Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 35	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 25	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 60	0.03 47	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 67	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 49	0.01 53	0.83 37	0.57 41	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 33	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.01 27	0.03 18	0.01 51

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 102	0.10 184	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 89	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 54	0.06 15	0.36 50	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.02 13	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 28	0.01 15	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 89	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 67	0.07 16	0.37 51	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.02 13	0.00 1

quiztm	0.04 4	0.04 17	0.04 33	0.01 15	0.01 16	0.13 160	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.03 28	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 62	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 60	0.03 47	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 28	0.00 1	1.04 49	0.52 36	0.01 5	0.00 1	0.29 49	0.03 25	0.18 39	0.10 27	0.00 1	0.02 44	0.05 73	0.00 1	0.03 18	0.02 66

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 62	0.27 76	0.02 33	0.10 79	0.00 1	0.02 115	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 78	0.02 85	1.37 66	0.77 62	0.01 5	0.04 36	0.34 53	0.06 48	0.03 4	0.12 32	0.01 77	0.02 44	0.04 66	0.05 69	0.07 34	0.11 102
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.20 54	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 227	0.00 1	1.19 215	0.13 32	2.47 266	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

WQFJX1	0.16 37	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 225	0.00 1	0.70 197	0.10 20	2.18 260	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 49	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.99 232	0.00 1	1.24 218	0.12 30	2.20 261	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.20 54	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 242	0.00 1	0.55 177	0.11 27	2.40 262	0.00 1	0.32 11	0.39 22	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 42	0.11 27	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.05 69	0.01 8	0.00 1

NLMM	0.21 58	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 227	0.00 1	1.19 215	0.13 32	2.48 267	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLSM1	0.22 60	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 14	1.11 239	0.00 1	1.22 217	0.13 32	2.41 264	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 42	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 210	0.00 1	0.45 169	0.10 20	1.89 256	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 47	0.04 51	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 24	0.01 5	0.01 25	0.13 31	0.02 16	0.22 47	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 123	0.02 33	0.02 28	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 49	0.00 1	0.60 26	0.49 33	0.01 5	0.04 36	0.15 34	0.03 25	0.20 42	0.03 14	0.00 1	0.02 44	0.02 37	0.19 115	0.05 27	0.00 1

DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 89	0.04 59	0.10 79	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 49	0.00 1	0.88 41	0.45 26	0.02 19	0.05 41	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 40	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 69	0.04 24	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 186	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 49	0.00 1	0.80 36	0.60 46	0.02 19	0.04 36	0.15 34	0.03 25	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.07 34	0.00 1

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 66	0.12 151	0.00 1	0.02 39	0.04 45	0.00 1	0.55 177	0.43 127	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 44	0.02 19	0.06 49	0.45 61	0.04 36	0.14 33	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 97	0.05 27	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 84	0.02 33	0.01 16	0.15 171	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 61	0.00 1	0.77 33	0.57 41	0.02 19	0.05 41	0.19 41	0.26 130	0.16 38	0.39 53	0.02 100	0.03 56	0.02 37	0.00 1	0.60 80	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.06 6	0.09 54	0.01 13	0.00 1	0.09 75	0.04 113	0.01 81	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 40	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 160	0.05 73	0.01 27	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 28	0.01 15	0.07 66	0.05 122	0.00 1	0.01 14	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 40	0.00 1	0.68 30	0.55 39	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 100	0.12 29	0.15 37	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.01 27	0.01 8	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 128	0.18 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 118	0.10 20	0.01 9	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 48	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 115

IGEV-Stereo+	0.37 80	1.03 232	0.03 28	0.11 98	0.12 89	0.11 142	0.00 1	0.09 84	0.11 100	0.02 96	0.99 208	0.31 100	0.30 145	0.02 85	1.32 62	1.22 111	0.02 19	0.26 113	1.29 111	0.23 118	0.84 102	1.24 113	0.10 172	0.01 24	0.02 37	0.22 120	0.08 37	0.00 1

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 123	0.02 33	0.01 16	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.08 67	0.00 1	0.77 33	0.52 36	0.02 19	0.04 36	0.10 26	0.03 25	0.20 42	0.16 38	0.00 1	0.03 56	0.01 19	0.00 1	0.11 44	0.00 1

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 44	0.01 15	0.00 1	0.12 151	0.27 217	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 133	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.05 27	0.00 1

PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 47	0.04 59	0.01 16	0.04 113	0.18 205	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 96	0.16 38	0.02 21	0.01 53	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 56	0.25 127	0.24 48	0.68 78	0.04 133	0.01 24	0.03 52	0.08 87	0.79 89	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 8	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 49	0.01 53	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 25	0.11 27	0.01 8	0.11 27	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.11 44	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 54	0.14 69	0.04 33	0.01 15	0.05 56	0.18 191	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.67 194	0.18 54	0.01 9	0.00 1	1.27 59	0.71 56	0.03 29	0.16 92	1.04 96	0.05 42	0.27 51	0.40 55	0.00 1	0.01 24	0.04 66	0.00 1	0.09 40	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 186	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 49	0.00 1	0.75 31	0.56 40	0.03 29	0.04 36	0.17 37	0.03 25	0.10 23	0.31 45	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.07 34	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 28	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 54	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 78	0.38 74	0.06 87

CoSv	0.08 15	0.11 62	0.21 60	0.01 15	0.02 28	0.01 55	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 9	0.00 1	0.66 29	0.62 49	0.03 29	0.06 49	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.00 1	0.08 37	0.00 1

U	0.20 54	0.12 66	0.02 20	0.06 79	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.01 9	0.00 1	1.57 75	1.16 106	0.03 29	0.07 59	0.45 61	0.07 54	0.45 68	0.85 89	0.00 1	0.02 44	0.07 82	0.00 1	0.06 32	0.02 66

CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 54	0.03 28	0.05 68	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.03 54	0.05 58	0.24 130	0.00 1	0.08 12	0.02 21	0.01 53	1.28 60	1.00 83	0.03 29	0.02 32	0.05 15	0.04 36	0.31 59	0.34 48	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.00 1	0.05 27	0.00 1

RAFT	0.18 42	0.04 17	0.33 99	0.02 33	0.00 1	0.12 151	0.12 193	0.94 145	0.01 8	0.70 167	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 53	0.57 25	0.46 28	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 111	0.14 33	0.50 63	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.27 67	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.31 72	0.05 28	0.34 105	0.11 98	0.15 102	0.17 186	0.01 81	0.06 73	0.04 45	1.15 195	0.00 1	0.18 54	0.08 67	0.01 53	1.50 70	0.89 72	0.04 39	0.17 94	1.19 106	0.08 62	0.57 80	0.82 85	0.02 100	0.05 76	0.03 52	0.02 54	0.75 86	0.01 51

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 44	0.00 1	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 28	0.00 1	0.55 24	0.45 26	0.04 39	0.00 1	0.18 39	0.06 48	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.08 87	0.05 27	0.00 1

AIO_rvc	0.29 69	0.29 113	0.34 105	0.03 47	0.02 28	0.14 162	0.10 184	0.02 39	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.09 78	0.01 53	1.58 76	1.03 85	0.04 39	0.18 97	1.71 125	0.04 36	0.56 79	0.92 94	0.14 193	0.01 24	0.13 114	0.03 64	0.13 50	0.01 51

IGEV-Stereo++	0.18 42	0.03 4	0.05 35	0.02 33	0.02 28	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.03 33	0.00 1	0.07 118	0.18 54	0.03 28	0.01 53	0.89 42	0.54 38	0.04 39	0.08 65	0.50 64	0.02 16	0.15 36	0.67 77	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.01 27	1.27 101	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 123	0.01 15	0.03 41	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.05 49	0.00 1	0.61 27	0.42 25	0.04 39	0.07 59	1.51 118	0.06 48	0.12 29	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.02 54	0.12 48	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 42	0.07 47	0.02 20	0.05 68	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 21	0.00 1	1.54 74	1.07 88	0.04 39	0.03 34	0.65 74	0.04 36	0.32 60	0.73 81	0.00 1	0.02 44	0.03 52	0.01 27	0.08 37	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TS12	0.19 49	0.14 69	0.21 60	0.04 59	0.16 103	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 99	0.00 1	1.35 63	0.86 66	0.05 45	0.05 41	0.65 74	0.03 25	0.48 70	0.13 34	0.00 1	0.02 44	0.30 144	0.09 92	0.31 71	0.02 66

TS	0.19 49	0.14 69	0.21 60	0.04 59	0.16 103	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 99	0.00 1	1.35 63	0.86 66	0.05 45	0.05 41	0.65 74	0.03 25	0.48 70	0.13 34	0.00 1	0.02 44	0.30 144	0.09 92	0.31 71	0.02 66

VIP-Stereo	0.16 37	0.11 62	0.35 112	0.01 15	0.02 28	0.04 113	0.00 1	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.05 49	0.00 1	1.10 53	0.96 79	0.05 45	0.11 73	0.20 42	0.07 54	0.45 68	0.11 30	0.00 1	0.04 67	0.06 79	0.01 27	0.12 48	0.10 99

GEAStereo	0.16 37	0.06 39	0.32 89	0.03 47	0.03 41	0.16 176	0.00 1	0.03 54	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.01 9	0.01 53	0.92 43	0.51 34	0.05 45	0.07 59	0.51 66	0.13 79	0.27 51	0.48 58	0.00 1	0.04 67	0.18 129	0.00 1	0.21 57	0.00 1

gasm-f	0.16 37	0.06 39	0.32 89	0.03 47	0.03 41	0.16 176	0.00 1	0.03 54	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.01 9	0.01 53	0.92 43	0.51 34	0.05 45	0.07 59	0.51 66	0.13 79	0.27 51	0.48 58	0.00 1	0.04 67	0.18 129	0.00 1	0.21 57	0.00 1

111111	0.13 26	0.02 3	0.03 28	0.01 15	0.02 28	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 96	0.18 54	0.05 49	0.01 53	0.85 40	0.48 31	0.05 45	0.06 49	0.33 52	0.02 16	0.20 42	0.84 87	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.05 69	0.02 13	0.00 1

Occ-G	0.22 60	0.10 57	0.23 70	0.04 59	0.10 79	0.16 176	0.00 1	0.04 65	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 9	0.00 1	1.13 54	0.76 61	0.05 45	0.15 88	0.80 83	0.01 8	0.71 93	0.74 83	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.01 27	0.71 84	0.01 51

StereoVision	0.11 25	0.10 57	0.02 20	0.04 59	0.03 41	0.00 1	0.02 115	0.04 65	0.03 33	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 21	0.03 105	0.99 46	0.75 60	0.05 45	0.01 25	0.29 49	0.03 25	0.15 36	0.07 25	0.00 1	0.05 76	0.03 52	0.00 1	0.06 32	0.00 1

AEACV	0.25 65	0.71 199	0.36 123	0.04 59	0.03 41	0.10 138	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.13 92	0.02 85	1.22 56	0.79 63	0.05 45	0.26 113	0.73 79	0.29 140	0.63 86	0.50 63	0.12 183	0.04 67	0.01 19	0.21 119	0.29 68	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 110	0.22 95	0.36 123	0.09 94	0.10 79	0.17 186	0.01 81	2.25 200	0.18 129	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.04 40	0.21 226	1.68 83	1.32 121	0.05 45	0.12 77	2.34 146	0.39 154	1.51 144	2.98 186	0.00 1	0.08 111	0.43 164	0.01 27	1.44 106	0.31 129

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 89	0.02 33	0.07 66	0.01 55	0.00 1	0.03 54	0.08 86	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 88	0.01 53	1.22 56	0.72 58	0.06 55	0.11 73	0.02 4	0.05 42	0.19 40	0.48 58	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.03 64	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.19 49	0.25 100	0.07 39	0.01 15	0.01 16	0.16 176	0.00 1	0.01 14	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.01 9	0.01 53	0.98 45	1.10 93	0.06 55	0.05 41	1.07 97	0.07 54	0.30 56	0.30 43	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 67	0.29 68	0.00 1

AIO_test	0.35 77	0.45 150	0.42 148	0.03 47	0.02 28	0.14 162	0.23 214	0.12 88	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.19 67	0.09 78	0.00 1	1.60 79	1.26 115	0.06 55	0.08 65	0.80 83	0.06 48	1.12 116	1.01 100	0.18 207	0.01 24	0.19 132	0.45 144	0.99 93	0.01 51

GIP-stereo	0.18 42	0.05 28	0.13 51	0.02 33	0.03 41	0.16 176	0.02 115	0.06 73	0.03 33	0.00 1	0.26 146	0.31 100	0.05 49	0.01 53	1.03 48	0.57 41	0.06 55	0.01 25	0.26 48	0.29 140	0.38 62	0.81 84	0.07 160	0.02 44	0.03 52	0.09 92	0.21 57	0.00 1

RAStereo	0.23 63	0.17 81	0.05 35	0.05 68	0.10 79	0.00 1	0.01 81	0.03 54	0.04 45	0.96 183	0.00 1	0.19 67	0.01 9	0.01 53	1.67 81	1.14 101	0.06 55	0.06 49	0.21 44	0.02 16	0.60 84	0.71 80	0.00 1	0.05 76	0.03 52	0.01 27	0.10 41	0.01 51

GSStereo	0.16 37	0.11 62	0.35 112	0.02 33	0.02 28	0.18 191	0.01 81	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.05 113	0.20 72	0.03 28	0.00 1	0.84 38	0.66 52	0.07 60	0.07 59	0.37 57	0.12 76	0.41 64	0.35 49	0.00 1	0.01 24	0.17 126	0.05 69	0.10 41	0.00 1

GASTEREO	0.18 42	0.07 47	0.35 112	0.03 47	0.01 16	0.14 162	0.00 1	0.03 54	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.13 92	0.01 53	1.05 50	0.70 55	0.07 60	0.07 59	0.11 27	0.21 111	0.08 18	0.44 57	0.10 172	0.03 56	0.02 37	0.75 167	0.15 53	0.00 1

MSCF	0.18 42	0.07 47	0.35 112	0.03 47	0.02 28	0.14 162	0.00 1	0.03 54	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.13 92	0.01 53	1.01 47	0.71 56	0.07 60	0.06 49	0.11 27	0.23 118	0.09 20	0.51 67	0.09 166	0.03 56	0.02 37	0.76 168	0.11 44	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 39	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 21	0.00 1	0.76 32	0.59 44	0.07 60	0.05 41	0.18 39	0.28 138	0.29 55	0.53 68	0.01 77	0.01 24	0.08 87	0.20 118	0.04 24	0.00 1

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 86	0.01 15	0.05 56	0.09 135	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 120	0.00 1	0.84 38	0.47 30	0.07 60	0.00 1	0.09 24	0.15 85	0.26 50	0.49 62	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 87	0.02 13	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 63	0.19 83	0.23 70	0.01 15	0.05 56	0.12 151	0.01 81	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 28	0.00 1	1.06 51	0.66 52	0.08 65	0.12 77	0.20 42	0.02 16	0.43 66	0.42 56	0.00 1	0.02 44	0.01 19	0.02 54	2.26 126	0.06 87

test_5	0.54 97	0.60 178	0.22 66	0.02 33	0.02 28	0.11 142	0.01 81	2.77 239	0.04 45	0.00 1	1.10 212	0.44 128	0.45 170	0.00 1	1.47 69	1.13 98	0.08 65	0.10 71	1.01 94	0.04 36	0.43 66	1.34 114	0.00 1	0.05 76	0.07 82	0.00 1	2.98 145	0.01 51

AASNet	0.18 42	0.44 147	0.26 75	0.08 93	0.08 72	0.00 1	0.08 177	0.03 54	0.05 58	0.26 131	0.00 1	0.16 38	0.03 28	0.01 53	1.06 51	0.60 46	0.08 65	0.03 34	0.08 22	0.16 89	0.24 48	0.64 75	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 27	0.38 74	0.03 72

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 50	0.02 33	0.02 28	0.00 1	0.01 81	0.19 95	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.48 135	0.01 9	0.01 53	0.26 5	0.22 5	0.08 65	0.06 49	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 77	0.01 24	0.00 1	0.01 27	0.30 70	0.39 138

RYNet	0.45 90	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.07 107	0.00 1	0.05 6	0.12 89	0.00 1	4.77 253	0.60 46	0.10 69	1.00 241	0.35 54	0.01 8	0.21 46	0.04 18	0.00 1	0.02 44	0.08 87	3.06 224	1.39 103	0.13 108

AANet_RVC	0.25 65	0.05 28	0.29 83	0.06 79	0.19 125	0.00 1	0.23 214	0.03 54	0.17 124	0.35 142	0.01 96	0.07 10	0.04 40	0.01 53	1.37 66	0.48 31	0.10 69	0.06 49	0.43 59	0.17 91	0.10 23	0.25 42	0.03 123	0.05 76	0.02 37	0.06 78	1.15 95	0.89 167

4D-IteraStereo	0.83 132	0.30 119	1.14 223	0.28 148	0.31 176	0.01 55	0.02 115	2.15 199	0.11 100	0.00 1	0.20 142	0.25 83	0.22 127	0.16 205	2.28 116	1.65 155	0.11 71	0.37 144	2.84 168	0.41 163	2.82 190	2.87 178	0.02 100	0.21 176	0.08 87	0.22 120	3.10 151	0.35 135

RAFT+CT+SA	0.64 114	0.82 210	0.25 73	0.15 102	0.03 41	0.00 1	0.00 1	2.49 218	0.08 86	0.08 110	0.00 1	0.74 169	0.39 163	0.01 53	1.39 68	1.38 129	0.11 71	0.15 88	2.23 136	0.18 94	0.84 102	2.50 166	0.01 77	0.06 85	0.11 103	0.01 27	3.34 166	0.04 76

LG-G_1	0.31 72	0.28 108	0.35 112	0.18 107	0.20 131	0.16 176	0.00 1	0.05 71	0.07 74	0.01 89	0.61 187	0.16 38	0.25 136	0.02 85	1.68 83	1.11 95	0.12 73	0.26 113	0.54 68	0.21 111	0.66 89	1.16 108	0.01 77	0.07 92	0.05 73	0.01 27	0.22 60	0.01 51

LG-G	0.31 72	0.28 108	0.35 112	0.18 107	0.20 131	0.16 176	0.00 1	0.05 71	0.07 74	0.01 89	0.61 187	0.16 38	0.25 136	0.02 85	1.68 83	1.11 95	0.12 73	0.26 113	0.54 68	0.21 111	0.66 89	1.16 108	0.01 77	0.07 92	0.05 73	0.01 27	0.22 60	0.01 51

MaDis-Stereo	0.33 75	0.21 89	0.36 123	0.06 79	0.13 91	0.01 55	0.03 137	0.06 73	0.06 67	1.25 206	0.00 1	0.20 72	0.02 21	0.02 85	1.52 72	1.15 103	0.12 73	0.24 107	1.27 109	0.10 70	0.71 93	0.90 93	0.00 1	0.07 92	0.17 126	0.15 108	0.13 50	0.04 76

anonymousdsp	0.27 67	0.09 54	0.36 123	0.24 128	0.05 56	0.09 135	0.00 1	0.03 54	0.05 58	0.00 1	0.28 150	0.19 67	0.15 104	0.00 1	1.24 58	0.84 65	0.12 73	0.10 71	0.29 49	0.18 94	0.42 65	1.05 102	0.02 100	0.05 76	0.01 19	0.01 27	1.54 108	0.00 1

test_4	0.60 109	0.10 57	0.53 165	0.29 155	0.13 91	0.07 128	0.22 212	0.09 84	0.07 74	0.03 100	0.00 1	0.68 161	0.15 104	0.08 165	2.06 100	1.55 145	0.12 73	0.39 148	1.82 126	0.18 94	1.12 116	2.11 145	0.01 77	0.07 92	0.20 134	0.30 129	3.49 176	0.24 121

LG-Stereo_L1	0.34 76	0.26 101	0.01 13	0.04 59	0.20 131	0.15 171	0.01 81	0.07 78	0.07 74	0.00 1	0.63 193	0.36 114	0.36 157	0.03 105	1.74 88	1.40 131	0.13 78	0.15 88	1.16 102	0.19 100	0.59 83	1.07 103	0.04 133	0.04 67	0.27 141	0.02 54	0.20 56	0.09 93

UPFNet	0.44 87	0.29 113	0.59 170	0.21 113	0.26 160	0.01 55	0.02 115	0.08 82	0.08 86	0.39 145	0.00 1	0.27 89	0.03 28	0.24 236	3.08 174	0.92 77	0.14 79	0.12 77	0.57 71	0.31 144	0.36 61	0.39 53	0.01 77	0.12 135	0.02 37	0.01 27	3.44 172	0.05 81

CVANet_RVC	0.21 58	0.15 75	0.61 177	0.42 196	0.06 64	0.06 127	0.01 81	1.53 165	0.05 58	0.08 110	0.04 108	0.62 156	0.04 40	0.03 105	0.46 21	0.32 17	0.14 79	0.09 68	0.05 15	0.01 8	0.19 40	0.07 25	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 27	0.55 78	0.08 91

UniTT-Stereo	0.35 77	0.28 108	0.38 132	0.07 88	0.18 122	0.00 1	0.01 81	0.07 78	0.08 86	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.03 28	0.05 133	1.88 95	1.42 132	0.15 81	0.33 137	1.70 124	0.07 54	0.88 105	1.21 110	0.00 1	0.12 135	0.06 79	0.03 64	0.14 52	0.03 72

MIM_Stereo	0.55 99	0.13 68	0.43 149	0.34 169	0.22 142	0.11 142	0.02 115	2.05 192	0.07 74	0.00 1	0.01 96	0.23 79	0.09 78	0.03 105	2.07 101	1.15 103	0.15 81	0.39 148	2.56 155	0.27 136	1.24 128	0.94 96	0.06 155	0.13 142	0.18 129	0.19 115	1.72 111	0.17 114

RAFT_CTSACE	0.59 106	0.80 206	0.45 154	0.25 132	0.07 66	0.14 162	0.00 1	2.03 191	0.06 67	0.00 1	0.12 125	0.44 128	0.46 175	0.01 53	1.58 76	1.08 90	0.15 81	0.12 77	0.57 71	0.08 62	0.74 97	2.54 171	0.00 1	0.04 67	0.24 139	0.00 1	3.77 195	0.04 76

AFF-stereo	0.55 99	0.29 113	0.41 146	0.33 163	0.09 75	0.03 102	0.00 1	0.38 118	0.10 97	1.17 198	0.01 96	0.32 103	0.06 61	0.00 1	1.52 72	1.24 112	0.15 81	0.59 187	3.40 187	0.07 54	0.54 77	0.60 72	0.00 1	0.07 92	0.13 114	0.06 78	3.05 147	0.10 99

DFGA-Net	0.41 83	0.31 123	0.08 44	0.24 128	0.04 51	0.01 55	0.01 81	0.55 134	0.05 58	1.29 208	0.00 1	0.16 38	0.04 40	0.03 105	1.67 81	1.15 103	0.16 85	0.08 65	0.92 89	0.04 36	0.57 80	0.30 43	0.00 1	0.08 111	0.01 19	0.00 1	3.34 166	0.01 51

iRaftStereo_RVC	0.22 60	0.19 83	0.35 112	0.22 117	0.11 86	0.01 55	0.00 1	0.04 65	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.22 78	0.10 86	0.03 105	1.13 54	0.87 68	0.16 85	0.06 49	0.37 57	0.11 73	0.95 107	0.62 74	0.00 1	0.02 44	0.08 87	0.00 1	0.11 44	0.03 72

delet	0.19 49	0.07 47	0.25 73	0.06 79	0.04 51	0.02 87	0.02 115	0.01 14	0.04 45	0.34 138	0.00 1	0.10 20	0.03 28	0.02 85	1.36 65	0.46 28	0.16 85	0.05 41	0.13 31	0.05 42	0.13 31	0.18 39	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.01 27	1.41 104	0.02 66

LG-Stereo_L2	0.35 77	0.34 130	0.02 20	0.03 47	0.20 131	0.17 186	0.01 81	0.07 78	0.07 74	0.00 1	0.62 190	0.42 125	0.35 152	0.03 105	1.72 87	1.42 132	0.17 88	0.15 88	0.95 91	0.17 91	0.66 89	1.10 105	0.04 133	0.04 67	0.26 140	0.05 69	0.19 54	0.08 91

PA-Net	1.61 202	0.81 209	1.43 243	0.27 143	1.99 274	0.12 151	0.34 221	0.19 95	1.90 268	0.85 176	0.41 161	0.24 82	0.20 122	0.78 276	4.61 245	1.44 134	0.17 88	0.26 113	1.08 98	0.53 188	1.44 140	3.18 192	0.65 272	0.44 241	0.99 193	7.71 294	1.78 118	9.78 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LGtest1	0.40 82	0.06 39	0.35 112	0.03 47	0.13 91	0.16 176	0.01 81	0.08 82	0.13 109	0.04 103	0.89 203	0.20 72	0.15 104	0.00 1	1.69 86	1.30 120	0.18 90	0.29 124	0.66 77	0.23 118	0.52 76	3.25 196	0.05 146	0.08 111	0.04 66	0.02 54	0.22 60	0.01 51

TestStereo1	0.81 130	0.91 221	0.22 66	0.06 79	0.16 103	0.00 1	0.01 81	1.08 150	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.26 86	0.57 194	0.12 192	4.26 224	1.66 157	0.18 90	0.19 98	2.84 168	0.09 67	1.37 133	2.51 167	0.01 77	0.06 85	0.09 96	1.26 186	3.75 192	0.05 81

TESTraft	0.86 135	0.88 219	0.32 89	0.05 68	0.16 103	0.00 1	0.00 1	1.51 164	0.06 67	0.69 166	0.00 1	0.33 107	0.64 204	0.20 221	4.51 238	1.67 160	0.18 90	0.16 92	2.63 160	0.25 127	1.10 115	2.24 155	0.07 160	0.08 111	0.10 99	1.62 195	3.71 188	0.04 76

SA-5K	0.81 130	0.91 221	0.22 66	0.06 79	0.16 103	0.00 1	0.01 81	1.08 150	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.26 86	0.57 194	0.12 192	4.26 224	1.66 157	0.18 90	0.19 98	2.84 168	0.09 67	1.37 133	2.51 167	0.01 77	0.06 85	0.09 96	1.26 186	3.75 192	0.05 81

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 153	0.82 210	0.34 105	0.18 107	0.43 202	0.03 102	1.10 248	1.20 153	2.50 278	2.06 238	0.11 124	0.69 163	0.07 64	0.54 260	3.65 208	0.91 75	0.19 94	0.22 104	1.65 123	0.15 85	0.73 96	0.92 94	0.08 162	0.18 164	0.11 103	3.29 230	2.58 133	2.09 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	0.58 104	0.33 128	0.23 70	0.37 182	0.61 218	0.01 55	0.04 146	0.17 92	0.08 86	0.52 157	0.04 108	0.13 32	0.47 178	0.42 256	2.91 160	0.91 75	0.20 95	0.19 98	1.31 112	0.22 116	1.22 125	0.54 69	0.02 100	0.06 85	0.21 136	0.67 156	3.48 175	0.39 138

IER	0.59 106	0.45 150	0.27 76	0.30 158	0.16 103	0.00 1	0.01 81	0.42 120	0.11 100	1.09 191	0.07 118	1.35 195	0.04 40	0.20 221	3.17 178	1.08 90	0.20 95	0.13 84	0.73 79	0.40 155	0.51 74	0.64 75	0.21 214	0.07 92	0.08 87	1.01 180	2.92 141	0.28 126

HUF	0.45 90	0.14 69	0.59 170	0.03 47	0.10 79	0.16 176	0.01 81	0.33 111	0.05 58	0.00 1	0.01 96	0.20 72	0.26 139	0.00 1	2.26 115	2.24 206	0.21 97	0.24 107	2.24 137	0.12 76	1.54 147	1.02 101	0.08 162	0.03 56	0.12 107	0.02 54	0.25 65	0.01 51

MIF-Stereo (partial)	0.47 93	0.36 134	0.44 152	0.07 88	0.18 122	0.01 55	0.00 1	0.07 78	0.11 100	0.01 89	0.01 96	0.38 117	0.09 78	0.03 105	2.00 97	1.58 147	0.22 98	0.50 174	0.75 82	0.06 48	1.09 114	0.94 96	0.00 1	0.19 167	0.08 87	0.26 124	2.83 138	0.39 138

raftrobust	0.86 135	0.40 142	0.77 200	0.40 190	0.31 176	0.01 55	0.04 146	2.51 220	0.13 109	0.51 154	0.00 1	0.51 139	0.24 134	0.09 175	2.98 170	2.12 198	0.22 98	0.31 128	4.90 209	0.11 73	1.68 156	2.15 146	0.16 201	0.15 152	0.78 186	0.40 140	0.97 92	0.36 136

HCRNet	0.41 83	0.36 134	0.34 105	0.30 158	0.12 89	0.00 1	0.05 154	0.02 39	0.02 22	1.46 221	0.00 1	0.18 54	0.05 49	0.00 1	2.70 147	0.67 54	0.22 98	0.06 49	0.22 45	0.11 73	0.30 56	0.59 71	0.02 100	0.01 24	0.01 19	0.01 27	3.21 160	0.03 72

iinet-f	1.47 188	1.20 247	0.32 89	0.82 222	0.13 91	0.14 162	0.10 184	0.42 120	0.21 142	1.93 233	4.19 266	0.19 67	0.21 125	0.08 165	5.12 267	2.54 218	0.23 101	0.30 127	7.71 237	1.00 223	1.95 164	4.30 235	0.21 214	0.17 162	1.25 203	0.16 110	4.11 220	0.62 156

RALCasStereoNet	0.70 120	0.30 119	0.84 206	0.37 182	0.28 166	0.05 122	0.12 193	2.12 197	0.13 109	1.03 187	0.04 108	0.50 138	0.15 104	0.03 105	2.37 124	1.67 160	0.23 101	0.24 107	1.26 108	0.14 81	1.21 122	2.03 142	0.01 77	0.11 134	0.34 150	1.39 189	0.78 87	1.25 182

MMNet	0.30 71	0.21 89	0.07 39	0.05 68	0.05 56	0.00 1	0.06 164	0.01 14	0.03 33	0.22 125	0.00 1	0.19 67	0.01 9	0.05 133	2.24 113	0.62 49	0.24 103	0.12 77	0.35 54	0.07 54	0.30 56	0.11 30	0.04 133	0.08 111	0.03 52	0.04 67	2.84 139	0.02 66

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 93	0.10 57	0.33 99	0.05 68	0.16 103	0.08 131	0.00 1	0.12 88	0.23 147	0.03 100	0.04 108	0.46 132	0.15 104	0.01 53	1.97 96	1.14 101	0.25 104	0.44 159	1.88 127	0.20 108	1.65 151	2.18 150	0.15 196	0.07 92	0.04 66	0.14 107	0.78 87	0.06 87

plain	0.45 90	0.37 137	0.43 149	0.16 103	0.37 195	0.00 1	0.00 1	0.74 141	0.08 86	0.01 89	0.00 1	0.53 145	0.09 78	0.04 124	2.41 126	1.80 173	0.25 104	0.31 128	0.93 90	0.10 70	1.31 131	1.36 115	0.00 1	0.23 178	0.13 114	0.02 54	0.25 65	0.09 93

anonymousdsp2	0.70 120	0.27 105	0.28 80	0.23 124	0.07 66	0.02 87	0.02 115	1.36 158	0.08 86	0.02 96	0.59 183	0.29 95	0.16 113	0.08 165	1.51 71	1.55 145	0.25 104	0.32 130	3.52 190	0.55 190	1.55 149	3.00 189	0.02 100	0.07 92	0.13 114	0.15 108	2.70 135	0.01 51

STTStereo	1.06 159	0.85 216	0.57 166	0.36 180	0.29 169	0.08 131	0.64 233	0.43 123	1.56 258	1.40 219	0.26 146	1.95 206	0.07 64	0.29 243	4.26 224	1.06 87	0.25 104	0.23 106	1.16 102	0.14 81	1.46 142	0.84 87	0.12 183	0.10 126	0.07 82	1.81 201	3.51 177	4.84 236

HITNet	0.59 106	0.16 80	0.10 47	0.06 79	0.07 66	0.01 55	0.02 115	1.76 173	0.82 214	0.11 113	0.00 1	0.68 161	0.28 141	0.11 189	2.51 135	1.02 84	0.25 104	0.13 84	0.63 73	0.24 123	1.43 138	1.56 126	0.01 77	0.12 135	0.02 37	0.16 110	3.32 164	0.42 143
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 115	0.06 39	0.35 112	0.17 104	0.16 103	0.01 55	0.01 81	1.78 175	0.20 135	0.14 118	0.16 134	0.41 124	0.17 118	0.02 85	2.91 160	1.69 164	0.26 109	0.38 145	1.18 105	0.12 76	1.54 147	2.66 175	0.01 77	0.06 85	0.16 123	2.28 212	0.22 60	0.33 133

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 115	0.29 113	0.60 173	0.37 182	0.27 162	0.03 102	0.02 115	0.96 147	0.11 100	1.34 213	0.00 1	0.28 92	0.08 67	0.01 53	1.83 92	1.32 121	0.26 109	0.11 73	3.40 187	0.24 123	0.79 100	0.89 92	0.00 1	0.19 167	0.38 155	0.22 120	3.31 163	0.15 110

GMStereo	0.44 87	0.93 223	0.07 39	0.25 132	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.14 90	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.30 99	0.01 9	0.01 53	1.87 93	0.90 73	0.26 109	0.17 94	2.60 157	0.08 62	1.17 120	0.33 47	0.00 1	0.05 76	0.08 87	0.02 54	2.57 131	0.04 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.37 80	0.14 69	0.45 154	0.18 107	0.08 72	0.02 87	0.01 81	0.34 112	0.17 124	0.01 89	0.30 154	0.56 151	0.19 121	0.02 85	2.46 132	1.20 110	0.26 109	0.09 68	1.10 99	0.14 81	0.72 95	0.31 45	0.04 133	0.14 147	0.03 52	0.10 97	0.84 90	0.05 81

S2M2_XL	0.41 83	0.12 66	0.39 135	0.04 59	0.11 86	0.00 1	0.02 115	0.24 104	0.37 159	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.51 186	0.00 1	1.87 93	1.58 147	0.27 113	0.42 156	0.43 59	0.16 89	1.56 150	2.24 155	0.08 162	0.05 76	0.04 66	0.08 87	0.03 18	0.25 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	0.54 97	0.58 174	0.31 86	0.07 88	0.14 96	0.16 176	0.00 1	0.11 86	0.18 129	0.04 103	0.54 176	0.47 134	0.42 167	0.02 85	1.77 89	1.93 184	0.27 113	0.46 162	1.01 94	0.27 136	2.04 166	2.17 148	0.09 166	0.07 92	0.02 37	0.16 110	1.26 100	0.07 90

SGD-Stereo	0.44 87	0.10 57	0.27 76	0.02 33	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.40 123	0.08 67	0.01 53	4.44 234	1.85 175	0.29 115	0.29 124	0.45 61	0.19 100	1.40 137	1.47 117	0.02 100	0.04 67	0.05 73	0.06 78	0.19 54	0.23 117

raft+_RVC	0.49 95	0.38 140	0.37 131	0.34 169	0.21 136	0.03 102	0.04 146	2.29 201	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.25 83	0.08 67	0.02 85	1.79 90	1.24 112	0.29 115	0.09 68	2.37 151	0.24 123	0.77 99	1.09 104	0.00 1	0.06 85	0.07 82	0.12 102	0.57 79	0.36 136

ARAFT	0.70 120	0.19 83	0.28 80	0.31 160	0.08 72	0.00 1	0.01 81	0.16 91	0.08 86	1.30 209	0.00 1	0.38 117	0.03 28	0.10 185	3.41 196	1.87 176	0.29 115	0.27 122	2.54 154	0.05 42	1.83 160	1.60 127	0.01 77	0.10 126	0.42 162	0.02 54	3.41 168	0.12 106

MGS-Stereo	0.61 110	0.95 227	0.61 177	0.26 139	0.16 103	0.01 55	0.02 115	0.06 73	0.15 116	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.15 104	0.01 53	5.46 275	0.88 70	0.30 118	0.27 122	0.86 87	0.38 153	1.25 129	1.76 131	0.03 123	0.14 147	0.29 142	0.26 124	1.72 111	0.25 124

SA	0.95 150	0.82 210	0.44 152	0.21 113	0.23 144	0.01 55	0.00 1	2.73 237	0.12 106	0.02 96	0.00 1	0.39 120	0.39 163	0.36 250	2.49 133	1.61 150	0.31 119	0.47 166	3.23 180	0.20 108	1.23 126	3.19 193	0.01 77	0.18 164	0.41 160	1.70 197	4.81 242	0.10 99

DMCA	0.27 67	0.37 137	0.20 58	0.17 104	0.09 75	0.02 87	0.01 81	0.02 39	0.04 45	0.59 159	0.00 1	0.34 111	0.05 49	0.01 53	1.81 91	0.88 70	0.31 119	0.12 77	0.22 45	0.10 70	0.38 62	0.23 41	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.06 78	1.19 96	0.15 110

rafts_anoy	0.62 112	0.28 108	0.70 193	0.37 182	0.21 136	0.04 113	0.00 1	2.53 222	0.14 114	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 40	0.02 85	2.50 134	1.45 136	0.32 121	0.36 142	1.92 128	0.17 91	1.38 135	0.99 99	0.00 1	0.18 164	0.53 169	0.73 165	0.73 85	1.01 177

CFNet_pseudo	0.86 135	0.52 165	0.57 166	0.44 199	0.52 213	0.05 122	0.02 115	0.60 137	0.10 97	0.93 180	0.12 125	0.71 165	0.30 145	0.51 259	4.66 248	1.68 162	0.33 122	0.32 130	2.61 158	0.34 146	0.96 108	1.53 122	0.55 265	0.13 142	0.49 167	0.50 150	2.17 124	1.63 194

TestStereo	0.55 99	0.62 186	0.47 156	0.22 117	0.09 75	0.00 1	0.01 81	1.90 187	0.22 143	0.30 135	0.00 1	0.28 92	0.08 67	0.01 53	1.58 76	0.87 68	0.34 123	0.19 98	2.65 162	0.08 62	1.43 138	0.55 70	0.02 100	0.07 92	0.10 99	0.42 142	2.09 122	0.13 108

UNet	0.56 102	0.30 119	0.39 135	0.26 139	0.19 125	0.03 102	0.08 177	0.52 133	0.13 109	1.15 195	0.00 1	0.44 128	0.16 113	0.16 205	2.13 107	1.28 118	0.34 123	0.20 102	1.42 115	0.19 100	0.62 85	0.50 63	0.13 186	0.24 179	0.03 52	0.26 124	3.32 164	0.62 156

RALAANet	0.92 147	0.35 131	0.48 157	0.36 180	0.24 149	0.18 191	0.02 115	1.89 185	0.19 132	0.51 154	0.01 96	0.26 86	0.25 136	0.06 146	2.32 121	1.73 167	0.35 125	0.69 198	3.14 173	0.55 190	2.51 184	2.39 161	0.01 77	0.26 188	0.37 154	1.12 184	4.01 213	0.53 149

ADLNet	0.67 119	0.96 229	0.10 47	0.21 113	0.23 144	0.08 131	0.01 81	1.26 155	0.09 94	0.32 136	0.06 115	2.28 211	0.08 67	0.18 214	3.28 189	1.03 85	0.35 125	0.11 73	0.54 68	0.18 94	0.54 77	1.10 105	0.00 1	0.03 56	0.88 189	0.68 158	3.16 156	0.28 126

RAFT + AFF	0.41 83	0.04 17	0.01 13	0.22 117	0.02 28	0.04 113	0.00 1	0.03 54	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.28 92	0.02 21	0.01 53	4.88 259	0.92 77	0.35 125	0.02 32	2.33 145	0.03 25	0.65 87	0.50 63	0.01 77	0.12 135	0.15 122	0.10 97	0.24 64	0.01 51

AF-Net	1.11 163	0.51 160	0.87 208	0.34 169	0.78 231	0.89 239	1.87 265	2.40 206	1.15 242	0.48 151	0.68 195	3.66 223	0.16 113	0.27 241	2.44 129	0.98 81	0.35 125	0.01 25	1.60 120	0.40 155	0.50 72	2.58 172	0.05 146	0.08 111	0.66 181	0.45 144	3.47 173	2.34 209

Nwc_Net	1.11 163	0.51 160	0.87 208	0.34 169	0.78 231	0.89 239	1.87 265	2.40 206	1.15 242	0.48 151	0.68 195	3.66 223	0.16 113	0.27 241	2.44 129	0.98 81	0.35 125	0.01 25	1.60 120	0.40 155	0.50 72	2.58 172	0.05 146	0.08 111	0.66 181	0.45 144	3.47 173	2.34 209

RASNet	0.63 113	0.18 82	0.57 166	0.41 195	0.28 166	0.10 138	0.05 154	0.94 145	0.14 114	1.07 190	0.09 123	0.48 135	0.34 151	0.02 85	1.28 60	1.47 138	0.35 125	0.21 103	0.99 92	0.02 16	1.15 119	1.53 122	0.10 172	0.34 223	0.22 138	0.30 129	3.55 178	0.73 160

CFNet	0.57 103	0.46 154	0.64 185	0.43 197	0.34 189	0.04 113	0.00 1	0.58 136	0.09 94	0.66 165	0.05 113	0.64 157	0.07 64	0.05 133	2.25 114	0.65 51	0.35 125	0.06 49	0.73 79	0.34 146	0.85 104	0.73 81	0.00 1	0.08 111	0.45 165	0.16 110	3.22 161	1.51 189

test-3	1.53 190	1.03 232	1.25 232	0.40 190	0.31 176	0.11 142	0.06 164	2.79 242	0.17 124	0.35 142	0.44 167	4.06 228	0.35 152	0.03 105	2.84 154	1.63 153	0.37 132	0.57 183	8.86 252	0.46 175	3.20 204	5.38 264	0.02 100	0.27 196	0.61 178	0.95 176	3.95 205	0.88 164

test_1	1.53 190	1.05 235	1.24 231	0.40 190	0.31 176	0.11 142	0.06 164	2.78 240	0.17 124	0.32 136	0.42 165	4.06 228	0.36 157	0.03 105	2.84 154	1.62 152	0.37 132	0.57 183	8.88 253	0.46 175	3.22 206	5.38 264	0.02 100	0.27 196	0.60 176	0.95 176	3.95 205	0.90 168

HGLStereo	0.58 104	0.32 127	0.38 132	0.23 124	0.26 160	0.01 55	0.06 164	0.06 73	0.12 106	1.22 205	0.70 197	0.14 37	0.15 104	0.09 175	2.33 123	1.33 124	0.37 132	0.24 107	1.13 101	0.15 85	0.97 109	1.51 121	0.06 155	0.07 92	0.08 87	0.08 87	3.08 149	0.47 144

GANet	0.29 69	0.56 171	0.39 135	0.27 143	0.11 86	0.88 237	0.14 199	0.27 105	0.06 67	0.02 96	0.28 150	1.85 203	0.04 40	0.03 105	0.62 28	0.39 22	0.37 132	0.14 87	0.24 47	0.01 8	0.20 42	0.05 21	0.06 155	0.02 44	0.06 79	0.01 27	0.48 76	0.16 112

S2M2_L	0.78 127	0.14 69	1.69 256	0.27 143	0.14 96	0.00 1	0.01 81	0.23 102	0.31 155	2.17 242	0.00 1	0.42 125	0.14 99	0.00 1	2.15 109	2.06 194	0.38 136	0.48 167	1.19 106	0.22 116	2.27 169	1.92 133	0.05 146	0.08 111	0.09 96	0.71 163	3.67 183	0.16 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.50 96	0.08 51	0.40 140	0.22 117	0.10 79	0.00 1	0.04 146	0.35 114	0.60 192	0.00 1	0.00 1	0.32 103	0.33 149	0.00 1	2.16 110	1.92 182	0.41 137	0.39 148	0.91 88	0.40 155	2.06 167	1.93 134	0.04 133	0.10 126	0.03 52	0.10 97	0.37 73	0.24 121

test_3	1.56 196	1.14 242	1.14 223	0.44 199	0.32 181	0.11 142	0.07 169	2.84 245	0.16 123	0.39 145	0.43 166	4.16 236	0.36 157	0.03 105	2.91 160	1.52 144	0.41 137	0.59 187	8.96 256	0.46 175	3.12 203	5.36 263	0.02 100	0.25 184	0.85 187	1.20 185	3.83 200	0.95 170

ADCP+	3.47 256	2.05 272	2.64 279	1.31 242	1.93 272	1.19 250	3.99 290	1.07 149	9.83 319	1.78 230	5.75 285	8.79 273	0.37 162	0.90 280	5.04 266	2.20 204	0.44 139	0.90 229	5.82 218	0.88 218	2.38 178	3.43 201	0.33 238	0.41 233	3.03 263	12.72 320	3.59 179	10.90 283

UDGNet	2.51 230	1.01 230	0.33 99	10.93 308	5.26 302	8.50 303	3.54 289	1.72 169	0.15 116	0.23 129	0.08 121	0.52 144	0.10 86	10.25 330	3.55 201	1.25 114	0.46 140	0.46 162	2.73 163	0.59 195	2.44 181	4.14 228	2.94 305	0.15 152	1.72 224	0.77 169	2.94 144	1.13 180

GLC_STEREO	0.76 126	0.44 147	0.48 157	0.22 117	0.24 149	0.00 1	0.00 1	2.40 206	0.19 132	0.15 121	0.04 108	0.27 89	0.14 99	0.02 85	2.55 138	1.82 174	0.46 140	0.24 107	2.26 142	0.30 143	2.66 187	1.47 117	0.05 146	0.08 111	0.05 73	0.07 84	3.59 179	0.32 131

coex_refinement	0.73 124	1.07 238	0.51 162	0.24 128	0.70 226	0.01 55	0.13 197	0.27 105	1.06 238	0.11 113	1.07 210	0.80 173	0.17 118	0.14 202	2.80 151	0.90 73	0.47 142	0.12 77	2.36 149	0.49 182	0.67 92	0.61 73	0.14 193	0.10 126	0.64 179	0.62 155	3.08 149	0.49 146

PS-NSSS	1.54 193	3.12 291	0.33 99	3.03 272	0.83 235	1.73 259	0.70 234	0.39 119	0.15 116	0.39 145	0.00 1	11.06 282	1.04 244	0.41 255	2.13 107	0.79 63	0.47 142	0.26 113	4.17 199	0.14 81	0.90 106	0.37 51	2.44 300	0.06 85	0.99 193	0.74 166	3.17 157	1.82 195

AACVNet	0.85 134	0.56 171	0.35 112	0.58 212	0.67 222	0.09 135	0.01 81	0.35 114	0.19 132	0.17 122	0.15 132	0.45 131	0.24 134	0.19 216	2.81 153	1.91 181	0.48 144	0.38 145	1.44 116	0.23 118	1.44 140	1.22 112	0.33 238	0.08 111	0.50 168	1.57 193	4.09 217	2.39 211

CASnet	0.75 125	0.51 160	0.49 161	0.23 124	0.29 169	0.00 1	0.00 1	0.50 129	0.18 129	0.06 106	0.06 115	0.54 146	0.36 157	0.01 53	2.44 129	1.35 125	0.50 145	0.41 154	2.34 146	0.25 127	3.65 215	2.36 159	0.02 100	0.14 147	1.63 222	0.05 69	1.61 109	0.23 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	0.86 135	0.59 176	0.74 197	0.33 163	0.32 181	0.11 142	0.02 115	0.11 86	0.17 124	0.87 178	0.74 200	0.57 154	0.16 113	0.08 165	3.11 175	1.19 109	0.50 145	0.34 139	1.28 110	0.15 85	1.68 156	1.48 120	0.02 100	0.25 184	0.86 188	1.89 204	3.64 181	2.13 205

UCFNet_RVC	1.13 166	2.65 282	0.57 166	0.57 210	0.74 228	0.19 197	0.01 81	0.28 107	0.22 143	0.95 181	0.39 160	2.41 214	0.89 236	0.06 146	2.99 172	1.18 107	0.50 145	0.49 170	2.19 135	0.44 172	1.50 143	1.54 125	1.06 287	0.19 167	1.43 218	1.73 199	1.86 119	3.39 223

DMCA-RVC	0.65 115	0.42 144	0.43 149	0.31 160	0.58 216	0.15 171	0.44 225	0.29 108	1.57 259	1.31 210	0.35 158	0.55 148	0.13 92	0.11 189	2.54 137	1.10 93	0.51 148	0.46 162	0.84 86	0.36 150	0.76 98	0.83 86	0.19 209	0.14 147	0.11 103	0.06 78	2.59 134	0.52 147

YMNet	0.66 118	0.39 141	0.02 20	0.20 112	0.25 151	0.34 209	2.55 278	0.36 116	0.06 67	1.11 192	0.00 1	0.39 120	2.89 270	0.01 53	2.52 136	2.02 191	0.52 149	0.46 162	0.50 64	0.21 111	0.27 51	1.21 110	0.00 1	0.10 126	0.33 147	0.05 69	0.62 81	0.39 138

GMOStereo	0.91 143	0.15 75	0.61 177	0.34 169	0.25 151	0.12 151	0.05 154	2.40 206	0.15 116	0.00 1	0.18 137	0.51 139	0.45 170	0.02 85	2.30 117	1.97 186	0.53 150	0.70 199	2.24 137	0.41 163	1.67 152	3.92 212	0.01 77	0.15 152	1.33 211	0.13 103	3.95 205	0.09 93

error version	0.91 143	0.15 75	0.61 177	0.34 169	0.25 151	0.12 151	0.05 154	2.40 206	0.15 116	0.00 1	0.18 137	0.51 139	0.45 170	0.02 85	2.30 117	1.97 186	0.53 150	0.70 199	2.24 137	0.41 163	1.67 152	3.92 212	0.01 77	0.15 152	1.33 211	0.13 103	3.95 205	0.09 93

test-v	0.91 143	0.15 75	0.61 177	0.34 169	0.25 151	0.12 151	0.05 154	2.40 206	0.15 116	0.00 1	0.18 137	0.51 139	0.45 170	0.02 85	2.30 117	1.97 186	0.53 150	0.70 199	2.24 137	0.41 163	1.67 152	3.92 212	0.01 77	0.15 152	1.33 211	0.13 103	3.95 205	0.09 93

test-2	0.91 143	0.15 75	0.61 177	0.34 169	0.25 151	0.12 151	0.05 154	2.40 206	0.15 116	0.00 1	0.18 137	0.51 139	0.45 170	0.02 85	2.30 117	1.97 186	0.53 150	0.70 199	2.24 137	0.41 163	1.67 152	3.92 212	0.01 77	0.15 152	1.33 211	0.13 103	3.95 205	0.09 93

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 230	1.14 242	0.32 89	1.45 244	2.85 285	4.14 283	1.19 251	2.80 243	0.54 181	6.52 322	1.79 233	7.67 267	0.72 214	0.05 133	2.57 140	2.59 220	0.54 154	0.57 183	4.65 206	0.59 195	3.70 218	3.88 211	0.03 123	0.20 174	0.42 162	1.90 205	4.17 222	10.91 284

iResNet_ROB	1.07 160	0.65 192	0.30 84	0.45 201	0.30 174	0.01 55	0.02 115	3.10 255	0.12 106	1.34 213	0.00 1	0.66 159	0.35 152	0.04 124	4.37 231	1.65 155	0.54 154	0.49 170	5.83 219	0.29 140	1.30 130	0.87 91	0.20 212	0.26 188	0.16 123	0.84 173	3.74 189	1.12 179

raft_robust	1.21 171	0.70 197	0.61 177	0.27 143	0.19 125	0.00 1	0.00 1	3.05 253	0.22 143	1.18 199	0.03 107	0.34 111	0.69 209	0.07 151	2.94 167	1.76 170	0.57 156	0.63 195	4.95 210	0.19 100	2.98 198	4.81 249	0.01 77	0.19 167	0.97 191	1.39 189	2.87 140	0.98 176

MyStereo04	2.04 214	0.66 193	0.91 211	0.69 217	0.82 234	0.02 87	0.04 146	2.62 231	0.91 222	2.83 258	0.75 201	1.37 196	0.09 78	0.08 165	5.03 265	3.04 242	0.58 157	0.72 205	10.25 270	1.62 256	4.78 247	3.27 197	0.94 283	0.69 256	2.62 250	4.29 250	4.75 241	0.65 158

CREStereo	1.03 157	0.31 123	0.74 197	0.24 128	0.16 103	0.01 55	0.04 146	2.66 234	0.55 184	0.63 164	0.56 179	0.71 165	0.59 196	0.05 133	2.97 168	3.31 252	0.60 158	0.43 157	2.12 133	0.57 192	3.00 199	2.30 158	0.06 155	0.12 135	1.18 201	0.53 153	2.42 129	0.88 164
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
RP	1.29 176	1.06 237	2.32 273	0.84 223	1.16 244	0.39 212	1.53 257	1.89 185	1.68 262	0.29 134	2.21 238	2.25 210	0.13 92	0.40 253	3.31 192	1.07 88	0.61 159	0.05 41	1.61 122	0.40 155	0.65 87	3.05 190	0.11 179	0.29 209	0.29 142	0.92 175	4.24 223	2.04 202

SGM-Forest	2.81 239	2.03 271	0.36 123	6.32 293	1.79 269	2.66 270	0.02 115	1.42 161	0.77 206	2.52 248	0.96 204	6.57 266	5.74 284	0.31 244	4.36 230	2.94 236	0.61 159	0.33 137	3.08 172	0.47 180	2.46 183	2.73 177	0.84 280	0.45 242	3.66 269	3.74 238	11.30 308	7.44 262
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psm_up	1.01 156	0.60 178	0.96 214	0.38 188	0.75 229	0.01 55	0.03 137	2.33 204	1.18 245	0.78 170	0.00 1	0.94 176	0.09 78	0.45 257	2.41 126	1.18 107	0.62 161	0.44 159	3.67 194	0.32 145	1.14 118	0.85 89	0.00 1	0.58 252	1.06 195	1.42 191	3.75 192	1.44 186

FADNet-RVC	1.64 203	0.31 123	0.64 185	0.33 163	1.19 247	0.01 55	2.53 277	0.57 135	0.22 143	1.03 187	0.32 157	6.04 259	0.29 143	0.32 247	4.47 235	1.90 180	0.62 161	0.78 210	6.45 225	1.80 264	1.85 161	2.02 141	0.19 209	0.52 247	1.78 226	1.74 200	3.10 151	3.15 217

NVstereo2D	0.83 132	0.43 145	0.07 39	0.23 124	0.36 193	0.41 213	0.08 177	1.61 167	0.59 191	0.84 175	1.11 213	0.36 114	0.21 125	0.07 151	5.88 284	2.16 202	0.62 161	0.45 161	1.50 117	0.19 100	1.20 121	0.94 96	0.02 100	0.32 216	1.30 209	0.24 123	0.95 91	0.24 121

NCC-stereo	1.86 207	1.63 259	1.33 237	0.95 231	1.22 249	0.80 232	2.29 273	2.62 231	2.93 282	0.34 138	2.87 252	2.16 207	1.17 246	0.21 226	3.63 204	1.13 98	0.63 164	0.96 238	2.79 165	0.75 209	0.98 110	2.96 184	0.36 242	0.32 216	2.31 240	4.50 254	3.69 184	4.78 233

Abc-Net	1.86 207	1.63 259	1.33 237	0.95 231	1.22 249	0.80 232	2.29 273	2.62 231	2.93 282	0.34 138	2.87 252	2.16 207	1.17 246	0.21 226	3.63 204	1.13 98	0.63 164	0.96 238	2.79 165	0.75 209	0.98 110	2.96 184	0.36 242	0.32 216	2.31 240	4.50 254	3.69 184	4.78 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLGR_C	0.86 135	0.20 87	0.61 177	0.28 148	0.21 136	0.00 1	0.22 212	0.18 93	0.47 172	0.07 107	0.12 125	1.18 190	0.08 67	0.20 221	4.59 243	1.50 141	0.65 166	0.26 113	2.00 131	0.19 100	2.34 175	2.95 183	0.05 146	0.27 196	0.60 176	0.07 84	3.82 198	0.11 102

trnet	0.99 153	0.29 113	0.72 196	0.22 117	0.13 91	0.01 55	0.02 115	2.55 225	0.37 159	0.62 162	0.48 172	0.70 164	0.59 196	0.04 124	2.80 151	3.02 238	0.66 167	0.57 183	2.14 134	0.60 197	2.82 190	2.17 148	0.03 123	0.09 123	1.26 204	0.51 151	2.42 129	0.91 169

HSM	0.97 151	0.30 119	0.87 208	0.54 208	0.46 204	0.00 1	0.01 81	2.93 248	0.30 154	0.13 117	0.56 179	0.65 158	0.13 92	0.05 133	2.97 168	1.08 90	0.66 167	0.17 94	3.26 183	0.35 148	1.78 158	2.03 142	0.04 133	0.33 221	0.38 155	0.81 170	4.16 221	1.10 178

HH	2.94 242	0.45 150	4.88 299	0.58 212	0.51 207	0.73 230	1.38 254	3.25 262	0.84 216	2.85 260	0.60 185	5.15 247	0.82 228	0.19 216	3.29 190	6.00 315	0.67 169	0.89 227	9.52 261	1.83 265	7.59 310	5.88 283	0.41 246	0.27 196	3.12 264	5.47 275	5.66 260	6.52 255

HanStereo	2.94 242	0.45 150	4.88 299	0.58 212	0.51 207	0.73 230	1.38 254	3.25 262	0.84 216	2.85 260	0.60 185	5.15 247	0.82 228	0.19 216	3.29 190	6.00 315	0.67 169	0.89 227	9.52 261	1.83 265	7.59 310	5.88 283	0.41 246	0.27 196	3.12 264	5.47 275	5.66 260	6.52 255

ACRE	0.87 140	0.21 89	0.64 185	0.28 148	0.20 131	0.00 1	0.20 208	0.18 93	0.48 175	0.08 110	0.15 132	1.22 191	0.08 67	0.23 235	4.70 251	1.49 139	0.67 169	0.25 112	1.97 130	0.18 94	2.33 174	2.98 186	0.05 146	0.26 188	0.67 184	0.07 84	3.81 197	0.11 102

DSFCA	0.70 120	0.43 145	0.51 162	0.29 155	0.58 216	0.04 113	0.59 230	0.22 99	0.54 181	0.49 153	0.56 179	0.33 107	0.08 67	0.04 124	2.86 156	1.28 118	0.67 169	0.73 206	1.00 93	0.44 172	1.01 113	1.14 107	0.21 214	0.24 179	0.54 170	0.82 171	2.81 137	0.47 144

CIPLG	0.87 140	0.19 83	0.67 191	0.27 143	0.21 136	0.00 1	0.20 208	0.19 95	0.50 177	0.07 107	0.12 125	1.16 189	0.08 67	0.21 226	4.78 254	1.50 141	0.68 173	0.22 104	1.92 128	0.18 94	2.28 170	2.98 186	0.04 133	0.27 196	0.66 181	0.09 92	3.80 196	0.12 106

LoS_RVC	1.09 161	1.51 255	0.60 173	0.05 68	0.49 205	0.01 55	0.08 177	0.22 99	0.74 204	1.72 225	0.23 144	0.56 151	0.63 202	0.12 192	3.15 176	2.90 230	0.69 174	1.79 281	3.27 184	0.50 183	4.03 229	3.48 202	0.21 214	0.07 92	0.33 147	0.47 147	0.70 82	0.96 172

tt_ll	1.09 161	1.51 255	0.60 173	0.05 68	0.49 205	0.01 55	0.08 177	0.22 99	0.74 204	1.72 225	0.23 144	0.56 151	0.63 202	0.12 192	3.15 176	2.90 230	0.69 174	1.79 281	3.27 184	0.50 183	4.03 229	3.48 202	0.21 214	0.07 92	0.33 147	0.47 147	0.70 82	0.96 172

Sa-1000	1.25 172	0.27 105	0.51 162	0.28 148	0.23 144	0.00 1	0.00 1	2.78 240	0.10 97	0.01 89	0.01 96	0.34 111	0.50 184	0.59 268	4.62 246	1.70 166	0.69 174	0.83 221	4.47 202	0.43 169	1.38 135	4.54 245	0.01 77	0.24 179	2.01 233	1.81 201	5.02 251	0.39 138

FADNet	1.92 211	0.44 147	0.60 173	0.54 208	1.05 240	0.00 1	2.95 283	0.78 142	0.38 161	0.81 173	0.61 187	2.40 212	0.47 178	0.65 270	5.57 276	1.73 167	0.69 174	1.08 248	8.93 255	1.61 255	2.36 176	2.52 169	0.09 166	0.36 227	2.54 248	3.77 241	3.43 171	5.46 245

PDISCO_ROB	1.03 157	0.55 169	0.06 38	0.67 216	0.28 166	0.00 1	0.21 210	0.71 139	0.49 176	1.28 207	0.99 208	0.25 83	0.32 147	0.19 216	3.02 173	2.03 193	0.69 174	1.42 265	2.26 142	0.58 194	2.32 172	3.22 195	0.14 193	0.27 196	1.36 215	0.37 137	3.84 201	0.23 117

TRStereo	3.24 255	2.66 284	7.45 316	0.35 178	0.14 96	7.79 298	0.13 197	3.04 252	0.42 168	2.75 253	1.46 222	5.69 254	0.65 205	0.09 175	3.75 211	4.23 276	0.70 179	0.63 195	6.77 227	1.21 236	4.05 231	4.81 249	0.12 183	0.24 179	2.72 253	6.73 287	12.83 310	6.09 251

PMTNet	1.28 175	0.58 174	0.96 214	0.28 148	0.22 142	0.01 55	0.16 201	0.50 129	0.57 188	0.72 169	0.35 158	0.54 146	0.48 180	0.09 175	3.27 188	3.32 253	0.72 180	0.39 148	6.17 221	0.35 148	3.67 217	2.41 165	0.09 166	0.12 135	3.12 264	1.00 179	1.23 98	3.32 221

IGEV-FE	3.61 259	0.78 204	7.78 320	6.84 294	0.32 181	2.04 265	1.79 263	3.97 282	0.92 223	2.19 243	6.01 288	4.62 241	1.01 241	0.08 165	3.44 197	5.72 309	0.73 181	0.60 189	9.23 258	1.50 250	7.13 305	6.47 301	0.31 234	0.27 196	5.03 291	5.44 273	5.97 268	7.38 260

CREStereo++_RVC	0.99 153	0.21 89	1.16 227	0.28 148	0.36 193	0.01 55	0.05 154	2.06 195	0.27 150	0.62 162	0.08 121	0.46 132	0.14 99	0.05 133	2.55 138	2.70 225	0.74 182	0.50 174	2.59 156	0.24 123	2.97 196	2.20 151	0.09 166	0.10 126	0.96 190	0.43 143	4.10 219	0.79 163
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
iResNetv2_ROB	1.26 173	0.75 203	0.32 89	1.29 241	0.33 186	0.02 87	0.02 115	3.19 259	0.20 135	2.00 237	0.29 152	2.24 209	0.41 165	0.06 146	3.64 207	1.45 136	0.75 183	0.13 84	5.77 217	0.43 169	2.86 192	1.71 129	0.16 201	0.37 230	0.38 155	0.47 147	4.08 216	0.72 159

IGEV_Zeroshot_test	3.61 259	0.78 204	7.78 320	6.84 294	0.33 186	2.04 265	1.78 262	3.97 282	0.92 223	2.12 239	6.05 290	4.60 240	1.01 241	0.08 165	3.44 197	5.73 310	0.76 184	0.61 191	9.25 259	1.49 249	7.12 304	6.47 301	0.31 234	0.27 196	5.02 290	5.44 273	5.95 267	7.38 260

s12784h	2.07 215	2.29 277	2.24 268	1.60 249	0.69 224	0.05 122	0.03 137	2.13 198	0.55 184	1.19 201	0.13 130	1.61 202	0.68 208	0.04 124	3.20 179	3.09 243	0.78 185	0.41 154	3.50 189	0.43 169	5.42 273	2.92 182	0.11 179	0.12 135	2.64 251	1.70 197	6.64 279	11.65 287

DNS	5.03 281	0.41 143	1.83 264	1.19 238	0.14 96	11.53 309	0.02 115	2.56 226	0.53 180	1.21 204	11.46 323	51.00 341	0.50 184	0.10 185	2.43 128	4.48 277	0.79 186	0.43 157	15.25 288	0.40 155	3.37 209	3.30 198	0.09 166	0.35 226	3.94 272	4.37 252	4.62 238	9.58 276

TANstereo	1.57 197	1.38 250	0.48 157	0.26 139	0.29 169	0.52 224	0.05 154	0.51 131	0.47 172	0.27 132	0.62 190	0.32 103	0.20 122	1.08 288	3.59 202	2.81 226	0.79 186	1.63 277	8.83 250	3.01 294	3.50 211	2.89 179	3.03 308	0.10 126	0.04 66	0.69 159	4.96 249	0.05 81

XX-TBD	1.57 197	1.38 250	0.48 157	0.26 139	0.29 169	0.52 224	0.05 154	0.51 131	0.47 172	0.27 132	0.62 190	0.32 103	0.20 122	1.08 288	3.59 202	2.81 226	0.79 186	1.63 277	8.83 250	3.01 294	3.50 211	2.89 179	3.03 308	0.10 126	0.04 66	0.69 159	4.96 249	0.05 81

DN	3.57 258	0.27 105	0.66 190	0.17 104	0.23 144	14.55 313	0.03 137	2.60 229	0.80 213	3.37 279	1.09 211	25.04 307	0.56 193	0.08 165	2.93 166	3.32 253	0.80 189	0.38 145	6.67 226	0.80 214	3.87 221	3.40 199	0.15 196	0.36 227	6.96 305	5.28 272	3.65 182	8.33 268

stereogan	1.89 210	2.00 270	1.17 228	1.47 245	2.05 277	1.72 258	0.87 239	1.84 180	1.11 239	1.36 215	1.51 223	5.81 256	0.48 180	0.32 247	3.87 214	1.69 164	0.80 189	0.39 148	3.96 197	0.78 212	1.23 126	4.02 220	0.26 227	0.51 245	0.30 144	1.30 188	6.30 274	3.84 225

NaN_ROB	3.01 247	1.16 245	1.13 222	0.86 227	3.03 287	0.59 227	0.75 235	3.25 262	2.58 279	0.98 185	1.32 220	21.10 301	0.59 196	1.15 291	4.15 221	1.58 147	0.80 189	0.70 199	2.38 152	1.30 243	1.52 145	2.15 146	0.46 256	1.07 266	2.50 246	6.25 282	4.54 234	13.27 292

WQFJA1++	6.04 291	0.94 224	0.18 55	36.73 332	0.43 202	37.16 334	38.54 334	0.29 108	0.41 166	3.16 271	0.21 143	6.43 265	6.15 287	0.03 105	2.22 112	3.02 238	0.81 192	0.48 167	7.79 241	1.02 225	3.32 208	2.69 176	0.06 155	0.20 174	0.14 119	3.39 233	3.41 168	3.78 224

Any-RAFT	2.56 233	0.56 171	3.45 287	0.34 169	0.51 207	0.01 55	0.04 146	2.96 250	0.64 195	0.51 154	3.99 265	3.76 225	0.35 152	0.16 205	2.92 163	3.82 267	0.81 192	0.80 217	8.30 244	0.51 185	5.45 274	3.87 210	0.44 255	0.16 160	4.84 286	7.87 295	3.19 158	8.70 269

dd	0.93 149	0.46 154	0.32 89	1.70 253	0.04 51	0.21 201	0.11 191	0.46 127	0.06 67	0.11 113	0.01 96	1.91 204	0.06 61	0.16 205	4.29 227	0.96 79	0.81 192	0.34 139	5.67 213	0.37 151	0.58 82	0.68 78	0.15 196	0.26 188	0.07 82	0.09 92	3.26 162	1.96 200

EAI-Stereo	2.70 237	0.83 213	2.70 280	0.89 228	1.47 259	0.83 235	1.46 256	3.07 254	1.18 245	0.21 124	3.82 263	3.19 220	0.72 214	0.09 175	5.24 268	4.82 291	0.83 195	0.91 231	9.83 267	1.25 239	4.49 241	5.29 259	0.39 245	0.80 260	1.87 227	3.19 228	7.10 287	6.43 253

CAS	0.79 128	0.21 89	0.34 105	0.21 113	0.19 125	0.03 102	0.14 199	0.21 98	0.63 194	1.19 201	0.16 134	0.33 107	0.78 223	0.13 198	2.72 148	1.66 157	0.85 196	0.71 204	1.12 100	0.46 175	2.41 180	2.37 160	0.03 123	0.08 111	0.11 103	0.69 159	1.69 110	1.95 199

DLCB_ROB	0.92 147	0.72 201	0.64 185	0.43 197	0.42 201	0.14 162	0.18 205	0.43 123	0.28 151	0.85 176	0.53 173	1.12 185	0.72 214	0.07 151	2.16 110	1.12 97	0.88 197	0.26 113	0.69 78	0.20 108	1.35 132	1.53 122	0.49 258	0.28 207	4.11 276	2.41 215	2.04 120	0.78 162

DF	2.38 223	1.07 238	1.21 230	1.49 246	0.27 162	1.58 255	0.00 1	2.88 247	0.70 202	0.22 125	0.53 173	6.05 260	0.59 196	0.09 175	2.92 163	3.90 271	0.89 198	0.88 225	13.48 285	0.77 211	4.47 240	4.10 225	0.24 225	0.32 216	1.23 202	3.86 244	6.04 269	4.60 232

DDF-Stereo	3.00 246	1.97 266	0.22 66	11.98 310	0.51 207	14.62 314	0.81 238	1.83 179	0.57 188	1.12 193	1.66 229	9.14 274	2.86 269	0.26 239	2.38 125	3.19 247	0.90 199	0.74 208	6.87 228	0.57 192	4.55 242	4.33 237	0.11 179	0.41 233	0.35 152	2.53 219	4.48 232	1.94 198

GES	1.43 184	0.28 108	0.41 146	0.57 210	0.37 195	0.27 208	0.07 169	2.06 195	0.93 225	1.20 203	0.58 182	0.39 120	0.23 133	0.02 85	4.91 260	2.49 216	0.91 200	0.66 197	9.59 263	1.37 245	2.97 196	2.53 170	0.16 201	0.41 233	0.20 134	0.17 114	2.57 131	2.20 207

RGC	2.44 226	1.98 269	4.87 298	1.54 247	1.65 262	1.74 260	1.05 244	2.02 190	1.43 254	0.88 179	4.42 272	2.52 216	2.42 265	0.58 265	4.33 229	1.63 153	0.91 200	0.48 167	4.28 201	1.08 228	1.94 163	4.01 219	0.15 196	0.72 259	2.19 236	5.22 270	4.90 246	6.96 258

gcap-zeroshot	3.09 249	0.51 160	3.99 292	1.67 252	0.29 169	1.36 252	1.37 253	3.29 265	0.65 196	2.77 254	4.48 273	6.22 261	0.69 209	0.09 175	3.93 215	4.80 289	0.92 202	0.78 210	16.30 292	2.38 282	5.15 268	5.77 279	1.31 290	0.26 188	2.97 261	4.91 263	4.58 237	2.00 201

pcwnet_v2	1.73 204	0.62 186	0.78 201	0.73 219	1.15 243	0.59 227	0.23 214	1.77 174	0.68 199	3.36 277	1.85 236	1.23 192	1.01 241	1.61 303	5.43 274	2.08 195	0.92 202	0.62 193	4.07 198	0.37 151	1.82 159	2.39 161	1.01 284	0.41 233	1.32 210	2.11 207	3.98 211	4.53 231

EGLCR-Stereo	1.26 173	0.21 89	1.76 260	0.07 88	0.25 151	0.08 131	0.02 115	0.49 128	0.55 184	0.11 113	0.45 169	0.58 155	0.67 207	0.03 105	2.32 121	2.67 224	0.93 204	1.20 257	4.21 200	0.19 100	4.10 232	4.78 248	0.05 146	0.13 142	0.64 179	0.67 156	6.56 278	0.32 131

anonymity	3.65 261	0.66 193	5.99 311	1.34 243	0.51 207	0.44 216	0.11 191	3.79 280	0.79 212	2.66 251	18.15 342	3.83 226	0.89 236	0.26 239	3.21 182	5.09 300	0.93 204	0.53 177	7.76 240	1.11 232	4.31 237	5.87 282	0.28 228	0.42 238	4.98 289	9.60 310	5.40 258	9.75 278

iRaft-Stereo_20w	4.18 271	1.14 242	8.05 323	7.32 297	1.81 270	3.33 278	1.55 258	3.45 268	1.28 251	3.63 287	7.12 298	3.54 222	1.33 252	0.11 189	4.16 222	4.85 292	0.93 204	0.61 191	9.28 260	1.22 237	5.08 264	5.56 274	0.43 252	0.53 248	3.85 271	8.64 303	11.20 307	12.91 291

AE-Stereo	1.43 184	0.31 123	1.73 258	0.33 163	0.32 181	0.04 113	0.32 220	0.43 123	0.32 156	0.04 103	0.00 1	3.38 221	0.44 169	0.07 151	2.86 156	3.30 251	0.96 207	0.79 212	3.65 192	0.79 213	3.64 214	4.40 238	0.04 133	0.40 232	2.93 260	2.14 208	4.74 240	0.18 115

XX-Stereo	3.48 257	0.50 159	1.80 261	1.21 239	0.27 162	0.34 209	0.44 225	1.47 162	0.41 166	2.51 247	6.92 297	4.97 243	1.06 245	0.12 192	3.21 182	5.22 303	0.96 207	0.80 217	6.95 229	0.80 214	4.33 238	4.04 222	0.21 214	0.27 196	26.57 338	3.75 239	5.08 252	9.77 279

DISCO	0.79 128	0.95 227	0.31 86	0.06 79	0.33 186	0.51 222	0.44 225	0.23 102	0.32 156	1.75 229	0.59 183	0.38 117	0.29 143	0.04 124	2.98 170	1.36 126	0.96 207	0.29 124	3.24 181	0.53 188	0.79 100	1.45 116	0.10 172	0.07 92	0.12 107	0.29 128	2.76 136	0.31 129

RAFT-Test	2.40 224	0.62 186	1.45 244	1.07 235	0.41 200	0.21 201	0.21 210	3.19 259	0.77 206	1.05 189	3.09 254	0.94 176	0.92 238	0.17 210	3.47 199	5.18 302	0.97 210	0.56 182	10.36 271	1.38 246	6.37 287	5.29 259	0.38 244	0.25 184	2.80 257	4.66 258	4.56 235	4.51 229

AnonymousM	1.53 190	0.20 87	0.39 135	0.05 68	0.04 51	0.25 207	0.01 81	2.74 238	0.57 188	0.35 142	1.45 221	0.55 148	0.53 189	0.22 233	2.76 149	2.91 232	0.98 211	1.05 244	2.00 131	1.32 244	3.73 219	3.49 204	0.20 212	0.28 207	0.13 114	0.28 127	5.87 266	9.03 274

cross-raft	2.33 222	0.70 197	1.33 237	0.40 190	0.61 218	0.19 197	0.08 177	3.13 256	0.71 203	0.78 170	1.62 228	1.09 182	0.70 213	0.17 210	3.66 209	4.78 288	0.99 212	0.55 180	10.72 274	1.52 252	6.33 286	5.61 275	0.30 230	0.24 179	2.56 249	4.68 259	4.44 229	5.06 237

castereo++	1.13 166	0.49 157	0.33 99	0.05 68	0.21 136	0.23 205	0.00 1	0.42 120	0.44 169	0.20 123	0.17 136	1.13 188	0.41 165	0.07 151	2.01 98	2.66 222	1.01 213	0.52 176	2.80 167	0.52 186	4.60 243	4.06 223	0.30 230	0.15 152	0.98 192	1.06 181	3.70 187	1.89 196

DeepPrunerF	2.66 235	1.67 261	0.33 99	3.58 279	9.30 317	1.76 261	3.48 288	0.68 138	3.29 285	0.71 168	1.59 226	0.37 116	0.27 140	0.13 198	5.94 285	3.42 261	1.03 214	0.54 179	4.47 202	0.65 202	2.02 165	2.06 144	0.56 266	0.31 213	15.21 324	3.30 232	3.74 189	1.47 187

zero-FE	4.21 272	1.97 266	0.21 60	18.56 316	2.61 282	20.95 323	6.42 304	1.84 180	0.68 199	1.31 210	3.18 255	10.31 280	3.26 274	0.31 244	2.66 145	2.88 229	1.04 215	1.46 266	13.23 284	0.91 220	5.64 277	4.93 255	0.13 186	0.41 233	0.34 150	2.47 216	4.46 230	1.55 190

castereo	1.20 169	0.33 128	0.83 205	0.07 88	0.25 151	0.19 197	0.01 81	0.36 116	0.52 178	0.14 118	0.19 141	1.09 182	0.49 182	0.04 124	2.66 145	2.91 232	1.04 215	0.60 189	4.65 206	0.52 186	4.93 261	4.40 238	0.11 179	0.15 152	1.13 197	2.05 206	1.19 96	1.47 187

IPLG	1.12 165	0.36 134	0.65 189	0.29 155	0.23 144	0.00 1	0.05 154	2.30 202	0.29 153	0.39 145	0.29 152	0.27 89	0.72 214	0.24 236	5.68 279	1.79 172	1.05 217	0.84 222	2.78 164	0.41 163	0.98 110	4.31 236	0.02 100	0.25 184	0.46 166	1.49 192	3.86 202	0.11 102

FADNet-RVC-Resample	1.60 201	0.67 195	0.97 216	0.50 206	0.64 221	0.18 191	1.05 244	1.27 156	0.83 215	0.96 183	0.97 205	5.23 251	0.42 167	1.02 283	4.81 257	1.68 162	1.05 217	1.96 289	3.78 196	1.06 227	1.52 145	2.28 157	0.21 214	1.35 272	0.55 171	3.16 227	2.13 123	2.92 216

GANetREF_RVC	2.43 225	1.69 262	0.81 203	2.04 264	1.16 244	1.02 244	0.10 184	4.72 294	1.44 255	3.62 286	0.06 115	10.03 279	0.69 209	0.09 175	3.63 204	1.36 126	1.06 219	0.94 235	6.44 224	0.46 175	2.32 172	1.74 130	0.17 205	1.35 272	3.41 267	3.75 239	6.55 277	4.82 235
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
LMCR-Stereo	0.97 151	0.53 167	0.59 170	0.28 148	0.25 151	0.07 128	0.02 115	1.39 159	0.28 151	0.34 138	0.12 125	0.74 169	0.15 104	0.12 192	3.20 179	1.88 179	1.07 220	0.36 142	5.87 220	1.71 258	2.10 168	2.39 161	0.02 100	0.33 221	0.35 152	0.38 138	1.44 106	0.34 134

CCAANet	0.90 142	0.29 113	0.18 55	0.37 182	0.16 103	0.04 113	0.04 146	1.68 168	0.13 109	3.88 297	4.87 278	0.75 172	0.13 92	0.07 151	1.66 80	1.27 117	1.08 221	1.03 243	0.83 85	0.28 138	0.51 74	0.48 58	0.47 257	0.09 123	0.16 123	0.71 163	2.93 143	0.23 117

DN-CSS_ROB	1.45 187	0.52 165	1.11 221	0.81 221	0.69 224	0.00 1	0.03 137	2.86 246	0.35 158	1.50 222	3.76 262	0.73 168	0.36 157	0.07 151	2.89 159	1.44 134	1.08 221	0.79 212	8.61 246	0.23 118	3.25 207	1.97 135	0.02 100	0.66 255	0.10 99	0.52 152	3.12 155	1.56 191

DeepPruner_ROB	1.57 197	0.37 137	0.71 194	0.50 206	0.55 214	0.37 211	1.60 260	1.74 170	0.84 216	1.37 216	2.40 240	0.49 137	0.51 186	0.10 185	5.38 272	2.16 202	1.10 223	1.08 248	2.28 144	0.40 155	4.83 256	3.42 200	0.66 274	0.34 223	0.57 173	5.04 265	3.07 148	0.53 149

MSMDNet	2.28 220	0.62 186	1.27 233	0.37 182	0.30 174	0.19 197	0.07 169	3.15 257	0.68 199	1.01 186	0.97 205	1.10 184	2.40 262	0.17 210	3.93 215	5.26 304	1.11 224	0.55 180	10.21 269	2.94 292	6.12 283	5.76 278	0.31 234	0.26 188	2.47 243	4.23 248	3.01 146	3.18 218

CES	1.20 169	0.24 99	0.35 112	0.13 100	0.18 122	0.05 122	0.08 177	5.35 302	0.78 210	0.43 150	0.31 155	0.83 175	0.86 235	0.16 205	3.20 179	3.22 248	1.12 225	1.06 247	1.51 118	1.05 226	4.23 233	3.19 193	0.08 162	0.09 123	0.19 132	0.34 136	1.07 94	2.23 208

MSKI-zero shot	3.19 253	0.59 176	1.39 241	0.19 111	0.37 195	0.18 191	0.03 137	3.19 259	0.96 229	0.82 174	4.84 276	3.83 226	0.60 201	0.03 105	3.33 194	5.29 305	1.15 226	0.81 219	11.77 280	1.76 262	6.55 291	5.98 291	0.22 222	0.32 216	4.41 280	12.05 317	7.79 293	7.75 264

LoS	1.87 209	0.22 95	0.38 132	0.22 117	0.14 96	0.02 87	0.06 164	15.85 329	0.90 221	3.42 281	0.71 199	0.95 178	0.83 233	0.21 226	3.22 184	3.63 265	1.18 227	0.90 229	2.95 171	0.64 201	5.08 264	3.80 208	0.22 222	0.17 162	2.26 237	0.82 171	1.23 98	0.52 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MDST_ROB	10.13 306	16.70 326	3.04 283	29.06 324	9.34 318	20.66 322	5.02 299	5.90 304	1.98 271	3.16 271	2.70 247	11.22 283	28.15 327	0.18 214	6.30 294	1.37 128	1.21 228	0.34 139	7.74 239	1.01 224	4.67 245	3.95 217	1.92 298	1.94 283	26.55 337	19.78 337	37.02 346	22.50 320

IPLGR	1.73 204	0.63 191	0.67 191	0.35 178	0.40 199	0.00 1	0.03 137	1.41 160	0.26 149	2.36 244	2.42 242	0.33 107	0.80 225	0.17 210	6.12 291	1.87 176	1.22 229	1.28 258	5.37 212	1.72 260	2.44 181	4.20 229	0.02 100	0.56 251	2.66 252	4.85 261	3.82 198	0.77 161

EKT-Stereo	2.55 232	0.72 201	1.73 258	0.49 205	0.32 181	0.51 222	1.72 261	3.38 267	1.00 233	1.96 236	2.80 249	1.33 194	0.76 221	0.10 185	4.55 241	5.93 313	1.26 230	3.18 307	8.70 248	2.73 287	6.75 295	5.86 281	0.10 172	0.26 188	3.99 273	1.81 201	5.40 258	1.62 193

gcap_with_dpt	1.98 212	2.82 286	0.34 105	3.84 281	0.34 189	0.43 214	0.00 1	1.75 171	0.38 161	0.61 160	0.26 146	6.30 263	0.72 214	0.05 133	2.57 140	3.48 263	1.28 231	1.57 272	5.70 215	0.62 198	4.29 235	4.24 231	0.02 100	0.13 142	1.15 198	1.10 182	4.26 224	5.18 238

GCAP-BAT	1.98 212	2.82 286	0.34 105	3.84 281	0.34 189	0.43 214	0.00 1	1.75 171	0.38 161	0.61 160	0.26 146	6.30 263	0.72 214	0.05 133	2.57 140	3.48 263	1.28 231	1.57 272	5.70 215	0.62 198	4.29 235	4.24 231	0.02 100	0.13 142	1.15 198	1.10 182	4.26 224	5.18 238

HSM-Net_RVC	2.86 241	1.24 248	1.50 247	2.55 269	1.72 264	0.57 226	0.17 202	3.55 273	1.14 241	3.50 285	6.32 292	7.94 269	2.93 271	0.05 133	3.38 195	2.12 198	1.28 231	0.26 113	3.24 181	1.24 238	3.66 216	3.76 207	0.61 268	2.64 292	4.43 281	6.27 283	5.76 263	5.47 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MIPNet	1.49 189	0.69 196	0.74 197	0.32 162	0.51 207	0.00 1	0.03 137	1.79 176	0.38 161	2.13 241	0.97 205	0.31 100	0.76 221	0.22 233	5.02 264	1.92 182	1.31 234	0.86 223	3.68 195	1.25 239	1.21 122	4.62 246	0.03 123	0.50 244	1.90 229	4.87 262	3.90 204	0.30 128

sAnonymous2	1.54 193	0.26 101	0.15 52	0.10 96	0.17 119	0.48 219	0.00 1	1.87 183	0.97 230	0.22 125	0.41 161	1.12 185	0.82 228	0.08 165	4.07 219	3.86 268	1.31 234	1.19 255	7.54 234	0.72 207	4.00 223	4.87 253	0.03 123	0.29 209	0.14 119	2.16 209	2.37 127	2.45 212

CroCo_RVC	1.54 193	0.26 101	0.15 52	0.10 96	0.17 119	0.48 219	0.00 1	1.87 183	0.97 230	0.22 125	0.41 161	1.12 185	0.82 228	0.08 165	4.07 219	3.86 268	1.31 234	1.19 255	7.54 234	0.72 207	4.00 223	4.87 253	0.03 123	0.29 209	0.14 119	2.16 209	2.37 127	2.45 212

MLCV	2.45 227	0.61 180	0.81 203	2.48 268	1.21 248	0.95 241	0.50 229	3.57 274	0.61 193	3.75 291	4.26 270	5.13 246	3.34 275	0.06 146	4.63 247	1.78 171	1.32 237	0.86 223	10.05 268	1.09 229	2.30 171	3.92 212	0.29 229	2.16 286	1.87 227	3.06 224	4.01 213	1.40 185

ICVP	1.32 177	0.22 95	1.47 245	0.40 190	0.35 192	0.44 216	0.10 184	1.27 156	0.65 196	1.74 228	1.26 219	0.66 159	1.37 253	0.24 236	2.88 158	2.65 221	1.33 238	0.99 240	2.36 149	0.91 220	2.59 185	4.11 226	0.10 172	0.36 227	0.57 173	2.21 211	2.92 141	1.59 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	2.96 244	2.78 285	1.02 218	0.70 218	2.21 279	1.96 263	2.42 276	0.96 147	6.10 303	1.94 235	1.15 214	1.08 180	0.74 220	1.32 296	6.01 287	3.38 257	1.34 239	1.15 252	8.41 245	2.09 276	2.59 185	3.60 205	1.88 297	0.71 257	2.81 258	8.00 297	3.42 170	10.24 282

SACVNet	1.43 184	0.80 206	0.85 207	0.58 212	1.31 253	0.63 229	0.62 232	2.60 229	0.52 178	1.33 212	0.02 106	0.74 169	0.32 147	0.34 249	2.78 150	2.11 197	1.38 240	0.39 148	4.62 205	0.70 205	2.37 177	3.83 209	0.05 146	0.42 238	1.29 208	1.64 196	3.74 189	2.62 214

test-1	2.99 245	0.26 101	1.52 249	0.33 163	0.21 136	0.22 204	0.38 223	3.16 258	0.85 220	3.36 277	4.21 268	5.45 252	0.78 223	0.20 221	4.02 218	4.67 286	1.40 241	1.31 259	10.46 272	1.58 253	5.30 272	7.01 309	0.04 133	0.34 223	2.98 262	6.37 284	5.39 257	8.95 273

Reg-Stereo(zero)	2.47 228	0.35 131	2.58 276	0.48 203	0.84 236	0.14 162	0.17 202	3.76 278	0.77 206	3.03 265	8.81 314	2.75 218	0.81 226	1.26 293	2.61 143	3.41 259	1.42 242	0.49 170	7.28 232	1.29 241	4.00 223	4.42 241	0.41 246	0.19 167	1.28 205	3.03 222	5.77 264	5.27 240

HI	2.47 228	0.35 131	2.58 276	0.48 203	0.84 236	0.14 162	0.17 202	3.76 278	0.77 206	3.03 265	8.81 314	2.75 218	0.81 226	1.26 293	2.61 143	3.41 259	1.42 242	0.49 170	7.28 232	1.29 241	4.00 223	4.42 241	0.41 246	0.19 167	1.28 205	3.03 222	5.77 264	5.27 240

model_zeroshot	3.10 250	0.46 154	1.69 256	1.87 260	0.56 215	0.23 205	0.00 1	3.03 251	0.44 169	2.48 246	3.95 264	4.58 239	0.55 192	0.15 203	5.31 269	4.57 281	1.45 244	0.88 225	14.88 287	1.15 234	5.62 276	5.52 272	0.03 123	0.19 167	3.71 270	6.21 281	5.26 255	8.89 272

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 274	1.17 246	7.69 318	1.88 261	0.63 220	5.37 287	1.86 264	3.49 271	2.61 280	3.69 289	9.28 320	5.22 250	1.87 255	0.04 124	4.47 235	6.37 320	1.46 245	1.46 266	9.75 266	2.23 280	6.73 294	6.20 295	0.25 226	1.56 278	5.23 294	7.70 293	6.43 276	11.78 288

HBP-ISP	3.70 262	3.49 294	4.13 293	4.77 287	2.41 280	3.60 280	0.12 193	4.11 285	1.26 249	3.39 280	4.22 269	4.64 242	0.54 191	1.76 304	8.63 318	8.11 333	1.56 246	1.34 260	2.61 158	1.51 251	5.14 267	6.84 306	0.56 266	1.55 277	2.53 247	5.06 266	10.57 304	5.37 243

NCCL2	2.12 216	2.27 276	1.29 234	1.28 240	1.85 271	0.18 191	0.77 237	1.24 154	1.25 248	1.62 224	2.71 248	1.06 179	0.51 186	0.31 244	4.40 232	2.33 213	1.57 247	0.62 193	2.35 148	0.68 203	2.68 188	4.29 234	1.52 295	1.06 264	4.65 284	4.17 247	4.04 215	6.58 257

dad	4.05 267	0.87 218	0.28 80	10.24 307	1.70 263	1.03 245	12.23 318	12.58 324	0.11 100	3.46 284	0.00 1	1.93 205	3.59 277	0.19 216	4.92 261	1.26 115	1.60 248	0.53 177	14.05 286	0.63 200	2.73 189	1.88 132	0.16 201	0.71 257	5.78 296	0.19 115	17.00 322	9.60 277

R-Stereo Train	2.16 217	1.08 240	1.57 251	0.84 223	0.19 125	0.01 55	0.01 81	2.05 192	1.01 234	1.37 216	2.45 244	1.50 200	0.46 175	0.21 226	3.23 185	4.53 279	1.62 249	1.05 244	7.07 230	1.09 229	4.86 257	5.93 287	0.04 133	0.31 213	2.48 244	4.63 256	3.10 151	5.74 247

RAFT-Stereo	2.16 217	1.08 240	1.57 251	0.84 223	0.19 125	0.01 55	0.01 81	2.05 192	1.01 234	1.37 216	2.45 244	1.50 200	0.46 175	0.21 226	3.23 185	4.53 279	1.62 249	1.05 244	7.07 230	1.09 229	4.86 257	5.93 287	0.04 133	0.31 213	2.48 244	4.63 256	3.10 151	5.74 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
APVNet	1.14 168	1.04 234	0.20 58	0.33 163	0.37 195	0.21 201	0.36 222	0.34 112	0.39 165	0.95 181	0.44 167	0.71 165	0.15 104	0.15 203	3.51 200	2.84 228	1.63 251	0.93 234	4.54 204	0.69 204	1.89 162	4.06 223	0.02 100	0.53 248	0.10 99	0.38 138	3.20 159	0.95 170

PWCDC_ROB	2.82 240	0.49 157	0.17 54	0.38 188	0.79 233	0.03 102	0.10 184	1.16 152	8.93 316	0.14 118	2.49 246	0.55 148	31.02 333	0.57 262	5.58 277	3.32 253	1.73 252	0.91 231	2.53 153	0.88 218	2.92 193	7.18 310	0.15 196	0.53 248	0.55 171	0.69 159	1.43 105	0.88 164

GEStereo_RVC	2.30 221	0.85 216	0.97 216	1.05 234	0.71 227	1.61 256	1.09 247	2.72 236	0.56 187	0.78 170	0.41 161	2.40 212	0.28 141	0.06 146	4.81 257	4.48 277	1.79 253	2.17 292	8.91 254	1.90 270	3.58 213	7.25 312	0.52 260	0.92 262	0.41 160	0.85 174	4.47 231	6.48 254

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 298	3.59 295	1.09 220	9.20 304	3.71 294	7.69 297	7.51 309	10.81 317	8.52 314	4.93 313	4.20 267	16.73 296	9.30 297	5.45 322	8.09 309	3.29 250	1.80 254	1.13 251	18.77 301	2.10 277	6.48 290	7.49 315	3.17 312	1.74 279	12.06 320	14.29 326	9.71 302	14.36 296

DCVSM-stereo	5.01 280	0.71 199	3.03 282	3.15 275	1.12 242	7.80 299	0.89 240	4.62 291	2.36 275	5.22 315	8.35 310	23.33 304	11.95 304	0.62 269	3.74 210	4.04 272	1.81 255	1.40 263	16.15 291	3.33 299	5.11 266	3.97 218	2.55 302	3.56 303	1.98 232	3.62 237	4.91 247	5.83 249

PSMNet-ADL	3.15 251	0.80 206	1.49 246	1.54 247	1.63 261	0.88 237	0.30 219	2.50 219	1.91 269	4.43 306	8.13 308	4.06 228	6.80 289	0.07 151	4.23 223	5.16 301	1.83 256	0.91 231	11.85 281	1.86 268	4.02 228	4.02 220	0.70 276	0.51 245	1.61 221	4.33 251	8.01 294	1.36 184

BEATNet_4x	1.40 178	0.54 168	0.27 76	0.13 100	0.27 162	0.01 55	0.10 184	1.80 177	1.74 265	0.41 149	0.53 173	0.82 174	0.59 196	0.54 260	4.30 228	2.92 234	1.87 257	1.84 285	1.39 114	0.71 206	4.68 246	6.21 297	0.02 100	0.81 261	0.21 136	0.40 140	3.69 184	0.96 172

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 289	1.25 249	7.40 315	2.57 270	2.03 276	6.90 293	2.76 280	4.00 284	4.04 293	4.58 309	8.36 311	4.99 245	2.06 258	0.03 105	5.72 280	7.36 329	1.90 258	0.95 236	38.08 331	1.75 261	5.95 281	6.44 299	0.19 209	0.58 252	3.59 268	7.26 289	6.15 271	12.75 290

ADCL	3.91 264	3.61 296	2.28 271	1.76 255	1.76 268	3.09 274	4.16 291	1.98 188	13.71 326	2.81 257	5.14 280	2.47 215	0.65 205	1.10 290	5.38 272	2.55 219	2.02 259	2.20 293	6.41 223	2.08 275	4.87 259	4.20 229	1.40 293	1.06 264	6.69 302	6.60 285	4.33 227	11.16 286

CSAN	4.46 276	2.36 279	1.57 251	3.12 274	3.32 289	1.64 257	0.76 236	4.59 290	4.37 299	3.80 293	2.84 250	17.58 298	10.47 302	0.96 282	4.80 256	1.75 169	2.06 260	1.16 253	5.69 214	2.34 281	2.93 194	2.40 164	0.43 252	2.56 290	4.64 283	11.45 316	7.53 291	13.44 294

GwcNet-ADL	3.21 254	2.99 290	3.34 285	3.11 273	2.07 278	0.82 234	0.12 193	2.95 249	0.67 198	3.84 296	7.51 301	7.80 268	1.22 248	0.20 221	3.79 213	4.73 287	2.11 261	0.73 206	7.81 242	2.53 284	3.21 205	3.69 206	0.22 222	1.53 276	2.17 235	4.84 260	4.00 212	8.77 271

FCDSN-DC	1.58 200	0.84 214	2.05 267	1.66 251	1.43 257	1.08 247	0.99 241	0.72 140	0.44 169	1.18 199	0.31 155	1.45 199	0.49 182	0.07 151	6.05 290	1.96 185	2.13 262	1.97 290	1.16 102	0.44 172	2.39 179	2.62 174	0.49 258	3.18 295	1.72 224	3.24 229	1.34 102	1.27 183
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANet-ADL	2.26 219	0.51 160	1.82 263	0.99 233	0.99 239	1.45 253	0.29 218	2.00 189	1.01 234	3.12 269	3.40 256	1.38 197	0.33 149	0.03 105	5.34 270	3.89 270	2.23 263	0.79 212	7.70 236	1.85 267	3.10 200	4.63 247	0.18 207	0.43 240	1.38 216	3.47 235	4.81 242	3.97 226

ccs_rob	4.75 278	1.46 252	2.39 274	1.96 262	0.68 223	3.13 275	1.58 259	4.94 297	1.36 252	4.31 304	15.82 337	28.46 311	8.43 294	0.38 252	5.65 278	5.42 306	2.23 263	1.60 276	6.31 222	1.98 272	6.14 284	5.97 290	0.35 241	2.33 287	1.28 205	2.40 214	4.09 217	7.49 263

CC-Net-ROB	5.26 283	8.36 316	1.81 262	22.68 320	6.07 308	15.19 316	7.74 311	0.45 126	0.84 216	1.53 223	0.00 1	23.78 305	3.00 272	3.15 312	2.92 163	0.74 59	2.29 265	1.51 271	11.50 279	0.48 181	1.21 122	1.47 117	9.41 325	0.22 177	2.30 239	2.51 218	2.25 125	8.72 270

sCroCo_RVC	1.75 206	0.23 98	0.32 89	0.06 79	0.17 119	0.15 171	0.01 81	0.81 143	1.74 265	1.93 233	0.47 171	1.08 180	0.82 228	0.09 175	3.32 193	4.94 296	2.31 266	1.73 279	5.18 211	2.00 274	5.82 278	5.83 280	0.10 172	0.26 188	0.59 175	1.60 194	4.43 228	1.17 181

SFCPSM	5.40 284	2.86 288	1.19 229	1.84 259	1.39 255	1.34 251	0.49 228	2.34 205	4.85 302	3.12 269	8.16 309	15.40 293	22.08 319	1.04 286	5.77 281	4.60 284	2.35 267	1.58 275	22.71 312	7.33 318	4.45 239	4.53 243	0.62 269	1.97 284	4.29 278	4.05 246	5.75 262	9.77 279

iResNet	4.14 270	0.84 214	0.71 194	2.34 267	2.59 281	4.58 284	1.07 246	4.67 292	1.21 247	3.72 290	3.61 260	12.28 286	16.06 311	0.03 105	6.64 296	3.14 246	2.35 267	1.89 286	16.43 293	2.53 284	3.76 220	2.90 181	0.17 205	3.88 306	1.66 223	4.23 248	5.19 253	3.23 219

FC-DCNN v2	4.24 273	4.65 305	5.90 310	11.00 309	4.41 298	8.70 305	3.19 284	5.19 299	2.19 273	2.86 262	1.78 232	6.28 262	2.81 268	0.13 198	4.51 238	2.15 200	2.50 269	1.01 242	3.64 191	0.81 216	3.11 201	2.22 153	0.64 271	3.28 297	7.94 308	5.77 278	8.62 297	9.05 275

FC-DCNN	3.82 263	4.38 302	5.67 308	9.61 306	4.14 295	8.01 301	3.26 286	4.21 286	1.69 263	2.95 263	1.54 225	5.87 258	2.09 259	0.13 198	4.40 232	2.15 200	2.54 270	1.11 250	3.38 186	0.82 217	3.11 201	2.20 151	0.65 272	3.29 298	6.33 301	4.91 263	6.98 284	7.80 265

DDVS	5.40 284	1.51 255	2.25 269	1.64 250	2.80 284	1.96 263	1.03 242	5.91 305	4.10 294	3.96 298	19.83 346	26.29 309	6.82 290	1.57 302	5.77 281	6.90 323	2.58 271	1.92 287	10.46 272	4.59 304	6.02 282	7.39 313	0.30 230	1.40 275	1.41 217	3.29 230	6.10 270	8.11 266

NOSS_ROB	2.78 238	3.78 298	0.39 135	2.02 263	1.58 260	2.36 269	0.00 1	2.66 234	1.54 257	3.63 287	1.79 233	2.55 217	3.51 276	0.83 279	5.82 283	5.57 308	2.69 272	1.83 284	2.63 160	0.91 220	4.62 244	4.13 227	0.42 251	2.58 291	2.29 238	4.46 253	7.67 292	2.88 215

CBMV_ROB	6.09 292	2.65 282	2.29 272	8.35 302	5.74 304	5.08 285	2.76 280	5.03 298	2.35 274	3.78 292	4.70 274	21.22 302	13.56 309	0.09 175	6.04 289	3.70 266	2.84 273	1.39 262	11.35 277	8.80 325	4.92 260	3.11 191	0.43 252	2.10 285	7.06 306	10.12 313	12.96 311	11.93 289

FBW_ROB	7.98 299	9.24 317	5.57 306	20.21 319	8.25 315	12.08 310	8.09 312	4.92 296	1.58 260	3.30 274	5.15 281	13.88 290	3.03 273	7.45 325	6.23 293	1.49 139	2.89 274	0.79 212	33.18 324	1.93 271	5.24 269	4.40 238	9.43 326	8.29 332	4.88 288	7.69 292	4.88 245	21.40 315

FADNet_RVC	3.95 265	2.06 273	1.30 235	3.33 277	3.36 290	0.99 243	2.06 270	2.30 202	1.39 253	1.72 225	4.72 275	9.29 275	5.82 286	1.76 304	8.23 315	3.12 245	2.98 275	4.27 313	16.83 294	3.30 298	4.99 263	5.51 270	0.63 270	1.39 274	1.45 220	3.14 226	4.86 244	5.92 250

LE_ROB	22.46 331	10.87 321	12.67 332	32.44 325	37.93 337	31.36 327	33.43 332	23.22 341	21.14 343	6.73 323	17.81 341	52.15 343	50.94 356	1.56 301	6.43 295	2.92 234	3.14 276	1.46 266	30.14 319	8.43 322	7.23 306	4.28 233	7.08 321	25.69 353	34.50 348	36.15 360	53.30 361	53.30 357

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 310	10.59 320	6.33 313	17.49 314	6.29 310	7.85 300	10.69 316	18.03 334	23.43 344	11.13 332	4.86 277	14.66 292	5.81 285	9.65 329	9.78 327	5.91 312	3.18 277	5.17 320	39.06 332	7.03 317	7.92 313	9.81 332	7.04 319	7.22 329	14.77 323	8.85 305	6.40 275	17.43 304

LALA_ROB	4.04 266	4.73 306	1.42 242	1.16 237	1.93 272	2.17 268	1.04 243	1.80 177	2.48 277	2.74 252	5.87 286	33.34 317	0.69 209	0.78 276	6.02 288	2.33 213	3.21 278	1.82 283	3.66 193	1.88 269	3.40 210	4.99 256	0.34 240	1.03 263	1.91 230	3.61 236	8.50 296	6.20 252

ITSA-stereo	5.15 282	2.22 275	1.65 255	8.76 303	3.63 292	0.95 241	1.93 267	4.42 289	3.38 287	4.33 305	7.98 304	9.94 278	12.44 306	3.01 311	6.17 292	5.02 298	3.28 279	1.93 288	8.63 247	1.99 273	5.29 271	5.96 289	1.38 292	3.33 299	4.43 281	7.25 288	4.95 248	14.86 298

XPNet_ROB	3.02 248	2.54 280	1.33 237	0.73 219	1.45 258	1.04 246	0.61 231	0.83 144	1.45 256	1.16 197	3.44 258	26.85 310	0.35 152	0.40 253	3.24 187	2.22 205	3.28 279	0.79 212	3.20 174	1.19 235	2.94 195	5.51 270	0.76 278	0.46 243	0.72 185	2.37 213	9.22 298	3.37 222

SGM_RVC	10.08 305	10.50 319	3.60 289	16.68 313	8.80 316	14.87 315	7.11 306	9.19 312	6.25 305	4.06 299	7.33 300	24.89 306	18.29 314	0.57 262	4.57 242	1.98 190	3.30 281	1.17 254	20.75 307	2.20 278	4.80 250	2.23 154	2.29 299	3.65 304	17.68 329	13.31 323	33.30 341	28.67 331
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Anonymous3	3.16 252	0.55 169	0.79 202	0.09 94	1.10 241	0.50 221	0.03 137	3.52 272	1.26 249	1.12 193	0.84 202	10.62 281	1.31 251	0.36 250	7.37 300	6.90 323	3.59 282	3.15 306	10.88 276	2.20 278	6.83 298	9.50 330	0.31 234	0.37 230	1.43 218	3.45 234	5.32 256	1.91 197

XQC	4.76 279	3.14 292	1.63 254	3.31 276	3.69 293	3.46 279	2.94 282	6.02 306	3.05 284	2.64 250	5.51 282	5.67 253	7.46 292	1.41 298	8.02 307	4.65 285	3.59 282	1.49 270	10.75 275	2.91 288	4.96 262	6.67 303	0.41 246	1.91 281	7.13 307	10.47 315	11.17 306	4.51 229

SGM-ForestM	11.60 313	15.35 324	4.54 294	19.02 317	8.08 314	18.74 321	10.83 317	12.03 318	7.24 309	3.01 264	6.09 291	36.06 322	23.95 320	0.75 275	4.47 235	1.51 143	3.60 284	0.75 209	20.06 306	1.60 254	4.23 233	1.65 128	1.36 291	3.34 300	25.09 335	20.48 339	34.27 344	25.03 325

FAT-Stereo	7.20 297	2.13 274	8.68 325	7.00 296	11.87 322	5.95 290	3.19 284	7.26 308	3.52 290	5.84 317	13.06 326	18.26 299	8.49 295	1.41 298	8.81 321	6.34 319	3.65 285	4.07 312	15.49 289	6.21 313	6.75 295	6.94 308	0.74 277	4.80 317	2.92 259	7.26 289	7.50 290	16.30 302

MeshStereo	13.21 318	10.28 318	5.53 305	24.29 323	14.71 324	17.26 319	7.30 308	12.03 318	7.47 311	4.66 310	9.13 318	38.56 325	29.80 329	0.45 257	9.43 325	7.37 330	3.76 286	2.44 300	18.85 303	2.41 283	12.93 338	7.18 310	1.21 289	5.79 321	22.04 333	16.38 330	33.15 339	32.34 337
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
S-Stereo	9.11 303	1.88 264	3.41 286	7.93 300	7.92 313	12.47 311	19.24 325	5.20 300	6.26 306	6.18 321	20.72 348	29.27 312	7.13 291	0.65 270	9.55 326	7.50 331	3.80 287	5.87 326	17.77 295	6.30 314	6.21 285	7.52 316	12.23 330	6.88 326	2.77 256	6.68 286	6.74 282	18.03 307

STStereo	19.12 322	25.20 332	16.96 342	40.13 334	26.93 332	32.21 330	21.77 328	19.35 338	16.49 332	7.75 325	17.60 339	46.83 336	36.96 338	1.06 287	8.10 310	2.99 237	3.81 288	1.57 272	31.85 321	5.18 309	6.77 297	5.31 261	3.04 310	9.71 336	29.57 339	23.01 346	40.22 348	35.81 340

ETE_ROB	4.62 277	4.04 300	1.52 249	1.14 236	2.02 275	2.70 271	1.28 252	1.50 163	4.25 297	1.89 232	5.88 287	37.95 324	0.84 234	1.42 300	4.94 262	2.66 222	3.81 288	0.95 236	4.84 208	1.63 257	4.01 227	5.32 262	0.67 275	1.14 268	2.03 234	3.84 242	15.25 319	7.23 259

MFN_U_SF_RVC	10.34 308	6.17 313	3.69 290	9.55 305	5.13 301	12.52 312	10.34 315	12.25 320	7.05 308	12.23 338	14.31 331	22.82 303	13.03 307	8.82 327	11.37 337	4.87 293	3.83 290	3.31 308	39.34 333	5.97 312	8.56 320	8.81 326	1.45 294	6.40 325	9.49 314	8.57 302	9.56 301	19.71 311

DAS	4.09 268	0.94 224	1.15 225	1.82 257	1.27 251	1.15 248	1.11 249	3.48 269	4.23 295	3.34 275	6.52 293	12.55 287	5.36 281	0.05 133	4.66 248	4.57 281	4.02 291	2.27 295	9.63 264	5.33 310	5.93 279	5.39 266	0.52 260	4.30 311	4.09 274	5.06 266	7.48 288	4.17 227

SepStereo	4.09 268	0.94 224	1.15 225	1.82 257	1.27 251	1.15 248	1.11 249	3.48 269	4.23 295	3.34 275	6.52 293	12.55 287	5.36 281	0.05 133	4.66 248	4.57 281	4.02 291	2.27 295	9.63 264	5.33 310	5.93 279	5.39 266	0.52 260	4.30 311	4.09 274	5.06 266	7.48 288	4.17 227

CBMV	5.52 286	3.65 297	1.32 236	3.46 278	2.86 286	2.04 265	0.41 224	3.64 275	2.63 281	4.09 300	2.36 239	14.13 291	3.70 279	0.57 262	7.16 298	6.19 318	4.26 293	2.36 299	8.76 249	1.44 247	6.43 288	4.53 243	0.54 264	5.62 319	4.85 287	6.08 280	19.41 325	26.62 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	6.67 293	1.97 266	3.86 291	2.75 271	6.19 309	3.07 273	7.60 310	5.21 301	8.03 312	3.82 294	7.92 303	5.17 249	13.78 310	2.98 310	8.10 310	6.12 317	4.35 294	2.04 291	18.50 300	4.74 307	7.04 301	7.43 314	2.98 307	1.91 281	8.96 312	14.04 325	7.02 286	14.47 297

SHD	4.34 275	1.02 231	2.50 275	1.71 254	1.33 254	1.46 254	2.01 268	4.90 295	4.30 298	2.63 249	4.99 279	4.39 238	9.41 299	0.58 265	8.20 313	4.81 290	4.43 295	2.44 300	13.01 283	2.95 293	5.61 275	6.88 307	0.30 230	3.26 296	4.11 276	5.16 269	3.88 203	10.98 285

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 302	1.51 255	5.87 309	4.30 286	3.26 288	2.82 272	6.81 305	3.68 276	3.59 291	4.81 311	10.18 322	66.20 353	11.63 303	7.70 326	5.97 286	5.06 299	4.49 296	5.33 322	18.36 299	2.64 286	7.91 312	8.42 324	0.92 282	3.39 301	4.34 279	8.02 298	6.20 272	15.61 301

RTSC	2.56 233	0.89 220	1.50 247	0.47 202	0.76 230	0.87 236	2.29 273	1.56 166	1.91 269	2.12 239	2.86 251	1.23 192	0.97 240	1.03 285	7.27 299	3.36 256	4.68 297	1.74 280	7.73 238	1.11 232	3.95 222	5.39 266	0.21 214	1.11 267	0.40 158	0.95 176	4.56 235	8.26 267

ADCMid	6.83 295	4.46 303	4.95 301	2.16 266	4.31 297	5.71 289	7.29 307	8.83 311	12.78 323	3.11 268	8.10 307	9.83 277	9.65 300	2.84 307	8.51 317	5.42 306	4.68 297	2.83 303	18.87 304	3.22 296	7.09 303	7.70 319	5.37 318	2.33 287	5.12 292	8.71 304	5.21 254	15.24 300

CASS	2.68 236	1.05 235	1.93 266	2.07 265	0.98 238	0.45 218	2.15 271	2.82 244	1.03 237	1.83 231	3.58 259	1.38 197	0.53 189	0.02 85	4.01 217	3.03 241	4.89 299	1.34 260	9.14 257	1.47 248	7.05 302	6.20 295	0.03 123	0.27 196	2.76 255	2.80 221	4.30 226	5.36 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SQANet	17.87 321	31.68 336	5.41 304	57.78 337	33.35 334	57.44 338	39.25 335	4.37 288	1.73 264	4.89 312	1.53 224	30.38 313	5.54 283	56.25 337	3.78 212	1.32 121	5.20 300	1.48 269	29.72 318	1.71 258	6.45 289	5.45 269	54.26 342	1.90 280	4.80 285	8.48 301	9.52 300	18.82 310

G-Net	10.87 309	4.96 307	9.71 326	3.77 280	4.24 296	7.37 296	2.01 268	10.08 315	15.80 330	4.95 314	15.59 335	48.52 338	9.05 296	0.58 265	8.11 312	8.67 335	5.49 301	4.42 315	23.80 314	15.66 337	8.01 314	8.23 322	3.06 311	5.14 318	6.15 299	13.92 324	22.56 327	23.75 323

SAMSARA	19.29 324	2.55 281	5.07 302	4.09 285	3.44 291	3.26 277	4.38 295	15.32 327	9.58 317	4.44 307	5.63 283	8.73 272	24.82 321	3.30 316	10.45 331	6.81 322	5.49 301	3.46 310	21.26 308	4.77 308	17.96 348	24.74 361	0.82 279	4.77 315	80.12 368	91.25 368	77.91 368	76.45 368

AnyNet_C32	5.68 290	1.96 265	2.91 281	1.78 256	2.71 283	3.17 276	5.76 301	4.31 287	12.56 321	3.07 267	7.17 299	4.22 237	1.70 254	2.19 306	8.22 314	5.98 314	5.69 303	4.43 316	12.45 282	2.93 291	9.72 324	8.57 325	1.84 296	3.46 302	6.24 300	9.82 312	6.26 273	14.21 295

edge stereo	11.35 311	6.83 314	10.52 328	14.06 311	12.00 323	16.55 318	12.81 319	12.42 322	7.44 310	6.06 319	15.12 334	38.81 326	17.75 313	1.25 292	7.59 302	7.29 328	5.73 304	3.11 305	25.18 317	4.53 303	6.71 293	8.01 321	4.16 314	3.71 305	8.94 311	7.65 291	13.41 314	28.72 332

ACV-stereo	8.15 301	5.09 308	4.79 296	8.14 301	1.73 265	11.44 308	4.25 293	3.84 281	6.16 304	5.36 316	6.72 296	5.73 255	25.08 322	1.31 295	9.40 324	10.22 342	5.83 305	2.67 302	51.43 346	14.43 334	8.48 319	6.72 305	0.88 281	2.46 289	1.95 231	3.85 243	6.75 283	5.39 244

pmcnn	8.05 300	2.96 289	2.25 269	6.23 291	5.03 300	6.98 294	4.33 294	4.70 293	2.02 272	4.19 301	9.20 319	19.11 300	20.39 318	0.73 274	7.05 297	6.73 321	6.29 306	4.51 317	22.54 311	4.66 306	9.62 322	5.08 258	4.46 316	4.23 309	5.99 297	5.22 270	17.26 323	25.55 327

PWC_ROB	7.15 296	1.85 263	5.57 306	0.85 226	1.17 246	1.95 262	4.77 298	2.56 226	17.27 336	3.83 295	7.66 302	4.97 243	39.20 340	0.81 278	8.35 316	4.96 297	6.51 307	4.27 313	15.99 290	4.39 302	7.48 309	7.59 317	0.53 263	4.79 316	2.74 254	2.63 220	7.01 285	23.26 321

SANet	10.32 307	4.15 301	6.27 312	5.51 288	5.49 303	8.58 304	2.27 272	15.41 328	13.03 325	2.83 258	9.09 317	60.35 348	25.50 324	2.93 309	8.06 308	3.02 238	7.05 308	3.86 311	11.43 278	3.25 297	5.27 270	5.02 257	2.60 303	7.27 330	11.08 318	12.57 319	13.36 313	23.31 322

MANE	19.83 327	17.14 327	15.43 338	34.46 328	23.74 329	25.27 326	17.85 322	19.50 339	17.04 334	6.13 320	12.40 325	41.03 328	35.23 337	3.36 317	7.87 306	8.98 336	7.09 309	29.77 359	21.81 310	3.71 300	9.51 321	5.54 273	2.50 301	8.83 333	34.12 346	27.95 352	51.25 359	47.85 353

otaku	21.36 330	42.67 341	7.67 317	62.47 343	41.26 340	63.18 349	49.95 337	6.15 307	4.57 301	10.22 330	1.83 235	32.26 315	9.33 298	65.85 339	4.60 244	1.61 150	7.10 310	1.41 264	36.88 329	7.74 319	7.03 300	5.98 291	54.87 343	2.69 293	8.31 309	9.47 309	13.48 315	18.26 308

BEATNet-Init1	23.62 335	27.86 333	13.22 333	44.78 335	23.54 328	38.58 335	23.96 329	18.57 336	18.15 337	9.17 327	13.26 327	47.63 337	48.00 351	3.29 315	12.31 338	9.22 337	7.35 311	5.48 323	48.70 344	19.34 342	12.33 335	11.24 342	7.11 322	11.28 339	33.76 345	21.63 340	60.52 365	47.50 352

RTS	5.53 287	1.46 252	0.94 212	0.90 229	1.73 265	4.08 281	4.63 296	2.53 222	3.41 288	2.79 255	1.70 230	8.18 270	1.27 249	0.72 272	7.83 304	4.87 293	7.37 312	2.34 297	18.33 297	2.92 289	4.78 247	5.88 283	1.04 285	1.31 270	6.74 303	22.88 344	6.66 280	22.00 317

RTSA	5.53 287	1.46 252	0.94 212	0.90 229	1.73 265	4.08 281	4.63 296	2.53 222	3.41 288	2.79 255	1.70 230	8.18 270	1.27 249	0.72 272	7.83 304	4.87 293	7.37 312	2.34 297	18.33 297	2.92 289	4.78 247	5.88 283	1.04 285	1.31 270	6.74 303	22.88 344	6.66 280	22.00 317

Ntro	22.77 333	41.10 338	9.75 327	63.11 346	42.85 341	62.03 347	56.57 340	8.43 310	6.55 307	12.02 337	2.06 237	33.43 318	6.53 288	75.01 341	4.99 263	1.38 129	7.98 314	2.25 294	37.75 330	9.51 326	6.94 299	6.04 293	55.49 344	3.02 294	10.71 317	14.77 327	13.49 316	21.09 314

DDUNet	12.41 316	19.68 328	3.23 284	36.37 330	24.08 330	34.35 333	31.95 331	1.86 182	1.63 261	1.44 220	3.43 257	12.02 285	3.65 278	83.75 343	4.54 240	2.28 207	8.10 315	3.39 309	18.01 296	4.26 301	6.60 292	4.81 249	16.44 333	0.64 254	1.08 196	0.61 154	4.68 239	2.12 204

UDG	12.63 317	20.60 330	3.50 288	36.40 331	28.77 333	31.44 328	39.49 336	2.59 228	1.77 267	2.37 245	6.03 289	11.55 284	3.79 280	74.28 340	5.35 271	2.47 215	8.42 316	2.92 304	18.81 302	4.63 305	7.35 308	4.85 252	12.22 329	1.18 269	1.15 198	2.47 216	4.49 233	2.18 206

ADCS	9.93 304	5.64 309	4.82 297	3.95 283	6.05 307	6.17 291	5.70 300	9.47 313	15.68 328	4.19 301	7.98 304	12.91 289	17.41 312	3.94 318	10.52 332	11.68 344	10.14 317	7.14 331	24.46 316	8.67 324	13.95 341	13.00 346	2.94 305	6.15 323	9.75 315	17.65 334	10.70 305	17.41 303

DPSNet	14.25 319	3.23 293	1.83 264	7.63 298	7.22 312	10.44 307	4.19 292	5.68 303	8.64 315	4.20 303	3.75 261	72.37 358	26.68 325	4.43 320	10.42 329	10.25 343	10.56 318	8.02 333	58.50 356	8.44 323	11.36 329	8.93 327	16.95 334	10.34 337	18.62 330	15.80 329	14.33 317	21.91 316

ELAS	19.48 326	22.90 331	14.50 335	35.26 329	24.25 331	31.48 329	19.80 327	16.72 332	15.91 331	7.71 324	15.62 336	48.88 339	30.47 332	3.20 313	9.19 323	3.39 258	10.97 319	5.79 325	21.49 309	6.53 315	11.69 332	11.90 343	9.30 324	9.63 335	32.86 343	24.17 347	41.19 351	41.31 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	27.62 340	45.59 343	16.83 341	69.42 354	46.28 342	68.08 356	69.73 350	9.87 314	3.31 286	17.67 345	2.40 240	45.29 333	28.15 327	91.67 347	11.05 335	3.10 244	10.99 320	5.02 318	43.52 339	16.90 341	8.37 317	6.69 304	58.54 347	4.55 314	13.10 322	12.31 318	16.72 321	20.53 313

PVD	12.14 315	5.88 310	8.51 324	7.70 299	6.65 311	10.05 306	6.16 303	21.11 340	19.74 339	3.44 282	8.69 313	16.07 294	27.50 326	2.86 308	8.93 322	7.52 332	11.20 321	6.11 328	24.24 315	6.83 316	11.08 327	11.21 341	1.11 288	5.71 320	15.30 325	21.90 342	17.71 324	34.49 339

ELAS_RVC	19.26 323	19.85 329	14.31 334	33.92 327	22.40 327	33.39 331	19.24 325	15.07 326	10.89 320	8.20 326	17.30 338	54.84 345	32.79 335	3.23 314	8.72 319	3.46 262	11.25 322	6.19 330	19.97 305	7.86 321	12.63 336	12.02 344	9.45 327	10.70 338	30.22 341	22.17 343	41.23 352	38.75 345
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_for_model	1.42 179	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 323	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 251	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 179	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 323	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 251	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

testlalala	1.42 179	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 323	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 251	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAPDPT-zeroshot	1.42 179	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 323	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 251	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAP-Stereo	1.42 179	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 323	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 251	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

LSM0	22.48 332	6.09 311	4.65 295	14.89 312	10.39 320	16.43 317	13.29 320	23.38 342	15.69 329	14.75 342	18.69 344	35.79 321	33.70 336	0.93 281	73.52 365	85.94 365	13.36 328	5.62 324	55.67 354	16.83 340	21.95 354	18.82 352	4.28 315	8.01 331	16.44 326	16.43 331	28.65 334	32.66 338

AMNet	6.77 294	3.87 299	2.62 278	4.00 284	5.86 305	6.75 292	3.31 287	2.51 220	2.47 276	3.44 282	6.68 295	9.34 276	2.05 257	7.44 324	4.79 255	9.81 340	13.48 329	7.65 332	7.95 243	7.83 320	11.47 331	7.62 318	2.74 304	4.18 308	5.52 295	8.25 300	13.24 312	17.97 306

ACVNet-4b	26.61 337	42.01 339	11.61 329	69.47 355	47.43 344	69.50 357	76.65 355	10.80 316	9.82 318	15.00 344	1.59 226	58.27 346	9.88 301	93.43 352	4.75 252	1.87 176	13.94 330	5.15 319	32.30 322	13.54 332	7.25 307	5.67 277	58.95 348	4.34 313	12.13 321	9.30 306	15.06 318	18.72 309

WAO-7	27.19 339	31.49 335	25.61 351	33.41 326	34.55 336	21.90 324	27.96 330	47.14 359	47.22 357	29.27 352	38.50 357	41.69 330	40.59 344	12.37 332	31.37 356	17.44 352	15.34 331	8.53 334	46.18 340	20.63 345	9.79 325	10.78 337	3.30 313	33.50 358	22.38 334	21.79 341	23.87 328	37.39 342

ACVNet_1	26.74 338	42.56 340	14.81 336	66.86 351	48.56 346	65.11 354	82.56 360	15.95 330	8.17 313	11.16 333	5.65 284	32.31 316	25.19 323	93.82 353	7.38 301	2.02 191	15.91 332	6.16 329	34.50 326	10.98 329	8.17 316	6.10 294	59.12 349	5.79 321	19.06 331	9.75 311	9.37 299	15.02 299

DGSMNet	11.51 312	4.52 304	7.92 322	5.60 289	4.80 299	7.02 295	6.11 302	7.51 309	4.47 300	11.25 335	31.10 354	17.12 297	7.95 293	4.11 319	10.43 330	14.27 347	16.27 333	9.03 338	40.42 336	11.09 330	20.12 353	22.06 355	4.60 317	6.88 326	5.15 293	9.40 307	8.22 295	13.42 293

AnyNet_C01	12.12 314	6.13 312	5.39 303	6.24 292	6.03 306	5.20 286	9.20 313	12.30 321	16.87 333	5.85 318	9.03 316	26.16 308	18.91 315	4.53 321	11.14 336	12.98 345	16.27 333	15.82 350	34.24 325	10.36 328	16.44 345	13.34 348	7.06 320	6.93 328	11.61 319	9.46 308	9.77 303	19.91 312

PSMNet_ROB	31.36 342	48.75 349	16.32 340	64.48 348	46.97 343	60.77 343	61.30 341	19.02 337	20.70 342	27.57 351	24.90 351	41.43 329	42.18 345	83.15 342	13.95 343	4.06 273	17.90 335	5.94 327	42.51 338	15.37 336	11.21 328	9.54 331	57.95 346	14.27 346	29.64 340	19.74 336	29.38 336	17.81 305

MonStereo1	29.98 341	43.13 342	15.45 339	62.83 344	50.21 352	57.60 339	67.21 344	18.37 335	19.83 341	11.70 336	18.17 343	62.56 352	43.75 346	93.03 351	7.82 303	4.11 274	18.02 336	8.91 337	40.36 335	13.70 333	10.83 326	8.27 323	61.68 355	4.04 307	10.22 316	5.85 279	24.40 330	27.43 329

STTRV1_RVC		2.31 278	1.06 219	5.61 290	1.39 255	5.42 288	2.59 279	3.68 276	3.77 292	4.47 308	4.40 271	16.44 295	20.14 317	1.02 283	9.83 328	3.26 249	18.06 337	0.81 219		11.45 331	18.05 349	6.27 298		4.23 309	6.12 298	7.90 296	11.99 309	28.90 333

ACVNet_2	32.06 343	47.10 345	20.06 345	67.26 353	49.84 351	64.97 352	85.15 363	28.04 350	14.34 327	14.44 341	8.02 306	51.06 342	30.19 330	92.01 350	8.75 320	2.50 217	19.20 338	5.27 321	50.34 345	16.10 338	8.16 315	5.63 276	57.79 345	13.22 344	36.40 350	13.10 321	24.92 331	31.82 335

IMH-64-1	33.95 345	47.85 346	23.39 347	61.17 339	49.33 349	61.76 345	67.81 345	27.05 344	35.73 346	10.03 328	14.78 332	45.47 334	40.48 341	93.88 354	14.40 344	7.26 326	20.70 339	8.75 335	47.06 341	20.52 343	11.86 333	10.05 333	59.37 351	11.73 340	41.46 353	17.26 332	27.54 332	39.89 346

IMH-64	33.95 345	47.85 346	23.39 347	61.17 339	49.33 349	61.76 345	67.81 345	27.05 344	35.73 346	10.03 328	14.78 332	45.47 334	40.48 341	93.88 354	14.40 344	7.26 326	20.70 339	8.75 335	47.06 341	20.52 343	11.86 333	10.05 333	59.37 351	11.73 340	41.46 353	17.26 332	27.54 332	39.89 346

IMH	35.14 347	49.00 350	23.80 349	61.52 341	49.14 348	63.04 348	67.99 347	27.86 348	38.05 350	11.18 334	14.22 330	49.01 340	53.30 359	93.93 356	14.60 347	7.08 325	21.66 341	9.65 339	47.64 343	22.22 347	11.39 330	9.32 329	59.41 353	12.98 343	40.95 352	19.12 335	29.12 335	41.73 349

WAO-6	36.54 348	46.81 344	19.38 344	60.03 338	52.14 353	58.04 340	63.77 342	27.20 346	42.09 351	33.11 355	17.67 340	42.19 331	50.09 355	89.85 345	29.06 354	18.00 354	22.89 342	12.66 343	41.03 337	25.00 350	19.25 350	17.73 350	34.12 337	17.43 347	42.37 355	25.35 348	36.73 345	42.55 350

LVE	39.30 351	48.25 348	30.12 354	73.97 361	64.66 358	64.57 351	77.85 356	28.17 351	23.72 345	37.91 357	35.79 355	37.41 323	49.58 352	95.15 364	12.46 339	5.89 311	24.18 343	12.87 346	53.55 351	26.04 353	13.99 342	13.05 347	69.20 361	25.62 352	43.97 356	29.71 355	40.99 350	22.41 319

DLNR_Zeroshot_test	22.90 334	78.82 367	7.01 314	99.97 367	0.31 176	0.15 171	98.85 367	3.30 266	0.54 181	3.17 273	2.43 243	5.81 256	0.93 239	21.74 333	96.26 368	100.00 371	24.75 344	22.56 354	22.80 313	1.79 263	8.42 318	6.44 299	0.04 133	0.30 212	2.39 242	4.03 245	2.05 121	3.31 220

TorneroNet	39.82 352	53.94 353	26.20 352	66.81 350	49.07 347	65.07 353	70.90 351	26.31 343	46.32 356	24.07 349	20.96 349	67.36 356	52.11 358	94.83 360	18.77 350	9.35 338	24.89 345	16.30 353	53.07 350	24.04 349	13.64 339	11.04 340	61.85 356	22.68 351	36.84 351	25.85 349	42.63 353	50.33 355

SGM+DAISY	20.91 329	16.10 325	12.43 331	22.81 321	21.80 326	24.45 325	18.63 324	17.89 333	12.77 322	18.42 346	19.55 345	30.39 314	40.48 341	11.67 331	12.56 340	15.10 349	25.73 346	12.69 344	34.93 327	21.56 346	26.12 357	22.15 356	21.16 335	12.73 342	17.44 328	13.30 322	33.35 342	28.26 330

MADNet+	19.30 325	7.92 315	15.32 337	17.51 315	11.42 321	8.09 302	18.41 323	28.03 349	17.21 335	12.46 339	12.08 324	33.63 319	30.37 331	9.62 328	18.64 349	14.89 348	25.78 347	10.10 340	40.05 334	16.50 339	17.34 347	12.76 345	9.48 328	18.60 348	35.02 349	20.22 338	21.19 326	38.41 343

TorneroNet-64	38.80 350	50.14 351	23.16 346	63.45 347	47.59 345	63.57 350	68.85 348	27.44 347	44.99 353	21.03 348	13.47 328	69.75 357	56.51 360	94.74 358	18.85 351	8.54 334	26.03 348	15.59 349	53.93 353	25.94 352	12.81 337	10.53 336	61.35 354	21.98 349	33.37 344	26.73 350	33.93 343	53.30 357

SPS-STEREO	20.13 328	14.92 323	11.88 330	19.84 318	20.39 325	18.24 320	9.27 314	16.06 331	19.74 339	19.91 347	20.06 347	33.66 320	37.68 339	7.23 323	13.17 342	16.66 351	26.75 349	16.01 351	32.30 322	23.65 348	30.25 360	22.84 358	13.67 331	13.47 345	16.56 327	15.26 328	29.55 337	24.45 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	42.92 353	51.28 352	31.30 355	76.75 362	64.32 357	79.06 366	83.43 362	42.61 355	43.67 352	35.18 356	22.58 350	60.75 349	56.83 361	94.89 361	13.15 341	4.20 275	27.88 350	12.35 342	63.72 359	28.96 356	9.62 322	7.74 320	59.21 350	22.07 350	48.58 359	35.91 359	53.04 360	29.88 334

WAO-8	44.25 354	56.07 355	34.81 357	70.40 357	61.11 354	71.92 360	71.92 352	43.60 356	48.93 358	32.20 353	26.30 352	67.35 354	49.97 353	91.99 348	26.69 352	19.01 357	29.42 351	13.46 347	51.63 347	37.17 359	16.32 343	10.83 338	44.60 339	27.68 355	53.45 363	35.23 357	47.57 355	55.24 360

Venus	44.25 354	56.07 355	34.81 357	70.38 356	61.11 354	71.92 360	71.92 352	43.60 356	48.93 358	32.20 353	26.30 352	67.35 354	49.97 353	91.99 348	26.69 352	19.01 357	29.42 351	13.46 347	51.63 347	37.17 359	16.32 343	10.83 338	44.60 339	27.68 355	53.45 363	35.23 357	47.57 355	55.24 360

MFMNet_re	16.26 320	13.95 322	7.70 319	24.27 322	9.34 318	33.99 332	17.43 321	12.42 322	19.62 338	10.23 331	13.58 329	39.02 327	13.47 308	1.40 297	10.73 333	10.12 341	29.43 353	12.22 341	31.31 320	10.07 327	17.19 346	9.15 328	8.44 323	9.02 334	8.97 313	5.68 277	24.08 329	36.04 341

DispFullNet	26.27 336	39.81 337	17.89 343	52.75 336	38.74 338	45.03 337	55.21 339	13.74 325	12.89 324	13.75 340	9.88 321	43.75 332	32.46 334	86.51 344	11.01 334	13.68 346	29.48 354	16.23 352	51.78 349	14.64 335	13.87 340	10.46 335	14.59 332	6.22 324	8.62 310	8.03 299	16.08 320	32.10 336

PWCK	38.25 349	63.47 358	23.98 350	73.60 360	41.23 339	60.98 344	51.31 338	54.00 360	35.86 348	26.51 350	39.23 358	62.00 351	46.09 348	26.43 335	14.46 346	9.53 339	30.80 355	12.71 345	83.96 365	28.46 355	23.42 355	13.60 349	47.98 341	30.51 357	34.48 347	27.91 351	31.53 338	38.61 344

UNDER WATER	52.38 357	65.77 361	42.25 360	77.68 363	67.77 360	74.59 363	85.69 365	61.52 363	50.72 360	41.81 359	48.33 359	74.09 360	57.87 362	94.82 359	34.80 358	18.86 356	33.89 356	24.15 355	57.03 355	29.54 357	19.73 351	18.75 351	69.48 362	49.19 365	52.93 362	49.45 362	44.09 354	69.45 367

notaker	49.83 356	63.78 359	33.18 356	70.81 358	66.40 359	70.73 359	78.98 358	45.33 358	64.15 362	43.75 360	59.49 362	60.26 347	51.62 357	93.99 357	46.45 360	31.86 359	34.38 357	24.64 356	65.77 361	41.22 361	24.40 356	24.26 360	68.58 360	39.92 361	26.43 336	29.62 354	38.96 347	46.51 351

UNDER WATER-64	53.24 359	62.47 357	43.72 362	79.20 364	70.94 362	76.00 364	87.61 366	65.70 364	45.62 354	52.26 363	61.76 363	72.47 359	58.44 363	94.91 363	30.75 355	17.95 353	34.62 358	25.80 357	53.84 352	26.41 354	19.77 352	21.35 354	75.52 365	44.10 362	50.84 361	55.27 364	40.93 349	69.21 366

JetBlue	32.19 344	30.24 334	35.83 359	39.74 333	34.14 335	43.67 336	35.54 333	29.41 353	45.70 355	14.86 343	8.65 312	79.62 363	19.51 316	25.38 334	15.92 348	16.55 350	38.70 359	25.92 358	35.72 328	25.05 351	29.56 359	23.18 359	32.21 336	26.78 354	30.47 342	28.96 353	48.44 357	49.33 354

KSHMR	56.45 360	73.76 365	53.18 364	81.77 365	70.47 361	77.94 365	83.01 361	67.07 366	54.37 361	56.94 364	54.51 361	61.36 350	46.54 349	94.90 362	59.43 363	44.62 362	39.11 360	36.00 361	64.69 360	47.55 362	28.73 358	19.90 353	65.78 359	55.97 367	49.71 360	33.30 356	50.13 358	53.27 356

ktn	52.79 358	63.82 360	30.11 353	66.93 352	72.48 364	66.28 355	78.41 357	39.02 354	71.70 364	45.89 362	67.47 364	52.57 344	45.22 347	95.33 365	48.59 361	35.19 360	41.05 361	31.49 360	60.62 357	36.06 358	32.70 362	35.82 362	63.06 357	38.69 359	45.38 358	41.08 361	57.93 363	62.41 363

HanzoNet	60.55 363	68.65 362	42.85 361	71.08 359	71.43 363	71.96 362	79.15 359	59.75 362	75.19 365	45.14 361	74.83 366	74.50 362	63.75 364	96.51 366	43.02 359	39.58 361	52.48 362	47.20 363	75.57 363	51.40 363	44.83 363	44.21 363	72.81 363	39.33 360	54.31 365	50.20 363	60.45 364	64.70 365

DPSimNet_ROB	58.77 361	55.98 354	59.21 365	62.88 345	73.92 365	60.20 342	64.84 343	28.34 352	91.63 367	80.59 365	52.65 360	74.49 361	47.24 350	90.64 346	55.91 362	45.99 363	54.62 363	42.30 362	68.03 362	59.25 365	51.18 364	59.54 364	44.54 338	45.19 363	44.85 357	61.56 365	56.15 362	55.05 359

JetRed	62.68 364	71.30 363	68.71 366	66.70 349	63.10 356	69.94 358	74.63 354	66.20 365	66.87 363	41.55 358	36.99 356	80.77 365	12.41 305	62.44 338	66.90 364	66.45 364	65.00 364	75.57 367	62.84 358	53.56 364	77.95 365	72.78 365	73.29 364	48.99 364	55.75 366	62.99 366	66.04 366	62.58 364

LRCNet_RVC	60.25 362	73.90 366	44.96 363	94.13 366	95.20 367	91.02 367	85.32 364	54.56 361	36.51 349	98.66 367	73.01 365	91.80 368	67.46 365	96.60 367	33.95 357	18.60 355	69.32 365	51.86 364	94.53 366	64.28 366	31.29 361	22.24 357	94.67 366	54.29 366	19.85 332	10.16 314	33.16 340	25.34 326

MADNet++	76.54 365	72.15 364	83.11 368	61.53 342	81.21 366	58.42 341	69.47 349	68.24 367	78.58 366	85.63 366	92.37 367	80.60 364	85.04 366	36.71 336	81.19 366	89.82 366	88.15 366	69.64 365	82.54 364	91.39 367	92.32 366	93.48 367	65.75 358	90.26 369	59.09 367	74.29 367	74.25 367	61.32 362

PML	96.14 366	100.00 371	82.26 367	100.00 368	100.00 369	100.00 371	99.16 370	100.00 372	98.98 369	100.00 370	95.95 368	99.91 372	100.00 371	98.52 368	94.87 367	92.63 367	90.73 367	73.63 366	100.00 370	98.25 369	92.56 367	85.93 366	97.80 367	98.67 371	96.15 372	99.98 372	100.00 372	99.92 372

MEDIAN_ROB	97.56 367	99.08 368	98.39 369	100.00 368	99.99 368	100.00 371	100.00 371	99.49 370	98.31 368	100.00 370	99.95 371	97.97 369	96.05 367	99.97 369	99.41 369	98.43 368	98.53 368	98.66 368	99.88 369	97.95 368	93.38 368	96.45 369	100.00 369	97.23 370	86.96 369	92.33 369	89.80 369	95.90 370

DPSMNet_ROB	99.53 371	99.78 370	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	99.17 368	100.00 371	99.31 368	99.63 369	91.42 367	99.14 369	100.00 370	99.94 372	100.00 371	99.82 369	99.99 370	99.62 368	99.99 370	99.79 371	99.66 371	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

DGTPSM_ROB	99.52 370	99.77 369	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	99.17 368	100.00 371	99.31 368	99.64 370	91.36 366	99.13 368	100.00 370	99.94 372	100.00 371	99.82 369	99.99 370	99.53 367	99.99 370	99.80 372	99.66 371	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

HaxPig	98.97 369	100.00 371	98.94 370	100.00 368	100.00 369	99.99 370	100.00 371	99.99 371	99.97 370	100.00 370	99.99 372	100.00 373	99.95 370	100.00 370	99.56 370	99.43 369	99.97 371	99.57 369	100.00 370	100.00 372	97.25 369	96.32 368	99.99 368	99.98 372	89.17 370	99.51 371	94.19 370	98.51 371

FlowAnything	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 370	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 372	100.00 370	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

CasAABBNet	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 370	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 372	100.00 370	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

DPSM_ROB	99.92 372	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	98.97 368	98.99 368	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	99.90 370	100.00 371	100.00 370	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 372	100.00 370	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

DPSM	99.92 372	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	98.97 368	98.99 368	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	99.90 370	100.00 371	100.00 370	100.00 374	100.00 371	100.00 372	100.00 372	100.00 370	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 369	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 372	100.00 373

AVERAGE_ROB	98.95 368	100.00 371	99.79 371	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 370	99.77 371	99.85 370	100.00 372	100.00 372	100.00 370	100.00 372	98.12 370	99.51 370	100.00 369	100.00 373	93.43 371	93.75 370	94.35 371	93.16 369

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 126	0.05 69	0.10 41	0.00 1

FSD		0.62 186	0.19 57	0.05 68	0.25 151	0.01 55	0.01 81	0.30 110	0.25 148	0.55 158	0.14 131			0.04 124	2.03 99	2.10 196			1.33 113	0.40 155				0.14 147	0.40 158	0.10 97	0.52 77	0.96 172

ASD4																								86.17 368

Low-res two-view benchmark