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

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

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

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

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

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	1.03 278	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

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
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 51	0.07 48	0.06 50	0.07 47	0.07 51	0.08 50	0.06 50

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

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	1.47 313	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	1.47 313	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

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	1.32 302	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

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	1.46 312	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

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	1.32 302	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

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 57	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 56	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 57	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 56	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.08 56

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 51	0.07 48	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.09 55	0.07 53

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

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 58	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.08 54	0.09 55	0.08 56	0.09 54	0.09 58	0.10 56	0.08 56	0.10 56	0.09 58

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	1.08 328	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

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

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	1.53 359	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 45	0.05 41

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	1.63 364	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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 51	0.06 46	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 43	0.12 74	0.09 58	0.12 74	0.09 58	0.12 60	0.09 58	0.12 62	0.09 59	0.11 69	0.09 58	0.09 53	0.09 59	0.09 58	0.12 74	0.16 141	0.21 141	0.09 59	0.12 74	0.09 59	0.09 54	0.09 58	0.12 74	0.28 185	0.12 75	0.09 58

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	1.79 371	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	1.74 368	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

F4.4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.10 59	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.10 64

F5.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F8.5	0.12 68	0.17 94	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

F7	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.15 112	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_6	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 77	0.10 62	0.13 76	0.11 82	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

ProNet	0.12 68	0.18 103	0.11 65	0.14 95	0.10 62	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.11 81	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.11 80	0.10 64	0.15 106	0.10 61	0.14 95	0.10 64

IPLG	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

MIPNet	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

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	2.33 359	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

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	2.28 351	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

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 103	0.14 89	0.16 122	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.17 87	0.12 110	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.14 106	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.15 112	0.11 83

WiStereo	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.10 62	0.17 133	0.12 115	0.10 60	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 126

tt3	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.13 76	0.12 118	0.18 101	0.10 61	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.12 112	0.10 64	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.12 114

tt4	0.13 83	0.19 116	0.18 129	0.14 95	0.12 119	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.12 120	0.16 120	0.10 62	0.11 82	0.14 95	0.10 60	0.13 75	0.12 120	0.13 77	0.12 119	0.10 59	0.11 84	0.15 106	0.12 117	0.15 112	0.11 83

tt5	0.13 83	0.17 94	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.14 97	0.12 120	0.15 112	0.10 62	0.12 114	0.13 76	0.12 121	0.15 112	0.12 120	0.15 108	0.10 63	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.12 117	0.14 95	0.12 114

tt6	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.12 110	0.14 78	0.12 116	0.13 76	0.10 62	0.17 133	0.12 115	0.10 60	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.13 76	0.10 61	0.14 95	0.13 126

tt7	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.13 77	0.12 119	0.15 104	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.12 116	0.15 112	0.10 62	0.16 120	0.12 115	0.12 114	0.15 110	0.12 121	0.14 94	0.12 120	0.15 108	0.12 119	0.12 112	0.11 84	0.13 76	0.12 117	0.14 95	0.12 114

tt8	0.13 83	0.20 123	0.15 97	0.15 110	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.19 114	0.10 61	0.14 78	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.15 112	0.12 115	0.12 114	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.10 61	0.13 77	0.11 83

tt9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.10 62	0.14 93	0.12 118	0.17 87	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.12 120	0.15 112	0.11 81	0.10 60	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.10 59	0.12 115	0.14 94	0.12 117	0.14 95	0.11 83

TYNG	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.12 74	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 87	0.11 78	0.12 62	0.11 80	0.14 97	0.10 62	0.17 133	0.11 81	0.12 114	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.10 64

GFORCE	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.17 133	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.16 120	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

FORCE_8	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 82	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 80	0.13 76	0.11 84	0.18 146	0.11 81	0.11 82	0.13 76	0.11 85	0.13 75	0.11 80	0.13 77	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.13 76	0.11 85	0.13 77	0.11 83

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 83	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.14 129	0.14 64	0.13 120	0.14 78	0.13 127	0.14 97	0.14 133	0.13 95	0.14 132	0.13 124	0.13 76	0.13 127	0.13 75	0.13 129	0.12 74	0.13 127	0.12 112	0.13 130	0.12 74	0.14 130	0.13 77	0.14 133
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.10 62	0.15 104	0.10 62	0.30 154	0.10 61	0.14 78	0.17 141	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.15 106	0.10 61	0.14 95	0.10 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.15 80	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.12 117	0.15 112	0.12 114

IPLGR_C	0.13 83	0.16 89	0.14 89	0.15 110	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.15 112	0.11 83

IPLGR	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.14 64	0.13 120	0.15 95	0.11 80	0.14 97	0.12 120	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.12 115	0.15 106	0.11 85	0.14 95	0.11 83

ACRE	0.13 83	0.16 89	0.12 73	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 82	0.15 80	0.11 78	0.14 78	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.12 86	0.11 81	0.11 82	0.14 95	0.11 85	0.14 94	0.11 80	0.14 94	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.14 94	0.11 85	0.14 95	0.11 83

ICVP	0.13 83	0.16 89	0.11 65	0.16 122	0.11 79	0.16 120	0.11 82	0.16 83	0.11 78	0.16 110	0.11 80	0.16 123	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.16 123	0.11 85	0.16 124	0.11 80	0.16 124	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.16 124	0.11 85	0.16 123	0.11 83
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 58	0.04 31	0.04 32	2.46 362	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

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 89	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.14 129	0.14 64	0.14 126	0.14 78	0.14 130	0.14 97	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 94	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 95	0.14 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 105	0.17 94	0.11 65	0.17 128	0.11 79	0.17 122	0.12 118	0.17 87	0.11 78	0.17 114	0.11 80	0.17 127	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.12 114	0.17 129	0.12 121	0.17 127	0.12 120	0.17 128	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.17 127	0.12 117	0.17 127	0.12 114

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 103	0.11 65	0.19 135	0.11 79	0.18 126	0.13 125	0.16 83	0.11 78	0.17 114	0.11 80	0.14 97	0.11 84	0.09 53	0.11 81	0.12 114	0.17 129	0.10 60	0.18 131	0.11 80	0.18 130	0.11 81	0.10 59	0.11 84	0.19 134	0.11 85	0.19 132	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	0.20 138	0.11 79	0.20 139	0.12 118	0.18 101	0.12 110	0.18 117	0.12 116	0.19 136	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.18 133	0.11 85	0.19 135	0.11 80	0.19 134	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.20 138	0.11 85	0.20 137	0.12 114
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 105	0.23 132	0.10 46	0.19 135	0.11 79	0.20 139	0.11 82	0.16 83	0.10 61	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.09 53	0.11 81	0.11 82	0.16 123	0.10 60	0.17 127	0.11 80	0.18 130	0.11 81	0.09 54	0.10 64	0.18 130	0.11 85	0.19 132	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 110	0.18 103	0.13 83	0.18 132	0.13 127	0.19 134	0.13 125	0.18 101	0.13 120	0.18 117	0.13 127	0.18 132	0.13 129	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.18 133	0.13 127	0.18 131	0.13 129	0.18 130	0.13 127	0.13 126	0.10 64	0.19 134	0.14 130	0.19 132	0.13 126

CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 89	0.14 95	0.14 132	0.14 93	0.16 143	0.14 64	0.21 155	0.14 78	0.23 168	0.14 97	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.14 95	0.14 134	0.14 94	0.14 133	0.14 94	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 95	0.16 139

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	2.19 347	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 51	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	2.19 347	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 51	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 47	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 103	0.12 73	0.18 132	0.12 119	0.18 126	0.12 118	0.18 101	0.13 120	0.18 117	0.12 116	0.18 132	0.12 120	0.13 95	0.12 115	0.13 124	0.18 133	0.13 127	0.18 131	0.12 120	0.19 134	0.12 119	0.13 126	0.12 115	0.18 130	0.12 117	0.18 129	0.12 114

LALA_ROB	0.15 110	0.21 125	0.12 73	0.21 142	0.12 119	0.20 139	0.14 129	0.20 115	0.12 110	0.22 129	0.12 116	0.16 123	0.12 120	0.10 56	0.12 115	0.12 114	0.21 142	0.11 85	0.22 143	0.12 120	0.20 138	0.12 119	0.11 80	0.12 115	0.21 142	0.14 130	0.21 140	0.13 126

GOStereo-base	0.17 116	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.11 79	0.18 126	0.10 62	0.14 64	1.50 352	0.14 78	0.10 63	0.17 127	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.14 95	0.10 60	0.15 112	0.10 62	0.15 108	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.14 94	0.10 61	0.14 95	0.10 64

test_for_model	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

testlalala	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 290	0.20 136	0.15 110	0.11 79	0.15 104	0.11 82	0.21 118	0.11 78	0.15 95	0.11 80	0.15 112	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

G3	0.18 122	0.15 82	0.10 46	0.15 110	0.11 79	0.18 126	0.10 62	0.30 154	1.53 354	0.14 78	0.10 63	0.17 127	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.15 112	0.10 62	0.15 108	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.15 106	0.10 61	0.14 95	0.10 64

G2	0.18 122	0.14 72	0.10 46	0.15 110	0.12 119	0.19 134	0.10 62	0.30 154	1.49 351	0.14 78	0.10 63	0.18 132	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 60	0.15 110	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 94	0.10 63	0.10 59	0.10 64	0.14 94	0.10 61	0.14 95	0.10 64

DepthFocus	0.18 122	0.22 127	0.15 97	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.21 118	0.15 129	0.21 126	0.15 135	0.21 141	0.15 138	0.15 112	0.15 138	0.15 138	0.21 142	0.15 139	0.22 143	0.15 140	0.22 144	0.15 138	0.15 133	0.15 138	0.22 145	0.15 138	0.22 143	0.15 136

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 127	0.18 129	0.21 142	0.18 157	0.20 139	0.17 146	0.20 115	0.16 131	0.25 142	0.16 139	0.21 141	0.17 145	0.16 120	0.18 153	0.15 138	0.20 139	0.16 141	0.20 138	0.18 156	0.21 140	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.20 138	0.17 145	0.20 137	0.16 139

dd	0.18 122	0.22 127	0.16 99	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.21 118	0.15 129	0.21 126	0.15 135	0.21 141	0.15 138	0.15 112	0.15 138	0.15 138	0.22 146	0.14 134	0.22 143	0.14 133	0.22 144	0.15 138	0.16 137	0.15 138	0.23 151	0.15 138	0.22 143	0.16 139

dad	0.18 122	0.23 132	0.16 99	0.22 145	0.15 138	0.22 146	0.15 137	0.22 126	0.16 131	0.21 126	0.15 135	0.22 145	0.15 138	0.15 112	0.16 141	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 151	0.15 140	0.22 144	0.15 138	0.15 133	0.15 138	0.22 145	0.15 138	0.22 143	0.16 139

G4	0.19 128	0.15 82	0.11 65	0.15 110	0.11 79	0.18 126	0.11 82	0.33 159	1.50 352	0.15 95	0.11 80	0.19 136	0.11 84	0.12 86	0.12 115	0.11 82	0.15 110	0.11 85	0.15 112	0.11 80	0.15 108	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.15 106	0.11 85	0.15 112	0.11 83

depth_test_26	0.19 128	0.36 169	0.26 160	0.21 142	0.14 132	0.21 144	0.14 129	0.36 174	0.14 126	0.20 123	0.14 130	0.24 158	0.14 133	0.14 106	0.14 132	0.14 131	0.21 142	0.14 134	0.21 141	0.14 133	0.21 140	0.14 132	0.26 174	0.14 133	0.21 142	0.14 130	0.21 140	0.14 133

MSKI-zero shot	0.19 128	0.21 125	0.16 99	0.22 145	0.16 143	0.23 155	0.17 146	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.16 141	0.19 151	0.16 141	0.17 142	0.23 151	0.16 141	0.22 143	0.16 142	0.22 144	0.17 147	0.16 137	0.17 142	0.22 145	0.19 159	0.22 143	0.16 139

MIM_Stereo	0.19 128	0.23 132	0.18 129	0.22 145	0.16 143	0.22 146	0.16 143	0.21 118	0.16 131	0.22 129	0.17 141	0.21 141	0.17 145	0.20 152	0.18 153	0.17 142	0.22 146	0.18 158	0.22 143	0.16 142	0.21 140	0.16 142	0.17 139	0.17 142	0.21 142	0.16 143	0.22 143	0.20 160

UNet	0.19 128	0.13 68	0.09 43	0.13 77	0.09 58	0.13 76	0.09 58	0.13 62	0.09 58	0.90 258	0.09 59	0.13 76	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 299	0.13 76	0.09 59	0.13 75	0.10 62	0.91 291	0.09 59	0.10 59	0.09 58	0.13 76	0.10 61	0.13 77	0.09 58

iResNet	0.19 128	0.23 132	0.17 110	0.22 145	0.17 147	0.22 146	0.19 160	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.22 146	0.17 145	0.22 143	0.17 146	0.23 151	0.17 147	0.18 153	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 152	0.17 146

LACA2	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.26 145	0.17 137	0.24 136	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.21 156	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

LACA1	0.20 134	0.27 151	0.22 143	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.27 148	0.17 137	0.24 136	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.21 156	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

ACV-stereo	0.20 134	0.23 132	0.17 110	0.23 153	0.17 147	0.23 155	0.17 146	0.23 135	0.17 137	0.23 135	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.24 156	0.17 145	0.23 151	0.17 146	0.24 154	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.23 151	0.17 145	0.23 152	0.17 146

DAS	0.20 134	0.20 123	0.20 136	0.20 138	0.20 163	0.20 139	0.20 162	0.20 115	0.20 153	0.20 123	0.20 160	0.20 140	0.20 160	0.20 152	0.20 162	0.20 155	0.20 139	0.20 164	0.20 138	0.20 163	0.20 138	0.20 162	0.20 158	0.20 160	0.20 138	0.20 160	0.20 137	0.20 160

iResNetv2_ROB	0.20 134	0.22 127	0.19 134	0.23 153	0.19 161	0.22 146	0.17 146	0.22 126	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.18 146	0.18 153	0.19 154	0.22 146	0.17 145	0.23 151	0.17 146	0.25 158	0.18 158	0.17 139	0.18 156	0.23 151	0.17 145	0.25 163	0.17 146

LACA3	0.21 139	0.27 151	0.23 149	0.25 163	0.17 147	0.25 167	0.17 146	0.28 149	0.17 137	0.25 142	0.17 141	0.25 163	0.17 145	0.22 159	0.17 145	0.17 142	0.25 164	0.17 145	0.25 164	0.17 146	0.25 158	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.25 165	0.17 145	0.25 163	0.17 146

ITSA-stereo	0.21 139	0.16 89	0.12 73	0.16 122	0.13 127	0.18 126	0.14 129	0.16 83	1.89 371	0.16 110	0.12 116	0.17 127	0.12 120	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.17 129	0.13 127	0.17 127	0.12 120	0.16 124	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.17 127	0.12 117	0.16 123	0.12 114

Pointernet	0.22 141	0.41 180	0.38 192	0.22 145	0.17 147	0.22 146	0.17 146	0.41 193	0.17 137	0.22 129	0.17 141	0.22 145	0.17 145	0.18 146	0.18 153	0.18 151	0.23 151	0.18 158	0.23 151	0.18 156	0.23 151	0.18 158	0.17 139	0.17 142	0.22 145	0.18 157	0.22 143	0.17 146

JetRed	0.22 141	0.11 63	0.12 73	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 82	0.11 57	0.11 78	2.93 373	0.11 80	0.11 69	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.12 114	0.11 69	0.11 85	0.11 69	0.11 80	0.11 69	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.11 69	0.11 85	0.11 70	0.11 83

JetBlue	0.23 143	0.12 66	0.13 83	0.12 74	0.12 119	0.12 74	0.11 82	0.14 64	0.12 110	3.07 374	0.12 116	0.12 75	0.11 84	0.11 75	0.13 125	0.13 124	0.12 74	0.12 121	0.13 75	0.11 80	0.12 74	0.13 127	0.12 112	0.14 133	0.13 76	0.12 117	0.12 75	0.11 83

SFCPSM	0.23 143	0.18 103	0.13 83	0.18 132	0.12 119	0.18 126	0.80 312	0.17 87	0.12 110	0.88 257	0.12 116	0.17 127	0.12 120	0.13 95	0.12 115	0.12 114	0.18 133	0.12 121	0.18 131	0.12 120	1.18 322	0.13 127	0.12 112	0.12 115	0.18 130	0.13 127	0.18 129	0.12 114

S2M2_XL	0.24 145	1.32 304	0.86 287	0.17 128	0.11 79	0.17 122	0.11 82	1.05 294	0.12 110	0.16 110	0.11 80	0.16 123	0.11 84	0.11 75	0.11 81	0.11 82	0.17 129	0.11 85	0.17 127	0.11 80	0.17 128	0.11 81	0.11 80	0.11 84	0.17 127	0.11 85	0.17 127	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 146	1.16 280	1.02 301	0.16 122	0.13 127	0.16 120	0.13 125	1.16 301	0.13 120	0.15 95	0.13 127	0.15 112	0.13 129	0.13 95	0.13 125	0.13 124	0.16 123	0.13 127	0.16 124	0.13 129	0.16 124	0.13 127	0.13 126	0.13 130	0.16 124	0.13 127	0.16 123	0.13 126

LoS_RVC	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.25 174	0.25 167	0.25 174	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.25 164	0.25 175	0.26 168	0.25 176	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.25 165	0.25 174	0.25 163	0.25 173

tt_ll	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.25 174	0.25 167	0.25 174	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.25 164	0.25 175	0.26 168	0.25 176	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.25 165	0.25 174	0.25 163	0.25 173

CAS	0.25 146	0.25 144	0.25 155	0.25 163	0.26 176	0.26 174	0.26 176	0.25 140	0.25 168	0.25 142	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.25 169	0.25 176	0.25 169	0.26 171	0.25 175	0.26 168	0.26 180	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.26 179	0.25 165	0.26 178	0.25 163	0.25 173

LoS	0.25 146	0.25 144	0.27 163	0.27 172	0.26 176	0.25 167	0.26 176	0.26 145	0.25 168	0.26 149	0.25 176	0.25 163	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.25 169	0.25 164	0.25 175	0.25 164	0.25 176	0.27 167	0.25 172	0.26 174	0.26 179	0.26 170	0.25 174	0.25 163	0.25 173
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 151	0.31 160	0.25 155	0.31 179	0.22 165	0.30 178	0.20 162	0.34 166	0.22 160	0.32 154	0.23 168	0.30 178	0.21 164	0.24 168	0.22 167	0.21 158	0.30 177	0.22 166	0.29 175	0.21 165	0.31 173	0.21 164	0.21 159	0.22 167	0.33 179	0.23 169	0.32 177	0.25 173

castereo++	0.26 151	1.28 301	1.07 311	0.15 110	0.13 127	0.15 104	0.14 129	1.22 308	0.13 120	0.16 110	0.17 141	0.16 123	0.14 133	0.14 106	0.15 138	0.14 131	0.15 110	0.14 134	0.16 124	0.14 133	0.16 124	0.14 132	0.14 130	0.14 133	0.16 124	0.14 130	0.16 123	0.15 136

small-0shot	0.27 153	0.27 151	0.26 160	0.26 169	0.27 181	0.27 175	0.27 180	0.26 145	0.26 175	0.27 150	0.27 184	0.26 172	0.26 180	0.26 172	0.26 181	0.27 181	0.27 173	0.26 179	0.27 172	0.27 184	0.26 166	0.27 179	0.26 174	0.26 179	0.27 172	0.27 181	0.27 172	0.26 179

model_zeroshot	0.27 153	0.30 158	0.19 134	0.36 193	0.23 171	0.25 167	0.27 180	0.33 159	0.21 155	0.35 160	0.22 165	0.25 163	0.27 183	0.26 172	0.23 170	0.26 172	0.35 185	0.22 166	0.36 188	0.23 172	0.25 158	0.27 179	0.27 178	0.23 171	0.36 188	0.22 166	0.25 163	0.27 183

DCVSM-stereo	0.27 153	0.38 173	0.22 143	0.38 199	0.22 165	0.38 202	0.22 167	0.29 152	0.22 160	0.29 152	0.22 165	0.29 176	0.22 167	0.22 159	0.21 163	0.21 158	0.38 197	0.22 166	0.38 197	0.22 167	0.38 190	0.22 165	0.21 159	0.25 175	0.38 195	0.21 163	0.38 193	0.21 163

DLNR_Zeroshot_test	0.27 153	0.30 158	0.23 149	0.30 177	0.22 165	0.31 180	0.24 172	0.29 152	0.23 164	0.38 172	0.23 168	0.29 176	0.23 171	0.22 159	0.23 170	0.23 164	0.30 177	0.34 217	0.29 175	0.23 172	0.29 171	0.29 203	0.22 163	0.23 171	0.30 176	0.23 169	0.30 175	0.23 170

HGLStereo	0.27 153	0.25 144	0.21 142	0.35 188	0.21 164	0.35 187	0.21 165	0.34 166	0.21 155	0.39 177	0.21 162	0.34 183	0.21 164	0.22 159	0.21 163	0.21 158	0.35 185	0.22 166	0.35 184	0.22 167	0.35 180	0.22 165	0.21 159	0.21 164	0.35 185	0.21 163	0.35 184	0.21 163

Cross2Single-S	0.28 158	0.37 171	0.26 160	0.35 188	0.23 171	0.35 187	0.23 169	0.37 176	0.23 164	0.35 160	0.23 168	0.35 186	0.23 171	0.25 169	0.23 170	0.23 164	0.35 185	0.23 172	0.35 184	0.23 172	0.35 180	0.23 170	0.23 167	0.23 171	0.35 185	0.23 169	0.35 184	0.23 170

iResNet_ROB	0.28 158	0.32 163	0.24 154	0.33 182	0.26 176	0.32 182	0.24 172	0.33 159	0.25 168	0.33 155	0.24 174	0.35 186	0.24 173	0.23 164	0.24 175	0.25 169	0.32 180	0.24 174	0.36 188	0.24 175	0.32 174	0.28 187	0.24 169	0.24 174	0.32 178	0.24 173	0.33 178	0.24 172

IGEV-FE	0.29 160	2.85 357	0.36 188	0.20 138	0.17 147	0.19 134	0.17 146	0.37 176	0.17 137	0.19 120	0.17 141	0.19 136	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.17 142	0.19 138	0.17 145	0.19 135	0.17 146	0.19 134	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.19 134	0.17 145	0.19 132	0.17 146

IMH-64-1	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 153	0.22 165	0.22 146	0.23 169	0.22 126	0.22 160	2.02 339	0.23 168	0.23 151	0.22 167	0.23 164	0.23 170	0.23 164	0.23 151	0.22 166	0.23 151	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.22 145	0.22 166	0.22 143	0.22 166

IMH-64	0.29 160	0.23 132	0.23 149	0.23 153	0.22 165	0.22 146	0.23 169	0.22 126	0.22 160	2.02 339	0.23 168	0.23 151	0.22 167	0.23 164	0.23 170	0.23 164	0.23 151	0.22 166	0.23 151	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.22 145	0.22 166	0.22 143	0.22 166

UPFNet	0.29 160	0.24 140	0.16 99	0.24 158	0.16 143	0.24 159	0.16 143	0.23 135	0.16 131	1.19 291	0.16 139	0.23 151	0.16 141	0.17 133	0.16 141	0.89 311	0.24 156	0.16 141	0.24 157	0.18 156	1.20 325	0.16 142	0.17 139	0.16 141	0.24 157	0.16 143	0.24 154	0.16 139

WAO-6	0.30 164	0.22 127	0.23 149	0.22 145	0.23 171	0.23 155	0.22 167	0.22 126	0.23 164	2.21 350	0.22 165	0.22 145	0.22 167	0.22 159	0.22 167	0.23 164	0.22 146	0.23 172	0.22 143	0.22 167	0.22 144	0.22 165	0.22 163	0.22 167	0.23 151	0.23 169	0.22 143	0.22 166

anonymity	0.30 164	0.34 165	0.27 163	0.33 182	0.27 181	0.33 183	0.28 188	0.33 159	0.28 184	0.33 155	0.28 189	0.33 181	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.34 182	0.28 185	0.34 182	0.28 187	0.34 176	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.34 182	0.28 185	0.34 182	0.28 187

iRaft-Stereo_20w	0.30 164	0.46 199	0.27 163	0.34 184	0.26 176	0.35 187	0.28 188	0.34 166	0.26 175	0.34 158	0.26 180	0.34 183	0.26 180	0.26 172	0.26 181	0.26 172	0.34 182	0.26 179	0.34 182	0.26 180	0.34 176	0.26 178	0.26 174	0.26 179	0.34 182	0.26 178	0.34 182	0.26 179

MMNet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.23 135	0.18 148	1.21 294	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.89 311	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	1.22 327	0.16 142	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

delet	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.24 158	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.23 135	0.16 131	1.21 294	0.17 141	0.24 158	0.17 145	0.17 133	0.17 145	0.91 315	0.24 156	0.17 145	0.24 157	0.17 146	1.23 329	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

psm_up	0.30 164	0.24 140	0.17 110	0.25 163	0.17 147	0.24 159	0.17 146	0.24 139	0.17 137	1.20 293	0.17 141	0.23 151	0.17 145	0.17 133	0.18 153	0.90 314	0.24 156	0.17 145	0.25 164	0.17 146	1.24 332	0.17 147	0.17 139	0.17 142	0.24 157	0.17 145	0.24 154	0.17 146

MLCV	0.30 164	0.33 164	0.28 166	0.34 184	0.28 186	0.33 183	0.28 188	0.33 159	0.29 192	0.33 155	0.27 184	0.33 181	0.28 186	0.26 172	0.29 201	0.28 184	0.33 181	0.28 185	0.33 179	0.28 187	0.33 175	0.27 179	0.28 184	0.28 189	0.33 179	0.28 185	0.33 178	0.28 187

DN-CSS_ROB	0.30 164	0.34 165	0.29 171	0.34 184	0.27 181	0.34 185	0.28 188	0.33 159	0.27 178	0.34 158	0.27 184	0.34 183	0.28 186	0.29 191	0.27 185	0.26 172	0.35 185	0.29 198	0.33 179	0.28 187	0.34 176	0.28 187	0.28 184	0.27 184	0.34 182	0.28 185	0.33 178	0.28 187

SCION-MonSter(vits)	0.31 172	0.76 250	0.22 143	0.19 135	0.15 138	0.19 134	0.15 137	0.41 193	0.27 178	0.38 172	0.27 184	0.38 200	0.27 183	0.27 180	0.27 185	0.27 181	0.40 214	0.27 183	0.39 209	0.27 184	0.39 201	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.39 206	0.27 181	0.39 205	0.27 183

UNDER WATER-64	0.31 172	0.25 144	0.25 155	0.26 169	0.26 176	0.25 167	0.26 176	0.25 140	0.26 175	1.69 323	0.26 180	0.25 163	0.25 174	0.25 169	0.26 181	0.26 172	0.25 164	0.26 179	0.26 168	0.26 180	0.25 158	0.25 172	0.25 170	0.25 175	0.26 170	0.26 178	0.25 163	0.26 179

LG-Stereo_L2	0.32 174	0.45 195	0.36 188	0.37 195	0.27 181	0.37 197	0.27 180	0.43 199	0.27 178	0.36 167	0.31 211	0.36 193	0.27 183	0.27 180	0.27 185	0.30 202	0.37 194	0.27 183	0.37 192	0.27 184	0.37 187	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.37 192	0.27 181	0.37 191	0.27 183

CASnet	0.32 174	0.53 215	0.34 185	0.27 172	0.31 212	0.34 185	0.29 205	0.31 157	0.32 204	0.25 142	0.31 211	0.27 173	0.40 241	0.45 242	0.27 185	0.30 202	0.26 171	0.40 240	0.28 174	0.37 230	0.28 169	0.39 238	0.29 195	0.40 244	0.29 175	0.28 185	0.24 154	0.30 209
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 174	0.45 195	0.29 171	0.36 193	0.29 200	0.36 193	0.29 205	0.36 174	0.29 192	0.35 160	0.29 199	0.35 186	0.28 186	0.27 180	0.28 190	0.28 184	0.35 185	0.28 185	0.35 184	0.28 187	0.35 180	0.28 187	0.29 195	0.29 203	0.36 188	0.29 204	0.36 188	0.29 202

TS12	0.33 177	0.16 89	1.86 360	0.16 122	0.14 132	0.15 104	0.14 129	1.78 333	0.21 155	0.15 95	0.14 130	0.15 112	0.16 141	1.83 364	0.18 153	0.20 155	0.14 95	0.11 85	0.12 74	0.11 80	0.15 108	0.14 132	0.12 112	0.09 58	0.15 106	0.10 61	0.10 56	0.13 126

RSM	0.33 177	0.36 169	0.31 180	0.39 213	0.32 216	0.36 193	0.30 212	0.35 170	0.38 225	0.35 160	0.31 211	0.35 186	0.30 206	0.30 197	0.31 211	0.30 202	0.36 191	0.31 209	0.36 188	0.30 208	0.36 185	0.31 210	0.31 208	0.31 211	0.36 188	0.31 212	0.36 188	0.31 213

SQANet	0.33 177	0.28 155	0.28 166	0.28 176	0.28 186	0.29 177	0.28 188	0.28 149	0.28 184	1.59 318	0.28 189	0.28 175	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.28 175	0.28 185	0.29 175	0.28 187	0.28 169	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.28 174	0.28 185	0.28 173	0.28 187

DGSMNet	0.33 177	0.42 190	0.28 166	0.40 214	0.28 186	0.40 214	0.28 188	0.40 191	0.28 184	0.40 185	0.28 189	0.39 206	0.28 186	0.27 180	0.28 190	0.28 184	0.40 214	0.28 185	0.42 226	0.29 200	0.41 209	0.31 210	0.29 195	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.42 224	0.29 202

gcap_with_dpt	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 225	0.29 200	0.42 227	0.29 205	0.39 187	0.29 192	0.39 177	0.29 199	0.39 206	0.29 198	0.29 191	0.29 201	0.28 184	0.42 223	0.29 198	0.42 226	0.29 200	0.42 220	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

castereo	0.34 181	1.59 312	1.39 334	0.17 128	0.15 138	0.18 126	0.26 176	1.74 332	0.17 137	0.19 120	0.18 156	0.18 132	0.20 160	0.20 152	0.22 167	0.21 158	0.18 133	0.17 145	0.19 135	0.16 142	0.18 130	0.20 162	0.17 139	0.21 164	0.19 134	0.17 145	0.19 132	0.16 139

GCAP-BAT	0.34 181	0.42 190	0.29 171	0.42 225	0.29 200	0.42 227	0.29 205	0.39 187	0.29 192	0.39 177	0.29 199	0.39 206	0.29 198	0.29 191	0.29 201	0.28 184	0.42 223	0.29 198	0.42 226	0.29 200	0.42 220	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

RAFT-Test	0.34 181	0.45 195	0.30 177	0.38 199	0.32 216	0.40 214	0.32 218	0.39 187	0.32 204	0.39 177	0.30 207	0.37 195	0.29 198	0.30 197	0.30 207	0.29 197	0.38 197	0.30 205	0.38 197	0.29 200	0.38 190	0.29 203	0.29 195	0.30 209	0.38 195	0.30 209	0.38 193	0.30 209

RAFT + AFF	0.34 181	0.29 156	0.32 183	0.31 179	0.30 208	0.39 211	0.32 218	0.39 187	0.30 196	0.39 177	0.32 214	0.39 206	0.32 211	0.35 210	0.36 223	0.32 211	0.38 197	0.31 209	0.38 197	0.31 213	0.38 190	0.28 187	0.37 228	0.34 220	0.38 195	0.30 209	0.38 193	0.28 187

ETE_ROB	0.35 186	0.35 168	0.35 186	0.35 188	0.35 224	0.35 187	0.35 221	0.35 170	0.35 216	0.35 160	0.35 222	0.35 186	0.35 220	0.35 210	0.35 219	0.35 219	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.35 223	0.35 180	0.35 219	0.35 219	0.35 224	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.35 222

VIP-Stereo	0.36 187	2.00 329	1.11 315	0.26 169	0.16 143	0.24 159	0.15 137	2.00 348	0.23 164	0.24 136	0.15 135	0.23 151	0.16 141	0.16 120	0.16 141	0.15 138	0.24 156	0.15 139	0.24 157	0.16 142	0.24 154	0.15 138	0.15 133	0.20 160	0.24 157	0.15 138	0.24 154	0.15 136

GREAT-IGEV	0.36 187	0.46 199	0.33 184	0.43 228	0.30 208	0.43 233	0.30 212	0.45 202	0.30 196	0.42 197	0.30 207	0.43 228	0.30 206	0.30 197	0.30 207	0.30 202	0.43 229	0.30 205	0.43 230	0.30 208	0.43 223	0.30 207	0.30 205	0.30 209	0.43 228	0.30 209	0.43 226	0.30 209
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 187	0.50 212	0.30 177	0.40 214	0.29 200	0.40 214	0.29 205	0.35 170	0.30 196	0.47 209	0.30 207	0.35 186	0.32 211	0.29 191	0.34 217	0.33 215	0.59 262	0.31 209	0.39 209	0.29 200	0.37 187	0.38 229	0.29 195	0.31 211	0.58 267	0.28 185	0.51 252	0.29 202

GEStereo_RVC	0.36 187	0.23 132	0.18 129	0.23 153	0.18 157	0.23 155	0.19 160	0.22 126	0.19 150	0.24 136	0.20 160	0.24 158	0.18 158	0.18 146	0.18 153	0.21 158	0.25 164	0.18 158	0.22 143	0.18 156	0.23 151	0.18 158	0.19 156	0.20 160	0.23 151	0.20 160	4.43 396	0.19 158

DMCA	0.36 187	0.38 173	0.37 190	0.35 188	0.35 224	0.35 187	0.36 227	0.35 170	0.36 221	0.36 167	0.37 232	0.36 193	0.36 225	0.36 215	0.35 219	0.37 224	0.36 191	0.36 223	0.36 188	0.36 227	0.36 185	0.35 219	0.36 224	0.36 227	0.37 192	0.36 225	0.36 188	0.36 227

NBS	0.37 192	0.38 173	0.38 192	0.38 199	0.39 239	0.37 197	0.36 227	0.37 176	0.37 223	0.37 169	0.35 222	0.37 195	0.39 239	0.37 217	0.38 228	0.39 235	0.38 197	0.36 223	0.37 192	0.36 227	0.38 190	0.37 225	0.39 238	0.37 233	0.38 195	0.35 221	0.38 193	0.39 239

LACA_dic	0.37 192	1.72 319	1.69 349	0.13 77	0.12 119	0.15 104	0.12 118	1.69 329	0.16 131	0.17 114	0.19 159	0.13 76	0.12 120	1.70 361	0.13 125	0.13 124	0.16 123	0.12 121	0.14 94	0.14 133	0.13 77	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.14 94	0.12 117	0.13 77	0.12 114

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 192	0.64 234	0.59 251	0.38 199	0.31 212	0.38 202	0.31 215	0.65 242	0.32 204	0.38 172	0.32 214	0.38 200	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.38 197	0.32 213	0.39 209	0.32 214	0.39 201	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.39 206	0.32 214	0.39 205	0.32 215

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 192	0.65 236	0.60 253	0.38 199	0.31 212	0.38 202	0.31 215	0.65 242	0.32 204	0.37 169	0.32 214	0.37 195	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.38 197	0.32 213	0.38 197	0.32 214	0.38 190	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.38 195	0.32 214	0.38 193	0.32 215

DDF-Stereo	0.37 192	0.57 225	0.50 231	0.40 214	0.32 216	0.40 214	0.32 218	0.53 226	0.32 204	0.39 177	0.32 214	0.39 206	0.32 211	0.32 201	0.32 213	0.32 211	0.40 214	0.32 213	0.40 212	0.32 214	0.40 208	0.32 213	0.32 209	0.32 213	0.40 209	0.32 214	0.40 208	0.32 215

XPNet_ROB	0.37 192	0.37 171	0.37 190	0.37 195	0.37 230	0.37 197	0.37 233	0.37 176	0.37 223	0.37 169	0.37 232	0.37 195	0.37 227	0.37 217	0.37 226	0.37 224	0.37 194	0.37 229	0.37 192	0.37 230	0.37 187	0.37 225	0.37 228	0.37 233	0.37 192	0.37 231	0.37 191	0.37 230

GIP-stereo	0.38 198	0.56 222	0.40 197	0.45 236	0.33 219	0.44 235	0.35 221	0.49 216	0.33 210	0.43 200	0.32 214	0.42 224	0.31 208	0.33 205	0.33 216	0.34 216	0.40 214	0.32 213	0.40 212	0.32 214	0.43 223	0.38 229	0.33 214	0.32 213	0.43 228	0.32 214	0.42 224	0.34 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 198	1.06 273	0.54 240	0.59 269	0.27 181	0.46 237	0.27 180	0.46 203	0.27 178	0.46 206	0.27 184	0.46 232	0.26 180	0.27 180	0.27 185	0.26 172	0.46 233	0.26 179	0.45 233	0.30 208	0.46 227	0.27 179	0.27 178	0.27 184	0.46 232	0.27 181	0.45 229	0.26 179

CES	0.38 198	0.34 165	0.44 209	0.43 228	0.33 219	0.37 197	0.44 254	0.37 176	0.38 225	0.45 203	0.35 222	0.35 186	0.41 242	0.45 242	0.36 223	0.36 221	0.36 191	0.45 252	0.43 230	0.35 223	0.34 176	0.46 251	0.36 224	0.36 227	0.42 227	0.34 220	0.35 184	0.38 233

PML	0.39 201	0.56 222	0.29 171	0.55 263	0.28 186	0.56 265	0.28 188	0.51 223	0.28 184	0.50 215	0.28 189	0.51 253	0.28 186	0.29 191	0.28 190	0.29 197	0.56 260	0.29 198	0.57 268	0.28 187	0.56 258	0.28 187	0.28 184	0.29 203	0.56 264	0.28 185	0.56 261	0.28 187

CR-RVC	0.40 202	1.89 324	1.85 356	0.15 110	0.13 127	0.17 122	0.14 129	1.84 334	0.14 126	0.20 123	0.14 130	0.13 76	0.13 129	1.86 369	0.14 132	0.14 131	0.13 76	0.13 127	0.13 75	0.13 129	0.13 77	0.14 132	0.13 126	0.19 158	0.18 130	0.13 127	0.13 77	0.21 163

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 202	2.14 339	1.91 364	0.20 138	0.18 157	0.19 134	0.17 146	2.23 351	0.19 150	0.24 136	0.21 162	0.19 136	0.21 164	0.20 152	0.18 153	0.20 155	0.20 139	0.18 158	0.20 138	0.19 161	0.19 134	0.17 147	0.18 153	0.17 142	0.20 138	0.20 160	0.21 140	0.19 158

CR-Stereo	0.41 204	1.91 327	1.92 365	0.17 128	0.14 132	0.17 122	0.13 125	1.89 337	0.19 150	0.19 120	0.14 130	0.13 76	0.13 129	1.85 367	0.13 125	0.14 131	0.16 123	0.13 127	0.14 94	0.14 133	0.13 77	0.16 142	0.15 133	0.13 130	0.15 106	0.14 130	0.18 129	0.13 126

quiztm	0.41 204	0.45 195	0.40 197	0.44 231	0.39 239	0.45 236	0.39 243	0.44 201	0.40 234	0.45 203	0.39 243	0.45 231	0.39 239	0.39 229	0.40 242	0.39 235	0.45 232	0.40 240	0.45 233	0.39 241	0.44 225	0.39 238	0.39 238	0.39 242	0.44 230	0.39 241	0.44 228	0.39 239

GASTEREO	0.41 204	0.54 216	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.53 226	0.35 216	0.46 206	0.35 222	0.46 232	0.35 220	0.35 210	0.35 219	0.35 219	0.47 237	0.35 221	0.47 239	0.35 223	0.47 231	0.38 229	0.35 219	0.35 224	0.48 243	0.35 221	0.47 234	0.35 222

GwcNet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

PSMNet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

GANet-ADL	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

ADLNet	0.41 204	0.41 180	0.41 200	0.41 221	0.41 243	0.41 218	0.41 245	0.41 193	0.41 238	0.41 186	0.41 246	0.41 219	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	0.41 218	0.41 243	0.41 217	0.41 244	0.41 209	0.41 243	0.41 242	0.41 245	0.41 214	0.41 244	0.41 212	0.41 244

GEAStereo	0.42 211	0.55 218	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.54 228	0.35 216	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.41 242	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.51 252	0.36 223	0.51 257	0.38 234	0.48 238	0.35 219	0.35 219	0.36 227	0.52 255	0.37 231	0.48 240	0.36 227

GSStereo	0.42 211	0.56 222	0.44 209	0.48 247	0.36 229	0.48 249	0.36 227	0.54 228	0.36 221	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.36 225	0.36 215	0.35 219	0.36 221	0.48 242	0.36 223	0.48 246	0.36 227	0.48 238	0.36 224	0.36 224	0.36 227	0.48 243	0.36 225	0.48 240	0.35 222

gasm-f	0.42 211	0.55 218	0.44 209	0.48 247	0.35 224	0.48 249	0.35 221	0.54 228	0.35 216	0.47 209	0.36 226	0.47 237	0.41 242	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.51 252	0.36 223	0.51 257	0.38 234	0.48 238	0.35 219	0.35 219	0.36 227	0.52 255	0.37 231	0.48 240	0.36 227

DEFOM-Stereo	0.43 214	1.60 314	1.47 339	0.30 177	0.28 186	0.31 180	0.28 188	1.65 328	0.25 168	0.29 152	0.26 180	0.30 178	0.29 198	0.27 180	0.26 181	0.26 172	0.30 177	0.29 198	0.30 178	0.26 180	0.29 171	0.29 203	0.27 178	0.26 179	0.30 176	0.29 204	0.30 175	0.29 202

GES	0.43 214	0.41 180	0.31 180	0.35 188	0.30 208	0.47 243	0.28 188	0.33 159	0.28 184	0.35 160	0.29 199	2.95 377	0.38 230	0.35 210	0.30 207	0.34 216	0.34 182	0.30 205	0.33 179	0.30 208	0.35 180	0.30 207	0.33 214	0.33 218	0.33 179	0.31 212	0.33 178	0.29 202

MSCF	0.44 216	0.60 231	0.47 217	0.50 255	0.40 241	0.50 256	0.38 236	0.57 236	0.38 225	0.48 213	0.38 235	0.48 245	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.49 247	0.38 232	0.49 250	0.39 241	0.50 246	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.49 248	0.38 235	0.49 248	0.38 233

LG-Stereo_L1	0.44 216	0.58 228	0.49 230	0.51 258	0.38 234	0.51 258	0.38 236	0.56 234	0.38 225	0.50 215	0.38 235	0.50 250	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.52 254	0.38 232	0.52 260	0.38 234	0.51 248	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.52 255	0.38 235	0.51 252	0.40 242

FCDSN-DC	0.44 216	0.31 160	0.35 186	0.34 184	0.28 186	0.35 187	0.30 212	0.32 158	0.25 168	1.32 302	0.24 174	1.00 310	0.32 211	0.35 210	0.34 217	0.30 202	0.72 281	0.37 229	0.48 246	0.32 214	0.53 254	0.49 267	0.23 167	0.29 203	0.50 249	0.42 249	0.61 269	0.71 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 219	0.57 225	0.45 215	0.54 260	0.37 230	0.53 262	0.37 233	0.56 234	0.40 234	0.53 221	0.38 235	0.53 257	0.37 227	0.37 217	0.37 226	0.37 224	0.55 257	0.38 232	0.53 262	0.37 230	0.53 254	0.37 225	0.37 228	0.39 242	0.54 260	0.37 231	0.54 258	0.37 230

WAO-7	0.46 220	0.38 173	0.38 192	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.38 181	0.38 225	2.57 367	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.38 234	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.38 233

Venus	0.46 220	0.38 173	0.40 197	0.38 199	0.38 234	0.39 211	0.38 236	0.38 181	0.38 225	2.71 369	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.38 234	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.39 205	0.38 233

HanzoNet	0.47 222	0.39 178	0.38 192	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.40 191	0.38 225	2.63 368	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.39 235	0.38 197	0.38 232	0.38 197	0.42 249	0.38 190	0.39 238	0.39 238	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.39 239

IMH	0.47 222	0.40 179	0.39 196	0.38 199	0.38 234	0.38 202	0.38 236	0.38 181	0.40 234	2.79 371	0.38 235	0.38 200	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.39 210	0.38 232	0.38 197	0.40 243	0.38 190	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.38 195	0.38 235	0.38 193	0.38 233

LL-Strereo2	0.47 222	2.60 353	0.51 236	0.38 199	0.28 186	0.37 197	0.28 188	0.55 232	0.35 216	0.44 202	0.34 221	0.44 230	0.34 218	0.34 206	0.36 223	0.36 221	0.47 237	0.36 223	0.47 239	0.35 223	0.47 231	0.35 219	0.35 219	0.35 224	0.46 232	0.35 221	0.47 234	0.35 222

DN	0.50 225	0.59 230	0.44 209	0.59 269	0.44 252	0.59 269	0.44 254	0.57 236	0.44 246	0.57 225	0.44 253	0.57 262	0.44 251	0.44 240	0.44 253	0.44 246	0.59 262	0.44 251	0.59 269	0.44 253	0.59 262	0.44 250	0.44 249	0.44 253	0.59 269	0.44 253	0.59 264	0.44 251

GMOStereo	0.50 225	0.44 193	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

error version	0.50 225	0.44 193	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

SANet	0.50 225	0.50 212	0.50 231	0.50 255	0.50 273	0.50 256	0.50 273	0.50 220	0.50 268	0.50 215	0.50 272	0.50 250	0.50 270	0.50 261	0.50 274	0.50 269	0.50 250	0.50 272	0.50 254	0.50 274	0.50 246	0.50 273	0.50 267	0.50 271	0.50 249	0.50 274	0.50 250	0.50 268

PDISCO_ROB	0.50 225	0.15 82	0.11 65	0.16 122	3.16 390	0.13 76	0.12 118	0.14 64	0.12 110	0.15 95	0.11 80	2.55 375	0.11 84	2.20 374	0.13 125	0.12 114	0.16 123	0.10 60	0.14 94	0.12 120	0.15 108	0.12 119	0.12 112	0.12 115	0.15 106	0.10 61	2.75 377	0.09 58

otaku	0.52 230	0.46 199	0.48 224	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.47 256	1.88 327	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.47 237	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.47 238	0.46 255	0.46 230	0.47 257

HaxPig	0.52 230	0.48 208	0.47 217	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.47 209	0.47 256	1.80 324	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.47 237	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.47 231	0.47 260	0.47 257	0.47 260	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

UNDER WATER	0.52 230	0.47 205	0.47 217	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.47 209	0.47 256	1.90 328	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.46 233	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.46 227	0.47 260	0.47 257	0.48 265	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

Dean	0.52 230	0.46 199	0.48 224	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	1.90 328	0.46 256	0.47 237	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.48 242	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.46 227	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

Ntro	0.53 234	0.47 205	0.50 231	0.46 238	0.48 264	0.47 243	0.47 261	0.46 203	0.46 250	2.05 341	0.47 261	0.47 237	0.49 268	0.47 248	0.47 261	0.46 249	0.48 242	0.46 253	0.49 250	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.47 260	0.46 232	0.46 255	0.47 234	0.47 257

RainbowNet	0.53 234	0.48 208	0.48 224	0.48 247	0.48 264	0.48 249	0.48 266	0.48 212	0.48 261	1.92 330	0.48 267	0.48 245	0.48 263	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.48 242	0.48 265	0.48 246	0.48 266	0.48 238	0.48 263	0.48 261	0.48 265	0.48 243	0.48 267	0.48 240	0.48 264

LVE	0.53 234	0.47 205	0.48 224	0.47 243	0.47 258	0.47 243	0.47 261	0.48 212	0.47 256	1.96 335	0.47 261	0.47 237	0.47 259	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.47 237	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.47 231	0.47 260	0.47 257	0.47 260	0.47 238	0.47 263	0.47 234	0.47 257

ACVNet_1	0.53 234	0.46 199	0.48 224	0.47 243	0.47 258	0.46 237	0.48 266	0.48 212	0.48 261	2.07 343	0.47 261	0.48 245	0.48 263	0.47 248	0.47 261	0.46 249	0.49 247	0.47 261	0.47 239	0.47 262	0.48 238	0.46 251	0.46 251	0.48 265	0.47 238	0.47 263	0.48 240	0.47 257

ACVNet-4b	0.53 234	0.46 199	0.47 217	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	2.17 346	0.46 256	0.46 232	0.47 259	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.46 233	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.46 227	0.46 251	0.46 251	0.47 260	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

AIO-test2	0.54 239	0.65 236	0.55 243	0.60 272	0.50 273	0.60 271	0.49 269	0.65 242	0.48 261	0.60 229	0.49 270	0.59 264	0.50 270	0.50 261	0.49 271	0.49 265	0.60 265	0.50 272	0.60 272	0.49 271	0.60 264	0.49 267	0.50 267	0.51 273	0.60 272	0.48 267	0.60 266	0.50 268

AIO-test1	0.54 239	0.64 234	0.54 240	0.60 272	0.49 269	0.61 273	0.49 269	0.64 241	0.49 266	0.59 227	0.48 267	0.60 266	0.50 270	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.60 265	0.48 265	0.60 272	0.48 266	0.60 264	0.49 267	0.49 264	0.49 269	0.59 269	0.49 271	0.60 266	0.49 265

notaker	0.54 239	0.48 208	0.48 224	0.48 247	0.48 264	0.48 249	0.49 269	0.48 212	0.48 261	1.95 334	0.48 267	0.48 245	0.48 263	0.48 254	0.48 267	0.48 260	0.48 242	0.48 265	0.48 246	0.48 266	0.49 244	0.48 263	0.48 261	0.49 269	0.48 243	0.48 267	0.48 240	0.49 265

ACVNet_2	0.55 242	0.49 211	0.50 231	0.49 253	0.49 269	0.49 255	0.49 269	0.49 216	0.49 266	2.14 345	0.49 270	0.50 250	0.49 268	0.49 258	0.49 271	0.49 265	0.50 250	0.49 271	0.50 254	0.49 271	0.49 244	0.49 267	0.49 264	0.50 271	0.50 249	0.49 271	0.50 250	0.49 265

CFNet	0.55 242	0.25 144	0.18 129	0.25 163	0.18 157	0.25 167	0.18 159	0.25 140	0.18 148	0.25 142	0.18 156	0.25 163	0.18 158	0.18 146	0.18 153	0.18 151	0.25 164	0.18 158	0.25 164	0.18 156	5.31 407	4.36 407	0.18 153	0.18 156	0.25 165	0.18 157	0.25 163	0.18 157

PSMNet_ROB	0.55 242	0.55 218	0.56 246	0.56 264	0.55 277	0.56 265	0.55 277	0.55 232	0.55 272	0.55 222	0.55 277	0.55 259	0.55 278	0.55 264	0.56 279	0.55 273	0.55 257	0.55 278	0.55 265	0.55 277	0.55 257	0.55 276	0.55 272	0.55 279	0.55 261	0.55 279	0.55 259	0.55 275

PointNet	0.56 245	0.69 240	0.47 217	0.69 281	0.47 258	0.69 279	0.47 261	0.70 251	0.47 256	0.69 235	0.47 261	0.69 276	0.48 263	0.47 248	0.47 261	0.47 256	0.70 276	0.48 265	0.70 280	0.48 266	0.69 274	0.48 263	0.47 257	0.48 265	0.70 280	0.48 267	0.69 275	0.47 257

IER	0.56 245	2.72 356	2.20 369	0.38 199	0.29 200	0.38 202	0.27 180	2.77 367	0.27 178	0.38 172	0.28 189	0.37 195	0.25 174	0.26 172	0.25 176	0.26 172	0.38 197	0.29 198	0.38 197	0.25 176	0.39 201	0.25 172	0.29 195	0.29 203	0.40 209	0.25 174	0.38 193	0.25 173

GeoAtt-L (ZS)	0.57 247	0.73 245	0.50 231	0.70 287	0.48 264	0.70 282	0.46 256	0.74 259	0.46 250	0.69 235	0.46 256	0.69 276	0.46 255	0.48 254	0.46 256	0.48 260	0.71 279	0.46 253	0.70 280	0.46 256	0.70 277	0.46 251	0.48 261	0.47 260	0.70 280	0.46 255	0.70 278	0.46 253

LG-Stereo	0.57 247	0.58 228	0.43 207	0.54 260	0.65 288	0.95 303	0.69 302	0.69 247	0.38 225	0.52 219	0.37 232	0.53 257	0.37 227	0.68 292	0.73 307	0.72 302	0.70 276	0.37 229	0.54 264	0.37 230	0.54 256	0.37 225	0.37 228	0.56 280	0.95 304	0.59 284	0.84 292	0.37 230

CASS	0.58 249	0.89 258	0.55 243	0.56 264	0.55 277	0.60 271	0.57 283	0.57 236	0.56 274	0.55 222	0.56 278	0.56 260	0.50 270	0.63 276	0.56 279	0.56 276	0.62 268	0.62 287	0.59 269	0.56 279	0.56 258	0.48 263	0.60 279	0.56 280	0.57 266	0.60 286	0.57 263	0.59 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 250	0.29 156	0.22 143	0.27 172	5.05 412	0.30 178	0.21 165	0.28 149	0.21 155	0.27 150	0.21 162	0.27 173	0.20 160	0.21 156	0.21 163	0.21 158	0.27 173	0.21 165	0.27 172	0.21 165	0.27 167	0.23 170	0.21 159	0.21 164	0.27 172	0.21 163	5.06 404	0.22 166

LMCR-Stereo	0.61 251	0.61 232	0.61 258	0.61 275	0.61 284	0.67 278	0.61 288	0.61 239	0.61 281	0.61 230	0.61 285	0.61 267	0.61 285	0.61 272	0.61 286	0.61 280	0.61 267	0.61 286	0.61 274	0.61 285	0.61 266	0.61 283	0.61 280	0.61 289	0.61 274	0.61 287	0.61 269	0.61 286

AANet_RVC	0.61 251	0.31 160	5.05 395	0.31 179	0.19 161	0.24 159	0.20 162	5.86 391	0.20 153	0.24 136	0.18 156	0.25 163	0.20 160	0.23 164	0.21 163	0.18 151	0.37 194	0.18 158	0.24 157	0.19 161	0.25 158	0.19 161	0.19 156	0.19 158	0.24 157	0.15 138	0.24 154	0.20 160

iRaftStereo_RVC	0.62 253	1.76 322	2.24 371	0.52 259	0.37 230	0.53 262	0.38 236	2.51 362	0.38 225	0.51 218	0.38 235	0.51 253	0.38 230	0.38 220	0.38 228	0.38 227	0.52 254	0.38 232	0.52 260	0.38 234	0.52 251	0.38 229	0.38 232	0.38 235	0.52 255	0.39 241	0.52 255	0.38 233

DNS	0.64 254	2.00 329	1.58 341	0.59 269	0.42 248	0.59 269	0.42 250	1.99 346	0.42 243	0.57 225	0.42 251	0.57 262	0.42 250	0.42 237	0.42 251	0.42 243	0.59 262	0.42 249	0.59 269	0.42 249	0.59 262	0.42 248	0.42 246	0.42 251	0.59 269	0.42 249	0.59 264	0.42 249

ARAFT	0.64 254	0.74 248	0.62 261	0.70 287	0.56 279	0.72 285	0.55 277	0.72 257	0.54 271	0.73 243	0.56 278	0.72 283	0.56 280	0.56 266	0.62 287	0.63 282	0.73 282	0.53 277	0.73 285	0.54 276	0.72 279	0.65 286	0.62 281	0.56 280	0.72 284	0.54 277	0.72 281	0.57 277

test_1	0.65 256	4.37 373	2.38 375	0.40 214	0.34 221	0.42 227	0.36 227	1.96 342	0.34 211	0.41 186	0.36 226	0.42 224	0.35 220	0.34 206	0.38 228	0.31 207	0.39 210	0.34 217	0.40 212	0.33 220	0.39 201	0.33 216	0.33 214	0.34 220	0.40 209	0.36 225	0.40 208	0.32 215

zero-FE	0.66 257	0.80 252	0.56 246	0.79 292	0.58 281	0.82 290	0.55 277	0.76 261	0.56 274	0.75 245	0.58 282	0.75 287	0.59 283	0.57 267	0.56 279	0.55 273	0.79 286	0.55 278	0.78 290	0.55 277	0.85 288	0.58 278	0.55 272	0.57 284	0.80 290	0.57 281	0.80 286	0.57 277

HH	0.66 257	2.13 334	0.47 217	0.37 195	0.29 200	0.36 193	0.27 180	0.49 216	0.44 246	0.78 246	0.68 297	0.67 272	0.90 315	0.62 273	0.90 315	0.53 271	0.88 294	0.48 265	0.37 192	0.29 200	0.63 269	0.66 289	0.66 284	0.51 273	1.06 321	0.61 287	1.08 319	0.60 282

HanStereo	0.66 257	2.13 334	0.47 217	0.37 195	0.29 200	0.36 193	0.27 180	0.49 216	0.44 246	0.78 246	0.68 297	0.67 272	0.90 315	0.62 273	0.90 315	0.53 271	0.88 294	0.48 265	0.37 192	0.29 200	0.63 269	0.66 289	0.66 284	0.51 273	1.06 321	0.61 287	1.08 319	0.60 282

DSFCA	0.66 257	0.73 245	0.74 272	0.68 280	0.65 288	0.64 275	0.65 293	0.65 242	0.65 283	0.66 233	0.65 288	0.65 269	0.64 286	0.65 279	0.65 290	0.65 284	0.65 270	0.65 290	0.65 276	0.65 288	0.65 272	0.65 286	0.65 283	0.65 292	0.66 276	0.66 291	0.65 272	0.65 288

4D-IteraStereo	0.67 261	3.40 362	1.05 308	0.71 289	0.83 311	0.47 243	0.27 180	0.47 209	0.27 178	0.35 160	0.26 180	0.68 275	0.84 311	0.41 231	0.54 276	0.89 311	0.74 284	0.88 315	0.73 285	0.87 316	0.42 220	0.27 179	0.28 184	0.28 189	0.36 188	0.28 185	0.68 274	0.90 315

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 261	0.74 248	0.60 253	0.79 292	0.61 284	0.76 286	0.57 283	0.71 255	0.56 274	0.71 241	0.54 276	0.72 283	0.66 289	0.65 279	0.65 290	0.64 283	0.74 284	0.64 289	0.74 287	0.63 286	0.73 280	0.65 286	0.64 282	0.64 291	0.74 286	0.61 287	0.73 282	0.64 287

Occ-G	0.68 263	0.54 216	3.16 384	0.57 268	0.45 253	0.52 261	0.40 244	3.44 374	0.46 250	0.52 219	0.45 255	0.51 253	0.44 251	0.44 240	0.40 242	0.45 248	0.55 257	0.41 243	0.53 262	0.43 251	0.52 251	0.40 241	0.44 249	0.45 255	0.55 261	0.44 253	0.53 257	0.44 251

mm2	0.69 264	0.69 240	0.69 265	0.69 281	0.69 298	0.69 279	0.69 302	0.69 247	0.69 295	0.69 235	0.69 300	0.69 276	0.69 299	0.69 294	0.69 303	0.69 296	0.69 274	0.69 301	0.69 278	0.69 300	0.69 274	0.69 300	0.69 298	0.69 305	0.69 278	0.69 302	0.69 275	0.69 300

mm1	0.69 264	0.69 240	0.69 265	0.69 281	0.69 298	0.69 279	0.69 302	0.69 247	0.69 295	0.69 235	0.69 300	0.69 276	0.69 299	0.69 294	0.69 303	0.69 296	0.69 274	0.69 301	0.69 278	0.69 300	0.69 274	0.69 300	0.69 298	0.69 305	0.69 278	0.69 302	0.69 275	0.69 300

TorneroNet-64	0.69 264	0.65 236	0.30 177	0.27 172	0.47 258	0.28 176	0.35 221	0.34 166	0.80 302	7.93 414	0.29 199	0.30 178	0.31 208	0.81 304	0.28 190	0.27 181	0.29 176	0.28 185	0.85 296	0.83 314	0.62 268	0.28 187	0.30 205	0.28 189	0.52 255	0.29 204	0.29 174	0.27 183

DDUNet	0.69 264	0.84 256	0.59 251	0.84 298	0.59 282	0.87 296	0.57 283	0.84 266	0.59 280	0.82 253	0.58 282	0.85 296	0.57 281	0.59 271	0.59 283	0.57 277	0.87 293	0.59 283	0.85 296	0.59 284	0.85 288	0.59 281	0.59 277	0.59 285	0.87 295	0.59 284	0.84 292	0.59 280

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 268	0.67 239	0.67 264	0.92 300	0.92 315	0.91 298	0.76 309	0.67 246	0.67 291	0.66 233	0.67 293	0.67 272	0.67 295	0.67 287	0.67 297	0.68 295	0.66 271	0.67 295	0.68 277	0.67 295	0.68 273	0.68 297	0.68 295	0.68 303	0.67 277	0.68 300	0.67 273	0.67 294

UDG	0.70 268	0.87 257	0.56 246	0.87 299	0.59 282	0.84 293	0.59 286	0.85 267	0.57 277	0.84 255	0.59 284	0.84 295	0.60 284	0.58 268	0.60 284	0.59 278	0.85 292	0.59 283	0.87 298	0.58 281	0.87 290	0.60 282	0.57 276	0.59 285	0.87 295	0.58 283	0.86 295	0.60 282

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 268	6.91 387	0.46 216	0.46 238	0.46 254	0.46 237	0.46 256	0.46 203	0.46 250	0.46 206	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 244	0.46 256	0.46 249	0.46 233	0.46 253	0.46 235	0.46 256	0.47 231	0.46 251	0.46 251	0.46 256	0.46 232	0.46 255	0.46 230	0.46 253

HCRNet	0.71 271	6.06 385	3.15 383	0.50 255	0.22 165	0.21 144	0.15 137	3.04 369	0.34 211	0.43 200	0.33 220	0.43 228	0.33 217	0.15 112	0.14 132	0.14 131	0.21 142	0.17 145	0.47 239	0.20 163	0.21 140	0.16 142	0.32 209	0.33 218	0.50 249	0.33 219	0.49 248	0.28 187

AFF-stereo	0.71 271	0.73 245	0.65 263	0.82 296	0.63 287	0.83 291	0.63 290	0.73 258	0.65 283	0.82 253	0.73 305	0.74 286	0.64 286	0.63 276	0.62 287	0.62 281	0.73 282	0.63 288	0.74 287	0.72 305	0.80 282	0.58 278	0.70 301	0.71 308	0.79 288	0.69 302	0.78 284	0.72 306

DMCA-RVC	0.71 271	0.72 243	0.72 267	0.71 289	0.70 301	0.70 282	0.70 307	0.70 251	0.71 297	0.70 240	0.71 303	0.71 282	0.70 301	0.70 296	0.71 305	0.70 299	0.70 276	0.71 305	0.70 280	0.71 303	0.70 277	0.70 302	0.71 303	0.71 308	0.70 280	0.72 307	0.71 279	0.70 303

PA-Net	0.71 271	0.62 233	0.55 243	0.69 281	0.71 302	0.70 282	0.69 302	0.69 247	0.74 300	0.73 243	0.75 306	0.59 264	0.72 304	0.82 305	0.79 310	0.83 308	0.67 273	0.76 308	0.81 294	0.67 295	0.61 266	0.76 306	0.68 295	0.65 292	0.82 293	0.76 310	0.71 279	0.69 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 275	0.57 225	0.57 249	0.56 264	0.92 315	1.07 321	0.63 290	1.03 290	0.82 306	0.49 214	0.77 307	0.69 276	0.54 277	0.58 268	0.54 276	0.86 310	1.06 315	0.72 306	1.06 318	0.79 308	0.58 261	0.87 312	0.59 277	0.46 256	0.76 287	0.46 255	1.05 316	0.97 322

AEACV	0.74 275	0.52 214	3.10 380	0.60 272	0.48 264	0.56 265	0.48 266	3.02 368	0.83 307	0.61 230	0.62 286	0.72 283	0.50 270	0.49 258	0.49 271	0.48 260	0.58 261	0.50 272	0.55 265	0.48 266	0.56 258	0.50 273	0.50 267	0.51 273	0.58 267	0.51 276	0.60 266	0.51 271

MyStereo04	0.76 277	4.78 379	0.62 261	0.63 278	0.54 276	0.65 276	0.56 281	0.61 239	0.58 278	0.61 230	0.56 278	0.63 268	0.57 281	0.63 276	0.60 284	0.60 279	0.64 269	0.56 281	0.63 275	0.58 281	0.63 269	0.62 285	0.55 272	0.60 287	0.63 275	0.57 281	0.64 271	0.58 279

RSM++	0.77 278	0.91 259	0.72 267	0.83 297	0.71 302	0.83 291	0.72 308	0.81 265	0.71 297	0.81 252	0.71 303	0.81 294	0.71 303	0.71 298	0.71 305	0.70 299	0.83 291	0.72 306	0.83 295	0.81 313	0.83 286	0.72 305	0.71 303	0.71 308	0.88 297	0.71 305	0.83 291	0.70 303

test-3	0.78 279	4.38 374	1.80 354	0.62 276	0.49 269	0.62 274	0.50 273	1.86 335	0.64 282	0.69 235	0.52 274	0.66 270	0.38 230	0.58 268	0.57 282	0.46 249	0.66 271	0.46 253	0.50 254	0.44 253	0.48 238	0.58 278	0.54 271	0.60 287	0.70 280	0.46 255	0.48 240	0.50 268

WQFJA1++	0.80 280	1.24 289	0.73 270	0.97 308	0.65 288	0.97 305	0.65 293	0.97 278	0.65 283	0.94 264	0.66 289	0.94 302	0.65 288	0.66 282	0.65 290	0.66 285	0.98 302	0.66 292	0.98 306	0.66 290	0.98 299	0.66 289	0.66 284	0.66 294	0.98 306	0.66 291	0.98 303	0.66 289

NLMM	0.80 280	1.26 295	0.75 276	0.98 310	0.66 291	0.97 305	0.66 295	0.97 278	0.66 286	0.94 264	0.66 289	0.96 309	0.66 289	0.66 282	0.68 301	0.67 290	0.99 304	0.68 300	0.98 306	0.66 290	0.99 300	0.66 289	0.66 284	0.66 294	1.00 312	0.66 291	0.99 304	0.66 289

AdaDepth	0.80 280	0.95 264	1.02 301	0.95 305	0.67 296	0.95 303	0.67 299	0.94 275	0.67 291	0.92 259	0.67 293	0.94 302	0.67 295	0.67 287	0.67 297	0.67 290	0.95 299	0.67 295	0.95 305	0.67 295	0.96 298	0.68 297	0.67 290	0.67 298	0.96 305	0.67 295	0.95 302	0.67 294

CroCo-Stereo	0.80 280	2.51 348	0.41 200	1.27 337	0.41 243	1.27 336	0.41 245	1.27 311	0.41 238	1.27 298	0.41 246	1.27 333	0.41 242	0.41 231	0.41 245	0.41 238	1.28 334	0.41 243	1.27 332	0.41 244	1.27 333	0.41 243	0.42 246	0.41 245	1.27 337	0.41 244	1.27 335	0.41 244
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
NaN_ROB	0.80 280	0.80 252	0.80 282	0.80 294	0.80 308	0.80 288	0.80 312	0.80 263	0.80 302	0.80 250	0.80 310	0.80 292	0.80 307	0.80 302	0.80 311	0.80 306	0.80 288	0.80 311	0.80 292	0.80 311	0.80 282	0.80 308	0.80 309	0.80 312	0.80 290	0.80 312	0.80 286	0.80 310

CSAN	0.80 280	0.80 252	0.80 282	0.80 294	0.80 308	0.80 288	0.80 312	0.80 263	0.80 302	0.80 250	0.80 310	0.80 292	0.80 307	0.80 302	0.80 311	0.80 306	0.80 288	0.80 311	0.80 292	0.80 311	0.80 282	0.80 308	0.80 309	0.80 312	0.80 290	0.80 312	0.80 286	0.80 310

WQFJX1	0.81 286	1.27 297	0.74 272	0.98 310	0.67 296	0.98 307	0.67 299	0.97 278	0.67 291	0.94 264	0.67 293	0.95 305	0.66 289	0.66 282	0.66 293	0.67 290	0.99 304	0.67 295	0.98 306	0.68 299	0.99 300	0.66 289	0.66 284	0.66 294	0.99 307	0.66 291	1.00 306	0.66 289

WQFJX	0.81 286	1.27 297	0.74 272	0.99 312	0.66 291	0.99 309	0.66 295	0.99 284	0.66 286	0.95 269	0.66 289	0.95 305	0.67 295	0.67 287	0.66 293	0.66 285	0.99 304	0.66 292	1.00 310	0.66 290	0.99 300	0.67 295	0.68 295	0.67 298	0.99 307	0.67 295	0.99 304	0.67 294

NLMM1	0.81 286	1.26 295	0.74 272	1.00 314	0.66 291	0.99 309	0.67 299	0.98 281	0.66 286	0.94 264	0.67 293	0.94 302	0.66 289	0.66 282	0.66 293	0.66 285	1.00 308	0.67 295	1.00 310	0.66 290	0.99 300	0.71 303	0.73 306	0.67 298	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.66 289

NLSM3	0.81 286	1.27 297	0.75 276	0.99 312	0.66 291	0.99 309	0.66 295	0.98 281	0.67 291	0.95 269	0.66 289	0.95 305	0.66 289	0.67 287	0.67 297	0.66 285	0.99 304	0.66 292	0.99 309	0.66 290	0.99 300	0.67 295	0.66 284	0.66 294	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.67 294

gcap-zeroshot	0.81 286	1.03 271	0.84 286	0.93 303	0.85 312	0.84 293	0.62 289	1.21 307	0.53 270	0.79 248	0.84 313	0.77 288	0.70 301	0.84 307	0.67 297	0.74 303	1.18 328	0.52 276	0.91 299	0.79 308	0.84 287	0.61 283	0.83 311	0.69 305	0.93 303	0.82 314	0.85 294	0.66 289

WQFJA1	0.82 291	1.52 310	0.76 278	1.01 319	0.66 291	0.98 307	0.66 295	0.98 281	0.66 286	0.95 269	0.68 297	0.95 305	0.66 289	0.68 292	0.66 293	0.66 285	1.00 308	0.67 295	1.00 310	0.67 295	0.99 300	0.68 297	0.67 290	0.68 303	0.99 307	0.67 295	1.00 306	0.67 294

AIO-Stereo	0.82 291	1.06 273	0.73 270	0.97 308	0.74 304	1.06 320	0.60 287	1.04 293	0.90 310	1.00 272	1.01 328	0.78 289	0.85 313	0.74 300	0.62 287	0.67 290	1.12 318	0.55 278	0.70 280	0.65 288	0.93 295	0.66 289	0.67 290	0.67 298	0.82 293	0.74 308	0.92 296	0.83 312

G-Net	0.82 291	1.77 323	0.78 280	0.78 291	0.78 306	0.78 287	0.78 310	0.78 262	0.79 301	0.79 248	0.78 308	0.78 289	0.78 306	0.78 301	0.78 309	0.78 304	0.79 286	0.79 309	0.79 291	0.79 308	0.79 281	0.79 307	0.79 308	0.79 311	0.79 288	0.79 311	0.79 285	0.79 309

ktn	0.84 294	1.15 278	0.54 240	1.16 331	1.26 353	0.51 258	0.53 276	0.51 223	0.66 286	4.54 397	0.51 273	0.52 256	0.52 276	0.66 282	0.51 275	0.51 270	1.37 340	1.17 344	0.49 250	0.51 275	1.23 329	0.51 275	0.67 290	0.51 273	0.51 253	0.68 300	0.51 252	0.51 271

KSHMR	0.85 295	0.72 243	0.51 236	0.49 253	0.49 269	0.51 258	1.07 337	0.50 220	0.48 261	6.04 409	0.52 274	0.66 270	0.98 321	0.49 258	0.77 308	0.49 265	1.17 325	0.51 275	0.49 250	1.06 335	0.51 248	0.49 267	0.49 264	0.51 273	1.04 319	0.49 271	0.81 290	0.72 306

CroCo-Stereo Lap2	0.85 295	2.86 359	0.43 207	1.33 340	0.43 251	1.31 337	0.42 250	1.32 312	0.42 243	1.31 300	0.44 253	1.32 335	0.44 251	0.43 238	0.44 253	0.43 245	1.35 335	0.43 250	1.32 336	0.43 251	1.31 335	0.43 249	0.43 248	0.42 251	1.31 339	0.42 249	1.31 336	0.43 250

MLG-Stereo	0.87 297	1.33 305	0.93 290	0.62 276	1.00 319	1.16 326	0.55 277	0.86 268	0.83 307	1.19 291	0.40 244	1.30 334	0.81 309	0.65 279	0.45 255	1.01 328	1.17 325	0.46 253	1.29 335	0.58 281	1.05 312	0.90 316	0.73 306	0.87 317	0.60 272	1.01 328	1.13 323	0.51 271

DGTPSM_ROB	0.92 298	0.93 263	0.91 288	0.93 303	0.91 314	0.92 299	0.93 319	0.92 272	0.92 311	0.92 259	0.91 315	0.91 298	0.93 318	0.91 308	0.92 319	0.92 318	0.92 297	0.92 316	0.92 300	0.90 317	0.91 291	0.92 317	0.93 315	0.94 324	0.92 301	0.91 317	0.92 296	0.97 322

pmcnn	0.92 298	0.92 260	0.92 289	0.92 300	0.92 315	0.92 299	0.92 316	0.92 272	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.92 301	0.92 317	0.92 311	0.92 319	0.92 318	0.92 297	0.92 316	0.92 300	0.92 321	0.92 293	0.92 317	0.92 314	0.92 322	0.92 301	0.92 318	0.92 296	0.92 319

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 300	0.77 251	0.82 284	1.16 331	0.75 305	0.99 309	0.92 316	0.91 270	0.99 317	0.94 264	0.91 315	1.15 322	0.88 314	0.92 311	1.00 324	0.67 290	0.98 302	1.00 324	0.75 289	0.91 318	1.18 322	0.87 312	0.89 313	0.90 318	1.08 324	1.07 335	0.74 283	0.89 314

HSM-Net_RVC	0.93 300	1.09 276	0.79 281	1.10 324	0.78 306	1.09 322	0.79 311	1.16 301	0.80 302	1.14 283	0.79 309	1.17 325	0.77 305	0.73 299	0.83 313	0.78 304	1.19 329	0.79 309	1.18 327	0.72 305	1.19 324	0.80 308	0.72 305	0.80 312	1.18 332	0.74 308	1.14 324	0.73 308
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 300	8.54 400	0.41 200	0.56 264	0.37 230	0.56 265	0.37 233	0.50 220	0.40 234	0.56 224	5.24 413	0.56 260	0.34 218	0.40 230	0.41 245	0.34 216	0.53 256	0.40 240	0.56 267	0.38 234	0.52 251	0.40 241	0.40 241	0.41 245	0.56 264	0.40 243	0.56 261	0.40 242

DPSimNet_ROB	0.93 300	1.04 272	0.83 285	1.05 322	0.82 310	1.04 318	0.83 315	1.03 290	0.89 309	1.03 278	0.84 313	1.03 316	0.84 311	0.83 306	0.84 314	0.83 308	1.14 320	0.84 313	1.12 323	0.84 315	1.04 311	0.88 314	0.83 311	0.84 316	1.07 323	0.83 315	1.15 325	0.88 313

DPSM_ROB	0.93 300	0.92 260	0.94 291	0.96 306	1.02 325	0.92 299	0.98 321	0.95 276	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.91 298	0.97 319	0.92 311	0.91 317	0.91 315	0.96 300	0.94 319	0.93 303	0.91 318	0.93 295	0.92 317	0.93 315	0.91 320	0.91 299	0.99 321	0.92 296	0.91 316

DPSM	0.93 300	0.92 260	0.94 291	0.96 306	1.02 325	0.92 299	0.98 321	0.95 276	0.92 311	0.92 259	0.92 317	0.91 298	0.97 319	0.92 311	0.91 317	0.91 315	0.96 300	0.94 319	0.93 303	0.91 318	0.93 295	0.92 317	0.93 315	0.91 320	0.91 299	0.99 321	0.92 296	0.91 316

LGCAT	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

GANet	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

TDLM	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

CVANet_RVC	1.00 306	1.00 265	1.00 295	1.00 314	1.00 319	1.00 313	1.00 326	1.00 285	1.00 318	1.00 272	1.00 324	1.00 310	1.00 323	1.00 319	1.00 324	1.00 322	1.00 308	1.00 324	1.00 310	1.00 325	1.00 306	1.00 323	1.00 321	1.00 328	1.00 312	1.00 324	1.00 306	1.00 324

ccs_rob	1.00 306	10.06 408	0.31 180	0.44 231	0.31 212	0.43 233	0.31 215	0.43 199	0.32 204	0.45 203	0.32 214	1.20 329	0.31 208	7.02 413	0.31 211	0.31 207	0.44 231	0.31 209	0.44 232	0.32 214	0.44 225	0.31 210	0.32 209	0.32 213	0.44 230	0.32 214	0.43 226	0.31 213

trnet	1.01 311	1.01 269	1.01 300	1.01 319	1.01 324	1.01 317	1.01 330	1.01 289	1.01 322	1.01 277	1.01 328	1.01 315	1.01 330	1.01 323	1.01 330	1.01 328	1.01 314	1.01 329	1.01 317	1.01 329	1.01 310	1.01 327	1.01 326	1.01 332	1.01 317	1.01 328	1.01 315	1.01 329

CFNet_pseudo	1.01 311	9.78 406	0.29 171	0.38 199	0.28 186	0.38 202	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.39 177	0.28 189	0.39 206	0.28 186	9.50 414	0.29 201	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.38 190	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.38 195	0.28 185	0.38 193	0.28 187

pcwnet_v2	1.01 311	9.73 405	0.28 166	0.38 199	0.28 186	0.38 202	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.38 172	0.28 189	0.39 206	0.28 186	9.61 415	0.28 190	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.38 190	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.38 195	0.28 185	0.38 193	0.28 187

FlowAnything	1.02 314	2.51 348	0.58 250	1.60 349	0.56 279	1.61 348	0.56 281	1.60 325	0.55 272	1.61 320	0.56 278	1.61 346	0.55 278	0.55 264	0.55 278	0.55 273	1.61 348	0.56 281	1.61 345	0.56 279	1.62 345	0.55 276	0.56 275	0.56 280	1.62 350	0.56 280	1.62 347	0.56 276

WAO-8	1.02 314	1.50 309	1.49 340	0.40 214	0.40 241	1.56 347	0.98 321	1.55 323	0.58 278	4.18 393	0.40 244	0.79 291	0.48 263	0.91 308	0.39 241	0.99 321	0.71 279	0.70 304	0.51 257	0.77 307	1.07 314	0.82 311	0.69 298	0.96 326	1.01 317	1.30 355	1.10 321	1.38 360

UCFNet_RVC	1.03 316	10.10 409	0.28 166	0.38 199	0.28 186	0.39 211	0.28 188	0.38 181	0.28 184	0.39 177	0.28 189	0.39 206	0.29 198	9.62 416	0.28 190	0.28 184	0.38 197	0.28 185	0.38 197	0.28 187	0.39 201	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.39 206	0.28 185	0.38 193	0.29 202

GLC_STEREO	1.05 317	1.01 269	1.02 301	1.02 321	1.02 325	1.05 319	1.06 334	1.05 294	1.05 324	1.04 280	1.05 334	1.05 317	1.04 332	1.06 329	1.05 332	1.06 334	1.06 315	1.05 333	1.06 318	1.05 334	1.06 313	1.06 332	1.04 329	1.05 335	1.04 319	1.05 331	1.06 317	1.06 333

FC-DCNN	1.10 318	0.81 255	0.77 279	0.63 278	0.42 248	0.86 295	0.64 292	0.91 270	0.96 315	1.11 281	0.80 310	1.07 318	0.81 309	0.67 287	1.75 371	1.30 353	1.41 342	0.85 314	1.28 334	0.71 303	2.12 362	1.32 352	0.52 270	0.81 315	1.64 351	1.40 363	2.39 370	1.75 374

RP	1.14 319	1.16 280	1.15 318	1.17 333	1.10 339	1.16 326	1.15 341	1.10 296	1.16 334	1.15 284	1.08 336	1.16 323	1.15 343	1.15 340	1.14 342	1.16 341	1.16 323	1.10 335	1.10 320	1.10 338	1.16 318	1.11 336	1.10 334	1.19 351	1.14 328	1.19 347	1.07 318	1.10 336

Abc-Net	1.14 319	1.16 280	1.18 323	1.10 324	1.10 339	1.16 326	1.18 345	1.16 301	1.13 331	1.11 281	1.16 343	1.16 323	1.12 340	1.10 331	1.17 346	1.16 341	1.16 323	1.10 335	1.16 324	1.14 344	1.17 320	1.16 339	1.11 336	1.09 342	1.10 325	1.10 338	1.16 326	1.17 344
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 321	1.90 326	1.10 312	1.37 342	0.94 318	1.36 338	0.98 321	1.48 320	0.98 316	1.37 307	0.98 322	1.37 339	0.98 321	0.95 315	0.94 321	0.95 320	1.37 340	0.95 321	1.38 338	0.95 322	1.38 339	0.95 322	0.95 318	0.95 325	1.37 342	0.95 320	1.37 342	0.95 321

TorneroNet	1.15 321	1.10 277	0.51 236	0.69 281	0.51 275	1.10 323	0.50 273	0.51 223	0.51 269	13.92 416	1.17 347	0.49 249	0.51 275	0.54 263	0.48 267	0.49 265	0.49 247	0.65 290	0.70 280	0.49 271	0.51 248	0.49 267	0.67 290	1.36 359	0.51 253	0.50 274	0.52 255	1.23 351

RGC	1.15 321	1.16 280	1.17 322	1.15 329	1.11 341	1.21 332	1.21 354	1.10 296	1.15 332	1.16 287	1.11 339	1.17 325	1.09 336	1.14 339	1.11 339	1.16 341	1.19 329	1.11 338	1.10 320	1.15 346	1.11 315	1.19 343	1.16 341	1.12 345	1.17 330	1.10 338	1.16 326	1.17 344

NCC-stereo	1.15 321	1.17 284	1.12 317	1.10 324	1.15 342	1.14 324	1.15 341	1.15 299	1.12 330	1.17 290	1.17 347	1.11 320	1.17 347	1.11 334	1.10 337	1.16 341	1.12 318	1.11 338	1.16 324	1.13 343	1.23 329	1.16 339	1.19 345	1.11 343	1.18 332	1.17 344	1.17 329	1.13 342

edge stereo	1.15 321	1.18 285	1.11 315	1.12 327	1.17 346	1.17 331	1.17 343	1.16 301	1.18 338	1.16 287	1.17 347	1.17 325	1.13 341	1.11 334	1.11 339	1.12 338	1.17 325	1.17 344	1.11 322	1.17 347	1.17 320	1.17 341	1.18 343	1.14 347	1.11 326	1.18 345	1.12 322	1.11 338

Nwc_Net	1.15 321	1.15 278	1.15 318	1.09 323	1.19 349	1.16 326	1.17 343	1.15 299	1.16 334	1.16 287	1.16 343	1.08 319	1.16 344	1.11 334	1.15 344	1.18 345	1.11 317	1.10 335	1.16 324	1.17 347	1.16 318	1.13 338	1.18 343	1.20 352	1.11 326	1.15 342	1.16 326	1.20 347

qqai	1.17 327	1.27 297	1.10 312	1.26 336	1.09 338	1.23 333	1.11 338	1.26 310	1.11 329	1.26 297	1.08 336	1.25 332	1.11 339	1.11 334	1.10 337	1.09 335	1.27 333	1.11 338	1.27 332	1.11 340	1.27 333	1.10 335	1.10 334	1.11 343	1.27 337	1.10 338	1.24 333	1.11 338

stereogan	1.17 327	1.19 287	1.15 318	1.15 329	1.15 342	1.15 325	1.19 346	1.19 305	1.15 332	1.15 284	1.16 343	1.19 328	1.19 348	1.19 342	1.19 347	1.19 346	1.15 321	1.19 347	1.19 328	1.19 351	1.15 317	1.19 343	1.15 339	1.15 348	1.16 329	1.15 342	1.19 330	1.20 347

TestStereo_HL3	1.20 329	0.41 180	10.53 413	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.40 414	0.30 196	0.41 186	0.28 189	0.40 214	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

TestStereo-Hl	1.20 329	0.41 180	10.60 414	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.37 413	0.30 196	0.41 186	0.28 189	0.40 214	0.28 186	0.28 186	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

TestStereo_HL2	1.22 331	0.41 180	10.61 415	0.44 231	0.28 186	0.41 218	0.28 188	13.91 416	0.30 196	0.41 186	0.29 199	0.40 214	0.28 186	0.29 191	0.28 190	0.28 184	0.42 223	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.28 184	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

MCSU-Stereo	1.22 331	8.85 402	7.17 408	0.42 225	0.29 200	0.41 218	0.29 205	8.80 411	0.30 196	0.42 197	0.29 199	0.40 214	0.29 198	0.30 197	0.29 201	0.29 197	0.41 218	0.29 198	0.41 217	0.29 200	0.41 209	0.29 203	0.29 195	0.29 203	0.41 214	0.29 204	0.41 212	0.30 209

MM-Stereo_test3	1.22 331	1.60 314	1.19 327	1.48 346	1.02 325	1.48 345	0.99 325	1.54 322	1.03 323	1.41 309	1.03 330	1.44 343	1.00 323	1.04 326	1.04 331	1.02 330	1.42 343	1.04 331	1.48 343	1.01 329	1.48 342	1.03 328	1.06 332	1.04 333	1.53 348	1.04 330	1.49 343	1.04 331

FAT-Stereo	1.22 331	1.23 288	1.19 327	1.21 335	1.24 352	1.24 335	1.19 346	1.25 309	1.24 341	1.25 296	1.19 350	1.20 329	1.24 352	1.20 343	1.21 350	1.25 352	1.22 331	1.21 350	1.25 331	1.23 354	1.22 327	1.19 343	1.19 345	1.24 355	1.25 335	1.20 348	1.19 330	1.25 353

S-Stereo	1.22 331	1.18 285	1.19 327	1.20 334	1.23 351	1.23 333	1.19 346	1.19 305	1.18 338	1.27 298	1.20 351	1.20 329	1.20 349	1.23 345	1.22 352	1.23 351	1.23 332	1.23 352	1.20 329	1.25 355	1.20 325	1.22 351	1.25 350	1.24 355	1.20 334	1.22 354	1.26 334	1.24 352

testmc14	1.23 336	8.86 404	7.15 407	0.43 228	0.30 208	0.41 218	0.29 205	9.05 412	0.34 211	0.42 197	0.30 207	0.41 219	0.29 198	0.32 201	0.30 207	0.29 197	0.42 223	0.30 205	0.42 226	0.30 208	0.41 209	0.30 207	0.30 205	0.29 203	0.41 214	0.29 204	0.41 212	0.29 202

GGDA	1.23 336	0.41 180	11.21 416	0.45 236	0.28 186	0.42 227	0.28 188	13.66 415	0.30 196	0.41 186	0.29 199	0.40 214	0.29 198	0.28 186	0.29 201	0.29 197	0.43 229	0.28 185	0.41 217	0.28 187	0.41 209	0.28 187	0.29 195	0.28 189	0.41 214	0.28 185	0.41 212	0.28 187

L400	1.24 338	1.31 303	0.99 294	1.38 343	0.90 313	1.41 343	0.93 319	1.34 313	4.17 405	1.31 300	0.92 317	1.37 339	1.00 323	0.98 316	0.94 321	1.00 322	1.35 335	0.92 316	1.39 339	0.97 323	1.39 340	0.89 315	1.00 321	0.93 323	1.39 343	0.92 318	1.36 339	0.91 316

L500	1.24 338	1.29 302	0.97 293	1.28 338	1.02 325	1.40 342	0.92 316	1.34 313	4.11 402	1.35 305	0.93 321	1.37 339	1.01 330	0.91 308	1.00 324	1.03 331	1.42 343	0.95 321	1.42 342	0.99 324	1.42 341	0.93 321	0.98 320	0.90 318	1.39 343	0.90 316	1.36 339	0.93 320

SPS-STEREO	1.25 340	1.47 308	1.06 310	1.54 347	1.08 335	1.52 346	1.20 352	1.44 318	1.06 326	1.49 315	1.10 338	1.41 342	1.10 338	0.98 316	1.08 336	1.12 338	1.47 345	1.04 331	1.53 344	1.14 344	1.52 343	1.07 333	1.02 327	1.05 335	1.48 346	1.07 335	1.55 344	1.11 338
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
L4000	1.37 341	1.53 311	1.16 321	1.55 348	1.17 346	1.67 350	1.14 340	1.48 320	3.12 384	1.43 311	1.04 331	1.61 346	1.14 342	1.10 331	1.05 332	1.09 335	1.54 346	1.16 343	1.72 351	1.10 338	1.57 344	1.18 342	1.15 339	1.04 333	1.51 347	1.05 331	1.55 344	1.10 336

RASNet	1.39 342	1.37 306	1.35 331	1.38 343	1.40 357	1.39 341	1.77 372	1.36 315	1.74 363	1.36 306	1.36 356	1.36 338	1.36 356	1.36 348	1.35 354	1.41 361	1.36 338	1.36 359	1.36 337	1.35 358	1.36 337	1.35 356	1.36 354	1.35 358	1.36 341	1.35 358	1.36 339	1.35 356

HNOStereo	1.42 343	1.73 320	1.00 295	1.68 352	1.04 332	1.86 351	1.20 352	1.55 323	3.73 394	1.61 320	1.12 340	1.62 350	1.00 323	1.03 325	1.20 348	1.00 322	1.73 351	0.99 323	1.68 349	1.03 331	1.73 347	1.03 328	1.19 345	1.08 341	1.64 351	1.20 348	1.72 348	1.03 330

FETCStereo	1.45 344	1.64 317	1.18 323	1.67 351	1.03 330	1.90 353	1.01 330	1.73 331	4.26 408	1.57 316	1.04 331	1.54 344	1.06 333	1.06 329	0.98 323	1.04 332	1.74 352	1.20 348	1.66 347	1.17 347	1.73 347	1.20 347	1.11 336	0.96 326	1.73 354	1.05 331	1.77 350	1.11 338

FETStereo	1.46 345	1.73 320	1.04 306	1.70 354	1.03 330	1.96 354	1.19 346	1.60 325	4.25 407	1.60 319	0.99 323	1.61 346	1.06 333	1.11 334	1.15 344	1.20 347	1.68 350	1.03 330	1.71 350	1.03 331	1.75 349	1.05 330	1.02 327	1.12 345	1.72 353	1.20 348	1.76 349	1.05 332

CGFBStereo	1.46 345	1.70 318	1.02 301	1.68 352	1.08 335	2.01 360	1.04 332	1.63 327	4.13 403	1.58 317	1.04 331	1.57 345	1.09 336	1.04 326	1.05 332	1.21 349	1.65 349	1.13 341	1.66 347	1.12 341	1.86 350	1.19 343	1.05 330	1.06 337	1.75 355	1.20 348	1.83 351	1.00 324

HBP-ISP	1.47 347	1.07 275	1.03 305	1.30 339	1.08 335	1.36 338	1.06 334	1.44 318	1.25 343	1.97 336	1.51 362	1.65 351	1.58 362	0.98 316	1.58 363	1.68 368	1.98 358	1.32 353	2.02 358	1.28 356	2.95 376	1.89 377	0.97 319	1.06 337	1.26 336	0.99 321	1.94 354	1.43 363

PS-NSSS	1.48 348	4.46 376	1.35 331	1.35 341	1.35 356	1.41 343	1.34 356	1.36 315	1.35 346	1.40 308	1.35 355	1.33 336	1.35 355	1.37 349	1.40 357	1.35 354	1.35 335	1.35 357	1.39 339	1.44 364	1.35 336	1.34 355	1.35 353	1.38 363	1.35 340	1.33 357	1.34 337	1.38 360

CC-Net-ROB	1.51 349	4.40 375	1.69 349	1.39 345	1.40 357	1.37 340	1.40 362	1.36 315	1.39 347	1.41 309	1.36 356	1.35 337	1.38 358	1.39 351	1.39 355	1.36 355	1.36 338	1.35 357	1.39 339	1.39 360	1.37 338	1.36 357	1.41 358	1.48 365	1.39 343	1.42 364	1.35 338	1.35 356

GANetREF_RVC	1.52 350	2.01 331	1.21 330	1.98 359	1.21 350	1.98 357	1.21 354	1.98 345	1.21 340	1.99 338	1.21 352	1.98 358	1.21 351	1.02 324	1.21 350	1.21 349	1.99 359	1.21 350	1.99 357	1.21 352	1.99 356	1.21 348	1.21 348	1.21 353	1.99 360	1.21 352	1.99 357	1.21 349
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
MonStereo1	1.60 351	2.69 355	1.46 337	1.99 360	1.31 354	1.99 359	1.36 357	1.99 346	1.31 344	1.84 325	1.32 354	1.89 352	1.31 353	1.32 347	1.30 353	1.36 355	1.94 354	1.33 356	1.93 353	1.30 357	1.92 353	1.33 353	1.31 351	1.31 357	1.94 357	1.31 356	1.93 353	1.31 355

R-Stereo Train	1.62 352	2.01 331	1.41 335	1.97 356	1.40 357	1.96 354	1.39 359	1.93 339	1.39 347	1.92 330	1.38 358	1.94 355	1.39 359	1.40 352	1.45 358	1.38 357	1.96 356	1.37 360	1.97 354	1.39 360	1.98 354	1.41 359	1.40 356	1.37 361	1.97 358	1.38 360	1.96 355	1.37 358

RAFT-Stereo	1.62 352	2.01 331	1.41 335	1.97 356	1.40 357	1.96 354	1.39 359	1.93 339	1.39 347	1.92 330	1.38 358	1.94 355	1.39 359	1.40 352	1.45 358	1.38 357	1.96 356	1.37 360	1.97 354	1.39 360	1.98 354	1.41 359	1.40 356	1.37 361	1.97 358	1.38 360	1.96 355	1.37 358
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 352	1.60 314	1.59 342	1.61 350	1.69 366	1.66 349	1.61 364	1.70 330	1.65 360	1.62 322	1.60 365	1.61 346	1.60 363	1.60 355	1.59 364	1.62 366	1.60 347	1.63 367	1.62 346	1.68 371	1.70 346	1.60 362	1.64 365	1.60 367	1.61 349	1.60 366	1.60 346	1.59 366

MonStereo	1.66 355	2.63 354	1.46 337	1.99 360	1.41 361	2.03 361	1.39 359	2.04 349	1.43 350	1.94 333	1.40 360	1.92 354	1.37 357	1.38 350	1.39 355	1.39 359	1.99 359	1.38 362	2.04 359	1.41 363	2.02 358	1.37 358	1.39 355	1.38 363	1.99 360	1.38 360	2.01 359	1.39 362

MoCha-V2	1.75 356	27.02 424	0.72 267	0.92 300	0.69 298	0.89 297	0.69 302	0.92 272	0.71 297	0.87 256	0.69 300	0.88 297	0.68 298	0.70 296	0.68 301	0.69 296	0.90 296	0.69 301	0.92 300	0.69 300	0.92 293	0.71 303	0.70 301	0.67 298	0.88 297	0.71 305	0.92 296	0.68 299

MFMNet_re	1.77 357	1.89 324	1.72 351	1.88 355	1.69 366	1.89 352	1.67 368	1.91 338	1.70 361	1.87 326	1.67 369	1.89 352	1.68 368	1.67 359	1.67 369	1.70 369	1.88 353	1.68 369	1.88 352	1.67 369	1.89 351	1.68 368	1.70 367	1.71 372	1.87 356	1.68 374	1.87 352	1.68 371

CEFStereo	1.78 358	2.15 340	1.35 331	2.21 363	1.34 355	2.27 363	1.38 358	1.87 336	4.24 406	2.05 341	1.49 361	2.02 359	1.31 353	1.31 346	1.51 360	1.39 359	2.14 361	1.32 353	2.11 360	1.36 359	2.15 363	1.33 353	1.33 352	1.36 359	2.11 363	1.37 359	2.17 362	1.30 354

derf	1.84 359	1.93 328	1.73 352	1.97 356	1.77 369	1.98 357	1.76 371	1.94 341	1.73 362	1.97 336	1.78 371	1.97 357	1.76 369	1.76 362	1.71 370	1.79 370	1.94 354	1.77 370	1.98 356	1.75 373	1.89 351	1.71 369	1.77 370	1.77 374	2.01 362	1.74 375	2.00 358	1.71 372

MM-Stereo_test1	1.85 360	3.50 364	1.61 343	2.12 362	1.47 362	2.14 362	1.47 363	2.33 358	1.53 354	2.12 344	1.54 363	2.19 361	1.53 361	1.54 354	1.53 361	1.53 362	2.20 362	1.54 363	2.24 361	1.57 365	2.21 365	1.49 361	1.59 360	1.49 366	2.15 367	1.52 365	2.15 361	1.54 365

plain	1.96 361	3.33 361	1.04 306	3.24 381	1.04 332	3.24 381	1.04 332	3.26 371	1.05 324	3.26 377	1.13 341	3.27 380	1.06 333	1.05 328	1.05 332	1.05 333	3.28 378	1.05 333	3.29 378	1.06 335	3.30 378	1.05 330	1.05 330	1.06 337	3.30 381	1.06 334	3.30 380	1.06 333

UDGNet	1.97 362	2.43 346	1.67 347	2.46 371	1.70 368	2.44 370	1.69 369	2.34 359	1.63 359	2.35 360	1.67 369	2.37 370	1.67 367	1.68 360	1.64 368	1.67 367	2.44 369	1.64 368	2.43 369	1.67 369	2.43 371	1.66 366	1.67 366	1.63 371	2.43 372	1.66 372	2.42 371	1.66 370

LG-G_1	1.99 363	2.56 351	1.63 345	2.54 374	1.62 364	2.55 375	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.50 364	1.62 367	2.50 372	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.61 364	2.55 374	1.61 366	2.55 373	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.55 375	1.61 367	2.54 373	1.61 367

LG-G	1.99 363	2.56 351	1.63 345	2.54 374	1.62 364	2.55 375	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.50 364	1.62 367	2.50 372	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.61 364	2.55 374	1.61 366	2.55 373	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.55 375	1.61 367	2.54 373	1.61 367

LGtest1	1.99 363	2.55 350	1.62 344	2.54 374	1.61 363	2.54 372	1.61 364	2.51 362	1.61 356	2.49 363	1.61 366	2.49 371	1.61 364	1.61 356	1.61 365	1.61 363	2.55 373	1.62 366	2.54 373	1.61 366	2.54 372	1.61 363	1.61 361	1.61 368	2.54 374	1.61 367	2.54 373	1.61 367

FBW_ROB	2.04 366	2.50 347	1.75 353	2.45 370	1.78 370	2.40 368	1.74 370	2.47 361	1.77 364	2.37 361	1.81 372	2.30 364	1.80 370	1.78 363	1.88 380	1.80 371	2.41 368	1.77 370	2.43 369	1.83 374	2.39 369	1.81 374	1.76 369	1.75 373	2.56 377	1.75 376	2.30 367	1.74 373

TRStereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

XX-Stereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

EAI-Stereo	2.05 367	2.13 334	1.85 356	2.27 364	1.84 372	2.28 364	1.84 375	2.29 354	1.87 368	2.29 354	1.86 375	2.30 364	1.87 375	2.30 381	1.87 377	2.08 379	2.29 364	1.87 375	2.30 363	1.87 377	2.08 359	1.72 370	1.86 375	2.30 387	2.13 364	1.84 378	2.29 364	1.87 378

AF-Net	2.06 370	25.73 423	1.18 323	1.12 327	1.16 345	1.16 326	1.19 346	1.10 296	1.17 337	1.15 284	1.14 342	1.11 320	1.16 344	1.16 341	1.14 342	1.11 337	1.15 321	1.13 341	1.21 330	1.17 347	1.11 315	1.21 348	1.17 342	1.17 349	1.17 330	1.11 341	1.20 332	1.13 342

UniTT-Stereo	2.12 371	3.66 366	1.10 312	3.48 384	1.15 342	3.57 385	1.11 338	3.44 374	1.16 334	3.52 379	1.16 343	3.50 381	1.16 344	1.10 331	1.13 341	1.15 340	3.61 380	1.17 344	3.64 379	1.12 341	3.58 381	1.12 337	1.12 338	1.17 349	3.53 384	1.18 345	3.52 383	1.18 346

HUF	2.22 372	2.33 342	2.24 371	2.35 368	2.07 379	2.45 371	2.11 383	2.42 360	2.13 375	2.19 347	2.15 382	2.10 360	2.09 380	2.27 379	2.04 382	2.08 379	2.44 369	2.12 382	2.38 368	2.18 384	2.29 367	2.22 381	2.12 382	2.12 382	2.52 373	2.10 384	2.22 363	2.15 385

AIO_test	2.22 372	2.36 345	2.10 367	2.47 372	2.15 380	2.54 372	2.06 382	2.27 352	2.09 374	2.29 354	2.13 381	2.30 364	2.09 380	2.25 377	2.15 384	1.95 377	2.52 372	2.08 380	2.32 366	2.21 386	2.20 364	2.26 383	2.05 381	2.06 380	2.40 371	2.16 386	2.52 372	2.05 384

RAStereo	2.24 374	3.70 367	1.18 323	3.73 388	1.18 348	3.69 387	1.19 346	3.73 377	1.24 341	3.72 382	1.21 352	3.76 385	1.20 349	1.20 343	1.20 348	1.20 347	3.74 385	1.20 348	3.75 385	1.21 352	3.77 385	1.21 348	1.21 348	1.21 353	3.82 388	1.21 352	3.82 387	1.21 349

AIO_rvc	2.25 375	2.35 344	2.10 367	2.47 372	2.17 381	2.54 372	2.15 384	2.32 357	2.21 376	2.29 354	2.28 384	2.33 369	2.09 380	2.26 378	2.14 383	2.08 379	2.49 371	2.09 381	2.53 372	2.14 383	2.34 368	2.23 382	2.14 383	2.18 383	2.19 368	2.15 385	2.35 369	2.22 386

NCCL2	2.27 376	2.27 341	2.28 374	2.27 364	2.28 385	2.28 364	2.28 386	2.27 352	2.28 378	2.28 351	2.28 384	2.29 363	2.28 384	2.28 380	2.29 386	2.28 386	2.28 363	2.28 386	2.27 362	2.28 388	2.28 366	2.28 385	2.28 385	2.28 385	2.28 369	2.28 388	2.11 360	2.28 389

STTStereo	2.30 377	2.34 343	2.26 373	2.37 369	2.23 382	2.40 368	2.35 387	2.20 350	2.33 379	2.28 351	2.31 386	2.19 361	2.37 385	2.20 374	2.31 387	2.23 385	2.38 367	2.25 385	2.33 367	2.27 387	2.39 369	2.27 384	2.31 386	2.29 386	2.37 370	2.32 389	2.34 368	2.26 388

DNSM	2.31 378	4.05 370	3.13 381	2.62 377	1.85 375	2.62 377	1.85 378	3.98 378	1.85 366	2.55 366	1.85 374	2.55 375	1.85 374	1.85 367	1.85 374	1.85 374	2.62 376	1.85 374	2.62 376	1.85 375	2.62 375	1.85 376	1.85 374	1.85 376	2.63 378	1.85 381	2.63 376	1.85 377

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 379	2.85 357	1.90 363	2.90 378	2.77 388	2.88 378	2.85 390	2.51 362	2.85 382	2.88 372	1.99 380	2.50 372	2.76 388	2.20 374	1.57 362	2.64 388	2.89 377	2.63 388	5.69 408	1.03 331	2.01 357	2.71 387	2.74 390	2.73 391	2.87 379	1.64 370	1.00 306	1.49 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 380	3.41 363	1.05 308	3.29 382	1.05 334	3.29 384	1.06 334	3.30 373	1.06 326	3.31 378	1.06 335	4.97 403	2.72 387	2.72 385	2.71 389	2.70 389	6.57 410	2.19 383	5.08 405	1.08 337	3.36 379	1.07 333	1.07 333	1.07 340	3.35 383	1.07 335	3.36 382	1.07 335

sCroCo_RVC	2.76 381	4.00 369	1.82 355	4.00 392	1.83 371	3.98 393	1.82 373	3.99 380	1.81 365	4.14 390	2.76 388	4.13 394	1.82 372	1.83 364	1.83 372	1.82 372	4.01 390	1.82 373	3.98 388	1.86 376	4.00 390	1.82 375	1.83 372	1.84 375	4.02 394	1.81 377	4.00 391	1.83 376

NLSM1	2.82 382	3.85 368	2.57 378	3.19 380	2.46 386	3.28 383	2.38 388	3.29 372	2.42 380	3.20 376	2.64 387	3.14 378	2.62 386	2.46 384	2.44 388	2.51 387	3.31 379	2.53 387	3.17 377	2.47 389	3.27 377	2.33 386	2.65 387	2.61 390	3.22 380	2.55 390	3.31 381	2.39 390

sAnonymous2	2.87 383	4.16 371	1.89 361	4.26 397	1.87 376	4.23 396	1.92 379	4.17 381	1.94 372	4.16 391	1.92 378	4.20 395	1.92 378	1.96 370	1.86 375	1.87 375	4.25 394	1.90 378	4.23 394	1.91 380	4.26 393	1.93 378	1.89 378	1.90 377	4.07 396	1.91 382	5.09 407	1.93 382

CroCo_RVC	2.87 383	4.16 371	1.89 361	4.26 397	1.87 376	4.23 396	1.92 379	4.17 381	1.94 372	4.16 391	1.92 378	4.20 395	1.92 378	1.96 370	1.86 375	1.87 375	4.25 394	1.90 378	4.23 394	1.91 380	4.26 393	1.93 378	1.89 378	1.90 377	4.07 396	1.91 382	5.09 407	1.93 382

Anonymous3	3.36 385	4.93 381	2.20 369	4.92 404	2.23 382	4.90 404	2.23 385	4.89 387	2.24 377	4.95 403	2.21 383	4.91 402	2.21 383	2.18 373	2.22 385	2.22 384	4.86 401	2.20 384	4.90 401	2.20 385	4.96 403	2.21 380	2.21 384	2.21 384	6.30 410	2.21 387	4.90 400	2.23 387

StereoVision	3.44 386	10.12 410	1.68 348	5.44 409	2.26 384	5.87 409	1.97 381	5.17 390	1.31 344	5.80 407	1.56 364	5.62 408	1.84 373	1.97 372	1.91 381	1.84 373	4.98 403	1.32 353	5.60 406	1.71 372	5.35 408	1.73 373	1.97 380	1.96 379	5.40 407	1.65 371	5.08 405	1.76 375

NLCSM	3.61 387	5.05 383	3.36 389	4.13 394	3.31 396	3.91 389	3.26 396	3.98 378	3.24 387	4.08 389	3.06 391	3.95 390	3.25 395	3.25 390	3.10 393	3.17 395	4.20 393	3.08 390	4.16 392	3.24 396	4.26 393	3.46 395	3.14 392	3.19 394	4.02 394	3.24 395	4.21 395	3.17 394

DPSNet	3.67 388	3.61 365	3.62 390	3.64 385	3.61 400	3.64 386	3.65 400	3.64 376	3.67 392	3.67 381	3.65 398	3.68 383	3.69 403	3.69 398	3.69 405	3.68 401	3.70 382	3.70 400	3.69 384	3.69 402	3.71 384	3.69 397	3.67 398	3.69 403	3.68 387	3.67 399	3.68 385	3.67 396

MaDis-Stereo	3.69 389	10.19 411	2.01 366	6.09 410	2.01 378	5.94 410	1.82 373	6.14 395	1.85 366	6.59 410	1.82 373	6.01 409	1.81 371	1.83 364	1.83 372	2.02 378	5.87 407	1.79 372	5.93 409	2.06 382	4.63 399	1.67 367	1.84 373	2.08 381	5.90 408	1.66 372	6.34 410	1.87 378

Sa-1000	3.84 390	7.71 392	6.81 405	4.15 395	2.86 389	3.27 382	3.87 406	5.99 392	4.35 410	2.78 370	3.71 399	3.88 386	3.56 399	3.88 401	3.64 398	2.71 390	3.72 383	3.27 395	3.67 383	3.15 395	3.51 380	3.36 394	2.70 389	3.49 397	3.32 382	3.76 403	2.87 378	3.76 403

MLG-Stereo_test2	3.86 391	4.96 382	3.13 381	4.65 402	3.27 395	5.17 408	3.07 392	5.01 389	3.01 383	4.93 402	3.03 390	4.56 400	3.32 396	3.26 391	3.33 396	3.30 397	5.17 406	3.19 393	4.86 400	2.96 394	5.04 405	3.25 390	2.67 388	3.15 393	4.98 404	3.05 393	4.59 398	3.30 395

MLG-Stereo_test3	3.87 392	4.64 377	3.29 386	5.17 407	3.23 393	4.83 403	3.02 391	4.95 388	3.22 386	4.31 394	3.33 396	5.08 405	3.20 394	3.23 389	2.77 390	3.20 396	4.99 404	3.24 394	4.93 402	2.94 391	4.82 402	3.33 393	3.33 394	3.29 396	5.19 406	3.02 392	5.08 405	2.93 393

MLG-Stereo_test1	3.87 392	4.67 378	3.29 386	5.26 408	3.25 394	5.04 406	3.11 393	4.43 383	3.27 388	5.02 405	3.21 393	4.71 401	3.10 392	3.22 388	3.06 392	2.98 393	5.03 405	3.18 392	4.95 403	2.94 391	4.70 401	3.32 391	3.30 393	3.27 395	5.17 405	3.08 394	5.02 403	2.85 392

SA	3.93 394	7.22 388	4.74 392	4.15 395	3.88 406	3.70 388	4.02 409	6.67 400	3.95 398	3.64 380	3.74 400	3.63 382	3.00 390	3.51 393	3.68 404	3.68 401	3.73 384	3.71 401	3.64 379	3.48 397	3.58 381	2.97 389	3.69 399	3.61 398	3.55 386	3.42 396	3.64 384	3.79 404

TestStereo1	4.11 395	7.79 394	6.72 403	3.93 389	3.81 403	3.96 391	3.58 398	6.96 403	3.74 395	3.90 384	3.76 401	3.89 387	3.57 400	3.70 399	3.66 401	3.34 398	3.80 386	3.62 397	3.66 381	3.68 400	3.91 387	3.70 398	3.65 396	3.67 400	3.88 389	3.53 397	3.89 388	3.68 399

SA-5K	4.11 395	7.79 394	6.72 403	3.93 389	3.81 403	3.96 391	3.58 398	6.96 403	3.74 395	3.90 384	3.76 401	3.89 387	3.57 400	3.70 399	3.66 401	3.34 398	3.80 386	3.62 397	3.66 381	3.68 400	3.91 387	3.70 398	3.65 396	3.67 400	3.88 389	3.53 397	3.89 388	3.68 399

test_4	4.11 395	8.05 397	6.64 401	4.52 400	3.68 401	3.00 379	3.40 397	6.21 398	3.29 389	4.07 388	3.84 404	4.04 392	3.76 405	3.56 396	3.67 403	3.76 404	4.04 391	3.79 403	4.10 389	3.53 398	3.98 389	3.74 401	3.55 395	3.61 398	3.94 393	3.75 402	3.73 386	3.73 402

test-1	4.11 395	7.65 391	4.93 393	3.65 386	3.58 398	4.70 402	3.74 404	4.73 385	4.06 400	3.72 382	4.11 408	3.70 384	3.49 398	3.36 392	3.65 400	4.17 409	3.92 388	4.04 407	4.19 393	3.75 403	4.69 400	4.18 404	3.88 402	3.90 405	4.73 400	3.77 404	3.12 379	3.68 399

TESTraft	4.16 399	8.03 396	6.81 405	3.99 391	3.68 401	3.93 390	3.70 402	6.86 402	3.69 393	3.93 386	3.88 406	3.93 389	3.59 402	3.65 397	3.64 398	3.68 401	3.92 388	3.72 402	3.92 386	3.57 399	3.84 386	3.70 398	3.71 400	3.67 400	3.91 392	3.74 401	3.92 390	3.67 396

raft_robust	4.19 400	7.78 393	6.08 398	3.30 383	3.85 405	4.03 394	3.73 403	6.25 399	3.30 390	4.44 396	3.28 395	4.01 391	3.82 406	4.29 406	3.70 406	4.01 406	4.48 399	3.42 396	4.11 390	3.76 404	4.05 391	3.32 391	3.85 401	3.82 404	4.71 399	3.83 405	4.09 392	3.80 405

RAFT_CTSACE	4.43 401	8.26 399	6.10 399	4.62 401	4.01 408	4.54 401	3.65 400	6.09 394	3.93 397	4.64 399	4.14 409	4.26 397	4.13 408	3.91 402	3.88 407	4.06 408	4.30 396	4.03 406	4.27 396	3.92 405	4.26 393	3.67 396	3.91 403	4.16 408	4.82 401	4.08 409	4.20 394	3.67 396

RAFT+CT+SA	4.43 401	7.34 390	6.71 402	5.01 405	4.38 409	4.40 398	3.85 405	6.15 397	4.30 409	4.89 401	3.26 394	4.49 399	3.01 391	4.53 407	3.36 397	3.65 400	3.64 381	4.39 409	3.94 387	4.28 408	4.44 397	4.30 406	4.24 408	4.52 410	3.90 391	3.85 406	4.89 399	4.00 407

cross-raft	4.43 401	7.31 389	6.46 400	4.47 399	3.95 407	4.46 399	3.95 407	6.70 401	3.97 399	4.41 395	3.82 403	4.38 398	3.94 407	3.95 404	3.95 409	3.95 405	4.45 398	3.95 405	4.46 397	3.95 406	4.46 398	3.95 402	3.95 405	3.94 407	4.40 398	3.95 408	4.45 397	3.95 406

test_5	4.51 404	8.85 402	5.35 397	3.66 387	3.56 397	5.10 407	4.47 411	6.14 395	4.07 401	4.96 404	3.87 405	5.14 407	4.17 410	3.53 394	4.39 410	4.53 410	4.15 392	3.62 397	4.74 399	2.94 391	3.63 383	4.53 408	4.20 407	4.54 411	4.86 402	3.68 400	4.95 401	4.06 408

test_3	4.55 405	10.96 412	7.69 411	4.04 393	3.60 399	4.10 395	3.98 408	7.94 405	4.56 411	3.99 387	4.03 407	4.08 393	3.74 404	3.99 405	3.91 408	4.05 407	4.33 397	3.89 404	4.14 391	4.00 407	4.11 392	4.02 403	4.01 406	3.91 406	3.53 384	3.94 407	4.19 393	4.20 409

FC-DCNN v2	4.74 406	3.16 360	3.16 384	3.16 379	3.16 390	3.16 380	3.16 395	3.16 370	3.16 385	3.16 375	3.16 392	3.16 379	3.16 393	3.16 387	3.16 394	3.16 394	6.72 411	6.72 413	6.72 411	6.72 416	6.72 410	6.72 415	6.72 414	6.72 415	6.72 411	6.72 414	6.72 412	6.72 415

TestStereo	4.92 407	4.80 380	4.98 394	4.82 403	4.97 411	4.91 405	4.78 412	4.80 386	4.88 412	4.78 400	4.80 411	4.99 404	4.81 411	4.83 408	4.87 412	4.97 412	4.93 402	5.01 411	5.03 404	4.90 411	5.02 404	5.02 409	5.06 409	5.04 412	4.93 403	4.89 411	5.01 402	5.09 411

DispFullNet	4.96 408	5.67 384	3.30 388	5.01 405	3.21 392	4.50 400	3.11 393	4.43 383	3.44 391	4.60 398	3.46 397	5.13 406	3.44 397	3.53 394	3.20 395	2.87 392	4.80 400	3.15 391	4.70 398	4.83 410	9.02 415	5.98 412	5.95 413	6.21 414	8.84 416	5.85 413	9.76 417	5.91 413

SGM-Forest	5.07 409	6.74 386	4.17 391	6.46 411	4.68 410	6.21 412	4.38 410	6.00 393	4.14 404	5.84 408	4.44 410	6.28 410	4.16 409	3.92 403	4.56 411	4.60 411	6.15 408	4.27 408	6.12 410	4.31 409	5.99 409	4.27 405	3.92 404	4.27 409	6.13 409	4.10 410	6.18 409	4.49 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 410	8.71 401	2.75 379	8.64 416	2.76 387	8.65 416	2.79 389	8.67 409	2.79 381	8.70 415	2.79 389	8.70 415	2.79 389	2.79 386	2.80 391	2.80 391	8.84 415	2.82 389	8.82 415	2.89 390	8.84 414	2.83 388	2.83 391	2.82 392	8.87 417	2.83 391	8.84 416	2.83 391

SGM+DAISY	6.35 411	8.16 398	5.14 396	8.12 415	5.08 413	8.12 415	5.16 413	8.01 406	5.18 414	7.92 413	5.14 412	7.89 414	5.14 412	4.95 409	5.33 413	5.32 413	8.14 414	5.16 412	8.16 414	5.16 412	8.21 413	5.19 410	5.12 410	5.12 413	8.18 415	5.24 412	8.12 415	5.11 412

RAFT	6.60 412	9.99 407	8.33 412	7.21 414	6.55 414	5.95 411	5.87 414	8.70 410	5.02 413	5.10 406	6.69 414	7.06 413	6.94 415	6.17 412	7.09 416	6.84 414	6.47 409	4.72 410	5.60 406	5.60 413	5.11 406	5.97 411	6.93 415	6.89 416	7.16 412	7.08 417	6.58 411	6.66 414

test-v	7.17 413	11.53 413	7.63 409	7.17 412	6.87 415	7.48 413	6.90 415	8.14 407	6.88 415	6.93 411	7.42 415	7.05 411	6.14 413	6.05 410	6.86 414	6.99 415	7.60 412	6.75 414	6.90 412	6.66 414	7.83 411	6.36 413	5.89 411	7.34 417	7.19 413	6.75 415	7.52 413	6.77 416

test-2	7.17 413	11.53 413	7.63 409	7.17 412	6.87 415	7.48 413	6.90 415	8.14 407	6.88 415	6.93 411	7.42 415	7.05 411	6.14 413	6.05 410	6.86 414	6.99 415	7.60 412	6.75 414	6.90 412	6.66 414	7.83 411	6.36 413	5.89 411	7.34 417	7.19 413	6.75 415	7.52 413	6.77 416

MANE	18.41 415	23.00 422	16.00 417	22.00 424	15.00 417	22.00 424	15.00 417	22.00 424	15.00 417	21.00 424	15.00 417	22.00 423	15.00 416	15.00 417	17.00 417	15.00 417	23.00 423	15.00 416	22.00 423	15.00 417	23.00 423	15.00 416	18.00 416	15.00 419	24.00 425	17.00 418	24.00 425	16.00 418

rafts_anoy	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

raft+_RVC	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

raftrobust	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

CasAABBNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

RALCasStereoNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

RALAANet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

MSMDNet	20.00 416	20.00 415	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 417	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 418	20.00 418	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 416	20.00 418	20.00 416	20.00 417	20.00 417	20.00 420	20.00 418	20.00 419	20.00 418	20.00 419

fast-reg	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

Reg-Stereo(zero)	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

FLISNet	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

CoSv	37.00 423	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 425	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 425	37.00 424	37.00 424	37.00 424	37.00 427	37.00 426	37.00 426	37.00 426	37.00 426

MDST_ROB	61.15 427	72.66 430	46.52 429	70.00 429	44.89 429	64.24 429	43.75 429	73.65 429	48.92 430	72.70 430	42.40 429	60.70 428	50.23 428	50.07 430	67.69 430	68.60 430	83.13 429	47.77 428	82.48 429	46.00 429	95.93 429	53.44 429	50.66 428	45.00 431	84.99 431	53.64 431	79.01 430	52.07 431

CBMV	101.59 428	71.60 429	48.40 430	72.70 430	49.00 430	79.60 430	48.40 430	80.90 430	46.90 429	68.90 429	49.00 430	78.00 429	572.10 438	49.50 429	51.30 429	48.40 429	72.20 428	639.60 438	79.40 428	48.90 430	79.50 428	51.40 428	52.30 429	48.30 432	80.20 430	49.10 430	79.60 431	47.60 430
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 429	131.36 431	140.69 431	151.38 431	151.40 432	150.79 431	151.72 432	149.36 431	159.46 432	146.42 431	150.73 432	149.06 433	176.22 430	143.94 432	133.10 433	133.45 433	153.30 431	154.22 431	154.67 431	153.95 433	156.90 432	156.53 433	160.21 431	162.72 434	154.57 432	160.59 433	153.47 432	163.50 433
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
DF_test	168.38 430	396.55 436	180.19 432	193.64 432	133.63 431	193.53 432	141.18 431	219.97 432	133.80 431	188.12 432	133.62 431	187.99 434	133.61 429	133.68 431	133.47 434	133.49 434	193.64 432	133.70 430	193.74 432	133.73 432	193.58 433	133.90 432	133.51 430	133.58 433	193.57 433	133.62 432	193.54 433	139.69 432

NOSS_ROB	248.11 431	409.00 437	288.00 434	412.00 434	280.00 434	411.00 437	288.00 434	356.00 433	275.00 437	379.00 437	303.00 437	415.00 436	278.00 435	260.00 437	104.00 431	103.00 431	126.00 430	108.00 429	118.00 430	98.00 431	126.00 431	104.00 431	268.00 434	216.00 436	279.00 437	201.00 434	288.00 437	206.00 434

AE-Stereo	252.48 432	202.00 432	361.00 436	502.00 436	324.00 436	321.00 433	482.00 439	423.00 436	227.00 436	201.00 433	273.00 436	101.00 430	207.00 431	198.00 433	183.00 435	181.00 435	221.00 433	232.00 435	477.00 434	220.00 435	111.00 430	100.00 430	219.00 433	214.00 435	204.00 434	211.00 435	200.00 434	222.00 436

MGS-Stereo	264.93 433	208.00 433	362.00 437	512.00 437	350.00 437	326.00 434	443.00 438	410.00 435	210.00 433	232.00 435	215.00 433	125.00 431	217.00 432	216.00 435	127.00 432	122.00 432	223.00 434	230.00 433	487.00 436	255.00 436	250.00 434	223.00 435	272.00 435	228.00 438	241.00 435	220.00 437	214.00 435	235.00 437

EGLCR-Stereo	276.81 434	209.00 434	366.00 438	514.00 438	354.00 438	336.00 435	422.00 436	440.00 437	220.00 435	231.00 434	245.00 435	135.00 432	237.00 434	218.00 436	197.00 436	222.00 437	223.00 434	230.00 433	487.00 436	255.00 436	250.00 434	273.00 436	272.00 435	228.00 438	241.00 435	220.00 437	214.00 435	235.00 437

DLCB_ROB	280.78 435	376.74 435	215.59 433	376.74 433	215.59 433	376.74 436	215.59 433	366.42 434	218.39 434	366.42 436	218.39 434	366.42 435	218.39 433	209.96 434	219.76 437	219.38 436	376.72 436	216.43 432	376.72 433	216.43 434	376.72 436	216.43 434	216.14 432	216.14 437	376.69 438	217.67 436	376.69 438	217.67 435

LE_ROB	387.11 436	453.07 438	321.39 435	500.23 435	323.05 435	493.99 438	324.56 435	477.63 438	322.28 438	465.51 438	322.97 438	486.37 437	334.17 436	305.26 438	320.63 438	327.66 438	476.08 437	315.70 436	483.76 435	335.15 438	469.64 437	309.74 437	315.90 437	318.85 440	498.41 439	328.85 439	491.00 439	330.08 439

SGM-ForestM	522.49 437	676.08 439	448.56 439	638.17 439	433.15 439	639.59 439	427.03 437	617.52 439	439.90 439	604.63 439	429.02 439	611.68 438	432.74 437	420.18 439	451.96 439	465.85 439	601.06 438	403.73 437	659.15 438	405.50 439	669.64 438	437.21 438	455.85 438	425.66 441	689.82 440	481.65 440	662.43 440	479.61 440

CBMV_ROB	1133.35 438	1280.38 440	976.92 440	1317.57 440	1021.62 440	1282.66 440	1022.22 440	1213.88 440	982.57 440	1194.12 440	975.90 440	1357.87 439	1090.02 439	943.32 440	1021.85 440	1006.47 440	1309.01 439	986.29 439	1499.40 439	986.35 440	1359.35 439	975.96 439	975.21 439	969.30 442	1337.82 441	1042.34 441	1398.25 441	1073.86 441

111111	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

SGD-Stereo	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-Stereo++	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

IGEV-Stereo+	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

anonymousdsp2	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

anonymousdsp	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

AMNet	10000000.00 439	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 441	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 440	10000000.00 443	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442	10000000.00 442

GS-Stereo																							0.36 224	0.36 227	0.48 243	0.36 225	0.48 240	0.35 222

FSD		0.55 218	0.42 206	0.54 260	0.42 248	0.55 264	0.43 252	0.54 228	0.42 243	0.59 227	0.42 251			0.43 238	0.42 251	0.42 243			2.46 371	0.44 253				0.44 253	0.55 261	0.43 252	0.55 259	0.53 274

ASD4																								0.20 160

STTRV1_RVC		1.59 312	0.52 239	0.69 281	0.61 284	0.66 277	0.43 252	0.88 269	0.45 249	0.71 241	0.62 286	0.69 276	0.45 254	0.62 273	0.40 242	0.44 246	0.80 288	0.59 283		0.63 286	0.80 282	0.46 251		0.61 289	0.72 284	0.54 277	0.80 286	0.60 282

Low-res two-view benchmark