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	1.32 266	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	1.03 243	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	1.63 321	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	1.47 275	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	1.47 275	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	1.46 274	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	2.33 316	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	1.32 266	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	1.53 316	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	1.79 328	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	1.74 325	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 319	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	2.28 308	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	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	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	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 226	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	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	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	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 256	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	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 222	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	1.08 297	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 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 304	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 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 304	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	0.22 110	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 74	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 330	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 89	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.11 67	0.11 76	0.11 68	0.11 76

MatchStereo	0.27 121	0.12 66	2.51 334	0.12 71	0.11 74	0.12 71	0.11 73	2.54 323	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	0.23 112	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 93	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 89	3.07 331	0.12 92	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 96	0.13 95	0.12 72	0.12 94	0.13 73	0.11 75	0.12 72	0.13 98	0.12 89	0.14 102	0.13 73	0.12 92	0.12 73	0.11 76

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	0.16 109	0.21 109	0.09 57	0.12 72	0.09 57	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 151	0.12 73	0.09 56

GMStereo	0.14 78	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.14 99	0.14 62	0.14 100	0.14 61	0.14 100	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 77	0.14 103
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 98	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 223	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 264	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 256	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 71	0.14 71	0.10 46	0.14 76	0.10 59	0.15 85	0.10 59	0.30 126	0.10 59	0.14 61	0.17 109	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 58	0.14 75	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 75	0.10 61	0.10 57	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 77	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 83	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.16 111	0.14 62	0.21 127	0.14 61	0.23 136	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 77	0.16 108

CIPLG	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.12 92	0.15 85	0.12 90

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

IPLGR	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.13 95	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.12 94	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 77	0.11 76

PDISCO_ROB	0.50 191	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 347	0.13 74	0.12 91	0.14 62	0.12 89	0.15 67	0.11 74	2.55 332	0.11 75	2.20 331	0.13 96	0.12 89	0.16 92	0.10 58	0.14 75	0.12 94	0.15 85	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.15 82	0.10 59	2.75 334	0.09 56

TS12	0.33 145	0.16 83	1.86 317	0.16 92	0.14 102	0.15 85	0.14 99	1.78 292	0.21 127	0.15 67	0.14 100	0.15 86	0.16 109	1.83 323	0.18 121	0.20 123	0.14 75	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 85	0.14 102	0.12 89	0.09 56	0.15 82	0.10 59	0.10 56	0.13 99

ITSA-stereo	0.21 108	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 98	0.14 99	0.16 79	1.89 336	0.16 80	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.17 97	0.13 98	0.17 95	0.12 94	0.16 92	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.16 92	0.12 90

IPLGR_C	0.13 71	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.15 85	0.11 76

ACRE	0.13 71	0.16 83	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 74	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 75	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 77	0.11 76

ICVP	0.13 71	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 74	0.16 94	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.16 92	0.11 77	0.16 92	0.11 75	0.16 92	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.16 93	0.11 76	0.16 92	0.11 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 78	0.17 88	0.11 62	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.12 91	0.17 83	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.17 99	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.12 89	0.17 97	0.12 94	0.17 95	0.12 94	0.17 96	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.17 96	0.12 90

DDVS	0.15 83	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.13 98	0.19 103	0.13 96	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.13 98	0.18 102	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.13 100	0.18 98	0.13 98	0.13 96	0.10 62	0.19 102	0.14 100	0.19 100	0.13 99

ProNet	0.12 66	0.18 89	0.11 62	0.14 76	0.10 59	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.10 61	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 58	0.15 84	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 75	0.10 61	0.11 72	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 77	0.10 62

SFCPSM	0.23 112	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.80 277	0.17 83	0.12 89	0.88 222	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.12 89	0.18 101	0.12 94	0.18 99	0.12 94	1.18 287	0.13 98	0.12 89	0.12 92	0.18 99	0.13 98	0.18 98	0.12 90

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 89	0.12 68	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.12 91	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.12 92	0.18 102	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.13 95	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.12 94	0.19 102	0.12 92	0.13 96	0.12 92	0.18 99	0.12 92	0.18 98	0.12 90

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 89	0.11 62	0.19 103	0.11 74	0.18 98	0.13 96	0.16 79	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 89	0.17 97	0.10 58	0.18 99	0.11 75	0.18 98	0.11 75	0.10 57	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 100	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 94	0.11 62	0.20 106	0.11 74	0.20 107	0.12 91	0.18 85	0.12 89	0.18 87	0.12 92	0.19 105	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.18 101	0.11 77	0.19 103	0.11 75	0.19 102	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.20 106	0.11 76	0.20 105	0.12 90
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 103	0.20 95	0.20 106	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 130	0.20 88	0.20 125	0.20 92	0.20 128	0.20 108	0.20 128	0.20 122	0.20 130	0.20 123	0.20 107	0.20 132	0.20 106	0.20 131	0.20 106	0.20 130	0.20 126	0.20 128	0.20 106	0.20 128	0.20 105	0.20 129

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 96	0.16 90	0.22 113	0.16 111	0.23 123	0.17 114	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.16 109	0.19 121	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.16 109	0.22 111	0.16 110	0.22 112	0.17 115	0.16 105	0.17 111	0.22 113	0.19 127	0.22 111	0.16 108

LALA_ROB	0.15 83	0.21 96	0.12 68	0.21 110	0.12 93	0.20 107	0.14 99	0.20 88	0.12 89	0.22 97	0.12 92	0.16 95	0.12 94	0.10 56	0.12 91	0.12 89	0.21 110	0.11 77	0.22 111	0.12 94	0.20 106	0.12 92	0.11 72	0.12 92	0.21 110	0.14 100	0.21 108	0.13 99

DepthFocus	0.18 94	0.22 98	0.15 89	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.21 91	0.15 102	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 106	0.21 110	0.15 107	0.22 111	0.15 108	0.22 112	0.15 107	0.15 102	0.15 107	0.22 113	0.15 106	0.22 111	0.15 105

WAO-6	0.30 132	0.22 98	0.23 118	0.22 113	0.23 138	0.23 123	0.22 134	0.22 99	0.23 135	2.21 307	0.22 133	0.22 113	0.22 134	0.22 129	0.22 135	0.23 131	0.22 114	0.23 139	0.22 111	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.23 119	0.23 137	0.22 111	0.22 134

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 98	0.18 100	0.21 110	0.18 125	0.20 107	0.17 114	0.20 88	0.16 104	0.25 110	0.16 107	0.21 109	0.17 113	0.16 108	0.18 121	0.15 106	0.20 107	0.16 109	0.20 106	0.18 124	0.21 108	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.20 106	0.17 113	0.20 105	0.16 108

dd	0.18 94	0.22 98	0.16 90	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.21 91	0.15 102	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 106	0.22 114	0.14 102	0.22 111	0.14 102	0.22 112	0.15 107	0.16 105	0.15 107	0.23 119	0.15 106	0.22 111	0.16 108

iResNetv2_ROB	0.20 103	0.22 98	0.19 104	0.23 121	0.19 129	0.22 114	0.17 114	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.19 122	0.22 114	0.17 113	0.23 119	0.17 114	0.25 126	0.18 126	0.17 107	0.18 125	0.23 119	0.17 113	0.25 131	0.17 115

ACV-stereo	0.20 103	0.23 103	0.17 95	0.23 121	0.17 115	0.23 123	0.17 114	0.23 107	0.17 110	0.23 103	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.23 119	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.23 119	0.17 113	0.23 120	0.17 115

IMH-64-1	0.29 128	0.23 103	0.23 118	0.23 121	0.22 133	0.22 114	0.23 136	0.22 99	0.22 132	2.02 297	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 134	0.23 137	0.23 131	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.22 113	0.22 134	0.22 111	0.22 134

IMH-64	0.29 128	0.23 103	0.23 118	0.23 121	0.22 133	0.22 114	0.23 136	0.22 99	0.22 132	2.02 297	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 134	0.23 137	0.23 131	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 112	0.22 132	0.22 130	0.22 135	0.22 113	0.22 134	0.22 111	0.22 134

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 103	0.18 100	0.22 113	0.16 111	0.22 114	0.16 111	0.21 91	0.16 104	0.22 97	0.17 109	0.21 109	0.17 113	0.20 122	0.18 121	0.17 110	0.22 114	0.18 126	0.22 111	0.16 110	0.21 108	0.16 111	0.17 107	0.17 111	0.21 110	0.16 111	0.22 111	0.20 129

dad	0.18 94	0.23 103	0.16 90	0.22 113	0.15 106	0.22 114	0.15 105	0.22 99	0.16 104	0.21 94	0.15 103	0.22 113	0.15 106	0.15 104	0.16 109	0.17 110	0.23 119	0.17 113	0.23 119	0.15 108	0.22 112	0.15 107	0.15 102	0.15 107	0.22 113	0.15 106	0.22 111	0.16 108

GEStereo_RVC	0.36 155	0.23 103	0.18 100	0.23 121	0.18 125	0.23 123	0.19 128	0.22 99	0.19 123	0.24 104	0.20 128	0.24 126	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.21 126	0.25 132	0.18 126	0.22 111	0.18 124	0.23 119	0.18 126	0.19 124	0.20 128	0.23 119	0.20 128	4.43 353	0.19 127

iResNet	0.19 98	0.23 103	0.17 95	0.22 113	0.17 115	0.22 114	0.19 128	0.22 99	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.22 114	0.17 113	0.22 111	0.17 114	0.23 119	0.17 115	0.18 121	0.17 111	0.23 119	0.17 113	0.23 120	0.17 115

ELAS	0.14 78	0.23 103	0.10 46	0.19 103	0.11 74	0.20 107	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 74	0.16 92	0.10 58	0.17 95	0.11 75	0.18 98	0.11 75	0.09 52	0.10 62	0.18 99	0.11 76	0.19 100	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.23 107	0.18 121	1.21 259	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.89 276	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	1.22 292	0.16 111	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

delet	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.23 107	0.16 104	1.21 259	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.91 280	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	1.23 294	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

psm_up	0.30 132	0.24 111	0.17 95	0.25 131	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.24 111	0.17 110	1.20 258	0.17 109	0.23 119	0.17 113	0.17 110	0.18 121	0.90 279	0.24 124	0.17 113	0.25 132	0.17 114	1.24 297	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

UPFNet	0.29 128	0.24 111	0.16 90	0.24 126	0.16 111	0.24 127	0.16 111	0.23 107	0.16 104	1.19 256	0.16 107	0.23 119	0.16 109	0.17 110	0.16 109	0.89 276	0.24 124	0.16 109	0.24 125	0.18 124	1.20 290	0.16 111	0.17 107	0.16 110	0.24 125	0.16 111	0.24 122	0.16 108

UNDER WATER-64	0.31 140	0.25 115	0.25 124	0.26 137	0.26 142	0.25 135	0.26 142	0.25 112	0.26 145	1.69 281	0.26 146	0.25 131	0.25 140	0.25 138	0.26 147	0.26 138	0.25 132	0.26 145	0.26 136	0.26 146	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.26 138	0.26 144	0.25 131	0.26 145

LoS_RVC	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.25 140	0.25 135	0.25 140	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.25 133	0.25 140	0.25 131	0.25 140

tt_ll	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.25 140	0.25 135	0.25 140	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.25 141	0.25 133	0.25 140	0.25 131	0.25 140

CAS	0.25 115	0.25 115	0.25 124	0.25 131	0.26 142	0.26 142	0.26 142	0.25 112	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.25 138	0.25 142	0.25 135	0.26 139	0.25 141	0.26 136	0.26 146	0.25 126	0.25 138	0.25 136	0.26 145	0.25 133	0.26 144	0.25 131	0.25 140

LoS	0.25 115	0.25 115	0.27 130	0.27 140	0.26 142	0.25 135	0.26 142	0.26 117	0.25 138	0.26 117	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.25 135	0.25 132	0.25 141	0.25 132	0.25 142	0.27 135	0.25 138	0.26 140	0.26 145	0.26 138	0.25 140	0.25 131	0.25 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 121	0.25 115	0.21 112	0.35 155	0.21 132	0.35 154	0.21 132	0.34 135	0.21 127	0.39 143	0.21 130	0.34 150	0.21 132	0.22 129	0.21 131	0.21 126	0.35 152	0.22 134	0.35 151	0.22 134	0.35 147	0.22 132	0.21 127	0.21 132	0.35 152	0.21 131	0.35 151	0.21 132

CFNet	0.55 208	0.25 115	0.18 100	0.25 131	0.18 125	0.25 135	0.18 127	0.25 112	0.18 121	0.25 110	0.18 124	0.25 131	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.18 119	0.25 132	0.18 126	0.25 132	0.18 124	5.31 364	4.36 364	0.18 121	0.18 125	0.25 133	0.18 125	0.25 131	0.18 126

small-0shot	0.27 121	0.27 122	0.26 128	0.26 137	0.27 147	0.27 143	0.27 146	0.26 117	0.26 145	0.27 118	0.27 150	0.26 140	0.26 146	0.26 140	0.26 147	0.27 147	0.27 141	0.26 145	0.27 140	0.27 150	0.26 134	0.27 145	0.26 140	0.26 145	0.27 140	0.27 147	0.27 140	0.26 145

LACA3	0.21 108	0.27 122	0.23 118	0.25 131	0.17 115	0.25 135	0.17 114	0.28 121	0.17 110	0.25 110	0.17 109	0.25 131	0.17 113	0.22 129	0.17 113	0.17 110	0.25 132	0.17 113	0.25 132	0.17 114	0.25 126	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.25 133	0.17 113	0.25 131	0.17 115

LACA2	0.20 103	0.27 122	0.22 113	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.26 117	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.21 126	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

LACA1	0.20 103	0.27 122	0.22 113	0.24 126	0.17 115	0.24 127	0.17 114	0.27 120	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 113	0.21 126	0.17 113	0.17 110	0.24 124	0.17 113	0.24 125	0.17 114	0.24 122	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 122	0.17 115

SQANet	0.33 145	0.28 126	0.28 133	0.28 144	0.28 152	0.29 145	0.28 154	0.28 121	0.28 154	1.59 278	0.28 155	0.28 143	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.28 143	0.28 151	0.29 143	0.28 153	0.28 137	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.28 142	0.28 151	0.28 141	0.28 153

RAFT + AFF	0.34 149	0.29 127	0.32 150	0.31 147	0.30 174	0.39 176	0.32 184	0.39 154	0.30 166	0.39 143	0.32 180	0.39 172	0.32 177	0.35 178	0.36 189	0.32 177	0.38 164	0.31 175	0.38 162	0.31 179	0.38 157	0.28 153	0.37 194	0.34 186	0.38 162	0.30 175	0.38 160	0.28 153

DISCO	0.59 215	0.29 127	0.22 113	0.27 140	5.05 369	0.30 146	0.21 132	0.28 121	0.21 127	0.27 118	0.21 130	0.27 141	0.20 128	0.21 126	0.21 131	0.21 126	0.27 141	0.21 133	0.27 140	0.21 133	0.27 135	0.23 137	0.21 127	0.21 132	0.27 140	0.21 131	5.06 361	0.22 134

model_zeroshot	0.27 121	0.30 129	0.19 104	0.36 159	0.23 138	0.25 135	0.27 146	0.33 129	0.21 127	0.35 127	0.22 133	0.25 131	0.27 149	0.26 140	0.23 137	0.26 138	0.35 152	0.22 134	0.36 154	0.23 139	0.25 126	0.27 145	0.27 144	0.23 138	0.36 154	0.22 134	0.25 131	0.27 149

DLNR_Zeroshot_test	0.27 121	0.30 129	0.23 118	0.30 145	0.22 133	0.31 147	0.24 138	0.29 124	0.23 135	0.38 137	0.23 136	0.29 144	0.23 138	0.22 129	0.23 137	0.23 131	0.30 145	0.34 183	0.29 143	0.23 139	0.29 139	0.29 169	0.22 130	0.23 138	0.30 144	0.23 137	0.30 143	0.23 138

FCDSN-DC	0.44 182	0.31 131	0.35 153	0.34 151	0.28 152	0.35 154	0.30 178	0.32 128	0.25 138	1.32 266	0.24 140	1.00 275	0.32 177	0.35 178	0.34 183	0.30 168	0.72 246	0.37 195	0.48 212	0.32 180	0.53 220	0.49 232	0.23 134	0.29 169	0.50 215	0.42 215	0.61 235	0.71 270
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 216	0.31 131	5.05 352	0.31 147	0.19 129	0.24 127	0.20 130	5.86 348	0.20 125	0.24 104	0.18 124	0.25 131	0.20 128	0.23 134	0.21 131	0.18 119	0.37 161	0.18 126	0.24 125	0.19 129	0.25 126	0.19 129	0.19 124	0.19 127	0.24 125	0.15 106	0.24 122	0.20 129

iResNet_ROB	0.28 127	0.32 133	0.24 123	0.33 149	0.26 142	0.32 149	0.24 138	0.33 129	0.25 138	0.33 122	0.24 140	0.35 153	0.24 139	0.23 134	0.24 141	0.25 135	0.32 147	0.24 140	0.36 154	0.24 141	0.32 141	0.28 153	0.24 135	0.24 140	0.32 146	0.24 139	0.33 145	0.24 139

MLCV	0.30 132	0.33 134	0.28 133	0.34 151	0.28 152	0.33 150	0.28 154	0.33 129	0.29 162	0.33 122	0.27 150	0.33 148	0.28 152	0.26 140	0.29 167	0.28 150	0.33 148	0.28 151	0.33 146	0.28 153	0.33 142	0.27 145	0.28 150	0.28 155	0.33 147	0.28 151	0.33 145	0.28 153

CES	0.38 166	0.34 135	0.44 176	0.43 194	0.33 185	0.37 163	0.44 220	0.37 144	0.38 194	0.45 169	0.35 188	0.35 153	0.41 208	0.45 210	0.36 189	0.36 188	0.36 158	0.45 218	0.43 196	0.35 189	0.34 143	0.46 217	0.36 190	0.36 193	0.42 193	0.34 186	0.35 151	0.38 200

anonymity	0.30 132	0.34 135	0.27 130	0.33 149	0.27 147	0.33 150	0.28 154	0.33 129	0.28 154	0.33 122	0.28 155	0.33 148	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.34 149	0.28 151	0.34 149	0.28 153	0.34 143	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.34 149	0.28 151	0.34 149	0.28 153

DN-CSS_ROB	0.30 132	0.34 135	0.29 138	0.34 151	0.27 147	0.34 152	0.28 154	0.33 129	0.27 148	0.34 125	0.27 150	0.34 150	0.28 152	0.29 159	0.27 151	0.26 138	0.35 152	0.29 164	0.33 146	0.28 153	0.34 143	0.28 153	0.28 150	0.27 150	0.34 149	0.28 151	0.33 145	0.28 153

ETE_ROB	0.35 154	0.35 138	0.35 153	0.35 155	0.35 190	0.35 154	0.35 187	0.35 138	0.35 186	0.35 127	0.35 188	0.35 153	0.35 186	0.35 178	0.35 185	0.35 185	0.35 152	0.35 187	0.35 151	0.35 189	0.35 147	0.35 185	0.35 185	0.35 190	0.35 152	0.35 187	0.35 151	0.35 188

NoBS	0.37 160	0.36 139	0.36 155	0.36 159	0.38 200	0.39 176	0.36 193	0.37 144	0.38 194	0.38 137	0.37 197	0.35 153	0.40 206	0.37 185	0.38 194	0.35 185	0.35 152	0.36 189	0.38 162	0.38 199	0.35 147	0.37 191	0.37 194	0.37 199	0.36 154	0.36 190	0.37 157	0.37 196

depth_test_26	0.19 98	0.36 139	0.26 128	0.21 110	0.14 102	0.21 112	0.14 99	0.36 142	0.14 100	0.20 92	0.14 100	0.24 126	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.14 102	0.21 109	0.14 102	0.21 108	0.14 102	0.26 140	0.14 102	0.21 110	0.14 100	0.21 108	0.14 103

RSM	0.33 145	0.36 139	0.31 147	0.39 179	0.32 182	0.36 159	0.30 178	0.35 138	0.38 194	0.35 127	0.31 177	0.35 153	0.30 172	0.30 165	0.31 177	0.30 168	0.36 158	0.31 175	0.36 154	0.30 174	0.36 152	0.31 176	0.31 174	0.31 177	0.36 154	0.31 178	0.36 154	0.31 179

XPNet_ROB	0.37 160	0.37 142	0.37 158	0.37 162	0.37 196	0.37 163	0.37 199	0.37 144	0.37 193	0.37 135	0.37 197	0.37 162	0.37 193	0.37 185	0.37 192	0.37 191	0.37 161	0.37 195	0.37 158	0.37 195	0.37 154	0.37 191	0.37 194	0.37 199	0.37 159	0.37 197	0.37 157	0.37 196

DCVSM-stereo	0.27 121	0.38 143	0.22 113	0.38 166	0.22 133	0.38 167	0.22 134	0.29 124	0.22 132	0.29 120	0.22 133	0.29 144	0.22 134	0.22 129	0.21 131	0.21 126	0.38 164	0.22 134	0.38 162	0.22 134	0.38 157	0.22 132	0.21 127	0.25 141	0.38 162	0.21 131	0.38 160	0.21 132

WAO-7	0.46 186	0.38 143	0.38 160	0.38 166	0.38 200	0.38 167	0.38 202	0.38 148	0.38 194	2.57 324	0.38 201	0.38 166	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.38 164	0.38 198	0.38 162	0.38 199	0.38 157	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.38 162	0.38 201	0.38 160	0.38 200

Venus	0.46 186	0.38 143	0.40 164	0.38 166	0.38 200	0.39 176	0.38 202	0.38 148	0.38 194	2.71 326	0.38 201	0.38 166	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.38 164	0.38 198	0.38 162	0.38 199	0.38 157	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.38 162	0.38 201	0.39 171	0.38 200

DMCA	0.36 155	0.38 143	0.37 158	0.35 155	0.35 190	0.35 154	0.36 193	0.35 138	0.36 191	0.36 133	0.37 197	0.36 160	0.36 191	0.36 183	0.35 185	0.37 191	0.36 158	0.36 189	0.36 154	0.36 193	0.36 152	0.35 185	0.36 190	0.36 193	0.37 159	0.36 190	0.36 154	0.36 193

HanzoNet	0.47 188	0.39 147	0.38 160	0.38 166	0.38 200	0.38 167	0.38 202	0.40 158	0.38 194	2.63 325	0.38 201	0.38 166	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.39 202	0.38 164	0.38 198	0.38 162	0.42 215	0.38 157	0.39 204	0.39 205	0.38 201	0.38 162	0.38 201	0.38 160	0.39 206

IMH	0.47 188	0.40 148	0.39 163	0.38 166	0.38 200	0.38 167	0.38 202	0.38 148	0.40 204	2.79 328	0.38 201	0.38 166	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.39 176	0.38 198	0.38 162	0.40 209	0.38 157	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.38 162	0.38 201	0.38 160	0.38 200

TestStereo_HL3	1.20 294	0.41 149	10.53 370	0.44 197	0.28 152	0.41 184	0.28 154	13.40 371	0.30 166	0.41 152	0.28 155	0.40 180	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.42 189	0.28 151	0.41 183	0.28 153	0.41 175	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

TestStereo_HL2	1.22 296	0.41 149	10.61 372	0.44 197	0.28 152	0.41 184	0.28 154	13.91 373	0.30 166	0.41 152	0.29 165	0.40 180	0.28 152	0.29 159	0.28 156	0.28 150	0.42 189	0.28 151	0.41 183	0.28 153	0.41 175	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

GGDA	1.23 301	0.41 149	11.21 373	0.45 202	0.28 152	0.42 193	0.28 154	13.66 372	0.30 166	0.41 152	0.29 165	0.40 180	0.29 164	0.28 154	0.29 167	0.29 163	0.43 195	0.28 151	0.41 183	0.28 153	0.41 175	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

TestStereo-Hl	1.20 294	0.41 149	10.60 371	0.44 197	0.28 152	0.41 184	0.28 154	13.37 370	0.30 166	0.41 152	0.28 155	0.40 180	0.28 152	0.28 154	0.28 156	0.28 150	0.42 189	0.28 151	0.41 183	0.28 153	0.41 175	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

Pointernet	0.22 110	0.41 149	0.38 160	0.22 113	0.17 115	0.22 114	0.17 114	0.41 160	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.18 119	0.23 119	0.18 126	0.23 119	0.18 124	0.23 119	0.18 126	0.17 107	0.17 111	0.22 113	0.18 125	0.22 111	0.17 115

GwcNet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 204	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 175	0.41 209	0.41 208	0.41 211	0.41 180	0.41 210	0.41 178	0.41 210

PSMNet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 204	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 175	0.41 209	0.41 208	0.41 211	0.41 180	0.41 210	0.41 178	0.41 210

GANet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 204	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 175	0.41 209	0.41 208	0.41 211	0.41 180	0.41 210	0.41 178	0.41 210

ADLNet	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 204	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 175	0.41 209	0.41 208	0.41 211	0.41 180	0.41 210	0.41 178	0.41 210

GES	0.43 180	0.41 149	0.31 147	0.35 155	0.30 174	0.47 209	0.28 154	0.33 129	0.28 154	0.35 127	0.29 165	2.95 334	0.38 196	0.35 178	0.30 173	0.34 182	0.34 149	0.30 171	0.33 146	0.30 174	0.35 147	0.30 173	0.33 180	0.33 184	0.33 147	0.31 178	0.33 145	0.29 168

gcap_with_dpt	0.34 149	0.42 159	0.29 138	0.42 191	0.29 166	0.42 193	0.29 171	0.39 154	0.29 162	0.39 143	0.29 165	0.39 172	0.29 164	0.29 159	0.29 167	0.28 150	0.42 189	0.29 164	0.42 192	0.29 166	0.42 186	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

GCAP-BAT	0.34 149	0.42 159	0.29 138	0.42 191	0.29 166	0.42 193	0.29 171	0.39 154	0.29 162	0.39 143	0.29 165	0.39 172	0.29 164	0.29 159	0.29 167	0.28 150	0.42 189	0.29 164	0.42 192	0.29 166	0.42 186	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.41 178	0.28 153

DGSMNet	0.33 145	0.42 159	0.28 133	0.40 180	0.28 152	0.40 180	0.28 154	0.40 158	0.28 154	0.40 151	0.28 155	0.39 172	0.28 152	0.27 148	0.28 156	0.28 150	0.40 180	0.28 151	0.42 192	0.29 166	0.41 175	0.31 176	0.29 161	0.28 155	0.41 180	0.28 151	0.42 190	0.29 168

GMOStereo	0.50 191	0.44 162	2.38 331	0.40 180	0.34 187	0.42 193	0.36 193	1.96 298	0.34 181	0.41 152	0.36 191	0.42 190	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 176	0.34 183	0.40 178	0.33 186	0.39 167	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 175	0.36 190	0.40 174	0.32 181

error version	0.50 191	0.44 162	2.38 331	0.40 180	0.34 187	0.42 193	0.36 193	1.96 298	0.34 181	0.41 152	0.36 191	0.42 190	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 176	0.34 183	0.40 178	0.33 186	0.39 167	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 175	0.36 190	0.40 174	0.32 181

quiztm	0.41 171	0.45 164	0.40 164	0.44 197	0.39 206	0.45 202	0.39 209	0.44 168	0.40 204	0.45 169	0.39 209	0.45 197	0.39 205	0.39 197	0.40 208	0.39 202	0.45 198	0.40 206	0.45 199	0.39 207	0.44 191	0.39 204	0.39 205	0.39 208	0.44 196	0.39 207	0.44 194	0.39 206

LG-Stereo_L2	0.32 142	0.45 164	0.36 155	0.37 162	0.27 147	0.37 163	0.27 146	0.43 166	0.27 148	0.36 133	0.31 177	0.36 160	0.27 149	0.27 148	0.27 151	0.30 168	0.37 161	0.27 149	0.37 158	0.27 150	0.37 154	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.37 159	0.27 147	0.37 157	0.27 149

Any-RAFT	0.32 142	0.45 164	0.29 138	0.36 159	0.29 166	0.36 159	0.29 171	0.36 142	0.29 162	0.35 127	0.29 165	0.35 153	0.28 152	0.27 148	0.28 156	0.28 150	0.35 152	0.28 151	0.35 151	0.28 153	0.35 147	0.28 153	0.29 161	0.29 169	0.36 154	0.29 170	0.36 154	0.29 168

RAFT-Test	0.34 149	0.45 164	0.30 144	0.38 166	0.32 182	0.40 180	0.32 184	0.39 154	0.32 174	0.39 143	0.30 173	0.37 162	0.29 164	0.30 165	0.30 173	0.29 163	0.38 164	0.30 171	0.38 162	0.29 166	0.38 157	0.29 169	0.29 161	0.30 175	0.38 162	0.30 175	0.38 160	0.30 175

GREAT-IGEV	0.36 155	0.46 168	0.33 151	0.43 194	0.30 174	0.43 199	0.30 178	0.45 169	0.30 166	0.42 163	0.30 173	0.43 194	0.30 172	0.30 165	0.30 173	0.30 168	0.43 195	0.30 171	0.43 196	0.30 174	0.43 189	0.30 173	0.30 171	0.30 175	0.43 194	0.30 175	0.43 192	0.30 175
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	0.52 196	0.46 168	0.48 191	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.47 225	1.88 285	0.46 222	0.46 198	0.46 221	0.46 212	0.46 222	0.46 215	0.47 203	0.46 219	0.46 201	0.46 222	0.47 197	0.46 217	0.46 217	0.46 222	0.47 204	0.46 221	0.46 196	0.47 222

Dean	0.52 196	0.46 168	0.48 191	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	1.90 286	0.46 222	0.47 203	0.46 221	0.46 212	0.46 222	0.46 215	0.48 208	0.46 219	0.46 201	0.46 222	0.46 193	0.46 217	0.46 217	0.46 222	0.46 198	0.46 221	0.46 196	0.46 219

ACVNet_1	0.53 200	0.46 168	0.48 191	0.47 209	0.47 224	0.46 203	0.48 231	0.48 179	0.48 230	2.07 300	0.47 226	0.48 211	0.48 228	0.47 216	0.47 226	0.46 215	0.49 213	0.47 226	0.47 205	0.47 227	0.48 204	0.46 217	0.46 217	0.48 230	0.47 204	0.47 228	0.48 206	0.47 222

ACVNet-4b	0.53 200	0.46 168	0.47 184	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	2.17 303	0.46 222	0.46 198	0.47 224	0.46 212	0.46 222	0.46 215	0.46 199	0.46 219	0.46 201	0.46 222	0.46 193	0.46 217	0.46 217	0.47 226	0.46 198	0.46 221	0.46 196	0.46 219

iRaft-Stereo_20w	0.30 132	0.46 168	0.27 130	0.34 151	0.26 142	0.35 154	0.28 154	0.34 135	0.26 145	0.34 125	0.26 146	0.34 150	0.26 146	0.26 140	0.26 147	0.26 138	0.34 149	0.26 145	0.34 149	0.26 146	0.34 143	0.26 144	0.26 140	0.26 145	0.34 149	0.26 144	0.34 149	0.26 145

Ntro	0.53 200	0.47 174	0.50 198	0.46 204	0.48 230	0.47 209	0.47 226	0.46 170	0.46 220	2.05 299	0.47 226	0.47 203	0.49 233	0.47 216	0.47 226	0.46 215	0.48 208	0.46 219	0.49 216	0.46 222	0.47 197	0.46 217	0.46 217	0.47 226	0.46 198	0.46 221	0.47 200	0.47 222

UNDER WATER	0.52 196	0.47 174	0.47 184	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.47 176	0.47 225	1.90 286	0.47 226	0.47 203	0.47 224	0.47 216	0.47 226	0.47 222	0.46 199	0.47 226	0.47 205	0.47 227	0.46 193	0.47 225	0.47 223	0.48 230	0.47 204	0.47 228	0.47 200	0.47 222

LVE	0.53 200	0.47 174	0.48 191	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.48 179	0.47 225	1.96 293	0.47 226	0.47 203	0.47 224	0.47 216	0.47 226	0.47 222	0.47 203	0.47 226	0.47 205	0.47 227	0.47 197	0.47 225	0.47 223	0.47 226	0.47 204	0.47 228	0.47 200	0.47 222

RainbowNet	0.53 200	0.48 177	0.48 191	0.48 213	0.48 230	0.48 215	0.48 231	0.48 179	0.48 230	1.92 288	0.48 232	0.48 211	0.48 228	0.48 222	0.48 232	0.48 226	0.48 208	0.48 230	0.48 212	0.48 231	0.48 204	0.48 228	0.48 227	0.48 230	0.48 209	0.48 232	0.48 206	0.48 229

HaxPig	0.52 196	0.48 177	0.47 184	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.47 176	0.47 225	1.80 282	0.47 226	0.47 203	0.47 224	0.47 216	0.47 226	0.47 222	0.47 203	0.47 226	0.47 205	0.47 227	0.47 197	0.47 225	0.47 223	0.47 226	0.47 204	0.47 228	0.47 200	0.47 222

notaker	0.54 205	0.48 177	0.48 191	0.48 213	0.48 230	0.48 215	0.49 234	0.48 179	0.48 230	1.95 292	0.48 232	0.48 211	0.48 228	0.48 222	0.48 232	0.48 226	0.48 208	0.48 230	0.48 212	0.48 231	0.49 210	0.48 228	0.48 227	0.49 234	0.48 209	0.48 232	0.48 206	0.49 230

ACVNet_2	0.55 208	0.49 180	0.50 198	0.49 219	0.49 234	0.49 221	0.49 234	0.49 183	0.49 235	2.14 302	0.49 235	0.50 216	0.49 233	0.49 225	0.49 236	0.49 230	0.50 216	0.49 236	0.50 220	0.49 236	0.49 210	0.49 232	0.49 229	0.50 236	0.50 215	0.49 236	0.50 216	0.49 230

EKT-Stereo	0.36 155	0.50 181	0.30 144	0.40 180	0.29 166	0.40 180	0.29 171	0.35 138	0.30 166	0.47 175	0.30 173	0.35 153	0.32 177	0.29 159	0.34 183	0.33 181	0.59 228	0.31 175	0.39 175	0.29 166	0.37 154	0.38 195	0.29 161	0.31 177	0.58 233	0.28 151	0.51 218	0.29 168

SANet	0.50 191	0.50 181	0.50 198	0.50 221	0.50 238	0.50 222	0.50 238	0.50 187	0.50 237	0.50 181	0.50 237	0.50 216	0.50 235	0.50 228	0.50 239	0.50 234	0.50 216	0.50 237	0.50 220	0.50 239	0.50 212	0.50 238	0.50 232	0.50 236	0.50 215	0.50 239	0.50 216	0.50 233

AEACV	0.74 240	0.52 183	3.10 337	0.60 238	0.48 230	0.56 231	0.48 231	3.02 325	0.83 276	0.61 196	0.62 251	0.72 248	0.50 235	0.49 225	0.49 236	0.48 226	0.58 227	0.50 237	0.55 231	0.48 231	0.56 224	0.50 238	0.50 232	0.51 238	0.58 233	0.51 241	0.60 232	0.51 236

CASnet	0.32 142	0.53 184	0.34 152	0.27 140	0.31 178	0.34 152	0.29 171	0.31 127	0.32 174	0.25 110	0.31 177	0.27 141	0.40 206	0.45 210	0.27 151	0.30 168	0.26 139	0.40 206	0.28 142	0.37 195	0.28 137	0.39 204	0.29 161	0.40 210	0.29 143	0.28 151	0.24 122	0.30 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 171	0.54 185	0.44 176	0.48 213	0.35 190	0.48 215	0.35 187	0.53 193	0.35 186	0.46 172	0.35 188	0.46 198	0.35 186	0.35 178	0.35 185	0.35 185	0.47 203	0.35 187	0.47 205	0.35 189	0.47 197	0.38 195	0.35 185	0.35 190	0.48 209	0.35 187	0.47 200	0.35 188

Occ-G	0.68 228	0.54 185	3.16 341	0.57 234	0.45 219	0.52 227	0.40 210	3.44 331	0.46 220	0.52 185	0.45 221	0.51 219	0.44 217	0.44 208	0.40 208	0.45 214	0.55 223	0.41 209	0.53 228	0.43 217	0.52 217	0.40 207	0.44 215	0.45 221	0.55 227	0.44 219	0.53 223	0.44 217

GEAStereo	0.42 177	0.55 187	0.44 176	0.48 213	0.35 190	0.48 215	0.35 187	0.54 195	0.35 186	0.47 175	0.36 191	0.47 203	0.41 208	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.51 218	0.36 189	0.51 223	0.38 199	0.48 204	0.35 185	0.35 185	0.36 193	0.52 221	0.37 197	0.48 206	0.36 193

gasm-f	0.42 177	0.55 187	0.44 176	0.48 213	0.35 190	0.48 215	0.35 187	0.54 195	0.35 186	0.47 175	0.36 191	0.47 203	0.41 208	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.51 218	0.36 189	0.51 223	0.38 199	0.48 204	0.35 185	0.35 185	0.36 193	0.52 221	0.37 197	0.48 206	0.36 193

FSD		0.55 187	0.42 173	0.54 226	0.42 214	0.55 230	0.43 218	0.54 195	0.42 213	0.59 193	0.42 217			0.43 206	0.42 217	0.42 209			2.46 328	0.44 219				0.44 219	0.55 227	0.43 218	0.55 225	0.53 239

PSMNet_ROB	0.55 208	0.55 187	0.56 212	0.56 230	0.55 242	0.56 231	0.55 242	0.55 199	0.55 241	0.55 188	0.55 242	0.55 225	0.55 243	0.55 231	0.56 244	0.55 238	0.55 223	0.55 243	0.55 231	0.55 242	0.55 223	0.55 241	0.55 237	0.55 244	0.55 227	0.55 244	0.55 225	0.55 240

GSStereo	0.42 177	0.56 191	0.44 176	0.48 213	0.36 195	0.48 215	0.36 193	0.54 195	0.36 191	0.47 175	0.36 191	0.47 203	0.36 191	0.36 183	0.35 185	0.36 188	0.48 208	0.36 189	0.48 212	0.36 193	0.48 204	0.36 190	0.36 190	0.36 193	0.48 209	0.36 190	0.48 206	0.35 188

GIP-stereo	0.38 166	0.56 191	0.40 164	0.45 202	0.33 185	0.44 201	0.35 187	0.49 183	0.33 180	0.43 166	0.32 180	0.42 190	0.31 174	0.33 173	0.33 182	0.34 182	0.40 180	0.32 179	0.40 178	0.32 180	0.43 189	0.38 195	0.33 180	0.32 179	0.43 194	0.32 180	0.42 190	0.34 187

PML	0.39 169	0.56 191	0.29 138	0.55 229	0.28 152	0.56 231	0.28 154	0.51 190	0.28 154	0.50 181	0.28 155	0.51 219	0.28 152	0.29 159	0.28 156	0.29 163	0.56 226	0.29 164	0.57 234	0.28 153	0.56 224	0.28 153	0.28 150	0.29 169	0.56 230	0.28 151	0.56 227	0.28 153

DDF-Stereo	0.37 160	0.57 194	0.50 198	0.40 180	0.32 182	0.40 180	0.32 184	0.53 193	0.32 174	0.39 143	0.32 180	0.39 172	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.40 180	0.32 179	0.40 178	0.32 180	0.40 174	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.40 175	0.32 180	0.40 174	0.32 181

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 185	0.57 194	0.45 182	0.54 226	0.37 196	0.53 228	0.37 199	0.56 201	0.40 204	0.53 187	0.38 201	0.53 223	0.37 193	0.37 185	0.37 192	0.37 191	0.55 223	0.38 198	0.53 228	0.37 195	0.53 220	0.37 191	0.37 194	0.39 208	0.54 226	0.37 197	0.54 224	0.37 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 240	0.57 194	0.57 215	0.56 230	0.92 279	1.07 286	0.63 255	1.03 256	0.82 275	0.49 180	0.77 272	0.69 242	0.54 242	0.58 235	0.54 241	0.86 275	1.06 280	0.72 271	1.06 283	0.79 273	0.58 227	0.87 277	0.59 242	0.46 222	0.76 252	0.46 221	1.05 281	0.97 285

LG-Stereo_L1	0.44 182	0.58 197	0.49 197	0.51 224	0.38 200	0.51 224	0.38 202	0.56 201	0.38 194	0.50 181	0.38 201	0.50 216	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.52 220	0.38 198	0.52 226	0.38 199	0.51 214	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.52 221	0.38 201	0.51 218	0.40 208

LG-Stereo	0.57 213	0.58 197	0.43 174	0.54 226	0.65 253	0.95 268	0.69 267	0.69 214	0.38 194	0.52 185	0.37 197	0.53 223	0.37 193	0.68 259	0.73 272	0.72 267	0.70 242	0.37 195	0.54 230	0.37 195	0.54 222	0.37 191	0.37 194	0.56 245	0.95 269	0.59 249	0.84 257	0.37 196

DN	0.50 191	0.59 199	0.44 176	0.59 235	0.44 218	0.59 235	0.44 220	0.57 203	0.44 216	0.57 191	0.44 219	0.57 228	0.44 217	0.44 208	0.44 219	0.44 212	0.59 228	0.44 217	0.59 235	0.44 219	0.59 228	0.44 216	0.44 215	0.44 219	0.59 235	0.44 219	0.59 230	0.44 217

MSCF	0.44 182	0.60 200	0.47 184	0.50 221	0.40 207	0.50 222	0.38 202	0.57 203	0.38 194	0.48 179	0.38 201	0.48 211	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.49 213	0.38 198	0.49 216	0.39 207	0.50 212	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.49 214	0.38 201	0.49 214	0.38 200

LMCR-Stereo	0.61 216	0.61 201	0.61 224	0.61 241	0.61 249	0.67 244	0.61 253	0.61 206	0.61 250	0.61 196	0.61 250	0.61 233	0.61 250	0.61 239	0.61 251	0.61 245	0.61 233	0.61 251	0.61 240	0.61 250	0.61 232	0.61 248	0.61 245	0.61 254	0.61 240	0.61 252	0.61 235	0.61 251

PA-Net	0.71 236	0.62 202	0.55 209	0.69 247	0.71 267	0.70 248	0.69 267	0.69 214	0.74 269	0.73 208	0.75 271	0.59 230	0.72 269	0.82 272	0.79 275	0.83 273	0.67 239	0.76 273	0.81 259	0.67 260	0.61 232	0.76 271	0.68 260	0.65 257	0.82 258	0.76 275	0.71 244	0.69 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GREATEN-IGEV_RVC	0.37 160	0.64 203	0.59 217	0.38 166	0.31 178	0.38 167	0.31 181	0.65 209	0.32 174	0.38 137	0.32 180	0.38 166	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.38 164	0.32 179	0.39 175	0.32 180	0.39 167	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.39 172	0.32 180	0.39 171	0.32 181

AIO-test1	0.54 205	0.64 203	0.54 206	0.60 238	0.49 234	0.61 239	0.49 234	0.64 208	0.49 235	0.59 193	0.48 232	0.60 232	0.50 235	0.48 222	0.48 232	0.48 226	0.60 231	0.48 230	0.60 238	0.48 231	0.60 230	0.49 232	0.49 229	0.49 234	0.59 235	0.49 236	0.60 232	0.49 230

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 160	0.65 205	0.60 219	0.38 166	0.31 178	0.38 167	0.31 181	0.65 209	0.32 174	0.37 135	0.32 180	0.37 162	0.32 177	0.32 169	0.32 179	0.32 177	0.38 164	0.32 179	0.38 162	0.32 180	0.38 157	0.32 179	0.32 175	0.32 179	0.38 162	0.32 180	0.38 160	0.32 181

AIO-test2	0.54 205	0.65 205	0.55 209	0.60 238	0.50 238	0.60 237	0.49 234	0.65 209	0.48 230	0.60 195	0.49 235	0.59 230	0.50 235	0.50 228	0.49 236	0.49 230	0.60 231	0.50 237	0.60 238	0.49 236	0.60 230	0.49 232	0.50 232	0.51 238	0.60 238	0.48 232	0.60 232	0.50 233

TorneroNet-64	0.69 229	0.65 205	0.30 144	0.27 140	0.47 224	0.28 144	0.35 187	0.34 135	0.80 271	7.93 371	0.29 165	0.30 146	0.31 174	0.81 271	0.28 156	0.27 147	0.29 144	0.28 151	0.85 261	0.83 279	0.62 234	0.28 153	0.30 171	0.28 155	0.52 221	0.29 170	0.29 142	0.27 149

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 233	0.67 208	0.67 230	0.92 265	0.92 279	0.91 263	0.76 274	0.67 213	0.67 260	0.66 199	0.67 258	0.67 238	0.67 260	0.67 254	0.67 262	0.68 260	0.66 237	0.67 260	0.68 243	0.67 260	0.68 239	0.68 262	0.68 260	0.68 268	0.67 243	0.68 265	0.67 239	0.67 259

mm2	0.69 229	0.69 209	0.69 231	0.69 247	0.69 263	0.69 245	0.69 267	0.69 214	0.69 264	0.69 201	0.69 265	0.69 242	0.69 264	0.69 261	0.69 268	0.69 261	0.69 240	0.69 266	0.69 244	0.69 265	0.69 240	0.69 265	0.69 263	0.69 270	0.69 244	0.69 267	0.69 241	0.69 265

mm1	0.69 229	0.69 209	0.69 231	0.69 247	0.69 263	0.69 245	0.69 267	0.69 214	0.69 264	0.69 201	0.69 265	0.69 242	0.69 264	0.69 261	0.69 268	0.69 261	0.69 240	0.69 266	0.69 244	0.69 265	0.69 240	0.69 265	0.69 263	0.69 270	0.69 244	0.69 267	0.69 241	0.69 265

PointNet	0.56 211	0.69 209	0.47 184	0.69 247	0.47 224	0.69 245	0.47 226	0.70 218	0.47 225	0.69 201	0.47 226	0.69 242	0.48 228	0.47 216	0.47 226	0.47 222	0.70 242	0.48 230	0.70 246	0.48 231	0.69 240	0.48 228	0.47 223	0.48 230	0.70 246	0.48 232	0.69 241	0.47 222

KSHMR	0.85 260	0.72 212	0.51 202	0.49 219	0.49 234	0.51 224	1.07 298	0.50 187	0.48 230	6.04 366	0.52 239	0.66 236	0.98 286	0.49 225	0.77 273	0.49 230	1.17 290	0.51 240	0.49 216	1.06 296	0.51 214	0.49 232	0.49 229	0.51 238	1.04 284	0.49 236	0.81 255	0.72 271

DMCA-RVC	0.71 236	0.72 212	0.72 233	0.71 254	0.70 266	0.70 248	0.70 272	0.70 218	0.71 266	0.70 205	0.71 268	0.71 247	0.70 266	0.70 263	0.71 270	0.70 264	0.70 242	0.71 270	0.70 246	0.71 268	0.70 243	0.70 267	0.71 268	0.71 273	0.70 246	0.72 272	0.71 244	0.70 268

AFF-stereo	0.71 236	0.73 214	0.65 229	0.82 261	0.63 252	0.83 256	0.63 255	0.73 225	0.65 252	0.82 218	0.73 270	0.74 251	0.64 251	0.63 243	0.62 252	0.62 246	0.73 247	0.63 253	0.74 252	0.72 270	0.80 247	0.58 243	0.70 266	0.71 273	0.79 253	0.69 267	0.78 249	0.72 271

DSFCA	0.66 222	0.73 214	0.74 238	0.68 246	0.65 253	0.64 241	0.65 258	0.65 209	0.65 252	0.66 199	0.65 253	0.65 235	0.64 251	0.65 246	0.65 255	0.65 249	0.65 236	0.65 255	0.65 242	0.65 253	0.65 238	0.65 251	0.65 248	0.65 257	0.66 242	0.66 256	0.65 238	0.65 253

ARAFT	0.64 219	0.74 216	0.62 227	0.70 253	0.56 244	0.72 250	0.55 242	0.72 224	0.54 240	0.73 208	0.56 243	0.72 248	0.56 245	0.56 233	0.62 252	0.63 247	0.73 247	0.53 242	0.73 250	0.54 241	0.72 244	0.65 251	0.62 246	0.56 245	0.72 249	0.54 242	0.72 246	0.57 242

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 226	0.74 216	0.60 219	0.79 257	0.61 249	0.76 251	0.57 248	0.71 222	0.56 243	0.71 206	0.54 241	0.72 248	0.66 254	0.65 246	0.65 255	0.64 248	0.74 249	0.64 254	0.74 252	0.63 251	0.73 245	0.65 251	0.64 247	0.64 256	0.74 251	0.61 252	0.73 247	0.64 252

SCION-MonSter(vits)	0.31 140	0.76 218	0.22 113	0.19 103	0.15 106	0.19 103	0.15 105	0.41 160	0.27 148	0.38 137	0.27 150	0.38 166	0.27 149	0.27 148	0.27 151	0.27 147	0.40 180	0.27 149	0.39 175	0.27 150	0.39 167	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.39 172	0.27 147	0.39 171	0.27 149

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 265	0.77 219	0.82 250	1.16 296	0.75 270	0.99 274	0.92 281	0.91 236	0.99 286	0.94 229	0.91 280	1.15 287	0.88 279	0.92 277	1.00 287	0.67 255	0.98 267	1.00 286	0.75 254	0.91 283	1.18 287	0.87 277	0.89 278	0.90 283	1.08 289	1.07 296	0.74 248	0.89 279

zero-FE	0.66 222	0.80 220	0.56 212	0.79 257	0.58 246	0.82 255	0.55 242	0.76 227	0.56 243	0.75 210	0.58 247	0.75 252	0.59 248	0.57 234	0.56 244	0.55 238	0.79 251	0.55 243	0.78 255	0.55 242	0.85 253	0.58 243	0.55 237	0.57 249	0.80 255	0.57 246	0.80 251	0.57 242

NaN_ROB	0.80 245	0.80 220	0.80 248	0.80 259	0.80 273	0.80 253	0.80 277	0.80 229	0.80 271	0.80 215	0.80 275	0.80 257	0.80 272	0.80 269	0.80 276	0.80 271	0.80 253	0.80 276	0.80 257	0.80 276	0.80 247	0.80 273	0.80 274	0.80 277	0.80 255	0.80 277	0.80 251	0.80 275

CSAN	0.80 245	0.80 220	0.80 248	0.80 259	0.80 273	0.80 253	0.80 277	0.80 229	0.80 271	0.80 215	0.80 275	0.80 257	0.80 272	0.80 269	0.80 276	0.80 271	0.80 253	0.80 276	0.80 257	0.80 276	0.80 247	0.80 273	0.80 274	0.80 277	0.80 255	0.80 277	0.80 251	0.80 275

FC-DCNN	1.10 283	0.81 223	0.77 245	0.63 244	0.42 214	0.86 260	0.64 257	0.91 236	0.96 284	1.11 246	0.80 275	1.07 283	0.81 274	0.67 254	1.75 328	1.30 311	1.41 306	0.85 279	1.28 299	0.71 268	2.12 320	1.32 310	0.52 235	0.81 280	1.64 313	1.40 320	2.39 327	1.75 331

DDUNet	0.69 229	0.84 224	0.59 217	0.84 263	0.59 247	0.87 261	0.57 248	0.84 232	0.59 249	0.82 218	0.58 247	0.85 261	0.57 246	0.59 238	0.59 248	0.57 242	0.87 258	0.59 248	0.85 261	0.59 249	0.85 253	0.59 246	0.59 242	0.59 250	0.87 260	0.59 249	0.84 257	0.59 245

UDG	0.70 233	0.87 225	0.56 212	0.87 264	0.59 247	0.84 258	0.59 251	0.85 233	0.57 246	0.84 220	0.59 249	0.84 260	0.60 249	0.58 235	0.60 249	0.59 243	0.85 257	0.59 248	0.87 263	0.58 246	0.87 255	0.60 247	0.57 241	0.59 250	0.87 260	0.58 248	0.86 260	0.60 247

CASS	0.58 214	0.89 226	0.55 209	0.56 230	0.55 242	0.60 237	0.57 248	0.57 203	0.56 243	0.55 188	0.56 243	0.56 226	0.50 235	0.63 243	0.56 244	0.56 241	0.62 234	0.62 252	0.59 235	0.56 244	0.56 224	0.48 228	0.60 244	0.56 245	0.57 232	0.60 251	0.57 229	0.59 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 243	0.91 227	0.72 233	0.83 262	0.71 267	0.83 256	0.72 273	0.81 231	0.71 266	0.81 217	0.71 268	0.81 259	0.71 268	0.71 265	0.71 270	0.70 264	0.83 256	0.72 271	0.83 260	0.81 278	0.83 251	0.72 270	0.71 268	0.71 273	0.88 262	0.71 270	0.83 256	0.70 268

DPSM_ROB	0.93 265	0.92 228	0.94 257	0.96 271	1.02 289	0.92 264	0.98 284	0.95 242	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.91 263	0.97 284	0.92 277	0.91 282	0.91 280	0.96 265	0.94 283	0.93 268	0.91 283	0.93 260	0.92 281	0.93 280	0.91 284	0.91 264	0.99 284	0.92 261	0.91 281

DPSM	0.93 265	0.92 228	0.94 257	0.96 271	1.02 289	0.92 264	0.98 284	0.95 242	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.91 263	0.97 284	0.92 277	0.91 282	0.91 280	0.96 265	0.94 283	0.93 268	0.91 283	0.93 260	0.92 281	0.93 280	0.91 284	0.91 264	0.99 284	0.92 261	0.91 281

pmcnn	0.92 263	0.92 228	0.92 255	0.92 265	0.92 279	0.92 264	0.92 281	0.92 238	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.92 266	0.92 282	0.92 277	0.92 284	0.92 283	0.92 262	0.92 281	0.92 265	0.92 286	0.92 258	0.92 281	0.92 279	0.92 286	0.92 266	0.92 282	0.92 261	0.92 283

DGTPSM_ROB	0.92 263	0.93 231	0.91 254	0.93 268	0.91 278	0.92 264	0.93 283	0.92 238	0.92 280	0.92 224	0.91 280	0.91 263	0.93 283	0.91 275	0.92 284	0.92 283	0.92 262	0.92 281	0.92 265	0.90 282	0.91 256	0.92 281	0.93 280	0.94 287	0.92 266	0.91 281	0.92 261	0.97 285

AdaDepth	0.80 245	0.95 232	1.02 264	0.95 270	0.67 261	0.95 268	0.67 264	0.94 241	0.67 260	0.92 224	0.67 258	0.94 267	0.67 260	0.67 254	0.67 262	0.67 255	0.95 264	0.67 260	0.95 270	0.67 260	0.96 263	0.68 262	0.67 255	0.67 263	0.96 270	0.67 260	0.95 267	0.67 259

LGCAT	1.00 271	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 284	1.00 287	1.00 287	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 290	1.00 277	1.00 287	1.00 271	1.00 287

GANet	1.00 271	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 284	1.00 287	1.00 287	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 290	1.00 277	1.00 287	1.00 271	1.00 287

TDLM	1.00 271	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 284	1.00 287	1.00 287	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 290	1.00 277	1.00 287	1.00 271	1.00 287

CVANet_RVC	1.00 271	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 284	1.00 287	1.00 287	1.00 273	1.00 286	1.00 275	1.00 288	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 290	1.00 277	1.00 287	1.00 271	1.00 287

trnet	1.01 276	1.01 237	1.01 263	1.01 284	1.01 288	1.01 282	1.01 293	1.01 255	1.01 291	1.01 242	1.01 290	1.01 280	1.01 293	1.01 288	1.01 292	1.01 291	1.01 279	1.01 291	1.01 282	1.01 292	1.01 275	1.01 290	1.01 289	1.01 294	1.01 282	1.01 291	1.01 280	1.01 291

GLC_STEREO	1.05 282	1.01 237	1.02 264	1.02 286	1.02 289	1.05 284	1.06 295	1.05 260	1.05 293	1.04 245	1.05 293	1.05 282	1.04 294	1.06 292	1.05 294	1.06 295	1.06 280	1.05 294	1.06 283	1.05 295	1.06 278	1.06 293	1.04 291	1.05 296	1.04 284	1.05 294	1.06 282	1.06 293

gcap-zeroshot	0.81 251	1.03 239	0.84 252	0.93 268	0.85 277	0.84 258	0.62 254	1.21 273	0.53 239	0.79 213	0.84 278	0.77 253	0.70 266	0.84 274	0.67 262	0.74 268	1.18 293	0.52 241	0.91 264	0.79 273	0.84 252	0.61 248	0.83 276	0.69 270	0.93 268	0.82 279	0.85 259	0.66 254

DPSimNet_ROB	0.93 265	1.04 240	0.83 251	1.05 287	0.82 275	1.04 283	0.83 280	1.03 256	0.89 278	1.03 243	0.84 278	1.03 281	0.84 276	0.83 273	0.84 279	0.83 273	1.14 285	0.84 278	1.12 288	0.84 280	1.04 276	0.88 279	0.83 276	0.84 281	1.07 288	0.83 280	1.15 290	0.88 278

AIO-Stereo	0.82 256	1.06 241	0.73 236	0.97 273	0.74 269	1.06 285	0.60 252	1.04 259	0.90 279	1.00 237	1.01 290	0.78 254	0.85 278	0.74 267	0.62 252	0.67 255	1.12 283	0.55 243	0.70 246	0.65 253	0.93 260	0.66 254	0.67 255	0.67 263	0.82 258	0.74 273	0.92 261	0.83 277

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 166	1.06 241	0.54 206	0.59 235	0.27 147	0.46 203	0.27 146	0.46 170	0.27 148	0.46 172	0.27 150	0.46 198	0.26 146	0.27 148	0.27 151	0.26 138	0.46 199	0.26 145	0.45 199	0.30 174	0.46 193	0.27 145	0.27 144	0.27 150	0.46 198	0.27 147	0.45 195	0.26 145

HBP-ISP	1.47 305	1.07 243	1.03 267	1.30 303	1.08 295	1.36 303	1.06 295	1.44 282	1.25 312	1.97 294	1.51 319	1.65 309	1.58 319	0.98 282	1.58 320	1.68 325	1.98 316	1.32 311	2.02 316	1.28 314	2.95 333	1.89 334	0.97 284	1.06 298	1.26 301	0.99 284	1.94 312	1.43 320

HSM-Net_RVC	0.93 265	1.09 244	0.79 247	1.10 289	0.78 271	1.09 287	0.79 276	1.16 267	0.80 271	1.14 248	0.79 274	1.17 290	0.77 270	0.73 266	0.83 278	0.78 269	1.19 294	0.79 274	1.18 292	0.72 270	1.19 289	0.80 273	0.72 270	0.80 277	1.18 297	0.74 273	1.14 289	0.73 273
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 286	1.10 245	0.51 202	0.69 247	0.51 240	1.10 288	0.50 238	0.51 190	0.51 238	13.92 373	1.17 305	0.49 215	0.51 240	0.54 230	0.48 232	0.49 230	0.49 213	0.65 255	0.70 246	0.49 236	0.51 214	0.49 232	0.67 255	1.36 317	0.51 219	0.50 239	0.52 221	1.23 309

ktn	0.84 259	1.15 246	0.54 206	1.16 296	1.26 311	0.51 224	0.53 241	0.51 190	0.66 255	4.54 354	0.51 238	0.52 222	0.52 241	0.66 249	0.51 240	0.51 235	1.37 304	1.17 303	0.49 216	0.51 240	1.23 294	0.51 240	0.67 255	0.51 238	0.51 219	0.68 265	0.51 218	0.51 236

Nwc_Net	1.15 286	1.15 246	1.15 279	1.09 288	1.19 307	1.16 291	1.17 303	1.15 265	1.16 303	1.16 252	1.16 301	1.08 284	1.16 302	1.11 295	1.15 304	1.18 305	1.11 282	1.10 296	1.16 289	1.17 306	1.16 283	1.13 299	1.18 302	1.20 310	1.11 291	1.15 303	1.16 291	1.20 305

DF	0.25 115	1.16 248	1.02 264	0.16 92	0.13 98	0.16 94	0.13 96	1.16 267	0.13 95	0.15 67	0.13 98	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 95	0.16 92	0.13 98	0.16 92	0.13 100	0.16 92	0.13 98	0.13 96	0.13 101	0.16 93	0.13 98	0.16 92	0.13 99

RP	1.14 284	1.16 248	1.15 279	1.17 298	1.10 298	1.16 291	1.15 301	1.10 262	1.16 303	1.15 249	1.08 295	1.16 288	1.15 301	1.15 300	1.14 302	1.16 301	1.16 288	1.10 296	1.10 285	1.10 299	1.16 283	1.11 297	1.10 295	1.19 309	1.14 293	1.19 308	1.07 283	1.10 296

RGC	1.15 286	1.16 248	1.17 282	1.15 294	1.11 300	1.21 297	1.21 312	1.10 262	1.15 301	1.16 252	1.11 298	1.17 290	1.09 296	1.14 299	1.11 299	1.16 301	1.19 294	1.11 299	1.10 285	1.15 305	1.11 280	1.19 303	1.16 300	1.12 304	1.17 295	1.10 299	1.16 291	1.17 302

Abc-Net	1.14 284	1.16 248	1.18 283	1.10 289	1.10 298	1.16 291	1.18 305	1.16 267	1.13 300	1.11 246	1.16 301	1.16 288	1.12 299	1.10 293	1.17 305	1.16 301	1.16 288	1.10 296	1.16 289	1.14 303	1.17 285	1.16 300	1.11 297	1.09 301	1.10 290	1.10 299	1.16 291	1.17 302
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	1.15 286	1.17 252	1.12 278	1.10 289	1.15 301	1.14 289	1.15 301	1.15 265	1.12 299	1.17 255	1.17 305	1.11 285	1.17 305	1.11 295	1.10 297	1.16 301	1.12 283	1.11 299	1.16 289	1.13 302	1.23 294	1.16 300	1.19 304	1.11 302	1.18 297	1.17 305	1.17 294	1.13 300

S-Stereo	1.22 296	1.18 253	1.19 286	1.20 299	1.23 309	1.23 298	1.19 306	1.19 271	1.18 307	1.27 263	1.20 309	1.20 294	1.20 307	1.23 305	1.22 310	1.23 309	1.23 297	1.23 310	1.20 294	1.25 313	1.20 290	1.22 309	1.25 308	1.24 313	1.20 299	1.22 312	1.26 299	1.24 310

edge stereo	1.15 286	1.18 253	1.11 276	1.12 292	1.17 305	1.17 296	1.17 303	1.16 267	1.18 307	1.16 252	1.17 305	1.17 290	1.13 300	1.11 295	1.11 299	1.12 298	1.17 290	1.17 303	1.11 287	1.17 306	1.17 285	1.17 302	1.18 302	1.14 305	1.11 291	1.18 306	1.12 287	1.11 297

stereogan	1.17 292	1.19 255	1.15 279	1.15 294	1.15 301	1.15 290	1.19 306	1.19 271	1.15 301	1.15 249	1.16 301	1.19 293	1.19 306	1.19 302	1.19 306	1.19 306	1.15 286	1.19 306	1.19 293	1.19 309	1.15 282	1.19 303	1.15 299	1.15 306	1.16 294	1.15 303	1.19 295	1.20 305

FAT-Stereo	1.22 296	1.23 256	1.19 286	1.21 300	1.24 310	1.24 300	1.19 306	1.25 275	1.24 310	1.25 261	1.19 308	1.20 294	1.24 310	1.20 303	1.21 308	1.25 310	1.22 296	1.21 308	1.25 296	1.23 312	1.22 292	1.19 303	1.19 304	1.24 313	1.25 300	1.20 309	1.19 295	1.25 311

WQFJA1++	0.80 245	1.24 257	0.73 236	0.97 273	0.65 253	0.97 270	0.65 258	0.97 244	0.65 252	0.94 229	0.66 254	0.94 267	0.65 253	0.66 249	0.65 255	0.66 250	0.98 267	0.66 257	0.98 271	0.66 255	0.98 264	0.66 254	0.66 249	0.66 259	0.98 271	0.66 256	0.98 268	0.66 254

test_for_model	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

testlalala	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 91	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 85	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 76

NLMM1	0.81 251	1.26 263	0.74 238	1.00 279	0.66 256	0.99 274	0.67 264	0.98 247	0.66 255	0.94 229	0.67 258	0.94 267	0.66 254	0.66 249	0.66 258	0.66 250	1.00 273	0.67 260	1.00 275	0.66 255	0.99 265	0.71 268	0.73 271	0.67 263	0.99 272	0.67 260	1.00 271	0.66 254

NLMM	0.80 245	1.26 263	0.75 242	0.98 275	0.66 256	0.97 270	0.66 260	0.97 244	0.66 255	0.94 229	0.66 254	0.96 274	0.66 254	0.66 249	0.68 266	0.67 255	0.99 269	0.68 265	0.98 271	0.66 255	0.99 265	0.66 254	0.66 249	0.66 259	1.00 277	0.66 256	0.99 269	0.66 254

qqai	1.17 292	1.27 265	1.10 273	1.26 301	1.09 297	1.23 298	1.11 299	1.26 276	1.11 298	1.26 262	1.08 295	1.25 297	1.11 298	1.11 295	1.10 297	1.09 296	1.27 298	1.11 299	1.27 297	1.11 300	1.27 298	1.10 296	1.10 295	1.11 302	1.27 302	1.10 299	1.24 298	1.11 297

WQFJX1	0.81 251	1.27 265	0.74 238	0.98 275	0.67 261	0.98 272	0.67 264	0.97 244	0.67 260	0.94 229	0.67 258	0.95 270	0.66 254	0.66 249	0.66 258	0.67 255	0.99 269	0.67 260	0.98 271	0.68 264	0.99 265	0.66 254	0.66 249	0.66 259	0.99 272	0.66 256	1.00 271	0.66 254

WQFJX	0.81 251	1.27 265	0.74 238	0.99 277	0.66 256	0.99 274	0.66 260	0.99 250	0.66 255	0.95 234	0.66 254	0.95 270	0.67 260	0.67 254	0.66 258	0.66 250	0.99 269	0.66 257	1.00 275	0.66 255	0.99 265	0.67 260	0.68 260	0.67 263	0.99 272	0.67 260	0.99 269	0.67 259

NLSM3	0.81 251	1.27 265	0.75 242	0.99 277	0.66 256	0.99 274	0.66 260	0.98 247	0.67 260	0.95 234	0.66 254	0.95 270	0.66 254	0.67 254	0.67 262	0.66 250	0.99 269	0.66 257	0.99 274	0.66 255	0.99 265	0.67 260	0.66 249	0.66 259	0.99 272	0.67 260	1.00 271	0.67 259

castereo++	0.26 120	1.28 269	1.07 272	0.15 85	0.13 98	0.15 85	0.14 99	1.22 274	0.13 95	0.16 80	0.17 109	0.16 95	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 101	0.15 84	0.14 102	0.16 92	0.14 102	0.16 92	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.16 93	0.14 100	0.16 92	0.15 105

S2M2_XL	0.24 114	1.32 270	0.86 253	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.11 73	1.05 260	0.12 89	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 74	0.17 97	0.11 77	0.17 95	0.11 75	0.17 96	0.11 75	0.11 72	0.11 78	0.17 96	0.11 76	0.17 96	0.11 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 262	1.33 271	0.93 256	0.62 242	1.00 283	1.16 291	0.55 242	0.86 234	0.83 276	1.19 256	0.40 210	1.30 299	0.81 274	0.65 246	0.45 221	1.01 291	1.17 290	0.46 219	1.29 300	0.58 246	1.05 277	0.90 280	0.73 271	0.87 282	0.60 238	1.01 291	1.13 288	0.51 236

RASNet	1.39 304	1.37 272	1.35 290	1.38 307	1.40 314	1.39 306	1.77 329	1.36 279	1.74 328	1.36 269	1.36 314	1.36 303	1.36 313	1.36 307	1.35 312	1.41 318	1.36 302	1.36 316	1.36 302	1.35 316	1.36 302	1.35 313	1.36 311	1.35 316	1.36 306	1.35 316	1.36 304	1.35 313

SPS-STEREO	1.25 303	1.47 273	1.06 271	1.54 310	1.08 295	1.52 309	1.20 311	1.44 282	1.06 295	1.49 277	1.10 297	1.41 305	1.10 297	0.98 282	1.08 296	1.12 298	1.47 308	1.04 292	1.53 307	1.14 303	1.52 306	1.07 294	1.02 290	1.05 296	1.48 309	1.07 296	1.55 307	1.11 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 279	1.50 274	1.49 298	0.40 180	0.40 207	1.56 310	0.98 284	1.55 286	0.58 247	4.18 350	0.40 210	0.79 256	0.48 228	0.91 275	0.39 207	0.99 286	0.71 245	0.70 269	0.51 223	0.77 272	1.07 279	0.82 276	0.69 263	0.96 289	1.01 282	1.30 313	1.10 286	1.38 317

WQFJA1	0.82 256	1.52 275	0.76 244	1.01 284	0.66 256	0.98 272	0.66 260	0.98 247	0.66 255	0.95 234	0.68 262	0.95 270	0.66 254	0.68 259	0.66 258	0.66 250	1.00 273	0.67 260	1.00 275	0.67 260	0.99 265	0.68 262	0.67 255	0.68 268	0.99 272	0.67 260	1.00 271	0.67 259

castereo	0.34 149	1.59 276	1.39 292	0.17 97	0.15 106	0.18 98	0.26 142	1.74 291	0.17 110	0.19 90	0.18 124	0.18 102	0.20 128	0.20 122	0.22 135	0.21 126	0.18 101	0.17 113	0.19 103	0.16 110	0.18 98	0.20 130	0.17 107	0.21 132	0.19 102	0.17 113	0.19 100	0.16 108

STTRV1_RVC		1.59 276	0.52 205	0.69 247	0.61 249	0.66 243	0.43 218	0.88 235	0.45 219	0.71 206	0.62 251	0.69 242	0.45 220	0.62 240	0.40 208	0.44 212	0.80 253	0.59 248		0.63 251	0.80 247	0.46 217		0.61 254	0.72 249	0.54 242	0.80 251	0.60 247

MM-Stereo_test3	1.22 296	1.60 278	1.19 286	1.48 309	1.02 289	1.48 308	0.99 288	1.54 285	1.03 292	1.41 272	1.03 292	1.44 306	1.00 288	1.04 290	1.04 293	1.02 293	1.42 307	1.04 292	1.48 306	1.01 292	1.48 305	1.03 291	1.06 293	1.04 295	1.53 310	1.04 293	1.49 306	1.04 292

DEFOM-Stereo	0.43 180	1.60 278	1.47 297	0.30 145	0.28 152	0.31 147	0.28 154	1.65 288	0.25 138	0.29 120	0.26 146	0.30 146	0.29 164	0.27 148	0.26 147	0.26 138	0.30 145	0.29 164	0.30 145	0.26 146	0.29 139	0.29 169	0.27 144	0.26 145	0.30 144	0.29 170	0.30 143	0.29 168

DPSMNet_ROB	1.62 310	1.60 278	1.59 300	1.61 312	1.69 323	1.66 312	1.61 321	1.70 290	1.65 325	1.62 280	1.60 322	1.61 307	1.60 320	1.60 314	1.59 321	1.62 323	1.60 309	1.63 324	1.62 309	1.68 328	1.70 308	1.60 319	1.64 322	1.60 324	1.61 311	1.60 323	1.60 308	1.59 323

LACA_dic	0.37 160	1.72 281	1.69 307	0.13 74	0.12 93	0.15 85	0.12 91	1.69 289	0.16 104	0.17 84	0.19 127	0.13 74	0.12 94	1.70 320	0.13 96	0.13 95	0.16 92	0.12 94	0.14 75	0.14 102	0.13 74	0.12 92	0.12 89	0.12 92	0.14 75	0.12 92	0.13 75	0.12 90

iRaftStereo_RVC	0.62 218	1.76 282	2.24 327	0.52 225	0.37 196	0.53 228	0.38 202	2.51 318	0.38 194	0.51 184	0.38 201	0.51 219	0.38 196	0.38 188	0.38 194	0.38 194	0.52 220	0.38 198	0.52 226	0.38 199	0.52 217	0.38 195	0.38 199	0.38 201	0.52 221	0.39 207	0.52 221	0.38 200

G-Net	0.82 256	1.77 283	0.78 246	0.78 256	0.78 271	0.78 252	0.78 275	0.78 228	0.79 270	0.79 213	0.78 273	0.78 254	0.78 271	0.78 268	0.78 274	0.78 269	0.79 251	0.79 274	0.79 256	0.79 273	0.79 246	0.79 272	0.79 273	0.79 276	0.79 253	0.79 276	0.79 250	0.79 274

MFMNet_re	1.77 315	1.89 284	1.72 309	1.88 313	1.69 323	1.89 313	1.67 325	1.91 294	1.70 326	1.87 284	1.67 326	1.89 310	1.68 325	1.67 318	1.67 326	1.70 326	1.88 311	1.68 326	1.88 310	1.67 326	1.89 309	1.68 325	1.70 324	1.71 329	1.87 314	1.68 331	1.87 310	1.68 328

MM-Stereo_test2	1.15 286	1.90 285	1.10 273	1.37 306	0.94 282	1.36 303	0.98 284	1.48 284	0.98 285	1.37 270	0.98 285	1.37 304	0.98 286	0.95 281	0.94 286	0.95 285	1.37 304	0.95 285	1.38 303	0.95 287	1.38 304	0.95 285	0.95 283	0.95 288	1.37 307	0.95 283	1.37 305	0.95 284

derf	1.84 316	1.93 286	1.73 310	1.97 314	1.77 326	1.98 316	1.76 328	1.94 297	1.73 327	1.97 294	1.78 328	1.97 315	1.76 326	1.76 321	1.71 327	1.79 327	1.94 312	1.77 327	1.98 314	1.75 330	1.89 309	1.71 326	1.77 327	1.77 331	2.01 320	1.74 332	2.00 316	1.71 329

DNS	0.64 219	2.00 287	1.58 299	0.59 235	0.42 214	0.59 235	0.42 216	1.99 302	0.42 213	0.57 191	0.42 217	0.57 228	0.42 216	0.42 205	0.42 217	0.42 209	0.59 228	0.42 215	0.59 235	0.42 215	0.59 228	0.42 214	0.42 212	0.42 217	0.59 235	0.42 215	0.59 230	0.42 215

VIP-Stereo	0.36 155	2.00 287	1.11 276	0.26 137	0.16 111	0.24 127	0.15 105	2.00 304	0.23 135	0.24 104	0.15 103	0.23 119	0.16 109	0.16 108	0.16 109	0.15 106	0.24 124	0.15 107	0.24 125	0.16 110	0.24 122	0.15 107	0.15 102	0.20 128	0.24 125	0.15 106	0.24 122	0.15 105

R-Stereo Train	1.62 310	2.01 289	1.41 293	1.97 314	1.40 314	1.96 314	1.39 316	1.93 295	1.39 316	1.92 288	1.38 316	1.94 313	1.39 316	1.40 311	1.45 316	1.38 315	1.96 314	1.37 317	1.97 312	1.39 317	1.98 312	1.41 316	1.40 313	1.37 318	1.97 316	1.38 317	1.96 313	1.37 315

RAFT-Stereo	1.62 310	2.01 289	1.41 293	1.97 314	1.40 314	1.96 314	1.39 316	1.93 295	1.39 316	1.92 288	1.38 316	1.94 313	1.39 316	1.40 311	1.45 316	1.38 315	1.96 314	1.37 317	1.97 312	1.39 317	1.98 312	1.41 316	1.40 313	1.37 318	1.97 316	1.38 317	1.96 313	1.37 315
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 308	2.01 289	1.21 289	1.98 317	1.21 308	1.98 316	1.21 312	1.98 301	1.21 309	1.99 296	1.21 310	1.98 316	1.21 309	1.02 289	1.21 308	1.21 308	1.99 317	1.21 308	1.99 315	1.21 310	1.99 314	1.21 306	1.21 306	1.21 311	1.99 318	1.21 310	1.99 315	1.21 307
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	0.66 222	2.13 292	0.47 184	0.37 162	0.29 166	0.36 159	0.27 146	0.49 183	0.44 216	0.78 211	0.68 262	0.67 238	0.90 280	0.62 240	0.90 280	0.53 236	0.88 259	0.48 230	0.37 158	0.29 166	0.63 235	0.66 254	0.66 249	0.51 238	1.06 286	0.61 252	1.08 284	0.60 247

HanStereo	0.66 222	2.13 292	0.47 184	0.37 162	0.29 166	0.36 159	0.27 146	0.49 183	0.44 216	0.78 211	0.68 262	0.67 238	0.90 280	0.62 240	0.90 280	0.53 236	0.88 259	0.48 230	0.37 158	0.29 166	0.63 235	0.66 254	0.66 249	0.51 238	1.06 286	0.61 252	1.08 284	0.60 247

TRStereo	2.05 324	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 321	1.87 332	2.30 338	1.87 334	2.08 336	2.29 321	1.87 332	2.30 320	1.87 334	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 344	2.13 321	1.84 335	2.29 321	1.87 335

XX-Stereo	2.05 324	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 321	1.87 332	2.30 338	1.87 334	2.08 336	2.29 321	1.87 332	2.30 320	1.87 334	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 344	2.13 321	1.84 335	2.29 321	1.87 335

EAI-Stereo	2.05 324	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 321	1.87 332	2.30 338	1.87 334	2.08 336	2.29 321	1.87 332	2.30 320	1.87 334	2.08 317	1.72 327	1.86 332	2.30 344	2.13 321	1.84 335	2.29 321	1.87 335

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 170	2.14 297	1.91 321	0.20 106	0.18 125	0.19 103	0.17 114	2.23 307	0.19 123	0.24 104	0.21 130	0.19 105	0.21 132	0.20 122	0.18 121	0.20 123	0.20 107	0.18 126	0.20 106	0.19 129	0.19 102	0.17 115	0.18 121	0.17 111	0.20 106	0.20 128	0.21 108	0.19 127

NCCL2	2.27 333	2.27 298	2.28 330	2.27 321	2.28 342	2.28 321	2.28 343	2.27 308	2.28 343	2.28 308	2.28 341	2.29 320	2.28 341	2.28 337	2.29 343	2.28 343	2.28 320	2.28 343	2.27 319	2.28 345	2.28 323	2.28 342	2.28 342	2.28 342	2.28 326	2.28 345	2.11 318	2.28 346

HUF	2.22 329	2.33 299	2.24 327	2.35 325	2.07 336	2.45 328	2.11 340	2.42 316	2.13 340	2.19 304	2.15 339	2.10 317	2.09 337	2.27 336	2.04 339	2.08 336	2.44 326	2.12 339	2.38 325	2.18 341	2.29 324	2.22 338	2.12 339	2.12 339	2.52 330	2.10 341	2.22 320	2.15 342

STTStereo	2.30 334	2.34 300	2.26 329	2.37 326	2.23 339	2.40 325	2.35 344	2.20 306	2.33 344	2.28 308	2.31 343	2.19 318	2.37 342	2.20 331	2.31 344	2.23 342	2.38 324	2.25 342	2.33 324	2.27 344	2.39 326	2.27 341	2.31 343	2.29 343	2.37 327	2.32 346	2.34 325	2.26 345

AIO_rvc	2.25 332	2.35 301	2.10 323	2.47 329	2.17 338	2.54 329	2.15 341	2.32 313	2.21 341	2.29 311	2.28 341	2.33 326	2.09 337	2.26 335	2.14 340	2.08 336	2.49 328	2.09 338	2.53 329	2.14 340	2.34 325	2.23 339	2.14 340	2.18 340	2.19 325	2.15 342	2.35 326	2.22 343

AIO_test	2.22 329	2.36 302	2.10 323	2.47 329	2.15 337	2.54 329	2.06 339	2.27 308	2.09 339	2.29 311	2.13 338	2.30 321	2.09 337	2.25 334	2.15 341	1.95 334	2.52 329	2.08 337	2.32 323	2.21 343	2.20 321	2.26 340	2.05 338	2.06 337	2.40 328	2.16 343	2.52 329	2.05 341

UDGNet	1.97 319	2.43 303	1.67 305	2.46 328	1.70 325	2.44 327	1.69 326	2.34 315	1.63 324	2.35 317	1.67 326	2.37 327	1.67 324	1.68 319	1.64 325	1.67 324	2.44 326	1.64 325	2.43 326	1.67 326	2.43 328	1.66 323	1.67 323	1.63 328	2.43 329	1.66 329	2.42 328	1.66 327

FBW_ROB	2.04 323	2.50 304	1.75 311	2.45 327	1.78 327	2.40 325	1.74 327	2.47 317	1.77 329	2.37 318	1.81 329	2.30 321	1.80 327	1.78 322	1.88 337	1.80 328	2.41 325	1.77 327	2.43 326	1.83 331	2.39 326	1.81 331	1.76 326	1.75 330	2.56 334	1.75 333	2.30 324	1.74 330

FlowAnything	1.02 279	2.51 305	0.58 216	1.60 311	0.56 244	1.61 311	0.56 246	1.60 287	0.55 241	1.61 279	0.56 243	1.61 307	0.55 243	0.55 231	0.55 243	0.55 238	1.61 310	0.56 246	1.61 308	0.56 244	1.62 307	0.55 241	0.56 240	0.56 245	1.62 312	0.56 245	1.62 309	0.56 241

CroCo-Stereo	0.80 245	2.51 305	0.41 167	1.27 302	0.41 209	1.27 301	0.41 211	1.27 277	0.41 208	1.27 263	0.41 212	1.27 298	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 204	1.28 299	0.41 209	1.27 297	0.41 210	1.27 298	0.41 209	0.42 212	0.41 211	1.27 302	0.41 210	1.27 300	0.41 210
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	1.99 320	2.55 307	1.62 302	2.54 331	1.61 320	2.54 329	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.49 320	1.61 323	2.49 328	1.61 321	1.61 315	1.61 322	1.61 320	2.55 330	1.62 323	2.54 330	1.61 323	2.54 329	1.61 320	1.61 318	1.61 325	2.54 331	1.61 324	2.54 330	1.61 324

LG-G_1	1.99 320	2.56 308	1.63 303	2.54 331	1.62 321	2.55 332	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.50 321	1.62 324	2.50 329	1.61 321	1.61 315	1.61 322	1.61 320	2.55 330	1.61 321	2.55 331	1.61 323	2.55 330	1.61 320	1.61 318	1.61 325	2.55 332	1.61 324	2.54 330	1.61 324

LG-G	1.99 320	2.56 308	1.63 303	2.54 331	1.62 321	2.55 332	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.50 321	1.62 324	2.50 329	1.61 321	1.61 315	1.61 322	1.61 320	2.55 330	1.61 321	2.55 331	1.61 323	2.55 330	1.61 320	1.61 318	1.61 325	2.55 332	1.61 324	2.54 330	1.61 324

LL-Strereo2	0.47 188	2.60 310	0.51 202	0.38 166	0.28 152	0.37 163	0.28 154	0.55 199	0.35 186	0.44 168	0.34 187	0.44 196	0.34 184	0.34 174	0.36 189	0.36 188	0.47 203	0.36 189	0.47 205	0.35 189	0.47 197	0.35 185	0.35 185	0.35 190	0.46 198	0.35 187	0.47 200	0.35 188

MonStereo	1.66 313	2.63 311	1.46 295	1.99 318	1.41 318	2.03 319	1.39 316	2.04 305	1.43 319	1.94 291	1.40 318	1.92 312	1.37 314	1.38 309	1.39 313	1.39 317	1.99 317	1.38 319	2.04 317	1.41 320	2.02 316	1.37 315	1.39 312	1.38 320	1.99 318	1.38 317	2.01 317	1.39 319

MonStereo1	1.60 309	2.69 312	1.46 295	1.99 318	1.31 312	1.99 318	1.36 315	1.99 302	1.31 313	1.84 283	1.32 312	1.89 310	1.31 311	1.32 306	1.30 311	1.36 313	1.94 312	1.33 313	1.93 311	1.30 315	1.92 311	1.33 311	1.31 309	1.31 315	1.94 315	1.31 314	1.93 311	1.31 312

IER	0.56 211	2.72 313	2.20 325	0.38 166	0.29 166	0.38 167	0.27 146	2.77 324	0.27 148	0.38 137	0.28 155	0.37 162	0.25 140	0.26 140	0.25 142	0.26 138	0.38 164	0.29 164	0.38 162	0.25 142	0.39 167	0.25 138	0.29 161	0.29 169	0.40 175	0.25 140	0.38 160	0.25 140

IGEV-FE	0.29 128	2.85 314	0.36 155	0.20 106	0.17 115	0.19 103	0.17 114	0.37 144	0.17 110	0.19 90	0.17 109	0.19 105	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 110	0.19 106	0.17 113	0.19 103	0.17 114	0.19 102	0.17 115	0.17 107	0.17 111	0.19 102	0.17 113	0.19 100	0.17 115

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 336	2.85 314	1.90 320	2.90 335	2.77 345	2.88 335	2.85 347	2.51 318	2.85 347	2.88 329	1.99 337	2.50 329	2.76 345	2.20 331	1.57 319	2.64 345	2.89 334	2.63 345	5.69 365	1.03 294	2.01 315	2.71 344	2.74 347	2.73 348	2.87 336	1.64 327	1.00 271	1.49 321
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	0.85 260	2.86 316	0.43 174	1.33 304	0.43 217	1.31 302	0.42 216	1.32 278	0.42 213	1.31 265	0.44 219	1.32 300	0.44 217	0.43 206	0.44 219	0.43 211	1.35 300	0.43 216	1.32 301	0.43 217	1.31 300	0.43 215	0.43 214	0.42 217	1.31 304	0.42 215	1.31 301	0.43 216

FC-DCNN v2	4.74 363	3.16 317	3.16 341	3.16 336	3.16 347	3.16 337	3.16 352	3.16 327	3.16 349	3.16 332	3.16 349	3.16 336	3.16 350	3.16 344	3.16 351	3.16 351	6.72 368	6.72 370	6.72 368	6.72 373	6.72 367	6.72 372	6.72 371	6.72 372	6.72 368	6.72 371	6.72 369	6.72 372

plain	1.96 318	3.33 318	1.04 268	3.24 338	1.04 293	3.24 338	1.04 294	3.26 328	1.05 293	3.26 334	1.13 299	3.27 337	1.06 295	1.05 291	1.05 294	1.05 294	3.28 335	1.05 294	3.29 335	1.06 296	3.30 335	1.05 292	1.05 292	1.06 298	3.30 338	1.06 295	3.30 337	1.06 293

4D-IteraStereo	0.67 226	3.40 319	1.05 269	0.71 254	0.83 276	0.47 209	0.27 146	0.47 176	0.27 148	0.35 127	0.26 146	0.68 241	0.84 276	0.41 199	0.54 241	0.89 276	0.74 249	0.88 280	0.73 250	0.87 281	0.42 186	0.27 145	0.28 150	0.28 155	0.36 154	0.28 151	0.68 240	0.90 280

MIF-Stereo (partial)	2.52 337	3.41 320	1.05 269	3.29 339	1.05 294	3.29 341	1.06 295	3.30 330	1.06 295	3.31 335	1.06 294	4.97 360	2.72 344	2.72 342	2.71 346	2.70 346	6.57 367	2.19 340	5.08 362	1.08 298	3.36 336	1.07 294	1.07 294	1.07 300	3.35 340	1.07 296	3.36 339	1.07 295

MM-Stereo_test1	1.85 317	3.50 321	1.61 301	2.12 320	1.47 319	2.14 320	1.47 320	2.33 314	1.53 320	2.12 301	1.54 320	2.19 318	1.53 318	1.54 313	1.53 318	1.53 319	2.20 319	1.54 320	2.24 318	1.57 322	2.21 322	1.49 318	1.59 317	1.49 323	2.15 324	1.52 322	2.15 319	1.54 322

DPSNet	3.67 345	3.61 322	3.62 347	3.64 342	3.61 357	3.64 343	3.65 357	3.64 333	3.67 356	3.67 338	3.65 355	3.68 340	3.69 360	3.69 355	3.69 362	3.68 358	3.70 339	3.70 357	3.69 341	3.69 359	3.71 341	3.69 354	3.67 355	3.69 360	3.68 344	3.67 356	3.68 342	3.67 353

UniTT-Stereo	2.12 328	3.66 323	1.10 273	3.48 341	1.15 301	3.57 342	1.11 299	3.44 331	1.16 303	3.52 336	1.16 301	3.50 338	1.16 302	1.10 293	1.13 301	1.15 300	3.61 337	1.17 303	3.64 336	1.12 301	3.58 338	1.12 298	1.12 298	1.17 307	3.53 341	1.18 306	3.52 340	1.18 304

RAStereo	2.24 331	3.70 324	1.18 283	3.73 345	1.18 306	3.69 344	1.19 306	3.73 334	1.24 310	3.72 339	1.21 310	3.76 342	1.20 307	1.20 303	1.20 307	1.20 307	3.74 342	1.20 307	3.75 342	1.21 310	3.77 342	1.21 306	1.21 306	1.21 311	3.82 345	1.21 310	3.82 344	1.21 307

NLSM1	2.82 339	3.85 325	2.57 335	3.19 337	2.46 343	3.28 340	2.38 345	3.29 329	2.42 345	3.20 333	2.64 344	3.14 335	2.62 343	2.46 341	2.44 345	2.51 344	3.31 336	2.53 344	3.17 334	2.47 346	3.27 334	2.33 343	2.65 344	2.61 347	3.22 337	2.55 347	3.31 338	2.39 347

sCroCo_RVC	2.76 338	4.00 326	1.82 313	4.00 349	1.83 328	3.98 350	1.82 330	3.99 337	1.81 330	4.14 347	2.76 345	4.13 351	1.82 329	1.83 323	1.83 329	1.82 329	4.01 347	1.82 330	3.98 345	1.86 333	4.00 347	1.82 332	1.83 329	1.84 332	4.02 351	1.81 334	4.00 348	1.83 333

DNSM	2.31 335	4.05 327	3.13 338	2.62 334	1.85 332	2.62 334	1.85 335	3.98 335	1.85 331	2.55 323	1.85 331	2.55 332	1.85 331	1.85 326	1.85 331	1.85 331	2.62 333	1.85 331	2.62 333	1.85 332	2.62 332	1.85 333	1.85 331	1.85 333	2.63 335	1.85 338	2.63 333	1.85 334

sAnonymous2	2.87 340	4.16 328	1.89 318	4.26 354	1.87 333	4.23 353	1.92 336	4.17 338	1.94 337	4.16 348	1.92 335	4.20 352	1.92 335	1.96 327	1.86 332	1.87 332	4.25 351	1.90 335	4.23 351	1.91 337	4.26 350	1.93 335	1.89 335	1.90 334	4.07 353	1.91 339	5.09 364	1.93 339

CroCo_RVC	2.87 340	4.16 328	1.89 318	4.26 354	1.87 333	4.23 353	1.92 336	4.17 338	1.94 337	4.16 348	1.92 335	4.20 352	1.92 335	1.96 327	1.86 332	1.87 332	4.25 351	1.90 335	4.23 351	1.91 337	4.26 350	1.93 335	1.89 335	1.90 334	4.07 353	1.91 339	5.09 364	1.93 339

test_1	0.65 221	4.37 330	2.38 331	0.40 180	0.34 187	0.42 193	0.36 193	1.96 298	0.34 181	0.41 152	0.36 191	0.42 190	0.35 186	0.34 174	0.38 194	0.31 173	0.39 176	0.34 183	0.40 178	0.33 186	0.39 167	0.33 182	0.33 180	0.34 186	0.40 175	0.36 190	0.40 174	0.32 181

test-3	0.78 244	4.38 331	1.80 312	0.62 242	0.49 234	0.62 240	0.50 238	1.86 293	0.64 251	0.69 201	0.52 239	0.66 236	0.38 196	0.58 235	0.57 247	0.46 215	0.66 237	0.46 219	0.50 220	0.44 219	0.48 204	0.58 243	0.54 236	0.60 252	0.70 246	0.46 221	0.48 206	0.50 233

CC-Net-ROB	1.51 307	4.40 332	1.69 307	1.39 308	1.40 314	1.37 305	1.40 319	1.36 279	1.39 316	1.41 272	1.36 314	1.35 302	1.38 315	1.39 310	1.39 313	1.36 313	1.36 302	1.35 314	1.39 304	1.39 317	1.37 303	1.36 314	1.41 315	1.48 322	1.39 308	1.42 321	1.35 303	1.35 313

PS-NSSS	1.48 306	4.46 333	1.35 290	1.35 305	1.35 313	1.41 307	1.34 314	1.36 279	1.35 315	1.40 271	1.35 313	1.33 301	1.35 312	1.37 308	1.40 315	1.35 312	1.35 300	1.35 314	1.39 304	1.44 321	1.35 301	1.34 312	1.35 310	1.38 320	1.35 305	1.33 315	1.34 302	1.38 317

MLG-Stereo_test3	3.87 349	4.64 334	3.29 343	5.17 364	3.23 350	4.83 360	3.02 348	4.95 345	3.22 350	4.31 351	3.33 353	5.08 362	3.20 351	3.23 346	2.77 347	3.20 353	4.99 361	3.24 351	4.93 359	2.94 348	4.82 359	3.33 350	3.33 351	3.29 353	5.19 363	3.02 349	5.08 362	2.93 350

MLG-Stereo_test1	3.87 349	4.67 335	3.29 343	5.26 365	3.25 351	5.04 363	3.11 350	4.43 340	3.27 352	5.02 362	3.21 350	4.71 358	3.10 349	3.22 345	3.06 349	2.98 350	5.03 362	3.18 349	4.95 360	2.94 348	4.70 358	3.32 348	3.30 350	3.27 352	5.17 362	3.08 351	5.02 360	2.85 349

MyStereo04	0.76 242	4.78 336	0.62 227	0.63 244	0.54 241	0.65 242	0.56 246	0.61 206	0.58 247	0.61 196	0.56 243	0.63 234	0.57 246	0.63 243	0.60 249	0.60 244	0.64 235	0.56 246	0.63 241	0.58 246	0.63 235	0.62 250	0.55 237	0.60 252	0.63 241	0.57 246	0.64 237	0.58 244

TestStereo	4.92 364	4.80 337	4.98 351	4.82 360	4.97 368	4.91 362	4.78 369	4.80 343	4.88 369	4.78 357	4.80 368	4.99 361	4.81 368	4.83 365	4.87 369	4.97 369	4.93 359	5.01 368	5.03 361	4.90 368	5.02 361	5.02 366	5.06 366	5.04 369	4.93 360	4.89 368	5.01 359	5.09 368

Anonymous3	3.36 342	4.93 338	2.20 325	4.92 361	2.23 339	4.90 361	2.23 342	4.89 344	2.24 342	4.95 360	2.21 340	4.91 359	2.21 340	2.18 330	2.22 342	2.22 341	4.86 358	2.20 341	4.90 358	2.20 342	4.96 360	2.21 337	2.21 341	2.21 341	6.30 367	2.21 344	4.90 357	2.23 344

MLG-Stereo_test2	3.86 348	4.96 339	3.13 338	4.65 359	3.27 352	5.17 365	3.07 349	5.01 346	3.01 348	4.93 359	3.03 347	4.56 357	3.32 353	3.26 348	3.33 353	3.30 354	5.17 363	3.19 350	4.86 357	2.96 351	5.04 362	3.25 347	2.67 345	3.15 350	4.98 361	3.05 350	4.59 355	3.30 352

NLCSM	3.61 344	5.05 340	3.36 346	4.13 351	3.31 353	3.91 346	3.26 353	3.98 335	3.24 351	4.08 346	3.06 348	3.95 347	3.25 352	3.25 347	3.10 350	3.17 352	4.20 350	3.08 347	4.16 349	3.24 353	4.26 350	3.46 352	3.14 349	3.19 351	4.02 351	3.24 352	4.21 352	3.17 351

DispFullNet	4.96 365	5.67 341	3.30 345	5.01 362	3.21 349	4.50 357	3.11 350	4.43 340	3.44 355	4.60 355	3.46 354	5.13 363	3.44 354	3.53 351	3.20 352	2.87 349	4.80 357	3.15 348	4.70 355	4.83 367	9.02 372	5.98 369	5.95 370	6.21 371	8.84 373	5.85 370	9.76 374	5.91 370

HCRNet	0.71 236	6.06 342	3.15 340	0.50 221	0.22 133	0.21 112	0.15 105	3.04 326	0.34 181	0.43 166	0.33 186	0.43 194	0.33 183	0.15 104	0.14 102	0.14 101	0.21 110	0.17 113	0.47 205	0.20 131	0.21 108	0.16 111	0.32 175	0.33 184	0.50 215	0.33 185	0.49 214	0.28 153

SGM-Forest	5.07 366	6.74 343	4.17 348	6.46 368	4.68 367	6.21 369	4.38 367	6.00 350	4.14 365	5.84 365	4.44 367	6.28 367	4.16 366	3.92 360	4.56 368	4.60 368	6.15 365	4.27 365	6.12 367	4.31 366	5.99 366	4.27 362	3.92 361	4.27 366	6.13 366	4.10 367	6.18 366	4.49 367
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 233	6.91 344	0.46 183	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	0.46 172	0.46 222	0.46 198	0.46 221	0.46 212	0.46 222	0.46 215	0.46 199	0.46 219	0.46 201	0.46 222	0.47 197	0.46 217	0.46 217	0.46 222	0.46 198	0.46 221	0.46 196	0.46 219

SA	3.93 351	7.22 345	4.74 349	4.15 352	3.88 363	3.70 345	4.02 366	6.67 357	3.95 361	3.64 337	3.74 357	3.63 339	3.00 347	3.51 350	3.68 361	3.68 358	3.73 341	3.71 358	3.64 336	3.48 354	3.58 338	2.97 346	3.69 356	3.61 355	3.55 343	3.42 353	3.64 341	3.79 361

cross-raft	4.43 358	7.31 346	6.46 357	4.47 356	3.95 364	4.46 356	3.95 364	6.70 358	3.97 362	4.41 352	3.82 360	4.38 355	3.94 364	3.95 361	3.95 366	3.95 362	4.45 355	3.95 362	4.46 354	3.95 363	4.46 355	3.95 359	3.95 362	3.94 364	4.40 355	3.95 365	4.45 354	3.95 363

RAFT+CT+SA	4.43 358	7.34 347	6.71 359	5.01 362	4.38 366	4.40 355	3.85 362	6.15 354	4.30 366	4.89 358	3.26 351	4.49 356	3.01 348	4.53 364	3.36 354	3.65 357	3.64 338	4.39 366	3.94 344	4.28 365	4.44 354	4.30 363	4.24 365	4.52 367	3.90 348	3.85 363	4.89 356	4.00 364

test-1	4.11 352	7.65 348	4.93 350	3.65 343	3.58 355	4.70 359	3.74 361	4.73 342	4.06 363	3.72 339	4.11 365	3.70 341	3.49 355	3.36 349	3.65 357	4.17 366	3.92 345	4.04 364	4.19 350	3.75 360	4.69 357	4.18 361	3.88 359	3.90 362	4.73 357	3.77 361	3.12 336	3.68 356

Sa-1000	3.84 347	7.71 349	6.81 362	4.15 352	2.86 346	3.27 339	3.87 363	5.99 349	4.35 367	2.78 327	3.71 356	3.88 343	3.56 356	3.88 358	3.64 355	2.71 347	3.72 340	3.27 352	3.67 340	3.15 352	3.51 337	3.36 351	2.70 346	3.49 354	3.32 339	3.76 360	2.87 335	3.76 360

raft_robust	4.19 357	7.78 350	6.08 355	3.30 340	3.85 362	4.03 351	3.73 360	6.25 356	3.30 354	4.44 353	3.28 352	4.01 348	3.82 363	4.29 363	3.70 363	4.01 363	4.48 356	3.42 353	4.11 347	3.76 361	4.05 348	3.32 348	3.85 358	3.82 361	4.71 356	3.83 362	4.09 349	3.80 362

TestStereo1	4.11 352	7.79 351	6.72 360	3.93 346	3.81 360	3.96 348	3.58 355	6.96 360	3.74 358	3.90 341	3.76 358	3.89 344	3.57 357	3.70 356	3.66 358	3.34 355	3.80 343	3.62 354	3.66 338	3.68 357	3.91 344	3.70 355	3.65 353	3.67 357	3.88 346	3.53 354	3.89 345	3.68 356

SA-5K	4.11 352	7.79 351	6.72 360	3.93 346	3.81 360	3.96 348	3.58 355	6.96 360	3.74 358	3.90 341	3.76 358	3.89 344	3.57 357	3.70 356	3.66 358	3.34 355	3.80 343	3.62 354	3.66 338	3.68 357	3.91 344	3.70 355	3.65 353	3.67 357	3.88 346	3.53 354	3.89 345	3.68 356

TESTraft	4.16 356	8.03 353	6.81 362	3.99 348	3.68 358	3.93 347	3.70 359	6.86 359	3.69 357	3.93 343	3.88 363	3.93 346	3.59 359	3.65 354	3.64 355	3.68 358	3.92 345	3.72 359	3.92 343	3.57 356	3.84 343	3.70 355	3.71 357	3.67 357	3.91 349	3.74 358	3.92 347	3.67 353

test_4	4.11 352	8.05 354	6.64 358	4.52 357	3.68 358	3.00 336	3.40 354	6.21 355	3.29 353	4.07 345	3.84 361	4.04 349	3.76 362	3.56 353	3.67 360	3.76 361	4.04 348	3.79 360	4.10 346	3.53 355	3.98 346	3.74 358	3.55 352	3.61 355	3.94 350	3.75 359	3.73 343	3.73 359

SGM+DAISY	6.35 368	8.16 355	5.14 353	8.12 372	5.08 370	8.12 372	5.16 370	8.01 363	5.18 371	7.92 370	5.14 369	7.89 371	5.14 369	4.95 366	5.33 370	5.32 370	8.14 371	5.16 369	8.16 371	5.16 369	8.21 370	5.19 367	5.12 367	5.12 370	8.18 372	5.24 369	8.12 372	5.11 369

RAFT_CTSACE	4.43 358	8.26 356	6.10 356	4.62 358	4.01 365	4.54 358	3.65 357	6.09 351	3.93 360	4.64 356	4.14 366	4.26 354	4.13 365	3.91 359	3.88 364	4.06 365	4.30 353	4.03 363	4.27 353	3.92 362	4.26 350	3.67 353	3.91 360	4.16 365	4.82 358	4.08 366	4.20 351	3.67 353

CFNet_RVC	0.93 265	8.54 357	0.41 167	0.56 230	0.37 196	0.56 231	0.37 199	0.50 187	0.40 204	0.56 190	5.24 370	0.56 226	0.34 184	0.40 198	0.41 211	0.34 182	0.53 222	0.40 206	0.56 233	0.38 199	0.52 217	0.40 207	0.40 207	0.41 211	0.56 230	0.40 209	0.56 227	0.40 208

U	5.23 367	8.71 358	2.75 336	8.64 373	2.76 344	8.65 373	2.79 346	8.67 366	2.79 346	8.70 372	2.79 346	8.70 372	2.79 346	2.79 343	2.80 348	2.80 348	8.84 372	2.82 346	8.82 372	2.89 347	8.84 371	2.83 345	2.83 348	2.82 349	8.87 374	2.83 348	8.84 373	2.83 348

MCSU-Stereo	1.22 296	8.85 359	7.17 365	0.42 191	0.29 166	0.41 184	0.29 171	8.80 368	0.30 166	0.42 163	0.29 165	0.40 180	0.29 164	0.30 165	0.29 167	0.29 163	0.41 184	0.29 164	0.41 183	0.29 166	0.41 175	0.29 169	0.29 161	0.29 169	0.41 180	0.29 170	0.41 178	0.30 175

test_5	4.51 361	8.85 359	5.35 354	3.66 344	3.56 354	5.10 364	4.47 368	6.14 352	4.07 364	4.96 361	3.87 362	5.14 364	4.17 367	3.53 351	4.39 367	4.53 367	4.15 349	3.62 354	4.74 356	2.94 348	3.63 340	4.53 365	4.20 364	4.54 368	4.86 359	3.68 357	4.95 358	4.06 365

testmc14	1.23 301	8.86 361	7.15 364	0.43 194	0.30 174	0.41 184	0.29 171	9.05 369	0.34 181	0.42 163	0.30 173	0.41 185	0.29 164	0.32 169	0.30 173	0.29 163	0.42 189	0.30 171	0.42 192	0.30 174	0.41 175	0.30 173	0.30 171	0.29 169	0.41 180	0.29 170	0.41 178	0.29 168

pcwnet_v2	1.01 276	9.73 362	0.28 133	0.38 166	0.28 152	0.38 167	0.28 154	0.38 148	0.28 154	0.38 137	0.28 155	0.39 172	0.28 152	9.61 372	0.28 156	0.28 150	0.38 164	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.38 157	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.38 162	0.28 151	0.38 160	0.28 153

CFNet_pseudo	1.01 276	9.78 363	0.29 138	0.38 166	0.28 152	0.38 167	0.28 154	0.38 148	0.28 154	0.39 143	0.28 155	0.39 172	0.28 152	9.50 371	0.29 167	0.28 150	0.38 164	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.38 157	0.28 153	0.28 150	0.28 155	0.38 162	0.28 151	0.38 160	0.28 153

RAFT	6.60 369	9.99 364	8.33 369	7.21 371	6.55 371	5.95 368	5.87 371	8.70 367	5.02 370	5.10 363	6.69 371	7.06 370	6.94 372	6.17 369	7.09 373	6.84 371	6.47 366	4.72 367	5.60 363	5.60 370	5.11 363	5.97 368	6.93 372	6.89 373	7.16 369	7.08 374	6.58 368	6.66 371

ccs_rob	1.00 271	10.06 365	0.31 147	0.44 197	0.31 178	0.43 199	0.31 181	0.43 166	0.32 174	0.45 169	0.32 180	1.20 294	0.31 174	7.02 370	0.31 177	0.31 173	0.44 197	0.31 175	0.44 198	0.32 180	0.44 191	0.31 176	0.32 175	0.32 179	0.44 196	0.32 180	0.43 192	0.31 179

UCFNet_RVC	1.03 281	10.10 366	0.28 133	0.38 166	0.28 152	0.39 176	0.28 154	0.38 148	0.28 154	0.39 143	0.28 155	0.39 172	0.29 164	9.62 373	0.28 156	0.28 150	0.38 164	0.28 151	0.38 162	0.28 153	0.39 167	0.28 153	0.29 161	0.28 155	0.39 172	0.28 151	0.38 160	0.29 168

StereoVision	3.44 343	10.12 367	1.68 306	5.44 366	2.26 341	5.87 366	1.97 338	5.17 347	1.31 313	5.80 364	1.56 321	5.62 365	1.84 330	1.97 329	1.91 338	1.84 330	4.98 360	1.32 311	5.60 363	1.71 329	5.35 365	1.73 330	1.97 337	1.96 336	5.40 364	1.65 328	5.08 362	1.76 332

MaDis-Stereo	3.69 346	10.19 368	2.01 322	6.09 367	2.01 335	5.94 367	1.82 330	6.14 352	1.85 331	6.59 367	1.82 330	6.01 366	1.81 328	1.83 323	1.83 329	2.02 335	5.87 364	1.79 329	5.93 366	2.06 339	4.63 356	1.67 324	1.84 330	2.08 338	5.90 365	1.66 329	6.34 367	1.87 335

test_3	4.55 362	10.96 369	7.69 368	4.04 350	3.60 356	4.10 352	3.98 365	7.94 362	4.56 368	3.99 344	4.03 364	4.08 350	3.74 361	3.99 362	3.91 365	4.05 364	4.33 354	3.89 361	4.14 348	4.00 364	4.11 349	4.02 360	4.01 363	3.91 363	3.53 341	3.94 364	4.19 350	4.20 366

test-v	7.17 370	11.53 370	7.63 366	7.17 369	6.87 372	7.48 370	6.90 372	8.14 364	6.88 372	6.93 368	7.42 372	7.05 368	6.14 370	6.05 367	6.86 371	6.99 372	7.60 369	6.75 371	6.90 369	6.66 371	7.83 368	6.36 370	5.89 368	7.34 374	7.19 370	6.75 372	7.52 370	6.77 373

test-2	7.17 370	11.53 370	7.63 366	7.17 369	6.87 372	7.48 370	6.90 372	8.14 364	6.88 372	6.93 368	7.42 372	7.05 368	6.14 370	6.05 367	6.86 371	6.99 372	7.60 369	6.75 371	6.90 369	6.66 371	7.83 368	6.36 370	5.89 368	7.34 374	7.19 370	6.75 372	7.52 370	6.77 373

rafts_anoy	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

raft+_RVC	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

raftrobust	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

CasAABBNet	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

RALCasStereoNet	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

RALAANet	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

MSMDNet	20.00 373	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 373	20.00 375	20.00 373	20.00 374	20.00 374	20.00 377	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376

MANE	18.41 372	23.00 379	16.00 374	22.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	21.00 381	15.00 374	22.00 380	15.00 373	15.00 374	17.00 374	15.00 374	23.00 380	15.00 373	22.00 380	15.00 374	23.00 380	15.00 373	18.00 373	15.00 376	24.00 382	17.00 375	24.00 382	16.00 375

AF-Net	2.06 327	25.73 380	1.18 283	1.12 292	1.16 304	1.16 291	1.19 306	1.10 262	1.17 306	1.15 249	1.14 300	1.11 285	1.16 302	1.16 301	1.14 302	1.11 297	1.15 286	1.13 302	1.21 295	1.17 306	1.11 280	1.21 306	1.17 301	1.17 307	1.17 295	1.11 302	1.20 297	1.13 300

MoCha-V2	1.75 314	27.02 381	0.72 233	0.92 265	0.69 263	0.89 262	0.69 267	0.92 238	0.71 266	0.87 221	0.69 265	0.88 262	0.68 263	0.70 263	0.68 266	0.69 261	0.90 261	0.69 266	0.92 265	0.69 265	0.92 258	0.71 268	0.70 266	0.67 263	0.88 262	0.71 270	0.92 261	0.68 264

fast-reg	37.00 380	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 384	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383

Reg-Stereo(zero)	37.00 380	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 384	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383

FLISNet	37.00 380	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 384	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383

CoSv	37.00 380	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 382	37.00 381	37.00 381	37.00 381	37.00 384	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383

CBMV	101.59 385	71.60 386	48.40 387	72.70 387	49.00 387	79.60 387	48.40 387	80.90 387	46.90 386	68.90 386	49.00 387	78.00 386	572.10 395	49.50 386	51.30 386	48.40 386	72.20 385	639.60 395	79.40 385	48.90 387	79.50 385	51.40 385	52.30 386	48.30 389	80.20 387	49.10 387	79.60 388	47.60 387
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 384	72.66 387	46.52 386	70.00 386	44.89 386	64.24 386	43.75 386	73.65 386	48.92 387	72.70 387	42.40 386	60.70 385	50.23 385	50.07 387	67.69 387	68.60 387	83.13 386	47.77 385	82.48 386	46.00 386	95.93 386	53.44 386	50.66 385	45.00 388	84.99 388	53.64 388	79.01 387	52.07 388

MeshStereo	151.99 386	131.36 388	140.69 388	151.38 388	151.40 389	150.79 388	151.72 389	149.36 388	159.46 389	146.42 388	150.73 389	149.06 390	176.22 387	143.94 389	133.10 390	133.45 390	153.30 388	154.22 388	154.67 388	153.95 390	156.90 389	156.53 390	160.21 388	162.72 391	154.57 389	160.59 390	153.47 389	163.50 390
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	252.48 389	202.00 389	361.00 393	502.00 393	324.00 393	321.00 390	482.00 396	423.00 393	227.00 393	201.00 390	273.00 393	101.00 387	207.00 388	198.00 390	183.00 392	181.00 392	221.00 390	232.00 392	477.00 391	220.00 392	111.00 387	100.00 387	219.00 390	214.00 392	204.00 391	211.00 392	200.00 391	222.00 393

MGS-Stereo	264.93 390	208.00 390	362.00 394	512.00 394	350.00 394	326.00 391	443.00 395	410.00 392	210.00 390	232.00 392	215.00 390	125.00 388	217.00 389	216.00 392	127.00 389	122.00 389	223.00 391	230.00 390	487.00 393	255.00 393	250.00 391	223.00 392	272.00 392	228.00 395	241.00 392	220.00 394	214.00 392	235.00 394

EGLCR-Stereo	276.81 391	209.00 391	366.00 395	514.00 395	354.00 395	336.00 392	422.00 393	440.00 394	220.00 392	231.00 391	245.00 392	135.00 389	237.00 391	218.00 393	197.00 393	222.00 394	223.00 391	230.00 390	487.00 393	255.00 393	250.00 391	273.00 393	272.00 392	228.00 395	241.00 392	220.00 394	214.00 392	235.00 394

DLCB_ROB	280.78 392	376.74 392	215.59 390	376.74 390	215.59 390	376.74 393	215.59 390	366.42 391	218.39 391	366.42 393	218.39 391	366.42 392	218.39 390	209.96 391	219.76 394	219.38 393	376.72 393	216.43 389	376.72 390	216.43 391	376.72 393	216.43 391	216.14 389	216.14 394	376.69 395	217.67 393	376.69 395	217.67 392

DF_test	168.38 387	396.55 393	180.19 389	193.64 389	133.63 388	193.53 389	141.18 388	219.97 389	133.80 388	188.12 389	133.62 388	187.99 391	133.61 386	133.68 388	133.47 391	133.49 391	193.64 389	133.70 387	193.74 389	133.73 389	193.58 390	133.90 389	133.51 387	133.58 390	193.57 390	133.62 389	193.54 390	139.69 389

NOSS_ROB	248.11 388	409.00 394	288.00 391	412.00 391	280.00 391	411.00 394	288.00 391	356.00 390	275.00 394	379.00 394	303.00 394	415.00 393	278.00 392	260.00 394	104.00 388	103.00 388	126.00 387	108.00 386	118.00 387	98.00 388	126.00 388	104.00 388	268.00 391	216.00 393	279.00 394	201.00 391	288.00 394	206.00 391

LE_ROB	387.11 393	453.07 395	321.39 392	500.23 392	323.05 392	493.99 395	324.56 392	477.63 395	322.28 395	465.51 395	322.97 395	486.37 394	334.17 393	305.26 395	320.63 395	327.66 395	476.08 394	315.70 393	483.76 392	335.15 395	469.64 394	309.74 394	315.90 394	318.85 397	498.41 396	328.85 396	491.00 396	330.08 396

SGM-ForestM	522.49 394	676.08 396	448.56 396	638.17 396	433.15 396	639.59 396	427.03 394	617.52 396	439.90 396	604.63 396	429.02 396	611.68 395	432.74 394	420.18 396	451.96 396	465.85 396	601.06 395	403.73 394	659.15 395	405.50 396	669.64 395	437.21 395	455.85 395	425.66 398	689.82 397	481.65 397	662.43 397	479.61 397

CBMV_ROB	1133.35 395	1280.38 397	976.92 397	1317.57 397	1021.62 397	1282.66 397	1022.22 397	1213.88 397	982.57 397	1194.12 397	975.90 397	1357.87 396	1090.02 396	943.32 397	1021.85 397	1006.47 397	1309.01 396	986.29 396	1499.40 396	986.35 397	1359.35 396	975.96 396	975.21 396	969.30 399	1337.82 398	1042.34 398	1398.25 398	1073.86 398

111111	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

SGD-Stereo	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

IGEV-Stereo++	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

IGEV-Stereo+	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

anonymousdsp2	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

anonymousdsp	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

AMNet	10000000.00 396	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 398	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 397	10000000.00 400	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399

GS-Stereo																							0.36 190	0.36 193	0.48 209	0.36 190	0.48 206	0.35 188

ASD4																								0.20 128

Low-res two-view benchmark