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	0.06 3	0.03 3	0.06 35	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.01 7	0.00 1	0.47 4	0.38 7	0.00 1	0.01 12	0.16 28	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 36	0.00 1

BridgeDepth	0.07 4	0.05 23	0.02 17	0.03 45	0.05 45	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.56 5	0.45 8	0.04 10	0.01 12	0.16 28	0.03 6	0.23 34	0.05 4	0.00 1	0.01 13	0.01 13	0.01 20	0.15 36	0.01 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 5	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.00 1	0.00 1	1.01 19	0.29 4	0.03 8	0.10 50	0.03 5	0.18 52	0.16 22	0.39 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.09 24	0.00 1

CoSv	0.10 6	0.12 63	0.21 56	0.02 29	0.02 24	0.01 24	0.00 1	0.02 29	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.15 31	0.01 7	0.00 1	0.69 6	0.74 28	0.14 43	0.06 35	0.09 20	0.03 6	0.06 5	0.13 7	0.00 1	0.03 35	0.02 25	0.00 1	0.10 27	0.00 1

LACA1	0.11 7	0.05 23	0.21 56	0.03 45	0.16 89	0.00 1	0.01 26	0.01 7	0.06 63	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 39	0.01 44	0.84 11	0.64 22	0.05 11	0.01 12	0.22 36	0.03 6	0.15 19	0.06 5	0.00 1	0.05 41	0.02 25	0.01 20	0.15 36	0.01 47

DispViT+	0.11 7	0.06 32	0.31 82	0.04 56	0.13 80	0.00 1	0.02 49	0.02 29	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 39	0.00 1	0.88 13	0.52 10	0.02 6	0.05 30	0.05 11	0.03 6	0.06 5	0.30 13	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.04 60	0.08 22	0.01 47

qqai	0.12 9	0.05 23	0.03 25	0.02 29	0.02 24	0.04 92	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.12 83	0.01 44	1.32 30	0.52 10	0.06 15	0.00 1	0.09 20	0.20 54	0.09 11	0.43 18	0.00 1	0.01 13	0.02 25	0.00 1	0.05 15	0.00 1

quiztm	0.13 10	0.04 15	0.04 30	0.01 9	0.01 13	0.13 142	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.03 22	0.26 201	1.33 31	0.29 4	0.02 6	0.07 36	0.06 14	0.09 29	0.05 4	0.91 31	0.05 93	0.01 13	0.01 13	0.00 1	0.04 10	0.00 1

LACA3	0.13 10	0.06 32	0.20 54	0.03 45	0.07 60	0.01 24	0.07 113	0.02 29	0.06 63	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.03 22	0.00 1	1.15 25	0.59 18	0.01 4	0.01 12	0.37 50	0.05 13	0.20 27	0.28 11	0.00 1	0.07 54	0.05 56	0.00 1	0.15 36	0.02 61

Pointernet	0.13 10	0.04 15	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.18 167	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.07 112	0.10 14	0.01 7	0.01 44	0.89 15	0.57 14	0.12 37	0.02 18	0.09 20	0.06 18	0.11 15	0.83 28	0.00 1	0.02 23	0.01 13	0.00 1	0.04 10	0.18 111

StereoVision	0.13 10	0.11 56	0.03 25	0.04 56	0.04 43	0.00 1	0.03 66	0.04 61	0.03 31	0.03 93	0.00 1	0.19 46	0.02 16	0.02 71	1.02 20	0.79 32	0.13 42	0.02 18	0.30 41	0.04 11	0.21 30	0.19 8	0.00 1	0.06 49	0.04 48	0.00 1	0.12 32	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 14	0.11 56	0.26 74	0.02 29	0.12 76	0.01 24	0.05 96	0.03 47	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.07 7	0.09 68	0.02 71	1.46 39	0.84 34	0.06 15	0.04 24	0.40 53	0.07 22	0.07 9	0.20 9	0.01 38	0.05 41	0.05 56	0.06 72	0.19 44	0.11 100
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
derf	0.17 15	0.04 15	0.02 17	0.01 9	0.01 13	0.03 81	0.10 141	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.09 12	0.12 83	0.00 1	1.30 28	0.59 18	0.08 22	0.00 1	0.08 18	0.19 53	0.08 10	1.76 55	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.04 10	0.00 1

MatchStereo	0.17 15	0.09 51	0.30 81	0.02 29	0.10 71	0.01 24	0.03 66	0.03 47	0.08 77	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.11 80	0.02 71	1.43 37	0.80 33	0.10 26	0.15 64	0.05 11	0.06 18	0.25 40	0.55 19	0.00 1	0.14 90	0.01 13	0.03 51	0.14 35	0.02 61
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo	0.18 17	0.06 32	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 176	0.01 26	0.02 29	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 39	0.00 1	1.48 40	1.35 81	0.05 11	0.05 30	0.33 45	0.23 62	0.22 31	0.63 24	0.00 1	0.01 13	0.02 25	0.01 20	0.07 19	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 17	0.11 56	0.04 30	0.05 67	0.06 52	0.00 1	0.01 26	0.03 47	0.05 51	0.24 129	0.00 1	0.16 33	0.06 56	0.01 44	1.29 27	1.05 47	0.06 15	0.04 24	0.06 14	0.05 13	0.40 55	0.86 30	0.00 1	0.04 38	0.04 48	0.01 20	0.05 15	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 19	0.05 23	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 176	0.01 26	0.02 29	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.05 39	0.00 1	1.42 35	1.28 72	0.03 8	0.05 30	0.33 45	0.24 65	0.23 34	1.27 41	0.00 1	0.01 13	0.02 25	0.01 20	0.07 19	0.00 1

AASNet	0.20 19	0.45 145	0.24 68	0.09 93	0.09 67	0.00 1	0.08 120	0.05 68	0.05 51	0.26 130	0.00 1	0.18 36	0.04 32	0.01 44	1.13 21	0.68 26	0.12 37	0.04 24	0.09 20	0.16 45	0.29 45	0.77 26	0.01 38	0.07 54	0.00 1	0.02 43	0.49 74	0.03 71

TDLM	0.20 19	0.10 54	0.21 56	0.08 89	0.23 124	0.02 58	0.04 82	0.19 92	0.04 42	0.02 90	0.10 116	0.67 147	0.05 39	0.10 147	0.43 3	0.28 3	0.35 94	0.20 83	0.02 3	0.01 3	0.12 16	1.22 39	0.05 93	0.01 13	0.00 1	0.02 43	0.41 71	0.41 137

MonStereo	0.21 22	0.04 15	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.05 39	0.01 44	1.63 44	1.32 78	0.09 23	0.15 64	0.36 49	0.31 83	0.30 47	1.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.23 52	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 22	0.04 15	0.02 17	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.14 30	0.03 22	0.05 112	0.99 18	0.77 30	0.16 49	0.17 72	0.16 28	0.26 73	0.06 5	2.10 67	0.18 165	0.02 23	0.01 13	0.06 72	0.47 73	0.06 84

CroCo-Stereo	0.21 22	0.09 51	0.03 25	0.05 67	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.09 12	0.07 57	0.00 1	1.51 41	1.11 51	0.17 55	0.08 41	0.76 72	0.05 13	0.40 55	0.85 29	0.00 1	0.04 38	0.04 48	0.01 20	0.08 22	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
delet	0.21 22	0.08 46	0.24 68	0.06 70	0.05 45	0.02 58	0.04 82	0.02 29	0.05 51	0.34 139	0.00 1	0.20 54	0.04 32	0.02 71	1.45 38	0.53 12	0.23 69	0.07 36	0.12 25	0.06 18	0.15 19	0.38 16	0.01 38	0.06 49	0.01 13	0.01 20	1.50 104	0.02 61

PointNet	0.22 26	0.06 32	0.10 44	0.04 56	0.01 13	0.04 92	0.19 172	0.02 29	0.01 6	0.04 96	0.00 1	0.18 36	0.02 16	0.12 160	0.79 10	0.35 6	0.19 62	0.00 1	0.49 56	0.26 73	0.25 40	1.72 52	0.11 141	0.07 54	0.03 41	0.08 79	0.89 87	0.00 1

NLCSM	0.22 26	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 220	0.00 1	0.55 169	0.10 14	2.24 258	0.00 1	0.86 12	0.58 15	0.11 31	0.02 18	0.02 3	0.09 29	0.09 11	0.28 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 26	0.06 32	0.35 104	0.02 29	0.03 34	0.12 136	0.01 26	0.01 7	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.05 39	0.00 1	0.73 8	0.58 15	0.18 56	0.04 24	0.18 33	0.51 131	0.24 37	2.12 69	0.09 132	0.08 60	0.02 25	0.18 101	0.16 42	0.00 1

ProNet	0.22 26	0.03 3	0.09 42	0.01 9	0.00 1	0.12 136	0.75 225	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.22 193	1.31 29	1.03 45	0.22 65	0.01 12	0.09 20	0.12 36	0.24 37	1.33 44	0.03 78	0.01 13	0.07 67	0.00 1	0.05 15	0.00 1

WQFJX1	0.23 30	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 232	0.00 1	0.78 186	0.11 20	2.54 262	0.00 1	0.74 9	0.54 13	0.01 4	0.00 1	0.03 5	0.06 18	0.06 5	0.27 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 30	0.13 66	0.03 25	0.06 70	0.07 60	0.00 1	0.01 26	0.05 68	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.07 57	0.00 1	1.58 42	1.23 63	0.05 11	0.13 55	0.52 59	0.08 27	0.50 66	1.03 33	0.01 38	0.10 68	0.08 71	0.02 43	0.06 18	0.03 71

RSM++	0.23 30	0.06 32	0.35 104	0.02 29	0.02 24	0.11 133	0.00 1	0.01 7	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.08 62	0.00 1	0.88 13	0.61 20	0.18 56	0.04 24	0.13 26	0.57 150	0.23 34	2.20 72	0.14 149	0.09 63	0.03 41	0.01 20	0.23 52	0.00 1

AIO-test2	0.25 33	0.09 51	0.02 17	0.01 9	0.09 67	0.04 92	0.01 26	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 32	0.00 1	1.71 47	1.44 90	0.15 45	0.04 24	0.03 5	0.33 89	0.10 13	2.30 76	0.06 102	0.16 101	0.05 56	0.01 20	0.10 27	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 34	0.06 32	0.08 40	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.03 22	0.15 168	1.33 31	1.35 81	0.18 56	0.17 72	0.19 34	0.37 98	0.10 13	2.34 78	0.19 172	0.06 49	0.04 48	0.08 79	0.12 32	0.00 1

RAFT	0.28 35	0.04 15	0.31 82	0.02 29	0.00 1	0.12 136	0.12 146	0.93 144	0.01 6	0.69 166	0.00 1	0.18 36	0.00 1	0.01 44	2.07 61	1.23 63	0.23 69	0.00 1	0.06 14	0.21 60	0.15 19	0.60 22	0.00 1	0.06 49	0.03 41	0.01 20	0.34 66	0.00 1

TS12	0.29 36	0.14 68	0.21 56	0.04 56	0.20 110	0.03 81	0.06 106	0.02 29	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.14 92	0.00 1	2.12 64	0.94 39	0.06 15	0.09 44	0.71 67	0.05 13	0.54 70	1.34 45	0.01 38	0.11 75	0.56 153	0.09 83	0.33 62	0.02 61

TS	0.29 36	0.14 68	0.21 56	0.04 56	0.20 110	0.03 81	0.06 106	0.02 29	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.14 92	0.00 1	2.12 64	0.94 39	0.06 15	0.09 44	0.71 67	0.05 13	0.54 70	1.34 45	0.01 38	0.11 75	0.56 153	0.09 83	0.33 62	0.02 61

WQFJX	0.29 36	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.00 1	0.01 7	1.25 237	0.00 1	1.28 205	0.12 25	2.55 263	0.00 1	0.98 17	0.86 35	0.06 15	0.00 1	0.03 5	0.16 45	0.13 17	0.32 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 5	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 36	0.12 63	0.34 96	0.01 9	0.03 34	0.04 92	0.01 26	0.02 29	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.22 65	0.05 39	0.00 1	1.37 34	1.12 53	0.15 45	0.13 55	0.28 40	0.27 76	0.50 66	2.49 82	0.00 1	0.13 87	0.08 71	0.01 20	0.24 55	0.09 90

RAStereo	0.29 36	0.18 79	0.05 34	0.06 70	0.11 73	0.00 1	0.02 49	0.03 47	0.04 42	0.94 183	0.00 1	0.26 75	0.02 16	0.01 44	1.70 46	1.19 61	0.09 23	0.13 55	0.30 41	0.03 6	0.80 84	1.45 50	0.00 1	0.14 90	0.05 56	0.01 20	0.20 45	0.02 61

AANet_RVC	0.29 36	0.05 23	0.28 78	0.06 70	0.21 118	0.00 1	0.24 184	0.03 47	0.17 119	0.34 139	0.01 96	0.08 9	0.04 32	0.01 44	2.17 68	0.58 15	0.16 49	0.07 36	0.44 54	0.20 54	0.13 17	0.33 15	0.03 78	0.07 54	0.02 25	0.06 72	1.15 93	0.86 160

AIO-test1	0.30 42	0.04 15	0.03 25	0.02 29	0.08 65	0.04 92	0.00 1	0.01 7	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.04 32	0.00 1	2.02 59	1.69 119	0.15 45	0.02 18	0.24 38	0.55 147	0.20 27	2.67 85	0.00 1	0.02 23	0.02 25	0.01 20	0.09 24	0.00 1

WQFJA1	0.31 43	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.18 234	0.00 1	1.29 207	0.13 27	2.82 267	0.00 1	1.14 22	0.64 22	0.10 26	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 22	0.57 20	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.01 5	0.00 1

NLMM	0.31 43	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.19 235	0.00 1	1.28 205	0.13 27	2.82 267	0.00 1	1.14 22	0.64 22	0.10 26	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 22	0.58 21	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.01 5	0.00 1

LG-Stereo	0.31 43	0.05 23	0.02 17	0.02 29	0.07 60	0.13 142	0.01 26	0.03 47	0.10 91	0.00 1	0.87 189	0.44 109	0.01 7	0.00 1	2.07 61	1.46 92	0.11 31	0.16 69	0.67 66	0.47 117	0.31 50	1.19 37	0.04 90	0.02 23	0.05 56	0.10 88	0.07 19	0.00 1

AdaDepth	0.32 46	0.24 91	0.07 36	0.02 29	0.01 13	0.16 165	0.01 26	0.02 29	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.20 54	0.01 7	0.01 44	1.96 56	1.94 138	0.09 23	0.09 44	1.21 94	0.40 103	0.46 62	1.21 38	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.04 60	0.31 59	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 47	0.05 23	0.07 36	0.01 9	0.02 24	0.02 58	0.00 1	0.02 29	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.02 16	0.00 1	1.77 52	1.68 118	0.21 63	0.08 41	0.19 34	0.58 151	0.29 45	3.05 107	0.18 165	0.09 63	0.08 71	0.19 103	0.12 32	0.00 1

NLSM1	0.34 48	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 7	1.38 244	0.00 1	1.36 208	0.13 27	2.75 266	0.00 1	1.14 22	1.11 51	0.10 26	0.00 1	0.05 11	0.16 45	0.16 22	0.80 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 20	0.01 5	0.00 1

111111	0.34 48	0.03 3	0.08 40	0.01 9	0.03 34	0.10 130	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.01 96	0.18 36	0.05 39	0.01 44	1.98 57	1.34 80	0.11 31	0.15 64	0.59 63	0.56 148	0.34 52	3.31 119	0.26 193	0.02 23	0.02 25	0.05 66	0.04 10	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 48	0.19 80	0.23 66	0.01 9	0.06 52	0.12 136	0.01 26	0.03 47	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.20 54	0.03 22	0.00 1	2.15 67	1.48 96	0.10 26	0.13 55	0.33 45	0.11 33	0.45 61	0.93 32	0.00 1	0.02 23	0.07 67	0.03 51	2.36 125	0.06 84

AIO-Stereo	0.34 48	0.05 23	0.34 96	0.01 9	0.03 34	0.13 142	0.00 1	0.01 7	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.05 39	0.00 1	1.68 45	1.06 49	0.49 119	0.08 41	1.56 111	0.76 186	0.22 31	2.17 71	0.11 141	0.01 13	0.01 13	0.02 43	0.20 45	0.00 1

MMNet	0.34 48	0.21 81	0.07 36	0.05 67	0.06 52	0.00 1	0.12 146	0.03 47	0.04 42	0.22 126	0.00 1	0.36 89	0.02 16	0.05 112	2.17 68	0.69 27	0.33 90	0.15 64	0.34 48	0.07 22	0.34 52	0.60 22	0.06 102	0.10 68	0.03 41	0.05 66	2.93 139	0.02 61

MLG-Stereo_test2	0.35 53	0.14 68	0.04 30	0.01 9	0.06 52	0.18 181	0.02 49	0.02 29	0.03 31	0.00 1	0.63 180	0.18 36	0.01 7	0.00 1	1.83 53	1.31 76	0.06 15	0.20 83	1.35 104	0.38 99	0.41 59	2.30 76	0.16 158	0.05 41	0.06 64	0.01 20	0.09 24	0.01 47

iRaftStereo_RVC	0.35 53	0.21 81	0.33 89	0.22 113	0.15 85	0.02 58	0.02 49	0.05 68	0.08 77	0.00 1	0.00 1	0.28 77	0.11 80	0.03 87	1.35 33	0.98 42	0.35 94	0.07 36	0.49 56	0.17 49	1.05 102	2.96 95	0.00 1	0.05 41	0.09 75	0.01 20	0.23 52	0.04 75

NLMM1	0.36 55	0.03 3	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	1.51 249	0.00 1	0.68 183	0.11 20	2.74 265	0.00 1	1.25 26	1.22 62	0.11 31	0.01 12	0.07 17	0.24 65	0.24 37	1.41 49	0.00 1	0.01 13	0.01 13	0.05 66	0.04 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 55	0.06 32	0.31 82	0.01 9	0.05 45	0.09 125	0.01 26	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.18 113	0.00 1	2.33 79	1.63 110	0.18 56	0.19 81	0.15 27	0.99 205	0.28 44	3.01 99	0.00 1	0.02 23	0.01 13	0.07 78	0.03 9	0.00 1

DMCA	0.36 55	0.36 129	0.19 53	0.17 102	0.09 67	0.02 58	0.05 96	0.02 29	0.05 51	0.58 159	0.00 1	0.39 99	0.05 39	0.01 44	2.07 61	0.98 42	0.54 126	0.12 53	0.23 37	0.10 32	0.46 62	1.38 48	0.01 38	0.22 120	0.03 41	0.08 79	1.30 94	0.15 108

GEAStereo	0.39 58	0.07 42	0.33 89	0.03 45	0.03 34	0.16 165	0.01 26	0.04 61	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.01 7	0.24 195	2.28 73	1.61 105	0.16 49	0.18 76	0.73 70	0.65 170	0.40 55	2.72 86	0.18 165	0.05 41	0.19 110	0.00 1	0.21 49	0.00 1

gasm-f	0.39 58	0.07 42	0.33 89	0.03 45	0.03 34	0.16 165	0.01 26	0.04 61	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.01 7	0.24 195	2.28 73	1.61 105	0.16 49	0.18 76	0.73 70	0.65 170	0.40 55	2.72 86	0.18 165	0.05 41	0.19 110	0.00 1	0.21 49	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 58	0.23 86	0.35 104	0.07 82	0.15 85	0.02 58	0.04 82	0.08 78	0.07 69	1.22 204	0.00 1	0.23 69	0.03 22	0.02 71	1.62 43	1.29 73	0.14 43	0.29 104	1.62 112	0.12 36	0.84 90	1.37 47	0.01 38	0.18 107	0.20 113	0.16 99	0.17 43	0.04 75

IGEV-Stereo++	0.40 61	0.03 3	0.10 44	0.03 45	0.03 34	0.10 130	0.01 26	0.01 7	0.03 31	0.00 1	0.15 129	0.18 36	0.03 22	0.01 44	1.95 55	1.30 74	0.05 11	0.29 104	0.81 74	0.51 131	0.25 40	3.15 113	0.27 199	0.03 35	0.02 25	0.01 20	1.39 99	0.00 1

MSCF	0.41 62	0.08 46	0.34 96	0.03 45	0.03 34	0.14 149	0.01 26	0.03 47	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.14 92	0.01 44	2.43 85	2.03 147	0.22 65	0.10 50	0.17 31	0.67 176	0.22 31	3.03 102	0.08 125	0.35 152	0.04 48	0.72 154	0.11 31	0.00 1

GASTEREO	0.42 63	0.08 46	0.34 96	0.03 45	0.02 24	0.14 149	0.01 26	0.03 47	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.14 92	0.01 44	2.48 88	2.05 154	0.22 65	0.17 72	0.17 31	0.63 162	0.19 26	2.96 95	0.30 212	0.35 152	0.04 48	0.71 153	0.15 36	0.00 1

GIP-stereo	0.42 63	0.06 32	0.14 49	0.02 29	0.05 45	0.16 165	0.02 49	0.06 73	0.03 31	0.00 1	0.25 144	0.32 83	0.05 39	0.01 44	3.07 104	1.67 116	0.15 45	0.05 30	0.31 43	0.71 179	0.49 65	3.30 118	0.06 102	0.04 38	0.03 41	0.09 83	0.33 62	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 63	0.29 103	0.82 188	0.60 210	0.31 149	0.18 181	0.03 66	1.58 165	0.25 143	0.12 113	0.28 146	0.84 161	0.05 39	0.11 152	0.69 6	0.46 9	0.36 96	0.25 94	0.08 18	0.08 27	0.20 27	1.95 60	0.02 67	0.05 41	0.06 64	0.03 51	0.70 80	1.10 174

GSStereo	0.43 66	0.12 63	0.35 104	0.02 29	0.02 24	0.20 188	0.01 26	0.01 7	1.23 236	0.00 1	0.05 108	0.22 65	0.03 22	0.00 1	2.12 64	1.64 113	0.50 120	0.26 96	0.50 58	0.46 116	0.51 68	2.87 93	0.15 154	0.02 23	0.18 106	0.05 66	0.10 27	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 67	0.30 108	0.37 117	0.08 89	0.19 102	0.01 24	0.02 49	0.10 83	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.49 118	0.09 68	0.05 112	2.28 73	1.53 100	0.28 82	0.43 145	1.84 122	0.14 41	1.17 106	1.99 64	0.01 38	0.23 123	0.16 103	0.10 88	0.26 57	0.03 71

MLG-Stereo_test3	0.48 68	0.06 32	0.33 89	0.12 99	0.16 89	0.17 176	0.02 49	0.07 74	0.04 42	1.13 194	0.00 1	0.23 69	0.08 62	0.01 44	1.98 57	1.62 108	0.11 31	0.19 81	1.38 105	0.29 80	0.76 80	3.35 120	0.02 67	0.10 68	0.06 64	0.03 51	0.74 82	0.01 47

Occ-G	0.48 68	0.11 56	0.24 68	0.04 56	0.11 73	0.16 165	0.04 82	0.04 61	0.02 20	0.00 1	0.25 144	0.15 31	0.02 16	0.00 1	3.08 106	1.56 102	0.11 31	0.34 115	1.04 86	0.48 123	0.85 91	3.04 106	0.23 182	0.07 54	0.04 48	0.02 43	0.83 85	0.01 47

RAFT + AFF	0.48 68	0.05 23	0.01 11	0.22 113	0.03 34	0.04 92	0.14 154	0.03 47	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.32 83	0.03 22	0.07 127	4.66 176	0.97 41	0.56 133	0.09 44	2.34 133	0.04 11	0.69 76	1.96 61	0.02 67	0.22 120	0.15 100	0.12 93	0.24 55	0.01 47

GREAT-IGEV	0.49 71	0.07 42	0.29 79	0.02 29	0.02 24	0.14 149	0.00 1	0.03 47	1.58 253	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.07 57	0.00 1	2.22 70	2.07 159	0.16 49	0.26 96	0.25 39	0.80 190	0.33 51	2.96 95	0.25 191	0.79 232	0.02 25	0.00 1	0.71 81	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HCRNet	0.49 71	0.39 134	0.36 111	0.29 147	0.12 76	0.01 24	0.06 106	0.03 47	0.01 6	1.48 221	0.00 1	0.20 54	0.05 39	0.01 44	2.61 92	0.78 31	0.42 108	0.07 36	0.32 44	0.12 36	0.37 54	2.22 73	0.02 67	0.02 23	0.02 25	0.02 43	3.33 159	0.03 71

S2M2_XL	0.50 73	0.13 66	0.39 121	0.04 56	0.15 85	0.00 1	0.05 96	0.25 104	0.37 155	0.00 1	0.00 1	0.32 83	0.51 182	0.00 1	2.74 96	1.75 122	0.28 82	0.46 152	0.48 55	0.20 54	1.60 131	3.03 102	0.08 125	0.16 101	0.09 75	0.09 83	0.15 36	0.25 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 74	0.26 97	0.02 17	0.04 56	0.24 127	0.15 161	0.03 66	0.07 74	0.07 69	0.00 1	0.60 177	0.37 93	0.35 148	0.03 87	2.59 90	2.00 144	0.23 69	0.18 76	1.31 101	0.40 103	0.75 78	3.23 116	0.04 90	0.09 63	0.35 134	0.04 60	0.21 49	0.08 87

LG-G_1	0.51 74	0.28 101	0.33 89	0.18 104	0.22 120	0.16 165	0.02 49	0.05 68	0.07 69	0.01 84	0.58 172	0.20 54	0.24 130	0.03 87	2.30 77	1.80 125	0.27 79	0.37 118	0.82 75	0.47 117	0.91 93	3.77 135	0.01 38	0.12 79	0.11 87	0.03 51	0.34 66	0.01 47

LG-G	0.51 74	0.28 101	0.33 89	0.18 104	0.22 120	0.16 165	0.02 49	0.05 68	0.07 69	0.01 84	0.58 172	0.20 54	0.24 130	0.03 87	2.30 77	1.80 125	0.27 79	0.37 118	0.82 75	0.47 117	0.91 93	3.77 135	0.01 38	0.12 79	0.11 87	0.03 51	0.34 66	0.01 47

DFGA-Net	0.52 77	0.32 111	0.09 42	0.23 121	0.05 45	0.01 24	0.02 49	0.55 132	0.05 51	1.27 207	0.00 1	0.20 54	0.05 39	0.03 87	1.75 49	1.26 66	0.37 98	0.09 44	1.05 87	0.07 22	0.77 82	2.14 70	0.00 1	0.21 117	0.02 25	0.00 1	3.39 163	0.02 61

UPFNet	0.52 77	0.31 110	0.76 179	0.22 113	0.28 142	0.02 58	0.05 96	0.09 82	0.08 77	0.38 145	0.00 1	0.38 96	0.03 22	0.24 195	3.16 110	1.04 46	0.34 92	0.14 61	0.59 63	0.34 92	0.44 60	1.09 35	0.01 38	0.30 142	0.05 56	0.01 20	3.54 170	0.05 80

LGtest1	0.53 79	0.07 42	0.34 96	0.03 45	0.14 82	0.16 165	0.03 66	0.08 78	0.14 106	0.04 96	0.84 188	0.21 64	0.15 98	0.00 1	2.36 82	2.07 159	0.21 63	0.46 152	0.87 80	0.41 105	0.76 80	4.21 152	0.05 93	0.12 79	0.12 90	0.04 60	0.27 58	0.01 47

LG-Stereo_L2	0.54 80	0.34 123	0.02 17	0.04 56	0.24 127	0.18 181	0.03 66	0.07 74	0.07 69	0.00 1	0.59 176	0.43 108	0.35 148	0.04 105	2.83 99	2.03 147	0.26 77	0.18 76	1.09 88	0.38 99	0.82 89	3.54 126	0.04 90	0.09 63	0.34 132	0.06 72	0.31 59	0.08 87

AEACV	0.55 81	0.71 192	0.34 96	0.04 56	0.05 45	0.10 130	0.02 49	0.02 29	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.20 54	0.13 88	0.05 112	2.71 95	2.52 182	0.12 37	0.64 177	1.33 102	0.95 203	0.81 86	3.06 108	0.32 218	0.09 63	0.02 25	0.20 106	0.41 71	0.00 1

DepthFocus	0.56 82	0.08 46	0.40 124	0.22 113	0.13 80	0.00 1	0.04 82	0.36 111	0.59 182	0.00 1	0.00 1	0.33 87	0.33 143	0.00 1	2.34 80	2.13 163	0.41 105	0.40 128	1.00 84	0.42 109	2.19 162	2.44 79	0.10 137	0.21 117	0.07 67	0.10 88	0.49 74	0.28 122

plain	0.56 82	0.39 134	0.44 132	0.17 102	0.41 186	0.01 24	0.01 26	0.74 138	0.08 77	0.01 84	0.00 1	0.74 152	0.14 92	0.04 105	2.91 101	1.93 136	0.25 74	0.44 148	1.02 85	0.16 45	1.65 136	2.50 83	0.01 38	0.41 169	0.21 117	0.06 72	0.36 69	0.10 93

anonymousdsp	0.56 82	0.10 54	0.36 111	0.24 125	0.07 60	0.09 125	0.01 26	0.04 61	0.05 51	0.00 1	2.27 227	0.22 65	0.20 117	0.00 1	2.28 73	1.41 88	0.28 82	0.17 72	0.52 59	0.67 176	0.56 72	3.56 127	0.31 214	0.07 54	0.02 25	0.01 20	1.65 107	0.01 47

GMStereo	0.56 82	0.94 218	0.07 36	0.25 129	0.06 52	0.01 24	0.02 49	0.15 90	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.41 103	0.01 7	0.01 44	2.04 60	1.15 57	0.34 92	0.18 76	2.72 154	0.11 33	1.52 123	2.04 65	0.00 1	0.08 60	0.20 113	0.03 51	2.65 132	0.04 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 86	0.11 56	0.26 74	0.02 29	0.06 52	0.02 58	0.04 82	0.04 61	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.40 102	0.09 68	0.01 44	5.50 211	2.06 157	0.45 111	0.28 102	0.54 61	0.23 62	1.49 121	2.89 94	0.02 67	0.08 60	0.09 75	0.06 72	0.31 59	0.22 114

MIF-Stereo (partial)	0.58 87	0.39 134	0.42 127	0.07 82	0.22 120	0.02 58	0.03 66	0.08 78	0.11 95	0.01 84	0.01 96	0.50 122	0.12 83	0.03 87	2.35 81	1.69 119	0.25 74	0.60 174	0.91 82	0.11 33	1.40 115	2.26 75	0.01 38	0.34 145	0.12 90	0.29 117	2.91 138	0.38 133

AIO_rvc	0.61 88	0.30 108	0.36 111	0.03 45	0.02 24	0.14 149	0.30 189	0.02 29	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.09 68	0.06 121	3.14 108	2.93 199	0.18 56	0.51 159	2.38 134	0.52 134	0.69 76	3.61 129	0.46 242	0.02 23	0.13 92	0.04 60	0.20 45	0.01 47

RYNet	0.61 88	0.04 15	0.00 1	0.02 29	0.04 43	0.00 1	0.01 26	0.03 47	0.04 42	0.07 101	0.00 1	0.07 7	0.12 83	0.00 1	4.57 170	0.66 25	0.12 37	0.99 230	0.37 50	0.02 4	0.25 40	0.10 6	0.05 93	0.03 35	0.08 71	7.32 277	1.40 100	0.12 104

IGEV-Stereo+	0.62 90	1.03 229	0.04 30	0.11 96	0.14 82	0.14 149	0.03 66	0.10 83	0.11 95	0.02 90	2.00 222	0.32 83	0.30 141	0.02 71	1.86 54	1.97 141	0.16 49	0.31 110	1.71 116	0.60 156	1.02 99	3.85 142	0.29 205	0.06 49	0.03 41	0.21 107	0.20 45	0.00 1

GANet	0.63 91	0.72 194	0.73 175	0.46 196	0.40 184	1.37 247	0.41 203	0.45 123	0.06 63	0.21 122	2.81 248	2.16 206	0.28 138	0.47 246	0.89 15	0.62 21	0.74 152	0.38 123	0.38 52	0.07 22	0.30 47	1.98 63	0.14 149	0.13 87	0.20 113	0.03 51	0.52 76	0.22 114

TestStereo	0.64 92	0.64 180	0.54 156	0.22 113	0.11 73	0.01 24	0.03 66	1.87 184	0.23 138	0.30 134	0.00 1	0.37 93	0.08 62	0.01 44	1.75 49	0.93 38	0.45 111	0.23 93	2.92 161	0.12 36	1.51 122	1.70 51	0.05 93	0.11 75	0.21 117	0.46 135	2.24 123	0.13 106

AIO_test	0.66 93	0.53 157	0.44 132	0.04 56	0.02 24	0.14 149	0.42 204	0.12 87	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.20 54	0.10 76	0.03 87	3.07 104	3.04 204	0.25 74	0.32 112	1.33 102	0.44 111	1.28 112	3.68 131	0.44 238	0.02 23	0.18 106	0.43 134	1.11 92	0.01 47

YMNet	0.67 94	0.38 133	0.02 17	0.20 107	0.25 136	0.33 207	2.67 270	0.36 111	0.06 63	1.09 191	0.00 1	0.41 103	2.95 269	0.01 44	2.43 85	2.05 154	0.61 140	0.46 152	0.54 61	0.25 70	0.30 47	1.29 42	0.00 1	0.10 68	0.37 136	0.05 66	0.62 77	0.38 133

UNet	0.67 94	0.32 111	0.47 148	0.27 141	0.23 124	0.03 81	0.15 157	0.55 132	0.14 106	1.13 194	0.00 1	0.61 138	0.17 111	0.15 168	2.26 71	1.51 99	0.50 120	0.22 88	1.51 110	0.25 70	0.75 78	1.79 56	0.18 165	0.60 204	0.07 67	0.32 126	3.43 166	0.61 152

MGS-Stereo	0.68 96	0.97 224	0.65 163	0.25 129	0.18 95	0.01 24	0.05 96	0.07 74	0.14 106	0.00 1	0.00 1	0.30 79	0.15 98	0.03 87	5.25 204	1.01 44	0.41 105	0.26 96	1.09 88	0.44 111	1.38 114	2.76 89	0.03 78	0.27 132	0.34 132	0.25 110	1.72 109	0.24 117

HITNet	0.68 96	0.16 74	0.11 47	0.07 82	0.10 71	0.01 24	0.03 66	1.72 170	0.79 204	0.11 107	0.00 1	0.77 157	0.28 138	0.12 160	2.69 93	1.17 58	0.45 111	0.14 61	0.72 69	0.25 70	1.61 134	2.80 91	0.01 38	0.17 103	0.04 48	0.15 96	3.40 164	0.41 137
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
IER	0.69 98	0.46 147	0.29 79	0.30 151	0.18 95	0.01 24	0.09 129	0.42 118	0.11 95	1.07 190	0.07 112	1.62 198	0.05 39	0.20 183	3.15 109	1.25 65	0.40 102	0.16 69	0.82 75	0.44 111	0.57 73	2.22 73	0.21 174	0.34 145	0.09 75	1.03 169	2.96 140	0.28 122

G2L-Stereo	0.70 99	0.35 127	0.24 68	0.37 176	0.64 212	0.02 58	0.07 113	0.17 91	0.08 77	0.51 155	0.10 116	0.28 77	0.49 177	0.45 242	3.38 122	1.05 47	0.27 79	0.20 83	1.46 107	0.28 78	1.54 124	1.85 57	0.07 119	0.12 79	0.28 129	0.78 159	3.56 171	0.38 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 99	0.11 56	0.32 87	0.06 70	0.20 110	0.09 125	0.02 49	0.13 89	0.23 138	0.03 93	0.04 104	0.48 116	0.15 98	0.01 44	3.26 117	2.49 179	0.31 89	0.44 148	1.92 124	0.48 123	1.70 141	4.79 183	0.16 158	0.12 79	0.09 75	0.16 99	0.90 88	0.07 86

HGLStereo	0.70 99	0.34 123	0.41 125	0.23 121	0.31 149	0.02 58	0.17 163	0.08 78	0.13 103	1.20 203	0.69 184	0.25 71	0.15 98	0.09 141	2.36 82	1.50 97	0.57 135	0.29 104	1.25 95	0.24 65	1.13 105	3.16 114	0.08 125	0.34 145	0.18 106	0.19 103	3.13 146	0.47 141

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 102	0.58 167	0.33 89	0.08 89	0.18 95	0.19 185	0.04 82	0.12 87	0.18 123	0.04 96	0.51 165	0.50 122	0.41 162	0.02 71	2.44 87	2.27 170	0.33 90	0.54 165	1.14 91	0.44 111	2.08 158	4.84 184	0.09 132	0.12 79	0.10 82	0.15 96	1.37 98	0.08 87

CFNet	0.72 103	0.50 155	0.71 171	0.48 199	0.45 194	0.06 119	0.27 188	0.58 134	0.09 86	0.65 165	0.04 104	0.84 161	0.10 76	0.05 112	2.80 98	0.75 29	0.60 139	0.09 44	0.84 79	0.41 105	1.10 104	1.22 39	0.03 78	0.13 87	0.58 156	1.14 172	3.44 167	1.47 183

RAFT_CTSACE	0.74 104	0.81 205	0.44 132	0.25 129	0.08 65	0.15 161	0.03 66	1.99 189	0.06 63	0.00 1	0.11 118	0.47 115	0.46 172	0.01 44	2.74 96	1.26 66	0.29 88	0.16 69	0.77 73	0.13 40	0.79 83	4.54 170	0.01 38	0.15 95	0.25 123	0.01 20	3.88 194	0.04 75

test_5	0.76 105	0.61 172	0.21 56	0.02 29	0.02 24	0.11 133	0.01 26	2.75 241	0.05 51	0.00 1	4.29 263	0.49 118	0.44 165	0.00 1	1.73 48	1.27 71	0.22 65	0.14 61	1.14 91	0.09 29	0.46 62	3.08 110	0.01 38	0.19 108	0.09 75	0.00 1	2.97 141	0.02 61

RAFT+CT+SA	0.77 106	0.83 207	0.24 68	0.15 101	0.05 45	0.01 24	0.02 49	2.46 218	0.09 86	0.11 107	0.00 1	0.89 170	0.40 159	0.01 44	1.42 35	1.63 110	0.18 56	0.21 87	2.39 136	0.27 76	0.93 95	4.66 176	0.01 38	0.20 113	0.13 92	0.02 43	3.33 159	0.05 80

ADLNet	0.79 107	0.95 219	0.12 48	0.22 113	0.28 142	0.09 125	0.05 96	1.25 154	0.10 91	0.32 137	0.06 109	2.48 211	0.08 62	0.20 183	3.48 123	1.14 56	0.48 115	0.11 52	0.60 65	0.23 62	0.60 74	3.03 102	0.01 38	0.10 68	0.91 176	0.83 161	3.15 147	0.34 129

raft+_RVC	0.80 108	0.41 139	0.45 145	0.34 164	0.24 127	0.03 81	0.08 120	2.24 200	0.09 86	0.07 101	0.00 1	0.42 106	0.08 62	0.02 71	3.49 124	3.16 211	0.48 115	0.12 53	2.60 149	0.82 191	0.94 96	3.69 132	0.03 78	0.20 113	0.35 134	0.14 95	0.69 78	0.35 131

ARAFT	0.80 108	0.22 84	0.31 82	0.31 153	0.12 76	0.01 24	0.02 49	0.24 102	0.09 86	1.28 208	0.00 1	0.53 126	0.04 32	0.09 141	3.18 111	1.99 142	0.51 123	0.34 115	2.69 153	0.14 41	1.96 157	2.75 88	0.02 67	0.20 113	0.80 174	0.03 51	3.53 169	0.13 106

LL-Strereo2	0.81 110	0.27 98	0.35 104	0.09 93	0.14 82	0.17 176	0.08 120	2.21 199	0.19 126	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.05 39	0.20 183	2.27 72	2.72 191	0.12 37	0.15 64	2.40 137	0.52 134	1.77 149	5.39 198	0.06 102	0.17 103	0.43 142	0.12 93	1.55 106	0.31 125

DMCA-RVC	0.82 111	0.43 141	0.50 150	0.31 153	0.59 209	0.15 161	1.13 234	0.29 107	1.52 250	1.29 210	0.34 152	0.64 142	0.14 92	0.17 174	3.74 133	1.26 66	0.80 156	0.51 159	0.97 83	0.51 131	0.87 92	1.93 59	0.26 193	0.40 168	0.13 92	0.08 79	2.70 133	0.50 143

HUF	0.83 112	0.15 71	0.62 160	0.03 45	0.12 76	0.16 165	0.17 163	0.32 109	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.22 65	0.26 134	0.00 1	4.05 151	4.06 260	0.48 115	0.57 170	3.07 169	0.65 170	1.72 147	3.80 138	0.38 225	0.88 242	0.14 99	0.04 60	0.38 70	0.01 47

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 112	0.08 46	0.36 111	0.18 104	0.21 118	0.01 24	0.06 106	1.75 174	0.21 136	0.14 116	0.15 129	0.45 111	0.16 105	0.03 87	4.05 151	1.87 129	0.36 96	0.42 140	1.67 114	0.17 49	1.76 148	4.52 169	0.02 67	0.11 75	0.38 139	2.70 214	0.33 62	0.33 127

MIM_Stereo	0.83 112	0.15 71	0.44 132	0.34 164	0.24 127	0.12 136	0.08 120	2.02 190	0.08 77	0.00 1	0.24 142	0.31 82	0.10 76	0.03 87	3.34 118	2.91 198	0.24 72	0.67 184	2.62 150	0.89 197	1.44 119	3.49 123	0.06 102	0.26 129	0.20 113	0.24 109	1.72 109	0.18 111

DSFCA	0.83 112	0.44 143	0.51 154	0.29 147	0.59 209	0.05 106	0.61 222	0.23 97	0.55 178	0.49 153	0.58 172	0.48 116	0.11 80	0.04 105	2.83 99	1.42 89	0.78 155	0.72 194	1.15 93	0.65 170	1.24 109	3.01 99	0.21 174	0.53 194	0.55 151	0.83 161	3.19 150	0.46 140

test_4	0.84 116	0.11 56	0.61 159	0.30 151	0.20 110	0.08 122	0.30 189	0.10 83	0.10 91	0.03 93	0.61 178	0.79 159	0.16 105	0.18 177	3.62 128	3.39 224	0.24 72	0.43 145	1.98 125	0.30 82	1.21 108	3.26 117	0.09 132	0.21 117	0.23 121	0.33 127	3.56 171	0.25 119

RASNet	0.86 117	0.32 111	0.77 181	0.46 196	0.31 149	0.18 181	0.10 141	0.95 145	0.14 106	1.11 192	0.09 115	0.53 126	0.44 165	0.35 224	1.76 51	1.87 129	0.59 136	0.22 88	1.13 90	0.07 22	1.42 118	3.94 144	0.17 163	0.53 194	0.46 144	0.37 132	3.64 176	1.29 179

FSD	0.87 118	0.70 190	0.22 62	0.07 82	0.29 146	0.01 24	0.04 82	0.32 109	0.25 143	0.54 158	0.13 125	1.69 200	0.51 182	0.04 105	2.39 84	2.70 190	0.97 181	0.62 176	1.46 107	0.76 186	2.15 161	4.66 176	0.30 212	0.19 108	0.56 153	0.31 120	0.69 78	0.93 167

coex_refinement	0.87 118	1.07 233	0.62 160	0.25 129	0.72 217	0.03 81	0.20 177	0.27 105	1.03 224	0.10 106	1.11 201	0.87 167	0.18 113	0.15 168	4.26 158	1.07 50	0.59 136	0.13 55	2.44 142	0.52 134	1.02 99	1.12 36	0.23 182	0.17 103	0.67 165	0.96 166	3.20 151	0.48 142

AFF-stereo	0.88 120	0.32 111	0.50 150	0.35 171	0.20 110	0.11 133	0.37 200	0.41 117	0.11 95	1.15 197	0.00 1	0.66 146	0.07 57	0.02 71	4.33 160	1.39 87	0.40 102	0.90 218	3.49 183	0.26 73	1.61 134	2.83 92	0.02 67	0.22 120	0.49 145	0.18 101	3.16 148	0.10 93

CAS	0.89 121	0.22 84	0.39 121	0.21 111	0.24 127	0.03 81	0.36 199	0.23 97	0.62 185	1.28 208	0.16 131	0.38 96	0.84 229	0.12 160	3.10 107	1.87 129	0.94 179	0.75 200	1.30 99	0.58 151	2.82 179	3.00 98	0.03 78	0.12 79	0.13 92	0.72 154	1.80 112	1.89 198

DISCO	0.90 122	0.96 223	0.36 111	0.06 70	0.36 167	0.63 224	0.54 218	0.23 97	0.32 153	1.72 227	0.58 172	0.41 103	0.29 140	0.04 105	2.98 103	1.47 95	1.02 190	0.31 110	3.32 177	0.56 148	1.01 98	3.01 99	0.13 146	0.33 144	0.13 92	0.33 127	2.81 136	0.43 139

rafts_anoy	0.92 123	0.33 119	0.86 192	0.37 176	0.24 127	0.05 106	0.07 113	2.48 220	0.14 106	0.01 84	0.00 1	0.20 54	0.04 32	0.02 71	3.97 146	3.08 207	0.56 133	0.40 128	2.20 131	0.34 92	1.65 136	3.86 143	0.02 67	0.27 132	0.99 182	0.73 157	0.87 86	0.98 172

TestStereo1	0.93 124	0.98 225	0.22 62	0.07 82	0.18 95	0.01 24	0.04 82	1.07 148	0.08 77	0.11 107	0.00 1	0.39 99	0.56 190	0.12 160	4.92 192	2.03 147	0.28 82	0.22 88	2.98 164	0.20 54	1.56 127	3.94 144	0.01 38	0.15 95	0.10 82	1.19 175	3.74 180	0.05 80

SA-5K	0.93 124	0.98 225	0.22 62	0.07 82	0.18 95	0.01 24	0.04 82	1.07 148	0.08 77	0.11 107	0.00 1	0.39 99	0.56 190	0.12 160	4.92 192	2.03 147	0.28 82	0.22 88	2.98 164	0.20 54	1.56 127	3.94 144	0.01 38	0.15 95	0.10 82	1.19 175	3.74 180	0.05 80

GLC_STEREO	0.93 124	0.48 150	0.65 163	0.25 129	0.33 161	0.03 81	0.11 144	2.37 210	0.20 127	0.16 119	0.04 104	0.38 96	0.15 98	0.02 71	3.66 129	2.05 154	0.67 146	0.25 94	2.56 146	0.42 109	2.90 180	3.06 108	0.09 132	0.19 108	0.09 75	0.10 88	3.70 178	0.31 125

NVstereo2D	0.93 124	0.48 150	0.17 50	0.24 125	0.42 190	0.41 210	0.08 120	1.64 166	0.59 182	0.87 178	1.05 196	0.42 106	0.21 121	0.08 137	5.64 216	2.38 177	0.82 162	0.59 172	1.71 116	0.24 65	1.26 110	2.48 81	0.06 102	0.47 183	1.31 194	0.29 117	1.04 90	0.24 117

CASnet	0.96 128	0.54 159	0.54 156	0.24 125	0.36 167	0.05 106	0.26 187	0.52 129	0.18 123	0.06 100	0.06 109	0.70 149	0.36 152	0.01 44	4.36 163	1.50 97	0.66 145	0.40 128	2.56 146	0.34 92	3.82 213	4.34 157	0.03 78	0.35 152	1.67 216	0.11 92	1.72 109	0.23 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 129	0.15 71	1.98 255	0.27 141	0.17 91	0.00 1	0.04 82	0.24 102	0.31 150	2.13 241	0.00 1	0.45 111	0.15 98	0.01 44	4.10 154	2.25 168	0.54 126	0.47 155	1.29 98	0.24 65	2.31 164	2.52 84	0.05 93	0.15 95	0.17 104	2.66 213	3.69 177	0.15 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 130	0.95 219	0.32 87	0.06 70	0.17 91	0.01 24	0.03 66	1.49 163	0.07 69	0.78 172	0.00 1	0.46 113	0.64 201	0.19 178	4.75 184	2.06 157	0.26 77	0.20 83	2.78 157	0.36 97	1.26 110	4.60 173	0.07 119	0.17 103	0.11 87	1.53 187	3.70 178	0.04 75

RALCasStereoNet	1.00 130	0.37 132	1.07 210	0.37 176	0.32 159	0.06 119	0.20 177	2.08 196	0.15 113	1.01 186	0.04 104	0.61 138	0.16 105	0.03 87	3.74 133	3.43 228	0.41 105	0.26 96	1.40 106	0.75 184	1.44 119	4.55 171	0.03 78	0.26 129	0.78 171	1.36 183	0.91 89	1.22 178

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 130	0.33 119	0.75 178	0.38 182	0.42 190	0.14 149	0.43 208	0.97 146	0.13 103	1.32 213	0.00 1	0.65 145	0.09 68	0.03 87	4.73 179	1.46 92	0.50 120	0.13 55	3.58 184	0.49 125	1.60 131	4.02 148	0.02 67	0.42 172	0.52 147	0.38 133	3.38 162	0.17 110

CCAANet	1.01 133	0.29 103	0.26 74	0.37 176	0.17 91	0.04 92	0.08 120	1.64 166	0.13 103	3.86 297	4.62 266	0.78 158	0.13 88	0.07 127	2.51 89	1.46 92	1.20 207	1.03 234	0.88 81	0.32 85	0.52 69	2.11 68	0.50 249	0.19 108	0.17 104	0.72 154	2.99 142	0.25 119

IPLGR_C	1.02 134	0.24 91	0.77 181	0.31 153	0.36 167	0.04 92	0.35 198	0.20 93	0.47 169	0.07 101	0.12 122	1.26 186	0.09 68	0.41 237	4.52 168	1.63 110	0.81 159	0.45 150	2.10 128	0.32 85	2.41 170	4.67 178	0.07 119	0.75 225	1.04 184	0.28 115	3.80 186	0.11 100

anonymousdsp2	1.03 135	0.29 103	0.37 117	0.23 121	0.09 67	0.03 81	0.04 82	1.33 156	0.08 77	0.02 90	2.28 230	0.33 87	0.18 113	0.27 206	2.59 90	2.50 181	0.44 110	0.56 169	3.69 186	1.14 214	1.68 139	5.57 202	0.24 187	0.50 187	0.41 140	0.15 96	2.74 135	0.02 61

CIPLG	1.04 136	0.23 86	0.82 188	0.32 158	0.36 167	0.04 92	0.34 196	0.21 94	0.50 172	0.07 101	0.11 118	1.24 183	0.08 62	0.42 239	4.82 189	1.65 114	0.85 167	0.39 127	2.02 126	0.32 85	2.35 166	4.69 179	0.05 93	0.75 225	1.10 186	0.35 130	3.79 185	0.12 104

ACRE	1.04 136	0.24 91	0.80 186	0.33 160	0.36 167	0.04 92	0.34 196	0.21 94	0.48 170	0.08 105	0.14 127	1.30 188	0.09 68	0.45 242	4.77 186	1.62 108	0.82 162	0.43 145	2.08 127	0.33 89	2.40 169	4.72 180	0.06 102	0.74 224	1.10 186	0.28 115	3.80 186	0.11 100

CFNet_pseudo	1.04 136	0.55 160	0.68 165	0.46 196	0.53 200	0.05 106	0.02 49	0.61 136	0.10 91	0.91 180	0.11 118	0.88 168	0.56 190	0.52 255	5.81 226	1.84 127	0.55 132	0.37 118	2.85 159	0.41 105	1.09 103	3.10 112	0.59 259	0.29 138	0.61 159	0.63 147	2.23 122	1.75 192

dd	1.06 139	0.48 150	0.31 82	1.86 256	0.06 52	0.26 202	0.16 159	0.47 125	0.06 63	0.11 107	0.01 96	2.18 207	0.07 57	0.20 183	4.43 164	1.13 55	1.19 206	0.38 123	6.03 217	0.38 99	0.67 75	1.85 57	0.14 149	0.32 143	0.63 162	0.09 83	3.27 155	1.90 199

SA	1.07 140	0.91 215	0.46 147	0.21 111	0.25 136	0.01 24	0.02 49	2.68 232	0.14 106	0.14 116	0.00 1	0.59 128	0.38 157	0.34 219	3.59 127	2.03 147	0.45 111	0.51 159	3.47 182	0.32 85	1.40 115	3.72 133	0.01 38	0.38 165	0.44 143	1.60 190	4.79 239	0.10 93

AACVNet	1.07 140	0.61 172	0.44 132	0.65 212	0.80 222	0.12 136	0.17 163	0.37 113	0.20 127	0.17 120	0.14 127	0.60 132	0.24 130	0.26 201	4.81 187	2.04 153	0.61 140	0.40 128	1.72 118	0.41 105	1.80 150	3.08 110	0.40 227	0.20 113	0.52 147	1.51 186	4.20 216	2.32 208

DLCB_ROB	1.13 142	0.77 198	0.73 175	0.44 193	0.51 199	0.22 193	0.42 204	0.49 126	0.28 147	0.84 175	0.50 162	1.31 189	0.85 230	0.11 152	2.70 94	1.54 101	1.12 201	0.27 100	0.82 75	0.22 61	1.70 141	3.50 124	0.48 248	0.44 181	4.83 278	2.48 211	2.14 120	0.79 159

4D-IteraStereo	1.14 143	0.34 123	1.40 225	0.29 147	0.38 178	0.05 106	0.09 129	2.11 198	0.11 95	0.00 1	0.19 138	0.52 125	0.22 123	0.24 195	3.76 135	3.57 237	0.28 82	0.38 123	2.95 163	0.49 125	3.35 197	5.63 204	0.12 145	0.41 169	0.10 82	0.29 117	3.09 145	0.34 129

LMCR-Stereo	1.14 143	0.56 161	0.72 172	0.31 153	0.31 149	0.14 149	0.06 106	1.38 158	0.28 147	0.33 138	0.12 122	0.86 165	0.20 117	0.26 201	3.99 148	2.00 144	1.20 207	0.37 118	6.02 216	1.76 248	2.41 170	3.82 139	0.07 119	0.55 200	0.52 147	0.51 141	1.50 104	0.67 155

CFNet_RVC	1.14 143	0.65 181	0.92 196	0.35 171	0.40 184	0.14 149	0.13 150	0.11 86	0.18 123	0.86 177	1.15 202	0.67 147	0.17 111	0.08 137	6.26 242	1.31 76	0.70 148	0.40 128	1.62 112	0.29 80	1.93 154	3.03 102	0.06 102	0.43 178	0.95 179	1.90 199	3.91 196	2.07 203

trnet	1.17 146	0.32 111	0.93 199	0.22 113	0.19 102	0.01 24	0.08 120	2.54 222	0.38 156	0.63 163	0.99 195	0.76 155	0.58 194	0.06 121	3.83 139	3.16 211	0.91 175	0.55 167	2.21 132	0.76 186	2.97 183	3.47 122	0.06 102	0.29 138	1.28 193	1.05 170	2.55 130	0.92 166

raftrobust	1.17 146	0.44 143	0.99 202	0.41 187	0.37 172	0.04 92	0.12 146	2.45 217	0.14 106	0.51 155	0.00 1	0.72 150	0.24 130	0.09 141	4.74 181	4.01 259	0.39 101	0.35 117	5.19 209	0.34 92	1.89 152	4.58 172	0.21 174	0.28 135	1.21 192	0.47 136	1.09 91	0.35 131

GMOStereo	1.19 148	0.17 75	0.68 165	0.34 164	0.31 149	0.13 142	0.31 191	2.36 204	0.15 113	0.00 1	0.17 133	0.60 132	0.45 168	0.02 71	3.83 139	3.83 250	0.54 126	0.70 188	2.41 138	0.64 164	1.71 143	6.50 232	0.01 38	0.34 145	1.38 200	0.25 110	4.07 205	0.10 93

error version	1.19 148	0.17 75	0.68 165	0.34 164	0.31 149	0.13 142	0.31 191	2.36 204	0.15 113	0.00 1	0.17 133	0.60 132	0.45 168	0.02 71	3.83 139	3.83 250	0.54 126	0.70 188	2.41 138	0.64 164	1.71 143	6.50 232	0.01 38	0.34 145	1.38 200	0.25 110	4.07 205	0.10 93

test-v	1.19 148	0.17 75	0.68 165	0.34 164	0.31 149	0.13 142	0.31 191	2.36 204	0.15 113	0.00 1	0.17 133	0.60 132	0.45 168	0.02 71	3.83 139	3.83 250	0.54 126	0.70 188	2.41 138	0.64 164	1.71 143	6.50 232	0.01 38	0.34 145	1.38 200	0.25 110	4.07 205	0.10 93

test-2	1.19 148	0.17 75	0.68 165	0.34 164	0.31 149	0.13 142	0.31 191	2.36 204	0.15 113	0.00 1	0.17 133	0.60 132	0.45 168	0.02 71	3.83 139	3.83 250	0.54 126	0.70 188	2.41 138	0.64 164	1.71 143	6.50 232	0.01 38	0.34 145	1.38 200	0.25 110	4.07 205	0.10 93

CREStereo++_RVC	1.20 152	0.23 86	1.65 239	0.28 145	0.43 192	0.01 24	0.17 163	2.02 190	0.26 145	0.61 162	0.08 114	0.50 122	0.15 98	0.05 112	3.91 144	2.85 197	0.95 180	0.50 158	2.77 156	0.31 83	3.04 186	3.84 141	0.13 146	0.14 90	1.10 186	1.31 182	4.38 225	0.77 158
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
CREStereo	1.20 152	0.33 119	0.95 201	0.24 125	0.19 102	0.01 24	0.06 106	2.65 230	0.54 174	0.64 164	1.05 196	0.72 150	0.59 195	0.07 127	3.92 145	3.45 232	0.86 172	0.42 140	2.19 130	0.72 180	3.10 188	3.56 127	0.10 137	0.29 138	1.20 191	1.09 171	2.54 129	0.90 163
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
HSM	1.20 152	0.35 127	1.10 213	0.59 209	0.56 207	0.05 106	0.09 129	2.87 248	0.31 150	0.13 114	0.53 166	0.76 155	0.13 88	0.05 112	5.24 203	1.26 66	0.85 167	0.30 107	3.45 181	0.50 129	2.38 168	3.35 120	0.10 137	0.55 200	0.74 167	0.86 164	4.16 214	1.08 173

RALAANet	1.21 155	0.40 137	0.56 158	0.37 176	0.31 149	0.20 188	0.15 157	1.87 184	0.20 127	0.51 155	0.01 96	0.49 118	0.26 134	0.07 127	3.97 146	2.32 172	0.48 115	0.73 196	3.41 178	1.09 210	3.06 187	5.24 196	0.02 67	0.50 187	0.74 167	1.14 172	4.11 213	0.54 150

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 155	0.81 205	0.50 150	0.22 113	0.48 198	0.03 81	1.73 252	1.18 152	2.43 275	2.04 238	0.11 118	0.74 152	0.09 68	0.55 256	6.88 253	1.12 53	0.38 99	0.30 107	1.67 114	0.28 78	0.80 84	1.75 54	0.15 154	0.25 127	0.13 92	3.23 219	2.70 133	2.04 202
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 157	0.71 192	0.44 132	0.45 195	0.34 163	0.04 92	0.16 159	3.05 255	0.12 102	1.32 213	0.00 1	0.93 171	0.34 146	0.05 112	4.57 170	1.86 128	0.81 159	0.48 156	6.00 215	0.34 92	1.95 155	1.30 43	0.31 214	0.91 244	0.33 131	0.95 165	3.93 198	1.14 176

PDISCO_ROB	1.24 158	0.57 165	0.10 44	0.66 213	0.32 159	0.01 24	0.57 220	0.78 140	0.49 171	1.25 206	0.94 194	0.36 89	0.32 142	0.19 178	3.99 148	2.19 165	0.98 184	1.44 262	2.38 134	0.62 159	2.92 181	4.93 188	0.18 165	0.64 210	1.52 210	0.53 142	3.95 202	0.62 153

LoS_RVC	1.27 159	1.54 252	0.85 190	0.06 70	0.55 203	0.01 24	0.13 150	0.23 97	0.73 196	1.70 225	0.22 140	0.64 142	0.69 207	0.11 152	3.79 137	3.07 205	0.75 153	1.99 287	3.69 186	0.64 164	4.98 242	4.94 189	0.22 180	0.10 68	0.37 136	0.50 139	0.82 83	0.93 167

tt_ll	1.27 159	1.54 252	0.85 190	0.06 70	0.55 203	0.01 24	0.13 150	0.23 97	0.73 196	1.70 225	0.22 140	0.64 142	0.69 207	0.11 152	3.79 137	3.07 205	0.75 153	1.99 287	3.69 186	0.64 164	4.98 242	4.94 189	0.22 180	0.10 68	0.37 136	0.50 139	0.82 83	0.93 167

psm_up	1.28 161	0.67 185	1.09 212	0.41 187	0.89 228	0.04 92	0.31 191	2.38 211	1.16 231	0.77 169	0.00 1	1.36 190	0.10 76	0.44 240	4.59 173	1.35 81	0.83 164	0.45 150	4.14 194	0.47 117	1.60 131	2.76 89	0.01 38	0.73 222	1.16 189	1.54 188	3.84 189	1.40 180

CES	1.32 162	0.24 91	0.36 111	0.14 100	0.22 120	0.05 106	0.19 172	5.29 300	0.76 200	0.42 150	0.61 178	0.86 165	0.85 230	0.26 201	4.28 159	3.41 227	1.21 210	1.06 238	1.85 123	1.16 222	4.19 222	3.75 134	0.15 154	0.12 79	0.23 121	0.34 129	1.47 103	2.15 206

IPLG	1.33 163	0.40 137	0.76 179	0.29 147	0.28 142	0.01 24	0.09 129	2.25 201	0.31 150	0.40 148	0.28 146	0.37 93	0.74 214	0.31 217	5.67 221	1.89 132	1.26 217	0.95 225	2.86 160	0.47 117	1.18 107	6.06 219	0.06 102	0.66 214	0.63 162	3.73 232	3.86 193	0.11 100

AF-Net	1.33 163	0.56 161	1.00 203	0.36 174	0.81 224	1.01 236	2.56 267	2.36 204	1.15 228	0.48 151	0.65 181	3.84 224	0.16 105	0.30 214	3.50 125	1.17 58	0.52 124	0.02 18	1.74 119	0.53 137	0.81 86	4.34 157	0.06 102	0.14 90	0.93 177	0.61 145	3.84 189	2.40 211

Nwc_Net	1.33 163	0.56 161	1.00 203	0.36 174	0.81 224	1.01 236	2.56 267	2.36 204	1.15 228	0.48 151	0.65 181	3.84 224	0.16 105	0.30 214	3.50 125	1.17 58	0.52 124	0.02 18	1.74 119	0.53 137	0.81 86	4.34 157	0.06 102	0.14 90	0.93 177	0.61 145	3.84 189	2.40 211

STTStereo	1.36 166	0.86 209	0.78 184	0.40 186	0.33 161	0.08 122	1.20 238	0.43 120	1.52 250	1.38 219	0.24 142	2.01 204	0.27 136	0.38 227	9.23 278	1.30 74	0.40 102	0.33 113	1.27 97	0.20 54	1.56 127	1.97 62	0.16 158	0.15 95	0.10 82	1.81 197	3.62 175	4.69 228

raft_robust	1.38 167	0.73 197	0.63 162	0.27 141	0.23 124	0.01 24	0.05 96	3.04 254	0.24 141	1.16 198	0.02 102	0.61 138	0.67 203	0.07 127	3.67 131	2.22 167	0.80 156	0.66 180	5.14 208	0.33 89	3.43 201	6.40 231	0.01 38	0.37 163	1.19 190	1.48 185	2.86 137	0.96 171

APVNet	1.38 167	1.06 231	0.27 77	0.33 160	0.37 172	0.28 205	0.50 214	0.39 115	0.42 163	0.93 181	0.42 159	0.85 163	0.19 116	0.15 168	4.81 187	3.10 210	1.87 249	0.94 223	4.74 205	0.89 197	2.23 163	5.90 210	0.05 93	1.23 259	0.19 110	0.48 137	3.80 186	0.91 164

iResNetv2_ROB	1.40 169	0.83 207	0.41 125	1.30 240	0.37 172	0.05 106	0.14 154	3.17 261	0.20 127	1.97 236	0.28 146	2.49 212	0.40 159	0.06 121	3.78 136	1.57 103	1.08 199	0.22 88	6.10 218	0.67 176	3.61 207	2.04 65	0.26 193	0.83 238	0.62 161	0.54 143	4.07 205	0.71 156

castereo++	1.41 170	0.49 153	0.42 127	0.06 70	0.24 127	0.24 198	0.12 146	0.43 120	0.43 164	0.20 121	0.16 131	1.25 184	0.42 163	0.06 121	4.22 156	3.67 243	1.03 191	0.55 167	2.93 162	0.66 174	4.66 238	6.57 237	0.31 214	0.25 127	1.42 205	1.63 192	3.77 184	1.84 195

UCFNet_RVC	1.41 170	2.75 282	0.68 165	0.60 210	0.80 222	0.26 202	0.16 159	0.28 106	0.23 138	0.93 181	0.37 153	2.60 213	1.05 242	0.07 127	6.13 238	1.33 79	0.70 148	0.52 162	2.48 143	0.62 159	1.87 151	3.20 115	1.04 283	0.35 152	1.83 220	1.96 200	2.11 118	3.29 219

castereo	1.45 172	0.34 123	1.03 207	0.07 82	0.29 146	0.21 192	0.09 129	0.37 113	0.51 173	0.13 114	0.18 137	1.13 177	0.49 177	0.07 127	4.85 191	3.77 247	1.05 194	0.65 178	4.71 204	0.63 162	5.11 246	6.83 245	0.14 149	0.24 124	1.55 212	1.98 201	1.31 95	1.43 181

Sa-1000	1.45 172	0.32 111	0.53 155	0.28 145	0.26 138	0.01 24	0.04 82	2.73 236	0.11 95	0.01 84	0.01 96	0.59 128	0.49 177	0.56 257	6.07 236	2.10 161	0.92 178	0.88 214	4.60 202	0.59 154	1.56 127	6.38 229	0.01 38	0.64 210	2.25 227	1.72 196	5.00 243	0.38 133

PMTNet	1.51 174	0.60 170	1.30 220	0.27 141	0.26 138	0.02 58	0.18 167	0.51 128	0.56 179	0.71 168	0.33 151	0.59 128	0.48 175	0.09 141	6.84 251	3.43 228	0.91 175	0.38 123	6.13 220	0.44 111	4.00 218	3.52 125	0.13 146	0.15 95	3.04 249	1.29 181	1.36 96	3.30 220

ICVP	1.55 175	0.24 91	1.65 239	0.43 191	0.45 194	0.50 215	0.38 202	1.26 155	0.64 188	1.77 229	1.20 203	0.88 168	1.63 252	0.25 200	4.46 165	2.81 196	1.49 235	1.01 232	2.50 144	1.15 218	2.70 173	5.75 206	0.14 149	0.63 207	0.72 166	2.31 206	3.35 161	1.59 190
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 175	1.14 239	2.48 271	0.89 223	1.23 239	0.43 211	2.08 261	1.86 183	1.63 257	0.29 133	2.10 223	2.43 210	0.13 88	0.49 251	5.11 199	1.26 66	0.83 164	0.05 30	1.74 119	0.49 125	1.04 101	4.92 186	0.16 158	0.76 227	0.49 145	1.14 172	4.64 236	1.98 201

sAnonymous2	1.64 177	0.27 98	0.18 51	0.11 96	0.20 110	0.49 213	0.05 96	1.85 180	0.98 216	0.21 122	0.39 154	1.21 179	0.85 230	0.08 137	4.74 181	3.93 256	1.35 225	1.22 253	7.85 234	0.83 194	4.15 220	5.99 213	0.03 78	0.42 172	0.15 100	2.19 204	2.36 125	2.37 209

CroCo_RVC	1.64 177	0.27 98	0.18 51	0.11 96	0.20 110	0.49 213	0.05 96	1.85 180	0.98 216	0.21 122	0.39 154	1.21 179	0.85 230	0.08 137	4.74 181	3.93 256	1.35 225	1.22 253	7.85 234	0.83 194	4.15 220	5.99 213	0.03 78	0.42 172	0.15 100	2.19 204	2.36 125	2.37 209

BEATNet_4x	1.65 179	0.58 167	0.35 104	0.20 107	0.38 178	0.15 161	0.46 211	1.78 177	1.70 262	0.40 148	0.50 162	1.13 177	0.62 200	0.65 261	6.09 237	3.02 203	2.14 256	1.81 278	1.48 109	0.79 189	5.22 248	7.76 272	0.08 125	1.07 253	0.32 130	0.48 137	3.92 197	1.49 184

iinet-f	1.66 180	1.28 245	0.38 119	0.81 221	0.15 85	0.24 198	0.13 150	0.42 118	0.21 136	1.91 233	3.98 259	0.30 79	0.27 136	0.07 127	6.30 244	2.65 189	0.43 109	0.30 107	8.10 240	1.14 214	2.10 160	6.32 225	0.26 193	0.52 192	1.42 205	0.21 107	4.26 218	0.60 151

EGLCR-Stereo	1.68 181	0.23 86	2.17 262	0.08 89	0.28 142	0.09 125	0.09 129	0.50 127	1.17 232	0.11 107	2.55 240	0.62 141	0.67 203	0.03 87	4.24 157	3.69 246	1.12 201	1.22 253	4.58 201	0.59 154	4.19 222	7.51 265	0.24 187	0.68 217	1.05 185	0.64 148	6.73 277	0.33 127

DN-CSS_ROB	1.68 181	0.57 165	1.42 226	0.83 222	0.73 218	0.05 106	0.22 182	2.83 246	0.40 161	1.50 222	3.57 256	1.02 174	0.43 164	0.09 141	4.11 155	1.61 105	1.34 224	0.84 209	8.83 246	0.39 102	4.42 232	3.67 130	0.09 132	1.02 249	0.13 92	0.55 144	3.24 154	1.52 186

AE-Stereo	1.73 183	0.32 111	2.11 260	0.34 164	0.37 172	0.05 106	0.43 208	0.44 122	0.32 153	0.04 96	0.00 1	3.48 222	0.44 165	0.07 127	4.68 178	3.77 247	1.11 200	0.92 220	4.18 195	1.16 222	3.77 212	7.03 249	0.18 165	1.06 252	3.29 257	2.09 202	4.84 240	0.18 111

TANstereo	1.73 183	1.38 248	0.72 172	0.26 134	0.35 165	0.62 222	0.07 113	0.52 129	0.46 166	0.27 131	1.08 198	0.36 89	0.20 117	1.04 279	3.37 120	2.99 201	0.99 185	1.69 274	9.06 249	3.49 292	3.58 205	4.48 167	3.34 311	0.28 135	0.05 56	0.67 149	5.35 252	0.09 90

XX-TBD	1.73 183	1.38 248	0.72 172	0.26 134	0.35 165	0.62 222	0.07 113	0.52 129	0.46 166	0.27 131	1.08 198	0.36 89	0.20 117	1.04 279	3.37 120	2.99 201	0.99 185	1.69 274	9.06 249	3.49 292	3.58 205	4.48 167	3.34 311	0.28 135	0.05 56	0.67 149	5.35 252	0.09 90

GES	1.73 183	0.33 119	0.48 149	0.58 208	0.43 192	0.28 205	0.51 215	2.03 194	0.90 213	1.18 201	0.55 169	0.49 118	0.23 129	0.02 71	8.51 271	2.72 191	1.06 197	0.76 201	9.71 260	1.71 245	3.36 198	4.34 157	0.23 182	0.83 238	0.42 141	0.35 130	2.56 131	2.21 207

test_for_model	1.76 187	0.61 172	0.44 132	0.26 134	0.19 102	0.02 58	0.09 129	2.40 212	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.42 233	0.22 123	0.40 230	3.21 112	3.62 238	13.36 324	0.40 128	3.28 172	0.53 137	5.75 259	4.47 162	0.29 205	0.35 152	0.25 123	0.31 120	1.84 113	0.53 145

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 187	0.61 172	0.44 132	0.26 134	0.19 102	0.02 58	0.09 129	2.40 212	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.42 233	0.22 123	0.40 230	3.21 112	3.62 238	13.36 324	0.40 128	3.28 172	0.53 137	5.75 259	4.47 162	0.29 205	0.35 152	0.25 123	0.31 120	1.84 113	0.53 145

testlalala	1.76 187	0.61 172	0.44 132	0.26 134	0.19 102	0.02 58	0.09 129	2.40 212	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.42 233	0.22 123	0.40 230	3.21 112	3.62 238	13.36 324	0.40 128	3.28 172	0.53 137	5.75 259	4.47 162	0.29 205	0.35 152	0.25 123	0.31 120	1.84 113	0.53 145

GCAPDPT-zeroshot	1.76 187	0.61 172	0.44 132	0.26 134	0.19 102	0.02 58	0.09 129	2.40 212	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.42 233	0.22 123	0.40 230	3.21 112	3.62 238	13.36 324	0.40 128	3.28 172	0.53 137	5.75 259	4.47 162	0.29 205	0.35 152	0.25 123	0.31 120	1.84 113	0.53 145

GCAP-Stereo	1.76 187	0.61 172	0.44 132	0.26 134	0.19 102	0.02 58	0.09 129	2.40 212	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.42 233	0.22 123	0.40 230	3.21 112	3.62 238	13.36 324	0.40 128	3.28 172	0.53 137	5.75 259	4.47 162	0.29 205	0.35 152	0.25 123	0.31 120	1.84 113	0.53 145

MIPNet	1.76 187	0.72 194	0.87 193	0.32 158	0.55 203	0.01 24	0.08 120	1.77 176	0.38 156	2.09 239	0.92 192	0.44 109	0.76 218	0.27 206	5.64 216	2.03 147	1.52 237	0.93 222	3.87 190	1.34 232	1.41 117	6.39 230	0.07 119	1.05 251	2.65 237	7.16 273	3.90 195	0.29 124

SACVNet	1.77 193	0.88 211	1.11 214	0.67 214	1.41 252	0.84 229	0.94 228	2.65 230	0.54 174	1.31 211	0.02 102	0.95 172	0.40 159	0.39 228	6.01 235	2.36 175	1.71 243	0.42 140	4.84 206	0.82 191	3.03 185	6.05 218	0.11 141	0.73 222	1.33 197	1.66 194	4.02 203	2.55 213

PS-NSSS	1.79 194	3.17 291	0.42 127	3.20 272	0.92 232	2.08 261	1.19 237	0.39 115	0.16 118	0.38 145	0.00 1	11.59 284	1.18 244	0.50 252	5.15 200	0.89 36	0.71 150	0.28 102	4.31 198	0.17 49	0.97 97	0.64 25	2.37 301	0.19 108	1.58 215	0.76 158	3.28 156	1.77 193

FCDSN-DC	1.87 195	0.93 217	2.12 261	1.84 254	1.62 256	1.35 246	1.17 235	0.74 138	0.46 166	1.19 202	0.30 149	2.02 205	0.48 175	0.28 211	5.91 228	2.18 164	2.34 261	2.10 292	1.30 99	0.47 117	2.99 184	5.42 199	0.57 254	3.93 298	2.22 226	3.45 222	1.45 102	1.56 188
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 195	0.69 187	1.01 205	0.50 203	0.67 213	0.19 185	1.39 246	1.43 160	0.87 211	0.94 183	0.92 192	5.52 251	0.52 185	1.00 276	7.45 258	1.91 135	1.44 231	1.98 286	3.91 191	1.13 213	1.92 153	4.61 175	0.23 182	1.54 268	0.58 156	3.08 217	2.12 119	3.05 214

test-3	1.89 197	1.05 230	1.54 233	0.41 187	0.38 178	0.14 149	0.19 172	2.73 236	0.17 119	0.35 143	0.42 159	4.22 229	0.35 148	0.03 87	5.92 229	3.44 230	0.64 143	0.66 180	9.08 252	0.54 146	3.27 193	8.02 281	0.08 125	0.82 236	0.74 167	1.01 167	3.94 200	0.87 161

test_1	1.89 197	1.07 233	1.54 233	0.41 187	0.38 178	0.14 149	0.19 172	2.73 236	0.17 119	0.31 136	0.40 157	4.23 231	0.35 148	0.03 87	5.96 232	3.44 230	0.64 143	0.65 178	9.10 253	0.53 137	3.29 194	8.03 282	0.08 125	0.82 236	0.74 167	1.01 167	3.94 200	0.89 162

sCroCo_RVC	1.89 197	0.25 96	0.34 96	0.06 70	0.20 110	0.16 165	0.04 82	0.81 141	1.73 263	1.94 235	0.44 161	1.12 176	0.88 235	0.12 160	4.48 166	5.29 287	2.26 259	1.77 277	5.32 211	2.13 265	5.92 266	7.47 262	0.10 137	0.37 163	0.60 158	1.61 191	4.41 227	1.14 176

test_3	1.92 200	1.16 241	1.42 226	0.44 193	0.39 183	0.14 149	0.20 177	2.79 243	0.17 119	0.38 145	0.41 158	4.32 232	0.36 152	0.03 87	6.25 240	3.34 220	0.68 147	0.67 184	9.18 254	0.53 137	3.20 190	7.85 276	0.06 102	0.80 234	0.95 179	1.27 180	3.85 192	0.94 170

DeepPruner_ROB	1.92 200	0.41 139	0.92 196	0.51 204	0.67 213	0.53 218	2.45 265	1.72 170	0.84 209	1.37 218	2.27 227	0.75 154	0.55 188	0.12 160	8.56 272	2.33 173	1.28 218	1.20 250	2.67 152	0.58 151	6.00 268	4.19 151	0.75 276	0.44 181	0.66 164	6.01 262	3.18 149	0.91 164

AnonymousM	1.93 202	0.21 81	0.42 127	0.06 70	0.06 52	0.26 202	0.01 26	2.70 234	0.56 179	0.36 144	2.56 241	0.59 128	0.53 186	0.50 252	2.91 101	3.30 218	1.21 210	1.06 238	2.18 129	1.68 242	3.82 213	5.56 201	0.40 227	0.50 187	0.21 117	1.57 189	6.55 274	12.23 288

LoS	1.97 203	0.23 86	0.39 121	0.23 121	0.18 95	0.02 58	0.09 129	15.67 328	0.89 212	3.41 283	0.87 189	0.98 173	0.83 228	0.20 183	3.66 129	3.84 254	1.36 227	0.90 218	3.25 171	0.74 182	5.14 247	4.30 156	0.24 187	0.41 169	2.64 236	0.80 160	1.36 96	0.50 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 204	0.65 181	0.87 193	0.77 219	1.17 237	0.72 225	0.24 184	1.75 174	0.66 190	3.33 274	1.75 220	1.49 194	1.91 255	1.68 298	6.75 249	2.30 171	1.12 201	0.69 187	4.33 199	0.50 129	2.08 158	4.26 154	1.07 285	0.77 230	1.43 207	2.18 203	4.16 214	5.20 237

IPLGR	2.02 205	0.67 185	0.81 187	0.38 182	0.47 197	0.01 24	0.08 120	1.39 159	0.28 147	2.32 244	2.30 233	0.46 113	0.79 222	0.20 183	6.88 253	1.99 142	1.44 231	1.35 259	5.56 212	1.85 251	2.94 182	6.20 223	0.06 102	1.13 256	3.39 260	6.80 269	3.93 198	0.75 157

FADNet-RVC	2.02 205	0.32 111	0.74 177	0.33 160	1.23 239	0.05 106	3.02 277	0.60 135	0.24 141	1.02 187	0.31 150	6.30 259	0.33 143	0.34 219	10.06 285	2.10 161	0.84 166	0.81 207	6.91 225	1.97 254	2.36 167	3.78 137	0.20 173	0.61 205	1.94 223	1.65 193	3.28 156	3.13 216

PA-Net	2.07 207	0.95 219	1.62 238	0.31 153	2.13 272	0.17 176	0.70 224	0.21 94	1.90 266	0.84 175	1.44 210	0.30 79	0.21 121	0.84 270	7.47 259	1.66 115	0.38 99	0.37 118	1.25 95	0.74 182	1.66 138	4.96 191	0.64 263	0.51 190	1.03 183	11.53 306	2.31 124	9.73 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 208	1.68 258	1.46 230	1.00 228	1.37 246	0.89 232	2.88 274	2.59 227	2.86 281	0.34 139	2.72 245	2.40 208	1.41 250	0.27 206	5.18 201	1.38 85	0.85 167	0.98 226	2.99 166	1.01 206	1.54 124	4.72 180	0.43 235	0.53 194	2.61 234	4.44 243	4.09 210	4.93 231

Abc-Net	2.13 208	1.68 258	1.46 230	1.00 228	1.37 246	0.89 232	2.88 274	2.59 227	2.86 281	0.34 139	2.72 245	2.40 208	1.41 250	0.27 206	5.18 201	1.38 85	0.85 167	0.98 226	2.99 166	1.01 206	1.54 124	4.72 180	0.43 235	0.53 194	2.61 234	4.44 243	4.09 210	4.93 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 210	2.03 267	1.44 229	1.52 245	2.14 273	1.79 258	1.07 233	1.88 186	1.10 226	1.33 215	1.43 209	5.96 255	0.51 182	0.34 219	5.92 229	1.93 136	1.03 191	0.41 139	4.12 193	0.95 203	1.69 140	6.00 215	0.26 193	0.81 235	0.61 159	1.42 184	6.77 278	3.73 223

FINET	2.25 211	0.61 172	1.06 209	0.48 199	0.55 203	0.75 228	0.98 230	1.18 152	1.87 265	0.30 134	3.46 255	1.25 184	2.35 259	0.80 269	14.13 312	2.94 200	1.14 204	0.42 140	2.74 155	1.28 226	2.71 174	4.08 149	0.43 235	1.24 260	3.04 249	5.74 259	1.70 108	3.42 221

FADNet	2.26 212	0.45 145	0.77 181	0.54 207	1.08 235	0.02 58	3.28 280	0.88 142	0.38 156	0.80 173	0.57 171	2.60 213	0.50 180	0.67 263	9.91 284	1.94 138	0.91 175	1.08 240	9.92 263	1.76 248	2.78 175	4.21 152	0.11 141	0.47 183	2.92 246	3.57 224	3.57 173	5.35 239

gcap_with_dpt	2.27 213	2.84 284	0.44 132	3.85 279	0.37 172	0.55 219	0.03 66	1.73 172	0.38 156	0.60 160	0.53 166	6.32 260	0.74 214	0.21 190	5.00 195	4.51 267	1.38 229	1.62 269	5.97 213	1.15 218	4.25 224	6.32 225	0.03 78	0.24 124	1.57 213	1.19 175	4.31 220	5.13 235

GCAP-BAT	2.27 213	2.84 284	0.44 132	3.85 279	0.37 172	0.55 219	0.03 66	1.73 172	0.38 156	0.60 160	0.53 166	6.32 260	0.74 214	0.21 190	5.00 195	4.51 267	1.38 229	1.62 269	5.97 213	1.15 218	4.25 224	6.32 225	0.03 78	0.24 124	1.57 213	1.19 175	4.31 220	5.13 235

s12784h	2.36 215	2.32 276	2.69 275	1.64 247	0.77 221	0.08 122	0.06 106	2.09 197	0.54 174	1.17 199	0.13 125	1.69 200	0.67 203	0.04 105	3.36 119	3.26 216	1.00 189	0.40 128	3.79 189	0.49 125	5.47 255	4.44 161	0.16 158	0.38 165	3.34 259	5.45 257	7.07 281	11.25 284

R-Stereo Train	2.40 216	1.12 237	1.98 255	1.00 228	0.24 127	0.05 106	0.07 113	2.02 190	1.01 221	1.35 216	2.47 237	1.55 195	0.47 173	0.19 178	5.66 219	4.74 272	1.71 243	1.04 235	7.24 228	1.14 214	5.08 244	7.81 273	0.06 102	0.42 172	2.90 244	4.55 246	3.22 152	5.57 240

RAFT-Stereo	2.40 216	1.12 237	1.98 255	1.00 228	0.24 127	0.05 106	0.07 113	2.02 190	1.01 221	1.35 216	2.47 237	1.55 195	0.47 173	0.19 178	5.66 219	4.74 272	1.71 243	1.04 235	7.24 228	1.14 214	5.08 244	7.81 273	0.06 102	0.42 172	2.90 244	4.55 246	3.22 152	5.57 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 218	0.72 194	1.28 217	0.73 218	0.84 227	0.04 92	0.16 159	2.58 226	0.98 216	3.09 266	0.72 185	1.71 202	0.16 105	0.07 127	5.25 204	3.37 222	0.81 159	1.04 235	10.31 268	2.51 276	5.56 256	5.11 192	1.16 288	0.94 247	3.03 248	8.41 283	4.87 241	0.64 154

NCCL2	2.48 219	2.35 277	1.52 232	1.33 242	1.96 268	0.23 194	1.25 242	1.33 156	1.30 239	1.63 224	2.57 242	1.38 191	0.55 188	0.40 230	7.49 261	2.59 186	1.77 248	0.67 184	2.58 148	0.83 194	3.36 198	6.56 236	1.66 295	1.53 267	4.71 277	4.33 240	4.24 217	6.90 256

GEStereo_RVC	2.49 220	0.90 213	1.02 206	1.03 233	0.74 219	1.57 252	1.21 239	2.68 232	0.58 181	0.77 169	0.39 154	2.62 216	0.36 152	0.11 152	4.94 194	4.65 270	2.05 252	2.17 293	9.07 251	2.10 264	3.74 211	9.71 314	0.55 251	1.49 264	0.81 175	0.84 163	4.45 228	6.73 255

MSMDNet	2.61 221	0.70 190	1.72 245	0.38 182	0.62 211	0.23 194	0.18 167	3.09 257	0.67 191	1.02 187	2.22 226	1.22 182	2.43 261	0.35 224	5.26 206	6.79 315	1.36 227	0.58 171	10.46 270	3.11 288	6.34 276	7.92 277	0.41 231	0.76 227	2.48 232	3.98 237	3.04 143	3.06 215

GANet-ADL	2.63 222	0.65 181	2.25 264	1.16 235	1.13 236	1.61 253	0.77 226	1.97 188	1.02 223	3.19 271	3.22 250	1.48 192	0.33 143	0.03 87	6.00 234	4.08 261	2.52 266	0.78 205	7.88 236	2.05 259	3.56 204	6.68 242	0.27 199	0.86 240	1.51 209	6.92 271	5.25 249	3.84 224

cross-raft	2.64 223	0.79 201	1.76 246	0.43 191	0.89 228	0.23 194	0.18 167	3.08 256	0.70 193	0.77 169	2.13 224	1.21 179	0.69 207	0.41 237	5.43 209	5.90 294	1.22 215	0.59 172	10.82 273	1.85 251	6.50 277	8.26 287	0.45 240	0.63 207	2.66 238	4.41 242	4.46 229	4.88 230

DF	2.65 224	1.11 236	1.39 224	1.54 246	0.30 148	1.65 254	0.03 66	2.82 245	0.68 192	0.22 126	0.50 162	6.26 258	0.59 195	0.11 152	4.84 190	4.47 266	0.97 181	0.99 230	13.77 284	1.29 227	4.87 240	6.67 240	0.35 223	0.52 192	1.53 211	3.65 229	6.12 267	4.44 227

GANetREF_RVC	2.72 225	1.88 262	1.03 207	2.10 261	1.40 250	1.09 239	0.21 180	4.74 291	1.62 256	3.74 290	0.06 109	10.56 281	0.82 227	0.10 147	4.53 169	1.59 104	1.29 219	0.98 226	6.76 223	0.75 184	3.12 189	2.45 80	0.21 174	1.71 270	4.31 269	3.74 233	7.02 280	5.71 243
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
UDGNet	2.73 226	1.17 242	0.42 127	10.90 308	5.53 300	8.65 302	3.60 285	1.70 169	0.27 146	0.22 126	0.12 122	0.80 160	0.12 83	9.72 328	4.00 150	1.35 81	0.73 151	0.54 165	3.02 168	0.60 156	2.78 175	6.16 222	3.41 313	0.29 138	1.70 217	1.69 195	3.06 144	1.10 174

MLCV	2.73 226	0.66 184	0.90 195	2.64 268	1.41 252	1.10 240	1.01 231	3.58 274	0.61 184	3.69 289	4.23 262	5.51 250	3.78 277	0.11 152	5.65 218	2.01 146	1.68 241	0.87 212	10.28 267	1.26 224	3.32 196	5.13 194	0.34 219	2.60 285	2.68 241	3.08 217	4.10 212	1.55 187

RGC	2.76 228	2.10 272	5.00 296	1.68 248	1.94 265	1.93 259	1.23 240	2.03 194	1.49 248	0.88 179	4.67 268	2.77 217	2.63 264	0.70 265	5.76 225	1.89 132	1.20 207	0.48 156	4.42 200	1.33 231	2.66 172	6.08 220	0.21 174	1.11 254	2.55 233	5.20 252	5.35 252	7.17 259

Reg-Stereo(zero)	2.80 229	0.36 129	3.11 278	0.48 199	1.28 241	0.20 188	0.51 215	3.74 277	0.75 198	3.00 263	8.88 310	2.97 219	0.80 223	1.33 288	4.64 174	3.67 243	2.18 257	0.52 162	7.33 231	1.68 242	4.34 228	7.15 250	0.64 263	0.36 161	1.32 195	3.29 220	6.08 264	5.10 233

HI	2.80 229	0.36 129	3.11 278	0.48 199	1.28 241	0.20 188	0.51 215	3.74 277	0.75 198	3.00 263	8.88 310	2.97 219	0.80 223	1.33 288	4.64 174	3.67 243	2.18 257	0.52 162	7.33 231	1.68 242	4.34 228	7.15 250	0.64 263	0.36 161	1.32 195	3.29 220	6.08 264	5.10 233

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 231	1.26 244	0.34 96	1.44 243	2.86 284	4.15 281	1.24 241	2.76 242	0.98 216	6.41 321	3.42 253	7.88 268	0.71 210	0.04 105	3.70 132	3.23 215	0.59 136	0.66 180	5.00 207	1.09 210	3.83 215	6.59 239	0.08 125	0.26 129	0.53 150	1.83 198	4.26 218	11.30 285

Any-RAFT	2.91 232	0.59 169	3.81 286	0.35 171	0.57 208	0.02 58	0.11 144	2.92 249	0.63 187	0.50 154	3.78 257	3.92 227	0.36 152	0.16 173	6.57 248	3.98 258	0.87 174	0.87 212	8.59 243	0.61 158	5.45 254	6.20 223	0.42 234	0.49 185	5.12 283	9.91 295	3.30 158	8.42 267

CASS	2.93 233	1.06 231	2.39 267	2.21 264	1.17 237	0.52 217	2.81 272	2.79 243	1.05 225	1.80 231	3.40 252	1.68 199	0.59 195	0.05 112	4.51 167	3.20 214	5.58 300	1.31 258	9.56 258	1.64 241	7.26 290	7.98 279	0.05 93	0.66 214	3.62 265	2.70 214	4.35 222	5.22 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 233	1.75 260	0.35 104	3.49 276	9.49 316	1.73 257	4.02 287	0.70 137	3.19 283	0.69 166	1.51 212	0.60 132	0.34 146	0.14 167	7.97 266	3.53 235	1.21 210	0.76 201	4.64 203	0.73 181	2.31 164	4.11 150	0.65 266	0.58 202	15.77 324	3.70 231	3.75 182	1.43 181

RAFT-Test	3.05 235	0.69 187	1.82 249	1.09 234	0.81 224	0.25 200	0.43 208	3.13 259	0.76 200	1.06 189	6.42 286	1.03 175	0.91 237	0.35 224	5.61 215	6.66 313	1.32 223	0.61 175	10.76 272	1.74 247	6.54 281	7.48 263	0.56 252	0.59 203	2.76 243	10.02 296	4.56 233	4.35 226

PWCDC_ROB	3.09 236	0.52 156	0.24 68	0.38 182	0.92 232	0.25 200	0.37 200	1.16 151	8.67 314	0.14 116	2.36 235	0.85 163	32.24 334	0.72 267	6.25 240	3.40 226	2.00 251	0.94 223	2.65 151	1.03 209	3.63 208	9.35 311	0.27 199	0.68 217	0.55 151	0.69 151	1.44 101	1.79 194

RTSC	3.11 237	0.95 219	1.93 253	0.51 204	0.89 228	1.05 238	2.90 276	1.64 166	1.98 268	2.28 243	2.71 244	1.60 197	1.14 243	1.24 284	11.23 294	4.78 275	4.92 298	2.00 289	8.11 241	1.61 240	4.78 239	6.97 248	0.34 219	1.52 265	1.35 198	1.21 179	4.60 235	9.80 279

EKT-Stereo	3.12 238	0.79 201	2.25 264	0.51 204	0.38 178	0.57 221	1.87 256	3.36 266	1.32 240	2.03 237	5.99 280	1.48 192	0.75 217	0.44 240	7.79 263	6.14 299	1.47 234	3.22 307	8.95 248	2.82 286	6.93 289	8.34 294	0.17 163	0.49 185	4.41 271	4.95 248	5.40 255	1.57 189

SGM-Forest	3.19 239	2.07 269	0.45 145	6.33 291	2.00 269	2.67 269	0.10 141	1.46 161	0.76 200	2.49 247	0.91 191	6.65 266	6.47 283	0.48 248	6.84 251	3.08 207	0.85 167	0.33 113	3.65 185	0.62 159	2.81 178	5.69 205	0.84 279	1.18 257	3.88 266	3.84 235	11.86 308	7.73 263
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 240	2.76 283	1.07 210	0.70 217	2.26 277	2.09 262	2.76 271	1.00 147	5.91 303	1.91 233	1.10 200	1.28 187	0.78 220	1.43 292	8.09 267	3.52 234	1.51 236	1.18 248	8.68 244	2.26 268	3.23 191	6.00 215	1.89 297	1.20 258	3.12 254	7.80 280	3.41 165	10.10 280

HSM-Net_RVC	3.23 241	1.35 247	1.70 243	2.82 270	2.07 271	0.73 226	0.46 211	3.48 271	1.14 227	3.44 284	5.99 280	8.07 270	3.38 273	0.27 206	5.71 224	2.35 174	1.54 238	0.27 100	3.44 180	1.35 233	4.35 230	6.00 215	0.70 271	3.05 290	4.68 276	6.45 265	6.23 269	6.18 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 242	2.02 264	0.23 66	11.87 310	0.54 202	14.65 314	0.80 227	1.81 178	0.62 185	1.13 194	1.57 214	9.30 275	3.23 270	0.39 228	4.06 153	3.79 249	1.23 216	0.88 214	7.24 228	1.02 208	4.54 234	6.58 238	0.29 205	0.54 198	0.78 171	2.46 209	4.48 231	1.87 197

test-1	3.29 243	0.29 103	1.96 254	0.33 160	0.26 138	0.23 194	0.42 204	3.11 258	0.84 209	3.35 279	3.99 260	5.66 253	0.78 220	0.19 178	6.33 245	6.00 296	1.70 242	1.62 269	10.71 271	1.73 246	5.37 252	9.64 313	0.07 119	0.76 227	3.30 258	6.12 264	5.48 256	8.68 271

XPNet_ROB	3.41 244	2.62 279	1.58 237	0.80 220	1.56 254	1.24 245	0.96 229	0.89 143	1.54 252	1.17 199	3.26 251	26.85 311	0.38 157	0.40 230	6.47 246	2.54 184	3.57 278	0.89 216	3.41 178	1.26 224	3.53 203	7.67 269	0.87 280	0.64 210	0.96 181	2.39 207	9.98 300	4.70 229

Anonymous3	3.42 245	0.60 170	0.93 199	0.09 93	1.35 245	0.50 215	0.03 66	3.46 270	1.28 238	1.11 192	0.80 187	10.89 282	1.36 249	0.45 242	8.96 275	6.97 319	3.85 280	3.08 305	11.46 275	2.32 272	7.35 292	12.18 332	0.38 225	0.51 190	1.75 218	3.57 224	5.30 250	1.85 196

GwcNet-ADL	3.44 246	3.11 290	3.40 283	3.24 273	2.51 278	0.88 231	0.42 204	2.96 250	0.71 194	3.80 294	7.12 293	7.96 269	1.21 245	0.20 183	4.76 185	4.86 279	2.42 264	0.72 194	8.04 239	2.75 285	3.31 195	5.54 200	0.28 202	1.76 272	2.68 241	5.24 253	4.37 223	8.53 269

NaN_ROB	3.44 246	1.18 243	1.20 216	0.92 225	3.15 286	0.73 226	1.61 250	3.36 266	2.57 278	0.98 185	1.25 204	21.11 302	0.77 219	1.26 286	5.06 197	1.79 124	1.06 197	0.76 201	2.52 145	1.44 235	1.95 155	3.82 139	0.52 250	1.30 261	4.05 267	10.09 298	4.78 238	13.66 294

EAI-Stereo	3.47 248	1.08 235	3.31 282	1.01 232	2.20 275	0.86 230	2.15 262	3.02 253	2.01 269	0.21 122	6.99 291	3.36 221	0.71 210	0.17 174	8.65 273	6.60 311	1.21 210	1.15 246	10.39 269	1.82 250	4.60 235	8.03 282	0.69 269	1.76 272	2.14 225	5.97 261	7.35 285	6.22 251

NOSS_ROB	3.47 248	3.88 299	0.50 150	2.22 265	1.85 262	2.58 268	0.05 96	2.70 234	1.59 254	3.61 286	1.69 218	2.61 215	3.90 279	1.01 277	9.33 279	5.76 292	3.02 273	1.87 283	2.83 158	1.09 210	5.42 253	6.93 246	0.46 242	3.37 294	3.09 253	10.15 299	8.01 292	4.05 225

HH	3.49 250	0.47 148	5.11 299	0.68 215	0.69 215	0.93 234	1.38 243	3.19 262	0.82 206	2.81 253	2.29 231	5.39 247	0.81 225	0.34 219	5.69 222	7.67 328	0.99 185	1.08 240	9.91 261	2.70 283	7.76 296	8.27 289	0.57 254	0.93 245	3.44 261	8.42 285	5.63 260	6.30 252

HanStereo	3.49 250	0.47 148	5.11 299	0.68 215	0.69 215	0.93 234	1.38 243	3.19 262	0.82 206	2.81 253	2.29 231	5.39 247	0.81 225	0.34 219	5.69 222	7.67 328	0.99 185	1.08 240	9.91 261	2.70 283	7.76 296	8.27 289	0.57 254	0.93 245	3.44 261	8.42 285	5.63 260	6.30 252

MSKI-zero shot	3.55 252	0.69 187	1.78 248	0.20 107	0.41 186	0.19 185	0.14 154	3.13 259	0.94 215	0.80 173	6.42 286	3.89 226	0.60 199	0.03 87	5.84 227	6.80 316	1.44 231	1.01 232	11.77 277	2.28 269	6.56 283	8.63 296	0.24 187	0.71 219	4.66 275	11.34 304	7.75 288	7.55 261

PSMNet-ADL	3.55 252	0.87 210	1.70 243	1.71 250	2.00 269	1.21 242	0.69 223	2.55 224	1.91 267	4.36 306	7.71 300	4.22 229	7.85 290	0.10 147	7.75 262	5.27 285	2.09 255	0.89 216	11.92 279	2.07 260	4.52 233	6.13 221	0.70 271	0.67 216	2.07 224	4.52 245	8.78 295	1.62 191

gcap-zeroshot	3.56 254	0.56 161	4.08 288	1.72 251	0.53 200	1.55 251	1.78 254	3.23 264	0.64 188	2.75 252	6.71 288	6.50 263	0.68 206	0.48 248	6.48 247	6.49 308	1.21 210	1.11 243	16.59 291	2.54 277	5.24 249	8.27 289	1.30 291	0.79 232	3.27 256	5.01 250	4.56 233	1.94 200

model_zeroshot	3.58 255	0.49 153	2.22 263	1.96 257	0.99 234	0.34 208	0.18 167	2.98 251	0.43 164	2.44 246	5.28 271	4.75 239	0.54 187	0.17 174	8.97 276	6.14 299	1.71 243	1.15 246	15.06 287	1.29 227	5.77 264	7.73 271	0.26 193	0.43 178	5.63 287	5.85 260	5.24 247	8.66 270

ADCP+	3.65 256	2.02 264	2.68 274	1.32 241	1.94 265	1.22 243	4.40 290	1.11 150	9.44 317	1.76 228	5.45 273	9.05 273	0.37 156	0.98 275	6.99 255	2.36 175	0.61 140	0.92 220	6.14 221	0.94 202	2.80 177	5.58 203	0.36 224	0.63 207	3.00 247	12.42 309	3.57 173	10.51 281

TRStereo	3.75 257	3.07 288	7.59 315	0.37 176	0.17 91	7.92 297	0.24 184	2.99 252	0.91 214	2.72 251	1.68 217	5.88 254	0.65 202	0.15 168	5.57 214	5.35 289	0.86 172	0.80 206	7.01 226	1.31 230	4.10 219	7.50 264	0.34 219	0.43 178	2.67 240	12.33 308	12.84 310	5.90 245

DN	3.82 258	0.29 103	0.78 184	0.20 107	0.26 138	14.21 313	0.19 172	2.55 224	0.80 205	3.34 277	1.80 221	24.35 306	0.56 190	0.09 141	4.73 179	4.30 264	0.97 181	0.42 140	7.10 227	1.30 229	3.98 217	5.94 212	0.28 202	0.86 240	7.03 301	5.00 249	3.75 182	8.12 265

XX-Stereo	3.82 258	0.53 157	2.00 258	1.20 236	0.31 149	0.38 209	0.57 220	1.46 161	0.40 161	2.50 248	7.33 296	5.11 244	1.04 241	0.11 152	7.05 256	6.53 309	1.29 219	0.81 207	7.44 233	0.89 197	4.26 226	5.80 208	0.45 240	0.39 167	27.22 336	3.57 224	5.16 246	9.43 274

HBP-ISP	4.03 260	3.61 294	4.65 292	4.90 287	2.67 279	3.96 280	0.21 180	4.13 285	1.33 241	3.40 281	4.53 265	5.06 242	0.59 195	1.99 303	8.66 274	8.18 330	1.95 250	1.49 264	3.09 170	1.55 238	5.74 258	9.32 310	0.67 268	2.28 280	3.06 251	5.01 250	10.99 304	5.93 248

IGEV_Zeroshot_test	4.05 261	0.80 203	8.10 319	6.86 294	0.41 186	2.27 266	1.89 257	3.90 281	1.41 245	2.09 239	8.67 308	4.78 240	1.00 239	0.23 194	5.53 212	6.82 318	1.05 194	0.73 196	9.30 257	1.98 256	7.38 293	8.89 301	0.47 244	0.72 220	5.72 289	5.34 255	5.93 262	7.12 257

IGEV-FE	4.06 262	0.80 203	8.10 319	6.86 294	0.41 186	2.26 265	1.89 257	3.90 281	1.41 245	2.17 242	8.65 306	4.81 241	1.00 239	0.24 195	5.53 212	6.81 317	1.03 191	0.73 196	9.29 255	1.98 256	7.41 294	8.89 301	0.47 244	0.72 220	5.74 290	5.34 255	5.94 263	7.13 258

anonymity	4.07 263	0.78 199	6.15 309	1.49 244	0.74 219	0.48 212	0.49 213	3.72 276	1.65 258	2.70 249	20.70 346	3.99 228	0.88 235	0.28 211	5.31 207	6.26 303	1.14 204	0.71 192	7.91 237	1.58 239	4.27 227	8.17 286	0.41 231	0.61 205	4.86 280	9.60 294	5.48 256	9.41 273

ADCL	4.20 264	3.62 295	2.45 269	1.72 251	1.80 259	3.15 273	4.53 293	2.29 202	13.19 324	2.81 253	4.88 270	2.96 218	0.72 212	1.36 291	7.16 257	2.76 194	2.35 262	2.20 294	6.83 224	2.31 271	6.19 272	6.77 244	1.40 292	1.47 263	6.63 298	6.49 266	4.40 226	11.08 283

dad	4.27 265	0.90 213	0.38 119	10.18 307	1.67 257	1.51 250	12.20 317	12.33 319	0.11 95	3.40 281	0.00 1	1.94 203	3.49 274	0.26 201	6.16 239	1.44 90	1.74 247	0.71 192	14.06 286	0.66 174	3.23 191	4.00 147	0.21 174	1.02 249	6.09 293	0.19 103	17.62 322	9.71 277

FC-DCNN	4.43 266	4.58 302	5.93 306	9.82 306	4.79 297	8.76 303	4.48 292	4.47 287	1.65 258	2.91 261	2.13 224	6.53 264	2.41 260	0.30 214	4.57 170	2.52 182	2.76 272	1.21 251	3.98 192	0.89 197	3.66 209	4.91 185	0.73 275	4.23 302	8.24 302	6.03 263	7.69 286	9.53 276

zero-FE	4.46 267	2.02 264	0.20 54	18.26 316	2.74 281	20.82 322	6.55 301	1.82 179	0.71 194	1.31 211	3.02 249	10.50 280	3.67 276	0.45 242	4.35 162	3.50 233	1.30 221	1.59 268	13.37 283	1.37 234	5.58 257	7.41 259	0.31 214	0.54 198	0.79 173	2.41 208	4.46 229	1.50 185

iResNet	4.46 267	0.88 211	0.92 196	2.61 267	2.85 282	4.95 284	1.38 243	4.97 294	1.33 241	3.66 288	3.45 254	12.37 285	16.29 312	0.06 121	9.09 277	3.33 219	2.53 267	1.85 281	16.79 293	2.68 282	4.65 237	4.29 155	0.25 191	4.69 307	1.88 222	4.19 238	5.32 251	3.22 218

FADNet_RVC	4.48 269	2.12 273	1.42 226	3.57 278	3.69 288	1.20 241	2.37 264	2.30 203	1.42 247	1.77 229	4.48 264	9.79 277	6.84 288	1.84 302	12.73 304	3.36 221	3.55 277	4.20 314	17.52 294	3.76 296	5.93 267	8.26 287	0.72 273	1.64 269	1.78 219	3.63 228	5.12 244	5.99 249

LALA_ROB	4.53 270	4.80 304	1.68 241	1.27 239	2.16 274	2.28 267	1.42 247	1.88 186	2.60 279	2.71 250	5.56 274	33.12 316	0.72 212	0.88 272	10.88 292	2.59 186	3.47 276	1.83 280	4.21 196	2.04 258	4.39 231	7.30 255	0.41 231	1.52 265	2.35 230	3.60 227	8.94 296	7.68 262

DAS	4.65 271	0.98 225	1.28 217	1.99 259	1.39 248	1.39 248	1.58 248	3.52 272	4.17 294	3.33 274	6.18 283	12.75 287	6.50 284	0.10 147	8.31 268	4.81 277	4.46 290	2.26 295	10.21 264	5.35 308	6.51 279	7.66 267	0.57 254	4.84 309	4.63 273	7.17 274	7.79 289	5.90 245

SepStereo	4.65 271	0.98 225	1.28 217	1.99 259	1.39 248	1.39 248	1.58 248	3.52 272	4.17 294	3.33 274	6.18 283	12.75 287	6.50 284	0.10 147	8.31 268	4.81 277	4.46 290	2.26 295	10.21 264	5.35 308	6.51 279	7.66 267	0.57 254	4.84 309	4.63 273	7.17 274	7.79 289	5.90 245

iRaft-Stereo_20w	4.82 273	1.53 251	8.41 322	7.63 297	1.90 263	3.40 276	1.71 251	3.40 268	2.25 272	3.58 285	9.41 316	3.70 223	1.31 246	0.48 248	5.41 208	5.85 293	1.31 222	0.85 210	9.58 259	1.92 253	5.27 250	7.69 270	0.65 266	0.77 230	4.40 270	14.15 316	11.18 305	12.46 290

FC-DCNN v2	4.85 274	4.85 305	6.16 310	11.18 309	5.04 298	9.41 304	4.33 288	5.45 301	2.13 271	2.92 262	2.41 236	6.96 267	3.28 271	0.29 213	4.66 176	2.49 179	2.73 269	1.13 245	4.30 197	0.89 197	3.66 209	4.92 186	0.72 273	4.22 301	9.66 312	6.86 270	9.29 297	10.92 282

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 275	1.32 246	8.08 318	2.22 265	1.40 250	5.53 285	2.05 259	3.43 269	3.32 285	3.75 291	12.29 323	5.33 246	1.84 253	0.33 218	5.97 233	7.09 321	1.62 239	1.81 278	10.22 266	2.59 279	6.85 286	8.81 298	0.47 244	2.00 277	5.18 284	13.24 314	6.40 272	11.37 286

ccs_rob	4.98 275	1.51 250	2.53 272	2.16 262	0.89 228	3.24 274	1.79 255	4.91 293	1.34 243	4.26 303	15.64 335	28.82 312	10.34 299	0.50 252	6.81 250	5.55 290	2.39 263	1.57 266	6.45 222	2.16 266	6.28 275	6.95 247	0.40 227	2.33 281	1.38 200	2.46 209	4.37 223	7.31 260

SHD	5.09 277	1.15 240	3.12 280	1.80 253	1.94 265	1.71 256	2.82 273	5.09 297	4.76 300	2.82 256	5.39 272	5.07 243	9.79 298	0.87 271	11.37 296	6.33 307	4.71 294	2.67 302	13.97 285	3.50 294	7.31 291	8.29 293	0.44 238	3.88 297	5.02 282	7.49 278	4.03 204	12.20 287

ETE_ROB	5.10 278	4.12 300	1.76 246	1.25 238	2.22 276	2.82 270	2.07 260	1.56 164	4.21 296	1.88 232	5.58 276	37.59 324	0.86 234	1.44 293	10.38 288	2.80 195	4.20 288	0.98 226	5.24 210	1.97 254	4.87 240	7.58 266	0.77 278	1.38 262	2.34 229	3.79 234	15.93 319	8.21 266

CSAN	5.32 279	2.66 280	1.69 242	3.30 274	3.85 290	2.05 260	2.31 263	5.00 296	4.86 301	3.78 293	2.69 243	17.88 299	11.82 303	1.17 283	10.17 286	1.96 140	2.51 265	1.35 259	6.12 219	2.50 275	3.97 216	4.60 173	0.56 252	2.97 289	6.49 296	16.18 322	7.96 291	13.30 293

ITSA-stereo	5.42 280	2.29 275	1.89 252	8.97 303	3.88 291	1.23 244	2.54 266	4.47 287	3.35 289	4.35 305	7.59 297	10.18 278	12.92 306	3.00 307	7.80 264	5.16 282	3.85 280	1.88 284	8.77 245	2.09 263	6.00 268	7.39 256	1.42 293	3.60 295	4.84 279	7.18 276	5.13 245	14.47 297

DCVSM-stereo	5.54 281	0.78 199	3.12 280	3.47 275	1.28 241	7.98 298	1.05 232	4.59 290	2.29 273	5.25 315	7.93 304	23.24 305	12.85 305	0.71 266	9.52 282	4.20 263	2.06 254	1.36 261	16.58 290	3.56 295	5.30 251	5.91 211	2.46 302	3.65 296	2.66 238	6.64 267	5.48 256	5.70 242

DNS	5.56 282	0.43 141	1.83 250	1.24 237	0.18 95	11.28 308	0.23 183	2.52 221	1.15 228	1.23 205	14.38 327	49.69 341	0.50 180	0.63 259	5.10 198	6.32 306	1.05 194	0.73 196	15.15 288	1.15 218	3.48 202	5.75 206	0.28 202	1.11 254	6.26 295	4.30 239	4.73 237	9.33 272

CC-Net-ROB	5.62 283	8.62 316	1.87 251	23.08 320	6.72 309	15.74 316	8.55 311	0.45 123	0.82 206	1.55 223	0.00 1	24.53 307	3.35 272	3.39 312	5.49 210	0.89 36	2.73 269	1.76 276	12.04 280	0.82 191	1.32 113	1.73 53	9.22 326	0.42 172	3.22 255	2.53 212	2.45 128	8.44 268

DDVS	5.69 284	1.54 252	2.40 268	1.70 249	2.85 282	2.20 263	1.17 235	5.90 304	4.00 293	4.08 298	18.83 341	25.64 309	8.12 293	1.56 295	8.35 270	7.04 320	2.73 269	2.05 290	11.37 274	4.73 301	6.54 281	8.98 305	0.34 219	1.71 270	1.84 221	3.53 223	6.53 273	7.90 264

XQC	5.77 285	3.33 292	2.00 258	3.49 276	4.00 292	3.75 279	3.56 282	6.60 307	3.33 286	2.89 259	5.57 275	6.45 262	8.10 292	1.78 300	12.28 300	5.97 295	4.03 286	1.85 281	11.48 276	3.98 298	6.63 284	9.37 312	0.62 260	2.51 283	9.28 309	15.19 319	11.40 307	6.32 254

SFCPSM	5.84 286	2.89 286	1.36 223	1.97 258	1.59 255	1.65 254	0.56 219	2.54 222	4.75 299	3.16 268	7.74 301	15.48 294	23.57 320	1.24 284	11.21 293	4.79 276	2.53 267	1.55 265	22.65 310	7.42 315	4.60 235	6.67 240	0.69 269	2.33 281	4.62 272	4.35 241	6.18 268	9.49 275

RTS	6.13 287	1.54 252	1.31 221	0.94 226	1.83 260	4.15 281	5.45 295	2.74 239	3.33 286	2.85 257	1.61 215	8.52 271	1.31 246	1.13 281	14.79 321	6.12 297	7.56 310	2.52 298	18.82 297	3.48 290	6.23 273	8.15 284	1.11 286	1.90 275	8.24 302	21.58 335	6.64 275	21.79 313

RTSA	6.13 287	1.54 252	1.31 221	0.94 226	1.83 260	4.15 281	5.45 295	2.74 239	3.33 286	2.85 257	1.61 215	8.52 271	1.31 246	1.13 281	14.79 321	6.12 297	7.56 310	2.52 298	18.82 297	3.48 290	6.23 273	8.15 284	1.11 286	1.90 275	8.24 302	21.58 335	6.64 275	21.79 313

CBMV	6.33 289	3.75 296	1.57 236	3.96 281	3.58 287	2.97 271	1.75 253	3.89 280	2.67 280	4.14 299	2.72 245	14.42 291	3.85 278	0.73 268	10.81 291	6.26 303	4.67 293	2.29 297	9.29 255	1.51 236	8.03 300	7.42 260	0.63 261	6.58 323	6.79 299	7.57 279	20.00 325	28.98 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 290	2.03 267	2.98 277	1.85 255	2.88 285	3.58 277	6.75 303	4.57 289	12.25 321	3.05 265	7.04 292	4.71 238	1.88 254	2.57 306	14.38 318	6.24 302	6.31 305	4.36 317	12.98 282	3.18 289	11.94 326	11.62 329	1.98 298	4.21 300	6.60 297	10.55 300	6.27 270	14.36 296

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 291	1.86 261	7.76 316	2.86 271	2.71 280	7.05 293	3.15 278	3.93 283	4.88 302	4.54 307	11.42 320	5.15 245	2.03 256	0.06 121	10.49 290	8.30 331	2.05 252	1.28 257	37.56 329	2.22 267	6.07 270	9.22 307	0.40 227	0.89 243	4.29 268	12.82 312	6.10 266	12.31 289

WQFJA1++	6.49 292	0.92 216	0.22 62	35.88 330	0.46 196	36.70 334	37.76 334	0.30 108	0.78 203	3.23 272	0.20 139	6.64 265	6.50 284	0.21 190	4.34 161	4.12 262	0.80 156	0.77 204	8.12 242	1.51 236	3.42 200	5.20 195	0.23 182	0.27 132	0.21 117	9.19 290	3.51 168	3.65 222

AMNet	6.93 293	3.82 298	2.53 272	4.00 282	5.78 302	6.99 292	3.24 279	2.46 218	2.51 277	3.39 280	6.36 285	9.40 276	2.06 257	7.30 323	5.92 229	9.99 337	13.66 329	7.81 333	8.03 238	7.76 319	11.45 323	8.81 298	2.81 304	4.73 308	5.75 291	7.80 280	13.20 311	19.55 308

CBMV_ROB	7.04 294	2.92 287	2.91 276	8.40 301	6.54 308	5.80 287	3.57 283	5.09 297	2.49 276	3.84 296	4.70 269	21.33 303	14.76 310	0.47 246	10.48 289	3.84 254	3.13 274	1.58 267	12.20 281	8.81 321	6.17 271	5.80 208	0.47 244	3.14 292	9.16 308	15.50 321	13.69 313	13.29 292

ADCMid	7.46 295	4.47 301	5.08 297	2.16 262	4.40 295	5.87 288	8.05 307	9.24 311	12.39 322	3.16 268	7.69 299	10.20 279	10.41 300	3.13 309	12.60 303	5.58 291	5.05 299	2.83 304	19.52 301	4.27 299	8.70 307	10.59 324	5.48 320	2.86 287	5.69 288	10.08 297	5.48 256	16.37 300

ADCPNet	7.46 295	2.07 269	4.11 289	2.81 269	6.39 305	3.36 275	8.24 308	5.53 302	7.83 311	3.76 292	7.86 302	5.53 252	14.04 308	3.15 310	13.54 309	6.64 312	4.80 295	2.06 291	18.97 300	5.05 306	8.54 305	10.30 322	2.99 306	2.59 284	9.61 311	17.77 324	7.74 287	16.22 299

PWC_ROB	7.58 297	2.00 263	5.48 302	0.90 224	1.32 244	2.25 264	5.46 297	2.83 246	16.84 332	3.83 295	8.10 305	5.42 249	39.62 341	1.01 277	9.69 283	5.15 281	6.62 306	4.25 315	16.71 292	4.76 303	8.56 306	10.40 323	0.63 261	4.96 312	3.07 252	3.69 230	7.15 284	24.07 320

FAT-Stereo	7.68 298	2.26 274	8.90 324	7.33 296	12.67 323	6.25 290	3.58 284	7.41 308	3.60 291	5.82 317	12.39 324	18.45 300	9.06 295	1.35 290	12.36 301	6.54 310	3.93 282	4.03 313	15.97 289	6.36 311	7.78 298	9.24 308	0.76 277	5.29 317	3.49 263	6.98 272	8.20 293	17.22 303

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 299	3.78 297	1.17 215	9.35 304	4.27 294	8.06 299	8.52 310	11.24 317	8.55 313	4.88 313	4.04 261	17.24 297	9.50 297	6.06 322	14.53 320	3.53 235	2.28 260	1.12 244	19.59 303	2.56 278	8.24 303	9.72 315	3.14 309	2.11 278	11.98 317	14.76 317	10.14 301	14.15 295

ACV-stereo	8.68 300	5.35 308	4.89 294	8.31 300	1.79 258	11.62 309	4.37 289	3.80 279	6.01 304	5.33 316	7.17 294	6.07 257	26.41 323	1.30 287	11.88 297	10.16 339	6.25 304	2.60 300	51.34 345	14.45 334	9.06 312	8.91 303	1.00 281	2.60 285	2.32 228	8.54 288	7.07 281	5.71 243

pmcnn	8.69 301	3.07 288	2.45 269	6.53 293	5.75 301	7.18 294	4.96 294	4.79 292	2.03 270	4.24 302	12.14 322	19.36 301	21.49 318	0.91 273	9.48 280	6.75 314	6.67 307	4.39 318	22.61 309	5.09 307	10.91 322	7.84 275	4.51 317	5.07 314	6.90 300	5.26 254	17.73 323	26.48 326

FBW_ROB	8.77 302	9.60 317	5.96 307	20.47 319	9.29 315	12.71 310	9.20 312	4.97 294	1.59 254	3.30 273	6.98 290	15.27 292	3.59 275	7.76 325	10.34 287	1.71 121	3.43 275	0.86 211	34.07 324	2.29 270	6.89 287	6.34 228	9.32 327	8.81 332	5.75 291	8.41 283	5.24 247	22.62 315

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 303	1.66 257	6.09 308	4.62 286	3.79 289	3.05 272	6.94 304	3.69 275	3.58 290	4.74 311	10.17 318	65.85 355	12.11 304	7.99 326	7.88 265	5.27 285	4.63 292	5.31 319	18.89 299	2.67 281	8.70 307	10.19 320	1.05 284	4.09 299	5.01 281	9.52 293	6.30 271	15.16 298

S-Stereo	9.64 304	2.07 269	4.59 290	8.70 302	8.72 313	12.93 312	19.52 324	5.25 299	6.14 306	6.12 320	20.39 345	29.19 313	7.43 289	0.64 260	14.26 315	7.63 327	4.01 285	5.81 324	18.32 295	6.45 313	7.46 295	9.84 316	12.36 331	7.40 326	3.61 264	6.74 268	7.10 283	17.56 304

ADCS	10.79 305	5.73 309	4.98 295	4.16 284	6.39 305	6.60 291	6.53 300	10.15 315	15.87 330	4.18 301	7.59 297	13.56 290	18.31 313	4.53 318	14.24 314	11.99 344	10.80 318	7.09 332	25.37 315	9.28 324	16.45 343	16.31 348	2.97 305	7.03 325	10.05 315	20.56 331	11.21 306	19.51 307

STTRV1_RVC	10.96 306	2.66 280	1.55 235	5.84 288	1.90 263	6.01 289	3.60 285	4.11 284	3.93 292	4.64 309	6.71 288	16.96 296	21.63 319	1.68 298	20.69 343	5.04 280	18.60 336	1.18 248	52.69 348	12.74 331	19.16 347	9.31 309	4.76 319	5.05 313	9.07 307	12.15 307	12.79 309	31.40 333

MFN_U_SF_RVC	11.03 307	6.12 312	3.70 285	9.72 305	5.50 299	12.91 311	11.38 315	12.61 321	7.46 310	12.18 338	14.75 331	23.19 304	14.11 309	9.33 327	18.32 333	5.16 282	4.41 289	3.43 309	39.06 332	6.67 314	10.28 318	11.18 326	1.45 294	6.88 324	9.80 313	8.50 287	9.76 298	19.96 310

SGM_RVC	11.04 308	10.51 320	3.94 287	16.88 313	9.65 318	15.55 315	8.47 309	9.54 312	6.09 305	4.15 300	7.87 303	25.06 308	19.78 317	0.97 274	9.49 281	2.25 168	3.81 279	1.26 256	21.86 306	2.34 273	6.63 284	5.12 193	2.33 300	4.85 311	18.97 328	16.47 323	33.79 341	30.47 331
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 309	4.89 307	9.62 326	4.05 283	4.71 296	7.69 296	2.56 267	10.07 314	15.27 328	5.01 314	15.52 334	47.57 339	9.25 296	0.66 262	11.93 298	8.70 333	5.83 301	4.33 316	24.55 314	15.55 336	8.38 304	9.97 318	3.01 307	5.25 316	6.16 294	13.40 315	22.59 327	23.59 319

SANet	11.19 310	4.59 303	6.27 312	5.98 289	6.03 303	9.51 305	3.52 281	15.63 326	13.49 325	2.90 260	8.65 306	59.91 349	26.52 324	3.01 308	14.30 316	3.26 216	7.32 309	3.86 312	11.91 278	3.94 297	6.50 277	7.39 256	2.61 303	7.75 329	12.68 319	17.80 325	13.93 314	22.99 316

MDST_ROB	11.38 311	16.72 326	3.53 284	29.03 324	10.09 319	21.13 323	6.30 299	6.03 305	2.39 274	3.16 268	5.82 279	11.55 283	29.02 328	0.67 263	15.26 327	3.18 213	1.65 240	0.66 180	8.85 247	2.07 260	5.87 265	6.71 243	2.26 299	3.08 291	28.29 338	22.14 337	37.48 346	24.36 321

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 312	10.45 319	6.25 311	17.50 314	6.77 310	8.15 300	11.44 316	18.23 333	23.22 344	11.11 332	4.62 266	15.32 293	6.08 282	10.68 330	16.27 329	6.19 301	3.94 283	5.52 320	39.73 333	7.74 318	9.53 317	12.33 333	7.02 322	7.63 328	14.72 323	12.91 313	6.89 279	16.97 302

edge stereo	11.93 313	6.96 314	11.28 327	14.49 311	12.53 322	16.91 317	13.06 319	12.62 322	7.43 309	6.06 319	15.07 332	38.54 326	18.86 314	1.55 294	12.90 305	7.43 324	6.14 302	3.10 306	25.46 316	4.74 302	8.16 301	10.22 321	4.20 315	4.35 303	9.83 314	8.13 282	13.68 312	28.51 328

DGSMNet	12.26 314	4.87 306	8.31 321	6.01 290	6.04 304	7.30 295	6.59 302	7.90 309	4.51 298	11.38 334	32.66 354	17.48 298	8.74 294	4.36 317	14.01 311	14.50 347	17.26 333	9.25 336	41.69 336	11.54 330	21.38 352	24.41 355	4.74 318	7.56 327	5.44 285	11.45 305	8.55 294	13.11 291

DDUNet	13.01 315	20.50 329	4.63 291	37.04 331	24.81 330	34.87 333	32.65 331	1.85 180	1.66 260	1.47 220	3.83 258	13.22 289	4.08 280	83.62 344	6.26 242	2.41 178	8.99 315	3.82 310	18.78 296	4.54 300	7.88 299	7.25 252	16.92 335	0.99 248	1.50 208	0.70 152	4.90 242	2.09 204

PVD	13.07 316	5.77 310	8.84 323	7.67 298	7.35 311	10.40 306	7.28 305	21.12 340	19.70 340	3.65 287	8.76 309	16.32 295	27.90 326	3.25 311	14.97 324	8.92 335	11.32 319	6.23 328	25.56 317	7.56 316	12.68 329	14.11 342	1.29 290	6.16 320	16.97 325	25.32 342	18.21 324	35.51 339

AnyNet_C01	13.13 317	6.35 313	5.48 302	6.38 292	6.46 307	5.73 286	10.15 313	12.79 324	16.56 331	5.83 318	9.31 314	26.51 310	19.60 315	5.31 321	17.84 331	13.62 345	17.55 334	15.56 350	35.24 325	11.09 328	19.28 348	17.31 350	7.05 323	7.85 330	13.46 321	10.79 301	9.89 299	21.58 312

UDG	13.28 318	21.47 330	5.08 297	37.13 332	29.51 333	32.00 329	40.03 335	2.62 229	1.78 264	2.40 245	5.74 278	12.64 286	4.23 281	74.90 341	7.47 259	2.61 188	9.44 316	3.24 308	19.57 302	5.01 305	8.74 310	7.28 253	12.84 332	1.84 274	1.35 198	2.91 216	4.53 232	2.12 205

SGM-ForestM	13.51 319	15.62 324	5.25 301	19.43 317	9.27 314	19.59 321	12.46 318	12.78 323	8.97 316	3.34 277	9.27 313	36.07 323	25.37 322	2.03 304	16.48 330	3.39 224	4.90 297	1.21 251	22.28 307	2.96 287	6.90 288	5.25 197	1.83 296	4.68 306	27.51 337	25.27 341	34.85 344	27.72 327

MeshStereo	13.92 320	10.29 318	5.80 305	24.32 323	15.33 324	17.65 319	7.76 306	12.34 320	7.38 308	4.65 310	9.09 312	38.22 325	30.61 331	0.62 258	14.44 319	7.42 323	4.05 287	2.65 301	19.82 304	2.63 280	14.32 337	9.90 317	1.27 289	6.42 321	22.75 333	19.43 328	33.41 339	33.14 335
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
DPSNet	15.27 321	3.38 293	2.28 266	7.89 299	8.28 312	10.58 307	4.44 291	5.86 303	8.70 315	4.26 303	6.00 282	72.12 360	28.20 327	4.69 319	15.14 326	10.42 340	11.48 321	8.27 334	58.42 357	9.38 325	12.12 328	11.31 327	17.29 336	11.11 337	20.16 331	20.85 334	14.99 317	24.68 323

MFMNet_re	16.81 322	13.74 322	7.85 317	23.81 322	9.51 317	34.14 332	18.04 321	12.31 318	19.02 337	10.33 331	12.96 325	38.69 327	15.16 311	1.61 297	18.46 334	10.89 342	28.67 351	12.10 342	31.52 320	10.43 327	18.75 346	11.05 325	8.52 325	9.85 333	9.47 310	5.57 258	24.17 328	37.24 341

SQANet	19.01 323	32.39 336	7.05 313	58.51 337	34.20 334	58.54 340	40.35 336	4.32 286	1.69 261	4.85 312	1.45 211	32.05 315	6.71 287	57.82 337	11.24 295	1.77 123	6.68 308	1.66 272	31.16 319	2.08 262	8.23 302	7.99 280	54.11 344	2.11 278	5.60 286	10.88 302	10.17 302	19.67 309

SAMSARA	20.09 324	2.60 278	5.52 304	4.28 285	4.10 293	3.59 278	5.57 298	15.80 329	10.05 319	4.59 308	5.59 277	9.22 274	24.85 321	3.88 313	16.25 328	8.47 332	6.17 303	3.82 310	22.29 308	5.87 310	19.35 349	26.82 362	1.02 282	5.45 318	80.31 368	91.77 368	78.09 369	77.23 368

MADNet+	20.34 325	8.33 315	14.90 336	18.17 315	11.98 321	8.55 301	19.20 322	28.96 350	17.96 335	12.55 339	11.63 321	34.32 320	30.36 330	10.57 329	26.85 349	16.66 349	27.39 349	10.40 341	40.88 334	18.27 341	19.91 350	15.53 346	9.97 330	19.40 348	35.72 346	22.38 338	21.31 326	37.09 340

ELAS_RVC	20.43 326	19.80 328	14.61 335	33.93 327	22.90 327	33.71 331	20.10 326	15.64 327	12.18 320	8.45 326	19.69 344	54.25 347	33.97 335	4.07 314	13.47 308	5.30 288	11.89 322	6.49 330	21.52 305	8.87 322	14.06 334	14.69 344	9.63 329	11.88 338	32.34 342	25.79 343	41.56 352	40.71 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 327	24.96 332	17.24 338	39.82 333	27.48 332	32.58 330	22.87 328	19.77 337	17.77 334	8.05 325	19.67 343	46.38 334	37.96 340	2.15 305	18.66 336	4.75 274	4.82 296	1.95 285	33.25 322	6.38 312	9.07 313	8.67 297	3.28 310	10.68 335	31.80 341	27.62 347	40.75 348	38.09 343

ELAS	20.62 328	22.76 331	14.59 334	35.29 329	24.88 331	31.90 328	20.66 327	17.34 332	17.05 333	7.97 324	18.32 339	48.39 340	31.67 332	4.13 315	14.30 316	5.24 284	11.47 320	6.10 327	23.02 312	7.62 317	13.14 331	14.53 343	9.46 328	10.75 336	34.52 344	27.84 348	41.52 351	42.31 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 329	14.87 323	11.99 329	19.90 318	20.87 325	18.85 320	10.39 314	16.04 330	19.39 338	19.65 347	21.64 348	33.32 317	37.38 339	7.51 324	19.34 339	17.18 351	26.65 347	16.12 352	32.93 321	23.87 348	31.45 360	25.37 359	13.83 333	14.33 345	17.76 327	19.97 329	29.60 335	26.21 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 330	17.36 327	16.07 337	34.52 328	24.54 329	25.94 326	19.26 323	20.13 339	18.43 336	6.42 322	15.25 333	40.88 329	36.30 338	4.35 316	18.72 337	10.55 341	8.23 312	29.63 360	23.68 313	4.94 304	11.81 325	8.91 303	3.02 308	10.18 334	36.19 349	32.24 352	51.66 360	49.72 354

otaku	22.42 331	43.20 340	9.38 325	63.06 343	42.07 340	64.13 349	51.05 337	6.07 306	4.42 297	10.13 330	1.74 219	33.95 318	10.96 301	66.92 339	12.03 299	1.89 132	8.57 313	1.66 272	38.00 330	7.96 320	8.85 311	8.28 292	54.71 345	2.95 288	9.04 306	9.25 291	14.25 316	20.70 311

SGM+DAISY	22.46 332	16.23 325	12.74 330	23.16 321	22.67 326	25.12 325	20.00 325	18.50 334	14.48 327	18.58 346	22.04 349	30.49 314	41.59 342	13.05 332	22.51 346	16.54 348	26.00 346	12.93 344	35.92 326	22.37 346	28.02 358	25.12 358	21.26 337	13.77 343	20.04 330	18.46 327	33.94 342	30.81 332

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LE_ROB	23.34 335	10.93 321	12.86 331	32.65 325	38.35 337	31.72 327	33.97 332	23.50 341	21.06 342	7.08 323	17.87 338	51.83 344	51.55 357	1.81 301	14.20 313	3.08 207	3.94 283	1.47 263	30.65 318	8.98 323	9.43 316	7.39 256	6.89 321	25.95 352	35.31 345	39.95 360	53.69 362	54.00 357

Ntro	23.84 336	41.67 338	11.59 328	63.69 346	43.73 341	62.95 347	57.60 340	8.47 310	6.35 307	11.89 337	2.51 239	35.10 321	7.96 291	75.67 342	12.59 302	1.67 116	9.55 317	2.68 303	39.05 331	9.79 326	8.70 307	8.40 295	55.40 346	3.24 293	11.18 316	15.16 318	14.07 315	23.09 318

BEATNet-Init1	25.27 337	27.76 333	13.76 332	44.57 335	24.32 328	38.91 335	25.10 329	19.51 336	20.03 341	9.35 327	16.15 336	47.35 338	48.89 352	4.71 320	23.55 347	11.00 343	8.78 314	5.84 325	49.88 344	20.70 342	15.01 338	14.94 345	7.37 324	12.57 341	35.78 347	26.22 344	60.85 366	49.36 353

DispFullNet	27.09 338	40.76 337	20.37 343	53.27 336	39.67 338	45.72 337	56.25 339	14.00 325	12.78 323	14.18 340	10.07 317	43.95 333	34.00 336	86.26 345	13.33 307	13.62 345	31.37 355	16.57 353	52.58 347	15.02 335	15.98 340	12.66 336	15.43 334	6.52 322	8.73 305	8.65 289	16.24 320	33.48 336

ACVNet-4b	27.62 339	43.15 339	14.04 333	69.86 355	48.10 344	70.20 357	77.34 356	10.63 316	9.55 318	15.00 343	1.55 213	59.33 348	11.37 302	93.44 353	12.94 306	2.57 185	15.66 331	5.69 323	33.68 323	14.13 332	9.17 314	7.28 253	59.49 350	4.60 305	12.85 320	9.43 292	15.52 318	19.12 306

WAO-7	28.15 340	31.17 335	25.54 347	33.41 326	34.99 335	22.62 324	28.62 330	47.75 359	47.89 357	29.08 352	39.82 358	41.47 330	41.79 343	12.75 331	36.14 356	18.16 352	17.03 332	8.88 335	47.38 340	21.69 345	11.73 324	12.95 339	3.79 314	33.81 358	23.20 334	26.44 345	24.41 329	37.61 342

ACVNet_1	28.17 341	43.81 341	17.24 338	67.32 350	49.50 346	66.04 354	82.98 361	16.42 331	8.08 312	11.43 335	7.19 295	34.00 319	27.09 325	93.81 354	14.92 323	2.21 166	17.82 335	6.77 331	36.07 327	11.39 329	10.56 321	7.42 260	59.65 351	6.11 319	20.40 332	15.24 320	10.18 303	16.93 301

RainbowNet	28.72 342	46.67 343	19.30 342	69.82 354	47.14 342	68.90 356	70.63 351	10.00 313	3.26 284	17.63 345	2.27 227	46.57 335	29.74 329	91.67 349	17.86 332	3.37 222	12.50 323	5.59 321	44.74 339	17.11 339	10.33 319	8.87 300	58.90 349	5.15 315	14.30 322	12.58 310	17.44 321	23.01 317

MonStereo1	31.37 343	44.05 342	18.10 341	63.40 344	51.01 352	58.41 339	67.37 344	18.80 335	19.56 339	11.72 336	19.29 342	63.23 354	45.03 347	93.02 352	14.99 325	4.67 271	19.74 338	9.74 339	41.29 335	14.22 333	12.85 330	11.31 327	61.91 357	4.55 304	12.64 318	11.07 303	25.06 330	29.83 330

PSMNet_ROB	32.72 344	49.56 349	17.71 340	65.01 348	47.98 343	61.81 344	62.32 341	19.85 338	21.78 343	27.64 351	25.28 350	42.80 331	43.52 346	83.58 343	21.88 345	4.36 265	19.43 337	6.46 329	43.95 338	16.36 337	13.14 331	11.66 330	58.31 348	14.57 346	31.67 340	24.32 340	29.94 337	18.64 305

JetBlue	33.16 345	30.03 334	36.86 359	39.95 334	35.04 336	44.19 336	36.23 333	30.47 353	47.01 356	15.01 344	10.48 319	79.96 366	19.64 316	25.82 334	18.89 338	17.14 350	40.11 360	25.93 358	36.94 328	25.94 351	32.23 361	26.39 360	31.84 338	27.47 354	31.63 339	33.13 354	48.81 358	48.30 352

ACVNet_2	33.32 346	48.24 345	22.45 345	67.72 353	50.69 351	65.88 352	85.41 364	28.48 348	14.03 326	14.63 341	9.36 315	52.16 345	31.94 333	91.62 348	13.62 310	2.72 191	21.29 339	5.84 325	51.78 346	16.52 338	10.41 320	7.93 278	58.06 347	13.93 344	36.96 351	18.42 326	25.58 331	33.95 338

IMH-64-1	35.05 347	48.99 346	25.77 349	61.80 339	50.28 349	62.71 345	68.79 345	27.80 345	35.88 347	10.10 328	14.48 329	46.82 336	41.96 344	94.04 355	19.93 340	7.49 325	22.67 340	9.35 337	48.46 341	21.14 343	14.12 335	12.56 334	59.91 353	12.21 339	41.64 352	20.57 332	27.79 332	39.03 344

IMH-64	35.05 347	48.99 346	25.77 349	61.80 339	50.28 349	62.71 345	68.79 345	27.80 345	35.88 347	10.10 328	14.48 329	46.82 336	41.96 344	94.04 355	19.93 340	7.49 325	22.67 340	9.35 337	48.46 341	21.14 343	14.12 335	12.56 334	59.91 353	12.21 339	41.64 352	20.57 332	27.79 332	39.03 344

IMH	36.38 349	50.15 350	26.16 351	62.16 342	50.12 348	63.98 348	68.96 347	28.54 349	38.29 350	11.29 333	14.14 326	50.26 342	54.45 360	94.09 357	20.59 342	7.40 322	23.63 342	10.28 340	49.17 343	22.78 347	13.74 333	11.88 331	59.95 355	13.42 342	41.71 354	23.99 339	29.69 336	41.45 348

WAO-6	37.66 350	47.81 344	21.43 344	60.52 338	52.73 353	58.92 341	64.84 342	27.98 347	43.38 351	33.02 355	17.53 337	43.36 332	50.95 354	89.65 346	33.50 352	18.63 355	24.84 343	13.57 346	42.17 337	25.77 350	21.16 351	19.52 351	35.00 339	18.52 347	43.20 355	29.62 349	37.17 345	41.96 349

PWCK	39.46 351	63.60 358	25.26 346	73.87 361	41.94 339	61.54 343	51.88 338	54.42 360	37.36 349	26.43 350	38.00 355	62.72 353	47.31 349	27.64 335	24.07 348	10.09 338	32.07 356	12.97 345	84.14 367	29.01 355	25.42 356	16.79 349	48.17 343	30.69 357	35.86 348	32.01 351	32.05 338	40.21 346

TorneroNet-64	40.02 352	51.18 351	25.58 348	64.09 347	48.50 345	64.50 350	69.74 348	27.58 344	44.28 353	21.06 348	14.38 327	70.42 359	57.53 361	94.84 359	27.09 350	8.83 334	28.00 350	16.10 351	54.90 353	26.42 352	15.26 339	13.34 340	61.86 356	22.65 349	33.51 343	30.60 350	34.09 343	54.24 358

LVE	40.69 353	49.32 348	32.19 354	74.37 362	65.31 358	65.52 351	78.53 357	29.09 351	24.11 345	37.95 357	38.44 356	39.09 328	50.88 353	95.16 365	18.50 335	6.31 305	25.93 345	13.65 347	54.80 352	26.51 353	16.26 341	15.81 347	69.49 363	26.57 353	44.82 356	33.95 356	41.51 350	24.49 322

TorneroNet	40.95 354	54.80 353	28.35 352	67.47 352	50.00 347	66.00 353	71.75 352	26.53 343	45.69 354	24.20 349	21.34 347	68.12 356	53.25 359	94.92 361	27.93 351	9.57 336	26.82 348	16.87 354	54.27 351	24.50 349	16.26 341	13.93 341	62.31 358	23.32 351	36.59 350	27.14 346	43.07 353	50.69 355

Dean	44.25 355	52.28 352	33.23 355	77.10 363	64.97 357	79.61 366	83.94 363	43.21 355	43.41 352	35.28 356	25.28 350	61.70 351	57.88 362	95.07 364	21.16 344	4.55 269	29.50 352	12.92 343	64.62 360	29.22 356	11.94 326	10.07 319	59.70 352	23.01 350	50.00 360	39.42 359	53.45 361	32.13 334

WAO-8	45.52 356	56.99 355	36.84 357	70.78 357	61.58 354	72.65 360	72.88 353	44.15 356	50.34 358	32.51 353	26.24 352	68.22 357	50.98 355	91.91 350	34.40 353	19.25 356	31.26 353	14.25 348	53.00 349	37.84 359	18.64 344	12.91 337	45.23 340	27.94 355	54.23 363	39.08 357	48.02 356	56.81 360

Venus	45.52 356	56.99 355	36.84 357	70.77 356	61.58 354	72.65 360	72.88 353	44.15 356	50.34 358	32.51 353	26.24 352	68.22 357	50.98 355	91.91 350	34.40 353	19.25 356	31.26 353	14.25 348	53.00 349	37.84 359	18.64 344	12.91 337	45.23 340	27.94 355	54.23 363	39.08 357	48.02 356	56.81 360

notaker	50.99 358	64.58 360	35.58 356	71.22 358	67.03 359	71.52 359	79.74 359	46.10 358	64.92 362	43.57 360	60.04 362	61.27 350	52.88 358	94.30 358	52.11 361	32.30 359	36.01 358	25.62 357	66.68 362	41.75 361	26.51 357	26.69 361	69.04 362	40.16 361	27.04 335	32.57 353	39.45 347	47.99 351

UNDER WATER	53.46 359	66.50 361	44.48 360	77.89 364	68.28 360	75.27 363	86.28 366	62.01 363	51.94 360	41.57 358	48.61 359	74.76 363	58.64 363	94.91 360	40.27 358	19.59 358	35.94 357	25.36 356	57.83 356	30.24 357	22.42 354	21.82 352	69.76 364	49.60 365	53.54 362	52.17 362	44.57 354	69.15 366

ktn	53.49 360	64.55 359	32.09 353	67.37 351	73.02 365	67.18 355	79.08 358	39.47 354	71.03 364	45.61 362	66.57 364	53.73 346	46.66 348	95.58 366	51.51 360	35.27 360	42.24 362	32.53 361	61.67 358	36.66 358	34.35 363	37.51 363	63.57 359	39.21 359	45.92 357	42.82 361	58.10 364	61.01 362

UNDER WATER-64	54.23 361	63.34 357	46.02 362	79.36 365	71.42 363	76.64 364	88.13 367	66.12 364	46.96 355	52.07 363	60.69 363	73.21 361	59.22 364	94.98 363	35.82 355	18.58 354	36.56 359	27.05 359	54.96 354	27.40 354	22.29 353	24.45 356	75.67 367	44.51 362	51.17 361	56.84 364	41.43 349	69.34 367

KSHMR	57.18 362	74.32 366	54.88 364	81.85 366	71.02 362	78.52 365	83.49 362	67.32 366	55.52 361	57.05 364	55.43 361	62.46 352	47.47 350	94.95 362	62.89 363	43.86 362	41.02 361	36.71 362	65.14 361	47.71 362	30.88 359	22.80 354	66.24 361	55.80 367	49.31 359	33.72 355	50.52 359	52.93 356

DPSimNet_ROB	59.87 363	56.83 354	60.12 365	63.44 345	74.40 366	61.08 342	66.03 343	29.26 352	91.88 368	80.83 366	53.70 360	74.56 362	48.76 351	90.67 347	61.12 362	47.44 363	55.65 364	43.29 363	68.79 363	60.06 365	52.83 366	61.42 365	45.69 342	46.03 363	46.40 358	63.34 365	56.49 363	56.41 359

LRCNet_RVC	60.98 364	74.62 367	47.06 363	94.31 367	95.29 368	91.20 368	85.70 365	54.57 361	35.63 346	98.62 368	74.21 366	91.97 370	68.08 366	96.82 368	39.31 357	18.45 353	70.27 366	52.85 365	94.58 368	64.63 366	32.99 362	24.53 357	94.81 369	53.78 366	19.71 329	12.68 311	33.49 340	26.36 325

HanzoNet	61.45 365	69.33 362	44.96 361	71.45 359	72.16 364	72.71 362	79.94 360	60.19 362	75.71 365	45.02 361	73.92 365	75.04 364	64.67 365	96.72 367	48.25 359	40.02 361	53.74 363	47.73 364	76.16 364	51.62 363	46.98 365	46.48 364	73.13 365	39.85 360	55.14 365	52.31 363	60.69 365	65.16 365

JetRed	63.04 366	70.59 363	68.87 366	66.96 349	63.46 356	70.43 358	74.93 355	66.45 365	66.78 363	41.63 359	39.08 357	81.30 367	13.47 307	63.11 338	65.97 364	66.70 364	65.90 365	75.66 368	63.14 359	54.09 364	78.41 367	73.67 366	73.25 366	49.49 364	56.43 366	64.32 366	66.29 367	61.81 363

MADNet++	76.55 367	72.12 364	82.72 368	61.81 341	81.28 367	58.20 338	69.82 349	68.60 367	78.83 366	85.65 367	92.58 368	79.76 365	85.27 367	36.74 336	81.31 367	89.87 367	87.51 368	69.64 366	82.22 366	90.64 368	91.37 369	93.20 369	65.06 360	90.12 369	59.87 367	75.77 367	74.46 368	62.48 364

ASD4	81.93 368	73.21 365	76.95 367	73.65 360	68.72 361	82.82 367	70.01 350	72.46 368	81.37 367	64.41 365	77.66 367	50.65 343	95.44 368	68.75 340	77.39 366	87.32 366	86.80 367	89.75 369	81.77 365	89.98 367	88.86 368	88.63 368	80.66 368	86.12 368	99.17 373	99.85 372	99.79 373	99.90 372

PML	96.12 369	100.00 372	83.16 369	100.00 369	100.00 370	100.00 372	99.20 371	100.00 373	99.01 370	100.00 371	96.16 369	99.92 374	100.00 373	98.52 369	94.60 368	91.70 368	91.21 369	74.14 367	100.00 373	98.06 370	92.87 370	86.59 367	97.59 370	98.11 371	94.46 372	99.98 373	100.00 374	99.92 373

MEDIAN_ROB	97.62 370	99.11 369	98.47 370	100.00 369	99.99 369	100.00 372	100.00 372	99.48 371	98.33 369	100.00 371	99.95 372	98.03 371	96.13 369	99.95 370	99.43 370	98.46 369	98.58 370	98.67 370	99.88 371	97.97 369	93.64 371	96.55 371	100.00 372	97.27 370	87.22 369	92.69 369	89.89 370	95.94 370

AVERAGE_ROB	98.96 371	100.00 372	99.80 372	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 375	100.00 373	100.00 371	99.80 372	99.85 371	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374	98.20 373	99.54 372	100.00 372	100.00 373	93.40 371	93.83 370	94.40 372	93.22 369

HaxPig	99.00 372	100.00 372	98.99 371	100.00 369	100.00 370	99.99 371	100.00 372	99.99 372	99.89 371	100.00 371	99.98 373	100.00 375	99.94 372	100.00 371	99.61 371	99.46 370	99.97 373	99.58 371	99.99 372	99.99 371	97.37 372	96.43 370	99.99 371	99.98 372	89.52 370	99.53 371	94.23 371	98.48 371

DGTPSM_ROB	99.53 373	99.77 370	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.19 369	100.00 372	99.32 369	99.66 371	91.63 368	99.15 370	100.00 371	99.94 373	100.00 372	99.82 371	99.99 372	99.51 369	99.99 371	99.77 374	99.66 373	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

DPSMNet_ROB	99.54 374	99.78 371	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.19 369	100.00 372	99.32 369	99.65 370	91.68 369	99.16 371	100.00 371	99.94 373	100.00 372	99.83 372	99.99 372	99.59 370	99.99 371	99.77 374	99.66 373	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

DPSM_ROB	99.91 375	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	98.90 369	98.96 369	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	99.76 372	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374	100.00 376	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

DPSM	99.91 375	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	98.90 369	98.96 369	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	99.76 372	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374	100.00 376	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

FlowAnything	100.00 377	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 375	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374	100.00 376	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

CasAABBNet	100.00 377	100.00 372	100.00 373	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 373	100.00 372	100.00 371	100.00 374	100.00 375	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374	100.00 376	100.00 375	100.00 372	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 374	100.00 374

GS-Stereo																							0.15 154	0.02 23	0.18 106	0.05 66	0.10 27	0.00 1

FADE																					37.77 364						47.51 355

Low-res two-view benchmark