Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

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

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

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

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

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

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

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 37	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 41	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 40	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 195	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

OmniDepth	0.07 29	0.11 56	0.10 46	0.08 43	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 34	0.05 35	0.07 42	0.05 40	0.10 50	0.05 39	0.05 39	0.08 44	0.05 38	0.08 43	0.05 38	0.07 42	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 44	0.07 42	0.08 45	0.06 43
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 37	0.08 43	0.07 43	0.08 44	0.07 42	0.08 45	0.07 42	0.08 35	0.07 43	0.08 43	0.07 44	0.07 43	0.07 40	0.07 43	0.07 42	0.07 44	0.07 41	0.07 44	0.08 45	0.07 43	0.07 40	0.06 44	0.07 43	0.07 42	0.08 45	0.06 43

BEATNet_4x	0.08 31	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 227	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 31	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 227	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 31	0.02 14	0.13 76	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 218	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 41	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 31	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 226	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 31	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 218	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 36	0.09 45	0.09 43	0.09 47	0.10 48	0.09 46	0.08 45	0.09 46	0.08 45	0.09 36	0.08 44	0.09 46	0.09 47	0.08 46	0.08 47	0.09 47	0.09 47	0.08 47	0.09 46	0.08 45	0.09 46	0.08 46	0.09 43	0.09 47	0.10 47	0.08 46	0.10 47	0.09 47

APVNet	0.09 36	0.06 37	0.04 25	0.06 37	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 249	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

FADNet-RVC-Resample	0.10 38	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.53 270	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 41	0.05 37

FADNet_RVC	0.10 38	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 275	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

SHD	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

SAMSARA	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

XQC	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

RTSC	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

RTS	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

RTSA	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

MADNet+	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

MADNet++	0.10 38	0.10 46	0.10 46	0.10 48	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 37	0.10 49	0.10 47	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 48	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.10 47	0.10 47	0.10 47	0.10 51

LRCNet_RVC	0.11 50	0.12 58	0.09 43	0.12 59	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 59	0.09 46	0.12 47	0.09 47	0.11 57	0.09 47	0.09 47	0.09 48	0.09 47	0.12 59	0.16 91	0.21 93	0.09 48	0.12 59	0.09 48	0.09 43	0.09 47	0.12 59	0.28 128	0.12 59	0.09 47

FADNet-RVC	0.11 50	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 281	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 37

FADNet	0.11 50	0.04 32	0.05 30	0.06 37	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.74 279	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 37

ProNet	0.12 53	0.18 73	0.11 61	0.14 62	0.10 48	0.14 62	0.11 60	0.14 61	0.11 60	0.14 48	0.10 49	0.14 61	0.10 50	0.10 50	0.11 61	0.10 49	0.15 69	0.10 49	0.14 60	0.10 49	0.14 61	0.10 50	0.11 59	0.10 50	0.15 67	0.10 47	0.14 62	0.10 51

IPLG	0.12 53	0.15 63	0.12 67	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 61	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.14 61	0.11 62	0.12 76	0.11 61	0.11 61	0.14 62	0.11 64	0.14 60	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 63

MIPNet	0.12 53	0.15 63	0.12 67	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 61	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.14 61	0.11 62	0.12 76	0.11 61	0.11 61	0.14 62	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 63

AnyNet_C32	0.12 53	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 267	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 53	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 259	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 58	0.14 62	0.10 46	0.14 62	0.10 48	0.15 70	0.10 49	0.30 115	0.10 48	0.14 48	0.17 92	0.14 61	0.10 50	0.10 50	0.10 50	0.10 49	0.14 62	0.10 49	0.14 60	0.10 49	0.14 61	0.10 50	0.10 46	0.10 50	0.15 67	0.10 47	0.14 62	0.10 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 58	0.15 63	0.12 67	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 69	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.12 76	0.12 79	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.12 79	0.15 67	0.12 78	0.15 69	0.12 78

IPLGR_C	0.13 58	0.16 68	0.14 80	0.15 70	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 61	0.11 60	0.14 48	0.11 60	0.14 61	0.11 62	0.12 76	0.11 61	0.11 61	0.14 62	0.11 64	0.14 60	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.14 62	0.11 61	0.15 69	0.11 63

IPLGR	0.13 58	0.15 63	0.12 67	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 61	0.13 82	0.15 53	0.11 60	0.14 61	0.12 82	0.12 76	0.11 61	0.11 61	0.14 62	0.11 64	0.14 60	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.12 79	0.15 67	0.11 61	0.14 62	0.11 63

ACRE	0.13 58	0.16 68	0.12 67	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 69	0.11 60	0.14 48	0.11 60	0.14 61	0.11 62	0.12 76	0.11 61	0.11 61	0.14 62	0.11 64	0.14 60	0.11 62	0.14 61	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.14 62	0.11 61	0.14 62	0.11 63

ICVP	0.13 58	0.16 68	0.11 61	0.16 78	0.11 61	0.16 78	0.11 60	0.16 71	0.11 60	0.16 65	0.11 60	0.16 78	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.16 78	0.11 64	0.16 76	0.11 62	0.16 77	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.16 78	0.11 61	0.16 77	0.11 63
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 46	0.04 31	0.04 32	2.46 270	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 65	0.13 60	0.14 80	0.14 62	0.14 87	0.14 62	0.14 84	0.14 61	0.14 86	0.14 48	0.14 86	0.14 61	0.14 88	0.14 87	0.14 88	0.14 87	0.14 62	0.14 87	0.14 60	0.14 88	0.14 61	0.14 88	0.14 84	0.14 87	0.14 62	0.14 84	0.14 62	0.14 88
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 65	0.17 72	0.11 61	0.17 81	0.11 61	0.17 79	0.12 78	0.17 75	0.11 60	0.17 69	0.11 60	0.17 82	0.11 62	0.12 76	0.12 79	0.12 77	0.17 81	0.12 81	0.17 78	0.12 81	0.17 80	0.12 80	0.12 77	0.12 79	0.17 80	0.12 78	0.17 80	0.12 78

ELAS_RVC	0.14 65	0.18 73	0.11 61	0.19 87	0.11 61	0.18 81	0.13 82	0.16 71	0.11 60	0.17 69	0.11 60	0.14 61	0.11 62	0.09 47	0.11 61	0.12 77	0.17 81	0.10 49	0.18 82	0.11 62	0.18 82	0.11 62	0.10 46	0.11 64	0.19 86	0.11 61	0.19 84	0.12 78
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 65	0.19 78	0.11 61	0.20 89	0.11 61	0.20 89	0.12 78	0.18 77	0.12 76	0.18 71	0.12 79	0.19 88	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.18 85	0.11 64	0.19 86	0.11 62	0.19 86	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.20 90	0.11 61	0.20 89	0.12 78
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 65	0.23 87	0.10 46	0.19 87	0.11 61	0.20 89	0.11 60	0.16 71	0.10 48	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.09 47	0.11 61	0.11 61	0.16 78	0.10 49	0.17 78	0.11 62	0.18 82	0.11 62	0.09 43	0.10 50	0.18 83	0.11 61	0.19 84	0.12 78
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 70	0.18 73	0.13 76	0.18 84	0.13 84	0.19 86	0.13 82	0.18 77	0.13 82	0.18 71	0.13 85	0.18 85	0.13 87	0.13 83	0.13 84	0.13 83	0.18 85	0.13 84	0.18 82	0.13 87	0.18 82	0.13 85	0.13 82	0.10 50	0.19 86	0.14 84	0.19 84	0.13 86

BEATNet-Init1	0.15 70	0.07 39	0.10 46	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	2.19 255	0.08 44	0.08 43	0.07 44	0.07 43	0.07 40	0.07 43	0.08 44	0.07 44	0.08 43	0.08 45	0.07 42	0.07 43	0.07 40	0.07 45	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 45

DeepPrunerF	0.15 70	0.07 39	0.10 46	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	2.19 255	0.08 44	0.08 43	0.07 44	0.07 43	0.07 40	0.07 43	0.08 44	0.07 44	0.08 43	0.08 45	0.07 42	0.07 43	0.07 40	0.07 45	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 45

DeepPruner_ROB	0.15 70	0.18 73	0.12 67	0.18 84	0.12 80	0.18 81	0.12 78	0.18 77	0.13 82	0.18 71	0.12 79	0.18 85	0.12 82	0.13 83	0.12 79	0.13 83	0.18 85	0.13 84	0.18 82	0.12 81	0.19 86	0.12 80	0.13 82	0.12 79	0.18 83	0.12 78	0.18 82	0.12 78

LALA_ROB	0.15 70	0.21 81	0.12 67	0.21 94	0.12 80	0.20 89	0.14 84	0.20 80	0.12 76	0.22 80	0.12 79	0.16 78	0.12 82	0.10 50	0.12 79	0.12 77	0.21 95	0.11 64	0.22 94	0.12 81	0.20 90	0.12 80	0.11 59	0.12 79	0.21 95	0.14 84	0.21 93	0.13 86

GCAP-BAT	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

test_for_model	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

testlalala2	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

testlalala	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

testlalala_base	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

GCAP-Stereo	0.17 75	1.25 218	0.20 97	0.15 70	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 84	0.11 60	0.15 53	0.11 60	0.15 70	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.15 69	0.11 64	0.15 68	0.11 62	0.15 70	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 63

IGEV_Zeroshot_test	0.18 81	0.22 83	0.18 91	0.21 94	0.18 102	0.20 89	0.17 94	0.20 80	0.16 88	0.25 91	0.16 90	0.21 93	0.17 95	0.16 92	0.18 101	0.15 90	0.20 91	0.16 91	0.20 89	0.18 103	0.21 93	0.17 97	0.17 90	0.17 93	0.20 90	0.17 94	0.20 89	0.16 91

dd	0.18 81	0.22 83	0.16 82	0.22 96	0.15 88	0.22 96	0.15 88	0.21 84	0.15 87	0.21 78	0.15 87	0.21 93	0.15 90	0.15 89	0.15 90	0.15 90	0.22 97	0.14 87	0.22 94	0.14 88	0.22 96	0.15 90	0.16 88	0.15 90	0.23 102	0.15 88	0.22 95	0.16 91

dad	0.18 81	0.23 87	0.16 82	0.22 96	0.15 88	0.22 96	0.15 88	0.22 92	0.16 88	0.21 78	0.15 87	0.22 96	0.15 90	0.15 89	0.16 92	0.17 93	0.23 102	0.17 95	0.23 101	0.15 91	0.22 96	0.15 90	0.15 86	0.15 90	0.22 97	0.15 88	0.22 95	0.16 91

MSKI-zero shot	0.19 84	0.21 81	0.16 82	0.22 96	0.16 91	0.23 104	0.17 94	0.22 92	0.17 93	0.22 80	0.17 92	0.22 96	0.16 92	0.19 105	0.16 92	0.17 93	0.23 102	0.16 91	0.22 94	0.16 92	0.22 96	0.17 97	0.16 88	0.17 93	0.22 97	0.19 105	0.22 95	0.16 91

MIM_Stereo	0.19 84	0.23 87	0.18 91	0.22 96	0.16 91	0.22 96	0.16 92	0.21 84	0.16 88	0.22 80	0.17 92	0.21 93	0.17 95	0.20 106	0.18 101	0.17 93	0.22 97	0.18 105	0.22 94	0.16 92	0.21 93	0.16 93	0.17 90	0.17 93	0.21 95	0.16 92	0.22 95	0.20 108

UNet	0.19 84	0.13 60	0.09 43	0.13 61	0.09 46	0.13 60	0.09 46	0.13 60	0.09 46	0.90 183	0.09 47	0.13 60	0.09 47	0.10 50	0.09 48	0.70 217	0.13 61	0.09 48	0.13 58	0.10 49	0.91 217	0.09 48	0.10 46	0.09 47	0.13 60	0.10 47	0.13 61	0.09 47

iResNet	0.19 84	0.23 87	0.17 86	0.22 96	0.17 95	0.22 96	0.19 105	0.22 92	0.17 93	0.22 80	0.17 92	0.22 96	0.17 95	0.17 94	0.17 96	0.17 93	0.22 97	0.17 95	0.22 94	0.17 96	0.23 102	0.17 97	0.18 101	0.17 93	0.23 102	0.17 94	0.23 103	0.17 97

ACV-stereo	0.20 88	0.23 87	0.17 86	0.23 103	0.17 95	0.23 104	0.17 94	0.23 100	0.17 93	0.23 86	0.17 92	0.23 102	0.17 95	0.17 94	0.17 96	0.17 93	0.24 107	0.17 95	0.23 101	0.17 96	0.24 105	0.17 97	0.17 90	0.17 93	0.23 102	0.17 94	0.23 103	0.17 97

DAS	0.20 88	0.20 79	0.20 97	0.20 89	0.20 108	0.20 89	0.20 107	0.20 80	0.20 105	0.20 76	0.20 107	0.20 91	0.20 107	0.20 106	0.20 109	0.20 103	0.20 91	0.20 111	0.20 89	0.20 110	0.20 90	0.20 109	0.20 106	0.20 107	0.20 90	0.20 106	0.20 89	0.20 108

ASD4	0.20 88	0.20 79	0.20 97	0.20 89	0.20 108	0.20 89	0.20 107	0.20 80	0.20 105	0.20 76	0.20 107	0.20 91	0.20 107	0.20 106	0.20 109	0.20 103	0.20 91	0.20 111	0.20 89	0.20 110	0.20 90	0.20 109	0.20 106	0.20 107	0.20 90	0.20 106	0.20 89	0.20 108

iResNetv2_ROB	0.20 88	0.22 83	0.19 95	0.23 103	0.19 106	0.22 96	0.17 94	0.22 92	0.17 93	0.22 80	0.17 92	0.22 96	0.17 95	0.18 101	0.18 101	0.19 102	0.22 97	0.17 95	0.23 101	0.17 96	0.25 107	0.18 105	0.17 90	0.18 104	0.23 102	0.17 94	0.25 112	0.17 97

ITSA-stereo	0.21 92	0.16 68	0.12 67	0.16 78	0.13 84	0.18 81	0.14 84	0.16 71	1.89 285	0.16 65	0.12 79	0.17 82	0.12 82	0.13 83	0.13 84	0.13 83	0.17 81	0.13 84	0.17 78	0.12 81	0.16 77	0.12 80	0.12 77	0.12 79	0.17 80	0.12 78	0.16 77	0.12 78

Pointernet	0.22 93	0.41 127	0.38 144	0.22 96	0.17 95	0.22 96	0.17 94	0.41 145	0.17 93	0.22 80	0.17 92	0.22 96	0.17 95	0.18 101	0.18 101	0.18 99	0.23 102	0.18 105	0.23 101	0.18 103	0.23 102	0.18 105	0.17 90	0.17 93	0.22 97	0.18 103	0.22 95	0.17 97

JetRed	0.22 93	0.11 56	0.12 67	0.11 58	0.11 61	0.11 57	0.11 60	0.11 57	0.11 60	2.93 280	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.12 77	0.11 58	0.11 64	0.11 57	0.11 62	0.11 58	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.11 58	0.11 61	0.11 58	0.11 63

JetBlue	0.23 95	0.12 58	0.13 76	0.12 59	0.12 80	0.12 58	0.11 60	0.14 61	0.12 76	3.07 281	0.12 79	0.12 59	0.11 62	0.11 65	0.13 84	0.13 83	0.12 59	0.12 81	0.13 58	0.11 62	0.12 59	0.13 85	0.12 77	0.14 87	0.13 60	0.12 78	0.12 59	0.11 63

SFCPSM	0.23 95	0.18 73	0.13 76	0.18 84	0.12 80	0.18 81	0.80 229	0.17 75	0.12 76	0.88 182	0.12 79	0.17 82	0.12 82	0.13 83	0.12 79	0.12 77	0.18 85	0.12 81	0.18 82	0.12 81	1.18 240	0.13 85	0.12 77	0.12 79	0.18 83	0.13 83	0.18 82	0.12 78

S2M2_XL	0.24 97	1.32 225	0.86 217	0.17 81	0.11 61	0.17 79	0.11 60	1.05 223	0.12 76	0.16 65	0.11 60	0.16 78	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 61	0.17 81	0.11 64	0.17 78	0.11 62	0.17 80	0.11 62	0.11 59	0.11 64	0.17 80	0.11 61	0.17 80	0.11 63
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.25 98	0.25 99	0.25 113	0.25 111	0.25 118	0.25 114	0.25 118	0.25 105	0.25 117	0.25 91	0.25 121	0.25 111	0.25 120	0.26 122	0.25 122	0.26 118	0.25 113	0.25 121	0.26 115	0.25 122	0.25 107	0.25 118	0.25 117	0.25 120	0.25 114	0.25 119	0.25 112	0.25 120

tt_ll	0.25 98	0.25 99	0.25 113	0.25 111	0.25 118	0.25 114	0.25 118	0.25 105	0.25 117	0.25 91	0.25 121	0.25 111	0.25 120	0.26 122	0.25 122	0.26 118	0.25 113	0.25 121	0.26 115	0.25 122	0.25 107	0.25 118	0.25 117	0.25 120	0.25 114	0.25 119	0.25 112	0.25 120

CAS	0.25 98	0.25 99	0.25 113	0.25 111	0.26 120	0.26 120	0.26 120	0.25 105	0.25 117	0.25 91	0.25 121	0.25 111	0.25 120	0.25 120	0.25 122	0.25 115	0.26 119	0.25 121	0.26 115	0.26 126	0.25 107	0.25 118	0.25 117	0.26 124	0.25 114	0.26 123	0.25 112	0.25 120

LoS	0.25 98	0.25 99	0.27 117	0.27 118	0.26 120	0.25 114	0.26 120	0.26 110	0.25 117	0.26 97	0.25 121	0.25 111	0.25 120	0.26 122	0.25 122	0.25 115	0.25 113	0.25 121	0.25 112	0.25 122	0.27 114	0.25 118	0.26 121	0.26 124	0.26 118	0.25 119	0.25 112	0.25 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 102	1.28 224	1.07 235	0.15 70	0.13 84	0.15 70	0.14 84	1.22 236	0.13 82	0.16 65	0.17 92	0.16 78	0.14 88	0.14 87	0.15 90	0.14 87	0.15 69	0.14 87	0.16 76	0.14 88	0.16 77	0.14 88	0.14 84	0.14 87	0.16 78	0.14 84	0.16 77	0.15 89

model_zeroshot	0.27 103	0.30 109	0.19 95	0.36 137	0.23 116	0.25 114	0.27 124	0.33 118	0.21 108	0.35 106	0.22 113	0.25 111	0.27 128	0.26 122	0.23 117	0.26 118	0.35 131	0.22 114	0.36 132	0.23 119	0.25 107	0.27 125	0.27 123	0.23 117	0.36 133	0.22 113	0.25 112	0.27 128

DCVSM-stereo	0.27 103	0.38 121	0.22 106	0.38 143	0.22 111	0.38 144	0.22 112	0.29 113	0.22 111	0.29 99	0.22 113	0.29 122	0.22 114	0.22 112	0.21 111	0.21 106	0.38 142	0.22 114	0.38 140	0.22 114	0.38 135	0.22 112	0.21 108	0.25 120	0.38 140	0.21 110	0.38 138	0.21 112

DLNR_Zeroshot_test	0.27 103	0.30 109	0.23 108	0.30 123	0.22 111	0.31 124	0.24 116	0.29 113	0.23 114	0.38 115	0.23 116	0.29 122	0.23 118	0.22 112	0.23 117	0.23 111	0.30 124	0.34 151	0.29 121	0.23 119	0.29 118	0.29 141	0.22 111	0.23 117	0.30 123	0.23 116	0.30 122	0.23 118

HGLStereo	0.27 103	0.25 99	0.21 105	0.35 133	0.21 110	0.35 131	0.21 110	0.34 124	0.21 108	0.39 118	0.21 110	0.34 128	0.21 112	0.22 112	0.21 111	0.21 106	0.35 131	0.22 114	0.35 129	0.22 114	0.35 126	0.22 112	0.21 108	0.21 111	0.35 131	0.21 110	0.35 130	0.21 112

iResNet_ROB	0.28 107	0.32 113	0.24 112	0.33 127	0.26 120	0.32 126	0.24 116	0.33 118	0.25 117	0.33 101	0.24 119	0.35 131	0.24 119	0.23 116	0.24 121	0.25 115	0.32 126	0.24 120	0.36 132	0.24 121	0.32 120	0.28 131	0.24 116	0.24 119	0.32 125	0.24 118	0.33 124	0.24 119

IGEV-FE	0.29 108	2.85 266	0.36 140	0.20 89	0.17 95	0.19 86	0.17 94	0.37 132	0.17 93	0.19 74	0.17 92	0.19 88	0.17 95	0.17 94	0.17 96	0.17 93	0.19 90	0.17 95	0.19 86	0.17 96	0.19 86	0.17 97	0.17 90	0.17 93	0.19 86	0.17 94	0.19 84	0.17 97

IMH-64-1	0.29 108	0.23 87	0.23 108	0.23 103	0.22 111	0.22 96	0.23 114	0.22 92	0.22 111	2.02 248	0.23 116	0.23 102	0.22 114	0.23 116	0.23 117	0.23 111	0.23 102	0.22 114	0.23 101	0.22 114	0.22 96	0.22 112	0.22 111	0.22 114	0.22 97	0.22 113	0.22 95	0.22 114

IMH-64	0.29 108	0.23 87	0.23 108	0.23 103	0.22 111	0.22 96	0.23 114	0.22 92	0.22 111	2.02 248	0.23 116	0.23 102	0.22 114	0.23 116	0.23 117	0.23 111	0.23 102	0.22 114	0.23 101	0.22 114	0.22 96	0.22 112	0.22 111	0.22 114	0.22 97	0.22 113	0.22 95	0.22 114

UPFNet	0.29 108	0.24 95	0.16 82	0.24 108	0.16 91	0.24 108	0.16 92	0.23 100	0.16 88	1.19 208	0.16 90	0.23 102	0.16 92	0.17 94	0.16 92	0.89 229	0.24 107	0.16 91	0.24 107	0.18 103	1.20 243	0.16 93	0.17 90	0.16 92	0.24 108	0.16 92	0.24 105	0.16 91

WAO-6	0.30 112	0.22 83	0.23 108	0.22 96	0.23 116	0.23 104	0.22 112	0.22 92	0.23 114	2.21 258	0.22 113	0.22 96	0.22 114	0.22 112	0.22 115	0.23 111	0.22 97	0.23 119	0.22 94	0.22 114	0.22 96	0.22 112	0.22 111	0.22 114	0.23 102	0.23 116	0.22 95	0.22 114

anonymity	0.30 112	0.34 115	0.27 117	0.33 127	0.27 125	0.33 127	0.28 131	0.33 118	0.28 131	0.33 101	0.28 132	0.33 126	0.28 130	0.28 134	0.28 134	0.28 128	0.34 128	0.28 129	0.34 127	0.28 131	0.34 122	0.27 125	0.27 123	0.27 128	0.34 128	0.28 128	0.34 128	0.28 131

iRaft-Stereo_20w	0.30 112	0.46 139	0.27 117	0.34 129	0.26 120	0.35 131	0.28 131	0.34 124	0.26 124	0.34 104	0.26 125	0.34 128	0.26 126	0.26 122	0.26 127	0.26 118	0.34 128	0.26 125	0.34 127	0.26 126	0.34 122	0.26 124	0.26 121	0.26 124	0.34 128	0.26 123	0.34 128	0.26 125

MMNet	0.30 112	0.24 95	0.17 86	0.24 108	0.17 95	0.24 108	0.17 94	0.23 100	0.18 101	1.21 211	0.17 92	0.23 102	0.17 95	0.17 94	0.17 96	0.89 229	0.24 107	0.17 95	0.24 107	0.17 96	1.22 245	0.16 93	0.17 90	0.17 93	0.24 108	0.17 94	0.24 105	0.17 97

delet	0.30 112	0.24 95	0.17 86	0.24 108	0.17 95	0.24 108	0.17 94	0.23 100	0.16 88	1.21 211	0.17 92	0.24 109	0.17 95	0.17 94	0.17 96	0.91 234	0.24 107	0.17 95	0.24 107	0.17 96	1.23 247	0.17 97	0.17 90	0.17 93	0.24 108	0.17 94	0.24 105	0.17 97

psm_up	0.30 112	0.24 95	0.17 86	0.25 111	0.17 95	0.24 108	0.17 94	0.24 104	0.17 93	1.20 210	0.17 92	0.23 102	0.17 95	0.17 94	0.18 101	0.90 233	0.24 107	0.17 95	0.25 112	0.17 96	1.24 250	0.17 97	0.17 90	0.17 93	0.24 108	0.17 94	0.24 105	0.17 97

MLCV	0.30 112	0.33 114	0.28 120	0.34 129	0.28 129	0.33 127	0.28 131	0.33 118	0.29 139	0.33 101	0.27 129	0.33 126	0.28 130	0.26 122	0.29 142	0.28 128	0.33 127	0.28 129	0.33 124	0.28 131	0.33 121	0.27 125	0.28 128	0.28 132	0.33 126	0.28 128	0.33 124	0.28 131

DN-CSS_ROB	0.30 112	0.34 115	0.29 125	0.34 129	0.27 125	0.34 129	0.28 131	0.33 118	0.27 126	0.34 104	0.27 129	0.34 128	0.28 130	0.29 136	0.27 130	0.26 118	0.35 131	0.29 138	0.33 124	0.28 131	0.34 122	0.28 131	0.28 128	0.27 128	0.34 128	0.28 128	0.33 124	0.28 131

UNDER WATER-64	0.31 120	0.25 99	0.25 113	0.26 116	0.26 120	0.25 114	0.26 120	0.25 105	0.26 124	1.69 233	0.26 125	0.25 111	0.25 120	0.25 120	0.26 127	0.26 118	0.25 113	0.26 125	0.26 115	0.26 126	0.25 107	0.25 118	0.25 117	0.25 120	0.26 118	0.26 123	0.25 112	0.26 125

LG-Stereo_L2	0.32 121	0.45 136	0.36 140	0.37 139	0.27 125	0.37 140	0.27 124	0.43 150	0.27 126	0.36 112	0.31 146	0.36 137	0.27 128	0.27 129	0.27 130	0.30 138	0.37 139	0.27 128	0.37 136	0.27 130	0.37 132	0.27 125	0.27 123	0.27 128	0.37 137	0.27 126	0.37 136	0.27 128

CASnet	0.32 121	0.53 155	0.34 137	0.27 118	0.31 147	0.34 129	0.29 144	0.31 116	0.32 144	0.25 91	0.31 146	0.27 119	0.40 173	0.45 176	0.27 130	0.30 138	0.26 119	0.40 173	0.28 120	0.37 163	0.28 116	0.39 171	0.29 134	0.40 175	0.29 122	0.28 128	0.24 105	0.30 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 121	0.45 136	0.29 125	0.36 137	0.29 139	0.36 136	0.29 144	0.36 131	0.29 139	0.35 106	0.29 140	0.35 131	0.28 130	0.27 129	0.28 134	0.28 128	0.35 131	0.28 129	0.35 129	0.28 131	0.35 126	0.28 131	0.29 134	0.29 140	0.36 133	0.29 141	0.36 133	0.29 140

RSM	0.33 124	0.36 119	0.31 132	0.39 154	0.32 149	0.36 136	0.30 147	0.35 127	0.38 161	0.35 106	0.31 146	0.35 131	0.30 142	0.30 139	0.31 147	0.30 138	0.36 136	0.31 145	0.36 132	0.30 145	0.36 130	0.31 146	0.31 144	0.31 146	0.36 133	0.31 147	0.36 133	0.31 149

SQANet	0.33 124	0.28 106	0.28 120	0.28 122	0.28 129	0.29 122	0.28 131	0.28 111	0.28 131	1.59 230	0.28 132	0.28 121	0.28 130	0.28 134	0.28 134	0.28 128	0.28 122	0.28 129	0.29 121	0.28 131	0.28 116	0.28 131	0.28 128	0.28 132	0.28 121	0.28 128	0.28 120	0.28 131

DGSMNet	0.33 124	0.42 133	0.28 120	0.40 155	0.28 129	0.40 154	0.28 131	0.40 143	0.28 131	0.40 124	0.28 132	0.39 146	0.28 130	0.27 129	0.28 134	0.28 128	0.40 156	0.28 129	0.42 161	0.29 140	0.41 150	0.31 146	0.29 134	0.28 132	0.41 155	0.28 128	0.42 157	0.29 140

castereo	0.34 127	1.59 231	1.39 254	0.17 81	0.15 88	0.18 81	0.26 120	1.74 252	0.17 93	0.19 74	0.18 104	0.18 85	0.20 107	0.20 106	0.22 115	0.21 106	0.18 85	0.17 95	0.19 86	0.16 92	0.18 82	0.20 109	0.17 90	0.21 111	0.19 86	0.17 94	0.19 84	0.16 91

RAFT-Test	0.34 127	0.45 136	0.30 129	0.38 143	0.32 149	0.40 154	0.32 151	0.39 141	0.32 144	0.39 118	0.30 143	0.37 139	0.29 139	0.30 139	0.30 144	0.29 136	0.38 142	0.30 142	0.38 140	0.29 140	0.38 135	0.29 141	0.29 134	0.30 144	0.38 140	0.30 144	0.38 138	0.30 146

RAFT + AFF	0.34 127	0.29 107	0.32 135	0.31 125	0.30 144	0.39 151	0.32 151	0.39 141	0.30 141	0.39 118	0.32 149	0.39 146	0.32 147	0.35 148	0.36 157	0.32 147	0.38 142	0.31 145	0.38 140	0.31 149	0.38 135	0.28 131	0.37 162	0.34 153	0.38 140	0.30 144	0.38 138	0.28 131

ETE_ROB	0.35 130	0.35 118	0.35 138	0.35 133	0.35 157	0.35 131	0.35 154	0.35 127	0.35 153	0.35 106	0.35 155	0.35 131	0.35 154	0.35 148	0.35 153	0.35 153	0.35 131	0.35 155	0.35 129	0.35 157	0.35 126	0.35 153	0.35 153	0.35 157	0.35 131	0.35 154	0.35 130	0.35 156

VIP-Stereo	0.36 131	2.00 240	1.11 238	0.26 116	0.16 91	0.24 108	0.15 88	2.00 262	0.23 114	0.24 87	0.15 87	0.23 102	0.16 92	0.16 92	0.16 92	0.15 90	0.24 107	0.15 90	0.24 107	0.16 92	0.24 105	0.15 90	0.15 86	0.20 107	0.24 108	0.15 88	0.24 105	0.15 89

GREAT-IGEV	0.36 131	0.46 139	0.33 136	0.43 166	0.30 144	0.43 165	0.30 147	0.45 152	0.30 141	0.42 132	0.30 143	0.43 160	0.30 142	0.30 139	0.30 144	0.30 138	0.43 163	0.30 142	0.43 162	0.30 145	0.43 156	0.30 144	0.30 142	0.30 144	0.43 161	0.30 144	0.43 159	0.30 146

EKT-Stereo	0.36 131	0.50 152	0.30 129	0.40 155	0.29 139	0.40 154	0.29 144	0.35 127	0.30 141	0.47 141	0.30 143	0.35 131	0.32 147	0.29 136	0.34 151	0.33 149	0.59 195	0.31 145	0.39 151	0.29 140	0.37 132	0.38 162	0.29 134	0.31 146	0.58 199	0.28 128	0.51 184	0.29 140

GEStereo_RVC	0.36 131	0.23 87	0.18 91	0.23 103	0.18 102	0.23 104	0.19 105	0.22 92	0.19 103	0.24 87	0.20 107	0.24 109	0.18 105	0.18 101	0.18 101	0.21 106	0.25 113	0.18 105	0.22 94	0.18 103	0.23 102	0.18 105	0.19 104	0.20 107	0.23 102	0.20 106	4.43 301	0.19 106

DMCA	0.36 131	0.38 121	0.37 142	0.35 133	0.35 157	0.35 131	0.36 160	0.35 127	0.36 158	0.36 112	0.37 164	0.36 137	0.36 159	0.36 153	0.35 153	0.37 158	0.36 136	0.36 157	0.36 132	0.36 161	0.36 130	0.35 153	0.36 158	0.36 160	0.37 137	0.36 157	0.36 133	0.36 161

DDF-Stereo	0.37 136	0.57 165	0.50 179	0.40 155	0.32 149	0.40 154	0.32 151	0.53 176	0.32 144	0.39 118	0.32 149	0.39 146	0.32 147	0.32 142	0.32 149	0.32 147	0.40 156	0.32 149	0.40 152	0.32 150	0.40 149	0.32 149	0.32 145	0.32 148	0.40 150	0.32 149	0.40 149	0.32 151

XPNet_ROB	0.37 136	0.37 120	0.37 142	0.37 139	0.37 163	0.37 140	0.37 165	0.37 132	0.37 160	0.37 114	0.37 164	0.37 139	0.37 161	0.37 155	0.37 160	0.37 158	0.37 139	0.37 162	0.37 136	0.37 163	0.37 132	0.37 159	0.37 162	0.37 166	0.37 137	0.37 163	0.37 136	0.37 164

GIP-stereo	0.38 138	0.56 162	0.40 148	0.45 169	0.33 152	0.44 167	0.35 154	0.49 166	0.33 148	0.43 133	0.32 149	0.42 156	0.31 144	0.33 143	0.33 150	0.34 150	0.40 156	0.32 149	0.40 152	0.32 150	0.43 156	0.38 162	0.33 148	0.32 148	0.43 161	0.32 149	0.42 157	0.34 155

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 138	1.06 203	0.54 187	0.59 201	0.27 125	0.46 168	0.27 124	0.46 153	0.27 126	0.46 138	0.27 129	0.46 163	0.26 126	0.27 129	0.27 130	0.26 118	0.46 165	0.26 125	0.45 165	0.30 145	0.46 159	0.27 125	0.27 123	0.27 128	0.46 164	0.27 126	0.45 161	0.26 125

CES	0.38 138	0.34 115	0.44 159	0.43 166	0.33 152	0.37 140	0.44 184	0.37 132	0.38 161	0.45 136	0.35 155	0.35 131	0.41 174	0.45 176	0.36 157	0.36 155	0.36 136	0.45 183	0.43 162	0.35 157	0.34 122	0.46 182	0.36 158	0.36 160	0.42 160	0.34 153	0.35 130	0.38 167

PML	0.39 141	0.56 162	0.29 125	0.55 195	0.28 129	0.56 196	0.28 131	0.51 173	0.28 131	0.50 147	0.28 132	0.51 184	0.28 130	0.29 136	0.28 134	0.29 136	0.56 193	0.29 138	0.57 199	0.28 131	0.56 191	0.28 131	0.28 128	0.29 140	0.56 196	0.28 128	0.56 193	0.28 131

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 142	2.14 249	1.91 279	0.20 89	0.18 102	0.19 86	0.17 94	2.23 265	0.19 103	0.24 87	0.21 110	0.19 88	0.21 112	0.20 106	0.18 101	0.20 103	0.20 91	0.18 105	0.20 89	0.19 108	0.19 86	0.17 97	0.18 101	0.17 93	0.20 90	0.20 106	0.21 93	0.19 106

GASTEREO	0.41 143	0.54 156	0.44 159	0.48 179	0.35 157	0.48 180	0.35 154	0.53 176	0.35 153	0.46 138	0.35 155	0.46 163	0.35 154	0.35 148	0.35 153	0.35 153	0.47 169	0.35 155	0.47 170	0.35 157	0.47 163	0.38 162	0.35 153	0.35 157	0.48 175	0.35 154	0.47 166	0.35 156

GwcNet-ADL	0.41 143	0.41 127	0.41 150	0.41 162	0.41 174	0.41 158	0.41 176	0.41 145	0.41 173	0.41 125	0.41 177	0.41 152	0.41 174	0.41 167	0.41 177	0.41 170	0.41 159	0.41 175	0.41 157	0.41 176	0.41 150	0.41 175	0.41 174	0.41 176	0.41 155	0.41 175	0.41 153	0.41 176

PSMNet-ADL	0.41 143	0.41 127	0.41 150	0.41 162	0.41 174	0.41 158	0.41 176	0.41 145	0.41 173	0.41 125	0.41 177	0.41 152	0.41 174	0.41 167	0.41 177	0.41 170	0.41 159	0.41 175	0.41 157	0.41 176	0.41 150	0.41 175	0.41 174	0.41 176	0.41 155	0.41 175	0.41 153	0.41 176

GANet-ADL	0.41 143	0.41 127	0.41 150	0.41 162	0.41 174	0.41 158	0.41 176	0.41 145	0.41 173	0.41 125	0.41 177	0.41 152	0.41 174	0.41 167	0.41 177	0.41 170	0.41 159	0.41 175	0.41 157	0.41 176	0.41 150	0.41 175	0.41 174	0.41 176	0.41 155	0.41 175	0.41 153	0.41 176

ADLNet	0.41 143	0.41 127	0.41 150	0.41 162	0.41 174	0.41 158	0.41 176	0.41 145	0.41 173	0.41 125	0.41 177	0.41 152	0.41 174	0.41 167	0.41 177	0.41 170	0.41 159	0.41 175	0.41 157	0.41 176	0.41 150	0.41 175	0.41 174	0.41 176	0.41 155	0.41 175	0.41 153	0.41 176

GEAStereo	0.42 148	0.55 158	0.44 159	0.48 179	0.35 157	0.48 180	0.35 154	0.54 178	0.35 153	0.47 141	0.36 158	0.47 168	0.41 174	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.51 184	0.36 157	0.51 188	0.38 167	0.48 170	0.35 153	0.35 153	0.36 160	0.52 187	0.37 163	0.48 172	0.36 161

GSStereo	0.42 148	0.56 162	0.44 159	0.48 179	0.36 162	0.48 180	0.36 160	0.54 178	0.36 158	0.47 141	0.36 158	0.47 168	0.36 159	0.36 153	0.35 153	0.36 155	0.48 174	0.36 157	0.48 177	0.36 161	0.48 170	0.36 158	0.36 158	0.36 160	0.48 175	0.36 157	0.48 172	0.35 156

gasm-f	0.42 148	0.55 158	0.44 159	0.48 179	0.35 157	0.48 180	0.35 154	0.54 178	0.35 153	0.47 141	0.36 158	0.47 168	0.41 174	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.51 184	0.36 157	0.51 188	0.38 167	0.48 170	0.35 153	0.35 153	0.36 160	0.52 187	0.37 163	0.48 172	0.36 161

DEFOM-Stereo	0.43 151	1.60 233	1.47 259	0.30 123	0.28 129	0.31 124	0.28 131	1.65 250	0.25 117	0.29 99	0.26 125	0.30 124	0.29 139	0.27 129	0.26 127	0.26 118	0.30 124	0.29 138	0.30 123	0.26 126	0.29 118	0.29 141	0.27 123	0.26 124	0.30 123	0.29 141	0.30 122	0.29 140

GES	0.43 151	0.41 127	0.31 132	0.35 133	0.30 144	0.47 174	0.28 131	0.33 118	0.28 131	0.35 106	0.29 140	2.95 284	0.38 164	0.35 148	0.30 144	0.34 150	0.34 128	0.30 142	0.33 124	0.30 145	0.35 126	0.30 144	0.33 148	0.33 151	0.33 126	0.31 147	0.33 124	0.29 140

MSCF	0.44 153	0.60 170	0.47 166	0.50 187	0.40 172	0.50 187	0.38 168	0.57 186	0.38 161	0.48 145	0.38 167	0.48 176	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.49 179	0.38 165	0.49 181	0.39 174	0.50 178	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.49 180	0.38 167	0.49 180	0.38 167

LG-Stereo_L1	0.44 153	0.58 168	0.49 178	0.51 190	0.38 167	0.51 189	0.38 168	0.56 184	0.38 161	0.50 147	0.38 167	0.50 181	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.52 186	0.38 165	0.52 191	0.38 167	0.51 180	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.52 187	0.38 167	0.51 184	0.40 174

FCDSN-DC	0.44 153	0.31 111	0.35 138	0.34 129	0.28 129	0.35 131	0.30 147	0.32 117	0.25 117	1.32 218	0.24 119	1.00 228	0.32 147	0.35 148	0.34 151	0.30 138	0.72 207	0.37 162	0.48 177	0.32 150	0.53 186	0.49 196	0.23 115	0.29 140	0.50 181	0.42 180	0.61 199	0.71 223
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	0.45 156	0.57 165	0.45 164	0.54 192	0.37 163	0.53 193	0.37 165	0.56 184	0.40 170	0.53 153	0.38 167	0.53 188	0.37 161	0.37 155	0.37 160	0.37 158	0.55 189	0.38 165	0.53 193	0.37 163	0.53 186	0.37 159	0.37 162	0.39 174	0.54 192	0.37 163	0.54 190	0.37 164

WAO-7	0.46 157	0.38 121	0.38 144	0.38 143	0.38 167	0.38 144	0.38 168	0.38 135	0.38 161	2.57 274	0.38 167	0.38 142	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.38 142	0.38 165	0.38 140	0.38 167	0.38 135	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.38 140	0.38 167	0.38 138	0.38 167

Venus	0.46 157	0.38 121	0.40 148	0.38 143	0.38 167	0.39 151	0.38 168	0.38 135	0.38 161	2.71 276	0.38 167	0.38 142	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.38 142	0.38 165	0.38 140	0.38 167	0.38 135	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.38 140	0.38 167	0.39 148	0.38 167

HanzoNet	0.47 159	0.39 125	0.38 144	0.38 143	0.38 167	0.38 144	0.38 168	0.40 143	0.38 161	2.63 275	0.38 167	0.38 142	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.39 169	0.38 142	0.38 165	0.38 140	0.42 181	0.38 135	0.39 171	0.39 172	0.38 167	0.38 140	0.38 167	0.38 138	0.39 173

IMH	0.47 159	0.40 126	0.39 147	0.38 143	0.38 167	0.38 144	0.38 168	0.38 135	0.40 170	2.79 278	0.38 167	0.38 142	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.39 152	0.38 165	0.38 140	0.40 175	0.38 135	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.38 140	0.38 167	0.38 138	0.38 167

LL-Strereo2	0.47 159	2.60 262	0.51 183	0.38 143	0.28 129	0.37 140	0.28 131	0.55 182	0.35 153	0.44 135	0.34 154	0.44 162	0.34 152	0.34 144	0.36 157	0.36 155	0.47 169	0.36 157	0.47 170	0.35 157	0.47 163	0.35 153	0.35 153	0.35 157	0.46 164	0.35 154	0.47 166	0.35 156

GMOStereo	0.50 162	0.44 134	2.38 289	0.40 155	0.34 154	0.42 162	0.36 160	1.96 257	0.34 149	0.41 125	0.36 158	0.42 156	0.35 154	0.34 144	0.38 162	0.31 143	0.39 152	0.34 151	0.40 152	0.33 154	0.39 144	0.33 150	0.33 148	0.34 153	0.40 150	0.36 157	0.40 149	0.32 151

error version	0.50 162	0.44 134	2.38 289	0.40 155	0.34 154	0.42 162	0.36 160	1.96 257	0.34 149	0.41 125	0.36 158	0.42 156	0.35 154	0.34 144	0.38 162	0.31 143	0.39 152	0.34 151	0.40 152	0.33 154	0.39 144	0.33 150	0.33 148	0.34 153	0.40 150	0.36 157	0.40 149	0.32 151

SANet	0.50 162	0.50 152	0.50 179	0.50 187	0.50 200	0.50 187	0.50 200	0.50 170	0.50 199	0.50 147	0.50 199	0.50 181	0.50 199	0.50 193	0.50 202	0.50 197	0.50 182	0.50 201	0.50 185	0.50 202	0.50 178	0.50 202	0.50 196	0.50 198	0.50 181	0.50 201	0.50 182	0.50 196

PDISCO_ROB	0.50 162	0.15 63	0.11 61	0.16 78	3.16 295	0.13 60	0.12 78	0.14 61	0.12 76	0.15 53	0.11 60	2.55 283	0.11 62	2.20 281	0.13 84	0.12 77	0.16 78	0.10 49	0.14 60	0.12 81	0.15 70	0.12 80	0.12 77	0.12 79	0.15 67	0.10 47	2.75 284	0.09 47

otaku	0.52 166	0.46 139	0.48 172	0.46 170	0.46 183	0.46 168	0.46 185	0.46 153	0.47 188	1.88 237	0.46 185	0.46 163	0.46 186	0.46 178	0.46 186	0.46 179	0.47 169	0.46 184	0.46 166	0.46 186	0.47 163	0.46 182	0.46 182	0.46 185	0.47 170	0.46 184	0.46 162	0.47 186

HaxPig	0.52 166	0.48 148	0.47 166	0.47 175	0.47 187	0.47 174	0.47 189	0.47 159	0.47 188	1.80 234	0.47 189	0.47 168	0.47 189	0.47 182	0.47 190	0.47 186	0.47 169	0.47 191	0.47 170	0.47 191	0.47 163	0.47 190	0.47 188	0.47 189	0.47 170	0.47 191	0.47 166	0.47 186

UNDER WATER	0.52 166	0.47 145	0.47 166	0.47 175	0.47 187	0.47 174	0.47 189	0.47 159	0.47 188	1.90 238	0.47 189	0.47 168	0.47 189	0.47 182	0.47 190	0.47 186	0.46 165	0.47 191	0.47 170	0.47 191	0.46 159	0.47 190	0.47 188	0.48 193	0.47 170	0.47 191	0.47 166	0.47 186

Dean	0.52 166	0.46 139	0.48 172	0.46 170	0.46 183	0.46 168	0.46 185	0.46 153	0.46 183	1.90 238	0.46 185	0.47 168	0.46 186	0.46 178	0.46 186	0.46 179	0.48 174	0.46 184	0.46 166	0.46 186	0.46 159	0.46 182	0.46 182	0.46 185	0.46 164	0.46 184	0.46 162	0.46 183

Ntro	0.53 170	0.47 145	0.50 179	0.46 170	0.48 192	0.47 174	0.47 189	0.46 153	0.46 183	2.05 250	0.47 189	0.47 168	0.49 197	0.47 182	0.47 190	0.46 179	0.48 174	0.46 184	0.49 181	0.46 186	0.47 163	0.46 182	0.46 182	0.47 189	0.46 164	0.46 184	0.47 166	0.47 186

RainbowNet	0.53 170	0.48 148	0.48 172	0.48 179	0.48 192	0.48 180	0.48 193	0.48 162	0.48 192	1.92 240	0.48 194	0.48 176	0.48 193	0.48 187	0.48 195	0.48 189	0.48 174	0.48 195	0.48 177	0.48 195	0.48 170	0.48 193	0.48 191	0.48 193	0.48 175	0.48 195	0.48 172	0.48 192

LVE	0.53 170	0.47 145	0.48 172	0.47 175	0.47 187	0.47 174	0.47 189	0.48 162	0.47 188	1.96 245	0.47 189	0.47 168	0.47 189	0.47 182	0.47 190	0.47 186	0.47 169	0.47 191	0.47 170	0.47 191	0.47 163	0.47 190	0.47 188	0.47 189	0.47 170	0.47 191	0.47 166	0.47 186

ACVNet_1	0.53 170	0.46 139	0.48 172	0.47 175	0.47 187	0.46 168	0.48 193	0.48 162	0.48 192	2.07 251	0.47 189	0.48 176	0.48 193	0.47 182	0.47 190	0.46 179	0.49 179	0.47 191	0.47 170	0.47 191	0.48 170	0.46 182	0.46 182	0.48 193	0.47 170	0.47 191	0.48 172	0.47 186

ACVNet-4b	0.53 170	0.46 139	0.47 166	0.46 170	0.46 183	0.46 168	0.46 185	0.46 153	0.46 183	2.17 254	0.46 185	0.46 163	0.47 189	0.46 178	0.46 186	0.46 179	0.46 165	0.46 184	0.46 166	0.46 186	0.46 159	0.46 182	0.46 182	0.47 189	0.46 164	0.46 184	0.46 162	0.46 183

AIO-test2	0.54 175	0.65 174	0.55 190	0.60 202	0.50 200	0.60 200	0.49 196	0.65 191	0.48 192	0.60 159	0.49 197	0.59 194	0.50 199	0.50 193	0.49 199	0.49 193	0.60 196	0.50 201	0.60 201	0.49 199	0.60 195	0.49 196	0.50 196	0.51 200	0.60 202	0.48 195	0.60 196	0.50 196

AIO-test1	0.54 175	0.64 173	0.54 187	0.60 202	0.49 196	0.61 202	0.49 196	0.64 190	0.49 197	0.59 157	0.48 194	0.60 196	0.50 199	0.48 187	0.48 195	0.48 189	0.60 196	0.48 195	0.60 201	0.48 195	0.60 195	0.49 196	0.49 193	0.49 196	0.59 201	0.49 198	0.60 196	0.49 193

notaker	0.54 175	0.48 148	0.48 172	0.48 179	0.48 192	0.48 180	0.49 196	0.48 162	0.48 192	1.95 244	0.48 194	0.48 176	0.48 193	0.48 187	0.48 195	0.48 189	0.48 174	0.48 195	0.48 177	0.48 195	0.49 176	0.48 193	0.48 191	0.49 196	0.48 175	0.48 195	0.48 172	0.49 193

FSD	0.55 178	0.55 158	0.42 156	0.54 192	0.42 179	0.55 195	0.43 182	0.54 178	0.42 178	0.59 157	0.42 182	0.54 190	0.44 182	0.43 173	0.42 183	0.42 175	0.55 189	0.42 181	2.46 279	0.44 184	0.55 189	0.43 180	0.42 178	0.44 183	0.55 193	0.43 182	0.55 191	0.53 202

ACVNet_2	0.55 178	0.49 151	0.50 179	0.49 185	0.49 196	0.49 186	0.49 196	0.49 166	0.49 197	2.14 253	0.49 197	0.50 181	0.49 197	0.49 190	0.49 199	0.49 193	0.50 182	0.49 200	0.50 185	0.49 199	0.49 176	0.49 196	0.49 193	0.50 198	0.50 181	0.49 198	0.50 182	0.49 193

CFNet	0.55 178	0.25 99	0.18 91	0.25 111	0.18 102	0.25 114	0.18 104	0.25 105	0.18 101	0.25 91	0.18 104	0.25 111	0.18 105	0.18 101	0.18 101	0.18 99	0.25 113	0.18 105	0.25 112	0.18 103	5.31 313	4.36 313	0.18 101	0.18 104	0.25 114	0.18 103	0.25 112	0.18 105

PSMNet_ROB	0.55 178	0.55 158	0.56 193	0.56 196	0.55 204	0.56 196	0.55 204	0.55 182	0.55 203	0.55 154	0.55 204	0.55 191	0.55 207	0.55 196	0.56 207	0.55 201	0.55 189	0.55 207	0.55 196	0.55 205	0.55 189	0.55 205	0.55 201	0.55 206	0.55 193	0.55 206	0.55 191	0.55 203

IER	0.56 182	2.72 265	2.20 283	0.38 143	0.29 139	0.38 144	0.27 124	2.77 281	0.27 126	0.38 115	0.28 132	0.37 139	0.25 120	0.26 122	0.25 122	0.26 118	0.38 142	0.29 138	0.38 140	0.25 122	0.39 144	0.25 118	0.29 134	0.29 140	0.40 150	0.25 119	0.38 138	0.25 120

LG-Stereo	0.57 183	0.58 168	0.43 157	0.54 192	0.65 215	0.95 227	0.69 222	0.69 193	0.38 161	0.52 151	0.37 164	0.53 188	0.37 161	0.68 217	0.73 225	0.72 220	0.70 204	0.37 162	0.54 195	0.37 163	0.54 188	0.37 159	0.37 162	0.56 207	0.95 229	0.59 211	0.84 217	0.37 164

CASS	0.58 184	0.89 189	0.55 190	0.56 196	0.55 204	0.60 200	0.57 210	0.57 186	0.56 205	0.55 154	0.56 205	0.56 192	0.50 199	0.63 208	0.56 207	0.56 204	0.62 199	0.62 216	0.59 200	0.56 207	0.56 191	0.48 193	0.60 208	0.56 207	0.57 198	0.60 213	0.57 195	0.59 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 185	0.29 107	0.22 106	0.27 118	5.05 316	0.30 123	0.21 110	0.28 111	0.21 108	0.27 98	0.21 110	0.27 119	0.20 107	0.21 111	0.21 111	0.21 106	0.27 121	0.21 113	0.27 119	0.21 113	0.27 114	0.23 117	0.21 108	0.21 111	0.27 120	0.21 110	5.06 309	0.22 114

LMCR-Stereo	0.61 186	0.61 171	0.61 200	0.61 205	0.61 211	0.67 207	0.61 215	0.61 188	0.61 212	0.61 160	0.61 212	0.61 197	0.61 214	0.61 204	0.61 214	0.61 208	0.61 198	0.61 215	0.61 203	0.61 213	0.61 197	0.61 212	0.61 209	0.61 216	0.61 204	0.61 214	0.61 199	0.61 214

AANet_RVC	0.61 186	0.31 111	5.05 306	0.31 125	0.19 106	0.24 108	0.20 107	5.86 302	0.20 105	0.24 87	0.18 104	0.25 111	0.20 107	0.23 116	0.21 111	0.18 99	0.37 139	0.18 105	0.24 107	0.19 108	0.25 107	0.19 108	0.19 104	0.19 106	0.24 108	0.15 88	0.24 105	0.20 108

iRaftStereo_RVC	0.62 188	1.76 236	2.24 285	0.52 191	0.37 163	0.53 193	0.38 168	2.51 276	0.38 161	0.51 150	0.38 167	0.51 184	0.38 164	0.38 157	0.38 162	0.38 161	0.52 186	0.38 165	0.52 191	0.38 167	0.52 183	0.38 162	0.38 166	0.38 167	0.52 187	0.39 173	0.52 187	0.38 167

ARAFT	0.64 189	0.74 180	0.62 201	0.70 214	0.56 206	0.72 210	0.55 204	0.72 197	0.54 202	0.73 168	0.56 205	0.72 208	0.56 209	0.56 198	0.62 215	0.63 210	0.73 208	0.53 206	0.73 209	0.54 204	0.72 205	0.65 215	0.62 210	0.56 207	0.72 209	0.54 204	0.72 206	0.57 205

test_1	0.65 190	4.37 280	2.38 289	0.40 155	0.34 154	0.42 162	0.36 160	1.96 257	0.34 149	0.41 125	0.36 158	0.42 156	0.35 154	0.34 144	0.38 162	0.31 143	0.39 152	0.34 151	0.40 152	0.33 154	0.39 144	0.33 150	0.33 148	0.34 153	0.40 150	0.36 157	0.40 149	0.32 151

zero-FE	0.66 191	0.80 183	0.56 193	0.79 218	0.58 208	0.82 215	0.55 204	0.76 199	0.56 205	0.75 170	0.58 209	0.75 212	0.59 212	0.57 199	0.56 207	0.55 201	0.79 212	0.55 207	0.78 215	0.55 205	0.85 214	0.58 207	0.55 201	0.57 211	0.80 215	0.57 208	0.80 211	0.57 205

HH	0.66 191	2.13 244	0.47 166	0.37 139	0.29 139	0.36 136	0.27 124	0.49 166	0.44 180	0.78 171	0.68 217	0.67 202	0.90 235	0.62 205	0.90 234	0.53 199	0.88 220	0.48 195	0.37 136	0.29 140	0.63 200	0.66 218	0.66 214	0.51 200	1.06 238	0.61 214	1.08 236	0.60 210

HanStereo	0.66 191	2.13 244	0.47 166	0.37 139	0.29 139	0.36 136	0.27 124	0.49 166	0.44 180	0.78 171	0.68 217	0.67 202	0.90 235	0.62 205	0.90 234	0.53 199	0.88 220	0.48 195	0.37 136	0.29 140	0.63 200	0.66 218	0.66 214	0.51 200	1.06 238	0.61 214	1.08 236	0.60 210

DSFCA	0.66 191	0.73 178	0.74 208	0.68 210	0.65 215	0.64 204	0.65 220	0.65 191	0.65 214	0.66 163	0.65 215	0.65 199	0.64 215	0.65 211	0.65 218	0.65 212	0.65 201	0.65 219	0.65 205	0.65 216	0.65 203	0.65 215	0.65 213	0.65 219	0.66 206	0.66 218	0.65 202	0.65 216

STTRV1_RVC	0.66 191	1.59 231	0.52 186	0.69 211	0.61 211	0.66 206	0.43 182	0.88 207	0.45 182	0.71 166	0.62 213	0.69 205	0.45 185	0.62 205	0.40 175	0.44 177	0.80 214	0.59 212	0.76 214	0.63 214	0.80 208	0.46 182	0.64 211	0.61 216	0.72 209	0.54 204	0.80 211	0.60 210

4D-IteraStereo	0.67 196	3.40 271	1.05 232	0.71 215	0.83 229	0.47 174	0.27 124	0.47 159	0.27 126	0.35 106	0.26 125	0.68 204	0.84 230	0.41 167	0.54 204	0.89 229	0.74 210	0.88 234	0.73 209	0.87 234	0.42 155	0.27 125	0.28 128	0.28 132	0.36 133	0.28 128	0.68 203	0.90 234

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 196	0.74 180	0.60 199	0.79 218	0.61 211	0.76 211	0.57 210	0.71 196	0.56 205	0.71 166	0.54 203	0.72 208	0.66 217	0.65 211	0.65 218	0.64 211	0.74 210	0.64 218	0.74 211	0.63 214	0.73 206	0.65 215	0.64 211	0.64 218	0.74 211	0.61 214	0.73 207	0.64 215

Occ-G	0.68 198	0.54 156	3.16 296	0.57 200	0.45 182	0.52 192	0.40 175	3.44 287	0.46 183	0.52 151	0.45 184	0.51 184	0.44 182	0.44 175	0.40 175	0.45 178	0.55 189	0.41 175	0.53 193	0.43 182	0.52 183	0.40 173	0.44 181	0.45 184	0.55 193	0.44 183	0.53 189	0.44 182

TorneroNet-64	0.69 199	0.65 174	0.30 129	0.27 118	0.47 187	0.28 121	0.35 154	0.34 124	0.80 223	7.93 319	0.29 140	0.30 124	0.31 144	0.81 226	0.28 134	0.27 127	0.29 123	0.28 129	0.85 221	0.83 232	0.62 199	0.28 131	0.30 142	0.28 132	0.52 187	0.29 141	0.29 121	0.27 128

DDUNet	0.69 199	0.84 187	0.59 198	0.84 224	0.59 209	0.87 221	0.57 210	0.84 204	0.59 211	0.82 178	0.58 209	0.85 221	0.57 210	0.59 203	0.59 211	0.57 205	0.87 219	0.59 212	0.85 221	0.59 212	0.85 214	0.59 210	0.59 206	0.59 212	0.87 220	0.59 211	0.84 217	0.59 208

UDG	0.70 201	0.87 188	0.56 193	0.87 225	0.59 209	0.84 218	0.59 213	0.85 205	0.57 208	0.84 180	0.59 211	0.84 220	0.60 213	0.58 200	0.60 212	0.59 206	0.85 218	0.59 212	0.87 223	0.58 209	0.87 216	0.60 211	0.57 205	0.59 212	0.87 220	0.58 210	0.86 220	0.60 210

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 201	6.91 293	0.46 165	0.46 170	0.46 183	0.46 168	0.46 185	0.46 153	0.46 183	0.46 138	0.46 185	0.46 163	0.46 186	0.46 178	0.46 186	0.46 179	0.46 165	0.46 184	0.46 166	0.46 186	0.47 163	0.46 182	0.46 182	0.46 185	0.46 164	0.46 184	0.46 162	0.46 183

HCRNet	0.71 203	6.06 291	3.15 295	0.50 187	0.22 111	0.21 95	0.15 88	3.04 283	0.34 149	0.43 133	0.33 153	0.43 160	0.33 151	0.15 89	0.14 88	0.14 87	0.21 95	0.17 95	0.47 170	0.20 110	0.21 93	0.16 93	0.32 145	0.33 151	0.50 181	0.33 152	0.49 180	0.28 131

AFF-stereo	0.71 203	0.73 178	0.65 203	0.82 222	0.63 214	0.83 216	0.63 217	0.73 198	0.65 214	0.82 178	0.73 222	0.74 211	0.64 215	0.63 208	0.62 215	0.62 209	0.73 208	0.63 217	0.74 211	0.72 223	0.80 208	0.58 207	0.70 222	0.71 225	0.79 213	0.69 221	0.78 209	0.72 224

DMCA-RVC	0.71 203	0.72 176	0.72 204	0.71 215	0.70 219	0.70 208	0.70 225	0.70 195	0.71 218	0.70 165	0.71 220	0.71 207	0.70 220	0.70 218	0.71 223	0.70 217	0.70 204	0.71 224	0.70 206	0.71 221	0.70 204	0.70 222	0.71 224	0.71 225	0.70 207	0.72 224	0.71 204	0.70 221

PA-Net	0.71 203	0.62 172	0.55 190	0.69 211	0.71 220	0.70 208	0.69 222	0.69 193	0.74 221	0.73 168	0.75 223	0.59 194	0.72 223	0.82 227	0.79 228	0.83 226	0.67 203	0.76 227	0.81 219	0.67 218	0.61 197	0.76 225	0.68 220	0.65 219	0.82 218	0.76 227	0.71 204	0.69 220
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 207	0.57 165	0.57 196	0.56 196	0.92 233	1.07 237	0.63 217	1.03 220	0.82 227	0.49 146	0.77 224	0.69 205	0.54 206	0.58 200	0.54 204	0.86 228	1.06 233	0.72 225	1.06 235	0.79 226	0.58 194	0.87 231	0.59 206	0.46 185	0.76 212	0.46 184	1.05 233	0.97 239

AEACV	0.74 207	0.52 154	3.10 293	0.60 202	0.48 192	0.56 196	0.48 193	3.02 282	0.83 228	0.61 160	0.62 213	0.72 208	0.50 199	0.49 190	0.49 199	0.48 189	0.58 194	0.50 201	0.55 196	0.48 195	0.56 191	0.50 202	0.50 196	0.51 200	0.58 199	0.51 203	0.60 196	0.51 199

MyStereo04	0.76 209	4.78 286	0.62 201	0.63 208	0.54 203	0.65 205	0.56 208	0.61 188	0.58 209	0.61 160	0.56 205	0.63 198	0.57 210	0.63 208	0.60 212	0.60 207	0.64 200	0.56 210	0.63 204	0.58 209	0.63 200	0.62 214	0.55 201	0.60 214	0.63 205	0.57 208	0.64 201	0.58 207

RSM++	0.77 210	0.91 190	0.72 204	0.83 223	0.71 220	0.83 216	0.72 226	0.81 203	0.71 218	0.81 177	0.71 220	0.81 219	0.71 222	0.71 220	0.71 223	0.70 217	0.83 217	0.72 225	0.83 220	0.81 231	0.83 212	0.72 224	0.71 224	0.71 225	0.88 222	0.71 222	0.83 216	0.70 221

test-3	0.78 211	4.38 281	1.80 271	0.62 206	0.49 196	0.62 203	0.50 200	1.86 253	0.64 213	0.69 164	0.52 201	0.66 200	0.38 164	0.58 200	0.57 210	0.46 179	0.66 202	0.46 184	0.50 185	0.44 184	0.48 170	0.58 207	0.54 200	0.60 214	0.70 207	0.46 184	0.48 172	0.50 196

AdaDepth	0.80 212	0.95 195	1.02 228	0.95 230	0.67 217	0.95 227	0.67 221	0.94 213	0.67 217	0.92 184	0.67 216	0.94 227	0.67 218	0.67 215	0.67 220	0.67 213	0.95 225	0.67 221	0.95 230	0.67 218	0.96 224	0.68 221	0.67 216	0.67 221	0.96 230	0.67 219	0.95 227	0.67 218

CroCo-Stereo	0.80 212	2.51 257	0.41 150	1.27 253	0.41 174	1.27 251	0.41 176	1.27 238	0.41 173	1.27 214	0.41 177	1.27 249	0.41 174	0.41 167	0.41 177	0.41 170	1.28 251	0.41 175	1.27 249	0.41 176	1.27 251	0.41 175	0.42 178	0.41 176	1.27 254	0.41 175	1.27 251	0.41 176
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	0.80 212	0.80 183	0.80 212	0.80 220	0.80 226	0.80 213	0.80 229	0.80 201	0.80 223	0.80 175	0.80 227	0.80 217	0.80 226	0.80 224	0.80 229	0.80 224	0.80 214	0.80 230	0.80 217	0.80 229	0.80 208	0.80 227	0.80 229	0.80 229	0.80 215	0.80 229	0.80 211	0.80 228

CSAN	0.80 212	0.80 183	0.80 212	0.80 220	0.80 226	0.80 213	0.80 229	0.80 201	0.80 223	0.80 175	0.80 227	0.80 217	0.80 226	0.80 224	0.80 229	0.80 224	0.80 214	0.80 230	0.80 217	0.80 229	0.80 208	0.80 227	0.80 229	0.80 229	0.80 215	0.80 229	0.80 211	0.80 228

gcap-zeroshot	0.81 216	1.03 201	0.84 216	0.93 228	0.85 230	0.84 218	0.62 216	1.21 235	0.53 201	0.79 173	0.84 230	0.77 213	0.70 220	0.84 229	0.67 220	0.74 221	1.18 246	0.52 205	0.91 224	0.79 226	0.84 213	0.61 212	0.83 231	0.69 224	0.93 228	0.82 231	0.85 219	0.66 217

AIO-Stereo	0.82 217	1.06 203	0.73 207	0.97 233	0.74 222	1.06 236	0.60 214	1.04 222	0.90 232	1.00 190	1.01 242	0.78 214	0.85 232	0.74 222	0.62 215	0.67 213	1.12 236	0.55 207	0.70 206	0.65 216	0.93 221	0.66 218	0.67 216	0.67 221	0.82 218	0.74 225	0.92 221	0.83 230

G-Net	0.82 217	1.77 237	0.78 210	0.78 217	0.78 224	0.78 212	0.78 227	0.78 200	0.79 222	0.79 173	0.78 225	0.78 214	0.78 225	0.78 223	0.78 227	0.78 222	0.79 212	0.79 228	0.79 216	0.79 226	0.79 207	0.79 226	0.79 228	0.79 228	0.79 213	0.79 228	0.79 210	0.79 227

ktn	0.84 219	1.15 208	0.54 187	1.16 248	1.26 262	0.51 189	0.53 203	0.51 173	0.66 216	4.54 302	0.51 200	0.52 187	0.52 205	0.66 214	0.51 203	0.51 198	1.37 257	1.17 256	0.49 181	0.51 203	1.23 247	0.51 204	0.67 216	0.51 200	0.51 185	0.68 220	0.51 184	0.51 199

KSHMR	0.85 220	0.72 176	0.51 183	0.49 185	0.49 196	0.51 189	1.07 250	0.50 170	0.48 192	6.04 314	0.52 201	0.66 200	0.98 241	0.49 190	0.77 226	0.49 193	1.17 243	0.51 204	0.49 181	1.06 249	0.51 180	0.49 196	0.49 193	0.51 200	1.04 236	0.49 198	0.81 215	0.72 224

CroCo-Stereo Lap2	0.85 220	2.86 268	0.43 157	1.33 255	0.43 181	1.31 252	0.42 181	1.32 240	0.42 178	1.31 217	0.44 183	1.32 252	0.44 182	0.43 173	0.44 184	0.43 176	1.35 252	0.43 182	1.32 252	0.43 182	1.31 252	0.43 180	0.43 180	0.42 182	1.31 255	0.42 180	1.31 252	0.43 181

MLG-Stereo	0.87 222	1.33 226	0.93 220	0.62 206	1.00 236	1.16 242	0.55 204	0.86 206	0.83 228	1.19 208	0.40 175	1.30 251	0.81 228	0.65 211	0.45 185	1.01 244	1.17 243	0.46 184	1.29 251	0.58 209	1.05 230	0.90 235	0.73 227	0.87 234	0.60 202	1.01 243	1.13 240	0.51 199

DGTPSM_ROB	0.92 223	0.93 194	0.91 218	0.93 228	0.91 232	0.92 223	0.93 236	0.92 210	0.92 233	0.92 184	0.91 233	0.91 223	0.93 238	0.91 231	0.92 238	0.92 237	0.92 223	0.92 236	0.92 225	0.90 236	0.91 217	0.92 236	0.93 236	0.94 240	0.92 226	0.91 234	0.92 221	0.97 239

pmcnn	0.92 223	0.92 191	0.92 219	0.92 226	0.92 233	0.92 223	0.92 234	0.92 210	0.92 233	0.92 184	0.92 235	0.92 226	0.92 237	0.92 233	0.92 238	0.92 237	0.92 223	0.92 236	0.92 225	0.92 240	0.92 219	0.92 236	0.92 235	0.92 239	0.92 226	0.92 235	0.92 221	0.92 237

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 225	0.77 182	0.82 214	1.16 248	0.75 223	0.99 229	0.92 234	0.91 208	0.99 239	0.94 189	0.91 233	1.15 239	0.88 233	0.92 233	1.00 241	0.67 213	0.98 228	1.00 241	0.75 213	0.91 237	1.18 240	0.87 231	0.89 233	0.90 236	1.08 241	1.07 248	0.74 208	0.89 232

HSM-Net_RVC	0.93 225	1.09 206	0.79 211	1.10 241	0.78 224	1.09 238	0.79 228	1.16 230	0.80 223	1.14 200	0.79 226	1.17 242	0.77 224	0.73 221	0.83 231	0.78 222	1.19 247	0.79 228	1.18 244	0.72 223	1.19 242	0.80 227	0.72 226	0.80 229	1.18 249	0.74 225	1.14 241	0.73 226
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 225	8.54 306	0.41 150	0.56 196	0.37 163	0.56 196	0.37 165	0.50 170	0.40 170	0.56 156	5.24 317	0.56 192	0.34 152	0.40 166	0.41 177	0.34 150	0.53 188	0.40 173	0.56 198	0.38 167	0.52 183	0.40 173	0.40 173	0.41 176	0.56 196	0.40 174	0.56 193	0.40 174

DPSimNet_ROB	0.93 225	1.04 202	0.83 215	1.05 239	0.82 228	1.04 234	0.83 232	1.03 220	0.89 230	1.03 195	0.84 230	1.03 233	0.84 230	0.83 228	0.84 232	0.83 226	1.14 238	0.84 232	1.12 240	0.84 233	1.04 229	0.88 233	0.83 231	0.84 233	1.07 240	0.83 232	1.15 242	0.88 231

DPSM_ROB	0.93 225	0.92 191	0.94 221	0.96 231	1.02 241	0.92 223	0.98 237	0.95 214	0.92 233	0.92 184	0.92 235	0.91 223	0.97 239	0.92 233	0.91 236	0.91 234	0.96 226	0.94 238	0.93 228	0.91 237	0.93 221	0.92 236	0.93 236	0.91 237	0.91 224	0.99 237	0.92 221	0.91 235

DPSM	0.93 225	0.92 191	0.94 221	0.96 231	1.02 241	0.92 223	0.98 237	0.95 214	0.92 233	0.92 184	0.92 235	0.91 223	0.97 239	0.92 233	0.91 236	0.91 234	0.96 226	0.94 238	0.93 228	0.91 237	0.93 221	0.92 236	0.93 236	0.91 237	0.91 224	0.99 237	0.92 221	0.91 235

GANet	1.00 231	1.00 196	1.00 224	1.00 234	1.00 236	1.00 230	1.00 242	1.00 216	1.00 240	1.00 190	1.00 239	1.00 228	1.00 243	1.00 240	1.00 241	1.00 241	1.00 229	1.00 241	1.00 231	1.00 242	1.00 225	1.00 241	1.00 241	1.00 243	1.00 231	1.00 240	1.00 228	1.00 241

TDLM	1.00 231	1.00 196	1.00 224	1.00 234	1.00 236	1.00 230	1.00 242	1.00 216	1.00 240	1.00 190	1.00 239	1.00 228	1.00 243	1.00 240	1.00 241	1.00 241	1.00 229	1.00 241	1.00 231	1.00 242	1.00 225	1.00 241	1.00 241	1.00 243	1.00 231	1.00 240	1.00 228	1.00 241

CVANet_RVC	1.00 231	1.00 196	1.00 224	1.00 234	1.00 236	1.00 230	1.00 242	1.00 216	1.00 240	1.00 190	1.00 239	1.00 228	1.00 243	1.00 240	1.00 241	1.00 241	1.00 229	1.00 241	1.00 231	1.00 242	1.00 225	1.00 241	1.00 241	1.00 243	1.00 231	1.00 240	1.00 228	1.00 241

ccs_rob	1.00 231	10.06 312	0.31 132	0.44 168	0.31 147	0.43 165	0.31 150	0.43 150	0.32 144	0.45 136	0.32 149	1.20 246	0.31 144	7.02 318	0.31 147	0.31 143	0.44 164	0.31 145	0.44 164	0.32 150	0.44 158	0.31 146	0.32 145	0.32 148	0.44 163	0.32 149	0.43 159	0.31 149

trnet	1.01 235	1.01 199	1.01 227	1.01 237	1.01 240	1.01 233	1.01 245	1.01 219	1.01 243	1.01 194	1.01 242	1.01 232	1.01 247	1.01 243	1.01 245	1.01 244	1.01 232	1.01 245	1.01 234	1.01 245	1.01 228	1.01 244	1.01 244	1.01 246	1.01 234	1.01 243	1.01 232	1.01 244

CFNet_pseudo	1.01 235	9.78 310	0.29 125	0.38 143	0.28 129	0.38 144	0.28 131	0.38 135	0.28 131	0.39 118	0.28 132	0.39 146	0.28 130	9.50 319	0.29 142	0.28 128	0.38 142	0.28 129	0.38 140	0.28 131	0.38 135	0.28 131	0.28 128	0.28 132	0.38 140	0.28 128	0.38 138	0.28 131

pcwnet_v2	1.01 235	9.73 309	0.28 120	0.38 143	0.28 129	0.38 144	0.28 131	0.38 135	0.28 131	0.38 115	0.28 132	0.39 146	0.28 130	9.61 320	0.28 134	0.28 128	0.38 142	0.28 129	0.38 140	0.28 131	0.38 135	0.28 131	0.29 134	0.28 132	0.38 140	0.28 128	0.38 138	0.28 131

FlowAnything	1.02 238	2.51 257	0.58 197	1.60 263	0.56 206	1.61 262	0.56 208	1.60 249	0.55 203	1.61 231	0.56 205	1.61 259	0.55 207	0.55 196	0.55 206	0.55 201	1.61 263	0.56 210	1.61 260	0.56 207	1.62 260	0.55 205	0.56 204	0.56 207	1.62 264	0.56 207	1.62 261	0.56 204

WAO-8	1.02 238	1.50 229	1.49 260	0.40 155	0.40 172	1.56 261	0.98 237	1.55 248	0.58 209	4.18 298	0.40 175	0.79 216	0.48 193	0.91 231	0.39 174	0.99 240	0.71 206	0.70 223	0.51 188	0.77 225	1.07 232	0.82 230	0.69 221	0.96 242	1.01 234	1.30 264	1.10 238	1.38 269

UCFNet_RVC	1.03 240	10.10 313	0.28 120	0.38 143	0.28 129	0.39 151	0.28 131	0.38 135	0.28 131	0.39 118	0.28 132	0.39 146	0.29 139	9.62 321	0.28 134	0.28 128	0.38 142	0.28 129	0.38 140	0.28 131	0.39 144	0.28 131	0.29 134	0.28 132	0.39 149	0.28 128	0.38 138	0.29 140

GLC_STEREO	1.05 241	1.01 199	1.02 228	1.02 238	1.02 241	1.05 235	1.06 247	1.05 223	1.05 245	1.04 197	1.05 245	1.05 234	1.04 248	1.06 247	1.05 247	1.06 248	1.06 233	1.05 248	1.06 235	1.05 248	1.06 231	1.06 247	1.04 246	1.05 248	1.04 236	1.05 246	1.06 234	1.06 246

NLCSM	1.08 242	1.57 230	0.96 223	1.34 256	0.89 231	1.33 253	0.89 233	1.31 239	0.89 230	1.29 216	0.89 232	1.29 250	0.89 234	0.89 230	0.89 233	0.89 229	1.35 252	0.89 235	1.35 253	0.89 235	1.35 253	0.89 234	0.90 234	0.89 235	1.34 256	0.89 233	1.34 253	0.89 232

FC-DCNN	1.10 243	0.81 186	0.77 209	0.63 208	0.42 179	0.86 220	0.64 219	0.91 208	0.96 237	1.11 198	0.80 227	1.07 235	0.81 228	0.67 215	1.75 279	1.30 263	1.41 259	0.85 233	1.28 250	0.71 221	2.12 272	1.32 263	0.52 199	0.81 232	1.64 265	1.40 271	2.39 278	1.75 282

RP	1.14 244	1.16 210	1.15 241	1.17 250	1.10 249	1.16 242	1.15 252	1.10 225	1.16 254	1.15 201	1.08 247	1.16 240	1.15 254	1.15 254	1.14 254	1.16 253	1.16 241	1.10 250	1.10 237	1.10 252	1.16 236	1.11 250	1.10 250	1.19 260	1.14 245	1.19 259	1.07 235	1.10 249

Abc-Net	1.14 244	1.16 210	1.18 245	1.10 241	1.10 249	1.16 242	1.18 256	1.16 230	1.13 251	1.11 198	1.16 252	1.16 240	1.12 252	1.10 248	1.17 257	1.16 253	1.16 241	1.10 250	1.16 241	1.14 255	1.17 238	1.16 253	1.11 251	1.09 253	1.10 242	1.10 251	1.16 243	1.17 254
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	1.15 246	1.90 239	1.10 236	1.37 258	0.94 235	1.36 254	0.98 237	1.48 246	0.98 238	1.37 222	0.98 238	1.37 256	0.98 241	0.95 237	0.94 240	0.95 239	1.37 257	0.95 240	1.38 255	0.95 241	1.38 257	0.95 240	0.95 239	0.95 241	1.37 259	0.95 236	1.37 257	0.95 238

TorneroNet	1.15 246	1.10 207	0.51 183	0.69 211	0.51 202	1.10 239	0.50 200	0.51 173	0.51 200	13.92 321	1.17 256	0.49 180	0.51 204	0.54 195	0.48 195	0.49 193	0.49 179	0.65 219	0.70 206	0.49 199	0.51 180	0.49 196	0.67 216	1.36 268	0.51 185	0.50 201	0.52 187	1.23 261

RGC	1.15 246	1.16 210	1.17 244	1.15 246	1.11 251	1.21 248	1.21 263	1.10 225	1.15 252	1.16 204	1.11 249	1.17 242	1.09 250	1.14 253	1.11 251	1.16 253	1.19 247	1.11 253	1.10 237	1.15 257	1.11 233	1.19 256	1.16 254	1.12 255	1.17 247	1.10 251	1.16 243	1.17 254

NCC-stereo	1.15 246	1.17 213	1.12 240	1.10 241	1.15 252	1.14 240	1.15 252	1.15 228	1.12 250	1.17 207	1.17 256	1.11 237	1.17 258	1.11 250	1.10 250	1.16 253	1.12 236	1.11 253	1.16 241	1.13 254	1.23 247	1.16 253	1.19 258	1.11 254	1.18 249	1.17 256	1.17 246	1.13 252

edge stereo	1.15 246	1.18 214	1.11 238	1.12 244	1.17 256	1.17 247	1.17 254	1.16 230	1.18 258	1.16 204	1.17 256	1.17 242	1.13 253	1.11 250	1.11 251	1.12 250	1.17 243	1.17 256	1.11 239	1.17 258	1.17 238	1.17 255	1.18 256	1.14 256	1.11 243	1.18 257	1.12 239	1.11 250

Nwc_Net	1.15 246	1.15 208	1.15 241	1.09 240	1.19 258	1.16 242	1.17 254	1.15 228	1.16 254	1.16 204	1.16 252	1.08 236	1.16 255	1.11 250	1.15 256	1.18 257	1.11 235	1.10 250	1.16 241	1.17 258	1.16 236	1.13 252	1.18 256	1.20 261	1.11 243	1.15 254	1.16 243	1.20 257

stereogan	1.17 252	1.19 216	1.15 241	1.15 246	1.15 252	1.15 241	1.19 257	1.19 233	1.15 252	1.15 201	1.16 252	1.19 245	1.19 259	1.19 256	1.19 258	1.19 258	1.15 239	1.19 259	1.19 245	1.19 261	1.15 235	1.19 256	1.15 253	1.15 257	1.16 246	1.15 254	1.19 247	1.20 257

MM-Stereo_test3	1.22 253	1.60 233	1.19 248	1.48 261	1.02 241	1.48 259	0.99 241	1.54 247	1.03 244	1.41 224	1.03 244	1.44 258	1.00 243	1.04 245	1.04 246	1.02 246	1.42 260	1.04 246	1.48 258	1.01 245	1.48 258	1.03 245	1.06 248	1.04 247	1.53 262	1.04 245	1.49 258	1.04 245

FAT-Stereo	1.22 253	1.23 217	1.19 248	1.21 252	1.24 261	1.24 250	1.19 257	1.25 237	1.24 261	1.25 213	1.19 259	1.20 246	1.24 263	1.20 257	1.21 260	1.25 262	1.22 249	1.21 261	1.25 248	1.23 264	1.22 245	1.19 256	1.19 258	1.24 264	1.25 252	1.20 260	1.19 247	1.25 263

S-Stereo	1.22 253	1.18 214	1.19 248	1.20 251	1.23 260	1.23 249	1.19 257	1.19 233	1.18 258	1.27 214	1.20 260	1.20 246	1.20 260	1.23 259	1.22 262	1.23 261	1.23 250	1.23 263	1.20 246	1.25 265	1.20 243	1.22 262	1.25 262	1.24 264	1.20 251	1.22 263	1.26 250	1.24 262

SPS-STEREO	1.25 256	1.47 228	1.06 234	1.54 262	1.08 247	1.52 260	1.20 262	1.44 244	1.06 247	1.49 229	1.10 248	1.41 257	1.10 251	0.98 238	1.08 249	1.12 250	1.47 261	1.04 246	1.53 259	1.14 255	1.52 259	1.07 248	1.02 245	1.05 248	1.48 261	1.07 248	1.55 259	1.11 250
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 257	1.37 227	1.35 252	1.38 259	1.40 265	1.39 257	1.77 279	1.36 241	1.74 278	1.36 221	1.36 265	1.36 255	1.36 266	1.36 261	1.35 264	1.41 270	1.36 255	1.36 269	1.36 254	1.35 268	1.36 255	1.35 266	1.36 265	1.35 267	1.36 258	1.35 267	1.36 256	1.35 265

HBP-ISP	1.47 258	1.07 205	1.03 230	1.30 254	1.08 247	1.36 254	1.06 247	1.44 244	1.25 263	1.97 246	1.51 270	1.65 261	1.58 272	0.98 238	1.58 272	1.68 277	1.98 268	1.32 264	2.02 267	1.28 266	2.95 284	1.89 285	0.97 240	1.06 250	1.26 253	0.99 237	1.94 264	1.43 272

PS-NSSS	1.48 259	4.46 283	1.35 252	1.35 257	1.35 264	1.41 258	1.34 265	1.36 241	1.35 266	1.40 223	1.35 264	1.33 253	1.35 265	1.37 262	1.40 267	1.35 264	1.35 252	1.35 267	1.39 256	1.44 273	1.35 253	1.34 265	1.35 264	1.38 271	1.35 257	1.33 266	1.34 253	1.38 269

CC-Net-ROB	1.51 260	4.40 282	1.69 268	1.39 260	1.40 265	1.37 256	1.40 270	1.36 241	1.39 267	1.41 224	1.36 265	1.35 254	1.38 268	1.39 264	1.39 265	1.36 265	1.36 255	1.35 267	1.39 256	1.39 269	1.37 256	1.36 267	1.41 269	1.48 273	1.39 260	1.42 272	1.35 255	1.35 265

GANetREF_RVC	1.52 261	2.01 241	1.21 251	1.98 268	1.21 259	1.98 267	1.21 263	1.98 260	1.21 260	1.99 247	1.21 261	1.98 267	1.21 262	1.02 244	1.21 260	1.21 260	1.99 269	1.21 261	1.99 266	1.21 262	1.99 266	1.21 259	1.21 260	1.21 262	1.99 270	1.21 261	1.99 267	1.21 259
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	1.60 262	2.69 264	1.46 257	1.99 269	1.31 263	1.99 268	1.36 266	1.99 261	1.31 264	1.84 235	1.32 263	1.89 262	1.31 264	1.32 260	1.30 263	1.36 265	1.94 265	1.33 266	1.93 263	1.30 267	1.92 263	1.33 264	1.31 263	1.31 266	1.94 267	1.31 265	1.93 263	1.31 264

R-Stereo Train	1.62 263	2.01 241	1.41 255	1.97 266	1.40 265	1.96 265	1.39 267	1.93 255	1.39 267	1.92 240	1.38 267	1.94 265	1.39 269	1.40 265	1.45 268	1.38 267	1.96 266	1.37 270	1.97 264	1.39 269	1.98 264	1.41 269	1.40 267	1.37 269	1.97 268	1.38 268	1.96 265	1.37 267

RAFT-Stereo	1.62 263	2.01 241	1.41 255	1.97 266	1.40 265	1.96 265	1.39 267	1.93 255	1.39 267	1.92 240	1.38 267	1.94 265	1.39 269	1.40 265	1.45 268	1.38 267	1.96 266	1.37 270	1.97 264	1.39 269	1.98 264	1.41 269	1.40 267	1.37 269	1.97 268	1.38 268	1.96 265	1.37 267
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 263	1.60 233	1.59 261	1.61 264	1.69 274	1.66 263	1.61 272	1.70 251	1.65 276	1.62 232	1.60 273	1.61 259	1.60 273	1.60 268	1.59 273	1.62 275	1.60 262	1.63 277	1.62 261	1.68 280	1.70 261	1.60 272	1.64 276	1.60 275	1.61 263	1.60 274	1.60 260	1.59 275

MonStereo	1.66 266	2.63 263	1.46 257	1.99 269	1.41 269	2.03 269	1.39 267	2.04 263	1.43 270	1.94 243	1.40 269	1.92 264	1.37 267	1.38 263	1.39 265	1.39 269	1.99 269	1.38 272	2.04 268	1.41 272	2.02 268	1.37 268	1.39 266	1.38 271	1.99 270	1.38 268	2.01 268	1.39 271

MoCha-V2	1.75 267	27.02 328	0.72 204	0.92 226	0.69 218	0.89 222	0.69 222	0.92 210	0.71 218	0.87 181	0.69 219	0.88 222	0.68 219	0.70 218	0.68 222	0.69 216	0.90 222	0.69 222	0.92 225	0.69 220	0.92 219	0.71 223	0.70 222	0.67 221	0.88 222	0.71 222	0.92 221	0.68 219

MFMNet_re	1.77 268	1.89 238	1.72 269	1.88 265	1.69 274	1.89 264	1.67 276	1.91 254	1.70 277	1.87 236	1.67 277	1.89 262	1.68 278	1.67 272	1.67 278	1.70 278	1.88 264	1.68 279	1.88 262	1.67 278	1.89 262	1.68 278	1.70 278	1.71 280	1.87 266	1.68 282	1.87 262	1.68 280

MM-Stereo_test1	1.85 269	3.50 273	1.61 262	2.12 271	1.47 270	2.14 270	1.47 271	2.33 272	1.53 271	2.12 252	1.54 271	2.19 269	1.53 271	1.54 267	1.53 270	1.53 271	2.20 271	1.54 273	2.24 269	1.57 274	2.21 274	1.49 271	1.59 271	1.49 274	2.15 275	1.52 273	2.15 270	1.54 274

plain	1.96 270	3.33 270	1.04 231	3.24 287	1.04 245	3.24 287	1.04 246	3.26 285	1.05 245	3.26 283	1.13 250	3.27 286	1.06 249	1.05 246	1.05 247	1.05 247	3.28 286	1.05 248	3.29 284	1.06 249	3.30 285	1.05 246	1.05 247	1.06 250	3.30 287	1.06 247	3.30 287	1.06 246

UDGNet	1.97 271	2.43 255	1.67 266	2.46 279	1.70 276	2.44 277	1.69 277	2.34 273	1.63 275	2.35 268	1.67 277	2.37 278	1.67 277	1.68 273	1.64 277	1.67 276	2.44 278	1.64 278	2.43 277	1.67 278	2.43 280	1.66 276	1.67 277	1.63 279	2.43 280	1.66 280	2.42 279	1.66 279

LG-G_1	1.99 272	2.56 260	1.63 264	2.54 282	1.62 272	2.55 282	1.61 272	2.51 276	1.61 272	2.50 272	1.62 275	2.50 280	1.61 274	1.61 269	1.61 274	1.61 272	2.55 282	1.61 274	2.55 282	1.61 275	2.55 282	1.61 273	1.61 272	1.61 276	2.55 283	1.61 275	2.54 281	1.61 276

LG-G	1.99 272	2.56 260	1.63 264	2.54 282	1.62 272	2.55 282	1.61 272	2.51 276	1.61 272	2.50 272	1.62 275	2.50 280	1.61 274	1.61 269	1.61 274	1.61 272	2.55 282	1.61 274	2.55 282	1.61 275	2.55 282	1.61 273	1.61 272	1.61 276	2.55 283	1.61 275	2.54 281	1.61 276

LGtest1	1.99 272	2.55 259	1.62 263	2.54 282	1.61 271	2.54 279	1.61 272	2.51 276	1.61 272	2.49 271	1.61 274	2.49 279	1.61 274	1.61 269	1.61 274	1.61 272	2.55 282	1.62 276	2.54 281	1.61 275	2.54 281	1.61 273	1.61 272	1.61 276	2.54 282	1.61 275	2.54 281	1.61 276

FBW_ROB	2.04 275	2.50 256	1.75 270	2.45 278	1.78 277	2.40 275	1.74 278	2.47 275	1.77 279	2.37 269	1.81 279	2.30 272	1.80 279	1.78 274	1.88 287	1.80 279	2.41 277	1.77 280	2.43 277	1.83 282	2.39 278	1.81 283	1.76 280	1.75 281	2.56 285	1.75 283	2.30 275	1.74 281

TRStereo	2.05 276	2.13 244	1.85 273	2.27 272	1.84 279	2.28 271	1.84 282	2.29 268	1.87 282	2.29 262	1.86 281	2.30 272	1.87 283	2.30 288	1.87 284	2.08 286	2.29 273	1.87 283	2.30 271	1.87 284	2.08 269	1.72 279	1.86 284	2.30 293	2.13 272	1.84 285	2.29 272	1.87 285

XX-Stereo	2.05 276	2.13 244	1.85 273	2.27 272	1.84 279	2.28 271	1.84 282	2.29 268	1.87 282	2.29 262	1.86 281	2.30 272	1.87 283	2.30 288	1.87 284	2.08 286	2.29 273	1.87 283	2.30 271	1.87 284	2.08 269	1.72 279	1.86 284	2.30 293	2.13 272	1.84 285	2.29 272	1.87 285

EAI-Stereo	2.05 276	2.13 244	1.85 273	2.27 272	1.84 279	2.28 271	1.84 282	2.29 268	1.87 282	2.29 262	1.86 281	2.30 272	1.87 283	2.30 288	1.87 284	2.08 286	2.29 273	1.87 283	2.30 271	1.87 284	2.08 269	1.72 279	1.86 284	2.30 293	2.13 272	1.84 285	2.29 272	1.87 285

AF-Net	2.06 279	25.73 327	1.18 245	1.12 244	1.16 255	1.16 242	1.19 257	1.10 225	1.17 257	1.15 201	1.14 251	1.11 237	1.16 255	1.16 255	1.14 254	1.11 249	1.15 239	1.13 255	1.21 247	1.17 258	1.11 233	1.21 259	1.17 255	1.17 258	1.17 247	1.11 253	1.20 249	1.13 252

UniTT-Stereo	2.12 280	3.66 275	1.10 236	3.48 290	1.15 252	3.57 290	1.11 251	3.44 287	1.16 254	3.52 285	1.16 252	3.50 287	1.16 255	1.10 248	1.13 253	1.15 252	3.61 287	1.17 256	3.64 285	1.12 253	3.58 288	1.12 251	1.12 252	1.17 258	3.53 290	1.18 257	3.52 289	1.18 256

HUF	2.22 281	2.33 251	2.24 285	2.35 276	2.07 285	2.45 278	2.11 289	2.42 274	2.13 289	2.19 255	2.15 288	2.10 268	2.09 288	2.27 286	2.04 289	2.08 286	2.44 278	2.12 290	2.38 276	2.18 291	2.29 276	2.22 289	2.12 291	2.12 288	2.52 281	2.10 290	2.22 271	2.15 292

AIO_test	2.22 281	2.36 254	2.10 281	2.47 280	2.15 286	2.54 279	2.06 288	2.27 266	2.09 288	2.29 262	2.13 287	2.30 272	2.09 288	2.25 284	2.15 291	1.95 284	2.52 281	2.08 288	2.32 274	2.21 293	2.20 273	2.26 291	2.05 290	2.06 286	2.40 279	2.16 292	2.52 280	2.05 291

RAStereo	2.24 283	3.70 276	1.18 245	3.73 294	1.18 257	3.69 292	1.19 257	3.73 290	1.24 261	3.72 288	1.21 261	3.76 291	1.20 260	1.20 257	1.20 259	1.20 259	3.74 292	1.20 260	3.75 291	1.21 262	3.77 292	1.21 259	1.21 260	1.21 262	3.82 294	1.21 261	3.82 293	1.21 259

AIO_rvc	2.25 284	2.35 253	2.10 281	2.47 280	2.17 287	2.54 279	2.15 290	2.32 271	2.21 290	2.29 262	2.28 290	2.33 277	2.09 288	2.26 285	2.14 290	2.08 286	2.49 280	2.09 289	2.53 280	2.14 290	2.34 277	2.23 290	2.14 292	2.18 289	2.19 276	2.15 291	2.35 277	2.22 293

NCCL2	2.27 285	2.27 250	2.28 288	2.27 272	2.28 291	2.28 271	2.28 292	2.27 266	2.28 292	2.28 259	2.28 290	2.29 271	2.28 292	2.28 287	2.29 293	2.28 293	2.28 272	2.28 294	2.27 270	2.28 295	2.28 275	2.28 293	2.28 294	2.28 291	2.28 277	2.28 294	2.11 269	2.28 296

STTStereo	2.30 286	2.34 252	2.26 287	2.37 277	2.23 288	2.40 275	2.35 293	2.20 264	2.33 293	2.28 259	2.31 292	2.19 269	2.37 293	2.20 281	2.31 294	2.23 292	2.38 276	2.25 293	2.33 275	2.27 294	2.39 278	2.27 292	2.31 295	2.29 292	2.37 278	2.32 295	2.34 276	2.26 295

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 287	2.85 266	1.90 278	2.90 285	2.77 293	2.88 284	2.85 295	2.51 276	2.85 295	2.88 279	1.99 286	2.50 280	2.76 295	2.20 281	1.57 271	2.64 294	2.89 285	2.63 295	5.69 313	1.03 247	2.01 267	2.71 294	2.74 298	2.73 296	2.87 286	1.64 278	1.00 228	1.49 273
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)	2.52 288	3.41 272	1.05 232	3.29 288	1.05 246	3.29 289	1.06 247	3.30 286	1.06 247	3.31 284	1.06 246	4.97 308	2.72 294	2.72 291	2.71 295	2.70 295	6.57 316	2.19 291	5.08 310	1.08 251	3.36 286	1.07 248	1.07 249	1.07 252	3.35 289	1.07 248	3.36 288	1.07 248

sCroCo_RVC	2.76 289	4.00 277	1.82 272	4.00 298	1.83 278	3.98 297	1.82 280	3.99 291	1.81 280	4.14 295	2.76 293	4.13 299	1.82 281	1.83 275	1.83 280	1.82 280	4.01 297	1.82 282	3.98 294	1.86 283	4.00 297	1.82 284	1.83 282	1.84 282	4.02 300	1.81 284	4.00 297	1.83 284

sAnonymous2	2.87 290	4.16 278	1.89 276	4.26 302	1.87 282	4.23 300	1.92 285	4.17 292	1.94 286	4.16 296	1.92 284	4.20 300	1.92 286	1.96 277	1.86 282	1.87 282	4.25 300	1.90 286	4.23 299	1.91 287	4.26 300	1.93 286	1.89 287	1.90 283	4.07 301	1.91 288	5.09 312	1.93 289

CroCo_RVC	2.87 290	4.16 278	1.89 276	4.26 302	1.87 282	4.23 300	1.92 285	4.17 292	1.94 286	4.16 296	1.92 284	4.20 300	1.92 286	1.96 277	1.86 282	1.87 282	4.25 300	1.90 286	4.23 299	1.91 287	4.26 300	1.93 286	1.89 287	1.90 283	4.07 301	1.91 288	5.09 312	1.93 289

Anonymous3	3.36 292	4.93 288	2.20 283	4.92 309	2.23 288	4.90 308	2.23 291	4.89 298	2.24 291	4.95 308	2.21 289	4.91 307	2.21 291	2.18 280	2.22 292	2.22 291	4.86 307	2.20 292	4.90 306	2.20 292	4.96 309	2.21 288	2.21 293	2.21 290	6.30 315	2.21 293	4.90 305	2.23 294

StereoVision	3.44 293	10.12 314	1.68 267	5.44 314	2.26 290	5.87 313	1.97 287	5.17 301	1.31 264	5.80 312	1.56 272	5.62 313	1.84 282	1.97 279	1.91 288	1.84 281	4.98 309	1.32 264	5.60 311	1.71 281	5.35 314	1.73 282	1.97 289	1.96 285	5.40 312	1.65 279	5.08 310	1.76 283

DPSNet	3.67 294	3.61 274	3.62 301	3.64 291	3.61 304	3.64 291	3.65 304	3.64 289	3.67 303	3.67 287	3.65 302	3.68 289	3.69 309	3.69 303	3.69 310	3.68 306	3.70 289	3.70 306	3.69 290	3.69 307	3.71 291	3.69 303	3.67 305	3.69 307	3.68 293	3.67 303	3.68 291	3.67 301

MaDis-Stereo	3.69 295	10.19 315	2.01 280	6.09 315	2.01 284	5.94 314	1.82 280	6.14 306	1.85 281	6.59 315	1.82 280	6.01 314	1.81 280	1.83 275	1.83 280	2.02 285	5.87 313	1.79 281	5.93 314	2.06 289	4.63 305	1.67 277	1.84 283	2.08 287	5.90 313	1.66 280	6.34 315	1.87 285

Sa-1000	3.84 296	7.71 298	6.81 316	4.15 300	2.86 294	3.27 288	3.87 310	5.99 303	4.35 314	2.78 277	3.71 303	3.88 292	3.56 305	3.88 306	3.64 303	2.71 296	3.72 290	3.27 301	3.67 289	3.15 301	3.51 287	3.36 301	2.70 297	3.49 301	3.32 288	3.76 307	2.87 285	3.76 308

MLG-Stereo_test2	3.86 297	4.96 289	3.13 294	4.65 307	3.27 300	5.17 312	3.07 297	5.01 300	3.01 296	4.93 307	3.03 295	4.56 305	3.32 302	3.26 296	3.33 301	3.30 302	5.17 312	3.19 299	4.86 305	2.96 300	5.04 311	3.25 297	2.67 296	3.15 298	4.98 309	3.05 298	4.59 303	3.30 300

MLG-Stereo_test3	3.87 298	4.64 284	3.29 298	5.17 312	3.23 298	4.83 307	3.02 296	4.95 299	3.22 298	4.31 299	3.33 300	5.08 310	3.20 301	3.23 295	2.77 296	3.20 301	4.99 310	3.24 300	4.93 307	2.94 297	4.82 308	3.33 300	3.33 301	3.29 300	5.19 311	3.02 297	5.08 310	2.93 299

MLG-Stereo_test1	3.87 298	4.67 285	3.29 298	5.26 313	3.25 299	5.04 310	3.11 298	4.43 294	3.27 299	5.02 310	3.21 297	4.71 306	3.10 299	3.22 294	3.06 298	2.98 299	5.03 311	3.18 298	4.95 308	2.94 297	4.70 307	3.32 298	3.30 300	3.27 299	5.17 310	3.08 299	5.02 308	2.85 298

SA	3.93 300	7.22 294	4.74 303	4.15 300	3.88 310	3.70 293	4.02 313	6.67 311	3.95 308	3.64 286	3.74 304	3.63 288	3.00 297	3.51 298	3.68 309	3.68 306	3.73 291	3.71 307	3.64 285	3.48 302	3.58 288	2.97 296	3.69 306	3.61 302	3.55 292	3.42 300	3.64 290	3.79 309

TestStereo1	4.11 301	7.79 300	6.72 314	3.93 295	3.81 307	3.96 295	3.58 302	6.96 314	3.74 305	3.90 290	3.76 305	3.89 293	3.57 306	3.70 304	3.66 306	3.34 303	3.80 293	3.62 303	3.66 287	3.68 305	3.91 294	3.70 304	3.65 303	3.67 304	3.88 295	3.53 301	3.89 294	3.68 304

SA-5K	4.11 301	7.79 300	6.72 314	3.93 295	3.81 307	3.96 295	3.58 302	6.96 314	3.74 305	3.90 290	3.76 305	3.89 293	3.57 306	3.70 304	3.66 306	3.34 303	3.80 293	3.62 303	3.66 287	3.68 305	3.91 294	3.70 304	3.65 303	3.67 304	3.88 295	3.53 301	3.89 294	3.68 304

test_4	4.11 301	8.05 303	6.64 312	4.52 305	3.68 305	3.00 285	3.40 301	6.21 309	3.29 300	4.07 294	3.84 308	4.04 297	3.76 311	3.56 301	3.67 308	3.76 309	4.04 298	3.79 309	4.10 295	3.53 303	3.98 296	3.74 307	3.55 302	3.61 302	3.94 299	3.75 306	3.73 292	3.73 307

test-1	4.11 301	7.65 297	4.93 304	3.65 292	3.58 302	4.70 306	3.74 308	4.73 296	4.06 310	3.72 288	4.11 312	3.70 290	3.49 304	3.36 297	3.65 305	4.17 314	3.92 295	4.04 313	4.19 298	3.75 308	4.69 306	4.18 310	3.88 309	3.90 309	4.73 305	3.77 308	3.12 286	3.68 304

TESTraft	4.16 305	8.03 302	6.81 316	3.99 297	3.68 305	3.93 294	3.70 306	6.86 313	3.69 304	3.93 292	3.88 310	3.93 295	3.59 308	3.65 302	3.64 303	3.68 306	3.92 295	3.72 308	3.92 292	3.57 304	3.84 293	3.70 304	3.71 307	3.67 304	3.91 298	3.74 305	3.92 296	3.67 301

raft_robust	4.19 306	7.78 299	6.08 309	3.30 289	3.85 309	4.03 298	3.73 307	6.25 310	3.30 301	4.44 301	3.28 299	4.01 296	3.82 312	4.29 311	3.70 311	4.01 311	4.48 305	3.42 302	4.11 296	3.76 309	4.05 298	3.32 298	3.85 308	3.82 308	4.71 304	3.83 309	4.09 298	3.80 310

RAFT_CTSACE	4.43 307	8.26 305	6.10 310	4.62 306	4.01 312	4.54 305	3.65 304	6.09 305	3.93 307	4.64 304	4.14 313	4.26 302	4.13 314	3.91 307	3.88 312	4.06 313	4.30 302	4.03 312	4.27 301	3.92 310	4.26 300	3.67 302	3.91 310	4.16 312	4.82 306	4.08 313	4.20 300	3.67 301

RAFT+CT+SA	4.43 307	7.34 296	6.71 313	5.01 310	4.38 313	4.40 302	3.85 309	6.15 308	4.30 313	4.89 306	3.26 298	4.49 304	3.01 298	4.53 312	3.36 302	3.65 305	3.64 288	4.39 315	3.94 293	4.28 313	4.44 303	4.30 312	4.24 315	4.52 314	3.90 297	3.85 310	4.89 304	4.00 312

cross-raft	4.43 307	7.31 295	6.46 311	4.47 304	3.95 311	4.46 303	3.95 311	6.70 312	3.97 309	4.41 300	3.82 307	4.38 303	3.94 313	3.95 309	3.95 314	3.95 310	4.45 304	3.95 311	4.46 302	3.95 311	4.46 304	3.95 308	3.95 312	3.94 311	4.40 303	3.95 312	4.45 302	3.95 311

test_5	4.51 310	8.85 308	5.35 308	3.66 293	3.56 301	5.10 311	4.47 315	6.14 306	4.07 311	4.96 309	3.87 309	5.14 312	4.17 316	3.53 299	4.39 315	4.53 315	4.15 299	3.62 303	4.74 304	2.94 297	3.63 290	4.53 314	4.20 314	4.54 315	4.86 307	3.68 304	4.95 306	4.06 313

test_3	4.55 311	10.96 316	7.69 320	4.04 299	3.60 303	4.10 299	3.98 312	7.94 316	4.56 315	3.99 293	4.03 311	4.08 298	3.74 310	3.99 310	3.91 313	4.05 312	4.33 303	3.89 310	4.14 297	4.00 312	4.11 299	4.02 309	4.01 313	3.91 310	3.53 290	3.94 311	4.19 299	4.20 314

FC-DCNN v2	4.74 312	3.16 269	3.16 296	3.16 286	3.16 295	3.16 286	3.16 300	3.16 284	3.16 297	3.16 282	3.16 296	3.16 285	3.16 300	3.16 293	3.16 299	3.16 300	6.72 317	6.72 319	6.72 316	6.72 321	6.72 316	6.72 321	6.72 321	6.72 319	6.72 316	6.72 318	6.72 317	6.72 320

TestStereo	4.92 313	4.80 287	4.98 305	4.82 308	4.97 315	4.91 309	4.78 316	4.80 297	4.88 316	4.78 305	4.80 315	4.99 309	4.81 317	4.83 313	4.87 317	4.97 317	4.93 308	5.01 317	5.03 309	4.90 316	5.02 310	5.02 315	5.06 316	5.04 316	4.93 308	4.89 315	5.01 307	5.09 316

DispFullNet	4.96 314	5.67 290	3.30 300	5.01 310	3.21 297	4.50 304	3.11 298	4.43 294	3.44 302	4.60 303	3.46 301	5.13 311	3.44 303	3.53 299	3.20 300	2.87 298	4.80 306	3.15 297	4.70 303	4.83 315	9.02 321	5.98 318	5.95 320	6.21 318	8.84 321	5.85 317	9.76 322	5.91 318

SGM-Forest	5.07 315	6.74 292	4.17 302	6.46 316	4.68 314	6.21 316	4.38 314	6.00 304	4.14 312	5.84 313	4.44 314	6.28 315	4.16 315	3.92 308	4.56 316	4.60 316	6.15 314	4.27 314	6.12 315	4.31 314	5.99 315	4.27 311	3.92 311	4.27 313	6.13 314	4.10 314	6.18 314	4.49 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 316	8.71 307	2.75 292	8.64 321	2.76 292	8.65 320	2.79 294	8.67 320	2.79 294	8.70 320	2.79 294	8.70 320	2.79 296	2.79 292	2.80 297	2.80 297	8.84 321	2.82 296	8.82 320	2.89 296	8.84 320	2.83 295	2.83 299	2.82 297	8.87 322	2.83 296	8.84 321	2.83 297

SGM+DAISY	6.35 317	8.16 304	5.14 307	8.12 320	5.08 317	8.12 319	5.16 317	8.01 317	5.18 318	7.92 318	5.14 316	7.89 319	5.14 318	4.95 314	5.33 318	5.32 318	8.14 320	5.16 318	8.16 319	5.16 317	8.21 319	5.19 316	5.12 317	5.12 317	8.18 320	5.24 316	8.12 320	5.11 317

RAFT	6.60 318	9.99 311	8.33 321	7.21 319	6.55 318	5.95 315	5.87 318	8.70 321	5.02 317	5.10 311	6.69 318	7.06 318	6.94 321	6.17 317	7.09 321	6.84 319	6.47 315	4.72 316	5.60 311	5.60 318	5.11 312	5.97 317	6.93 322	6.89 320	7.16 317	7.08 321	6.58 316	6.66 319

test-v	7.17 319	11.53 317	7.63 318	7.17 317	6.87 319	7.48 317	6.90 319	8.14 318	6.88 319	6.93 316	7.42 319	7.05 316	6.14 319	6.05 315	6.86 319	6.99 320	7.60 318	6.75 320	6.90 317	6.66 319	7.83 317	6.36 319	5.89 318	7.34 321	7.19 318	6.75 319	7.52 318	6.77 321

test-2	7.17 319	11.53 317	7.63 318	7.17 317	6.87 319	7.48 317	6.90 319	8.14 318	6.88 319	6.93 316	7.42 319	7.05 316	6.14 319	6.05 315	6.86 319	6.99 320	7.60 318	6.75 320	6.90 317	6.66 319	7.83 317	6.36 319	5.89 318	7.34 321	7.19 318	6.75 319	7.52 318	6.77 321

MANE	18.41 321	23.00 326	16.00 322	22.00 329	15.00 321	22.00 328	15.00 321	22.00 329	15.00 321	21.00 329	15.00 321	22.00 328	15.00 322	15.00 322	17.00 322	15.00 322	23.00 329	15.00 322	22.00 328	15.00 322	23.00 329	15.00 322	18.00 323	15.00 323	24.00 330	17.00 322	24.00 330	16.00 323

rafts_anoy	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

raft+_RVC	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

raftrobust	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

CasAABBNet	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

RALCasStereoNet	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

RALAANet	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

MSMDNet	20.00 322	20.00 319	20.00 323	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 322	20.00 321	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 321	20.00 323	20.00 322	20.00 323	20.00 324	20.00 324	20.00 323	20.00 323	20.00 323	20.00 324

Reg-Stereo(zero)	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 331	37.00 331	37.00 331	37.00 330	37.00 331	37.00 331

HI	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 331	37.00 331	37.00 331	37.00 330	37.00 331	37.00 331

CoSv	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 329	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 329	37.00 330	37.00 330	37.00 330	37.00 331	37.00 331	37.00 331	37.00 330	37.00 331	37.00 331

MDST_ROB	61.15 332	72.66 333	46.52 333	70.00 333	44.89 332	64.24 332	43.75 332	73.65 333	48.92 333	72.70 334	42.40 332	60.70 332	50.23 333	50.07 334	67.69 334	68.60 334	83.13 334	47.77 333	82.48 333	46.00 333	95.93 334	53.44 334	50.66 334	45.00 334	84.99 335	53.64 334	79.01 334	52.07 335

CBMV	101.59 333	71.60 332	48.40 334	72.70 334	49.00 333	79.60 333	48.40 333	80.90 334	46.90 332	68.90 333	49.00 333	78.00 333	572.10 342	49.50 333	51.30 333	48.40 333	72.20 333	639.60 342	79.40 332	48.90 334	79.50 333	51.40 333	52.30 335	48.30 335	80.20 334	49.10 333	79.60 335	47.60 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 334	131.36 334	140.69 335	151.38 335	151.40 334	150.79 334	151.72 334	149.36 335	159.46 334	146.42 335	150.73 334	149.06 337	176.22 334	143.94 335	133.10 337	133.45 337	153.30 336	154.22 335	154.67 335	153.95 336	156.90 337	156.53 337	160.21 336	162.72 336	154.57 336	160.59 335	153.47 336	163.50 336
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
NOSS_ROB	248.11 335	409.00 339	288.00 337	412.00 337	280.00 336	411.00 339	288.00 336	356.00 336	275.00 339	379.00 340	303.00 339	415.00 339	278.00 339	260.00 340	104.00 335	103.00 335	126.00 335	108.00 334	118.00 334	98.00 335	126.00 336	104.00 336	268.00 339	216.00 338	279.00 340	201.00 336	288.00 340	206.00 337

AE-Stereo	252.48 336	202.00 335	361.00 339	502.00 339	324.00 338	321.00 335	482.00 341	423.00 339	227.00 338	201.00 336	273.00 338	101.00 334	207.00 335	198.00 336	183.00 338	181.00 338	221.00 337	232.00 339	477.00 337	220.00 338	111.00 335	100.00 335	219.00 338	214.00 337	204.00 337	211.00 337	200.00 337	222.00 339

MGS-Stereo	264.93 337	208.00 336	362.00 340	512.00 340	350.00 339	326.00 336	443.00 340	410.00 338	210.00 335	232.00 338	215.00 335	125.00 335	217.00 336	216.00 338	127.00 336	122.00 336	223.00 338	230.00 337	487.00 339	255.00 339	250.00 338	223.00 339	272.00 340	228.00 340	241.00 338	220.00 339	214.00 338	235.00 340

EGLCR-Stereo	276.81 338	209.00 337	366.00 341	514.00 341	354.00 340	336.00 337	422.00 338	440.00 340	220.00 337	231.00 337	245.00 337	135.00 336	237.00 338	218.00 339	197.00 339	222.00 340	223.00 338	230.00 337	487.00 339	255.00 339	250.00 338	273.00 340	272.00 340	228.00 340	241.00 338	220.00 339	214.00 338	235.00 340

DLCB_ROB	280.78 339	376.74 338	215.59 336	376.74 336	215.59 335	376.74 338	215.59 335	366.42 337	218.39 336	366.42 339	218.39 336	366.42 338	218.39 337	209.96 337	219.76 340	219.38 339	376.72 340	216.43 336	376.72 336	216.43 337	376.72 340	216.43 338	216.14 337	216.14 339	376.69 341	217.67 338	376.69 341	217.67 338

LE_ROB	387.11 340	453.07 340	321.39 338	500.23 338	323.05 337	493.99 340	324.56 337	477.63 341	322.28 340	465.51 341	322.97 340	486.37 340	334.17 340	305.26 341	320.63 341	327.66 341	476.08 341	315.70 340	483.76 338	335.15 341	469.64 341	309.74 341	315.90 342	318.85 342	498.41 342	328.85 341	491.00 342	330.08 342

SGM-ForestM	522.49 341	676.08 341	448.56 342	638.17 342	433.15 341	639.59 341	427.03 339	617.52 342	439.90 341	604.63 342	429.02 341	611.68 341	432.74 341	420.18 342	451.96 342	465.85 342	601.06 342	403.73 341	659.15 341	405.50 342	669.64 342	437.21 342	455.85 343	425.66 343	689.82 343	481.65 342	662.43 343	479.61 343

CBMV_ROB	1133.35 342	1280.38 342	976.92 343	1317.57 343	1021.62 342	1282.66 342	1022.22 342	1213.88 343	982.57 342	1194.12 343	975.90 342	1357.87 342	1090.02 343	943.32 343	1021.85 343	1006.47 343	1309.01 343	986.29 343	1499.40 342	986.35 343	1359.35 343	975.96 343	975.21 344	969.30 344	1337.82 344	1042.34 343	1398.25 344	1073.86 344

111111	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

SGD-Stereo	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

IGEV-Stereo++	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

IGEV-Stereo+	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

anonymousdsp2	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

anonymousdsp	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

AMNet	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 343	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 345	10000000.00 344	10000000.00 345	10000000.00 345

GS-Stereo																							0.36 158	0.36 160	0.48 175	0.36 157	0.48 172	0.35 156

FADE			0.05 30	0.05 36				0.05 35		0.06 33			0.04 33	0.05 35	0.07 40	0.07 43	0.07 42	0.05 38		0.04 32	0.09 46	0.08 46	0.06 39	0.05 37	0.06 41		0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark