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 24	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 24	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 24	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 43	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.05 36	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 35	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 47	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 55	0.08 52	0.07 45	0.05 48	0.05 36	0.05 50	0.07 46	0.05 43	0.05 27	0.05 47	0.05 35	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

SACVNet	0.05 25	0.08 55	0.08 52	0.07 45	0.05 48	0.05 36	0.05 50	0.07 46	0.05 43	0.05 27	0.05 47	0.05 35	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

AACVNet	0.05 25	0.08 55	0.08 52	0.07 45	0.05 48	0.05 36	0.05 50	0.07 46	0.05 43	0.05 27	0.05 47	0.05 35	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

FADE	0.05 25	0.05 37	0.05 37	0.05 36	0.04 32	0.03 22	0.03 26	0.05 35	0.04 32	0.06 37	0.03 26	0.02 15	0.04 33	0.05 47	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.05 49	0.06 46	0.04 32	0.09 63	0.08 68	0.06 54	0.05 48	0.06 45	0.05 48	0.05 36	0.04 32

ADCS	0.06 29	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 295	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 30	0.09 60	0.07 45	0.08 50	0.05 48	0.08 59	0.05 50	0.08 53	0.07 52	0.07 38	0.05 47	0.07 56	0.05 52	0.07 56	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 57	0.05 50	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.05 48	0.08 59	0.05 48

BridgeDepth_RVC	0.07 30	0.11 76	0.10 59	0.08 50	0.05 48	0.08 59	0.05 50	0.11 71	0.05 43	0.07 38	0.05 47	0.07 56	0.05 52	0.10 64	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 57	0.05 50	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.05 48	0.08 59	0.05 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 30	0.11 76	0.10 59	0.08 50	0.05 48	0.08 59	0.05 50	0.11 71	0.05 43	0.07 38	0.05 47	0.07 56	0.05 52	0.10 64	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 57	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.07 60	0.08 59	0.06 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 30	0.08 55	0.07 45	0.08 50	0.07 61	0.08 59	0.07 60	0.08 53	0.07 52	0.08 43	0.07 60	0.08 60	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 61	0.07 54	0.07 61	0.08 59	0.07 60	0.07 57	0.06 59	0.07 55	0.07 60	0.08 59	0.06 58

TS	0.08 34	0.08 55	0.16 113	0.08 50	0.06 60	0.08 59	0.06 59	0.15 94	0.06 51	0.08 43	0.06 59	0.08 60	0.06 60	0.14 114	0.06 56	0.06 58	0.08 57	0.06 59	0.08 57	0.06 60	0.08 59	0.06 58	0.06 54	0.06 59	0.08 58	0.06 59	0.08 59	0.06 58

BEATNet_4x	0.08 34	0.03 23	0.06 43	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 332	0.03 26	0.03 24	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 34	0.03 23	0.06 43	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 332	0.03 26	0.03 24	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 34	0.02 14	0.13 96	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 321	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 54	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 34	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 331	0.02 15	0.03 24	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 34	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 321	0.03 26	0.03 24	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

arf4	0.09 40	0.06 43	0.04 25	1.12 342	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.15 137	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 47	0.04 32

arf3	0.09 40	0.06 43	0.04 25	1.07 335	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.16 144	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

arf1	0.09 40	0.06 43	0.04 25	1.09 336	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.15 137	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

AROF2	0.09 40	0.06 43	0.04 25	0.91 310	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.15 137	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

valid	0.09 40	0.06 43	0.04 25	1.06 334	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.15 137	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

ACC-I	0.09 40	0.13 82	0.11 78	0.10 59	0.08 69	0.10 66	0.08 69	0.13 76	0.08 61	0.10 47	0.08 66	0.10 69	0.08 70	0.12 94	0.08 69	0.08 68	0.10 66	0.08 69	0.10 65	0.08 67	0.10 66	0.08 68	0.08 64	0.08 70	0.10 65	0.08 69	0.10 65	0.08 67

ACC	0.09 40	0.13 82	0.12 86	0.10 59	0.08 69	0.10 66	0.08 69	0.12 74	0.08 61	0.10 47	0.08 66	0.10 69	0.08 70	0.11 83	0.08 69	0.08 68	0.10 66	0.08 69	0.10 65	0.08 67	0.10 66	0.08 68	0.08 64	0.08 70	0.10 65	0.08 69	0.10 65	0.08 67

anonymous	0.09 40	0.14 86	0.13 96	0.09 57	0.07 61	0.09 64	0.07 60	0.14 78	0.07 52	0.09 45	0.07 60	0.09 64	0.07 61	0.13 103	0.07 57	0.07 59	0.09 64	0.07 61	0.09 63	0.07 61	0.09 63	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.09 64	0.07 60	0.09 64	0.07 61

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 267	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	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 40	0.05 37	0.61 274	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.75 276	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.06 53	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 40	0.05 37	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 267	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	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 40	0.05 37	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 271	0.04 32	0.05 27	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 50	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 40	0.09 60	0.09 56	0.09 57	0.10 75	0.09 64	0.08 69	0.09 55	0.08 61	0.09 45	0.08 66	0.09 64	0.09 72	0.08 60	0.08 69	0.09 72	0.09 64	0.08 69	0.09 63	0.08 67	0.09 63	0.08 68	0.09 66	0.09 73	0.10 65	0.08 69	0.10 65	0.09 71

APVNet	0.09 40	0.06 43	0.04 25	0.06 42	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 347	0.05 27	0.05 47	0.05 35	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AROF3	0.10 54	0.06 43	0.04 25	1.11 341	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.16 144	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.08 67

AnonymousM	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

FADNet-RVC-Resample	0.10 54	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 50	0.07 46	0.05 43	0.05 27	0.05 47	0.05 35	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.04 33	1.53 380	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 47	0.05 48

FADNet_RVC	0.10 54	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 32	0.04 31	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	1.63 385	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

SHD	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

SAMSARA	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

XQC	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

RTSC	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

RTS	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

RTSA	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

MADNet+	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

MADNet++	0.10 54	0.10 62	0.10 59	0.10 59	0.10 75	0.10 66	0.10 77	0.10 58	0.10 69	0.10 47	0.10 77	0.10 69	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 65	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 74	0.10 65	0.10 77

AROF-Stereo-S	0.11 67	0.07 52	0.05 37	0.07 45	0.05 48	0.07 55	0.05 50	0.07 46	0.05 43	0.13 65	0.05 47	0.07 56	0.05 52	1.26 358	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 84	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 55	0.05 48	0.07 55	0.05 48

arf2	0.11 67	0.06 43	0.04 25	1.14 345	0.04 32	0.06 48	0.04 33	0.05 35	0.62 298	0.14 81	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

over-6	0.11 67	0.14 86	0.14 102	0.11 75	0.10 75	0.11 83	0.10 77	0.14 78	0.10 69	0.11 59	0.10 77	0.11 84	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 77	0.10 75	0.11 81	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.11 83	0.10 74	0.11 83	0.10 77

over v1	0.11 67	0.14 86	0.14 102	0.11 75	0.10 75	0.11 83	0.10 77	0.14 78	0.10 69	0.11 59	0.09 72	0.11 84	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 77	0.09 72	0.11 81	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.11 83	0.09 72	0.11 83	0.09 71

over-8	0.11 67	0.14 86	0.14 102	0.11 75	0.09 71	0.11 83	0.10 77	0.14 78	0.10 69	0.11 59	0.10 77	0.11 84	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 77	0.10 75	0.11 81	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.11 83	0.10 74	0.11 83	0.10 77

over-9	0.11 67	0.14 86	0.14 102	0.11 75	0.09 71	0.11 83	0.09 73	0.14 78	0.09 64	0.11 59	0.09 72	0.11 84	0.09 72	0.13 103	0.09 73	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 77	0.09 72	0.11 81	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.11 83	0.09 72	0.11 83	0.09 71

HLf8	0.11 67	0.05 37	0.61 274	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	1.03 306	0.04 32	0.07 38	0.07 60	0.06 53	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 57	0.06 59	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 61	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 67	0.12 80	0.09 56	0.12 82	0.09 71	0.12 88	0.09 73	0.12 74	0.09 64	0.12 63	0.09 72	0.11 84	0.09 72	0.09 61	0.09 73	0.09 72	0.12 88	0.16 157	0.21 155	0.09 72	0.12 86	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.12 88	0.28 202	0.12 88	0.09 71

FADNet-RVC	0.11 67	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 48	0.04 32	0.04 33	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 392	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 48

FADNet	0.11 67	0.04 32	0.05 37	0.06 42	0.05 48	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 47	0.05 35	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 50	0.05 35	0.04 33	1.74 389	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 48

GIO	0.12 77	1.37 322	0.22 159	0.07 45	0.05 48	0.07 55	0.05 50	0.22 142	0.05 43	0.07 38	0.05 47	0.06 53	0.05 52	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 55	0.05 48	0.07 55	0.05 48

F4.4	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.10 71	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.6	0.12 77	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.10 74	0.13 90	0.10 77

F5.5	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

F8.5	0.12 77	0.17 108	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

F7	0.12 77	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.5	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.15 120	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_4	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_5	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_6	0.12 77	0.17 108	0.16 113	0.13 85	0.10 75	0.13 90	0.11 97	0.17 101	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

ProNet	0.12 77	0.18 117	0.11 78	0.14 103	0.10 75	0.14 108	0.11 97	0.14 78	0.11 86	0.14 81	0.10 77	0.14 112	0.10 77	0.10 64	0.11 95	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.14 104	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.11 93	0.10 79	0.15 121	0.10 74	0.14 109	0.10 77

IPLG	0.12 77	0.15 96	0.12 86	0.14 103	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.14 78	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.14 112	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 98	0.14 109	0.11 96

MIPNet	0.12 77	0.15 96	0.12 86	0.14 103	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.14 78	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.14 112	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 98	0.14 109	0.11 96

AnyNet_C32	0.12 77	0.03 23	0.07 45	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 378	0.04 32	0.04 31	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 77	0.04 32	0.07 45	0.04 32	0.05 48	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 370	0.05 47	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AROF-Stereo_1	0.13 92	0.10 62	0.07 45	0.10 59	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.09 55	0.07 52	0.15 105	0.07 60	0.09 64	0.07 61	1.25 357	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 122	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 60	0.10 65	0.07 61

base_500_lr5e5	0.13 92	0.10 62	0.07 45	0.10 59	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.09 55	0.07 52	0.15 105	0.07 60	0.09 64	0.07 61	1.27 359	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 122	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 60	0.10 65	0.07 61

base_1k_lr1e5	0.13 92	0.10 62	0.07 45	0.10 59	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.10 58	0.07 52	0.15 105	0.07 60	0.10 69	0.07 61	1.27 359	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 122	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 60	0.10 65	0.07 61

Cross2Single Stereo	0.13 92	0.18 117	0.14 102	0.16 131	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.17 101	0.12 118	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.14 114	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 98	0.15 126	0.11 96

WiStereo	0.13 92	0.19 131	0.17 124	0.14 103	0.11 92	0.15 119	0.10 77	0.17 101	0.12 118	0.14 81	0.12 130	0.13 91	0.10 77	0.17 141	0.12 129	0.10 74	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.13 91	0.10 74	0.14 109	0.13 140

tt3	0.13 92	0.19 131	0.17 124	0.14 103	0.11 92	0.13 90	0.12 134	0.18 116	0.10 69	0.14 81	0.10 77	0.14 112	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.12 126	0.10 79	0.14 109	0.11 98	0.14 109	0.12 127

tt4	0.13 92	0.19 131	0.18 143	0.14 103	0.12 132	0.15 119	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.14 81	0.12 130	0.13 91	0.12 136	0.16 128	0.10 76	0.11 96	0.14 110	0.10 73	0.13 84	0.12 136	0.13 89	0.12 132	0.10 71	0.11 99	0.15 121	0.12 131	0.15 126	0.11 96

tt5	0.13 92	0.17 108	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.18 116	0.12 118	0.14 81	0.12 130	0.14 112	0.12 136	0.15 120	0.10 76	0.12 128	0.13 90	0.12 135	0.15 122	0.12 136	0.15 121	0.10 76	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.12 131	0.14 109	0.12 127

tt6	0.13 92	0.19 131	0.17 124	0.14 103	0.11 92	0.15 119	0.10 77	0.17 101	0.12 118	0.14 81	0.12 130	0.13 91	0.10 77	0.17 141	0.12 129	0.10 74	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.13 91	0.10 74	0.14 109	0.13 140

tt7	0.13 92	0.19 131	0.17 124	0.13 85	0.12 132	0.15 119	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.12 130	0.15 127	0.10 77	0.16 128	0.12 129	0.12 128	0.15 125	0.12 135	0.14 104	0.12 136	0.15 121	0.12 132	0.12 126	0.11 99	0.13 91	0.12 131	0.14 109	0.12 127

tt8	0.13 92	0.20 138	0.15 110	0.15 119	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.19 129	0.10 69	0.14 81	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.15 120	0.12 129	0.12 128	0.14 110	0.10 73	0.14 104	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.10 74	0.13 90	0.11 96

tt9	0.13 92	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.10 75	0.14 108	0.12 134	0.17 101	0.11 86	0.14 81	0.11 94	0.14 112	0.12 136	0.15 120	0.11 95	0.10 74	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.10 71	0.12 130	0.14 109	0.12 131	0.14 109	0.11 96

TYNG	0.13 92	0.19 131	0.17 124	0.12 82	0.11 92	0.15 119	0.10 77	0.17 101	0.11 86	0.12 63	0.11 94	0.14 112	0.10 77	0.17 141	0.11 95	0.12 128	0.14 110	0.10 73	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.10 77

GFORCE	0.13 92	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.7	0.13 92	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_9	0.13 92	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

FORCE_8	0.13 92	0.18 117	0.17 124	0.13 85	0.11 92	0.13 90	0.11 97	0.18 116	0.11 86	0.13 65	0.11 94	0.13 91	0.11 99	0.18 154	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 84	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 98	0.13 90	0.11 96

MatchAttention (ZS)	0.13 92	0.14 86	0.13 96	0.14 103	0.14 148	0.14 108	0.14 145	0.14 78	0.13 128	0.14 81	0.13 141	0.14 112	0.14 149	0.13 103	0.14 148	0.13 138	0.13 90	0.13 141	0.13 84	0.13 145	0.12 86	0.13 142	0.12 126	0.13 145	0.12 88	0.14 145	0.13 90	0.14 148
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 92	0.14 86	0.10 59	0.14 103	0.10 75	0.15 119	0.10 77	0.30 170	0.10 69	0.14 81	0.17 156	0.14 112	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.14 110	0.10 73	0.14 104	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.15 121	0.10 74	0.14 109	0.10 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 92	0.15 96	0.12 86	0.14 103	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.15 94	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.12 131	0.15 126	0.12 127

IPLGR_C	0.13 92	0.16 103	0.14 102	0.15 119	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.14 78	0.11 86	0.14 81	0.11 94	0.14 112	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 98	0.15 126	0.11 96

IPLGR	0.13 92	0.15 96	0.12 86	0.14 103	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.14 78	0.13 128	0.15 105	0.11 94	0.14 112	0.12 136	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.11 98	0.14 109	0.11 96

ACRE	0.13 92	0.16 103	0.12 86	0.14 103	0.11 92	0.14 108	0.11 97	0.15 94	0.11 86	0.14 81	0.11 94	0.14 112	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 104	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 98	0.14 109	0.11 96

ICVP	0.13 92	0.16 103	0.11 78	0.16 131	0.11 92	0.16 135	0.11 97	0.16 97	0.11 86	0.16 123	0.11 94	0.16 138	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.16 138	0.11 99	0.16 137	0.11 94	0.16 138	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.16 139	0.11 98	0.16 137	0.11 96
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 92	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 73	0.04 31	0.04 32	2.46 381	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 117	0.13 82	0.14 102	0.14 103	0.14 148	0.14 108	0.14 145	0.14 78	0.14 134	0.14 81	0.14 145	0.14 112	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.14 110	0.14 150	0.14 104	0.14 149	0.14 106	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.14 109	0.14 145	0.14 109	0.14 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 117	0.17 108	0.11 78	0.17 137	0.11 92	0.17 137	0.12 134	0.17 101	0.11 86	0.17 129	0.11 94	0.17 142	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.12 128	0.17 145	0.12 135	0.17 140	0.12 136	0.17 142	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.17 142	0.12 131	0.17 141	0.12 127

ELAS_RVC	0.14 117	0.18 117	0.11 78	0.19 144	0.11 92	0.18 141	0.13 141	0.16 97	0.11 86	0.17 129	0.11 94	0.14 112	0.11 99	0.09 61	0.11 95	0.12 128	0.17 145	0.10 73	0.18 144	0.11 94	0.18 144	0.11 94	0.10 71	0.11 99	0.19 149	0.11 98	0.19 146	0.12 127
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 117	0.19 131	0.11 78	0.20 147	0.11 92	0.20 155	0.12 134	0.18 116	0.12 118	0.18 132	0.12 130	0.19 152	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.18 149	0.11 99	0.19 148	0.11 94	0.19 148	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.20 154	0.11 98	0.20 151	0.12 127
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 117	0.23 148	0.10 59	0.19 144	0.11 92	0.20 155	0.11 97	0.16 97	0.10 69	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.09 61	0.11 95	0.11 96	0.16 138	0.10 73	0.17 140	0.11 94	0.18 144	0.11 94	0.09 66	0.10 79	0.18 145	0.11 98	0.19 146	0.12 127
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 122	0.18 117	0.13 96	0.18 141	0.13 141	0.19 149	0.13 141	0.18 116	0.13 128	0.18 132	0.13 141	0.18 147	0.13 145	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.18 149	0.13 141	0.18 144	0.13 145	0.18 144	0.13 142	0.13 140	0.10 79	0.19 149	0.14 145	0.19 146	0.13 140

CCAANet	0.15 122	0.14 86	0.14 102	0.14 103	0.14 148	0.14 108	0.16 159	0.14 78	0.21 171	0.14 81	0.23 185	0.14 112	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.14 110	0.14 150	0.14 104	0.14 149	0.14 106	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.14 109	0.14 145	0.14 109	0.16 155

BEATNet-Init1	0.15 122	0.07 52	0.10 59	0.08 50	0.07 61	0.07 55	0.07 60	0.07 46	0.07 52	2.19 366	0.08 66	0.08 60	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.08 57	0.07 61	0.08 57	0.08 67	0.07 54	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.08 58	0.07 60	0.07 55	0.07 61

DeepPrunerF	0.15 122	0.07 52	0.10 59	0.08 50	0.07 61	0.07 55	0.07 60	0.07 46	0.07 52	2.19 366	0.08 66	0.08 60	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.08 57	0.07 61	0.08 57	0.08 67	0.07 54	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.08 58	0.07 60	0.07 55	0.07 61

DeepPruner_ROB	0.15 122	0.18 117	0.12 86	0.18 141	0.12 132	0.18 141	0.12 134	0.18 116	0.13 128	0.18 132	0.12 130	0.18 147	0.12 136	0.13 103	0.12 129	0.13 138	0.18 149	0.13 141	0.18 144	0.12 136	0.19 148	0.12 132	0.13 140	0.12 130	0.18 145	0.12 131	0.18 143	0.12 127

LALA_ROB	0.15 122	0.21 141	0.12 86	0.21 152	0.12 132	0.20 155	0.14 145	0.20 130	0.12 118	0.22 146	0.12 130	0.16 138	0.12 136	0.10 64	0.12 129	0.12 128	0.21 159	0.11 99	0.22 157	0.12 136	0.20 152	0.12 132	0.11 93	0.12 130	0.21 159	0.14 145	0.21 155	0.13 140

GOStereo-base	0.17 128	0.14 86	0.10 59	0.14 103	0.11 92	0.18 141	0.10 77	0.14 78	1.50 371	0.14 81	0.10 77	0.17 142	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.14 110	0.10 73	0.15 122	0.10 75	0.15 121	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.14 109	0.10 74	0.14 109	0.10 77

test_for_model	0.17 128	1.25 306	0.20 151	0.15 119	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.21 134	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 128	1.25 306	0.20 151	0.15 119	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.21 134	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

testlalala	0.17 128	1.25 306	0.20 151	0.15 119	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.21 134	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

GCAPDPT-zeroshot	0.17 128	1.25 306	0.20 151	0.15 119	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.21 134	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

GCAP-Stereo	0.17 128	1.25 306	0.20 151	0.15 119	0.11 92	0.15 119	0.11 97	0.21 134	0.11 86	0.15 105	0.11 94	0.15 127	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

G3	0.18 134	0.15 96	0.10 59	0.15 119	0.11 92	0.18 141	0.10 77	0.30 170	1.53 373	0.14 81	0.10 77	0.17 142	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.15 122	0.10 75	0.15 121	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.15 121	0.10 74	0.14 109	0.10 77

G2	0.18 134	0.14 86	0.10 59	0.15 119	0.12 132	0.19 149	0.10 77	0.30 170	1.49 370	0.14 81	0.10 77	0.18 147	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.14 104	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.14 109	0.10 74	0.14 109	0.10 77

DepthFocus	0.18 134	0.22 143	0.15 110	0.22 155	0.15 154	0.22 163	0.15 153	0.21 134	0.15 137	0.21 142	0.15 150	0.21 158	0.15 154	0.15 120	0.15 154	0.15 154	0.21 159	0.15 155	0.22 157	0.15 156	0.22 160	0.15 154	0.15 148	0.15 153	0.22 162	0.15 154	0.22 159	0.15 152

IGEV_Zeroshot_test	0.18 134	0.22 143	0.18 143	0.21 152	0.18 173	0.20 155	0.17 162	0.20 130	0.16 144	0.25 159	0.16 154	0.21 158	0.17 161	0.16 128	0.18 169	0.15 154	0.20 155	0.16 157	0.20 151	0.18 172	0.21 156	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.20 154	0.17 161	0.20 151	0.16 155

dd	0.18 134	0.22 143	0.16 113	0.22 155	0.15 154	0.22 163	0.15 153	0.21 134	0.15 137	0.21 142	0.15 150	0.21 158	0.15 154	0.15 120	0.15 154	0.15 154	0.22 163	0.14 150	0.22 157	0.14 149	0.22 160	0.15 154	0.16 152	0.15 153	0.23 168	0.15 154	0.22 159	0.16 155

dad	0.18 134	0.23 148	0.16 113	0.22 155	0.15 154	0.22 163	0.15 153	0.22 142	0.16 144	0.21 142	0.15 150	0.22 162	0.15 154	0.15 120	0.16 157	0.17 158	0.23 168	0.17 161	0.23 167	0.15 156	0.22 160	0.15 154	0.15 148	0.15 153	0.22 162	0.15 154	0.22 159	0.16 155

G4	0.19 140	0.15 96	0.11 78	0.15 119	0.11 92	0.18 141	0.11 97	0.33 175	1.50 371	0.15 105	0.11 94	0.19 152	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 122	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 98	0.15 126	0.11 96

depth_test_26	0.19 140	0.36 185	0.26 176	0.21 152	0.14 148	0.21 161	0.14 145	0.36 190	0.14 134	0.20 138	0.14 145	0.24 175	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.21 159	0.14 150	0.21 155	0.14 149	0.21 156	0.14 148	0.26 191	0.14 148	0.21 159	0.14 145	0.21 155	0.14 148

MSKI-zero shot	0.19 140	0.21 141	0.16 113	0.22 155	0.16 159	0.23 172	0.17 162	0.22 142	0.17 152	0.22 146	0.17 156	0.22 162	0.16 157	0.19 159	0.16 157	0.17 158	0.23 168	0.16 157	0.22 157	0.16 158	0.22 160	0.17 163	0.16 152	0.17 157	0.22 162	0.19 175	0.22 159	0.16 155

MIM_Stereo	0.19 140	0.23 148	0.18 143	0.22 155	0.16 159	0.22 163	0.16 159	0.21 134	0.16 144	0.22 146	0.17 156	0.21 158	0.17 161	0.20 160	0.18 169	0.17 158	0.22 163	0.18 174	0.22 157	0.16 158	0.21 156	0.16 158	0.17 155	0.17 157	0.21 159	0.16 159	0.22 159	0.20 176

UNet	0.19 140	0.13 82	0.09 56	0.13 85	0.09 71	0.13 90	0.09 73	0.13 76	0.09 64	0.90 275	0.09 72	0.13 91	0.09 72	0.10 64	0.09 73	0.70 316	0.13 90	0.09 72	0.13 84	0.10 75	0.91 309	0.09 72	0.10 71	0.09 73	0.13 91	0.10 74	0.13 90	0.09 71

iResNet	0.19 140	0.23 148	0.17 124	0.22 155	0.17 163	0.22 163	0.19 176	0.22 142	0.17 152	0.22 146	0.17 156	0.22 162	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.22 163	0.17 161	0.22 157	0.17 162	0.23 167	0.17 163	0.18 169	0.17 157	0.23 168	0.17 161	0.23 168	0.17 162

LACA2	0.20 146	0.27 167	0.22 159	0.24 168	0.17 163	0.24 176	0.17 162	0.26 161	0.17 152	0.24 153	0.17 156	0.24 175	0.17 161	0.21 165	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.24 173	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 161	0.24 170	0.17 162

LACA1	0.20 146	0.27 167	0.22 159	0.24 168	0.17 163	0.24 176	0.17 162	0.27 164	0.17 152	0.24 153	0.17 156	0.24 175	0.17 161	0.21 165	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.24 173	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 161	0.24 170	0.17 162

ACV-stereo	0.20 146	0.23 148	0.17 124	0.23 163	0.17 163	0.23 172	0.17 162	0.23 151	0.17 152	0.23 152	0.17 156	0.23 168	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.23 167	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.23 168	0.17 161	0.23 168	0.17 162

DAS	0.20 146	0.20 138	0.20 151	0.20 147	0.20 179	0.20 155	0.20 178	0.20 130	0.20 168	0.20 138	0.20 176	0.20 156	0.20 176	0.20 160	0.20 178	0.20 171	0.20 155	0.20 180	0.20 151	0.20 179	0.20 152	0.20 178	0.20 174	0.20 176	0.20 154	0.20 176	0.20 151	0.20 176

ASD4	0.20 146	0.20 138	0.20 151	0.20 147	0.20 179	0.20 155	0.20 178	0.20 130	0.20 168	0.20 138	0.20 176	0.20 156	0.20 176	0.20 160	0.20 178	0.20 171	0.20 155	0.20 180	0.20 151	0.20 179	0.20 152	0.20 178	0.20 174	0.20 176	0.20 154	0.20 176	0.20 151	0.20 176

iResNetv2_ROB	0.20 146	0.22 143	0.19 149	0.23 163	0.19 177	0.22 163	0.17 162	0.22 142	0.17 152	0.22 146	0.17 156	0.22 162	0.17 161	0.18 154	0.18 169	0.19 170	0.22 163	0.17 161	0.23 167	0.17 162	0.25 175	0.18 174	0.17 155	0.18 171	0.23 168	0.17 161	0.25 180	0.17 162

AROF-Stereo	0.21 152	0.10 62	0.15 110	0.14 103	0.07 61	0.10 66	0.11 97	0.17 101	0.09 64	0.21 142	0.08 66	0.18 147	0.11 99	2.25 393	0.12 129	0.08 68	0.13 90	0.07 61	0.24 173	0.11 94	0.20 152	0.12 132	0.13 140	0.18 171	0.19 149	0.07 60	0.10 65	0.14 148

arf5	0.21 152	0.18 117	0.08 52	0.10 59	0.12 132	0.10 66	0.07 60	0.10 58	0.07 52	0.16 123	0.13 141	0.10 69	0.07 61	2.50 402	0.07 57	0.14 146	0.10 66	0.13 141	0.22 157	0.11 94	0.15 121	0.12 132	0.11 93	0.07 61	0.10 65	0.14 145	0.21 155	0.13 140

LACA3	0.21 152	0.27 167	0.23 165	0.25 173	0.17 163	0.25 184	0.17 162	0.28 165	0.17 152	0.25 159	0.17 156	0.25 180	0.17 161	0.22 168	0.17 161	0.17 158	0.25 181	0.17 161	0.25 181	0.17 162	0.25 175	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.25 182	0.17 161	0.25 180	0.17 162

ITSA-stereo	0.21 152	0.16 103	0.12 86	0.16 131	0.13 141	0.18 141	0.14 145	0.16 97	1.89 390	0.16 123	0.12 130	0.17 142	0.12 136	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.17 145	0.13 141	0.17 140	0.12 136	0.16 138	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.17 142	0.12 131	0.16 137	0.12 127

AROF-StereoT2	0.22 156	0.11 76	0.18 143	0.11 75	0.13 141	0.19 149	0.07 60	0.10 58	0.09 64	0.16 123	0.18 171	0.10 69	0.07 61	2.58 403	0.08 69	0.13 138	0.10 66	0.13 141	0.22 157	0.07 61	0.24 170	0.13 142	0.16 152	0.07 61	0.10 65	0.12 131	0.24 170	0.08 67

Pointernet	0.22 156	0.41 196	0.38 208	0.22 155	0.17 163	0.22 163	0.17 162	0.41 209	0.17 152	0.22 146	0.17 156	0.22 162	0.17 161	0.18 154	0.18 169	0.18 167	0.23 168	0.18 174	0.23 167	0.18 172	0.23 167	0.18 174	0.17 155	0.17 157	0.22 162	0.18 173	0.22 159	0.17 162

JetRed	0.22 156	0.11 76	0.12 86	0.11 75	0.11 92	0.11 83	0.11 97	0.11 71	0.11 86	2.93 392	0.11 94	0.11 84	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.12 128	0.11 83	0.11 99	0.11 77	0.11 94	0.11 81	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.11 83	0.11 98	0.11 83	0.11 96

JetBlue	0.23 159	0.12 80	0.13 96	0.12 82	0.12 132	0.12 88	0.11 97	0.14 78	0.12 118	3.07 393	0.12 130	0.12 90	0.11 99	0.11 83	0.13 141	0.13 138	0.12 88	0.12 135	0.13 84	0.11 94	0.12 86	0.13 142	0.12 126	0.14 148	0.13 91	0.12 131	0.12 88	0.11 96

SFCPSM	0.23 159	0.18 117	0.13 96	0.18 141	0.12 132	0.18 141	0.80 329	0.17 101	0.12 118	0.88 274	0.12 130	0.17 142	0.12 136	0.13 103	0.12 129	0.12 128	0.18 149	0.12 135	0.18 144	0.12 136	1.18 340	0.13 142	0.12 126	0.12 130	0.18 145	0.13 142	0.18 143	0.12 127

S2M2_XL	0.24 161	1.32 320	0.86 303	0.17 137	0.11 92	0.17 137	0.11 97	1.05 310	0.12 118	0.16 123	0.11 94	0.16 138	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.17 145	0.11 99	0.17 140	0.11 94	0.17 142	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.17 142	0.11 98	0.17 141	0.11 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 162	1.16 296	1.02 317	0.16 131	0.13 141	0.16 135	0.13 141	1.16 317	0.13 128	0.15 105	0.13 141	0.15 127	0.13 145	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.16 138	0.13 141	0.16 137	0.13 145	0.16 138	0.13 142	0.13 140	0.13 145	0.16 139	0.13 142	0.16 137	0.13 140

LoS_RVC	0.25 162	0.25 160	0.25 171	0.25 173	0.25 191	0.25 184	0.25 191	0.25 156	0.25 184	0.25 159	0.25 193	0.25 180	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.25 181	0.25 192	0.26 185	0.25 193	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.25 182	0.25 191	0.25 180	0.25 190

tt_ll	0.25 162	0.25 160	0.25 171	0.25 173	0.25 191	0.25 184	0.25 191	0.25 156	0.25 184	0.25 159	0.25 193	0.25 180	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.25 181	0.25 192	0.26 185	0.25 193	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.25 182	0.25 191	0.25 180	0.25 190

CAS	0.25 162	0.25 160	0.25 171	0.25 173	0.26 193	0.26 191	0.26 193	0.25 156	0.25 184	0.25 159	0.25 193	0.25 180	0.25 191	0.25 178	0.25 193	0.25 186	0.26 188	0.25 192	0.26 185	0.26 197	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.26 195	0.25 182	0.26 195	0.25 180	0.25 190

LoS	0.25 162	0.25 160	0.27 179	0.27 182	0.26 193	0.25 184	0.26 193	0.26 161	0.25 184	0.26 166	0.25 193	0.25 180	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.25 186	0.25 181	0.25 192	0.25 181	0.25 193	0.27 184	0.25 189	0.26 191	0.26 195	0.26 187	0.25 191	0.25 180	0.25 190
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 167	0.31 176	0.25 171	0.31 189	0.22 182	0.30 195	0.20 178	0.34 182	0.22 176	0.32 171	0.23 185	0.30 195	0.21 181	0.24 177	0.22 184	0.21 175	0.30 194	0.22 183	0.29 192	0.21 182	0.31 190	0.21 181	0.21 176	0.22 183	0.33 196	0.23 186	0.32 194	0.25 190

castereo++	0.26 167	1.28 317	1.07 327	0.15 119	0.13 141	0.15 119	0.14 145	1.22 324	0.13 128	0.16 123	0.17 156	0.16 138	0.14 149	0.14 114	0.15 154	0.14 146	0.15 125	0.14 150	0.16 137	0.14 149	0.16 138	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.16 139	0.14 145	0.16 137	0.15 152

small-0shot	0.27 169	0.27 167	0.26 176	0.26 179	0.27 198	0.27 192	0.27 197	0.26 161	0.26 191	0.27 167	0.27 201	0.26 189	0.26 197	0.26 181	0.26 198	0.27 198	0.27 190	0.26 196	0.27 189	0.27 201	0.26 183	0.27 196	0.26 191	0.26 195	0.27 189	0.27 198	0.27 189	0.26 196

model_zeroshot	0.27 169	0.30 174	0.19 149	0.36 203	0.23 188	0.25 184	0.27 197	0.33 175	0.21 171	0.35 177	0.22 182	0.25 180	0.27 200	0.26 181	0.23 187	0.26 189	0.35 202	0.22 183	0.36 205	0.23 189	0.25 175	0.27 196	0.27 195	0.23 187	0.36 205	0.22 183	0.25 180	0.27 200

DCVSM-stereo	0.27 169	0.38 189	0.22 159	0.38 209	0.22 182	0.38 219	0.22 184	0.29 168	0.22 176	0.29 169	0.22 182	0.29 193	0.22 184	0.22 168	0.21 180	0.21 175	0.38 214	0.22 183	0.38 214	0.22 184	0.38 207	0.22 182	0.21 176	0.25 191	0.38 212	0.21 180	0.38 210	0.21 180

DLNR_Zeroshot_test	0.27 169	0.30 174	0.23 165	0.30 187	0.22 182	0.31 197	0.24 189	0.29 168	0.23 180	0.38 189	0.23 185	0.29 193	0.23 188	0.22 168	0.23 187	0.23 181	0.30 194	0.34 234	0.29 192	0.23 189	0.29 188	0.29 220	0.22 180	0.23 187	0.30 193	0.23 186	0.30 192	0.23 187

HGLStereo	0.27 169	0.25 160	0.21 158	0.35 198	0.21 181	0.35 204	0.21 182	0.34 182	0.21 171	0.39 194	0.21 179	0.34 200	0.21 181	0.22 168	0.21 180	0.21 175	0.35 202	0.22 183	0.35 201	0.22 184	0.35 197	0.22 182	0.21 176	0.21 180	0.35 202	0.21 180	0.35 201	0.21 180

Cross2Single-S	0.28 174	0.37 187	0.26 176	0.35 198	0.23 188	0.35 204	0.23 186	0.37 192	0.23 180	0.35 177	0.23 185	0.35 203	0.23 188	0.25 178	0.23 187	0.23 181	0.35 202	0.23 189	0.35 201	0.23 189	0.35 197	0.23 187	0.23 184	0.23 187	0.35 202	0.23 186	0.35 201	0.23 187

iResNet_ROB	0.28 174	0.32 179	0.24 170	0.33 192	0.26 193	0.32 199	0.24 189	0.33 175	0.25 184	0.33 172	0.24 191	0.35 203	0.24 190	0.23 173	0.24 192	0.25 186	0.32 197	0.24 191	0.36 205	0.24 192	0.32 191	0.28 204	0.24 186	0.24 190	0.32 195	0.24 190	0.33 195	0.24 189

IGEV-FE	0.29 176	2.85 374	0.36 204	0.20 147	0.17 163	0.19 149	0.17 162	0.37 192	0.17 152	0.19 135	0.17 156	0.19 152	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.19 154	0.17 161	0.19 148	0.17 162	0.19 148	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.19 149	0.17 161	0.19 146	0.17 162

IMH-64-1	0.29 176	0.23 148	0.23 165	0.23 163	0.22 182	0.22 163	0.23 186	0.22 142	0.22 176	2.02 358	0.23 185	0.23 168	0.22 184	0.23 173	0.23 187	0.23 181	0.23 168	0.22 183	0.23 167	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.22 162	0.22 183	0.22 159	0.22 183

IMH-64	0.29 176	0.23 148	0.23 165	0.23 163	0.22 182	0.22 163	0.23 186	0.22 142	0.22 176	2.02 358	0.23 185	0.23 168	0.22 184	0.23 173	0.23 187	0.23 181	0.23 168	0.22 183	0.23 167	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.22 162	0.22 183	0.22 159	0.22 183

UPFNet	0.29 176	0.24 156	0.16 113	0.24 168	0.16 159	0.24 176	0.16 159	0.23 151	0.16 144	1.19 308	0.16 154	0.23 168	0.16 157	0.17 141	0.16 157	0.89 330	0.24 173	0.16 157	0.24 173	0.18 172	1.20 343	0.16 158	0.17 155	0.16 156	0.24 174	0.16 159	0.24 170	0.16 155

WAO-6	0.30 180	0.22 143	0.23 165	0.22 155	0.23 188	0.23 172	0.22 184	0.22 142	0.23 180	2.21 369	0.22 182	0.22 162	0.22 184	0.22 168	0.22 184	0.23 181	0.22 163	0.23 189	0.22 157	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.23 168	0.23 186	0.22 159	0.22 183

anonymity	0.30 180	0.34 181	0.27 179	0.33 192	0.27 198	0.33 200	0.28 205	0.33 175	0.28 200	0.33 172	0.28 206	0.33 198	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.34 199	0.28 202	0.34 199	0.28 204	0.34 193	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.34 199	0.28 202	0.34 199	0.28 204

iRaft-Stereo_20w	0.30 180	0.46 215	0.27 179	0.34 194	0.26 193	0.35 204	0.28 205	0.34 182	0.26 191	0.34 175	0.26 197	0.34 200	0.26 197	0.26 181	0.26 198	0.26 189	0.34 199	0.26 196	0.34 199	0.26 197	0.34 193	0.26 195	0.26 191	0.26 195	0.34 199	0.26 195	0.34 199	0.26 196

MMNet	0.30 180	0.24 156	0.17 124	0.24 168	0.17 163	0.24 176	0.17 162	0.23 151	0.18 163	1.21 312	0.17 156	0.23 168	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.89 330	0.24 173	0.17 161	0.24 173	0.17 162	1.22 345	0.16 158	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 161	0.24 170	0.17 162

delet	0.30 180	0.24 156	0.17 124	0.24 168	0.17 163	0.24 176	0.17 162	0.23 151	0.16 144	1.21 312	0.17 156	0.24 175	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.91 334	0.24 173	0.17 161	0.24 173	0.17 162	1.23 347	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 161	0.24 170	0.17 162

psm_up	0.30 180	0.24 156	0.17 124	0.25 173	0.17 163	0.24 176	0.17 162	0.24 155	0.17 152	1.20 310	0.17 156	0.23 168	0.17 161	0.17 141	0.18 169	0.90 333	0.24 173	0.17 161	0.25 181	0.17 162	1.24 350	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 161	0.24 170	0.17 162

MLCV	0.30 180	0.33 180	0.28 182	0.34 194	0.28 203	0.33 200	0.28 205	0.33 175	0.29 208	0.33 172	0.27 201	0.33 198	0.28 203	0.26 181	0.29 218	0.28 201	0.33 198	0.28 202	0.33 196	0.28 204	0.33 192	0.27 196	0.28 201	0.28 205	0.33 196	0.28 202	0.33 195	0.28 204

DN-CSS_ROB	0.30 180	0.34 181	0.29 187	0.34 194	0.27 198	0.34 202	0.28 205	0.33 175	0.27 194	0.34 175	0.27 201	0.34 200	0.28 203	0.29 200	0.27 202	0.26 189	0.35 202	0.29 215	0.33 196	0.28 204	0.34 193	0.28 204	0.28 201	0.27 200	0.34 199	0.28 202	0.33 195	0.28 204

SCION-MonSter(vits)	0.31 188	0.76 266	0.22 159	0.19 144	0.15 154	0.19 149	0.15 153	0.41 209	0.27 194	0.38 189	0.27 201	0.38 217	0.27 200	0.27 189	0.27 202	0.27 198	0.40 231	0.27 200	0.39 226	0.27 201	0.39 218	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.39 223	0.27 198	0.39 222	0.27 200

UNDER WATER-64	0.31 188	0.25 160	0.25 171	0.26 179	0.26 193	0.25 184	0.26 193	0.25 156	0.26 191	1.69 342	0.26 197	0.25 180	0.25 191	0.25 178	0.26 198	0.26 189	0.25 181	0.26 196	0.26 185	0.26 197	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.26 187	0.26 195	0.25 180	0.26 196

LG-Stereo_L2	0.32 190	0.45 211	0.36 204	0.37 205	0.27 198	0.37 214	0.27 197	0.43 215	0.27 194	0.36 184	0.31 228	0.36 210	0.27 200	0.27 189	0.27 202	0.30 219	0.37 211	0.27 200	0.37 209	0.27 201	0.37 204	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.37 209	0.27 198	0.37 208	0.27 200

CASnet	0.32 190	0.53 231	0.34 201	0.27 182	0.31 229	0.34 202	0.29 222	0.31 173	0.32 220	0.25 159	0.31 228	0.27 190	0.40 258	0.45 251	0.27 202	0.30 219	0.26 188	0.40 257	0.28 191	0.37 247	0.28 186	0.39 255	0.29 212	0.40 260	0.29 192	0.28 202	0.24 170	0.30 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 190	0.45 211	0.29 187	0.36 203	0.29 217	0.36 210	0.29 222	0.36 190	0.29 208	0.35 177	0.29 216	0.35 203	0.28 203	0.27 189	0.28 207	0.28 201	0.35 202	0.28 202	0.35 201	0.28 204	0.35 197	0.28 204	0.29 212	0.29 219	0.36 205	0.29 221	0.36 205	0.29 219

TS12	0.33 193	0.16 103	1.86 377	0.16 131	0.14 148	0.15 119	0.14 145	1.78 350	0.21 171	0.15 105	0.14 145	0.15 127	0.16 157	1.83 380	0.18 169	0.20 171	0.14 110	0.11 99	0.12 82	0.11 94	0.15 121	0.14 148	0.12 126	0.09 73	0.15 121	0.10 74	0.10 65	0.13 140

RSM	0.33 193	0.36 185	0.31 196	0.39 223	0.32 233	0.36 210	0.30 229	0.35 186	0.38 241	0.35 177	0.31 228	0.35 203	0.30 223	0.30 206	0.31 228	0.30 219	0.36 208	0.31 226	0.36 205	0.30 225	0.36 202	0.31 227	0.31 225	0.31 227	0.36 205	0.31 229	0.36 205	0.31 230

SQANet	0.33 193	0.28 171	0.28 182	0.28 186	0.28 203	0.29 194	0.28 205	0.28 165	0.28 200	1.59 337	0.28 206	0.28 192	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.28 192	0.28 202	0.29 192	0.28 204	0.28 186	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.28 191	0.28 202	0.28 190	0.28 204

DGSMNet	0.33 193	0.42 206	0.28 182	0.40 224	0.28 203	0.40 231	0.28 205	0.40 207	0.28 200	0.40 202	0.28 206	0.39 223	0.28 203	0.27 189	0.28 207	0.28 201	0.40 231	0.28 202	0.42 243	0.29 217	0.41 226	0.31 227	0.29 212	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.42 241	0.29 219

gcap_with_dpt	0.34 197	0.42 206	0.29 187	0.42 235	0.29 217	0.42 244	0.29 222	0.39 203	0.29 208	0.39 194	0.29 216	0.39 223	0.29 215	0.29 200	0.29 218	0.28 201	0.42 240	0.29 215	0.42 243	0.29 217	0.42 237	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

castereo	0.34 197	1.59 328	1.39 350	0.17 137	0.15 154	0.18 141	0.26 193	1.74 349	0.17 152	0.19 135	0.18 171	0.18 147	0.20 176	0.20 160	0.22 184	0.21 175	0.18 149	0.17 161	0.19 148	0.16 158	0.18 144	0.20 178	0.17 155	0.21 180	0.19 149	0.17 161	0.19 146	0.16 155

GCAP-BAT	0.34 197	0.42 206	0.29 187	0.42 235	0.29 217	0.42 244	0.29 222	0.39 203	0.29 208	0.39 194	0.29 216	0.39 223	0.29 215	0.29 200	0.29 218	0.28 201	0.42 240	0.29 215	0.42 243	0.29 217	0.42 237	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

RAFT-Test	0.34 197	0.45 211	0.30 193	0.38 209	0.32 233	0.40 231	0.32 235	0.39 203	0.32 220	0.39 194	0.30 224	0.37 212	0.29 215	0.30 206	0.30 224	0.29 214	0.38 214	0.30 222	0.38 214	0.29 217	0.38 207	0.29 220	0.29 212	0.30 225	0.38 212	0.30 226	0.38 210	0.30 226

RAFT + AFF	0.34 197	0.29 172	0.32 199	0.31 189	0.30 225	0.39 228	0.32 235	0.39 203	0.30 212	0.39 194	0.32 231	0.39 223	0.32 228	0.35 219	0.36 240	0.32 228	0.38 214	0.31 226	0.38 214	0.31 230	0.38 207	0.28 204	0.37 245	0.34 236	0.38 212	0.30 226	0.38 210	0.28 204

test_c	0.35 202	1.71 335	1.73 368	0.11 75	0.13 141	0.13 90	0.08 69	1.69 345	0.15 137	0.13 65	0.09 72	0.09 64	0.09 72	1.70 376	0.12 129	0.08 68	0.16 138	0.10 73	0.12 82	0.10 75	0.14 106	0.06 58	0.10 71	0.08 70	0.12 88	0.11 98	0.13 90	0.12 127

ETE_ROB	0.35 202	0.35 184	0.35 202	0.35 198	0.35 241	0.35 204	0.35 238	0.35 186	0.35 232	0.35 177	0.35 239	0.35 203	0.35 237	0.35 219	0.35 236	0.35 236	0.35 202	0.35 238	0.35 201	0.35 240	0.35 197	0.35 236	0.35 236	0.35 240	0.35 202	0.35 238	0.35 201	0.35 239

VIP-Stereo	0.36 204	2.00 346	1.11 331	0.26 179	0.16 159	0.24 176	0.15 153	2.00 365	0.23 180	0.24 153	0.15 150	0.23 168	0.16 157	0.16 128	0.16 157	0.15 154	0.24 173	0.15 155	0.24 173	0.16 158	0.24 170	0.15 154	0.15 148	0.20 176	0.24 174	0.15 154	0.24 170	0.15 152

GREAT-IGEV	0.36 204	0.46 215	0.33 200	0.43 238	0.30 225	0.43 250	0.30 229	0.45 218	0.30 212	0.42 214	0.30 224	0.43 245	0.30 223	0.30 206	0.30 224	0.30 219	0.43 246	0.30 222	0.43 247	0.30 225	0.43 240	0.30 224	0.30 222	0.30 225	0.43 245	0.30 226	0.43 243	0.30 226
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	0.36 204	0.50 228	0.30 193	0.40 224	0.29 217	0.40 231	0.29 222	0.35 186	0.30 212	0.47 226	0.30 224	0.35 203	0.32 228	0.29 200	0.34 234	0.33 232	0.59 280	0.31 226	0.39 226	0.29 217	0.37 204	0.38 246	0.29 212	0.31 227	0.58 284	0.28 202	0.51 269	0.29 219

GEStereo_RVC	0.36 204	0.23 148	0.18 143	0.23 163	0.18 173	0.23 172	0.19 176	0.22 142	0.19 165	0.24 153	0.20 176	0.24 175	0.18 174	0.18 154	0.18 169	0.21 175	0.25 181	0.18 174	0.22 157	0.18 172	0.23 167	0.18 174	0.19 172	0.20 176	0.23 168	0.20 176	4.43 415	0.19 174

DMCA	0.36 204	0.38 189	0.37 206	0.35 198	0.35 241	0.35 204	0.36 244	0.35 186	0.36 237	0.36 184	0.37 249	0.36 210	0.36 242	0.36 224	0.35 236	0.37 241	0.36 208	0.36 240	0.36 205	0.36 244	0.36 202	0.35 236	0.36 241	0.36 243	0.37 209	0.36 242	0.36 205	0.36 244

NBS	0.37 209	0.38 189	0.38 208	0.38 209	0.39 256	0.37 214	0.36 244	0.37 192	0.37 239	0.37 186	0.35 239	0.37 212	0.39 256	0.37 226	0.38 245	0.39 252	0.38 214	0.36 240	0.37 209	0.36 244	0.38 207	0.37 242	0.39 255	0.37 249	0.38 212	0.35 238	0.38 210	0.39 256

LACA_dic	0.37 209	1.72 336	1.69 365	0.13 85	0.12 132	0.15 119	0.12 134	1.69 345	0.16 144	0.17 129	0.19 175	0.13 91	0.12 136	1.70 376	0.13 141	0.13 138	0.16 138	0.12 135	0.14 104	0.14 149	0.13 89	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.14 109	0.12 131	0.13 90	0.12 127

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 209	0.64 250	0.59 267	0.38 209	0.31 229	0.38 219	0.31 232	0.65 258	0.32 220	0.38 189	0.32 231	0.38 217	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.38 214	0.32 230	0.39 226	0.32 231	0.39 218	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.39 223	0.32 231	0.39 222	0.32 232

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 209	0.65 252	0.60 269	0.38 209	0.31 229	0.38 219	0.31 232	0.65 258	0.32 220	0.37 186	0.32 231	0.37 212	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.38 214	0.32 230	0.38 214	0.32 231	0.38 207	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.38 212	0.32 231	0.38 210	0.32 232

DDF-Stereo	0.37 209	0.57 241	0.50 247	0.40 224	0.32 233	0.40 231	0.32 235	0.53 242	0.32 220	0.39 194	0.32 231	0.39 223	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.40 231	0.32 230	0.40 229	0.32 231	0.40 225	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.40 226	0.32 231	0.40 225	0.32 232

XPNet_ROB	0.37 209	0.37 187	0.37 206	0.37 205	0.37 247	0.37 214	0.37 250	0.37 192	0.37 239	0.37 186	0.37 249	0.37 212	0.37 244	0.37 226	0.37 243	0.37 241	0.37 211	0.37 246	0.37 209	0.37 247	0.37 204	0.37 242	0.37 245	0.37 249	0.37 209	0.37 248	0.37 208	0.37 247

GIP-stereo	0.38 215	0.56 238	0.40 213	0.45 246	0.33 236	0.44 252	0.35 238	0.49 232	0.33 226	0.43 217	0.32 231	0.42 241	0.31 225	0.33 214	0.33 233	0.34 233	0.40 231	0.32 230	0.40 229	0.32 231	0.43 240	0.38 246	0.33 231	0.32 229	0.43 245	0.32 231	0.42 241	0.34 238

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 215	1.06 289	0.54 256	0.59 279	0.27 198	0.46 254	0.27 197	0.46 219	0.27 194	0.46 223	0.27 201	0.46 249	0.26 197	0.27 189	0.27 202	0.26 189	0.46 250	0.26 196	0.45 250	0.30 225	0.46 244	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.46 249	0.27 198	0.45 246	0.26 196

CES	0.38 215	0.34 181	0.44 225	0.43 238	0.33 236	0.37 214	0.44 271	0.37 192	0.38 241	0.45 220	0.35 239	0.35 203	0.41 259	0.45 251	0.36 240	0.36 238	0.36 208	0.45 270	0.43 247	0.35 240	0.34 193	0.46 269	0.36 241	0.36 243	0.42 244	0.34 237	0.35 201	0.38 250

PML	0.39 218	0.56 238	0.29 187	0.55 273	0.28 203	0.56 282	0.28 205	0.51 239	0.28 200	0.50 232	0.28 206	0.51 270	0.28 203	0.29 200	0.28 207	0.29 214	0.56 278	0.29 215	0.57 285	0.28 204	0.56 276	0.28 204	0.28 201	0.29 219	0.56 281	0.28 202	0.56 278	0.28 204

CR-RVC	0.40 219	1.89 341	1.85 373	0.15 119	0.13 141	0.17 137	0.14 145	1.84 351	0.14 134	0.20 138	0.14 145	0.13 91	0.13 145	1.86 385	0.14 148	0.14 146	0.13 90	0.13 141	0.13 84	0.13 145	0.13 89	0.14 148	0.13 140	0.19 174	0.18 145	0.13 142	0.13 90	0.21 180

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 219	2.14 356	1.91 381	0.20 147	0.18 173	0.19 149	0.17 162	2.23 368	0.19 165	0.24 153	0.21 179	0.19 152	0.21 181	0.20 160	0.18 169	0.20 171	0.20 155	0.18 174	0.20 151	0.19 177	0.19 148	0.17 163	0.18 169	0.17 157	0.20 154	0.20 176	0.21 155	0.19 174

CR-Stereo	0.41 221	1.91 344	1.92 382	0.17 137	0.14 148	0.17 137	0.13 141	1.89 354	0.19 165	0.19 135	0.14 145	0.13 91	0.13 145	1.85 383	0.13 141	0.14 146	0.16 138	0.13 141	0.14 104	0.14 149	0.13 89	0.16 158	0.15 148	0.13 145	0.15 121	0.14 145	0.18 143	0.13 140

quiztm	0.41 221	0.45 211	0.40 213	0.44 241	0.39 256	0.45 253	0.39 260	0.44 217	0.40 250	0.45 220	0.39 260	0.45 248	0.39 256	0.39 238	0.40 259	0.39 252	0.45 249	0.40 257	0.45 250	0.39 258	0.44 242	0.39 255	0.39 255	0.39 258	0.44 247	0.39 258	0.44 245	0.39 256

GASTEREO	0.41 221	0.54 232	0.44 225	0.48 257	0.35 241	0.48 266	0.35 238	0.53 242	0.35 232	0.46 223	0.35 239	0.46 249	0.35 237	0.35 219	0.35 236	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 256	0.35 240	0.47 248	0.38 246	0.35 236	0.35 240	0.48 260	0.35 238	0.47 251	0.35 239

GwcNet-ADL	0.41 221	0.41 196	0.41 216	0.41 231	0.41 260	0.41 235	0.41 262	0.41 209	0.41 254	0.41 203	0.41 263	0.41 236	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 234	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 261	0.41 229	0.41 261

PSMNet-ADL	0.41 221	0.41 196	0.41 216	0.41 231	0.41 260	0.41 235	0.41 262	0.41 209	0.41 254	0.41 203	0.41 263	0.41 236	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 234	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 261	0.41 229	0.41 261

GANet-ADL	0.41 221	0.41 196	0.41 216	0.41 231	0.41 260	0.41 235	0.41 262	0.41 209	0.41 254	0.41 203	0.41 263	0.41 236	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 234	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 261	0.41 229	0.41 261

ADLNet	0.41 221	0.41 196	0.41 216	0.41 231	0.41 260	0.41 235	0.41 262	0.41 209	0.41 254	0.41 203	0.41 263	0.41 236	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 234	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 261	0.41 229	0.41 261

GEAStereo	0.42 228	0.55 234	0.44 225	0.48 257	0.35 241	0.48 266	0.35 238	0.54 244	0.35 232	0.47 226	0.36 243	0.47 254	0.41 259	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.51 269	0.36 240	0.51 274	0.38 251	0.48 255	0.35 236	0.35 236	0.36 243	0.52 272	0.37 248	0.48 257	0.36 244

GSStereo	0.42 228	0.56 238	0.44 225	0.48 257	0.36 246	0.48 266	0.36 244	0.54 244	0.36 237	0.47 226	0.36 243	0.47 254	0.36 242	0.36 224	0.35 236	0.36 238	0.48 259	0.36 240	0.48 263	0.36 244	0.48 255	0.36 241	0.36 241	0.36 243	0.48 260	0.36 242	0.48 257	0.35 239

gasm-f	0.42 228	0.55 234	0.44 225	0.48 257	0.35 241	0.48 266	0.35 238	0.54 244	0.35 232	0.47 226	0.36 243	0.47 254	0.41 259	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.51 269	0.36 240	0.51 274	0.38 251	0.48 255	0.35 236	0.35 236	0.36 243	0.52 272	0.37 248	0.48 257	0.36 244

DEFOM-Stereo	0.43 231	1.60 330	1.47 355	0.30 187	0.28 203	0.31 197	0.28 205	1.65 344	0.25 184	0.29 169	0.26 197	0.30 195	0.29 215	0.27 189	0.26 198	0.26 189	0.30 194	0.29 215	0.30 195	0.26 197	0.29 188	0.29 220	0.27 195	0.26 195	0.30 193	0.29 221	0.30 192	0.29 219

GES	0.43 231	0.41 196	0.31 196	0.35 198	0.30 225	0.47 260	0.28 205	0.33 175	0.28 200	0.35 177	0.29 216	2.95 397	0.38 247	0.35 219	0.30 224	0.34 233	0.34 199	0.30 222	0.33 196	0.30 225	0.35 197	0.30 224	0.33 231	0.33 234	0.33 196	0.31 229	0.33 195	0.29 219

MSCF	0.44 233	0.60 247	0.47 233	0.50 265	0.40 258	0.50 273	0.38 253	0.57 252	0.38 241	0.48 230	0.38 252	0.48 262	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.49 264	0.38 249	0.49 267	0.39 258	0.50 263	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.49 265	0.38 252	0.49 265	0.38 250

LG-Stereo_L1	0.44 233	0.58 244	0.49 246	0.51 268	0.38 251	0.51 275	0.38 253	0.56 250	0.38 241	0.50 232	0.38 252	0.50 267	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.52 271	0.38 249	0.52 277	0.38 251	0.51 265	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.52 272	0.38 252	0.51 269	0.40 259

FCDSN-DC	0.44 233	0.31 176	0.35 202	0.34 194	0.28 203	0.35 204	0.30 229	0.32 174	0.25 184	1.32 321	0.24 191	1.00 328	0.32 228	0.35 219	0.34 234	0.30 219	0.72 299	0.37 246	0.48 263	0.32 231	0.53 271	0.49 285	0.23 184	0.29 219	0.50 266	0.42 266	0.61 286	0.71 322
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	0.45 236	0.57 241	0.45 231	0.54 270	0.37 247	0.53 279	0.37 250	0.56 250	0.40 250	0.53 238	0.38 252	0.53 274	0.37 244	0.37 226	0.37 243	0.37 241	0.55 274	0.38 249	0.53 279	0.37 247	0.53 271	0.37 242	0.37 245	0.39 258	0.54 277	0.37 248	0.54 275	0.37 247

WAO-7	0.46 237	0.38 189	0.38 208	0.38 209	0.38 251	0.38 219	0.38 253	0.38 197	0.38 241	2.57 386	0.38 252	0.38 217	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.38 214	0.38 249	0.38 214	0.38 251	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 252	0.38 210	0.38 250

Venus	0.46 237	0.38 189	0.40 213	0.38 209	0.38 251	0.39 228	0.38 253	0.38 197	0.38 241	2.71 388	0.38 252	0.38 217	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.38 214	0.38 249	0.38 214	0.38 251	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 252	0.39 222	0.38 250

HanzoNet	0.47 239	0.39 194	0.38 208	0.38 209	0.38 251	0.38 219	0.38 253	0.40 207	0.38 241	2.63 387	0.38 252	0.38 217	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.39 252	0.38 214	0.38 249	0.38 214	0.42 266	0.38 207	0.39 255	0.39 255	0.38 251	0.38 212	0.38 252	0.38 210	0.39 256

IMH	0.47 239	0.40 195	0.39 212	0.38 209	0.38 251	0.38 219	0.38 253	0.38 197	0.40 250	2.79 390	0.38 252	0.38 217	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.39 227	0.38 249	0.38 214	0.40 260	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 252	0.38 210	0.38 250

LL-Strereo2	0.47 239	2.60 370	0.51 252	0.38 209	0.28 203	0.37 214	0.28 205	0.55 248	0.35 232	0.44 219	0.34 238	0.44 247	0.34 235	0.34 215	0.36 240	0.36 238	0.47 254	0.36 240	0.47 256	0.35 240	0.47 248	0.35 236	0.35 236	0.35 240	0.46 249	0.35 238	0.47 251	0.35 239

DN	0.50 242	0.59 246	0.44 225	0.59 279	0.44 269	0.59 286	0.44 271	0.57 252	0.44 262	0.57 242	0.44 270	0.57 280	0.44 268	0.44 249	0.44 270	0.44 263	0.59 280	0.44 269	0.59 286	0.44 270	0.59 280	0.44 268	0.44 267	0.44 269	0.59 286	0.44 270	0.59 281	0.44 268

GMOStereo	0.50 242	0.44 209	2.38 392	0.40 224	0.34 238	0.42 244	0.36 244	1.96 359	0.34 227	0.41 203	0.36 243	0.42 241	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 229	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 242	0.40 225	0.32 232

error version	0.50 242	0.44 209	2.38 392	0.40 224	0.34 238	0.42 244	0.36 244	1.96 359	0.34 227	0.41 203	0.36 243	0.42 241	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 229	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 242	0.40 225	0.32 232

SANet	0.50 242	0.50 228	0.50 247	0.50 265	0.50 290	0.50 273	0.50 290	0.50 236	0.50 284	0.50 232	0.50 289	0.50 267	0.50 288	0.50 270	0.50 291	0.50 286	0.50 267	0.50 290	0.50 271	0.50 291	0.50 263	0.50 291	0.50 285	0.50 287	0.50 266	0.50 291	0.50 267	0.50 285

PDISCO_ROB	0.50 242	0.15 96	0.11 78	0.16 131	3.16 409	0.13 90	0.12 134	0.14 78	0.12 118	0.15 105	0.11 94	2.55 395	0.11 99	2.20 390	0.13 141	0.12 128	0.16 138	0.10 73	0.14 104	0.12 136	0.15 121	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.10 74	2.75 396	0.09 71

otaku	0.52 247	0.46 215	0.48 240	0.46 248	0.46 271	0.46 254	0.46 273	0.46 219	0.47 272	1.88 346	0.46 273	0.46 249	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.47 254	0.46 271	0.46 252	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.47 255	0.46 272	0.46 247	0.47 274

HaxPig	0.52 247	0.48 224	0.47 233	0.47 253	0.47 275	0.47 260	0.47 278	0.47 225	0.47 272	1.80 343	0.47 278	0.47 254	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.47 254	0.47 279	0.47 256	0.47 279	0.47 248	0.47 278	0.47 275	0.47 276	0.47 255	0.47 280	0.47 251	0.47 274

UNDER WATER	0.52 247	0.47 221	0.47 233	0.47 253	0.47 275	0.47 260	0.47 278	0.47 225	0.47 272	1.90 347	0.47 278	0.47 254	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.46 250	0.47 279	0.47 256	0.47 279	0.46 244	0.47 278	0.47 275	0.48 281	0.47 255	0.47 280	0.47 251	0.47 274

Dean	0.52 247	0.46 215	0.48 240	0.46 248	0.46 271	0.46 254	0.46 273	0.46 219	0.46 266	1.90 347	0.46 273	0.47 254	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.48 259	0.46 271	0.46 252	0.46 273	0.46 244	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.46 249	0.46 272	0.46 247	0.46 270

Ntro	0.53 251	0.47 221	0.50 247	0.46 248	0.48 281	0.47 260	0.47 278	0.46 219	0.46 266	2.05 360	0.47 278	0.47 254	0.49 286	0.47 257	0.47 278	0.46 266	0.48 259	0.46 271	0.49 267	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.47 276	0.46 249	0.46 272	0.47 251	0.47 274

RainbowNet	0.53 251	0.48 224	0.48 240	0.48 257	0.48 281	0.48 266	0.48 283	0.48 228	0.48 277	1.92 349	0.48 284	0.48 262	0.48 281	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.48 259	0.48 283	0.48 263	0.48 283	0.48 255	0.48 281	0.48 279	0.48 281	0.48 260	0.48 284	0.48 257	0.48 281

LVE	0.53 251	0.47 221	0.48 240	0.47 253	0.47 275	0.47 260	0.47 278	0.48 228	0.47 272	1.96 354	0.47 278	0.47 254	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.47 254	0.47 279	0.47 256	0.47 279	0.47 248	0.47 278	0.47 275	0.47 276	0.47 255	0.47 280	0.47 251	0.47 274

ACVNet_1	0.53 251	0.46 215	0.48 240	0.47 253	0.47 275	0.46 254	0.48 283	0.48 228	0.48 277	2.07 362	0.47 278	0.48 262	0.48 281	0.47 257	0.47 278	0.46 266	0.49 264	0.47 279	0.47 256	0.47 279	0.48 255	0.46 269	0.46 269	0.48 281	0.47 255	0.47 280	0.48 257	0.47 274

ACVNet-4b	0.53 251	0.46 215	0.47 233	0.46 248	0.46 271	0.46 254	0.46 273	0.46 219	0.46 266	2.17 365	0.46 273	0.46 249	0.47 277	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.46 250	0.46 271	0.46 252	0.46 273	0.46 244	0.46 269	0.46 269	0.47 276	0.46 249	0.46 272	0.46 247	0.46 270

AIO-test2	0.54 256	0.65 252	0.55 259	0.60 282	0.50 290	0.60 288	0.49 286	0.65 258	0.48 277	0.60 246	0.49 287	0.59 282	0.50 288	0.50 270	0.49 288	0.49 282	0.60 283	0.50 290	0.60 289	0.49 288	0.60 282	0.49 285	0.50 285	0.51 289	0.60 289	0.48 284	0.60 283	0.50 285

AIO-test1	0.54 256	0.64 250	0.54 256	0.60 282	0.49 286	0.61 290	0.49 286	0.64 257	0.49 282	0.59 244	0.48 284	0.60 284	0.50 288	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.60 283	0.48 283	0.60 289	0.48 283	0.60 282	0.49 285	0.49 282	0.49 285	0.59 286	0.49 288	0.60 283	0.49 282

notaker	0.54 256	0.48 224	0.48 240	0.48 257	0.48 281	0.48 266	0.49 286	0.48 228	0.48 277	1.95 353	0.48 284	0.48 262	0.48 281	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.48 259	0.48 283	0.48 263	0.48 283	0.49 261	0.48 281	0.48 279	0.49 285	0.48 260	0.48 284	0.48 257	0.49 282

FSD	0.55 259	0.55 234	0.42 222	0.54 270	0.42 265	0.55 281	0.43 269	0.54 244	0.42 259	0.59 244	0.42 268	0.54 276	0.44 268	0.43 247	0.42 268	0.42 260	0.55 274	0.42 266	2.46 391	0.44 270	0.55 274	0.43 266	0.42 263	0.44 269	0.55 278	0.43 269	0.55 276	0.53 291

ACVNet_2	0.55 259	0.49 227	0.50 247	0.49 263	0.49 286	0.49 272	0.49 286	0.49 232	0.49 282	2.14 364	0.49 287	0.50 267	0.49 286	0.49 267	0.49 288	0.49 282	0.50 267	0.49 289	0.50 271	0.49 288	0.49 261	0.49 285	0.49 282	0.50 287	0.50 266	0.49 288	0.50 267	0.49 282

CFNet	0.55 259	0.25 160	0.18 143	0.25 173	0.18 173	0.25 184	0.18 175	0.25 156	0.18 163	0.25 159	0.18 171	0.25 180	0.18 174	0.18 154	0.18 169	0.18 167	0.25 181	0.18 174	0.25 181	0.18 172	5.31 427	4.36 427	0.18 169	0.18 171	0.25 182	0.18 173	0.25 180	0.18 173

PSMNet_ROB	0.55 259	0.55 234	0.56 262	0.56 274	0.55 294	0.56 282	0.55 294	0.55 248	0.55 288	0.55 239	0.55 294	0.55 277	0.55 296	0.55 273	0.56 296	0.55 290	0.55 274	0.55 296	0.55 282	0.55 294	0.55 274	0.55 294	0.55 290	0.55 295	0.55 278	0.55 296	0.55 276	0.55 292

PointNet	0.56 263	0.69 256	0.47 233	0.69 291	0.47 275	0.69 296	0.47 278	0.70 267	0.47 272	0.69 252	0.47 278	0.69 294	0.48 281	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.70 294	0.48 283	0.70 297	0.48 283	0.69 292	0.48 281	0.47 275	0.48 281	0.70 297	0.48 284	0.69 292	0.47 274

IER	0.56 263	2.72 373	2.20 386	0.38 209	0.29 217	0.38 219	0.27 197	2.77 384	0.27 194	0.38 189	0.28 206	0.37 212	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.38 214	0.29 215	0.38 214	0.25 193	0.39 218	0.25 189	0.29 212	0.29 219	0.40 226	0.25 191	0.38 210	0.25 190

GeoAtt-L (ZS)	0.57 265	0.73 261	0.50 247	0.70 297	0.48 281	0.70 299	0.46 273	0.74 275	0.46 266	0.69 252	0.46 273	0.69 294	0.46 273	0.48 263	0.46 273	0.48 277	0.71 297	0.46 271	0.70 297	0.46 273	0.70 295	0.46 269	0.48 279	0.47 276	0.70 297	0.46 272	0.70 295	0.46 270

LG-Stereo	0.57 265	0.58 244	0.43 223	0.54 270	0.65 305	0.95 320	0.69 319	0.69 263	0.38 241	0.52 236	0.37 249	0.53 274	0.37 244	0.68 301	0.73 324	0.72 319	0.70 294	0.37 246	0.54 281	0.37 247	0.54 273	0.37 242	0.37 245	0.56 296	0.95 321	0.59 301	0.84 309	0.37 247

CASS	0.58 267	0.89 274	0.55 259	0.56 274	0.55 294	0.60 288	0.57 300	0.57 252	0.56 290	0.55 239	0.56 295	0.56 278	0.50 288	0.63 285	0.56 296	0.56 293	0.62 286	0.62 305	0.59 286	0.56 296	0.56 276	0.48 281	0.60 297	0.56 296	0.57 283	0.60 303	0.57 280	0.59 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 268	0.29 172	0.22 159	0.27 182	5.05 431	0.30 195	0.21 182	0.28 165	0.21 171	0.27 167	0.21 179	0.27 190	0.20 176	0.21 165	0.21 180	0.21 175	0.27 190	0.21 182	0.27 189	0.21 182	0.27 184	0.23 187	0.21 176	0.21 180	0.27 189	0.21 180	5.06 423	0.22 183

LMCR-Stereo	0.61 269	0.61 248	0.61 274	0.61 285	0.61 301	0.67 295	0.61 305	0.61 255	0.61 297	0.61 247	0.61 302	0.61 285	0.61 303	0.61 281	0.61 303	0.61 297	0.61 285	0.61 304	0.61 291	0.61 302	0.61 284	0.61 301	0.61 298	0.61 305	0.61 291	0.61 304	0.61 286	0.61 303

AANet_RVC	0.61 269	0.31 176	5.05 414	0.31 189	0.19 177	0.24 176	0.20 178	5.86 410	0.20 168	0.24 153	0.18 171	0.25 180	0.20 176	0.23 173	0.21 180	0.18 167	0.37 211	0.18 174	0.24 173	0.19 177	0.25 175	0.19 177	0.19 172	0.19 174	0.24 174	0.15 154	0.24 170	0.20 176

iRaftStereo_RVC	0.62 271	1.76 339	2.24 388	0.52 269	0.37 247	0.53 279	0.38 253	2.51 379	0.38 241	0.51 235	0.38 252	0.51 270	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.52 271	0.38 249	0.52 277	0.38 251	0.52 268	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.52 272	0.39 258	0.52 272	0.38 250

DNS	0.64 272	2.00 346	1.58 357	0.59 279	0.42 265	0.59 286	0.42 267	1.99 363	0.42 259	0.57 242	0.42 268	0.57 280	0.42 267	0.42 246	0.42 268	0.42 260	0.59 280	0.42 266	0.59 286	0.42 266	0.59 280	0.42 265	0.42 263	0.42 267	0.59 286	0.42 266	0.59 281	0.42 266

ARAFT	0.64 272	0.74 264	0.62 277	0.70 297	0.56 296	0.72 302	0.55 294	0.72 273	0.54 287	0.73 260	0.56 295	0.72 301	0.56 298	0.56 275	0.62 304	0.63 299	0.73 300	0.53 295	0.73 302	0.54 293	0.72 297	0.65 304	0.62 299	0.56 296	0.72 301	0.54 294	0.72 298	0.57 294

test_1	0.65 274	4.37 392	2.38 392	0.40 224	0.34 238	0.42 244	0.36 244	1.96 359	0.34 227	0.41 203	0.36 243	0.42 241	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 229	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 242	0.40 225	0.32 232

zero-FE	0.66 275	0.80 268	0.56 262	0.79 302	0.58 298	0.82 307	0.55 294	0.76 277	0.56 290	0.75 262	0.58 299	0.75 305	0.59 301	0.57 276	0.56 296	0.55 290	0.79 304	0.55 296	0.78 308	0.55 294	0.85 306	0.58 296	0.55 290	0.57 300	0.80 307	0.57 298	0.80 303	0.57 294

HH	0.66 275	2.13 351	0.47 233	0.37 205	0.29 217	0.36 210	0.27 197	0.49 232	0.44 262	0.78 263	0.68 314	0.67 290	0.90 335	0.62 282	0.90 334	0.53 288	0.88 312	0.48 283	0.37 209	0.29 217	0.63 287	0.66 307	0.66 303	0.51 289	1.06 338	0.61 304	1.08 336	0.60 299

HanStereo	0.66 275	2.13 351	0.47 233	0.37 205	0.29 217	0.36 210	0.27 197	0.49 232	0.44 262	0.78 263	0.68 314	0.67 290	0.90 335	0.62 282	0.90 334	0.53 288	0.88 312	0.48 283	0.37 209	0.29 217	0.63 287	0.66 307	0.66 303	0.51 289	1.06 338	0.61 304	1.08 336	0.60 299

DSFCA	0.66 275	0.73 261	0.74 288	0.68 290	0.65 305	0.64 292	0.65 310	0.65 258	0.65 300	0.66 250	0.65 305	0.65 287	0.64 304	0.65 288	0.65 307	0.65 301	0.65 288	0.65 308	0.65 293	0.65 305	0.65 290	0.65 304	0.65 302	0.65 308	0.66 293	0.66 308	0.65 289	0.65 305

STTRV1_RVC	0.66 275	1.59 328	0.52 255	0.69 291	0.61 301	0.66 294	0.43 269	0.88 285	0.45 265	0.71 258	0.62 303	0.69 294	0.45 272	0.62 282	0.40 259	0.44 263	0.80 306	0.59 301	0.76 307	0.63 303	0.80 300	0.46 269	0.64 300	0.61 305	0.72 301	0.54 294	0.80 303	0.60 299

4D-IteraStereo	0.67 280	3.40 379	1.05 324	0.71 299	0.83 328	0.47 260	0.27 197	0.47 225	0.27 194	0.35 177	0.26 197	0.68 293	0.84 329	0.41 240	0.54 293	0.89 330	0.74 302	0.88 335	0.73 302	0.87 334	0.42 237	0.27 196	0.28 201	0.28 205	0.36 205	0.28 202	0.68 291	0.90 334

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 280	0.74 264	0.60 269	0.79 302	0.61 301	0.76 303	0.57 300	0.71 271	0.56 290	0.71 258	0.54 293	0.72 301	0.66 307	0.65 288	0.65 307	0.64 300	0.74 302	0.64 307	0.74 304	0.63 303	0.73 298	0.65 304	0.64 300	0.64 307	0.74 303	0.61 304	0.73 299	0.64 304

Occ-G	0.68 282	0.54 232	3.16 403	0.57 278	0.45 270	0.52 278	0.40 261	3.44 392	0.46 266	0.52 236	0.45 272	0.51 270	0.44 268	0.44 249	0.40 259	0.45 265	0.55 274	0.41 260	0.53 279	0.43 268	0.52 268	0.40 258	0.44 267	0.45 271	0.55 278	0.44 270	0.53 274	0.44 268

mm2	0.69 283	0.69 256	0.69 281	0.69 291	0.69 315	0.69 296	0.69 319	0.69 263	0.69 312	0.69 252	0.69 317	0.69 294	0.69 317	0.69 303	0.69 320	0.69 313	0.69 292	0.69 319	0.69 295	0.69 317	0.69 292	0.69 318	0.69 317	0.69 321	0.69 295	0.69 319	0.69 292	0.69 317

mm1	0.69 283	0.69 256	0.69 281	0.69 291	0.69 315	0.69 296	0.69 319	0.69 263	0.69 312	0.69 252	0.69 317	0.69 294	0.69 317	0.69 303	0.69 320	0.69 313	0.69 292	0.69 319	0.69 295	0.69 317	0.69 292	0.69 318	0.69 317	0.69 321	0.69 295	0.69 319	0.69 292	0.69 317

TorneroNet-64	0.69 283	0.65 252	0.30 193	0.27 182	0.47 275	0.28 193	0.35 238	0.34 182	0.80 319	7.93 433	0.29 216	0.30 195	0.31 225	0.81 313	0.28 207	0.27 198	0.29 193	0.28 202	0.85 314	0.83 331	0.62 286	0.28 204	0.30 222	0.28 205	0.52 272	0.29 221	0.29 191	0.27 200

DDUNet	0.69 283	0.84 272	0.59 267	0.84 308	0.59 299	0.87 313	0.57 300	0.84 282	0.59 296	0.82 270	0.58 299	0.85 314	0.57 299	0.59 280	0.59 300	0.57 294	0.87 311	0.59 301	0.85 314	0.59 301	0.85 306	0.59 299	0.59 295	0.59 301	0.87 312	0.59 301	0.84 309	0.59 297

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 287	0.67 255	0.67 280	0.92 311	0.92 334	0.91 315	0.76 326	0.67 262	0.67 308	0.66 250	0.67 310	0.67 290	0.67 313	0.67 296	0.67 314	0.68 312	0.66 289	0.67 313	0.68 294	0.67 312	0.68 291	0.68 315	0.68 314	0.68 319	0.67 294	0.68 317	0.67 290	0.67 311

UDG	0.70 287	0.87 273	0.56 262	0.87 309	0.59 299	0.84 310	0.59 303	0.85 283	0.57 293	0.84 272	0.59 301	0.84 313	0.60 302	0.58 277	0.60 301	0.59 295	0.85 310	0.59 301	0.87 316	0.58 298	0.87 308	0.60 300	0.57 294	0.59 301	0.87 312	0.58 300	0.86 312	0.60 299

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 287	6.91 406	0.46 232	0.46 248	0.46 271	0.46 254	0.46 273	0.46 219	0.46 266	0.46 223	0.46 273	0.46 249	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.46 250	0.46 271	0.46 252	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.46 249	0.46 272	0.46 247	0.46 270

HCRNet	0.71 290	6.06 404	3.15 402	0.50 265	0.22 182	0.21 161	0.15 153	3.04 386	0.34 227	0.43 217	0.33 237	0.43 245	0.33 234	0.15 120	0.14 148	0.14 146	0.21 159	0.17 161	0.47 256	0.20 179	0.21 156	0.16 158	0.32 226	0.33 234	0.50 266	0.33 236	0.49 265	0.28 204

AFF-stereo	0.71 290	0.73 261	0.65 279	0.82 306	0.63 304	0.83 308	0.63 307	0.73 274	0.65 300	0.82 270	0.73 322	0.74 304	0.64 304	0.63 285	0.62 304	0.62 298	0.73 300	0.63 306	0.74 304	0.72 322	0.80 300	0.58 296	0.70 320	0.71 324	0.79 305	0.69 319	0.78 301	0.72 323

DMCA-RVC	0.71 290	0.72 259	0.72 283	0.71 299	0.70 318	0.70 299	0.70 324	0.70 267	0.71 314	0.70 257	0.71 320	0.71 300	0.70 319	0.70 305	0.71 322	0.70 316	0.70 294	0.71 323	0.70 297	0.71 320	0.70 295	0.70 320	0.71 322	0.71 324	0.70 297	0.72 324	0.71 296	0.70 320

PA-Net	0.71 290	0.62 249	0.55 259	0.69 291	0.71 319	0.70 299	0.69 319	0.69 263	0.74 317	0.73 260	0.75 323	0.59 282	0.72 322	0.82 314	0.79 327	0.83 325	0.67 291	0.76 326	0.81 312	0.67 312	0.61 284	0.76 324	0.68 314	0.65 308	0.82 310	0.76 327	0.71 296	0.69 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 294	0.57 241	0.57 265	0.56 274	0.92 334	1.07 338	0.63 307	1.03 306	0.82 323	0.49 231	0.77 324	0.69 294	0.54 295	0.58 277	0.54 293	0.86 327	1.06 333	0.72 324	1.06 336	0.79 325	0.58 279	0.87 332	0.59 295	0.46 272	0.76 304	0.46 272	1.05 333	0.97 341

AEACV	0.74 294	0.52 230	3.10 399	0.60 282	0.48 281	0.56 282	0.48 283	3.02 385	0.83 324	0.61 247	0.62 303	0.72 301	0.50 288	0.49 267	0.49 288	0.48 277	0.58 279	0.50 290	0.55 282	0.48 283	0.56 276	0.50 291	0.50 285	0.51 289	0.58 284	0.51 293	0.60 283	0.51 288

MyStereo04	0.76 296	4.78 398	0.62 277	0.63 288	0.54 293	0.65 293	0.56 298	0.61 255	0.58 294	0.61 247	0.56 295	0.63 286	0.57 299	0.63 285	0.60 301	0.60 296	0.64 287	0.56 299	0.63 292	0.58 298	0.63 287	0.62 303	0.55 290	0.60 303	0.63 292	0.57 298	0.64 288	0.58 296

RSM++	0.77 297	0.91 275	0.72 283	0.83 307	0.71 319	0.83 308	0.72 325	0.81 281	0.71 314	0.81 269	0.71 320	0.81 312	0.71 321	0.71 307	0.71 322	0.70 316	0.83 309	0.72 324	0.83 313	0.81 330	0.83 304	0.72 323	0.71 322	0.71 324	0.88 314	0.71 322	0.83 308	0.70 320

test-3	0.78 298	4.38 393	1.80 371	0.62 286	0.49 286	0.62 291	0.50 290	1.86 352	0.64 299	0.69 252	0.52 291	0.66 288	0.38 247	0.58 277	0.57 299	0.46 266	0.66 289	0.46 271	0.50 271	0.44 270	0.48 255	0.58 296	0.54 289	0.60 303	0.70 297	0.46 272	0.48 257	0.50 285

WQFJA1++	0.80 299	1.24 305	0.73 286	0.97 319	0.65 305	0.97 322	0.65 310	0.97 294	0.65 300	0.94 281	0.66 306	0.94 320	0.65 306	0.66 291	0.65 307	0.66 302	0.98 320	0.66 310	0.98 324	0.66 307	0.98 317	0.66 307	0.66 303	0.66 310	0.98 323	0.66 308	0.98 320	0.66 306

NLMM	0.80 299	1.26 311	0.75 292	0.98 321	0.66 308	0.97 322	0.66 312	0.97 294	0.66 303	0.94 281	0.66 306	0.96 327	0.66 307	0.66 291	0.68 318	0.67 307	0.99 322	0.68 318	0.98 324	0.66 307	0.99 318	0.66 307	0.66 303	0.66 310	1.00 329	0.66 308	0.99 321	0.66 306

AdaDepth	0.80 299	0.95 280	1.02 317	0.95 316	0.67 313	0.95 320	0.67 316	0.94 291	0.67 308	0.92 276	0.67 310	0.94 320	0.67 313	0.67 296	0.67 314	0.67 307	0.95 317	0.67 313	0.95 323	0.67 312	0.96 316	0.68 315	0.67 309	0.67 314	0.96 322	0.67 312	0.95 319	0.67 311

CroCo-Stereo	0.80 299	2.51 365	0.41 216	1.27 356	0.41 260	1.27 355	0.41 262	1.27 327	0.41 254	1.27 317	0.41 263	1.27 353	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	1.28 354	0.41 260	1.27 352	0.41 261	1.27 353	0.41 260	0.42 263	0.41 261	1.27 356	0.41 261	1.27 354	0.41 261
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	0.80 299	0.80 268	0.80 298	0.80 304	0.80 325	0.80 305	0.80 329	0.80 279	0.80 319	0.80 267	0.80 327	0.80 310	0.80 325	0.80 311	0.80 328	0.80 323	0.80 306	0.80 329	0.80 310	0.80 328	0.80 300	0.80 326	0.80 328	0.80 328	0.80 307	0.80 329	0.80 303	0.80 327

CSAN	0.80 299	0.80 268	0.80 298	0.80 304	0.80 325	0.80 305	0.80 329	0.80 279	0.80 319	0.80 267	0.80 327	0.80 310	0.80 325	0.80 311	0.80 328	0.80 323	0.80 306	0.80 329	0.80 310	0.80 328	0.80 300	0.80 326	0.80 328	0.80 328	0.80 307	0.80 329	0.80 303	0.80 327

WQFJX1	0.81 305	1.27 313	0.74 288	0.98 321	0.67 313	0.98 324	0.67 316	0.97 294	0.67 308	0.94 281	0.67 310	0.95 323	0.66 307	0.66 291	0.66 310	0.67 307	0.99 322	0.67 313	0.98 324	0.68 316	0.99 318	0.66 307	0.66 303	0.66 310	0.99 324	0.66 308	1.00 323	0.66 306

WQFJX	0.81 305	1.27 313	0.74 288	0.99 323	0.66 308	0.99 326	0.66 312	0.99 300	0.66 303	0.95 286	0.66 306	0.95 323	0.67 313	0.67 296	0.66 310	0.66 302	0.99 322	0.66 310	1.00 328	0.66 307	0.99 318	0.67 313	0.68 314	0.67 314	0.99 324	0.67 312	0.99 321	0.67 311

NLMM1	0.81 305	1.26 311	0.74 288	1.00 325	0.66 308	0.99 326	0.67 316	0.98 297	0.66 303	0.94 281	0.67 310	0.94 320	0.66 307	0.66 291	0.66 310	0.66 302	1.00 326	0.67 313	1.00 328	0.66 307	0.99 318	0.71 321	0.73 325	0.67 314	0.99 324	0.67 312	1.00 323	0.66 306

NLSM3	0.81 305	1.27 313	0.75 292	0.99 323	0.66 308	0.99 326	0.66 312	0.98 297	0.67 308	0.95 286	0.66 306	0.95 323	0.66 307	0.67 296	0.67 314	0.66 302	0.99 322	0.66 310	0.99 327	0.66 307	0.99 318	0.67 313	0.66 303	0.66 310	0.99 324	0.67 312	1.00 323	0.67 311

gcap-zeroshot	0.81 305	1.03 287	0.84 302	0.93 314	0.85 329	0.84 310	0.62 306	1.21 323	0.53 286	0.79 265	0.84 330	0.77 306	0.70 319	0.84 316	0.67 314	0.74 320	1.18 346	0.52 294	0.91 317	0.79 325	0.84 305	0.61 301	0.83 330	0.69 321	0.93 320	0.82 331	0.85 311	0.66 306

WQFJA1	0.82 310	1.52 326	0.76 294	1.01 330	0.66 308	0.98 324	0.66 312	0.98 297	0.66 303	0.95 286	0.68 314	0.95 323	0.66 307	0.68 301	0.66 310	0.66 302	1.00 326	0.67 313	1.00 328	0.67 312	0.99 318	0.68 315	0.67 309	0.68 319	0.99 324	0.67 312	1.00 323	0.67 311

AIO-Stereo	0.82 310	1.06 289	0.73 286	0.97 319	0.74 321	1.06 337	0.60 304	1.04 309	0.90 329	1.00 289	1.01 347	0.78 307	0.85 331	0.74 309	0.62 304	0.67 307	1.12 336	0.55 296	0.70 297	0.65 305	0.93 313	0.66 307	0.67 309	0.67 314	0.82 310	0.74 325	0.92 313	0.83 329

G-Net	0.82 310	1.77 340	0.78 296	0.78 301	0.78 323	0.78 304	0.78 327	0.78 278	0.79 318	0.79 265	0.78 325	0.78 307	0.78 324	0.78 310	0.78 326	0.78 321	0.79 304	0.79 327	0.79 309	0.79 325	0.79 299	0.79 325	0.79 327	0.79 327	0.79 305	0.79 328	0.79 302	0.79 326

ktn	0.84 313	1.15 294	0.54 256	1.16 348	1.26 372	0.51 275	0.53 293	0.51 239	0.66 303	4.54 416	0.51 290	0.52 273	0.52 294	0.66 291	0.51 292	0.51 287	1.37 360	1.17 364	0.49 267	0.51 292	1.23 347	0.51 293	0.67 309	0.51 289	0.51 270	0.68 317	0.51 269	0.51 288

KSHMR	0.85 314	0.72 259	0.51 252	0.49 263	0.49 286	0.51 275	1.07 356	0.50 236	0.48 277	6.04 428	0.52 291	0.66 288	0.98 341	0.49 267	0.77 325	0.49 282	1.17 343	0.51 293	0.49 267	1.06 354	0.51 265	0.49 285	0.49 282	0.51 289	1.04 336	0.49 288	0.81 307	0.72 323

CroCo-Stereo Lap2	0.85 314	2.86 376	0.43 223	1.33 359	0.43 268	1.31 356	0.42 267	1.32 328	0.42 259	1.31 319	0.44 270	1.32 355	0.44 268	0.43 247	0.44 270	0.43 262	1.35 355	0.43 268	1.32 356	0.43 268	1.31 355	0.43 266	0.43 266	0.42 267	1.31 358	0.42 266	1.31 355	0.43 267

MLG-Stereo	0.87 316	1.33 321	0.93 306	0.62 286	1.00 338	1.16 343	0.55 294	0.86 284	0.83 324	1.19 308	0.40 261	1.30 354	0.81 327	0.65 288	0.45 272	1.01 347	1.17 343	0.46 271	1.29 355	0.58 298	1.05 330	0.90 336	0.73 325	0.87 335	0.60 289	1.01 347	1.13 340	0.51 288

DGTPSM_ROB	0.92 317	0.93 279	0.91 304	0.93 314	0.91 333	0.92 316	0.93 338	0.92 288	0.92 330	0.92 276	0.91 334	0.91 316	0.93 338	0.91 319	0.92 338	0.92 337	0.92 315	0.92 336	0.92 318	0.90 336	0.91 309	0.92 337	0.93 336	0.94 342	0.92 318	0.91 336	0.92 313	0.97 341

pmcnn	0.92 317	0.92 276	0.92 305	0.92 311	0.92 334	0.92 316	0.92 335	0.92 288	0.92 330	0.92 276	0.92 336	0.92 319	0.92 337	0.92 322	0.92 338	0.92 337	0.92 315	0.92 336	0.92 318	0.92 340	0.92 311	0.92 337	0.92 335	0.92 340	0.92 318	0.92 337	0.92 313	0.92 338

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 319	0.77 267	0.82 300	1.16 348	0.75 322	0.99 326	0.92 335	0.91 286	0.99 336	0.94 281	0.91 334	1.15 340	0.88 333	0.92 322	1.00 343	0.67 307	0.98 320	1.00 344	0.75 306	0.91 337	1.18 340	0.87 332	0.89 334	0.90 336	1.08 341	1.07 354	0.74 300	0.89 333

HSM-Net_RVC	0.93 319	1.09 292	0.79 297	1.10 338	0.78 323	1.09 339	0.79 328	1.16 317	0.80 319	1.14 300	0.79 326	1.17 343	0.77 323	0.73 308	0.83 330	0.78 321	1.19 347	0.79 327	1.18 345	0.72 322	1.19 342	0.80 326	0.72 324	0.80 328	1.18 349	0.74 325	1.14 341	0.73 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 319	8.54 419	0.41 216	0.56 274	0.37 247	0.56 282	0.37 250	0.50 236	0.40 250	0.56 241	5.24 432	0.56 278	0.34 235	0.40 239	0.41 262	0.34 233	0.53 273	0.40 257	0.56 284	0.38 251	0.52 268	0.40 258	0.40 258	0.41 261	0.56 281	0.40 260	0.56 278	0.40 259

DPSimNet_ROB	0.93 319	1.04 288	0.83 301	1.05 333	0.82 327	1.04 335	0.83 332	1.03 306	0.89 328	1.03 295	0.84 330	1.03 334	0.84 329	0.83 315	0.84 331	0.83 325	1.14 338	0.84 331	1.12 341	0.84 332	1.04 329	0.88 334	0.83 330	0.84 332	1.07 340	0.83 332	1.15 342	0.88 332

DPSM_ROB	0.93 319	0.92 276	0.94 307	0.96 317	1.02 344	0.92 316	0.98 340	0.95 292	0.92 330	0.92 276	0.92 336	0.91 316	0.97 339	0.92 322	0.91 336	0.91 334	0.96 318	0.94 339	0.93 321	0.91 337	0.93 313	0.92 337	0.93 336	0.91 338	0.91 316	0.99 340	0.92 313	0.91 335

DPSM	0.93 319	0.92 276	0.94 307	0.96 317	1.02 344	0.92 316	0.98 340	0.95 292	0.92 330	0.92 276	0.92 336	0.91 316	0.97 339	0.92 322	0.91 336	0.91 334	0.96 318	0.94 339	0.93 321	0.91 337	0.93 313	0.92 337	0.93 336	0.91 338	0.91 316	0.99 340	0.92 313	0.91 335

LGCAT	1.00 325	1.00 281	1.00 311	1.00 325	1.00 338	1.00 330	1.00 345	1.00 301	1.00 337	1.00 289	1.00 343	1.00 328	1.00 343	1.00 330	1.00 343	1.00 341	1.00 326	1.00 344	1.00 328	1.00 344	1.00 324	1.00 343	1.00 342	1.00 346	1.00 329	1.00 343	1.00 323	1.00 343

GANet	1.00 325	1.00 281	1.00 311	1.00 325	1.00 338	1.00 330	1.00 345	1.00 301	1.00 337	1.00 289	1.00 343	1.00 328	1.00 343	1.00 330	1.00 343	1.00 341	1.00 326	1.00 344	1.00 328	1.00 344	1.00 324	1.00 343	1.00 342	1.00 346	1.00 329	1.00 343	1.00 323	1.00 343

TDLM	1.00 325	1.00 281	1.00 311	1.00 325	1.00 338	1.00 330	1.00 345	1.00 301	1.00 337	1.00 289	1.00 343	1.00 328	1.00 343	1.00 330	1.00 343	1.00 341	1.00 326	1.00 344	1.00 328	1.00 344	1.00 324	1.00 343	1.00 342	1.00 346	1.00 329	1.00 343	1.00 323	1.00 343

CVANet_RVC	1.00 325	1.00 281	1.00 311	1.00 325	1.00 338	1.00 330	1.00 345	1.00 301	1.00 337	1.00 289	1.00 343	1.00 328	1.00 343	1.00 330	1.00 343	1.00 341	1.00 326	1.00 344	1.00 328	1.00 344	1.00 324	1.00 343	1.00 342	1.00 346	1.00 329	1.00 343	1.00 323	1.00 343

ccs_rob	1.00 325	10.06 427	0.31 196	0.44 241	0.31 229	0.43 250	0.31 232	0.43 215	0.32 220	0.45 220	0.32 231	1.20 347	0.31 225	7.02 432	0.31 228	0.31 224	0.44 248	0.31 226	0.44 249	0.32 231	0.44 242	0.31 227	0.32 226	0.32 229	0.44 247	0.32 231	0.43 243	0.31 230

trnet	1.01 330	1.01 285	1.01 316	1.01 330	1.01 343	1.01 334	1.01 349	1.01 305	1.01 341	1.01 294	1.01 347	1.01 333	1.01 350	1.01 334	1.01 349	1.01 347	1.01 332	1.01 349	1.01 335	1.01 348	1.01 328	1.01 347	1.01 347	1.01 350	1.01 334	1.01 347	1.01 332	1.01 348

CFNet_pseudo	1.01 330	9.78 425	0.29 187	0.38 209	0.28 203	0.38 219	0.28 205	0.38 197	0.28 200	0.39 194	0.28 206	0.39 223	0.28 203	9.50 433	0.29 218	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 214	0.28 204	0.38 207	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.38 212	0.28 202	0.38 210	0.28 204

pcwnet_v2	1.01 330	9.73 424	0.28 182	0.38 209	0.28 203	0.38 219	0.28 205	0.38 197	0.28 200	0.38 189	0.28 206	0.39 223	0.28 203	9.61 434	0.28 207	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 214	0.28 204	0.38 207	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.38 212	0.28 202	0.38 210	0.28 204

FlowAnything	1.02 333	2.51 365	0.58 266	1.60 368	0.56 296	1.61 367	0.56 298	1.60 341	0.55 288	1.61 339	0.56 295	1.61 366	0.55 296	0.55 273	0.55 295	0.55 290	1.61 368	0.56 299	1.61 365	0.56 296	1.62 365	0.55 294	0.56 293	0.56 296	1.62 369	0.56 297	1.62 366	0.56 293

WAO-8	1.02 333	1.50 325	1.49 356	0.40 224	0.40 258	1.56 366	0.98 340	1.55 339	0.58 294	4.18 412	0.40 261	0.79 309	0.48 281	0.91 319	0.39 258	0.99 340	0.71 297	0.70 322	0.51 274	0.77 324	1.07 332	0.82 329	0.69 317	0.96 344	1.01 334	1.30 374	1.10 338	1.38 379

UCFNet_RVC	1.03 335	10.10 428	0.28 182	0.38 209	0.28 203	0.39 228	0.28 205	0.38 197	0.28 200	0.39 194	0.28 206	0.39 223	0.29 215	9.62 435	0.28 207	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 214	0.28 204	0.39 218	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.39 223	0.28 202	0.38 210	0.29 219

GLC_STEREO	1.05 336	1.01 285	1.02 317	1.02 332	1.02 344	1.05 336	1.06 353	1.05 310	1.05 343	1.04 297	1.05 353	1.05 335	1.04 352	1.06 340	1.05 351	1.06 353	1.06 333	1.05 353	1.06 336	1.05 353	1.06 331	1.06 352	1.04 350	1.05 353	1.04 336	1.05 350	1.06 334	1.06 352

FC-DCNN	1.10 337	0.81 271	0.77 295	0.63 288	0.42 265	0.86 312	0.64 309	0.91 286	0.96 334	1.11 298	0.80 327	1.07 336	0.81 327	0.67 296	1.75 390	1.30 372	1.41 362	0.85 332	1.28 354	0.71 320	2.12 382	1.32 372	0.52 288	0.81 331	1.64 370	1.40 382	2.39 389	1.75 393

RP	1.14 338	1.16 296	1.15 334	1.17 350	1.10 358	1.16 343	1.15 360	1.10 312	1.16 353	1.15 301	1.08 355	1.16 341	1.15 363	1.15 351	1.14 361	1.16 360	1.16 341	1.10 355	1.10 338	1.10 357	1.16 336	1.11 356	1.10 355	1.19 369	1.14 345	1.19 366	1.07 335	1.10 355

Abc-Net	1.14 338	1.16 296	1.18 339	1.10 338	1.10 358	1.16 343	1.18 364	1.16 317	1.13 350	1.11 298	1.16 362	1.16 341	1.12 360	1.10 342	1.17 365	1.16 360	1.16 341	1.10 355	1.16 342	1.14 363	1.17 338	1.16 359	1.11 357	1.09 360	1.10 342	1.10 357	1.16 343	1.17 363
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	1.15 340	1.90 343	1.10 328	1.37 361	0.94 337	1.36 357	0.98 340	1.48 336	0.98 335	1.37 326	0.98 341	1.37 359	0.98 341	0.95 326	0.94 340	0.95 339	1.37 360	0.95 341	1.38 358	0.95 341	1.38 359	0.95 342	0.95 339	0.95 343	1.37 361	0.95 339	1.37 361	0.95 340

TorneroNet	1.15 340	1.10 293	0.51 252	0.69 291	0.51 292	1.10 340	0.50 290	0.51 239	0.51 285	13.92 435	1.17 366	0.49 266	0.51 293	0.54 272	0.48 284	0.49 282	0.49 264	0.65 308	0.70 297	0.49 288	0.51 265	0.49 285	0.67 309	1.36 377	0.51 270	0.50 291	0.52 272	1.23 370

RGC	1.15 340	1.16 296	1.17 338	1.15 346	1.11 360	1.21 349	1.21 373	1.10 312	1.15 351	1.16 304	1.11 358	1.17 343	1.09 356	1.14 350	1.11 358	1.16 360	1.19 347	1.11 358	1.10 338	1.15 365	1.11 333	1.19 363	1.16 362	1.12 363	1.17 347	1.10 357	1.16 343	1.17 363

NCC-stereo	1.15 340	1.17 300	1.12 333	1.10 338	1.15 361	1.14 341	1.15 360	1.15 315	1.12 349	1.17 307	1.17 366	1.11 338	1.17 367	1.11 345	1.10 356	1.16 360	1.12 336	1.11 358	1.16 342	1.13 362	1.23 347	1.16 359	1.19 366	1.11 361	1.18 349	1.17 363	1.17 346	1.13 361

edge stereo	1.15 340	1.18 301	1.11 331	1.12 342	1.17 365	1.17 348	1.17 362	1.16 317	1.18 357	1.16 304	1.17 366	1.17 343	1.13 361	1.11 345	1.11 358	1.12 357	1.17 343	1.17 364	1.11 340	1.17 366	1.17 338	1.17 361	1.18 364	1.14 365	1.11 343	1.18 364	1.12 339	1.11 357

Nwc_Net	1.15 340	1.15 294	1.15 334	1.09 336	1.19 368	1.16 343	1.17 362	1.15 315	1.16 353	1.16 304	1.16 362	1.08 337	1.16 364	1.11 345	1.15 363	1.18 364	1.11 335	1.10 355	1.16 342	1.17 366	1.16 336	1.13 358	1.18 364	1.20 370	1.11 343	1.15 361	1.16 343	1.20 366

qqai	1.17 346	1.27 313	1.10 328	1.26 355	1.09 357	1.23 350	1.11 357	1.26 326	1.11 348	1.26 316	1.08 355	1.25 352	1.11 359	1.11 345	1.10 356	1.09 354	1.27 353	1.11 358	1.27 352	1.11 359	1.27 353	1.10 355	1.10 355	1.11 361	1.27 356	1.10 357	1.24 350	1.11 357

stereogan	1.17 346	1.19 303	1.15 334	1.15 346	1.15 361	1.15 342	1.19 365	1.19 321	1.15 351	1.15 301	1.16 362	1.19 346	1.19 368	1.19 353	1.19 366	1.19 365	1.15 339	1.19 367	1.19 346	1.19 370	1.15 335	1.19 363	1.15 360	1.15 366	1.16 346	1.15 361	1.19 347	1.20 366

TestStereo_HL3	1.20 348	0.41 196	10.53 432	0.44 241	0.28 203	0.41 235	0.28 205	13.40 433	0.30 212	0.41 203	0.28 206	0.40 231	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

TestStereo-Hl	1.20 348	0.41 196	10.60 433	0.44 241	0.28 203	0.41 235	0.28 205	13.37 432	0.30 212	0.41 203	0.28 206	0.40 231	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

TestStereo_HL2	1.22 350	0.41 196	10.61 434	0.44 241	0.28 203	0.41 235	0.28 205	13.91 435	0.30 212	0.41 203	0.29 216	0.40 231	0.28 203	0.29 200	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

MCSU-Stereo	1.22 350	8.85 421	7.17 427	0.42 235	0.29 217	0.41 235	0.29 222	8.80 430	0.30 212	0.42 214	0.29 216	0.40 231	0.29 215	0.30 206	0.29 218	0.29 214	0.41 235	0.29 215	0.41 234	0.29 217	0.41 226	0.29 220	0.29 212	0.29 219	0.41 231	0.29 221	0.41 229	0.30 226

MM-Stereo_test3	1.22 350	1.60 330	1.19 343	1.48 365	1.02 344	1.48 364	0.99 344	1.54 338	1.03 342	1.41 328	1.03 349	1.44 363	1.00 343	1.04 337	1.04 350	1.02 349	1.42 363	1.04 351	1.48 363	1.01 348	1.48 362	1.03 348	1.06 353	1.04 351	1.53 367	1.04 349	1.49 362	1.04 350

FAT-Stereo	1.22 350	1.23 304	1.19 343	1.21 352	1.24 371	1.24 352	1.19 365	1.25 325	1.24 360	1.25 315	1.19 369	1.20 347	1.24 372	1.20 354	1.21 369	1.25 371	1.22 349	1.21 370	1.25 349	1.23 373	1.22 345	1.19 363	1.19 366	1.24 373	1.25 352	1.20 367	1.19 347	1.25 372

S-Stereo	1.22 350	1.18 301	1.19 343	1.20 351	1.23 370	1.23 350	1.19 365	1.19 321	1.18 357	1.27 317	1.20 370	1.20 347	1.20 369	1.23 356	1.22 371	1.23 370	1.23 350	1.23 372	1.20 347	1.25 374	1.20 343	1.22 371	1.25 371	1.24 373	1.20 351	1.22 373	1.26 352	1.24 371

testmc14	1.23 355	8.86 423	7.15 426	0.43 238	0.30 225	0.41 235	0.29 222	9.05 431	0.34 227	0.42 214	0.30 224	0.41 236	0.29 215	0.32 210	0.30 224	0.29 214	0.42 240	0.30 222	0.42 243	0.30 225	0.41 226	0.30 224	0.30 222	0.29 219	0.41 231	0.29 221	0.41 229	0.29 219

GGDA	1.23 355	0.41 196	11.21 435	0.45 246	0.28 203	0.42 244	0.28 205	13.66 434	0.30 212	0.41 203	0.29 216	0.40 231	0.29 215	0.28 195	0.29 218	0.29 214	0.43 246	0.28 202	0.41 234	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.41 231	0.28 202	0.41 229	0.28 204

L400	1.24 357	1.31 319	0.99 310	1.38 362	0.90 332	1.41 362	0.93 338	1.34 329	4.17 424	1.31 319	0.92 336	1.37 359	1.00 343	0.98 327	0.94 340	1.00 341	1.35 355	0.92 336	1.39 359	0.97 342	1.39 360	0.89 335	1.00 342	0.93 341	1.39 362	0.92 337	1.36 358	0.91 335

L500	1.24 357	1.29 318	0.97 309	1.28 357	1.02 344	1.40 361	0.92 335	1.34 329	4.11 421	1.35 324	0.93 340	1.37 359	1.01 350	0.91 319	1.00 343	1.03 350	1.42 363	0.95 341	1.42 362	0.99 343	1.42 361	0.93 341	0.98 341	0.90 336	1.39 362	0.90 335	1.36 358	0.93 339

SPS-STEREO	1.25 359	1.47 324	1.06 326	1.54 366	1.08 354	1.52 365	1.20 371	1.44 334	1.06 345	1.49 334	1.10 357	1.41 362	1.10 358	0.98 327	1.08 355	1.12 357	1.47 365	1.04 351	1.53 364	1.14 363	1.52 363	1.07 353	1.02 348	1.05 353	1.48 365	1.07 354	1.55 363	1.11 357
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test12345	1.26 360	3.94 387	2.55 395	1.25 353	0.87 330	1.25 353	0.87 333	3.34 391	0.85 326	1.20 310	0.87 333	1.24 351	0.89 334	0.86 317	0.87 332	0.87 329	1.26 351	0.87 334	1.26 350	0.87 334	1.26 351	0.86 331	0.86 333	0.86 334	1.26 354	0.87 334	1.25 351	0.87 330

vfmstereo	1.26 360	3.86 386	2.59 397	1.25 353	0.87 330	1.25 353	0.87 333	3.44 392	0.87 327	1.22 314	0.86 332	1.21 350	0.86 332	0.89 318	0.87 332	0.86 327	1.26 351	0.86 333	1.26 350	0.86 333	1.26 351	0.85 330	0.85 332	0.85 333	1.25 352	0.86 333	1.26 352	0.87 330

L4000	1.37 362	1.53 327	1.16 337	1.55 367	1.17 365	1.67 369	1.14 359	1.48 336	3.12 403	1.43 330	1.04 350	1.61 366	1.14 362	1.10 342	1.05 351	1.09 354	1.54 366	1.16 363	1.72 371	1.10 357	1.57 364	1.18 362	1.15 360	1.04 351	1.51 366	1.05 350	1.55 363	1.10 355

RASNet	1.39 363	1.37 322	1.35 347	1.38 362	1.40 376	1.39 360	1.77 391	1.36 331	1.74 382	1.36 325	1.36 375	1.36 358	1.36 376	1.36 363	1.35 373	1.41 380	1.36 358	1.36 379	1.36 357	1.35 377	1.36 357	1.35 376	1.36 375	1.35 376	1.36 360	1.35 377	1.36 358	1.35 375

HNOStereo	1.42 364	1.73 337	1.00 311	1.68 371	1.04 351	1.86 370	1.20 371	1.55 339	3.73 413	1.61 339	1.12 359	1.62 370	1.00 343	1.03 336	1.20 367	1.00 341	1.73 371	0.99 343	1.68 369	1.03 350	1.73 367	1.03 348	1.19 366	1.08 359	1.64 370	1.20 367	1.72 367	1.03 349

FETCStereo	1.45 365	1.64 333	1.18 339	1.67 370	1.03 349	1.90 372	1.01 349	1.73 348	4.26 427	1.57 335	1.04 350	1.54 364	1.06 353	1.06 340	0.98 342	1.04 351	1.74 372	1.20 368	1.66 367	1.17 366	1.73 367	1.20 367	1.11 357	0.96 344	1.73 373	1.05 350	1.77 369	1.11 357

FETStereo	1.46 366	1.73 337	1.04 322	1.70 373	1.03 349	1.96 373	1.19 365	1.60 341	4.25 426	1.60 338	0.99 342	1.61 366	1.06 353	1.11 345	1.15 363	1.20 366	1.68 370	1.03 350	1.71 370	1.03 350	1.75 369	1.05 350	1.02 348	1.12 363	1.72 372	1.20 367	1.76 368	1.05 351

CGFBStereo	1.46 366	1.70 334	1.02 317	1.68 371	1.08 354	2.01 379	1.04 351	1.63 343	4.13 422	1.58 336	1.04 350	1.57 365	1.09 356	1.04 337	1.05 351	1.21 368	1.65 369	1.13 361	1.66 367	1.12 360	1.86 370	1.19 363	1.05 351	1.06 355	1.75 374	1.20 367	1.83 370	1.00 343

HBP-ISP	1.47 368	1.07 291	1.03 321	1.30 358	1.08 354	1.36 357	1.06 353	1.44 334	1.25 362	1.97 355	1.51 381	1.65 371	1.58 382	0.98 327	1.58 382	1.68 387	1.98 378	1.32 373	2.02 378	1.28 375	2.95 396	1.89 397	0.97 340	1.06 355	1.26 354	0.99 340	1.94 373	1.43 382

PS-NSSS	1.48 369	4.46 395	1.35 347	1.35 360	1.35 375	1.41 362	1.34 375	1.36 331	1.35 365	1.40 327	1.35 374	1.33 356	1.35 375	1.37 364	1.40 376	1.35 373	1.35 355	1.35 377	1.39 359	1.44 383	1.35 356	1.34 375	1.35 374	1.38 381	1.35 359	1.33 376	1.34 356	1.38 379

CC-Net-ROB	1.51 370	4.40 394	1.69 365	1.39 364	1.40 376	1.37 359	1.40 381	1.36 331	1.39 366	1.41 328	1.36 375	1.35 357	1.38 378	1.39 366	1.39 374	1.36 374	1.36 358	1.35 377	1.39 359	1.39 379	1.37 358	1.36 377	1.41 379	1.48 383	1.39 362	1.42 383	1.35 357	1.35 375

GANetREF_RVC	1.52 371	2.01 348	1.21 346	1.98 378	1.21 369	1.98 376	1.21 373	1.98 362	1.21 359	1.99 357	1.21 371	1.98 378	1.21 371	1.02 335	1.21 369	1.21 368	1.99 379	1.21 370	1.99 377	1.21 371	1.99 376	1.21 368	1.21 369	1.21 371	1.99 379	1.21 371	1.99 376	1.21 368
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	1.60 372	2.69 372	1.46 353	1.99 379	1.31 373	1.99 378	1.36 376	1.99 363	1.31 363	1.84 344	1.32 373	1.89 372	1.31 373	1.32 362	1.30 372	1.36 374	1.94 374	1.33 376	1.93 373	1.30 376	1.92 373	1.33 373	1.31 372	1.31 375	1.94 376	1.31 375	1.93 372	1.31 374

R-Stereo Train	1.62 373	2.01 348	1.41 351	1.97 375	1.40 376	1.96 373	1.39 378	1.93 356	1.39 366	1.92 349	1.38 377	1.94 375	1.39 379	1.40 367	1.45 377	1.38 376	1.96 376	1.37 380	1.97 374	1.39 379	1.98 374	1.41 379	1.40 377	1.37 379	1.97 377	1.38 379	1.96 374	1.37 377

RAFT-Stereo	1.62 373	2.01 348	1.41 351	1.97 375	1.40 376	1.96 373	1.39 378	1.93 356	1.39 366	1.92 349	1.38 377	1.94 375	1.39 379	1.40 367	1.45 377	1.38 376	1.96 376	1.37 380	1.97 374	1.39 379	1.98 374	1.41 379	1.40 377	1.37 379	1.97 377	1.38 379	1.96 374	1.37 377
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 373	1.60 330	1.59 358	1.61 369	1.69 385	1.66 368	1.61 383	1.70 347	1.65 379	1.62 341	1.60 384	1.61 366	1.60 383	1.60 370	1.59 383	1.62 385	1.60 367	1.63 387	1.62 366	1.68 390	1.70 366	1.60 382	1.64 386	1.60 385	1.61 368	1.60 385	1.60 365	1.59 385

MonStereo	1.66 376	2.63 371	1.46 353	1.99 379	1.41 380	2.03 380	1.39 378	2.04 366	1.43 369	1.94 352	1.40 379	1.92 374	1.37 377	1.38 365	1.39 374	1.39 378	1.99 379	1.38 382	2.04 379	1.41 382	2.02 378	1.37 378	1.39 376	1.38 381	1.99 379	1.38 379	2.01 378	1.39 381

MoCha-V2	1.75 377	27.02 443	0.72 283	0.92 311	0.69 315	0.89 314	0.69 319	0.92 288	0.71 314	0.87 273	0.69 317	0.88 315	0.68 316	0.70 305	0.68 318	0.69 313	0.90 314	0.69 319	0.92 318	0.69 317	0.92 311	0.71 321	0.70 320	0.67 314	0.88 314	0.71 322	0.92 313	0.68 316

MFMNet_re	1.77 378	1.89 341	1.72 367	1.88 374	1.69 385	1.89 371	1.67 387	1.91 355	1.70 380	1.87 345	1.67 388	1.89 372	1.68 388	1.67 374	1.67 388	1.70 388	1.88 373	1.68 389	1.88 372	1.67 388	1.89 371	1.68 388	1.70 388	1.71 390	1.87 375	1.68 393	1.87 371	1.68 390

CEFStereo	1.78 379	2.15 357	1.35 347	2.21 382	1.34 374	2.27 382	1.38 377	1.87 353	4.24 425	2.05 360	1.49 380	2.02 379	1.31 373	1.31 361	1.51 379	1.39 378	2.14 381	1.32 373	2.11 380	1.36 378	2.15 383	1.33 373	1.33 373	1.36 377	2.11 382	1.37 378	2.17 381	1.30 373

derf	1.84 380	1.93 345	1.73 368	1.97 375	1.77 388	1.98 376	1.76 390	1.94 358	1.73 381	1.97 355	1.78 390	1.97 377	1.76 389	1.76 378	1.71 389	1.79 389	1.94 374	1.77 390	1.98 376	1.75 392	1.89 371	1.71 389	1.77 391	1.77 392	2.01 381	1.74 394	2.00 377	1.71 391

MM-Stereo_test1	1.85 381	3.50 381	1.61 359	2.12 381	1.47 381	2.14 381	1.47 382	2.33 375	1.53 373	2.12 363	1.54 382	2.19 381	1.53 381	1.54 369	1.53 380	1.53 381	2.20 382	1.54 383	2.24 381	1.57 384	2.21 385	1.49 381	1.59 381	1.49 384	2.15 386	1.52 384	2.15 380	1.54 384

plain	1.96 382	3.33 378	1.04 322	3.24 400	1.04 351	3.24 400	1.04 351	3.26 388	1.05 343	3.26 396	1.13 360	3.27 400	1.06 353	1.05 339	1.05 351	1.05 352	3.28 398	1.05 353	3.29 398	1.06 354	3.30 398	1.05 350	1.05 351	1.06 355	3.30 400	1.06 353	3.30 399	1.06 352

UDGNet	1.97 383	2.43 363	1.67 363	2.46 390	1.70 387	2.44 389	1.69 388	2.34 376	1.63 378	2.35 379	1.67 388	2.37 390	1.67 387	1.68 375	1.64 387	1.67 386	2.44 389	1.64 388	2.43 389	1.67 388	2.43 391	1.66 386	1.67 387	1.63 389	2.43 391	1.66 391	2.42 390	1.66 389

LG-G_1	1.99 384	2.56 368	1.63 361	2.54 393	1.62 383	2.55 394	1.61 383	2.51 379	1.61 375	2.50 383	1.62 386	2.50 392	1.61 384	1.61 371	1.61 384	1.61 382	2.55 393	1.61 384	2.55 394	1.61 385	2.55 393	1.61 383	1.61 382	1.61 386	2.55 394	1.61 386	2.54 392	1.61 386

LG-G	1.99 384	2.56 368	1.63 361	2.54 393	1.62 383	2.55 394	1.61 383	2.51 379	1.61 375	2.50 383	1.62 386	2.50 392	1.61 384	1.61 371	1.61 384	1.61 382	2.55 393	1.61 384	2.55 394	1.61 385	2.55 393	1.61 383	1.61 382	1.61 386	2.55 394	1.61 386	2.54 392	1.61 386

LGtest1	1.99 384	2.55 367	1.62 360	2.54 393	1.61 382	2.54 391	1.61 383	2.51 379	1.61 375	2.49 382	1.61 385	2.49 391	1.61 384	1.61 371	1.61 384	1.61 382	2.55 393	1.62 386	2.54 393	1.61 385	2.54 392	1.61 383	1.61 382	1.61 386	2.54 393	1.61 386	2.54 392	1.61 386

FBW_ROB	2.04 387	2.50 364	1.75 370	2.45 389	1.78 389	2.40 387	1.74 389	2.47 378	1.77 383	2.37 380	1.81 391	2.30 384	1.80 390	1.78 379	1.88 399	1.80 390	2.41 388	1.77 390	2.43 389	1.83 393	2.39 389	1.81 394	1.76 390	1.75 391	2.56 396	1.75 395	2.30 386	1.74 392

TRStereo	2.05 388	2.13 351	1.85 373	2.27 383	1.84 391	2.28 383	1.84 394	2.29 371	1.87 387	2.29 373	1.86 394	2.30 384	1.87 395	2.30 398	1.87 396	2.08 398	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 396	2.08 379	1.72 390	1.86 396	2.30 405	2.13 383	1.84 397	2.29 383	1.87 397

XX-Stereo	2.05 388	2.13 351	1.85 373	2.27 383	1.84 391	2.28 383	1.84 394	2.29 371	1.87 387	2.29 373	1.86 394	2.30 384	1.87 395	2.30 398	1.87 396	2.08 398	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 396	2.08 379	1.72 390	1.86 396	2.30 405	2.13 383	1.84 397	2.29 383	1.87 397

EAI-Stereo	2.05 388	2.13 351	1.85 373	2.27 383	1.84 391	2.28 383	1.84 394	2.29 371	1.87 387	2.29 373	1.86 394	2.30 384	1.87 395	2.30 398	1.87 396	2.08 398	2.29 384	1.87 395	2.30 383	1.87 396	2.08 379	1.72 390	1.86 396	2.30 405	2.13 383	1.84 397	2.29 383	1.87 397

AF-Net	2.06 391	25.73 442	1.18 339	1.12 342	1.16 364	1.16 343	1.19 365	1.10 312	1.17 356	1.15 301	1.14 361	1.11 338	1.16 364	1.16 352	1.14 361	1.11 356	1.15 339	1.13 361	1.21 348	1.17 366	1.11 333	1.21 368	1.17 363	1.17 367	1.17 347	1.11 360	1.20 349	1.13 361

UniTT-Stereo	2.12 392	3.66 383	1.10 328	3.48 403	1.15 361	3.57 404	1.11 357	3.44 392	1.16 353	3.52 398	1.16 362	3.50 401	1.16 364	1.10 342	1.13 360	1.15 359	3.61 400	1.17 364	3.64 399	1.12 360	3.58 401	1.12 357	1.12 359	1.17 367	3.53 403	1.18 364	3.52 402	1.18 365

HUF	2.22 393	2.33 359	2.24 388	2.35 387	2.07 398	2.45 390	2.11 402	2.42 377	2.13 394	2.19 366	2.15 401	2.10 380	2.09 400	2.27 396	2.04 401	2.08 398	2.44 389	2.12 402	2.38 388	2.18 403	2.29 387	2.22 401	2.12 403	2.12 400	2.52 392	2.10 403	2.22 382	2.15 404

AIO_test	2.22 393	2.36 362	2.10 384	2.47 391	2.15 399	2.54 391	2.06 401	2.27 369	2.09 393	2.29 373	2.13 400	2.30 384	2.09 400	2.25 393	2.15 403	1.95 396	2.52 392	2.08 400	2.32 386	2.21 405	2.20 384	2.26 403	2.05 402	2.06 398	2.40 390	2.16 405	2.52 391	2.05 403

RAStereo	2.24 395	3.70 384	1.18 339	3.73 407	1.18 367	3.69 406	1.19 365	3.73 396	1.24 360	3.72 401	1.21 371	3.76 405	1.20 369	1.20 354	1.20 367	1.20 366	3.74 405	1.20 368	3.75 405	1.21 371	3.77 405	1.21 368	1.21 369	1.21 371	3.82 407	1.21 371	3.82 406	1.21 368

AIO_rvc	2.25 396	2.35 361	2.10 384	2.47 391	2.17 400	2.54 391	2.15 403	2.32 374	2.21 395	2.29 373	2.28 403	2.33 389	2.09 400	2.26 395	2.14 402	2.08 398	2.49 391	2.09 401	2.53 392	2.14 402	2.34 388	2.23 402	2.14 404	2.18 401	2.19 387	2.15 404	2.35 388	2.22 405

NCCL2	2.27 397	2.27 358	2.28 391	2.27 383	2.28 404	2.28 383	2.28 405	2.27 369	2.28 397	2.28 370	2.28 403	2.29 383	2.28 404	2.28 397	2.29 405	2.28 405	2.28 383	2.28 406	2.27 382	2.28 407	2.28 386	2.28 405	2.28 406	2.28 403	2.28 388	2.28 407	2.11 379	2.28 408

STTStereo	2.30 398	2.34 360	2.26 390	2.37 388	2.23 401	2.40 387	2.35 406	2.20 367	2.33 398	2.28 370	2.31 405	2.19 381	2.37 405	2.20 390	2.31 406	2.23 404	2.38 387	2.25 405	2.33 387	2.27 406	2.39 389	2.27 404	2.31 407	2.29 404	2.37 389	2.32 408	2.34 387	2.26 407

DNSM	2.31 399	4.05 389	3.13 400	2.62 396	1.85 394	2.62 396	1.85 397	3.98 397	1.85 385	2.55 385	1.85 393	2.55 395	1.85 394	1.85 383	1.85 393	1.85 393	2.62 396	1.85 394	2.62 396	1.85 394	2.62 395	1.85 396	1.85 395	1.85 394	2.63 397	1.85 400	2.63 395	1.85 396

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 400	2.85 374	1.90 380	2.90 397	2.77 407	2.88 397	2.85 409	2.51 379	2.85 401	2.88 391	1.99 399	2.50 392	2.76 408	2.20 390	1.57 381	2.64 407	2.89 397	2.63 408	5.69 428	1.03 350	2.01 377	2.71 407	2.74 411	2.73 409	2.87 398	1.64 389	1.00 323	1.49 383
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)	2.52 401	3.41 380	1.05 324	3.29 401	1.05 353	3.29 403	1.06 353	3.30 390	1.06 345	3.31 397	1.06 354	4.97 423	2.72 407	2.72 404	2.71 408	2.70 408	6.57 430	2.19 403	5.08 425	1.08 356	3.36 399	1.07 353	1.07 354	1.07 358	3.35 402	1.07 354	3.36 401	1.07 354

sCroCo_RVC	2.76 402	4.00 388	1.82 372	4.00 411	1.83 390	3.98 412	1.82 392	3.99 399	1.81 384	4.14 409	2.76 407	4.13 414	1.82 392	1.83 380	1.83 391	1.82 391	4.01 410	1.82 393	3.98 408	1.86 395	4.00 410	1.82 395	1.83 393	1.84 393	4.02 413	1.81 396	4.00 410	1.83 395

NLSM1	2.82 403	3.85 385	2.57 396	3.19 399	2.46 405	3.28 402	2.38 407	3.29 389	2.42 399	3.20 395	2.64 406	3.14 398	2.62 406	2.46 401	2.44 407	2.51 406	3.31 399	2.53 407	3.17 397	2.47 408	3.27 397	2.33 406	2.65 408	2.61 408	3.22 399	2.55 409	3.31 400	2.39 409

sAnonymous2	2.87 404	4.16 390	1.89 378	4.26 416	1.87 395	4.23 415	1.92 398	4.17 400	1.94 391	4.16 410	1.92 397	4.20 415	1.92 398	1.96 386	1.86 394	1.87 394	4.25 414	1.90 398	4.23 414	1.91 399	4.26 413	1.93 398	1.89 399	1.90 395	4.07 415	1.91 401	5.09 426	1.93 401

CroCo_RVC	2.87 404	4.16 390	1.89 378	4.26 416	1.87 395	4.23 415	1.92 398	4.17 400	1.94 391	4.16 410	1.92 397	4.20 415	1.92 398	1.96 386	1.86 394	1.87 394	4.25 414	1.90 398	4.23 414	1.91 399	4.26 413	1.93 398	1.89 399	1.90 395	4.07 415	1.91 401	5.09 426	1.93 401

Anonymous3	3.36 406	4.93 400	2.20 386	4.92 423	2.23 401	4.90 423	2.23 404	4.89 406	2.24 396	4.95 422	2.21 402	4.91 422	2.21 403	2.18 389	2.22 404	2.22 403	4.86 421	2.20 404	4.90 421	2.20 404	4.96 423	2.21 400	2.21 405	2.21 402	6.30 429	2.21 406	4.90 419	2.23 406

StereoVision	3.44 407	10.12 429	1.68 364	5.44 428	2.26 403	5.87 428	1.97 400	5.17 409	1.31 363	5.80 426	1.56 383	5.62 428	1.84 393	1.97 388	1.91 400	1.84 392	4.98 423	1.32 373	5.60 426	1.71 391	5.35 428	1.73 393	1.97 401	1.96 397	5.40 426	1.65 390	5.08 424	1.76 394

NLCSM	3.61 408	5.05 402	3.36 408	4.13 413	3.31 415	3.91 408	3.26 415	3.98 397	3.24 406	4.08 408	3.06 410	3.95 410	3.25 415	3.25 409	3.10 412	3.17 414	4.20 413	3.08 410	4.16 412	3.24 415	4.26 413	3.46 415	3.14 413	3.19 412	4.02 413	3.24 414	4.21 414	3.17 413

DPSNet	3.67 409	3.61 382	3.62 409	3.64 404	3.61 419	3.64 405	3.65 419	3.64 395	3.67 411	3.67 400	3.65 417	3.68 403	3.69 423	3.69 417	3.69 424	3.68 420	3.70 402	3.70 420	3.69 404	3.69 421	3.71 404	3.69 417	3.67 419	3.69 421	3.68 406	3.67 418	3.68 404	3.67 415

MaDis-Stereo	3.69 410	10.19 430	2.01 383	6.09 429	2.01 397	5.94 429	1.82 392	6.14 414	1.85 385	6.59 429	1.82 392	6.01 429	1.81 391	1.83 380	1.83 391	2.02 397	5.87 427	1.79 392	5.93 429	2.06 401	4.63 419	1.67 387	1.84 394	2.08 399	5.90 427	1.66 391	6.34 429	1.87 397

Sa-1000	3.84 411	7.71 411	6.81 424	4.15 414	2.86 408	3.27 401	3.87 425	5.99 411	4.35 429	2.78 389	3.71 418	3.88 406	3.56 419	3.88 420	3.64 417	2.71 409	3.72 403	3.27 415	3.67 403	3.15 414	3.51 400	3.36 414	2.70 410	3.49 415	3.32 401	3.76 422	2.87 397	3.76 422

MLG-Stereo_test2	3.86 412	4.96 401	3.13 400	4.65 421	3.27 414	5.17 427	3.07 411	5.01 408	3.01 402	4.93 421	3.03 409	4.56 420	3.32 416	3.26 410	3.33 415	3.30 416	5.17 426	3.19 413	4.86 420	2.96 413	5.04 425	3.25 410	2.67 409	3.15 411	4.98 423	3.05 412	4.59 417	3.30 414

MLG-Stereo_test3	3.87 413	4.64 396	3.29 405	5.17 426	3.23 412	4.83 422	3.02 410	4.95 407	3.22 405	4.31 413	3.33 415	5.08 425	3.20 414	3.23 408	2.77 409	3.20 415	4.99 424	3.24 414	4.93 422	2.94 410	4.82 422	3.33 413	3.33 415	3.29 414	5.19 425	3.02 411	5.08 424	2.93 412

MLG-Stereo_test1	3.87 413	4.67 397	3.29 405	5.26 427	3.25 413	5.04 425	3.11 412	4.43 402	3.27 407	5.02 424	3.21 412	4.71 421	3.10 412	3.22 407	3.06 411	2.98 412	5.03 425	3.18 412	4.95 423	2.94 410	4.70 421	3.32 411	3.30 414	3.27 413	5.17 424	3.08 413	5.02 422	2.85 411

SA	3.93 415	7.22 407	4.74 411	4.15 414	3.88 425	3.70 407	4.02 428	6.67 419	3.95 417	3.64 399	3.74 419	3.63 402	3.00 410	3.51 412	3.68 423	3.68 420	3.73 404	3.71 421	3.64 399	3.48 416	3.58 401	2.97 409	3.69 420	3.61 416	3.55 405	3.42 415	3.64 403	3.79 423

TestStereo1	4.11 416	7.79 413	6.72 422	3.93 408	3.81 422	3.96 410	3.58 417	6.96 422	3.74 414	3.90 403	3.76 420	3.89 407	3.57 420	3.70 418	3.66 420	3.34 417	3.80 406	3.62 417	3.66 401	3.68 419	3.91 407	3.70 418	3.65 417	3.67 418	3.88 408	3.53 416	3.89 407	3.68 418

SA-5K	4.11 416	7.79 413	6.72 422	3.93 408	3.81 422	3.96 410	3.58 417	6.96 422	3.74 414	3.90 403	3.76 420	3.89 407	3.57 420	3.70 418	3.66 420	3.34 417	3.80 406	3.62 417	3.66 401	3.68 419	3.91 407	3.70 418	3.65 417	3.67 418	3.88 408	3.53 416	3.89 407	3.68 418

test_4	4.11 416	8.05 416	6.64 420	4.52 419	3.68 420	3.00 398	3.40 416	6.21 417	3.29 408	4.07 407	3.84 423	4.04 412	3.76 425	3.56 415	3.67 422	3.76 423	4.04 411	3.79 423	4.10 409	3.53 417	3.98 409	3.74 421	3.55 416	3.61 416	3.94 412	3.75 421	3.73 405	3.73 421

test-1	4.11 416	7.65 410	4.93 412	3.65 405	3.58 417	4.70 421	3.74 423	4.73 404	4.06 419	3.72 401	4.11 427	3.70 404	3.49 418	3.36 411	3.65 419	4.17 428	3.92 408	4.04 427	4.19 413	3.75 422	4.69 420	4.18 424	3.88 423	3.90 423	4.73 419	3.77 423	3.12 398	3.68 418

TESTraft	4.16 420	8.03 415	6.81 424	3.99 410	3.68 420	3.93 409	3.70 421	6.86 421	3.69 412	3.93 405	3.88 425	3.93 409	3.59 422	3.65 416	3.64 417	3.68 420	3.92 408	3.72 422	3.92 406	3.57 418	3.84 406	3.70 418	3.71 421	3.67 418	3.91 411	3.74 420	3.92 409	3.67 415

raft_robust	4.19 421	7.78 412	6.08 417	3.30 402	3.85 424	4.03 413	3.73 422	6.25 418	3.30 409	4.44 415	3.28 414	4.01 411	3.82 426	4.29 425	3.70 425	4.01 425	4.48 419	3.42 416	4.11 410	3.76 423	4.05 411	3.32 411	3.85 422	3.82 422	4.71 418	3.83 424	4.09 411	3.80 424

RAFT_CTSACE	4.43 422	8.26 418	6.10 418	4.62 420	4.01 427	4.54 420	3.65 419	6.09 413	3.93 416	4.64 418	4.14 428	4.26 417	4.13 428	3.91 421	3.88 426	4.06 427	4.30 416	4.03 426	4.27 416	3.92 424	4.26 413	3.67 416	3.91 424	4.16 426	4.82 420	4.08 428	4.20 413	3.67 415

RAFT+CT+SA	4.43 422	7.34 409	6.71 421	5.01 424	4.38 428	4.40 417	3.85 424	6.15 416	4.30 428	4.89 420	3.26 413	4.49 419	3.01 411	4.53 426	3.36 416	3.65 419	3.64 401	4.39 429	3.94 407	4.28 427	4.44 417	4.30 426	4.24 429	4.52 428	3.90 410	3.85 425	4.89 418	4.00 426

cross-raft	4.43 422	7.31 408	6.46 419	4.47 418	3.95 426	4.46 418	3.95 426	6.70 420	3.97 418	4.41 414	3.82 422	4.38 418	3.94 427	3.95 423	3.95 428	3.95 424	4.45 418	3.95 425	4.46 417	3.95 425	4.46 418	3.95 422	3.95 426	3.94 425	4.40 417	3.95 427	4.45 416	3.95 425

test_5	4.51 425	8.85 421	5.35 416	3.66 406	3.56 416	5.10 426	4.47 430	6.14 414	4.07 420	4.96 423	3.87 424	5.14 427	4.17 430	3.53 413	4.39 429	4.53 429	4.15 412	3.62 417	4.74 419	2.94 410	3.63 403	4.53 428	4.20 428	4.54 429	4.86 421	3.68 419	4.95 420	4.06 427

test_3	4.55 426	10.96 431	7.69 430	4.04 412	3.60 418	4.10 414	3.98 427	7.94 424	4.56 430	3.99 406	4.03 426	4.08 413	3.74 424	3.99 424	3.91 427	4.05 426	4.33 417	3.89 424	4.14 411	4.00 426	4.11 412	4.02 423	4.01 427	3.91 424	3.53 403	3.94 426	4.19 412	4.20 428

FC-DCNN v2	4.74 427	3.16 377	3.16 403	3.16 398	3.16 409	3.16 399	3.16 414	3.16 387	3.16 404	3.16 394	3.16 411	3.16 399	3.16 413	3.16 406	3.16 413	3.16 413	6.72 431	6.72 433	6.72 431	6.72 435	6.72 430	6.72 435	6.72 435	6.72 433	6.72 430	6.72 433	6.72 431	6.72 434

TestStereo	4.92 428	4.80 399	4.98 413	4.82 422	4.97 430	4.91 424	4.78 431	4.80 405	4.88 431	4.78 419	4.80 430	4.99 424	4.81 431	4.83 427	4.87 431	4.97 431	4.93 422	5.01 431	5.03 424	4.90 430	5.02 424	5.02 429	5.06 430	5.04 430	4.93 422	4.89 430	5.01 421	5.09 430

DispFullNet	4.96 429	5.67 403	3.30 407	5.01 424	3.21 411	4.50 419	3.11 412	4.43 402	3.44 410	4.60 417	3.46 416	5.13 426	3.44 417	3.53 413	3.20 414	2.87 411	4.80 420	3.15 411	4.70 418	4.83 429	9.02 435	5.98 432	5.95 434	6.21 432	8.84 435	5.85 432	9.76 436	5.91 432

SGM-Forest	5.07 430	6.74 405	4.17 410	6.46 430	4.68 429	6.21 431	4.38 429	6.00 412	4.14 423	5.84 427	4.44 429	6.28 430	4.16 429	3.92 422	4.56 430	4.60 430	6.15 428	4.27 428	6.12 430	4.31 428	5.99 429	4.27 425	3.92 425	4.27 427	6.13 428	4.10 429	6.18 428	4.49 429
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 431	8.71 420	2.75 398	8.64 435	2.76 406	8.65 435	2.79 408	8.67 428	2.79 400	8.70 434	2.79 408	8.70 435	2.79 409	2.79 405	2.80 410	2.80 410	8.84 435	2.82 409	8.82 435	2.89 409	8.84 434	2.83 408	2.83 412	2.82 410	8.87 436	2.83 410	8.84 435	2.83 410

SGM+DAISY	6.35 432	8.16 417	5.14 415	8.12 434	5.08 432	8.12 434	5.16 432	8.01 425	5.18 433	7.92 432	5.14 431	7.89 434	5.14 432	4.95 428	5.33 432	5.32 432	8.14 434	5.16 432	8.16 434	5.16 431	8.21 433	5.19 430	5.12 431	5.12 431	8.18 434	5.24 431	8.12 434	5.11 431

RAFT	6.60 433	9.99 426	8.33 431	7.21 433	6.55 433	5.95 430	5.87 433	8.70 429	5.02 432	5.10 425	6.69 433	7.06 433	6.94 435	6.17 431	7.09 435	6.84 433	6.47 429	4.72 430	5.60 426	5.60 432	5.11 426	5.97 431	6.93 436	6.89 434	7.16 431	7.08 436	6.58 430	6.66 433

test-v	7.17 434	11.53 432	7.63 428	7.17 431	6.87 434	7.48 432	6.90 434	8.14 426	6.88 434	6.93 430	7.42 434	7.05 431	6.14 433	6.05 429	6.86 433	6.99 434	7.60 432	6.75 434	6.90 432	6.66 433	7.83 431	6.36 433	5.89 432	7.34 435	7.19 432	6.75 434	7.52 432	6.77 435

test-2	7.17 434	11.53 432	7.63 428	7.17 431	6.87 434	7.48 432	6.90 434	8.14 426	6.88 434	6.93 430	7.42 434	7.05 431	6.14 433	6.05 429	6.86 433	6.99 434	7.60 432	6.75 434	6.90 432	6.66 433	7.83 431	6.36 433	5.89 432	7.34 435	7.19 432	6.75 434	7.52 432	6.77 435

MANE	18.41 436	23.00 441	16.00 436	22.00 443	15.00 436	22.00 443	15.00 436	22.00 443	15.00 436	21.00 443	15.00 436	22.00 443	15.00 436	15.00 436	17.00 436	15.00 436	23.00 443	15.00 436	22.00 443	15.00 436	23.00 443	15.00 436	18.00 437	15.00 437	24.00 444	17.00 437	24.00 444	16.00 437

rafts_anoy	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

raft+_RVC	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

raftrobust	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

CasAABBNet	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

RALCasStereoNet	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

RALAANet	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

MSMDNet	20.00 437	20.00 434	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 438	20.00 438	20.00 437	20.00 438	20.00 437	20.00 438

fast-reg	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445

Reg-Stereo(zero)	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445

FLISNet	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445

CoSv	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445	37.00 445

MDST_ROB	61.15 448	72.66 449	46.52 448	70.00 448	44.89 448	64.24 448	43.75 448	73.65 448	48.92 449	72.70 449	42.40 448	60.70 448	50.23 448	50.07 449	67.69 449	68.60 449	83.13 449	47.77 448	82.48 449	46.00 448	95.93 449	53.44 449	50.66 449	45.00 449	84.99 450	53.64 450	79.01 449	52.07 450

CBMV	101.59 449	71.60 448	48.40 449	72.70 449	49.00 449	79.60 449	48.40 449	80.90 449	46.90 448	68.90 448	49.00 449	78.00 449	572.10 458	49.50 448	51.30 448	48.40 448	72.20 448	639.60 458	79.40 448	48.90 449	79.50 448	51.40 448	52.30 450	48.30 450	80.20 449	49.10 449	79.60 450	47.60 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 450	131.36 450	140.69 450	151.38 450	151.40 451	150.79 450	151.72 451	149.36 450	159.46 451	146.42 450	150.73 451	149.06 453	176.22 450	143.94 451	133.10 452	133.45 452	153.30 451	154.22 451	154.67 451	153.95 452	156.90 452	156.53 453	160.21 452	162.72 452	154.57 451	160.59 452	153.47 451	163.50 452
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	168.38 451	396.55 455	180.19 451	193.64 451	133.63 450	193.53 451	141.18 450	219.97 451	133.80 450	188.12 451	133.62 450	187.99 454	133.61 449	133.68 450	133.47 453	133.49 453	193.64 452	133.70 450	193.74 452	133.73 451	193.58 453	133.90 452	133.51 451	133.58 451	193.57 452	133.62 451	193.54 452	139.69 451

NOSS_ROB	248.11 452	409.00 456	288.00 453	412.00 453	280.00 453	411.00 456	288.00 453	356.00 452	275.00 456	379.00 456	303.00 456	415.00 456	278.00 455	260.00 456	104.00 450	103.00 450	126.00 450	108.00 449	118.00 450	98.00 450	126.00 451	104.00 451	268.00 455	216.00 454	279.00 456	201.00 453	288.00 456	206.00 453

AE-Stereo	252.48 453	202.00 451	361.00 455	502.00 455	324.00 455	321.00 452	482.00 458	423.00 455	227.00 455	201.00 452	273.00 455	101.00 450	207.00 451	198.00 452	183.00 454	181.00 454	221.00 453	232.00 455	477.00 454	220.00 454	111.00 450	100.00 450	219.00 454	214.00 453	204.00 453	211.00 454	200.00 453	222.00 455

MGS-Stereo	264.93 454	208.00 452	362.00 456	512.00 456	350.00 456	326.00 453	443.00 457	410.00 454	210.00 452	232.00 454	215.00 452	125.00 451	217.00 452	216.00 454	127.00 451	122.00 451	223.00 454	230.00 453	487.00 456	255.00 455	250.00 454	223.00 455	272.00 456	228.00 456	241.00 454	220.00 456	214.00 454	235.00 456

EGLCR-Stereo	276.81 455	209.00 453	366.00 457	514.00 457	354.00 457	336.00 454	422.00 455	440.00 456	220.00 454	231.00 453	245.00 454	135.00 452	237.00 454	218.00 455	197.00 455	222.00 456	223.00 454	230.00 453	487.00 456	255.00 455	250.00 454	273.00 456	272.00 456	228.00 456	241.00 454	220.00 456	214.00 454	235.00 456

DLCB_ROB	280.78 456	376.74 454	215.59 452	376.74 452	215.59 452	376.74 455	215.59 452	366.42 453	218.39 453	366.42 455	218.39 453	366.42 455	218.39 453	209.96 453	219.76 456	219.38 455	376.72 456	216.43 452	376.72 453	216.43 453	376.72 456	216.43 454	216.14 453	216.14 455	376.69 457	217.67 455	376.69 457	217.67 454

LE_ROB	387.11 457	453.07 457	321.39 454	500.23 454	323.05 454	493.99 457	324.56 454	477.63 457	322.28 457	465.51 457	322.97 457	486.37 457	334.17 456	305.26 457	320.63 457	327.66 457	476.08 457	315.70 456	483.76 455	335.15 457	469.64 457	309.74 457	315.90 458	318.85 458	498.41 458	328.85 458	491.00 458	330.08 458

SGM-ForestM	522.49 458	676.08 458	448.56 458	638.17 458	433.15 458	639.59 458	427.03 456	617.52 458	439.90 458	604.63 458	429.02 458	611.68 458	432.74 457	420.18 458	451.96 458	465.85 458	601.06 458	403.73 457	659.15 458	405.50 458	669.64 458	437.21 458	455.85 459	425.66 459	689.82 459	481.65 459	662.43 459	479.61 459

CBMV_ROB	1133.35 459	1280.38 459	976.92 459	1317.57 459	1021.62 459	1282.66 459	1022.22 459	1213.88 459	982.57 459	1194.12 459	975.90 459	1357.87 459	1090.02 459	943.32 459	1021.85 459	1006.47 459	1309.01 459	986.29 459	1499.40 459	986.35 459	1359.35 459	975.96 459	975.21 460	969.30 460	1337.82 460	1042.34 460	1398.25 460	1073.86 460

real-time stereo	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

111111	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

SGD-Stereo	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

IGEV-Stereo++	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

IGEV-Stereo+	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

anonymousdsp2	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

anonymousdsp	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

AMNet	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461	10000000.00 461

GS-Stereo																							0.36 241	0.36 243	0.48 260	0.36 242	0.48 257	0.35 239

Low-res two-view benchmark