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.

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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

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 103	0.10 184	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 91	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 55	0.06 15	0.36 52	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 29	0.01 15	0.01 16	0.03 103	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 91	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 68	0.07 16	0.37 53	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

quiztm	0.04 4	0.04 17	0.04 34	0.01 15	0.01 16	0.13 160	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.03 29	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 63	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 36	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 27	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

WQFJA1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 228	0.00 1	1.19 217	0.13 32	2.47 267	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

WQFJX1	0.16 38	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 226	0.00 1	0.70 199	0.10 20	2.18 261	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 50	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 103	0.00 1	0.00 1	0.99 233	0.00 1	1.24 220	0.12 30	2.20 262	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.21 59	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 228	0.00 1	1.19 217	0.13 32	2.48 268	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 8	0.00 1

NLSM1	0.22 61	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.01 14	1.11 240	0.00 1	1.22 219	0.13 32	2.41 265	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 43	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 211	0.00 1	0.45 171	0.10 20	1.89 257	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 47	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 25	0.01 5	0.01 27	0.13 31	0.02 16	0.22 48	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.01 55	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 27	0.11 27	0.01 8	0.11 28	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 45	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 187	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 51	0.00 1	0.75 31	0.56 41	0.03 29	0.04 38	0.17 37	0.03 26	0.10 23	0.31 47	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 187	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.00 1	0.80 37	0.60 47	0.02 19	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 68	0.12 151	0.00 1	0.02 40	0.04 47	0.00 1	0.55 179	0.43 128	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 45	0.02 19	0.06 51	0.45 63	0.04 37	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 98	0.05 27	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 88	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 29	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 55	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.06 79	0.38 75	0.06 89

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 46	0.00 1	0.01 16	0.03 103	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	0.55 24	0.45 27	0.04 40	0.00 1	0.18 39	0.06 49	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.08 88	0.05 27	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 128	0.18 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.10 20	0.01 10	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 49	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 117

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 46	0.01 15	0.00 1	0.12 151	0.27 218	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 135	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.00 1	0.05 27	0.00 1

RAFT	0.18 43	0.04 17	0.33 100	0.02 33	0.00 1	0.12 151	0.12 193	0.94 146	0.01 8	0.70 167	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 55	0.57 25	0.46 29	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 112	0.14 34	0.50 64	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.27 68	0.00 1

MCSU-Stereo	0.15 37	0.08 51	0.02 20	0.14 102	0.01 16	0.15 171	0.00 1	0.01 14	0.01 8	1.22 206	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.79 36	0.38 22	0.03 29	0.00 1	0.18 39	0.02 16	0.27 52	0.14 36	0.00 1	0.01 24	0.05 74	0.16 111	0.10 41	0.01 51

PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 49	0.04 59	0.01 16	0.04 114	0.18 206	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.16 38	0.02 22	0.01 55	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 57	0.25 129	0.24 49	0.68 79	0.04 135	0.01 24	0.03 53	0.08 88	0.79 90	0.00 1

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 61	0.03 47	0.14 98	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 69	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.01 55	0.83 38	0.57 42	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	0.03 18	0.01 51

DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 90	0.04 59	0.10 81	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.00 1	0.88 42	0.45 27	0.02 19	0.05 43	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 41	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 70	0.04 24	0.00 1

NLMM1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 243	0.00 1	0.55 179	0.11 27	2.40 263	0.00 1	0.32 11	0.39 23	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 43	0.11 28	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.05 70	0.01 8	0.00 1

GSStereo	0.16 38	0.11 63	0.35 113	0.02 33	0.02 29	0.18 192	0.01 82	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.05 115	0.20 73	0.03 29	0.00 1	0.84 39	0.66 54	0.07 61	0.07 61	0.37 58	0.12 77	0.41 66	0.35 51	0.00 1	0.01 24	0.17 127	0.05 70	0.10 41	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 127	0.05 70	0.10 41	0.00 1

AdaDepth	0.19 50	0.25 102	0.07 40	0.01 15	0.01 16	0.16 177	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.01 55	0.98 46	1.10 95	0.06 56	0.05 43	1.07 98	0.07 55	0.30 58	0.30 45	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 68	0.29 69	0.00 1

111111	0.13 26	0.02 3	0.03 29	0.01 15	0.02 29	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.18 55	0.05 51	0.01 55	0.85 41	0.48 32	0.05 46	0.06 51	0.33 53	0.02 16	0.20 43	0.84 88	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.05 70	0.02 13	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 55	0.14 70	0.04 34	0.01 15	0.05 58	0.18 192	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.67 196	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.27 60	0.71 58	0.03 29	0.16 94	1.04 97	0.05 43	0.27 52	0.40 57	0.00 1	0.01 24	0.04 67	0.00 1	0.09 40	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 40	0.00 1	0.02 29	0.02 88	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.00 1	0.76 32	0.59 45	0.07 61	0.05 43	0.18 39	0.28 140	0.29 57	0.53 69	0.01 78	0.01 24	0.08 89	0.20 120	0.04 24	0.00 1

CoSv	0.08 15	0.11 63	0.21 61	0.01 15	0.02 29	0.01 55	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 10	0.00 1	0.66 29	0.62 50	0.03 29	0.06 51	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.00 1	0.08 37	0.00 1

AIO_rvc	0.29 70	0.29 115	0.34 106	0.03 47	0.02 29	0.14 162	0.10 184	0.02 40	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.09 80	0.01 55	1.58 78	1.03 87	0.04 40	0.18 99	1.71 126	0.04 37	0.56 80	0.92 95	0.14 195	0.01 24	0.13 116	0.03 65	0.13 51	0.01 51

AIO_test	0.35 79	0.45 151	0.42 149	0.03 47	0.02 29	0.14 162	0.23 215	0.12 89	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.19 68	0.09 80	0.00 1	1.60 81	1.26 117	0.06 56	0.08 67	0.80 85	0.06 49	1.12 117	1.01 101	0.18 209	0.01 24	0.19 133	0.45 146	0.99 94	0.01 51

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 29	0.01 15	0.07 68	0.05 122	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 42	0.00 1	0.68 30	0.55 40	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 101	0.12 30	0.15 38	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.01 28	0.01 8	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 43	0.03 4	0.05 36	0.02 33	0.02 29	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.07 120	0.18 55	0.03 29	0.01 55	0.89 43	0.54 39	0.04 40	0.08 67	0.50 66	0.02 16	0.15 37	0.67 78	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	1.27 102	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 82	1.03 233	0.03 29	0.11 98	0.12 91	0.11 142	0.00 1	0.09 85	0.11 102	0.02 96	0.99 210	0.31 101	0.30 146	0.02 87	1.32 63	1.22 113	0.02 19	0.26 115	1.29 112	0.23 120	0.84 103	1.24 114	0.10 174	0.01 24	0.02 38	0.22 122	0.08 37	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 124	0.01 15	0.03 42	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	0.61 27	0.42 26	0.04 40	0.07 61	1.51 119	0.06 49	0.12 30	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.02 55	0.12 49	0.00 1

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 87	0.01 15	0.05 58	0.09 135	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 121	0.00 1	0.84 39	0.47 31	0.07 61	0.00 1	0.09 24	0.15 86	0.26 51	0.49 63	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 88	0.02 13	0.00 1

HCRNet	0.41 85	0.36 135	0.34 106	0.30 160	0.12 91	0.00 1	0.05 154	0.02 40	0.02 23	1.46 223	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	2.70 148	0.67 56	0.22 100	0.06 51	0.22 46	0.11 74	0.30 58	0.59 72	0.02 101	0.01 24	0.01 20	0.01 28	3.21 161	0.03 73

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 52	0.02 33	0.02 29	0.00 1	0.01 82	0.19 96	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.48 136	0.01 10	0.01 55	0.26 5	0.22 5	0.08 66	0.06 51	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 78	0.01 24	0.00 1	0.01 28	0.30 71	0.39 139

TS12	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 59	0.16 105	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 145	0.09 93	0.31 72	0.02 67

TS	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 59	0.16 105	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 145	0.09 93	0.31 72	0.02 67

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 61	0.03 47	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 29	0.00 1	1.04 50	0.52 37	0.01 5	0.00 1	0.29 50	0.03 26	0.18 40	0.10 27	0.00 1	0.02 45	0.05 74	0.00 1	0.03 18	0.02 67

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 63	0.27 77	0.02 33	0.10 81	0.00 1	0.02 116	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 80	0.02 87	1.37 67	0.77 64	0.01 5	0.04 38	0.34 54	0.06 49	0.03 4	0.12 32	0.01 78	0.02 45	0.04 67	0.05 70	0.07 34	0.11 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.18 43	0.05 28	0.13 53	0.02 33	0.03 42	0.16 177	0.02 116	0.06 74	0.03 35	0.00 1	0.26 148	0.31 101	0.05 51	0.01 55	1.03 49	0.57 42	0.06 56	0.01 27	0.26 49	0.29 141	0.38 64	0.81 85	0.07 162	0.02 45	0.03 53	0.09 93	0.21 58	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 64	0.19 85	0.23 71	0.01 15	0.05 58	0.12 151	0.01 82	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	1.06 52	0.66 54	0.08 66	0.12 79	0.20 43	0.02 16	0.43 68	0.42 58	0.00 1	0.02 45	0.01 20	0.02 55	2.26 128	0.06 89

U	0.20 55	0.12 67	0.02 20	0.06 79	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.57 77	1.16 108	0.03 29	0.07 61	0.45 63	0.07 55	0.45 70	0.85 90	0.00 1	0.02 45	0.07 84	0.00 1	0.06 32	0.02 67

RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 124	0.02 33	0.02 29	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 51	0.00 1	0.60 26	0.49 34	0.01 5	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.20 43	0.03 14	0.00 1	0.02 45	0.02 38	0.19 117	0.05 27	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 43	0.07 47	0.02 20	0.05 68	0.06 66	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 22	0.00 1	1.54 76	1.07 90	0.04 40	0.03 36	0.65 76	0.04 37	0.32 62	0.73 82	0.00 1	0.02 45	0.03 53	0.01 28	0.08 37	0.00 1
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
iRaftStereo_RVC	0.22 61	0.19 85	0.35 113	0.22 118	0.11 88	0.01 55	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.22 79	0.10 88	0.03 107	1.13 55	0.87 70	0.16 87	0.06 51	0.37 58	0.11 74	0.95 108	0.62 75	0.00 1	0.02 45	0.08 89	0.00 1	0.11 45	0.03 73

CCAANet	0.34 77	0.16 81	0.07 40	0.26 140	0.03 42	0.01 55	0.15 201	1.78 175	0.02 23	1.03 187	0.04 109	0.55 149	0.03 29	0.00 1	1.52 73	0.64 52	0.12 74	0.00 1	0.37 58	0.22 117	0.10 23	0.22 42	0.03 124	0.02 45	0.00 1	0.00 1	1.75 119	0.03 73

RYNet	0.45 92	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.07 107	0.00 1	0.05 6	0.12 91	0.00 1	4.77 254	0.60 47	0.10 70	1.00 243	0.35 55	0.01 8	0.21 47	0.04 18	0.00 1	0.02 45	0.08 89	3.06 225	1.39 104	0.13 110

GANet	0.29 70	0.56 172	0.39 136	0.27 145	0.11 88	0.88 238	0.14 199	0.27 106	0.06 69	0.02 96	0.28 152	1.85 204	0.04 42	0.03 107	0.62 28	0.39 23	0.37 134	0.14 89	0.24 48	0.01 8	0.20 43	0.05 21	0.06 157	0.02 45	0.06 81	0.01 28	0.48 77	0.16 114

GASTEREO	0.18 43	0.07 47	0.35 113	0.03 47	0.01 16	0.14 162	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 55	1.05 51	0.70 57	0.07 61	0.07 61	0.11 27	0.21 112	0.08 18	0.44 59	0.10 174	0.03 58	0.02 38	0.75 168	0.15 54	0.00 1

MSCF	0.18 43	0.07 47	0.35 113	0.03 47	0.02 29	0.14 162	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 55	1.01 48	0.71 58	0.07 61	0.06 51	0.11 27	0.23 120	0.09 20	0.51 68	0.09 168	0.03 58	0.02 38	0.76 169	0.11 45	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 85	0.02 33	0.01 16	0.15 171	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 63	0.00 1	0.77 33	0.57 42	0.02 19	0.05 43	0.19 42	0.26 132	0.16 39	0.39 55	0.02 101	0.03 58	0.02 38	0.00 1	0.60 81	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.45 92	0.14 70	0.59 171	0.03 47	0.10 81	0.16 177	0.01 82	0.33 112	0.05 60	0.00 1	0.01 97	0.20 73	0.26 140	0.00 1	2.26 116	2.24 207	0.21 99	0.24 109	2.24 138	0.12 77	1.54 148	1.02 102	0.08 164	0.03 58	0.12 109	0.02 55	0.25 66	0.01 51

Occ-G	0.22 61	0.10 58	0.23 71	0.04 59	0.10 81	0.16 177	0.00 1	0.04 66	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 10	0.00 1	1.13 55	0.76 63	0.05 46	0.15 90	0.80 85	0.01 8	0.71 94	0.74 84	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.01 28	0.71 85	0.01 51

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 124	0.02 33	0.01 16	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.00 1	0.77 33	0.52 37	0.02 19	0.04 38	0.10 26	0.03 26	0.20 43	0.16 39	0.00 1	0.03 58	0.01 20	0.00 1	0.11 45	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 55	0.03 29	0.05 68	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.24 130	0.00 1	0.08 12	0.02 22	0.01 55	1.28 61	1.00 85	0.03 29	0.02 34	0.05 15	0.04 37	0.31 61	0.34 50	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.00 1	0.05 27	0.00 1

AASNet	0.18 43	0.44 148	0.26 76	0.08 93	0.08 74	0.00 1	0.08 177	0.03 55	0.05 60	0.26 131	0.00 1	0.16 38	0.03 29	0.01 55	1.06 52	0.60 47	0.08 66	0.03 36	0.08 22	0.16 90	0.24 49	0.64 76	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.38 75	0.03 73

ADLNet	0.67 121	0.96 230	0.10 49	0.21 114	0.23 145	0.08 131	0.01 82	1.26 156	0.09 96	0.32 136	0.06 117	2.28 212	0.08 69	0.18 215	3.28 190	1.03 87	0.35 127	0.11 75	0.54 70	0.18 95	0.54 78	1.10 106	0.00 1	0.03 58	0.88 190	0.68 160	3.16 157	0.28 127

DMCA	0.27 68	0.37 138	0.20 59	0.17 105	0.09 77	0.02 88	0.01 82	0.02 40	0.04 47	0.59 159	0.00 1	0.34 112	0.05 51	0.01 55	1.81 92	0.88 72	0.31 121	0.12 79	0.22 46	0.10 71	0.38 64	0.23 43	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.06 79	1.19 97	0.15 112

CVANet_RVC	0.21 59	0.15 76	0.61 178	0.42 197	0.06 66	0.06 127	0.01 82	1.53 166	0.05 60	0.08 110	0.04 109	0.62 158	0.04 42	0.03 107	0.46 21	0.32 17	0.14 81	0.09 70	0.05 15	0.01 8	0.19 41	0.07 25	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.55 79	0.08 93

VIP-Stereo	0.16 38	0.11 63	0.35 113	0.01 15	0.02 29	0.04 114	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.05 51	0.00 1	1.10 54	0.96 81	0.05 46	0.11 75	0.20 43	0.07 55	0.45 70	0.11 30	0.00 1	0.04 69	0.06 81	0.01 28	0.12 49	0.10 101

GEAStereo	0.16 38	0.06 39	0.32 90	0.03 47	0.03 42	0.16 177	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 80	0.01 10	0.01 55	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 80	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 130	0.00 1	0.21 58	0.00 1

gasm-f	0.16 38	0.06 39	0.32 90	0.03 47	0.03 42	0.16 177	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 80	0.01 10	0.01 55	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 80	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 130	0.00 1	0.21 58	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.35 79	0.34 131	0.02 20	0.03 47	0.20 132	0.17 187	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.62 192	0.42 126	0.35 153	0.03 107	1.72 88	1.42 133	0.17 90	0.15 90	0.95 92	0.17 92	0.66 90	1.10 106	0.04 135	0.04 69	0.26 141	0.05 70	0.19 55	0.08 93

LG-Stereo_L1	0.34 77	0.26 103	0.01 13	0.04 59	0.20 132	0.15 171	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.63 195	0.36 115	0.36 158	0.03 107	1.74 89	1.40 132	0.13 80	0.15 90	1.16 103	0.19 101	0.59 84	1.07 104	0.04 135	0.04 69	0.27 142	0.02 55	0.20 57	0.09 95

SGD-Stereo	0.44 89	0.10 58	0.27 77	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.40 124	0.08 69	0.01 55	4.44 235	1.85 176	0.29 117	0.29 126	0.45 63	0.19 101	1.40 138	1.47 118	0.02 101	0.04 69	0.05 74	0.06 79	0.19 55	0.23 119

AEACV	0.25 66	0.71 200	0.36 124	0.04 59	0.03 42	0.10 138	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.02 87	1.22 57	0.79 65	0.05 46	0.26 115	0.73 81	0.29 141	0.63 87	0.50 64	0.12 185	0.04 69	0.01 20	0.21 121	0.29 69	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.59 108	0.80 207	0.45 155	0.25 133	0.07 68	0.14 162	0.00 1	2.03 192	0.06 69	0.00 1	0.12 127	0.44 129	0.46 176	0.01 55	1.58 78	1.08 92	0.15 83	0.12 79	0.57 73	0.08 63	0.74 98	2.54 172	0.00 1	0.04 69	0.24 140	0.00 1	3.77 196	0.04 78

delet	0.19 50	0.07 47	0.25 74	0.06 79	0.04 53	0.02 88	0.02 116	0.01 14	0.04 47	0.34 138	0.00 1	0.10 20	0.03 29	0.02 87	1.36 66	0.46 29	0.16 87	0.05 43	0.13 31	0.05 43	0.13 32	0.18 40	0.00 1	0.04 69	0.00 1	0.01 28	1.41 105	0.02 67

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 90	0.02 33	0.07 68	0.01 55	0.00 1	0.03 55	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 90	0.01 55	1.22 57	0.72 60	0.06 56	0.11 75	0.02 4	0.05 43	0.19 41	0.48 60	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.03 65	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.41 85	0.12 67	0.39 136	0.04 59	0.11 88	0.00 1	0.02 116	0.24 105	0.37 160	0.00 1	0.00 1	0.29 96	0.51 187	0.00 1	1.87 94	1.58 148	0.27 115	0.42 158	0.43 61	0.16 90	1.56 151	2.24 156	0.08 164	0.05 78	0.04 67	0.08 88	0.03 18	0.25 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.31 73	0.05 28	0.34 106	0.11 98	0.15 104	0.17 187	0.01 82	0.06 74	0.04 47	1.15 196	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.01 55	1.50 71	0.89 74	0.04 40	0.17 96	1.19 107	0.08 63	0.57 81	0.82 86	0.02 101	0.05 78	0.03 53	0.02 55	0.75 87	0.01 51

RAStereo	0.23 64	0.17 83	0.05 36	0.05 68	0.10 81	0.00 1	0.01 82	0.03 55	0.04 47	0.96 183	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.01 55	1.67 82	1.14 103	0.06 56	0.06 51	0.21 45	0.02 16	0.60 85	0.71 81	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.01 28	0.10 41	0.01 51

StereoVision	0.11 25	0.10 58	0.02 20	0.04 59	0.03 42	0.00 1	0.02 116	0.04 66	0.03 35	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.03 107	0.99 47	0.75 62	0.05 46	0.01 27	0.29 50	0.03 26	0.15 37	0.07 25	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.00 1	0.06 32	0.00 1

anonymousdsp	0.27 68	0.09 55	0.36 124	0.24 129	0.05 58	0.09 135	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.00 1	0.28 152	0.19 68	0.15 105	0.00 1	1.24 59	0.84 67	0.12 74	0.10 73	0.29 50	0.18 95	0.42 67	1.05 103	0.02 101	0.05 78	0.01 20	0.01 28	1.54 109	0.00 1

test_5	0.54 99	0.60 179	0.22 67	0.02 33	0.02 29	0.11 142	0.01 82	2.77 240	0.04 47	0.00 1	1.10 214	0.44 129	0.45 171	0.00 1	1.47 70	1.13 100	0.08 66	0.10 73	1.01 95	0.04 37	0.43 68	1.34 115	0.00 1	0.05 78	0.07 84	0.00 1	2.98 146	0.01 51

GMStereo	0.44 89	0.93 224	0.07 40	0.25 133	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.14 91	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.30 100	0.01 10	0.01 55	1.87 94	0.90 75	0.26 111	0.17 96	2.60 158	0.08 63	1.17 121	0.33 49	0.00 1	0.05 78	0.08 89	0.02 55	2.57 133	0.04 78
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.25 66	0.05 28	0.29 84	0.06 79	0.19 126	0.00 1	0.23 215	0.03 55	0.17 125	0.35 142	0.01 97	0.07 10	0.04 42	0.01 55	1.37 67	0.48 32	0.10 70	0.06 51	0.43 61	0.17 92	0.10 23	0.25 44	0.03 124	0.05 78	0.02 38	0.06 79	1.15 96	0.89 168

G2L-Stereo	0.58 106	0.33 129	0.23 71	0.37 184	0.61 219	0.01 55	0.04 147	0.17 93	0.08 88	0.52 157	0.04 109	0.13 32	0.47 179	0.42 257	2.91 161	0.91 77	0.20 97	0.19 100	1.31 113	0.22 117	1.22 126	0.54 70	0.02 101	0.06 87	0.21 137	0.67 158	3.48 176	0.39 139

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 117	0.06 39	0.35 113	0.17 105	0.16 105	0.01 55	0.01 82	1.78 175	0.20 136	0.14 118	0.16 136	0.41 125	0.17 119	0.02 87	2.91 161	1.69 165	0.26 111	0.38 147	1.18 106	0.12 77	1.54 148	2.66 176	0.01 78	0.06 87	0.16 125	2.28 213	0.22 61	0.33 134

TestStereo1	0.81 132	0.91 222	0.22 67	0.06 79	0.16 105	0.00 1	0.01 82	1.08 151	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 87	0.57 195	0.12 193	4.26 225	1.66 158	0.18 92	0.19 100	2.84 169	0.09 68	1.37 134	2.51 168	0.01 78	0.06 87	0.09 98	1.26 187	3.75 193	0.05 83

RAFT+CT+SA	0.64 116	0.82 211	0.25 74	0.15 103	0.03 42	0.00 1	0.00 1	2.49 219	0.08 88	0.08 110	0.00 1	0.74 171	0.39 164	0.01 55	1.39 69	1.38 130	0.11 72	0.15 90	2.23 137	0.18 95	0.84 103	2.50 167	0.01 78	0.06 87	0.11 105	0.01 28	3.34 167	0.04 78

SA-5K	0.81 132	0.91 222	0.22 67	0.06 79	0.16 105	0.00 1	0.01 82	1.08 151	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 87	0.57 195	0.12 193	4.26 225	1.66 158	0.18 92	0.19 100	2.84 169	0.09 68	1.37 134	2.51 168	0.01 78	0.06 87	0.09 98	1.26 187	3.75 193	0.05 83

raft+_RVC	0.49 97	0.38 141	0.37 132	0.34 171	0.21 137	0.03 103	0.04 147	2.29 202	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.25 84	0.08 69	0.02 87	1.79 91	1.24 114	0.29 117	0.09 70	2.37 152	0.24 125	0.77 100	1.09 105	0.00 1	0.06 87	0.07 84	0.12 103	0.57 80	0.36 137

PS-NSSS	1.54 194	3.12 292	0.33 100	3.03 273	0.83 236	1.73 260	0.70 235	0.39 120	0.15 117	0.39 145	0.00 1	11.06 283	1.04 245	0.41 256	2.13 108	0.79 65	0.47 144	0.26 115	4.17 200	0.14 82	0.90 107	0.37 53	2.44 301	0.06 87	0.99 194	0.74 167	3.17 158	1.82 196

LG-G_1	0.31 73	0.28 110	0.35 113	0.18 108	0.20 132	0.16 177	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 189	0.16 38	0.25 137	0.02 87	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 115	0.54 70	0.21 112	0.66 90	1.16 109	0.01 78	0.07 94	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

LG-G	0.31 73	0.28 110	0.35 113	0.18 108	0.20 132	0.16 177	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 189	0.16 38	0.25 137	0.02 87	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 115	0.54 70	0.21 112	0.66 90	1.16 109	0.01 78	0.07 94	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 95	0.10 58	0.33 100	0.05 68	0.16 105	0.08 131	0.00 1	0.12 89	0.23 148	0.03 100	0.04 109	0.46 133	0.15 105	0.01 55	1.97 97	1.14 103	0.25 106	0.44 161	1.88 128	0.20 109	1.65 152	2.18 151	0.15 198	0.07 94	0.04 67	0.14 108	0.78 88	0.06 89

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 99	0.58 175	0.31 87	0.07 88	0.14 98	0.16 177	0.00 1	0.11 87	0.18 130	0.04 103	0.54 178	0.47 135	0.42 168	0.02 87	1.77 90	1.93 185	0.27 115	0.46 164	1.01 95	0.27 138	2.04 167	2.17 149	0.09 168	0.07 94	0.02 38	0.16 111	1.26 101	0.07 92

test_for_model	1.42 180	0.61 181	0.40 141	0.25 133	0.16 105	0.02 88	0.07 169	2.44 214	0.20 136	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 128	0.07 153	2.09 103	2.28 208	11.83 324	0.32 132	3.20 175	0.26 132	4.81 252	2.01 137	0.13 188	0.07 94	0.12 109	0.32 133	1.72 112	0.54 152

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 180	0.61 181	0.40 141	0.25 133	0.16 105	0.02 88	0.07 169	2.44 214	0.20 136	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 128	0.07 153	2.09 103	2.28 208	11.83 324	0.32 132	3.20 175	0.26 132	4.81 252	2.01 137	0.13 188	0.07 94	0.12 109	0.32 133	1.72 112	0.54 152

MaDis-Stereo	0.33 76	0.21 91	0.36 124	0.06 79	0.13 93	0.01 55	0.03 138	0.06 74	0.06 69	1.25 208	0.00 1	0.20 73	0.02 22	0.02 87	1.52 73	1.15 105	0.12 74	0.24 109	1.27 110	0.10 71	0.71 94	0.90 94	0.00 1	0.07 94	0.17 127	0.15 109	0.13 51	0.04 78

testlalala	1.42 180	0.61 181	0.40 141	0.25 133	0.16 105	0.02 88	0.07 169	2.44 214	0.20 136	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 128	0.07 153	2.09 103	2.28 208	11.83 324	0.32 132	3.20 175	0.26 132	4.81 252	2.01 137	0.13 188	0.07 94	0.12 109	0.32 133	1.72 112	0.54 152

GCAPDPT-zeroshot	1.42 180	0.61 181	0.40 141	0.25 133	0.16 105	0.02 88	0.07 169	2.44 214	0.20 136	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 128	0.07 153	2.09 103	2.28 208	11.83 324	0.32 132	3.20 175	0.26 132	4.81 252	2.01 137	0.13 188	0.07 94	0.12 109	0.32 133	1.72 112	0.54 152

GCAP-Stereo	1.42 180	0.61 181	0.40 141	0.25 133	0.16 105	0.02 88	0.07 169	2.44 214	0.20 136	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 128	0.07 153	2.09 103	2.28 208	11.83 324	0.32 132	3.20 175	0.26 132	4.81 252	2.01 137	0.13 188	0.07 94	0.12 109	0.32 133	1.72 112	0.54 152

LoS_RVC	1.09 162	1.51 256	0.60 174	0.05 68	0.49 206	0.01 55	0.08 177	0.22 100	0.74 205	1.72 227	0.23 146	0.56 153	0.63 203	0.12 193	3.15 177	2.90 231	0.69 176	1.79 282	3.27 185	0.50 184	4.03 230	3.48 203	0.21 216	0.07 94	0.33 148	0.47 149	0.70 83	0.96 173

tt_ll	1.09 162	1.51 256	0.60 174	0.05 68	0.49 206	0.01 55	0.08 177	0.22 100	0.74 205	1.72 227	0.23 146	0.56 153	0.63 203	0.12 193	3.15 177	2.90 231	0.69 176	1.79 282	3.27 185	0.50 184	4.03 230	3.48 203	0.21 216	0.07 94	0.33 148	0.47 149	0.70 83	0.96 173

anonymousdsp2	0.70 122	0.27 107	0.28 81	0.23 125	0.07 68	0.02 88	0.02 116	1.36 159	0.08 88	0.02 96	0.59 185	0.29 96	0.16 114	0.08 166	1.51 72	1.55 146	0.25 106	0.32 132	3.52 191	0.55 191	1.55 150	3.00 190	0.02 101	0.07 94	0.13 116	0.15 109	2.70 137	0.01 51

IER	0.59 108	0.45 151	0.27 77	0.30 160	0.16 105	0.00 1	0.01 82	0.42 121	0.11 102	1.09 192	0.07 120	1.35 196	0.04 42	0.20 222	3.17 179	1.08 92	0.20 97	0.13 86	0.73 81	0.40 156	0.51 76	0.64 76	0.21 216	0.07 94	0.08 89	1.01 181	2.92 143	0.28 127

test_4	0.60 111	0.10 58	0.53 166	0.29 157	0.13 93	0.07 128	0.22 213	0.09 85	0.07 76	0.03 100	0.00 1	0.68 163	0.15 105	0.08 166	2.06 101	1.55 146	0.12 74	0.39 150	1.82 127	0.18 95	1.12 117	2.11 146	0.01 78	0.07 94	0.20 135	0.30 131	3.49 177	0.24 122

TestStereo	0.55 101	0.62 187	0.47 157	0.22 118	0.09 77	0.00 1	0.01 82	1.90 188	0.22 144	0.30 135	0.00 1	0.28 93	0.08 69	0.01 55	1.58 78	0.87 70	0.34 125	0.19 100	2.65 163	0.08 63	1.43 139	0.55 71	0.02 101	0.07 94	0.10 101	0.42 144	2.09 124	0.13 110

AFF-stereo	0.55 101	0.29 115	0.41 147	0.33 165	0.09 77	0.03 103	0.00 1	0.38 119	0.10 99	1.17 199	0.01 97	0.32 104	0.06 63	0.00 1	1.52 73	1.24 114	0.15 83	0.59 189	3.40 188	0.07 55	0.54 78	0.60 73	0.00 1	0.07 94	0.13 116	0.06 79	3.05 148	0.10 101

HGLStereo	0.58 106	0.32 128	0.38 133	0.23 125	0.26 161	0.01 55	0.06 164	0.06 74	0.12 108	1.22 206	0.70 199	0.14 37	0.15 105	0.09 176	2.33 124	1.33 125	0.37 134	0.24 109	1.13 102	0.15 86	0.97 110	1.51 122	0.06 157	0.07 94	0.08 89	0.08 88	3.08 150	0.47 145

DISCO	0.79 130	0.95 228	0.31 87	0.06 79	0.33 187	0.51 223	0.44 226	0.23 103	0.32 157	1.75 231	0.59 185	0.38 118	0.29 144	0.04 126	2.98 171	1.36 127	0.96 209	0.29 126	3.24 182	0.53 189	0.79 101	1.45 117	0.10 174	0.07 94	0.12 109	0.29 130	2.76 138	0.31 130

DFGA-Net	0.41 85	0.31 124	0.08 46	0.24 129	0.04 53	0.01 55	0.01 82	0.55 135	0.05 60	1.29 210	0.00 1	0.16 38	0.04 42	0.03 107	1.67 82	1.15 105	0.16 87	0.08 67	0.92 90	0.04 37	0.57 81	0.30 45	0.00 1	0.08 113	0.01 20	0.00 1	3.34 167	0.01 51

LGtest1	0.40 84	0.06 39	0.35 113	0.03 47	0.13 93	0.16 177	0.01 82	0.08 83	0.13 111	0.04 103	0.89 205	0.20 73	0.15 105	0.00 1	1.69 87	1.30 121	0.18 92	0.29 126	0.66 79	0.23 120	0.52 77	3.25 197	0.05 148	0.08 113	0.04 67	0.02 55	0.22 61	0.01 51

S2M2_L	0.78 129	0.14 70	1.69 257	0.27 145	0.14 98	0.00 1	0.01 82	0.23 103	0.31 156	2.17 244	0.00 1	0.42 126	0.14 100	0.00 1	2.15 110	2.06 195	0.38 138	0.48 169	1.19 107	0.22 117	2.27 170	1.92 134	0.05 148	0.08 113	0.09 98	0.71 165	3.67 184	0.16 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LL-Strereo2	0.61 112	0.22 97	0.36 124	0.09 94	0.10 81	0.17 187	0.01 82	2.25 201	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.04 42	0.21 227	1.68 84	1.32 122	0.05 46	0.12 79	2.34 147	0.39 155	1.51 145	2.98 187	0.00 1	0.08 113	0.43 165	0.01 28	1.44 107	0.31 130

CAS	0.79 130	0.21 91	0.34 106	0.21 114	0.19 126	0.03 103	0.14 199	0.21 99	0.63 195	1.19 202	0.16 136	0.33 108	0.78 224	0.13 199	2.72 149	1.66 158	0.85 198	0.71 206	1.12 101	0.46 176	2.41 181	2.37 161	0.03 124	0.08 113	0.11 105	0.69 161	1.69 111	1.95 200

TESTraft	0.86 137	0.88 220	0.32 90	0.05 68	0.16 105	0.00 1	0.00 1	1.51 165	0.06 69	0.69 166	0.00 1	0.33 108	0.64 205	0.20 222	4.51 239	1.67 161	0.18 92	0.16 94	2.63 161	0.25 129	1.10 116	2.24 156	0.07 162	0.08 113	0.10 101	1.62 196	3.71 189	0.04 78

GLC_STEREO	0.76 128	0.44 148	0.48 158	0.22 118	0.24 150	0.00 1	0.00 1	2.40 207	0.19 133	0.15 121	0.04 109	0.27 90	0.14 100	0.02 87	2.55 139	1.82 175	0.46 142	0.24 109	2.26 143	0.30 144	2.66 188	1.47 118	0.05 148	0.08 113	0.05 74	0.07 85	3.59 180	0.32 132

AACVNet	0.85 136	0.56 172	0.35 113	0.58 213	0.67 223	0.09 135	0.01 82	0.35 115	0.19 133	0.17 122	0.15 134	0.45 132	0.24 135	0.19 217	2.81 154	1.91 182	0.48 146	0.38 147	1.44 117	0.23 120	1.44 141	1.22 113	0.33 240	0.08 113	0.50 169	1.57 194	4.09 218	2.39 212

MMNet	0.30 72	0.21 91	0.07 40	0.05 68	0.05 58	0.00 1	0.06 164	0.01 14	0.03 35	0.22 125	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.05 135	2.24 114	0.62 50	0.24 105	0.12 79	0.35 55	0.07 55	0.30 58	0.11 30	0.04 135	0.08 113	0.03 53	0.04 68	2.84 141	0.02 67

AF-Net	1.11 164	0.51 161	0.87 209	0.34 171	0.78 232	0.89 240	1.87 266	2.40 207	1.15 243	0.48 151	0.68 197	3.66 224	0.16 114	0.27 242	2.44 130	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 121	0.40 156	0.50 74	2.58 173	0.05 148	0.08 113	0.66 182	0.45 146	3.47 174	2.34 210

Nwc_Net	1.11 164	0.51 161	0.87 209	0.34 171	0.78 232	0.89 240	1.87 266	2.40 207	1.15 243	0.48 151	0.68 197	3.66 224	0.16 114	0.27 242	2.44 130	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 121	0.40 156	0.50 74	2.58 173	0.05 148	0.08 113	0.66 182	0.45 146	3.47 174	2.34 210

CFNet	0.57 105	0.46 155	0.64 186	0.43 198	0.34 190	0.04 114	0.00 1	0.58 137	0.09 96	0.66 165	0.05 115	0.64 159	0.07 66	0.05 135	2.25 115	0.65 53	0.35 127	0.06 51	0.73 81	0.34 147	0.85 105	0.73 82	0.00 1	0.08 113	0.45 166	0.16 111	3.22 162	1.51 190

trnet	0.99 154	0.29 115	0.72 197	0.22 118	0.13 93	0.01 55	0.02 116	2.55 226	0.37 160	0.62 162	0.48 174	0.70 166	0.59 197	0.04 126	2.80 152	3.02 239	0.66 169	0.57 185	2.14 135	0.60 198	2.82 191	2.17 149	0.03 124	0.09 125	1.26 205	0.51 153	2.42 131	0.91 170

CES	1.20 170	0.24 101	0.35 113	0.13 100	0.18 123	0.05 122	0.08 177	5.35 303	0.78 211	0.43 150	0.31 157	0.83 176	0.86 236	0.16 206	3.20 180	3.22 249	1.12 226	1.06 248	1.51 119	1.05 227	4.23 234	3.19 194	0.08 164	0.09 125	0.19 133	0.34 138	1.07 95	2.23 209

DepthFocus	0.50 98	0.08 51	0.40 141	0.22 118	0.10 81	0.00 1	0.04 147	0.35 115	0.60 193	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.33 150	0.00 1	2.16 111	1.92 183	0.41 139	0.39 150	0.91 89	0.40 156	2.06 168	1.93 135	0.04 135	0.10 127	0.03 53	0.10 98	0.37 74	0.24 122

coex_refinement	0.73 126	1.07 239	0.51 163	0.24 129	0.70 227	0.01 55	0.13 197	0.27 106	1.06 239	0.11 113	1.07 212	0.80 174	0.17 119	0.14 203	2.80 152	0.90 75	0.47 144	0.12 79	2.36 150	0.49 183	0.67 93	0.61 74	0.14 195	0.10 127	0.64 180	0.62 157	3.08 150	0.49 147

YMNet	0.66 120	0.39 142	0.02 20	0.20 113	0.25 152	0.34 210	2.55 279	0.36 117	0.06 69	1.11 193	0.00 1	0.39 121	2.89 271	0.01 55	2.52 137	2.02 192	0.52 151	0.46 164	0.50 66	0.21 112	0.27 52	1.21 111	0.00 1	0.10 127	0.33 148	0.05 70	0.62 82	0.39 139

CREStereo++_RVC	0.99 154	0.21 91	1.16 228	0.28 150	0.36 194	0.01 55	0.05 154	2.06 196	0.27 151	0.62 162	0.08 123	0.46 133	0.14 100	0.05 135	2.55 139	2.70 226	0.74 184	0.50 176	2.59 157	0.24 125	2.97 197	2.20 152	0.09 168	0.10 127	0.96 191	0.43 145	4.10 220	0.79 164
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
TANstereo	1.57 198	1.38 251	0.48 158	0.26 140	0.29 170	0.52 225	0.05 154	0.51 132	0.47 173	0.27 132	0.62 192	0.32 104	0.20 123	1.08 289	3.59 203	2.81 227	0.79 188	1.63 278	8.83 251	3.01 295	3.50 212	2.89 180	3.03 309	0.10 127	0.04 67	0.69 161	4.96 250	0.05 83

XX-TBD	1.57 198	1.38 251	0.48 158	0.26 140	0.29 170	0.52 225	0.05 154	0.51 132	0.47 173	0.27 132	0.62 192	0.32 104	0.20 123	1.08 289	3.59 203	2.81 227	0.79 188	1.63 278	8.83 251	3.01 295	3.50 212	2.89 180	3.03 309	0.10 127	0.04 67	0.69 161	4.96 250	0.05 83

ARAFT	0.70 122	0.19 85	0.28 81	0.31 162	0.08 74	0.00 1	0.01 82	0.16 92	0.08 88	1.30 211	0.00 1	0.38 118	0.03 29	0.10 186	3.41 197	1.87 177	0.29 117	0.27 124	2.54 155	0.05 43	1.83 161	1.60 128	0.01 78	0.10 127	0.42 163	0.02 55	3.41 169	0.12 108

STTStereo	1.06 160	0.85 217	0.57 167	0.36 182	0.29 170	0.08 131	0.64 234	0.43 124	1.56 259	1.40 221	0.26 148	1.95 207	0.07 66	0.29 244	4.26 225	1.06 89	0.25 106	0.23 108	1.16 103	0.14 82	1.46 143	0.84 88	0.12 185	0.10 127	0.07 84	1.81 202	3.51 178	4.84 237

RALCasStereoNet	0.70 122	0.30 120	0.84 207	0.37 184	0.28 167	0.05 122	0.12 193	2.12 198	0.13 111	1.03 187	0.04 109	0.50 139	0.15 105	0.03 107	2.37 125	1.67 161	0.23 103	0.24 109	1.26 109	0.14 82	1.21 123	2.03 143	0.01 78	0.11 135	0.34 151	1.39 190	0.78 88	1.25 183

UniTT-Stereo	0.35 79	0.28 110	0.38 133	0.07 88	0.18 123	0.00 1	0.01 82	0.07 79	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.29 96	0.03 29	0.05 135	1.88 96	1.42 133	0.15 83	0.33 139	1.70 125	0.07 55	0.88 106	1.21 111	0.00 1	0.12 136	0.06 81	0.03 65	0.14 53	0.03 73

s12784h	2.07 216	2.29 278	2.24 269	1.60 250	0.69 225	0.05 122	0.03 138	2.13 199	0.55 185	1.19 202	0.13 132	1.61 203	0.68 209	0.04 126	3.20 180	3.09 244	0.78 187	0.41 156	3.50 190	0.43 170	5.42 274	2.92 183	0.11 181	0.12 136	2.64 252	1.70 198	6.64 280	11.65 288

RAFT + AFF	0.41 85	0.04 17	0.01 13	0.22 118	0.02 29	0.04 114	0.00 1	0.03 55	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.28 93	0.02 22	0.01 55	4.88 260	0.92 79	0.35 127	0.02 34	2.33 146	0.03 26	0.65 88	0.50 64	0.01 78	0.12 136	0.15 124	0.10 98	0.24 65	0.01 51

UPFNet	0.44 89	0.29 115	0.59 171	0.21 114	0.26 161	0.01 55	0.02 116	0.08 83	0.08 88	0.39 145	0.00 1	0.27 90	0.03 29	0.24 237	3.08 175	0.92 79	0.14 81	0.12 79	0.57 73	0.31 145	0.36 63	0.39 55	0.01 78	0.12 136	0.02 38	0.01 28	3.44 173	0.05 83

CREStereo	1.03 158	0.31 124	0.74 198	0.24 129	0.16 105	0.01 55	0.04 147	2.66 235	0.55 185	0.63 164	0.56 181	0.71 167	0.59 197	0.05 135	2.97 169	3.31 253	0.60 160	0.43 159	2.12 134	0.57 193	3.00 200	2.30 159	0.06 157	0.12 136	1.18 202	0.53 155	2.42 131	0.88 165
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	1.28 176	0.58 175	0.96 215	0.28 150	0.22 143	0.01 55	0.16 202	0.50 130	0.57 189	0.72 169	0.35 160	0.54 147	0.48 181	0.09 176	3.27 189	3.32 254	0.72 182	0.39 150	6.17 222	0.35 149	3.67 218	2.41 166	0.09 168	0.12 136	3.12 265	1.00 180	1.23 99	3.32 222

HITNet	0.59 108	0.16 81	0.10 49	0.06 79	0.07 68	0.01 55	0.02 116	1.76 173	0.82 215	0.11 113	0.00 1	0.68 163	0.28 142	0.11 190	2.51 136	1.02 86	0.25 106	0.13 86	0.63 75	0.24 125	1.43 139	1.56 127	0.01 78	0.12 136	0.02 38	0.16 111	3.32 165	0.42 144
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
gcap_with_dpt	1.98 213	2.82 287	0.34 106	3.84 282	0.34 190	0.43 215	0.00 1	1.75 171	0.38 162	0.61 160	0.26 148	6.30 264	0.72 215	0.05 135	2.57 141	3.48 264	1.28 232	1.57 273	5.70 216	0.62 199	4.29 236	4.24 232	0.02 101	0.13 143	1.15 199	1.10 183	4.26 225	5.18 239

GCAP-BAT	1.98 213	2.82 287	0.34 106	3.84 282	0.34 190	0.43 215	0.00 1	1.75 171	0.38 162	0.61 160	0.26 148	6.30 264	0.72 215	0.05 135	2.57 141	3.48 264	1.28 232	1.57 273	5.70 216	0.62 199	4.29 236	4.24 232	0.02 101	0.13 143	1.15 199	1.10 183	4.26 225	5.18 239

MIM_Stereo	0.55 101	0.13 69	0.43 150	0.34 171	0.22 143	0.11 142	0.02 116	2.05 193	0.07 76	0.00 1	0.01 97	0.23 80	0.09 80	0.03 107	2.07 102	1.15 105	0.15 83	0.39 150	2.56 156	0.27 138	1.24 129	0.94 97	0.06 157	0.13 143	0.18 130	0.19 117	1.72 112	0.17 116

EGLCR-Stereo	1.26 174	0.21 91	1.76 261	0.07 88	0.25 152	0.08 131	0.02 116	0.49 129	0.55 185	0.11 113	0.45 171	0.58 157	0.67 208	0.03 107	2.32 122	2.67 225	0.93 206	1.20 258	4.21 201	0.19 101	4.10 233	4.78 249	0.05 148	0.13 143	0.64 180	0.67 158	6.56 279	0.32 132

CFNet_pseudo	0.86 137	0.52 166	0.57 167	0.44 200	0.52 214	0.05 122	0.02 116	0.60 138	0.10 99	0.93 180	0.12 127	0.71 167	0.30 146	0.51 260	4.66 249	1.68 163	0.33 124	0.32 132	2.61 159	0.34 147	0.96 109	1.53 123	0.55 266	0.13 143	0.49 168	0.50 152	2.17 126	1.63 195

FSD		0.62 187	0.19 58	0.05 68	0.25 152	0.01 55	0.01 82	0.30 111	0.25 149	0.55 158	0.14 133			0.04 126	2.03 100	2.10 197			1.33 114	0.40 156				0.14 148	0.40 159	0.10 98	0.52 78	0.96 173

MGS-Stereo	0.61 112	0.95 228	0.61 178	0.26 140	0.16 105	0.01 55	0.02 116	0.06 74	0.15 117	0.00 1	0.00 1	0.29 96	0.15 105	0.01 55	5.46 276	0.88 72	0.30 120	0.27 124	0.86 88	0.38 154	1.25 130	1.76 132	0.03 124	0.14 148	0.29 143	0.26 126	1.72 112	0.25 125

CASnet	0.75 127	0.51 161	0.49 162	0.23 125	0.29 170	0.00 1	0.00 1	0.50 130	0.18 130	0.06 106	0.06 117	0.54 147	0.36 158	0.01 55	2.44 130	1.35 126	0.50 147	0.41 156	2.34 147	0.25 129	3.65 216	2.36 160	0.02 101	0.14 148	1.63 223	0.05 70	1.61 110	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
FINET	0.37 82	0.14 70	0.45 155	0.18 108	0.08 74	0.02 88	0.01 82	0.34 113	0.17 125	0.01 89	0.30 156	0.56 153	0.19 122	0.02 87	2.46 133	1.20 112	0.26 111	0.09 70	1.10 100	0.14 82	0.72 96	0.31 47	0.04 135	0.14 148	0.03 53	0.10 98	0.84 91	0.05 83

DMCA-RVC	0.65 117	0.42 145	0.43 150	0.31 162	0.58 217	0.15 171	0.44 226	0.29 109	1.57 260	1.31 212	0.35 160	0.55 149	0.13 94	0.11 190	2.54 138	1.10 95	0.51 150	0.46 164	0.84 87	0.36 151	0.76 99	0.83 87	0.19 211	0.14 148	0.11 105	0.06 79	2.59 136	0.52 148

castereo++	1.13 167	0.49 158	0.33 100	0.05 68	0.21 137	0.23 206	0.00 1	0.42 121	0.44 170	0.20 123	0.17 138	1.13 189	0.41 166	0.07 153	2.01 99	2.66 223	1.01 215	0.52 178	2.80 168	0.52 187	4.60 244	4.06 224	0.30 232	0.15 153	0.98 193	1.06 182	3.70 188	1.89 197

castereo	1.20 170	0.33 129	0.83 206	0.07 88	0.25 152	0.19 198	0.01 82	0.36 117	0.52 179	0.14 118	0.19 143	1.09 183	0.49 183	0.04 126	2.66 146	2.91 233	1.04 217	0.60 191	4.65 207	0.52 187	4.93 262	4.40 239	0.11 181	0.15 153	1.13 198	2.05 207	1.19 97	1.47 188

UDGNet	2.51 231	1.01 231	0.33 100	10.93 309	5.26 303	8.50 304	3.54 290	1.72 169	0.15 117	0.23 129	0.08 123	0.52 145	0.10 88	10.25 331	3.55 202	1.25 116	0.46 142	0.46 164	2.73 164	0.59 196	2.44 182	4.14 229	2.94 306	0.15 153	1.72 225	0.77 170	2.94 145	1.13 181

GMOStereo	0.91 144	0.15 76	0.61 178	0.34 171	0.25 152	0.12 151	0.05 154	2.40 207	0.15 117	0.00 1	0.18 139	0.51 140	0.45 171	0.02 87	2.30 118	1.97 187	0.53 152	0.70 201	2.24 138	0.41 164	1.67 153	3.92 213	0.01 78	0.15 153	1.33 212	0.13 104	3.95 206	0.09 95

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test-v	0.91 144	0.15 76	0.61 178	0.34 171	0.25 152	0.12 151	0.05 154	2.40 207	0.15 117	0.00 1	0.18 139	0.51 140	0.45 171	0.02 87	2.30 118	1.97 187	0.53 152	0.70 201	2.24 138	0.41 164	1.67 153	3.92 213	0.01 78	0.15 153	1.33 212	0.13 104	3.95 206	0.09 95

test-2	0.91 144	0.15 76	0.61 178	0.34 171	0.25 152	0.12 151	0.05 154	2.40 207	0.15 117	0.00 1	0.18 139	0.51 140	0.45 171	0.02 87	2.30 118	1.97 187	0.53 152	0.70 201	2.24 138	0.41 164	1.67 153	3.92 213	0.01 78	0.15 153	1.33 212	0.13 104	3.95 206	0.09 95

raftrobust	0.86 137	0.40 143	0.77 201	0.40 191	0.31 177	0.01 55	0.04 147	2.51 221	0.13 111	0.51 154	0.00 1	0.51 140	0.24 135	0.09 176	2.98 171	2.12 199	0.22 100	0.31 130	4.90 210	0.11 74	1.68 157	2.15 147	0.16 203	0.15 153	0.78 187	0.40 142	0.97 93	0.36 137

AIO-test2	0.06 6	0.09 55	0.01 13	0.00 1	0.09 77	0.04 114	0.01 82	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 42	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 161	0.05 74	0.01 28	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	2.56 234	0.56 172	3.45 288	0.34 171	0.51 208	0.01 55	0.04 147	2.96 251	0.64 196	0.51 154	3.99 267	3.76 226	0.35 153	0.16 206	2.92 164	3.82 268	0.81 194	0.80 219	8.30 245	0.51 186	5.45 275	3.87 211	0.44 257	0.16 161	4.84 287	7.87 296	3.19 159	8.70 270

iinet-f	1.47 189	1.20 248	0.32 90	0.82 223	0.13 93	0.14 162	0.10 184	0.42 121	0.21 143	1.93 235	4.19 268	0.19 68	0.21 126	0.08 166	5.12 268	2.54 219	0.23 103	0.30 129	7.71 238	1.00 224	1.95 165	4.30 236	0.21 216	0.17 163	1.25 204	0.16 111	4.11 221	0.62 157

LoS	1.87 210	0.22 97	0.38 133	0.22 118	0.14 98	0.02 88	0.06 164	15.85 330	0.90 222	3.42 283	0.71 201	0.95 179	0.83 234	0.21 227	3.22 185	3.63 266	1.18 228	0.90 231	2.95 172	0.64 202	5.08 265	3.80 209	0.22 224	0.17 163	2.26 238	0.82 172	1.23 99	0.52 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SA	0.95 151	0.82 211	0.44 153	0.21 114	0.23 145	0.01 55	0.00 1	2.73 238	0.12 108	0.02 96	0.00 1	0.39 121	0.39 164	0.36 251	2.49 134	1.61 151	0.31 121	0.47 168	3.23 181	0.20 109	1.23 127	3.19 194	0.01 78	0.18 165	0.41 161	1.70 198	4.81 243	0.10 101

rafts_anoy	0.62 114	0.28 110	0.70 194	0.37 184	0.21 137	0.04 114	0.00 1	2.53 223	0.14 115	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 42	0.02 87	2.50 135	1.45 137	0.32 123	0.36 144	1.92 129	0.17 92	1.38 136	0.99 100	0.00 1	0.18 165	0.53 170	0.73 166	0.73 86	1.01 178

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 154	0.82 211	0.34 106	0.18 108	0.43 203	0.03 103	1.10 249	1.20 154	2.50 279	2.06 240	0.11 126	0.69 165	0.07 66	0.54 261	3.65 209	0.91 77	0.19 96	0.22 106	1.65 124	0.15 86	0.73 97	0.92 95	0.08 164	0.18 165	0.11 105	3.29 231	2.58 135	2.09 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Reg-Stereo(zero)	2.47 229	0.35 132	2.58 277	0.48 204	0.84 237	0.14 162	0.17 203	3.76 279	0.77 207	3.03 267	8.81 315	2.75 219	0.81 227	1.26 294	2.61 144	3.41 260	1.42 243	0.49 172	7.28 233	1.29 242	4.00 224	4.42 242	0.41 248	0.19 168	1.28 206	3.03 223	5.77 265	5.27 241

HI	2.47 229	0.35 132	2.58 277	0.48 204	0.84 237	0.14 162	0.17 203	3.76 279	0.77 207	3.03 267	8.81 315	2.75 219	0.81 227	1.26 294	2.61 144	3.41 260	1.42 243	0.49 172	7.28 233	1.29 242	4.00 224	4.42 242	0.41 248	0.19 168	1.28 206	3.03 223	5.77 265	5.27 241

model_zeroshot	3.10 251	0.46 155	1.69 257	1.87 261	0.56 216	0.23 206	0.00 1	3.03 252	0.44 170	2.48 248	3.95 266	4.58 240	0.55 193	0.15 204	5.31 270	4.57 282	1.45 245	0.88 227	14.88 288	1.15 235	5.62 277	5.52 273	0.03 124	0.19 168	3.71 271	6.21 282	5.26 256	8.89 273

MIF-Stereo (partial)	0.47 95	0.36 135	0.44 153	0.07 88	0.18 123	0.01 55	0.00 1	0.07 79	0.11 102	0.01 89	0.01 97	0.38 118	0.09 80	0.03 107	2.00 98	1.58 148	0.22 100	0.50 176	0.75 84	0.06 49	1.09 115	0.94 97	0.00 1	0.19 168	0.08 89	0.26 126	2.83 140	0.39 139

raft_robust	1.21 172	0.70 198	0.61 178	0.27 145	0.19 126	0.00 1	0.00 1	3.05 254	0.22 144	1.18 200	0.03 108	0.34 112	0.69 210	0.07 153	2.94 168	1.76 171	0.57 158	0.63 197	4.95 211	0.19 101	2.98 199	4.81 250	0.01 78	0.19 168	0.97 192	1.39 190	2.87 142	0.98 177

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 117	0.29 115	0.60 174	0.37 184	0.27 163	0.03 103	0.02 116	0.96 148	0.11 102	1.34 215	0.00 1	0.28 93	0.08 69	0.01 55	1.83 93	1.32 122	0.26 111	0.11 75	3.40 188	0.24 125	0.79 101	0.89 93	0.00 1	0.19 168	0.38 156	0.22 122	3.31 164	0.15 112

UCFNet_RVC	1.13 167	2.65 283	0.57 167	0.57 211	0.74 229	0.19 198	0.01 82	0.28 108	0.22 144	0.95 181	0.39 162	2.41 215	0.89 237	0.06 148	2.99 173	1.18 109	0.50 147	0.49 172	2.19 136	0.44 173	1.50 144	1.54 126	1.06 288	0.19 168	1.43 219	1.73 200	1.86 121	3.39 224

WQFJA1++	6.04 292	0.94 225	0.18 57	36.73 333	0.43 203	37.16 335	38.54 335	0.29 109	0.41 167	3.16 273	0.21 145	6.43 266	6.15 288	0.03 107	2.22 113	3.02 239	0.81 194	0.48 169	7.79 242	1.02 226	3.32 209	2.69 177	0.06 157	0.20 175	0.14 121	3.39 234	3.41 169	3.78 225

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 231	1.14 243	0.32 90	1.45 245	2.85 286	4.14 284	1.19 252	2.80 244	0.54 182	6.52 323	1.79 235	7.67 268	0.72 215	0.05 135	2.57 141	2.59 221	0.54 156	0.57 185	4.65 207	0.59 196	3.70 219	3.88 212	0.03 124	0.20 175	0.42 163	1.90 206	4.17 223	10.91 285

4D-IteraStereo	0.83 134	0.30 120	1.14 224	0.28 150	0.31 177	0.01 55	0.02 116	2.15 200	0.11 102	0.00 1	0.20 144	0.25 84	0.22 128	0.16 206	2.28 117	1.65 156	0.11 72	0.37 146	2.84 169	0.41 164	2.82 191	2.87 179	0.02 101	0.21 177	0.08 89	0.22 122	3.10 152	0.35 136

CC-Net-ROB	5.26 284	8.36 317	1.81 263	22.68 321	6.07 309	15.19 317	7.74 312	0.45 127	0.84 217	1.53 225	0.00 1	23.78 306	3.00 273	3.15 313	2.92 164	0.74 61	2.29 266	1.51 272	11.50 280	0.48 182	1.21 123	1.47 118	9.41 326	0.22 178	2.30 240	2.51 219	2.25 127	8.72 271

plain	0.45 92	0.37 138	0.43 150	0.16 104	0.37 196	0.00 1	0.00 1	0.74 142	0.08 88	0.01 89	0.00 1	0.53 146	0.09 80	0.04 126	2.41 127	1.80 174	0.25 106	0.31 130	0.93 91	0.10 71	1.31 132	1.36 116	0.00 1	0.23 179	0.13 116	0.02 55	0.25 66	0.09 95

Sa-1000	1.25 173	0.27 107	0.51 163	0.28 150	0.23 145	0.00 1	0.00 1	2.78 241	0.10 99	0.01 89	0.01 97	0.34 112	0.50 185	0.59 269	4.62 247	1.70 167	0.69 176	0.83 223	4.47 203	0.43 170	1.38 136	4.54 246	0.01 78	0.24 180	2.01 234	1.81 202	5.02 252	0.39 139

TRStereo	3.24 256	2.66 285	7.45 317	0.35 180	0.14 98	7.79 299	0.13 197	3.04 253	0.42 169	2.75 255	1.46 224	5.69 255	0.65 206	0.09 176	3.75 212	4.23 277	0.70 181	0.63 197	6.77 228	1.21 237	4.05 232	4.81 250	0.12 185	0.24 180	2.72 254	6.73 288	12.83 311	6.09 252

cross-raft	2.33 223	0.70 198	1.33 238	0.40 191	0.61 219	0.19 198	0.08 177	3.13 257	0.71 204	0.78 170	1.62 230	1.09 183	0.70 214	0.17 211	3.66 210	4.78 289	0.99 214	0.55 182	10.72 275	1.52 253	6.33 287	5.61 276	0.30 232	0.24 180	2.56 250	4.68 260	4.44 230	5.06 238

UNet	0.56 104	0.30 120	0.39 136	0.26 140	0.19 126	0.03 103	0.08 177	0.52 134	0.13 111	1.15 196	0.00 1	0.44 129	0.16 114	0.16 206	2.13 108	1.28 119	0.34 125	0.20 104	1.42 116	0.19 101	0.62 86	0.50 64	0.13 188	0.24 180	0.03 53	0.26 126	3.32 165	0.62 157

DSFCA	0.70 122	0.43 146	0.51 163	0.29 157	0.58 217	0.04 114	0.59 231	0.22 100	0.54 182	0.49 153	0.56 181	0.33 108	0.08 69	0.04 126	2.86 157	1.28 119	0.67 171	0.73 208	1.00 94	0.44 173	1.01 114	1.14 108	0.21 216	0.24 180	0.54 171	0.82 172	2.81 139	0.47 145

RAFT-Test	2.40 225	0.62 187	1.45 245	1.07 236	0.41 201	0.21 202	0.21 211	3.19 260	0.77 207	1.05 190	3.09 256	0.94 177	0.92 239	0.17 211	3.47 200	5.18 303	0.97 212	0.56 184	10.36 272	1.38 247	6.37 288	5.29 260	0.38 246	0.25 185	2.80 258	4.66 259	4.56 236	4.51 230

IPLG	1.12 166	0.36 135	0.65 190	0.29 157	0.23 145	0.00 1	0.05 154	2.30 203	0.29 154	0.39 145	0.29 154	0.27 90	0.72 215	0.24 237	5.68 280	1.79 173	1.05 219	0.84 224	2.78 165	0.41 164	0.98 111	4.31 237	0.02 101	0.25 185	0.46 167	1.49 193	3.86 203	0.11 104

test_3	1.56 197	1.14 243	1.14 224	0.44 200	0.32 182	0.11 142	0.07 169	2.84 246	0.16 124	0.39 145	0.43 168	4.16 237	0.36 158	0.03 107	2.91 161	1.52 145	0.41 139	0.59 189	8.96 257	0.46 176	3.12 204	5.36 264	0.02 101	0.25 185	0.85 188	1.20 186	3.83 201	0.95 171

CFNet_RVC	0.86 137	0.59 177	0.74 198	0.33 165	0.32 182	0.11 142	0.02 116	0.11 87	0.17 125	0.87 178	0.74 202	0.57 156	0.16 114	0.08 166	3.11 176	1.19 111	0.50 147	0.34 141	1.28 111	0.15 86	1.68 157	1.48 121	0.02 101	0.25 185	0.86 189	1.89 205	3.64 182	2.13 206

gcap-zeroshot	3.09 250	0.51 161	3.99 293	1.67 253	0.29 170	1.36 253	1.37 254	3.29 266	0.65 197	2.77 256	4.48 275	6.22 262	0.69 210	0.09 176	3.93 216	4.80 290	0.92 204	0.78 212	16.30 293	2.38 283	5.15 269	5.77 280	1.31 291	0.26 189	2.97 262	4.91 264	4.58 238	2.00 202

EKT-Stereo	2.55 233	0.72 202	1.73 259	0.49 206	0.32 182	0.51 223	1.72 262	3.38 268	1.00 234	1.96 238	2.80 251	1.33 195	0.76 222	0.10 186	4.55 242	5.93 314	1.26 231	3.18 308	8.70 249	2.73 288	6.75 296	5.86 282	0.10 174	0.26 189	3.99 274	1.81 202	5.40 259	1.62 194

dd	0.93 150	0.46 155	0.32 90	1.70 254	0.04 53	0.21 202	0.11 191	0.46 128	0.06 69	0.11 113	0.01 97	1.91 205	0.06 63	0.16 206	4.29 228	0.96 81	0.81 194	0.34 141	5.67 214	0.37 152	0.58 83	0.68 79	0.15 198	0.26 189	0.07 84	0.09 93	3.26 163	1.96 201

ACRE	0.87 142	0.21 91	0.64 186	0.28 150	0.20 132	0.00 1	0.20 209	0.18 94	0.48 176	0.08 110	0.15 134	1.22 192	0.08 69	0.23 236	4.70 252	1.49 140	0.67 171	0.25 114	1.97 131	0.18 95	2.33 175	2.98 187	0.05 148	0.26 189	0.67 185	0.07 85	3.81 198	0.11 104

RALAANet	0.92 148	0.35 132	0.48 158	0.36 182	0.24 150	0.18 192	0.02 116	1.89 186	0.19 133	0.51 154	0.01 97	0.26 87	0.25 137	0.06 148	2.32 122	1.73 168	0.35 127	0.69 200	3.14 174	0.55 191	2.51 185	2.39 162	0.01 78	0.26 189	0.37 155	1.12 185	4.01 214	0.53 150

sCroCo_RVC	1.75 207	0.23 100	0.32 90	0.06 79	0.17 120	0.15 171	0.01 82	0.81 144	1.74 266	1.93 235	0.47 173	1.08 181	0.82 229	0.09 176	3.32 194	4.94 297	2.31 267	1.73 280	5.18 212	2.00 275	5.82 279	5.83 281	0.10 174	0.26 189	0.59 176	1.60 195	4.43 229	1.17 182

MSMDNet	2.28 221	0.62 187	1.27 234	0.37 184	0.30 175	0.19 198	0.07 169	3.15 258	0.68 200	1.01 186	0.97 207	1.10 185	2.40 263	0.17 211	3.93 216	5.26 305	1.11 225	0.55 182	10.21 270	2.94 293	6.12 284	5.76 279	0.31 236	0.26 189	2.47 244	4.23 249	3.01 147	3.18 219

iResNet_ROB	1.07 161	0.65 193	0.30 85	0.45 202	0.30 175	0.01 55	0.02 116	3.10 256	0.12 108	1.34 215	0.00 1	0.66 161	0.35 153	0.04 126	4.37 232	1.65 156	0.54 156	0.49 172	5.83 220	0.29 141	1.30 131	0.87 92	0.20 214	0.26 189	0.16 125	0.84 174	3.74 190	1.12 180

IGEV-FE	3.61 260	0.78 205	7.78 321	6.84 295	0.32 182	2.04 266	1.79 264	3.97 283	0.92 224	2.19 245	6.01 289	4.62 242	1.01 242	0.08 166	3.44 198	5.72 310	0.73 183	0.60 191	9.23 259	1.50 251	7.13 306	6.47 302	0.31 236	0.27 197	5.03 292	5.44 274	5.97 269	7.38 261

IGEV_Zeroshot_test	3.61 260	0.78 205	7.78 321	6.84 295	0.33 187	2.04 266	1.78 263	3.97 283	0.92 224	2.12 241	6.05 291	4.60 241	1.01 242	0.08 166	3.44 198	5.73 311	0.76 186	0.61 193	9.25 260	1.49 250	7.12 305	6.47 302	0.31 236	0.27 197	5.02 291	5.44 274	5.95 268	7.38 261

HH	2.94 243	0.45 151	4.88 300	0.58 213	0.51 208	0.73 231	1.38 255	3.25 263	0.84 217	2.85 262	0.60 187	5.15 248	0.82 229	0.19 217	3.29 191	6.00 316	0.67 171	0.89 229	9.52 262	1.83 266	7.59 311	5.88 284	0.41 248	0.27 197	3.12 265	5.47 276	5.66 261	6.52 256

HanStereo	2.94 243	0.45 151	4.88 300	0.58 213	0.51 208	0.73 231	1.38 255	3.25 263	0.84 217	2.85 262	0.60 187	5.15 248	0.82 229	0.19 217	3.29 191	6.00 316	0.67 171	0.89 229	9.52 262	1.83 266	7.59 311	5.88 284	0.41 248	0.27 197	3.12 265	5.47 276	5.66 261	6.52 256

CASS	2.68 237	1.05 236	1.93 267	2.07 266	0.98 239	0.45 219	2.15 272	2.82 245	1.03 238	1.83 233	3.58 261	1.38 198	0.53 190	0.02 87	4.01 218	3.03 242	4.89 300	1.34 261	9.14 258	1.47 249	7.05 303	6.20 296	0.03 124	0.27 197	2.76 256	2.80 222	4.30 227	5.36 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.87 142	0.19 85	0.67 192	0.27 145	0.21 137	0.00 1	0.20 209	0.19 96	0.50 178	0.07 107	0.12 127	1.16 190	0.08 69	0.21 227	4.78 255	1.50 142	0.68 175	0.22 106	1.92 129	0.18 95	2.28 171	2.98 187	0.04 135	0.27 197	0.66 182	0.09 93	3.80 197	0.12 108

IPLGR_C	0.86 137	0.20 89	0.61 178	0.28 150	0.21 137	0.00 1	0.22 213	0.18 94	0.47 173	0.07 107	0.12 127	1.18 191	0.08 69	0.20 222	4.59 244	1.50 142	0.65 168	0.26 115	2.00 132	0.19 101	2.34 176	2.95 184	0.05 148	0.27 197	0.60 177	0.07 85	3.82 199	0.11 104

test-3	1.53 191	1.03 233	1.25 233	0.40 191	0.31 177	0.11 142	0.06 164	2.79 243	0.17 125	0.35 142	0.44 169	4.06 229	0.35 153	0.03 107	2.84 155	1.63 154	0.37 134	0.57 185	8.86 253	0.46 176	3.20 205	5.38 265	0.02 101	0.27 197	0.61 179	0.95 177	3.95 206	0.88 165

test_1	1.53 191	1.05 236	1.24 232	0.40 191	0.31 177	0.11 142	0.06 164	2.78 241	0.17 125	0.32 136	0.42 167	4.06 229	0.36 158	0.03 107	2.84 155	1.62 153	0.37 134	0.57 185	8.88 254	0.46 176	3.22 207	5.38 265	0.02 101	0.27 197	0.60 177	0.95 177	3.95 206	0.90 169

XX-Stereo	3.48 258	0.50 160	1.80 262	1.21 240	0.27 163	0.34 210	0.44 226	1.47 163	0.41 167	2.51 249	6.92 298	4.97 244	1.06 246	0.12 193	3.21 183	5.22 304	0.96 209	0.80 219	6.95 230	0.80 215	4.33 239	4.04 223	0.21 216	0.27 197	26.57 339	3.75 240	5.08 253	9.77 280

PDISCO_ROB	1.03 158	0.55 170	0.06 39	0.67 217	0.28 167	0.00 1	0.21 211	0.71 140	0.49 177	1.28 209	0.99 210	0.25 84	0.32 148	0.19 217	3.02 174	2.03 194	0.69 176	1.42 266	2.26 143	0.58 195	2.32 173	3.22 196	0.14 195	0.27 197	1.36 216	0.37 139	3.84 202	0.23 119

AnonymousM	1.53 191	0.20 89	0.39 136	0.05 68	0.04 53	0.25 208	0.01 82	2.74 239	0.57 189	0.35 142	1.45 223	0.55 149	0.53 190	0.22 234	2.76 150	2.91 233	0.98 213	1.05 245	2.00 132	1.32 245	3.73 220	3.49 205	0.20 214	0.28 208	0.13 116	0.28 129	5.87 267	9.03 275

DLCB_ROB	0.92 148	0.72 202	0.64 186	0.43 198	0.42 202	0.14 162	0.18 206	0.43 124	0.28 152	0.85 176	0.53 175	1.12 186	0.72 215	0.07 153	2.16 111	1.12 99	0.88 199	0.26 115	0.69 80	0.20 109	1.35 133	1.53 123	0.49 259	0.28 208	4.11 277	2.41 216	2.04 122	0.78 163

sAnonymous2	1.54 194	0.26 103	0.15 54	0.10 96	0.17 120	0.48 220	0.00 1	1.87 184	0.97 231	0.22 125	0.41 163	1.12 186	0.82 229	0.08 166	4.07 220	3.86 269	1.31 235	1.19 256	7.54 235	0.72 208	4.00 224	4.87 254	0.03 124	0.29 210	0.14 121	2.16 210	2.37 129	2.45 213

CroCo_RVC	1.54 194	0.26 103	0.15 54	0.10 96	0.17 120	0.48 220	0.00 1	1.87 184	0.97 231	0.22 125	0.41 163	1.12 186	0.82 229	0.08 166	4.07 220	3.86 269	1.31 235	1.19 256	7.54 235	0.72 208	4.00 224	4.87 254	0.03 124	0.29 210	0.14 121	2.16 210	2.37 129	2.45 213

RP	1.29 177	1.06 238	2.32 274	0.84 224	1.16 245	0.39 213	1.53 258	1.89 186	1.68 263	0.29 134	2.21 240	2.25 211	0.13 94	0.40 254	3.31 193	1.07 90	0.61 161	0.05 43	1.61 123	0.40 156	0.65 88	3.05 191	0.11 181	0.29 210	0.29 143	0.92 176	4.24 224	2.04 203

DLNR_Zeroshot_test	22.90 335	78.82 368	7.01 315	99.97 368	0.31 177	0.15 171	98.85 368	3.30 267	0.54 182	3.17 275	2.43 245	5.81 257	0.93 240	21.74 334	96.26 369	100.00 372	24.75 345	22.56 355	22.80 314	1.79 264	8.42 319	6.44 300	0.04 135	0.30 213	2.39 243	4.03 246	2.05 123	3.31 221

R-Stereo Train	2.16 218	1.08 241	1.57 252	0.84 224	0.19 126	0.01 55	0.01 82	2.05 193	1.01 235	1.37 218	2.45 246	1.50 201	0.46 176	0.21 227	3.23 186	4.53 280	1.62 250	1.05 245	7.07 231	1.09 230	4.86 258	5.93 288	0.04 135	0.31 214	2.48 245	4.63 257	3.10 152	5.74 248

DeepPrunerF	2.66 236	1.67 262	0.33 100	3.58 280	9.30 318	1.76 262	3.48 289	0.68 139	3.29 286	0.71 168	1.59 228	0.37 117	0.27 141	0.13 199	5.94 286	3.42 262	1.03 216	0.54 181	4.47 203	0.65 203	2.02 166	2.06 145	0.56 267	0.31 214	15.21 325	3.30 233	3.74 190	1.47 188

RAFT-Stereo	2.16 218	1.08 241	1.57 252	0.84 224	0.19 126	0.01 55	0.01 82	2.05 193	1.01 235	1.37 218	2.45 246	1.50 201	0.46 176	0.21 227	3.23 186	4.53 280	1.62 250	1.05 245	7.07 231	1.09 230	4.86 258	5.93 288	0.04 135	0.31 214	2.48 245	4.63 257	3.10 152	5.74 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DF	2.38 224	1.07 239	1.21 231	1.49 247	0.27 163	1.58 256	0.00 1	2.88 248	0.70 203	0.22 125	0.53 175	6.05 261	0.59 197	0.09 176	2.92 164	3.90 272	0.89 200	0.88 227	13.48 286	0.77 212	4.47 241	4.10 226	0.24 227	0.32 217	1.23 203	3.86 245	6.04 270	4.60 233

MSKI-zero shot	3.19 254	0.59 177	1.39 242	0.19 112	0.37 196	0.18 192	0.03 138	3.19 260	0.96 230	0.82 174	4.84 278	3.83 227	0.60 202	0.03 107	3.33 195	5.29 306	1.15 227	0.81 221	11.77 281	1.76 263	6.55 292	5.98 292	0.22 224	0.32 217	4.41 281	12.05 318	7.79 294	7.75 265

NCC-stereo	1.86 208	1.63 260	1.33 238	0.95 232	1.22 250	0.80 233	2.29 274	2.62 232	2.93 283	0.34 138	2.87 254	2.16 208	1.17 247	0.21 227	3.63 205	1.13 100	0.63 166	0.96 240	2.79 166	0.75 210	0.98 111	2.96 185	0.36 244	0.32 217	2.31 241	4.50 255	3.69 185	4.78 234

Abc-Net	1.86 208	1.63 260	1.33 238	0.95 232	1.22 250	0.80 233	2.29 274	2.62 232	2.93 283	0.34 138	2.87 254	2.16 208	1.17 247	0.21 227	3.63 205	1.13 100	0.63 166	0.96 240	2.79 166	0.75 210	0.98 111	2.96 185	0.36 244	0.32 217	2.31 241	4.50 255	3.69 185	4.78 234
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.83 134	0.43 146	0.07 40	0.23 125	0.36 194	0.41 214	0.08 177	1.61 168	0.59 192	0.84 175	1.11 215	0.36 115	0.21 126	0.07 153	5.88 285	2.16 203	0.62 163	0.45 163	1.50 118	0.19 101	1.20 122	0.94 97	0.02 101	0.32 217	1.30 210	0.24 125	0.95 92	0.24 122

LMCR-Stereo	0.97 152	0.53 168	0.59 171	0.28 150	0.25 152	0.07 128	0.02 116	1.39 160	0.28 152	0.34 138	0.12 127	0.74 171	0.15 105	0.12 193	3.20 180	1.88 180	1.07 222	0.36 144	5.87 221	1.71 259	2.10 169	2.39 162	0.02 101	0.33 222	0.35 153	0.38 140	1.44 107	0.34 135

HSM	0.97 152	0.30 120	0.87 209	0.54 209	0.46 205	0.00 1	0.01 82	2.93 249	0.30 155	0.13 117	0.56 181	0.65 160	0.13 94	0.05 135	2.97 169	1.08 92	0.66 169	0.17 96	3.26 184	0.35 149	1.78 159	2.03 143	0.04 135	0.33 222	0.38 156	0.81 171	4.16 222	1.10 179

test-1	2.99 246	0.26 103	1.52 250	0.33 165	0.21 137	0.22 205	0.38 224	3.16 259	0.85 221	3.36 279	4.21 270	5.45 253	0.78 224	0.20 222	4.02 219	4.67 287	1.40 242	1.31 260	10.46 273	1.58 254	5.30 273	7.01 310	0.04 135	0.34 224	2.98 263	6.37 285	5.39 258	8.95 274

RASNet	0.63 115	0.18 84	0.57 167	0.41 196	0.28 167	0.10 138	0.05 154	0.94 146	0.14 115	1.07 191	0.09 125	0.48 136	0.34 152	0.02 87	1.28 61	1.47 139	0.35 127	0.21 105	0.99 93	0.02 16	1.15 120	1.53 123	0.10 174	0.34 224	0.22 139	0.30 131	3.55 179	0.73 161

DeepPruner_ROB	1.57 198	0.37 138	0.71 195	0.50 207	0.55 215	0.37 212	1.60 261	1.74 170	0.84 217	1.37 218	2.40 242	0.49 138	0.51 187	0.10 186	5.38 273	2.16 203	1.10 224	1.08 249	2.28 145	0.40 156	4.83 257	3.42 201	0.66 275	0.34 224	0.57 174	5.04 266	3.07 149	0.53 150

DNS	5.03 282	0.41 144	1.83 265	1.19 239	0.14 98	11.53 310	0.02 116	2.56 227	0.53 181	1.21 205	11.46 324	51.00 342	0.50 185	0.10 186	2.43 129	4.48 278	0.79 188	0.43 159	15.25 289	0.40 156	3.37 210	3.30 199	0.09 168	0.35 227	3.94 273	4.37 253	4.62 239	9.58 277

DN	3.57 259	0.27 107	0.66 191	0.17 105	0.23 145	14.55 314	0.03 138	2.60 230	0.80 214	3.37 281	1.09 213	25.04 308	0.56 194	0.08 166	2.93 167	3.32 254	0.80 191	0.38 147	6.67 227	0.80 215	3.87 222	3.40 200	0.15 198	0.36 228	6.96 306	5.28 273	3.65 183	8.33 269

ICVP	1.32 178	0.22 97	1.47 246	0.40 191	0.35 193	0.44 217	0.10 184	1.27 157	0.65 197	1.74 230	1.26 221	0.66 161	1.37 254	0.24 237	2.88 159	2.65 222	1.33 239	0.99 242	2.36 150	0.91 221	2.59 186	4.11 227	0.10 174	0.36 228	0.57 174	2.21 212	2.92 143	1.59 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	1.92 212	0.44 148	0.60 174	0.54 209	1.05 241	0.00 1	2.95 284	0.78 143	0.38 162	0.81 173	0.61 189	2.40 213	0.47 179	0.65 271	5.57 277	1.73 168	0.69 176	1.08 249	8.93 256	1.61 256	2.36 177	2.52 170	0.09 168	0.36 228	2.54 249	3.77 242	3.43 172	5.46 246

Anonymous3	3.16 253	0.55 170	0.79 203	0.09 94	1.10 242	0.50 222	0.03 138	3.52 273	1.26 250	1.12 194	0.84 204	10.62 282	1.31 252	0.36 251	7.37 301	6.90 324	3.59 283	3.15 307	10.88 277	2.20 279	6.83 299	9.50 331	0.31 236	0.37 231	1.43 219	3.45 235	5.32 257	1.91 198

iResNetv2_ROB	1.26 174	0.75 204	0.32 90	1.29 242	0.33 187	0.02 88	0.02 116	3.19 260	0.20 136	2.00 239	0.29 154	2.24 210	0.41 166	0.06 148	3.64 208	1.45 137	0.75 185	0.13 86	5.77 218	0.43 170	2.86 193	1.71 130	0.16 203	0.37 231	0.38 156	0.47 149	4.08 217	0.72 160

AE-Stereo	1.43 185	0.31 124	1.73 259	0.33 165	0.32 182	0.04 114	0.32 221	0.43 124	0.32 157	0.04 103	0.00 1	3.38 222	0.44 170	0.07 153	2.86 157	3.30 252	0.96 209	0.79 214	3.65 193	0.79 214	3.64 215	4.40 239	0.04 135	0.40 233	2.93 261	2.14 209	4.74 241	0.18 117

DDF-Stereo	3.00 247	1.97 267	0.22 67	11.98 311	0.51 208	14.62 315	0.81 239	1.83 180	0.57 189	1.12 194	1.66 231	9.14 275	2.86 270	0.26 240	2.38 126	3.19 248	0.90 201	0.74 210	6.87 229	0.57 193	4.55 243	4.33 238	0.11 181	0.41 234	0.35 153	2.53 220	4.48 233	1.94 199

zero-FE	4.21 273	1.97 267	0.21 61	18.56 317	2.61 283	20.95 324	6.42 305	1.84 181	0.68 200	1.31 212	3.18 257	10.31 281	3.26 275	0.31 245	2.66 146	2.88 230	1.04 217	1.46 267	13.23 285	0.91 221	5.64 278	4.93 256	0.13 188	0.41 234	0.34 151	2.47 217	4.46 231	1.55 191

pcwnet_v2	1.73 205	0.62 187	0.78 202	0.73 220	1.15 244	0.59 228	0.23 215	1.77 174	0.68 200	3.36 279	1.85 238	1.23 193	1.01 242	1.61 304	5.43 275	2.08 196	0.92 204	0.62 195	4.07 199	0.37 152	1.82 160	2.39 162	1.01 285	0.41 234	1.32 211	2.11 208	3.98 212	4.53 232

GES	1.43 185	0.28 110	0.41 147	0.57 211	0.37 196	0.27 209	0.07 169	2.06 196	0.93 226	1.20 204	0.58 184	0.39 121	0.23 134	0.02 87	4.91 261	2.49 217	0.91 202	0.66 199	9.59 264	1.37 246	2.97 197	2.53 171	0.16 203	0.41 234	0.20 135	0.17 116	2.57 133	2.20 208

ADCP+	3.47 257	2.05 273	2.64 280	1.31 243	1.93 273	1.19 251	3.99 291	1.07 150	9.83 320	1.78 232	5.75 286	8.79 274	0.37 163	0.90 281	5.04 267	2.20 205	0.44 141	0.90 231	5.82 219	0.88 219	2.38 179	3.43 202	0.33 240	0.41 234	3.03 264	12.72 321	3.59 180	10.90 284

anonymity	3.65 262	0.66 194	5.99 312	1.34 244	0.51 208	0.44 217	0.11 191	3.79 281	0.79 213	2.66 253	18.15 343	3.83 227	0.89 237	0.26 240	3.21 183	5.09 301	0.93 206	0.53 179	7.76 241	1.11 233	4.31 238	5.87 283	0.28 230	0.42 239	4.98 290	9.60 311	5.40 259	9.75 279

SACVNet	1.43 185	0.80 207	0.85 208	0.58 213	1.31 254	0.63 230	0.62 233	2.60 230	0.52 179	1.33 214	0.02 107	0.74 171	0.32 148	0.34 250	2.78 151	2.11 198	1.38 241	0.39 150	4.62 206	0.70 206	2.37 178	3.83 210	0.05 148	0.42 239	1.29 209	1.64 197	3.74 190	2.62 215

GANet-ADL	2.26 220	0.51 161	1.82 264	0.99 234	0.99 240	1.45 254	0.29 219	2.00 190	1.01 235	3.12 271	3.40 258	1.38 198	0.33 150	0.03 107	5.34 271	3.89 271	2.23 264	0.79 214	7.70 237	1.85 268	3.10 201	4.63 248	0.18 209	0.43 241	1.38 217	3.47 236	4.81 243	3.97 227

PA-Net	1.61 203	0.81 210	1.43 244	0.27 145	1.99 275	0.12 151	0.34 222	0.19 96	1.90 269	0.85 176	0.41 163	0.24 83	0.20 123	0.78 277	4.61 246	1.44 135	0.17 90	0.26 115	1.08 99	0.53 189	1.44 141	3.18 193	0.65 273	0.44 242	0.99 194	7.71 295	1.78 120	9.78 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	2.81 240	2.03 272	0.36 124	6.32 294	1.79 270	2.66 271	0.02 116	1.42 162	0.77 207	2.52 250	0.96 206	6.57 267	5.74 285	0.31 245	4.36 231	2.94 237	0.61 161	0.33 139	3.08 173	0.47 181	2.46 184	2.73 178	0.84 281	0.45 243	3.66 270	3.74 239	11.30 309	7.44 263
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	3.02 249	2.54 281	1.33 238	0.73 220	1.45 259	1.04 247	0.61 232	0.83 145	1.45 257	1.16 198	3.44 260	26.85 311	0.35 153	0.40 254	3.24 188	2.22 206	3.28 280	0.79 214	3.20 175	1.19 236	2.94 196	5.51 271	0.76 279	0.46 244	0.72 186	2.37 214	9.22 299	3.37 223

MIPNet	1.49 190	0.69 197	0.74 198	0.32 164	0.51 208	0.00 1	0.03 138	1.79 177	0.38 162	2.13 243	0.97 207	0.31 101	0.76 222	0.22 234	5.02 265	1.92 183	1.31 235	0.86 225	3.68 196	1.25 240	1.21 123	4.62 247	0.03 124	0.50 245	1.90 230	4.87 263	3.90 205	0.30 129

PSMNet-ADL	3.15 252	0.80 207	1.49 247	1.54 248	1.63 262	0.88 238	0.30 220	2.50 220	1.91 270	4.43 307	8.13 309	4.06 229	6.80 290	0.07 153	4.23 224	5.16 302	1.83 257	0.91 233	11.85 282	1.86 269	4.02 229	4.02 221	0.70 277	0.51 246	1.61 222	4.33 252	8.01 295	1.36 185

stereogan	1.89 211	2.00 271	1.17 229	1.47 246	2.05 278	1.72 259	0.87 240	1.84 181	1.11 240	1.36 217	1.51 225	5.81 257	0.48 181	0.32 248	3.87 215	1.69 165	0.80 191	0.39 150	3.96 198	0.78 213	1.23 127	4.02 221	0.26 229	0.51 246	0.30 145	1.30 189	6.30 275	3.84 226

FADNet-RVC	1.64 204	0.31 124	0.64 186	0.33 165	1.19 248	0.01 55	2.53 278	0.57 136	0.22 144	1.03 187	0.32 159	6.04 260	0.29 144	0.32 248	4.47 236	1.90 181	0.62 163	0.78 212	6.45 226	1.80 265	1.85 162	2.02 142	0.19 211	0.52 248	1.78 227	1.74 201	3.10 152	3.15 218

iRaft-Stereo_20w	4.18 272	1.14 243	8.05 324	7.32 298	1.81 271	3.33 279	1.55 259	3.45 269	1.28 252	3.63 289	7.12 299	3.54 223	1.33 253	0.11 190	4.16 223	4.85 293	0.93 206	0.61 193	9.28 261	1.22 238	5.08 265	5.56 275	0.43 254	0.53 249	3.85 272	8.64 304	11.20 308	12.91 292

APVNet	1.14 169	1.04 235	0.20 59	0.33 165	0.37 196	0.21 202	0.36 223	0.34 113	0.39 166	0.95 181	0.44 169	0.71 167	0.15 105	0.15 204	3.51 201	2.84 229	1.63 252	0.93 236	4.54 205	0.69 205	1.89 163	4.06 224	0.02 101	0.53 249	0.10 101	0.38 140	3.20 160	0.95 171

PWCDC_ROB	2.82 241	0.49 158	0.17 56	0.38 189	0.79 234	0.03 103	0.10 184	1.16 153	8.93 317	0.14 118	2.49 248	0.55 149	31.02 334	0.57 263	5.58 278	3.32 254	1.73 253	0.91 233	2.53 154	0.88 219	2.92 194	7.18 311	0.15 198	0.53 249	0.55 172	0.69 161	1.43 106	0.88 165

IPLGR	1.73 205	0.63 192	0.67 192	0.35 180	0.40 200	0.00 1	0.03 138	1.41 161	0.26 150	2.36 246	2.42 244	0.33 108	0.80 226	0.17 211	6.12 292	1.87 177	1.22 230	1.28 259	5.37 213	1.72 261	2.44 182	4.20 230	0.02 101	0.56 252	2.66 253	4.85 262	3.82 199	0.77 162

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 290	1.25 250	7.40 316	2.57 271	2.03 277	6.90 294	2.76 281	4.00 285	4.04 294	4.58 310	8.36 312	4.99 246	2.06 259	0.03 107	5.72 281	7.36 330	1.90 259	0.95 238	38.08 332	1.75 262	5.95 282	6.44 300	0.19 211	0.58 253	3.59 269	7.26 290	6.15 272	12.75 291

psm_up	1.01 157	0.60 179	0.96 215	0.38 189	0.75 230	0.01 55	0.03 138	2.33 205	1.18 246	0.78 170	0.00 1	0.94 177	0.09 80	0.45 258	2.41 127	1.18 109	0.62 163	0.44 161	3.67 195	0.32 146	1.14 119	0.85 90	0.00 1	0.58 253	1.06 196	1.42 192	3.75 193	1.44 187

DDUNet	12.41 317	19.68 329	3.23 285	36.37 331	24.08 331	34.35 334	31.95 332	1.86 183	1.63 262	1.44 222	3.43 259	12.02 286	3.65 279	83.75 344	4.54 241	2.28 208	8.10 316	3.39 310	18.01 297	4.26 302	6.60 293	4.81 250	16.44 334	0.64 255	1.08 197	0.61 156	4.68 240	2.12 205

DN-CSS_ROB	1.45 188	0.52 166	1.11 222	0.81 222	0.69 225	0.00 1	0.03 138	2.86 247	0.35 159	1.50 224	3.76 264	0.73 170	0.36 158	0.07 153	2.89 160	1.44 135	1.08 223	0.79 214	8.61 247	0.23 120	3.25 208	1.97 136	0.02 101	0.66 256	0.10 101	0.52 154	3.12 156	1.56 192

MyStereo04	2.04 215	0.66 194	0.91 212	0.69 218	0.82 235	0.02 88	0.04 147	2.62 232	0.91 223	2.83 260	0.75 203	1.37 197	0.09 80	0.08 166	5.03 266	3.04 243	0.58 159	0.72 207	10.25 271	1.62 257	4.78 248	3.27 198	0.94 284	0.69 257	2.62 251	4.29 251	4.75 242	0.65 159

dad	4.05 268	0.87 219	0.28 81	10.24 308	1.70 264	1.03 246	12.23 319	12.58 325	0.11 102	3.46 286	0.00 1	1.93 206	3.59 278	0.19 217	4.92 262	1.26 117	1.60 249	0.53 179	14.05 287	0.63 201	2.73 190	1.88 133	0.16 203	0.71 258	5.78 297	0.19 117	17.00 323	9.60 278

ADCRef	2.96 245	2.78 286	1.02 219	0.70 219	2.21 280	1.96 264	2.42 277	0.96 148	6.10 304	1.94 237	1.15 216	1.08 181	0.74 221	1.32 297	6.01 288	3.38 258	1.34 240	1.15 253	8.41 246	2.09 277	2.59 186	3.60 206	1.88 298	0.71 258	2.81 259	8.00 298	3.42 171	10.24 283

RGC	2.44 227	1.98 270	4.87 299	1.54 248	1.65 263	1.74 261	1.05 245	2.02 191	1.43 255	0.88 179	4.42 274	2.52 217	2.42 266	0.58 266	4.33 230	1.63 154	0.91 202	0.48 169	4.28 202	1.08 229	1.94 164	4.01 220	0.15 198	0.72 260	2.19 237	5.22 271	4.90 247	6.96 259

EAI-Stereo	2.70 238	0.83 214	2.70 281	0.89 229	1.47 260	0.83 236	1.46 257	3.07 255	1.18 246	0.21 124	3.82 265	3.19 221	0.72 215	0.09 176	5.24 269	4.82 292	0.83 197	0.91 233	9.83 268	1.25 240	4.49 242	5.29 260	0.39 247	0.80 261	1.87 228	3.19 229	7.10 288	6.43 254

BEATNet_4x	1.40 179	0.54 169	0.27 77	0.13 100	0.27 163	0.01 55	0.10 184	1.80 178	1.74 266	0.41 149	0.53 175	0.82 175	0.59 197	0.54 261	4.30 229	2.92 235	1.87 258	1.84 286	1.39 115	0.71 207	4.68 247	6.21 298	0.02 101	0.81 262	0.21 137	0.40 142	3.69 185	0.96 173

GEStereo_RVC	2.30 222	0.85 217	0.97 217	1.05 235	0.71 228	1.61 257	1.09 248	2.72 237	0.56 188	0.78 170	0.41 163	2.40 213	0.28 142	0.06 148	4.81 258	4.48 278	1.79 254	2.17 293	8.91 255	1.90 271	3.58 214	7.25 313	0.52 261	0.92 263	0.41 161	0.85 175	4.47 232	6.48 255

LALA_ROB	4.04 267	4.73 307	1.42 243	1.16 238	1.93 273	2.17 269	1.04 244	1.80 178	2.48 278	2.74 254	5.87 287	33.34 318	0.69 210	0.78 277	6.02 289	2.33 214	3.21 279	1.82 284	3.66 194	1.88 270	3.40 211	4.99 257	0.34 242	1.03 264	1.91 231	3.61 237	8.50 297	6.20 253

ADCL	3.91 265	3.61 297	2.28 272	1.76 256	1.76 269	3.09 275	4.16 292	1.98 189	13.71 327	2.81 259	5.14 281	2.47 216	0.65 206	1.10 291	5.38 273	2.55 220	2.02 260	2.20 294	6.41 224	2.08 276	4.87 260	4.20 230	1.40 294	1.06 265	6.69 303	6.60 286	4.33 228	11.16 287

NCCL2	2.12 217	2.27 277	1.29 235	1.28 241	1.85 272	0.18 192	0.77 238	1.24 155	1.25 249	1.62 226	2.71 250	1.06 180	0.51 187	0.31 245	4.40 233	2.33 214	1.57 248	0.62 195	2.35 149	0.68 204	2.68 189	4.29 235	1.52 296	1.06 265	4.65 285	4.17 248	4.04 216	6.58 258

NaN_ROB	3.01 248	1.16 246	1.13 223	0.86 228	3.03 288	0.59 228	0.75 236	3.25 263	2.58 280	0.98 185	1.32 222	21.10 302	0.59 197	1.15 292	4.15 222	1.58 148	0.80 191	0.70 201	2.38 153	1.30 244	1.52 146	2.15 147	0.46 258	1.07 267	2.50 247	6.25 283	4.54 235	13.27 293

RTSC	2.56 234	0.89 221	1.50 248	0.47 203	0.76 231	0.87 237	2.29 274	1.56 167	1.91 270	2.12 241	2.86 253	1.23 193	0.97 241	1.03 286	7.27 300	3.36 257	4.68 298	1.74 281	7.73 239	1.11 233	3.95 223	5.39 267	0.21 216	1.11 268	0.40 159	0.95 177	4.56 236	8.26 268

ETE_ROB	4.62 278	4.04 301	1.52 250	1.14 237	2.02 276	2.70 272	1.28 253	1.50 164	4.25 298	1.89 234	5.88 288	37.95 325	0.84 235	1.42 301	4.94 263	2.66 223	3.81 289	0.95 238	4.84 209	1.63 258	4.01 228	5.32 263	0.67 276	1.14 269	2.03 235	3.84 243	15.25 320	7.23 260

UDG	12.63 318	20.60 331	3.50 289	36.40 332	28.77 334	31.44 329	39.49 337	2.59 229	1.77 268	2.37 247	6.03 290	11.55 285	3.79 281	74.28 341	5.35 272	2.47 216	8.42 317	2.92 305	18.81 303	4.63 306	7.35 309	4.85 253	12.22 330	1.18 270	1.15 199	2.47 217	4.49 234	2.18 207

RTS	5.53 288	1.46 253	0.94 213	0.90 230	1.73 266	4.08 282	4.63 297	2.53 223	3.41 289	2.79 257	1.70 232	8.18 271	1.27 250	0.72 273	7.83 305	4.87 294	7.37 313	2.34 298	18.33 298	2.92 290	4.78 248	5.88 284	1.04 286	1.31 271	6.74 304	22.88 345	6.66 281	22.00 318

RTSA	5.53 288	1.46 253	0.94 213	0.90 230	1.73 266	4.08 282	4.63 297	2.53 223	3.41 289	2.79 257	1.70 232	8.18 271	1.27 250	0.72 273	7.83 305	4.87 294	7.37 313	2.34 298	18.33 298	2.92 290	4.78 248	5.88 284	1.04 286	1.31 271	6.74 304	22.88 345	6.66 281	22.00 318

FADNet-RVC-Resample	1.60 202	0.67 196	0.97 217	0.50 207	0.64 222	0.18 192	1.05 245	1.27 157	0.83 216	0.96 183	0.97 207	5.23 252	0.42 168	1.02 284	4.81 258	1.68 163	1.05 219	1.96 290	3.78 197	1.06 228	1.52 146	2.28 158	0.21 216	1.35 273	0.55 172	3.16 228	2.13 125	2.92 217

GANetREF_RVC	2.43 226	1.69 263	0.81 204	2.04 265	1.16 245	1.02 245	0.10 184	4.72 295	1.44 256	3.62 288	0.06 117	10.03 280	0.69 210	0.09 176	3.63 205	1.36 127	1.06 221	0.94 237	6.44 225	0.46 176	2.32 173	1.74 131	0.17 207	1.35 273	3.41 268	3.75 240	6.55 278	4.82 236
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
FADNet_RVC	3.95 266	2.06 274	1.30 236	3.33 278	3.36 291	0.99 244	2.06 271	2.30 203	1.39 254	1.72 227	4.72 277	9.29 276	5.82 287	1.76 305	8.23 316	3.12 246	2.98 276	4.27 314	16.83 295	3.30 299	4.99 264	5.51 271	0.63 271	1.39 275	1.45 221	3.14 227	4.86 245	5.92 251

DDVS	5.40 285	1.51 256	2.25 270	1.64 251	2.80 285	1.96 264	1.03 243	5.91 306	4.10 295	3.96 299	19.83 347	26.29 310	6.82 291	1.57 303	5.77 282	6.90 324	2.58 272	1.92 288	10.46 273	4.59 305	6.02 283	7.39 314	0.30 232	1.40 276	1.41 218	3.29 231	6.10 271	8.11 267

GwcNet-ADL	3.21 255	2.99 291	3.34 286	3.11 274	2.07 279	0.82 235	0.12 193	2.95 250	0.67 199	3.84 298	7.51 302	7.80 269	1.22 249	0.20 222	3.79 214	4.73 288	2.11 262	0.73 208	7.81 243	2.53 285	3.21 206	3.69 207	0.22 224	1.53 277	2.17 236	4.84 261	4.00 213	8.77 272

HBP-ISP	3.70 263	3.49 295	4.13 294	4.77 288	2.41 281	3.60 281	0.12 193	4.11 286	1.26 250	3.39 282	4.22 271	4.64 243	0.54 192	1.76 305	8.63 319	8.11 334	1.56 247	1.34 261	2.61 159	1.51 252	5.14 268	6.84 307	0.56 267	1.55 278	2.53 248	5.06 267	10.57 305	5.37 244

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 275	1.17 247	7.69 319	1.88 262	0.63 221	5.37 288	1.86 265	3.49 272	2.61 281	3.69 291	9.28 321	5.22 251	1.87 256	0.04 126	4.47 236	6.37 321	1.46 246	1.46 267	9.75 267	2.23 281	6.73 295	6.20 296	0.25 228	1.56 279	5.23 295	7.70 294	6.43 277	11.78 289

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 299	3.59 296	1.09 221	9.20 305	3.71 295	7.69 298	7.51 310	10.81 318	8.52 315	4.93 314	4.20 269	16.73 297	9.30 298	5.45 323	8.09 310	3.29 251	1.80 255	1.13 252	18.77 302	2.10 278	6.48 291	7.49 316	3.17 313	1.74 280	12.06 321	14.29 327	9.71 303	14.36 297

SQANet	17.87 322	31.68 337	5.41 305	57.78 338	33.35 335	57.44 339	39.25 336	4.37 289	1.73 265	4.89 313	1.53 226	30.38 314	5.54 284	56.25 338	3.78 213	1.32 122	5.20 301	1.48 270	29.72 319	1.71 259	6.45 290	5.45 270	54.26 343	1.90 281	4.80 286	8.48 302	9.52 301	18.82 311

XQC	4.76 280	3.14 293	1.63 255	3.31 277	3.69 294	3.46 280	2.94 283	6.02 307	3.05 285	2.64 252	5.51 283	5.67 254	7.46 293	1.41 299	8.02 308	4.65 286	3.59 283	1.49 271	10.75 276	2.91 289	4.96 263	6.67 304	0.41 248	1.91 282	7.13 308	10.47 316	11.17 307	4.51 230

ADCPNet	6.67 294	1.97 267	3.86 292	2.75 272	6.19 310	3.07 274	7.60 311	5.21 302	8.03 313	3.82 296	7.92 304	5.17 250	13.78 311	2.98 311	8.10 311	6.12 318	4.35 295	2.04 292	18.50 301	4.74 308	7.04 302	7.43 315	2.98 308	1.91 282	8.96 313	14.04 326	7.02 287	14.47 298

MDST_ROB	10.13 307	16.70 327	3.04 284	29.06 325	9.34 319	20.66 323	5.02 300	5.90 305	1.98 272	3.16 273	2.70 249	11.22 284	28.15 328	0.18 215	6.30 295	1.37 129	1.21 229	0.34 141	7.74 240	1.01 225	4.67 246	3.95 218	1.92 299	1.94 284	26.55 338	19.78 338	37.02 347	22.50 321

SFCPSM	5.40 285	2.86 289	1.19 230	1.84 260	1.39 256	1.34 252	0.49 229	2.34 206	4.85 303	3.12 271	8.16 310	15.40 294	22.08 320	1.04 287	5.77 282	4.60 285	2.35 268	1.58 276	22.71 313	7.33 319	4.45 240	4.53 244	0.62 270	1.97 285	4.29 279	4.05 247	5.75 263	9.77 280

CBMV_ROB	6.09 293	2.65 283	2.29 273	8.35 303	5.74 305	5.08 286	2.76 281	5.03 299	2.35 275	3.78 294	4.70 276	21.22 303	13.56 310	0.09 176	6.04 290	3.70 267	2.84 274	1.39 263	11.35 278	8.80 326	4.92 261	3.11 192	0.43 254	2.10 286	7.06 307	10.12 314	12.96 312	11.93 290

MLCV	2.45 228	0.61 181	0.81 204	2.48 269	1.21 249	0.95 242	0.50 230	3.57 275	0.61 194	3.75 293	4.26 272	5.13 247	3.34 276	0.06 148	4.63 248	1.78 172	1.32 238	0.86 225	10.05 269	1.09 230	2.30 172	3.92 213	0.29 231	2.16 287	1.87 228	3.06 225	4.01 214	1.40 186

ADCMid	6.83 296	4.46 304	4.95 302	2.16 267	4.31 298	5.71 290	7.29 308	8.83 312	12.78 324	3.11 270	8.10 308	9.83 278	9.65 301	2.84 308	8.51 318	5.42 307	4.68 298	2.83 304	18.87 305	3.22 297	7.09 304	7.70 320	5.37 319	2.33 288	5.12 293	8.71 305	5.21 255	15.24 301

ccs_rob	4.75 279	1.46 253	2.39 275	1.96 263	0.68 224	3.13 276	1.58 260	4.94 298	1.36 253	4.31 305	15.82 338	28.46 312	8.43 295	0.38 253	5.65 279	5.42 307	2.23 264	1.60 277	6.31 223	1.98 273	6.14 285	5.97 291	0.35 243	2.33 288	1.28 206	2.40 215	4.09 218	7.49 264

ACV-stereo	8.15 302	5.09 309	4.79 297	8.14 302	1.73 266	11.44 309	4.25 294	3.84 282	6.16 305	5.36 317	6.72 297	5.73 256	25.08 323	1.31 296	9.40 325	10.22 343	5.83 306	2.67 303	51.43 347	14.43 335	8.48 320	6.72 306	0.88 282	2.46 290	1.95 232	3.85 244	6.75 284	5.39 245

CSAN	4.46 277	2.36 280	1.57 252	3.12 275	3.32 290	1.64 258	0.76 237	4.59 291	4.37 300	3.80 295	2.84 252	17.58 299	10.47 303	0.96 283	4.80 257	1.75 170	2.06 261	1.16 254	5.69 215	2.34 282	2.93 195	2.40 165	0.43 254	2.56 291	4.64 284	11.45 317	7.53 292	13.44 295

NOSS_ROB	2.78 239	3.78 299	0.39 136	2.02 264	1.58 261	2.36 270	0.00 1	2.66 235	1.54 258	3.63 289	1.79 235	2.55 218	3.51 277	0.83 280	5.82 284	5.57 309	2.69 273	1.83 285	2.63 161	0.91 221	4.62 245	4.13 228	0.42 253	2.58 292	2.29 239	4.46 254	7.67 293	2.88 216

HSM-Net_RVC	2.86 242	1.24 249	1.50 248	2.55 270	1.72 265	0.57 227	0.17 203	3.55 274	1.14 242	3.50 287	6.32 293	7.94 270	2.93 272	0.05 135	3.38 196	2.12 199	1.28 232	0.26 115	3.24 182	1.24 239	3.66 217	3.76 208	0.61 269	2.64 293	4.43 282	6.27 284	5.76 264	5.47 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
otaku	21.36 331	42.67 342	7.67 318	62.47 344	41.26 341	63.18 350	49.95 338	6.15 308	4.57 302	10.22 331	1.83 237	32.26 316	9.33 299	65.85 340	4.60 245	1.61 151	7.10 311	1.41 265	36.88 330	7.74 320	7.03 301	5.98 292	54.87 344	2.69 294	8.31 310	9.47 310	13.48 316	18.26 309

Ntro	22.77 334	41.10 339	9.75 328	63.11 347	42.85 342	62.03 348	56.57 341	8.43 311	6.55 308	12.02 338	2.06 239	33.43 319	6.53 289	75.01 342	4.99 264	1.38 130	7.98 315	2.25 295	37.75 331	9.51 327	6.94 300	6.04 294	55.49 345	3.02 295	10.71 318	14.77 328	13.49 317	21.09 315

FCDSN-DC	1.58 201	0.84 215	2.05 268	1.66 252	1.43 258	1.08 248	0.99 242	0.72 141	0.44 170	1.18 200	0.31 157	1.45 200	0.49 183	0.07 153	6.05 291	1.96 186	2.13 263	1.97 291	1.16 103	0.44 173	2.39 180	2.62 175	0.49 259	3.18 296	1.72 225	3.24 230	1.34 103	1.27 184
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	4.34 276	1.02 232	2.50 276	1.71 255	1.33 255	1.46 255	2.01 269	4.90 296	4.30 299	2.63 251	4.99 280	4.39 239	9.41 300	0.58 266	8.20 314	4.81 291	4.43 296	2.44 301	13.01 284	2.95 294	5.61 276	6.88 308	0.30 232	3.26 297	4.11 277	5.16 270	3.88 204	10.98 286

FC-DCNN v2	4.24 274	4.65 306	5.90 311	11.00 310	4.41 299	8.70 306	3.19 285	5.19 300	2.19 274	2.86 264	1.78 234	6.28 263	2.81 269	0.13 199	4.51 239	2.15 201	2.50 270	1.01 244	3.64 192	0.81 217	3.11 202	2.22 154	0.64 272	3.28 298	7.94 309	5.77 279	8.62 298	9.05 276

FC-DCNN	3.82 264	4.38 303	5.67 309	9.61 307	4.14 296	8.01 302	3.26 287	4.21 287	1.69 264	2.95 265	1.54 227	5.87 259	2.09 260	0.13 199	4.40 233	2.15 201	2.54 271	1.11 251	3.38 187	0.82 218	3.11 202	2.20 152	0.65 273	3.29 299	6.33 302	4.91 264	6.98 285	7.80 266

ITSA-stereo	5.15 283	2.22 276	1.65 256	8.76 304	3.63 293	0.95 242	1.93 268	4.42 290	3.38 288	4.33 306	7.98 305	9.94 279	12.44 307	3.01 312	6.17 293	5.02 299	3.28 280	1.93 289	8.63 248	1.99 274	5.29 272	5.96 290	1.38 293	3.33 300	4.43 282	7.25 289	4.95 249	14.86 299

SGM-ForestM	11.60 314	15.35 325	4.54 295	19.02 318	8.08 315	18.74 322	10.83 318	12.03 319	7.24 310	3.01 266	6.09 292	36.06 323	23.95 321	0.75 276	4.47 236	1.51 144	3.60 285	0.75 211	20.06 307	1.60 255	4.23 234	1.65 129	1.36 292	3.34 301	25.09 336	20.48 340	34.27 345	25.03 326

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 303	1.51 256	5.87 310	4.30 287	3.26 289	2.82 273	6.81 306	3.68 277	3.59 292	4.81 312	10.18 323	66.20 354	11.63 304	7.70 327	5.97 287	5.06 300	4.49 297	5.33 323	18.36 300	2.64 287	7.91 313	8.42 325	0.92 283	3.39 302	4.34 280	8.02 299	6.20 273	15.61 302

AnyNet_C32	5.68 291	1.96 266	2.91 282	1.78 257	2.71 284	3.17 277	5.76 302	4.31 288	12.56 322	3.07 269	7.17 300	4.22 238	1.70 255	2.19 307	8.22 315	5.98 315	5.69 304	4.43 317	12.45 283	2.93 292	9.72 325	8.57 326	1.84 297	3.46 303	6.24 301	9.82 313	6.26 274	14.21 296

DCVSM-stereo	5.01 281	0.71 200	3.03 283	3.15 276	1.12 243	7.80 300	0.89 241	4.62 292	2.36 276	5.22 316	8.35 311	23.33 305	11.95 305	0.62 270	3.74 211	4.04 273	1.81 256	1.40 264	16.15 292	3.33 300	5.11 267	3.97 219	2.55 303	3.56 304	1.98 233	3.62 238	4.91 248	5.83 250

SGM_RVC	10.08 306	10.50 320	3.60 290	16.68 314	8.80 317	14.87 316	7.11 307	9.19 313	6.25 306	4.06 300	7.33 301	24.89 307	18.29 315	0.57 263	4.57 243	1.98 191	3.30 282	1.17 255	20.75 308	2.20 279	4.80 251	2.23 155	2.29 300	3.65 305	17.68 330	13.31 324	33.30 342	28.67 332
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	11.35 312	6.83 315	10.52 329	14.06 312	12.00 324	16.55 319	12.81 320	12.42 323	7.44 311	6.06 320	15.12 335	38.81 327	17.75 314	1.25 293	7.59 303	7.29 329	5.73 305	3.11 306	25.18 318	4.53 304	6.71 294	8.01 322	4.16 315	3.71 306	8.94 312	7.65 292	13.41 315	28.72 333

iResNet	4.14 271	0.84 215	0.71 195	2.34 268	2.59 282	4.58 285	1.07 247	4.67 293	1.21 248	3.72 292	3.61 262	12.28 287	16.06 312	0.03 107	6.64 297	3.14 247	2.35 268	1.89 287	16.43 294	2.53 285	3.76 221	2.90 182	0.17 207	3.88 307	1.66 224	4.23 249	5.19 254	3.23 220

MonStereo1	29.98 342	43.13 343	15.45 340	62.83 345	50.21 353	57.60 340	67.21 345	18.37 336	19.83 342	11.70 337	18.17 344	62.56 353	43.75 347	93.03 352	7.82 304	4.11 275	18.02 337	8.91 338	40.36 336	13.70 334	10.83 327	8.27 324	61.68 356	4.04 308	10.22 317	5.85 280	24.40 331	27.43 330

AMNet	6.77 295	3.87 300	2.62 279	4.00 285	5.86 306	6.75 293	3.31 288	2.51 221	2.47 277	3.44 284	6.68 296	9.34 277	2.05 258	7.44 325	4.79 256	9.81 341	13.48 330	7.65 333	7.95 244	7.83 321	11.47 332	7.62 319	2.74 305	4.18 309	5.52 296	8.25 301	13.24 313	17.97 307

STTRV1_RVC		2.31 279	1.06 220	5.61 291	1.39 256	5.42 289	2.59 280	3.68 277	3.77 293	4.47 309	4.40 273	16.44 296	20.14 318	1.02 284	9.83 329	3.26 250	18.06 338	0.81 221		11.45 332	18.05 350	6.27 299		4.23 310	6.12 299	7.90 297	11.99 310	28.90 334

pmcnn	8.05 301	2.96 290	2.25 270	6.23 292	5.03 301	6.98 295	4.33 295	4.70 294	2.02 273	4.19 302	9.20 320	19.11 301	20.39 319	0.73 275	7.05 298	6.73 322	6.29 307	4.51 318	22.54 312	4.66 307	9.62 323	5.08 259	4.46 317	4.23 310	5.99 298	5.22 271	17.26 324	25.55 328

DAS	4.09 269	0.94 225	1.15 226	1.82 258	1.27 252	1.15 249	1.11 250	3.48 270	4.23 296	3.34 277	6.52 294	12.55 288	5.36 282	0.05 135	4.66 249	4.57 282	4.02 292	2.27 296	9.63 265	5.33 311	5.93 280	5.39 267	0.52 261	4.30 312	4.09 275	5.06 267	7.48 289	4.17 228

SepStereo	4.09 269	0.94 225	1.15 226	1.82 258	1.27 252	1.15 249	1.11 250	3.48 270	4.23 296	3.34 277	6.52 294	12.55 288	5.36 282	0.05 135	4.66 249	4.57 282	4.02 292	2.27 296	9.63 265	5.33 311	5.93 280	5.39 267	0.52 261	4.30 312	4.09 275	5.06 267	7.48 289	4.17 228

ACVNet-4b	26.61 338	42.01 340	11.61 330	69.47 356	47.43 345	69.50 358	76.65 356	10.80 317	9.82 319	15.00 345	1.59 228	58.27 347	9.88 302	93.43 353	4.75 253	1.87 177	13.94 331	5.15 320	32.30 323	13.54 333	7.25 308	5.67 278	58.95 349	4.34 314	12.13 322	9.30 307	15.06 319	18.72 310

RainbowNet	27.62 341	45.59 344	16.83 342	69.42 355	46.28 343	68.08 357	69.73 351	9.87 315	3.31 287	17.67 346	2.40 242	45.29 334	28.15 328	91.67 348	11.05 336	3.10 245	10.99 321	5.02 319	43.52 340	16.90 342	8.37 318	6.69 305	58.54 348	4.55 315	13.10 323	12.31 319	16.72 322	20.53 314

SAMSARA	19.29 325	2.55 282	5.07 303	4.09 286	3.44 292	3.26 278	4.38 296	15.32 328	9.58 318	4.44 308	5.63 284	8.73 273	24.82 322	3.30 317	10.45 332	6.81 323	5.49 302	3.46 311	21.26 309	4.77 309	17.96 349	24.74 362	0.82 280	4.77 316	80.12 369	91.25 369	77.91 369	76.45 369

PWC_ROB	7.15 297	1.85 264	5.57 307	0.85 227	1.17 247	1.95 263	4.77 299	2.56 227	17.27 337	3.83 297	7.66 303	4.97 244	39.20 341	0.81 279	8.35 317	4.96 298	6.51 308	4.27 314	15.99 291	4.39 303	7.48 310	7.59 318	0.53 264	4.79 317	2.74 255	2.63 221	7.01 286	23.26 322

FAT-Stereo	7.20 298	2.13 275	8.68 326	7.00 297	11.87 323	5.95 291	3.19 285	7.26 309	3.52 291	5.84 318	13.06 327	18.26 300	8.49 296	1.41 299	8.81 322	6.34 320	3.65 286	4.07 313	15.49 290	6.21 314	6.75 296	6.94 309	0.74 278	4.80 318	2.92 260	7.26 290	7.50 291	16.30 303

G-Net	10.87 310	4.96 308	9.71 327	3.77 281	4.24 297	7.37 297	2.01 269	10.08 316	15.80 331	4.95 315	15.59 336	48.52 339	9.05 297	0.58 266	8.11 313	8.67 336	5.49 302	4.42 316	23.80 315	15.66 338	8.01 315	8.23 323	3.06 312	5.14 319	6.15 300	13.92 325	22.56 328	23.75 324

CBMV	5.52 287	3.65 298	1.32 237	3.46 279	2.86 287	2.04 266	0.41 225	3.64 276	2.63 282	4.09 301	2.36 241	14.13 292	3.70 280	0.57 263	7.16 299	6.19 319	4.26 294	2.36 300	8.76 250	1.44 248	6.43 289	4.53 244	0.54 265	5.62 320	4.85 288	6.08 281	19.41 326	26.62 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	12.14 316	5.88 311	8.51 325	7.70 300	6.65 312	10.05 307	6.16 304	21.11 341	19.74 340	3.44 284	8.69 314	16.07 295	27.50 327	2.86 309	8.93 323	7.52 333	11.20 322	6.11 329	24.24 316	6.83 317	11.08 328	11.21 342	1.11 289	5.71 321	15.30 326	21.90 343	17.71 325	34.49 340

ACVNet_1	26.74 339	42.56 341	14.81 337	66.86 352	48.56 347	65.11 355	82.56 361	15.95 331	8.17 314	11.16 334	5.65 285	32.31 317	25.19 324	93.82 354	7.38 302	2.02 192	15.91 333	6.16 330	34.50 327	10.98 330	8.17 317	6.10 295	59.12 350	5.79 322	19.06 332	9.75 312	9.37 300	15.02 300

MeshStereo	13.21 319	10.28 319	5.53 306	24.29 324	14.71 325	17.26 320	7.30 309	12.03 319	7.47 312	4.66 311	9.13 319	38.56 326	29.80 330	0.45 258	9.43 326	7.37 331	3.76 287	2.44 301	18.85 304	2.41 284	12.93 339	7.18 311	1.21 290	5.79 322	22.04 334	16.38 331	33.15 340	32.34 338
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
ADCS	9.93 305	5.64 310	4.82 298	3.95 284	6.05 308	6.17 292	5.70 301	9.47 314	15.68 329	4.19 302	7.98 305	12.91 290	17.41 313	3.94 319	10.52 333	11.68 345	10.14 318	7.14 332	24.46 317	8.67 325	13.95 342	13.00 347	2.94 306	6.15 324	9.75 316	17.65 335	10.70 306	17.41 304

DispFullNet	26.27 337	39.81 338	17.89 344	52.75 337	38.74 339	45.03 338	55.21 340	13.74 326	12.89 325	13.75 341	9.88 322	43.75 333	32.46 335	86.51 345	11.01 335	13.68 347	29.48 355	16.23 353	51.78 350	14.64 336	13.87 341	10.46 336	14.59 333	6.22 325	8.62 311	8.03 300	16.08 321	32.10 337

MFN_U_SF_RVC	10.34 309	6.17 314	3.69 291	9.55 306	5.13 302	12.52 313	10.34 316	12.25 321	7.05 309	12.23 339	14.31 332	22.82 304	13.03 308	8.82 328	11.37 338	4.87 294	3.83 291	3.31 309	39.34 334	5.97 313	8.56 321	8.81 327	1.45 295	6.40 326	9.49 315	8.57 303	9.56 302	19.71 312

DGSMNet	11.51 313	4.52 305	7.92 323	5.60 290	4.80 300	7.02 296	6.11 303	7.51 310	4.47 301	11.25 336	31.10 355	17.12 298	7.95 294	4.11 320	10.43 331	14.27 348	16.27 334	9.03 339	40.42 337	11.09 331	20.12 354	22.06 356	4.60 318	6.88 327	5.15 294	9.40 308	8.22 296	13.42 294

S-Stereo	9.11 304	1.88 265	3.41 287	7.93 301	7.92 314	12.47 312	19.24 326	5.20 301	6.26 307	6.18 322	20.72 349	29.27 313	7.13 292	0.65 271	9.55 327	7.50 332	3.80 288	5.87 327	17.77 296	6.30 315	6.21 286	7.52 317	12.23 331	6.88 327	2.77 257	6.68 287	6.74 283	18.03 308

AnyNet_C01	12.12 315	6.13 313	5.39 304	6.24 293	6.03 307	5.20 287	9.20 314	12.30 322	16.87 334	5.85 319	9.03 317	26.16 309	18.91 316	4.53 322	11.14 337	12.98 346	16.27 334	15.82 351	34.24 326	10.36 329	16.44 346	13.34 349	7.06 321	6.93 329	11.61 320	9.46 309	9.77 304	19.91 313

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 311	10.59 321	6.33 314	17.49 315	6.29 311	7.85 301	10.69 317	18.03 335	23.43 345	11.13 333	4.86 279	14.66 293	5.81 286	9.65 330	9.78 328	5.91 313	3.18 278	5.17 321	39.06 333	7.03 318	7.92 314	9.81 333	7.04 320	7.22 330	14.77 324	8.85 306	6.40 276	17.43 305

SANet	10.32 308	4.15 302	6.27 313	5.51 289	5.49 304	8.58 305	2.27 273	15.41 329	13.03 326	2.83 260	9.09 318	60.35 349	25.50 325	2.93 310	8.06 309	3.02 239	7.05 309	3.86 312	11.43 279	3.25 298	5.27 271	5.02 258	2.60 304	7.27 331	11.08 319	12.57 320	13.36 314	23.31 323

LSM0	22.48 333	6.09 312	4.65 296	14.89 313	10.39 321	16.43 318	13.29 321	23.38 343	15.69 330	14.75 343	18.69 345	35.79 322	33.70 337	0.93 282	73.52 366	85.94 366	13.36 329	5.62 325	55.67 355	16.83 341	21.95 355	18.82 353	4.28 316	8.01 332	16.44 327	16.43 332	28.65 335	32.66 339

FBW_ROB	7.98 300	9.24 318	5.57 307	20.21 320	8.25 316	12.08 311	8.09 313	4.92 297	1.58 261	3.30 276	5.15 282	13.88 291	3.03 274	7.45 326	6.23 294	1.49 140	2.89 275	0.79 214	33.18 325	1.93 272	5.24 270	4.40 239	9.43 327	8.29 333	4.88 289	7.69 293	4.88 246	21.40 316

MANE	19.83 328	17.14 328	15.43 339	34.46 329	23.74 330	25.27 327	17.85 323	19.50 340	17.04 335	6.13 321	12.40 326	41.03 329	35.23 338	3.36 318	7.87 307	8.98 337	7.09 310	29.77 360	21.81 311	3.71 301	9.51 322	5.54 274	2.50 302	8.83 334	34.12 347	27.95 353	51.25 360	47.85 354

MFMNet_re	16.26 321	13.95 323	7.70 320	24.27 323	9.34 319	33.99 333	17.43 322	12.42 323	19.62 339	10.23 332	13.58 330	39.02 328	13.47 309	1.40 298	10.73 334	10.12 342	29.43 354	12.22 342	31.31 321	10.07 328	17.19 347	9.15 329	8.44 324	9.02 335	8.97 314	5.68 278	24.08 330	36.04 342

ELAS	19.48 327	22.90 332	14.50 336	35.26 330	24.25 332	31.48 330	19.80 328	16.72 333	15.91 332	7.71 325	15.62 337	48.88 340	30.47 333	3.20 314	9.19 324	3.39 259	10.97 320	5.79 326	21.49 310	6.53 316	11.69 333	11.90 344	9.30 325	9.63 336	32.86 344	24.17 348	41.19 352	41.31 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 323	25.20 333	16.96 343	40.13 335	26.93 333	32.21 331	21.77 329	19.35 339	16.49 333	7.75 326	17.60 340	46.83 337	36.96 339	1.06 288	8.10 311	2.99 238	3.81 289	1.57 273	31.85 322	5.18 310	6.77 298	5.31 262	3.04 311	9.71 337	29.57 340	23.01 347	40.22 349	35.81 341

DPSNet	14.25 320	3.23 294	1.83 265	7.63 299	7.22 313	10.44 308	4.19 293	5.68 304	8.64 316	4.20 304	3.75 263	72.37 359	26.68 326	4.43 321	10.42 330	10.25 344	10.56 319	8.02 334	58.50 357	8.44 324	11.36 330	8.93 328	16.95 335	10.34 338	18.62 331	15.80 330	14.33 318	21.91 317

ELAS_RVC	19.26 324	19.85 330	14.31 335	33.92 328	22.40 328	33.39 332	19.24 326	15.07 327	10.89 321	8.20 327	17.30 339	54.84 346	32.79 336	3.23 315	8.72 320	3.46 263	11.25 323	6.19 331	19.97 306	7.86 322	12.63 337	12.02 345	9.45 328	10.70 339	30.22 342	22.17 344	41.23 353	38.75 346
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	23.62 336	27.86 334	13.22 334	44.78 336	23.54 329	38.58 336	23.96 330	18.57 337	18.15 338	9.17 328	13.26 328	47.63 338	48.00 352	3.29 316	12.31 339	9.22 338	7.35 312	5.48 324	48.70 345	19.34 343	12.33 336	11.24 343	7.11 323	11.28 340	33.76 346	21.63 341	60.52 366	47.50 353

IMH-64-1	33.95 346	47.85 347	23.39 348	61.17 340	49.33 350	61.76 346	67.81 346	27.05 345	35.73 347	10.03 329	14.78 333	45.47 335	40.48 342	93.88 355	14.40 345	7.26 327	20.70 340	8.75 336	47.06 342	20.52 344	11.86 334	10.05 334	59.37 352	11.73 341	41.46 354	17.26 333	27.54 333	39.89 347

IMH-64	33.95 346	47.85 347	23.39 348	61.17 340	49.33 350	61.76 346	67.81 346	27.05 345	35.73 347	10.03 329	14.78 333	45.47 335	40.48 342	93.88 355	14.40 345	7.26 327	20.70 340	8.75 336	47.06 342	20.52 344	11.86 334	10.05 334	59.37 352	11.73 341	41.46 354	17.26 333	27.54 333	39.89 347

SGM+DAISY	20.91 330	16.10 326	12.43 332	22.81 322	21.80 327	24.45 326	18.63 325	17.89 334	12.77 323	18.42 347	19.55 346	30.39 315	40.48 342	11.67 332	12.56 341	15.10 350	25.73 347	12.69 345	34.93 328	21.56 347	26.12 358	22.15 357	21.16 336	12.73 343	17.44 329	13.30 323	33.35 343	28.26 331

IMH	35.14 348	49.00 351	23.80 350	61.52 342	49.14 349	63.04 349	67.99 348	27.86 349	38.05 351	11.18 335	14.22 331	49.01 341	53.30 360	93.93 357	14.60 348	7.08 326	21.66 342	9.65 340	47.64 344	22.22 348	11.39 331	9.32 330	59.41 354	12.98 344	40.95 353	19.12 336	29.12 336	41.73 350

ACVNet_2	32.06 344	47.10 346	20.06 346	67.26 354	49.84 352	64.97 353	85.15 364	28.04 351	14.34 328	14.44 342	8.02 307	51.06 343	30.19 331	92.01 351	8.75 321	2.50 218	19.20 339	5.27 322	50.34 346	16.10 339	8.16 316	5.63 277	57.79 346	13.22 345	36.40 351	13.10 322	24.92 332	31.82 336

SPS-STEREO	20.13 329	14.92 324	11.88 331	19.84 319	20.39 326	18.24 321	9.27 315	16.06 332	19.74 340	19.91 348	20.06 348	33.66 321	37.68 340	7.23 324	13.17 343	16.66 352	26.75 350	16.01 352	32.30 323	23.65 349	30.25 361	22.84 359	13.67 332	13.47 346	16.56 328	15.26 329	29.55 338	24.45 325
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	31.36 343	48.75 350	16.32 341	64.48 349	46.97 344	60.77 344	61.30 342	19.02 338	20.70 343	27.57 352	24.90 352	41.43 330	42.18 346	83.15 343	13.95 344	4.06 274	17.90 336	5.94 328	42.51 339	15.37 337	11.21 329	9.54 332	57.95 347	14.27 347	29.64 341	19.74 337	29.38 337	17.81 306

WAO-6	36.54 349	46.81 345	19.38 345	60.03 339	52.14 354	58.04 341	63.77 343	27.20 347	42.09 352	33.11 356	17.67 341	42.19 332	50.09 356	89.85 346	29.06 355	18.00 355	22.89 343	12.66 344	41.03 338	25.00 351	19.25 351	17.73 351	34.12 338	17.43 348	42.37 356	25.35 349	36.73 346	42.55 351

MADNet+	19.30 326	7.92 316	15.32 338	17.51 316	11.42 322	8.09 303	18.41 324	28.03 350	17.21 336	12.46 340	12.08 325	33.63 320	30.37 332	9.62 329	18.64 350	14.89 349	25.78 348	10.10 341	40.05 335	16.50 340	17.34 348	12.76 346	9.48 329	18.60 349	35.02 350	20.22 339	21.19 327	38.41 344

TorneroNet-64	38.80 351	50.14 352	23.16 347	63.45 348	47.59 346	63.57 351	68.85 349	27.44 348	44.99 354	21.03 349	13.47 329	69.75 358	56.51 361	94.74 359	18.85 352	8.54 335	26.03 349	15.59 350	53.93 354	25.94 353	12.81 338	10.53 337	61.35 355	21.98 350	33.37 345	26.73 351	33.93 344	53.30 358

Dean	42.92 354	51.28 353	31.30 356	76.75 363	64.32 358	79.06 367	83.43 363	42.61 356	43.67 353	35.18 357	22.58 351	60.75 350	56.83 362	94.89 362	13.15 342	4.20 276	27.88 351	12.35 343	63.72 360	28.96 357	9.62 323	7.74 321	59.21 351	22.07 351	48.58 360	35.91 360	53.04 361	29.88 335

TorneroNet	39.82 353	53.94 354	26.20 353	66.81 351	49.07 348	65.07 354	70.90 352	26.31 344	46.32 357	24.07 350	20.96 350	67.36 357	52.11 359	94.83 361	18.77 351	9.35 339	24.89 346	16.30 354	53.07 351	24.04 350	13.64 340	11.04 341	61.85 357	22.68 352	36.84 352	25.85 350	42.63 354	50.33 356

LVE	39.30 352	48.25 349	30.12 355	73.97 362	64.66 359	64.57 352	77.85 357	28.17 352	23.72 346	37.91 358	35.79 356	37.41 324	49.58 353	95.15 365	12.46 340	5.89 312	24.18 344	12.87 347	53.55 352	26.04 354	13.99 343	13.05 348	69.20 362	25.62 353	43.97 357	29.71 356	40.99 351	22.41 320

LE_ROB	22.46 332	10.87 322	12.67 333	32.44 326	37.93 338	31.36 328	33.43 333	23.22 342	21.14 344	6.73 324	17.81 342	52.15 344	50.94 357	1.56 302	6.43 296	2.92 235	3.14 277	1.46 267	30.14 320	8.43 323	7.23 307	4.28 234	7.08 322	25.69 354	34.50 349	36.15 361	53.30 362	53.30 358

JetBlue	32.19 345	30.24 335	35.83 360	39.74 334	34.14 336	43.67 337	35.54 334	29.41 354	45.70 356	14.86 344	8.65 313	79.62 364	19.51 317	25.38 335	15.92 349	16.55 351	38.70 360	25.92 359	35.72 329	25.05 352	29.56 360	23.18 360	32.21 337	26.78 355	30.47 343	28.96 354	48.44 358	49.33 355

WAO-8	44.25 355	56.07 356	34.81 358	70.40 358	61.11 355	71.92 361	71.92 353	43.60 357	48.93 359	32.20 354	26.30 353	67.35 355	49.97 354	91.99 349	26.69 353	19.01 358	29.42 352	13.46 348	51.63 348	37.17 360	16.32 344	10.83 339	44.60 340	27.68 356	53.45 364	35.23 358	47.57 356	55.24 361

Venus	44.25 355	56.07 356	34.81 358	70.38 357	61.11 355	71.92 361	71.92 353	43.60 357	48.93 359	32.20 354	26.30 353	67.35 355	49.97 354	91.99 349	26.69 353	19.01 358	29.42 352	13.46 348	51.63 348	37.17 360	16.32 344	10.83 339	44.60 340	27.68 356	53.45 364	35.23 358	47.57 356	55.24 361

PWCK	38.25 350	63.47 359	23.98 351	73.60 361	41.23 340	60.98 345	51.31 339	54.00 361	35.86 349	26.51 351	39.23 359	62.00 352	46.09 349	26.43 336	14.46 347	9.53 340	30.80 356	12.71 346	83.96 366	28.46 356	23.42 356	13.60 350	47.98 342	30.51 358	34.48 348	27.91 352	31.53 339	38.61 345

WAO-7	27.19 340	31.49 336	25.61 352	33.41 327	34.55 337	21.90 325	27.96 331	47.14 360	47.22 358	29.27 353	38.50 358	41.69 331	40.59 345	12.37 333	31.37 357	17.44 353	15.34 332	8.53 335	46.18 341	20.63 346	9.79 326	10.78 338	3.30 314	33.50 359	22.38 335	21.79 342	23.87 329	37.39 343

ktn	52.79 359	63.82 361	30.11 354	66.93 353	72.48 365	66.28 356	78.41 358	39.02 355	71.70 365	45.89 363	67.47 365	52.57 345	45.22 348	95.33 366	48.59 362	35.19 361	41.05 362	31.49 361	60.62 358	36.06 359	32.70 363	35.82 363	63.06 358	38.69 360	45.38 359	41.08 362	57.93 364	62.41 364

HanzoNet	60.55 364	68.65 363	42.85 362	71.08 360	71.43 364	71.96 363	79.15 360	59.75 363	75.19 366	45.14 362	74.83 367	74.50 363	63.75 365	96.51 367	43.02 360	39.58 362	52.48 363	47.20 364	75.57 364	51.40 364	44.83 364	44.21 364	72.81 364	39.33 361	54.31 366	50.20 364	60.45 365	64.70 366

notaker	49.83 357	63.78 360	33.18 357	70.81 359	66.40 360	70.73 360	78.98 359	45.33 359	64.15 363	43.75 361	59.49 363	60.26 348	51.62 358	93.99 358	46.45 361	31.86 360	34.38 358	24.64 357	65.77 362	41.22 362	24.40 357	24.26 361	68.58 361	39.92 362	26.43 337	29.62 355	38.96 348	46.51 352

UNDER WATER-64	53.24 360	62.47 358	43.72 363	79.20 365	70.94 363	76.00 365	87.61 367	65.70 365	45.62 355	52.26 364	61.76 364	72.47 360	58.44 364	94.91 364	30.75 356	17.95 354	34.62 359	25.80 358	53.84 353	26.41 355	19.77 353	21.35 355	75.52 366	44.10 363	50.84 362	55.27 365	40.93 350	69.21 367

DPSimNet_ROB	58.77 362	55.98 355	59.21 366	62.88 346	73.92 366	60.20 343	64.84 344	28.34 353	91.63 368	80.59 366	52.65 361	74.49 362	47.24 351	90.64 347	55.91 363	45.99 364	54.62 364	42.30 363	68.03 363	59.25 366	51.18 365	59.54 365	44.54 339	45.19 364	44.85 358	61.56 366	56.15 363	55.05 360

JetRed	62.68 365	71.30 364	68.71 367	66.70 350	63.10 357	69.94 359	74.63 355	66.20 366	66.87 364	41.55 359	36.99 357	80.77 366	12.41 306	62.44 339	66.90 365	66.45 365	65.00 365	75.57 368	62.84 359	53.56 365	77.95 366	72.78 366	73.29 365	48.99 365	55.75 367	62.99 367	66.04 367	62.58 365

UNDER WATER	52.38 358	65.77 362	42.25 361	77.68 364	67.77 361	74.59 364	85.69 366	61.52 364	50.72 361	41.81 360	48.33 360	74.09 361	57.87 363	94.82 360	34.80 359	18.86 357	33.89 357	24.15 356	57.03 356	29.54 358	19.73 352	18.75 352	69.48 363	49.19 366	52.93 363	49.45 363	44.09 355	69.45 368

LRCNet_RVC	60.25 363	73.90 367	44.96 364	94.13 367	95.20 368	91.02 368	85.32 365	54.56 362	36.51 350	98.66 368	73.01 366	91.80 369	67.46 366	96.60 368	33.95 358	18.60 356	69.32 366	51.86 365	94.53 367	64.28 367	31.29 362	22.24 358	94.67 367	54.29 367	19.85 333	10.16 315	33.16 341	25.34 327

KSHMR	56.45 361	73.76 366	53.18 365	81.77 366	70.47 362	77.94 366	83.01 362	67.07 367	54.37 362	56.94 365	54.51 362	61.36 351	46.54 350	94.90 363	59.43 364	44.62 363	39.11 361	36.00 362	64.69 361	47.55 363	28.73 359	19.90 354	65.78 360	55.97 368	49.71 361	33.30 357	50.13 359	53.27 357

ASD4																								86.17 369

MADNet++	76.54 366	72.15 365	83.11 369	61.53 343	81.21 367	58.42 342	69.47 350	68.24 368	78.58 367	85.63 367	92.37 368	80.60 365	85.04 367	36.71 337	81.19 367	89.82 367	88.15 367	69.64 366	82.54 365	91.39 368	92.32 367	93.48 368	65.75 359	90.26 370	59.09 368	74.29 368	74.25 368	61.32 363

MEDIAN_ROB	97.56 368	99.08 369	98.39 370	100.00 369	99.99 369	100.00 372	100.00 372	99.49 371	98.31 369	100.00 371	99.95 372	97.97 370	96.05 368	99.97 370	99.41 370	98.43 369	98.53 369	98.66 369	99.88 370	97.95 369	93.38 369	96.45 370	100.00 370	97.23 371	86.96 370	92.33 370	89.80 370	95.90 371

PML	96.14 367	100.00 372	82.26 368	100.00 369	100.00 370	100.00 372	99.16 371	100.00 373	98.98 370	100.00 371	95.95 369	99.91 373	100.00 372	98.52 369	94.87 368	92.63 368	90.73 368	73.63 367	100.00 371	98.25 370	92.56 368	85.93 367	97.80 368	98.67 372	96.15 373	99.98 373	100.00 373	99.92 373

HaxPig	98.97 370	100.00 372	98.94 371	100.00 369	100.00 370	99.99 371	100.00 372	99.99 372	99.97 371	100.00 371	99.99 373	100.00 374	99.95 371	100.00 371	99.56 371	99.43 370	99.97 372	99.57 370	100.00 371	100.00 373	97.25 370	96.32 369	99.99 369	99.98 373	89.17 371	99.51 372	94.19 371	98.51 372

fast-reg	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

FlowAnything	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

CasAABBNet	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DPSMNet_ROB	99.53 372	99.78 371	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.17 369	100.00 372	99.31 369	99.63 370	91.42 368	99.14 370	100.00 371	99.94 373	100.00 372	99.82 370	99.99 371	99.62 369	99.99 371	99.79 372	99.66 372	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DGTPSM_ROB	99.52 371	99.77 370	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.17 369	100.00 372	99.31 369	99.64 371	91.36 367	99.13 369	100.00 371	99.94 373	100.00 372	99.82 370	99.99 371	99.53 368	99.99 371	99.80 373	99.66 372	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DPSM_ROB	99.92 373	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	98.97 369	98.99 369	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	99.90 371	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DPSM	99.92 373	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	98.97 369	98.99 369	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	99.90 371	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 370	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

AVERAGE_ROB	98.95 369	100.00 372	99.79 372	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	99.77 372	99.85 371	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 373	98.12 371	99.51 371	100.00 370	100.00 374	93.43 372	93.75 371	94.35 372	93.16 370

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