	1.68 295	1.70 294	1.71 299	1.87 284	1.68 301	1.87 280	1.68 298

MM-Stereo_test2	1.15 263	1.90 258	1.10 253	1.37 276	0.94 254	1.36 273	0.98 256	1.48 263	0.98 257	1.37 240	0.98 257	1.37 274	0.98 258	0.95 255	0.94 258	0.95 257	1.37 274	0.95 257	1.38 273	0.95 259	1.38 274	0.95 257	0.95 255	0.95 260	1.37 277	0.95 255	1.37 275	0.95 256

VIP-Stereo	0.36 142	2.00 259	1.11 255	0.26 124	0.16 98	0.24 114	0.15 94	2.00 279	0.23 123	0.24 92	0.15 93	0.23 108	0.16 98	0.16 98	0.16 98	0.15 95	0.24 112	0.15 95	0.24 113	0.16 98	0.24 110	0.15 95	0.15 91	0.20 116	0.24 113	0.15 94	0.24 110	0.15 93

R-Stereo Train	1.62 280	2.01 260	1.41 272	1.97 284	1.40 284	1.96 284	1.39 286	1.93 272	1.39 286	1.92 258	1.38 286	1.94 283	1.39 286	1.40 283	1.45 286	1.38 285	1.96 283	1.37 287	1.97 282	1.39 287	1.98 281	1.41 286	1.40 283	1.37 288	1.97 286	1.38 287	1.96 283	1.37 285

RAFT-Stereo	1.62 280	2.01 260	1.41 272	1.97 284	1.40 284	1.96 284	1.39 286	1.93 272	1.39 286	1.92 258	1.38 286	1.94 283	1.39 286	1.40 283	1.45 286	1.38 285	1.96 283	1.37 287	1.97 282	1.39 287	1.98 281	1.41 286	1.40 283	1.37 288	1.97 286	1.38 287	1.96 283	1.37 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 278	2.01 260	1.21 268	1.98 286	1.21 278	1.98 286	1.21 282	1.98 277	1.21 279	1.99 265	1.21 280	1.98 285	1.21 279	1.02 262	1.21 278	1.21 278	1.99 286	1.21 278	1.99 284	1.21 280	1.99 283	1.21 276	1.21 276	1.21 281	1.99 288	1.21 280	1.99 285	1.21 277
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	0.66 203	2.13 263	0.47 175	0.37 147	0.29 148	0.36 145	0.27 133	0.49 174	0.44 191	0.78 183	0.68 236	0.67 213	0.90 252	0.62 217	0.90 252	0.53 211	0.88 231	0.48 205	0.37 145	0.29 148	0.63 210	0.66 229	0.66 224	0.51 213	1.06 257	0.61 227	1.08 255	0.60 222

HanStereo	0.66 203	2.13 263	0.47 175	0.37 147	0.29 148	0.36 145	0.27 133	0.49 174	0.44 191	0.78 183	0.68 236	0.67 213	0.90 252	0.62 217	0.90 252	0.53 211	0.88 231	0.48 205	0.37 145	0.29 148	0.63 210	0.66 229	0.66 224	0.51 213	1.06 257	0.61 227	1.08 255	0.60 222

TRStereo	2.05 293	2.13 263	1.85 290	2.27 290	1.84 298	2.28 290	1.84 301	2.29 285	1.87 301	2.29 280	1.86 300	2.30 290	1.87 300	2.30 306	1.87 302	2.08 304	2.29 290	1.87 300	2.30 289	1.87 302	2.08 286	1.72 296	1.86 300	2.30 312	2.13 290	1.84 304	2.29 290	1.87 303

XX-Stereo	2.05 293	2.13 263	1.85 290	2.27 290	1.84 298	2.28 290	1.84 301	2.29 285	1.87 301	2.29 280	1.86 300	2.30 290	1.87 300	2.30 306	1.87 302	2.08 304	2.29 290	1.87 300	2.30 289	1.87 302	2.08 286	1.72 296	1.86 300	2.30 312	2.13 290	1.84 304	2.29 290	1.87 303

EAI-Stereo	2.05 293	2.13 263	1.85 290	2.27 290	1.84 298	2.28 290	1.84 301	2.29 285	1.87 301	2.29 280	1.86 300	2.30 290	1.87 300	2.30 306	1.87 302	2.08 304	2.29 290	1.87 300	2.30 289	1.87 302	2.08 286	1.72 296	1.86 300	2.30 312	2.13 290	1.84 304	2.29 290	1.87 303

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	2.14 268	1.91 296	0.20 94	0.18 112	0.19 92	0.17 101	2.23 282	0.19 113	0.24 92	0.21 119	0.19 94	0.21 120	0.20 112	0.18 110	0.20 112	0.20 96	0.18 114	0.20 95	0.19 117	0.19 91	0.17 103	0.18 110	0.17 99	0.20 95	0.20 116	0.21 97	0.19 115

NCCL2	2.27 302	2.27 269	2.28 305	2.27 290	2.28 310	2.28 290	2.28 311	2.27 283	2.28 311	2.28 277	2.28 309	2.29 289	2.28 309	2.28 305	2.29 311	2.28 311	2.28 289	2.28 311	2.27 288	2.28 313	2.28 292	2.28 310	2.28 310	2.28 310	2.28 295	2.28 313	2.11 287	2.28 314

HUF	2.22 298	2.33 270	2.24 302	2.35 294	2.07 304	2.45 297	2.11 308	2.42 291	2.13 308	2.19 273	2.15 307	2.10 286	2.09 305	2.27 304	2.04 307	2.08 304	2.44 295	2.12 307	2.38 294	2.18 309	2.29 293	2.22 306	2.12 307	2.12 307	2.52 299	2.10 309	2.22 289	2.15 310

STTStereo	2.30 303	2.34 271	2.26 304	2.37 295	2.23 307	2.40 294	2.35 312	2.20 281	2.33 312	2.28 277	2.31 311	2.19 287	2.37 310	2.20 299	2.31 312	2.23 310	2.38 293	2.25 310	2.33 293	2.27 312	2.39 295	2.27 309	2.31 311	2.29 311	2.37 296	2.32 314	2.34 294	2.26 313

AIO_rvc	2.25 301	2.35 272	2.10 298	2.47 298	2.17 306	2.54 298	2.15 309	2.32 288	2.21 309	2.29 280	2.28 309	2.33 295	2.09 305	2.26 303	2.14 308	2.08 304	2.49 297	2.09 306	2.53 298	2.14 308	2.34 294	2.23 307	2.14 308	2.18 308	2.19 294	2.15 310	2.35 295	2.22 311

AIO_test	2.22 298	2.36 273	2.10 298	2.47 298	2.15 305	2.54 298	2.06 307	2.27 283	2.09 307	2.29 280	2.13 306	2.30 290	2.09 305	2.25 302	2.15 309	1.95 302	2.52 298	2.08 305	2.32 292	2.21 311	2.20 290	2.26 308	2.05 306	2.06 305	2.40 297	2.16 311	2.52 298	2.05 309

UDGNet	1.97 288	2.43 274	1.67 283	2.46 297	1.70 295	2.44 296	1.69 296	2.34 290	1.63 294	2.35 286	1.67 296	2.37 296	1.67 294	1.68 291	1.64 295	1.67 294	2.44 295	1.64 295	2.43 295	1.67 296	2.43 297	1.66 293	1.67 293	1.63 298	2.43 298	1.66 299	2.42 297	1.66 297

FBW_ROB	2.04 292	2.50 275	1.75 287	2.45 296	1.78 296	2.40 294	1.74 297	2.47 292	1.77 298	2.37 287	1.81 298	2.30 290	1.80 296	1.78 292	1.88 305	1.80 297	2.41 294	1.77 297	2.43 295	1.83 300	2.39 295	1.81 300	1.76 296	1.75 300	2.56 303	1.75 302	2.30 293	1.74 299

FlowAnything	1.02 256	2.51 276	0.58 207	1.60 281	0.56 219	1.61 281	0.56 221	1.60 266	0.55 216	1.61 249	0.56 218	1.61 277	0.55 218	0.55 208	0.55 218	0.55 213	1.61 280	0.56 221	1.61 278	0.56 219	1.62 277	0.55 216	0.56 215	0.56 220	1.62 282	0.56 220	1.62 279	0.56 216

CroCo-Stereo	0.80 223	2.51 276	0.41 158	1.27 272	0.41 185	1.27 271	0.41 187	1.27 256	0.41 184	1.27 233	0.41 188	1.27 268	0.41 184	0.41 177	0.41 187	0.41 180	1.28 269	0.41 185	1.27 268	0.41 186	1.27 269	0.41 185	0.42 188	0.41 187	1.27 273	0.41 186	1.27 270	0.41 186
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	1.99 289	2.55 278	1.62 280	2.54 300	1.61 290	2.54 298	1.61 291	2.51 293	1.61 291	2.49 289	1.61 293	2.49 297	1.61 291	1.61 287	1.61 292	1.61 290	2.55 299	1.62 293	2.54 299	1.61 293	2.54 298	1.61 290	1.61 288	1.61 295	2.54 300	1.61 294	2.54 299	1.61 294

LG-G_1	1.99 289	2.56 279	1.63 281	2.54 300	1.62 291	2.55 301	1.61 291	2.51 293	1.61 291	2.50 290	1.62 294	2.50 298	1.61 291	1.61 287	1.61 292	1.61 290	2.55 299	1.61 291	2.55 300	1.61 293	2.55 299	1.61 290	1.61 288	1.61 295	2.55 301	1.61 294	2.54 299	1.61 294

LG-G	1.99 289	2.56 279	1.63 281	2.54 300	1.62 291	2.55 301	1.61 291	2.51 293	1.61 291	2.50 290	1.62 294	2.50 298	1.61 291	1.61 287	1.61 292	1.61 290	2.55 299	1.61 291	2.55 300	1.61 293	2.55 299	1.61 290	1.61 288	1.61 295	2.55 301	1.61 294	2.54 299	1.61 294

LL-Strereo2	0.47 170	2.60 281	0.51 193	0.38 151	0.28 138	0.37 149	0.28 140	0.55 190	0.35 164	0.44 145	0.34 165	0.44 173	0.34 162	0.34 154	0.36 167	0.36 165	0.47 179	0.36 167	0.47 181	0.35 167	0.47 173	0.35 163	0.35 163	0.35 168	0.46 174	0.35 165	0.47 176	0.35 166

MonStereo	1.66 283	2.63 282	1.46 274	1.99 287	1.41 288	2.03 288	1.39 286	2.04 280	1.43 289	1.94 261	1.40 288	1.92 282	1.37 284	1.38 281	1.39 283	1.39 287	1.99 286	1.38 289	2.04 286	1.41 290	2.02 285	1.37 285	1.39 282	1.38 290	1.99 288	1.38 287	2.01 286	1.39 289

MonStereo1	1.60 279	2.69 283	1.46 274	1.99 287	1.31 282	1.99 287	1.36 285	1.99 278	1.31 283	1.84 253	1.32 282	1.89 280	1.31 281	1.32 278	1.30 281	1.36 283	1.94 282	1.33 283	1.93 281	1.30 285	1.92 280	1.33 281	1.31 279	1.31 285	1.94 285	1.31 284	1.93 281	1.31 282

IER	0.56 193	2.72 284	2.20 300	0.38 151	0.29 148	0.38 153	0.27 133	2.77 299	0.27 135	0.38 123	0.28 141	0.37 148	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.38 150	0.29 146	0.38 149	0.25 130	0.39 152	0.25 126	0.29 144	0.29 151	0.40 158	0.25 128	0.38 146	0.25 128

IGEV-FE	0.29 117	2.85 285	0.36 148	0.20 94	0.17 102	0.19 92	0.17 101	0.37 138	0.17 100	0.19 79	0.17 99	0.19 94	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.19 95	0.17 101	0.19 92	0.17 102	0.19 91	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.19 91	0.17 101	0.19 89	0.17 102

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 304	2.85 285	1.90 295	2.90 303	2.77 313	2.88 303	2.85 315	2.51 293	2.85 315	2.88 297	1.99 305	2.50 298	2.76 313	2.20 299	1.57 289	2.64 313	2.89 302	2.63 313	5.69 333	1.03 265	2.01 284	2.71 312	2.74 315	2.73 316	2.87 304	1.64 297	1.00 243	1.49 291
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	0.85 238	2.86 287	0.43 165	1.33 274	0.43 192	1.31 272	0.42 192	1.32 257	0.42 189	1.31 235	0.44 194	1.32 270	0.44 192	0.43 183	0.44 194	0.43 186	1.35 270	0.43 191	1.32 271	0.43 192	1.31 270	0.43 190	0.43 189	0.42 193	1.31 274	0.42 191	1.31 271	0.43 191

FC-DCNN v2	4.74 331	3.16 288	3.16 315	3.16 304	3.16 315	3.16 305	3.16 320	3.16 302	3.16 317	3.16 300	3.16 317	3.16 304	3.16 318	3.16 312	3.16 319	3.16 319	6.72 336	6.72 338	6.72 336	6.72 341	6.72 335	6.72 340	6.72 339	6.72 340	6.72 336	6.72 339	6.72 337	6.72 340

plain	1.96 287	3.33 289	1.04 248	3.24 306	1.04 264	3.24 306	1.04 265	3.26 303	1.05 264	3.26 302	1.13 269	3.27 305	1.06 266	1.05 264	1.05 265	1.05 265	3.28 303	1.05 265	3.29 303	1.06 267	3.30 303	1.05 263	1.05 263	1.06 269	3.30 306	1.06 266	3.30 305	1.06 264

4D-IteraStereo	0.67 207	3.40 290	1.05 249	0.71 227	0.83 249	0.47 185	0.27 133	0.47 167	0.27 135	0.35 114	0.26 134	0.68 215	0.84 248	0.41 177	0.54 216	0.89 248	0.74 221	0.88 252	0.73 222	0.87 253	0.42 163	0.27 133	0.28 136	0.28 141	0.36 141	0.28 137	0.68 214	0.90 252

MIF-Stereo (partial)	2.52 305	3.41 291	1.05 249	3.29 307	1.05 265	3.29 309	1.06 266	3.30 305	1.06 266	3.31 303	1.06 265	4.97 328	2.72 312	2.72 310	2.71 314	2.70 314	6.57 335	2.19 308	5.08 330	1.08 269	3.36 304	1.07 265	1.07 265	1.07 271	3.35 308	1.07 267	3.36 307	1.07 266

MM-Stereo_test1	1.85 286	3.50 292	1.61 279	2.12 289	1.47 289	2.14 289	1.47 290	2.33 289	1.53 290	2.12 270	1.54 290	2.19 287	1.53 288	1.54 285	1.53 288	1.53 289	2.20 288	1.54 290	2.24 287	1.57 292	2.21 291	1.49 288	1.59 287	1.49 293	2.15 293	1.52 292	2.15 288	1.54 292

DPSNet	3.67 313	3.61 293	3.62 321	3.64 310	3.61 325	3.64 311	3.65 325	3.64 308	3.67 324	3.67 306	3.65 323	3.68 308	3.69 328	3.69 323	3.69 330	3.68 326	3.70 307	3.70 325	3.69 309	3.69 327	3.71 309	3.69 322	3.67 323	3.69 328	3.68 312	3.67 324	3.68 310	3.67 321

UniTT-Stereo	2.12 297	3.66 294	1.10 253	3.48 309	1.15 271	3.57 310	1.11 270	3.44 306	1.16 273	3.52 304	1.16 271	3.50 306	1.16 272	1.10 266	1.13 271	1.15 270	3.61 305	1.17 273	3.64 304	1.12 271	3.58 306	1.12 268	1.12 268	1.17 277	3.53 309	1.18 276	3.52 308	1.18 274

RAStereo	2.24 300	3.70 295	1.18 262	3.73 313	1.18 276	3.69 312	1.19 276	3.73 309	1.24 280	3.72 307	1.21 280	3.76 310	1.20 277	1.20 275	1.20 277	1.20 277	3.74 310	1.20 277	3.75 310	1.21 280	3.77 310	1.21 276	1.21 276	1.21 281	3.82 313	1.21 280	3.82 312	1.21 277

NLSM1	2.82 307	3.85 296	2.57 310	3.19 305	2.46 311	3.28 308	2.38 313	3.29 304	2.42 313	3.20 301	2.64 312	3.14 303	2.62 311	2.46 309	2.44 313	2.51 312	3.31 304	2.53 312	3.17 302	2.47 314	3.27 302	2.33 311	2.65 312	2.61 315	3.22 305	2.55 315	3.31 306	2.39 315

sCroCo_RVC	2.76 306	4.00 297	1.82 289	4.00 317	1.83 297	3.98 318	1.82 299	3.99 311	1.81 299	4.14 315	2.76 313	4.13 319	1.82 298	1.83 293	1.83 298	1.82 298	4.01 315	1.82 299	3.98 313	1.86 301	4.00 315	1.82 301	1.83 298	1.84 301	4.02 319	1.81 303	4.00 316	1.83 302

sAnonymous2	2.87 308	4.16 298	1.89 293	4.26 322	1.87 301	4.23 321	1.92 304	4.17 312	1.94 305	4.16 316	1.92 303	4.20 320	1.92 303	1.96 295	1.86 300	1.87 300	4.25 319	1.90 303	4.23 319	1.91 305	4.26 318	1.93 303	1.89 303	1.90 302	4.07 321	1.91 307	5.09 332	1.93 307

CroCo_RVC	2.87 308	4.16 298	1.89 293	4.26 322	1.87 301	4.23 321	1.92 304	4.17 312	1.94 305	4.16 316	1.92 303	4.20 320	1.92 303	1.96 295	1.86 300	1.87 300	4.25 319	1.90 303	4.23 319	1.91 305	4.26 318	1.93 303	1.89 303	1.90 302	4.07 321	1.91 307	5.09 332	1.93 307

test_1	0.65 202	4.37 300	2.38 306	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 274	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

test-3	0.78 222	4.38 301	1.80 288	0.62 217	0.49 209	0.62 215	0.50 213	1.86 270	0.64 226	0.69 175	0.52 214	0.66 211	0.38 174	0.58 212	0.57 222	0.46 190	0.66 212	0.46 194	0.50 196	0.44 194	0.48 180	0.58 218	0.54 211	0.60 227	0.70 218	0.46 196	0.48 182	0.50 208

CC-Net-ROB	1.51 277	4.40 302	1.69 285	1.39 278	1.40 284	1.37 275	1.40 289	1.36 258	1.39 286	1.41 242	1.36 284	1.35 272	1.38 285	1.39 282	1.39 283	1.36 283	1.36 272	1.35 284	1.39 274	1.39 287	1.37 273	1.36 284	1.41 285	1.48 292	1.39 278	1.42 291	1.35 273	1.35 283

PS-NSSS	1.48 276	4.46 303	1.35 269	1.35 275	1.35 283	1.41 277	1.34 284	1.36 258	1.35 285	1.40 241	1.35 283	1.33 271	1.35 282	1.37 280	1.40 285	1.35 282	1.35 270	1.35 284	1.39 274	1.44 291	1.35 271	1.34 282	1.35 280	1.38 290	1.35 275	1.33 285	1.34 272	1.38 287

MLG-Stereo_test3	3.87 317	4.64 304	3.29 317	5.17 332	3.23 318	4.83 328	3.02 316	4.95 319	3.22 318	4.31 319	3.33 321	5.08 330	3.20 319	3.23 314	2.77 315	3.20 321	4.99 329	3.24 319	4.93 327	2.94 316	4.82 327	3.33 318	3.33 319	3.29 321	5.19 331	3.02 317	5.08 330	2.93 318

MLG-Stereo_test1	3.87 317	4.67 305	3.29 317	5.26 333	3.25 319	5.04 331	3.11 318	4.43 314	3.27 320	5.02 330	3.21 318	4.71 326	3.10 317	3.22 313	3.06 317	2.98 318	5.03 330	3.18 317	4.95 328	2.94 316	4.70 326	3.32 316	3.30 318	3.27 320	5.17 330	3.08 319	5.02 328	2.85 317

MyStereo04	0.76 220	4.78 306	0.62 211	0.63 219	0.54 216	0.65 217	0.56 221	0.61 197	0.58 222	0.61 171	0.56 218	0.63 209	0.57 221	0.63 220	0.60 224	0.60 219	0.64 210	0.56 221	0.63 216	0.58 221	0.63 210	0.62 225	0.55 212	0.60 227	0.63 216	0.57 221	0.64 212	0.58 219

TestStereo	4.92 332	4.80 307	4.98 325	4.82 328	4.97 336	4.91 330	4.78 337	4.80 317	4.88 337	4.78 325	4.80 336	4.99 329	4.81 336	4.83 333	4.87 337	4.97 337	4.93 327	5.01 336	5.03 329	4.90 336	5.02 329	5.02 334	5.06 334	5.04 337	4.93 328	4.89 336	5.01 327	5.09 336

Anonymous3	3.36 310	4.93 308	2.20 300	4.92 329	2.23 307	4.90 329	2.23 310	4.89 318	2.24 310	4.95 328	2.21 308	4.91 327	2.21 308	2.18 298	2.22 310	2.22 309	4.86 326	2.20 309	4.90 326	2.20 310	4.96 328	2.21 305	2.21 309	2.21 309	6.30 335	2.21 312	4.90 325	2.23 312

MLG-Stereo_test2	3.86 316	4.96 309	3.13 313	4.65 327	3.27 320	5.17 333	3.07 317	5.01 320	3.01 316	4.93 327	3.03 315	4.56 325	3.32 321	3.26 316	3.33 321	3.30 322	5.17 331	3.19 318	4.86 325	2.96 319	5.04 330	3.25 315	2.67 313	3.15 318	4.98 329	3.05 318	4.59 323	3.30 320

NLCSM	3.61 312	5.05 310	3.36 320	4.13 319	3.31 321	3.91 314	3.26 321	3.98 310	3.24 319	4.08 314	3.06 316	3.95 315	3.25 320	3.25 315	3.10 318	3.17 320	4.20 318	3.08 315	4.16 317	3.24 321	4.26 318	3.46 320	3.14 317	3.19 319	4.02 319	3.24 320	4.21 320	3.17 319

DispFullNet	4.96 333	5.67 311	3.30 319	5.01 330	3.21 317	4.50 325	3.11 318	4.43 314	3.44 323	4.60 323	3.46 322	5.13 331	3.44 322	3.53 319	3.20 320	2.87 317	4.80 325	3.15 316	4.70 323	4.83 335	9.02 340	5.98 337	5.95 338	6.21 339	8.84 341	5.85 338	9.76 342	5.91 338

HCRNet	0.71 214	6.06 312	3.15 314	0.50 197	0.22 120	0.21 100	0.15 94	3.04 301	0.34 160	0.43 143	0.33 164	0.43 171	0.33 161	0.15 94	0.14 92	0.14 91	0.21 99	0.17 101	0.47 181	0.20 119	0.21 97	0.16 99	0.32 155	0.33 162	0.50 191	0.33 163	0.49 190	0.28 139

SGM-Forest	5.07 334	6.74 313	4.17 322	6.46 336	4.68 335	6.21 337	4.38 335	6.00 324	4.14 333	5.84 333	4.44 335	6.28 335	4.16 334	3.92 328	4.56 336	4.60 336	6.15 333	4.27 333	6.12 335	4.31 334	5.99 334	4.27 330	3.92 329	4.27 334	6.13 334	4.10 335	6.18 334	4.49 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 212	6.91 314	0.46 174	0.46 180	0.46 195	0.46 179	0.46 197	0.46 161	0.46 195	0.46 148	0.46 197	0.46 174	0.46 196	0.46 189	0.46 197	0.46 190	0.46 175	0.46 194	0.46 177	0.46 197	0.47 173	0.46 192	0.46 192	0.46 197	0.46 174	0.46 196	0.46 172	0.46 194

SA	3.93 319	7.22 315	4.74 323	4.15 320	3.88 331	3.70 313	4.02 334	6.67 331	3.95 329	3.64 305	3.74 325	3.63 307	3.00 315	3.51 318	3.68 329	3.68 326	3.73 309	3.71 326	3.64 304	3.48 322	3.58 306	2.97 314	3.69 324	3.61 323	3.55 311	3.42 321	3.64 309	3.79 329

cross-raft	4.43 326	7.31 316	6.46 331	4.47 324	3.95 332	4.46 324	3.95 332	6.70 332	3.97 330	4.41 320	3.82 328	4.38 323	3.94 332	3.95 329	3.95 334	3.95 330	4.45 323	3.95 330	4.46 322	3.95 331	4.46 323	3.95 327	3.95 330	3.94 332	4.40 323	3.95 333	4.45 322	3.95 331

RAFT+CT+SA	4.43 326	7.34 317	6.71 333	5.01 330	4.38 334	4.40 323	3.85 330	6.15 328	4.30 334	4.89 326	3.26 319	4.49 324	3.01 316	4.53 332	3.36 322	3.65 325	3.64 306	4.39 334	3.94 312	4.28 333	4.44 322	4.30 331	4.24 333	4.52 335	3.90 316	3.85 331	4.89 324	4.00 332

test-1	4.11 320	7.65 318	4.93 324	3.65 311	3.58 323	4.70 327	3.74 329	4.73 316	4.06 331	3.72 307	4.11 333	3.70 309	3.49 323	3.36 317	3.65 325	4.17 334	3.92 313	4.04 332	4.19 318	3.75 328	4.69 325	4.18 329	3.88 327	3.90 330	4.73 325	3.77 329	3.12 304	3.68 324

Sa-1000	3.84 315	7.71 319	6.81 336	4.15 320	2.86 314	3.27 307	3.87 331	5.99 323	4.35 335	2.78 295	3.71 324	3.88 311	3.56 324	3.88 326	3.64 323	2.71 315	3.72 308	3.27 320	3.67 308	3.15 320	3.51 305	3.36 319	2.70 314	3.49 322	3.32 307	3.76 328	2.87 303	3.76 328

raft_robust	4.19 325	7.78 320	6.08 329	3.30 308	3.85 330	4.03 319	3.73 328	6.25 330	3.30 322	4.44 321	3.28 320	4.01 316	3.82 331	4.29 331	3.70 331	4.01 331	4.48 324	3.42 321	4.11 315	3.76 329	4.05 316	3.32 316	3.85 326	3.82 329	4.71 324	3.83 330	4.09 317	3.80 330

TestStereo1	4.11 320	7.79 321	6.72 334	3.93 314	3.81 328	3.96 316	3.58 323	6.96 334	3.74 326	3.90 309	3.76 326	3.89 312	3.57 325	3.70 324	3.66 326	3.34 323	3.80 311	3.62 322	3.66 306	3.68 325	3.91 312	3.70 323	3.65 321	3.67 325	3.88 314	3.53 322	3.89 313	3.68 324

SA-5K	4.11 320	7.79 321	6.72 334	3.93 314	3.81 328	3.96 316	3.58 323	6.96 334	3.74 326	3.90 309	3.76 326	3.89 312	3.57 325	3.70 324	3.66 326	3.34 323	3.80 311	3.62 322	3.66 306	3.68 325	3.91 312	3.70 323	3.65 321	3.67 325	3.88 314	3.53 322	3.89 313	3.68 324

TESTraft	4.16 324	8.03 323	6.81 336	3.99 316	3.68 326	3.93 315	3.70 327	6.86 333	3.69 325	3.93 311	3.88 331	3.93 314	3.59 327	3.65 322	3.64 323	3.68 326	3.92 313	3.72 327	3.92 311	3.57 324	3.84 311	3.70 323	3.71 325	3.67 325	3.91 317	3.74 326	3.92 315	3.67 321

test_4	4.11 320	8.05 324	6.64 332	4.52 325	3.68 326	3.00 304	3.40 322	6.21 329	3.29 321	4.07 313	3.84 329	4.04 317	3.76 330	3.56 321	3.67 328	3.76 329	4.04 316	3.79 328	4.10 314	3.53 323	3.98 314	3.74 326	3.55 320	3.61 323	3.94 318	3.75 327	3.73 311	3.73 327

SGM+DAISY	6.35 336	8.16 325	5.14 327	8.12 340	5.08 338	8.12 340	5.16 338	8.01 337	5.18 339	7.92 338	5.14 337	7.89 339	5.14 337	4.95 334	5.33 338	5.32 338	8.14 339	5.16 337	8.16 339	5.16 337	8.21 338	5.19 335	5.12 335	5.12 338	8.18 340	5.24 337	8.12 340	5.11 337

RAFT_CTSACE	4.43 326	8.26 326	6.10 330	4.62 326	4.01 333	4.54 326	3.65 325	6.09 325	3.93 328	4.64 324	4.14 334	4.26 322	4.13 333	3.91 327	3.88 332	4.06 333	4.30 321	4.03 331	4.27 321	3.92 330	4.26 318	3.67 321	3.91 328	4.16 333	4.82 326	4.08 334	4.20 319	3.67 321

CFNet_RVC	0.93 243	8.54 327	0.41 158	0.56 206	0.37 174	0.56 207	0.37 176	0.50 178	0.40 181	0.56 166	5.24 338	0.56 202	0.34 162	0.40 176	0.41 187	0.34 160	0.53 198	0.40 183	0.56 209	0.38 177	0.52 193	0.40 183	0.40 183	0.41 187	0.56 206	0.40 185	0.56 203	0.40 184

U	5.23 335	8.71 328	2.75 311	8.64 341	2.76 312	8.65 341	2.79 314	8.67 340	2.79 314	8.70 340	2.79 314	8.70 340	2.79 314	2.79 311	2.80 316	2.80 316	8.84 340	2.82 314	8.82 340	2.89 315	8.84 339	2.83 313	2.83 316	2.82 317	8.87 342	2.83 316	8.84 341	2.83 316

test_5	4.51 329	8.85 329	5.35 328	3.66 312	3.56 322	5.10 332	4.47 336	6.14 326	4.07 332	4.96 329	3.87 330	5.14 332	4.17 335	3.53 319	4.39 335	4.53 335	4.15 317	3.62 322	4.74 324	2.94 316	3.63 308	4.53 333	4.20 332	4.54 336	4.86 327	3.68 325	4.95 326	4.06 333

pcwnet_v2	1.01 253	9.73 330	0.28 126	0.38 151	0.28 138	0.38 153	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.38 123	0.28 141	0.39 155	0.28 138	9.61 340	0.28 142	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.38 143	0.28 139	0.29 144	0.28 141	0.38 148	0.28 137	0.38 146	0.28 139

CFNet_pseudo	1.01 253	9.78 331	0.29 131	0.38 151	0.28 138	0.38 153	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.39 126	0.28 141	0.39 155	0.28 138	9.50 339	0.29 150	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.38 143	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.38 148	0.28 137	0.38 146	0.28 139

RAFT	6.60 337	9.99 332	8.33 341	7.21 339	6.55 339	5.95 336	5.87 339	8.70 341	5.02 338	5.10 331	6.69 339	7.06 338	6.94 340	6.17 337	7.09 341	6.84 339	6.47 334	4.72 335	5.60 331	5.60 338	5.11 331	5.97 336	6.93 340	6.89 341	7.16 337	7.08 342	6.58 336	6.66 339

ccs_rob	1.00 249	10.06 333	0.31 140	0.44 178	0.31 158	0.43 176	0.31 161	0.43 158	0.32 155	0.45 146	0.32 160	1.20 265	0.31 154	7.02 338	0.31 157	0.31 153	0.44 174	0.31 155	0.44 175	0.32 160	0.44 168	0.31 156	0.32 155	0.32 159	0.44 173	0.32 160	0.43 169	0.31 159

UCFNet_RVC	1.03 258	10.10 334	0.28 126	0.38 151	0.28 138	0.39 160	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.39 126	0.28 141	0.39 155	0.29 147	9.62 341	0.28 142	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.39 152	0.28 139	0.29 144	0.28 141	0.39 157	0.28 137	0.38 146	0.29 150

StereoVision	3.44 311	10.12 335	1.68 284	5.44 334	2.26 309	5.87 334	1.97 306	5.17 321	1.31 283	5.80 332	1.56 291	5.62 333	1.84 299	1.97 297	1.91 306	1.84 299	4.98 328	1.32 281	5.60 331	1.71 299	5.35 333	1.73 299	1.97 305	1.96 304	5.40 332	1.65 298	5.08 330	1.76 301

MaDis-Stereo	3.69 314	10.19 336	2.01 297	6.09 335	2.01 303	5.94 335	1.82 299	6.14 326	1.85 300	6.59 335	1.82 299	6.01 334	1.81 297	1.83 293	1.83 298	2.02 303	5.87 332	1.79 298	5.93 334	2.06 307	4.63 324	1.67 294	1.84 299	2.08 306	5.90 333	1.66 299	6.34 335	1.87 303

test_3	4.55 330	10.96 337	7.69 340	4.04 318	3.60 324	4.10 320	3.98 333	7.94 336	4.56 336	3.99 312	4.03 332	4.08 318	3.74 329	3.99 330	3.91 333	4.05 332	4.33 322	3.89 329	4.14 316	4.00 332	4.11 317	4.02 328	4.01 331	3.91 331	3.53 309	3.94 332	4.19 318	4.20 334

test-v	7.17 338	11.53 338	7.63 338	7.17 337	6.87 340	7.48 338	6.90 340	8.14 338	6.88 340	6.93 336	7.42 340	7.05 336	6.14 338	6.05 335	6.86 339	6.99 340	7.60 337	6.75 339	6.90 337	6.66 339	7.83 336	6.36 338	5.89 336	7.34 342	7.19 338	6.75 340	7.52 338	6.77 341

test-2	7.17 338	11.53 338	7.63 338	7.17 337	6.87 340	7.48 338	6.90 340	8.14 338	6.88 340	6.93 336	7.42 340	7.05 336	6.14 338	6.05 335	6.86 339	6.99 340	7.60 337	6.75 339	6.90 337	6.66 339	7.83 336	6.36 338	5.89 336	7.34 342	7.19 338	6.75 340	7.52 338	6.77 341

rafts_anoy	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

raft+_RVC	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

raftrobust	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

CasAABBNet	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

RALCasStereoNet	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

RALAANet	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

MSMDNet	20.00 341	20.00 340	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 341	20.00 343	20.00 341	20.00 342	20.00 342	20.00 345	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344

MANE	18.41 340	23.00 347	16.00 342	22.00 349	15.00 342	22.00 349	15.00 342	22.00 349	15.00 342	21.00 349	15.00 342	22.00 348	15.00 341	15.00 342	17.00 342	15.00 342	23.00 348	15.00 341	22.00 348	15.00 342	23.00 348	15.00 341	18.00 341	15.00 344	24.00 350	17.00 343	24.00 350	16.00 343

AF-Net	2.06 296	25.73 348	1.18 262	1.12 263	1.16 274	1.16 262	1.19 276	1.10 242	1.17 276	1.15 220	1.14 270	1.11 256	1.16 272	1.16 273	1.14 272	1.11 267	1.15 257	1.13 272	1.21 266	1.17 276	1.11 251	1.21 276	1.17 271	1.17 277	1.17 266	1.11 272	1.20 268	1.13 270

MoCha-V2	1.75 284	27.02 349	0.72 214	0.92 238	0.69 238	0.89 235	0.69 242	0.92 220	0.71 238	0.87 193	0.69 239	0.88 234	0.68 237	0.70 237	0.68 240	0.69 235	0.90 233	0.69 240	0.92 237	0.69 239	0.92 230	0.71 240	0.70 238	0.67 238	0.88 234	0.71 242	0.92 233	0.68 238

Reg-Stereo(zero)	37.00 348	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 352	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351

HI	37.00 348	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 352	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351

CoSv	37.00 348	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 350	37.00 349	37.00 349	37.00 349	37.00 352	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351

CBMV	101.59 352	71.60 353	48.40 354	72.70 354	49.00 354	79.60 354	48.40 354	80.90 354	46.90 353	68.90 353	49.00 354	78.00 353	572.10 361	49.50 353	51.30 353	48.40 353	72.20 352	639.60 361	79.40 352	48.90 354	79.50 352	51.40 352	52.30 353	48.30 356	80.20 354	49.10 354	79.60 355	47.60 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 351	72.66 354	46.52 353	70.00 353	44.89 353	64.24 353	43.75 353	73.65 353	48.92 354	72.70 354	42.40 353	60.70 352	50.23 352	50.07 354	67.69 354	68.60 354	83.13 353	47.77 352	82.48 353	46.00 353	95.93 353	53.44 353	50.66 352	45.00 355	84.99 355	53.64 355	79.01 354	52.07 355

MeshStereo	151.99 353	131.36 355	140.69 355	151.38 355	151.40 355	150.79 355	151.72 355	149.36 355	159.46 355	146.42 355	150.73 355	149.06 357	176.22 353	143.94 355	133.10 357	133.45 357	153.30 355	154.22 354	154.67 355	153.95 356	156.90 356	156.53 356	160.21 354	162.72 357	154.57 356	160.59 356	153.47 356	163.50 356
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	252.48 355	202.00 356	361.00 359	502.00 359	324.00 359	321.00 356	482.00 362	423.00 359	227.00 359	201.00 356	273.00 359	101.00 354	207.00 354	198.00 356	183.00 358	181.00 358	221.00 356	232.00 358	477.00 357	220.00 358	111.00 354	100.00 354	219.00 356	214.00 358	204.00 357	211.00 358	200.00 357	222.00 359

MGS-Stereo	264.93 356	208.00 357	362.00 360	512.00 360	350.00 360	326.00 357	443.00 361	410.00 358	210.00 356	232.00 358	215.00 356	125.00 355	217.00 355	216.00 358	127.00 356	122.00 356	223.00 357	230.00 356	487.00 359	255.00 359	250.00 357	223.00 358	272.00 358	228.00 361	241.00 358	220.00 360	214.00 358	235.00 360

EGLCR-Stereo	276.81 357	209.00 358	366.00 361	514.00 361	354.00 361	336.00 358	422.00 359	440.00 360	220.00 358	231.00 357	245.00 358	135.00 356	237.00 357	218.00 359	197.00 359	222.00 360	223.00 357	230.00 356	487.00 359	255.00 359	250.00 357	273.00 359	272.00 358	228.00 361	241.00 358	220.00 360	214.00 358	235.00 360

DLCB_ROB	280.78 358	376.74 359	215.59 356	376.74 356	215.59 356	376.74 359	215.59 356	366.42 357	218.39 357	366.42 359	218.39 357	366.42 358	218.39 356	209.96 357	219.76 360	219.38 359	376.72 359	216.43 355	376.72 356	216.43 357	376.72 359	216.43 357	216.14 355	216.14 360	376.69 361	217.67 359	376.69 361	217.67 358

NOSS_ROB	248.11 354	409.00 360	288.00 357	412.00 357	280.00 357	411.00 360	288.00 357	356.00 356	275.00 360	379.00 360	303.00 360	415.00 359	278.00 358	260.00 360	104.00 355	103.00 355	126.00 354	108.00 353	118.00 354	98.00 355	126.00 355	104.00 355	268.00 357	216.00 359	279.00 360	201.00 357	288.00 360	206.00 357

LE_ROB	387.11 359	453.07 361	321.39 358	500.23 358	323.05 358	493.99 361	324.56 358	477.63 361	322.28 361	465.51 361	322.97 361	486.37 360	334.17 359	305.26 361	320.63 361	327.66 361	476.08 360	315.70 359	483.76 358	335.15 361	469.64 360	309.74 360	315.90 360	318.85 363	498.41 362	328.85 362	491.00 362	330.08 362

SGM-ForestM	522.49 360	676.08 362	448.56 362	638.17 362	433.15 362	639.59 362	427.03 360	617.52 362	439.90 362	604.63 362	429.02 362	611.68 361	432.74 360	420.18 362	451.96 362	465.85 362	601.06 361	403.73 360	659.15 361	405.50 362	669.64 361	437.21 361	455.85 361	425.66 364	689.82 363	481.65 363	662.43 363	479.61 363

CBMV_ROB	1133.35 361	1280.38 363	976.92 363	1317.57 363	1021.62 363	1282.66 363	1022.22 363	1213.88 363	982.57 363	1194.12 363	975.90 363	1357.87 362	1090.02 362	943.32 363	1021.85 363	1006.47 363	1309.01 362	986.29 362	1499.40 362	986.35 363	1359.35 362	975.96 362	975.21 362	969.30 365	1337.82 364	1042.34 364	1398.25 364	1073.86 364

111111	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

SGD-Stereo	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

IGEV-Stereo++	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

IGEV-Stereo+	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

anonymousdsp2	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

anonymousdsp	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

AMNet	10000000.00 362	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 364	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 363	10000000.00 366	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365

GS-Stereo																							0.36 168	0.36 171	0.48 185	0.36 168	0.48 182	0.35 166

ASD4																								0.20 116

Low-res two-view benchmark