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

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

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

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

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

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

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

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

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 83	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 303	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	1.03 279	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

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

FADNet_RVC	0.10 48	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 365	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	1.47 314	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	1.47 314	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	1.46 313	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 68	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 360	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	1.32 303	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

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 251	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 258	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 260	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 251	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 253	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 255	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

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	1.08 329	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

FADNet-RVC-Resample	0.10 48	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 360	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

FADNet-RVC	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 372	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 369	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

GIO	0.12 68	1.37 306	0.22 143	0.07 44	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 126	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.06 45	0.05 44	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 46	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 47	0.05 42	0.07 47	0.05 41

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

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.07 51	0.08 50	0.06 50
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 59	0.04 31	0.04 32	2.46 363	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 68	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 352	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

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 99	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 80	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 106	0.06 48	0.06 50	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 50	0.06 50

FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 48	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 42	0.07 51	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.06 50	0.07 47	0.07 51	0.08 50	0.06 50

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 83	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 64	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.13 95	0.07 49	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.09 55	0.07 53

HLf8	0.11 60	0.05 37	0.61 258	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 290	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 52	0.06 46	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

BEATNet-Init1	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 348	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 47	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 348	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 47	0.07 53

test_c	0.35 186	1.71 319	1.73 352	0.11 69	0.13 127	0.13 76	0.08 55	1.69 329	0.15 129	0.13 64	0.09 59	0.09 55	0.09 58	1.70 361	0.12 115	0.08 56	0.16 123	0.10 60	0.12 74	0.10 62	0.14 94	0.06 50	0.10 59	0.08 56	0.12 74	0.11 85	0.13 77	0.12 114

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 65	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.13 62	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.12 86	0.08 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 57	0.08 57	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.08 56

ACC	0.09 39	0.13 68	0.12 73	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.12 60	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.11 75	0.08 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 57	0.08 57	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.08 56

over v1	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.09 59	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 69	0.09 60	0.09 54	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 58

over-9	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.14 64	0.09 58	0.11 58	0.09 59	0.11 70	0.09 58	0.13 95	0.09 59	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 69	0.09 60	0.09 54	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 58

TS12	0.33 177	0.16 89	1.86 361	0.16 123	0.14 133	0.15 105	0.14 130	1.78 334	0.21 156	0.15 96	0.14 131	0.15 113	0.16 142	1.83 365	0.18 154	0.20 156	0.14 95	0.11 86	0.12 74	0.11 81	0.15 109	0.14 133	0.12 113	0.09 59	0.15 107	0.10 61	0.10 56	0.13 127

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 62	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 55	0.09 58	0.08 52	0.08 56	0.09 59	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.08 54	0.09 55	0.08 57	0.09 54	0.09 59	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.09 58

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 43	0.12 75	0.09 58	0.12 74	0.09 59	0.12 60	0.09 58	0.12 62	0.09 59	0.11 70	0.09 58	0.09 53	0.09 59	0.09 59	0.12 74	0.16 142	0.21 142	0.09 59	0.12 74	0.09 60	0.09 54	0.09 59	0.12 74	0.28 186	0.12 75	0.09 58

UNet	0.19 128	0.13 68	0.09 43	0.13 78	0.09 58	0.13 76	0.09 59	0.13 62	0.09 58	0.90 259	0.09 59	0.13 77	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 300	0.13 76	0.09 59	0.13 76	0.10 62	0.91 292	0.09 60	0.10 59	0.09 59	0.13 77	0.10 61	0.13 77	0.09 58

G3	0.18 122	0.15 82	0.10 46	0.15 111	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.30 154	1.53 355	0.14 79	0.10 64	0.17 128	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.15 110	0.10 60	0.15 113	0.10 62	0.15 109	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 96	0.10 64

G2	0.18 122	0.14 72	0.10 46	0.15 111	0.12 119	0.19 135	0.10 63	0.30 154	1.49 352	0.14 79	0.10 64	0.18 133	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.15 110	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 94	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.14 95	0.10 61	0.14 96	0.10 64

GOStereo-base	0.17 116	0.14 72	0.10 46	0.14 96	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.14 64	1.50 353	0.14 79	0.10 64	0.17 128	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.14 95	0.10 60	0.15 113	0.10 62	0.15 109	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.14 95	0.10 61	0.14 96	0.10 64

tt3	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.13 76	0.12 119	0.18 101	0.10 61	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.12 113	0.10 65	0.14 95	0.11 85	0.14 96	0.12 114

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.11 69	0.10 61	0.11 70	0.10 64

over-8	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.11 69	0.10 61	0.11 70	0.10 64

S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 96	0.10 62	0.15 105	0.10 63	0.30 154	0.10 61	0.14 79	0.17 142	0.14 98	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 94	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 96	0.10 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.15 110	0.18 103	0.13 83	0.18 133	0.13 127	0.19 135	0.13 126	0.18 101	0.13 120	0.18 118	0.13 128	0.18 133	0.13 130	0.13 95	0.13 126	0.13 125	0.18 134	0.13 128	0.18 132	0.13 130	0.18 131	0.13 128	0.13 127	0.10 65	0.19 135	0.14 131	0.19 133	0.13 127

ProNet	0.12 68	0.18 103	0.11 65	0.14 96	0.10 62	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.10 63	0.10 56	0.11 81	0.10 61	0.15 110	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 94	0.10 64	0.11 81	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 96	0.10 64

AnonymousM	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

PVD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

SHD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

SAMSARA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

XQC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTSC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTS	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

RTSA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

MADNet+	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

MADNet++	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 64	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 56	0.10 64

ELAS	0.14 105	0.23 132	0.10 46	0.19 136	0.11 79	0.20 140	0.11 83	0.16 83	0.10 61	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.09 53	0.11 81	0.11 83	0.16 123	0.10 60	0.17 128	0.11 81	0.18 131	0.11 82	0.09 54	0.10 65	0.18 131	0.11 85	0.19 133	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G4	0.19 128	0.15 82	0.11 65	0.15 111	0.11 79	0.18 127	0.11 83	0.33 159	1.50 353	0.15 96	0.11 81	0.19 137	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 103	0.14 89	0.16 123	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.17 87	0.12 110	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.14 106	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.15 113	0.11 83

tt4	0.13 83	0.19 116	0.18 129	0.14 96	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.12 121	0.16 120	0.10 62	0.11 83	0.14 95	0.10 60	0.13 76	0.12 121	0.13 77	0.12 120	0.10 59	0.11 85	0.15 107	0.12 118	0.15 113	0.11 83

tt7	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.13 78	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.12 117	0.15 113	0.10 63	0.16 120	0.12 115	0.12 115	0.15 110	0.12 122	0.14 95	0.12 121	0.15 109	0.12 120	0.12 113	0.11 85	0.13 77	0.12 118	0.14 96	0.12 114

GFORCE	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F4.4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.10 59	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.10 61	0.13 77	0.10 64

F5.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F8.5	0.12 68	0.17 94	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_8	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.18 146	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F7	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.15 112	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_6	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.10 62	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 83	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 77	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 77	0.11 83

S2M2_XL	0.24 145	1.32 304	0.86 287	0.17 129	0.11 79	0.17 123	0.11 83	1.05 294	0.12 110	0.16 111	0.11 81	0.16 124	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.17 130	0.11 86	0.17 128	0.11 81	0.17 129	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.17 128	0.11 85	0.17 128	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 118	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 118	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

JetRed	0.22 141	0.11 63	0.12 73	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 83	0.11 57	0.11 78	2.93 374	0.11 81	0.11 70	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.12 115	0.11 69	0.11 86	0.11 69	0.11 81	0.11 69	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.11 69	0.11 85	0.11 70	0.11 83

testlalala	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 118	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 118	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 118	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.11 83

IPLG	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 83	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 96	0.11 83

IPLGR_C	0.13 83	0.16 89	0.14 89	0.15 111	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 83	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.15 113	0.11 83

MIPNet	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 83	0.14 95	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 96	0.11 83

ACRE	0.13 83	0.16 89	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 80	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 83	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 96	0.11 83

ICVP	0.13 83	0.16 89	0.11 65	0.16 123	0.11 79	0.16 121	0.11 83	0.16 83	0.11 78	0.16 111	0.11 81	0.16 124	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.16 123	0.11 86	0.16 125	0.11 81	0.16 125	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.16 125	0.11 85	0.16 124	0.11 83
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ELAS_RVC	0.14 105	0.18 103	0.11 65	0.19 136	0.11 79	0.18 127	0.13 126	0.16 83	0.11 78	0.17 115	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.09 53	0.11 81	0.12 115	0.17 130	0.10 60	0.18 132	0.11 81	0.18 131	0.11 82	0.10 59	0.11 85	0.19 135	0.11 85	0.19 133	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 105	0.19 116	0.11 65	0.20 139	0.11 79	0.20 140	0.12 119	0.18 101	0.12 110	0.18 118	0.12 117	0.19 137	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 83	0.18 134	0.11 86	0.19 136	0.11 81	0.19 135	0.11 82	0.11 81	0.11 85	0.20 139	0.11 85	0.20 138	0.12 114
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WiStereo	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.10 63	0.17 133	0.12 115	0.10 61	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.12 113	0.12 116	0.13 77	0.10 61	0.14 96	0.13 127

tt5	0.13 83	0.17 94	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.14 98	0.12 121	0.15 112	0.10 62	0.12 115	0.13 76	0.12 122	0.15 113	0.12 121	0.15 109	0.10 64	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.12 118	0.14 96	0.12 114

tt6	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.10 63	0.17 133	0.12 115	0.10 61	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.12 113	0.12 116	0.13 77	0.10 61	0.14 96	0.13 127

tt8	0.13 83	0.20 123	0.15 97	0.15 111	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.19 114	0.10 61	0.14 79	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.15 112	0.12 115	0.12 115	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.11 81	0.15 109	0.11 82	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.10 61	0.13 77	0.11 83

tt9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.10 62	0.14 94	0.12 119	0.17 87	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.12 121	0.15 112	0.11 81	0.10 61	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.10 59	0.12 116	0.14 95	0.12 118	0.14 96	0.11 83

TYNG	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.12 75	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.11 78	0.12 62	0.11 81	0.14 98	0.10 63	0.17 133	0.11 81	0.12 115	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.11 85	0.15 113	0.10 64

LACA_dic	0.37 193	1.72 320	1.69 349	0.13 78	0.12 119	0.15 105	0.12 119	1.69 329	0.16 132	0.17 115	0.19 160	0.13 77	0.12 121	1.70 361	0.13 126	0.13 125	0.16 123	0.12 122	0.14 95	0.14 134	0.13 77	0.12 120	0.12 113	0.12 116	0.14 95	0.12 118	0.13 77	0.12 114

ITSA-stereo	0.21 139	0.16 89	0.12 73	0.16 123	0.13 127	0.18 127	0.14 130	0.16 83	1.89 372	0.16 111	0.12 117	0.17 128	0.12 121	0.13 95	0.13 126	0.13 125	0.17 130	0.13 128	0.17 128	0.12 121	0.16 125	0.12 120	0.12 113	0.12 116	0.17 128	0.12 118	0.16 124	0.12 114

CIPLG	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 80	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.11 83	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.12 118	0.15 113	0.12 114

IPLGR	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.13 120	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.12 121	0.12 86	0.11 81	0.11 83	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.11 85	0.14 96	0.11 83

SFCPSM	0.23 143	0.18 103	0.13 83	0.18 133	0.12 119	0.18 127	0.80 313	0.17 87	0.12 110	0.88 258	0.12 117	0.17 128	0.12 121	0.13 95	0.12 115	0.12 115	0.18 134	0.12 122	0.18 132	0.12 121	1.18 323	0.13 128	0.12 113	0.12 116	0.18 131	0.13 128	0.18 130	0.12 114

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 103	0.12 73	0.18 133	0.12 119	0.18 127	0.12 119	0.18 101	0.13 120	0.18 118	0.12 117	0.18 133	0.12 121	0.13 95	0.12 115	0.13 125	0.18 134	0.13 128	0.18 132	0.12 121	0.19 135	0.12 120	0.13 127	0.12 116	0.18 131	0.12 118	0.18 130	0.12 114

HSM	0.14 105	0.17 94	0.11 65	0.17 129	0.11 79	0.17 123	0.12 119	0.17 87	0.11 78	0.17 115	0.11 81	0.17 128	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.12 115	0.17 130	0.12 122	0.17 128	0.12 121	0.17 129	0.12 120	0.12 113	0.12 116	0.17 128	0.12 118	0.17 128	0.12 114

PDISCO_ROB	0.50 226	0.15 82	0.11 65	0.16 123	3.16 391	0.13 76	0.12 119	0.14 64	0.12 110	0.15 96	0.11 81	2.55 376	0.11 85	2.20 375	0.13 126	0.12 115	0.16 123	0.10 60	0.14 95	0.12 121	0.15 109	0.12 120	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.10 61	2.75 378	0.09 58

LALA_ROB	0.15 110	0.21 125	0.12 73	0.21 143	0.12 119	0.20 140	0.14 130	0.20 115	0.12 110	0.22 130	0.12 117	0.16 124	0.12 121	0.10 56	0.12 115	0.12 115	0.21 143	0.11 86	0.22 144	0.12 121	0.20 139	0.12 120	0.11 81	0.12 116	0.21 143	0.14 131	0.21 141	0.13 127

CR-Stereo	0.41 205	1.91 328	1.92 366	0.17 129	0.14 133	0.17 123	0.13 126	1.89 338	0.19 151	0.19 121	0.14 131	0.13 77	0.13 130	1.85 368	0.13 126	0.14 132	0.16 123	0.13 128	0.14 95	0.14 134	0.13 77	0.16 143	0.15 134	0.13 131	0.15 107	0.14 131	0.18 130	0.13 127

DF	0.25 146	1.16 280	1.02 301	0.16 123	0.13 127	0.16 121	0.13 126	1.16 301	0.13 120	0.15 96	0.13 128	0.15 113	0.13 130	0.13 95	0.13 126	0.13 125	0.16 123	0.13 128	0.16 125	0.13 130	0.16 125	0.13 128	0.13 127	0.13 131	0.16 125	0.13 128	0.16 124	0.13 127

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 83	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 64	0.13 120	0.14 79	0.13 128	0.14 98	0.14 134	0.13 95	0.14 133	0.13 125	0.13 76	0.13 128	0.13 76	0.13 130	0.12 74	0.13 128	0.12 113	0.13 131	0.12 74	0.14 131	0.13 77	0.14 134
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
depth_test_26	0.19 128	0.36 169	0.26 160	0.21 143	0.14 133	0.21 145	0.14 130	0.36 174	0.14 126	0.20 124	0.14 131	0.24 159	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 132	0.21 143	0.14 135	0.21 142	0.14 134	0.21 141	0.14 133	0.26 175	0.14 134	0.21 143	0.14 131	0.21 141	0.14 134

castereo++	0.26 151	1.28 301	1.07 311	0.15 111	0.13 127	0.15 105	0.14 130	1.22 308	0.13 120	0.16 111	0.17 142	0.16 124	0.14 134	0.14 106	0.15 139	0.14 132	0.15 110	0.14 135	0.16 125	0.14 134	0.16 125	0.14 133	0.14 131	0.14 134	0.16 125	0.14 131	0.16 124	0.15 137

JetBlue	0.23 143	0.12 66	0.13 83	0.12 75	0.12 119	0.12 74	0.11 83	0.14 64	0.12 110	3.07 375	0.12 117	0.12 76	0.11 85	0.11 75	0.13 126	0.13 125	0.12 74	0.12 122	0.13 76	0.11 81	0.12 74	0.13 128	0.12 113	0.14 134	0.13 77	0.12 118	0.12 75	0.11 83

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 89	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 64	0.14 126	0.14 79	0.14 131	0.14 98	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 132	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 131	0.14 134	0.14 95	0.14 131	0.14 96	0.14 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 89	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.16 144	0.14 64	0.21 156	0.14 79	0.23 169	0.14 98	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 132	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 131	0.14 134	0.14 95	0.14 131	0.14 96	0.16 140

DepthFocus	0.18 122	0.22 127	0.15 97	0.22 146	0.15 139	0.22 147	0.15 138	0.21 118	0.15 129	0.21 127	0.15 136	0.21 142	0.15 139	0.15 112	0.15 139	0.15 139	0.21 143	0.15 140	0.22 144	0.15 141	0.22 145	0.15 139	0.15 134	0.15 139	0.22 146	0.15 139	0.22 144	0.15 137

dd	0.18 122	0.22 127	0.16 99	0.22 146	0.15 139	0.22 147	0.15 138	0.21 118	0.15 129	0.21 127	0.15 136	0.21 142	0.15 139	0.15 112	0.15 139	0.15 139	0.22 147	0.14 135	0.22 144	0.14 134	0.22 145	0.15 139	0.16 138	0.15 139	0.23 152	0.15 139	0.22 144	0.16 140

dad	0.18 122	0.23 132	0.16 99	0.22 146	0.15 139	0.22 147	0.15 138	0.22 126	0.16 132	0.21 127	0.15 136	0.22 146	0.15 139	0.15 112	0.16 142	0.17 143	0.23 152	0.17 146	0.23 152	0.15 141	0.22 145	0.15 139	0.15 134	0.15 139	0.22 146	0.15 139	0.22 144	0.16 140

UPFNet	0.29 160	0.24 140	0.16 99	0.24 159	0.16 144	0.24 160	0.16 144	0.23 135	0.16 132	1.19 292	0.16 140	0.23 152	0.16 142	0.17 133	0.16 142	0.89 312	0.24 157	0.16 142	0.24 158	0.18 157	1.20 326	0.16 143	0.17 140	0.16 142	0.24 158	0.16 144	0.24 155	0.16 140

LACA3	0.21 139	0.27 151	0.23 149	0.25 164	0.17 148	0.25 168	0.17 147	0.28 149	0.17 138	0.25 143	0.17 142	0.25 164	0.17 146	0.22 159	0.17 146	0.17 143	0.25 165	0.17 146	0.25 165	0.17 147	0.25 159	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.25 166	0.17 146	0.25 164	0.17 147

LACA2	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 159	0.17 148	0.24 160	0.17 147	0.26 145	0.17 138	0.24 137	0.17 142	0.24 159	0.17 146	0.21 156	0.17 146	0.17 143	0.24 157	0.17 146	0.24 158	0.17 147	0.24 155	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.24 158	0.17 146	0.24 155	0.17 147

LACA1	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 159	0.17 148	0.24 160	0.17 147	0.27 148	0.17 138	0.24 137	0.17 142	0.24 159	0.17 146	0.21 156	0.17 146	0.17 143	0.24 157	0.17 146	0.24 158	0.17 147	0.24 155	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.24 158	0.17 146	0.24 155	0.17 147

IGEV-FE	0.29 160	2.85 358	0.36 188	0.20 139	0.17 148	0.19 135	0.17 147	0.37 176	0.17 138	0.19 121	0.17 142	0.19 137	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 143	0.19 139	0.17 146	0.19 136	0.17 147	0.19 135	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.19 135	0.17 146	0.19 133	0.17 147

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 203	2.14 340	1.91 365	0.20 139	0.18 158	0.19 135	0.17 147	2.23 352	0.19 151	0.24 137	0.21 163	0.19 137	0.21 165	0.20 152	0.18 154	0.20 156	0.20 140	0.18 159	0.20 139	0.19 162	0.19 135	0.17 148	0.18 154	0.17 143	0.20 139	0.20 161	0.21 141	0.19 159

ACV-stereo	0.20 134	0.23 132	0.17 110	0.23 154	0.17 148	0.23 156	0.17 147	0.23 135	0.17 138	0.23 136	0.17 142	0.23 152	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 143	0.24 157	0.17 146	0.23 152	0.17 147	0.24 155	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.23 152	0.17 146	0.23 153	0.17 147

Pointernet	0.22 141	0.41 180	0.38 192	0.22 146	0.17 148	0.22 147	0.17 147	0.41 193	0.17 138	0.22 130	0.17 142	0.22 146	0.17 146	0.18 146	0.18 154	0.18 152	0.23 152	0.18 159	0.23 152	0.18 157	0.23 152	0.18 159	0.17 140	0.17 143	0.22 146	0.18 158	0.22 144	0.17 147

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 127	0.18 129	0.21 143	0.18 158	0.20 140	0.17 147	0.20 115	0.16 132	0.25 143	0.16 140	0.21 142	0.17 146	0.16 120	0.18 154	0.15 139	0.20 140	0.16 142	0.20 139	0.18 157	0.21 141	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.20 139	0.17 146	0.20 138	0.16 140

MSKI-zero shot	0.19 128	0.21 125	0.16 99	0.22 146	0.16 144	0.23 156	0.17 147	0.22 126	0.17 138	0.22 130	0.17 142	0.22 146	0.16 142	0.19 151	0.16 142	0.17 143	0.23 152	0.16 142	0.22 144	0.16 143	0.22 145	0.17 148	0.16 138	0.17 143	0.22 146	0.19 160	0.22 144	0.16 140

MIM_Stereo	0.19 128	0.23 132	0.18 129	0.22 146	0.16 144	0.22 147	0.16 144	0.21 118	0.16 132	0.22 130	0.17 142	0.21 142	0.17 146	0.20 152	0.18 154	0.17 143	0.22 147	0.18 159	0.22 144	0.16 143	0.21 141	0.16 143	0.17 140	0.17 143	0.21 143	0.16 144	0.22 144	0.20 161

MMNet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 159	0.17 148	0.24 160	0.17 147	0.23 135	0.18 149	1.21 295	0.17 142	0.23 152	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.89 312	0.24 157	0.17 146	0.24 158	0.17 147	1.22 328	0.16 143	0.17 140	0.17 143	0.24 158	0.17 146	0.24 155	0.17 147

delet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 159	0.17 148	0.24 160	0.17 147	0.23 135	0.16 132	1.21 295	0.17 142	0.24 159	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.91 316	0.24 157	0.17 146	0.24 158	0.17 147	1.23 330	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.24 158	0.17 146	0.24 155	0.17 147

psm_up	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.25 164	0.17 148	0.24 160	0.17 147	0.24 139	0.17 138	1.20 294	0.17 142	0.23 152	0.17 146	0.17 133	0.18 154	0.90 315	0.24 157	0.17 146	0.25 165	0.17 147	1.24 333	0.17 148	0.17 140	0.17 143	0.24 158	0.17 146	0.24 155	0.17 147

iResNet	0.19 128	0.23 132	0.17 110	0.22 146	0.17 148	0.22 147	0.19 161	0.22 126	0.17 138	0.22 130	0.17 142	0.22 146	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 143	0.22 147	0.17 146	0.22 144	0.17 147	0.23 152	0.17 148	0.18 154	0.17 143	0.23 152	0.17 146	0.23 153	0.17 147

CFNet	0.55 243	0.25 144	0.18 129	0.25 164	0.18 158	0.25 168	0.18 160	0.25 140	0.18 149	0.25 143	0.18 157	0.25 164	0.18 159	0.18 146	0.18 154	0.18 152	0.25 165	0.18 159	0.25 165	0.18 157	5.31 408	4.36 408	0.18 154	0.18 157	0.25 166	0.18 158	0.25 164	0.18 158

iResNetv2_ROB	0.20 134	0.22 127	0.19 134	0.23 154	0.19 162	0.22 147	0.17 147	0.22 126	0.17 138	0.22 130	0.17 142	0.22 146	0.17 146	0.18 146	0.18 154	0.19 155	0.22 147	0.17 146	0.23 152	0.17 147	0.25 159	0.18 159	0.17 140	0.18 157	0.23 152	0.17 146	0.25 164	0.17 147

CR-RVC	0.40 203	1.89 325	1.85 357	0.15 111	0.13 127	0.17 123	0.14 130	1.84 335	0.14 126	0.20 124	0.14 131	0.13 77	0.13 130	1.86 370	0.14 133	0.14 132	0.13 76	0.13 128	0.13 76	0.13 130	0.13 77	0.14 133	0.13 127	0.19 159	0.18 131	0.13 128	0.13 77	0.21 164

AANet_RVC	0.61 252	0.31 160	5.05 396	0.31 180	0.19 162	0.24 160	0.20 163	5.86 392	0.20 154	0.24 137	0.18 157	0.25 164	0.20 161	0.23 164	0.21 164	0.18 152	0.37 195	0.18 159	0.24 158	0.19 162	0.25 159	0.19 162	0.19 157	0.19 159	0.24 158	0.15 139	0.24 155	0.20 161

VIP-Stereo	0.36 188	2.00 330	1.11 315	0.26 170	0.16 144	0.24 160	0.15 138	2.00 349	0.23 165	0.24 137	0.15 136	0.23 152	0.16 142	0.16 120	0.16 142	0.15 139	0.24 157	0.15 140	0.24 158	0.16 143	0.24 155	0.15 139	0.15 134	0.20 161	0.24 158	0.15 139	0.24 155	0.15 137

DAS	0.20 134	0.20 123	0.20 136	0.20 139	0.20 164	0.20 140	0.20 163	0.20 115	0.20 154	0.20 124	0.20 161	0.20 141	0.20 161	0.20 152	0.20 163	0.20 156	0.20 140	0.20 165	0.20 139	0.20 164	0.20 139	0.20 163	0.20 159	0.20 161	0.20 139	0.20 161	0.20 138	0.20 161

GEStereo_RVC	0.36 188	0.23 132	0.18 129	0.23 154	0.18 158	0.23 156	0.19 161	0.22 126	0.19 151	0.24 137	0.20 161	0.24 159	0.18 159	0.18 146	0.18 154	0.21 159	0.25 165	0.18 159	0.22 144	0.18 157	0.23 152	0.18 159	0.19 157	0.20 161	0.23 152	0.20 161	4.43 397	0.19 159

ASD4																								0.20 161

castereo	0.34 181	1.59 312	1.39 334	0.17 129	0.15 139	0.18 127	0.26 177	1.74 333	0.17 138	0.19 121	0.18 157	0.18 133	0.20 161	0.20 152	0.22 168	0.21 159	0.18 134	0.17 146	0.19 136	0.16 143	0.18 131	0.20 163	0.17 140	0.21 165	0.19 135	0.17 146	0.19 133	0.16 140

HGLStereo	0.27 153	0.25 144	0.21 142	0.35 189	0.21 165	0.35 188	0.21 166	0.34 166	0.21 156	0.39 178	0.21 163	0.34 184	0.21 165	0.22 159	0.21 164	0.21 159	0.35 186	0.22 167	0.35 185	0.22 168	0.35 181	0.22 166	0.21 160	0.21 165	0.35 186	0.21 164	0.35 185	0.21 164

DISCO	0.59 251	0.29 156	0.22 143	0.27 173	5.05 413	0.30 179	0.21 166	0.28 149	0.21 156	0.27 151	0.21 163	0.27 174	0.20 161	0.21 156	0.21 164	0.21 159	0.27 174	0.21 166	0.27 173	0.21 166	0.27 168	0.23 171	0.21 160	0.21 165	0.27 173	0.21 164	5.06 405	0.22 167

GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 151	0.31 160	0.25 155	0.31 180	0.22 166	0.30 179	0.20 163	0.34 166	0.22 161	0.32 155	0.23 169	0.30 179	0.21 165	0.24 168	0.22 168	0.21 159	0.30 178	0.22 167	0.29 176	0.21 166	0.31 174	0.21 165	0.21 160	0.22 168	0.33 180	0.23 170	0.32 178	0.25 174

WAO-6	0.30 164	0.22 127	0.23 149	0.22 146	0.23 172	0.23 156	0.22 168	0.22 126	0.23 165	2.21 351	0.22 166	0.22 146	0.22 168	0.22 159	0.22 168	0.23 165	0.22 147	0.23 173	0.22 144	0.22 168	0.22 145	0.22 166	0.22 164	0.22 168	0.23 152	0.23 170	0.22 144	0.22 167

IMH-64-1	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 154	0.22 166	0.22 147	0.23 170	0.22 126	0.22 161	2.02 340	0.23 169	0.23 152	0.22 168	0.23 164	0.23 171	0.23 165	0.23 152	0.22 167	0.23 152	0.22 168	0.22 145	0.22 166	0.22 164	0.22 168	0.22 146	0.22 167	0.22 144	0.22 167

IMH-64	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 154	0.22 166	0.22 147	0.23 170	0.22 126	0.22 161	2.02 340	0.23 169	0.23 152	0.22 168	0.23 164	0.23 171	0.23 165	0.23 152	0.22 167	0.23 152	0.22 168	0.22 145	0.22 166	0.22 164	0.22 168	0.22 146	0.22 167	0.22 144	0.22 167

Cross2Single-S	0.28 158	0.37 171	0.26 160	0.35 189	0.23 172	0.35 188	0.23 170	0.37 176	0.23 165	0.35 161	0.23 169	0.35 187	0.23 172	0.25 169	0.23 171	0.23 165	0.35 186	0.23 173	0.35 185	0.23 173	0.35 181	0.23 171	0.23 168	0.23 172	0.35 186	0.23 170	0.35 185	0.23 171

model_zeroshot	0.27 153	0.30 158	0.19 134	0.36 194	0.23 172	0.25 168	0.27 181	0.33 159	0.21 156	0.35 161	0.22 166	0.25 164	0.27 184	0.26 172	0.23 171	0.26 173	0.35 186	0.22 167	0.36 189	0.23 173	0.25 159	0.27 180	0.27 179	0.23 172	0.36 189	0.22 167	0.25 164	0.27 184

DLNR_Zeroshot_test	0.27 153	0.30 158	0.23 149	0.30 178	0.22 166	0.31 181	0.24 173	0.29 152	0.23 165	0.38 173	0.23 169	0.29 177	0.23 172	0.22 159	0.23 171	0.23 165	0.30 178	0.34 218	0.29 176	0.23 173	0.29 172	0.29 204	0.22 164	0.23 172	0.30 177	0.23 170	0.30 176	0.23 171

iResNet_ROB	0.28 158	0.32 163	0.24 154	0.33 183	0.26 177	0.32 183	0.24 173	0.33 159	0.25 169	0.33 156	0.24 175	0.35 187	0.24 174	0.23 164	0.24 176	0.25 170	0.32 181	0.24 175	0.36 189	0.24 176	0.32 175	0.28 188	0.24 170	0.24 175	0.32 179	0.24 174	0.33 179	0.24 173

DCVSM-stereo	0.27 153	0.38 173	0.22 143	0.38 200	0.22 166	0.38 203	0.22 168	0.29 152	0.22 161	0.29 153	0.22 166	0.29 177	0.22 168	0.22 159	0.21 164	0.21 159	0.38 198	0.22 167	0.38 198	0.22 168	0.38 191	0.22 166	0.21 160	0.25 176	0.38 196	0.21 164	0.38 194	0.21 164

UNDER WATER-64	0.31 172	0.25 144	0.25 155	0.26 170	0.26 177	0.25 168	0.26 177	0.25 140	0.26 176	1.69 324	0.26 181	0.25 164	0.25 175	0.25 169	0.26 182	0.26 173	0.25 165	0.26 180	0.26 169	0.26 181	0.25 159	0.25 173	0.25 171	0.25 176	0.26 171	0.26 179	0.25 164	0.26 180

LoS_RVC	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 164	0.25 175	0.25 168	0.25 175	0.25 140	0.25 169	0.25 143	0.25 177	0.25 164	0.25 175	0.26 172	0.25 177	0.26 173	0.25 165	0.25 176	0.26 169	0.25 177	0.25 159	0.25 173	0.25 171	0.25 176	0.25 166	0.25 175	0.25 164	0.25 174

tt_ll	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 164	0.25 175	0.25 168	0.25 175	0.25 140	0.25 169	0.25 143	0.25 177	0.25 164	0.25 175	0.26 172	0.25 177	0.26 173	0.25 165	0.25 176	0.26 169	0.25 177	0.25 159	0.25 173	0.25 171	0.25 176	0.25 166	0.25 175	0.25 164	0.25 174

small-0shot	0.27 153	0.27 151	0.26 160	0.26 170	0.27 182	0.27 176	0.27 181	0.26 145	0.26 176	0.27 151	0.27 185	0.26 173	0.26 181	0.26 172	0.26 182	0.27 182	0.27 174	0.26 180	0.27 173	0.27 185	0.26 167	0.27 180	0.26 175	0.26 180	0.27 173	0.27 182	0.27 173	0.26 180

DEFOM-Stereo	0.43 215	1.60 314	1.47 339	0.30 178	0.28 187	0.31 181	0.28 189	1.65 328	0.25 169	0.29 153	0.26 181	0.30 179	0.29 199	0.27 180	0.26 182	0.26 173	0.30 178	0.29 199	0.30 179	0.26 181	0.29 172	0.29 204	0.27 179	0.26 180	0.30 177	0.29 205	0.30 176	0.29 203

CAS	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 164	0.26 177	0.26 175	0.26 177	0.25 140	0.25 169	0.25 143	0.25 177	0.25 164	0.25 175	0.25 169	0.25 177	0.25 170	0.26 172	0.25 176	0.26 169	0.26 181	0.25 159	0.25 173	0.25 171	0.26 180	0.25 166	0.26 179	0.25 164	0.25 174

LoS	0.25 146	0.25 144	0.27 163	0.27 173	0.26 177	0.25 168	0.26 177	0.26 145	0.25 169	0.26 150	0.25 177	0.25 164	0.25 175	0.26 172	0.25 177	0.25 170	0.25 165	0.25 176	0.25 165	0.25 177	0.27 168	0.25 173	0.26 175	0.26 180	0.26 171	0.25 175	0.25 164	0.25 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iRaft-Stereo_20w	0.30 164	0.46 199	0.27 163	0.34 185	0.26 177	0.35 188	0.28 189	0.34 166	0.26 176	0.34 159	0.26 181	0.34 184	0.26 181	0.26 172	0.26 182	0.26 173	0.34 183	0.26 180	0.34 183	0.26 181	0.34 177	0.26 179	0.26 175	0.26 180	0.34 183	0.26 179	0.34 183	0.26 180

SCION-MonSter(vits)	0.31 172	0.76 250	0.22 143	0.19 136	0.15 139	0.19 135	0.15 138	0.41 193	0.27 179	0.38 173	0.27 185	0.38 201	0.27 184	0.27 180	0.27 186	0.27 182	0.40 215	0.27 184	0.39 210	0.27 185	0.39 202	0.27 180	0.27 179	0.27 185	0.39 207	0.27 182	0.39 206	0.27 184

LG-Stereo_L2	0.32 174	0.45 195	0.36 188	0.37 196	0.27 182	0.37 198	0.27 181	0.43 199	0.27 179	0.36 168	0.31 212	0.36 194	0.27 184	0.27 180	0.27 186	0.30 203	0.37 195	0.27 184	0.37 193	0.27 185	0.37 188	0.27 180	0.27 179	0.27 185	0.37 193	0.27 182	0.37 192	0.27 184

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 199	1.06 273	0.54 240	0.59 270	0.27 182	0.46 238	0.27 181	0.46 203	0.27 179	0.46 207	0.27 185	0.46 233	0.26 181	0.27 180	0.27 186	0.26 173	0.46 234	0.26 180	0.45 234	0.30 209	0.46 228	0.27 180	0.27 179	0.27 185	0.46 233	0.27 182	0.45 230	0.26 180

anonymity	0.30 164	0.34 165	0.27 163	0.33 183	0.27 182	0.33 184	0.28 189	0.33 159	0.28 185	0.33 156	0.28 190	0.33 182	0.28 187	0.28 186	0.28 191	0.28 185	0.34 183	0.28 186	0.34 183	0.28 188	0.34 177	0.27 180	0.27 179	0.27 185	0.34 183	0.28 186	0.34 183	0.28 188

DN-CSS_ROB	0.30 164	0.34 165	0.29 171	0.34 185	0.27 182	0.34 186	0.28 189	0.33 159	0.27 179	0.34 159	0.27 185	0.34 184	0.28 187	0.29 191	0.27 186	0.26 173	0.35 186	0.29 199	0.33 180	0.28 188	0.34 177	0.28 188	0.28 185	0.27 185	0.34 183	0.28 186	0.33 179	0.28 188

TestStereo_HL3	1.20 330	0.41 180	10.53 414	0.44 232	0.28 187	0.41 219	0.28 189	13.40 415	0.30 197	0.41 187	0.28 190	0.40 215	0.28 187	0.28 186	0.28 191	0.28 185	0.42 224	0.28 186	0.41 218	0.28 188	0.41 210	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

TestStereo_HL2	1.22 332	0.41 180	10.61 416	0.44 232	0.28 187	0.41 219	0.28 189	13.91 417	0.30 197	0.41 187	0.29 200	0.40 215	0.28 187	0.29 191	0.28 191	0.28 185	0.42 224	0.28 186	0.41 218	0.28 188	0.41 210	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

GGDA	1.23 337	0.41 180	11.21 417	0.45 237	0.28 187	0.42 228	0.28 189	13.66 416	0.30 197	0.41 187	0.29 200	0.40 215	0.29 199	0.28 186	0.29 202	0.29 198	0.43 230	0.28 186	0.41 218	0.28 188	0.41 210	0.28 188	0.29 196	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

TestStereo-Hl	1.20 330	0.41 180	10.60 415	0.44 232	0.28 187	0.41 219	0.28 189	13.37 414	0.30 197	0.41 187	0.28 190	0.40 215	0.28 187	0.28 186	0.28 191	0.28 185	0.42 224	0.28 186	0.41 218	0.28 188	0.41 210	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

gcap_with_dpt	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 226	0.29 201	0.42 228	0.29 206	0.39 187	0.29 193	0.39 178	0.29 200	0.39 207	0.29 199	0.29 191	0.29 202	0.28 185	0.42 224	0.29 199	0.42 227	0.29 201	0.42 221	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

GCAP-BAT	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 226	0.29 201	0.42 228	0.29 206	0.39 187	0.29 193	0.39 178	0.29 200	0.39 207	0.29 199	0.29 191	0.29 202	0.28 185	0.42 224	0.29 199	0.42 227	0.29 201	0.42 221	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.41 213	0.28 188

TorneroNet-64	0.69 265	0.65 236	0.30 177	0.27 173	0.47 259	0.28 177	0.35 222	0.34 166	0.80 303	7.93 415	0.29 200	0.30 179	0.31 209	0.81 304	0.28 191	0.27 182	0.29 177	0.28 186	0.85 297	0.83 315	0.62 269	0.28 188	0.30 206	0.28 190	0.52 256	0.29 205	0.29 175	0.27 184

SQANet	0.33 177	0.28 155	0.28 166	0.28 177	0.28 187	0.29 178	0.28 189	0.28 149	0.28 185	1.59 319	0.28 190	0.28 176	0.28 187	0.28 186	0.28 191	0.28 185	0.28 176	0.28 186	0.29 176	0.28 188	0.28 170	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.28 175	0.28 186	0.28 174	0.28 188

4D-IteraStereo	0.67 262	3.40 363	1.05 308	0.71 290	0.83 312	0.47 244	0.27 181	0.47 209	0.27 179	0.35 161	0.26 181	0.68 276	0.84 312	0.41 231	0.54 277	0.89 312	0.74 285	0.88 316	0.73 286	0.87 317	0.42 221	0.27 180	0.28 185	0.28 190	0.36 189	0.28 186	0.68 275	0.90 316

CFNet_pseudo	1.01 312	9.78 407	0.29 171	0.38 200	0.28 187	0.38 203	0.28 189	0.38 181	0.28 185	0.39 178	0.28 190	0.39 207	0.28 187	9.50 415	0.29 202	0.28 185	0.38 198	0.28 186	0.38 198	0.28 188	0.38 191	0.28 188	0.28 185	0.28 190	0.38 196	0.28 186	0.38 194	0.28 188

pcwnet_v2	1.01 312	9.73 406	0.28 166	0.38 200	0.28 187	0.38 203	0.28 189	0.38 181	0.28 185	0.38 173	0.28 190	0.39 207	0.28 187	9.61 416	0.28 191	0.28 185	0.38 198	0.28 186	0.38 198	0.28 188	0.38 191	0.28 188	0.29 196	0.28 190	0.38 196	0.28 186	0.38 194	0.28 188

DGSMNet	0.33 177	0.42 190	0.28 166	0.40 215	0.28 187	0.40 215	0.28 189	0.40 191	0.28 185	0.40 186	0.28 190	0.39 207	0.28 187	0.27 180	0.28 191	0.28 185	0.40 215	0.28 186	0.42 227	0.29 201	0.41 210	0.31 211	0.29 196	0.28 190	0.41 215	0.28 186	0.42 225	0.29 203

UCFNet_RVC	1.03 317	10.10 410	0.28 166	0.38 200	0.28 187	0.39 212	0.28 189	0.38 181	0.28 185	0.39 178	0.28 190	0.39 207	0.29 199	9.62 417	0.28 191	0.28 185	0.38 198	0.28 186	0.38 198	0.28 188	0.39 202	0.28 188	0.29 196	0.28 190	0.39 207	0.28 186	0.38 194	0.29 203

MLCV	0.30 164	0.33 164	0.28 166	0.34 185	0.28 187	0.33 184	0.28 189	0.33 159	0.29 193	0.33 156	0.27 185	0.33 182	0.28 187	0.26 172	0.29 202	0.28 185	0.33 182	0.28 186	0.33 180	0.28 188	0.33 176	0.27 180	0.28 185	0.28 190	0.33 180	0.28 186	0.33 179	0.28 188

testmc14	1.23 337	8.86 405	7.15 408	0.43 229	0.30 209	0.41 219	0.29 206	9.05 413	0.34 212	0.42 198	0.30 208	0.41 220	0.29 199	0.32 201	0.30 208	0.29 198	0.42 224	0.30 206	0.42 227	0.30 209	0.41 210	0.30 208	0.30 206	0.29 204	0.41 215	0.29 205	0.41 213	0.29 203

MCSU-Stereo	1.22 332	8.85 403	7.17 409	0.42 226	0.29 201	0.41 219	0.29 206	8.80 412	0.30 197	0.42 198	0.29 200	0.40 215	0.29 199	0.30 197	0.29 202	0.29 198	0.41 219	0.29 199	0.41 218	0.29 201	0.41 210	0.29 204	0.29 196	0.29 204	0.41 215	0.29 205	0.41 213	0.30 210

Any-RAFT	0.32 174	0.45 195	0.29 171	0.36 194	0.29 201	0.36 194	0.29 206	0.36 174	0.29 193	0.35 161	0.29 200	0.35 187	0.28 187	0.27 180	0.28 191	0.28 185	0.35 186	0.28 186	0.35 185	0.28 188	0.35 181	0.28 188	0.29 196	0.29 204	0.36 189	0.29 205	0.36 189	0.29 203

IER	0.56 246	2.72 357	2.20 370	0.38 200	0.29 201	0.38 203	0.27 181	2.77 368	0.27 179	0.38 173	0.28 190	0.37 196	0.25 175	0.26 172	0.25 177	0.26 173	0.38 198	0.29 199	0.38 198	0.25 177	0.39 202	0.25 173	0.29 196	0.29 204	0.40 210	0.25 175	0.38 194	0.25 174

PML	0.39 202	0.56 222	0.29 171	0.55 264	0.28 187	0.56 266	0.28 189	0.51 223	0.28 185	0.50 216	0.28 190	0.51 254	0.28 187	0.29 191	0.28 191	0.29 198	0.56 261	0.29 199	0.57 269	0.28 188	0.56 259	0.28 188	0.28 185	0.29 204	0.56 265	0.28 186	0.56 262	0.28 188

FCDSN-DC	0.44 217	0.31 160	0.35 186	0.34 185	0.28 187	0.35 188	0.30 213	0.32 158	0.25 169	1.32 303	0.24 175	1.00 311	0.32 212	0.35 210	0.34 218	0.30 203	0.72 282	0.37 230	0.48 247	0.32 215	0.53 255	0.49 268	0.23 168	0.29 204	0.50 250	0.42 250	0.61 270	0.71 306
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GREAT-IGEV	0.36 188	0.46 199	0.33 184	0.43 229	0.30 209	0.43 234	0.30 213	0.45 202	0.30 197	0.42 198	0.30 208	0.43 229	0.30 207	0.30 197	0.30 208	0.30 203	0.43 230	0.30 206	0.43 231	0.30 209	0.43 224	0.30 208	0.30 206	0.30 210	0.43 229	0.30 210	0.43 227	0.30 210
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT-Test	0.34 181	0.45 195	0.30 177	0.38 200	0.32 217	0.40 215	0.32 219	0.39 187	0.32 205	0.39 178	0.30 208	0.37 196	0.29 199	0.30 197	0.30 208	0.29 198	0.38 198	0.30 206	0.38 198	0.29 201	0.38 191	0.29 204	0.29 196	0.30 210	0.38 196	0.30 210	0.38 194	0.30 210

RSM	0.33 177	0.36 169	0.31 180	0.39 214	0.32 217	0.36 194	0.30 213	0.35 170	0.38 226	0.35 161	0.31 212	0.35 187	0.30 207	0.30 197	0.31 212	0.30 203	0.36 192	0.31 210	0.36 189	0.30 209	0.36 186	0.31 211	0.31 209	0.31 212	0.36 189	0.31 213	0.36 189	0.31 214

EKT-Stereo	0.36 188	0.50 212	0.30 177	0.40 215	0.29 201	0.40 215	0.29 206	0.35 170	0.30 197	0.47 210	0.30 208	0.35 187	0.32 212	0.29 191	0.34 218	0.33 216	0.59 263	0.31 210	0.39 210	0.29 201	0.37 188	0.38 230	0.29 196	0.31 212	0.58 268	0.28 186	0.51 253	0.29 203

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 193	0.64 234	0.59 251	0.38 200	0.31 213	0.38 203	0.31 216	0.65 242	0.32 205	0.38 173	0.32 215	0.38 201	0.32 212	0.32 201	0.32 214	0.32 212	0.38 198	0.32 214	0.39 210	0.32 215	0.39 202	0.32 214	0.32 210	0.32 214	0.39 207	0.32 215	0.39 206	0.32 216

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 193	0.65 236	0.60 253	0.38 200	0.31 213	0.38 203	0.31 216	0.65 242	0.32 205	0.37 170	0.32 215	0.37 196	0.32 212	0.32 201	0.32 214	0.32 212	0.38 198	0.32 214	0.38 198	0.32 215	0.38 191	0.32 214	0.32 210	0.32 214	0.38 196	0.32 215	0.38 194	0.32 216

DDF-Stereo	0.37 193	0.57 225	0.50 231	0.40 215	0.32 217	0.40 215	0.32 219	0.53 226	0.32 205	0.39 178	0.32 215	0.39 207	0.32 212	0.32 201	0.32 214	0.32 212	0.40 215	0.32 214	0.40 213	0.32 215	0.40 209	0.32 214	0.32 210	0.32 214	0.40 210	0.32 215	0.40 209	0.32 216

GIP-stereo	0.38 199	0.56 222	0.40 197	0.45 237	0.33 220	0.44 236	0.35 222	0.49 216	0.33 211	0.43 201	0.32 215	0.42 225	0.31 209	0.33 205	0.33 217	0.34 217	0.40 215	0.32 214	0.40 213	0.32 215	0.43 224	0.38 230	0.33 215	0.32 214	0.43 229	0.32 215	0.42 225	0.34 222

ccs_rob	1.00 307	10.06 409	0.31 180	0.44 232	0.31 213	0.43 234	0.31 216	0.43 199	0.32 205	0.45 204	0.32 215	1.20 330	0.31 209	7.02 414	0.31 212	0.31 208	0.44 232	0.31 210	0.44 233	0.32 215	0.44 226	0.31 211	0.32 210	0.32 214	0.44 231	0.32 215	0.43 227	0.31 214

GES	0.43 215	0.41 180	0.31 180	0.35 189	0.30 209	0.47 244	0.28 189	0.33 159	0.28 185	0.35 161	0.29 200	2.95 378	0.38 231	0.35 210	0.30 208	0.34 217	0.34 183	0.30 206	0.33 180	0.30 209	0.35 181	0.30 208	0.33 215	0.33 219	0.33 180	0.31 213	0.33 179	0.29 203

HCRNet	0.71 272	6.06 386	3.15 384	0.50 256	0.22 166	0.21 145	0.15 138	3.04 370	0.34 212	0.43 201	0.33 221	0.43 229	0.33 218	0.15 112	0.14 133	0.14 132	0.21 143	0.17 146	0.47 240	0.20 164	0.21 141	0.16 143	0.32 210	0.33 219	0.50 250	0.33 220	0.49 249	0.28 188

GMOStereo	0.50 226	0.44 193	2.38 376	0.40 215	0.34 222	0.42 228	0.36 228	1.96 343	0.34 212	0.41 187	0.36 227	0.42 225	0.35 221	0.34 206	0.38 229	0.31 208	0.39 211	0.34 218	0.40 213	0.33 221	0.39 202	0.33 217	0.33 215	0.34 221	0.40 210	0.36 226	0.40 209	0.32 216

error version	0.50 226	0.44 193	2.38 376	0.40 215	0.34 222	0.42 228	0.36 228	1.96 343	0.34 212	0.41 187	0.36 227	0.42 225	0.35 221	0.34 206	0.38 229	0.31 208	0.39 211	0.34 218	0.40 213	0.33 221	0.39 202	0.33 217	0.33 215	0.34 221	0.40 210	0.36 226	0.40 209	0.32 216

test_1	0.65 257	4.37 374	2.38 376	0.40 215	0.34 222	0.42 228	0.36 228	1.96 343	0.34 212	0.41 187	0.36 227	0.42 225	0.35 221	0.34 206	0.38 229	0.31 208	0.39 211	0.34 218	0.40 213	0.33 221	0.39 202	0.33 217	0.33 215	0.34 221	0.40 210	0.36 226	0.40 209	0.32 216

RAFT + AFF	0.34 181	0.29 156	0.32 183	0.31 180	0.30 209	0.39 212	0.32 219	0.39 187	0.30 197	0.39 178	0.32 215	0.39 207	0.32 212	0.35 210	0.36 224	0.32 212	0.38 198	0.31 210	0.38 198	0.31 214	0.38 191	0.28 188	0.37 229	0.34 221	0.38 196	0.30 210	0.38 194	0.28 188

GASTEREO	0.41 205	0.54 216	0.44 209	0.48 248	0.35 225	0.48 250	0.35 222	0.53 226	0.35 217	0.46 207	0.35 223	0.46 233	0.35 221	0.35 210	0.35 220	0.35 220	0.47 238	0.35 222	0.47 240	0.35 224	0.47 232	0.38 230	0.35 220	0.35 225	0.48 244	0.35 222	0.47 235	0.35 223

LL-Strereo2	0.47 223	2.60 354	0.51 236	0.38 200	0.28 187	0.37 198	0.28 189	0.55 232	0.35 217	0.44 203	0.34 222	0.44 231	0.34 219	0.34 206	0.36 224	0.36 222	0.47 238	0.36 224	0.47 240	0.35 224	0.47 232	0.35 220	0.35 220	0.35 225	0.46 233	0.35 222	0.47 235	0.35 223

ETE_ROB	0.35 186	0.35 168	0.35 186	0.35 189	0.35 225	0.35 188	0.35 222	0.35 170	0.35 217	0.35 161	0.35 223	0.35 187	0.35 221	0.35 210	0.35 220	0.35 220	0.35 186	0.35 222	0.35 185	0.35 224	0.35 181	0.35 220	0.35 220	0.35 225	0.35 186	0.35 222	0.35 185	0.35 223

GEAStereo	0.42 212	0.55 218	0.44 209	0.48 248	0.35 225	0.48 250	0.35 222	0.54 228	0.35 217	0.47 210	0.36 227	0.47 238	0.41 243	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.51 253	0.36 224	0.51 258	0.38 235	0.48 239	0.35 220	0.35 220	0.36 228	0.52 256	0.37 232	0.48 241	0.36 228

GSStereo	0.42 212	0.56 222	0.44 209	0.48 248	0.36 230	0.48 250	0.36 228	0.54 228	0.36 222	0.47 210	0.36 227	0.47 238	0.36 226	0.36 215	0.35 220	0.36 222	0.48 243	0.36 224	0.48 247	0.36 228	0.48 239	0.36 225	0.36 225	0.36 228	0.48 244	0.36 226	0.48 241	0.35 223

GS-Stereo																							0.36 225	0.36 228	0.48 244	0.36 226	0.48 241	0.35 223

gasm-f	0.42 212	0.55 218	0.44 209	0.48 248	0.35 225	0.48 250	0.35 222	0.54 228	0.35 217	0.47 210	0.36 227	0.47 238	0.41 243	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.51 253	0.36 224	0.51 258	0.38 235	0.48 239	0.35 220	0.35 220	0.36 228	0.52 256	0.37 232	0.48 241	0.36 228

CES	0.38 199	0.34 165	0.44 209	0.43 229	0.33 220	0.37 198	0.44 255	0.37 176	0.38 226	0.45 204	0.35 223	0.35 187	0.41 243	0.45 242	0.36 224	0.36 222	0.36 192	0.45 253	0.43 231	0.35 224	0.34 177	0.46 252	0.36 225	0.36 228	0.42 228	0.34 221	0.35 185	0.38 234

DMCA	0.36 188	0.38 173	0.37 190	0.35 189	0.35 225	0.35 188	0.36 228	0.35 170	0.36 222	0.36 168	0.37 233	0.36 194	0.36 226	0.36 215	0.35 220	0.37 225	0.36 192	0.36 224	0.36 189	0.36 228	0.36 186	0.35 220	0.36 225	0.36 228	0.37 193	0.36 226	0.36 189	0.36 228

NBS	0.37 193	0.38 173	0.38 192	0.38 200	0.39 240	0.37 198	0.36 228	0.37 176	0.37 224	0.37 170	0.35 223	0.37 196	0.39 240	0.37 217	0.38 229	0.39 236	0.38 198	0.36 224	0.37 193	0.36 228	0.38 191	0.37 226	0.39 239	0.37 234	0.38 196	0.35 222	0.38 194	0.39 240

XPNet_ROB	0.37 193	0.37 171	0.37 190	0.37 196	0.37 231	0.37 198	0.37 234	0.37 176	0.37 224	0.37 170	0.37 233	0.37 196	0.37 228	0.37 217	0.37 227	0.37 225	0.37 195	0.37 230	0.37 193	0.37 231	0.37 188	0.37 226	0.37 229	0.37 234	0.37 193	0.37 232	0.37 192	0.37 231

MSCF	0.44 217	0.60 231	0.47 217	0.50 256	0.40 242	0.50 257	0.38 237	0.57 236	0.38 226	0.48 214	0.38 236	0.48 246	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.49 248	0.38 233	0.49 251	0.39 242	0.50 247	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.49 249	0.38 236	0.49 249	0.38 234

LG-Stereo_L1	0.44 217	0.58 228	0.49 230	0.51 259	0.38 235	0.51 259	0.38 237	0.56 234	0.38 226	0.50 216	0.38 236	0.50 251	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.52 255	0.38 233	0.52 261	0.38 235	0.51 249	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.52 256	0.38 236	0.51 253	0.40 243

WAO-7	0.46 221	0.38 173	0.38 192	0.38 200	0.38 235	0.38 203	0.38 237	0.38 181	0.38 226	2.57 368	0.38 236	0.38 201	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.38 198	0.38 233	0.38 198	0.38 235	0.38 191	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.38 196	0.38 236	0.38 194	0.38 234

HanzoNet	0.47 223	0.39 178	0.38 192	0.38 200	0.38 235	0.38 203	0.38 237	0.40 191	0.38 226	2.63 369	0.38 236	0.38 201	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.39 236	0.38 198	0.38 233	0.38 198	0.42 250	0.38 191	0.39 239	0.39 239	0.38 236	0.38 196	0.38 236	0.38 194	0.39 240

Venus	0.46 221	0.38 173	0.40 197	0.38 200	0.38 235	0.39 212	0.38 237	0.38 181	0.38 226	2.71 370	0.38 236	0.38 201	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.38 198	0.38 233	0.38 198	0.38 235	0.38 191	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.38 196	0.38 236	0.39 206	0.38 234

IMH	0.47 223	0.40 179	0.39 196	0.38 200	0.38 235	0.38 203	0.38 237	0.38 181	0.40 235	2.79 372	0.38 236	0.38 201	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.39 211	0.38 233	0.38 198	0.40 244	0.38 191	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.38 196	0.38 236	0.38 194	0.38 234

iRaftStereo_RVC	0.62 254	1.76 323	2.24 372	0.52 260	0.37 231	0.53 263	0.38 237	2.51 363	0.38 226	0.51 219	0.38 236	0.51 254	0.38 231	0.38 220	0.38 229	0.38 228	0.52 255	0.38 233	0.52 261	0.38 235	0.52 252	0.38 230	0.38 233	0.38 236	0.52 256	0.39 242	0.52 256	0.38 234

quiztm	0.41 205	0.45 195	0.40 197	0.44 232	0.39 240	0.45 237	0.39 244	0.44 201	0.40 235	0.45 204	0.39 244	0.45 232	0.39 240	0.39 229	0.40 243	0.39 236	0.45 233	0.40 241	0.45 234	0.39 242	0.44 226	0.39 239	0.39 239	0.39 243	0.44 231	0.39 242	0.44 229	0.39 240

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 220	0.57 225	0.45 215	0.54 261	0.37 231	0.53 263	0.37 234	0.56 234	0.40 235	0.53 222	0.38 236	0.53 258	0.37 228	0.37 217	0.37 227	0.37 225	0.55 258	0.38 233	0.53 263	0.37 231	0.53 255	0.37 226	0.37 229	0.39 243	0.54 261	0.37 232	0.54 259	0.37 231

CASnet	0.32 174	0.53 215	0.34 185	0.27 173	0.31 213	0.34 186	0.29 206	0.31 157	0.32 205	0.25 143	0.31 212	0.27 174	0.40 242	0.45 242	0.27 186	0.30 203	0.26 172	0.40 241	0.28 175	0.37 231	0.28 170	0.39 239	0.29 196	0.40 245	0.29 176	0.28 186	0.24 155	0.30 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GwcNet-ADL	0.41 205	0.41 180	0.41 200	0.41 222	0.41 244	0.41 219	0.41 246	0.41 193	0.41 239	0.41 187	0.41 247	0.41 220	0.41 243	0.41 231	0.41 246	0.41 239	0.41 219	0.41 244	0.41 218	0.41 245	0.41 210	0.41 244	0.41 243	0.41 246	0.41 215	0.41 245	0.41 213	0.41 245

PSMNet-ADL	0.41 205	0.41 180	0.41 200	0.41 222	0.41 244	0.41 219	0.41 246	0.41 193	0.41 239	0.41 187	0.41 247	0.41 220	0.41 243	0.41 231	0.41 246	0.41 239	0.41 219	0.41 244	0.41 218	0.41 245	0.41 210	0.41 244	0.41 243	0.41 246	0.41 215	0.41 245	0.41 213	0.41 245

GANet-ADL	0.41 205	0.41 180	0.41 200	0.41 222	0.41 244	0.41 219	0.41 246	0.41 193	0.41 239	0.41 187	0.41 247	0.41 220	0.41 243	0.41 231	0.41 246	0.41 239	0.41 219	0.41 244	0.41 218	0.41 245	0.41 210	0.41 244	0.41 243	0.41 246	0.41 215	0.41 245	0.41 213	0.41 245

CroCo-Stereo	0.80 281	2.51 349	0.41 200	1.27 338	0.41 244	1.27 337	0.41 246	1.27 311	0.41 239	1.27 299	0.41 247	1.27 334	0.41 243	0.41 231	0.41 246	0.41 239	1.28 335	0.41 244	1.27 333	0.41 245	1.27 334	0.41 244	0.42 247	0.41 246	1.27 338	0.41 245	1.27 336	0.41 245
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
ADLNet	0.41 205	0.41 180	0.41 200	0.41 222	0.41 244	0.41 219	0.41 246	0.41 193	0.41 239	0.41 187	0.41 247	0.41 220	0.41 243	0.41 231	0.41 246	0.41 239	0.41 219	0.41 244	0.41 218	0.41 245	0.41 210	0.41 244	0.41 243	0.41 246	0.41 215	0.41 245	0.41 213	0.41 245

CFNet_RVC	0.93 301	8.54 401	0.41 200	0.56 265	0.37 231	0.56 266	0.37 234	0.50 220	0.40 235	0.56 225	5.24 414	0.56 261	0.34 219	0.40 230	0.41 246	0.34 217	0.53 257	0.40 241	0.56 268	0.38 235	0.52 252	0.40 242	0.40 242	0.41 246	0.56 265	0.40 244	0.56 262	0.40 243

DNS	0.64 255	2.00 330	1.58 341	0.59 270	0.42 249	0.59 270	0.42 251	1.99 347	0.42 244	0.57 226	0.42 252	0.57 263	0.42 251	0.42 237	0.42 252	0.42 244	0.59 263	0.42 250	0.59 270	0.42 250	0.59 263	0.42 249	0.42 247	0.42 252	0.59 270	0.42 250	0.59 265	0.42 250

CroCo-Stereo Lap2	0.85 296	2.86 360	0.43 207	1.33 341	0.43 252	1.31 338	0.42 251	1.32 312	0.42 244	1.31 301	0.44 254	1.32 336	0.44 252	0.43 238	0.44 254	0.43 246	1.35 336	0.43 251	1.32 337	0.43 252	1.31 336	0.43 250	0.43 249	0.42 252	1.31 340	0.42 250	1.31 337	0.43 251

DN	0.50 226	0.59 230	0.44 209	0.59 270	0.44 253	0.59 270	0.44 255	0.57 236	0.44 247	0.57 226	0.44 254	0.57 263	0.44 252	0.44 240	0.44 254	0.44 247	0.59 263	0.44 252	0.59 270	0.44 254	0.59 263	0.44 251	0.44 250	0.44 254	0.59 270	0.44 254	0.59 265	0.44 252

FSD		0.55 218	0.42 206	0.54 261	0.42 249	0.55 265	0.43 253	0.54 228	0.42 244	0.59 228	0.42 252			0.43 238	0.42 252	0.42 244			2.46 372	0.44 254				0.44 254	0.55 262	0.43 253	0.55 260	0.53 275

Occ-G	0.68 264	0.54 216	3.16 385	0.57 269	0.45 254	0.52 262	0.40 245	3.44 375	0.46 251	0.52 220	0.45 256	0.51 254	0.44 252	0.44 240	0.40 243	0.45 249	0.55 258	0.41 244	0.53 263	0.43 252	0.52 252	0.40 242	0.44 250	0.45 256	0.55 262	0.44 254	0.53 258	0.44 252

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 276	0.57 225	0.57 249	0.56 265	0.92 316	1.07 322	0.63 291	1.03 290	0.82 307	0.49 215	0.77 308	0.69 277	0.54 278	0.58 268	0.54 277	0.86 311	1.06 316	0.72 307	1.06 319	0.79 309	0.58 262	0.87 313	0.59 278	0.46 257	0.76 288	0.46 256	1.05 317	0.97 323

otaku	0.52 231	0.46 199	0.48 224	0.46 239	0.46 255	0.46 238	0.46 257	0.46 203	0.47 257	1.88 328	0.46 257	0.46 233	0.46 256	0.46 244	0.46 257	0.46 250	0.47 238	0.46 254	0.46 236	0.46 257	0.47 232	0.46 252	0.46 252	0.46 257	0.47 239	0.46 256	0.46 231	0.47 258

Dean	0.52 231	0.46 199	0.48 224	0.46 239	0.46 255	0.46 238	0.46 257	0.46 203	0.46 251	1.90 329	0.46 257	0.47 238	0.46 256	0.46 244	0.46 257	0.46 250	0.48 243	0.46 254	0.46 236	0.46 257	0.46 228	0.46 252	0.46 252	0.46 257	0.46 233	0.46 256	0.46 231	0.46 254

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 269	6.91 388	0.46 216	0.46 239	0.46 255	0.46 238	0.46 257	0.46 203	0.46 251	0.46 207	0.46 257	0.46 233	0.46 256	0.46 244	0.46 257	0.46 250	0.46 234	0.46 254	0.46 236	0.46 257	0.47 232	0.46 252	0.46 252	0.46 257	0.46 233	0.46 256	0.46 231	0.46 254

GeoAtt-L (ZS)	0.57 248	0.73 245	0.50 231	0.70 288	0.48 265	0.70 283	0.46 257	0.74 259	0.46 251	0.69 236	0.46 257	0.69 277	0.46 256	0.48 254	0.46 257	0.48 261	0.71 280	0.46 254	0.70 281	0.46 257	0.70 278	0.46 252	0.48 262	0.47 261	0.70 281	0.46 256	0.70 279	0.46 254

Ntro	0.53 235	0.47 205	0.50 231	0.46 239	0.48 265	0.47 244	0.47 262	0.46 203	0.46 251	2.05 342	0.47 262	0.47 238	0.49 269	0.47 248	0.47 262	0.46 250	0.48 243	0.46 254	0.49 251	0.46 257	0.47 232	0.46 252	0.46 252	0.47 261	0.46 233	0.46 256	0.47 235	0.47 258

HaxPig	0.52 231	0.48 208	0.47 217	0.47 244	0.47 259	0.47 244	0.47 262	0.47 209	0.47 257	1.80 325	0.47 262	0.47 238	0.47 260	0.47 248	0.47 262	0.47 257	0.47 238	0.47 262	0.47 240	0.47 263	0.47 232	0.47 261	0.47 258	0.47 261	0.47 239	0.47 264	0.47 235	0.47 258

LVE	0.53 235	0.47 205	0.48 224	0.47 244	0.47 259	0.47 244	0.47 262	0.48 212	0.47 257	1.96 336	0.47 262	0.47 238	0.47 260	0.47 248	0.47 262	0.47 257	0.47 238	0.47 262	0.47 240	0.47 263	0.47 232	0.47 261	0.47 258	0.47 261	0.47 239	0.47 264	0.47 235	0.47 258

ACVNet-4b	0.53 235	0.46 199	0.47 217	0.46 239	0.46 255	0.46 238	0.46 257	0.46 203	0.46 251	2.17 347	0.46 257	0.46 233	0.47 260	0.46 244	0.46 257	0.46 250	0.46 234	0.46 254	0.46 236	0.46 257	0.46 228	0.46 252	0.46 252	0.47 261	0.46 233	0.46 256	0.46 231	0.46 254

PointNet	0.56 246	0.69 240	0.47 217	0.69 282	0.47 259	0.69 280	0.47 262	0.70 251	0.47 257	0.69 236	0.47 262	0.69 277	0.48 264	0.47 248	0.47 262	0.47 257	0.70 277	0.48 266	0.70 281	0.48 267	0.69 275	0.48 264	0.47 258	0.48 266	0.70 281	0.48 268	0.69 276	0.47 258

RainbowNet	0.53 235	0.48 208	0.48 224	0.48 248	0.48 265	0.48 250	0.48 267	0.48 212	0.48 262	1.92 331	0.48 268	0.48 246	0.48 264	0.48 254	0.48 268	0.48 261	0.48 243	0.48 266	0.48 247	0.48 267	0.48 239	0.48 264	0.48 262	0.48 266	0.48 244	0.48 268	0.48 241	0.48 265

UNDER WATER	0.52 231	0.47 205	0.47 217	0.47 244	0.47 259	0.47 244	0.47 262	0.47 209	0.47 257	1.90 329	0.47 262	0.47 238	0.47 260	0.47 248	0.47 262	0.47 257	0.46 234	0.47 262	0.47 240	0.47 263	0.46 228	0.47 261	0.47 258	0.48 266	0.47 239	0.47 264	0.47 235	0.47 258

ACVNet_1	0.53 235	0.46 199	0.48 224	0.47 244	0.47 259	0.46 238	0.48 267	0.48 212	0.48 262	2.07 344	0.47 262	0.48 246	0.48 264	0.47 248	0.47 262	0.46 250	0.49 248	0.47 262	0.47 240	0.47 263	0.48 239	0.46 252	0.46 252	0.48 266	0.47 239	0.47 264	0.48 241	0.47 258

AIO-test1	0.54 240	0.64 234	0.54 240	0.60 273	0.49 270	0.61 274	0.49 270	0.64 241	0.49 267	0.59 228	0.48 268	0.60 267	0.50 271	0.48 254	0.48 268	0.48 261	0.60 266	0.48 266	0.60 273	0.48 267	0.60 265	0.49 268	0.49 265	0.49 270	0.59 270	0.49 272	0.60 267	0.49 266

notaker	0.54 240	0.48 208	0.48 224	0.48 248	0.48 265	0.48 250	0.49 270	0.48 212	0.48 262	1.95 335	0.48 268	0.48 246	0.48 264	0.48 254	0.48 268	0.48 261	0.48 243	0.48 266	0.48 247	0.48 267	0.49 245	0.48 264	0.48 262	0.49 270	0.48 244	0.48 268	0.48 241	0.49 266

ACVNet_2	0.55 243	0.49 211	0.50 231	0.49 254	0.49 270	0.49 256	0.49 270	0.49 216	0.49 267	2.14 346	0.49 271	0.50 251	0.49 269	0.49 258	0.49 272	0.49 266	0.50 251	0.49 272	0.50 255	0.49 272	0.49 245	0.49 268	0.49 265	0.50 272	0.50 250	0.49 272	0.50 251	0.49 266

SANet	0.50 226	0.50 212	0.50 231	0.50 256	0.50 274	0.50 257	0.50 274	0.50 220	0.50 269	0.50 216	0.50 273	0.50 251	0.50 271	0.50 261	0.50 275	0.50 270	0.50 251	0.50 273	0.50 255	0.50 275	0.50 247	0.50 274	0.50 268	0.50 272	0.50 250	0.50 275	0.50 251	0.50 269

AIO-test2	0.54 240	0.65 236	0.55 243	0.60 273	0.50 274	0.60 272	0.49 270	0.65 242	0.48 262	0.60 230	0.49 271	0.59 265	0.50 271	0.50 261	0.49 272	0.49 266	0.60 266	0.50 273	0.60 273	0.49 272	0.60 265	0.49 268	0.50 268	0.51 274	0.60 273	0.48 268	0.60 267	0.50 269

ktn	0.84 295	1.15 278	0.54 240	1.16 332	1.26 354	0.51 259	0.53 277	0.51 223	0.66 287	4.54 398	0.51 274	0.52 257	0.52 277	0.66 282	0.51 276	0.51 271	1.37 341	1.17 345	0.49 251	0.51 276	1.23 330	0.51 276	0.67 291	0.51 274	0.51 254	0.68 301	0.51 253	0.51 272

KSHMR	0.85 296	0.72 243	0.51 236	0.49 254	0.49 270	0.51 259	1.07 338	0.50 220	0.48 262	6.04 410	0.52 275	0.66 271	0.98 322	0.49 258	0.77 309	0.49 266	1.17 326	0.51 276	0.49 251	1.06 336	0.51 249	0.49 268	0.49 265	0.51 274	1.04 320	0.49 272	0.81 291	0.72 307

AEACV	0.74 276	0.52 214	3.10 381	0.60 273	0.48 265	0.56 266	0.48 267	3.02 369	0.83 308	0.61 231	0.62 287	0.72 284	0.50 271	0.49 258	0.49 272	0.48 261	0.58 262	0.50 273	0.55 266	0.48 267	0.56 259	0.50 274	0.50 268	0.51 274	0.58 268	0.51 277	0.60 267	0.51 272

HH	0.66 258	2.13 335	0.47 217	0.37 196	0.29 201	0.36 194	0.27 181	0.49 216	0.44 247	0.78 247	0.68 298	0.67 273	0.90 316	0.62 273	0.90 316	0.53 272	0.88 295	0.48 266	0.37 193	0.29 201	0.63 270	0.66 290	0.66 285	0.51 274	1.06 322	0.61 288	1.08 320	0.60 283

HanStereo	0.66 258	2.13 335	0.47 217	0.37 196	0.29 201	0.36 194	0.27 181	0.49 216	0.44 247	0.78 247	0.68 298	0.67 273	0.90 316	0.62 273	0.90 316	0.53 272	0.88 295	0.48 266	0.37 193	0.29 201	0.63 270	0.66 290	0.66 285	0.51 274	1.06 322	0.61 288	1.08 320	0.60 283

PSMNet_ROB	0.55 243	0.55 218	0.56 246	0.56 265	0.55 278	0.56 266	0.55 278	0.55 232	0.55 273	0.55 223	0.55 278	0.55 260	0.55 279	0.55 264	0.56 280	0.55 274	0.55 258	0.55 279	0.55 266	0.55 278	0.55 258	0.55 277	0.55 273	0.55 280	0.55 262	0.55 280	0.55 260	0.55 276

FlowAnything	1.02 315	2.51 349	0.58 250	1.60 350	0.56 280	1.61 349	0.56 282	1.60 325	0.55 273	1.61 321	0.56 279	1.61 347	0.55 279	0.55 264	0.55 279	0.55 274	1.61 349	0.56 282	1.61 346	0.56 280	1.62 346	0.55 277	0.56 276	0.56 281	1.62 351	0.56 281	1.62 348	0.56 277

LG-Stereo	0.57 248	0.58 228	0.43 207	0.54 261	0.65 289	0.95 304	0.69 303	0.69 247	0.38 226	0.52 220	0.37 233	0.53 258	0.37 228	0.68 292	0.73 308	0.72 303	0.70 277	0.37 230	0.54 265	0.37 231	0.54 257	0.37 226	0.37 229	0.56 281	0.95 305	0.59 285	0.84 293	0.37 231

CASS	0.58 250	0.89 258	0.55 243	0.56 265	0.55 278	0.60 272	0.57 284	0.57 236	0.56 275	0.55 223	0.56 279	0.56 261	0.50 271	0.63 276	0.56 280	0.56 277	0.62 269	0.62 288	0.59 270	0.56 280	0.56 259	0.48 264	0.60 280	0.56 281	0.57 267	0.60 287	0.57 264	0.59 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ARAFT	0.64 255	0.74 248	0.62 261	0.70 288	0.56 280	0.72 286	0.55 278	0.72 257	0.54 272	0.73 244	0.56 279	0.72 284	0.56 281	0.56 266	0.62 288	0.63 283	0.73 283	0.53 278	0.73 286	0.54 277	0.72 280	0.65 287	0.62 282	0.56 281	0.72 285	0.54 278	0.72 282	0.57 278

zero-FE	0.66 258	0.80 252	0.56 246	0.79 293	0.58 282	0.82 291	0.55 278	0.76 261	0.56 275	0.75 246	0.58 283	0.75 288	0.59 284	0.57 267	0.56 280	0.55 274	0.79 287	0.55 279	0.78 291	0.55 278	0.85 289	0.58 279	0.55 273	0.57 285	0.80 291	0.57 282	0.80 287	0.57 278

DDUNet	0.69 265	0.84 256	0.59 251	0.84 299	0.59 283	0.87 297	0.57 284	0.84 266	0.59 281	0.82 254	0.58 283	0.85 297	0.57 282	0.59 271	0.59 284	0.57 278	0.87 294	0.59 284	0.85 297	0.59 285	0.85 289	0.59 282	0.59 278	0.59 286	0.87 296	0.59 285	0.84 293	0.59 281

UDG	0.70 269	0.87 257	0.56 246	0.87 300	0.59 283	0.84 294	0.59 287	0.85 267	0.57 278	0.84 256	0.59 285	0.84 296	0.60 285	0.58 268	0.60 285	0.59 279	0.85 293	0.59 284	0.87 299	0.58 282	0.87 291	0.60 283	0.57 277	0.59 286	0.87 296	0.58 284	0.86 296	0.60 283

MyStereo04	0.76 278	4.78 380	0.62 261	0.63 279	0.54 277	0.65 277	0.56 282	0.61 239	0.58 279	0.61 231	0.56 279	0.63 269	0.57 282	0.63 276	0.60 285	0.60 280	0.64 270	0.56 282	0.63 276	0.58 282	0.63 270	0.62 286	0.55 273	0.60 288	0.63 276	0.57 282	0.64 272	0.58 280

test-3	0.78 280	4.38 375	1.80 355	0.62 277	0.49 270	0.62 275	0.50 274	1.86 336	0.64 283	0.69 236	0.52 275	0.66 271	0.38 231	0.58 268	0.57 283	0.46 250	0.66 272	0.46 254	0.50 255	0.44 254	0.48 239	0.58 279	0.54 272	0.60 288	0.70 281	0.46 256	0.48 241	0.50 269

LMCR-Stereo	0.61 252	0.61 232	0.61 258	0.61 276	0.61 285	0.67 279	0.61 289	0.61 239	0.61 282	0.61 231	0.61 286	0.61 268	0.61 286	0.61 272	0.61 287	0.61 281	0.61 268	0.61 287	0.61 275	0.61 286	0.61 267	0.61 284	0.61 281	0.61 290	0.61 275	0.61 288	0.61 270	0.61 287

STTRV1_RVC		1.59 312	0.52 239	0.69 282	0.61 285	0.66 278	0.43 253	0.88 269	0.45 250	0.71 242	0.62 287	0.69 277	0.45 255	0.62 273	0.40 243	0.44 247	0.80 289	0.59 284		0.63 287	0.80 283	0.46 252		0.61 290	0.72 285	0.54 278	0.80 287	0.60 283

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 262	0.74 248	0.60 253	0.79 293	0.61 285	0.76 287	0.57 284	0.71 255	0.56 275	0.71 242	0.54 277	0.72 284	0.66 290	0.65 279	0.65 291	0.64 284	0.74 285	0.64 290	0.74 288	0.63 287	0.73 281	0.65 287	0.64 283	0.64 292	0.74 287	0.61 288	0.73 283	0.64 288

DSFCA	0.66 258	0.73 245	0.74 272	0.68 281	0.65 289	0.64 276	0.65 294	0.65 242	0.65 284	0.66 234	0.65 289	0.65 270	0.64 287	0.65 279	0.65 291	0.65 285	0.65 271	0.65 291	0.65 277	0.65 289	0.65 273	0.65 287	0.65 284	0.65 293	0.66 277	0.66 292	0.65 273	0.65 289

PA-Net	0.71 272	0.62 233	0.55 243	0.69 282	0.71 303	0.70 283	0.69 303	0.69 247	0.74 301	0.73 244	0.75 307	0.59 265	0.72 305	0.82 305	0.79 311	0.83 309	0.67 274	0.76 309	0.81 295	0.67 296	0.61 267	0.76 307	0.68 296	0.65 293	0.82 294	0.76 311	0.71 280	0.69 301
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WQFJA1++	0.80 281	1.24 289	0.73 270	0.97 309	0.65 289	0.97 306	0.65 294	0.97 278	0.65 284	0.94 265	0.66 290	0.94 303	0.65 289	0.66 282	0.65 291	0.66 286	0.98 303	0.66 293	0.98 307	0.66 291	0.98 300	0.66 290	0.66 285	0.66 295	0.98 307	0.66 292	0.98 304	0.66 290

WQFJX1	0.81 287	1.27 297	0.74 272	0.98 311	0.67 297	0.98 308	0.67 300	0.97 278	0.67 292	0.94 265	0.67 294	0.95 306	0.66 290	0.66 282	0.66 294	0.67 291	0.99 305	0.67 296	0.98 307	0.68 300	0.99 301	0.66 290	0.66 285	0.66 295	0.99 308	0.66 292	1.00 307	0.66 290

NLMM	0.80 281	1.26 295	0.75 276	0.98 311	0.66 292	0.97 306	0.66 296	0.97 278	0.66 287	0.94 265	0.66 290	0.96 310	0.66 290	0.66 282	0.68 302	0.67 291	0.99 305	0.68 301	0.98 307	0.66 291	0.99 301	0.66 290	0.66 285	0.66 295	1.00 313	0.66 292	0.99 305	0.66 290

NLSM3	0.81 287	1.27 297	0.75 276	0.99 313	0.66 292	0.99 310	0.66 296	0.98 281	0.67 292	0.95 270	0.66 290	0.95 306	0.66 290	0.67 287	0.67 298	0.66 286	0.99 305	0.66 293	0.99 310	0.66 291	0.99 301	0.67 296	0.66 285	0.66 295	0.99 308	0.67 296	1.00 307	0.67 295

WQFJX	0.81 287	1.27 297	0.74 272	0.99 313	0.66 292	0.99 310	0.66 296	0.99 284	0.66 287	0.95 270	0.66 290	0.95 306	0.67 296	0.67 287	0.66 294	0.66 286	0.99 305	0.66 293	1.00 311	0.66 291	0.99 301	0.67 296	0.68 296	0.67 299	0.99 308	0.67 296	0.99 305	0.67 295

NLMM1	0.81 287	1.26 295	0.74 272	1.00 315	0.66 292	0.99 310	0.67 300	0.98 281	0.66 287	0.94 265	0.67 294	0.94 303	0.66 290	0.66 282	0.66 294	0.66 286	1.00 309	0.67 296	1.00 311	0.66 291	0.99 301	0.71 304	0.73 307	0.67 299	0.99 308	0.67 296	1.00 307	0.66 290

AdaDepth	0.80 281	0.95 264	1.02 301	0.95 306	0.67 297	0.95 304	0.67 300	0.94 275	0.67 292	0.92 260	0.67 294	0.94 303	0.67 296	0.67 287	0.67 298	0.67 291	0.95 300	0.67 296	0.95 306	0.67 296	0.96 299	0.68 298	0.67 291	0.67 299	0.96 306	0.67 296	0.95 303	0.67 295

AIO-Stereo	0.82 292	1.06 273	0.73 270	0.97 309	0.74 305	1.06 321	0.60 288	1.04 293	0.90 311	1.00 273	1.01 329	0.78 290	0.85 314	0.74 300	0.62 288	0.67 291	1.12 319	0.55 279	0.70 281	0.65 289	0.93 296	0.66 290	0.67 291	0.67 299	0.82 294	0.74 309	0.92 297	0.83 313

MoCha-V2	1.75 357	27.02 425	0.72 267	0.92 301	0.69 299	0.89 298	0.69 303	0.92 272	0.71 298	0.87 257	0.69 301	0.88 298	0.68 299	0.70 296	0.68 302	0.69 297	0.90 297	0.69 302	0.92 301	0.69 301	0.92 294	0.71 304	0.70 302	0.67 299	0.88 298	0.71 306	0.92 297	0.68 300

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 269	0.67 239	0.67 264	0.92 301	0.92 316	0.91 299	0.76 310	0.67 246	0.67 292	0.66 234	0.67 294	0.67 273	0.67 296	0.67 287	0.67 298	0.68 296	0.66 272	0.67 296	0.68 278	0.67 296	0.68 274	0.68 298	0.68 296	0.68 304	0.67 278	0.68 301	0.67 274	0.67 295

WQFJA1	0.82 292	1.52 310	0.76 278	1.01 320	0.66 292	0.98 308	0.66 296	0.98 281	0.66 287	0.95 270	0.68 298	0.95 306	0.66 290	0.68 292	0.66 294	0.66 286	1.00 309	0.67 296	1.00 311	0.67 296	0.99 301	0.68 298	0.67 291	0.68 304	0.99 308	0.67 296	1.00 307	0.67 295

mm2	0.69 265	0.69 240	0.69 265	0.69 282	0.69 299	0.69 280	0.69 303	0.69 247	0.69 296	0.69 236	0.69 301	0.69 277	0.69 300	0.69 294	0.69 304	0.69 297	0.69 275	0.69 302	0.69 279	0.69 301	0.69 275	0.69 301	0.69 299	0.69 306	0.69 279	0.69 303	0.69 276	0.69 301

mm1	0.69 265	0.69 240	0.69 265	0.69 282	0.69 299	0.69 280	0.69 303	0.69 247	0.69 296	0.69 236	0.69 301	0.69 277	0.69 300	0.69 294	0.69 304	0.69 297	0.69 275	0.69 302	0.69 279	0.69 301	0.69 275	0.69 301	0.69 299	0.69 306	0.69 279	0.69 303	0.69 276	0.69 301

gcap-zeroshot	0.81 287	1.03 271	0.84 286	0.93 304	0.85 313	0.84 294	0.62 290	1.21 307	0.53 271	0.79 249	0.84 314	0.77 289	0.70 302	0.84 307	0.67 298	0.74 304	1.18 329	0.52 277	0.91 300	0.79 309	0.84 288	0.61 284	0.83 312	0.69 306	0.93 304	0.82 315	0.85 295	0.66 290

RSM++	0.77 279	0.91 259	0.72 267	0.83 298	0.71 303	0.83 292	0.72 309	0.81 265	0.71 298	0.81 253	0.71 304	0.81 295	0.71 304	0.71 298	0.71 306	0.70 300	0.83 292	0.72 307	0.83 296	0.81 314	0.83 287	0.72 306	0.71 304	0.71 309	0.88 298	0.71 306	0.83 292	0.70 304

AFF-stereo	0.71 272	0.73 245	0.65 263	0.82 297	0.63 288	0.83 292	0.63 291	0.73 258	0.65 284	0.82 254	0.73 306	0.74 287	0.64 287	0.63 276	0.62 288	0.62 282	0.73 283	0.63 289	0.74 288	0.72 306	0.80 283	0.58 279	0.70 302	0.71 309	0.79 289	0.69 303	0.78 285	0.72 307

DMCA-RVC	0.71 272	0.72 243	0.72 267	0.71 290	0.70 302	0.70 283	0.70 308	0.70 251	0.71 298	0.70 241	0.71 304	0.71 283	0.70 302	0.70 296	0.71 306	0.70 300	0.70 277	0.71 306	0.70 281	0.71 304	0.70 278	0.70 303	0.71 304	0.71 309	0.70 281	0.72 308	0.71 280	0.70 304

G-Net	0.82 292	1.77 324	0.78 280	0.78 292	0.78 307	0.78 288	0.78 311	0.78 262	0.79 302	0.79 249	0.78 309	0.78 290	0.78 307	0.78 301	0.78 310	0.78 305	0.79 287	0.79 310	0.79 292	0.79 309	0.79 282	0.79 308	0.79 309	0.79 312	0.79 289	0.79 312	0.79 286	0.79 310

HSM-Net_RVC	0.93 301	1.09 276	0.79 281	1.10 325	0.78 307	1.09 323	0.79 312	1.16 301	0.80 303	1.14 284	0.79 310	1.17 326	0.77 306	0.73 299	0.83 314	0.78 305	1.19 330	0.79 310	1.18 328	0.72 306	1.19 325	0.80 309	0.72 306	0.80 313	1.18 333	0.74 309	1.14 325	0.73 309
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.80 281	0.80 252	0.80 282	0.80 295	0.80 309	0.80 289	0.80 313	0.80 263	0.80 303	0.80 251	0.80 311	0.80 293	0.80 308	0.80 302	0.80 312	0.80 307	0.80 289	0.80 312	0.80 293	0.80 312	0.80 283	0.80 309	0.80 310	0.80 313	0.80 291	0.80 313	0.80 287	0.80 311

CSAN	0.80 281	0.80 252	0.80 282	0.80 295	0.80 309	0.80 289	0.80 313	0.80 263	0.80 303	0.80 251	0.80 311	0.80 293	0.80 308	0.80 302	0.80 312	0.80 307	0.80 289	0.80 312	0.80 293	0.80 312	0.80 283	0.80 309	0.80 310	0.80 313	0.80 291	0.80 313	0.80 287	0.80 311

FC-DCNN	1.10 319	0.81 255	0.77 279	0.63 279	0.42 249	0.86 296	0.64 293	0.91 270	0.96 316	1.11 282	0.80 311	1.07 319	0.81 310	0.67 287	1.75 372	1.30 354	1.41 343	0.85 315	1.28 335	0.71 304	2.12 363	1.32 353	0.52 271	0.81 316	1.64 352	1.40 364	2.39 371	1.75 375

DPSimNet_ROB	0.93 301	1.04 272	0.83 285	1.05 323	0.82 311	1.04 319	0.83 316	1.03 290	0.89 310	1.03 279	0.84 314	1.03 317	0.84 312	0.83 306	0.84 315	0.83 309	1.14 321	0.84 314	1.12 324	0.84 316	1.04 312	0.88 315	0.83 312	0.84 317	1.07 324	0.83 316	1.15 326	0.88 314

MLG-Stereo	0.87 298	1.33 305	0.93 290	0.62 277	1.00 320	1.16 327	0.55 278	0.86 268	0.83 308	1.19 292	0.40 245	1.30 335	0.81 310	0.65 279	0.45 256	1.01 329	1.17 326	0.46 254	1.29 336	0.58 282	1.05 313	0.90 317	0.73 307	0.87 318	0.60 273	1.01 329	1.13 324	0.51 272

L500	1.24 339	1.29 302	0.97 293	1.28 339	1.02 326	1.40 343	0.92 317	1.34 313	4.11 403	1.35 306	0.93 322	1.37 340	1.01 331	0.91 308	1.00 325	1.03 332	1.42 344	0.95 322	1.42 343	0.99 325	1.42 342	0.93 322	0.98 321	0.90 319	1.39 344	0.90 317	1.36 340	0.93 321

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 301	0.77 251	0.82 284	1.16 332	0.75 306	0.99 310	0.92 317	0.91 270	0.99 318	0.94 265	0.91 316	1.15 323	0.88 315	0.92 311	1.00 325	0.67 291	0.98 303	1.00 325	0.75 290	0.91 319	1.18 323	0.87 313	0.89 314	0.90 319	1.08 325	1.07 336	0.74 284	0.89 315

DPSM_ROB	0.93 301	0.92 260	0.94 291	0.96 307	1.02 326	0.92 300	0.98 322	0.95 276	0.92 312	0.92 260	0.92 318	0.91 299	0.97 320	0.92 311	0.91 318	0.91 316	0.96 301	0.94 320	0.93 304	0.91 319	0.93 296	0.92 318	0.93 316	0.91 321	0.91 300	0.99 322	0.92 297	0.91 317

DPSM	0.93 301	0.92 260	0.94 291	0.96 307	1.02 326	0.92 300	0.98 322	0.95 276	0.92 312	0.92 260	0.92 318	0.91 299	0.97 320	0.92 311	0.91 318	0.91 316	0.96 301	0.94 320	0.93 304	0.91 319	0.93 296	0.92 318	0.93 316	0.91 321	0.91 300	0.99 322	0.92 297	0.91 317

pmcnn	0.92 299	0.92 260	0.92 289	0.92 301	0.92 316	0.92 300	0.92 317	0.92 272	0.92 312	0.92 260	0.92 318	0.92 302	0.92 318	0.92 311	0.92 320	0.92 319	0.92 298	0.92 317	0.92 301	0.92 322	0.92 294	0.92 318	0.92 315	0.92 323	0.92 302	0.92 319	0.92 297	0.92 320

L400	1.24 339	1.31 303	0.99 294	1.38 344	0.90 314	1.41 344	0.93 320	1.34 313	4.17 406	1.31 301	0.92 318	1.37 340	1.00 324	0.98 316	0.94 322	1.00 323	1.35 336	0.92 317	1.39 340	0.97 324	1.39 341	0.89 316	1.00 322	0.93 324	1.39 344	0.92 319	1.36 340	0.91 317

DGTPSM_ROB	0.92 299	0.93 263	0.91 288	0.93 304	0.91 315	0.92 300	0.93 320	0.92 272	0.92 312	0.92 260	0.91 316	0.91 299	0.93 319	0.91 308	0.92 320	0.92 319	0.92 298	0.92 317	0.92 301	0.90 318	0.91 292	0.92 318	0.93 316	0.94 325	0.92 302	0.91 318	0.92 297	0.97 323

MM-Stereo_test2	1.15 322	1.90 327	1.10 312	1.37 343	0.94 319	1.36 339	0.98 322	1.48 320	0.98 317	1.37 308	0.98 323	1.37 340	0.98 322	0.95 315	0.94 322	0.95 321	1.37 341	0.95 322	1.38 339	0.95 323	1.38 340	0.95 323	0.95 319	0.95 326	1.37 343	0.95 321	1.37 343	0.95 322

FETCStereo	1.45 345	1.64 317	1.18 323	1.67 352	1.03 331	1.90 354	1.01 331	1.73 332	4.26 409	1.57 317	1.04 332	1.54 345	1.06 334	1.06 329	0.98 324	1.04 333	1.74 353	1.20 349	1.66 348	1.17 348	1.73 348	1.20 348	1.11 337	0.96 327	1.73 355	1.05 332	1.77 351	1.11 339

WAO-8	1.02 315	1.50 309	1.49 340	0.40 215	0.40 242	1.56 348	0.98 322	1.55 323	0.58 279	4.18 394	0.40 245	0.79 292	0.48 264	0.91 308	0.39 242	0.99 322	0.71 280	0.70 305	0.51 258	0.77 308	1.07 315	0.82 312	0.69 299	0.96 327	1.01 318	1.30 356	1.10 322	1.38 361

LGCAT	1.00 307	1.00 265	1.00 295	1.00 315	1.00 320	1.00 314	1.00 327	1.00 285	1.00 319	1.00 273	1.00 325	1.00 311	1.00 324	1.00 319	1.00 325	1.00 323	1.00 309	1.00 325	1.00 311	1.00 326	1.00 307	1.00 324	1.00 322	1.00 329	1.00 313	1.00 325	1.00 307	1.00 325

GANet	1.00 307	1.00 265	1.00 295	1.00 315	1.00 320	1.00 314	1.00 327	1.00 285	1.00 319	1.00 273	1.00 325	1.00 311	1.00 324	1.00 319	1.00 325	1.00 323	1.00 309	1.00 325	1.00 311	1.00 326	1.00 307	1.00 324	1.00 322	1.00 329	1.00 313	1.00 325	1.00 307	1.00 325

TDLM	1.00 307	1.00 265	1.00 295	1.00 315	1.00 320	1.00 314	1.00 327	1.00 285	1.00 319	1.00 273	1.00 325	1.00 311	1.00 324	1.00 319	1.00 325	1.00 323	1.00 309	1.00 325	1.00 311	1.00 326	1.00 307	1.00 324	1.00 322	1.00 329	1.00 313	1.00 325	1.00 307	1.00 325

CVANet_RVC	1.00 307	1.00 265	1.00 295	1.00 315	1.00 320	1.00 314	1.00 327	1.00 285	1.00 319	1.00 273	1.00 325	1.00 311	1.00 324	1.00 319	1.00 325	1.00 323	1.00 309	1.00 325	1.00 311	1.00 326	1.00 307	1.00 324	1.00 322	1.00 329	1.00 313	1.00 325	1.00 307	1.00 325

trnet	1.01 312	1.01 269	1.01 300	1.01 320	1.01 325	1.01 318	1.01 331	1.01 289	1.01 323	1.01 278	1.01 329	1.01 316	1.01 331	1.01 323	1.01 331	1.01 329	1.01 315	1.01 330	1.01 318	1.01 330	1.01 311	1.01 328	1.01 327	1.01 333	1.01 318	1.01 329	1.01 316	1.01 330

L4000	1.37 342	1.53 311	1.16 321	1.55 349	1.17 347	1.67 351	1.14 341	1.48 320	3.12 385	1.43 312	1.04 332	1.61 347	1.14 343	1.10 331	1.05 333	1.09 336	1.54 347	1.16 344	1.72 352	1.10 339	1.57 345	1.18 343	1.15 340	1.04 334	1.51 348	1.05 332	1.55 345	1.10 337

MM-Stereo_test3	1.22 332	1.60 314	1.19 327	1.48 347	1.02 326	1.48 346	0.99 326	1.54 322	1.03 324	1.41 310	1.03 331	1.44 344	1.00 324	1.04 326	1.04 332	1.02 331	1.42 344	1.04 332	1.48 344	1.01 330	1.48 343	1.03 329	1.06 333	1.04 334	1.53 349	1.04 331	1.49 344	1.04 332

GLC_STEREO	1.05 318	1.01 269	1.02 301	1.02 322	1.02 326	1.05 320	1.06 335	1.05 294	1.05 325	1.04 281	1.05 335	1.05 318	1.04 333	1.06 329	1.05 333	1.06 335	1.06 316	1.05 334	1.06 319	1.05 335	1.06 314	1.06 333	1.04 330	1.05 336	1.04 320	1.05 332	1.06 318	1.06 334

SPS-STEREO	1.25 341	1.47 308	1.06 310	1.54 348	1.08 336	1.52 347	1.20 353	1.44 318	1.06 327	1.49 316	1.10 339	1.41 343	1.10 339	0.98 316	1.08 337	1.12 339	1.47 346	1.04 332	1.53 345	1.14 345	1.52 344	1.07 334	1.02 328	1.05 336	1.48 347	1.07 336	1.55 345	1.11 339
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CGFBStereo	1.46 346	1.70 318	1.02 301	1.68 353	1.08 336	2.01 361	1.04 333	1.63 327	4.13 404	1.58 318	1.04 332	1.57 346	1.09 337	1.04 326	1.05 333	1.21 350	1.65 350	1.13 342	1.66 348	1.12 342	1.86 351	1.19 344	1.05 331	1.06 338	1.75 356	1.20 349	1.83 352	1.00 325

plain	1.96 362	3.33 362	1.04 306	3.24 382	1.04 333	3.24 382	1.04 333	3.26 372	1.05 325	3.26 378	1.13 342	3.27 381	1.06 334	1.05 328	1.05 333	1.05 334	3.28 379	1.05 334	3.29 379	1.06 336	3.30 379	1.05 331	1.05 331	1.06 338	3.30 382	1.06 335	3.30 381	1.06 334

HBP-ISP	1.47 348	1.07 275	1.03 305	1.30 340	1.08 336	1.36 339	1.06 335	1.44 318	1.25 344	1.97 337	1.51 363	1.65 352	1.58 363	0.98 316	1.58 364	1.68 369	1.98 359	1.32 354	2.02 359	1.28 357	2.95 377	1.89 378	0.97 320	1.06 338	1.26 337	0.99 322	1.94 355	1.43 364

MIF-Stereo (partial)	2.52 381	3.41 364	1.05 308	3.29 383	1.05 335	3.29 385	1.06 335	3.30 374	1.06 327	3.31 379	1.06 336	4.97 404	2.72 388	2.72 386	2.71 390	2.70 390	6.57 411	2.19 384	5.08 406	1.08 338	3.36 380	1.07 334	1.07 334	1.07 341	3.35 384	1.07 336	3.36 383	1.07 336

HNOStereo	1.42 344	1.73 321	1.00 295	1.68 353	1.04 333	1.86 352	1.20 353	1.55 323	3.73 395	1.61 321	1.12 341	1.62 351	1.00 324	1.03 325	1.20 349	1.00 323	1.73 352	0.99 324	1.68 350	1.03 332	1.73 348	1.03 329	1.19 346	1.08 342	1.64 352	1.20 349	1.72 349	1.03 331

Abc-Net	1.14 320	1.16 280	1.18 323	1.10 325	1.10 340	1.16 327	1.18 346	1.16 301	1.13 332	1.11 282	1.16 344	1.16 324	1.12 341	1.10 331	1.17 347	1.16 342	1.16 324	1.10 336	1.16 325	1.14 345	1.17 321	1.16 340	1.11 337	1.09 343	1.10 326	1.10 339	1.16 327	1.17 345
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
qqai	1.17 328	1.27 297	1.10 312	1.26 337	1.09 339	1.23 334	1.11 339	1.26 310	1.11 330	1.26 298	1.08 337	1.25 333	1.11 340	1.11 334	1.10 338	1.09 336	1.27 334	1.11 339	1.27 333	1.11 341	1.27 334	1.10 336	1.10 335	1.11 344	1.27 338	1.10 339	1.24 334	1.11 339

NCC-stereo	1.15 322	1.17 284	1.12 317	1.10 325	1.15 343	1.14 325	1.15 342	1.15 299	1.12 331	1.17 291	1.17 348	1.11 321	1.17 348	1.11 334	1.10 338	1.16 342	1.12 319	1.11 339	1.16 325	1.13 344	1.23 330	1.16 340	1.19 346	1.11 344	1.18 333	1.17 345	1.17 330	1.13 343

FETStereo	1.46 346	1.73 321	1.04 306	1.70 355	1.03 331	1.96 355	1.19 347	1.60 325	4.25 408	1.60 320	0.99 324	1.61 347	1.06 334	1.11 334	1.15 345	1.20 348	1.68 351	1.03 331	1.71 351	1.03 332	1.75 350	1.05 331	1.02 328	1.12 346	1.72 354	1.20 349	1.76 350	1.05 333

RGC	1.15 322	1.16 280	1.17 322	1.15 330	1.11 342	1.21 333	1.21 355	1.10 296	1.15 333	1.16 288	1.11 340	1.17 326	1.09 337	1.14 339	1.11 340	1.16 342	1.19 330	1.11 339	1.10 321	1.15 347	1.11 316	1.19 344	1.16 342	1.12 346	1.17 331	1.10 339	1.16 327	1.17 345

edge stereo	1.15 322	1.18 285	1.11 315	1.12 328	1.17 347	1.17 332	1.17 344	1.16 301	1.18 339	1.16 288	1.17 348	1.17 326	1.13 342	1.11 334	1.11 340	1.12 339	1.17 326	1.17 345	1.11 323	1.17 348	1.17 321	1.17 342	1.18 344	1.14 348	1.11 327	1.18 346	1.12 323	1.11 339

stereogan	1.17 328	1.19 287	1.15 318	1.15 330	1.15 343	1.15 326	1.19 347	1.19 305	1.15 333	1.15 285	1.16 344	1.19 329	1.19 349	1.19 342	1.19 348	1.19 347	1.15 322	1.19 348	1.19 329	1.19 352	1.15 318	1.19 344	1.15 340	1.15 349	1.16 330	1.15 343	1.19 331	1.20 348

UniTT-Stereo	2.12 372	3.66 367	1.10 312	3.48 385	1.15 343	3.57 386	1.11 339	3.44 375	1.16 335	3.52 380	1.16 344	3.50 382	1.16 345	1.10 331	1.13 342	1.15 341	3.61 381	1.17 345	3.64 380	1.12 342	3.58 382	1.12 338	1.12 339	1.17 350	3.53 385	1.18 346	3.52 384	1.18 347

AF-Net	2.06 371	25.73 424	1.18 323	1.12 328	1.16 346	1.16 327	1.19 347	1.10 296	1.17 338	1.15 285	1.14 343	1.11 321	1.16 345	1.16 341	1.14 343	1.11 338	1.15 322	1.13 342	1.21 331	1.17 348	1.11 316	1.21 349	1.17 343	1.17 350	1.17 331	1.11 342	1.20 333	1.13 343

RP	1.14 320	1.16 280	1.15 318	1.17 334	1.10 340	1.16 327	1.15 342	1.10 296	1.16 335	1.15 285	1.08 337	1.16 324	1.15 344	1.15 340	1.14 343	1.16 342	1.16 324	1.10 336	1.10 321	1.10 339	1.16 319	1.11 337	1.10 335	1.19 352	1.14 329	1.19 348	1.07 319	1.10 337

Nwc_Net	1.15 322	1.15 278	1.15 318	1.09 324	1.19 350	1.16 327	1.17 344	1.15 299	1.16 335	1.16 288	1.16 344	1.08 320	1.16 345	1.11 334	1.15 345	1.18 346	1.11 318	1.10 336	1.16 325	1.17 348	1.16 319	1.13 339	1.18 344	1.20 353	1.11 327	1.15 343	1.16 327	1.20 348

RAStereo	2.24 375	3.70 368	1.18 323	3.73 389	1.18 349	3.69 388	1.19 347	3.73 378	1.24 342	3.72 383	1.21 353	3.76 386	1.20 350	1.20 343	1.20 349	1.20 348	3.74 386	1.20 349	3.75 386	1.21 353	3.77 386	1.21 349	1.21 349	1.21 354	3.82 389	1.21 353	3.82 388	1.21 350

GANetREF_RVC	1.52 351	2.01 332	1.21 330	1.98 360	1.21 351	1.98 358	1.21 355	1.98 346	1.21 341	1.99 339	1.21 353	1.98 359	1.21 352	1.02 324	1.21 351	1.21 350	1.99 360	1.21 351	1.99 358	1.21 353	1.99 357	1.21 349	1.21 349	1.21 354	1.99 361	1.21 353	1.99 358	1.21 350
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
FAT-Stereo	1.22 332	1.23 288	1.19 327	1.21 336	1.24 353	1.24 336	1.19 347	1.25 309	1.24 342	1.25 297	1.19 351	1.20 330	1.24 353	1.20 343	1.21 351	1.25 353	1.22 332	1.21 351	1.25 332	1.23 355	1.22 328	1.19 344	1.19 346	1.24 356	1.25 336	1.20 349	1.19 331	1.25 354

S-Stereo	1.22 332	1.18 285	1.19 327	1.20 335	1.23 352	1.23 334	1.19 347	1.19 305	1.18 339	1.27 299	1.20 352	1.20 330	1.20 350	1.23 345	1.22 353	1.23 352	1.23 333	1.23 353	1.20 330	1.25 356	1.20 326	1.22 352	1.25 351	1.24 356	1.20 335	1.22 355	1.26 335	1.24 353

MonStereo1	1.60 352	2.69 356	1.46 337	1.99 361	1.31 355	1.99 360	1.36 358	1.99 347	1.31 345	1.84 326	1.32 355	1.89 353	1.31 354	1.32 347	1.30 354	1.36 356	1.94 355	1.33 357	1.93 354	1.30 358	1.92 354	1.33 354	1.31 352	1.31 358	1.94 358	1.31 357	1.93 354	1.31 356

RASNet	1.39 343	1.37 306	1.35 331	1.38 344	1.40 358	1.39 342	1.77 373	1.36 315	1.74 364	1.36 307	1.36 357	1.36 339	1.36 357	1.36 348	1.35 355	1.41 362	1.36 339	1.36 360	1.36 338	1.35 359	1.36 338	1.35 357	1.36 355	1.35 359	1.36 342	1.35 359	1.36 340	1.35 357

CEFStereo	1.78 359	2.15 341	1.35 331	2.21 364	1.34 356	2.27 364	1.38 359	1.87 337	4.24 407	2.05 342	1.49 362	2.02 360	1.31 354	1.31 346	1.51 361	1.39 360	2.14 362	1.32 354	2.11 361	1.36 360	2.15 364	1.33 354	1.33 353	1.36 360	2.11 364	1.37 360	2.17 363	1.30 355

TorneroNet	1.15 322	1.10 277	0.51 236	0.69 282	0.51 276	1.10 324	0.50 274	0.51 223	0.51 270	13.92 417	1.17 348	0.49 250	0.51 276	0.54 263	0.48 268	0.49 266	0.49 248	0.65 291	0.70 281	0.49 272	0.51 249	0.49 268	0.67 291	1.36 360	0.51 254	0.50 275	0.52 256	1.23 352

R-Stereo Train	1.62 353	2.01 332	1.41 335	1.97 357	1.40 358	1.96 355	1.39 360	1.93 340	1.39 348	1.92 331	1.38 359	1.94 356	1.39 360	1.40 352	1.45 359	1.38 358	1.96 357	1.37 361	1.97 355	1.39 361	1.98 355	1.41 360	1.40 357	1.37 362	1.97 359	1.38 361	1.96 356	1.37 359

RAFT-Stereo	1.62 353	2.01 332	1.41 335	1.97 357	1.40 358	1.96 355	1.39 360	1.93 340	1.39 348	1.92 331	1.38 359	1.94 356	1.39 360	1.40 352	1.45 359	1.38 358	1.96 357	1.37 361	1.97 355	1.39 361	1.98 355	1.41 360	1.40 357	1.37 362	1.97 359	1.38 361	1.96 356	1.37 359
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonStereo	1.66 356	2.63 355	1.46 337	1.99 361	1.41 362	2.03 362	1.39 360	2.04 350	1.43 351	1.94 334	1.40 361	1.92 355	1.37 358	1.38 350	1.39 356	1.39 360	1.99 360	1.38 363	2.04 360	1.41 364	2.02 359	1.37 359	1.39 356	1.38 364	1.99 361	1.38 361	2.01 360	1.39 363

PS-NSSS	1.48 349	4.46 377	1.35 331	1.35 342	1.35 357	1.41 344	1.34 357	1.36 315	1.35 347	1.40 309	1.35 356	1.33 337	1.35 356	1.37 349	1.40 358	1.35 355	1.35 336	1.35 358	1.39 340	1.44 365	1.35 337	1.34 356	1.35 354	1.38 364	1.35 341	1.33 358	1.34 338	1.38 361

CC-Net-ROB	1.51 350	4.40 376	1.69 349	1.39 346	1.40 358	1.37 341	1.40 363	1.36 315	1.39 348	1.41 310	1.36 357	1.35 338	1.38 359	1.39 351	1.39 356	1.36 356	1.36 339	1.35 358	1.39 340	1.39 361	1.37 339	1.36 358	1.41 359	1.48 366	1.39 344	1.42 365	1.35 339	1.35 357

MM-Stereo_test1	1.85 361	3.50 365	1.61 343	2.12 363	1.47 363	2.14 363	1.47 364	2.33 359	1.53 355	2.12 345	1.54 364	2.19 362	1.53 362	1.54 354	1.53 362	1.53 363	2.20 363	1.54 364	2.24 362	1.57 366	2.21 366	1.49 362	1.59 361	1.49 367	2.15 368	1.52 366	2.15 362	1.54 366

DPSMNet_ROB	1.62 353	1.60 314	1.59 342	1.61 351	1.69 367	1.66 350	1.61 365	1.70 331	1.65 361	1.62 323	1.60 366	1.61 347	1.60 364	1.60 355	1.59 365	1.62 367	1.60 348	1.63 368	1.62 347	1.68 372	1.70 347	1.60 363	1.64 366	1.60 368	1.61 350	1.60 367	1.60 347	1.59 367

LG-G_1	1.99 364	2.56 352	1.63 345	2.54 375	1.62 365	2.55 376	1.61 365	2.51 363	1.61 357	2.50 365	1.62 368	2.50 373	1.61 365	1.61 356	1.61 366	1.61 364	2.55 374	1.61 365	2.55 375	1.61 367	2.55 374	1.61 364	1.61 362	1.61 369	2.55 376	1.61 368	2.54 374	1.61 368

LG-G	1.99 364	2.56 352	1.63 345	2.54 375	1.62 365	2.55 376	1.61 365	2.51 363	1.61 357	2.50 365	1.62 368	2.50 373	1.61 365	1.61 356	1.61 366	1.61 364	2.55 374	1.61 365	2.55 375	1.61 367	2.55 374	1.61 364	1.61 362	1.61 369	2.55 376	1.61 368	2.54 374	1.61 368

LGtest1	1.99 364	2.55 351	1.62 344	2.54 375	1.61 364	2.54 373	1.61 365	2.51 363	1.61 357	2.49 364	1.61 367	2.49 372	1.61 365	1.61 356	1.61 366	1.61 364	2.55 374	1.62 367	2.54 374	1.61 367	2.54 373	1.61 364	1.61 362	1.61 369	2.54 375	1.61 368	2.54 374	1.61 368

UDGNet	1.97 363	2.43 347	1.67 347	2.46 372	1.70 369	2.44 371	1.69 370	2.34 360	1.63 360	2.35 361	1.67 370	2.37 371	1.67 368	1.68 360	1.64 369	1.67 368	2.44 370	1.64 369	2.43 370	1.67 370	2.43 372	1.66 367	1.67 367	1.63 372	2.43 373	1.66 373	2.42 372	1.66 371

MFMNet_re	1.77 358	1.89 325	1.72 351	1.88 356	1.69 367	1.89 353	1.67 369	1.91 339	1.70 362	1.87 327	1.67 370	1.89 353	1.68 369	1.67 359	1.67 370	1.70 370	1.88 354	1.68 370	1.88 353	1.67 370	1.89 352	1.68 369	1.70 368	1.71 373	1.87 357	1.68 375	1.87 353	1.68 372

FBW_ROB	2.04 367	2.50 348	1.75 354	2.45 371	1.78 371	2.40 369	1.74 371	2.47 362	1.77 365	2.37 362	1.81 373	2.30 365	1.80 371	1.78 364	1.88 381	1.80 372	2.41 369	1.77 371	2.43 370	1.83 375	2.39 370	1.81 375	1.76 370	1.75 374	2.56 378	1.75 377	2.30 368	1.74 374

derf	1.84 360	1.93 329	1.73 352	1.97 357	1.77 370	1.98 358	1.76 372	1.94 342	1.73 363	1.97 337	1.78 372	1.97 358	1.76 370	1.76 363	1.71 371	1.79 371	1.94 355	1.77 371	1.98 357	1.75 374	1.89 352	1.71 370	1.77 371	1.77 375	2.01 363	1.74 376	2.00 359	1.71 373

sCroCo_RVC	2.76 382	4.00 370	1.82 356	4.00 393	1.83 372	3.98 394	1.82 374	3.99 381	1.81 366	4.14 391	2.76 389	4.13 395	1.82 373	1.83 365	1.83 373	1.82 373	4.01 391	1.82 374	3.98 389	1.86 377	4.00 391	1.82 376	1.83 373	1.84 376	4.02 395	1.81 378	4.00 392	1.83 377

DNSM	2.31 379	4.05 371	3.13 382	2.62 378	1.85 376	2.62 378	1.85 379	3.98 379	1.85 367	2.55 367	1.85 375	2.55 376	1.85 375	1.85 368	1.85 375	1.85 375	2.62 377	1.85 375	2.62 377	1.85 376	2.62 376	1.85 377	1.85 375	1.85 377	2.63 379	1.85 382	2.63 377	1.85 378

sAnonymous2	2.87 384	4.16 372	1.89 362	4.26 398	1.87 377	4.23 397	1.92 380	4.17 382	1.94 373	4.16 392	1.92 379	4.20 396	1.92 379	1.96 371	1.86 376	1.87 376	4.25 395	1.90 379	4.23 395	1.91 381	4.26 394	1.93 379	1.89 379	1.90 378	4.07 397	1.91 383	5.09 408	1.93 383

CroCo_RVC	2.87 384	4.16 372	1.89 362	4.26 398	1.87 377	4.23 397	1.92 380	4.17 382	1.94 373	4.16 392	1.92 379	4.20 396	1.92 379	1.96 371	1.86 376	1.87 376	4.25 395	1.90 379	4.23 395	1.91 381	4.26 394	1.93 379	1.89 379	1.90 378	4.07 397	1.91 383	5.09 408	1.93 383

StereoVision	3.44 387	10.12 411	1.68 348	5.44 410	2.26 385	5.87 410	1.97 382	5.17 391	1.31 345	5.80 408	1.56 365	5.62 409	1.84 374	1.97 373	1.91 382	1.84 374	4.98 404	1.32 354	5.60 407	1.71 373	5.35 409	1.73 374	1.97 381	1.96 380	5.40 408	1.65 372	5.08 406	1.76 376

AIO_test	2.22 373	2.36 346	2.10 368	2.47 373	2.15 381	2.54 373	2.06 383	2.27 353	2.09 375	2.29 355	2.13 382	2.30 365	2.09 381	2.25 378	2.15 385	1.95 378	2.52 373	2.08 381	2.32 367	2.21 387	2.20 365	2.26 384	2.05 382	2.06 381	2.40 372	2.16 387	2.52 373	2.05 385

MaDis-Stereo	3.69 390	10.19 412	2.01 367	6.09 411	2.01 379	5.94 411	1.82 374	6.14 396	1.85 367	6.59 411	1.82 374	6.01 410	1.81 372	1.83 365	1.83 373	2.02 379	5.87 408	1.79 373	5.93 410	2.06 383	4.63 400	1.67 368	1.84 374	2.08 382	5.90 409	1.66 373	6.34 411	1.87 379

HUF	2.22 373	2.33 343	2.24 372	2.35 369	2.07 380	2.45 372	2.11 384	2.42 361	2.13 376	2.19 348	2.15 383	2.10 361	2.09 381	2.27 380	2.04 383	2.08 380	2.44 370	2.12 383	2.38 369	2.18 385	2.29 368	2.22 382	2.12 383	2.12 383	2.52 374	2.10 385	2.22 364	2.15 386

AIO_rvc	2.25 376	2.35 345	2.10 368	2.47 373	2.17 382	2.54 373	2.15 385	2.32 358	2.21 377	2.29 355	2.28 385	2.33 370	2.09 381	2.26 379	2.14 384	2.08 380	2.49 372	2.09 382	2.53 373	2.14 384	2.34 369	2.23 383	2.14 384	2.18 384	2.19 369	2.15 386	2.35 370	2.22 387

Anonymous3	3.36 386	4.93 382	2.20 370	4.92 405	2.23 383	4.90 405	2.23 386	4.89 388	2.24 378	4.95 404	2.21 384	4.91 403	2.21 384	2.18 374	2.22 386	2.22 385	4.86 402	2.20 385	4.90 402	2.20 386	4.96 404	2.21 381	2.21 385	2.21 385	6.30 411	2.21 388	4.90 401	2.23 388

NCCL2	2.27 377	2.27 342	2.28 375	2.27 365	2.28 386	2.28 365	2.28 387	2.27 353	2.28 379	2.28 352	2.28 385	2.29 364	2.28 385	2.28 381	2.29 387	2.28 387	2.28 364	2.28 387	2.27 363	2.28 389	2.28 367	2.28 386	2.28 386	2.28 386	2.28 370	2.28 389	2.11 361	2.28 390

STTStereo	2.30 378	2.34 344	2.26 374	2.37 370	2.23 383	2.40 369	2.35 388	2.20 351	2.33 380	2.28 352	2.31 387	2.19 362	2.37 386	2.20 375	2.31 388	2.23 386	2.38 368	2.25 386	2.33 368	2.27 388	2.39 370	2.27 385	2.31 387	2.29 387	2.37 371	2.32 390	2.34 369	2.26 389

TRStereo	2.05 368	2.13 335	1.85 357	2.27 365	1.84 373	2.28 365	1.84 376	2.29 355	1.87 369	2.29 355	1.86 376	2.30 365	1.87 376	2.30 382	1.87 378	2.08 380	2.29 365	1.87 376	2.30 364	1.87 378	2.08 360	1.72 371	1.86 376	2.30 388	2.13 365	1.84 379	2.29 365	1.87 379

XX-Stereo	2.05 368	2.13 335	1.85 357	2.27 365	1.84 373	2.28 365	1.84 376	2.29 355	1.87 369	2.29 355	1.86 376	2.30 365	1.87 376	2.30 382	1.87 378	2.08 380	2.29 365	1.87 376	2.30 364	1.87 378	2.08 360	1.72 371	1.86 376	2.30 388	2.13 365	1.84 379	2.29 365	1.87 379

EAI-Stereo	2.05 368	2.13 335	1.85 357	2.27 365	1.84 373	2.28 365	1.84 376	2.29 355	1.87 369	2.29 355	1.86 376	2.30 365	1.87 376	2.30 382	1.87 378	2.08 380	2.29 365	1.87 376	2.30 364	1.87 378	2.08 360	1.72 371	1.86 376	2.30 388	2.13 365	1.84 379	2.29 365	1.87 379

NLSM1	2.82 383	3.85 369	2.57 379	3.19 381	2.46 387	3.28 384	2.38 389	3.29 373	2.42 381	3.20 377	2.64 388	3.14 379	2.62 387	2.46 385	2.44 389	2.51 388	3.31 380	2.53 388	3.17 378	2.47 390	3.27 378	2.33 387	2.65 388	2.61 391	3.22 381	2.55 391	3.31 382	2.39 391

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 380	2.85 358	1.90 364	2.90 379	2.77 389	2.88 379	2.85 391	2.51 363	2.85 383	2.88 373	1.99 381	2.50 373	2.76 389	2.20 375	1.57 363	2.64 389	2.89 378	2.63 389	5.69 409	1.03 332	2.01 358	2.71 388	2.74 391	2.73 392	2.87 380	1.64 371	1.00 307	1.49 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
U	5.23 411	8.71 402	2.75 380	8.64 417	2.76 388	8.65 417	2.79 390	8.67 410	2.79 382	8.70 416	2.79 390	8.70 416	2.79 390	2.79 387	2.80 392	2.80 392	8.84 416	2.82 390	8.82 416	2.89 391	8.84 415	2.83 389	2.83 392	2.82 393	8.87 418	2.83 392	8.84 417	2.83 392

MLG-Stereo_test2	3.86 392	4.96 383	3.13 382	4.65 403	3.27 396	5.17 409	3.07 393	5.01 390	3.01 384	4.93 403	3.03 391	4.56 401	3.32 397	3.26 392	3.33 397	3.30 398	5.17 407	3.19 394	4.86 401	2.96 395	5.04 406	3.25 391	2.67 389	3.15 394	4.98 405	3.05 394	4.59 399	3.30 396

NLCSM	3.61 388	5.05 384	3.36 390	4.13 395	3.31 397	3.91 390	3.26 397	3.98 379	3.24 388	4.08 390	3.06 392	3.95 391	3.25 396	3.25 391	3.10 394	3.17 396	4.20 394	3.08 391	4.16 393	3.24 397	4.26 394	3.46 396	3.14 393	3.19 395	4.02 395	3.24 396	4.21 396	3.17 395

MLG-Stereo_test1	3.87 393	4.67 379	3.29 387	5.26 409	3.25 395	5.04 407	3.11 394	4.43 384	3.27 389	5.02 406	3.21 394	4.71 402	3.10 393	3.22 389	3.06 393	2.98 394	5.03 406	3.18 393	4.95 404	2.94 392	4.70 402	3.32 392	3.30 394	3.27 396	5.17 406	3.08 395	5.02 404	2.85 393

MLG-Stereo_test3	3.87 393	4.64 378	3.29 387	5.17 408	3.23 394	4.83 404	3.02 392	4.95 389	3.22 387	4.31 395	3.33 397	5.08 406	3.20 395	3.23 390	2.77 391	3.20 397	4.99 405	3.24 395	4.93 403	2.94 392	4.82 403	3.33 394	3.33 395	3.29 397	5.19 407	3.02 393	5.08 406	2.93 394

Sa-1000	3.84 391	7.71 393	6.81 406	4.15 396	2.86 390	3.27 383	3.87 407	5.99 393	4.35 411	2.78 371	3.71 400	3.88 387	3.56 400	3.88 402	3.64 399	2.71 391	3.72 384	3.27 396	3.67 384	3.15 396	3.51 381	3.36 395	2.70 390	3.49 398	3.32 383	3.76 404	2.87 379	3.76 404

SA	3.93 395	7.22 389	4.74 393	4.15 396	3.88 407	3.70 389	4.02 410	6.67 401	3.95 399	3.64 381	3.74 401	3.63 383	3.00 391	3.51 394	3.68 405	3.68 402	3.73 385	3.71 402	3.64 380	3.48 398	3.58 382	2.97 390	3.69 400	3.61 399	3.55 387	3.42 397	3.64 385	3.79 405

test_4	4.11 396	8.05 398	6.64 402	4.52 401	3.68 402	3.00 380	3.40 398	6.21 399	3.29 390	4.07 389	3.84 405	4.04 393	3.76 406	3.56 397	3.67 404	3.76 405	4.04 392	3.79 404	4.10 390	3.53 399	3.98 390	3.74 402	3.55 396	3.61 399	3.94 394	3.75 403	3.73 387	3.73 403

TestStereo1	4.11 396	7.79 395	6.72 404	3.93 390	3.81 404	3.96 392	3.58 399	6.96 404	3.74 396	3.90 385	3.76 402	3.89 388	3.57 401	3.70 400	3.66 402	3.34 399	3.80 387	3.62 398	3.66 382	3.68 401	3.91 388	3.70 399	3.65 397	3.67 401	3.88 390	3.53 398	3.89 389	3.68 400

TESTraft	4.16 400	8.03 397	6.81 406	3.99 392	3.68 402	3.93 391	3.70 403	6.86 403	3.69 394	3.93 387	3.88 407	3.93 390	3.59 403	3.65 398	3.64 399	3.68 402	3.92 389	3.72 403	3.92 387	3.57 400	3.84 387	3.70 399	3.71 401	3.67 401	3.91 393	3.74 402	3.92 391	3.67 397

SA-5K	4.11 396	7.79 395	6.72 404	3.93 390	3.81 404	3.96 392	3.58 399	6.96 404	3.74 396	3.90 385	3.76 402	3.89 388	3.57 401	3.70 400	3.66 402	3.34 399	3.80 387	3.62 398	3.66 382	3.68 401	3.91 388	3.70 399	3.65 397	3.67 401	3.88 390	3.53 398	3.89 389	3.68 400

DPSNet	3.67 389	3.61 366	3.62 391	3.64 386	3.61 401	3.64 387	3.65 401	3.64 377	3.67 393	3.67 382	3.65 399	3.68 384	3.69 404	3.69 399	3.69 406	3.68 402	3.70 383	3.70 401	3.69 385	3.69 403	3.71 385	3.69 398	3.67 399	3.69 404	3.68 388	3.67 400	3.68 386	3.67 397

raft_robust	4.19 401	7.78 394	6.08 399	3.30 384	3.85 406	4.03 395	3.73 404	6.25 400	3.30 391	4.44 397	3.28 396	4.01 392	3.82 407	4.29 407	3.70 407	4.01 407	4.48 400	3.42 397	4.11 391	3.76 405	4.05 392	3.32 392	3.85 402	3.82 405	4.71 400	3.83 406	4.09 393	3.80 406

test-1	4.11 396	7.65 392	4.93 394	3.65 387	3.58 399	4.70 403	3.74 405	4.73 386	4.06 401	3.72 383	4.11 409	3.70 385	3.49 399	3.36 393	3.65 401	4.17 410	3.92 389	4.04 408	4.19 394	3.75 404	4.69 401	4.18 405	3.88 403	3.90 406	4.73 401	3.77 405	3.12 380	3.68 400

test_3	4.55 406	10.96 413	7.69 412	4.04 394	3.60 400	4.10 396	3.98 409	7.94 406	4.56 412	3.99 388	4.03 408	4.08 394	3.74 405	3.99 406	3.91 409	4.05 408	4.33 398	3.89 405	4.14 392	4.00 408	4.11 393	4.02 404	4.01 407	3.91 407	3.53 385	3.94 408	4.19 394	4.20 410

cross-raft	4.43 402	7.31 390	6.46 401	4.47 400	3.95 408	4.46 400	3.95 408	6.70 402	3.97 400	4.41 396	3.82 404	4.38 399	3.94 408	3.95 405	3.95 410	3.95 406	4.45 399	3.95 406	4.46 398	3.95 407	4.46 399	3.95 403	3.95 406	3.94 408	4.40 399	3.95 409	4.45 398	3.95 407

RAFT_CTSACE	4.43 402	8.26 400	6.10 400	4.62 402	4.01 409	4.54 402	3.65 401	6.09 395	3.93 398	4.64 400	4.14 410	4.26 398	4.13 409	3.91 403	3.88 408	4.06 409	4.30 397	4.03 407	4.27 397	3.92 406	4.26 394	3.67 397	3.91 404	4.16 409	4.82 402	4.08 410	4.20 395	3.67 397

SGM-Forest	5.07 410	6.74 387	4.17 392	6.46 412	4.68 411	6.21 413	4.38 411	6.00 394	4.14 405	5.84 409	4.44 411	6.28 411	4.16 410	3.92 404	4.56 412	4.60 412	6.15 409	4.27 409	6.12 411	4.31 410	5.99 410	4.27 406	3.92 405	4.27 410	6.13 410	4.10 411	6.18 410	4.49 411
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT+CT+SA	4.43 402	7.34 391	6.71 403	5.01 406	4.38 410	4.40 399	3.85 406	6.15 398	4.30 410	4.89 402	3.26 395	4.49 400	3.01 392	4.53 408	3.36 398	3.65 401	3.64 382	4.39 410	3.94 388	4.28 409	4.44 398	4.30 407	4.24 409	4.52 411	3.90 392	3.85 407	4.89 400	4.00 408

test_5	4.51 405	8.85 403	5.35 398	3.66 388	3.56 398	5.10 408	4.47 412	6.14 396	4.07 402	4.96 405	3.87 406	5.14 408	4.17 411	3.53 395	4.39 411	4.53 411	4.15 393	3.62 398	4.74 400	2.94 392	3.63 384	4.53 409	4.20 408	4.54 412	4.86 403	3.68 401	4.95 402	4.06 409

TestStereo	4.92 408	4.80 381	4.98 395	4.82 404	4.97 412	4.91 406	4.78 413	4.80 387	4.88 413	4.78 401	4.80 412	4.99 405	4.81 412	4.83 409	4.87 413	4.97 413	4.93 403	5.01 412	5.03 405	4.90 412	5.02 405	5.02 410	5.06 410	5.04 413	4.93 404	4.89 412	5.01 403	5.09 412

SGM+DAISY	6.35 412	8.16 399	5.14 397	8.12 416	5.08 414	8.12 416	5.16 414	8.01 407	5.18 415	7.92 414	5.14 413	7.89 415	5.14 413	4.95 410	5.33 414	5.32 414	8.14 415	5.16 413	8.16 415	5.16 413	8.21 414	5.19 411	5.12 411	5.12 414	8.18 416	5.24 413	8.12 416	5.11 413

DispFullNet	4.96 409	5.67 385	3.30 389	5.01 406	3.21 393	4.50 401	3.11 394	4.43 384	3.44 392	4.60 399	3.46 398	5.13 407	3.44 398	3.53 395	3.20 396	2.87 393	4.80 401	3.15 392	4.70 399	4.83 411	9.02 416	5.98 413	5.95 414	6.21 415	8.84 417	5.85 414	9.76 418	5.91 414

FC-DCNN v2	4.74 407	3.16 361	3.16 385	3.16 380	3.16 391	3.16 381	3.16 396	3.16 371	3.16 386	3.16 376	3.16 393	3.16 380	3.16 394	3.16 388	3.16 395	3.16 395	6.72 412	6.72 414	6.72 412	6.72 417	6.72 411	6.72 416	6.72 415	6.72 416	6.72 412	6.72 415	6.72 413	6.72 416

RAFT	6.60 413	9.99 408	8.33 413	7.21 415	6.55 415	5.95 412	5.87 415	8.70 411	5.02 414	5.10 407	6.69 415	7.06 414	6.94 416	6.17 413	7.09 417	6.84 415	6.47 410	4.72 411	5.60 407	5.60 414	5.11 407	5.97 412	6.93 416	6.89 417	7.16 413	7.08 418	6.58 412	6.66 415

test-v	7.17 414	11.53 414	7.63 410	7.17 413	6.87 416	7.48 414	6.90 416	8.14 408	6.88 416	6.93 412	7.42 416	7.05 412	6.14 414	6.05 411	6.86 415	6.99 416	7.60 413	6.75 415	6.90 413	6.66 415	7.83 412	6.36 414	5.89 412	7.34 418	7.19 414	6.75 416	7.52 414	6.77 417

test-2	7.17 414	11.53 414	7.63 410	7.17 413	6.87 416	7.48 414	6.90 416	8.14 408	6.88 416	6.93 412	7.42 416	7.05 412	6.14 414	6.05 411	6.86 415	6.99 416	7.60 413	6.75 415	6.90 413	6.66 415	7.83 412	6.36 414	5.89 412	7.34 418	7.19 414	6.75 416	7.52 414	6.77 417

MANE	18.41 416	23.00 423	16.00 418	22.00 425	15.00 418	22.00 425	15.00 418	22.00 425	15.00 418	21.00 425	15.00 418	22.00 424	15.00 417	15.00 418	17.00 418	15.00 418	23.00 424	15.00 417	22.00 424	15.00 418	23.00 424	15.00 417	18.00 417	15.00 420	24.00 426	17.00 419	24.00 426	16.00 419

rafts_anoy	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

raft+_RVC	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

raftrobust	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

CasAABBNet	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

RALCasStereoNet	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

RALAANet	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

MSMDNet	20.00 417	20.00 416	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 419	20.00 419	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 419	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420

fast-reg	37.00 424	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427

Reg-Stereo(zero)	37.00 424	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427

FLISNet	37.00 424	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427

CoSv	37.00 424	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 426	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427

MDST_ROB	61.15 428	72.66 431	46.52 430	70.00 430	44.89 430	64.24 430	43.75 430	73.65 430	48.92 431	72.70 431	42.40 430	60.70 429	50.23 429	50.07 431	67.69 431	68.60 431	83.13 430	47.77 429	82.48 430	46.00 430	95.93 430	53.44 430	50.66 429	45.00 432	84.99 432	53.64 432	79.01 431	52.07 432

CBMV	101.59 429	71.60 430	48.40 431	72.70 431	49.00 431	79.60 431	48.40 431	80.90 431	46.90 430	68.90 430	49.00 431	78.00 430	572.10 439	49.50 430	51.30 430	48.40 430	72.20 429	639.60 439	79.40 429	48.90 431	79.50 429	51.40 429	52.30 430	48.30 433	80.20 431	49.10 431	79.60 432	47.60 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DF_test	168.38 431	396.55 437	180.19 433	193.64 433	133.63 432	193.53 433	141.18 432	219.97 433	133.80 432	188.12 433	133.62 432	187.99 435	133.61 430	133.68 432	133.47 435	133.49 435	193.64 433	133.70 431	193.74 433	133.73 433	193.58 434	133.90 433	133.51 431	133.58 434	193.57 434	133.62 433	193.54 434	139.69 433

MeshStereo	151.99 430	131.36 432	140.69 432	151.38 432	151.40 433	150.79 432	151.72 433	149.36 432	159.46 433	146.42 432	150.73 433	149.06 434	176.22 431	143.94 433	133.10 434	133.45 434	153.30 432	154.22 432	154.67 432	153.95 434	156.90 433	156.53 434	160.21 432	162.72 435	154.57 433	160.59 434	153.47 433	163.50 434
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	252.48 433	202.00 433	361.00 437	502.00 437	324.00 437	321.00 434	482.00 440	423.00 437	227.00 437	201.00 434	273.00 437	101.00 431	207.00 432	198.00 434	183.00 436	181.00 436	221.00 434	232.00 436	477.00 435	220.00 436	111.00 431	100.00 431	219.00 434	214.00 436	204.00 435	211.00 436	200.00 435	222.00 437

NOSS_ROB	248.11 432	409.00 438	288.00 435	412.00 435	280.00 435	411.00 438	288.00 435	356.00 434	275.00 438	379.00 438	303.00 438	415.00 437	278.00 436	260.00 438	104.00 432	103.00 432	126.00 431	108.00 430	118.00 431	98.00 432	126.00 432	104.00 432	268.00 435	216.00 437	279.00 438	201.00 435	288.00 438	206.00 435

DLCB_ROB	280.78 436	376.74 436	215.59 434	376.74 434	215.59 434	376.74 437	215.59 434	366.42 435	218.39 435	366.42 437	218.39 435	366.42 436	218.39 434	209.96 435	219.76 438	219.38 437	376.72 437	216.43 433	376.72 434	216.43 435	376.72 437	216.43 435	216.14 433	216.14 438	376.69 439	217.67 437	376.69 439	217.67 436

MGS-Stereo	264.93 434	208.00 434	362.00 438	512.00 438	350.00 438	326.00 435	443.00 439	410.00 436	210.00 434	232.00 436	215.00 434	125.00 432	217.00 433	216.00 436	127.00 433	122.00 433	223.00 435	230.00 434	487.00 437	255.00 437	250.00 435	223.00 436	272.00 436	228.00 439	241.00 436	220.00 438	214.00 436	235.00 438

EGLCR-Stereo	276.81 435	209.00 435	366.00 439	514.00 439	354.00 439	336.00 436	422.00 437	440.00 438	220.00 436	231.00 435	245.00 436	135.00 433	237.00 435	218.00 437	197.00 437	222.00 438	223.00 435	230.00 434	487.00 437	255.00 437	250.00 435	273.00 437	272.00 436	228.00 439	241.00 436	220.00 438	214.00 436	235.00 438

LE_ROB	387.11 437	453.07 439	321.39 436	500.23 436	323.05 436	493.99 439	324.56 436	477.63 439	322.28 439	465.51 439	322.97 439	486.37 438	334.17 437	305.26 439	320.63 439	327.66 439	476.08 438	315.70 437	483.76 436	335.15 439	469.64 438	309.74 438	315.90 438	318.85 441	498.41 440	328.85 440	491.00 440	330.08 440

SGM-ForestM	522.49 438	676.08 440	448.56 440	638.17 440	433.15 440	639.59 440	427.03 438	617.52 440	439.90 440	604.63 440	429.02 440	611.68 439	432.74 438	420.18 440	451.96 440	465.85 440	601.06 439	403.73 438	659.15 439	405.50 440	669.64 439	437.21 439	455.85 439	425.66 442	689.82 441	481.65 441	662.43 441	479.61 441

CBMV_ROB	1133.35 439	1280.38 441	976.92 441	1317.57 441	1021.62 441	1282.66 441	1022.22 441	1213.88 441	982.57 441	1194.12 441	975.90 441	1357.87 440	1090.02 440	943.32 441	1021.85 441	1006.47 441	1309.01 440	986.29 440	1499.40 440	986.35 441	1359.35 440	975.96 440	975.21 440	969.30 443	1337.82 442	1042.34 442	1398.25 442	1073.86 442

111111	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

SGD-Stereo	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

IGEV-Stereo++	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

IGEV-Stereo+	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

anonymousdsp2	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

anonymousdsp	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

AMNet	10000000.00 440	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 442	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443

Low-res two-view benchmark