Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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	0.08 3	0.07 9	0.07 25	0.05 9	0.04 5	0.06 11	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.08 44	0.04 3	0.29 13	0.28 38	0.08 5	0.06 5	0.11 15	0.09 25	0.10 7	0.11 16	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.08 5	0.06 6

quiztm	0.08 3	0.07 9	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 35	0.03 7	0.06 7	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.28 11	0.29 42	0.08 5	0.05 3	0.09 5	0.09 25	0.10 7	0.08 4	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 24	0.06 6

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 25	0.06 21	0.05 14	0.06 11	0.03 7	0.05 3	0.08 35	0.07 30	0.02 3	0.11 29	0.04 4	0.04 3	0.31 16	0.34 69	0.07 3	0.08 16	0.10 11	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 11	0.07 7	0.08 5	0.06 6

NLSM3	0.08 3	0.07 9	0.06 18	0.06 21	0.05 14	0.05 6	0.04 24	0.08 25	0.09 41	0.06 20	0.09 45	0.08 4	0.07 36	0.06 21	0.21 4	0.14 5	0.10 20	0.09 23	0.10 11	0.07 11	0.11 11	0.08 4	0.05 29	0.05 18	0.09 22	0.11 42	0.12 24	0.09 40

BridgeDepth	0.09 7	0.08 23	0.07 25	0.06 21	0.06 26	0.06 11	0.03 7	0.06 7	0.06 10	0.05 8	0.03 6	0.13 40	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 69	0.08 5	0.08 16	0.12 20	0.06 4	0.10 7	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 22	0.09 22	0.11 13	0.07 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 7	0.08 23	0.04 3	0.06 21	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 49	0.07 22	0.07 30	0.04 11	0.09 12	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 48	0.12 34	0.07 9	0.12 20	0.20 100	0.11 11	0.11 16	0.05 29	0.04 5	0.07 3	0.08 14	0.16 51	0.07 16

CoSv	0.09 7	0.11 43	0.07 25	0.05 9	0.04 5	0.09 35	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.06 20	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 48	0.11 23	0.07 9	0.13 26	0.06 4	0.12 20	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 44	0.07 7	0.10 10	0.06 6

Pointernet	0.09 7	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 20	0.31 222	0.06 7	0.04 3	0.05 8	0.06 21	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 61	0.09 11	0.06 5	0.09 5	0.16 75	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 34	0.08 31

LACA1	0.10 11	0.09 28	0.08 33	0.06 21	0.08 51	0.06 11	0.04 24	0.06 7	0.10 51	0.06 20	0.05 16	0.10 19	0.07 36	0.08 38	0.36 21	0.39 95	0.09 11	0.11 40	0.11 15	0.07 11	0.11 11	0.11 16	0.04 12	0.05 18	0.10 30	0.10 33	0.12 24	0.10 48

MLG-Stereo	0.10 11	0.07 9	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.28 193	0.02 3	0.06 7	0.06 10	0.07 30	0.03 6	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.38 23	0.35 74	0.11 23	0.09 23	0.12 20	0.06 4	0.16 36	0.15 32	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 13	0.07 16

AIO-test2	0.10 11	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 51	0.08 27	0.05 43	0.06 7	0.07 22	0.05 8	0.08 36	0.10 19	0.05 10	0.04 3	0.58 54	0.15 9	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.13 59	0.11 11	0.19 47	0.03 3	0.08 54	0.09 22	0.07 7	0.06 3	0.06 6

ProNet	0.10 11	0.07 9	0.09 38	0.06 21	0.04 5	0.10 40	0.32 226	0.07 18	0.04 3	0.04 4	0.11 60	0.07 3	0.03 3	0.20 140	0.33 19	0.21 14	0.11 23	0.08 16	0.11 15	0.07 11	0.10 7	0.08 4	0.08 67	0.05 18	0.10 30	0.06 3	0.10 10	0.06 6

PointNet	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.06 21	0.05 14	0.08 27	0.16 170	0.11 54	0.07 22	0.07 30	0.08 36	0.10 19	0.07 36	0.08 38	0.22 5	0.18 11	0.09 11	0.06 5	0.17 44	0.14 67	0.16 36	0.18 41	0.07 58	0.06 33	0.10 30	0.20 101	0.19 69	0.09 40

MatchStereo	0.11 15	0.10 38	0.09 38	0.05 9	0.08 51	0.07 20	0.04 24	0.08 25	0.12 70	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.10 59	0.09 48	0.43 30	0.25 25	0.12 34	0.11 40	0.10 11	0.10 33	0.15 30	0.26 58	0.04 12	0.08 54	0.10 30	0.11 42	0.10 10	0.09 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 15	0.08 23	0.07 25	0.06 21	0.06 26	0.05 6	0.04 24	0.06 7	0.07 22	0.07 30	0.07 26	0.09 12	0.06 24	0.08 38	0.70 84	0.20 13	0.11 23	0.09 23	0.12 20	0.07 11	0.12 20	0.13 24	0.05 29	0.04 5	0.10 30	0.10 33	0.12 24	0.11 53

MLG-Stereo_test1	0.11 15	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.36 240	0.03 7	0.06 7	0.06 10	0.07 30	0.04 11	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.38 23	0.33 61	0.12 34	0.09 23	0.13 26	0.06 4	0.17 41	0.18 41	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 7	0.12 24	0.07 16

MM-Stereo_test1	0.11 15	0.11 43	0.07 25	0.06 21	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 25	0.06 10	0.07 30	0.03 6	0.10 19	0.04 4	0.04 3	0.39 26	0.25 25	0.12 34	0.08 16	0.13 26	0.21 116	0.13 22	0.15 32	0.05 29	0.04 5	0.08 11	0.34 190	0.13 34	0.07 16

AIO-test1	0.11 15	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 38	0.08 27	0.03 7	0.09 44	0.08 35	0.08 39	0.07 26	0.10 19	0.05 10	0.06 21	0.42 27	0.22 17	0.10 20	0.08 16	0.11 15	0.20 100	0.11 11	0.47 86	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.07 4	0.06 6

AIO-Stereo	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.06 26	0.12 68	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 8	0.06 21	0.12 33	0.05 10	0.05 15	0.46 33	0.34 69	0.22 79	0.10 32	0.21 62	0.12 48	0.13 22	0.12 21	0.04 12	0.05 18	0.08 11	0.10 33	0.13 34	0.06 6

RSM	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.07 38	0.06 26	0.14 85	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 8	0.07 26	0.13 40	0.06 24	0.04 3	0.51 40	0.26 31	0.10 20	0.10 32	0.14 34	0.11 38	0.17 41	0.13 24	0.04 12	0.06 33	0.09 22	0.11 42	0.13 34	0.07 16

LACA3	0.12 23	0.10 38	0.09 38	0.07 38	0.07 38	0.08 27	0.05 43	0.07 18	0.10 51	0.08 39	0.06 21	0.14 49	0.06 24	0.08 38	0.47 34	0.36 81	0.09 11	0.11 40	0.15 39	0.08 22	0.14 24	0.14 27	0.04 12	0.06 33	0.12 49	0.11 42	0.13 34	0.12 56

DispViT+	0.12 23	0.09 28	0.09 38	0.10 61	0.09 59	0.07 20	0.05 43	0.08 25	0.10 51	0.09 47	0.09 45	0.11 29	0.07 36	0.07 30	0.44 31	0.28 38	0.09 11	0.11 40	0.12 20	0.09 25	0.11 11	0.14 27	0.05 29	0.09 63	0.09 22	0.15 67	0.12 24	0.13 60

RSM++	0.12 23	0.10 38	0.09 38	0.08 48	0.07 38	0.10 40	0.04 24	0.08 25	0.07 22	0.06 20	0.07 26	0.13 40	0.07 36	0.04 3	0.50 37	0.26 31	0.12 34	0.11 40	0.14 34	0.11 38	0.20 53	0.14 27	0.06 42	0.10 73	0.11 44	0.09 22	0.13 34	0.08 31

CroCo-Stereo Lap2	0.12 23	0.07 9	0.05 10	0.05 9	0.06 26	0.04 3	0.03 7	0.08 25	0.06 10	0.11 59	0.03 6	0.12 33	0.06 24	0.08 38	0.59 55	0.36 81	0.11 23	0.10 32	0.12 20	0.07 11	0.25 67	0.17 38	0.04 12	0.07 45	0.11 44	0.11 42	0.11 13	0.08 31

CroCo-Stereo	0.12 23	0.07 9	0.04 3	0.05 9	0.05 14	0.04 3	0.02 3	0.08 25	0.06 10	0.06 20	0.02 3	0.10 19	0.06 24	0.07 30	0.85 141	0.38 90	0.11 23	0.09 23	0.16 42	0.06 4	0.22 59	0.18 41	0.04 12	0.05 18	0.10 30	0.09 22	0.11 13	0.07 16
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
111111	0.13 28	0.08 23	0.06 18	0.06 21	0.07 38	0.10 40	0.03 7	0.06 7	0.07 22	0.03 3	0.06 21	0.14 49	0.06 24	0.10 56	0.50 37	0.25 25	0.11 23	0.09 23	0.15 39	0.07 11	0.37 101	0.60 107	0.05 29	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.09 9	0.05 3

LG-Stereo	0.13 28	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.06 26	0.21 144	0.03 7	0.09 44	0.08 35	0.09 47	0.32 190	0.16 55	0.05 10	0.06 21	0.67 75	0.31 52	0.11 23	0.09 23	0.18 51	0.08 22	0.14 24	0.12 21	0.03 3	0.04 5	0.08 11	0.12 51	0.11 13	0.07 16

StereoVision	0.13 28	0.10 38	0.07 25	0.06 21	0.07 38	0.07 20	0.07 73	0.10 49	0.13 79	0.09 47	0.07 26	0.16 55	0.07 36	0.11 61	0.56 46	0.29 42	0.14 46	0.13 52	0.17 44	0.09 25	0.18 46	0.15 32	0.04 12	0.08 54	0.15 68	0.13 61	0.19 69	0.15 69

TDLM	0.13 28	0.14 65	0.13 86	0.10 61	0.12 82	0.11 53	0.10 102	0.14 64	0.10 51	0.09 47	0.16 98	0.17 62	0.10 59	0.09 48	0.28 11	0.19 12	0.15 51	0.14 58	0.13 26	0.10 33	0.15 30	0.11 16	0.09 78	0.10 73	0.11 44	0.10 33	0.15 46	0.15 69

BridgeDepth_RVC	0.14 32	0.13 58	0.10 55	0.08 48	0.09 59	0.08 27	0.05 43	0.12 57	0.12 70	0.10 55	0.08 36	0.12 33	0.08 44	0.08 38	0.57 49	0.33 61	0.11 23	0.12 50	0.19 53	0.11 38	0.15 30	0.14 27	0.06 42	0.07 45	0.13 53	0.17 76	0.15 46	0.17 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 32	0.11 43	0.11 61	0.08 48	0.06 26	0.08 27	0.04 24	0.11 54	0.08 35	0.09 47	0.12 66	0.20 77	0.06 24	0.07 30	0.69 83	0.40 102	0.18 64	0.13 52	0.18 51	0.17 78	0.19 49	0.13 24	0.06 42	0.08 54	0.12 49	0.10 33	0.13 34	0.14 66

GSStereo	0.14 32	0.11 43	0.12 73	0.07 38	0.07 38	0.13 73	0.07 73	0.06 7	0.10 51	0.07 30	0.07 26	0.17 62	0.05 10	0.04 3	0.56 46	0.29 42	0.26 106	0.10 32	0.20 58	0.12 48	0.19 49	0.23 55	0.04 12	0.06 33	0.27 151	0.09 22	0.12 24	0.07 16

AdaDepth	0.14 32	0.11 43	0.07 25	0.07 38	0.08 51	0.17 114	0.05 43	0.08 25	0.08 35	0.06 20	0.08 36	0.10 19	0.06 24	0.11 61	0.57 49	0.37 87	0.14 46	0.12 50	0.22 64	0.17 78	0.15 30	0.21 50	0.04 12	0.06 33	0.10 30	0.11 42	0.17 57	0.11 53

MLG-Stereo_test2	0.14 32	0.12 50	0.06 18	0.05 9	0.06 26	0.31 207	0.03 7	0.09 44	0.07 22	0.09 47	0.22 128	0.12 33	0.05 10	0.07 30	0.60 57	0.39 95	0.15 51	0.13 52	0.21 62	0.10 33	0.21 57	0.21 50	0.05 29	0.04 5	0.10 30	0.08 14	0.15 46	0.10 48

DEFOM-Stereo	0.14 32	0.12 50	0.09 38	0.08 48	0.08 51	0.11 53	0.04 24	0.10 49	0.07 22	0.08 39	0.10 51	0.12 33	0.06 24	0.07 30	0.51 40	0.29 42	0.17 61	0.14 58	0.17 44	0.10 33	0.32 86	0.16 36	0.08 67	0.07 45	0.12 49	0.13 61	0.25 92	0.13 60

U	0.14 32	0.09 28	0.05 10	0.05 9	0.06 26	0.04 3	0.02 3	0.09 44	0.06 10	0.09 47	0.02 3	0.12 33	0.10 59	0.07 30	0.77 104	0.44 122	0.15 51	0.11 40	0.15 39	0.09 25	0.27 73	0.26 58	0.03 3	0.06 33	0.13 53	0.10 33	0.11 13	0.09 40

RAFT	0.14 32	0.07 9	0.10 55	0.08 48	0.04 5	0.24 168	0.28 216	0.19 78	0.07 22	0.13 63	0.08 36	0.13 40	0.06 24	0.11 61	0.44 31	0.17 10	0.12 34	0.08 16	0.14 34	0.21 116	0.16 36	0.18 41	0.04 12	0.05 18	0.15 68	0.15 67	0.21 78	0.16 73

GIP-stereo	0.15 40	0.12 50	0.09 38	0.07 38	0.06 26	0.23 160	0.10 102	0.07 18	0.06 10	0.08 39	0.09 45	0.11 29	0.05 10	0.13 73	0.60 57	0.26 31	0.13 42	0.11 40	0.19 53	0.31 166	0.17 41	0.60 107	0.05 29	0.06 33	0.10 30	0.12 51	0.16 51	0.07 16

IGEV-Stereo++	0.15 40	0.10 38	0.06 18	0.07 38	0.07 38	0.09 35	0.03 7	0.07 18	0.07 22	0.06 20	0.09 45	0.15 52	0.07 36	0.14 83	0.48 35	0.26 31	0.11 23	0.10 32	0.17 44	0.09 25	0.15 30	1.09 177	0.05 29	0.05 18	0.08 11	0.09 22	0.18 61	0.08 31

Occ-G	0.15 40	0.13 58	0.10 55	0.09 57	0.08 51	0.12 68	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.05 8	0.10 51	0.10 19	0.06 24	0.06 21	0.49 36	0.31 52	0.13 42	0.13 52	0.84 223	0.09 25	0.21 57	0.20 49	0.06 42	0.07 45	0.10 30	0.08 14	0.18 61	0.09 40

MoCha-V2	0.15 40	0.09 28	0.09 38	0.06 21	0.07 38	0.16 104	0.04 24	0.07 18	0.04 3	0.06 20	0.08 36	0.12 33	0.16 98	0.05 15	0.79 108	0.24 23	0.11 23	0.09 23	0.13 26	0.21 116	0.16 36	0.76 132	0.04 12	0.05 18	0.09 22	0.09 22	0.08 5	0.05 3

delet	0.15 40	0.14 65	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.13 73	0.09 90	0.12 57	0.09 41	0.15 68	0.11 60	0.16 55	0.09 53	0.11 61	0.57 49	0.23 20	0.16 56	0.13 52	0.13 26	0.12 48	0.17 41	0.29 61	0.09 78	0.10 73	0.13 53	0.12 51	0.20 75	0.13 60

TS12	0.16 45	0.13 58	0.11 61	0.10 61	0.11 72	0.10 40	0.05 43	0.17 70	0.10 51	0.08 39	0.14 83	0.16 55	0.10 59	0.09 48	0.52 42	0.47 143	0.14 46	0.14 58	0.25 69	0.11 38	0.23 63	0.18 41	0.07 58	0.09 63	0.18 91	0.15 67	0.19 69	0.19 91

TS	0.16 45	0.13 58	0.11 61	0.10 61	0.11 72	0.10 40	0.05 43	0.17 70	0.10 51	0.08 39	0.14 83	0.16 55	0.10 59	0.09 48	0.52 42	0.47 143	0.14 46	0.14 58	0.25 69	0.11 38	0.23 63	0.18 41	0.07 58	0.09 63	0.18 91	0.15 67	0.19 69	0.19 91

GEAStereo	0.16 45	0.12 50	0.18 141	0.10 61	0.07 38	0.13 73	0.05 43	0.08 25	0.07 22	0.08 39	0.05 16	0.18 67	0.05 10	0.12 70	0.82 126	0.23 20	0.15 51	0.11 40	0.19 53	0.13 59	0.20 53	0.32 64	0.05 29	0.07 45	0.36 214	0.10 33	0.16 51	0.09 40

gasm-f	0.16 45	0.12 50	0.18 141	0.10 61	0.07 38	0.13 73	0.05 43	0.08 25	0.07 22	0.08 39	0.05 16	0.18 67	0.05 10	0.12 70	0.82 126	0.23 20	0.15 51	0.11 40	0.19 53	0.13 59	0.20 53	0.32 64	0.05 29	0.07 45	0.36 214	0.10 33	0.16 51	0.09 40

RAStereo	0.16 45	0.12 50	0.08 33	0.06 21	0.08 51	0.06 11	0.04 24	0.10 49	0.07 22	0.20 83	0.04 11	0.14 49	0.06 24	0.09 48	0.96 164	0.35 74	0.18 64	0.13 52	0.20 58	0.08 22	0.46 120	0.23 55	0.05 29	0.06 33	0.13 53	0.11 42	0.12 24	0.11 53

iRaftStereo_RVC	0.16 45	0.15 67	0.11 61	0.10 61	0.10 65	0.09 35	0.05 43	0.17 70	0.09 41	0.15 68	0.15 88	0.18 67	0.09 53	0.18 129	0.38 23	0.28 38	0.20 73	0.14 58	0.19 53	0.12 48	0.34 93	0.30 63	0.07 58	0.09 63	0.14 61	0.12 51	0.18 61	0.13 60

AANet_RVC	0.16 45	0.13 58	0.13 86	0.10 61	0.15 110	0.08 27	0.13 141	0.14 64	0.15 95	0.13 63	0.13 74	0.13 40	0.11 68	0.10 56	0.42 27	0.24 23	0.16 56	0.16 71	0.20 58	0.15 71	0.15 30	0.17 38	0.11 105	0.11 82	0.16 78	0.17 76	0.22 82	0.24 120

NLCSM	0.17 52	0.06 3	0.04 3	0.05 9	0.04 5	0.06 11	0.04 24	0.09 44	0.98 315	0.05 8	0.52 232	0.08 4	1.58 305	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.08 5	0.05 3

MM-Stereo_test2	0.17 52	0.13 58	0.08 33	0.07 38	0.05 14	0.06 11	0.03 7	0.08 25	0.06 10	0.09 47	0.04 11	0.11 29	0.05 10	0.05 15	0.50 37	0.40 102	0.12 34	0.10 32	0.13 26	0.27 143	0.18 46	0.64 116	0.06 42	0.05 18	0.09 22	0.84 286	0.11 13	0.08 31

GREAT-IGEV	0.17 52	0.09 28	0.08 33	0.05 9	0.04 5	0.24 168	0.03 7	0.08 25	0.10 51	0.06 20	0.06 21	0.15 52	0.05 10	0.06 21	0.84 132	0.30 48	0.12 34	0.09 23	0.13 26	0.12 48	0.11 11	1.21 201	0.06 42	0.12 87	0.08 11	0.08 14	0.17 57	0.06 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 55	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.05 14	0.30 203	0.04 24	0.07 18	0.08 35	0.10 55	0.05 16	0.13 40	0.08 44	0.08 38	0.70 84	0.36 81	0.13 42	0.10 32	0.14 34	0.11 38	0.14 24	1.06 173	0.12 117	0.06 33	0.10 30	0.29 165	0.15 46	0.07 16

MSCF	0.18 55	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.06 26	0.30 203	0.03 7	0.07 18	0.09 41	0.10 55	0.05 16	0.13 40	0.08 44	0.09 48	0.72 91	0.35 74	0.13 42	0.10 32	0.14 34	0.12 48	0.14 24	1.03 169	0.11 105	0.06 33	0.10 30	0.36 201	0.14 43	0.07 16

DFGA-Net	0.18 55	0.17 79	0.10 55	0.13 91	0.08 51	0.10 40	0.08 80	0.19 78	0.10 51	0.28 115	0.11 60	0.18 67	0.09 53	0.13 73	0.68 80	0.27 35	0.20 73	0.15 66	0.28 86	0.12 48	0.22 59	0.17 38	0.08 67	0.12 87	0.15 68	0.12 51	0.35 122	0.14 66

CVANet_RVC	0.18 55	0.18 89	0.18 141	0.20 162	0.15 110	0.17 114	0.13 141	0.23 95	0.11 64	0.14 66	0.22 128	0.20 77	0.12 78	0.48 276	0.35 20	0.21 14	0.17 61	0.16 71	0.16 42	0.13 59	0.18 46	0.15 32	0.10 87	0.12 87	0.14 61	0.12 51	0.19 69	0.16 73

WQFJX1	0.19 59	0.07 9	0.04 3	0.05 9	0.04 5	0.05 6	0.04 24	0.08 25	1.04 316	0.05 8	0.56 237	0.08 4	1.68 309	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 5	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 11	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.06 6

MaDis-Stereo	0.19 59	0.16 74	0.11 61	0.07 38	0.10 65	0.06 11	0.06 63	0.12 57	0.10 51	0.19 80	0.08 36	0.19 72	0.08 44	0.14 83	0.52 42	0.39 95	0.24 91	0.18 83	0.30 90	0.12 48	0.46 120	0.36 72	0.07 58	0.10 73	0.19 101	0.23 113	0.20 75	0.25 126

GANet	0.19 59	0.17 79	0.16 118	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.14 151	0.20 84	0.13 79	0.15 68	0.20 115	0.37 176	0.10 59	0.14 83	0.42 27	0.22 17	0.40 194	0.20 95	0.17 44	0.11 38	0.22 59	0.14 27	0.12 117	0.12 87	0.15 68	0.13 61	0.20 75	0.17 83

WQFJA1	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.08 25	1.05 317	0.05 8	0.67 255	0.09 12	1.81 313	0.07 30	0.23 6	0.14 5	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.14 24	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.08 31

WQFJX	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.05 9	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.06 7	1.06 320	0.05 8	0.59 243	0.08 4	1.70 310	0.04 3	0.31 16	0.14 5	0.08 5	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.09 5	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.09 22	0.11 13	0.08 31

NLMM	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.08 25	1.05 317	0.05 8	0.67 255	0.09 12	1.81 313	0.07 30	0.23 6	0.14 5	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.14 24	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.08 31

AASNet	0.20 62	0.17 79	0.13 86	0.14 103	0.15 110	0.15 93	0.13 141	0.17 70	0.09 41	0.15 68	0.15 88	0.16 55	0.09 53	0.14 83	1.03 173	0.22 17	0.18 64	0.16 71	0.17 44	0.14 67	0.17 41	0.76 132	0.10 87	0.11 82	0.15 68	0.13 61	0.17 57	0.12 56

NLMM1	0.21 66	0.08 23	0.05 10	0.05 9	0.05 14	0.06 11	0.04 24	0.08 25	1.15 326	0.06 20	0.58 241	0.10 19	1.76 312	0.06 21	0.36 21	0.21 14	0.08 5	0.08 16	0.11 15	0.07 11	0.16 36	0.10 14	0.06 42	0.06 33	0.10 30	0.09 22	0.13 34	0.07 16

LG-Stereo_L2	0.21 66	0.16 74	0.09 38	0.07 38	0.11 72	0.23 160	0.04 24	0.19 78	0.12 70	0.26 105	0.23 133	0.25 100	0.11 68	0.17 110	0.63 64	0.52 168	0.24 91	0.16 71	0.29 88	0.25 138	0.40 107	0.44 79	0.07 58	0.08 54	0.15 68	0.12 51	0.16 51	0.16 73

LG-Stereo_L1	0.21 66	0.16 74	0.09 38	0.07 38	0.11 72	0.24 168	0.04 24	0.19 78	0.12 70	0.27 109	0.23 133	0.23 89	0.11 68	0.17 110	0.60 57	0.53 172	0.24 91	0.16 71	0.33 102	0.27 143	0.40 107	0.44 79	0.06 42	0.08 54	0.15 68	0.11 42	0.17 57	0.16 73

LGtest1	0.21 66	0.15 67	0.12 73	0.10 61	0.14 97	0.35 233	0.05 43	0.14 64	0.13 79	0.12 62	0.34 199	0.16 55	0.13 84	0.10 56	0.74 93	0.48 149	0.23 82	0.23 124	0.25 69	0.20 100	0.29 78	0.44 79	0.08 67	0.10 73	0.14 61	0.12 51	0.18 61	0.15 69

plain	0.21 66	0.20 117	0.12 73	0.11 75	0.14 97	0.10 40	0.06 63	0.22 90	0.11 64	0.23 87	0.08 36	0.22 86	0.11 68	0.17 110	0.66 70	0.45 133	0.25 99	0.20 95	0.26 76	0.12 48	0.46 120	0.42 77	0.07 58	0.14 120	0.17 84	0.17 76	0.19 69	0.21 105

RAFT_CTSACE	0.21 66	0.20 117	0.13 86	0.12 81	0.10 65	0.14 85	0.08 80	0.24 103	0.10 51	0.26 105	0.10 51	0.21 81	0.18 117	0.11 61	0.57 49	0.35 74	0.19 71	0.14 58	0.26 76	0.18 85	0.31 84	0.70 122	0.08 67	0.10 73	0.27 151	0.17 76	0.33 110	0.16 73

NLSM1	0.22 72	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.06 26	0.08 27	0.05 43	0.10 49	1.10 324	0.05 8	0.67 255	0.10 19	1.75 311	0.05 15	0.32 18	0.25 25	0.09 11	0.07 9	0.10 11	0.07 11	0.11 11	0.11 16	0.06 42	0.05 18	0.09 22	0.09 22	0.12 24	0.07 16

test_5	0.22 72	0.19 101	0.11 61	0.11 75	0.07 38	0.21 144	0.07 73	0.32 160	0.10 51	0.17 75	0.21 120	0.24 92	0.21 138	0.08 38	0.97 167	0.46 140	0.16 56	0.15 66	0.26 76	0.11 38	0.23 63	0.46 85	0.06 42	0.12 87	0.16 78	0.17 76	0.33 110	0.20 96

AFF-stereo	0.22 72	0.19 101	0.15 110	0.14 103	0.12 82	0.14 85	0.06 63	0.24 103	0.13 79	0.29 122	0.12 66	0.24 92	0.10 59	0.08 38	0.60 57	0.38 90	0.18 64	0.19 88	0.48 141	0.12 48	0.28 74	0.56 95	0.08 67	0.10 73	0.19 101	0.18 92	0.43 175	0.16 73

LG-G_1	0.23 75	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 110	0.24 168	0.06 63	0.13 60	0.09 41	0.11 59	0.18 100	0.17 62	0.11 68	0.15 94	0.70 84	0.44 122	0.21 76	0.19 88	0.26 76	0.17 78	0.32 86	1.48 243	0.06 42	0.09 63	0.13 53	0.12 51	0.18 61	0.16 73

LG-G	0.23 75	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 110	0.24 168	0.06 63	0.13 60	0.09 41	0.11 59	0.18 100	0.17 62	0.11 68	0.15 94	0.70 84	0.44 122	0.21 76	0.19 88	0.26 76	0.17 78	0.32 86	1.48 243	0.06 42	0.09 63	0.13 53	0.12 51	0.18 61	0.16 73

MIF-Stereo (partial)	0.23 75	0.20 117	0.12 73	0.10 61	0.12 82	0.10 40	0.07 73	0.17 70	0.14 87	0.18 78	0.10 51	0.20 77	0.11 68	0.17 110	1.11 192	0.44 122	0.25 99	0.21 104	0.26 76	0.13 59	0.49 130	0.32 64	0.08 67	0.14 120	0.17 84	0.17 76	0.38 142	0.20 96

anonymousdsp	0.23 75	0.12 50	0.11 61	0.12 81	0.10 65	0.12 68	0.06 63	0.16 67	0.09 41	0.15 68	0.79 270	0.15 52	0.07 36	0.10 56	0.84 132	0.30 48	0.18 64	0.14 58	0.22 64	0.24 136	0.25 67	1.12 185	0.17 188	0.09 63	0.12 49	0.09 22	0.23 84	0.10 48

GMStereo	0.23 75	0.24 184	0.13 86	0.19 152	0.17 143	0.19 130	0.14 151	0.29 129	0.16 102	0.23 87	0.19 112	0.32 155	0.16 98	0.13 73	0.53 45	0.27 35	0.28 123	0.19 88	0.43 134	0.20 100	0.30 82	0.19 47	0.12 117	0.15 129	0.24 125	0.19 97	0.39 146	0.20 96
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 80	0.15 67	0.11 61	0.09 57	0.11 72	0.09 35	0.05 43	0.16 67	0.11 64	0.21 84	0.09 45	0.19 72	0.15 94	0.27 182	1.23 199	0.46 140	0.23 82	0.18 83	0.63 193	0.13 59	0.53 146	0.37 73	0.10 87	0.12 87	0.17 84	0.23 113	0.15 46	0.17 83

MMNet	0.24 80	0.15 67	0.12 73	0.13 91	0.13 92	0.13 73	0.10 102	0.16 67	0.12 70	0.13 63	0.14 83	0.19 72	0.09 53	0.18 129	2.14 245	0.25 25	0.18 64	0.16 71	0.20 58	0.14 67	0.20 53	0.37 73	0.10 87	0.12 87	0.15 68	0.15 67	0.28 102	0.16 73

MLG-Stereo_test3	0.25 82	0.11 43	0.09 38	0.11 75	0.14 97	0.14 85	0.05 43	0.11 54	0.09 41	0.17 75	0.10 51	0.19 72	0.08 44	0.09 48	0.66 70	0.38 90	0.17 61	0.15 66	2.15 294	0.11 38	0.29 78	0.75 130	0.05 29	0.08 54	0.11 44	0.10 33	0.18 61	0.12 56

AEACV	0.25 82	0.17 79	0.11 61	0.09 57	0.07 38	0.15 93	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.07 30	0.07 26	0.13 40	0.08 44	0.12 70	1.39 212	0.79 234	0.16 56	0.14 58	0.25 69	0.19 93	0.24 66	1.00 164	0.10 87	0.07 45	0.10 30	0.95 296	0.14 43	0.08 31

RAFT+CT+SA	0.25 82	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.09 59	0.10 40	0.08 80	0.32 160	0.13 79	0.24 94	0.10 51	0.26 107	0.21 138	0.09 48	0.98 168	0.58 182	0.18 64	0.16 71	0.40 125	0.14 67	0.33 91	0.72 126	0.07 58	0.12 87	0.19 101	0.17 76	0.32 105	0.20 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 82	0.20 117	0.18 141	0.15 111	0.17 143	0.13 73	0.10 102	0.29 129	0.15 95	0.33 163	0.15 88	0.31 147	0.22 143	0.14 83	0.66 70	0.37 87	0.22 79	0.15 66	0.50 154	0.16 75	0.32 86	0.59 104	0.10 87	0.13 107	0.24 125	0.19 97	0.47 190	0.20 96

UPFNet	0.25 82	0.18 89	0.19 154	0.17 135	0.18 152	0.19 130	0.14 151	0.22 90	0.16 102	0.23 87	0.18 100	0.21 81	0.13 84	0.26 176	1.51 215	0.28 38	0.23 82	0.21 104	0.25 69	0.18 85	0.22 59	0.35 70	0.13 137	0.15 129	0.18 91	0.18 92	0.39 146	0.18 88

MIM_Stereo	0.26 87	0.18 89	0.14 103	0.15 111	0.14 97	0.24 168	0.07 73	0.27 113	0.11 64	0.24 94	0.12 66	0.20 77	0.12 78	0.17 110	0.85 141	0.44 122	0.24 91	0.19 88	0.54 169	0.20 100	0.46 120	0.70 122	0.08 67	0.12 87	0.17 84	0.29 165	0.34 119	0.16 73

TESTraft	0.26 87	0.21 130	0.13 86	0.11 75	0.11 72	0.10 40	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.28 118	0.23 150	0.15 94	1.11 192	0.42 110	0.23 82	0.17 78	0.49 148	0.18 85	0.34 93	0.50 89	0.09 78	0.12 87	0.22 115	0.25 142	0.48 193	0.23 115

raft+_RVC	0.26 87	0.19 101	0.15 110	0.15 111	0.15 110	0.13 73	0.14 151	0.30 137	0.14 87	0.28 115	0.18 100	0.22 86	0.11 68	0.19 132	0.62 62	0.43 118	0.23 82	0.17 78	0.41 126	0.28 148	0.45 119	0.95 155	0.09 78	0.11 82	0.20 108	0.18 92	0.25 92	0.20 96

DMCA	0.26 87	0.17 79	0.16 118	0.13 91	0.14 97	0.13 73	0.11 109	0.18 77	0.15 95	0.19 80	0.18 100	0.28 118	0.12 78	0.15 94	1.79 226	0.60 188	0.32 152	0.46 267	0.24 67	0.15 71	0.26 70	0.21 50	0.13 137	0.12 87	0.17 84	0.17 76	0.21 78	0.17 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 91	0.18 89	0.11 61	0.12 81	0.11 72	0.35 233	0.05 43	0.23 95	0.14 87	0.30 129	0.21 120	0.24 92	0.35 219	0.13 73	0.76 102	0.60 188	0.27 112	0.28 164	0.32 99	0.33 171	0.61 164	0.60 107	0.09 78	0.08 54	0.14 61	0.38 208	0.24 88	0.14 66

TestStereo1	0.27 91	0.22 147	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.11 53	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.34 165	0.23 150	0.14 83	1.09 185	0.44 122	0.24 91	0.17 78	0.51 157	0.15 71	0.35 98	0.79 138	0.08 67	0.12 87	0.22 115	0.24 125	0.49 195	0.23 115

SA-5K	0.27 91	0.22 147	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.11 53	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.34 165	0.23 150	0.14 83	1.09 185	0.44 122	0.24 91	0.17 78	0.51 157	0.15 71	0.35 98	0.79 138	0.08 67	0.12 87	0.22 115	0.24 125	0.49 195	0.23 115

ARAFT	0.27 91	0.17 79	0.12 73	0.15 111	0.12 82	0.12 68	0.06 63	0.20 84	0.13 79	0.36 190	0.15 88	0.29 128	0.11 68	0.27 182	0.88 154	0.39 95	0.27 112	0.24 134	0.52 165	0.13 59	0.50 136	0.90 149	0.09 78	0.11 82	0.21 110	0.14 65	0.38 142	0.18 88

LL-Strereo2	0.28 95	0.17 79	0.14 103	0.12 81	0.11 72	0.10 40	0.06 63	0.29 129	0.16 102	0.30 129	0.14 83	0.22 86	0.11 68	0.34 228	0.56 46	0.42 110	0.23 82	0.17 78	0.39 120	0.17 78	0.70 177	1.53 255	0.10 87	0.11 82	0.24 125	0.17 76	0.25 92	0.17 83

rafts_anoy	0.28 95	0.23 169	0.18 141	0.17 135	0.19 163	0.15 93	0.11 109	0.34 175	0.14 87	0.26 105	0.21 120	0.25 100	0.14 87	0.22 145	0.65 68	0.40 102	0.34 164	0.24 134	0.48 141	0.33 171	0.52 144	0.76 132	0.11 105	0.16 146	0.24 125	0.23 113	0.24 88	0.26 134

TestStereo	0.28 95	0.25 196	0.20 168	0.21 171	0.15 110	0.21 144	0.13 141	0.35 186	0.18 129	0.38 209	0.18 100	0.33 159	0.16 98	0.13 73	1.02 172	0.27 35	0.34 164	0.18 83	0.42 128	0.18 85	0.46 120	0.35 70	0.13 137	0.17 157	0.27 151	0.22 105	0.34 119	0.26 134

FINET	0.28 95	0.21 130	0.21 184	0.21 171	0.17 143	0.17 114	0.18 183	0.23 95	0.19 137	0.23 87	0.48 227	0.28 118	0.17 107	0.17 110	0.57 49	0.33 61	0.25 99	0.18 83	0.38 119	0.17 78	0.30 82	0.22 54	0.15 170	0.17 157	0.42 239	0.96 297	0.27 99	0.21 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 99	0.18 89	0.12 73	0.11 75	0.12 82	0.10 40	0.05 43	0.23 95	0.14 87	0.30 129	0.13 74	0.27 113	0.17 107	0.11 61	1.00 170	0.40 102	0.29 132	0.30 178	0.36 113	0.34 177	0.56 152	1.17 194	0.17 188	0.10 73	0.15 68	0.48 243	0.23 84	0.22 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 99	0.16 74	0.16 118	0.15 111	0.13 92	0.14 85	0.08 80	0.29 129	0.23 176	0.28 115	0.29 176	0.26 107	0.17 107	0.17 110	0.79 108	0.54 173	0.27 112	0.24 134	0.32 99	0.20 100	0.42 114	1.19 196	0.10 87	0.13 107	0.23 118	0.33 186	0.21 78	0.28 142

RASNet	0.29 99	0.21 130	0.21 184	0.19 152	0.18 152	0.18 123	0.14 151	0.31 147	0.18 129	0.32 155	0.20 115	0.26 107	0.18 117	0.17 110	0.86 144	0.66 204	0.25 99	0.19 88	0.26 76	0.16 75	0.65 170	0.61 110	0.11 105	0.21 206	0.21 110	0.22 105	0.45 183	0.30 152

CFNet	0.29 99	0.23 169	0.19 154	0.25 199	0.22 195	0.19 130	0.15 163	0.30 137	0.17 120	0.28 115	0.23 133	0.37 176	0.19 128	0.22 145	1.38 211	0.25 25	0.26 106	0.21 104	0.27 85	0.19 93	0.31 84	0.45 83	0.12 117	0.17 157	0.28 162	0.24 125	0.37 136	0.31 160

anonymousdsp2	0.30 103	0.20 117	0.16 118	0.14 103	0.13 92	0.15 93	0.11 109	0.28 123	0.12 70	0.25 102	1.08 294	0.24 92	0.12 78	0.15 94	0.71 89	0.42 110	0.25 99	0.20 95	0.45 139	0.38 196	0.41 111	0.96 157	0.10 87	0.13 107	0.20 108	0.17 76	0.43 175	0.18 88

SA	0.30 103	0.21 130	0.14 103	0.14 103	0.14 97	0.15 93	0.07 73	0.35 186	0.16 102	0.31 143	0.12 66	0.41 199	0.14 87	0.20 140	0.74 93	0.56 179	0.27 112	0.30 178	0.58 183	0.21 116	0.49 130	0.88 147	0.08 67	0.15 129	0.27 151	0.28 153	0.56 221	0.26 134

RALCasStereoNet	0.30 103	0.24 184	0.19 154	0.20 162	0.19 163	0.15 93	0.17 177	0.33 169	0.14 87	0.30 129	0.20 115	0.27 113	0.15 94	0.26 176	0.65 68	0.61 192	0.31 147	0.23 124	0.34 107	0.29 152	0.58 158	1.04 171	0.11 105	0.16 146	0.25 134	0.25 142	0.24 88	0.26 134

RALAANet	0.30 103	0.22 147	0.19 154	0.17 135	0.17 143	0.16 104	0.11 109	0.28 123	0.16 102	0.24 94	0.21 120	0.24 92	0.18 117	0.30 204	0.63 64	0.39 95	0.28 123	0.25 141	0.56 171	0.29 152	0.76 182	1.03 169	0.11 105	0.17 157	0.23 118	0.24 125	0.41 154	0.23 115

UNet	0.30 103	0.21 130	0.19 154	0.19 152	0.20 170	0.21 144	0.15 163	0.27 113	0.17 120	0.29 122	0.21 120	0.25 100	0.18 117	0.59 294	1.64 221	0.31 52	0.27 112	0.22 112	0.30 90	0.21 116	0.34 93	0.25 57	0.15 170	0.19 184	0.21 110	0.24 125	0.44 178	0.26 134

HGLStereo	0.30 103	0.23 169	0.19 154	0.18 145	0.23 201	0.18 123	0.13 141	0.23 95	0.16 102	0.31 143	0.31 183	0.21 81	0.14 87	0.22 145	1.81 228	0.35 74	0.37 177	0.24 134	0.29 88	0.20 100	0.41 111	0.39 75	0.14 151	0.16 146	0.23 118	0.23 113	0.32 105	0.22 108

PDISCO_ROB	0.30 103	0.23 169	0.20 168	0.22 181	0.20 170	0.17 114	0.18 183	0.24 103	0.19 137	0.29 122	0.27 162	0.23 89	0.18 117	0.17 110	0.71 89	0.45 133	0.27 112	0.33 199	0.39 120	0.25 138	0.47 127	0.62 112	0.13 137	0.18 172	0.31 188	0.29 165	0.54 215	0.29 146

IGEV-Stereo+	0.31 110	0.72 311	0.08 33	0.12 81	0.10 65	0.34 228	0.04 24	0.20 84	0.12 70	0.30 129	0.59 243	0.21 81	0.38 234	0.13 73	0.64 66	0.51 163	0.19 71	0.19 88	0.30 90	0.34 177	0.51 139	0.56 95	0.13 137	0.07 45	0.13 53	1.20 309	0.14 43	0.12 56

CASnet	0.31 110	0.22 147	0.14 103	0.15 111	0.17 143	0.17 114	0.08 80	0.30 137	0.18 129	0.34 166	0.21 120	0.38 179	0.28 180	0.13 73	0.75 100	0.44 122	0.32 152	0.26 147	0.43 134	0.34 177	1.11 214	0.69 121	0.11 105	0.14 120	0.25 134	0.17 76	0.33 110	0.25 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 110	0.23 169	0.24 206	0.20 162	0.20 170	0.18 123	0.14 151	0.38 214	0.16 102	0.34 166	0.25 144	0.29 128	0.16 98	0.17 110	0.68 80	0.52 168	0.37 177	0.27 152	0.42 128	0.37 188	0.90 193	0.42 77	0.13 137	0.15 129	0.24 125	0.18 92	0.48 193	0.25 126

AACVNet	0.31 110	0.26 214	0.21 184	0.27 211	0.28 230	0.25 178	0.18 183	0.30 137	0.20 148	0.31 143	0.30 181	0.29 128	0.18 117	0.36 238	0.62 62	0.43 118	0.31 147	0.26 147	0.37 115	0.25 138	0.42 114	0.62 112	0.20 216	0.20 194	0.29 168	0.31 176	0.42 166	0.37 191

raftrobust	0.31 110	0.20 117	0.20 168	0.18 145	0.18 152	0.12 68	0.09 90	0.35 186	0.15 95	0.34 166	0.21 120	0.27 113	0.14 87	0.39 255	0.70 84	0.54 173	0.27 112	0.21 104	0.75 211	0.19 93	0.59 160	1.07 175	0.19 208	0.14 120	0.26 141	0.24 125	0.27 99	0.24 120

HITNet	0.31 110	0.18 89	0.15 110	0.17 135	0.15 110	0.14 85	0.10 102	0.29 129	0.19 137	0.30 129	0.20 115	0.28 118	0.18 117	0.29 198	1.30 202	0.42 110	0.27 112	0.20 95	0.37 115	0.17 78	0.64 169	0.99 162	0.12 117	0.15 129	0.19 101	0.19 97	0.39 146	0.26 134
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
DISCO	0.32 116	0.24 184	0.17 129	0.19 152	0.21 180	0.23 160	0.27 212	0.21 88	0.21 159	0.36 190	0.25 144	0.24 92	0.16 98	0.19 132	1.86 232	0.35 74	0.29 132	0.22 112	0.42 128	0.22 126	0.28 74	0.56 95	0.14 151	0.16 146	0.23 118	0.23 113	0.40 152	0.24 120

4D-IteraStereo	0.33 117	0.18 89	0.21 184	0.16 121	0.16 122	0.11 53	0.08 80	0.33 169	0.17 120	0.33 163	0.18 100	0.27 113	0.13 84	0.33 223	0.80 111	0.66 204	0.26 106	0.30 178	0.49 148	0.36 182	0.82 188	1.41 232	0.10 87	0.15 129	0.19 101	0.21 104	0.41 154	0.19 91

Sa-1000	0.33 117	0.21 130	0.14 103	0.15 111	0.16 122	0.15 93	0.08 80	0.36 203	0.17 120	0.31 143	0.15 88	0.41 199	0.18 117	0.25 171	0.82 126	0.48 149	0.32 152	0.33 199	0.65 196	0.19 93	0.65 170	1.11 183	0.09 78	0.17 157	0.33 195	0.29 165	0.51 205	0.27 140

LMCR-Stereo	0.33 117	0.23 169	0.19 154	0.19 152	0.18 152	0.20 138	0.13 141	0.30 137	0.19 137	0.29 122	0.23 133	0.33 159	0.29 183	0.40 259	0.67 75	0.45 133	0.39 188	0.28 164	0.53 168	0.38 196	0.51 139	0.96 157	0.14 151	0.19 184	0.25 134	0.24 125	0.33 110	0.31 160

DSFCA	0.33 117	0.25 196	0.21 184	0.20 162	0.26 219	0.22 156	0.27 212	0.23 95	0.21 159	0.22 85	0.27 162	0.25 100	0.15 94	0.14 83	1.43 214	0.64 200	0.28 123	0.27 152	0.31 96	0.21 116	0.39 105	0.52 91	0.18 199	0.19 184	0.28 162	0.28 153	0.54 215	0.45 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 117	0.26 214	0.24 206	0.23 184	0.29 232	0.21 144	0.35 239	0.28 123	0.52 279	0.37 197	0.25 144	0.35 169	0.17 107	0.29 198	1.32 203	0.32 60	0.25 99	0.21 104	0.35 110	0.23 130	0.29 78	0.62 112	0.16 179	0.18 172	0.23 118	0.42 222	0.32 105	0.32 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 117	0.25 196	0.24 206	0.22 181	0.23 201	0.20 138	0.19 191	0.27 113	0.22 165	0.31 143	0.34 199	0.34 165	0.25 162	0.33 223	0.84 132	0.33 61	0.30 142	0.28 164	0.30 90	0.21 116	0.52 144	0.72 126	0.20 216	0.21 206	0.47 254	0.36 201	0.38 142	0.46 214

G2L-Stereo	0.34 123	0.22 147	0.16 118	0.18 145	0.22 195	0.16 104	0.14 151	0.27 113	0.16 102	0.30 129	0.25 144	0.26 107	0.22 143	0.30 204	2.53 259	0.31 52	0.27 112	0.20 95	0.33 102	0.18 85	0.40 107	0.54 92	0.16 179	0.15 129	0.24 125	0.26 147	0.41 154	0.24 120

AIO_rvc	0.34 123	0.17 79	0.12 73	0.10 61	0.09 59	0.38 246	0.11 109	0.17 70	0.11 64	0.15 68	0.07 26	0.17 62	0.10 59	0.14 83	1.81 228	1.13 278	0.16 56	0.45 263	0.34 107	0.11 38	0.26 70	2.17 322	0.17 188	0.07 45	0.14 61	0.16 72	0.16 51	0.10 48

CAS	0.34 123	0.20 117	0.13 86	0.15 111	0.15 110	0.13 73	0.15 163	0.23 95	0.23 176	0.37 197	0.27 162	0.28 118	0.30 191	0.53 283	0.74 93	0.69 210	0.38 182	0.37 229	0.35 110	0.36 182	0.72 181	1.09 177	0.11 105	0.13 107	0.24 125	0.25 142	0.28 102	0.34 176

CIPLG	0.34 123	0.19 101	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.24 199	0.32 160	0.26 198	0.30 129	0.31 183	0.31 147	0.16 98	0.38 249	0.86 144	0.40 102	0.34 164	0.20 95	0.50 154	0.20 100	0.49 130	1.39 227	0.11 105	0.15 129	0.53 265	0.17 76	0.57 225	0.20 96

IPLGR_C	0.34 123	0.19 101	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.25 208	0.32 160	0.26 198	0.30 129	0.32 190	0.30 140	0.17 107	0.37 242	0.79 108	0.40 102	0.33 160	0.20 95	0.51 157	0.19 93	0.49 130	1.39 227	0.12 117	0.15 129	0.50 261	0.17 76	0.58 230	0.20 96

GMOStereo	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 246	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

error version	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 246	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

test-v	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 246	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

test-2	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 246	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

HCRNet	0.34 123	0.24 184	0.13 86	0.26 209	0.11 72	0.18 123	0.13 141	0.20 84	0.09 41	0.54 256	0.20 115	0.29 128	0.10 59	0.13 73	3.96 293	0.29 42	0.21 76	0.15 66	0.25 69	0.13 59	0.25 67	0.40 76	0.13 137	0.10 73	0.13 53	0.14 65	0.36 132	0.15 69

iResNet_ROB	0.34 123	0.23 169	0.20 168	0.22 181	0.19 163	0.21 144	0.16 170	0.49 272	0.18 129	0.36 190	0.24 138	0.27 113	0.29 183	0.22 145	1.33 204	0.45 133	0.30 142	0.24 134	0.64 195	0.18 85	0.68 173	0.55 94	0.14 151	0.21 206	0.26 141	0.25 142	0.49 195	0.30 152

S2M2_XL	0.35 134	0.15 67	0.16 118	0.10 61	0.12 82	0.13 73	0.12 120	0.29 129	0.19 137	0.27 109	0.13 74	0.36 171	0.34 211	0.13 73	1.05 178	0.79 234	0.48 242	0.44 261	0.28 86	0.20 100	1.53 277	1.16 191	0.13 137	0.12 87	0.18 91	0.16 72	0.23 84	0.25 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 134	0.23 169	0.19 154	0.17 135	0.20 170	0.14 85	0.08 80	0.35 186	0.20 148	0.35 175	0.21 120	0.38 179	0.31 193	0.14 83	0.78 105	0.76 229	0.40 194	0.30 178	0.43 134	0.52 248	0.98 202	0.80 140	0.12 117	0.15 129	0.25 134	0.24 125	0.37 136	0.32 166

iinet-f	0.35 134	0.23 169	0.17 129	0.20 162	0.14 97	0.21 144	0.17 177	0.22 90	0.16 102	0.38 209	0.39 210	0.26 107	0.23 150	0.17 110	1.84 231	0.49 151	0.27 112	0.21 104	0.66 199	0.34 177	0.46 120	0.83 142	0.15 170	0.14 120	0.26 141	0.19 97	0.45 183	0.25 126

IER	0.35 134	0.19 101	0.16 118	0.17 135	0.16 122	0.17 114	0.12 120	0.23 95	0.14 87	0.28 115	0.25 144	0.31 147	0.14 87	0.23 156	3.85 292	0.29 42	0.25 99	0.20 95	0.24 67	0.20 100	0.28 74	0.21 50	0.18 199	0.14 120	0.19 101	0.24 125	0.38 142	0.25 126

ACRE	0.35 134	0.19 101	0.18 141	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.24 199	0.32 160	0.25 189	0.30 129	0.43 215	0.31 147	0.17 107	0.38 249	0.81 113	0.40 102	0.34 164	0.20 95	0.51 157	0.20 100	0.50 136	1.39 227	0.12 117	0.15 129	0.51 263	0.17 76	0.57 225	0.20 96

psm_up	0.35 134	0.26 214	0.27 231	0.28 221	0.25 211	0.27 188	0.18 183	0.35 186	0.32 233	0.29 122	0.24 138	0.30 140	0.25 162	0.50 280	0.93 157	0.34 69	0.34 164	0.31 188	0.62 189	0.36 182	0.43 116	0.50 89	0.16 179	0.27 237	0.33 195	0.34 190	0.39 146	0.34 176

CFNet_RVC	0.35 134	0.26 214	0.23 200	0.25 199	0.24 208	0.24 168	0.16 170	0.27 113	0.19 137	0.30 129	0.29 176	0.31 147	0.17 107	0.33 223	0.75 100	0.46 140	0.51 251	0.24 134	0.81 216	0.21 116	0.58 158	0.70 122	0.18 199	0.34 257	0.30 177	0.31 176	0.42 166	0.34 176

DN-CSS_ROB	0.35 134	0.22 147	0.24 206	0.23 184	0.26 219	0.15 93	0.12 120	0.42 241	0.19 137	0.39 214	0.41 213	0.34 165	0.26 171	0.32 219	0.67 75	0.42 110	0.30 142	0.23 124	0.92 233	0.21 116	0.80 186	0.68 120	0.15 170	0.27 237	0.24 125	0.22 105	0.41 154	0.30 152

DepthFocus	0.36 142	0.16 74	0.12 73	0.14 103	0.10 65	0.11 53	0.09 90	0.28 123	0.22 165	0.27 109	0.12 66	0.31 147	0.28 180	0.15 94	1.06 182	0.86 252	0.43 215	0.27 152	0.34 107	0.43 218	1.51 269	1.31 215	0.14 151	0.13 107	0.16 78	0.17 76	0.23 84	0.25 126

MGS-Stereo	0.36 142	0.22 147	0.14 103	0.13 91	0.13 92	0.11 53	0.10 102	0.21 88	0.12 70	0.18 78	0.13 74	0.21 81	0.16 98	0.13 73	4.38 299	0.33 61	0.26 106	0.22 112	0.31 96	0.18 85	0.38 103	0.70 122	0.11 105	0.13 107	0.19 101	0.17 76	0.26 97	0.21 105

SGD-Stereo	0.37 144	0.13 58	0.10 55	0.09 57	0.09 59	0.11 53	0.05 43	0.13 60	0.12 70	0.14 66	0.08 36	0.28 118	0.15 94	0.10 56	4.91 304	0.59 187	0.29 132	0.18 83	0.37 115	0.33 171	0.47 127	0.33 68	0.10 87	0.09 63	0.14 61	0.16 72	0.22 82	0.19 91

LoS_RVC	0.37 144	0.25 196	0.20 168	0.10 61	0.17 143	0.13 73	0.09 90	0.24 103	0.25 189	0.38 209	0.25 144	0.36 171	0.34 211	0.22 145	0.81 113	0.78 232	0.41 200	0.42 256	0.56 171	0.27 143	0.97 199	1.33 217	0.14 151	0.15 129	0.28 162	0.22 105	0.25 92	0.29 146

tt_ll	0.37 144	0.25 196	0.20 168	0.10 61	0.17 143	0.13 73	0.09 90	0.24 103	0.25 189	0.38 209	0.25 144	0.36 171	0.34 211	0.22 145	0.81 113	0.78 232	0.41 200	0.42 256	0.56 171	0.27 143	0.97 199	1.33 217	0.14 151	0.15 129	0.28 162	0.22 105	0.25 92	0.29 146

dd	0.37 144	0.25 196	0.15 110	0.44 274	0.16 122	0.32 214	0.19 191	0.28 123	0.13 79	0.29 122	0.14 83	0.44 209	0.14 87	0.15 94	2.86 266	0.38 90	0.36 173	0.22 112	0.52 165	0.34 177	0.32 86	0.28 60	0.17 188	0.29 248	0.27 151	0.20 101	0.40 152	0.32 166

STTStereo	0.37 144	0.28 233	0.28 236	0.24 193	0.27 229	0.22 156	0.33 233	0.25 112	0.36 246	0.29 122	0.27 162	0.33 159	0.20 137	0.27 182	2.32 253	0.31 52	0.26 106	0.25 141	0.30 90	0.20 100	0.34 93	0.66 119	0.31 268	0.18 172	0.25 134	0.31 176	0.35 122	0.41 202

test_4	0.38 149	0.17 79	0.16 118	0.14 103	0.13 92	0.11 53	0.38 248	0.24 103	0.14 87	0.31 143	0.11 60	0.24 92	0.12 78	0.34 228	0.91 155	0.70 219	0.24 91	0.29 172	0.37 115	0.29 152	0.51 139	1.32 216	0.09 78	0.12 87	0.27 151	0.91 291	0.91 282	0.87 266

SACVNet	0.38 149	0.30 241	0.26 224	0.28 221	0.29 232	0.26 183	0.34 238	0.37 212	0.29 217	0.35 175	0.27 162	0.29 128	0.25 162	0.38 249	0.59 55	0.43 118	0.36 173	0.29 172	0.56 171	0.29 152	0.68 173	1.21 201	0.19 208	0.25 231	0.37 222	0.35 194	0.45 183	0.38 196

sAnonymous2	0.38 149	0.21 130	0.17 129	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.15 163	0.38 214	0.26 198	0.28 115	0.26 158	0.30 140	0.32 202	0.16 104	0.67 75	0.61 192	0.40 194	0.36 222	0.81 216	0.39 203	1.05 207	1.29 210	0.14 151	0.19 184	0.29 168	0.35 194	0.33 110	0.35 186

CroCo_RVC	0.38 149	0.21 130	0.17 129	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.15 163	0.38 214	0.26 198	0.28 115	0.26 158	0.30 140	0.32 202	0.16 104	0.67 75	0.61 192	0.40 194	0.36 222	0.81 216	0.39 203	1.05 207	1.29 210	0.14 151	0.19 184	0.29 168	0.35 194	0.33 110	0.35 186

CREStereo	0.38 149	0.22 147	0.20 168	0.17 135	0.16 122	0.15 93	0.08 80	0.36 203	0.24 181	0.36 190	0.27 162	0.39 184	0.39 240	0.16 104	0.92 156	0.97 259	0.46 230	0.27 152	0.43 134	0.52 248	1.15 220	1.04 171	0.13 137	0.16 146	0.25 134	0.24 125	0.37 136	0.31 160
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
FADNet-RVC	0.38 149	0.25 196	0.26 224	0.27 211	0.26 219	0.21 144	0.42 257	0.33 169	0.24 181	0.34 166	0.26 158	0.42 202	0.28 180	0.27 182	0.95 162	0.42 110	0.39 188	0.27 152	0.73 209	0.41 211	0.63 168	0.86 146	0.21 221	0.27 237	0.34 198	0.33 186	0.33 110	0.42 205

AF-Net	0.38 149	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.30 237	0.28 193	0.41 255	0.36 203	0.30 222	0.25 102	0.32 190	0.39 184	0.21 138	0.23 156	2.08 243	0.31 52	0.23 82	0.22 112	0.39 120	0.22 126	0.53 146	0.78 136	0.21 221	0.19 184	0.26 141	0.27 150	0.42 166	0.33 171

Nwc_Net	0.38 149	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.30 237	0.28 193	0.41 255	0.36 203	0.30 222	0.25 102	0.32 190	0.39 184	0.21 138	0.23 156	2.08 243	0.31 52	0.23 82	0.22 112	0.39 120	0.22 126	0.53 146	0.78 136	0.21 221	0.19 184	0.26 141	0.27 150	0.42 166	0.33 171

S2M2_L	0.39 157	0.22 147	0.24 206	0.17 135	0.15 110	0.19 130	0.13 141	0.28 123	0.20 148	0.40 217	0.11 60	0.33 159	0.25 162	0.21 142	1.09 185	0.71 222	0.42 209	0.44 261	0.31 96	0.37 188	1.34 250	1.30 212	0.17 188	0.14 120	0.21 110	0.22 105	0.59 235	0.29 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 157	0.22 147	0.16 118	0.20 162	0.16 122	0.16 104	0.11 109	0.42 241	0.18 129	0.42 224	0.15 88	0.33 159	0.24 155	0.27 182	1.23 199	0.80 238	0.31 147	0.33 199	0.91 230	0.36 182	0.71 180	1.21 201	0.11 105	0.20 194	0.30 177	0.30 173	0.36 132	0.30 152

UDGNet	0.39 157	0.29 236	0.21 184	0.55 286	0.44 284	0.50 275	0.42 257	0.31 147	0.20 148	0.27 109	0.28 173	0.28 118	0.12 78	0.70 303	0.66 70	0.44 122	0.29 132	0.25 141	0.60 186	0.24 136	0.61 164	0.98 160	0.39 281	0.15 129	0.34 198	0.27 150	0.42 166	0.29 146

APVNet	0.39 157	0.27 223	0.20 168	0.24 193	0.26 219	0.27 188	0.24 199	0.31 147	0.22 165	0.26 105	0.31 183	0.29 128	0.17 107	0.27 182	1.75 225	0.50 157	0.45 224	0.35 217	0.66 199	0.32 168	0.51 139	0.97 159	0.16 179	0.25 231	0.28 162	0.24 125	0.44 178	0.30 152

FADNet	0.39 157	0.27 223	0.23 200	0.29 227	0.26 219	0.25 178	0.39 253	0.36 203	0.24 181	0.35 175	0.34 199	0.36 171	0.27 173	0.27 182	0.93 157	0.39 95	0.31 147	0.34 211	0.68 204	0.43 218	0.60 161	0.90 149	0.19 208	0.22 214	0.38 227	0.42 222	0.37 136	0.44 208

UCFNet_RVC	0.39 157	0.36 263	0.26 224	0.29 227	0.31 241	0.26 183	0.19 191	0.30 137	0.23 176	0.35 175	0.27 162	0.45 215	0.25 162	0.34 228	0.82 126	0.45 133	0.30 142	0.25 141	0.96 238	0.23 130	0.69 175	0.75 130	0.45 291	0.21 206	0.35 205	0.31 176	0.35 122	0.45 212

HSM	0.39 157	0.24 184	0.23 200	0.26 209	0.25 211	0.20 138	0.18 183	0.41 231	0.20 148	0.32 155	0.30 181	0.39 184	0.24 155	0.22 145	2.57 261	0.39 95	0.33 160	0.22 112	0.49 148	0.30 159	0.70 177	0.47 86	0.14 151	0.20 194	0.29 168	0.31 176	0.44 178	0.33 171

coex_refinement	0.40 164	0.25 196	0.18 141	0.19 152	0.21 180	0.20 138	0.14 151	0.27 113	0.26 198	0.27 109	0.27 162	0.28 118	0.14 87	0.25 171	3.44 285	0.47 143	0.28 123	0.21 104	0.62 189	0.19 93	0.56 152	0.54 92	0.15 170	0.17 157	0.26 141	0.25 142	0.42 166	0.33 171

BEATNet_4x	0.40 164	0.23 169	0.19 154	0.20 162	0.19 163	0.16 104	0.14 151	0.31 147	0.27 208	0.35 175	0.22 128	0.32 155	0.23 150	0.29 198	1.51 215	0.58 182	0.52 256	0.51 287	0.49 148	0.22 126	0.91 195	1.44 236	0.14 151	0.23 219	0.23 118	0.23 113	0.42 166	0.31 160

CES	0.41 166	0.19 101	0.16 118	0.14 103	0.18 152	0.16 104	0.10 102	0.54 285	0.25 189	0.30 129	0.34 199	0.40 192	0.38 234	0.47 272	1.33 204	0.79 234	0.52 256	0.48 274	0.33 102	0.42 216	1.04 204	1.15 190	0.14 151	0.13 107	0.26 141	0.22 105	0.28 102	0.34 176

DMCA-RVC	0.41 166	0.21 130	0.22 193	0.32 238	0.28 230	0.18 123	0.45 262	0.34 175	0.30 222	0.32 155	1.09 295	0.31 147	0.16 98	0.30 204	2.90 269	0.35 74	0.26 106	0.25 141	0.26 76	0.30 159	0.38 103	0.34 69	0.16 179	0.28 242	0.35 205	0.20 101	0.36 132	0.27 140

castereo	0.42 168	0.20 117	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.27 188	0.09 90	0.29 129	0.21 159	0.33 163	0.22 128	0.40 192	0.37 233	0.19 132	0.81 113	0.77 230	0.45 224	0.34 211	0.57 179	0.43 218	1.52 272	1.45 238	0.13 137	0.15 129	0.27 151	0.59 261	0.52 208	0.31 160

RAFT + AFF	0.42 168	0.12 50	0.09 38	0.13 91	0.07 38	0.11 53	0.06 63	0.17 70	0.10 51	0.19 80	0.10 51	0.28 118	0.08 44	0.11 61	7.47 337	0.33 61	0.20 73	0.11 40	0.33 102	0.10 33	0.39 105	0.16 36	0.07 58	0.09 63	0.16 78	0.11 42	0.13 34	0.09 40

PMTNet	0.42 168	0.24 184	0.21 184	0.18 145	0.17 143	0.14 85	0.32 226	0.31 147	0.24 181	0.37 197	0.25 144	0.38 179	0.38 234	0.17 110	1.19 198	1.08 271	0.45 224	0.27 152	0.56 171	0.43 218	1.15 220	1.08 176	0.13 137	0.14 120	0.40 235	0.26 147	0.32 105	0.37 191

castereo++	0.43 171	0.19 101	0.17 129	0.19 152	0.15 110	0.44 267	0.08 80	0.30 137	0.20 148	0.34 166	0.18 100	0.45 215	0.35 219	0.15 94	0.78 105	0.73 224	0.43 215	0.32 193	0.57 179	0.43 218	1.42 255	1.35 222	0.22 229	0.16 146	0.24 125	0.33 186	1.16 302	0.33 171

MyStereo04	0.43 171	0.28 233	0.26 224	0.23 184	0.24 208	0.18 123	0.14 151	0.38 214	0.28 214	0.59 267	0.28 173	0.39 184	0.18 117	0.36 238	1.03 173	0.61 192	0.35 171	0.27 152	1.20 261	0.43 218	1.04 204	0.77 135	0.38 278	0.26 233	0.37 222	0.39 210	0.55 219	0.30 152

TANstereo	0.43 171	0.22 147	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.22 156	0.11 109	0.27 113	0.22 165	0.32 155	0.25 144	0.25 100	0.25 162	0.24 163	1.37 209	0.81 242	0.43 215	0.41 253	0.67 201	0.39 203	1.08 210	1.16 191	0.48 298	0.16 146	0.17 84	0.23 113	0.99 290	0.24 120

XX-TBD	0.43 171	0.22 147	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.22 156	0.11 109	0.27 113	0.22 165	0.32 155	0.25 144	0.25 100	0.25 162	0.24 163	1.37 209	0.81 242	0.43 215	0.41 253	0.67 201	0.39 203	1.08 210	1.16 191	0.48 298	0.16 146	0.17 84	0.23 113	0.99 290	0.24 120

stereogan	0.43 171	0.33 253	0.30 242	0.33 241	0.37 271	0.35 233	0.30 220	0.35 186	0.32 233	0.30 129	0.31 183	0.46 222	0.30 191	0.27 182	1.62 220	0.41 109	0.30 142	0.25 141	0.44 138	0.29 152	0.37 101	1.61 265	0.23 231	0.24 226	0.29 168	0.31 176	0.57 225	0.39 199

PS-NSSS	0.43 171	0.38 277	0.25 219	0.42 267	0.30 237	0.35 233	0.32 226	0.34 175	0.20 148	0.36 190	0.24 138	0.74 269	0.24 155	0.40 259	1.98 237	0.34 69	0.33 160	0.23 124	0.55 170	0.20 100	0.41 111	0.57 98	0.52 301	0.20 194	0.31 188	0.31 176	0.87 276	0.37 191

AE-Stereo	0.44 177	0.22 147	0.24 206	0.23 184	0.24 208	0.18 123	0.16 170	0.30 137	0.21 159	0.34 166	0.16 98	0.44 209	0.27 173	0.21 142	0.94 160	0.81 242	0.41 200	0.32 193	0.52 165	0.55 251	1.07 209	1.71 275	0.12 117	0.21 206	0.34 198	0.89 290	0.46 188	0.28 142

ICVP	0.44 177	0.24 184	0.30 242	0.25 199	0.23 201	0.26 183	0.18 183	0.31 147	0.25 189	0.37 197	0.31 183	0.33 159	0.29 183	0.25 171	0.64 66	0.61 192	0.50 247	0.78 329	0.59 185	0.44 231	0.99 203	1.82 284	0.33 274	0.24 226	0.30 177	0.35 194	0.37 136	0.34 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 179	0.22 147	0.20 168	0.17 135	0.20 170	0.15 93	0.11 109	0.34 175	0.19 137	0.35 175	0.19 112	0.32 155	0.31 193	0.16 104	1.29 201	0.81 242	0.38 182	0.27 152	0.56 171	0.36 182	1.08 210	1.26 206	0.13 137	0.15 129	0.26 141	0.22 105	2.29 345	0.31 160
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 179	0.30 241	0.59 309	0.28 221	0.45 286	0.21 144	0.24 199	0.39 223	0.32 233	0.44 229	0.31 183	0.43 205	0.44 252	0.43 265	1.18 194	0.51 163	0.37 177	0.43 259	0.60 186	0.64 274	0.49 130	1.02 168	0.30 262	0.37 267	0.31 188	0.39 210	0.33 110	0.41 202

RP	0.45 179	0.29 236	0.33 255	0.30 229	0.31 241	0.28 193	0.35 239	0.34 175	0.33 239	0.23 87	0.36 207	0.36 171	0.26 171	0.24 163	3.81 290	0.31 52	0.28 123	0.22 112	0.33 102	0.23 130	0.26 70	0.85 145	0.19 208	0.22 214	0.29 168	0.29 165	0.52 208	0.36 190

YMNet	0.46 182	0.20 117	0.12 73	0.16 121	0.15 110	0.32 214	0.87 303	0.19 78	0.16 102	0.27 109	0.11 60	0.24 92	0.36 222	0.15 94	5.11 309	0.66 204	0.23 82	0.22 112	0.26 76	0.21 116	0.19 49	0.29 61	0.09 78	0.13 107	0.74 293	0.16 72	0.66 248	0.19 91

test_for_model	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 350	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 350	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

testlalala	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 350	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAPDPT-zeroshot	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 350	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAP-Stereo	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 350	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

LoS	0.46 182	0.23 169	0.17 129	0.19 152	0.19 163	0.19 130	0.12 120	0.77 307	0.26 198	0.50 245	0.45 219	0.53 239	0.47 258	0.23 156	1.06 182	0.85 250	0.56 271	0.43 259	0.62 189	0.41 211	1.28 242	1.41 232	0.15 170	0.16 146	0.35 205	0.28 153	0.33 110	0.35 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 182	0.20 117	0.16 118	0.15 111	0.16 122	0.20 138	0.12 120	0.32 160	0.32 233	0.35 175	0.24 138	0.43 205	0.45 256	0.15 94	0.83 130	1.10 275	0.47 235	0.40 250	0.67 201	0.43 218	1.55 281	1.85 286	0.14 151	0.22 214	0.30 177	0.30 173	0.49 195	0.32 166

iResNetv2_ROB	0.46 182	0.24 184	0.17 129	0.27 211	0.21 180	0.23 160	0.14 151	0.49 272	0.19 137	0.37 197	0.29 176	0.37 176	0.27 173	0.26 176	3.28 283	0.42 110	0.28 123	0.22 112	0.85 227	0.23 130	1.22 230	0.59 104	0.16 179	0.26 233	0.27 151	0.24 125	0.57 225	0.28 142

test-3	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.16 102	0.35 175	0.18 100	0.42 202	0.19 128	0.19 132	1.04 176	0.66 204	0.32 152	0.30 178	1.28 275	0.44 231	1.13 217	1.75 280	0.10 87	0.17 157	0.45 250	0.23 113	0.56 221	1.21 292

test_1	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.16 102	0.34 166	0.18 100	0.42 202	0.19 128	0.19 132	1.04 176	0.66 204	0.32 152	0.30 178	1.28 275	0.44 231	1.13 217	1.75 280	0.10 87	0.17 157	0.45 250	0.23 113	0.56 221	1.22 293

test_3	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.18 129	0.36 190	0.18 100	0.44 209	0.21 138	0.19 132	1.03 173	0.64 200	0.32 152	0.31 188	1.28 275	0.44 231	1.12 215	1.74 277	0.10 87	0.18 172	0.47 254	0.28 153	0.59 235	1.22 293

GEStereo_RVC	0.47 191	0.27 223	0.34 259	0.27 211	0.26 219	0.31 207	0.53 273	0.41 231	0.24 181	0.35 175	0.27 162	0.40 192	0.24 155	0.30 204	0.81 113	0.74 226	0.49 246	0.37 229	0.91 230	0.38 196	0.90 193	1.80 282	0.21 221	0.34 257	0.31 188	0.30 173	0.51 205	0.48 219

CFNet_pseudo	0.47 191	0.23 169	0.23 200	0.27 211	0.25 211	0.23 160	0.17 177	0.31 147	0.19 137	0.37 197	0.29 176	0.38 179	0.27 173	0.23 156	4.35 298	0.44 122	0.28 123	0.23 124	1.00 239	0.19 93	0.46 120	0.59 104	0.40 284	0.18 172	0.27 151	0.28 153	0.36 132	0.35 186

NCC-stereo	0.47 191	0.33 253	0.30 242	0.31 235	0.33 249	0.31 207	0.38 248	0.41 231	0.40 252	0.24 94	0.38 208	0.39 184	0.36 222	0.28 190	3.13 277	0.36 81	0.29 132	0.32 193	0.42 128	0.43 218	0.44 117	0.84 143	0.28 253	0.23 219	0.36 214	0.44 233	0.45 183	0.44 208

Abc-Net	0.47 191	0.33 253	0.30 242	0.31 235	0.33 249	0.31 207	0.38 248	0.41 231	0.40 252	0.24 94	0.38 208	0.39 184	0.36 222	0.28 190	3.13 277	0.36 81	0.29 132	0.32 193	0.42 128	0.43 218	0.44 117	0.84 143	0.28 253	0.23 219	0.36 214	0.44 233	0.45 183	0.44 208
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO_test	0.48 198	0.19 101	0.13 86	0.14 103	0.10 65	0.38 246	0.28 216	0.19 78	0.13 79	0.17 75	0.10 51	0.18 67	0.09 53	0.11 61	2.64 262	2.40 343	0.22 79	0.22 112	0.32 99	0.12 48	0.29 78	2.50 343	0.15 170	0.08 54	0.16 78	1.42 318	0.21 78	0.10 48

XPNet_ROB	0.48 198	0.40 280	0.29 239	0.27 211	0.32 245	0.31 207	0.28 216	0.27 113	0.32 233	0.32 155	0.43 215	1.12 289	0.24 155	0.32 219	1.68 222	0.51 163	0.66 283	0.29 172	0.41 126	0.33 171	0.69 175	1.26 206	0.26 243	0.26 233	0.30 177	0.35 194	0.75 266	0.44 208

RYNet	0.49 200	0.11 43	0.10 55	0.08 48	0.09 59	0.10 40	0.06 63	0.13 60	0.18 129	0.10 55	0.10 51	0.13 40	0.08 44	0.08 38	9.58 352	0.37 87	0.14 46	0.22 112	0.17 44	0.09 25	0.19 49	0.12 21	0.15 170	0.09 63	0.14 61	0.33 186	0.24 88	0.13 60

gcap_with_dpt	0.50 201	0.41 284	0.17 129	0.38 257	0.20 170	0.25 178	0.12 120	0.38 214	0.20 148	0.37 197	0.24 138	0.59 249	0.34 211	0.22 145	1.05 178	0.80 238	1.05 306	0.74 321	0.84 223	0.39 203	1.41 253	1.30 212	0.14 151	0.17 157	0.30 177	0.28 153	0.50 201	0.61 240

HUF	0.50 201	0.17 79	0.13 86	0.11 75	0.12 82	0.40 256	0.11 109	0.22 90	0.11 64	0.22 85	0.09 45	0.19 72	0.19 128	0.11 61	3.00 273	2.86 352	0.70 288	0.49 278	0.61 188	0.20 100	0.53 146	1.85 286	0.28 253	0.18 172	0.15 68	0.18 92	0.18 61	0.13 60

GCAP-BAT	0.50 201	0.41 284	0.17 129	0.38 257	0.20 170	0.25 178	0.12 120	0.38 214	0.20 148	0.37 197	0.24 138	0.59 249	0.34 211	0.22 145	1.05 178	0.80 238	1.05 306	0.74 321	0.84 223	0.39 203	1.41 253	1.30 212	0.14 151	0.17 157	0.30 177	0.28 153	0.50 201	0.61 240

CCAANet	0.50 201	0.19 101	0.17 129	0.20 162	0.16 122	0.24 168	0.15 163	0.27 113	0.16 102	0.47 237	2.40 340	1.01 285	0.17 107	0.37 242	1.58 218	0.69 210	0.47 235	0.31 188	0.23 66	0.18 85	0.28 74	0.32 64	0.23 231	0.15 129	0.21 110	0.63 267	1.69 325	0.49 224

GANetREF_RVC	0.50 201	0.40 280	0.38 272	0.38 257	0.35 264	0.35 233	0.32 226	0.51 278	0.42 259	0.48 242	0.27 162	0.71 266	0.44 252	0.29 198	1.10 190	0.45 133	1.07 309	0.33 199	0.62 189	0.36 182	0.86 191	0.64 116	0.30 262	0.39 274	0.44 248	0.40 218	0.64 244	0.50 226
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
CASS	0.51 206	0.27 223	0.27 231	0.32 238	0.26 219	0.29 201	0.67 294	0.40 229	0.30 222	0.47 237	0.52 232	0.47 227	0.36 222	0.16 104	0.74 93	0.67 209	0.71 289	0.46 267	0.78 214	0.28 148	1.67 291	1.48 243	0.17 188	0.20 194	0.42 239	0.34 190	0.53 212	0.46 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 206	0.36 263	0.46 289	0.35 249	0.36 269	0.40 256	0.30 220	0.37 212	0.39 249	0.32 155	0.45 219	0.40 192	0.42 249	0.35 235	2.99 272	0.36 81	0.32 152	0.28 164	0.47 140	0.33 171	0.61 164	1.00 164	0.24 236	0.28 242	0.38 227	0.46 238	0.52 208	0.53 231

PA-Net	0.52 208	0.36 263	0.36 266	0.25 199	0.37 271	0.26 183	0.32 226	0.33 169	0.36 246	0.30 129	0.26 158	0.30 140	0.31 193	0.47 272	2.30 250	0.51 163	0.24 91	0.28 164	0.30 90	0.29 152	0.34 93	0.90 149	0.60 307	0.26 233	0.32 193	0.72 277	0.32 105	2.29 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 208	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.26 219	0.23 160	0.65 292	0.32 160	0.25 189	0.37 197	0.39 210	0.29 128	0.25 162	0.31 214	3.43 284	0.72 223	0.34 164	0.29 172	0.49 148	0.23 130	1.30 244	1.20 197	0.23 231	0.23 219	0.29 168	0.42 222	0.46 188	0.29 146

ADLNet	0.53 210	0.26 214	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.23 160	0.19 191	0.30 137	0.17 120	0.23 87	0.22 128	0.62 253	0.18 117	0.48 276	6.87 329	0.38 90	0.28 123	0.21 104	0.25 69	0.20 100	0.33 91	0.90 149	0.18 199	0.13 107	0.25 134	0.26 147	0.34 119	0.23 115

MLCV	0.53 210	0.25 196	0.24 206	0.36 251	0.32 245	0.30 203	0.22 196	0.46 264	0.47 271	0.53 253	0.80 272	0.51 235	0.40 242	0.26 176	0.94 160	1.44 303	0.41 200	0.30 178	1.26 269	0.27 143	1.16 225	1.23 205	0.23 231	0.35 264	0.33 195	0.35 194	0.49 195	0.34 176

s12784h	0.54 212	0.28 233	0.26 224	0.30 229	0.23 201	0.17 114	0.12 120	0.36 203	0.24 181	0.38 209	0.23 133	0.40 192	0.38 234	0.16 104	1.09 185	1.11 276	0.47 235	0.27 152	0.71 207	0.37 188	1.49 265	1.46 239	0.12 117	0.17 157	0.39 231	0.32 184	2.18 340	0.88 268

GES	0.54 212	0.23 169	0.19 154	0.21 171	0.22 195	0.26 183	0.18 183	0.34 175	0.31 228	0.36 190	0.28 173	0.30 140	0.22 143	0.22 145	2.69 264	0.58 182	0.37 177	0.28 164	1.14 255	0.32 168	1.08 210	0.88 147	0.18 199	0.24 226	0.26 141	0.23 113	0.58 230	2.34 320

R-Stereo Train	0.54 212	0.24 184	0.24 206	0.24 193	0.18 152	0.24 168	0.09 90	0.34 175	0.30 222	0.52 250	0.66 252	0.44 209	0.32 202	0.55 288	0.74 93	1.07 268	0.58 274	0.52 291	1.27 272	0.64 274	1.51 269	1.89 290	0.14 151	0.20 194	0.35 205	0.42 222	0.35 122	0.47 217

RAFT-Stereo	0.54 212	0.24 184	0.24 206	0.24 193	0.18 152	0.24 168	0.09 90	0.34 175	0.30 222	0.52 250	0.66 252	0.44 209	0.32 202	0.55 288	0.74 93	1.07 268	0.58 274	0.52 291	1.27 272	0.64 274	1.51 269	1.89 290	0.14 151	0.20 194	0.35 205	0.42 222	0.35 122	0.47 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 216	0.35 258	0.31 250	0.30 229	0.40 277	0.25 178	0.24 199	0.35 186	0.31 228	0.41 222	0.33 196	0.35 169	0.24 155	0.53 283	4.10 294	0.47 143	0.40 194	0.31 188	0.39 120	0.31 166	0.70 177	0.99 162	0.41 286	0.32 254	0.45 250	0.45 235	0.75 266	0.51 228

PWCDC_ROB	0.55 216	0.18 89	0.19 154	0.17 135	0.26 219	0.16 104	0.19 191	0.22 90	0.54 283	0.16 74	0.43 215	0.25 100	1.12 293	0.45 267	5.47 312	0.50 157	0.31 147	0.28 164	0.36 113	0.26 142	0.60 161	1.14 189	0.25 239	0.28 242	0.18 91	0.29 165	0.26 97	0.32 166

cross-raft	0.56 218	0.25 196	0.22 193	0.21 171	0.20 170	0.39 253	0.15 163	0.44 253	0.26 198	0.48 242	0.35 205	0.43 205	0.31 193	0.24 163	0.86 144	1.35 294	0.41 200	0.34 211	1.31 281	0.78 293	1.98 316	1.89 290	0.16 179	0.18 172	0.47 254	0.46 238	0.42 166	0.68 249

Anonymous3	0.57 219	0.29 236	0.22 193	0.21 171	0.25 211	0.27 188	0.22 196	0.51 278	0.35 242	0.37 197	0.27 162	0.76 272	0.54 261	0.47 272	1.18 194	1.93 330	0.51 251	0.47 269	0.94 235	0.58 259	1.27 240	1.69 271	0.19 208	0.21 206	0.36 214	0.39 210	0.54 215	0.37 191

Any-RAFT	0.58 220	0.22 147	0.32 253	0.23 184	0.21 180	0.20 138	0.14 151	0.42 241	0.25 189	0.40 217	1.16 298	0.49 231	0.32 202	0.37 242	0.87 151	0.85 250	0.67 284	0.38 242	1.20 261	0.41 211	2.25 334	1.67 269	0.18 199	0.17 157	0.43 244	0.49 246	0.44 178	0.84 263

dad	0.58 220	0.29 236	0.20 168	0.65 302	0.32 245	0.37 241	0.94 306	0.59 290	0.18 129	0.44 229	0.18 100	0.49 231	0.42 249	0.17 110	3.83 291	0.50 157	0.41 200	0.27 152	0.77 213	0.32 168	0.49 130	0.45 83	0.19 208	0.34 257	0.57 275	0.24 125	1.23 304	0.84 263

HH	0.60 222	0.18 89	0.35 263	0.23 184	0.21 180	0.28 193	0.24 199	0.42 241	0.26 198	0.74 311	0.25 144	0.46 222	0.36 222	0.24 163	0.81 113	1.44 303	0.38 182	0.37 229	1.21 263	0.64 274	2.13 323	1.97 301	0.27 247	0.20 194	0.59 281	0.41 219	0.83 273	0.63 244

HanStereo	0.60 222	0.18 89	0.35 263	0.23 184	0.21 180	0.28 193	0.24 199	0.42 241	0.26 198	0.74 311	0.25 144	0.46 222	0.36 222	0.24 163	0.81 113	1.44 303	0.38 182	0.37 229	1.21 263	0.64 274	2.13 323	1.97 301	0.27 247	0.20 194	0.59 281	0.41 219	0.83 273	0.63 244

EGLCR-Stereo	0.60 222	0.22 147	0.22 193	0.15 111	0.18 152	0.23 160	0.09 90	0.32 160	0.22 165	0.32 155	0.19 112	0.38 179	0.27 173	0.14 83	0.81 113	0.74 226	0.39 188	0.37 229	0.72 208	0.28 148	1.20 229	2.19 325	0.12 117	0.68 325	0.23 118	1.54 323	3.67 358	0.34 176

GANet-ADL	0.60 222	0.27 223	0.26 224	0.28 221	0.29 232	0.32 214	0.25 208	0.35 186	0.27 208	0.61 274	1.04 293	0.41 199	0.29 183	0.30 204	1.87 233	1.08 271	0.51 251	0.37 229	1.17 259	0.85 305	1.27 240	1.88 289	0.19 208	0.23 219	0.32 193	0.37 205	0.58 230	0.46 214

AnonymousM	0.60 222	0.18 89	0.13 86	0.13 91	0.11 72	0.31 207	0.07 73	0.35 186	0.23 176	0.31 143	0.42 214	0.28 118	0.31 193	0.37 242	1.34 208	0.89 255	0.44 220	0.33 199	0.42 128	0.57 255	0.97 199	1.20 197	0.17 188	0.34 257	0.16 78	0.82 284	2.20 342	3.23 337

ETE_ROB	0.60 222	0.48 293	0.30 242	0.36 251	0.36 269	0.39 253	0.32 226	0.33 169	0.49 276	0.40 217	0.61 246	1.32 297	0.29 183	0.40 259	2.38 255	0.50 157	0.95 300	0.34 211	0.65 196	0.41 211	0.96 198	1.18 195	0.28 253	0.31 251	0.39 231	0.45 235	0.73 263	0.52 230

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 228	1.03 320	0.18 141	0.89 311	0.50 293	0.74 303	0.26 210	0.39 223	0.22 165	0.92 330	0.69 260	1.06 287	0.44 252	0.32 219	0.86 144	0.99 262	0.48 242	0.31 188	0.56 171	0.38 196	1.49 265	1.87 288	0.12 117	0.16 146	0.27 151	0.29 165	0.52 208	0.80 259

CC-Net-ROB	0.62 228	0.60 307	0.40 276	0.81 307	0.59 301	0.75 304	0.57 275	0.43 248	0.31 228	0.47 237	0.32 190	1.38 299	0.73 280	0.62 298	0.60 57	0.33 61	0.42 209	0.32 193	2.70 304	0.28 148	0.50 136	0.61 110	0.98 325	0.28 242	0.39 231	0.37 205	0.39 146	0.54 232

iResNet	0.62 228	0.26 214	0.26 224	0.36 251	0.38 274	0.42 261	0.27 212	0.46 264	0.31 228	0.56 257	0.73 265	0.68 264	0.73 280	0.17 110	1.73 224	1.72 323	0.39 188	0.37 229	1.52 287	0.57 255	1.58 286	0.98 160	0.20 216	0.46 286	0.34 198	0.39 210	0.59 235	0.40 201

LALA_ROB	0.62 228	0.52 297	0.32 253	0.33 241	0.35 264	0.40 256	0.31 222	0.34 175	0.40 252	0.46 234	0.61 246	1.27 293	0.29 183	0.39 255	3.75 289	0.45 133	0.51 251	0.38 242	0.57 179	0.40 209	0.82 188	1.11 183	0.24 236	0.31 251	0.36 214	0.43 228	0.81 272	0.51 228

MSMDNet	0.63 232	0.24 184	0.22 193	0.19 152	0.20 170	0.38 246	0.17 177	0.43 248	0.24 181	0.60 271	0.33 196	0.40 192	1.53 304	0.50 280	0.85 141	1.50 308	0.42 209	0.35 217	1.26 269	0.67 282	1.90 309	2.18 323	0.17 188	0.18 172	0.58 277	0.53 252	0.39 146	0.58 236

NVstereo2D	0.63 232	0.25 196	0.20 168	0.28 221	0.25 211	0.34 228	0.35 239	0.30 137	0.22 165	0.39 214	0.33 196	0.26 107	0.16 98	0.42 264	9.29 350	0.43 118	0.32 152	0.27 152	0.35 110	0.20 100	0.35 98	0.44 79	0.30 262	0.21 206	0.31 188	0.23 113	0.27 99	0.25 126

AMNet	0.63 232	0.59 306	0.56 302	0.59 294	0.59 301	0.64 295	0.58 278	0.45 257	0.53 281	0.51 247	0.69 260	0.75 270	0.40 242	0.87 309	0.68 80	0.86 252	0.71 289	0.66 313	0.63 193	0.62 269	0.76 182	0.62 112	0.38 278	0.59 314	0.57 275	0.69 273	0.70 256	0.75 251

RAFT-Test	0.64 235	0.24 184	0.22 193	0.25 199	0.21 180	0.45 271	0.17 177	0.45 257	0.26 198	0.66 290	0.80 272	0.40 192	0.39 240	0.36 238	1.01 171	1.49 307	0.41 200	0.34 211	1.29 278	0.61 265	1.90 309	1.84 285	0.17 188	0.18 172	0.54 268	0.93 293	0.41 154	1.26 295

RTSC	0.65 236	0.25 196	0.27 231	0.24 193	0.26 219	0.28 193	0.42 257	0.35 186	0.33 239	0.43 225	0.47 224	0.30 140	0.27 173	0.29 198	7.17 333	0.50 157	0.48 242	0.30 178	0.75 211	0.33 171	0.78 185	0.93 154	0.17 188	0.30 250	0.28 162	0.31 176	0.49 195	0.59 238

DAS	0.67 237	0.27 223	0.24 206	0.38 257	0.33 249	0.34 228	0.33 233	0.51 278	0.46 265	0.61 274	0.94 288	0.78 274	0.67 275	0.19 132	0.96 164	1.83 325	0.55 264	0.47 269	1.12 251	0.61 265	2.11 319	1.69 271	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.43 228	0.62 241	0.48 219

SepStereo	0.67 237	0.27 223	0.24 206	0.38 257	0.33 249	0.34 228	0.33 233	0.51 278	0.46 265	0.61 274	0.94 288	0.78 274	0.67 275	0.19 132	0.96 164	1.83 325	0.55 264	0.47 269	1.12 251	0.61 265	2.11 319	1.69 271	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.43 228	0.62 241	0.48 219

pcwnet_v2	0.69 239	0.27 223	0.31 250	0.31 235	0.33 249	0.29 201	0.24 199	0.34 175	0.25 189	0.50 245	0.40 212	1.66 312	0.40 242	0.31 214	5.73 318	0.60 188	0.36 173	0.30 178	1.08 248	0.23 130	0.82 188	0.90 149	0.57 304	0.22 214	0.35 205	0.36 201	0.51 205	0.87 266

PWC_ROB	0.69 239	0.37 269	0.41 280	0.30 229	0.35 264	0.34 228	0.50 269	0.39 223	0.69 297	0.45 233	0.80 272	0.54 241	1.20 295	0.29 198	2.36 254	1.23 284	0.63 281	0.53 294	1.01 240	0.46 238	1.15 220	1.40 231	0.26 243	0.49 291	0.38 227	0.37 205	0.68 252	0.97 271

MSKI-zero shot	0.70 241	0.21 130	0.21 184	0.20 162	0.19 163	0.43 265	0.16 170	0.42 241	0.29 217	0.44 229	1.16 298	0.48 229	0.36 222	0.17 110	1.60 219	1.42 300	0.47 235	0.37 229	1.37 283	0.95 319	1.79 304	2.06 307	0.22 229	0.19 184	0.53 265	1.21 310	0.72 258	1.17 291

Reg-Stereo(zero)	0.71 242	0.22 147	0.30 242	0.21 171	0.22 195	0.32 214	0.36 245	0.77 307	0.44 260	0.65 286	1.65 325	0.54 241	0.36 222	1.01 311	0.86 144	1.42 300	0.50 247	0.26 147	1.07 246	0.60 263	1.15 220	2.16 320	0.28 253	0.17 157	0.55 271	0.93 293	1.09 296	1.15 286

HI	0.71 242	0.22 147	0.30 242	0.21 171	0.22 195	0.32 214	0.36 245	0.77 307	0.44 260	0.65 286	1.65 325	0.54 241	0.36 222	1.01 311	0.86 144	1.42 300	0.50 247	0.26 147	1.07 246	0.60 263	1.15 220	2.16 320	0.28 253	0.17 157	0.55 271	0.93 293	1.09 296	1.15 286

IPLG	0.72 244	0.20 117	0.18 141	0.16 121	0.17 143	0.15 93	0.13 141	0.35 186	0.22 165	0.35 175	1.18 301	0.29 128	0.24 155	0.54 286	9.17 348	0.54 173	0.35 171	0.29 172	0.56 171	0.37 188	0.54 151	1.38 225	0.11 105	0.57 309	0.35 205	0.29 165	0.67 251	0.22 108

GwcNet-ADL	0.72 244	0.35 258	0.37 270	0.41 266	0.34 259	0.32 214	0.27 212	0.40 229	0.27 208	0.61 274	1.53 318	0.63 257	0.41 246	0.33 223	3.69 288	1.34 293	0.50 247	0.56 302	0.91 230	0.87 308	1.18 227	1.60 263	0.24 236	0.27 237	0.36 214	0.48 243	0.47 190	0.66 248

SHD	0.72 244	0.30 241	0.42 284	0.35 249	0.34 259	0.33 227	0.45 262	0.49 272	0.44 260	0.53 253	0.63 248	0.47 227	0.64 270	0.34 228	6.15 322	0.52 168	0.47 235	0.37 229	0.94 235	0.45 235	0.88 192	1.12 185	0.25 239	0.42 279	0.47 254	0.47 242	0.50 201	0.63 244

DDUNet	0.75 247	0.91 315	0.42 284	1.24 318	1.03 324	1.19 315	1.16 317	0.35 186	0.35 242	0.37 197	0.45 219	0.64 259	0.32 202	1.77 326	2.89 267	0.44 122	0.71 289	0.48 274	0.87 228	0.59 261	0.53 146	0.64 116	0.85 322	0.28 242	0.34 198	0.34 190	0.61 239	0.39 199

IPLGR	0.76 248	0.26 214	0.21 184	0.23 184	0.23 201	0.17 114	0.12 120	0.33 169	0.20 148	0.41 222	1.59 320	0.32 155	0.31 193	0.53 283	9.00 346	0.62 197	0.41 200	0.38 242	0.65 196	0.47 239	0.76 182	1.41 232	0.12 117	0.24 226	0.35 205	0.39 210	0.63 243	0.28 142

MIPNet	0.77 249	0.23 169	0.18 141	0.24 193	0.22 195	0.17 114	0.13 141	0.34 175	0.70 298	0.40 217	2.24 338	0.31 147	0.29 183	0.57 292	5.70 316	1.03 264	0.45 224	0.33 199	0.82 220	0.56 253	0.62 167	1.53 255	0.12 117	0.92 340	0.91 310	0.39 210	1.12 301	0.30 152

PSMNet-ADL	0.77 249	0.29 236	0.30 242	0.33 241	0.32 245	0.32 214	0.37 247	0.55 286	0.35 242	0.71 304	1.43 315	0.56 245	1.01 287	2.47 340	1.18 194	2.02 334	1.58 326	0.41 253	1.06 245	0.50 244	1.25 238	1.44 236	0.35 277	0.24 226	0.35 205	0.41 219	0.65 246	0.34 176

IGEV-FE	0.78 251	0.25 196	0.47 291	0.58 292	0.25 211	0.61 291	0.63 286	0.48 268	0.28 214	0.67 293	1.33 310	0.66 261	0.41 246	0.31 214	0.87 151	1.36 295	0.39 188	0.36 222	1.13 253	0.76 291	1.57 283	2.29 332	0.20 216	0.20 194	0.84 307	0.84 286	2.28 343	1.10 280

IGEV_Zeroshot_test	0.78 251	0.25 196	0.47 291	0.58 292	0.25 211	0.61 291	0.63 286	0.48 268	0.28 214	0.67 293	1.32 309	0.66 261	0.41 246	0.31 214	0.87 151	1.36 295	0.39 188	0.36 222	1.13 253	0.76 291	1.57 283	2.29 332	0.20 216	0.20 194	0.84 307	0.84 286	2.28 343	1.09 279

DF	0.79 253	0.26 214	0.22 193	0.27 211	0.16 122	0.37 241	0.11 109	0.39 223	0.25 189	0.34 166	0.25 144	0.52 238	0.35 219	0.24 163	0.83 130	1.67 320	0.44 220	0.40 250	7.07 332	0.49 242	1.48 262	1.80 282	0.21 221	0.27 237	0.58 277	1.23 312	0.53 212	0.57 235

DeepPrunerF	0.79 253	0.36 263	0.20 168	0.53 281	1.05 326	0.38 246	0.52 270	0.32 160	0.92 312	0.23 87	0.32 190	0.23 89	0.17 107	0.26 176	5.65 315	0.50 157	0.28 123	0.24 134	0.50 154	0.25 138	0.40 107	0.47 86	0.21 221	0.19 184	5.96 361	0.50 248	0.47 190	0.30 152

XQC	0.80 255	0.47 292	0.40 276	0.50 279	0.46 287	0.50 275	0.57 275	0.56 288	0.48 273	0.58 262	0.63 248	0.58 248	0.81 284	0.45 267	6.95 331	0.73 224	0.45 224	0.36 222	0.84 223	0.42 216	0.81 187	1.06 173	0.33 274	0.42 279	0.53 265	0.61 264	0.69 253	0.50 226

RTS	0.80 255	0.32 247	0.28 236	0.30 229	0.33 249	0.44 267	0.59 281	0.41 231	0.46 265	0.43 225	0.34 199	0.51 235	0.34 211	0.30 204	7.29 334	0.70 219	0.55 264	0.36 222	1.02 241	0.45 235	0.93 196	1.01 166	0.25 239	0.37 267	0.54 268	1.72 329	0.58 230	0.79 252

RTSA	0.80 255	0.32 247	0.28 236	0.30 229	0.33 249	0.44 267	0.59 281	0.41 231	0.46 265	0.43 225	0.34 199	0.51 235	0.34 211	0.30 204	7.29 334	0.70 219	0.55 264	0.36 222	1.02 241	0.45 235	0.93 196	1.01 166	0.25 239	0.37 267	0.54 268	1.72 329	0.58 230	0.79 252

model_zeroshot	0.81 258	0.22 147	0.23 200	0.34 246	0.21 180	0.45 271	0.16 170	0.43 248	0.23 176	0.59 267	1.10 296	0.50 234	0.31 193	0.26 176	2.66 263	1.04 267	0.42 209	0.35 217	1.40 285	0.52 248	1.90 309	1.60 263	0.15 170	0.20 194	2.65 348	1.52 322	0.79 271	1.54 309

NOSS_ROB	0.81 258	0.36 263	0.27 231	0.37 255	0.35 264	0.37 241	0.29 219	0.87 314	0.39 249	0.71 304	0.93 286	0.99 283	0.60 267	1.26 321	2.02 238	2.44 345	0.57 272	0.58 305	0.68 204	0.43 218	2.16 327	2.47 341	0.32 273	0.47 289	0.42 239	0.43 228	0.72 258	0.42 205

NaN_ROB	0.82 260	0.41 284	0.41 280	0.36 251	0.49 289	0.42 261	0.44 261	0.45 257	1.33 335	0.40 217	0.67 255	0.89 282	0.31 193	0.47 272	5.25 310	0.55 177	0.34 164	0.53 294	0.49 148	0.63 271	0.60 161	0.95 155	0.28 253	0.49 291	0.78 301	1.57 324	0.98 287	1.71 313

test-1	0.83 261	0.18 89	0.23 200	0.19 152	0.19 163	0.57 289	0.58 278	0.44 253	0.29 217	0.72 308	5.41 351	0.54 241	0.40 242	0.59 294	0.98 168	1.32 290	0.45 224	0.48 274	1.14 255	0.96 321	1.90 309	2.36 337	0.14 151	0.21 206	0.39 231	0.46 238	0.61 239	0.63 244

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 261	0.54 302	0.35 263	0.63 299	0.46 287	0.56 286	1.02 309	0.65 297	0.60 288	0.57 259	0.47 224	0.82 280	1.21 296	1.11 318	2.25 248	0.60 188	0.36 173	0.33 199	1.25 267	0.40 209	1.94 314	1.62 266	0.47 295	0.39 274	0.76 296	0.81 282	0.75 266	1.49 307

FCDSN-DC	0.84 263	0.37 269	0.67 314	0.40 265	0.40 277	0.35 233	0.89 304	0.39 223	0.31 228	0.46 234	0.35 205	0.44 209	0.31 193	0.38 249	8.90 343	0.84 249	0.47 235	0.48 274	0.73 209	0.38 196	1.12 215	1.58 260	0.30 262	0.57 309	0.37 222	0.42 222	0.42 166	0.37 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 264	0.35 258	1.01 331	0.44 274	0.63 307	0.27 188	0.63 286	0.43 248	0.46 265	0.48 242	0.50 229	0.65 260	0.54 261	0.58 293	3.52 286	0.82 247	0.52 256	1.02 343	1.68 290	0.71 285	1.59 288	1.50 250	0.45 291	0.59 314	0.56 273	0.43 228	1.89 333	0.62 243

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 265	0.37 269	0.57 303	0.34 246	0.29 232	0.54 283	0.69 296	0.45 257	0.72 300	0.64 285	1.75 330	0.59 249	0.64 270	0.23 156	0.93 157	1.53 312	0.44 220	0.40 250	1.27 272	1.04 327	1.62 289	2.22 328	0.18 199	0.38 272	0.83 306	0.48 243	2.98 352	1.10 280

UDG	0.91 266	0.94 317	0.44 287	1.22 317	1.16 328	1.14 314	1.35 320	0.38 214	0.36 246	0.43 225	0.55 236	0.62 253	0.33 209	1.60 324	5.73 318	0.80 238	0.75 292	0.45 263	0.94 235	0.65 280	1.13 217	1.10 180	0.64 310	0.32 254	0.36 214	0.39 210	0.53 212	0.38 196

HSM-Net_RVC	0.94 267	0.26 214	0.27 231	0.43 269	0.31 241	0.28 193	0.23 198	0.48 268	0.29 217	0.58 262	0.98 291	11.38 357	0.46 257	0.24 163	1.33 204	0.65 203	0.47 235	0.30 178	0.57 179	0.57 255	1.31 246	1.26 206	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.45 235	0.54 215	0.48 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 268	0.36 263	0.34 259	0.55 286	0.41 280	0.32 214	0.64 290	0.52 284	0.47 271	0.71 304	1.48 316	0.67 263	0.62 268	0.35 235	3.07 276	1.67 320	0.52 256	0.56 302	1.10 249	0.87 308	1.33 248	1.89 290	0.52 301	0.51 296	0.50 261	1.05 303	3.15 356	1.80 315

iRaft-Stereo_20w	0.96 268	0.31 245	0.58 308	0.57 290	0.34 259	0.51 278	0.58 278	0.44 253	0.32 233	0.90 328	1.59 320	0.56 245	0.49 260	0.37 242	2.05 241	1.22 283	0.42 209	0.52 291	1.04 243	0.82 300	1.52 272	2.14 316	0.27 247	0.38 272	1.04 317	3.39 351	2.04 336	1.45 305

FC-DCNN	0.96 268	0.50 294	0.92 325	0.79 306	0.52 295	0.73 302	1.10 312	0.77 307	0.52 279	0.62 280	0.65 250	0.72 267	0.62 268	0.38 249	3.13 277	0.83 248	0.94 299	0.50 283	1.19 260	0.43 218	1.52 272	1.33 217	0.31 268	0.52 298	1.01 316	0.92 292	1.51 316	2.93 336

PVD	0.98 271	0.54 302	0.59 309	0.60 296	0.56 298	0.66 300	0.63 286	0.91 320	0.87 310	0.57 259	0.85 277	0.80 277	1.03 288	0.59 294	6.60 326	0.64 200	0.69 287	0.55 298	1.16 258	0.63 271	1.22 230	1.27 209	0.39 281	0.53 300	0.75 295	0.88 289	0.85 275	1.07 276

MFMNet_re	0.98 271	0.78 314	0.71 317	0.83 308	0.72 312	0.97 309	0.83 301	0.75 304	0.86 306	0.69 298	0.79 270	1.30 296	0.83 285	0.68 301	2.27 249	1.16 280	1.03 304	0.80 332	1.61 288	0.85 305	2.25 334	1.12 185	0.65 312	0.71 327	0.66 287	0.66 271	0.98 287	0.99 274

ADCP+	0.99 273	0.33 253	0.34 259	0.25 199	0.34 259	0.35 233	0.49 268	0.31 147	0.66 294	0.59 267	0.48 227	0.75 270	0.18 117	0.30 204	9.27 349	0.47 143	0.27 112	0.27 152	0.78 214	0.80 296	0.51 139	0.72 126	0.18 199	0.18 172	0.69 289	2.01 336	1.44 313	3.81 345

FC-DCNN v2	1.01 274	0.52 297	1.01 331	0.85 309	0.53 296	0.77 305	1.07 311	0.83 312	0.65 292	0.61 274	0.65 250	0.72 267	0.79 282	0.37 242	3.26 281	0.81 242	0.95 300	0.47 269	1.22 265	0.41 211	1.52 272	1.34 220	0.31 268	0.51 296	1.30 327	1.29 315	1.86 332	2.78 328

CSAN	1.01 274	0.52 297	0.48 295	0.47 278	0.49 289	0.38 246	0.48 266	0.49 272	2.50 353	0.69 298	2.01 333	1.44 301	0.69 277	0.60 297	4.20 296	0.56 179	0.46 230	0.47 269	0.82 220	2.20 354	1.16 225	1.10 180	0.31 268	0.53 300	1.68 336	1.02 302	0.72 258	0.81 260

ADCRef	1.02 276	0.34 257	0.38 272	0.23 184	0.35 264	0.32 214	0.40 254	0.36 203	0.86 306	0.39 214	0.31 183	0.39 184	0.25 162	0.28 190	9.75 354	0.63 199	0.33 160	0.32 193	0.81 216	0.56 253	0.47 127	0.72 126	0.47 295	0.34 257	1.00 314	1.09 304	0.99 290	5.10 353

FBW_ROB	1.04 277	0.64 310	0.57 303	0.87 310	0.87 320	0.68 301	0.98 307	0.45 257	0.34 241	0.53 253	0.75 267	1.03 286	1.27 299	1.90 328	6.09 321	0.42 110	0.60 277	0.33 199	2.46 299	0.49 242	1.49 265	1.10 180	1.23 328	0.56 304	0.44 248	0.53 252	0.55 219	0.82 261

SAMSARA	1.05 278	0.40 280	0.57 303	0.44 274	0.43 283	0.43 265	0.62 284	0.74 303	0.61 290	0.60 271	0.72 263	0.59 249	1.65 307	0.46 270	6.43 325	0.74 226	0.53 261	0.50 283	1.24 266	0.55 251	1.24 232	1.37 223	0.28 253	0.56 304	1.63 334	1.74 331	1.65 324	1.61 312

CBMV	1.06 279	0.38 277	0.33 255	0.42 267	0.39 276	0.39 253	0.31 222	0.87 314	0.40 252	0.65 286	0.86 279	1.47 303	1.22 298	1.02 313	1.89 234	2.41 344	0.67 284	0.51 287	1.66 289	0.78 293	1.69 294	2.20 326	0.31 268	0.52 298	0.47 254	0.49 246	1.04 294	5.23 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 280	0.23 169	0.33 255	0.59 294	0.20 170	0.40 256	0.35 239	0.45 257	0.24 181	0.74 311	1.21 304	0.63 257	0.34 211	0.25 171	0.80 111	1.71 322	3.94 357	0.29 172	9.06 342	0.81 297	1.52 272	1.94 298	1.39 331	0.18 172	0.58 277	0.39 210	0.41 154	0.41 202

ADCL	1.10 281	0.44 291	0.36 266	0.33 241	0.33 249	0.38 246	0.47 264	0.38 214	1.23 331	0.60 271	0.47 224	0.43 205	0.27 173	0.32 219	7.84 340	0.57 181	0.38 182	0.55 298	0.68 204	0.69 283	0.65 170	0.81 141	0.29 261	0.36 265	1.73 338	1.85 334	1.77 328	5.47 355

ccs_rob	1.11 282	0.35 258	0.33 255	0.43 269	0.29 232	0.44 267	0.38 248	0.59 290	0.35 242	1.97 351	5.99 352	5.59 348	0.59 264	0.45 267	1.05 178	1.28 286	0.52 256	0.39 246	1.76 293	0.87 308	1.76 300	2.05 306	0.26 243	0.43 282	0.34 198	0.36 201	0.50 201	0.56 234

pmcnn	1.11 282	0.42 289	0.41 280	0.57 290	0.59 301	0.54 283	1.41 321	0.71 301	0.48 273	0.61 274	1.28 307	1.51 305	2.96 331	1.04 314	1.42 213	2.33 342	0.81 294	0.96 337	1.74 292	1.09 331	2.41 339	1.74 277	0.82 321	0.50 294	0.48 260	0.69 273	1.09 296	1.28 298

DCVSM-stereo	1.12 284	0.31 245	0.36 266	0.43 269	0.33 249	0.52 282	0.35 239	0.68 299	0.39 249	0.66 290	1.41 314	1.60 307	0.79 282	0.39 255	0.81 113	1.02 263	0.48 242	0.37 229	12.56 353	0.92 318	1.54 279	1.37 223	0.41 286	0.49 291	0.41 236	0.51 249	0.65 246	0.61 240

FAT-Stereo	1.13 285	0.37 269	0.57 303	0.56 289	0.63 307	0.50 275	0.52 270	0.75 304	0.44 260	0.79 319	2.82 342	1.45 302	1.95 315	0.49 279	2.78 265	2.52 348	0.57 272	0.60 307	2.42 298	1.17 335	2.12 322	2.13 315	0.74 319	0.58 312	0.41 236	0.56 256	0.72 258	1.27 297

ADCMid	1.14 286	0.50 294	0.55 301	0.39 264	0.59 301	0.56 286	0.77 300	0.59 290	0.76 303	0.47 237	0.71 262	0.70 265	0.71 279	0.39 255	8.21 341	1.09 273	0.51 251	0.45 263	1.73 291	0.51 247	1.04 204	1.21 201	0.59 306	0.40 276	0.58 277	1.47 321	1.24 306	4.18 349

EAI-Stereo	1.15 287	0.27 223	0.37 270	0.54 282	0.30 237	8.38 361	0.76 298	0.45 257	0.63 291	0.34 166	0.88 282	0.46 222	0.33 209	0.25 171	1.83 230	1.17 281	0.40 194	0.65 310	2.53 302	0.73 287	1.47 260	1.71 275	0.23 231	0.46 286	1.08 322	1.64 328	1.45 315	1.79 314

TRStereo	1.21 288	0.32 247	0.47 291	0.25 199	0.18 152	0.64 295	0.26 210	0.44 253	0.20 148	0.70 303	0.57 238	0.80 277	0.29 183	0.23 156	1.08 184	1.85 327	0.37 177	0.35 217	1.05 244	0.88 314	1.36 251	1.89 290	0.17 188	0.16 146	0.67 288	16.20 371	0.88 278	0.49 224

EKT-Stereo	1.22 289	0.27 223	0.24 206	0.28 221	0.25 211	0.31 207	0.54 274	0.43 248	0.29 217	0.44 229	0.57 238	0.49 231	0.44 252	0.31 214	13.29 366	2.18 339	0.54 262	0.53 294	1.26 269	1.02 325	5.16 359	2.03 305	0.14 151	0.19 184	0.42 239	0.35 194	0.56 221	0.34 176

MADNet+	1.22 289	0.60 307	0.77 320	0.77 304	0.74 313	0.61 291	1.01 308	0.94 323	0.74 301	0.78 318	0.68 259	1.18 290	1.07 291	0.68 301	7.48 338	1.39 297	1.12 311	0.65 310	1.33 282	0.91 316	2.13 323	1.51 252	0.66 313	0.97 343	1.05 319	0.83 285	0.92 283	1.39 301

HBP-ISP	1.24 291	0.38 277	0.50 296	0.52 280	0.41 280	0.45 271	0.33 233	0.55 286	0.40 252	0.76 316	1.30 308	0.48 229	0.48 259	1.92 329	9.87 358	3.68 359	0.55 264	0.66 313	0.82 220	0.95 319	2.11 319	2.96 351	0.30 262	0.46 286	0.47 254	0.52 250	0.94 285	0.60 239

DDF-Stereo	1.25 292	0.32 247	0.17 129	6.72 357	0.23 201	6.20 356	0.31 222	0.36 203	0.21 159	0.35 175	0.57 238	7.72 351	0.43 251	0.22 145	0.76 102	0.89 255	0.60 277	0.39 246	1.30 279	0.43 218	1.56 282	1.46 239	0.16 179	0.23 219	0.29 168	1.00 300	0.44 178	0.54 232

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 293	2.34 346	0.85 322	1.48 322	0.80 319	1.00 310	1.15 316	0.76 306	0.94 313	1.33 342	0.54 235	1.54 306	1.67 308	2.00 330	2.30 250	0.97 259	1.08 310	1.05 344	3.01 309	1.06 330	1.37 252	1.51 252	1.22 327	0.67 324	0.76 296	0.65 269	0.59 235	1.40 302

AnyNet_C32	1.27 294	0.41 284	0.36 266	0.37 255	0.40 277	0.48 274	0.62 284	0.47 266	1.23 331	0.56 257	0.89 284	0.53 239	0.36 222	0.40 259	10.27 360	1.27 285	0.55 264	0.54 297	0.88 229	0.63 271	1.28 242	1.52 254	0.34 276	0.50 294	1.09 323	2.40 341	1.34 309	4.67 351

SQANet	1.31 295	1.35 325	0.53 297	3.10 339	1.03 324	1.89 323	1.49 323	0.50 277	0.40 252	0.51 247	0.46 222	1.19 291	0.55 263	1.57 323	2.53 259	0.49 151	1.24 318	0.37 229	6.38 327	0.61 265	1.71 295	1.74 277	2.52 339	0.37 267	0.46 253	0.57 257	0.66 248	1.26 295

CBMV_ROB	1.31 295	0.37 269	0.39 275	0.60 296	0.49 289	0.57 289	0.47 264	0.95 325	0.40 252	0.81 321	1.38 313	3.04 329	2.55 324	0.48 276	5.00 307	1.30 287	0.89 296	0.49 278	2.24 296	0.73 287	1.72 297	1.95 299	0.45 291	0.40 276	0.97 312	2.27 340	1.56 318	2.91 335

G-Net	1.35 297	0.55 304	0.65 313	0.43 269	0.49 289	0.56 286	0.48 266	0.89 317	1.35 336	0.67 293	1.22 305	3.00 328	1.21 296	0.36 238	4.11 295	1.64 318	0.61 279	0.76 326	1.37 283	1.35 339	1.63 290	1.89 290	0.39 281	0.61 317	0.80 302	3.07 349	1.57 319	4.68 352

ADCS	1.39 298	0.51 296	0.47 291	0.45 277	0.55 297	0.51 278	0.64 290	0.68 299	1.05 317	0.57 259	0.72 263	0.80 277	2.34 321	0.51 282	9.94 359	2.13 337	0.76 293	0.62 309	1.30 279	0.62 269	1.80 305	1.62 266	0.43 289	0.56 304	0.76 296	2.09 338	1.59 321	3.47 340

DPSNet	1.40 299	0.43 290	0.38 272	0.54 282	0.61 306	0.65 298	0.57 275	0.51 278	0.67 295	0.46 234	0.87 281	3.54 336	1.62 306	1.43 322	2.52 258	2.12 336	0.99 302	0.99 341	7.37 335	1.69 345	2.21 331	2.98 352	0.95 324	0.74 328	0.76 296	0.76 279	0.75 266	0.82 261

otaku	1.43 300	2.19 342	0.62 312	3.33 341	1.22 330	2.22 337	1.77 327	0.56 288	0.53 281	0.59 267	0.53 234	1.29 295	0.69 277	2.06 333	1.09 185	0.51 163	1.25 319	0.39 246	6.35 326	0.59 261	1.91 313	1.95 299	3.16 347	0.48 290	0.56 273	0.57 257	0.74 265	1.36 300

S-Stereo	1.43 300	0.40 280	0.43 286	0.60 296	0.58 300	0.64 295	1.10 312	0.61 294	0.57 285	0.69 298	4.10 349	1.62 310	0.65 272	0.46 270	4.54 300	2.87 353	0.55 264	0.65 310	4.87 322	4.90 361	1.26 239	2.26 330	0.99 326	0.61 317	0.41 236	0.53 252	0.66 248	0.97 271

RainbowNet	1.44 302	1.50 329	0.85 322	2.41 336	1.41 337	1.97 326	2.14 332	0.65 297	0.57 285	0.74 311	0.46 222	1.61 308	1.05 289	2.78 343	1.90 235	1.30 287	1.21 316	0.51 287	3.15 312	1.74 346	1.75 299	1.97 301	3.07 345	0.61 317	0.65 286	0.69 273	0.88 278	1.43 303

SANet	1.44 302	0.57 305	0.54 298	0.55 286	0.60 305	0.65 298	0.76 298	0.94 323	5.50 359	0.52 250	2.23 337	4.15 343	2.61 325	0.65 300	5.29 311	0.52 168	1.21 316	0.56 302	0.93 234	0.83 301	1.54 279	1.38 225	0.47 295	0.62 321	0.74 293	1.16 307	0.88 278	2.41 323

SGM-ForestM	1.49 304	1.99 340	1.26 344	1.18 315	0.67 311	1.50 319	1.71 326	1.32 338	0.94 313	0.74 311	1.03 292	2.90 327	2.23 318	0.55 288	1.68 222	0.62 197	1.34 321	0.49 278	2.81 307	0.58 259	1.33 248	1.12 185	0.57 304	0.56 304	2.12 344	2.46 342	3.00 353	3.53 342

SPS-STEREO	1.49 304	0.72 311	0.69 315	0.90 312	0.75 314	0.82 308	0.74 297	0.83 312	0.76 303	0.85 325	1.62 322	1.42 300	1.09 292	0.70 303	1.97 236	2.32 341	1.04 305	0.97 339	10.95 350	1.01 324	2.60 343	2.45 340	0.64 310	0.76 331	0.81 304	0.79 281	1.11 300	0.96 270
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 306	0.60 307	0.54 298	0.63 299	0.56 298	0.51 278	1.16 317	0.89 317	1.30 334	0.68 296	0.88 282	1.27 293	1.30 302	0.54 286	11.26 362	2.64 350	1.16 312	1.01 342	1.42 286	0.75 289	1.67 291	1.92 297	0.60 307	0.62 321	1.33 328	0.97 299	1.63 323	3.28 338

ADCPNet	1.59 307	0.37 269	0.74 319	0.43 269	0.76 315	0.42 261	1.45 322	0.90 319	0.70 298	0.76 316	1.68 328	0.76 272	3.19 334	0.76 306	8.96 345	1.92 329	0.54 262	0.37 229	4.76 320	1.03 326	1.19 228	1.09 177	0.94 323	0.40 276	1.06 320	1.36 316	0.93 284	5.53 357

anonymity	1.60 308	0.25 196	0.41 280	0.27 211	0.23 201	0.51 278	0.16 170	0.49 272	0.27 208	0.63 282	23.10 371	0.57 247	0.59 264	0.37 242	0.78 105	1.33 291	0.46 230	0.35 217	1.10 249	0.48 241	1.47 260	2.07 311	0.21 221	0.33 256	1.11 325	1.60 326	3.07 354	1.08 278

Ntro	1.62 309	3.84 355	0.69 315	2.63 337	1.29 331	2.25 339	2.87 343	0.61 294	0.56 284	0.62 280	0.50 229	1.32 297	0.66 274	2.02 332	3.24 280	0.47 143	1.35 323	0.42 256	6.77 328	0.64 274	2.20 329	2.08 312	3.05 344	0.55 303	0.60 283	0.69 273	0.73 263	1.16 289

ACVNet_1	1.67 310	1.63 332	0.96 327	4.28 344	1.59 342	2.19 336	3.55 346	0.73 302	0.57 285	0.63 282	0.58 241	1.49 304	0.97 286	5.05 360	1.52 217	0.54 173	2.24 339	0.55 298	4.77 321	0.57 255	2.20 329	1.58 260	3.26 350	0.65 323	0.70 290	0.64 268	0.69 253	0.89 269

DDVS	1.78 311	0.35 258	0.40 276	0.33 241	0.38 274	0.37 241	0.33 233	2.41 356	0.46 265	0.68 296	17.02 368	2.44 325	0.65 272	0.81 308	2.50 257	1.31 289	0.61 279	0.49 278	6.21 325	0.84 303	2.90 349	2.24 329	0.26 243	0.34 257	0.34 198	0.60 263	2.18 340	0.71 250

Dean	1.78 311	1.76 335	1.00 329	5.98 355	1.87 352	2.22 337	2.59 340	1.07 331	1.14 325	0.98 334	0.82 275	1.85 316	2.08 317	2.18 336	2.05 241	1.07 268	2.05 337	0.70 319	2.78 306	0.97 322	2.14 326	1.89 290	2.92 342	0.93 341	1.41 329	1.11 306	1.39 311	1.14 285

DN	1.81 313	0.20 117	0.20 168	0.38 257	0.18 152	19.32 368	0.17 177	0.38 214	0.27 208	0.58 262	0.43 215	14.61 360	0.32 202	0.33 223	1.18 194	1.12 277	0.44 220	0.34 211	1.15 257	0.50 244	1.45 258	1.54 257	0.18 199	0.18 172	0.72 291	1.09 304	0.57 225	1.16 289

MFN_U_SF_RVC	1.81 313	2.41 347	1.86 356	2.14 334	1.76 348	1.92 324	2.34 338	1.56 346	1.47 342	3.68 357	3.76 346	1.21 292	1.27 299	1.71 325	3.52 286	2.14 338	1.01 303	0.92 336	3.46 315	0.99 323	1.73 298	1.56 259	0.77 320	2.30 362	0.76 296	0.81 282	0.70 256	0.98 273

ACVNet_2	1.92 315	1.61 331	1.00 329	5.61 352	1.57 340	2.05 329	2.23 333	0.87 314	0.68 296	0.71 304	0.74 266	1.61 308	1.15 294	2.00 330	2.43 256	0.69 210	2.79 344	0.51 287	12.02 352	0.71 285	1.81 306	1.68 270	2.66 340	0.79 334	1.09 323	0.74 278	0.95 286	1.11 282

WAO-6	1.95 316	1.28 324	0.85 322	2.04 331	1.34 334	1.69 321	2.05 330	1.04 329	1.24 333	0.91 329	0.86 279	1.85 316	2.71 326	2.30 338	9.05 347	1.14 279	2.89 345	0.69 318	3.16 313	0.85 305	2.21 331	2.27 331	1.29 329	0.87 336	1.64 335	2.07 337	1.72 327	2.69 327

SGM-Forest	1.95 316	0.37 269	0.25 219	0.54 282	0.44 284	0.40 256	0.24 199	0.59 290	0.75 302	0.72 308	0.66 252	0.99 283	2.05 316	0.34 228	5.58 314	1.88 328	0.46 230	0.39 246	23.75 365	0.29 152	2.17 328	1.62 266	0.40 284	0.29 248	1.04 317	0.59 261	1.80 329	4.01 347
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 318	1.09 322	1.32 346	5.02 347	0.99 323	1.02 313	1.64 324	1.16 333	1.46 341	2.58 355	2.14 336	2.11 322	2.83 330	1.20 320	6.00 320	1.03 264	1.68 329	0.70 319	7.59 336	0.87 308	1.71 295	1.97 301	0.38 278	1.05 346	0.98 313	1.45 319	1.10 299	1.84 316

IMH-64-1	1.98 319	1.48 327	1.04 336	1.97 327	1.55 338	2.06 330	2.27 335	1.02 327	1.16 327	0.58 262	0.75 267	1.89 318	2.78 327	2.77 341	9.78 355	1.51 310	1.19 314	0.66 313	3.01 309	0.81 297	1.48 262	2.06 307	3.25 348	0.74 328	1.59 332	1.25 313	2.09 337	2.83 331

IMH-64	1.98 319	1.48 327	1.04 336	1.97 327	1.55 338	2.06 330	2.27 335	1.02 327	1.16 327	0.58 262	0.75 267	1.89 318	2.78 327	2.77 341	9.78 355	1.51 310	1.19 314	0.66 313	3.01 309	0.81 297	1.48 262	2.06 307	3.25 348	0.74 328	1.59 332	1.25 313	2.09 337	2.83 331

edge stereo	1.98 319	0.52 297	1.03 335	0.72 303	0.63 307	0.79 306	0.83 301	0.93 322	1.45 339	3.71 358	1.22 305	2.08 321	4.38 340	1.06 315	2.14 245	2.51 347	0.64 282	0.55 298	7.27 334	7.84 363	1.43 257	5.56 362	2.02 336	0.53 300	0.61 284	0.55 255	0.87 276	1.48 306

MonStereo1	2.02 322	1.45 326	0.77 320	2.13 333	1.82 350	1.97 326	2.36 339	0.96 326	0.78 305	12.63 369	0.93 286	3.05 330	2.79 329	2.15 335	0.72 91	0.58 182	0.91 297	0.74 321	6.88 329	0.83 301	1.30 244	1.20 197	2.89 341	0.56 304	0.80 302	0.62 265	1.53 317	1.12 283

SFCPSM	2.02 322	0.37 269	0.29 239	0.38 257	0.33 249	0.38 246	0.38 248	0.42 241	0.48 273	0.63 282	1.10 296	1.09 288	4.92 342	0.35 235	1.80 227	1.39 297	0.59 276	0.50 283	31.93 371	0.84 303	1.50 268	1.59 262	0.30 262	0.37 267	0.42 239	0.52 250	0.69 253	1.01 275

MeshStereo	2.03 324	0.72 311	0.61 311	1.20 316	0.79 318	1.01 312	0.66 293	1.54 345	1.35 336	0.92 330	2.10 335	4.00 340	3.06 332	0.71 305	9.66 353	2.82 351	1.05 306	0.76 326	4.73 319	0.75 289	3.34 353	3.73 358	0.48 298	0.58 312	1.79 339	1.18 308	2.41 347	2.78 328
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
ELAS	2.27 325	1.03 320	1.10 341	1.38 321	1.13 327	1.45 317	1.10 312	1.38 341	1.09 323	0.94 332	7.66 355	3.71 338	3.10 333	1.11 318	6.64 327	1.56 313	1.42 325	1.43 351	2.52 301	0.69 283	2.33 337	3.03 353	0.69 316	0.82 335	3.50 354	4.32 357	2.52 348	3.70 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 326	4.67 360	0.44 287	3.47 342	0.77 317	2.09 333	0.52 270	1.45 343	0.44 260	0.69 298	0.96 290	0.78 274	9.65 351	0.30 204	8.31 342	0.79 234	0.46 230	0.37 229	3.22 314	0.38 196	1.95 315	2.12 314	0.46 294	0.36 265	4.26 358	2.58 343	6.75 362	5.48 356

ELAS_RVC	2.37 327	0.95 319	1.21 343	1.26 319	0.98 322	1.99 328	1.12 315	1.45 343	0.86 306	0.99 335	7.87 356	3.60 337	8.50 348	1.07 316	6.31 324	1.59 316	1.34 321	1.44 352	2.57 303	0.79 295	2.43 340	3.03 353	0.71 317	0.88 337	3.51 355	3.72 354	1.69 325	2.07 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 328	1.51 330	1.05 339	1.99 330	1.58 341	2.09 333	2.32 337	1.04 329	1.19 330	0.84 324	1.34 311	2.02 320	8.04 347	8.79 368	6.91 330	1.41 299	1.37 324	0.67 317	5.94 324	1.10 333	1.45 258	2.32 336	4.37 360	0.77 332	1.86 340	1.41 317	1.57 319	2.46 324

PWCK	2.53 329	1.63 332	1.01 331	1.98 329	1.29 331	2.08 332	2.10 331	1.37 340	1.44 338	1.41 345	1.79 331	5.07 345	2.34 321	1.08 317	3.26 281	0.91 257	1.71 331	0.77 328	22.70 363	1.31 338	2.44 341	1.46 239	1.41 332	0.98 344	1.69 337	1.61 327	1.40 312	2.14 318

SGM_RVC	2.55 330	0.93 316	1.05 339	0.97 313	0.76 315	1.00 310	0.93 305	7.37 364	1.18 329	1.01 338	1.64 323	2.39 324	9.36 350	0.62 298	2.02 238	1.33 291	1.60 327	0.80 332	7.94 337	1.42 340	1.67 291	1.69 271	0.67 314	0.94 342	2.66 349	2.65 346	4.83 359	9.43 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 331	0.94 317	0.92 325	1.06 314	0.97 321	1.24 316	1.04 310	1.31 337	1.76 345	1.12 340	2.01 333	2.59 326	3.35 337	0.87 309	6.30 323	3.19 355	1.16 312	1.11 346	6.92 331	1.55 343	2.89 348	2.90 348	0.67 314	1.23 354	3.89 356	4.14 356	5.13 360	8.82 362

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 332	0.30 241	0.54 298	0.34 246	0.37 271	0.63 294	0.68 295	0.48 268	1.07 321	0.69 298	1.55 319	0.62 253	0.59 264	0.18 129	0.86 144	1.75 324	0.42 209	0.50 283	49.64 374	1.04 327	1.53 277	2.14 316	0.19 208	0.28 242	0.72 291	1.86 335	0.98 287	1.07 276

LVE	2.66 333	1.99 340	1.02 334	12.01 362	1.75 347	3.85 348	11.87 365	0.91 320	0.89 311	1.03 339	0.91 285	1.62 310	2.23 318	2.46 339	2.96 270	1.03 264	1.74 332	0.82 334	8.43 341	0.87 308	1.84 308	2.20 326	3.10 346	0.99 345	1.45 330	0.96 297	1.23 304	1.54 309

JetBlue	2.73 334	1.92 338	1.56 353	2.34 335	1.82 350	2.66 342	2.78 342	1.44 342	1.45 339	0.81 321	0.82 275	4.05 341	1.44 303	2.08 334	9.39 351	2.60 349	1.69 330	1.33 349	2.15 294	1.21 337	3.25 352	3.66 357	1.90 335	1.08 349	2.76 352	5.03 358	2.31 346	10.12 364

DGSMNet	2.89 335	1.85 336	1.04 336	1.35 320	0.50 293	1.94 325	0.59 281	2.82 357	1.53 343	3.95 359	15.60 365	1.84 315	3.19 334	4.88 359	2.89 267	2.87 353	3.06 347	1.91 354	4.57 318	2.02 353	4.46 357	3.48 355	1.64 334	2.11 360	0.88 309	3.46 352	1.04 294	2.62 326

MADNet++	2.98 336	1.95 339	2.23 358	1.73 326	2.39 353	1.68 320	2.24 334	2.26 352	2.69 354	2.34 354	2.78 341	3.30 334	3.34 336	2.86 344	4.22 297	4.20 360	2.65 342	2.14 356	3.69 316	3.00 356	4.95 358	7.04 364	1.44 333	2.60 363	1.93 341	5.78 359	2.76 350	2.35 321

DNS	3.00 337	0.20 117	0.29 239	0.27 211	0.14 97	12.84 363	0.18 183	0.39 223	0.22 165	0.47 237	3.94 348	37.42 373	0.38 234	0.34 228	1.33 204	1.65 319	0.38 182	0.26 147	13.49 355	0.38 196	1.31 246	1.39 227	0.12 117	0.31 251	0.81 304	0.57 257	0.64 244	1.28 298

WAO-8	3.09 338	2.55 348	1.41 347	5.78 353	1.73 344	2.51 340	3.26 344	1.28 335	1.93 348	5.67 362	8.70 360	3.06 331	6.18 344	4.38 354	3.04 274	1.97 332	1.78 333	0.75 324	9.44 344	1.54 341	1.76 300	2.31 334	2.46 337	1.07 347	2.29 345	1.80 332	1.83 330	2.83 331

Venus	3.09 338	2.55 348	1.41 347	5.78 353	1.73 344	2.51 340	3.26 344	1.28 335	1.93 348	5.67 362	8.70 360	3.06 331	6.18 344	4.38 354	3.04 274	1.97 332	1.78 333	0.75 324	9.44 344	1.54 341	1.76 300	2.31 334	2.46 337	1.07 347	2.29 345	1.80 332	1.83 330	2.83 331

UNDER WATER-64	3.14 340	2.61 350	1.56 353	4.95 346	2.92 356	3.47 345	4.38 349	2.32 353	1.63 344	1.37 343	1.36 312	5.08 346	4.79 341	3.47 348	7.48 338	2.02 334	3.68 355	1.11 346	3.99 317	1.95 350	2.87 347	2.92 350	5.01 363	1.40 355	1.99 343	3.99 355	2.15 339	4.42 350

ACVNet-4b	3.25 341	6.98 362	0.72 318	12.08 363	1.33 333	4.39 351	9.77 362	0.61 294	0.60 288	0.66 290	3.91 347	5.47 347	11.63 354	2.24 337	0.74 93	0.55 177	2.39 341	0.49 278	10.57 349	0.87 308	2.24 333	2.88 347	2.92 342	0.61 317	0.61 284	0.58 260	0.72 258	1.15 286

MANE	3.30 342	1.71 334	1.93 357	1.49 323	1.37 336	1.77 322	2.02 328	1.90 348	2.39 352	0.87 326	1.68 328	3.71 338	4.07 338	0.78 307	7.43 336	3.40 356	1.81 336	6.10 363	2.99 308	1.05 329	2.09 318	2.38 338	0.61 309	1.76 359	5.46 360	6.93 362	8.52 363	12.82 366

STStereo	3.38 343	1.14 323	1.69 355	7.09 359	1.35 335	7.29 360	2.62 341	2.11 350	2.34 351	0.95 333	2.86 343	5.97 349	6.28 346	0.38 249	11.54 363	2.20 340	0.93 298	0.89 335	11.21 351	0.90 315	1.58 286	1.46 239	0.55 303	1.58 356	3.31 353	3.09 350	3.08 355	6.91 359

DispFullNet	3.41 344	2.89 354	1.54 351	1.52 324	1.71 343	1.49 318	1.66 325	1.26 334	2.27 350	2.07 352	1.94 332	15.55 361	4.16 339	1.77 326	5.50 313	4.82 362	2.33 340	0.96 337	23.18 364	4.57 358	2.36 338	2.47 341	0.73 318	0.57 309	1.23 326	0.62 265	1.37 310	1.51 308

TorneroNet-64	3.44 345	2.19 342	2.33 359	7.00 358	1.73 344	3.02 343	4.22 348	1.95 349	3.75 356	0.82 323	3.10 344	4.11 342	12.63 357	3.76 349	6.96 332	1.63 317	3.11 348	0.79 330	7.96 338	1.98 352	2.65 344	2.69 345	3.37 351	0.90 339	2.67 350	2.65 346	1.21 303	3.65 343

notaker	3.52 346	2.84 353	1.55 352	5.08 348	6.69 365	3.97 349	4.03 347	1.33 339	3.34 355	1.17 341	3.34 345	6.77 350	11.07 353	5.35 362	4.78 302	1.20 282	3.25 349	0.97 339	10.40 348	2.75 355	2.90 349	2.14 316	3.69 354	1.16 351	1.00 314	1.21 310	1.44 313	1.57 311

PSMNet_ROB	3.52 346	1.88 337	0.99 328	1.71 325	1.19 329	2.12 335	2.02 328	0.79 311	0.86 306	8.42 367	19.75 370	12.43 358	2.32 320	7.26 367	2.04 240	0.69 210	1.30 320	1.37 350	9.12 343	0.91 316	2.05 317	1.34 220	8.71 369	0.77 332	1.06 320	1.46 320	1.32 308	1.13 284

JetRed	3.85 348	2.71 352	3.02 360	2.08 332	2.45 354	3.41 344	4.64 350	2.34 355	1.83 346	1.88 349	1.20 302	3.35 335	1.28 301	3.27 346	9.82 357	3.50 357	4.08 359	3.88 360	2.41 297	1.82 348	5.48 361	4.79 360	3.60 353	1.67 358	4.20 357	11.19 367	5.32 361	8.78 361

UNDER WATER	4.11 349	2.66 351	1.51 350	4.92 345	5.25 359	3.49 346	7.24 359	2.33 354	1.84 347	1.65 348	1.20 302	5.04 344	21.14 363	5.09 361	4.93 306	2.44 345	3.86 356	1.09 345	8.36 340	1.97 351	3.80 356	2.73 346	5.04 364	2.11 360	1.96 342	3.54 353	1.91 334	3.93 346

XX-Stereo	4.69 350	0.19 101	0.24 206	0.27 211	0.16 122	0.42 261	0.32 226	0.35 186	0.21 159	0.73 310	1.64 323	0.46 222	0.38 234	0.30 204	0.95 162	1.09 273	0.43 215	0.38 242	1.25 267	0.47 239	1.42 255	1.54 257	0.21 221	0.17 157	110.85 377	0.46 238	1.00 293	0.84 263

LSM0	4.83 351	0.52 297	0.57 303	0.78 305	0.66 310	0.81 307	1.26 319	1.10 332	1.08 322	0.88 327	1.65 325	1.82 314	2.45 323	0.40 259	38.07 375	52.94 375	0.87 295	0.61 308	5.33 323	1.09 331	2.57 342	3.54 356	0.43 289	0.69 326	0.94 311	2.15 339	1.61 322	5.62 358

KSHMR	5.12 352	2.29 344	1.47 349	20.10 367	3.65 357	5.24 355	9.39 361	1.58 347	6.86 361	1.38 344	1.49 317	2.35 323	27.00 373	4.39 356	4.91 304	1.96 331	1.66 328	1.12 348	15.45 358	1.19 336	2.92 351	2.14 316	4.07 357	1.21 353	7.00 363	2.72 348	1.95 335	2.80 330

zero-FE	5.34 353	0.32 247	0.17 129	27.02 371	1.78 349	37.04 375	12.26 366	0.36 203	0.65 292	2.17 353	1.17 300	25.79 369	4.97 343	0.43 265	2.31 252	0.87 254	2.76 343	2.15 357	2.47 300	0.43 218	14.67 367	2.09 313	0.16 179	0.23 219	0.29 168	1.00 300	0.41 154	0.34 176

TorneroNet	5.38 354	2.29 344	1.20 342	17.70 366	6.11 364	4.86 353	6.44 357	2.12 351	4.67 358	1.56 346	7.04 353	11.27 355	24.96 367	4.04 350	5.06 308	1.56 313	3.02 346	0.79 330	14.79 357	1.88 349	2.79 346	2.59 344	3.47 352	0.89 338	6.89 362	2.63 345	1.30 307	3.48 341

ACV-stereo	5.83 355	11.12 365	0.40 276	0.64 301	0.34 259	6.32 357	4.79 351	4.59 360	0.50 277	0.65 286	0.85 277	1.68 313	8.74 349	4.63 357	8.94 344	3.51 358	0.67 284	0.58 305	83.85 375	1.15 334	3.70 355	6.30 363	0.42 288	0.42 279	0.38 227	0.78 280	0.76 270	0.58 236

ktn	6.56 356	5.17 361	14.71 370	5.30 349	4.74 358	9.67 362	6.68 358	7.48 365	12.97 369	1.88 349	2.35 339	27.30 370	21.86 364	4.31 352	5.72 317	1.50 308	4.02 358	1.83 353	15.82 359	4.59 359	2.65 344	2.06 307	3.99 356	1.18 352	2.40 347	1.57 324	2.89 351	2.50 325

WQFJA1++	7.36 357	0.21 130	0.14 103	53.04 375	0.18 152	47.82 376	48.18 375	0.29 129	0.19 137	1.00 336	0.25 144	3.15 333	13.25 359	0.21 142	0.66 70	0.77 230	0.41 200	0.28 164	8.06 339	3.85 357	1.57 283	1.20 197	0.13 137	0.14 120	0.26 141	12.71 368	0.41 154	0.42 205

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 358	4.50 359	1.31 345	2.75 338	2.71 355	5.17 354	7.48 360	5.91 361	8.23 362	1.63 347	10.81 363	75.58 375	10.28 352	4.33 353	2.18 247	1.44 303	7.17 363	8.31 364	6.88 329	1.67 344	3.57 354	2.90 348	1.30 330	1.13 350	4.31 359	6.17 361	20.85 372	4.05 348

LE_ROB	7.96 359	3.98 356	5.96 364	6.32 356	20.03 371	4.31 350	17.09 368	6.33 362	9.23 364	1.00 336	4.87 350	16.05 362	22.60 365	3.45 347	2.97 271	0.95 258	2.14 338	1.91 354	13.13 354	5.86 362	2.32 336	2.18 323	9.68 370	5.18 365	10.55 366	9.20 364	10.65 365	17.10 370

DGTPSM_ROB	9.57 360	4.02 357	11.10 365	3.15 340	5.69 360	3.62 347	5.37 354	3.67 358	9.11 363	3.26 356	7.88 357	9.79 354	14.19 360	4.73 358	13.10 365	11.13 366	5.27 360	11.44 367	7.09 333	10.27 365	6.42 364	15.33 367	4.54 361	9.05 367	10.05 364	27.51 372	11.07 366	30.63 372

DPSMNet_ROB	11.01 361	4.36 358	11.20 366	3.81 343	5.73 361	4.71 352	5.45 355	3.67 358	9.75 365	4.35 360	13.56 364	11.30 356	26.82 372	5.44 365	13.51 367	12.50 367	6.62 362	12.38 368	14.62 356	10.30 366	7.11 365	16.01 368	4.56 362	9.06 368	11.07 367	27.51 372	11.13 367	30.63 372

HanzoNet	11.30 362	14.06 367	16.74 371	13.89 365	9.10 367	15.60 367	21.20 371	11.16 370	12.45 368	6.15 364	7.25 354	20.77 365	27.41 374	28.53 374	4.84 303	9.79 365	14.66 369	2.80 358	24.65 366	12.81 370	5.39 360	4.27 359	8.60 368	1.63 357	2.70 351	2.61 344	2.55 349	3.43 339

DLNR_Zeroshot_test	11.48 363	37.23 376	0.46 289	54.89 376	0.21 180	0.37 241	49.84 376	0.47 266	0.22 165	0.80 320	0.59 243	0.62 253	0.36 222	3.08 345	63.85 376	73.41 376	9.38 364	5.61 362	2.77 305	0.65 280	1.83 307	1.41 232	0.13 137	0.22 214	0.37 222	0.38 208	0.43 175	0.48 219

BEATNet-Init1	11.60 364	15.45 368	5.36 363	21.04 368	10.14 368	20.37 369	13.59 367	8.80 368	6.63 360	4.42 361	10.00 362	14.23 359	19.35 361	4.04 350	10.43 361	9.21 364	6.50 361	5.00 361	32.12 372	14.67 371	8.25 366	7.49 365	5.66 365	5.23 366	12.24 368	7.07 363	21.30 373	14.66 367

LRCNet_RVC	12.77 365	18.28 371	5.31 362	23.03 369	20.03 371	22.79 371	18.73 370	10.19 369	4.29 357	21.40 373	17.07 369	21.90 366	12.67 358	27.64 373	4.72 301	1.57 315	13.91 368	9.09 365	27.19 368	10.23 364	5.66 362	2.42 339	25.54 372	13.38 371	1.45 330	0.65 269	3.23 357	2.39 322

DPSM_ROB	13.84 366	8.97 363	13.58 368	5.45 350	6.10 362	7.18 358	5.27 352	8.45 366	11.05 366	6.78 365	8.04 358	8.60 352	12.52 355	5.36 363	16.95 368	14.18 368	11.50 366	14.64 369	9.74 346	12.04 367	17.24 368	19.94 371	4.24 358	11.13 369	27.83 373	35.96 374	31.24 374	39.61 374

DPSM	13.84 366	8.97 363	13.58 368	5.45 350	6.10 362	7.18 358	5.27 352	8.45 366	11.05 366	6.78 365	8.04 358	8.60 352	12.52 355	5.36 363	16.95 368	14.18 368	11.50 366	14.64 369	9.74 346	12.04 367	17.24 368	19.94 371	4.24 358	11.13 369	27.83 373	35.96 374	31.24 374	39.61 374

PML	14.72 368	11.16 366	4.09 361	13.72 364	8.87 366	13.75 364	6.38 356	7.25 363	36.05 376	10.34 368	59.29 376	46.05 374	52.59 375	6.65 366	6.70 328	4.81 361	10.30 365	3.77 359	21.46 362	4.87 360	5.83 363	5.51 361	3.98 355	4.24 364	15.02 372	6.06 360	20.81 371	7.86 360

DPSimNet_ROB	19.60 369	30.02 374	12.51 367	29.96 373	26.66 374	21.35 370	18.10 369	23.34 374	23.91 373	14.59 372	30.41 374	25.17 368	25.12 368	12.92 371	12.40 364	9.18 363	23.72 372	11.03 366	37.61 373	12.43 369	24.99 372	8.77 366	13.55 371	15.98 372	13.56 369	10.45 365	19.73 370	21.73 371

HaxPig	22.03 370	23.76 372	21.73 372	25.29 370	25.48 373	24.76 372	26.73 372	22.91 373	21.16 370	29.02 374	26.42 372	24.60 367	19.57 362	25.83 372	24.34 370	21.24 370	25.03 373	26.17 371	24.65 366	23.00 372	18.72 370	16.12 369	29.01 373	21.22 374	10.44 365	12.85 369	9.65 364	15.02 368

MEDIAN_ROB	25.69 371	28.81 373	26.20 373	29.88 372	29.43 375	29.00 373	30.34 373	27.00 375	24.64 374	34.12 375	30.21 373	29.31 371	23.43 366	29.48 375	26.63 371	23.36 371	29.99 374	29.41 373	29.88 369	27.28 375	23.55 371	19.50 370	31.94 374	23.91 377	14.08 371	13.72 370	13.09 369	15.43 369

AVERAGE_ROB	27.45 372	31.37 375	28.57 376	32.97 374	32.12 376	32.15 374	33.40 374	29.93 376	27.60 375	35.93 376	32.13 375	32.22 372	25.90 371	32.99 376	28.90 372	25.88 372	31.46 375	30.17 375	31.78 370	29.24 376	25.48 373	21.56 373	34.85 375	27.16 378	14.02 370	10.69 366	11.65 368	11.07 365

CasAABBNet	27.80 373	18.03 369	27.32 374	10.90 360	12.21 369	14.33 365	10.52 363	16.96 371	22.28 371	13.77 370	16.14 366	17.40 364	25.40 370	10.69 369	34.10 374	28.35 373	23.05 370	29.43 374	19.46 360	24.14 373	34.48 374	39.80 374	8.47 366	22.42 375	56.04 376	72.44 376	62.78 376	79.64 376

FlowAnything	27.85 374	18.03 369	27.34 375	10.94 361	12.29 370	14.36 366	10.56 364	17.06 372	22.31 372	13.81 371	16.29 367	17.36 363	25.24 369	10.81 370	34.02 373	28.46 374	23.06 371	29.40 372	19.47 361	24.22 374	34.52 375	40.11 375	8.49 367	22.48 376	56.03 375	72.70 377	62.83 377	79.78 377

GS-Stereo																							0.04 12	0.06 33	0.27 151	0.09 22	0.12 24	0.07 16

FSD		0.32 247	0.31 250	0.32 238	0.31 241	0.30 203	0.35 239	0.41 231	0.27 208	0.37 197	0.29 176			0.34 228	1.10 190	0.97 259			0.58 183	0.50 244				0.34 257	0.37 222	0.32 184	0.37 136	0.38 196

ASD4																								18.37 373

STTRV1_RVC		0.41 284	0.34 259	0.54 282	0.41 280	0.55 285	0.43 260	0.51 278	0.50 277	0.51 247	0.50 229	0.85 281	1.05 289	0.55 288	0.84 132	0.58 182	1.80 335	0.45 263		1.77 347	1.77 303	1.50 250		0.59 314	0.52 264	0.67 272	0.89 281	1.44 304

Low-res two-view benchmark