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 95	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 326	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 53	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 293	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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 53	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 388	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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 337	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 337	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	1.46 336	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 44	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 383	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	1.32 326	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 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.53 383	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 46	0.05 47

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 395	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 47

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 41	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.74 392	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 386	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 76	0.04 32	0.07 44	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 375	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

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

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

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 352	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.13 64	0.05 46	0.07 55	0.05 51	1.26 363	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 371	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 371	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

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

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

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

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

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

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

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

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.25 362	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

AROF-Stereo	0.21 150	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 140	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 398	0.12 128	0.08 67	0.13 89	0.07 60	0.24 171	0.11 93	0.20 151	0.12 131	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 64	0.14 147

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.27 364	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.10 68	0.07 60	1.27 364	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AROF-StereoT2	0.22 154	0.11 75	0.18 142	0.11 74	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 57	0.09 63	0.16 122	0.18 170	0.10 68	0.07 60	2.58 408	0.08 68	0.13 137	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.07 60	0.24 168	0.13 141	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 168	0.08 66

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.07 59	0.08 58	0.06 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.22 154	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 397	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 127	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 80	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 82	0.11 95

JetBlue	0.23 157	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 398	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 137	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 87	0.11 95

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

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

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

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.14 133	0.14 80	0.14 144	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.14 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 55	0.13 84	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 75	0.09 63	0.90 273	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 314	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 306	0.09 71	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.09 70

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 58	0.15 118	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 168	1.49 375	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 77	1.50 376	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

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

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

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

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

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

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 95	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.13 127	0.14 80	0.13 140	0.14 111	0.14 148	0.13 102	0.14 147	0.13 137	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 89	0.14 147
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 168	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 77	0.21 169	0.14 80	0.23 183	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.16 154

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 77	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 173	1.50 376	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 58	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 168	1.53 378	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

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

IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

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

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

PDISCO_ROB	0.50 240	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 414	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 399	0.11 98	2.20 395	0.13 140	0.12 127	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 401	0.09 70

TS12	0.33 191	0.16 102	1.86 375	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 348	0.21 169	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 385	0.18 168	0.20 170	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 120	0.14 147	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 64	0.13 139

ITSA-stereo	0.21 150	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 395	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 137	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 136	0.12 126

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

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

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 77	0.16 130	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 96	0.11 85	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 137	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 136	0.11 95
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.10 75	0.12 127	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 120	0.10 75	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 108	0.12 126

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

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

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

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

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

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

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

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

arf5	0.21 150	0.18 116	0.08 51	0.10 58	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.16 122	0.13 140	0.10 68	0.07 60	2.50 407	0.07 57	0.14 145	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.11 93	0.15 120	0.12 131	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 153	0.13 139

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 77	0.19 143	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 96	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.12 127	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 77	0.20 146	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 115	0.12 117	0.18 131	0.12 129	0.19 151	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 147	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 150	0.12 126
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 109	0.15 118	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 128	0.10 68	0.14 80	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.12 128	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 89	0.11 95

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

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

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

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

WAO-6	0.30 178	0.22 141	0.23 163	0.22 153	0.23 186	0.23 170	0.22 182	0.22 140	0.23 178	2.21 374	0.22 180	0.22 160	0.22 182	0.22 166	0.22 182	0.23 179	0.22 161	0.23 187	0.22 155	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.23 166	0.23 184	0.22 157	0.22 181

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

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

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

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

IMH-64-1	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 363	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

IMH-64	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 363	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

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

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

GEStereo_RVC	0.36 202	0.23 146	0.18 142	0.23 161	0.18 172	0.23 170	0.19 175	0.22 140	0.19 164	0.24 151	0.20 175	0.24 173	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 173	0.25 179	0.18 173	0.22 155	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.19 171	0.20 175	0.23 166	0.20 175	4.43 420	0.19 173

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

ELAS	0.14 116	0.23 146	0.10 58	0.19 143	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 96	0.10 68	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.18 162	1.21 310	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 333	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.22 342	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

delet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.16 143	1.21 310	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 338	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.23 344	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

psm_up	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.25 171	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.24 153	0.17 151	1.20 308	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 337	0.24 171	0.17 160	0.25 179	0.17 161	1.24 347	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

UPFNet	0.29 174	0.24 154	0.16 112	0.24 166	0.16 158	0.24 174	0.16 158	0.23 149	0.16 143	1.19 306	0.16 153	0.23 166	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 333	0.24 171	0.16 156	0.24 171	0.18 171	1.20 340	0.16 157	0.17 154	0.16 155	0.24 172	0.16 158	0.24 168	0.16 154

UNDER WATER-64	0.31 186	0.25 158	0.25 169	0.26 177	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.25 154	0.26 189	1.69 347	0.26 195	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.26 196	0.26 187	0.25 179	0.26 194	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.26 185	0.26 193	0.25 178	0.26 194

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

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

CAS	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.26 191	0.26 189	0.26 191	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.25 191	0.25 184	0.26 186	0.25 190	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.26 194	0.25 180	0.26 193	0.25 178	0.25 188

LoS	0.25 160	0.25 158	0.27 177	0.27 180	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.26 159	0.25 182	0.26 164	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.25 184	0.25 179	0.25 190	0.25 179	0.25 191	0.27 182	0.25 187	0.26 189	0.26 194	0.26 185	0.25 189	0.25 178	0.25 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 167	0.25 158	0.21 156	0.35 196	0.21 179	0.35 202	0.21 180	0.34 180	0.21 169	0.39 192	0.21 177	0.34 198	0.21 179	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.35 200	0.22 181	0.35 199	0.22 182	0.35 195	0.22 180	0.21 174	0.21 179	0.35 200	0.21 178	0.35 199	0.21 178

CFNet	0.55 257	0.25 158	0.18 142	0.25 171	0.18 172	0.25 182	0.18 174	0.25 154	0.18 162	0.25 157	0.18 170	0.25 178	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.25 179	0.18 173	0.25 179	0.18 171	5.31 431	4.36 431	0.18 168	0.18 170	0.25 180	0.18 172	0.25 178	0.18 172

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

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

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

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

SQANet	0.33 191	0.28 169	0.28 180	0.28 184	0.28 201	0.29 192	0.28 203	0.28 163	0.28 198	1.59 342	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.28 190	0.28 200	0.29 190	0.28 202	0.28 184	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.28 189	0.28 200	0.28 188	0.28 202

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

DISCO	0.59 265	0.29 170	0.22 157	0.27 180	5.05 436	0.30 193	0.21 180	0.28 163	0.21 169	0.27 165	0.21 177	0.27 188	0.20 175	0.21 163	0.21 178	0.21 173	0.27 188	0.21 180	0.27 187	0.21 180	0.27 182	0.23 185	0.21 174	0.21 179	0.27 187	0.21 178	5.06 428	0.22 181

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

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

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

FCDSN-DC	0.44 231	0.31 174	0.35 200	0.34 192	0.28 201	0.35 202	0.30 227	0.32 172	0.25 182	1.32 326	0.24 189	1.00 325	0.32 226	0.35 217	0.34 232	0.30 217	0.72 296	0.37 244	0.48 261	0.32 229	0.53 269	0.49 282	0.23 182	0.29 218	0.50 264	0.42 264	0.61 284	0.71 320
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 266	0.31 174	5.05 419	0.31 187	0.19 176	0.24 174	0.20 177	5.86 415	0.20 167	0.24 151	0.18 170	0.25 178	0.20 175	0.23 171	0.21 178	0.18 166	0.37 209	0.18 173	0.24 171	0.19 176	0.25 173	0.19 176	0.19 171	0.19 173	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.20 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-7	0.46 235	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.57 391	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

Venus	0.46 235	0.38 187	0.40 211	0.38 207	0.38 249	0.39 226	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.71 393	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.39 220	0.38 248

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

HanzoNet	0.47 237	0.39 192	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.40 205	0.38 239	2.63 392	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.42 264	0.38 205	0.39 253	0.39 253	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.39 254

IMH	0.47 237	0.40 193	0.39 210	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.40 248	2.79 395	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.39 225	0.38 247	0.38 212	0.40 258	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

TestStereo_HL3	1.20 344	0.41 194	10.53 437	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.40 438	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo_HL2	1.22 346	0.41 194	10.61 439	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.91 440	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

GGDA	1.23 351	0.41 194	11.21 440	0.45 244	0.28 201	0.42 242	0.28 203	13.66 439	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.28 193	0.29 216	0.29 212	0.43 244	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo-Hl	1.20 344	0.41 194	10.60 438	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.37 437	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

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

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

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

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

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

GES	0.43 229	0.41 194	0.31 194	0.35 196	0.30 223	0.47 258	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.35 175	0.29 214	2.95 401	0.38 245	0.35 217	0.30 222	0.34 231	0.34 197	0.30 220	0.33 194	0.30 223	0.35 195	0.30 222	0.33 229	0.33 233	0.33 194	0.31 227	0.33 193	0.29 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.36 202	0.46 213	0.33 198	0.43 236	0.30 223	0.43 248	0.30 227	0.45 216	0.30 210	0.42 212	0.30 222	0.43 243	0.30 221	0.30 204	0.30 222	0.30 217	0.43 244	0.30 220	0.43 245	0.30 223	0.43 238	0.30 222	0.30 220	0.30 224	0.43 243	0.30 224	0.43 241	0.30 224
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
otaku	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.47 270	1.88 351	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.47 252	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.47 253	0.46 270	0.46 245	0.47 272

Dean	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	1.90 352	0.46 271	0.47 252	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

ACVNet_1	0.53 249	0.46 213	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.46 252	0.48 281	0.48 226	0.48 275	2.07 367	0.47 276	0.48 260	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.49 262	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.48 253	0.46 266	0.46 266	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.48 255	0.47 272

ACVNet-4b	0.53 249	0.46 213	0.47 231	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	2.17 370	0.46 271	0.46 247	0.47 274	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

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

Ntro	0.53 249	0.47 219	0.50 245	0.46 246	0.48 279	0.47 258	0.47 276	0.46 217	0.46 264	2.05 365	0.47 276	0.47 252	0.49 283	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.49 265	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.47 249	0.47 272

UNDER WATER	0.52 245	0.47 219	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.90 352	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.46 248	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.46 242	0.47 275	0.47 272	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

LVE	0.53 249	0.47 219	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.48 226	0.47 270	1.96 359	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

RainbowNet	0.53 249	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.48 281	0.48 226	0.48 275	1.92 354	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.48 253	0.48 278	0.48 276	0.48 280	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.48 279

HaxPig	0.52 245	0.48 222	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.80 348	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

notaker	0.54 254	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.49 284	0.48 226	0.48 275	1.95 358	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.49 259	0.48 278	0.48 276	0.49 284	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.49 280

ACVNet_2	0.55 257	0.49 225	0.50 245	0.49 261	0.49 284	0.49 270	0.49 284	0.49 230	0.49 280	2.14 369	0.49 285	0.50 265	0.49 283	0.49 265	0.49 286	0.49 280	0.50 265	0.49 286	0.50 269	0.49 286	0.49 259	0.49 282	0.49 279	0.50 286	0.50 264	0.49 286	0.50 265	0.49 280

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

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

AEACV	0.74 290	0.52 228	3.10 404	0.60 280	0.48 279	0.56 280	0.48 281	3.02 383	0.83 322	0.61 245	0.62 301	0.72 298	0.50 285	0.49 265	0.49 286	0.48 275	0.58 276	0.50 287	0.55 280	0.48 281	0.56 273	0.50 288	0.50 282	0.51 288	0.58 282	0.51 291	0.60 281	0.51 286

CASnet	0.32 188	0.53 229	0.34 199	0.27 180	0.31 227	0.34 200	0.29 220	0.31 171	0.32 218	0.25 157	0.31 226	0.27 188	0.40 256	0.45 249	0.27 200	0.30 217	0.26 186	0.40 255	0.28 189	0.37 245	0.28 184	0.39 253	0.29 210	0.40 259	0.29 190	0.28 200	0.24 168	0.30 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 219	0.54 230	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.53 240	0.35 230	0.46 221	0.35 237	0.46 247	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.47 252	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.38 244	0.35 234	0.35 239	0.48 258	0.35 236	0.47 249	0.35 237

Occ-G	0.68 278	0.54 230	3.16 408	0.57 276	0.45 268	0.52 276	0.40 259	3.44 396	0.46 264	0.52 234	0.45 270	0.51 268	0.44 266	0.44 247	0.40 257	0.45 263	0.55 272	0.41 258	0.53 277	0.43 266	0.52 266	0.40 256	0.44 264	0.45 270	0.55 276	0.44 268	0.53 272	0.44 266

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

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

FSD		0.55 232	0.42 220	0.54 268	0.42 263	0.55 279	0.43 267	0.54 242	0.42 257	0.59 242	0.42 266			0.43 245	0.42 266	0.42 258			2.46 395	0.44 268				0.44 268	0.55 276	0.43 267	0.55 274	0.53 289

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 290	0.57 239	0.57 263	0.56 272	0.92 339	1.07 336	0.63 305	1.03 304	0.82 321	0.49 229	0.77 322	0.69 291	0.54 292	0.58 275	0.54 291	0.86 325	1.06 330	0.72 321	1.06 333	0.79 323	0.58 276	0.87 329	0.59 292	0.46 271	0.76 302	0.46 270	1.05 331	0.97 346

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

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

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

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

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

PA-Net	0.71 286	0.62 247	0.55 257	0.69 289	0.71 317	0.70 297	0.69 317	0.69 261	0.74 315	0.73 258	0.75 321	0.59 279	0.72 319	0.82 312	0.79 325	0.83 323	0.67 288	0.76 323	0.81 309	0.67 310	0.61 281	0.76 321	0.68 310	0.65 307	0.82 308	0.76 325	0.71 294	0.69 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 207	0.64 248	0.59 265	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.38 187	0.32 229	0.38 215	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.39 224	0.32 229	0.39 216	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.39 221	0.32 229	0.39 220	0.32 230

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

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

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

TorneroNet-64	0.69 279	0.65 250	0.30 191	0.27 180	0.47 273	0.28 191	0.35 236	0.34 180	0.80 317	7.93 438	0.29 214	0.30 193	0.31 223	0.81 311	0.28 205	0.27 196	0.29 191	0.28 200	0.85 311	0.83 329	0.62 283	0.28 202	0.30 220	0.28 204	0.52 270	0.29 219	0.29 189	0.27 198

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 283	0.67 253	0.67 278	0.92 309	0.92 339	0.91 313	0.76 324	0.67 260	0.67 306	0.66 248	0.67 308	0.67 287	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.68 310	0.66 286	0.67 310	0.68 292	0.67 310	0.68 288	0.68 312	0.68 310	0.68 318	0.67 292	0.68 315	0.67 288	0.67 309

mm2	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

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

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

KSHMR	0.85 310	0.72 257	0.51 250	0.49 261	0.49 284	0.51 273	1.07 361	0.50 234	0.48 275	6.04 433	0.52 289	0.66 285	0.98 345	0.49 265	0.77 323	0.49 280	1.17 340	0.51 290	0.49 265	1.06 359	0.51 263	0.49 282	0.49 279	0.51 288	1.04 334	0.49 286	0.81 305	0.72 321

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

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

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

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

ARAFT	0.64 269	0.74 262	0.62 275	0.70 295	0.56 294	0.72 300	0.55 292	0.72 271	0.54 285	0.73 258	0.56 293	0.72 298	0.56 295	0.56 273	0.62 302	0.63 297	0.73 297	0.53 292	0.73 300	0.54 291	0.72 294	0.65 301	0.62 296	0.56 295	0.72 299	0.54 292	0.72 296	0.57 292

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 315	0.77 265	0.82 298	1.16 346	0.75 320	0.99 324	0.92 340	0.91 284	0.99 341	0.94 279	0.91 338	1.15 337	0.88 332	0.92 327	1.00 348	0.67 305	0.98 317	1.00 348	0.75 304	0.91 342	1.18 337	0.87 329	0.89 336	0.90 342	1.08 339	1.07 359	0.74 298	0.89 338

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

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

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

FC-DCNN	1.10 333	0.81 269	0.77 293	0.63 286	0.42 263	0.86 310	0.64 307	0.91 284	0.96 339	1.11 296	0.80 325	1.07 333	0.81 324	0.67 294	1.75 395	1.30 377	1.41 366	0.85 329	1.28 356	0.71 318	2.12 386	1.32 376	0.52 285	0.81 330	1.64 375	1.40 387	2.39 394	1.75 398

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

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

CASS	0.58 264	0.89 272	0.55 257	0.56 272	0.55 292	0.60 286	0.57 298	0.57 250	0.56 288	0.55 237	0.56 293	0.56 275	0.50 285	0.63 283	0.56 294	0.56 291	0.62 283	0.62 302	0.59 284	0.56 294	0.56 273	0.48 278	0.60 294	0.56 295	0.57 281	0.60 301	0.57 278	0.59 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 293	0.91 273	0.72 281	0.83 305	0.71 317	0.83 306	0.72 323	0.81 279	0.71 312	0.81 267	0.71 318	0.81 309	0.71 318	0.71 305	0.71 320	0.70 314	0.83 306	0.72 321	0.83 310	0.81 328	0.83 301	0.72 320	0.71 318	0.71 323	0.88 312	0.71 320	0.83 306	0.70 318

DPSM_ROB	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 349	0.92 314	0.98 345	0.95 290	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.91 313	0.97 343	0.92 327	0.91 341	0.91 338	0.96 315	0.94 343	0.93 318	0.91 342	0.93 310	0.92 341	0.93 339	0.91 344	0.91 314	0.99 345	0.92 311	0.91 340

DPSM	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 349	0.92 314	0.98 345	0.95 290	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.91 313	0.97 343	0.92 327	0.91 341	0.91 338	0.96 315	0.94 343	0.93 318	0.91 342	0.93 310	0.92 341	0.93 339	0.91 344	0.91 314	0.99 345	0.92 311	0.91 340

pmcnn	0.92 313	0.92 274	0.92 303	0.92 309	0.92 339	0.92 314	0.92 340	0.92 286	0.92 335	0.92 274	0.92 341	0.92 316	0.92 341	0.92 327	0.92 343	0.92 342	0.92 312	0.92 340	0.92 315	0.92 345	0.92 308	0.92 341	0.92 338	0.92 346	0.92 316	0.92 342	0.92 311	0.92 343

DGTPSM_ROB	0.92 313	0.93 277	0.91 302	0.93 312	0.91 338	0.92 314	0.93 343	0.92 286	0.92 335	0.92 274	0.91 338	0.91 313	0.93 342	0.91 323	0.92 343	0.92 342	0.92 312	0.92 340	0.92 315	0.90 341	0.91 306	0.92 341	0.93 339	0.94 348	0.92 316	0.91 340	0.92 311	0.97 346

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

LGCAT	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

GANet	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

TDLM	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

CVANet_RVC	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 343	1.00 328	1.00 350	1.00 299	1.00 342	1.00 287	1.00 348	1.00 325	1.00 347	1.00 335	1.00 348	1.00 346	1.00 323	1.00 348	1.00 325	1.00 349	1.00 321	1.00 347	1.00 345	1.00 352	1.00 327	1.00 348	1.00 321	1.00 348

trnet	1.01 326	1.01 283	1.01 314	1.01 328	1.01 348	1.01 332	1.01 354	1.01 303	1.01 346	1.01 292	1.01 352	1.01 330	1.01 354	1.01 339	1.01 354	1.01 352	1.01 329	1.01 353	1.01 332	1.01 353	1.01 325	1.01 351	1.01 350	1.01 356	1.01 332	1.01 352	1.01 330	1.01 353

GLC_STEREO	1.05 332	1.01 283	1.02 315	1.02 330	1.02 349	1.05 334	1.06 358	1.05 308	1.05 348	1.04 295	1.05 358	1.05 332	1.04 356	1.06 345	1.05 356	1.06 358	1.06 330	1.05 357	1.06 333	1.05 358	1.06 328	1.06 356	1.04 353	1.05 359	1.04 334	1.05 355	1.06 332	1.06 357

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

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

AIO-Stereo	0.82 306	1.06 287	0.73 284	0.97 317	0.74 319	1.06 335	0.60 302	1.04 307	0.90 334	1.00 287	1.01 352	0.78 304	0.85 328	0.74 307	0.62 302	0.67 305	1.12 333	0.55 293	0.70 295	0.65 303	0.93 310	0.66 304	0.67 305	0.67 313	0.82 308	0.74 323	0.92 311	0.83 327

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

HBP-ISP	1.47 369	1.07 289	1.03 319	1.30 363	1.08 359	1.36 362	1.06 358	1.44 332	1.25 367	1.97 360	1.51 386	1.65 375	1.58 386	0.98 332	1.58 387	1.68 392	1.98 382	1.32 377	2.02 382	1.28 380	2.95 400	1.89 401	0.97 343	1.06 361	1.26 352	0.99 345	1.94 378	1.43 387

HSM-Net_RVC	0.93 315	1.09 290	0.79 295	1.10 336	0.78 321	1.09 337	0.79 326	1.16 315	0.80 317	1.14 298	0.79 324	1.17 340	0.77 320	0.73 306	0.83 328	0.78 319	1.19 344	0.79 324	1.18 342	0.72 320	1.19 339	0.80 323	0.72 320	0.80 327	1.18 347	0.74 323	1.14 339	0.73 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 336	1.10 291	0.51 250	0.69 289	0.51 290	1.10 338	0.50 288	0.51 237	0.51 283	13.92 440	1.17 371	0.49 264	0.51 290	0.54 270	0.48 282	0.49 280	0.49 262	0.65 305	0.70 295	0.49 286	0.51 263	0.49 282	0.67 305	1.36 383	0.51 268	0.50 289	0.52 270	1.23 375

ktn	0.84 309	1.15 292	0.54 254	1.16 346	1.26 377	0.51 273	0.53 291	0.51 237	0.66 301	4.54 421	0.51 288	0.52 271	0.52 291	0.66 289	0.51 290	0.51 285	1.37 364	1.17 368	0.49 265	0.51 290	1.23 344	0.51 290	0.67 305	0.51 288	0.51 268	0.68 315	0.51 267	0.51 286

Nwc_Net	1.15 336	1.15 292	1.15 332	1.09 334	1.19 373	1.16 341	1.17 367	1.15 313	1.16 358	1.16 302	1.16 367	1.08 334	1.16 368	1.11 350	1.15 368	1.18 369	1.11 332	1.10 359	1.16 339	1.17 371	1.16 333	1.13 362	1.18 367	1.20 376	1.11 341	1.15 366	1.16 341	1.20 371

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

RP	1.14 334	1.16 294	1.15 332	1.17 348	1.10 363	1.16 341	1.15 365	1.10 310	1.16 358	1.15 299	1.08 360	1.16 338	1.15 367	1.15 356	1.14 366	1.16 365	1.16 338	1.10 359	1.10 335	1.10 362	1.16 333	1.11 360	1.10 358	1.19 375	1.14 343	1.19 371	1.07 333	1.10 360

RGC	1.15 336	1.16 294	1.17 336	1.15 344	1.11 365	1.21 347	1.21 378	1.10 310	1.15 356	1.16 302	1.11 363	1.17 340	1.09 360	1.14 355	1.11 363	1.16 365	1.19 344	1.11 362	1.10 335	1.15 370	1.11 330	1.19 367	1.16 365	1.12 369	1.17 345	1.10 362	1.16 341	1.17 368

Abc-Net	1.14 334	1.16 294	1.18 337	1.10 336	1.10 363	1.16 341	1.18 369	1.16 315	1.13 355	1.11 296	1.16 367	1.16 338	1.12 364	1.10 347	1.17 370	1.16 365	1.16 338	1.10 359	1.16 339	1.14 368	1.17 335	1.16 363	1.11 360	1.09 366	1.10 340	1.10 362	1.16 341	1.17 368
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	1.15 336	1.17 298	1.12 331	1.10 336	1.15 366	1.14 339	1.15 365	1.15 313	1.12 354	1.17 305	1.17 371	1.11 335	1.17 371	1.11 350	1.10 361	1.16 365	1.12 333	1.11 362	1.16 339	1.13 367	1.23 344	1.16 363	1.19 369	1.11 367	1.18 347	1.17 368	1.17 344	1.13 366

S-Stereo	1.22 346	1.18 299	1.19 341	1.20 349	1.23 375	1.23 348	1.19 370	1.19 319	1.18 362	1.27 322	1.20 375	1.20 344	1.20 373	1.23 361	1.22 376	1.23 375	1.23 347	1.23 376	1.20 344	1.25 379	1.20 340	1.22 375	1.25 374	1.24 379	1.20 349	1.22 378	1.26 350	1.24 376

edge stereo	1.15 336	1.18 299	1.11 329	1.12 340	1.17 370	1.17 346	1.17 367	1.16 315	1.18 362	1.16 302	1.17 371	1.17 340	1.13 365	1.11 350	1.11 363	1.12 362	1.17 340	1.17 368	1.11 337	1.17 371	1.17 335	1.17 365	1.18 367	1.14 371	1.11 341	1.18 369	1.12 337	1.11 362

stereogan	1.17 342	1.19 301	1.15 332	1.15 344	1.15 366	1.15 340	1.19 370	1.19 319	1.15 356	1.15 299	1.16 367	1.19 343	1.19 372	1.19 358	1.19 371	1.19 370	1.15 336	1.19 371	1.19 343	1.19 375	1.15 332	1.19 367	1.15 363	1.15 372	1.16 344	1.15 366	1.19 345	1.20 371

FAT-Stereo	1.22 346	1.23 302	1.19 341	1.21 350	1.24 376	1.24 350	1.19 370	1.25 323	1.24 365	1.25 320	1.19 374	1.20 344	1.24 376	1.20 359	1.21 374	1.25 376	1.22 346	1.21 374	1.25 346	1.23 378	1.22 342	1.19 367	1.19 369	1.24 379	1.25 350	1.20 372	1.19 345	1.25 377

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

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

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

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

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

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

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

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

qqai	1.17 342	1.27 311	1.10 326	1.26 353	1.09 362	1.23 348	1.11 362	1.26 324	1.11 353	1.26 321	1.08 360	1.25 356	1.11 363	1.11 350	1.10 361	1.09 359	1.27 350	1.11 362	1.27 349	1.11 364	1.27 350	1.10 359	1.10 358	1.11 367	1.27 354	1.10 362	1.24 348	1.11 362

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

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

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

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

L500	1.24 353	1.29 316	0.97 307	1.28 360	1.02 349	1.40 366	0.92 340	1.34 327	4.11 426	1.35 329	0.93 345	1.37 363	1.01 354	0.91 323	1.00 348	1.03 355	1.42 367	0.95 345	1.42 366	0.99 348	1.42 365	0.93 345	0.98 344	0.90 342	1.39 367	0.90 339	1.36 363	0.93 344

L400	1.24 353	1.31 317	0.99 308	1.38 367	0.90 337	1.41 367	0.93 343	1.34 327	4.17 429	1.31 324	0.92 341	1.37 363	1.00 347	0.98 332	0.94 345	1.00 346	1.35 359	0.92 340	1.39 363	0.97 347	1.39 364	0.89 338	1.00 345	0.93 347	1.39 367	0.92 342	1.36 363	0.91 340

S2M2_XL	0.24 159	1.32 318	0.86 301	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 308	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 141	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 140	0.11 95
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 312	1.33 319	0.93 304	0.62 284	1.00 343	1.16 341	0.55 292	0.86 282	0.83 322	1.19 306	0.40 259	1.30 358	0.81 324	0.65 286	0.45 270	1.01 352	1.17 340	0.46 268	1.29 359	0.58 296	1.05 327	0.90 339	0.73 321	0.87 335	0.60 287	1.01 352	1.13 338	0.51 286

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

RASNet	1.39 364	1.37 320	1.35 345	1.38 367	1.40 381	1.39 365	1.77 396	1.36 329	1.74 387	1.36 330	1.36 380	1.36 362	1.36 380	1.36 368	1.35 378	1.41 385	1.36 362	1.36 383	1.36 361	1.35 382	1.36 361	1.35 380	1.36 378	1.35 382	1.36 365	1.35 382	1.36 363	1.35 380

SPS-STEREO	1.25 355	1.47 322	1.06 324	1.54 371	1.08 359	1.52 370	1.20 376	1.44 332	1.06 350	1.49 339	1.10 362	1.41 366	1.10 362	0.98 332	1.08 360	1.12 362	1.47 369	1.04 355	1.53 368	1.14 368	1.52 367	1.07 357	1.02 351	1.05 359	1.48 370	1.07 359	1.55 368	1.11 362
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 329	1.50 323	1.49 354	0.40 222	0.40 256	1.56 371	0.98 345	1.55 337	0.58 292	4.18 417	0.40 259	0.79 306	0.48 278	0.91 323	0.39 256	0.99 345	0.71 294	0.70 319	0.51 272	0.77 322	1.07 329	0.82 326	0.69 313	0.96 350	1.01 332	1.30 379	1.10 336	1.38 384

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

L4000	1.37 363	1.53 325	1.16 335	1.55 372	1.17 370	1.67 374	1.14 364	1.48 334	3.12 408	1.43 335	1.04 355	1.61 370	1.14 366	1.10 347	1.05 356	1.09 359	1.54 370	1.16 367	1.72 375	1.10 362	1.57 368	1.18 366	1.15 363	1.04 357	1.51 371	1.05 355	1.55 368	1.10 360

castereo	0.34 195	1.59 326	1.39 348	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 191	1.74 347	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 182	0.21 173	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 143	0.20 177	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.16 154

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

MM-Stereo_test3	1.22 346	1.60 328	1.19 341	1.48 370	1.02 349	1.48 369	0.99 349	1.54 336	1.03 347	1.41 333	1.03 354	1.44 367	1.00 347	1.04 342	1.04 355	1.02 354	1.42 367	1.04 355	1.48 367	1.01 353	1.48 366	1.03 352	1.06 356	1.04 357	1.53 372	1.04 354	1.49 367	1.04 355

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

DPSMNet_ROB	1.62 376	1.60 328	1.59 356	1.61 374	1.69 390	1.66 373	1.61 388	1.70 345	1.65 384	1.62 346	1.60 389	1.61 370	1.60 387	1.60 375	1.59 388	1.62 390	1.60 371	1.63 391	1.62 370	1.68 395	1.70 370	1.60 386	1.64 389	1.60 391	1.61 373	1.60 390	1.60 370	1.59 390

FETCStereo	1.45 366	1.64 331	1.18 337	1.67 375	1.03 354	1.90 377	1.01 354	1.73 346	4.26 432	1.57 340	1.04 355	1.54 368	1.06 357	1.06 345	0.98 347	1.04 356	1.74 376	1.20 372	1.66 371	1.17 371	1.73 371	1.20 371	1.11 360	0.96 350	1.73 378	1.05 355	1.77 374	1.11 362

CGFBStereo	1.46 367	1.70 332	1.02 315	1.68 376	1.08 359	2.01 384	1.04 356	1.63 341	4.13 427	1.58 341	1.04 355	1.57 369	1.09 360	1.04 342	1.05 356	1.21 373	1.65 373	1.13 365	1.66 371	1.12 365	1.86 374	1.19 367	1.05 354	1.06 361	1.75 379	1.20 372	1.83 375	1.00 348

test_c	0.35 200	1.71 333	1.73 366	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 343	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 381	0.12 128	0.08 67	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 105	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 89	0.12 126

LACA_dic	0.37 207	1.72 334	1.69 363	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 343	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 381	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 89	0.12 126

HNOStereo	1.42 365	1.73 335	1.00 309	1.68 376	1.04 356	1.86 375	1.20 376	1.55 337	3.73 418	1.61 344	1.12 364	1.62 374	1.00 347	1.03 341	1.20 372	1.00 346	1.73 375	0.99 347	1.68 373	1.03 355	1.73 371	1.03 352	1.19 369	1.08 365	1.64 375	1.20 372	1.72 372	1.03 354

FETStereo	1.46 367	1.73 335	1.04 320	1.70 378	1.03 354	1.96 378	1.19 370	1.60 339	4.25 431	1.60 343	0.99 347	1.61 370	1.06 357	1.11 350	1.15 368	1.20 371	1.68 374	1.03 354	1.71 374	1.03 355	1.75 373	1.05 354	1.02 351	1.12 369	1.72 377	1.20 372	1.76 373	1.05 356

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

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

CR-RVC	0.40 217	1.89 339	1.85 371	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 349	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 390	0.14 147	0.14 145	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 88	0.14 147	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 89	0.21 178

MFMNet_re	1.77 381	1.89 339	1.72 365	1.88 379	1.69 390	1.89 376	1.67 392	1.91 353	1.70 385	1.87 350	1.67 393	1.89 376	1.68 392	1.67 379	1.67 393	1.70 393	1.88 377	1.68 393	1.88 376	1.67 393	1.89 375	1.68 392	1.70 391	1.71 396	1.87 380	1.68 398	1.87 376	1.68 395

MM-Stereo_test2	1.15 336	1.90 341	1.10 326	1.37 366	0.94 342	1.36 362	0.98 345	1.48 334	0.98 340	1.37 331	0.98 346	1.37 363	0.98 345	0.95 331	0.94 345	0.95 344	1.37 364	0.95 345	1.38 362	0.95 346	1.38 363	0.95 346	0.95 342	0.95 349	1.37 366	0.95 344	1.37 366	0.95 345

CR-Stereo	0.41 219	1.91 342	1.92 380	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 352	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 388	0.13 140	0.14 145	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.16 157	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 142	0.13 139

derf	1.84 383	1.93 343	1.73 366	1.97 380	1.77 393	1.98 381	1.76 395	1.94 356	1.73 386	1.97 360	1.78 395	1.97 381	1.76 393	1.76 383	1.71 394	1.79 394	1.94 378	1.77 394	1.98 380	1.75 397	1.89 375	1.71 393	1.77 394	1.77 398	2.01 386	1.74 399	2.00 382	1.71 396

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

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

R-Stereo Train	1.62 376	2.01 346	1.41 349	1.97 380	1.40 381	1.96 378	1.39 383	1.93 354	1.39 371	1.92 354	1.38 382	1.94 379	1.39 383	1.40 372	1.45 382	1.38 381	1.96 380	1.37 384	1.97 378	1.39 384	1.98 378	1.41 383	1.40 380	1.37 385	1.97 382	1.38 384	1.96 379	1.37 382

RAFT-Stereo	1.62 376	2.01 346	1.41 349	1.97 380	1.40 381	1.96 378	1.39 383	1.93 354	1.39 371	1.92 354	1.38 382	1.94 379	1.39 383	1.40 372	1.45 382	1.38 381	1.96 380	1.37 384	1.97 378	1.39 384	1.98 378	1.41 383	1.40 380	1.37 385	1.97 382	1.38 384	1.96 379	1.37 382
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 373	2.01 346	1.21 344	1.98 383	1.21 374	1.98 381	1.21 378	1.98 360	1.21 364	1.99 362	1.21 376	1.98 382	1.21 375	1.02 340	1.21 374	1.21 373	1.99 383	1.21 374	1.99 381	1.21 376	1.99 380	1.21 372	1.21 372	1.21 377	1.99 384	1.21 376	1.99 381	1.21 373
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	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 337	0.62 280	0.90 339	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

HanStereo	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 337	0.62 280	0.90 339	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

TRStereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

XX-Stereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

EAI-Stereo	2.05 391	2.13 349	1.85 371	2.27 388	1.84 396	2.28 388	1.84 399	2.29 369	1.87 392	2.29 378	1.86 399	2.30 388	1.87 399	2.30 403	1.87 401	2.08 403	2.29 388	1.87 399	2.30 387	1.87 401	2.08 383	1.72 394	1.86 399	2.30 411	2.13 388	1.84 402	2.29 388	1.87 402

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

CEFStereo	1.78 382	2.15 355	1.35 345	2.21 387	1.34 379	2.27 387	1.38 382	1.87 351	4.24 430	2.05 365	1.49 385	2.02 383	1.31 377	1.31 366	1.51 384	1.39 383	2.14 385	1.32 377	2.11 384	1.36 383	2.15 387	1.33 377	1.33 376	1.36 383	2.11 387	1.37 383	2.17 386	1.30 378

NCCL2	2.27 400	2.27 356	2.28 389	2.27 388	2.28 409	2.28 388	2.28 410	2.27 367	2.28 402	2.28 375	2.28 408	2.29 387	2.28 408	2.28 402	2.29 410	2.28 410	2.28 387	2.28 410	2.27 386	2.28 412	2.28 390	2.28 409	2.28 409	2.28 409	2.28 393	2.28 412	2.11 384	2.28 413

HUF	2.22 396	2.33 357	2.24 386	2.35 392	2.07 403	2.45 395	2.11 407	2.42 375	2.13 399	2.19 371	2.15 406	2.10 384	2.09 404	2.27 401	2.04 406	2.08 403	2.44 393	2.12 406	2.38 392	2.18 408	2.29 391	2.22 405	2.12 406	2.12 406	2.52 397	2.10 408	2.22 387	2.15 409

STTStereo	2.30 401	2.34 358	2.26 388	2.37 393	2.23 406	2.40 392	2.35 411	2.20 365	2.33 403	2.28 375	2.31 410	2.19 385	2.37 409	2.20 395	2.31 411	2.23 409	2.38 391	2.25 409	2.33 391	2.27 411	2.39 393	2.27 408	2.31 410	2.29 410	2.37 394	2.32 413	2.34 392	2.26 412

AIO_rvc	2.25 399	2.35 359	2.10 382	2.47 396	2.17 405	2.54 396	2.15 408	2.32 372	2.21 400	2.29 378	2.28 408	2.33 393	2.09 404	2.26 400	2.14 407	2.08 403	2.49 395	2.09 405	2.53 396	2.14 407	2.34 392	2.23 406	2.14 407	2.18 407	2.19 392	2.15 409	2.35 393	2.22 410

AIO_test	2.22 396	2.36 360	2.10 382	2.47 396	2.15 404	2.54 396	2.06 406	2.27 367	2.09 398	2.29 378	2.13 405	2.30 388	2.09 404	2.25 398	2.15 408	1.95 401	2.52 396	2.08 404	2.32 390	2.21 410	2.20 388	2.26 407	2.05 405	2.06 404	2.40 395	2.16 410	2.52 396	2.05 408

UDGNet	1.97 386	2.43 361	1.67 361	2.46 395	1.70 392	2.44 394	1.69 393	2.34 374	1.63 383	2.35 384	1.67 393	2.37 394	1.67 391	1.68 380	1.64 392	1.67 391	2.44 393	1.64 392	2.43 393	1.67 393	2.43 395	1.66 390	1.67 390	1.63 395	2.43 396	1.66 396	2.42 395	1.66 394

FBW_ROB	2.04 390	2.50 362	1.75 368	2.45 394	1.78 394	2.40 392	1.74 394	2.47 376	1.77 388	2.37 385	1.81 396	2.30 388	1.80 394	1.78 384	1.88 404	1.80 395	2.41 392	1.77 394	2.43 393	1.83 398	2.39 393	1.81 398	1.76 393	1.75 397	2.56 401	1.75 400	2.30 391	1.74 397

FlowAnything	1.02 329	2.51 363	0.58 264	1.60 373	0.56 294	1.61 372	0.56 296	1.60 339	0.55 286	1.61 344	0.56 293	1.61 370	0.55 293	0.55 271	0.55 293	0.55 288	1.61 372	0.56 296	1.61 369	0.56 294	1.62 369	0.55 291	0.56 290	0.56 295	1.62 374	0.56 295	1.62 371	0.56 291

CroCo-Stereo	0.80 295	2.51 363	0.41 214	1.27 356	0.41 258	1.27 354	0.41 260	1.27 325	0.41 252	1.27 322	0.41 261	1.27 357	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	1.28 355	0.41 258	1.27 349	0.41 259	1.27 350	0.41 258	0.42 261	0.41 260	1.27 354	0.41 259	1.27 352	0.41 259
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LGtest1	1.99 387	2.55 365	1.62 358	2.54 398	1.61 387	2.54 396	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.49 387	1.61 390	2.49 395	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.62 390	2.54 397	1.61 390	2.54 396	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.54 398	1.61 391	2.54 397	1.61 391

LG-G_1	1.99 387	2.56 366	1.63 359	2.54 398	1.62 388	2.55 399	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.50 388	1.62 391	2.50 396	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.61 388	2.55 398	1.61 390	2.55 397	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.55 399	1.61 391	2.54 397	1.61 391

LG-G	1.99 387	2.56 366	1.63 359	2.54 398	1.62 388	2.55 399	1.61 388	2.51 377	1.61 380	2.50 388	1.62 391	2.50 396	1.61 388	1.61 376	1.61 389	1.61 387	2.55 397	1.61 388	2.55 398	1.61 390	2.55 397	1.61 387	1.61 385	1.61 392	2.55 399	1.61 391	2.54 397	1.61 391

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

MonStereo	1.66 379	2.63 369	1.46 351	1.99 384	1.41 385	2.03 385	1.39 383	2.04 364	1.43 374	1.94 357	1.40 384	1.92 378	1.37 381	1.38 370	1.39 379	1.39 383	1.99 383	1.38 386	2.04 383	1.41 387	2.02 382	1.37 382	1.39 379	1.38 387	1.99 384	1.38 384	2.01 383	1.39 386

MonStereo1	1.60 375	2.69 370	1.46 351	1.99 384	1.31 378	1.99 383	1.36 381	1.99 361	1.31 368	1.84 349	1.32 378	1.89 376	1.31 377	1.32 367	1.30 377	1.36 379	1.94 378	1.33 380	1.93 377	1.30 381	1.92 377	1.33 377	1.31 375	1.31 381	1.94 381	1.31 380	1.93 377	1.31 379

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

IGEV-FE	0.29 174	2.85 372	0.36 202	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 190	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 147	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.17 161

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 403	2.85 372	1.90 378	2.90 402	2.77 412	2.88 402	2.85 414	2.51 377	2.85 406	2.88 396	1.99 404	2.50 396	2.76 412	2.20 395	1.57 386	2.64 412	2.89 401	2.63 412	5.69 432	1.03 355	2.01 381	2.71 411	2.74 414	2.73 415	2.87 403	1.64 394	1.00 321	1.49 388
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	0.85 310	2.86 374	0.43 221	1.33 364	0.43 266	1.31 361	0.42 265	1.32 326	0.42 257	1.31 324	0.44 268	1.32 359	0.44 266	0.43 245	0.44 268	0.43 260	1.35 359	0.43 265	1.32 360	0.43 266	1.31 359	0.43 264	0.43 263	0.42 266	1.31 363	0.42 264	1.31 360	0.43 265

FC-DCNN v2	4.74 430	3.16 375	3.16 408	3.16 403	3.16 414	3.16 404	3.16 419	3.16 385	3.16 409	3.16 399	3.16 416	3.16 403	3.16 417	3.16 411	3.16 418	3.16 418	6.72 435	6.72 437	6.72 435	6.72 440	6.72 434	6.72 439	6.72 438	6.72 439	6.72 435	6.72 438	6.72 436	6.72 439

plain	1.96 385	3.33 376	1.04 320	3.24 405	1.04 356	3.24 405	1.04 356	3.26 386	1.05 348	3.26 401	1.13 365	3.27 404	1.06 357	1.05 344	1.05 356	1.05 357	3.28 402	1.05 357	3.29 402	1.06 359	3.30 402	1.05 354	1.05 354	1.06 361	3.30 405	1.06 358	3.30 404	1.06 357

4D-IteraStereo	0.67 276	3.40 377	1.05 322	0.71 297	0.83 326	0.47 258	0.27 195	0.47 223	0.27 192	0.35 175	0.26 195	0.68 290	0.84 326	0.41 238	0.54 291	0.89 333	0.74 299	0.88 334	0.73 300	0.87 335	0.42 235	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.36 203	0.28 200	0.68 289	0.90 339

MIF-Stereo (partial)	2.52 404	3.41 378	1.05 322	3.29 406	1.05 358	3.29 408	1.06 358	3.30 388	1.06 350	3.31 402	1.06 359	4.97 427	2.72 411	2.72 409	2.71 413	2.70 413	6.57 434	2.19 407	5.08 429	1.08 361	3.36 403	1.07 357	1.07 357	1.07 364	3.35 407	1.07 359	3.36 406	1.07 359

MM-Stereo_test1	1.85 384	3.50 379	1.61 357	2.12 386	1.47 386	2.14 386	1.47 387	2.33 373	1.53 378	2.12 368	1.54 387	2.19 385	1.53 385	1.54 374	1.53 385	1.53 386	2.20 386	1.54 387	2.24 385	1.57 389	2.21 389	1.49 385	1.59 384	1.49 390	2.15 391	1.52 389	2.15 385	1.54 389

DPSNet	3.67 412	3.61 380	3.62 414	3.64 409	3.61 424	3.64 410	3.65 424	3.64 400	3.67 416	3.67 405	3.65 422	3.68 407	3.69 427	3.69 422	3.69 429	3.68 425	3.70 406	3.70 424	3.69 408	3.69 426	3.71 408	3.69 421	3.67 422	3.69 427	3.68 411	3.67 423	3.68 409	3.67 420

UniTT-Stereo	2.12 395	3.66 381	1.10 326	3.48 408	1.15 366	3.57 409	1.11 362	3.44 396	1.16 358	3.52 403	1.16 367	3.50 405	1.16 368	1.10 347	1.13 365	1.15 364	3.61 404	1.17 368	3.64 403	1.12 365	3.58 405	1.12 361	1.12 362	1.17 373	3.53 408	1.18 369	3.52 407	1.18 370

RAStereo	2.24 398	3.70 382	1.18 337	3.73 412	1.18 372	3.69 411	1.19 370	3.73 401	1.24 365	3.72 406	1.21 376	3.76 409	1.20 373	1.20 359	1.20 372	1.20 371	3.74 409	1.20 372	3.75 409	1.21 376	3.77 409	1.21 372	1.21 372	1.21 377	3.82 412	1.21 376	3.82 411	1.21 373

NLSM1	2.82 406	3.85 383	2.57 394	3.19 404	2.46 410	3.28 407	2.38 412	3.29 387	2.42 404	3.20 400	2.64 411	3.14 402	2.62 410	2.46 406	2.44 412	2.51 411	3.31 403	2.53 411	3.17 401	2.47 413	3.27 401	2.33 410	2.65 411	2.61 414	3.22 404	2.55 414	3.31 405	2.39 414

vfmstereo	1.26 356	3.86 384	2.59 398	1.25 351	0.87 329	1.25 351	0.87 333	3.44 396	0.87 326	1.22 315	0.86 330	1.21 347	0.86 329	0.89 322	0.87 331	0.86 325	1.26 348	0.86 330	1.26 347	0.86 331	1.26 348	0.85 327	0.85 328	0.85 332	1.25 350	0.86 331	1.26 350	0.87 328

17500	1.28 359	3.87 385	2.65 401	1.26 353	0.86 328	1.29 359	0.90 339	3.39 391	0.88 330	1.23 318	0.91 338	1.22 351	0.91 339	0.87 319	0.88 335	0.91 338	1.28 355	0.88 334	1.27 349	0.86 331	1.29 357	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

onlyftn100k	1.27 358	3.94 386	2.58 395	1.26 353	0.87 329	1.29 359	0.87 333	3.39 391	0.88 330	1.22 315	0.88 337	1.21 347	0.88 332	0.86 315	0.88 335	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.88 339	1.27 350	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.86 331	1.27 352	0.88 330

test12345	1.26 356	3.94 386	2.55 393	1.25 351	0.87 329	1.25 351	0.87 333	3.34 389	0.85 324	1.20 308	0.87 333	1.24 354	0.89 336	0.86 315	0.87 331	0.87 327	1.26 348	0.87 331	1.26 347	0.87 335	1.26 348	0.86 328	0.86 329	0.86 333	1.26 352	0.87 333	1.25 349	0.87 328

sCroCo_RVC	2.76 405	4.00 388	1.82 370	4.00 416	1.83 395	3.98 417	1.82 397	3.99 404	1.81 389	4.14 414	2.76 412	4.13 418	1.82 396	1.83 385	1.83 396	1.82 396	4.01 414	1.82 397	3.98 412	1.86 400	4.00 414	1.82 399	1.83 396	1.84 399	4.02 418	1.81 401	4.00 415	1.83 400

DNSM	2.31 402	4.05 389	3.13 405	2.62 401	1.85 399	2.62 401	1.85 402	3.98 402	1.85 390	2.55 390	1.85 398	2.55 399	1.85 398	1.85 388	1.85 398	1.85 398	2.62 400	1.85 398	2.62 400	1.85 399	2.62 399	1.85 400	1.85 398	1.85 400	2.63 402	1.85 405	2.63 400	1.85 401

25000	1.28 359	4.06 390	2.65 401	1.27 356	0.87 329	1.27 354	0.86 331	3.39 391	0.87 326	1.21 310	0.87 333	1.21 347	0.86 329	0.91 323	0.88 335	0.89 333	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.86 331	1.27 350	0.90 339	0.88 332	0.88 337	1.28 360	0.88 335	1.27 352	0.88 330

sAnonymous2	2.87 407	4.16 391	1.89 376	4.26 421	1.87 400	4.23 420	1.92 403	4.17 405	1.94 396	4.16 415	1.92 402	4.20 419	1.92 402	1.96 391	1.86 399	1.87 399	4.25 418	1.90 402	4.23 418	1.91 404	4.26 417	1.93 402	1.89 402	1.90 401	4.07 420	1.91 406	5.09 431	1.93 406

CroCo_RVC	2.87 407	4.16 391	1.89 376	4.26 421	1.87 400	4.23 420	1.92 403	4.17 405	1.94 396	4.16 415	1.92 402	4.20 419	1.92 402	1.96 391	1.86 399	1.87 399	4.25 418	1.90 402	4.23 418	1.91 404	4.26 417	1.93 402	1.89 402	1.90 401	4.07 420	1.91 406	5.09 431	1.93 406

test_1	0.65 271	4.37 393	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

test-3	0.78 294	4.38 394	1.80 369	0.62 284	0.49 284	0.62 289	0.50 288	1.86 350	0.64 297	0.69 250	0.52 289	0.66 285	0.38 245	0.58 275	0.57 297	0.46 264	0.66 286	0.46 268	0.50 269	0.44 268	0.48 253	0.58 293	0.54 286	0.60 302	0.70 295	0.46 270	0.48 255	0.50 283

CC-Net-ROB	1.51 371	4.40 395	1.69 363	1.39 369	1.40 381	1.37 364	1.40 386	1.36 329	1.39 371	1.41 333	1.36 380	1.35 361	1.38 382	1.39 371	1.39 379	1.36 379	1.36 362	1.35 381	1.39 363	1.39 384	1.37 362	1.36 381	1.41 382	1.48 389	1.39 367	1.42 388	1.35 362	1.35 380

PS-NSSS	1.48 370	4.46 396	1.35 345	1.35 365	1.35 380	1.41 367	1.34 380	1.36 329	1.35 370	1.40 332	1.35 379	1.33 360	1.35 379	1.37 369	1.40 381	1.35 378	1.35 359	1.35 381	1.39 363	1.44 388	1.35 360	1.34 379	1.35 377	1.38 387	1.35 364	1.33 381	1.34 361	1.38 384

MLG-Stereo_test3	3.87 416	4.64 397	3.29 410	5.17 431	3.23 417	4.83 427	3.02 415	4.95 412	3.22 410	4.31 418	3.33 420	5.08 429	3.20 418	3.23 413	2.77 414	3.20 420	4.99 428	3.24 418	4.93 426	2.94 415	4.82 426	3.33 417	3.33 418	3.29 420	5.19 430	3.02 416	5.08 429	2.93 417

MLG-Stereo_test1	3.87 416	4.67 398	3.29 410	5.26 432	3.25 418	5.04 430	3.11 417	4.43 407	3.27 412	5.02 429	3.21 417	4.71 425	3.10 416	3.22 412	3.06 416	2.98 417	5.03 429	3.18 416	4.95 427	2.94 415	4.70 425	3.32 415	3.30 417	3.27 419	5.17 429	3.08 418	5.02 427	2.85 416

MyStereo04	0.76 292	4.78 399	0.62 275	0.63 286	0.54 291	0.65 291	0.56 296	0.61 253	0.58 292	0.61 245	0.56 293	0.63 283	0.57 296	0.63 283	0.60 299	0.60 294	0.64 284	0.56 296	0.63 290	0.58 296	0.63 284	0.62 300	0.55 287	0.60 302	0.63 290	0.57 296	0.64 286	0.58 294

TestStereo	4.92 431	4.80 400	4.98 418	4.82 427	4.97 435	4.91 429	4.78 436	4.80 410	4.88 436	4.78 424	4.80 435	4.99 428	4.81 435	4.83 432	4.87 436	4.97 436	4.93 426	5.01 435	5.03 428	4.90 435	5.02 428	5.02 433	5.06 433	5.04 436	4.93 427	4.89 435	5.01 426	5.09 435

20000	1.31 361	4.85 401	2.60 400	1.28 360	0.88 333	1.28 357	0.87 333	3.42 394	0.87 326	1.22 315	0.87 333	1.22 351	0.91 339	0.88 321	0.87 331	0.88 329	1.28 355	0.87 331	1.28 356	0.86 331	1.27 350	0.88 331	0.89 336	0.88 337	1.29 362	0.91 340	1.28 358	0.88 330

15000	1.31 361	4.92 402	2.58 395	1.27 356	0.88 333	1.27 354	0.87 333	3.42 394	0.86 325	1.21 310	0.86 330	1.24 354	0.88 332	0.86 315	0.86 330	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.87 335	1.27 350	0.88 331	0.88 332	0.88 337	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

Anonymous3	3.36 409	4.93 403	2.20 384	4.92 428	2.23 406	4.90 428	2.23 409	4.89 411	2.24 401	4.95 427	2.21 407	4.91 426	2.21 407	2.18 394	2.22 409	2.22 408	4.86 425	2.20 408	4.90 425	2.20 409	4.96 427	2.21 404	2.21 408	2.21 408	6.30 434	2.21 411	4.90 424	2.23 411

MLG-Stereo_test2	3.86 415	4.96 404	3.13 405	4.65 426	3.27 419	5.17 432	3.07 416	5.01 413	3.01 407	4.93 426	3.03 414	4.56 424	3.32 420	3.26 415	3.33 420	3.30 421	5.17 430	3.19 417	4.86 424	2.96 418	5.04 429	3.25 414	2.67 412	3.15 417	4.98 428	3.05 417	4.59 422	3.30 419

NLCSM	3.61 411	5.05 405	3.36 413	4.13 418	3.31 420	3.91 413	3.26 420	3.98 402	3.24 411	4.08 413	3.06 415	3.95 414	3.25 419	3.25 414	3.10 417	3.17 419	4.20 417	3.08 414	4.16 416	3.24 420	4.26 417	3.46 419	3.14 416	3.19 418	4.02 418	3.24 419	4.21 419	3.17 418

DispFullNet	4.96 432	5.67 406	3.30 412	5.01 429	3.21 416	4.50 424	3.11 417	4.43 407	3.44 415	4.60 422	3.46 421	5.13 430	3.44 421	3.53 418	3.20 419	2.87 416	4.80 424	3.15 415	4.70 422	4.83 434	9.02 439	5.98 436	5.95 437	6.21 438	8.84 440	5.85 437	9.76 441	5.91 437

HCRNet	0.71 286	6.06 407	3.15 407	0.50 263	0.22 180	0.21 159	0.15 152	3.04 384	0.34 225	0.43 215	0.33 235	0.43 243	0.33 232	0.15 119	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.17 160	0.47 254	0.20 178	0.21 154	0.16 157	0.32 224	0.33 233	0.50 264	0.33 234	0.49 263	0.28 202

SGM-Forest	5.07 433	6.74 408	4.17 415	6.46 435	4.68 434	6.21 436	4.38 434	6.00 417	4.14 428	5.84 432	4.44 434	6.28 434	4.16 433	3.92 427	4.56 435	4.60 435	6.15 432	4.27 432	6.12 434	4.31 433	5.99 433	4.27 429	3.92 428	4.27 433	6.13 433	4.10 434	6.18 433	4.49 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 283	6.91 409	0.46 230	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	0.46 221	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

SA	3.93 418	7.22 410	4.74 416	4.15 419	3.88 430	3.70 412	4.02 433	6.67 424	3.95 422	3.64 404	3.74 424	3.63 406	3.00 414	3.51 417	3.68 428	3.68 425	3.73 408	3.71 425	3.64 403	3.48 421	3.58 405	2.97 413	3.69 423	3.61 422	3.55 410	3.42 420	3.64 408	3.79 428

cross-raft	4.43 425	7.31 411	6.46 424	4.47 423	3.95 431	4.46 423	3.95 431	6.70 425	3.97 423	4.41 419	3.82 427	4.38 422	3.94 431	3.95 428	3.95 433	3.95 429	4.45 422	3.95 429	4.46 421	3.95 430	4.46 422	3.95 426	3.95 429	3.94 431	4.40 422	3.95 432	4.45 421	3.95 430

RAFT+CT+SA	4.43 425	7.34 412	6.71 426	5.01 429	4.38 433	4.40 422	3.85 429	6.15 421	4.30 433	4.89 425	3.26 418	4.49 423	3.01 415	4.53 431	3.36 421	3.65 424	3.64 405	4.39 433	3.94 411	4.28 432	4.44 421	4.30 430	4.24 432	4.52 434	3.90 415	3.85 430	4.89 423	4.00 431

test-1	4.11 419	7.65 413	4.93 417	3.65 410	3.58 422	4.70 426	3.74 428	4.73 409	4.06 424	3.72 406	4.11 432	3.70 408	3.49 422	3.36 416	3.65 424	4.17 433	3.92 412	4.04 431	4.19 417	3.75 427	4.69 424	4.18 428	3.88 426	3.90 429	4.73 424	3.77 428	3.12 403	3.68 423

Sa-1000	3.84 414	7.71 414	6.81 429	4.15 419	2.86 413	3.27 406	3.87 430	5.99 416	4.35 434	2.78 394	3.71 423	3.88 410	3.56 423	3.88 425	3.64 422	2.71 414	3.72 407	3.27 419	3.67 407	3.15 419	3.51 404	3.36 418	2.70 413	3.49 421	3.32 406	3.76 427	2.87 402	3.76 427

raft_robust	4.19 424	7.78 415	6.08 422	3.30 407	3.85 429	4.03 418	3.73 427	6.25 423	3.30 414	4.44 420	3.28 419	4.01 415	3.82 430	4.29 430	3.70 430	4.01 430	4.48 423	3.42 420	4.11 414	3.76 428	4.05 415	3.32 415	3.85 425	3.82 428	4.71 423	3.83 429	4.09 416	3.80 429

TestStereo1	4.11 419	7.79 416	6.72 427	3.93 413	3.81 427	3.96 415	3.58 422	6.96 427	3.74 419	3.90 408	3.76 425	3.89 411	3.57 424	3.70 423	3.66 425	3.34 422	3.80 410	3.62 421	3.66 405	3.68 424	3.91 411	3.70 422	3.65 420	3.67 424	3.88 413	3.53 421	3.89 412	3.68 423

SA-5K	4.11 419	7.79 416	6.72 427	3.93 413	3.81 427	3.96 415	3.58 422	6.96 427	3.74 419	3.90 408	3.76 425	3.89 411	3.57 424	3.70 423	3.66 425	3.34 422	3.80 410	3.62 421	3.66 405	3.68 424	3.91 411	3.70 422	3.65 420	3.67 424	3.88 413	3.53 421	3.89 412	3.68 423

TESTraft	4.16 423	8.03 418	6.81 429	3.99 415	3.68 425	3.93 414	3.70 426	6.86 426	3.69 417	3.93 410	3.88 430	3.93 413	3.59 426	3.65 421	3.64 422	3.68 425	3.92 412	3.72 426	3.92 410	3.57 423	3.84 410	3.70 422	3.71 424	3.67 424	3.91 416	3.74 425	3.92 414	3.67 420

test_4	4.11 419	8.05 419	6.64 425	4.52 424	3.68 425	3.00 403	3.40 421	6.21 422	3.29 413	4.07 412	3.84 428	4.04 416	3.76 429	3.56 420	3.67 427	3.76 428	4.04 415	3.79 427	4.10 413	3.53 422	3.98 413	3.74 425	3.55 419	3.61 422	3.94 417	3.75 426	3.73 410	3.73 426

SGM+DAISY	6.35 435	8.16 420	5.14 420	8.12 439	5.08 437	8.12 439	5.16 437	8.01 430	5.18 438	7.92 437	5.14 436	7.89 438	5.14 436	4.95 433	5.33 437	5.32 437	8.14 438	5.16 436	8.16 438	5.16 436	8.21 437	5.19 434	5.12 434	5.12 437	8.18 439	5.24 436	8.12 439	5.11 436

RAFT_CTSACE	4.43 425	8.26 421	6.10 423	4.62 425	4.01 432	4.54 425	3.65 424	6.09 418	3.93 421	4.64 423	4.14 433	4.26 421	4.13 432	3.91 426	3.88 431	4.06 432	4.30 420	4.03 430	4.27 420	3.92 429	4.26 417	3.67 420	3.91 427	4.16 432	4.82 425	4.08 433	4.20 418	3.67 420

CFNet_RVC	0.93 315	8.54 422	0.41 214	0.56 272	0.37 245	0.56 280	0.37 248	0.50 234	0.40 248	0.56 239	5.24 437	0.56 275	0.34 233	0.40 237	0.41 260	0.34 231	0.53 271	0.40 255	0.56 282	0.38 249	0.52 266	0.40 256	0.40 256	0.41 260	0.56 279	0.40 258	0.56 276	0.40 257

U	5.23 434	8.71 423	2.75 403	8.64 440	2.76 411	8.65 440	2.79 413	8.67 433	2.79 405	8.70 439	2.79 413	8.70 439	2.79 413	2.79 410	2.80 415	2.80 415	8.84 439	2.82 413	8.82 439	2.89 414	8.84 438	2.83 412	2.83 415	2.82 416	8.87 441	2.83 415	8.84 440	2.83 415

MCSU-Stereo	1.22 346	8.85 424	7.17 432	0.42 233	0.29 215	0.41 233	0.29 220	8.80 435	0.30 210	0.42 212	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.30 204	0.29 216	0.29 212	0.41 233	0.29 213	0.41 232	0.29 215	0.41 224	0.29 218	0.29 210	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.30 224

test_5	4.51 428	8.85 424	5.35 421	3.66 411	3.56 421	5.10 431	4.47 435	6.14 419	4.07 425	4.96 428	3.87 429	5.14 431	4.17 434	3.53 418	4.39 434	4.53 434	4.15 416	3.62 421	4.74 423	2.94 415	3.63 407	4.53 432	4.20 431	4.54 435	4.86 426	3.68 424	4.95 425	4.06 432

testmc14	1.23 351	8.86 426	7.15 431	0.43 236	0.30 223	0.41 233	0.29 220	9.05 436	0.34 225	0.42 212	0.30 222	0.41 234	0.29 213	0.32 208	0.30 222	0.29 212	0.42 238	0.30 220	0.42 241	0.30 223	0.41 224	0.30 222	0.30 220	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.29 217

pcwnet_v2	1.01 326	9.73 427	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.38 187	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.61 439	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

CFNet_pseudo	1.01 326	9.78 428	0.29 185	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.50 438	0.29 216	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

RAFT	6.60 436	9.99 429	8.33 436	7.21 438	6.55 438	5.95 435	5.87 438	8.70 434	5.02 437	5.10 430	6.69 438	7.06 437	6.94 439	6.17 436	7.09 440	6.84 438	6.47 433	4.72 434	5.60 430	5.60 437	5.11 430	5.97 435	6.93 439	6.89 440	7.16 436	7.08 441	6.58 435	6.66 438

ccs_rob	1.00 321	10.06 430	0.31 194	0.44 239	0.31 227	0.43 248	0.31 230	0.43 213	0.32 218	0.45 218	0.32 229	1.20 344	0.31 223	7.02 437	0.31 226	0.31 222	0.44 246	0.31 224	0.44 247	0.32 229	0.44 240	0.31 225	0.32 224	0.32 228	0.44 245	0.32 229	0.43 241	0.31 228

UCFNet_RVC	1.03 331	10.10 431	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.39 226	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.29 213	9.62 440	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.39 216	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.39 221	0.28 200	0.38 208	0.29 217

StereoVision	3.44 410	10.12 432	1.68 362	5.44 433	2.26 408	5.87 433	1.97 405	5.17 414	1.31 368	5.80 431	1.56 388	5.62 432	1.84 397	1.97 393	1.91 405	1.84 397	4.98 427	1.32 377	5.60 430	1.71 396	5.35 432	1.73 397	1.97 404	1.96 403	5.40 431	1.65 395	5.08 429	1.76 399

MaDis-Stereo	3.69 413	10.19 433	2.01 381	6.09 434	2.01 402	5.94 434	1.82 397	6.14 419	1.85 390	6.59 434	1.82 397	6.01 433	1.81 395	1.83 385	1.83 396	2.02 402	5.87 431	1.79 396	5.93 433	2.06 406	4.63 423	1.67 391	1.84 397	2.08 405	5.90 432	1.66 396	6.34 434	1.87 402

123456	1.51 371	10.29 434	2.58 395	1.28 360	0.89 336	1.28 357	0.88 338	3.50 399	0.87 326	1.23 318	0.87 333	1.23 353	0.87 331	0.87 319	0.87 331	0.87 327	1.28 355	0.87 331	1.28 356	0.87 335	1.29 357	0.88 331	0.87 331	0.87 335	1.28 360	0.87 333	1.28 358	0.88 330

vfm_20000	1.53 374	10.82 435	2.59 398	1.27 356	0.88 333	1.26 353	0.86 331	3.38 390	0.88 330	1.21 310	0.86 330	1.21 347	0.88 332	0.86 315	0.88 335	0.88 329	1.27 350	0.88 334	1.27 349	0.88 339	1.27 350	0.88 331	0.86 329	0.86 333	1.27 354	0.88 335	1.27 352	0.88 330

test_3	4.55 429	10.96 436	7.69 435	4.04 417	3.60 423	4.10 419	3.98 432	7.94 429	4.56 435	3.99 411	4.03 431	4.08 417	3.74 428	3.99 429	3.91 432	4.05 431	4.33 421	3.89 428	4.14 415	4.00 431	4.11 416	4.02 427	4.01 430	3.91 430	3.53 408	3.94 431	4.19 417	4.20 433

test-v	7.17 437	11.53 437	7.63 433	7.17 436	6.87 439	7.48 437	6.90 439	8.14 431	6.88 439	6.93 435	7.42 439	7.05 435	6.14 437	6.05 434	6.86 438	6.99 439	7.60 436	6.75 438	6.90 436	6.66 438	7.83 435	6.36 437	5.89 435	7.34 441	7.19 437	6.75 439	7.52 437	6.77 440

test-2	7.17 437	11.53 437	7.63 433	7.17 436	6.87 439	7.48 437	6.90 439	8.14 431	6.88 439	6.93 435	7.42 439	7.05 435	6.14 437	6.05 434	6.86 438	6.99 439	7.60 436	6.75 438	6.90 436	6.66 438	7.83 435	6.36 437	5.89 435	7.34 441	7.19 437	6.75 439	7.52 437	6.77 440

rafts_anoy	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

raft+_RVC	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

raftrobust	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

CasAABBNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

RALCasStereoNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

RALAANet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

MSMDNet	20.00 440	20.00 439	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 441	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 442	20.00 442	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 440	20.00 442	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 444	20.00 442	20.00 443	20.00 442	20.00 443

MANE	18.41 439	23.00 446	16.00 441	22.00 448	15.00 441	22.00 448	15.00 441	22.00 448	15.00 441	21.00 448	15.00 441	22.00 447	15.00 440	15.00 441	17.00 441	15.00 441	23.00 447	15.00 440	22.00 447	15.00 441	23.00 447	15.00 440	18.00 440	15.00 443	24.00 449	17.00 442	24.00 449	16.00 442

AF-Net	2.06 394	25.73 447	1.18 337	1.12 340	1.16 369	1.16 341	1.19 370	1.10 310	1.17 361	1.15 299	1.14 366	1.11 335	1.16 368	1.16 357	1.14 366	1.11 361	1.15 336	1.13 365	1.21 345	1.17 371	1.11 330	1.21 372	1.17 366	1.17 373	1.17 345	1.11 365	1.20 347	1.13 366

MoCha-V2	1.75 380	27.02 448	0.72 281	0.92 309	0.69 313	0.89 312	0.69 317	0.92 286	0.71 312	0.87 271	0.69 315	0.88 312	0.68 313	0.70 303	0.68 316	0.69 311	0.90 311	0.69 316	0.92 315	0.69 315	0.92 308	0.71 318	0.70 316	0.67 313	0.88 312	0.71 320	0.92 311	0.68 314

fast-reg	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

Reg-Stereo(zero)	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

FLISNet	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

CoSv	37.00 447	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 449	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 449	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 451	37.00 450	37.00 450	37.00 450	37.00 450

CBMV	101.59 452	71.60 453	48.40 454	72.70 454	49.00 454	79.60 454	48.40 454	80.90 454	46.90 453	68.90 453	49.00 454	78.00 453	572.10 462	49.50 453	51.30 453	48.40 453	72.20 452	639.60 462	79.40 452	48.90 454	79.50 452	51.40 452	52.30 453	48.30 456	80.20 454	49.10 454	79.60 455	47.60 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 451	72.66 454	46.52 453	70.00 453	44.89 453	64.24 453	43.75 453	73.65 453	48.92 454	72.70 454	42.40 453	60.70 452	50.23 452	50.07 454	67.69 454	68.60 454	83.13 453	47.77 452	82.48 453	46.00 453	95.93 453	53.44 453	50.66 452	45.00 455	84.99 455	53.64 455	79.01 454	52.07 455

MeshStereo	151.99 453	131.36 455	140.69 455	151.38 455	151.40 456	150.79 455	151.72 456	149.36 455	159.46 456	146.42 455	150.73 456	149.06 457	176.22 454	143.94 456	133.10 457	133.45 457	153.30 455	154.22 455	154.67 455	153.95 457	156.90 456	156.53 457	160.21 455	162.72 458	154.57 456	160.59 457	153.47 456	163.50 457
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	252.48 456	202.00 456	361.00 460	502.00 460	324.00 460	321.00 457	482.00 463	423.00 460	227.00 460	201.00 457	273.00 460	101.00 454	207.00 455	198.00 457	183.00 459	181.00 459	221.00 457	232.00 459	477.00 458	220.00 459	111.00 454	100.00 454	219.00 457	214.00 459	204.00 458	211.00 459	200.00 458	222.00 460

MGS-Stereo	264.93 457	208.00 457	362.00 461	512.00 461	350.00 461	326.00 458	443.00 462	410.00 459	210.00 457	232.00 459	215.00 457	125.00 455	217.00 456	216.00 459	127.00 456	122.00 456	223.00 458	230.00 457	487.00 460	255.00 460	250.00 458	223.00 459	272.00 459	228.00 462	241.00 459	220.00 461	214.00 459	235.00 461

EGLCR-Stereo	276.81 458	209.00 458	366.00 462	514.00 462	354.00 462	336.00 459	422.00 460	440.00 461	220.00 459	231.00 458	245.00 459	135.00 456	237.00 458	218.00 460	197.00 460	222.00 461	223.00 458	230.00 457	487.00 460	255.00 460	250.00 458	273.00 460	272.00 459	228.00 462	241.00 459	220.00 461	214.00 459	235.00 461

DLCB_ROB	280.78 459	376.74 459	215.59 457	376.74 457	215.59 457	376.74 460	215.59 457	366.42 458	218.39 458	366.42 460	218.39 458	366.42 459	218.39 457	209.96 458	219.76 461	219.38 460	376.72 460	216.43 456	376.72 457	216.43 458	376.72 460	216.43 458	216.14 456	216.14 461	376.69 462	217.67 460	376.69 462	217.67 459

DF_test	168.38 454	396.55 460	180.19 456	193.64 456	133.63 455	193.53 456	141.18 455	219.97 456	133.80 455	188.12 456	133.62 455	187.99 458	133.61 453	133.68 455	133.47 458	133.49 458	193.64 456	133.70 454	193.74 456	133.73 456	193.58 457	133.90 456	133.51 454	133.58 457	193.57 457	133.62 456	193.54 457	139.69 456

NOSS_ROB	248.11 455	409.00 461	288.00 458	412.00 458	280.00 458	411.00 461	288.00 458	356.00 457	275.00 461	379.00 461	303.00 461	415.00 460	278.00 459	260.00 461	104.00 455	103.00 455	126.00 454	108.00 453	118.00 454	98.00 455	126.00 455	104.00 455	268.00 458	216.00 460	279.00 461	201.00 458	288.00 461	206.00 458

LE_ROB	387.11 460	453.07 462	321.39 459	500.23 459	323.05 459	493.99 462	324.56 459	477.63 462	322.28 462	465.51 462	322.97 462	486.37 461	334.17 460	305.26 462	320.63 462	327.66 462	476.08 461	315.70 460	483.76 459	335.15 462	469.64 461	309.74 461	315.90 461	318.85 464	498.41 463	328.85 463	491.00 463	330.08 463

SGM-ForestM	522.49 461	676.08 463	448.56 463	638.17 463	433.15 463	639.59 463	427.03 461	617.52 463	439.90 463	604.63 463	429.02 463	611.68 462	432.74 461	420.18 463	451.96 463	465.85 463	601.06 462	403.73 461	659.15 462	405.50 463	669.64 462	437.21 462	455.85 462	425.66 465	689.82 464	481.65 464	662.43 464	479.61 464

CBMV_ROB	1133.35 462	1280.38 464	976.92 464	1317.57 464	1021.62 464	1282.66 464	1022.22 464	1213.88 464	982.57 464	1194.12 464	975.90 464	1357.87 463	1090.02 463	943.32 464	1021.85 464	1006.47 464	1309.01 463	986.29 463	1499.40 463	986.35 464	1359.35 463	975.96 463	975.21 463	969.30 466	1337.82 465	1042.34 465	1398.25 465	1073.86 465

111111	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

SGD-Stereo	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-Stereo++	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

IGEV-Stereo+	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

anonymousdsp2	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

anonymousdsp	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

AMNet	10000000.00 463	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 465	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 467	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466	10000000.00 466

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

ASD4																								0.20 175

Low-res two-view benchmark