Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 277	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 254	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 46	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	1.63 332	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 286	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 286	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	1.46 285	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 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 327	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	1.32 277	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 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 327	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 339	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 336	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ADCRef	0.13 80	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 330	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 319	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 230	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 229	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	0.61 235	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 237	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 230	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 229	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 58	0.05 37	0.61 235	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 267	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 230	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 233	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 308	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

BEATNet-Init1	0.15 94	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 315	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 94	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 315	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 47	0.07 52

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 90	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 49	0.06 49

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

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

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

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 56	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 56	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 50	0.08 49	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.22 121	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 341	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 100	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.11 67	0.11 77	0.11 68	0.11 77

MatchStereo	0.27 132	0.12 66	2.51 345	0.12 71	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 334	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 54	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
JetBlue	0.23 123	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 104	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 100	3.07 342	0.12 103	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 107	0.13 106	0.12 72	0.12 105	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 109	0.12 100	0.14 113	0.13 73	0.12 103	0.12 73	0.11 77

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 56	0.12 72	0.16 120	0.21 120	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 162	0.12 73	0.09 56

GMStereo	0.14 89	0.13 69	0.14 82	0.14 87	0.14 113	0.14 87	0.14 110	0.14 62	0.14 111	0.14 72	0.14 111	0.14 87	0.14 113	0.14 99	0.14 113	0.14 112	0.14 86	0.14 113	0.14 86	0.14 113	0.14 86	0.14 113	0.14 110	0.14 113	0.14 86	0.14 111	0.14 88	0.14 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 109	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 234	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 275	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 267	0.09 57	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.09 56

over-6	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

over v1	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

over-8	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 68	0.10 62

over-9	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.09 55	0.14 62	0.09 56	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.13 89	0.09 56	0.10 58	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 56

anonymous	0.09 39	0.14 71	0.13 77	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.14 62	0.07 49	0.09 43	0.07 50	0.09 55	0.07 51	0.13 89	0.07 48	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.09 55	0.07 50	0.09 54	0.07 52

S2M2_L	0.13 80	0.14 71	0.10 46	0.14 87	0.10 59	0.15 96	0.10 59	0.30 137	0.10 59	0.14 72	0.17 120	0.14 87	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 86	0.10 58	0.14 86	0.10 60	0.14 86	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 93	0.10 59	0.14 88	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CCAANet	0.15 94	0.14 71	0.14 82	0.14 87	0.14 113	0.14 87	0.16 122	0.14 62	0.21 138	0.14 72	0.23 147	0.14 87	0.14 113	0.14 99	0.14 113	0.14 112	0.14 86	0.14 113	0.14 86	0.14 113	0.14 86	0.14 113	0.14 110	0.14 113	0.14 86	0.14 111	0.14 88	0.16 119

CIPLG	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.12 82	0.12 102	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.12 103	0.15 93	0.12 103	0.15 96	0.12 101

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.14 87	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 86	0.11 77	0.14 86	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 86	0.11 77	0.14 88	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.14 87	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 86	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 86	0.11 77	0.14 88	0.11 77

IPLGR	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.14 62	0.13 106	0.15 78	0.11 74	0.14 87	0.12 105	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 86	0.11 77	0.14 86	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.12 103	0.15 93	0.11 77	0.14 88	0.11 77

PDISCO_ROB	0.50 202	0.15 78	0.11 62	0.16 103	3.16 358	0.13 74	0.12 102	0.14 62	0.12 100	0.15 78	0.11 74	2.55 343	0.11 75	2.20 342	0.13 107	0.12 100	0.16 103	0.10 58	0.14 86	0.12 105	0.15 96	0.12 103	0.12 100	0.12 103	0.15 93	0.10 59	2.75 345	0.09 56

TS12	0.33 156	0.16 83	1.86 328	0.16 103	0.14 113	0.15 96	0.14 110	1.78 303	0.21 138	0.15 78	0.14 111	0.15 97	0.16 120	1.83 334	0.18 132	0.20 134	0.14 86	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 96	0.14 113	0.12 100	0.09 56	0.15 93	0.10 59	0.10 56	0.13 110

ITSA-stereo	0.21 119	0.16 83	0.12 68	0.16 103	0.13 109	0.18 109	0.14 110	0.16 79	1.89 347	0.16 91	0.12 103	0.17 110	0.12 105	0.13 89	0.13 107	0.13 106	0.17 108	0.13 109	0.17 106	0.12 105	0.16 103	0.12 103	0.12 100	0.12 103	0.17 107	0.12 103	0.16 103	0.12 101

IPLGR_C	0.13 80	0.16 83	0.14 82	0.15 96	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 72	0.11 74	0.14 87	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 86	0.11 77	0.14 86	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 86	0.11 77	0.15 96	0.11 77

ACRE	0.13 80	0.16 83	0.12 68	0.14 87	0.11 75	0.14 87	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 72	0.11 74	0.14 87	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 86	0.11 77	0.14 86	0.11 75	0.14 86	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.14 86	0.11 77	0.14 88	0.11 77

ICVP	0.13 80	0.16 83	0.11 62	0.16 103	0.11 75	0.16 105	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 91	0.11 74	0.16 106	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 103	0.11 77	0.16 103	0.11 75	0.16 103	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.16 104	0.11 77	0.16 103	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
F4.4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 119	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F5.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F8.5	0.12 66	0.17 88	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.15 104	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_6	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.10 59	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

HSM	0.14 89	0.17 88	0.11 62	0.17 108	0.11 75	0.17 107	0.12 102	0.17 83	0.11 74	0.17 95	0.11 74	0.17 110	0.11 75	0.12 82	0.12 102	0.12 100	0.17 108	0.12 105	0.17 106	0.12 105	0.17 107	0.12 103	0.12 100	0.12 103	0.17 107	0.12 103	0.17 107	0.12 101

FORCE_4.6	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.10 59	0.13 75	0.10 62

FORCE_9	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

FORCE_8	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.18 127	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

F7	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 74	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 74	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 75	0.11 77

DDVS	0.15 94	0.18 96	0.13 77	0.18 111	0.13 109	0.19 114	0.13 107	0.18 92	0.13 106	0.18 98	0.13 109	0.18 113	0.13 111	0.13 89	0.13 107	0.13 106	0.18 112	0.13 109	0.18 110	0.13 111	0.18 109	0.13 109	0.13 107	0.10 62	0.19 113	0.14 111	0.19 111	0.13 110

ProNet	0.12 66	0.18 96	0.11 62	0.14 87	0.10 59	0.14 87	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 72	0.10 61	0.14 87	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 95	0.10 58	0.14 86	0.10 60	0.14 86	0.10 61	0.11 73	0.10 62	0.15 93	0.10 59	0.14 88	0.10 62

SFCPSM	0.23 123	0.18 96	0.13 77	0.18 111	0.12 104	0.18 109	0.80 288	0.17 83	0.12 100	0.88 233	0.12 103	0.17 110	0.12 105	0.13 89	0.12 102	0.12 100	0.18 112	0.12 105	0.18 110	0.12 105	1.18 298	0.13 109	0.12 100	0.12 103	0.18 110	0.13 109	0.18 109	0.12 101

DeepPruner_ROB	0.15 94	0.18 96	0.12 68	0.18 111	0.12 104	0.18 109	0.12 102	0.18 92	0.13 106	0.18 98	0.12 103	0.18 113	0.12 105	0.13 89	0.12 102	0.13 106	0.18 112	0.13 109	0.18 110	0.12 105	0.19 113	0.12 103	0.13 107	0.12 103	0.18 110	0.12 103	0.18 109	0.12 101

ELAS_RVC	0.14 89	0.18 96	0.11 62	0.19 114	0.11 75	0.18 109	0.13 107	0.16 79	0.11 74	0.17 95	0.11 74	0.14 87	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 100	0.17 108	0.10 58	0.18 110	0.11 75	0.18 109	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 113	0.11 77	0.19 111	0.12 101
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 89	0.19 105	0.11 62	0.20 117	0.11 75	0.20 118	0.12 102	0.18 92	0.12 100	0.18 98	0.12 103	0.19 116	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 112	0.11 77	0.19 114	0.11 75	0.19 113	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.20 117	0.11 77	0.20 116	0.12 101
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 114	0.20 106	0.20 117	0.20 117	0.20 142	0.20 118	0.20 141	0.20 99	0.20 136	0.20 103	0.20 139	0.20 119	0.20 139	0.20 133	0.20 141	0.20 134	0.20 118	0.20 143	0.20 117	0.20 142	0.20 117	0.20 141	0.20 137	0.20 139	0.20 117	0.20 139	0.20 116	0.20 140

MSKI-zero shot	0.19 109	0.21 107	0.16 90	0.22 124	0.16 122	0.23 134	0.17 125	0.22 110	0.17 121	0.22 108	0.17 120	0.22 124	0.16 120	0.19 132	0.16 120	0.17 121	0.23 130	0.16 120	0.22 122	0.16 121	0.22 123	0.17 126	0.16 116	0.17 122	0.22 124	0.19 138	0.22 122	0.16 119

LALA_ROB	0.15 94	0.21 107	0.12 68	0.21 121	0.12 104	0.20 118	0.14 110	0.20 99	0.12 100	0.22 108	0.12 103	0.16 106	0.12 105	0.10 56	0.12 102	0.12 100	0.21 121	0.11 77	0.22 122	0.12 105	0.20 117	0.12 103	0.11 73	0.12 103	0.21 121	0.14 111	0.21 119	0.13 110

DepthFocus	0.18 105	0.22 109	0.15 89	0.22 124	0.15 117	0.22 125	0.15 116	0.21 102	0.15 113	0.21 105	0.15 114	0.21 120	0.15 117	0.15 104	0.15 117	0.15 117	0.21 121	0.15 118	0.22 122	0.15 119	0.22 123	0.15 118	0.15 113	0.15 118	0.22 124	0.15 117	0.22 122	0.15 116

WAO-6	0.30 143	0.22 109	0.23 129	0.22 124	0.23 149	0.23 134	0.22 145	0.22 110	0.23 146	2.21 318	0.22 144	0.22 124	0.22 145	0.22 140	0.22 146	0.23 142	0.22 125	0.23 150	0.22 122	0.22 145	0.22 123	0.22 143	0.22 141	0.22 146	0.23 130	0.23 148	0.22 122	0.22 145

IGEV_Zeroshot_test	0.18 105	0.22 109	0.18 111	0.21 121	0.18 136	0.20 118	0.17 125	0.20 99	0.16 115	0.25 121	0.16 118	0.21 120	0.17 124	0.16 109	0.18 132	0.15 117	0.20 118	0.16 120	0.20 117	0.18 135	0.21 119	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.20 117	0.17 124	0.20 116	0.16 119

dd	0.18 105	0.22 109	0.16 90	0.22 124	0.15 117	0.22 125	0.15 116	0.21 102	0.15 113	0.21 105	0.15 114	0.21 120	0.15 117	0.15 104	0.15 117	0.15 117	0.22 125	0.14 113	0.22 122	0.14 113	0.22 123	0.15 118	0.16 116	0.15 118	0.23 130	0.15 117	0.22 122	0.16 119

iResNetv2_ROB	0.20 114	0.22 109	0.19 115	0.23 132	0.19 140	0.22 125	0.17 125	0.22 110	0.17 121	0.22 108	0.17 120	0.22 124	0.17 124	0.18 127	0.18 132	0.19 133	0.22 125	0.17 124	0.23 130	0.17 125	0.25 137	0.18 137	0.17 118	0.18 136	0.23 130	0.17 124	0.25 142	0.17 126

ACV-stereo	0.20 114	0.23 114	0.17 101	0.23 132	0.17 126	0.23 134	0.17 125	0.23 118	0.17 121	0.23 114	0.17 120	0.23 130	0.17 124	0.17 119	0.17 124	0.17 121	0.24 135	0.17 124	0.23 130	0.17 125	0.24 133	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.23 130	0.17 124	0.23 131	0.17 126

IMH-64-1	0.29 139	0.23 114	0.23 129	0.23 132	0.22 144	0.22 125	0.23 147	0.22 110	0.22 143	2.02 308	0.23 147	0.23 130	0.22 145	0.23 145	0.23 148	0.23 142	0.23 130	0.22 145	0.23 130	0.22 145	0.22 123	0.22 143	0.22 141	0.22 146	0.22 124	0.22 145	0.22 122	0.22 145

IMH-64	0.29 139	0.23 114	0.23 129	0.23 132	0.22 144	0.22 125	0.23 147	0.22 110	0.22 143	2.02 308	0.23 147	0.23 130	0.22 145	0.23 145	0.23 148	0.23 142	0.23 130	0.22 145	0.23 130	0.22 145	0.22 123	0.22 143	0.22 141	0.22 146	0.22 124	0.22 145	0.22 122	0.22 145

MIM_Stereo	0.19 109	0.23 114	0.18 111	0.22 124	0.16 122	0.22 125	0.16 122	0.21 102	0.16 115	0.22 108	0.17 120	0.21 120	0.17 124	0.20 133	0.18 132	0.17 121	0.22 125	0.18 137	0.22 122	0.16 121	0.21 119	0.16 122	0.17 118	0.17 122	0.21 121	0.16 122	0.22 122	0.20 140

dad	0.18 105	0.23 114	0.16 90	0.22 124	0.15 117	0.22 125	0.15 116	0.22 110	0.16 115	0.21 105	0.15 114	0.22 124	0.15 117	0.15 104	0.16 120	0.17 121	0.23 130	0.17 124	0.23 130	0.15 119	0.22 123	0.15 118	0.15 113	0.15 118	0.22 124	0.15 117	0.22 122	0.16 119

GEStereo_RVC	0.36 166	0.23 114	0.18 111	0.23 132	0.18 136	0.23 134	0.19 139	0.22 110	0.19 134	0.24 115	0.20 139	0.24 137	0.18 137	0.18 127	0.18 132	0.21 137	0.25 143	0.18 137	0.22 122	0.18 135	0.23 130	0.18 137	0.19 135	0.20 139	0.23 130	0.20 139	4.43 364	0.19 138

iResNet	0.19 109	0.23 114	0.17 101	0.22 124	0.17 126	0.22 125	0.19 139	0.22 110	0.17 121	0.22 108	0.17 120	0.22 124	0.17 124	0.17 119	0.17 124	0.17 121	0.22 125	0.17 124	0.22 122	0.17 125	0.23 130	0.17 126	0.18 132	0.17 122	0.23 130	0.17 124	0.23 131	0.17 126

ELAS	0.14 89	0.23 114	0.10 46	0.19 114	0.11 75	0.20 118	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 103	0.10 58	0.17 106	0.11 75	0.18 109	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 110	0.11 77	0.19 111	0.12 101
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 143	0.24 122	0.17 101	0.24 137	0.17 126	0.24 138	0.17 125	0.23 118	0.18 132	1.21 270	0.17 120	0.23 130	0.17 124	0.17 119	0.17 124	0.89 287	0.24 135	0.17 124	0.24 136	0.17 125	1.22 303	0.16 122	0.17 118	0.17 122	0.24 136	0.17 124	0.24 133	0.17 126

delet	0.30 143	0.24 122	0.17 101	0.24 137	0.17 126	0.24 138	0.17 125	0.23 118	0.16 115	1.21 270	0.17 120	0.24 137	0.17 124	0.17 119	0.17 124	0.91 291	0.24 135	0.17 124	0.24 136	0.17 125	1.23 305	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.24 136	0.17 124	0.24 133	0.17 126

psm_up	0.30 143	0.24 122	0.17 101	0.25 142	0.17 126	0.24 138	0.17 125	0.24 122	0.17 121	1.20 269	0.17 120	0.23 130	0.17 124	0.17 119	0.18 132	0.90 290	0.24 135	0.17 124	0.25 143	0.17 125	1.24 308	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.24 136	0.17 124	0.24 133	0.17 126

UPFNet	0.29 139	0.24 122	0.16 90	0.24 137	0.16 122	0.24 138	0.16 122	0.23 118	0.16 115	1.19 267	0.16 118	0.23 130	0.16 120	0.17 119	0.16 120	0.89 287	0.24 135	0.16 120	0.24 136	0.18 135	1.20 301	0.16 122	0.17 118	0.16 121	0.24 136	0.16 122	0.24 133	0.16 119

UNDER WATER-64	0.31 151	0.25 126	0.25 135	0.26 148	0.26 153	0.25 146	0.26 153	0.25 123	0.26 156	1.69 292	0.26 157	0.25 142	0.25 151	0.25 149	0.26 158	0.26 149	0.25 143	0.26 156	0.26 147	0.26 157	0.25 137	0.25 149	0.25 147	0.25 152	0.26 149	0.26 155	0.25 142	0.26 156

LoS_RVC	0.25 126	0.25 126	0.25 135	0.25 142	0.25 151	0.25 146	0.25 151	0.25 123	0.25 149	0.25 121	0.25 153	0.25 142	0.25 151	0.26 151	0.25 153	0.26 149	0.25 143	0.25 152	0.26 147	0.25 153	0.25 137	0.25 149	0.25 147	0.25 152	0.25 144	0.25 151	0.25 142	0.25 151

tt_ll	0.25 126	0.25 126	0.25 135	0.25 142	0.25 151	0.25 146	0.25 151	0.25 123	0.25 149	0.25 121	0.25 153	0.25 142	0.25 151	0.26 151	0.25 153	0.26 149	0.25 143	0.25 152	0.26 147	0.25 153	0.25 137	0.25 149	0.25 147	0.25 152	0.25 144	0.25 151	0.25 142	0.25 151

CAS	0.25 126	0.25 126	0.25 135	0.25 142	0.26 153	0.26 153	0.26 153	0.25 123	0.25 149	0.25 121	0.25 153	0.25 142	0.25 151	0.25 149	0.25 153	0.25 146	0.26 150	0.25 152	0.26 147	0.26 157	0.25 137	0.25 149	0.25 147	0.26 156	0.25 144	0.26 155	0.25 142	0.25 151

LoS	0.25 126	0.25 126	0.27 141	0.27 151	0.26 153	0.25 146	0.26 153	0.26 128	0.25 149	0.26 128	0.25 153	0.25 142	0.25 151	0.26 151	0.25 153	0.25 146	0.25 143	0.25 152	0.25 143	0.25 153	0.27 146	0.25 149	0.26 151	0.26 156	0.26 149	0.25 151	0.25 142	0.25 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 132	0.25 126	0.21 123	0.35 166	0.21 143	0.35 165	0.21 143	0.34 146	0.21 138	0.39 154	0.21 141	0.34 161	0.21 143	0.22 140	0.21 142	0.21 137	0.35 163	0.22 145	0.35 162	0.22 145	0.35 158	0.22 143	0.21 138	0.21 143	0.35 163	0.21 142	0.35 162	0.21 143

CFNet	0.55 219	0.25 126	0.18 111	0.25 142	0.18 136	0.25 146	0.18 138	0.25 123	0.18 132	0.25 121	0.18 135	0.25 142	0.18 137	0.18 127	0.18 132	0.18 130	0.25 143	0.18 137	0.25 143	0.18 135	5.31 375	4.36 375	0.18 132	0.18 136	0.25 144	0.18 136	0.25 142	0.18 137

small-0shot	0.27 132	0.27 133	0.26 139	0.26 148	0.27 158	0.27 154	0.27 157	0.26 128	0.26 156	0.27 129	0.27 161	0.26 151	0.26 157	0.26 151	0.26 158	0.27 158	0.27 152	0.26 156	0.27 151	0.27 161	0.26 145	0.27 156	0.26 151	0.26 156	0.27 151	0.27 158	0.27 151	0.26 156

LACA3	0.21 119	0.27 133	0.23 129	0.25 142	0.17 126	0.25 146	0.17 125	0.28 132	0.17 121	0.25 121	0.17 120	0.25 142	0.17 124	0.22 140	0.17 124	0.17 121	0.25 143	0.17 124	0.25 143	0.17 125	0.25 137	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.25 144	0.17 124	0.25 142	0.17 126

LACA2	0.20 114	0.27 133	0.22 124	0.24 137	0.17 126	0.24 138	0.17 125	0.26 128	0.17 121	0.24 115	0.17 120	0.24 137	0.17 124	0.21 137	0.17 124	0.17 121	0.24 135	0.17 124	0.24 136	0.17 125	0.24 133	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.24 136	0.17 124	0.24 133	0.17 126

LACA1	0.20 114	0.27 133	0.22 124	0.24 137	0.17 126	0.24 138	0.17 125	0.27 131	0.17 121	0.24 115	0.17 120	0.24 137	0.17 124	0.21 137	0.17 124	0.17 121	0.24 135	0.17 124	0.24 136	0.17 125	0.24 133	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.24 136	0.17 124	0.24 133	0.17 126

SQANet	0.33 156	0.28 137	0.28 144	0.28 155	0.28 163	0.29 156	0.28 165	0.28 132	0.28 165	1.59 289	0.28 166	0.28 154	0.28 163	0.28 165	0.28 167	0.28 161	0.28 154	0.28 162	0.29 154	0.28 164	0.28 148	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.28 153	0.28 162	0.28 152	0.28 164

RAFT + AFF	0.34 160	0.29 138	0.32 161	0.31 158	0.30 185	0.39 188	0.32 195	0.39 165	0.30 177	0.39 154	0.32 191	0.39 183	0.32 188	0.35 189	0.36 200	0.32 188	0.38 174	0.31 186	0.38 174	0.31 190	0.38 167	0.28 164	0.37 205	0.34 197	0.38 172	0.30 186	0.38 170	0.28 164

DISCO	0.59 226	0.29 138	0.22 124	0.27 151	5.05 380	0.30 157	0.21 143	0.28 132	0.21 138	0.27 129	0.21 141	0.27 152	0.20 139	0.21 137	0.21 142	0.21 137	0.27 152	0.21 144	0.27 151	0.21 144	0.27 146	0.23 148	0.21 138	0.21 143	0.27 151	0.21 142	5.06 372	0.22 145

model_zeroshot	0.27 132	0.30 140	0.19 115	0.36 170	0.23 149	0.25 146	0.27 157	0.33 140	0.21 138	0.35 138	0.22 144	0.25 142	0.27 160	0.26 151	0.23 148	0.26 149	0.35 163	0.22 145	0.36 165	0.23 150	0.25 137	0.27 156	0.27 155	0.23 149	0.36 165	0.22 145	0.25 142	0.27 160

DLNR_Zeroshot_test	0.27 132	0.30 140	0.23 129	0.30 156	0.22 144	0.31 158	0.24 149	0.29 135	0.23 146	0.38 149	0.23 147	0.29 155	0.23 149	0.22 140	0.23 148	0.23 142	0.30 156	0.34 194	0.29 154	0.23 150	0.29 150	0.29 180	0.22 141	0.23 149	0.30 155	0.23 148	0.30 154	0.23 149

FCDSN-DC	0.44 193	0.31 142	0.35 164	0.34 162	0.28 163	0.35 165	0.30 189	0.32 139	0.25 149	1.32 277	0.24 151	1.00 286	0.32 188	0.35 189	0.34 194	0.30 179	0.72 257	0.37 206	0.48 223	0.32 191	0.53 231	0.49 243	0.23 145	0.29 180	0.50 226	0.42 226	0.61 246	0.71 281
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 227	0.31 142	5.05 363	0.31 158	0.19 140	0.24 138	0.20 141	5.86 359	0.20 136	0.24 115	0.18 135	0.25 142	0.20 139	0.23 145	0.21 142	0.18 130	0.37 171	0.18 137	0.24 136	0.19 140	0.25 137	0.19 140	0.19 135	0.19 138	0.24 136	0.15 117	0.24 133	0.20 140

iResNet_ROB	0.28 138	0.32 144	0.24 134	0.33 160	0.26 153	0.32 160	0.24 149	0.33 140	0.25 149	0.33 133	0.24 151	0.35 164	0.24 150	0.23 145	0.24 152	0.25 146	0.32 158	0.24 151	0.36 165	0.24 152	0.32 152	0.28 164	0.24 146	0.24 151	0.32 157	0.24 150	0.33 156	0.24 150

MLCV	0.30 143	0.33 145	0.28 144	0.34 162	0.28 163	0.33 161	0.28 165	0.33 140	0.29 173	0.33 133	0.27 161	0.33 159	0.28 163	0.26 151	0.29 178	0.28 161	0.33 159	0.28 162	0.33 157	0.28 164	0.33 153	0.27 156	0.28 161	0.28 166	0.33 158	0.28 162	0.33 156	0.28 164

CES	0.38 177	0.34 146	0.44 187	0.43 205	0.33 196	0.37 174	0.44 231	0.37 155	0.38 206	0.45 180	0.35 199	0.35 164	0.41 219	0.45 221	0.36 200	0.36 198	0.36 168	0.45 229	0.43 207	0.35 200	0.34 154	0.46 228	0.36 201	0.36 204	0.42 204	0.34 197	0.35 162	0.38 210

anonymity	0.30 143	0.34 146	0.27 141	0.33 160	0.27 158	0.33 161	0.28 165	0.33 140	0.28 165	0.33 133	0.28 166	0.33 159	0.28 163	0.28 165	0.28 167	0.28 161	0.34 160	0.28 162	0.34 160	0.28 164	0.34 154	0.27 156	0.27 155	0.27 161	0.34 160	0.28 162	0.34 160	0.28 164

DN-CSS_ROB	0.30 143	0.34 146	0.29 149	0.34 162	0.27 158	0.34 163	0.28 165	0.33 140	0.27 159	0.34 136	0.27 161	0.34 161	0.28 163	0.29 170	0.27 162	0.26 149	0.35 163	0.29 175	0.33 157	0.28 164	0.34 154	0.28 164	0.28 161	0.27 161	0.34 160	0.28 162	0.33 156	0.28 164

ETE_ROB	0.35 165	0.35 149	0.35 164	0.35 166	0.35 201	0.35 165	0.35 198	0.35 149	0.35 197	0.35 138	0.35 199	0.35 164	0.35 197	0.35 189	0.35 196	0.35 196	0.35 163	0.35 198	0.35 162	0.35 200	0.35 158	0.35 196	0.35 196	0.35 201	0.35 163	0.35 198	0.35 162	0.35 199

depth_test_26	0.19 109	0.36 150	0.26 139	0.21 121	0.14 113	0.21 123	0.14 110	0.36 153	0.14 111	0.20 103	0.14 111	0.24 137	0.14 113	0.14 99	0.14 113	0.14 112	0.21 121	0.14 113	0.21 120	0.14 113	0.21 119	0.14 113	0.26 151	0.14 113	0.21 121	0.14 111	0.21 119	0.14 114

RSM	0.33 156	0.36 150	0.31 158	0.39 190	0.32 193	0.36 170	0.30 189	0.35 149	0.38 206	0.35 138	0.31 188	0.35 164	0.30 183	0.30 176	0.31 188	0.30 179	0.36 168	0.31 186	0.36 165	0.30 185	0.36 162	0.31 187	0.31 185	0.31 188	0.36 165	0.31 189	0.36 165	0.31 190

XPNet_ROB	0.37 171	0.37 152	0.37 168	0.37 172	0.37 207	0.37 174	0.37 210	0.37 155	0.37 204	0.37 146	0.37 209	0.37 172	0.37 204	0.37 196	0.37 203	0.37 201	0.37 171	0.37 206	0.37 169	0.37 207	0.37 164	0.37 202	0.37 205	0.37 210	0.37 169	0.37 208	0.37 168	0.37 207

NoBS	0.37 171	0.38 153	0.38 170	0.38 176	0.39 216	0.37 174	0.36 204	0.37 155	0.37 204	0.37 146	0.35 199	0.37 172	0.39 216	0.37 196	0.38 205	0.39 212	0.38 174	0.36 200	0.37 169	0.36 204	0.38 167	0.37 202	0.39 215	0.37 210	0.38 172	0.35 198	0.38 170	0.39 216

DCVSM-stereo	0.27 132	0.38 153	0.22 124	0.38 176	0.22 144	0.38 179	0.22 145	0.29 135	0.22 143	0.29 131	0.22 144	0.29 155	0.22 145	0.22 140	0.21 142	0.21 137	0.38 174	0.22 145	0.38 174	0.22 145	0.38 167	0.22 143	0.21 138	0.25 152	0.38 172	0.21 142	0.38 170	0.21 143

WAO-7	0.46 197	0.38 153	0.38 170	0.38 176	0.38 211	0.38 179	0.38 213	0.38 159	0.38 206	2.57 335	0.38 212	0.38 177	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.38 174	0.38 209	0.38 174	0.38 211	0.38 167	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.38 172	0.38 212	0.38 170	0.38 210

Venus	0.46 197	0.38 153	0.40 175	0.38 176	0.38 211	0.39 188	0.38 213	0.38 159	0.38 206	2.71 337	0.38 212	0.38 177	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.38 174	0.38 209	0.38 174	0.38 211	0.38 167	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.38 172	0.38 212	0.39 182	0.38 210

DMCA	0.36 166	0.38 153	0.37 168	0.35 166	0.35 201	0.35 165	0.36 204	0.35 149	0.36 202	0.36 144	0.37 209	0.36 170	0.36 202	0.36 194	0.35 196	0.37 201	0.36 168	0.36 200	0.36 165	0.36 204	0.36 162	0.35 196	0.36 201	0.36 204	0.37 169	0.36 202	0.36 165	0.36 204

HanzoNet	0.47 199	0.39 158	0.38 170	0.38 176	0.38 211	0.38 179	0.38 213	0.40 169	0.38 206	2.63 336	0.38 212	0.38 177	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.39 212	0.38 174	0.38 209	0.38 174	0.42 226	0.38 167	0.39 215	0.39 215	0.38 212	0.38 172	0.38 212	0.38 170	0.39 216

IMH	0.47 199	0.40 159	0.39 174	0.38 176	0.38 211	0.38 179	0.38 213	0.38 159	0.40 215	2.79 339	0.38 212	0.38 177	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.39 187	0.38 209	0.38 174	0.40 220	0.38 167	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.38 172	0.38 212	0.38 170	0.38 210

TestStereo_HL3	1.20 305	0.41 160	10.53 381	0.44 208	0.28 163	0.41 195	0.28 165	13.40 382	0.30 177	0.41 163	0.28 166	0.40 191	0.28 163	0.28 165	0.28 167	0.28 161	0.42 200	0.28 162	0.41 194	0.28 164	0.41 186	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

TestStereo_HL2	1.22 307	0.41 160	10.61 383	0.44 208	0.28 163	0.41 195	0.28 165	13.91 384	0.30 177	0.41 163	0.29 176	0.40 191	0.28 163	0.29 170	0.28 167	0.28 161	0.42 200	0.28 162	0.41 194	0.28 164	0.41 186	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

GGDA	1.23 312	0.41 160	11.21 384	0.45 213	0.28 163	0.42 204	0.28 165	13.66 383	0.30 177	0.41 163	0.29 176	0.40 191	0.29 175	0.28 165	0.29 178	0.29 174	0.43 206	0.28 162	0.41 194	0.28 164	0.41 186	0.28 164	0.29 172	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

TestStereo-Hl	1.20 305	0.41 160	10.60 382	0.44 208	0.28 163	0.41 195	0.28 165	13.37 381	0.30 177	0.41 163	0.28 166	0.40 191	0.28 163	0.28 165	0.28 167	0.28 161	0.42 200	0.28 162	0.41 194	0.28 164	0.41 186	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

Pointernet	0.22 121	0.41 160	0.38 170	0.22 124	0.17 126	0.22 125	0.17 125	0.41 171	0.17 121	0.22 108	0.17 120	0.22 124	0.17 124	0.18 127	0.18 132	0.18 130	0.23 130	0.18 137	0.23 130	0.18 135	0.23 130	0.18 137	0.17 118	0.17 122	0.22 124	0.18 136	0.22 122	0.17 126

GwcNet-ADL	0.41 182	0.41 160	0.41 178	0.41 198	0.41 220	0.41 195	0.41 222	0.41 171	0.41 219	0.41 163	0.41 223	0.41 196	0.41 219	0.41 210	0.41 222	0.41 215	0.41 195	0.41 220	0.41 194	0.41 221	0.41 186	0.41 220	0.41 219	0.41 222	0.41 191	0.41 221	0.41 189	0.41 221

PSMNet-ADL	0.41 182	0.41 160	0.41 178	0.41 198	0.41 220	0.41 195	0.41 222	0.41 171	0.41 219	0.41 163	0.41 223	0.41 196	0.41 219	0.41 210	0.41 222	0.41 215	0.41 195	0.41 220	0.41 194	0.41 221	0.41 186	0.41 220	0.41 219	0.41 222	0.41 191	0.41 221	0.41 189	0.41 221

GANet-ADL	0.41 182	0.41 160	0.41 178	0.41 198	0.41 220	0.41 195	0.41 222	0.41 171	0.41 219	0.41 163	0.41 223	0.41 196	0.41 219	0.41 210	0.41 222	0.41 215	0.41 195	0.41 220	0.41 194	0.41 221	0.41 186	0.41 220	0.41 219	0.41 222	0.41 191	0.41 221	0.41 189	0.41 221

ADLNet	0.41 182	0.41 160	0.41 178	0.41 198	0.41 220	0.41 195	0.41 222	0.41 171	0.41 219	0.41 163	0.41 223	0.41 196	0.41 219	0.41 210	0.41 222	0.41 215	0.41 195	0.41 220	0.41 194	0.41 221	0.41 186	0.41 220	0.41 219	0.41 222	0.41 191	0.41 221	0.41 189	0.41 221

GES	0.43 191	0.41 160	0.31 158	0.35 166	0.30 185	0.47 220	0.28 165	0.33 140	0.28 165	0.35 138	0.29 176	2.95 345	0.38 207	0.35 189	0.30 184	0.34 193	0.34 160	0.30 182	0.33 157	0.30 185	0.35 158	0.30 184	0.33 191	0.33 195	0.33 158	0.31 189	0.33 156	0.29 179

gcap_with_dpt	0.34 160	0.42 170	0.29 149	0.42 202	0.29 177	0.42 204	0.29 182	0.39 165	0.29 173	0.39 154	0.29 176	0.39 183	0.29 175	0.29 170	0.29 178	0.28 161	0.42 200	0.29 175	0.42 203	0.29 177	0.42 197	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

GCAP-BAT	0.34 160	0.42 170	0.29 149	0.42 202	0.29 177	0.42 204	0.29 182	0.39 165	0.29 173	0.39 154	0.29 176	0.39 183	0.29 175	0.29 170	0.29 178	0.28 161	0.42 200	0.29 175	0.42 203	0.29 177	0.42 197	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.41 189	0.28 164

DGSMNet	0.33 156	0.42 170	0.28 144	0.40 191	0.28 163	0.40 191	0.28 165	0.40 169	0.28 165	0.40 162	0.28 166	0.39 183	0.28 163	0.27 159	0.28 167	0.28 161	0.40 191	0.28 162	0.42 203	0.29 177	0.41 186	0.31 187	0.29 172	0.28 166	0.41 191	0.28 162	0.42 201	0.29 179

GMOStereo	0.50 202	0.44 173	2.38 342	0.40 191	0.34 198	0.42 204	0.36 204	1.96 309	0.34 192	0.41 163	0.36 203	0.42 201	0.35 197	0.34 185	0.38 205	0.31 184	0.39 187	0.34 194	0.40 189	0.33 197	0.39 178	0.33 193	0.33 191	0.34 197	0.40 186	0.36 202	0.40 185	0.32 192

error version	0.50 202	0.44 173	2.38 342	0.40 191	0.34 198	0.42 204	0.36 204	1.96 309	0.34 192	0.41 163	0.36 203	0.42 201	0.35 197	0.34 185	0.38 205	0.31 184	0.39 187	0.34 194	0.40 189	0.33 197	0.39 178	0.33 193	0.33 191	0.34 197	0.40 186	0.36 202	0.40 185	0.32 192

quiztm	0.41 182	0.45 175	0.40 175	0.44 208	0.39 216	0.45 213	0.39 220	0.44 179	0.40 215	0.45 180	0.39 220	0.45 208	0.39 216	0.39 208	0.40 219	0.39 212	0.45 209	0.40 217	0.45 210	0.39 218	0.44 202	0.39 215	0.39 215	0.39 219	0.44 207	0.39 218	0.44 205	0.39 216

LG-Stereo_L2	0.32 153	0.45 175	0.36 166	0.37 172	0.27 158	0.37 174	0.27 157	0.43 177	0.27 159	0.36 144	0.31 188	0.36 170	0.27 160	0.27 159	0.27 162	0.30 179	0.37 171	0.27 160	0.37 169	0.27 161	0.37 164	0.27 156	0.27 155	0.27 161	0.37 169	0.27 158	0.37 168	0.27 160

Any-RAFT	0.32 153	0.45 175	0.29 149	0.36 170	0.29 177	0.36 170	0.29 182	0.36 153	0.29 173	0.35 138	0.29 176	0.35 164	0.28 163	0.27 159	0.28 167	0.28 161	0.35 163	0.28 162	0.35 162	0.28 164	0.35 158	0.28 164	0.29 172	0.29 180	0.36 165	0.29 181	0.36 165	0.29 179

RAFT-Test	0.34 160	0.45 175	0.30 155	0.38 176	0.32 193	0.40 191	0.32 195	0.39 165	0.32 185	0.39 154	0.30 184	0.37 172	0.29 175	0.30 176	0.30 184	0.29 174	0.38 174	0.30 182	0.38 174	0.29 177	0.38 167	0.29 180	0.29 172	0.30 186	0.38 172	0.30 186	0.38 170	0.30 186

GREAT-IGEV	0.36 166	0.46 179	0.33 162	0.43 205	0.30 185	0.43 210	0.30 189	0.45 180	0.30 177	0.42 174	0.30 184	0.43 205	0.30 183	0.30 176	0.30 184	0.30 179	0.43 206	0.30 182	0.43 207	0.30 185	0.43 200	0.30 184	0.30 182	0.30 186	0.43 205	0.30 186	0.43 203	0.30 186
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	0.52 207	0.46 179	0.48 202	0.46 215	0.46 231	0.46 214	0.46 233	0.46 181	0.47 236	1.88 296	0.46 233	0.46 209	0.46 232	0.46 223	0.46 233	0.46 226	0.47 214	0.46 230	0.46 212	0.46 233	0.47 208	0.46 228	0.46 228	0.46 233	0.47 215	0.46 232	0.46 207	0.47 233

Dean	0.52 207	0.46 179	0.48 202	0.46 215	0.46 231	0.46 214	0.46 233	0.46 181	0.46 231	1.90 297	0.46 233	0.47 214	0.46 232	0.46 223	0.46 233	0.46 226	0.48 219	0.46 230	0.46 212	0.46 233	0.46 204	0.46 228	0.46 228	0.46 233	0.46 209	0.46 232	0.46 207	0.46 230

ACVNet_1	0.53 211	0.46 179	0.48 202	0.47 220	0.47 235	0.46 214	0.48 242	0.48 190	0.48 241	2.07 311	0.47 237	0.48 222	0.48 239	0.47 227	0.47 237	0.46 226	0.49 224	0.47 237	0.47 216	0.47 238	0.48 215	0.46 228	0.46 228	0.48 241	0.47 215	0.47 239	0.48 217	0.47 233

ACVNet-4b	0.53 211	0.46 179	0.47 195	0.46 215	0.46 231	0.46 214	0.46 233	0.46 181	0.46 231	2.17 314	0.46 233	0.46 209	0.47 235	0.46 223	0.46 233	0.46 226	0.46 210	0.46 230	0.46 212	0.46 233	0.46 204	0.46 228	0.46 228	0.47 237	0.46 209	0.46 232	0.46 207	0.46 230

iRaft-Stereo_20w	0.30 143	0.46 179	0.27 141	0.34 162	0.26 153	0.35 165	0.28 165	0.34 146	0.26 156	0.34 136	0.26 157	0.34 161	0.26 157	0.26 151	0.26 158	0.26 149	0.34 160	0.26 156	0.34 160	0.26 157	0.34 154	0.26 155	0.26 151	0.26 156	0.34 160	0.26 155	0.34 160	0.26 156

Ntro	0.53 211	0.47 185	0.50 209	0.46 215	0.48 241	0.47 220	0.47 237	0.46 181	0.46 231	2.05 310	0.47 237	0.47 214	0.49 244	0.47 227	0.47 237	0.46 226	0.48 219	0.46 230	0.49 227	0.46 233	0.47 208	0.46 228	0.46 228	0.47 237	0.46 209	0.46 232	0.47 211	0.47 233

UNDER WATER	0.52 207	0.47 185	0.47 195	0.47 220	0.47 235	0.47 220	0.47 237	0.47 187	0.47 236	1.90 297	0.47 237	0.47 214	0.47 235	0.47 227	0.47 237	0.47 233	0.46 210	0.47 237	0.47 216	0.47 238	0.46 204	0.47 236	0.47 234	0.48 241	0.47 215	0.47 239	0.47 211	0.47 233

LVE	0.53 211	0.47 185	0.48 202	0.47 220	0.47 235	0.47 220	0.47 237	0.48 190	0.47 236	1.96 304	0.47 237	0.47 214	0.47 235	0.47 227	0.47 237	0.47 233	0.47 214	0.47 237	0.47 216	0.47 238	0.47 208	0.47 236	0.47 234	0.47 237	0.47 215	0.47 239	0.47 211	0.47 233

RainbowNet	0.53 211	0.48 188	0.48 202	0.48 224	0.48 241	0.48 226	0.48 242	0.48 190	0.48 241	1.92 299	0.48 243	0.48 222	0.48 239	0.48 233	0.48 243	0.48 237	0.48 219	0.48 241	0.48 223	0.48 242	0.48 215	0.48 239	0.48 238	0.48 241	0.48 220	0.48 243	0.48 217	0.48 240

HaxPig	0.52 207	0.48 188	0.47 195	0.47 220	0.47 235	0.47 220	0.47 237	0.47 187	0.47 236	1.80 293	0.47 237	0.47 214	0.47 235	0.47 227	0.47 237	0.47 233	0.47 214	0.47 237	0.47 216	0.47 238	0.47 208	0.47 236	0.47 234	0.47 237	0.47 215	0.47 239	0.47 211	0.47 233

notaker	0.54 216	0.48 188	0.48 202	0.48 224	0.48 241	0.48 226	0.49 245	0.48 190	0.48 241	1.95 303	0.48 243	0.48 222	0.48 239	0.48 233	0.48 243	0.48 237	0.48 219	0.48 241	0.48 223	0.48 242	0.49 221	0.48 239	0.48 238	0.49 245	0.48 220	0.48 243	0.48 217	0.49 241

ACVNet_2	0.55 219	0.49 191	0.50 209	0.49 230	0.49 245	0.49 232	0.49 245	0.49 194	0.49 246	2.14 313	0.49 246	0.50 227	0.49 244	0.49 236	0.49 247	0.49 241	0.50 227	0.49 247	0.50 231	0.49 247	0.49 221	0.49 243	0.49 240	0.50 247	0.50 226	0.49 247	0.50 227	0.49 241

EKT-Stereo	0.36 166	0.50 192	0.30 155	0.40 191	0.29 177	0.40 191	0.29 182	0.35 149	0.30 177	0.47 186	0.30 184	0.35 164	0.32 188	0.29 170	0.34 194	0.33 192	0.59 239	0.31 186	0.39 186	0.29 177	0.37 164	0.38 206	0.29 172	0.31 188	0.58 244	0.28 162	0.51 229	0.29 179

SANet	0.50 202	0.50 192	0.50 209	0.50 232	0.50 249	0.50 233	0.50 249	0.50 198	0.50 248	0.50 192	0.50 248	0.50 227	0.50 246	0.50 239	0.50 250	0.50 245	0.50 227	0.50 248	0.50 231	0.50 250	0.50 223	0.50 249	0.50 243	0.50 247	0.50 226	0.50 250	0.50 227	0.50 244

AEACV	0.74 251	0.52 194	3.10 348	0.60 249	0.48 241	0.56 242	0.48 242	3.02 336	0.83 287	0.61 207	0.62 262	0.72 259	0.50 246	0.49 236	0.49 247	0.48 237	0.58 238	0.50 248	0.55 242	0.48 242	0.56 235	0.50 249	0.50 243	0.51 249	0.58 244	0.51 252	0.60 243	0.51 247

CASnet	0.32 153	0.53 195	0.34 163	0.27 151	0.31 189	0.34 163	0.29 182	0.31 138	0.32 185	0.25 121	0.31 188	0.27 152	0.40 218	0.45 221	0.27 162	0.30 179	0.26 150	0.40 217	0.28 153	0.37 207	0.28 148	0.39 215	0.29 172	0.40 221	0.29 154	0.28 162	0.24 133	0.30 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 182	0.54 196	0.44 187	0.48 224	0.35 201	0.48 226	0.35 198	0.53 204	0.35 197	0.46 183	0.35 199	0.46 209	0.35 197	0.35 189	0.35 196	0.35 196	0.47 214	0.35 198	0.47 216	0.35 200	0.47 208	0.38 206	0.35 196	0.35 201	0.48 220	0.35 198	0.47 211	0.35 199

Occ-G	0.68 239	0.54 196	3.16 352	0.57 245	0.45 230	0.52 238	0.40 221	3.44 342	0.46 231	0.52 196	0.45 232	0.51 230	0.44 228	0.44 219	0.40 219	0.45 225	0.55 234	0.41 220	0.53 239	0.43 228	0.52 228	0.40 218	0.44 226	0.45 232	0.55 238	0.44 230	0.53 234	0.44 228

GEAStereo	0.42 188	0.55 198	0.44 187	0.48 224	0.35 201	0.48 226	0.35 198	0.54 206	0.35 197	0.47 186	0.36 203	0.47 214	0.41 219	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.51 229	0.36 200	0.51 234	0.38 211	0.48 215	0.35 196	0.35 196	0.36 204	0.52 232	0.37 208	0.48 217	0.36 204

gasm-f	0.42 188	0.55 198	0.44 187	0.48 224	0.35 201	0.48 226	0.35 198	0.54 206	0.35 197	0.47 186	0.36 203	0.47 214	0.41 219	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.51 229	0.36 200	0.51 234	0.38 211	0.48 215	0.35 196	0.35 196	0.36 204	0.52 232	0.37 208	0.48 217	0.36 204

FSD		0.55 198	0.42 184	0.54 237	0.42 225	0.55 241	0.43 229	0.54 206	0.42 224	0.59 204	0.42 228			0.43 217	0.42 228	0.42 220			2.46 339	0.44 230				0.44 230	0.55 238	0.43 229	0.55 236	0.53 250

PSMNet_ROB	0.55 219	0.55 198	0.56 223	0.56 241	0.55 253	0.56 242	0.55 253	0.55 210	0.55 252	0.55 199	0.55 253	0.55 236	0.55 254	0.55 242	0.56 255	0.55 249	0.55 234	0.55 254	0.55 242	0.55 253	0.55 234	0.55 252	0.55 248	0.55 255	0.55 238	0.55 255	0.55 236	0.55 251

GSStereo	0.42 188	0.56 202	0.44 187	0.48 224	0.36 206	0.48 226	0.36 204	0.54 206	0.36 202	0.47 186	0.36 203	0.47 214	0.36 202	0.36 194	0.35 196	0.36 198	0.48 219	0.36 200	0.48 223	0.36 204	0.48 215	0.36 201	0.36 201	0.36 204	0.48 220	0.36 202	0.48 217	0.35 199

GIP-stereo	0.38 177	0.56 202	0.40 175	0.45 213	0.33 196	0.44 212	0.35 198	0.49 194	0.33 191	0.43 177	0.32 191	0.42 201	0.31 185	0.33 184	0.33 193	0.34 193	0.40 191	0.32 190	0.40 189	0.32 191	0.43 200	0.38 206	0.33 191	0.32 190	0.43 205	0.32 191	0.42 201	0.34 198

PML	0.39 180	0.56 202	0.29 149	0.55 240	0.28 163	0.56 242	0.28 165	0.51 201	0.28 165	0.50 192	0.28 166	0.51 230	0.28 163	0.29 170	0.28 167	0.29 174	0.56 237	0.29 175	0.57 245	0.28 164	0.56 235	0.28 164	0.28 161	0.29 180	0.56 241	0.28 162	0.56 238	0.28 164

DDF-Stereo	0.37 171	0.57 205	0.50 209	0.40 191	0.32 193	0.40 191	0.32 195	0.53 204	0.32 185	0.39 154	0.32 191	0.39 183	0.32 188	0.32 180	0.32 190	0.32 188	0.40 191	0.32 190	0.40 189	0.32 191	0.40 185	0.32 190	0.32 186	0.32 190	0.40 186	0.32 191	0.40 185	0.32 192

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 196	0.57 205	0.45 193	0.54 237	0.37 207	0.53 239	0.37 210	0.56 212	0.40 215	0.53 198	0.38 212	0.53 234	0.37 204	0.37 196	0.37 203	0.37 201	0.55 234	0.38 209	0.53 239	0.37 207	0.53 231	0.37 202	0.37 205	0.39 219	0.54 237	0.37 208	0.54 235	0.37 207

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 251	0.57 205	0.57 226	0.56 241	0.92 290	1.07 297	0.63 266	1.03 267	0.82 286	0.49 191	0.77 283	0.69 253	0.54 253	0.58 246	0.54 252	0.86 286	1.06 291	0.72 282	1.06 294	0.79 284	0.58 238	0.87 288	0.59 253	0.46 233	0.76 263	0.46 232	1.05 292	0.97 296

LG-Stereo_L1	0.44 193	0.58 208	0.49 208	0.51 235	0.38 211	0.51 235	0.38 213	0.56 212	0.38 206	0.50 192	0.38 212	0.50 227	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.52 231	0.38 209	0.52 237	0.38 211	0.51 225	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.52 232	0.38 212	0.51 229	0.40 219

LG-Stereo	0.57 224	0.58 208	0.43 185	0.54 237	0.65 264	0.95 279	0.69 278	0.69 225	0.38 206	0.52 196	0.37 209	0.53 234	0.37 204	0.68 270	0.73 283	0.72 278	0.70 253	0.37 206	0.54 241	0.37 207	0.54 233	0.37 202	0.37 205	0.56 256	0.95 280	0.59 260	0.84 268	0.37 207

DN	0.50 202	0.59 210	0.44 187	0.59 246	0.44 229	0.59 246	0.44 231	0.57 214	0.44 227	0.57 202	0.44 230	0.57 239	0.44 228	0.44 219	0.44 230	0.44 223	0.59 239	0.44 228	0.59 246	0.44 230	0.59 239	0.44 227	0.44 226	0.44 230	0.59 246	0.44 230	0.59 241	0.44 228

MSCF	0.44 193	0.60 211	0.47 195	0.50 232	0.40 218	0.50 233	0.38 213	0.57 214	0.38 206	0.48 190	0.38 212	0.48 222	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.49 224	0.38 209	0.49 227	0.39 218	0.50 223	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.49 225	0.38 212	0.49 225	0.38 210

LMCR-Stereo	0.61 227	0.61 212	0.61 235	0.61 252	0.61 260	0.67 255	0.61 264	0.61 217	0.61 261	0.61 207	0.61 261	0.61 244	0.61 261	0.61 250	0.61 262	0.61 256	0.61 244	0.61 262	0.61 251	0.61 261	0.61 243	0.61 259	0.61 256	0.61 265	0.61 251	0.61 263	0.61 246	0.61 262

PA-Net	0.71 247	0.62 213	0.55 220	0.69 258	0.71 278	0.70 259	0.69 278	0.69 225	0.74 280	0.73 219	0.75 282	0.59 241	0.72 280	0.82 283	0.79 286	0.83 284	0.67 250	0.76 284	0.81 270	0.67 271	0.61 243	0.76 282	0.68 271	0.65 268	0.82 269	0.76 286	0.71 255	0.69 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 171	0.64 214	0.59 228	0.38 176	0.31 189	0.38 179	0.31 192	0.65 220	0.32 185	0.38 149	0.32 191	0.38 177	0.32 188	0.32 180	0.32 190	0.32 188	0.38 174	0.32 190	0.39 186	0.32 191	0.39 178	0.32 190	0.32 186	0.32 190	0.39 183	0.32 191	0.39 182	0.32 192

AIO-test1	0.54 216	0.64 214	0.54 217	0.60 249	0.49 245	0.61 250	0.49 245	0.64 219	0.49 246	0.59 204	0.48 243	0.60 243	0.50 246	0.48 233	0.48 243	0.48 237	0.60 242	0.48 241	0.60 249	0.48 242	0.60 241	0.49 243	0.49 240	0.49 245	0.59 246	0.49 247	0.60 243	0.49 241

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 171	0.65 216	0.60 230	0.38 176	0.31 189	0.38 179	0.31 192	0.65 220	0.32 185	0.37 146	0.32 191	0.37 172	0.32 188	0.32 180	0.32 190	0.32 188	0.38 174	0.32 190	0.38 174	0.32 191	0.38 167	0.32 190	0.32 186	0.32 190	0.38 172	0.32 191	0.38 170	0.32 192

AIO-test2	0.54 216	0.65 216	0.55 220	0.60 249	0.50 249	0.60 248	0.49 245	0.65 220	0.48 241	0.60 206	0.49 246	0.59 241	0.50 246	0.50 239	0.49 247	0.49 241	0.60 242	0.50 248	0.60 249	0.49 247	0.60 241	0.49 243	0.50 243	0.51 249	0.60 249	0.48 243	0.60 243	0.50 244

TorneroNet-64	0.69 240	0.65 216	0.30 155	0.27 151	0.47 235	0.28 155	0.35 198	0.34 146	0.80 282	7.93 382	0.29 176	0.30 157	0.31 185	0.81 282	0.28 167	0.27 158	0.29 155	0.28 162	0.85 272	0.83 290	0.62 245	0.28 164	0.30 182	0.28 166	0.52 232	0.29 181	0.29 153	0.27 160

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 244	0.67 219	0.67 241	0.92 276	0.92 290	0.91 274	0.76 285	0.67 224	0.67 271	0.66 210	0.67 269	0.67 249	0.67 271	0.67 265	0.67 273	0.68 271	0.66 248	0.67 271	0.68 254	0.67 271	0.68 250	0.68 273	0.68 271	0.68 279	0.67 254	0.68 276	0.67 250	0.67 270

mm2	0.69 240	0.69 220	0.69 242	0.69 258	0.69 274	0.69 256	0.69 278	0.69 225	0.69 275	0.69 212	0.69 276	0.69 253	0.69 275	0.69 272	0.69 279	0.69 272	0.69 251	0.69 277	0.69 255	0.69 276	0.69 251	0.69 276	0.69 274	0.69 281	0.69 255	0.69 278	0.69 252	0.69 276

mm1	0.69 240	0.69 220	0.69 242	0.69 258	0.69 274	0.69 256	0.69 278	0.69 225	0.69 275	0.69 212	0.69 276	0.69 253	0.69 275	0.69 272	0.69 279	0.69 272	0.69 251	0.69 277	0.69 255	0.69 276	0.69 251	0.69 276	0.69 274	0.69 281	0.69 255	0.69 278	0.69 252	0.69 276

PointNet	0.56 222	0.69 220	0.47 195	0.69 258	0.47 235	0.69 256	0.47 237	0.70 229	0.47 236	0.69 212	0.47 237	0.69 253	0.48 239	0.47 227	0.47 237	0.47 233	0.70 253	0.48 241	0.70 257	0.48 242	0.69 251	0.48 239	0.47 234	0.48 241	0.70 257	0.48 243	0.69 252	0.47 233

KSHMR	0.85 271	0.72 223	0.51 213	0.49 230	0.49 245	0.51 235	1.07 309	0.50 198	0.48 241	6.04 377	0.52 250	0.66 247	0.98 297	0.49 236	0.77 284	0.49 241	1.17 301	0.51 251	0.49 227	1.06 307	0.51 225	0.49 243	0.49 240	0.51 249	1.04 295	0.49 247	0.81 266	0.72 282

DMCA-RVC	0.71 247	0.72 223	0.72 244	0.71 265	0.70 277	0.70 259	0.70 283	0.70 229	0.71 277	0.70 216	0.71 279	0.71 258	0.70 277	0.70 274	0.71 281	0.70 275	0.70 253	0.71 281	0.70 257	0.71 279	0.70 254	0.70 278	0.71 279	0.71 284	0.70 257	0.72 283	0.71 255	0.70 279

AFF-stereo	0.71 247	0.73 225	0.65 240	0.82 272	0.63 263	0.83 267	0.63 266	0.73 236	0.65 263	0.82 229	0.73 281	0.74 262	0.64 262	0.63 254	0.62 263	0.62 257	0.73 258	0.63 264	0.74 263	0.72 281	0.80 258	0.58 254	0.70 277	0.71 284	0.79 264	0.69 278	0.78 260	0.72 282

DSFCA	0.66 233	0.73 225	0.74 249	0.68 257	0.65 264	0.64 252	0.65 269	0.65 220	0.65 263	0.66 210	0.65 264	0.65 246	0.64 262	0.65 257	0.65 266	0.65 260	0.65 247	0.65 266	0.65 253	0.65 264	0.65 249	0.65 262	0.65 259	0.65 268	0.66 253	0.66 267	0.65 249	0.65 264

ARAFT	0.64 230	0.74 227	0.62 238	0.70 264	0.56 255	0.72 261	0.55 253	0.72 235	0.54 251	0.73 219	0.56 254	0.72 259	0.56 256	0.56 244	0.62 263	0.63 258	0.73 258	0.53 253	0.73 261	0.54 252	0.72 255	0.65 262	0.62 257	0.56 256	0.72 260	0.54 253	0.72 257	0.57 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 237	0.74 227	0.60 230	0.79 268	0.61 260	0.76 262	0.57 259	0.71 233	0.56 254	0.71 217	0.54 252	0.72 259	0.66 265	0.65 257	0.65 266	0.64 259	0.74 260	0.64 265	0.74 263	0.63 262	0.73 256	0.65 262	0.64 258	0.64 267	0.74 262	0.61 263	0.73 258	0.64 263

SCION-MonSter(vits)	0.31 151	0.76 229	0.22 124	0.19 114	0.15 117	0.19 114	0.15 116	0.41 171	0.27 159	0.38 149	0.27 161	0.38 177	0.27 160	0.27 159	0.27 162	0.27 158	0.40 191	0.27 160	0.39 186	0.27 161	0.39 178	0.27 156	0.27 155	0.27 161	0.39 183	0.27 158	0.39 182	0.27 160

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 276	0.77 230	0.82 261	1.16 307	0.75 281	0.99 285	0.92 292	0.91 247	0.99 297	0.94 240	0.91 291	1.15 298	0.88 290	0.92 288	1.00 298	0.67 266	0.98 278	1.00 297	0.75 265	0.91 294	1.18 298	0.87 288	0.89 289	0.90 294	1.08 300	1.07 307	0.74 259	0.89 290

zero-FE	0.66 233	0.80 231	0.56 223	0.79 268	0.58 257	0.82 266	0.55 253	0.76 238	0.56 254	0.75 221	0.58 258	0.75 263	0.59 259	0.57 245	0.56 255	0.55 249	0.79 262	0.55 254	0.78 266	0.55 253	0.85 264	0.58 254	0.55 248	0.57 260	0.80 266	0.57 257	0.80 262	0.57 253

NaN_ROB	0.80 256	0.80 231	0.80 259	0.80 270	0.80 284	0.80 264	0.80 288	0.80 240	0.80 282	0.80 226	0.80 286	0.80 268	0.80 283	0.80 280	0.80 287	0.80 282	0.80 264	0.80 287	0.80 268	0.80 287	0.80 258	0.80 284	0.80 285	0.80 288	0.80 266	0.80 288	0.80 262	0.80 286

CSAN	0.80 256	0.80 231	0.80 259	0.80 270	0.80 284	0.80 264	0.80 288	0.80 240	0.80 282	0.80 226	0.80 286	0.80 268	0.80 283	0.80 280	0.80 287	0.80 282	0.80 264	0.80 287	0.80 268	0.80 287	0.80 258	0.80 284	0.80 285	0.80 288	0.80 266	0.80 288	0.80 262	0.80 286

FC-DCNN	1.10 294	0.81 234	0.77 256	0.63 255	0.42 225	0.86 271	0.64 268	0.91 247	0.96 295	1.11 257	0.80 286	1.07 294	0.81 285	0.67 265	1.75 339	1.30 322	1.41 317	0.85 290	1.28 310	0.71 279	2.12 331	1.32 321	0.52 246	0.81 291	1.64 324	1.40 331	2.39 338	1.75 342

DDUNet	0.69 240	0.84 235	0.59 228	0.84 274	0.59 258	0.87 272	0.57 259	0.84 243	0.59 260	0.82 229	0.58 258	0.85 272	0.57 257	0.59 249	0.59 259	0.57 253	0.87 269	0.59 259	0.85 272	0.59 260	0.85 264	0.59 257	0.59 253	0.59 261	0.87 271	0.59 260	0.84 268	0.59 256

UDG	0.70 244	0.87 236	0.56 223	0.87 275	0.59 258	0.84 269	0.59 262	0.85 244	0.57 257	0.84 231	0.59 260	0.84 271	0.60 260	0.58 246	0.60 260	0.59 254	0.85 268	0.59 259	0.87 274	0.58 257	0.87 266	0.60 258	0.57 252	0.59 261	0.87 271	0.58 259	0.86 271	0.60 258

CASS	0.58 225	0.89 237	0.55 220	0.56 241	0.55 253	0.60 248	0.57 259	0.57 214	0.56 254	0.55 199	0.56 254	0.56 237	0.50 246	0.63 254	0.56 255	0.56 252	0.62 245	0.62 263	0.59 246	0.56 255	0.56 235	0.48 239	0.60 255	0.56 256	0.57 243	0.60 262	0.57 240	0.59 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 254	0.91 238	0.72 244	0.83 273	0.71 278	0.83 267	0.72 284	0.81 242	0.71 277	0.81 228	0.71 279	0.81 270	0.71 279	0.71 276	0.71 281	0.70 275	0.83 267	0.72 282	0.83 271	0.81 289	0.83 262	0.72 281	0.71 279	0.71 284	0.88 273	0.71 281	0.83 267	0.70 279

DPSM_ROB	0.93 276	0.92 239	0.94 268	0.96 282	1.02 300	0.92 275	0.98 295	0.95 253	0.92 291	0.92 235	0.92 293	0.91 274	0.97 295	0.92 288	0.91 293	0.91 291	0.96 276	0.94 294	0.93 279	0.91 294	0.93 271	0.92 292	0.93 291	0.91 295	0.91 275	0.99 295	0.92 272	0.91 292

DPSM	0.93 276	0.92 239	0.94 268	0.96 282	1.02 300	0.92 275	0.98 295	0.95 253	0.92 291	0.92 235	0.92 293	0.91 274	0.97 295	0.92 288	0.91 293	0.91 291	0.96 276	0.94 294	0.93 279	0.91 294	0.93 271	0.92 292	0.93 291	0.91 295	0.91 275	0.99 295	0.92 272	0.91 292

pmcnn	0.92 274	0.92 239	0.92 266	0.92 276	0.92 290	0.92 275	0.92 292	0.92 249	0.92 291	0.92 235	0.92 293	0.92 277	0.92 293	0.92 288	0.92 295	0.92 294	0.92 273	0.92 292	0.92 276	0.92 297	0.92 269	0.92 292	0.92 290	0.92 297	0.92 277	0.92 293	0.92 272	0.92 294

DGTPSM_ROB	0.92 274	0.93 242	0.91 265	0.93 279	0.91 289	0.92 275	0.93 294	0.92 249	0.92 291	0.92 235	0.91 291	0.91 274	0.93 294	0.91 286	0.92 295	0.92 294	0.92 273	0.92 292	0.92 276	0.90 293	0.91 267	0.92 292	0.93 291	0.94 298	0.92 277	0.91 292	0.92 272	0.97 296

AdaDepth	0.80 256	0.95 243	1.02 275	0.95 281	0.67 272	0.95 279	0.67 275	0.94 252	0.67 271	0.92 235	0.67 269	0.94 278	0.67 271	0.67 265	0.67 273	0.67 266	0.95 275	0.67 271	0.95 281	0.67 271	0.96 274	0.68 273	0.67 266	0.67 274	0.96 281	0.67 271	0.95 278	0.67 270

LGCAT	1.00 282	1.00 244	1.00 270	1.00 290	1.00 294	1.00 289	1.00 300	1.00 262	1.00 298	1.00 248	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 295	1.00 298	1.00 298	1.00 284	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 282	1.00 297	1.00 296	1.00 301	1.00 288	1.00 298	1.00 282	1.00 298

GANet	1.00 282	1.00 244	1.00 270	1.00 290	1.00 294	1.00 289	1.00 300	1.00 262	1.00 298	1.00 248	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 295	1.00 298	1.00 298	1.00 284	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 282	1.00 297	1.00 296	1.00 301	1.00 288	1.00 298	1.00 282	1.00 298

TDLM	1.00 282	1.00 244	1.00 270	1.00 290	1.00 294	1.00 289	1.00 300	1.00 262	1.00 298	1.00 248	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 295	1.00 298	1.00 298	1.00 284	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 282	1.00 297	1.00 296	1.00 301	1.00 288	1.00 298	1.00 282	1.00 298

CVANet_RVC	1.00 282	1.00 244	1.00 270	1.00 290	1.00 294	1.00 289	1.00 300	1.00 262	1.00 298	1.00 248	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 295	1.00 298	1.00 298	1.00 284	1.00 297	1.00 286	1.00 299	1.00 282	1.00 297	1.00 296	1.00 301	1.00 288	1.00 298	1.00 282	1.00 298

trnet	1.01 287	1.01 248	1.01 274	1.01 295	1.01 299	1.01 293	1.01 304	1.01 266	1.01 302	1.01 253	1.01 301	1.01 291	1.01 304	1.01 299	1.01 303	1.01 302	1.01 290	1.01 302	1.01 293	1.01 303	1.01 286	1.01 301	1.01 300	1.01 305	1.01 293	1.01 302	1.01 291	1.01 302

GLC_STEREO	1.05 293	1.01 248	1.02 275	1.02 297	1.02 300	1.05 295	1.06 306	1.05 271	1.05 304	1.04 256	1.05 304	1.05 293	1.04 305	1.06 303	1.05 305	1.06 306	1.06 291	1.05 305	1.06 294	1.05 306	1.06 289	1.06 304	1.04 302	1.05 307	1.04 295	1.05 305	1.06 293	1.06 304

gcap-zeroshot	0.81 262	1.03 250	0.84 263	0.93 279	0.85 288	0.84 269	0.62 265	1.21 284	0.53 250	0.79 224	0.84 289	0.77 264	0.70 277	0.84 285	0.67 273	0.74 279	1.18 304	0.52 252	0.91 275	0.79 284	0.84 263	0.61 259	0.83 287	0.69 281	0.93 279	0.82 290	0.85 270	0.66 265

DPSimNet_ROB	0.93 276	1.04 251	0.83 262	1.05 298	0.82 286	1.04 294	0.83 291	1.03 267	0.89 289	1.03 254	0.84 289	1.03 292	0.84 287	0.83 284	0.84 290	0.83 284	1.14 296	0.84 289	1.12 299	0.84 291	1.04 287	0.88 290	0.83 287	0.84 292	1.07 299	0.83 291	1.15 301	0.88 289

AIO-Stereo	0.82 267	1.06 252	0.73 247	0.97 284	0.74 280	1.06 296	0.60 263	1.04 270	0.90 290	1.00 248	1.01 301	0.78 265	0.85 289	0.74 278	0.62 263	0.67 266	1.12 294	0.55 254	0.70 257	0.65 264	0.93 271	0.66 265	0.67 266	0.67 274	0.82 269	0.74 284	0.92 272	0.83 288

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 177	1.06 252	0.54 217	0.59 246	0.27 158	0.46 214	0.27 157	0.46 181	0.27 159	0.46 183	0.27 161	0.46 209	0.26 157	0.27 159	0.27 162	0.26 149	0.46 210	0.26 156	0.45 210	0.30 185	0.46 204	0.27 156	0.27 155	0.27 161	0.46 209	0.27 158	0.45 206	0.26 156

HBP-ISP	1.47 316	1.07 254	1.03 278	1.30 314	1.08 306	1.36 314	1.06 306	1.44 293	1.25 323	1.97 305	1.51 330	1.65 320	1.58 330	0.98 293	1.58 331	1.68 336	1.98 327	1.32 322	2.02 327	1.28 325	2.95 344	1.89 345	0.97 295	1.06 309	1.26 312	0.99 295	1.94 323	1.43 331

HSM-Net_RVC	0.93 276	1.09 255	0.79 258	1.10 300	0.78 282	1.09 298	0.79 287	1.16 278	0.80 282	1.14 259	0.79 285	1.17 301	0.77 281	0.73 277	0.83 289	0.78 280	1.19 305	0.79 285	1.18 303	0.72 281	1.19 300	0.80 284	0.72 281	0.80 288	1.18 308	0.74 284	1.14 300	0.73 284
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 297	1.10 256	0.51 213	0.69 258	0.51 251	1.10 299	0.50 249	0.51 201	0.51 249	13.92 384	1.17 316	0.49 226	0.51 251	0.54 241	0.48 243	0.49 241	0.49 224	0.65 266	0.70 257	0.49 247	0.51 225	0.49 243	0.67 266	1.36 328	0.51 230	0.50 250	0.52 232	1.23 320

ktn	0.84 270	1.15 257	0.54 217	1.16 307	1.26 322	0.51 235	0.53 252	0.51 201	0.66 266	4.54 365	0.51 249	0.52 233	0.52 252	0.66 260	0.51 251	0.51 246	1.37 315	1.17 314	0.49 227	0.51 251	1.23 305	0.51 251	0.67 266	0.51 249	0.51 230	0.68 276	0.51 229	0.51 247

Nwc_Net	1.15 297	1.15 257	1.15 290	1.09 299	1.19 318	1.16 302	1.17 314	1.15 276	1.16 314	1.16 263	1.16 312	1.08 295	1.16 313	1.11 306	1.15 315	1.18 316	1.11 293	1.10 307	1.16 300	1.17 317	1.16 294	1.13 310	1.18 313	1.20 321	1.11 302	1.15 314	1.16 302	1.20 316

DF	0.25 126	1.16 259	1.02 275	0.16 103	0.13 109	0.16 105	0.13 107	1.16 278	0.13 106	0.15 78	0.13 109	0.15 97	0.13 111	0.13 89	0.13 107	0.13 106	0.16 103	0.13 109	0.16 103	0.13 111	0.16 103	0.13 109	0.13 107	0.13 112	0.16 104	0.13 109	0.16 103	0.13 110

RP	1.14 295	1.16 259	1.15 290	1.17 309	1.10 309	1.16 302	1.15 312	1.10 273	1.16 314	1.15 260	1.08 306	1.16 299	1.15 312	1.15 311	1.14 313	1.16 312	1.16 299	1.10 307	1.10 296	1.10 310	1.16 294	1.11 308	1.10 306	1.19 320	1.14 304	1.19 319	1.07 294	1.10 307

RGC	1.15 297	1.16 259	1.17 293	1.15 305	1.11 311	1.21 308	1.21 323	1.10 273	1.15 312	1.16 263	1.11 309	1.17 301	1.09 307	1.14 310	1.11 310	1.16 312	1.19 305	1.11 310	1.10 296	1.15 316	1.11 291	1.19 314	1.16 311	1.12 315	1.17 306	1.10 310	1.16 302	1.17 313

Abc-Net	1.14 295	1.16 259	1.18 294	1.10 300	1.10 309	1.16 302	1.18 316	1.16 278	1.13 311	1.11 257	1.16 312	1.16 299	1.12 310	1.10 304	1.17 316	1.16 312	1.16 299	1.10 307	1.16 300	1.14 314	1.17 296	1.16 311	1.11 308	1.09 312	1.10 301	1.10 310	1.16 302	1.17 313
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	1.15 297	1.17 263	1.12 289	1.10 300	1.15 312	1.14 300	1.15 312	1.15 276	1.12 310	1.17 266	1.17 316	1.11 296	1.17 316	1.11 306	1.10 308	1.16 312	1.12 294	1.11 310	1.16 300	1.13 313	1.23 305	1.16 311	1.19 315	1.11 313	1.18 308	1.17 316	1.17 305	1.13 311

S-Stereo	1.22 307	1.18 264	1.19 297	1.20 310	1.23 320	1.23 309	1.19 317	1.19 282	1.18 318	1.27 274	1.20 320	1.20 305	1.20 318	1.23 316	1.22 321	1.23 320	1.23 308	1.23 321	1.20 305	1.25 324	1.20 301	1.22 320	1.25 319	1.24 324	1.20 310	1.22 323	1.26 310	1.24 321

edge stereo	1.15 297	1.18 264	1.11 287	1.12 303	1.17 316	1.17 307	1.17 314	1.16 278	1.18 318	1.16 263	1.17 316	1.17 301	1.13 311	1.11 306	1.11 310	1.12 309	1.17 301	1.17 314	1.11 298	1.17 317	1.17 296	1.17 313	1.18 313	1.14 316	1.11 302	1.18 317	1.12 298	1.11 308

stereogan	1.17 303	1.19 266	1.15 290	1.15 305	1.15 312	1.15 301	1.19 317	1.19 282	1.15 312	1.15 260	1.16 312	1.19 304	1.19 317	1.19 313	1.19 317	1.19 317	1.15 297	1.19 317	1.19 304	1.19 320	1.15 293	1.19 314	1.15 310	1.15 317	1.16 305	1.15 314	1.19 306	1.20 316

FAT-Stereo	1.22 307	1.23 267	1.19 297	1.21 311	1.24 321	1.24 311	1.19 317	1.25 286	1.24 321	1.25 272	1.19 319	1.20 305	1.24 321	1.20 314	1.21 319	1.25 321	1.22 307	1.21 319	1.25 307	1.23 323	1.22 303	1.19 314	1.19 315	1.24 324	1.25 311	1.20 320	1.19 306	1.25 322

WQFJA1++	0.80 256	1.24 268	0.73 247	0.97 284	0.65 264	0.97 281	0.65 269	0.97 255	0.65 263	0.94 240	0.66 265	0.94 278	0.65 264	0.66 260	0.65 266	0.66 261	0.98 278	0.66 268	0.98 282	0.66 266	0.98 275	0.66 265	0.66 260	0.66 270	0.98 282	0.66 267	0.98 279	0.66 265

test_for_model	0.17 100	1.25 269	0.20 117	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 73	0.21 102	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 93	0.11 77	0.15 96	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 100	1.25 269	0.20 117	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 73	0.21 102	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 93	0.11 77	0.15 96	0.11 77

testlalala	0.17 100	1.25 269	0.20 117	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 73	0.21 102	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 93	0.11 77	0.15 96	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 100	1.25 269	0.20 117	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 73	0.21 102	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 93	0.11 77	0.15 96	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 100	1.25 269	0.20 117	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 73	0.21 102	0.11 74	0.15 78	0.11 74	0.15 97	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 95	0.11 77	0.15 96	0.11 75	0.15 96	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.15 93	0.11 77	0.15 96	0.11 77

NLMM1	0.81 262	1.26 274	0.74 249	1.00 290	0.66 267	0.99 285	0.67 275	0.98 258	0.66 266	0.94 240	0.67 269	0.94 278	0.66 265	0.66 260	0.66 269	0.66 261	1.00 284	0.67 271	1.00 286	0.66 266	0.99 276	0.71 279	0.73 282	0.67 274	0.99 283	0.67 271	1.00 282	0.66 265

NLMM	0.80 256	1.26 274	0.75 253	0.98 286	0.66 267	0.97 281	0.66 271	0.97 255	0.66 266	0.94 240	0.66 265	0.96 285	0.66 265	0.66 260	0.68 277	0.67 266	0.99 280	0.68 276	0.98 282	0.66 266	0.99 276	0.66 265	0.66 260	0.66 270	1.00 288	0.66 267	0.99 280	0.66 265

qqai	1.17 303	1.27 276	1.10 284	1.26 312	1.09 308	1.23 309	1.11 310	1.26 287	1.11 309	1.26 273	1.08 306	1.25 308	1.11 309	1.11 306	1.10 308	1.09 307	1.27 309	1.11 310	1.27 308	1.11 311	1.27 309	1.10 307	1.10 306	1.11 313	1.27 313	1.10 310	1.24 309	1.11 308

WQFJX1	0.81 262	1.27 276	0.74 249	0.98 286	0.67 272	0.98 283	0.67 275	0.97 255	0.67 271	0.94 240	0.67 269	0.95 281	0.66 265	0.66 260	0.66 269	0.67 266	0.99 280	0.67 271	0.98 282	0.68 275	0.99 276	0.66 265	0.66 260	0.66 270	0.99 283	0.66 267	1.00 282	0.66 265

WQFJX	0.81 262	1.27 276	0.74 249	0.99 288	0.66 267	0.99 285	0.66 271	0.99 261	0.66 266	0.95 245	0.66 265	0.95 281	0.67 271	0.67 265	0.66 269	0.66 261	0.99 280	0.66 268	1.00 286	0.66 266	0.99 276	0.67 271	0.68 271	0.67 274	0.99 283	0.67 271	0.99 280	0.67 270

NLSM3	0.81 262	1.27 276	0.75 253	0.99 288	0.66 267	0.99 285	0.66 271	0.98 258	0.67 271	0.95 245	0.66 265	0.95 281	0.66 265	0.67 265	0.67 273	0.66 261	0.99 280	0.66 268	0.99 285	0.66 266	0.99 276	0.67 271	0.66 260	0.66 270	0.99 283	0.67 271	1.00 282	0.67 270

castereo++	0.26 131	1.28 280	1.07 283	0.15 96	0.13 109	0.15 96	0.14 110	1.22 285	0.13 106	0.16 91	0.17 120	0.16 106	0.14 113	0.14 99	0.15 117	0.14 112	0.15 95	0.14 113	0.16 103	0.14 113	0.16 103	0.14 113	0.14 110	0.14 113	0.16 104	0.14 111	0.16 103	0.15 116

S2M2_XL	0.24 125	1.32 281	0.86 264	0.17 108	0.11 75	0.17 107	0.11 73	1.05 271	0.12 100	0.16 91	0.11 74	0.16 106	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 108	0.11 77	0.17 106	0.11 75	0.17 107	0.11 75	0.11 73	0.11 78	0.17 107	0.11 77	0.17 107	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 273	1.33 282	0.93 267	0.62 253	1.00 294	1.16 302	0.55 253	0.86 245	0.83 287	1.19 267	0.40 221	1.30 310	0.81 285	0.65 257	0.45 232	1.01 302	1.17 301	0.46 230	1.29 311	0.58 257	1.05 288	0.90 291	0.73 282	0.87 293	0.60 249	1.01 302	1.13 299	0.51 247

RASNet	1.39 315	1.37 283	1.35 301	1.38 318	1.40 325	1.39 317	1.77 340	1.36 290	1.74 339	1.36 280	1.36 325	1.36 314	1.36 324	1.36 318	1.35 323	1.41 329	1.36 313	1.36 327	1.36 313	1.35 327	1.36 313	1.35 324	1.36 322	1.35 327	1.36 317	1.35 327	1.36 315	1.35 324

SPS-STEREO	1.25 314	1.47 284	1.06 282	1.54 321	1.08 306	1.52 320	1.20 322	1.44 293	1.06 306	1.49 288	1.10 308	1.41 316	1.10 308	0.98 293	1.08 307	1.12 309	1.47 319	1.04 303	1.53 318	1.14 314	1.52 317	1.07 305	1.02 301	1.05 307	1.48 320	1.07 307	1.55 318	1.11 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 290	1.50 285	1.49 309	0.40 191	0.40 218	1.56 321	0.98 295	1.55 297	0.58 258	4.18 361	0.40 221	0.79 267	0.48 239	0.91 286	0.39 218	0.99 297	0.71 256	0.70 280	0.51 234	0.77 283	1.07 290	0.82 287	0.69 274	0.96 300	1.01 293	1.30 324	1.10 297	1.38 328

WQFJA1	0.82 267	1.52 286	0.76 255	1.01 295	0.66 267	0.98 283	0.66 271	0.98 258	0.66 266	0.95 245	0.68 273	0.95 281	0.66 265	0.68 270	0.66 269	0.66 261	1.00 284	0.67 271	1.00 286	0.67 271	0.99 276	0.68 273	0.67 266	0.68 279	0.99 283	0.67 271	1.00 282	0.67 270

castereo	0.34 160	1.59 287	1.39 303	0.17 108	0.15 117	0.18 109	0.26 153	1.74 302	0.17 121	0.19 101	0.18 135	0.18 113	0.20 139	0.20 133	0.22 146	0.21 137	0.18 112	0.17 124	0.19 114	0.16 121	0.18 109	0.20 141	0.17 118	0.21 143	0.19 113	0.17 124	0.19 111	0.16 119

STTRV1_RVC		1.59 287	0.52 216	0.69 258	0.61 260	0.66 254	0.43 229	0.88 246	0.45 230	0.71 217	0.62 262	0.69 253	0.45 231	0.62 251	0.40 219	0.44 223	0.80 264	0.59 259		0.63 262	0.80 258	0.46 228		0.61 265	0.72 260	0.54 253	0.80 262	0.60 258

MM-Stereo_test3	1.22 307	1.60 289	1.19 297	1.48 320	1.02 300	1.48 319	0.99 299	1.54 296	1.03 303	1.41 283	1.03 303	1.44 317	1.00 299	1.04 301	1.04 304	1.02 304	1.42 318	1.04 303	1.48 317	1.01 303	1.48 316	1.03 302	1.06 304	1.04 306	1.53 321	1.04 304	1.49 317	1.04 303

DEFOM-Stereo	0.43 191	1.60 289	1.47 308	0.30 156	0.28 163	0.31 158	0.28 165	1.65 299	0.25 149	0.29 131	0.26 157	0.30 157	0.29 175	0.27 159	0.26 158	0.26 149	0.30 156	0.29 175	0.30 156	0.26 157	0.29 150	0.29 180	0.27 155	0.26 156	0.30 155	0.29 181	0.30 154	0.29 179

DPSMNet_ROB	1.62 321	1.60 289	1.59 311	1.61 323	1.69 334	1.66 323	1.61 332	1.70 301	1.65 336	1.62 291	1.60 333	1.61 318	1.60 331	1.60 325	1.59 332	1.62 334	1.60 320	1.63 335	1.62 320	1.68 339	1.70 319	1.60 330	1.64 333	1.60 335	1.61 322	1.60 334	1.60 319	1.59 334

LACA_dic	0.37 171	1.72 292	1.69 318	0.13 74	0.12 104	0.15 96	0.12 102	1.69 300	0.16 115	0.17 95	0.19 138	0.13 74	0.12 105	1.70 331	0.13 107	0.13 106	0.16 103	0.12 105	0.14 86	0.14 113	0.13 74	0.12 103	0.12 100	0.12 103	0.14 86	0.12 103	0.13 75	0.12 101

iRaftStereo_RVC	0.62 229	1.76 293	2.24 338	0.52 236	0.37 207	0.53 239	0.38 213	2.51 329	0.38 206	0.51 195	0.38 212	0.51 230	0.38 207	0.38 199	0.38 205	0.38 204	0.52 231	0.38 209	0.52 237	0.38 211	0.52 228	0.38 206	0.38 209	0.38 212	0.52 232	0.39 218	0.52 232	0.38 210

G-Net	0.82 267	1.77 294	0.78 257	0.78 267	0.78 282	0.78 263	0.78 286	0.78 239	0.79 281	0.79 224	0.78 284	0.78 265	0.78 282	0.78 279	0.78 285	0.78 280	0.79 262	0.79 285	0.79 267	0.79 284	0.79 257	0.79 283	0.79 284	0.79 287	0.79 264	0.79 287	0.79 261	0.79 285

MFMNet_re	1.77 326	1.89 295	1.72 320	1.88 324	1.69 334	1.89 324	1.67 336	1.91 305	1.70 337	1.87 295	1.67 337	1.89 321	1.68 336	1.67 329	1.67 337	1.70 337	1.88 322	1.68 337	1.88 321	1.67 337	1.89 320	1.68 336	1.70 335	1.71 340	1.87 325	1.68 342	1.87 321	1.68 339

MM-Stereo_test2	1.15 297	1.90 296	1.10 284	1.37 317	0.94 293	1.36 314	0.98 295	1.48 295	0.98 296	1.37 281	0.98 296	1.37 315	0.98 297	0.95 292	0.94 297	0.95 296	1.37 315	0.95 296	1.38 314	0.95 298	1.38 315	0.95 296	0.95 294	0.95 299	1.37 318	0.95 294	1.37 316	0.95 295

derf	1.84 327	1.93 297	1.73 321	1.97 325	1.77 337	1.98 327	1.76 339	1.94 308	1.73 338	1.97 305	1.78 339	1.97 326	1.76 337	1.76 332	1.71 338	1.79 338	1.94 323	1.77 338	1.98 325	1.75 341	1.89 320	1.71 337	1.77 338	1.77 342	2.01 331	1.74 343	2.00 327	1.71 340

DNS	0.64 230	2.00 298	1.58 310	0.59 246	0.42 225	0.59 246	0.42 227	1.99 313	0.42 224	0.57 202	0.42 228	0.57 239	0.42 227	0.42 216	0.42 228	0.42 220	0.59 239	0.42 226	0.59 246	0.42 226	0.59 239	0.42 225	0.42 223	0.42 228	0.59 246	0.42 226	0.59 241	0.42 226

VIP-Stereo	0.36 166	2.00 298	1.11 287	0.26 148	0.16 122	0.24 138	0.15 116	2.00 315	0.23 146	0.24 115	0.15 114	0.23 130	0.16 120	0.16 109	0.16 120	0.15 117	0.24 135	0.15 118	0.24 136	0.16 121	0.24 133	0.15 118	0.15 113	0.20 139	0.24 136	0.15 117	0.24 133	0.15 116

R-Stereo Train	1.62 321	2.01 300	1.41 304	1.97 325	1.40 325	1.96 325	1.39 327	1.93 306	1.39 327	1.92 299	1.38 327	1.94 324	1.39 327	1.40 322	1.45 327	1.38 326	1.96 325	1.37 328	1.97 323	1.39 328	1.98 323	1.41 327	1.40 324	1.37 329	1.97 327	1.38 328	1.96 324	1.37 326

RAFT-Stereo	1.62 321	2.01 300	1.41 304	1.97 325	1.40 325	1.96 325	1.39 327	1.93 306	1.39 327	1.92 299	1.38 327	1.94 324	1.39 327	1.40 322	1.45 327	1.38 326	1.96 325	1.37 328	1.97 323	1.39 328	1.98 323	1.41 327	1.40 324	1.37 329	1.97 327	1.38 328	1.96 324	1.37 326
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 319	2.01 300	1.21 300	1.98 328	1.21 319	1.98 327	1.21 323	1.98 312	1.21 320	1.99 307	1.21 321	1.98 327	1.21 320	1.02 300	1.21 319	1.21 319	1.99 328	1.21 319	1.99 326	1.21 321	1.99 325	1.21 317	1.21 317	1.21 322	1.99 329	1.21 321	1.99 326	1.21 318
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	0.66 233	2.13 303	0.47 195	0.37 172	0.29 177	0.36 170	0.27 157	0.49 194	0.44 227	0.78 222	0.68 273	0.67 249	0.90 291	0.62 251	0.90 291	0.53 247	0.88 270	0.48 241	0.37 169	0.29 177	0.63 246	0.66 265	0.66 260	0.51 249	1.06 297	0.61 263	1.08 295	0.60 258

HanStereo	0.66 233	2.13 303	0.47 195	0.37 172	0.29 177	0.36 170	0.27 157	0.49 194	0.44 227	0.78 222	0.68 273	0.67 249	0.90 291	0.62 251	0.90 291	0.53 247	0.88 270	0.48 241	0.37 169	0.29 177	0.63 246	0.66 265	0.66 260	0.51 249	1.06 297	0.61 263	1.08 295	0.60 258

TRStereo	2.05 335	2.13 303	1.85 325	2.27 332	1.84 340	2.28 332	1.84 343	2.29 321	1.87 344	2.29 322	1.86 343	2.30 332	1.87 343	2.30 349	1.87 345	2.08 347	2.29 332	1.87 343	2.30 331	1.87 345	2.08 328	1.72 338	1.86 343	2.30 355	2.13 332	1.84 346	2.29 332	1.87 346

XX-Stereo	2.05 335	2.13 303	1.85 325	2.27 332	1.84 340	2.28 332	1.84 343	2.29 321	1.87 344	2.29 322	1.86 343	2.30 332	1.87 343	2.30 349	1.87 345	2.08 347	2.29 332	1.87 343	2.30 331	1.87 345	2.08 328	1.72 338	1.86 343	2.30 355	2.13 332	1.84 346	2.29 332	1.87 346

EAI-Stereo	2.05 335	2.13 303	1.85 325	2.27 332	1.84 340	2.28 332	1.84 343	2.29 321	1.87 344	2.29 322	1.86 343	2.30 332	1.87 343	2.30 349	1.87 345	2.08 347	2.29 332	1.87 343	2.30 331	1.87 345	2.08 328	1.72 338	1.86 343	2.30 355	2.13 332	1.84 346	2.29 332	1.87 346

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 181	2.14 308	1.91 332	0.20 117	0.18 136	0.19 114	0.17 125	2.23 318	0.19 134	0.24 115	0.21 141	0.19 116	0.21 143	0.20 133	0.18 132	0.20 134	0.20 118	0.18 137	0.20 117	0.19 140	0.19 113	0.17 126	0.18 132	0.17 122	0.20 117	0.20 139	0.21 119	0.19 138

NCCL2	2.27 344	2.27 309	2.28 341	2.27 332	2.28 353	2.28 332	2.28 354	2.27 319	2.28 354	2.28 319	2.28 352	2.29 331	2.28 352	2.28 348	2.29 354	2.28 354	2.28 331	2.28 354	2.27 330	2.28 356	2.28 334	2.28 353	2.28 353	2.28 353	2.28 337	2.28 356	2.11 329	2.28 357

HUF	2.22 340	2.33 310	2.24 338	2.35 336	2.07 347	2.45 339	2.11 351	2.42 327	2.13 351	2.19 315	2.15 350	2.10 328	2.09 348	2.27 347	2.04 350	2.08 347	2.44 337	2.12 350	2.38 336	2.18 352	2.29 335	2.22 349	2.12 350	2.12 350	2.52 341	2.10 352	2.22 331	2.15 353

STTStereo	2.30 345	2.34 311	2.26 340	2.37 337	2.23 350	2.40 336	2.35 355	2.20 317	2.33 355	2.28 319	2.31 354	2.19 329	2.37 353	2.20 342	2.31 355	2.23 353	2.38 335	2.25 353	2.33 335	2.27 355	2.39 337	2.27 352	2.31 354	2.29 354	2.37 338	2.32 357	2.34 336	2.26 356

AIO_rvc	2.25 343	2.35 312	2.10 334	2.47 340	2.17 349	2.54 340	2.15 352	2.32 324	2.21 352	2.29 322	2.28 352	2.33 337	2.09 348	2.26 346	2.14 351	2.08 347	2.49 339	2.09 349	2.53 340	2.14 351	2.34 336	2.23 350	2.14 351	2.18 351	2.19 336	2.15 353	2.35 337	2.22 354

AIO_test	2.22 340	2.36 313	2.10 334	2.47 340	2.15 348	2.54 340	2.06 350	2.27 319	2.09 350	2.29 322	2.13 349	2.30 332	2.09 348	2.25 345	2.15 352	1.95 345	2.52 340	2.08 348	2.32 334	2.21 354	2.20 332	2.26 351	2.05 349	2.06 348	2.40 339	2.16 354	2.52 340	2.05 352

UDGNet	1.97 330	2.43 314	1.67 316	2.46 339	1.70 336	2.44 338	1.69 337	2.34 326	1.63 335	2.35 328	1.67 337	2.37 338	1.67 335	1.68 330	1.64 336	1.67 335	2.44 337	1.64 336	2.43 337	1.67 337	2.43 339	1.66 334	1.67 334	1.63 339	2.43 340	1.66 340	2.42 339	1.66 338

FBW_ROB	2.04 334	2.50 315	1.75 322	2.45 338	1.78 338	2.40 336	1.74 338	2.47 328	1.77 340	2.37 329	1.81 340	2.30 332	1.80 338	1.78 333	1.88 348	1.80 339	2.41 336	1.77 338	2.43 337	1.83 342	2.39 337	1.81 342	1.76 337	1.75 341	2.56 345	1.75 344	2.30 335	1.74 341

FlowAnything	1.02 290	2.51 316	0.58 227	1.60 322	0.56 255	1.61 322	0.56 257	1.60 298	0.55 252	1.61 290	0.56 254	1.61 318	0.55 254	0.55 242	0.55 254	0.55 249	1.61 321	0.56 257	1.61 319	0.56 255	1.62 318	0.55 252	0.56 251	0.56 256	1.62 323	0.56 256	1.62 320	0.56 252

CroCo-Stereo	0.80 256	2.51 316	0.41 178	1.27 313	0.41 220	1.27 312	0.41 222	1.27 288	0.41 219	1.27 274	0.41 223	1.27 309	0.41 219	0.41 210	0.41 222	0.41 215	1.28 310	0.41 220	1.27 308	0.41 221	1.27 309	0.41 220	0.42 223	0.41 222	1.27 313	0.41 221	1.27 311	0.41 221
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	1.99 331	2.55 318	1.62 313	2.54 342	1.61 331	2.54 340	1.61 332	2.51 329	1.61 332	2.49 331	1.61 334	2.49 339	1.61 332	1.61 326	1.61 333	1.61 331	2.55 341	1.62 334	2.54 341	1.61 334	2.54 340	1.61 331	1.61 329	1.61 336	2.54 342	1.61 335	2.54 341	1.61 335

LG-G_1	1.99 331	2.56 319	1.63 314	2.54 342	1.62 332	2.55 343	1.61 332	2.51 329	1.61 332	2.50 332	1.62 335	2.50 340	1.61 332	1.61 326	1.61 333	1.61 331	2.55 341	1.61 332	2.55 342	1.61 334	2.55 341	1.61 331	1.61 329	1.61 336	2.55 343	1.61 335	2.54 341	1.61 335

LG-G	1.99 331	2.56 319	1.63 314	2.54 342	1.62 332	2.55 343	1.61 332	2.51 329	1.61 332	2.50 332	1.62 335	2.50 340	1.61 332	1.61 326	1.61 333	1.61 331	2.55 341	1.61 332	2.55 342	1.61 334	2.55 341	1.61 331	1.61 329	1.61 336	2.55 343	1.61 335	2.54 341	1.61 335

LL-Strereo2	0.47 199	2.60 321	0.51 213	0.38 176	0.28 163	0.37 174	0.28 165	0.55 210	0.35 197	0.44 179	0.34 198	0.44 207	0.34 195	0.34 185	0.36 200	0.36 198	0.47 214	0.36 200	0.47 216	0.35 200	0.47 208	0.35 196	0.35 196	0.35 201	0.46 209	0.35 198	0.47 211	0.35 199

MonStereo	1.66 324	2.63 322	1.46 306	1.99 329	1.41 329	2.03 330	1.39 327	2.04 316	1.43 330	1.94 302	1.40 329	1.92 323	1.37 325	1.38 320	1.39 324	1.39 328	1.99 328	1.38 330	2.04 328	1.41 331	2.02 327	1.37 326	1.39 323	1.38 331	1.99 329	1.38 328	2.01 328	1.39 330

MonStereo1	1.60 320	2.69 323	1.46 306	1.99 329	1.31 323	1.99 329	1.36 326	1.99 313	1.31 324	1.84 294	1.32 323	1.89 321	1.31 322	1.32 317	1.30 322	1.36 324	1.94 323	1.33 324	1.93 322	1.30 326	1.92 322	1.33 322	1.31 320	1.31 326	1.94 326	1.31 325	1.93 322	1.31 323

IER	0.56 222	2.72 324	2.20 336	0.38 176	0.29 177	0.38 179	0.27 157	2.77 335	0.27 159	0.38 149	0.28 166	0.37 172	0.25 151	0.26 151	0.25 153	0.26 149	0.38 174	0.29 175	0.38 174	0.25 153	0.39 178	0.25 149	0.29 172	0.29 180	0.40 186	0.25 151	0.38 170	0.25 151

IGEV-FE	0.29 139	2.85 325	0.36 166	0.20 117	0.17 126	0.19 114	0.17 125	0.37 155	0.17 121	0.19 101	0.17 120	0.19 116	0.17 124	0.17 119	0.17 124	0.17 121	0.19 117	0.17 124	0.19 114	0.17 125	0.19 113	0.17 126	0.17 118	0.17 122	0.19 113	0.17 124	0.19 111	0.17 126

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 347	2.85 325	1.90 331	2.90 346	2.77 356	2.88 346	2.85 358	2.51 329	2.85 358	2.88 340	1.99 348	2.50 340	2.76 356	2.20 342	1.57 330	2.64 356	2.89 345	2.63 356	5.69 376	1.03 305	2.01 326	2.71 355	2.74 358	2.73 359	2.87 347	1.64 338	1.00 282	1.49 332
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	0.85 271	2.86 327	0.43 185	1.33 315	0.43 228	1.31 313	0.42 227	1.32 289	0.42 224	1.31 276	0.44 230	1.32 311	0.44 228	0.43 217	0.44 230	0.43 222	1.35 311	0.43 227	1.32 312	0.43 228	1.31 311	0.43 226	0.43 225	0.42 228	1.31 315	0.42 226	1.31 312	0.43 227

FC-DCNN v2	4.74 374	3.16 328	3.16 352	3.16 347	3.16 358	3.16 348	3.16 363	3.16 338	3.16 360	3.16 343	3.16 360	3.16 347	3.16 361	3.16 355	3.16 362	3.16 362	6.72 379	6.72 381	6.72 379	6.72 384	6.72 378	6.72 383	6.72 382	6.72 383	6.72 379	6.72 382	6.72 380	6.72 383

plain	1.96 329	3.33 329	1.04 279	3.24 349	1.04 304	3.24 349	1.04 305	3.26 339	1.05 304	3.26 345	1.13 310	3.27 348	1.06 306	1.05 302	1.05 305	1.05 305	3.28 346	1.05 305	3.29 346	1.06 307	3.30 346	1.05 303	1.05 303	1.06 309	3.30 349	1.06 306	3.30 348	1.06 304

4D-IteraStereo	0.67 237	3.40 330	1.05 280	0.71 265	0.83 287	0.47 220	0.27 157	0.47 187	0.27 159	0.35 138	0.26 157	0.68 252	0.84 287	0.41 210	0.54 252	0.89 287	0.74 260	0.88 291	0.73 261	0.87 292	0.42 197	0.27 156	0.28 161	0.28 166	0.36 165	0.28 162	0.68 251	0.90 291

MIF-Stereo (partial)	2.52 348	3.41 331	1.05 280	3.29 350	1.05 305	3.29 352	1.06 306	3.30 341	1.06 306	3.31 346	1.06 305	4.97 371	2.72 355	2.72 353	2.71 357	2.70 357	6.57 378	2.19 351	5.08 373	1.08 309	3.36 347	1.07 305	1.07 305	1.07 311	3.35 351	1.07 307	3.36 350	1.07 306

MM-Stereo_test1	1.85 328	3.50 332	1.61 312	2.12 331	1.47 330	2.14 331	1.47 331	2.33 325	1.53 331	2.12 312	1.54 331	2.19 329	1.53 329	1.54 324	1.53 329	1.53 330	2.20 330	1.54 331	2.24 329	1.57 333	2.21 333	1.49 329	1.59 328	1.49 334	2.15 335	1.52 333	2.15 330	1.54 333

DPSNet	3.67 356	3.61 333	3.62 358	3.64 353	3.61 368	3.64 354	3.65 368	3.64 344	3.67 367	3.67 349	3.65 366	3.68 351	3.69 371	3.69 366	3.69 373	3.68 369	3.70 350	3.70 368	3.69 352	3.69 370	3.71 352	3.69 365	3.67 366	3.69 371	3.68 355	3.67 367	3.68 353	3.67 364

UniTT-Stereo	2.12 339	3.66 334	1.10 284	3.48 352	1.15 312	3.57 353	1.11 310	3.44 342	1.16 314	3.52 347	1.16 312	3.50 349	1.16 313	1.10 304	1.13 312	1.15 311	3.61 348	1.17 314	3.64 347	1.12 312	3.58 349	1.12 309	1.12 309	1.17 318	3.53 352	1.18 317	3.52 351	1.18 315

RAStereo	2.24 342	3.70 335	1.18 294	3.73 356	1.18 317	3.69 355	1.19 317	3.73 345	1.24 321	3.72 350	1.21 321	3.76 353	1.20 318	1.20 314	1.20 318	1.20 318	3.74 353	1.20 318	3.75 353	1.21 321	3.77 353	1.21 317	1.21 317	1.21 322	3.82 356	1.21 321	3.82 355	1.21 318

NLSM1	2.82 350	3.85 336	2.57 346	3.19 348	2.46 354	3.28 351	2.38 356	3.29 340	2.42 356	3.20 344	2.64 355	3.14 346	2.62 354	2.46 352	2.44 356	2.51 355	3.31 347	2.53 355	3.17 345	2.47 357	3.27 345	2.33 354	2.65 355	2.61 358	3.22 348	2.55 358	3.31 349	2.39 358

sCroCo_RVC	2.76 349	4.00 337	1.82 324	4.00 360	1.83 339	3.98 361	1.82 341	3.99 348	1.81 341	4.14 358	2.76 356	4.13 362	1.82 340	1.83 334	1.83 340	1.82 340	4.01 358	1.82 341	3.98 356	1.86 344	4.00 358	1.82 343	1.83 340	1.84 343	4.02 362	1.81 345	4.00 359	1.83 344

DNSM	2.31 346	4.05 338	3.13 349	2.62 345	1.85 343	2.62 345	1.85 346	3.98 346	1.85 342	2.55 334	1.85 342	2.55 343	1.85 342	1.85 337	1.85 342	1.85 342	2.62 344	1.85 342	2.62 344	1.85 343	2.62 343	1.85 344	1.85 342	1.85 344	2.63 346	1.85 349	2.63 344	1.85 345

sAnonymous2	2.87 351	4.16 339	1.89 329	4.26 365	1.87 344	4.23 364	1.92 347	4.17 349	1.94 348	4.16 359	1.92 346	4.20 363	1.92 346	1.96 338	1.86 343	1.87 343	4.25 362	1.90 346	4.23 362	1.91 348	4.26 361	1.93 346	1.89 346	1.90 345	4.07 364	1.91 350	5.09 375	1.93 350

CroCo_RVC	2.87 351	4.16 339	1.89 329	4.26 365	1.87 344	4.23 364	1.92 347	4.17 349	1.94 348	4.16 359	1.92 346	4.20 363	1.92 346	1.96 338	1.86 343	1.87 343	4.25 362	1.90 346	4.23 362	1.91 348	4.26 361	1.93 346	1.89 346	1.90 345	4.07 364	1.91 350	5.09 375	1.93 350

test_1	0.65 232	4.37 341	2.38 342	0.40 191	0.34 198	0.42 204	0.36 204	1.96 309	0.34 192	0.41 163	0.36 203	0.42 201	0.35 197	0.34 185	0.38 205	0.31 184	0.39 187	0.34 194	0.40 189	0.33 197	0.39 178	0.33 193	0.33 191	0.34 197	0.40 186	0.36 202	0.40 185	0.32 192

test-3	0.78 255	4.38 342	1.80 323	0.62 253	0.49 245	0.62 251	0.50 249	1.86 304	0.64 262	0.69 212	0.52 250	0.66 247	0.38 207	0.58 246	0.57 258	0.46 226	0.66 248	0.46 230	0.50 231	0.44 230	0.48 215	0.58 254	0.54 247	0.60 263	0.70 257	0.46 232	0.48 217	0.50 244

CC-Net-ROB	1.51 318	4.40 343	1.69 318	1.39 319	1.40 325	1.37 316	1.40 330	1.36 290	1.39 327	1.41 283	1.36 325	1.35 313	1.38 326	1.39 321	1.39 324	1.36 324	1.36 313	1.35 325	1.39 315	1.39 328	1.37 314	1.36 325	1.41 326	1.48 333	1.39 319	1.42 332	1.35 314	1.35 324

PS-NSSS	1.48 317	4.46 344	1.35 301	1.35 316	1.35 324	1.41 318	1.34 325	1.36 290	1.35 326	1.40 282	1.35 324	1.33 312	1.35 323	1.37 319	1.40 326	1.35 323	1.35 311	1.35 325	1.39 315	1.44 332	1.35 312	1.34 323	1.35 321	1.38 331	1.35 316	1.33 326	1.34 313	1.38 328

MLG-Stereo_test3	3.87 360	4.64 345	3.29 354	5.17 375	3.23 361	4.83 371	3.02 359	4.95 356	3.22 361	4.31 362	3.33 364	5.08 373	3.20 362	3.23 357	2.77 358	3.20 364	4.99 372	3.24 362	4.93 370	2.94 359	4.82 370	3.33 361	3.33 362	3.29 364	5.19 374	3.02 360	5.08 373	2.93 361

MLG-Stereo_test1	3.87 360	4.67 346	3.29 354	5.26 376	3.25 362	5.04 374	3.11 361	4.43 351	3.27 363	5.02 373	3.21 361	4.71 369	3.10 360	3.22 356	3.06 360	2.98 361	5.03 373	3.18 360	4.95 371	2.94 359	4.70 369	3.32 359	3.30 361	3.27 363	5.17 373	3.08 362	5.02 371	2.85 360

MyStereo04	0.76 253	4.78 347	0.62 238	0.63 255	0.54 252	0.65 253	0.56 257	0.61 217	0.58 258	0.61 207	0.56 254	0.63 245	0.57 257	0.63 254	0.60 260	0.60 255	0.64 246	0.56 257	0.63 252	0.58 257	0.63 246	0.62 261	0.55 248	0.60 263	0.63 252	0.57 257	0.64 248	0.58 255

TestStereo	4.92 375	4.80 348	4.98 362	4.82 371	4.97 379	4.91 373	4.78 380	4.80 354	4.88 380	4.78 368	4.80 379	4.99 372	4.81 379	4.83 376	4.87 380	4.97 380	4.93 370	5.01 379	5.03 372	4.90 379	5.02 372	5.02 377	5.06 377	5.04 380	4.93 371	4.89 379	5.01 370	5.09 379

Anonymous3	3.36 353	4.93 349	2.20 336	4.92 372	2.23 350	4.90 372	2.23 353	4.89 355	2.24 353	4.95 371	2.21 351	4.91 370	2.21 351	2.18 341	2.22 353	2.22 352	4.86 369	2.20 352	4.90 369	2.20 353	4.96 371	2.21 348	2.21 352	2.21 352	6.30 378	2.21 355	4.90 368	2.23 355

MLG-Stereo_test2	3.86 359	4.96 350	3.13 349	4.65 370	3.27 363	5.17 376	3.07 360	5.01 357	3.01 359	4.93 370	3.03 358	4.56 368	3.32 364	3.26 359	3.33 364	3.30 365	5.17 374	3.19 361	4.86 368	2.96 362	5.04 373	3.25 358	2.67 356	3.15 361	4.98 372	3.05 361	4.59 366	3.30 363

NLCSM	3.61 355	5.05 351	3.36 357	4.13 362	3.31 364	3.91 357	3.26 364	3.98 346	3.24 362	4.08 357	3.06 359	3.95 358	3.25 363	3.25 358	3.10 361	3.17 363	4.20 361	3.08 358	4.16 360	3.24 364	4.26 361	3.46 363	3.14 360	3.19 362	4.02 362	3.24 363	4.21 363	3.17 362

DispFullNet	4.96 376	5.67 352	3.30 356	5.01 373	3.21 360	4.50 368	3.11 361	4.43 351	3.44 366	4.60 366	3.46 365	5.13 374	3.44 365	3.53 362	3.20 363	2.87 360	4.80 368	3.15 359	4.70 366	4.83 378	9.02 383	5.98 380	5.95 381	6.21 382	8.84 384	5.85 381	9.76 385	5.91 381

HCRNet	0.71 247	6.06 353	3.15 351	0.50 232	0.22 144	0.21 123	0.15 116	3.04 337	0.34 192	0.43 177	0.33 197	0.43 205	0.33 194	0.15 104	0.14 113	0.14 112	0.21 121	0.17 124	0.47 216	0.20 142	0.21 119	0.16 122	0.32 186	0.33 195	0.50 226	0.33 196	0.49 225	0.28 164

SGM-Forest	5.07 377	6.74 354	4.17 359	6.46 379	4.68 378	6.21 380	4.38 378	6.00 361	4.14 376	5.84 376	4.44 378	6.28 378	4.16 377	3.92 371	4.56 379	4.60 379	6.15 376	4.27 376	6.12 378	4.31 377	5.99 377	4.27 373	3.92 372	4.27 377	6.13 377	4.10 378	6.18 377	4.49 378
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 244	6.91 355	0.46 194	0.46 215	0.46 231	0.46 214	0.46 233	0.46 181	0.46 231	0.46 183	0.46 233	0.46 209	0.46 232	0.46 223	0.46 233	0.46 226	0.46 210	0.46 230	0.46 212	0.46 233	0.47 208	0.46 228	0.46 228	0.46 233	0.46 209	0.46 232	0.46 207	0.46 230

SA	3.93 362	7.22 356	4.74 360	4.15 363	3.88 374	3.70 356	4.02 377	6.67 368	3.95 372	3.64 348	3.74 368	3.63 350	3.00 358	3.51 361	3.68 372	3.68 369	3.73 352	3.71 369	3.64 347	3.48 365	3.58 349	2.97 357	3.69 367	3.61 366	3.55 354	3.42 364	3.64 352	3.79 372

cross-raft	4.43 369	7.31 357	6.46 368	4.47 367	3.95 375	4.46 367	3.95 375	6.70 369	3.97 373	4.41 363	3.82 371	4.38 366	3.94 375	3.95 372	3.95 377	3.95 373	4.45 366	3.95 373	4.46 365	3.95 374	4.46 366	3.95 370	3.95 373	3.94 375	4.40 366	3.95 376	4.45 365	3.95 374

RAFT+CT+SA	4.43 369	7.34 358	6.71 370	5.01 373	4.38 377	4.40 366	3.85 373	6.15 365	4.30 377	4.89 369	3.26 362	4.49 367	3.01 359	4.53 375	3.36 365	3.65 368	3.64 349	4.39 377	3.94 355	4.28 376	4.44 365	4.30 374	4.24 376	4.52 378	3.90 359	3.85 374	4.89 367	4.00 375

test-1	4.11 363	7.65 359	4.93 361	3.65 354	3.58 366	4.70 370	3.74 372	4.73 353	4.06 374	3.72 350	4.11 376	3.70 352	3.49 366	3.36 360	3.65 368	4.17 377	3.92 356	4.04 375	4.19 361	3.75 371	4.69 368	4.18 372	3.88 370	3.90 373	4.73 368	3.77 372	3.12 347	3.68 367

Sa-1000	3.84 358	7.71 360	6.81 373	4.15 363	2.86 357	3.27 350	3.87 374	5.99 360	4.35 378	2.78 338	3.71 367	3.88 354	3.56 367	3.88 369	3.64 366	2.71 358	3.72 351	3.27 363	3.67 351	3.15 363	3.51 348	3.36 362	2.70 357	3.49 365	3.32 350	3.76 371	2.87 346	3.76 371

raft_robust	4.19 368	7.78 361	6.08 366	3.30 351	3.85 373	4.03 362	3.73 371	6.25 367	3.30 365	4.44 364	3.28 363	4.01 359	3.82 374	4.29 374	3.70 374	4.01 374	4.48 367	3.42 364	4.11 358	3.76 372	4.05 359	3.32 359	3.85 369	3.82 372	4.71 367	3.83 373	4.09 360	3.80 373

TestStereo1	4.11 363	7.79 362	6.72 371	3.93 357	3.81 371	3.96 359	3.58 366	6.96 371	3.74 369	3.90 352	3.76 369	3.89 355	3.57 368	3.70 367	3.66 369	3.34 366	3.80 354	3.62 365	3.66 349	3.68 368	3.91 355	3.70 366	3.65 364	3.67 368	3.88 357	3.53 365	3.89 356	3.68 367

SA-5K	4.11 363	7.79 362	6.72 371	3.93 357	3.81 371	3.96 359	3.58 366	6.96 371	3.74 369	3.90 352	3.76 369	3.89 355	3.57 368	3.70 367	3.66 369	3.34 366	3.80 354	3.62 365	3.66 349	3.68 368	3.91 355	3.70 366	3.65 364	3.67 368	3.88 357	3.53 365	3.89 356	3.68 367

TESTraft	4.16 367	8.03 364	6.81 373	3.99 359	3.68 369	3.93 358	3.70 370	6.86 370	3.69 368	3.93 354	3.88 374	3.93 357	3.59 370	3.65 365	3.64 366	3.68 369	3.92 356	3.72 370	3.92 354	3.57 367	3.84 354	3.70 366	3.71 368	3.67 368	3.91 360	3.74 369	3.92 358	3.67 364

test_4	4.11 363	8.05 365	6.64 369	4.52 368	3.68 369	3.00 347	3.40 365	6.21 366	3.29 364	4.07 356	3.84 372	4.04 360	3.76 373	3.56 364	3.67 371	3.76 372	4.04 359	3.79 371	4.10 357	3.53 366	3.98 357	3.74 369	3.55 363	3.61 366	3.94 361	3.75 370	3.73 354	3.73 370

SGM+DAISY	6.35 379	8.16 366	5.14 364	8.12 383	5.08 381	8.12 383	5.16 381	8.01 374	5.18 382	7.92 381	5.14 380	7.89 382	5.14 380	4.95 377	5.33 381	5.32 381	8.14 382	5.16 380	8.16 382	5.16 380	8.21 381	5.19 378	5.12 378	5.12 381	8.18 383	5.24 380	8.12 383	5.11 380

RAFT_CTSACE	4.43 369	8.26 367	6.10 367	4.62 369	4.01 376	4.54 369	3.65 368	6.09 362	3.93 371	4.64 367	4.14 377	4.26 365	4.13 376	3.91 370	3.88 375	4.06 376	4.30 364	4.03 374	4.27 364	3.92 373	4.26 361	3.67 364	3.91 371	4.16 376	4.82 369	4.08 377	4.20 362	3.67 364

CFNet_RVC	0.93 276	8.54 368	0.41 178	0.56 241	0.37 207	0.56 242	0.37 210	0.50 198	0.40 215	0.56 201	5.24 381	0.56 237	0.34 195	0.40 209	0.41 222	0.34 193	0.53 233	0.40 217	0.56 244	0.38 211	0.52 228	0.40 218	0.40 218	0.41 222	0.56 241	0.40 220	0.56 238	0.40 219

U	5.23 378	8.71 369	2.75 347	8.64 384	2.76 355	8.65 384	2.79 357	8.67 377	2.79 357	8.70 383	2.79 357	8.70 383	2.79 357	2.79 354	2.80 359	2.80 359	8.84 383	2.82 357	8.82 383	2.89 358	8.84 382	2.83 356	2.83 359	2.82 360	8.87 385	2.83 359	8.84 384	2.83 359

MCSU-Stereo	1.22 307	8.85 370	7.17 376	0.42 202	0.29 177	0.41 195	0.29 182	8.80 379	0.30 177	0.42 174	0.29 176	0.40 191	0.29 175	0.30 176	0.29 178	0.29 174	0.41 195	0.29 175	0.41 194	0.29 177	0.41 186	0.29 180	0.29 172	0.29 180	0.41 191	0.29 181	0.41 189	0.30 186

test_5	4.51 372	8.85 370	5.35 365	3.66 355	3.56 365	5.10 375	4.47 379	6.14 363	4.07 375	4.96 372	3.87 373	5.14 375	4.17 378	3.53 362	4.39 378	4.53 378	4.15 360	3.62 365	4.74 367	2.94 359	3.63 351	4.53 376	4.20 375	4.54 379	4.86 370	3.68 368	4.95 369	4.06 376

testmc14	1.23 312	8.86 372	7.15 375	0.43 205	0.30 185	0.41 195	0.29 182	9.05 380	0.34 192	0.42 174	0.30 184	0.41 196	0.29 175	0.32 180	0.30 184	0.29 174	0.42 200	0.30 182	0.42 203	0.30 185	0.41 186	0.30 184	0.30 182	0.29 180	0.41 191	0.29 181	0.41 189	0.29 179

pcwnet_v2	1.01 287	9.73 373	0.28 144	0.38 176	0.28 163	0.38 179	0.28 165	0.38 159	0.28 165	0.38 149	0.28 166	0.39 183	0.28 163	9.61 383	0.28 167	0.28 161	0.38 174	0.28 162	0.38 174	0.28 164	0.38 167	0.28 164	0.29 172	0.28 166	0.38 172	0.28 162	0.38 170	0.28 164

CFNet_pseudo	1.01 287	9.78 374	0.29 149	0.38 176	0.28 163	0.38 179	0.28 165	0.38 159	0.28 165	0.39 154	0.28 166	0.39 183	0.28 163	9.50 382	0.29 178	0.28 161	0.38 174	0.28 162	0.38 174	0.28 164	0.38 167	0.28 164	0.28 161	0.28 166	0.38 172	0.28 162	0.38 170	0.28 164

RAFT	6.60 380	9.99 375	8.33 380	7.21 382	6.55 382	5.95 379	5.87 382	8.70 378	5.02 381	5.10 374	6.69 382	7.06 381	6.94 383	6.17 380	7.09 384	6.84 382	6.47 377	4.72 378	5.60 374	5.60 381	5.11 374	5.97 379	6.93 383	6.89 384	7.16 380	7.08 385	6.58 379	6.66 382

ccs_rob	1.00 282	10.06 376	0.31 158	0.44 208	0.31 189	0.43 210	0.31 192	0.43 177	0.32 185	0.45 180	0.32 191	1.20 305	0.31 185	7.02 381	0.31 188	0.31 184	0.44 208	0.31 186	0.44 209	0.32 191	0.44 202	0.31 187	0.32 186	0.32 190	0.44 207	0.32 191	0.43 203	0.31 190

UCFNet_RVC	1.03 292	10.10 377	0.28 144	0.38 176	0.28 163	0.39 188	0.28 165	0.38 159	0.28 165	0.39 154	0.28 166	0.39 183	0.29 175	9.62 384	0.28 167	0.28 161	0.38 174	0.28 162	0.38 174	0.28 164	0.39 178	0.28 164	0.29 172	0.28 166	0.39 183	0.28 162	0.38 170	0.29 179

StereoVision	3.44 354	10.12 378	1.68 317	5.44 377	2.26 352	5.87 377	1.97 349	5.17 358	1.31 324	5.80 375	1.56 332	5.62 376	1.84 341	1.97 340	1.91 349	1.84 341	4.98 371	1.32 322	5.60 374	1.71 340	5.35 376	1.73 341	1.97 348	1.96 347	5.40 375	1.65 339	5.08 373	1.76 343

MaDis-Stereo	3.69 357	10.19 379	2.01 333	6.09 378	2.01 346	5.94 378	1.82 341	6.14 363	1.85 342	6.59 378	1.82 341	6.01 377	1.81 339	1.83 334	1.83 340	2.02 346	5.87 375	1.79 340	5.93 377	2.06 350	4.63 367	1.67 335	1.84 341	2.08 349	5.90 376	1.66 340	6.34 378	1.87 346

test_3	4.55 373	10.96 380	7.69 379	4.04 361	3.60 367	4.10 363	3.98 376	7.94 373	4.56 379	3.99 355	4.03 375	4.08 361	3.74 372	3.99 373	3.91 376	4.05 375	4.33 365	3.89 372	4.14 359	4.00 375	4.11 360	4.02 371	4.01 374	3.91 374	3.53 352	3.94 375	4.19 361	4.20 377

test-v	7.17 381	11.53 381	7.63 377	7.17 380	6.87 383	7.48 381	6.90 383	8.14 375	6.88 383	6.93 379	7.42 383	7.05 379	6.14 381	6.05 378	6.86 382	6.99 383	7.60 380	6.75 382	6.90 380	6.66 382	7.83 379	6.36 381	5.89 379	7.34 385	7.19 381	6.75 383	7.52 381	6.77 384

test-2	7.17 381	11.53 381	7.63 377	7.17 380	6.87 383	7.48 381	6.90 383	8.14 375	6.88 383	6.93 379	7.42 383	7.05 379	6.14 381	6.05 378	6.86 382	6.99 383	7.60 380	6.75 382	6.90 380	6.66 382	7.83 379	6.36 381	5.89 379	7.34 385	7.19 381	6.75 383	7.52 381	6.77 384

rafts_anoy	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

raft+_RVC	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

raftrobust	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

CasAABBNet	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

RALCasStereoNet	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

RALAANet	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

MSMDNet	20.00 384	20.00 383	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 385	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 386	20.00 386	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 384	20.00 386	20.00 384	20.00 385	20.00 385	20.00 388	20.00 386	20.00 387	20.00 386	20.00 387

MANE	18.41 383	23.00 390	16.00 385	22.00 392	15.00 385	22.00 392	15.00 385	22.00 392	15.00 385	21.00 392	15.00 385	22.00 391	15.00 384	15.00 385	17.00 385	15.00 385	23.00 391	15.00 384	22.00 391	15.00 385	23.00 391	15.00 384	18.00 384	15.00 387	24.00 393	17.00 386	24.00 393	16.00 386

AF-Net	2.06 338	25.73 391	1.18 294	1.12 303	1.16 315	1.16 302	1.19 317	1.10 273	1.17 317	1.15 260	1.14 311	1.11 296	1.16 313	1.16 312	1.14 313	1.11 308	1.15 297	1.13 313	1.21 306	1.17 317	1.11 291	1.21 317	1.17 312	1.17 318	1.17 306	1.11 313	1.20 308	1.13 311

MoCha-V2	1.75 325	27.02 392	0.72 244	0.92 276	0.69 274	0.89 273	0.69 278	0.92 249	0.71 277	0.87 232	0.69 276	0.88 273	0.68 274	0.70 274	0.68 277	0.69 272	0.90 272	0.69 277	0.92 276	0.69 276	0.92 269	0.71 279	0.70 277	0.67 274	0.88 273	0.71 281	0.92 272	0.68 275

fast-reg	37.00 391	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 395	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394

Reg-Stereo(zero)	37.00 391	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 395	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394

FLISNet	37.00 391	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 395	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394

CoSv	37.00 391	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 393	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 393	37.00 392	37.00 392	37.00 392	37.00 395	37.00 394	37.00 394	37.00 394	37.00 394

CBMV	101.59 396	71.60 397	48.40 398	72.70 398	49.00 398	79.60 398	48.40 398	80.90 398	46.90 397	68.90 397	49.00 398	78.00 397	572.10 406	49.50 397	51.30 397	48.40 397	72.20 396	639.60 406	79.40 396	48.90 398	79.50 396	51.40 396	52.30 397	48.30 400	80.20 398	49.10 398	79.60 399	47.60 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 395	72.66 398	46.52 397	70.00 397	44.89 397	64.24 397	43.75 397	73.65 397	48.92 398	72.70 398	42.40 397	60.70 396	50.23 396	50.07 398	67.69 398	68.60 398	83.13 397	47.77 396	82.48 397	46.00 397	95.93 397	53.44 397	50.66 396	45.00 399	84.99 399	53.64 399	79.01 398	52.07 399

MeshStereo	151.99 397	131.36 399	140.69 399	151.38 399	151.40 400	150.79 399	151.72 400	149.36 399	159.46 400	146.42 399	150.73 400	149.06 401	176.22 398	143.94 400	133.10 401	133.45 401	153.30 399	154.22 399	154.67 399	153.95 401	156.90 400	156.53 401	160.21 399	162.72 402	154.57 400	160.59 401	153.47 400	163.50 401
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	252.48 400	202.00 400	361.00 404	502.00 404	324.00 404	321.00 401	482.00 407	423.00 404	227.00 404	201.00 401	273.00 404	101.00 398	207.00 399	198.00 401	183.00 403	181.00 403	221.00 401	232.00 403	477.00 402	220.00 403	111.00 398	100.00 398	219.00 401	214.00 403	204.00 402	211.00 403	200.00 402	222.00 404

MGS-Stereo	264.93 401	208.00 401	362.00 405	512.00 405	350.00 405	326.00 402	443.00 406	410.00 403	210.00 401	232.00 403	215.00 401	125.00 399	217.00 400	216.00 403	127.00 400	122.00 400	223.00 402	230.00 401	487.00 404	255.00 404	250.00 402	223.00 403	272.00 403	228.00 406	241.00 403	220.00 405	214.00 403	235.00 405

EGLCR-Stereo	276.81 402	209.00 402	366.00 406	514.00 406	354.00 406	336.00 403	422.00 404	440.00 405	220.00 403	231.00 402	245.00 403	135.00 400	237.00 402	218.00 404	197.00 404	222.00 405	223.00 402	230.00 401	487.00 404	255.00 404	250.00 402	273.00 404	272.00 403	228.00 406	241.00 403	220.00 405	214.00 403	235.00 405

DLCB_ROB	280.78 403	376.74 403	215.59 401	376.74 401	215.59 401	376.74 404	215.59 401	366.42 402	218.39 402	366.42 404	218.39 402	366.42 403	218.39 401	209.96 402	219.76 405	219.38 404	376.72 404	216.43 400	376.72 401	216.43 402	376.72 404	216.43 402	216.14 400	216.14 405	376.69 406	217.67 404	376.69 406	217.67 403

DF_test	168.38 398	396.55 404	180.19 400	193.64 400	133.63 399	193.53 400	141.18 399	219.97 400	133.80 399	188.12 400	133.62 399	187.99 402	133.61 397	133.68 399	133.47 402	133.49 402	193.64 400	133.70 398	193.74 400	133.73 400	193.58 401	133.90 400	133.51 398	133.58 401	193.57 401	133.62 400	193.54 401	139.69 400

NOSS_ROB	248.11 399	409.00 405	288.00 402	412.00 402	280.00 402	411.00 405	288.00 402	356.00 401	275.00 405	379.00 405	303.00 405	415.00 404	278.00 403	260.00 405	104.00 399	103.00 399	126.00 398	108.00 397	118.00 398	98.00 399	126.00 399	104.00 399	268.00 402	216.00 404	279.00 405	201.00 402	288.00 405	206.00 402

LE_ROB	387.11 404	453.07 406	321.39 403	500.23 403	323.05 403	493.99 406	324.56 403	477.63 406	322.28 406	465.51 406	322.97 406	486.37 405	334.17 404	305.26 406	320.63 406	327.66 406	476.08 405	315.70 404	483.76 403	335.15 406	469.64 405	309.74 405	315.90 405	318.85 408	498.41 407	328.85 407	491.00 407	330.08 407

SGM-ForestM	522.49 405	676.08 407	448.56 407	638.17 407	433.15 407	639.59 407	427.03 405	617.52 407	439.90 407	604.63 407	429.02 407	611.68 406	432.74 405	420.18 407	451.96 407	465.85 407	601.06 406	403.73 405	659.15 406	405.50 407	669.64 406	437.21 406	455.85 406	425.66 409	689.82 408	481.65 408	662.43 408	479.61 408

CBMV_ROB	1133.35 406	1280.38 408	976.92 408	1317.57 408	1021.62 408	1282.66 408	1022.22 408	1213.88 408	982.57 408	1194.12 408	975.90 408	1357.87 407	1090.02 407	943.32 408	1021.85 408	1006.47 408	1309.01 407	986.29 407	1499.40 407	986.35 408	1359.35 407	975.96 407	975.21 407	969.30 410	1337.82 409	1042.34 409	1398.25 409	1073.86 409

111111	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

SGD-Stereo	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

IGEV-Stereo++	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

IGEV-Stereo+	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

anonymousdsp2	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

anonymousdsp	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

AMNet	10000000.00 407	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 409	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 408	10000000.00 411	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410	10000000.00 410

GS-Stereo																							0.36 201	0.36 204	0.48 220	0.36 202	0.48 217	0.35 199

ASD4																								0.20 139

Low-res two-view benchmark