Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.34 13	0.24 8	0.03 28	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 8	0.00 1

quiztm	0.04 4	0.04 16	0.04 32	0.01 15	0.01 16	0.13 159	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 26	0.03 28	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 61	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 17	0.00 1

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 34	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 57	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.00 1	0.00 1	0.34 13	0.33 17	0.00 1	0.01 24	0.14 32	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 27	0.03 27	0.01 15	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.12 89	0.00 1	0.36 15	0.31 15	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 66	0.07 15	0.37 50	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.02 13	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 27	0.01 13	0.03 46	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.51 22	0.40 23	0.01 5	0.01 24	0.13 30	0.02 16	0.22 46	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 26	0.03 17	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 6	0.04 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 49	0.01 52	0.47 21	0.33 17	0.03 28	0.01 24	0.11 26	0.01 8	0.11 26	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.11 43	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 53	0.01 13	0.00 1	0.09 74	0.04 112	0.01 81	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.04 40	0.00 1	0.45 19	0.25 9	0.02 18	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 159	0.05 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 16	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 127	0.18 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.10 19	0.01 9	0.00 1	0.31 10	0.33 17	0.02 18	0.00 1	0.04 11	0.06 48	0.10 22	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.18 114

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 43	0.01 15	0.00 1	0.12 150	0.27 216	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 132	0.43 18	0.28 10	0.02 18	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 86	0.00 1	0.05 26	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 12	0.04 16	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 29	0.03 28	0.00 1	0.38 16	0.30 13	0.03 28	0.00 1	0.15 33	0.07 54	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 77	0.38 73	0.06 86

MM-Stereo_test1	0.07 12	0.04 16	0.08 43	0.00 1	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.03 28	0.00 1	0.55 23	0.45 25	0.04 38	0.00 1	0.18 38	0.06 48	0.07 15	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 51	0.08 86	0.05 26	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 14	0.06 38	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 185	0.00 1	0.02 38	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 49	0.00 1	0.80 35	0.60 45	0.02 18	0.04 35	0.15 33	0.03 25	0.08 17	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 26	0.07 33	0.00 1

CoSv	0.08 14	0.11 61	0.21 59	0.01 15	0.02 27	0.01 55	0.00 1	0.02 38	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.11 26	0.01 9	0.00 1	0.66 28	0.62 48	0.03 28	0.06 48	0.08 21	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 23	0.01 19	0.00 1	0.08 36	0.00 1

AIO-test1	0.08 14	0.03 4	0.03 27	0.01 15	0.07 65	0.05 121	0.00 1	0.01 14	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 40	0.00 1	0.68 29	0.55 38	0.02 18	0.00 1	0.11 26	0.19 99	0.12 28	0.15 37	0.00 1	0.01 23	0.01 19	0.01 26	0.01 8	0.00 1

LACA1	0.09 17	0.05 27	0.21 59	0.03 46	0.14 95	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 66	0.00 1	0.00 1	0.16 37	0.05 49	0.01 52	0.83 36	0.57 40	0.00 1	0.00 1	0.17 36	0.02 16	0.14 32	0.03 14	0.00 1	0.01 23	0.02 37	0.01 26	0.03 17	0.01 50

MLG-Stereo_test1	0.09 17	0.05 27	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 185	0.00 1	0.02 38	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 49	0.00 1	0.75 30	0.56 39	0.03 28	0.04 35	0.17 36	0.03 25	0.10 22	0.31 45	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 26	0.07 33	0.00 1

TDLM	0.09 17	0.08 50	0.12 49	0.02 32	0.02 27	0.00 1	0.01 81	0.19 94	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.48 134	0.01 9	0.01 52	0.26 5	0.22 5	0.08 64	0.06 48	0.01 3	0.00 1	0.10 22	0.10 27	0.01 76	0.01 23	0.00 1	0.01 26	0.30 69	0.39 137

LACA3	0.10 20	0.06 38	0.21 59	0.03 46	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.03 28	0.00 1	1.04 48	0.52 35	0.01 5	0.00 1	0.29 48	0.03 25	0.18 38	0.10 27	0.00 1	0.02 43	0.05 72	0.00 1	0.03 17	0.02 65

DispViT+	0.10 20	0.05 27	0.32 88	0.04 58	0.10 78	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.16 37	0.05 49	0.00 1	0.88 40	0.45 25	0.02 18	0.05 40	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 40	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.05 68	0.04 23	0.00 1

RSM++	0.10 20	0.05 27	0.36 122	0.02 32	0.01 16	0.11 141	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.08 67	0.00 1	0.77 32	0.52 35	0.02 18	0.04 35	0.10 25	0.03 25	0.20 41	0.16 38	0.00 1	0.03 55	0.01 19	0.00 1	0.11 43	0.00 1

RSM	0.10 20	0.05 27	0.36 122	0.02 32	0.02 27	0.11 141	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.05 49	0.00 1	0.60 25	0.49 32	0.01 5	0.04 35	0.15 33	0.03 25	0.20 41	0.03 14	0.00 1	0.02 43	0.02 37	0.19 114	0.05 26	0.00 1

StereoVision	0.11 24	0.10 56	0.02 20	0.04 58	0.03 40	0.00 1	0.02 115	0.04 64	0.03 32	0.03 99	0.00 1	0.17 44	0.02 21	0.03 104	0.99 45	0.75 59	0.05 44	0.01 24	0.29 48	0.03 25	0.15 35	0.07 25	0.00 1	0.05 75	0.03 51	0.00 1	0.06 31	0.00 1

NLCSM	0.13 25	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 209	0.00 1	0.45 168	0.10 19	1.89 256	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1

111111	0.13 25	0.02 3	0.03 27	0.01 15	0.02 27	0.10 137	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 95	0.18 53	0.05 49	0.01 52	0.85 39	0.48 30	0.05 44	0.06 48	0.33 51	0.02 16	0.20 41	0.84 86	0.00 1	0.01 23	0.02 37	0.05 68	0.02 13	0.00 1

LG-Stereo	0.13 25	0.04 16	0.02 20	0.02 32	0.07 65	0.12 150	0.00 1	0.02 38	0.04 44	0.00 1	0.55 176	0.43 126	0.00 1	0.00 1	0.78 34	0.59 43	0.02 18	0.06 48	0.45 60	0.04 36	0.14 32	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 96	0.05 26	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 25	0.04 16	0.07 38	0.00 1	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.02 21	0.00 1	0.76 31	0.59 43	0.07 59	0.05 40	0.18 38	0.28 137	0.29 54	0.53 67	0.01 76	0.01 23	0.08 86	0.20 117	0.04 23	0.00 1

MoCha-V2	0.13 25	0.06 38	0.31 85	0.01 15	0.05 55	0.09 134	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.18 119	0.00 1	0.84 37	0.47 29	0.07 59	0.00 1	0.09 23	0.15 84	0.26 49	0.49 61	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.08 86	0.02 13	0.00 1

PointNet	0.14 30	0.05 27	0.10 46	0.04 58	0.01 16	0.04 112	0.18 204	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 95	0.16 37	0.02 21	0.01 52	0.41 17	0.30 13	0.03 28	0.00 1	0.36 55	0.25 126	0.24 47	0.68 77	0.04 132	0.01 23	0.03 51	0.08 86	0.79 88	0.00 1

MatchStereo	0.14 30	0.08 50	0.32 88	0.02 32	0.07 65	0.01 55	0.00 1	0.03 53	0.08 85	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 88	0.01 52	1.22 55	0.72 57	0.06 54	0.11 72	0.02 4	0.05 42	0.19 39	0.48 57	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.03 63	0.02 13	0.01 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.14 30	0.11 61	0.27 75	0.02 32	0.10 78	0.00 1	0.02 115	0.02 38	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 78	0.02 84	1.37 65	0.77 61	0.01 5	0.04 35	0.34 52	0.06 48	0.03 4	0.12 32	0.01 76	0.02 43	0.04 65	0.05 68	0.07 33	0.11 101
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.14 30	0.06 38	0.30 83	0.02 32	0.01 16	0.15 170	0.00 1	0.02 38	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.06 61	0.00 1	0.77 32	0.57 40	0.02 18	0.05 40	0.19 40	0.26 129	0.16 37	0.39 52	0.02 99	0.03 55	0.02 37	0.00 1	0.60 79	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.14 30	0.04 16	0.36 122	0.01 15	0.03 40	0.13 159	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.05 49	0.00 1	0.61 26	0.42 24	0.04 38	0.07 58	1.51 117	0.06 48	0.12 28	0.04 18	0.00 1	0.01 23	0.01 19	0.02 53	0.12 47	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 30	0.09 53	0.03 27	0.05 67	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.05 57	0.24 129	0.00 1	0.08 11	0.02 21	0.01 52	1.28 59	1.00 82	0.03 28	0.02 31	0.05 15	0.04 36	0.31 58	0.34 48	0.00 1	0.03 55	0.03 51	0.00 1	0.05 26	0.00 1

WQFJX1	0.16 36	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 224	0.00 1	0.70 196	0.10 19	2.18 260	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 36	0.11 61	0.35 111	0.01 15	0.02 27	0.04 112	0.00 1	0.01 14	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.21 75	0.05 49	0.00 1	1.10 52	0.96 78	0.05 44	0.11 72	0.20 41	0.07 54	0.45 67	0.11 30	0.00 1	0.04 66	0.06 78	0.01 26	0.12 47	0.10 98

GEAStereo	0.16 36	0.06 38	0.32 88	0.03 46	0.03 40	0.16 175	0.00 1	0.03 53	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 78	0.01 9	0.01 52	0.92 42	0.51 33	0.05 44	0.07 58	0.51 65	0.13 78	0.27 50	0.48 57	0.00 1	0.04 66	0.18 128	0.00 1	0.21 56	0.00 1

GSStereo	0.16 36	0.11 61	0.35 111	0.02 32	0.02 27	0.18 190	0.01 81	0.01 14	0.02 21	0.00 1	0.05 112	0.20 71	0.03 28	0.00 1	0.84 37	0.66 51	0.07 59	0.07 58	0.37 56	0.12 75	0.41 63	0.35 49	0.00 1	0.01 23	0.17 125	0.05 68	0.10 40	0.00 1

gasm-f	0.16 36	0.06 38	0.32 88	0.03 46	0.03 40	0.16 175	0.00 1	0.03 53	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 78	0.01 9	0.01 52	0.92 42	0.51 33	0.05 44	0.07 58	0.51 65	0.13 78	0.27 50	0.48 57	0.00 1	0.04 66	0.18 128	0.00 1	0.21 56	0.00 1

GASTEREO	0.18 41	0.07 46	0.35 111	0.03 46	0.01 16	0.14 161	0.00 1	0.03 53	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.13 91	0.01 52	1.05 49	0.70 54	0.07 59	0.07 58	0.11 26	0.21 110	0.08 17	0.44 56	0.10 171	0.03 55	0.02 37	0.75 166	0.15 52	0.00 1

MSCF	0.18 41	0.07 46	0.35 111	0.03 46	0.02 27	0.14 161	0.00 1	0.03 53	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.13 91	0.01 52	1.01 46	0.71 55	0.07 59	0.06 48	0.11 26	0.23 117	0.09 19	0.51 66	0.09 165	0.03 55	0.02 37	0.76 167	0.11 43	0.00 1

GIP-stereo	0.18 41	0.05 27	0.13 50	0.02 32	0.03 40	0.16 175	0.02 115	0.06 72	0.03 32	0.00 1	0.26 145	0.31 99	0.05 49	0.01 52	1.03 47	0.57 40	0.06 54	0.01 24	0.26 47	0.29 139	0.38 61	0.81 83	0.07 159	0.02 43	0.03 51	0.09 91	0.21 56	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 41	0.03 4	0.05 34	0.02 32	0.02 27	0.10 137	0.00 1	0.01 14	0.03 32	0.00 1	0.07 117	0.18 53	0.03 28	0.01 52	0.89 41	0.54 37	0.04 38	0.08 64	0.50 63	0.02 16	0.15 35	0.67 76	0.00 1	0.01 23	0.02 37	0.01 26	1.27 100	0.00 1

AASNet	0.18 41	0.44 146	0.26 74	0.08 92	0.08 71	0.00 1	0.08 177	0.03 53	0.05 57	0.26 130	0.00 1	0.16 37	0.03 28	0.01 52	1.06 50	0.60 45	0.08 64	0.03 33	0.08 21	0.16 88	0.24 47	0.64 74	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 26	0.38 73	0.03 71

CroCo-Stereo	0.18 41	0.07 46	0.02 20	0.05 67	0.06 63	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 21	0.00 1	1.54 73	1.07 87	0.04 38	0.03 33	0.65 73	0.04 36	0.32 59	0.73 80	0.00 1	0.02 43	0.03 51	0.01 26	0.08 36	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
RAFT	0.18 41	0.04 16	0.33 98	0.02 32	0.00 1	0.12 150	0.12 192	0.94 144	0.01 8	0.70 166	0.00 1	0.17 44	0.00 1	0.01 52	0.57 24	0.46 27	0.03 28	0.00 1	0.06 18	0.21 110	0.14 32	0.50 62	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.27 66	0.00 1

TS12	0.19 48	0.14 68	0.21 59	0.04 58	0.16 102	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.09 17	0.14 98	0.00 1	1.35 62	0.86 65	0.05 44	0.05 40	0.65 73	0.03 25	0.48 69	0.13 34	0.00 1	0.02 43	0.30 143	0.09 91	0.31 70	0.02 65

TS	0.19 48	0.14 68	0.21 59	0.04 58	0.16 102	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.09 17	0.14 98	0.00 1	1.35 62	0.86 65	0.05 44	0.05 40	0.65 73	0.03 25	0.48 69	0.13 34	0.00 1	0.02 43	0.30 143	0.09 91	0.31 70	0.02 65

WQFJX	0.19 48	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.99 231	0.00 1	1.24 217	0.12 29	2.20 261	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 48	0.25 99	0.07 38	0.01 15	0.01 16	0.16 175	0.00 1	0.01 14	0.05 57	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.01 9	0.01 52	0.98 44	1.10 92	0.06 54	0.05 40	1.07 96	0.07 54	0.30 55	0.30 43	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.04 66	0.29 67	0.00 1

delet	0.19 48	0.07 46	0.25 72	0.06 78	0.04 50	0.02 87	0.02 115	0.01 14	0.04 44	0.34 137	0.00 1	0.10 19	0.03 28	0.02 84	1.36 64	0.46 27	0.16 84	0.05 40	0.13 30	0.05 42	0.13 30	0.18 39	0.00 1	0.04 66	0.00 1	0.01 26	1.41 103	0.02 65

WQFJA1	0.20 53	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 226	0.00 1	1.19 214	0.13 31	2.47 266	0.00 1	0.29 8	0.28 10	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLMM1	0.20 53	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 241	0.00 1	0.55 176	0.11 26	2.40 262	0.00 1	0.32 11	0.39 21	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 42	0.11 26	0.01 8	0.00 1	0.01 23	0.01 19	0.05 68	0.01 8	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 53	0.14 68	0.04 32	0.01 15	0.05 55	0.18 190	0.00 1	0.02 38	0.03 32	0.00 1	0.67 193	0.18 53	0.01 9	0.00 1	1.27 58	0.71 55	0.03 28	0.16 91	1.04 95	0.05 42	0.27 50	0.40 54	0.00 1	0.01 23	0.04 65	0.00 1	0.09 39	0.00 1

U	0.20 53	0.12 65	0.02 20	0.06 78	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.01 9	0.00 1	1.57 74	1.16 105	0.03 28	0.07 58	0.45 60	0.07 54	0.45 67	0.85 88	0.00 1	0.02 43	0.07 81	0.00 1	0.06 31	0.02 65

NLMM	0.21 57	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 226	0.00 1	1.19 214	0.13 31	2.48 267	0.00 1	0.29 8	0.28 10	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 57	0.15 74	0.61 176	0.42 195	0.06 63	0.06 126	0.01 81	1.53 164	0.05 57	0.08 109	0.04 107	0.62 155	0.04 40	0.03 104	0.46 20	0.32 16	0.14 78	0.09 67	0.05 15	0.01 8	0.19 39	0.07 25	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 26	0.55 77	0.08 90

NLSM1	0.22 59	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 14	1.11 238	0.00 1	1.22 216	0.13 31	2.41 264	0.00 1	0.33 12	0.35 20	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 42	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 26	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.22 59	0.10 56	0.23 69	0.04 58	0.10 78	0.16 175	0.00 1	0.04 64	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.13 31	0.01 9	0.00 1	1.13 53	0.76 60	0.05 44	0.15 87	0.80 82	0.01 8	0.71 92	0.74 82	0.00 1	0.03 55	0.03 51	0.01 26	0.71 83	0.01 50

iRaftStereo_RVC	0.22 59	0.19 82	0.35 111	0.22 116	0.11 85	0.01 55	0.00 1	0.04 64	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.22 77	0.10 86	0.03 104	1.13 53	0.87 67	0.16 84	0.06 48	0.37 56	0.11 72	0.95 106	0.62 73	0.00 1	0.02 43	0.08 86	0.00 1	0.11 43	0.03 71

DEFOM-Stereo	0.23 62	0.19 82	0.23 69	0.01 15	0.05 55	0.12 150	0.01 81	0.02 38	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.17 44	0.03 28	0.00 1	1.06 50	0.66 51	0.08 64	0.12 76	0.20 41	0.02 16	0.43 65	0.42 55	0.00 1	0.02 43	0.01 19	0.02 53	2.26 125	0.06 86

RAStereo	0.23 62	0.17 80	0.05 34	0.05 67	0.10 78	0.00 1	0.01 81	0.03 53	0.04 44	0.96 182	0.00 1	0.19 66	0.01 9	0.01 52	1.67 80	1.14 100	0.06 54	0.06 48	0.21 43	0.02 16	0.60 83	0.71 79	0.00 1	0.05 75	0.03 51	0.01 26	0.10 40	0.01 50

AEACV	0.25 64	0.71 198	0.36 122	0.04 58	0.03 40	0.10 137	0.00 1	0.02 38	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.13 91	0.02 84	1.22 55	0.79 62	0.05 44	0.26 112	0.73 78	0.29 139	0.63 85	0.50 62	0.12 182	0.04 66	0.01 19	0.21 118	0.29 67	0.00 1

AANet_RVC	0.25 64	0.05 27	0.29 82	0.06 78	0.19 124	0.00 1	0.23 213	0.03 53	0.17 123	0.35 141	0.01 95	0.07 10	0.04 40	0.01 52	1.37 65	0.48 30	0.10 68	0.06 48	0.43 58	0.17 90	0.10 22	0.25 42	0.03 122	0.05 75	0.02 37	0.06 77	1.15 94	0.89 166

anonymousdsp	0.27 66	0.09 53	0.36 122	0.24 127	0.05 55	0.09 134	0.00 1	0.03 53	0.05 57	0.00 1	0.28 149	0.19 66	0.15 103	0.00 1	1.24 57	0.84 64	0.12 72	0.10 70	0.29 48	0.18 93	0.42 64	1.05 101	0.02 99	0.05 75	0.01 19	0.01 26	1.54 107	0.00 1

DMCA	0.27 66	0.37 136	0.20 57	0.17 103	0.09 74	0.02 87	0.01 81	0.02 38	0.04 44	0.59 158	0.00 1	0.34 110	0.05 49	0.01 52	1.81 90	0.88 69	0.31 118	0.12 76	0.22 44	0.10 69	0.38 61	0.23 41	0.00 1	0.03 55	0.03 51	0.06 77	1.19 95	0.15 109

AIO_rvc	0.29 68	0.29 112	0.34 104	0.03 46	0.02 27	0.14 161	0.10 184	0.02 38	0.05 57	0.00 1	0.00 1	0.18 53	0.09 78	0.01 52	1.58 75	1.03 84	0.04 38	0.18 96	1.71 124	0.04 36	0.56 78	0.92 93	0.14 192	0.01 23	0.13 113	0.03 63	0.13 49	0.01 50

GANet	0.29 68	0.56 170	0.39 134	0.27 142	0.11 85	0.88 236	0.14 198	0.27 104	0.06 66	0.02 95	0.28 149	1.85 203	0.04 40	0.03 104	0.62 27	0.39 21	0.37 131	0.14 86	0.24 46	0.01 8	0.20 41	0.05 21	0.06 154	0.02 43	0.06 78	0.01 26	0.48 75	0.16 111

MMNet	0.30 70	0.21 88	0.07 38	0.05 67	0.05 55	0.00 1	0.06 164	0.01 14	0.03 32	0.22 124	0.00 1	0.19 66	0.01 9	0.05 132	2.24 112	0.62 48	0.24 102	0.12 76	0.35 53	0.07 54	0.30 55	0.11 30	0.04 132	0.08 110	0.03 51	0.04 66	2.84 138	0.02 65

MLG-Stereo_test3	0.31 71	0.05 27	0.34 104	0.11 97	0.15 101	0.17 185	0.01 81	0.06 72	0.04 44	1.15 194	0.00 1	0.18 53	0.08 67	0.01 52	1.50 69	0.89 71	0.04 38	0.17 93	1.19 105	0.08 61	0.57 79	0.82 84	0.02 99	0.05 75	0.03 51	0.02 53	0.75 85	0.01 50

LG-G_1	0.31 71	0.28 107	0.35 111	0.18 106	0.20 130	0.16 175	0.00 1	0.05 70	0.07 73	0.01 88	0.61 186	0.16 37	0.25 135	0.02 84	1.68 82	1.11 94	0.12 72	0.26 112	0.54 67	0.21 110	0.66 88	1.16 107	0.01 76	0.07 91	0.05 72	0.01 26	0.22 59	0.01 50

LG-G	0.31 71	0.28 107	0.35 111	0.18 106	0.20 130	0.16 175	0.00 1	0.05 70	0.07 73	0.01 88	0.61 186	0.16 37	0.25 135	0.02 84	1.68 82	1.11 94	0.12 72	0.26 112	0.54 67	0.21 110	0.66 88	1.16 107	0.01 76	0.07 91	0.05 72	0.01 26	0.22 59	0.01 50

MaDis-Stereo	0.33 74	0.21 88	0.36 122	0.06 78	0.13 90	0.01 55	0.03 137	0.06 72	0.06 66	1.25 205	0.00 1	0.20 71	0.02 21	0.02 84	1.52 71	1.15 102	0.12 72	0.24 106	1.27 108	0.10 69	0.71 92	0.90 92	0.00 1	0.07 91	0.17 125	0.15 107	0.13 49	0.04 75

LG-Stereo_L1	0.34 75	0.26 100	0.01 13	0.04 58	0.20 130	0.15 170	0.01 81	0.07 77	0.07 73	0.00 1	0.63 192	0.36 113	0.36 156	0.03 104	1.74 87	1.40 130	0.13 77	0.15 87	1.16 101	0.19 99	0.59 82	1.07 102	0.04 132	0.04 66	0.27 140	0.02 53	0.20 55	0.09 92

LG-Stereo_L2	0.35 76	0.34 129	0.02 20	0.03 46	0.20 130	0.17 185	0.01 81	0.07 77	0.07 73	0.00 1	0.62 189	0.42 124	0.35 151	0.03 104	1.72 86	1.42 131	0.17 87	0.15 87	0.95 90	0.17 90	0.66 88	1.10 104	0.04 132	0.04 66	0.26 139	0.05 68	0.19 53	0.08 90

AIO_test	0.35 76	0.45 149	0.42 147	0.03 46	0.02 27	0.14 161	0.23 213	0.12 87	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.19 66	0.09 78	0.00 1	1.60 78	1.26 114	0.06 54	0.08 64	0.80 82	0.06 48	1.12 115	1.01 99	0.18 206	0.01 23	0.19 131	0.45 143	0.99 92	0.01 50

UniTT-Stereo	0.35 76	0.28 107	0.38 131	0.07 87	0.18 121	0.00 1	0.01 81	0.07 77	0.08 85	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.03 28	0.05 132	1.88 94	1.42 131	0.15 80	0.33 136	1.70 123	0.07 54	0.88 104	1.21 109	0.00 1	0.12 134	0.06 78	0.03 63	0.14 51	0.03 71

IGEV-Stereo+	0.37 79	1.03 231	0.03 27	0.11 97	0.12 88	0.11 141	0.00 1	0.09 83	0.11 99	0.02 95	0.99 207	0.31 99	0.30 144	0.02 84	1.32 61	1.22 110	0.02 18	0.26 112	1.29 110	0.23 117	0.84 101	1.24 112	0.10 171	0.01 23	0.02 37	0.22 119	0.08 36	0.00 1

FINET	0.37 79	0.14 68	0.45 153	0.18 106	0.08 71	0.02 87	0.01 81	0.34 111	0.17 123	0.01 88	0.30 153	0.56 150	0.19 120	0.02 84	2.46 131	1.20 109	0.26 108	0.09 67	1.10 98	0.14 80	0.72 94	0.31 45	0.04 132	0.14 146	0.03 51	0.10 96	0.84 89	0.05 80

LGtest1	0.40 81	0.06 38	0.35 111	0.03 46	0.13 90	0.16 175	0.01 81	0.08 81	0.13 108	0.04 102	0.89 202	0.20 71	0.15 103	0.00 1	1.69 85	1.30 119	0.18 89	0.29 123	0.66 76	0.23 117	0.52 75	3.25 196	0.05 145	0.08 110	0.04 65	0.02 53	0.22 59	0.01 50

S2M2_XL	0.41 82	0.12 65	0.39 134	0.04 58	0.11 85	0.00 1	0.02 115	0.24 103	0.37 158	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.51 186	0.00 1	1.87 92	1.58 146	0.27 112	0.42 155	0.43 58	0.16 88	1.56 149	2.24 155	0.08 161	0.05 75	0.04 65	0.08 86	0.03 17	0.25 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.41 82	0.31 122	0.08 43	0.24 127	0.04 50	0.01 55	0.01 81	0.55 133	0.05 57	1.29 207	0.00 1	0.16 37	0.04 40	0.03 104	1.67 80	1.15 102	0.16 84	0.08 64	0.92 88	0.04 36	0.57 79	0.30 43	0.00 1	0.08 110	0.01 19	0.00 1	3.34 165	0.01 50

HCRNet	0.41 82	0.36 133	0.34 104	0.30 157	0.12 88	0.00 1	0.05 154	0.02 38	0.02 21	1.46 220	0.00 1	0.18 53	0.05 49	0.00 1	2.70 146	0.67 53	0.22 97	0.06 48	0.22 44	0.11 72	0.30 55	0.59 70	0.02 99	0.01 23	0.01 19	0.01 26	3.21 159	0.03 71

RAFT + AFF	0.41 82	0.04 16	0.01 13	0.22 116	0.02 27	0.04 112	0.00 1	0.03 53	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.28 91	0.02 21	0.01 52	4.88 258	0.92 76	0.35 124	0.02 31	2.33 144	0.03 25	0.65 86	0.50 62	0.01 76	0.12 134	0.15 121	0.10 96	0.24 63	0.01 50

SGD-Stereo	0.44 86	0.10 56	0.27 75	0.02 32	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.40 122	0.08 67	0.01 52	4.44 233	1.85 174	0.29 114	0.29 123	0.45 60	0.19 99	1.40 136	1.47 116	0.02 99	0.04 66	0.05 72	0.06 77	0.19 53	0.23 116

GMStereo	0.44 86	0.93 222	0.07 38	0.25 131	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.14 89	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.30 98	0.01 9	0.01 52	1.87 92	0.90 72	0.26 108	0.17 93	2.60 156	0.08 61	1.17 119	0.33 47	0.00 1	0.05 75	0.08 86	0.02 53	2.57 130	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
UPFNet	0.44 86	0.29 112	0.59 169	0.21 112	0.26 159	0.01 55	0.02 115	0.08 81	0.08 85	0.39 144	0.00 1	0.27 88	0.03 28	0.24 235	3.08 173	0.92 76	0.14 78	0.12 76	0.57 70	0.31 143	0.36 60	0.39 52	0.01 76	0.12 134	0.02 37	0.01 26	3.44 171	0.05 80

HUF	0.45 89	0.14 68	0.59 169	0.03 46	0.10 78	0.16 175	0.01 81	0.33 110	0.05 57	0.00 1	0.01 95	0.20 71	0.26 138	0.00 1	2.26 114	2.24 205	0.21 96	0.24 106	2.24 136	0.12 75	1.54 146	1.02 100	0.08 161	0.03 55	0.12 106	0.02 53	0.25 64	0.01 50

plain	0.45 89	0.37 136	0.43 148	0.16 102	0.37 194	0.00 1	0.00 1	0.74 140	0.08 85	0.01 88	0.00 1	0.53 144	0.09 78	0.04 123	2.41 125	1.80 172	0.25 103	0.31 127	0.93 89	0.10 69	1.31 130	1.36 114	0.00 1	0.23 177	0.13 113	0.02 53	0.25 64	0.09 92

RYNet	0.45 89	0.04 16	0.00 1	0.02 32	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 44	0.07 106	0.00 1	0.05 6	0.12 89	0.00 1	4.77 252	0.60 45	0.10 68	1.00 241	0.35 53	0.01 8	0.21 45	0.04 18	0.00 1	0.02 43	0.08 86	3.06 223	1.39 102	0.13 107

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 92	0.10 56	0.33 98	0.05 67	0.16 102	0.08 130	0.00 1	0.12 87	0.23 146	0.03 99	0.04 107	0.46 131	0.15 103	0.01 52	1.97 95	1.14 100	0.25 103	0.44 158	1.88 126	0.20 107	1.65 150	2.18 149	0.15 195	0.07 91	0.04 65	0.14 106	0.78 86	0.06 86

MIF-Stereo (partial)	0.47 92	0.36 133	0.44 151	0.07 87	0.18 121	0.01 55	0.00 1	0.07 77	0.11 99	0.01 88	0.01 95	0.38 116	0.09 78	0.03 104	2.00 96	1.58 146	0.22 97	0.50 173	0.75 81	0.06 48	1.09 113	0.94 95	0.00 1	0.19 166	0.08 86	0.26 123	2.83 137	0.39 137

raft+_RVC	0.49 94	0.38 139	0.37 130	0.34 168	0.21 135	0.03 102	0.04 146	2.29 200	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.25 82	0.08 67	0.02 84	1.79 89	1.24 111	0.29 114	0.09 67	2.37 150	0.24 122	0.77 98	1.09 103	0.00 1	0.06 84	0.07 81	0.12 101	0.57 78	0.36 135

DepthFocus	0.50 95	0.08 50	0.40 139	0.22 116	0.10 78	0.00 1	0.04 146	0.35 113	0.60 191	0.00 1	0.00 1	0.32 102	0.33 148	0.00 1	2.16 109	1.92 181	0.41 136	0.39 147	0.91 87	0.40 154	2.06 166	1.93 133	0.04 132	0.10 125	0.03 51	0.10 96	0.37 72	0.24 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 96	0.58 173	0.31 85	0.07 87	0.14 95	0.16 175	0.00 1	0.11 85	0.18 128	0.04 102	0.54 175	0.47 133	0.42 166	0.02 84	1.77 88	1.93 183	0.27 112	0.46 161	1.01 93	0.27 135	2.04 165	2.17 147	0.09 165	0.07 91	0.02 37	0.16 109	1.26 99	0.07 89

test_5	0.54 96	0.60 177	0.22 65	0.02 32	0.02 27	0.11 141	0.01 81	2.77 238	0.04 44	0.00 1	1.10 211	0.44 127	0.45 169	0.00 1	1.47 68	1.13 97	0.08 64	0.10 70	1.01 93	0.04 36	0.43 65	1.34 113	0.00 1	0.05 75	0.07 81	0.00 1	2.98 144	0.01 50

MIM_Stereo	0.55 98	0.13 67	0.43 148	0.34 168	0.22 141	0.11 141	0.02 115	2.05 191	0.07 73	0.00 1	0.01 95	0.23 78	0.09 78	0.03 104	2.07 100	1.15 102	0.15 80	0.39 147	2.56 154	0.27 135	1.24 127	0.94 95	0.06 154	0.13 141	0.18 128	0.19 114	1.72 110	0.17 113

TestStereo	0.55 98	0.62 185	0.47 155	0.22 116	0.09 74	0.00 1	0.01 81	1.90 186	0.22 142	0.30 134	0.00 1	0.28 91	0.08 67	0.01 52	1.58 75	0.87 67	0.34 122	0.19 97	2.65 161	0.08 61	1.43 137	0.55 69	0.02 99	0.07 91	0.10 98	0.42 141	2.09 121	0.13 107

AFF-stereo	0.55 98	0.29 112	0.41 145	0.33 162	0.09 74	0.03 102	0.00 1	0.38 117	0.10 96	1.17 197	0.01 95	0.32 102	0.06 61	0.00 1	1.52 71	1.24 111	0.15 80	0.59 187	3.40 186	0.07 54	0.54 76	0.60 71	0.00 1	0.07 91	0.13 113	0.06 77	3.05 146	0.10 98

UNet	0.56 101	0.30 118	0.39 134	0.26 138	0.19 124	0.03 102	0.08 177	0.52 132	0.13 108	1.15 194	0.00 1	0.44 127	0.16 112	0.16 204	2.13 106	1.28 117	0.34 122	0.20 101	1.42 114	0.19 99	0.62 84	0.50 62	0.13 185	0.24 178	0.03 51	0.26 123	3.32 163	0.62 155

CFNet	0.57 102	0.46 153	0.64 184	0.43 196	0.34 188	0.04 112	0.00 1	0.58 135	0.09 93	0.66 164	0.05 112	0.64 156	0.07 64	0.05 132	2.25 113	0.65 50	0.35 124	0.06 48	0.73 78	0.34 145	0.85 103	0.73 80	0.00 1	0.08 110	0.45 164	0.16 109	3.22 160	1.51 188

G2L-Stereo	0.58 103	0.33 127	0.23 69	0.37 181	0.61 217	0.01 55	0.04 146	0.17 91	0.08 85	0.52 156	0.04 107	0.13 31	0.47 177	0.42 255	2.91 159	0.91 74	0.20 94	0.19 97	1.31 111	0.22 115	1.22 124	0.54 68	0.02 99	0.06 84	0.21 135	0.67 155	3.48 174	0.39 137

HGLStereo	0.58 103	0.32 126	0.38 131	0.23 123	0.26 159	0.01 55	0.06 164	0.06 72	0.12 105	1.22 204	0.70 196	0.14 36	0.15 103	0.09 174	2.33 122	1.33 123	0.37 131	0.24 106	1.13 100	0.15 84	0.97 108	1.51 120	0.06 154	0.07 91	0.08 86	0.08 86	3.08 148	0.47 143

IER	0.59 105	0.45 149	0.27 75	0.30 157	0.16 102	0.00 1	0.01 81	0.42 119	0.11 99	1.09 190	0.07 117	1.35 194	0.04 40	0.20 220	3.17 177	1.08 89	0.20 94	0.13 83	0.73 78	0.40 154	0.51 73	0.64 74	0.21 213	0.07 91	0.08 86	1.01 179	2.92 140	0.28 125

RAFT_CTSACE	0.59 105	0.80 205	0.45 153	0.25 131	0.07 65	0.14 161	0.00 1	2.03 190	0.06 66	0.00 1	0.12 124	0.44 127	0.46 174	0.01 52	1.58 75	1.08 89	0.15 80	0.12 76	0.57 70	0.08 61	0.74 96	2.54 171	0.00 1	0.04 66	0.24 138	0.00 1	3.77 194	0.04 75

HITNet	0.59 105	0.16 79	0.10 46	0.06 78	0.07 65	0.01 55	0.02 115	1.76 172	0.82 213	0.11 112	0.00 1	0.68 160	0.28 140	0.11 188	2.51 134	1.02 83	0.25 103	0.13 83	0.63 72	0.24 122	1.43 137	1.56 125	0.01 76	0.12 134	0.02 37	0.16 109	3.32 163	0.42 142
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
test_4	0.60 108	0.10 56	0.53 164	0.29 154	0.13 90	0.07 127	0.22 211	0.09 83	0.07 73	0.03 99	0.00 1	0.68 160	0.15 103	0.08 164	2.06 99	1.55 144	0.12 72	0.39 147	1.82 125	0.18 93	1.12 115	2.11 144	0.01 76	0.07 91	0.20 133	0.30 128	3.49 175	0.24 120

MGS-Stereo	0.61 109	0.95 226	0.61 176	0.26 138	0.16 102	0.01 55	0.02 115	0.06 72	0.15 115	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.15 103	0.01 52	5.46 274	0.88 69	0.30 117	0.27 121	0.86 86	0.38 152	1.25 128	1.76 130	0.03 122	0.14 146	0.29 141	0.26 123	1.72 110	0.25 123

LL-Strereo2	0.61 109	0.22 94	0.36 122	0.09 93	0.10 78	0.17 185	0.01 81	2.25 199	0.18 128	0.00 1	0.00 1	0.21 75	0.04 40	0.21 225	1.68 82	1.32 120	0.05 44	0.12 76	2.34 145	0.39 153	1.51 143	2.98 186	0.00 1	0.08 110	0.43 163	0.01 26	1.44 105	0.31 128

rafts_anoy	0.62 111	0.28 107	0.70 192	0.37 181	0.21 135	0.04 112	0.00 1	2.53 221	0.14 113	0.01 88	0.00 1	0.10 19	0.04 40	0.02 84	2.50 133	1.45 135	0.32 120	0.36 141	1.92 127	0.17 90	1.38 134	0.99 98	0.00 1	0.18 163	0.53 168	0.73 164	0.73 84	1.01 176

RASNet	0.63 112	0.18 81	0.57 165	0.41 194	0.28 165	0.10 137	0.05 154	0.94 144	0.14 113	1.07 189	0.09 122	0.48 134	0.34 150	0.02 84	1.28 59	1.47 137	0.35 124	0.21 102	0.99 91	0.02 16	1.15 118	1.53 121	0.10 171	0.34 222	0.22 137	0.30 128	3.55 177	0.73 159

RAFT+CT+SA	0.64 113	0.82 209	0.25 72	0.15 101	0.03 40	0.00 1	0.00 1	2.49 217	0.08 85	0.08 109	0.00 1	0.74 168	0.39 162	0.01 52	1.39 67	1.38 128	0.11 70	0.15 87	2.23 135	0.18 93	0.84 101	2.50 166	0.01 76	0.06 84	0.11 102	0.01 26	3.34 165	0.04 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 114	0.06 38	0.35 111	0.17 103	0.16 102	0.01 55	0.01 81	1.78 174	0.20 134	0.14 117	0.16 133	0.41 123	0.17 117	0.02 84	2.91 159	1.69 163	0.26 108	0.38 144	1.18 104	0.12 75	1.54 146	2.66 175	0.01 76	0.06 84	0.16 122	2.28 211	0.22 59	0.33 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 114	0.29 112	0.60 172	0.37 181	0.27 161	0.03 102	0.02 115	0.96 146	0.11 99	1.34 212	0.00 1	0.28 91	0.08 67	0.01 52	1.83 91	1.32 120	0.26 108	0.11 72	3.40 186	0.24 122	0.79 99	0.89 91	0.00 1	0.19 166	0.38 154	0.22 119	3.31 162	0.15 109

DMCA-RVC	0.65 114	0.42 143	0.43 148	0.31 159	0.58 215	0.15 170	0.44 224	0.29 107	1.57 258	1.31 209	0.35 157	0.55 147	0.13 91	0.11 188	2.54 136	1.10 92	0.51 147	0.46 161	0.84 85	0.36 149	0.76 97	0.83 85	0.19 208	0.14 146	0.11 102	0.06 77	2.59 133	0.52 146

YMNet	0.66 117	0.39 140	0.02 20	0.20 111	0.25 150	0.34 208	2.55 277	0.36 115	0.06 66	1.11 191	0.00 1	0.39 119	2.89 270	0.01 52	2.52 135	2.02 190	0.52 148	0.46 161	0.50 63	0.21 110	0.27 50	1.21 109	0.00 1	0.10 125	0.33 146	0.05 68	0.62 80	0.39 137

ADLNet	0.67 118	0.96 228	0.10 46	0.21 112	0.23 143	0.08 130	0.01 81	1.26 154	0.09 93	0.32 135	0.06 114	2.28 211	0.08 67	0.18 213	3.28 188	1.03 84	0.35 124	0.11 72	0.54 67	0.18 93	0.54 76	1.10 104	0.00 1	0.03 55	0.88 188	0.68 157	3.16 155	0.28 125

FSD	0.69 119	0.62 185	0.19 56	0.05 67	0.25 150	0.01 55	0.01 81	0.30 109	0.25 147	0.55 157	0.14 130	1.67 202	0.50 183	0.04 123	2.03 98	2.10 195	0.92 201	0.50 173	1.33 112	0.40 154	2.10 167	2.22 152	0.24 224	0.14 146	0.40 157	0.10 96	0.52 76	0.96 171

anonymousdsp2	0.70 120	0.27 104	0.28 79	0.23 123	0.07 65	0.02 87	0.02 115	1.36 157	0.08 85	0.02 95	0.59 182	0.29 94	0.16 112	0.08 164	1.51 70	1.55 144	0.25 103	0.32 129	3.52 189	0.55 189	1.55 148	3.00 189	0.02 99	0.07 91	0.13 113	0.15 107	2.70 134	0.01 50

RALCasStereoNet	0.70 120	0.30 118	0.84 205	0.37 181	0.28 165	0.05 121	0.12 192	2.12 196	0.13 108	1.03 186	0.04 107	0.50 137	0.15 103	0.03 104	2.37 123	1.67 159	0.23 100	0.24 106	1.26 107	0.14 80	1.21 121	2.03 141	0.01 76	0.11 133	0.34 149	1.39 188	0.78 86	1.25 181

ARAFT	0.70 120	0.19 82	0.28 79	0.31 159	0.08 71	0.00 1	0.01 81	0.16 90	0.08 85	1.30 208	0.00 1	0.38 116	0.03 28	0.10 184	3.41 195	1.87 175	0.29 114	0.27 121	2.54 153	0.05 42	1.83 159	1.60 126	0.01 76	0.10 125	0.42 161	0.02 53	3.41 167	0.12 105

DSFCA	0.70 120	0.43 144	0.51 161	0.29 154	0.58 215	0.04 112	0.59 229	0.22 98	0.54 180	0.49 152	0.56 178	0.33 106	0.08 67	0.04 123	2.86 155	1.28 117	0.67 168	0.73 206	1.00 92	0.44 171	1.01 112	1.14 106	0.21 213	0.24 178	0.54 169	0.82 170	2.81 136	0.47 143

coex_refinement	0.73 124	1.07 237	0.51 161	0.24 127	0.70 225	0.01 55	0.13 196	0.27 104	1.06 237	0.11 112	1.07 209	0.80 172	0.17 117	0.14 201	2.80 150	0.90 72	0.47 141	0.12 76	2.36 148	0.49 181	0.67 91	0.61 72	0.14 192	0.10 125	0.64 178	0.62 154	3.08 148	0.49 145

CASnet	0.75 125	0.51 159	0.49 160	0.23 123	0.29 168	0.00 1	0.00 1	0.50 128	0.18 128	0.06 105	0.06 114	0.54 145	0.36 156	0.01 52	2.44 128	1.35 124	0.50 144	0.41 153	2.34 145	0.25 126	3.65 215	2.36 159	0.02 99	0.14 146	1.63 221	0.05 68	1.61 108	0.23 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 126	0.44 146	0.48 156	0.22 116	0.24 148	0.00 1	0.00 1	2.40 205	0.19 131	0.15 120	0.04 107	0.27 88	0.14 98	0.02 84	2.55 137	1.82 173	0.46 139	0.24 106	2.26 141	0.30 142	2.66 187	1.47 116	0.05 145	0.08 110	0.05 72	0.07 83	3.59 178	0.32 130

S2M2_L	0.78 127	0.14 68	1.69 255	0.27 142	0.14 95	0.00 1	0.01 81	0.23 101	0.31 154	2.17 241	0.00 1	0.42 124	0.14 98	0.00 1	2.15 108	2.06 193	0.38 135	0.48 166	1.19 105	0.22 115	2.27 169	1.92 132	0.05 145	0.08 110	0.09 95	0.71 162	3.67 182	0.16 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.79 128	0.21 88	0.34 104	0.21 112	0.19 124	0.03 102	0.14 198	0.21 97	0.63 193	1.19 200	0.16 133	0.33 106	0.78 223	0.13 197	2.72 147	1.66 156	0.85 195	0.71 204	1.12 99	0.46 174	2.41 180	2.37 160	0.03 122	0.08 110	0.11 102	0.69 158	1.69 109	1.95 198

DISCO	0.79 128	0.95 226	0.31 85	0.06 78	0.33 185	0.51 221	0.44 224	0.23 101	0.32 155	1.75 228	0.59 182	0.38 116	0.29 142	0.04 123	2.98 169	1.36 125	0.96 207	0.29 123	3.24 180	0.53 187	0.79 99	1.45 115	0.10 171	0.07 91	0.12 106	0.29 127	2.76 135	0.31 128

TestStereo1	0.81 130	0.91 220	0.22 65	0.06 78	0.16 102	0.00 1	0.01 81	1.08 149	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.26 85	0.57 194	0.12 191	4.26 223	1.66 156	0.18 89	0.19 97	2.84 167	0.09 66	1.37 132	2.51 167	0.01 76	0.06 84	0.09 95	1.26 185	3.75 191	0.05 80

SA-5K	0.81 130	0.91 220	0.22 65	0.06 78	0.16 102	0.00 1	0.01 81	1.08 149	0.07 73	0.00 1	0.00 1	0.26 85	0.57 194	0.12 191	4.26 223	1.66 156	0.18 89	0.19 97	2.84 167	0.09 66	1.37 132	2.51 167	0.01 76	0.06 84	0.09 95	1.26 185	3.75 191	0.05 80

4D-IteraStereo	0.83 132	0.30 118	1.14 222	0.28 147	0.31 175	0.01 55	0.02 115	2.15 198	0.11 99	0.00 1	0.20 141	0.25 82	0.22 126	0.16 204	2.28 115	1.65 154	0.11 70	0.37 143	2.84 167	0.41 162	2.82 190	2.87 178	0.02 99	0.21 175	0.08 86	0.22 119	3.10 150	0.35 134

NVstereo2D	0.83 132	0.43 144	0.07 38	0.23 123	0.36 192	0.41 212	0.08 177	1.61 166	0.59 190	0.84 174	1.11 212	0.36 113	0.21 124	0.07 150	5.88 283	2.16 201	0.62 160	0.45 160	1.50 116	0.19 99	1.20 120	0.94 95	0.02 99	0.32 215	1.30 208	0.24 122	0.95 90	0.24 120

AACVNet	0.85 134	0.56 170	0.35 111	0.58 211	0.67 221	0.09 134	0.01 81	0.35 113	0.19 131	0.17 121	0.15 131	0.45 130	0.24 133	0.19 215	2.81 152	1.91 180	0.48 143	0.38 144	1.44 115	0.23 117	1.44 139	1.22 111	0.33 238	0.08 110	0.50 167	1.57 192	4.09 216	2.39 210

TESTraft	0.86 135	0.88 218	0.32 88	0.05 67	0.16 102	0.00 1	0.00 1	1.51 163	0.06 66	0.69 165	0.00 1	0.33 106	0.64 204	0.20 220	4.51 237	1.67 159	0.18 89	0.16 91	2.63 159	0.25 126	1.10 114	2.24 155	0.07 159	0.08 110	0.10 98	1.62 194	3.71 187	0.04 75

IPLGR_C	0.86 135	0.20 86	0.61 176	0.28 147	0.21 135	0.00 1	0.22 211	0.18 92	0.47 171	0.07 106	0.12 124	1.18 189	0.08 67	0.20 220	4.59 242	1.50 140	0.65 165	0.26 112	2.00 130	0.19 99	2.34 175	2.95 183	0.05 145	0.27 195	0.60 175	0.07 83	3.82 197	0.11 101

raftrobust	0.86 135	0.40 141	0.77 199	0.40 189	0.31 175	0.01 55	0.04 146	2.51 219	0.13 108	0.51 153	0.00 1	0.51 138	0.24 133	0.09 174	2.98 169	2.12 197	0.22 97	0.31 127	4.90 208	0.11 72	1.68 155	2.15 145	0.16 200	0.15 151	0.78 185	0.40 139	0.97 91	0.36 135

CFNet_pseudo	0.86 135	0.52 164	0.57 165	0.44 198	0.52 212	0.05 121	0.02 115	0.60 136	0.10 96	0.93 179	0.12 124	0.71 164	0.30 144	0.51 258	4.66 247	1.68 161	0.33 121	0.32 129	2.61 157	0.34 145	0.96 107	1.53 121	0.55 265	0.13 141	0.49 166	0.50 149	2.17 123	1.63 193

CFNet_RVC	0.86 135	0.59 175	0.74 196	0.33 162	0.32 180	0.11 141	0.02 115	0.11 85	0.17 123	0.87 177	0.74 199	0.57 153	0.16 112	0.08 164	3.11 174	1.19 108	0.50 144	0.34 138	1.28 109	0.15 84	1.68 155	1.48 119	0.02 99	0.25 183	0.86 187	1.89 203	3.64 180	2.13 204

CIPLG	0.87 140	0.19 82	0.67 190	0.27 142	0.21 135	0.00 1	0.20 207	0.19 94	0.50 176	0.07 106	0.12 124	1.16 188	0.08 67	0.21 225	4.78 253	1.50 140	0.68 172	0.22 103	1.92 127	0.18 93	2.28 170	2.98 186	0.04 132	0.27 195	0.66 180	0.09 91	3.80 195	0.12 105

ACRE	0.87 140	0.21 88	0.64 184	0.28 147	0.20 130	0.00 1	0.20 207	0.18 92	0.48 174	0.08 109	0.15 131	1.22 190	0.08 67	0.23 234	4.70 250	1.49 138	0.67 168	0.25 111	1.97 129	0.18 93	2.33 174	2.98 186	0.05 145	0.26 187	0.67 183	0.07 83	3.81 196	0.11 101

CCAANet	0.90 142	0.29 112	0.18 54	0.37 181	0.16 102	0.04 112	0.04 146	1.68 167	0.13 108	3.88 296	4.87 277	0.75 171	0.13 91	0.07 150	1.66 79	1.27 116	1.08 221	1.03 243	0.83 84	0.28 137	0.51 73	0.48 57	0.47 257	0.09 122	0.16 122	0.71 162	2.93 142	0.23 116

GMOStereo	0.91 143	0.15 74	0.61 176	0.34 168	0.25 150	0.12 150	0.05 154	2.40 205	0.15 115	0.00 1	0.18 136	0.51 138	0.45 169	0.02 84	2.30 116	1.97 185	0.53 149	0.70 199	2.24 136	0.41 162	1.67 151	3.92 212	0.01 76	0.15 151	1.33 210	0.13 102	3.95 204	0.09 92

error version	0.91 143	0.15 74	0.61 176	0.34 168	0.25 150	0.12 150	0.05 154	2.40 205	0.15 115	0.00 1	0.18 136	0.51 138	0.45 169	0.02 84	2.30 116	1.97 185	0.53 149	0.70 199	2.24 136	0.41 162	1.67 151	3.92 212	0.01 76	0.15 151	1.33 210	0.13 102	3.95 204	0.09 92

test-v	0.91 143	0.15 74	0.61 176	0.34 168	0.25 150	0.12 150	0.05 154	2.40 205	0.15 115	0.00 1	0.18 136	0.51 138	0.45 169	0.02 84	2.30 116	1.97 185	0.53 149	0.70 199	2.24 136	0.41 162	1.67 151	3.92 212	0.01 76	0.15 151	1.33 210	0.13 102	3.95 204	0.09 92

test-2	0.91 143	0.15 74	0.61 176	0.34 168	0.25 150	0.12 150	0.05 154	2.40 205	0.15 115	0.00 1	0.18 136	0.51 138	0.45 169	0.02 84	2.30 116	1.97 185	0.53 149	0.70 199	2.24 136	0.41 162	1.67 151	3.92 212	0.01 76	0.15 151	1.33 210	0.13 102	3.95 204	0.09 92

RALAANet	0.92 147	0.35 130	0.48 156	0.36 179	0.24 148	0.18 190	0.02 115	1.89 184	0.19 131	0.51 153	0.01 95	0.26 85	0.25 135	0.06 145	2.32 120	1.73 166	0.35 124	0.69 198	3.14 172	0.55 189	2.51 184	2.39 161	0.01 76	0.26 187	0.37 153	1.12 183	4.01 212	0.53 148

DLCB_ROB	0.92 147	0.72 200	0.64 184	0.43 196	0.42 200	0.14 161	0.18 204	0.43 122	0.28 150	0.85 175	0.53 172	1.12 184	0.72 214	0.07 150	2.16 109	1.12 96	0.88 196	0.26 112	0.69 77	0.20 107	1.35 131	1.53 121	0.49 258	0.28 206	4.11 275	2.41 214	2.04 119	0.78 161

dd	0.93 149	0.46 153	0.32 88	1.70 252	0.04 50	0.21 200	0.11 190	0.46 126	0.06 66	0.11 112	0.01 95	1.91 204	0.06 61	0.16 204	4.29 226	0.96 78	0.81 191	0.34 138	5.67 212	0.37 150	0.58 81	0.68 77	0.15 195	0.26 187	0.07 81	0.09 91	3.26 161	1.96 199

SA	0.95 150	0.82 209	0.44 151	0.21 112	0.23 143	0.01 55	0.00 1	2.73 236	0.12 105	0.02 95	0.00 1	0.39 119	0.39 162	0.36 249	2.49 132	1.61 149	0.31 118	0.47 165	3.23 179	0.20 107	1.23 125	3.19 193	0.01 76	0.18 163	0.41 159	1.70 196	4.81 241	0.10 98

LMCR-Stereo	0.97 151	0.53 166	0.59 169	0.28 147	0.25 150	0.07 127	0.02 115	1.39 158	0.28 150	0.34 137	0.12 124	0.74 168	0.15 103	0.12 191	3.20 178	1.88 178	1.07 220	0.36 141	5.87 219	1.71 257	2.10 167	2.39 161	0.02 99	0.33 220	0.35 151	0.38 137	1.44 105	0.34 133

HSM	0.97 151	0.30 118	0.87 207	0.54 207	0.46 203	0.00 1	0.01 81	2.93 247	0.30 153	0.13 116	0.56 178	0.65 157	0.13 91	0.05 132	2.97 167	1.08 89	0.66 166	0.17 93	3.26 182	0.35 147	1.78 157	2.03 141	0.04 132	0.33 220	0.38 154	0.81 169	4.16 220	1.10 177

trnet	0.99 153	0.29 112	0.72 195	0.22 116	0.13 90	0.01 55	0.02 115	2.55 224	0.37 158	0.62 161	0.48 171	0.70 163	0.59 196	0.04 123	2.80 150	3.02 237	0.66 166	0.57 183	2.14 133	0.60 196	2.82 190	2.17 147	0.03 122	0.09 122	1.26 203	0.51 150	2.42 128	0.91 168

CREStereo++_RVC	0.99 153	0.21 88	1.16 226	0.28 147	0.36 192	0.01 55	0.05 154	2.06 194	0.27 149	0.62 161	0.08 120	0.46 131	0.14 98	0.05 132	2.55 137	2.70 224	0.74 181	0.50 173	2.59 155	0.24 122	2.97 196	2.20 150	0.09 165	0.10 125	0.96 189	0.43 142	4.10 218	0.79 162
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 153	0.82 209	0.34 104	0.18 106	0.43 201	0.03 102	1.10 247	1.20 152	2.50 277	2.06 237	0.11 123	0.69 162	0.07 64	0.54 259	3.65 207	0.91 74	0.19 93	0.22 103	1.65 122	0.15 84	0.73 95	0.92 93	0.08 161	0.18 163	0.11 102	3.29 229	2.58 132	2.09 202
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 156	0.60 177	0.96 213	0.38 187	0.75 228	0.01 55	0.03 137	2.33 203	1.18 244	0.78 169	0.00 1	0.94 175	0.09 78	0.45 256	2.41 125	1.18 106	0.62 160	0.44 158	3.67 193	0.32 144	1.14 117	0.85 88	0.00 1	0.58 251	1.06 194	1.42 190	3.75 191	1.44 185

CREStereo	1.03 157	0.31 122	0.74 196	0.24 127	0.16 102	0.01 55	0.04 146	2.66 233	0.55 183	0.63 163	0.56 178	0.71 164	0.59 196	0.05 132	2.97 167	3.31 251	0.60 157	0.43 156	2.12 132	0.57 191	3.00 199	2.30 158	0.06 154	0.12 134	1.18 200	0.53 152	2.42 128	0.88 163
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
PDISCO_ROB	1.03 157	0.55 168	0.06 37	0.67 215	0.28 165	0.00 1	0.21 209	0.71 138	0.49 175	1.28 206	0.99 207	0.25 82	0.32 146	0.19 215	3.02 172	2.03 192	0.69 173	1.42 265	2.26 141	0.58 193	2.32 172	3.22 195	0.14 192	0.27 195	1.36 214	0.37 136	3.84 200	0.23 116

STTStereo	1.06 159	0.85 215	0.57 165	0.36 179	0.29 168	0.08 130	0.64 232	0.43 122	1.56 257	1.40 218	0.26 145	1.95 206	0.07 64	0.29 242	4.26 223	1.06 86	0.25 103	0.23 105	1.16 101	0.14 80	1.46 141	0.84 86	0.12 182	0.10 125	0.07 81	1.81 200	3.51 176	4.84 235

iResNet_ROB	1.07 160	0.65 191	0.30 83	0.45 200	0.30 173	0.01 55	0.02 115	3.10 254	0.12 105	1.34 212	0.00 1	0.66 158	0.35 151	0.04 123	4.37 230	1.65 154	0.54 153	0.49 169	5.83 218	0.29 139	1.30 129	0.87 90	0.20 211	0.26 187	0.16 122	0.84 172	3.74 188	1.12 178

LoS_RVC	1.09 161	1.51 254	0.60 172	0.05 67	0.49 204	0.01 55	0.08 177	0.22 98	0.74 203	1.72 224	0.23 143	0.56 150	0.63 202	0.12 191	3.15 175	2.90 229	0.69 173	1.79 281	3.27 183	0.50 182	4.03 229	3.48 202	0.21 213	0.07 91	0.33 146	0.47 146	0.70 81	0.96 171

tt_ll	1.09 161	1.51 254	0.60 172	0.05 67	0.49 204	0.01 55	0.08 177	0.22 98	0.74 203	1.72 224	0.23 143	0.56 150	0.63 202	0.12 191	3.15 175	2.90 229	0.69 173	1.79 281	3.27 183	0.50 182	4.03 229	3.48 202	0.21 213	0.07 91	0.33 146	0.47 146	0.70 81	0.96 171

AF-Net	1.11 163	0.51 159	0.87 207	0.34 168	0.78 230	0.89 238	1.87 264	2.40 205	1.15 241	0.48 150	0.68 194	3.66 223	0.16 112	0.27 240	2.44 128	0.98 80	0.35 124	0.01 24	1.60 119	0.40 154	0.50 71	2.58 172	0.05 145	0.08 110	0.66 180	0.45 143	3.47 172	2.34 208

Nwc_Net	1.11 163	0.51 159	0.87 207	0.34 168	0.78 230	0.89 238	1.87 264	2.40 205	1.15 241	0.48 150	0.68 194	3.66 223	0.16 112	0.27 240	2.44 128	0.98 80	0.35 124	0.01 24	1.60 119	0.40 154	0.50 71	2.58 172	0.05 145	0.08 110	0.66 180	0.45 143	3.47 172	2.34 208

IPLG	1.12 165	0.36 133	0.65 188	0.29 154	0.23 143	0.00 1	0.05 154	2.30 201	0.29 152	0.39 144	0.29 151	0.27 88	0.72 214	0.24 235	5.68 278	1.79 171	1.05 217	0.84 222	2.78 163	0.41 162	0.98 109	4.31 236	0.02 99	0.25 183	0.46 165	1.49 191	3.86 201	0.11 101

castereo++	1.13 166	0.49 156	0.33 98	0.05 67	0.21 135	0.23 204	0.00 1	0.42 119	0.44 168	0.20 122	0.17 135	1.13 187	0.41 164	0.07 150	2.01 97	2.66 221	1.01 213	0.52 176	2.80 166	0.52 185	4.60 243	4.06 223	0.30 230	0.15 151	0.98 191	1.06 180	3.70 186	1.89 195

UCFNet_RVC	1.13 166	2.65 281	0.57 165	0.57 209	0.74 227	0.19 196	0.01 81	0.28 106	0.22 142	0.95 180	0.39 159	2.41 214	0.89 236	0.06 145	2.99 171	1.18 106	0.50 144	0.49 169	2.19 134	0.44 171	1.50 142	1.54 124	1.06 287	0.19 166	1.43 217	1.73 198	1.86 118	3.39 222

APVNet	1.14 168	1.04 233	0.20 57	0.33 162	0.37 194	0.21 200	0.36 221	0.34 111	0.39 164	0.95 180	0.44 166	0.71 164	0.15 103	0.15 202	3.51 199	2.84 227	1.63 251	0.93 234	4.54 203	0.69 203	1.89 161	4.06 223	0.02 99	0.53 247	0.10 98	0.38 137	3.20 158	0.95 169

castereo	1.20 169	0.33 127	0.83 204	0.07 87	0.25 150	0.19 196	0.01 81	0.36 115	0.52 177	0.14 117	0.19 140	1.09 181	0.49 181	0.04 123	2.66 144	2.91 231	1.04 215	0.60 189	4.65 205	0.52 185	4.93 261	4.40 238	0.11 178	0.15 151	1.13 196	2.05 205	1.19 95	1.47 186

CES	1.20 169	0.24 98	0.35 111	0.13 99	0.18 121	0.05 121	0.08 177	5.35 301	0.78 209	0.43 149	0.31 154	0.83 174	0.86 235	0.16 204	3.20 178	3.22 247	1.12 225	1.06 247	1.51 117	1.05 225	4.23 233	3.19 193	0.08 161	0.09 122	0.19 131	0.34 135	1.07 93	2.23 207

raft_robust	1.21 171	0.70 196	0.61 176	0.27 142	0.19 124	0.00 1	0.00 1	3.05 252	0.22 142	1.18 198	0.03 106	0.34 110	0.69 209	0.07 150	2.94 166	1.76 169	0.57 155	0.63 195	4.95 209	0.19 99	2.98 198	4.81 249	0.01 76	0.19 166	0.97 190	1.39 188	2.87 139	0.98 175

Sa-1000	1.25 172	0.27 104	0.51 161	0.28 147	0.23 143	0.00 1	0.00 1	2.78 239	0.10 96	0.01 88	0.01 95	0.34 110	0.50 183	0.59 267	4.62 245	1.70 165	0.69 173	0.83 221	4.47 201	0.43 168	1.38 134	4.54 245	0.01 76	0.24 178	2.01 232	1.81 200	5.02 250	0.39 137

EGLCR-Stereo	1.26 173	0.21 88	1.76 259	0.07 87	0.25 150	0.08 130	0.02 115	0.49 127	0.55 183	0.11 112	0.45 168	0.58 154	0.67 207	0.03 104	2.32 120	2.67 223	0.93 204	1.20 257	4.21 199	0.19 99	4.10 232	4.78 248	0.05 145	0.13 141	0.64 178	0.67 155	6.56 277	0.32 130

iResNetv2_ROB	1.26 173	0.75 202	0.32 88	1.29 240	0.33 185	0.02 87	0.02 115	3.19 258	0.20 134	2.00 236	0.29 151	2.24 209	0.41 164	0.06 145	3.64 206	1.45 135	0.75 182	0.13 83	5.77 216	0.43 168	2.86 192	1.71 128	0.16 200	0.37 229	0.38 154	0.47 146	4.08 215	0.72 158

PMTNet	1.28 175	0.58 173	0.96 213	0.28 147	0.22 141	0.01 55	0.16 200	0.50 128	0.57 187	0.72 168	0.35 157	0.54 145	0.48 179	0.09 174	3.27 187	3.32 252	0.72 179	0.39 147	6.17 220	0.35 147	3.67 217	2.41 165	0.09 165	0.12 134	3.12 263	1.00 178	1.23 97	3.32 220

RP	1.29 176	1.06 236	2.32 272	0.84 222	1.16 243	0.39 211	1.53 256	1.89 184	1.68 261	0.29 133	2.21 237	2.25 210	0.13 91	0.40 252	3.31 191	1.07 87	0.61 158	0.05 40	1.61 121	0.40 154	0.65 86	3.05 190	0.11 178	0.29 208	0.29 141	0.92 174	4.24 222	2.04 201

ICVP	1.32 177	0.22 94	1.47 244	0.40 189	0.35 191	0.44 215	0.10 184	1.27 155	0.65 195	1.74 227	1.26 218	0.66 158	1.37 253	0.24 235	2.88 157	2.65 220	1.33 238	0.99 240	2.36 148	0.91 219	2.59 185	4.11 226	0.10 171	0.36 226	0.57 172	2.21 210	2.92 140	1.59 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 178	0.54 167	0.27 75	0.13 99	0.27 161	0.01 55	0.10 184	1.80 176	1.74 264	0.41 148	0.53 172	0.82 173	0.59 196	0.54 259	4.30 227	2.92 233	1.87 257	1.84 285	1.39 113	0.71 205	4.68 246	6.21 297	0.02 99	0.81 260	0.21 135	0.40 139	3.69 183	0.96 171

test_for_model	1.42 179	0.61 179	0.40 139	0.25 131	0.16 102	0.02 87	0.07 169	2.44 212	0.20 134	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 126	0.07 150	2.09 101	2.28 206	11.83 323	0.32 129	3.20 173	0.26 129	4.81 251	2.01 135	0.13 185	0.07 91	0.12 106	0.32 130	1.72 110	0.54 150

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 179	0.61 179	0.40 139	0.25 131	0.16 102	0.02 87	0.07 169	2.44 212	0.20 134	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 126	0.07 150	2.09 101	2.28 206	11.83 323	0.32 129	3.20 173	0.26 129	4.81 251	2.01 135	0.13 185	0.07 91	0.12 106	0.32 130	1.72 110	0.54 150

testlalala	1.42 179	0.61 179	0.40 139	0.25 131	0.16 102	0.02 87	0.07 169	2.44 212	0.20 134	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 126	0.07 150	2.09 101	2.28 206	11.83 323	0.32 129	3.20 173	0.26 129	4.81 251	2.01 135	0.13 185	0.07 91	0.12 106	0.32 130	1.72 110	0.54 150

GCAPDPT-zeroshot	1.42 179	0.61 179	0.40 139	0.25 131	0.16 102	0.02 87	0.07 169	2.44 212	0.20 134	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 126	0.07 150	2.09 101	2.28 206	11.83 323	0.32 129	3.20 173	0.26 129	4.81 251	2.01 135	0.13 185	0.07 91	0.12 106	0.32 130	1.72 110	0.54 150

GCAP-Stereo	1.42 179	0.61 179	0.40 139	0.25 131	0.16 102	0.02 87	0.07 169	2.44 212	0.20 134	0.00 1	0.00 1	4.08 231	0.22 126	0.07 150	2.09 101	2.28 206	11.83 323	0.32 129	3.20 173	0.26 129	4.81 251	2.01 135	0.13 185	0.07 91	0.12 106	0.32 130	1.72 110	0.54 150

AE-Stereo	1.43 184	0.31 122	1.73 257	0.33 162	0.32 180	0.04 112	0.32 219	0.43 122	0.32 155	0.04 102	0.00 1	3.38 221	0.44 168	0.07 150	2.86 155	3.30 250	0.96 207	0.79 212	3.65 191	0.79 212	3.64 214	4.40 238	0.04 132	0.40 231	2.93 259	2.14 207	4.74 239	0.18 114

SACVNet	1.43 184	0.80 205	0.85 206	0.58 211	1.31 252	0.63 228	0.62 231	2.60 228	0.52 177	1.33 211	0.02 105	0.74 168	0.32 146	0.34 248	2.78 149	2.11 196	1.38 240	0.39 147	4.62 204	0.70 204	2.37 177	3.83 209	0.05 145	0.42 237	1.29 207	1.64 195	3.74 188	2.62 213

GES	1.43 184	0.28 107	0.41 145	0.57 209	0.37 194	0.27 207	0.07 169	2.06 194	0.93 224	1.20 202	0.58 181	0.39 119	0.23 132	0.02 84	4.91 259	2.49 215	0.91 199	0.66 197	9.59 262	1.37 244	2.97 196	2.53 170	0.16 200	0.41 232	0.20 133	0.17 113	2.57 130	2.20 206

DN-CSS_ROB	1.45 187	0.52 164	1.11 220	0.81 220	0.69 223	0.00 1	0.03 137	2.86 245	0.35 157	1.50 221	3.76 261	0.73 167	0.36 156	0.07 150	2.89 158	1.44 133	1.08 221	0.79 212	8.61 245	0.23 117	3.25 207	1.97 134	0.02 99	0.66 254	0.10 98	0.52 151	3.12 154	1.56 190

iinet-f	1.47 188	1.20 246	0.32 88	0.82 221	0.13 90	0.14 161	0.10 184	0.42 119	0.21 141	1.93 232	4.19 265	0.19 66	0.21 124	0.08 164	5.12 266	2.54 217	0.23 100	0.30 126	7.71 236	1.00 222	1.95 163	4.30 235	0.21 213	0.17 161	1.25 202	0.16 109	4.11 219	0.62 155

MIPNet	1.49 189	0.69 195	0.74 196	0.32 161	0.51 206	0.00 1	0.03 137	1.79 175	0.38 160	2.13 240	0.97 204	0.31 99	0.76 221	0.22 232	5.02 263	1.92 181	1.31 234	0.86 223	3.68 194	1.25 238	1.21 121	4.62 246	0.03 122	0.50 243	1.90 228	4.87 261	3.90 203	0.30 127

test-3	1.53 190	1.03 231	1.25 231	0.40 189	0.31 175	0.11 141	0.06 164	2.79 241	0.17 123	0.35 141	0.44 166	4.06 228	0.35 151	0.03 104	2.84 153	1.63 152	0.37 131	0.57 183	8.86 251	0.46 174	3.20 204	5.38 264	0.02 99	0.27 195	0.61 177	0.95 175	3.95 204	0.88 163

test_1	1.53 190	1.05 234	1.24 230	0.40 189	0.31 175	0.11 141	0.06 164	2.78 239	0.17 123	0.32 135	0.42 164	4.06 228	0.36 156	0.03 104	2.84 153	1.62 151	0.37 131	0.57 183	8.88 252	0.46 174	3.22 206	5.38 264	0.02 99	0.27 195	0.60 175	0.95 175	3.95 204	0.90 167

AnonymousM	1.53 190	0.20 86	0.39 134	0.05 67	0.04 50	0.25 206	0.01 81	2.74 237	0.57 187	0.35 141	1.45 220	0.55 147	0.53 189	0.22 232	2.76 148	2.91 231	0.98 211	1.05 244	2.00 130	1.32 243	3.73 219	3.49 204	0.20 211	0.28 206	0.13 113	0.28 126	5.87 265	9.03 273

sAnonymous2	1.54 193	0.26 100	0.15 51	0.10 95	0.17 118	0.48 218	0.00 1	1.87 182	0.97 229	0.22 124	0.41 160	1.12 184	0.82 228	0.08 164	4.07 218	3.86 267	1.31 234	1.19 255	7.54 233	0.72 206	4.00 223	4.87 253	0.03 122	0.29 208	0.14 118	2.16 208	2.37 126	2.45 211

CroCo_RVC	1.54 193	0.26 100	0.15 51	0.10 95	0.17 118	0.48 218	0.00 1	1.87 182	0.97 229	0.22 124	0.41 160	1.12 184	0.82 228	0.08 164	4.07 218	3.86 267	1.31 234	1.19 255	7.54 233	0.72 206	4.00 223	4.87 253	0.03 122	0.29 208	0.14 118	2.16 208	2.37 126	2.45 211

PS-NSSS	1.54 193	3.12 290	0.33 98	3.03 271	0.83 234	1.73 258	0.70 233	0.39 118	0.15 115	0.39 144	0.00 1	11.06 282	1.04 244	0.41 254	2.13 106	0.79 62	0.47 141	0.26 112	4.17 198	0.14 80	0.90 105	0.37 50	2.44 300	0.06 84	0.99 192	0.74 165	3.17 156	1.82 194

test_3	1.56 196	1.14 241	1.14 222	0.44 198	0.32 180	0.11 141	0.07 169	2.84 244	0.16 122	0.39 144	0.43 165	4.16 236	0.36 156	0.03 104	2.91 159	1.52 143	0.41 136	0.59 187	8.96 255	0.46 174	3.12 203	5.36 263	0.02 99	0.25 183	0.85 186	1.20 184	3.83 199	0.95 169

TANstereo	1.57 197	1.38 249	0.48 156	0.26 138	0.29 168	0.52 223	0.05 154	0.51 130	0.47 171	0.27 131	0.62 189	0.32 102	0.20 121	1.08 287	3.59 201	2.81 225	0.79 185	1.63 277	8.83 249	3.01 293	3.50 211	2.89 179	3.03 308	0.10 125	0.04 65	0.69 158	4.96 248	0.05 80

XX-TBD	1.57 197	1.38 249	0.48 156	0.26 138	0.29 168	0.52 223	0.05 154	0.51 130	0.47 171	0.27 131	0.62 189	0.32 102	0.20 121	1.08 287	3.59 201	2.81 225	0.79 185	1.63 277	8.83 249	3.01 293	3.50 211	2.89 179	3.03 308	0.10 125	0.04 65	0.69 158	4.96 248	0.05 80

DeepPruner_ROB	1.57 197	0.37 136	0.71 193	0.50 205	0.55 213	0.37 210	1.60 259	1.74 169	0.84 215	1.37 215	2.40 239	0.49 136	0.51 186	0.10 184	5.38 271	2.16 201	1.10 223	1.08 248	2.28 143	0.40 154	4.83 256	3.42 200	0.66 274	0.34 222	0.57 172	5.04 264	3.07 147	0.53 148

FCDSN-DC	1.58 200	0.84 213	2.05 266	1.66 250	1.43 256	1.08 246	0.99 240	0.72 139	0.44 168	1.18 198	0.31 154	1.45 198	0.49 181	0.07 150	6.05 289	1.96 184	2.13 262	1.97 290	1.16 101	0.44 171	2.39 179	2.62 174	0.49 258	3.18 294	1.72 223	3.24 228	1.34 101	1.27 182
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	1.60 201	0.67 194	0.97 215	0.50 205	0.64 220	0.18 190	1.05 243	1.27 155	0.83 214	0.96 182	0.97 204	5.23 251	0.42 166	1.02 282	4.81 256	1.68 161	1.05 217	1.96 289	3.78 195	1.06 226	1.52 144	2.28 157	0.21 213	1.35 271	0.55 170	3.16 226	2.13 122	2.92 215

PA-Net	1.61 202	0.81 208	1.43 242	0.27 142	1.99 273	0.12 150	0.34 220	0.19 94	1.90 267	0.85 175	0.41 160	0.24 81	0.20 121	0.78 275	4.61 244	1.44 133	0.17 87	0.26 112	1.08 97	0.53 187	1.44 139	3.18 192	0.65 272	0.44 240	0.99 192	7.71 293	1.78 117	9.78 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 203	0.31 122	0.64 184	0.33 162	1.19 246	0.01 55	2.53 276	0.57 134	0.22 142	1.03 186	0.32 156	6.04 259	0.29 142	0.32 246	4.47 234	1.90 179	0.62 160	0.78 210	6.45 224	1.80 263	1.85 160	2.02 140	0.19 208	0.52 246	1.78 225	1.74 199	3.10 150	3.15 216

IPLGR	1.73 204	0.63 190	0.67 190	0.35 177	0.40 198	0.00 1	0.03 137	1.41 159	0.26 148	2.36 243	2.42 241	0.33 106	0.80 225	0.17 209	6.12 290	1.87 175	1.22 229	1.28 258	5.37 211	1.72 259	2.44 181	4.20 229	0.02 99	0.56 250	2.66 251	4.85 260	3.82 197	0.77 160

pcwnet_v2	1.73 204	0.62 185	0.78 200	0.73 218	1.15 242	0.59 226	0.23 213	1.77 173	0.68 198	3.36 276	1.85 235	1.23 191	1.01 241	1.61 302	5.43 273	2.08 194	0.92 201	0.62 193	4.07 197	0.37 150	1.82 158	2.39 161	1.01 284	0.41 232	1.32 209	2.11 206	3.98 210	4.53 230

sCroCo_RVC	1.75 206	0.23 97	0.32 88	0.06 78	0.17 118	0.15 170	0.01 81	0.81 142	1.74 264	1.93 232	0.47 170	1.08 179	0.82 228	0.09 174	3.32 192	4.94 295	2.31 266	1.73 279	5.18 210	2.00 273	5.82 278	5.83 280	0.10 171	0.26 187	0.59 174	1.60 193	4.43 227	1.17 180

NCC-stereo	1.86 207	1.63 258	1.33 236	0.95 230	1.22 248	0.80 231	2.29 272	2.62 230	2.93 281	0.34 137	2.87 251	2.16 207	1.17 246	0.21 225	3.63 203	1.13 97	0.63 163	0.96 238	2.79 164	0.75 208	0.98 109	2.96 184	0.36 242	0.32 215	2.31 239	4.50 253	3.69 183	4.78 232

Abc-Net	1.86 207	1.63 258	1.33 236	0.95 230	1.22 248	0.80 231	2.29 272	2.62 230	2.93 281	0.34 137	2.87 251	2.16 207	1.17 246	0.21 225	3.63 203	1.13 97	0.63 163	0.96 238	2.79 164	0.75 208	0.98 109	2.96 184	0.36 242	0.32 215	2.31 239	4.50 253	3.69 183	4.78 232
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 209	0.22 94	0.38 131	0.22 116	0.14 95	0.02 87	0.06 164	15.85 328	0.90 220	3.42 280	0.71 198	0.95 177	0.83 233	0.21 225	3.22 183	3.63 264	1.18 227	0.90 229	2.95 170	0.64 200	5.08 264	3.80 208	0.22 221	0.17 161	2.26 236	0.82 170	1.23 97	0.52 146
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
stereogan	1.89 210	2.00 269	1.17 227	1.47 244	2.05 276	1.72 257	0.87 238	1.84 179	1.11 238	1.36 214	1.51 222	5.81 256	0.48 179	0.32 246	3.87 213	1.69 163	0.80 188	0.39 147	3.96 196	0.78 211	1.23 125	4.02 220	0.26 227	0.51 244	0.30 143	1.30 187	6.30 273	3.84 224

FADNet	1.92 211	0.44 146	0.60 172	0.54 207	1.05 239	0.00 1	2.95 282	0.78 141	0.38 160	0.81 172	0.61 186	2.40 212	0.47 177	0.65 269	5.57 275	1.73 166	0.69 173	1.08 248	8.93 254	1.61 254	2.36 176	2.52 169	0.09 165	0.36 226	2.54 247	3.77 240	3.43 170	5.46 244

gcap_with_dpt	1.98 212	2.82 285	0.34 104	3.84 280	0.34 188	0.43 213	0.00 1	1.75 170	0.38 160	0.61 159	0.26 145	6.30 263	0.72 214	0.05 132	2.57 139	3.48 262	1.28 231	1.57 272	5.70 214	0.62 197	4.29 235	4.24 231	0.02 99	0.13 141	1.15 197	1.10 181	4.26 223	5.18 237

GCAP-BAT	1.98 212	2.82 285	0.34 104	3.84 280	0.34 188	0.43 213	0.00 1	1.75 170	0.38 160	0.61 159	0.26 145	6.30 263	0.72 214	0.05 132	2.57 139	3.48 262	1.28 231	1.57 272	5.70 214	0.62 197	4.29 235	4.24 231	0.02 99	0.13 141	1.15 197	1.10 181	4.26 223	5.18 237

MyStereo04	2.04 214	0.66 192	0.91 210	0.69 216	0.82 233	0.02 87	0.04 146	2.62 230	0.91 221	2.83 257	0.75 200	1.37 195	0.09 78	0.08 164	5.03 264	3.04 241	0.58 156	0.72 205	10.25 269	1.62 255	4.78 247	3.27 197	0.94 283	0.69 255	2.62 249	4.29 249	4.75 240	0.65 157

s12784h	2.07 215	2.29 276	2.24 267	1.60 248	0.69 223	0.05 121	0.03 137	2.13 197	0.55 183	1.19 200	0.13 129	1.61 201	0.68 208	0.04 123	3.20 178	3.09 242	0.78 184	0.41 153	3.50 188	0.43 168	5.42 273	2.92 182	0.11 178	0.12 134	2.64 250	1.70 196	6.64 278	11.65 286

NCCL2	2.12 216	2.27 275	1.29 233	1.28 239	1.85 270	0.18 190	0.77 236	1.24 153	1.25 247	1.62 223	2.71 247	1.06 178	0.51 186	0.31 243	4.40 231	2.33 212	1.57 247	0.62 193	2.35 147	0.68 202	2.68 188	4.29 234	1.52 295	1.06 263	4.65 283	4.17 246	4.04 214	6.58 256

R-Stereo Train	2.16 217	1.08 239	1.57 250	0.84 222	0.19 124	0.01 55	0.01 81	2.05 191	1.01 233	1.37 215	2.45 243	1.50 199	0.46 174	0.21 225	3.23 184	4.53 278	1.62 249	1.05 244	7.07 229	1.09 228	4.86 257	5.93 287	0.04 132	0.31 212	2.48 243	4.63 255	3.10 150	5.74 246

RAFT-Stereo	2.16 217	1.08 239	1.57 250	0.84 222	0.19 124	0.01 55	0.01 81	2.05 191	1.01 233	1.37 215	2.45 243	1.50 199	0.46 174	0.21 225	3.23 184	4.53 278	1.62 249	1.05 244	7.07 229	1.09 228	4.86 257	5.93 287	0.04 132	0.31 212	2.48 243	4.63 255	3.10 150	5.74 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	2.26 219	0.51 159	1.82 262	0.99 232	0.99 238	1.45 252	0.29 217	2.00 188	1.01 233	3.12 268	3.40 255	1.38 196	0.33 148	0.03 104	5.34 269	3.89 269	2.23 263	0.79 212	7.70 235	1.85 266	3.10 200	4.63 247	0.18 206	0.43 239	1.38 215	3.47 234	4.81 241	3.97 225

MSMDNet	2.28 220	0.62 185	1.27 232	0.37 181	0.30 173	0.19 196	0.07 169	3.15 256	0.68 198	1.01 185	0.97 204	1.10 183	2.40 262	0.17 209	3.93 214	5.26 303	1.11 224	0.55 180	10.21 268	2.94 291	6.12 283	5.76 278	0.31 234	0.26 187	2.47 242	4.23 247	3.01 145	3.18 217

GEStereo_RVC	2.30 221	0.85 215	0.97 215	1.05 233	0.71 226	1.61 255	1.09 246	2.72 235	0.56 186	0.78 169	0.41 160	2.40 212	0.28 140	0.06 145	4.81 256	4.48 276	1.79 253	2.17 292	8.91 253	1.90 269	3.58 213	7.25 312	0.52 260	0.92 261	0.41 159	0.85 173	4.47 230	6.48 253

cross-raft	2.33 222	0.70 196	1.33 236	0.40 189	0.61 217	0.19 196	0.08 177	3.13 255	0.71 202	0.78 169	1.62 227	1.09 181	0.70 213	0.17 209	3.66 208	4.78 287	0.99 212	0.55 180	10.72 273	1.52 251	6.33 286	5.61 275	0.30 230	0.24 178	2.56 248	4.68 258	4.44 228	5.06 236

DF	2.38 223	1.07 237	1.21 229	1.49 245	0.27 161	1.58 254	0.00 1	2.88 246	0.70 201	0.22 124	0.53 172	6.05 260	0.59 196	0.09 174	2.92 162	3.90 270	0.89 197	0.88 225	13.48 284	0.77 210	4.47 240	4.10 225	0.24 224	0.32 215	1.23 201	3.86 243	6.04 268	4.60 231

RAFT-Test	2.40 224	0.62 185	1.45 243	1.07 234	0.41 199	0.21 200	0.21 209	3.19 258	0.77 205	1.05 188	3.09 253	0.94 175	0.92 238	0.17 209	3.47 198	5.18 301	0.97 210	0.56 182	10.36 270	1.38 245	6.37 287	5.29 259	0.38 244	0.25 183	2.80 256	4.66 257	4.56 234	4.51 228

GANetREF_RVC	2.43 225	1.69 261	0.81 202	2.04 263	1.16 243	1.02 243	0.10 184	4.72 293	1.44 254	3.62 285	0.06 114	10.03 279	0.69 209	0.09 174	3.63 203	1.36 125	1.06 219	0.94 235	6.44 223	0.46 174	2.32 172	1.74 129	0.17 204	1.35 271	3.41 266	3.75 238	6.55 276	4.82 234
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
RGC	2.44 226	1.98 268	4.87 297	1.54 246	1.65 261	1.74 259	1.05 243	2.02 189	1.43 253	0.88 178	4.42 271	2.52 216	2.42 265	0.58 264	4.33 228	1.63 152	0.91 199	0.48 166	4.28 200	1.08 227	1.94 162	4.01 219	0.15 195	0.72 258	2.19 235	5.22 269	4.90 245	6.96 257

MLCV	2.45 227	0.61 179	0.81 202	2.48 267	1.21 247	0.95 240	0.50 228	3.57 273	0.61 192	3.75 290	4.26 269	5.13 246	3.34 275	0.06 145	4.63 246	1.78 170	1.32 237	0.86 223	10.05 267	1.09 228	2.30 171	3.92 212	0.29 229	2.16 285	1.87 226	3.06 223	4.01 212	1.40 184

Reg-Stereo(zero)	2.47 228	0.35 130	2.58 275	0.48 202	0.84 235	0.14 161	0.17 201	3.76 277	0.77 205	3.03 264	8.81 313	2.75 218	0.81 226	1.26 292	2.61 142	3.41 258	1.42 242	0.49 169	7.28 231	1.29 240	4.00 223	4.42 241	0.41 246	0.19 166	1.28 204	3.03 221	5.77 263	5.27 239

HI	2.47 228	0.35 130	2.58 275	0.48 202	0.84 235	0.14 161	0.17 201	3.76 277	0.77 205	3.03 264	8.81 313	2.75 218	0.81 226	1.26 292	2.61 142	3.41 258	1.42 242	0.49 169	7.28 231	1.29 240	4.00 223	4.42 241	0.41 246	0.19 166	1.28 204	3.03 221	5.77 263	5.27 239

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 230	1.14 241	0.32 88	1.45 243	2.85 284	4.14 282	1.19 250	2.80 242	0.54 180	6.52 321	1.79 232	7.67 267	0.72 214	0.05 132	2.57 139	2.59 219	0.54 153	0.57 183	4.65 205	0.59 194	3.70 218	3.88 211	0.03 122	0.20 173	0.42 161	1.90 204	4.17 221	10.91 283

UDGNet	2.51 230	1.01 229	0.33 98	10.93 307	5.26 301	8.50 302	3.54 288	1.72 168	0.15 115	0.23 128	0.08 120	0.52 143	0.10 86	10.25 329	3.55 200	1.25 113	0.46 139	0.46 161	2.73 162	0.59 194	2.44 181	4.14 228	2.94 305	0.15 151	1.72 223	0.77 168	2.94 143	1.13 179

EKT-Stereo	2.55 232	0.72 200	1.73 257	0.49 204	0.32 180	0.51 221	1.72 260	3.38 266	1.00 232	1.96 235	2.80 248	1.33 193	0.76 221	0.10 184	4.55 240	5.93 312	1.26 230	3.18 307	8.70 247	2.73 286	6.75 295	5.86 281	0.10 171	0.26 187	3.99 272	1.81 200	5.40 257	1.62 192

Any-RAFT	2.56 233	0.56 170	3.45 286	0.34 168	0.51 206	0.01 55	0.04 146	2.96 249	0.64 194	0.51 153	3.99 264	3.76 225	0.35 151	0.16 204	2.92 162	3.82 266	0.81 191	0.80 217	8.30 243	0.51 184	5.45 274	3.87 210	0.44 255	0.16 159	4.84 285	7.87 294	3.19 157	8.70 268

RTSC	2.56 233	0.89 219	1.50 246	0.47 201	0.76 229	0.87 235	2.29 272	1.56 165	1.91 268	2.12 238	2.86 250	1.23 191	0.97 240	1.03 284	7.27 298	3.36 255	4.68 297	1.74 280	7.73 237	1.11 231	3.95 222	5.39 266	0.21 213	1.11 266	0.40 157	0.95 175	4.56 234	8.26 266

DeepPrunerF	2.66 235	1.67 260	0.33 98	3.58 278	9.30 316	1.76 260	3.48 287	0.68 137	3.29 284	0.71 167	1.59 225	0.37 115	0.27 139	0.13 197	5.94 284	3.42 260	1.03 214	0.54 179	4.47 201	0.65 201	2.02 164	2.06 143	0.56 266	0.31 212	15.21 323	3.30 231	3.74 188	1.47 186

CASS	2.68 236	1.05 234	1.93 265	2.07 264	0.98 237	0.45 217	2.15 270	2.82 243	1.03 236	1.83 230	3.58 258	1.38 196	0.53 189	0.02 84	4.01 216	3.03 240	4.89 299	1.34 260	9.14 256	1.47 247	7.05 302	6.20 295	0.03 122	0.27 195	2.76 254	2.80 220	4.30 225	5.36 241
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 237	0.83 212	2.70 279	0.89 227	1.47 258	0.83 234	1.46 255	3.07 253	1.18 244	0.21 123	3.82 262	3.19 220	0.72 214	0.09 174	5.24 267	4.82 290	0.83 194	0.91 231	9.83 266	1.25 238	4.49 241	5.29 259	0.39 245	0.80 259	1.87 226	3.19 227	7.10 286	6.43 252

NOSS_ROB	2.78 238	3.78 297	0.39 134	2.02 262	1.58 259	2.36 268	0.00 1	2.66 233	1.54 256	3.63 286	1.79 232	2.55 217	3.51 276	0.83 278	5.82 282	5.57 307	2.69 272	1.83 284	2.63 159	0.91 219	4.62 244	4.13 227	0.42 251	2.58 290	2.29 237	4.46 252	7.67 291	2.88 214

SGM-Forest	2.81 239	2.03 270	0.36 122	6.32 292	1.79 268	2.66 269	0.02 115	1.42 160	0.77 205	2.52 247	0.96 203	6.57 266	5.74 284	0.31 243	4.36 229	2.94 235	0.61 158	0.33 136	3.08 171	0.47 179	2.46 183	2.73 177	0.84 280	0.45 241	3.66 268	3.74 237	11.30 307	7.44 261
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 240	0.49 156	0.17 53	0.38 187	0.79 232	0.03 102	0.10 184	1.16 151	8.93 315	0.14 117	2.49 245	0.55 147	31.02 333	0.57 261	5.58 276	3.32 252	1.73 252	0.91 231	2.53 152	0.88 217	2.92 193	7.18 310	0.15 195	0.53 247	0.55 170	0.69 158	1.43 104	0.88 163

HSM-Net_RVC	2.86 241	1.24 247	1.50 246	2.55 268	1.72 263	0.57 225	0.17 201	3.55 272	1.14 240	3.50 284	6.32 291	7.94 269	2.93 271	0.05 132	3.38 194	2.12 197	1.28 231	0.26 112	3.24 180	1.24 237	3.66 216	3.76 207	0.61 268	2.64 291	4.43 280	6.27 282	5.76 262	5.47 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 242	0.45 149	4.88 298	0.58 211	0.51 206	0.73 229	1.38 253	3.25 261	0.84 215	2.85 259	0.60 184	5.15 247	0.82 228	0.19 215	3.29 189	6.00 314	0.67 168	0.89 227	9.52 260	1.83 264	7.59 310	5.88 283	0.41 246	0.27 195	3.12 263	5.47 274	5.66 259	6.52 254

HanStereo	2.94 242	0.45 149	4.88 298	0.58 211	0.51 206	0.73 229	1.38 253	3.25 261	0.84 215	2.85 259	0.60 184	5.15 247	0.82 228	0.19 215	3.29 189	6.00 314	0.67 168	0.89 227	9.52 260	1.83 264	7.59 310	5.88 283	0.41 246	0.27 195	3.12 263	5.47 274	5.66 259	6.52 254

ADCRef	2.96 244	2.78 284	1.02 217	0.70 217	2.21 278	1.96 262	2.42 275	0.96 146	6.10 302	1.94 234	1.15 213	1.08 179	0.74 220	1.32 295	6.01 286	3.38 256	1.34 239	1.15 252	8.41 244	2.09 275	2.59 185	3.60 205	1.88 297	0.71 256	2.81 257	8.00 296	3.42 169	10.24 281

test-1	2.99 245	0.26 100	1.52 248	0.33 162	0.21 135	0.22 203	0.38 222	3.16 257	0.85 219	3.36 276	4.21 267	5.45 252	0.78 223	0.20 220	4.02 217	4.67 285	1.40 241	1.31 259	10.46 271	1.58 252	5.30 272	7.01 309	0.04 132	0.34 222	2.98 261	6.37 283	5.39 256	8.95 272

DDF-Stereo	3.00 246	1.97 265	0.22 65	11.98 309	0.51 206	14.62 313	0.81 237	1.83 178	0.57 187	1.12 192	1.66 228	9.14 274	2.86 269	0.26 238	2.38 124	3.19 246	0.90 198	0.74 208	6.87 227	0.57 191	4.55 242	4.33 237	0.11 178	0.41 232	0.35 151	2.53 218	4.48 231	1.94 197

NaN_ROB	3.01 247	1.16 244	1.13 221	0.86 226	3.03 286	0.59 226	0.75 234	3.25 261	2.58 278	0.98 184	1.32 219	21.10 301	0.59 196	1.15 290	4.15 220	1.58 146	0.80 188	0.70 199	2.38 151	1.30 242	1.52 144	2.15 145	0.46 256	1.07 265	2.50 245	6.25 281	4.54 233	13.27 291

XPNet_ROB	3.02 248	2.54 279	1.33 236	0.73 218	1.45 257	1.04 245	0.61 230	0.83 143	1.45 255	1.16 196	3.44 257	26.85 310	0.35 151	0.40 252	3.24 186	2.22 204	3.28 279	0.79 212	3.20 173	1.19 234	2.94 195	5.51 270	0.76 278	0.46 242	0.72 184	2.37 212	9.22 297	3.37 221

gcap-zeroshot	3.09 249	0.51 159	3.99 291	1.67 251	0.29 168	1.36 251	1.37 252	3.29 264	0.65 195	2.77 253	4.48 272	6.22 261	0.69 209	0.09 174	3.93 214	4.80 288	0.92 201	0.78 210	16.30 291	2.38 281	5.15 268	5.77 279	1.31 290	0.26 187	2.97 260	4.91 262	4.58 236	2.00 200

model_zeroshot	3.10 250	0.46 153	1.69 255	1.87 259	0.56 214	0.23 204	0.00 1	3.03 250	0.44 168	2.48 245	3.95 263	4.58 239	0.55 192	0.15 202	5.31 268	4.57 280	1.45 244	0.88 225	14.88 286	1.15 233	5.62 276	5.52 272	0.03 122	0.19 166	3.71 269	6.21 280	5.26 254	8.89 271

PSMNet-ADL	3.15 251	0.80 205	1.49 245	1.54 246	1.63 260	0.88 236	0.30 218	2.50 218	1.91 268	4.43 305	8.13 307	4.06 228	6.80 289	0.07 150	4.23 222	5.16 300	1.83 256	0.91 231	11.85 280	1.86 267	4.02 228	4.02 220	0.70 276	0.51 244	1.61 220	4.33 250	8.01 293	1.36 183

Anonymous3	3.16 252	0.55 168	0.79 201	0.09 93	1.10 240	0.50 220	0.03 137	3.52 271	1.26 248	1.12 192	0.84 201	10.62 281	1.31 251	0.36 249	7.37 299	6.90 322	3.59 282	3.15 306	10.88 275	2.20 277	6.83 298	9.50 330	0.31 234	0.37 229	1.43 217	3.45 233	5.32 255	1.91 196

MSKI-zero shot	3.19 253	0.59 175	1.39 240	0.19 110	0.37 194	0.18 190	0.03 137	3.19 258	0.96 228	0.82 173	4.84 275	3.83 226	0.60 201	0.03 104	3.33 193	5.29 304	1.15 226	0.81 219	11.77 279	1.76 261	6.55 291	5.98 291	0.22 221	0.32 215	4.41 279	12.05 316	7.79 292	7.75 263

GwcNet-ADL	3.21 254	2.99 289	3.34 284	3.11 272	2.07 277	0.82 233	0.12 192	2.95 248	0.67 197	3.84 295	7.51 300	7.80 268	1.22 248	0.20 220	3.79 212	4.73 286	2.11 261	0.73 206	7.81 241	2.53 283	3.21 205	3.69 206	0.22 221	1.53 275	2.17 234	4.84 259	4.00 211	8.77 270

TRStereo	3.24 255	2.66 283	7.45 315	0.35 177	0.14 95	7.79 297	0.13 196	3.04 251	0.42 167	2.75 252	1.46 221	5.69 254	0.65 205	0.09 174	3.75 210	4.23 275	0.70 178	0.63 195	6.77 226	1.21 235	4.05 231	4.81 249	0.12 182	0.24 178	2.72 252	6.73 286	12.83 309	6.09 250

ADCP+	3.47 256	2.05 271	2.64 278	1.31 241	1.93 271	1.19 249	3.99 289	1.07 148	9.83 318	1.78 229	5.75 284	8.79 273	0.37 161	0.90 279	5.04 265	2.20 203	0.44 138	0.90 229	5.82 217	0.88 217	2.38 178	3.43 201	0.33 238	0.41 232	3.03 262	12.72 319	3.59 178	10.90 282

XX-Stereo	3.48 257	0.50 158	1.80 260	1.21 238	0.27 161	0.34 208	0.44 224	1.47 161	0.41 165	2.51 246	6.92 296	4.97 243	1.06 245	0.12 191	3.21 181	5.22 302	0.96 207	0.80 217	6.95 228	0.80 213	4.33 238	4.04 222	0.21 213	0.27 195	26.57 337	3.75 238	5.08 251	9.77 278

DN	3.57 258	0.27 104	0.66 189	0.17 103	0.23 143	14.55 312	0.03 137	2.60 228	0.80 212	3.37 278	1.09 210	25.04 307	0.56 193	0.08 164	2.93 165	3.32 252	0.80 188	0.38 144	6.67 225	0.80 213	3.87 221	3.40 199	0.15 195	0.36 226	6.96 304	5.28 271	3.65 181	8.33 267

IGEV-FE	3.61 259	0.78 203	7.78 319	6.84 293	0.32 180	2.04 264	1.79 262	3.97 281	0.92 222	2.19 242	6.01 287	4.62 241	1.01 241	0.08 164	3.44 196	5.72 308	0.73 180	0.60 189	9.23 257	1.50 249	7.13 305	6.47 301	0.31 234	0.27 195	5.03 290	5.44 272	5.97 267	7.38 259

IGEV_Zeroshot_test	3.61 259	0.78 203	7.78 319	6.84 293	0.33 185	2.04 264	1.78 261	3.97 281	0.92 222	2.12 238	6.05 289	4.60 240	1.01 241	0.08 164	3.44 196	5.73 309	0.76 183	0.61 191	9.25 258	1.49 248	7.12 304	6.47 301	0.31 234	0.27 195	5.02 289	5.44 272	5.95 266	7.38 259

anonymity	3.65 261	0.66 192	5.99 310	1.34 242	0.51 206	0.44 215	0.11 190	3.79 279	0.79 211	2.66 250	18.15 341	3.83 226	0.89 236	0.26 238	3.21 181	5.09 299	0.93 204	0.53 177	7.76 239	1.11 231	4.31 237	5.87 282	0.28 228	0.42 237	4.98 288	9.60 309	5.40 257	9.75 277

HBP-ISP	3.70 262	3.49 293	4.13 292	4.77 286	2.41 279	3.60 279	0.12 192	4.11 284	1.26 248	3.39 279	4.22 268	4.64 242	0.54 191	1.76 303	8.63 317	8.11 332	1.56 246	1.34 260	2.61 157	1.51 250	5.14 267	6.84 306	0.56 266	1.55 276	2.53 246	5.06 265	10.57 303	5.37 242

FC-DCNN	3.82 263	4.38 301	5.67 307	9.61 305	4.14 294	8.01 300	3.26 285	4.21 285	1.69 262	2.95 262	1.54 224	5.87 258	2.09 259	0.13 197	4.40 231	2.15 199	2.54 270	1.11 250	3.38 185	0.82 216	3.11 201	2.20 150	0.65 272	3.29 297	6.33 300	4.91 262	6.98 283	7.80 264

ADCL	3.91 264	3.61 295	2.28 270	1.76 254	1.76 267	3.09 273	4.16 290	1.98 187	13.71 325	2.81 256	5.14 279	2.47 215	0.65 205	1.10 289	5.38 271	2.55 218	2.02 259	2.20 293	6.41 222	2.08 274	4.87 259	4.20 229	1.40 293	1.06 263	6.69 301	6.60 284	4.33 226	11.16 285

FADNet_RVC	3.95 265	2.06 272	1.30 234	3.33 276	3.36 289	0.99 242	2.06 269	2.30 201	1.39 252	1.72 224	4.72 274	9.29 275	5.82 286	1.76 303	8.23 314	3.12 244	2.98 275	4.27 313	16.83 293	3.30 297	4.99 263	5.51 270	0.63 270	1.39 273	1.45 219	3.14 225	4.86 243	5.92 249

LALA_ROB	4.04 266	4.73 305	1.42 241	1.16 236	1.93 271	2.17 267	1.04 242	1.80 176	2.48 276	2.74 251	5.87 285	33.34 317	0.69 209	0.78 275	6.02 287	2.33 212	3.21 278	1.82 283	3.66 192	1.88 268	3.40 210	4.99 256	0.34 240	1.03 262	1.91 229	3.61 235	8.50 295	6.20 251

dad	4.05 267	0.87 217	0.28 79	10.24 306	1.70 262	1.03 244	12.23 317	12.58 323	0.11 99	3.46 283	0.00 1	1.93 205	3.59 277	0.19 215	4.92 260	1.26 114	1.60 248	0.53 177	14.05 285	0.63 199	2.73 189	1.88 131	0.16 200	0.71 256	5.78 295	0.19 114	17.00 321	9.60 276

DAS	4.09 268	0.94 223	1.15 224	1.82 256	1.27 250	1.15 247	1.11 248	3.48 268	4.23 294	3.34 274	6.52 292	12.55 287	5.36 281	0.05 132	4.66 247	4.57 280	4.02 291	2.27 295	9.63 263	5.33 309	5.93 279	5.39 266	0.52 260	4.30 310	4.09 273	5.06 265	7.48 287	4.17 226

SepStereo	4.09 268	0.94 223	1.15 224	1.82 256	1.27 250	1.15 247	1.11 248	3.48 268	4.23 294	3.34 274	6.52 292	12.55 287	5.36 281	0.05 132	4.66 247	4.57 280	4.02 291	2.27 295	9.63 263	5.33 309	5.93 279	5.39 266	0.52 260	4.30 310	4.09 273	5.06 265	7.48 287	4.17 226

iResNet	4.14 270	0.84 213	0.71 193	2.34 266	2.59 280	4.58 283	1.07 245	4.67 291	1.21 246	3.72 289	3.61 259	12.28 286	16.06 311	0.03 104	6.64 295	3.14 245	2.35 267	1.89 286	16.43 292	2.53 283	3.76 220	2.90 181	0.17 204	3.88 305	1.66 222	4.23 247	5.19 252	3.23 218

iRaft-Stereo_20w	4.18 271	1.14 241	8.05 322	7.32 296	1.81 269	3.33 277	1.55 257	3.45 267	1.28 250	3.63 286	7.12 297	3.54 222	1.33 252	0.11 188	4.16 221	4.85 291	0.93 204	0.61 191	9.28 259	1.22 236	5.08 264	5.56 274	0.43 252	0.53 247	3.85 270	8.64 302	11.20 306	12.91 290

zero-FE	4.21 272	1.97 265	0.21 59	18.56 315	2.61 281	20.95 322	6.42 303	1.84 179	0.68 198	1.31 209	3.18 254	10.31 280	3.26 274	0.31 243	2.66 144	2.88 228	1.04 215	1.46 266	13.23 283	0.91 219	5.64 277	4.93 255	0.13 185	0.41 232	0.34 149	2.47 215	4.46 229	1.55 189

FC-DCNN v2	4.24 273	4.65 304	5.90 309	11.00 308	4.41 297	8.70 304	3.19 283	5.19 298	2.19 272	2.86 261	1.78 231	6.28 262	2.81 268	0.13 197	4.51 237	2.15 199	2.50 269	1.01 242	3.64 190	0.81 215	3.11 201	2.22 152	0.64 271	3.28 296	7.94 307	5.77 277	8.62 296	9.05 274

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 274	1.17 245	7.69 317	1.88 260	0.63 219	5.37 286	1.86 263	3.49 270	2.61 279	3.69 288	9.28 319	5.22 250	1.87 255	0.04 123	4.47 234	6.37 319	1.46 245	1.46 266	9.75 265	2.23 279	6.73 294	6.20 295	0.25 226	1.56 277	5.23 293	7.70 292	6.43 275	11.78 287

SHD	4.34 275	1.02 230	2.50 274	1.71 253	1.33 253	1.46 253	2.01 267	4.90 294	4.30 297	2.63 248	4.99 278	4.39 238	9.41 299	0.58 264	8.20 312	4.81 289	4.43 295	2.44 300	13.01 282	2.95 292	5.61 275	6.88 307	0.30 230	3.26 295	4.11 275	5.16 268	3.88 202	10.98 284

CSAN	4.46 276	2.36 278	1.57 250	3.12 273	3.32 288	1.64 256	0.76 235	4.59 289	4.37 298	3.80 292	2.84 249	17.58 298	10.47 302	0.96 281	4.80 255	1.75 168	2.06 260	1.16 253	5.69 213	2.34 280	2.93 194	2.40 164	0.43 252	2.56 289	4.64 282	11.45 315	7.53 290	13.44 293

ETE_ROB	4.62 277	4.04 299	1.52 248	1.14 235	2.02 274	2.70 270	1.28 251	1.50 162	4.25 296	1.89 231	5.88 286	37.95 324	0.84 234	1.42 299	4.94 261	2.66 221	3.81 288	0.95 236	4.84 207	1.63 256	4.01 227	5.32 262	0.67 275	1.14 267	2.03 233	3.84 241	15.25 318	7.23 258

ccs_rob	4.75 278	1.46 251	2.39 273	1.96 261	0.68 222	3.13 274	1.58 258	4.94 296	1.36 251	4.31 303	15.82 336	28.46 311	8.43 294	0.38 251	5.65 277	5.42 305	2.23 263	1.60 276	6.31 221	1.98 271	6.14 284	5.97 290	0.35 241	2.33 286	1.28 204	2.40 213	4.09 216	7.49 262

XQC	4.76 279	3.14 291	1.63 253	3.31 275	3.69 292	3.46 278	2.94 281	6.02 305	3.05 283	2.64 249	5.51 281	5.67 253	7.46 292	1.41 297	8.02 306	4.65 284	3.59 282	1.49 270	10.75 274	2.91 287	4.96 262	6.67 303	0.41 246	1.91 280	7.13 306	10.47 314	11.17 305	4.51 228

DCVSM-stereo	5.01 280	0.71 198	3.03 281	3.15 274	1.12 241	7.80 298	0.89 239	4.62 290	2.36 274	5.22 314	8.35 309	23.33 304	11.95 304	0.62 268	3.74 209	4.04 271	1.81 255	1.40 263	16.15 290	3.33 298	5.11 266	3.97 218	2.55 302	3.56 302	1.98 231	3.62 236	4.91 246	5.83 248

DNS	5.03 281	0.41 142	1.83 263	1.19 237	0.14 95	11.53 308	0.02 115	2.56 225	0.53 179	1.21 203	11.46 322	51.00 342	0.50 183	0.10 184	2.43 127	4.48 276	0.79 185	0.43 156	15.25 287	0.40 154	3.37 209	3.30 198	0.09 165	0.35 225	3.94 271	4.37 251	4.62 237	9.58 275

ITSA-stereo	5.15 282	2.22 274	1.65 254	8.76 302	3.63 291	0.95 240	1.93 266	4.42 288	3.38 286	4.33 304	7.98 303	9.94 278	12.44 306	3.01 310	6.17 291	5.02 297	3.28 279	1.93 288	8.63 246	1.99 272	5.29 271	5.96 289	1.38 292	3.33 298	4.43 280	7.25 287	4.95 247	14.86 297

CC-Net-ROB	5.26 283	8.36 315	1.81 261	22.68 319	6.07 307	15.19 315	7.74 310	0.45 125	0.84 215	1.53 222	0.00 1	23.78 305	3.00 272	3.15 311	2.92 162	0.74 58	2.29 265	1.51 271	11.50 278	0.48 180	1.21 121	1.47 116	9.41 326	0.22 176	2.30 238	2.51 217	2.25 124	8.72 269

DDVS	5.40 284	1.51 254	2.25 268	1.64 249	2.80 283	1.96 262	1.03 241	5.91 304	4.10 293	3.96 297	19.83 345	26.29 309	6.82 290	1.57 301	5.77 280	6.90 322	2.58 271	1.92 287	10.46 271	4.59 303	6.02 282	7.39 313	0.30 230	1.40 274	1.41 216	3.29 229	6.10 269	8.11 265

SFCPSM	5.40 284	2.86 287	1.19 228	1.84 258	1.39 254	1.34 250	0.49 227	2.34 204	4.85 301	3.12 268	8.16 308	15.40 293	22.08 319	1.04 285	5.77 280	4.60 283	2.35 267	1.58 275	22.71 311	7.33 317	4.45 239	4.53 243	0.62 269	1.97 283	4.29 277	4.05 245	5.75 261	9.77 278

CBMV	5.52 286	3.65 296	1.32 235	3.46 277	2.86 285	2.04 264	0.41 223	3.64 274	2.63 280	4.09 299	2.36 238	14.13 291	3.70 279	0.57 261	7.16 297	6.19 317	4.26 293	2.36 299	8.76 248	1.44 246	6.43 288	4.53 243	0.54 264	5.62 318	4.85 286	6.08 279	19.41 324	26.62 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 287	1.46 251	0.94 211	0.90 228	1.73 264	4.08 280	4.63 295	2.53 221	3.41 287	2.79 254	1.70 229	8.18 270	1.27 249	0.72 271	7.83 303	4.87 292	7.37 312	2.34 297	18.33 296	2.92 288	4.78 247	5.88 283	1.04 285	1.31 269	6.74 302	22.88 343	6.66 279	22.00 316

RTSA	5.53 287	1.46 251	0.94 211	0.90 228	1.73 264	4.08 280	4.63 295	2.53 221	3.41 287	2.79 254	1.70 229	8.18 270	1.27 249	0.72 271	7.83 303	4.87 292	7.37 312	2.34 297	18.33 296	2.92 288	4.78 247	5.88 283	1.04 285	1.31 269	6.74 302	22.88 343	6.66 279	22.00 316

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 289	1.25 248	7.40 314	2.57 269	2.03 275	6.90 292	2.76 279	4.00 283	4.04 292	4.58 308	8.36 310	4.99 245	2.06 258	0.03 104	5.72 279	7.36 328	1.90 258	0.95 236	38.08 330	1.75 260	5.95 281	6.44 299	0.19 208	0.58 251	3.59 267	7.26 288	6.15 270	12.75 289

AnyNet_C32	5.68 290	1.96 264	2.91 280	1.78 255	2.71 282	3.17 275	5.76 300	4.31 286	12.56 320	3.07 266	7.17 298	4.22 237	1.70 254	2.19 305	8.22 313	5.98 313	5.69 303	4.43 316	12.45 281	2.93 290	9.72 324	8.57 325	1.84 296	3.46 301	6.24 299	9.82 311	6.26 272	14.21 294

WQFJA1++	6.04 291	0.94 223	0.18 54	36.73 331	0.43 201	37.16 333	38.54 333	0.29 107	0.41 165	3.16 270	0.21 142	6.43 265	6.15 287	0.03 104	2.22 111	3.02 237	0.81 191	0.48 166	7.79 240	1.02 224	3.32 208	2.69 176	0.06 154	0.20 173	0.14 118	3.39 232	3.41 167	3.78 223

CBMV_ROB	6.09 292	2.65 281	2.29 271	8.35 301	5.74 303	5.08 284	2.76 279	5.03 297	2.35 273	3.78 291	4.70 273	21.22 302	13.56 309	0.09 174	6.04 288	3.70 265	2.84 273	1.39 262	11.35 276	8.80 324	4.92 260	3.11 191	0.43 252	2.10 284	7.06 305	10.12 312	12.96 310	11.93 288

ADCPNet	6.67 293	1.97 265	3.86 290	2.75 270	6.19 308	3.07 272	7.60 309	5.21 300	8.03 311	3.82 293	7.92 302	5.17 249	13.78 310	2.98 309	8.10 309	6.12 316	4.35 294	2.04 291	18.50 299	4.74 306	7.04 301	7.43 314	2.98 307	1.91 280	8.96 311	14.04 324	7.02 285	14.47 296

AMNet	6.77 294	3.87 298	2.62 277	4.00 283	5.86 304	6.75 291	3.31 286	2.51 219	2.47 275	3.44 281	6.68 294	9.34 276	2.05 257	7.44 323	4.79 254	9.81 339	13.48 329	7.65 332	7.95 242	7.83 319	11.47 331	7.62 318	2.74 304	4.18 307	5.52 294	8.25 299	13.24 311	17.97 305

ADCMid	6.83 295	4.46 302	4.95 300	2.16 265	4.31 296	5.71 288	7.29 306	8.83 310	12.78 322	3.11 267	8.10 306	9.83 277	9.65 300	2.84 306	8.51 316	5.42 305	4.68 297	2.83 303	18.87 303	3.22 295	7.09 303	7.70 319	5.37 319	2.33 286	5.12 291	8.71 303	5.21 253	15.24 299

PWC_ROB	7.15 296	1.85 262	5.57 305	0.85 225	1.17 245	1.95 261	4.77 297	2.56 225	17.27 335	3.83 294	7.66 301	4.97 243	39.20 340	0.81 277	8.35 315	4.96 296	6.51 307	4.27 313	15.99 289	4.39 301	7.48 309	7.59 317	0.53 263	4.79 315	2.74 253	2.63 219	7.01 284	23.26 320

FAT-Stereo	7.20 297	2.13 273	8.68 324	7.00 295	11.87 321	5.95 289	3.19 283	7.26 307	3.52 289	5.84 316	13.06 325	18.26 299	8.49 295	1.41 297	8.81 320	6.34 318	3.65 285	4.07 312	15.49 288	6.21 312	6.75 295	6.94 308	0.74 277	4.80 316	2.92 258	7.26 288	7.50 289	16.30 301

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 298	3.59 294	1.09 219	9.20 303	3.71 293	7.69 296	7.51 308	10.81 316	8.52 313	4.93 312	4.20 266	16.73 296	9.30 297	5.45 321	8.09 308	3.29 249	1.80 254	1.13 251	18.77 300	2.10 276	6.48 290	7.49 315	3.17 312	1.74 278	12.06 319	14.29 325	9.71 301	14.36 295

FBW_ROB	7.98 299	9.24 316	5.57 305	20.21 318	8.25 314	12.08 309	8.09 311	4.92 295	1.58 259	3.30 273	5.15 280	13.88 290	3.03 273	7.45 324	6.23 292	1.49 138	2.89 274	0.79 212	33.18 323	1.93 270	5.24 269	4.40 238	9.43 327	8.29 331	4.88 287	7.69 291	4.88 244	21.40 314

pmcnn	8.05 300	2.96 288	2.25 268	6.23 290	5.03 299	6.98 293	4.33 293	4.70 292	2.02 271	4.19 300	9.20 318	19.11 300	20.39 318	0.73 273	7.05 296	6.73 320	6.29 306	4.51 317	22.54 310	4.66 305	9.62 322	5.08 258	4.46 316	4.23 308	5.99 296	5.22 269	17.26 322	25.55 326

ACV-stereo	8.15 301	5.09 307	4.79 295	8.14 300	1.73 264	11.44 307	4.25 292	3.84 280	6.16 303	5.36 315	6.72 295	5.73 255	25.08 322	1.31 294	9.40 323	10.22 341	5.83 305	2.67 302	51.43 345	14.43 333	8.48 319	6.72 305	0.88 281	2.46 288	1.95 230	3.85 242	6.75 282	5.39 243

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 302	1.51 254	5.87 308	4.30 285	3.26 287	2.82 271	6.81 304	3.68 275	3.59 290	4.81 310	10.18 321	66.20 354	11.63 303	7.70 325	5.97 285	5.06 298	4.49 296	5.33 322	18.36 298	2.64 285	7.91 312	8.42 324	0.92 282	3.39 300	4.34 278	8.02 297	6.20 271	15.61 300

S-Stereo	9.11 303	1.88 263	3.41 285	7.93 299	7.92 312	12.47 310	19.24 324	5.20 299	6.26 305	6.18 320	20.72 347	29.27 312	7.13 291	0.65 269	9.55 325	7.50 330	3.80 287	5.87 326	17.77 294	6.30 313	6.21 285	7.52 316	12.23 331	6.88 325	2.77 255	6.68 285	6.74 281	18.03 306

STTRV1_RVC	9.47 304	2.31 277	1.06 218	5.61 289	1.39 254	5.42 287	2.59 278	3.68 275	3.77 291	4.47 307	4.40 270	16.44 295	20.14 317	1.02 282	9.83 327	3.26 248	18.06 337	0.81 219	51.87 349	11.45 330	18.05 349	6.27 298	4.52 317	4.23 308	6.12 297	7.90 295	11.99 308	28.90 332

ADCS	9.93 305	5.64 308	4.82 296	3.95 282	6.05 306	6.17 290	5.70 299	9.47 312	15.68 327	4.19 300	7.98 303	12.91 289	17.41 312	3.94 317	10.52 331	11.68 343	10.14 317	7.14 331	24.46 315	8.67 323	13.95 341	13.00 346	2.94 305	6.15 322	9.75 314	17.65 333	10.70 304	17.41 302

SGM_RVC	10.08 306	10.50 318	3.60 288	16.68 312	8.80 315	14.87 314	7.11 305	9.19 311	6.25 304	4.06 298	7.33 299	24.89 306	18.29 314	0.57 261	4.57 241	1.98 189	3.30 281	1.17 254	20.75 306	2.20 277	4.80 250	2.23 154	2.29 299	3.65 303	17.68 328	13.31 322	33.30 340	28.67 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 307	16.70 325	3.04 282	29.06 323	9.34 317	20.66 321	5.02 298	5.90 303	1.98 270	3.16 270	2.70 246	11.22 283	28.15 327	0.18 213	6.30 293	1.37 127	1.21 228	0.34 138	7.74 238	1.01 223	4.67 245	3.95 217	1.92 298	1.94 282	26.55 336	19.78 336	37.02 345	22.50 319

SANet	10.32 308	4.15 300	6.27 311	5.51 287	5.49 302	8.58 303	2.27 271	15.41 327	13.03 324	2.83 257	9.09 316	60.35 349	25.50 324	2.93 308	8.06 307	3.02 237	7.05 308	3.86 311	11.43 277	3.25 296	5.27 270	5.02 257	2.60 303	7.27 329	11.08 317	12.57 318	13.36 312	23.31 321

MFN_U_SF_RVC	10.34 309	6.17 312	3.69 289	9.55 304	5.13 300	12.52 311	10.34 314	12.25 319	7.05 307	12.23 337	14.31 330	22.82 303	13.03 307	8.82 326	11.37 336	4.87 292	3.83 290	3.31 308	39.34 332	5.97 311	8.56 320	8.81 326	1.45 294	6.40 324	9.49 313	8.57 301	9.56 300	19.71 310

G-Net	10.87 310	4.96 306	9.71 325	3.77 279	4.24 295	7.37 295	2.01 267	10.08 314	15.80 329	4.95 313	15.59 334	48.52 338	9.05 296	0.58 264	8.11 311	8.67 334	5.49 301	4.42 315	23.80 313	15.66 336	8.01 314	8.23 322	3.06 311	5.14 317	6.15 298	13.92 323	22.56 326	23.75 322

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 311	10.59 319	6.33 312	17.49 313	6.29 309	7.85 299	10.69 315	18.03 333	23.43 343	11.13 331	4.86 276	14.66 292	5.81 285	9.65 328	9.78 326	5.91 311	3.18 277	5.17 320	39.06 331	7.03 316	7.92 313	9.81 332	7.04 320	7.22 328	14.77 322	8.85 304	6.40 274	17.43 303

edge stereo	11.35 312	6.83 313	10.52 327	14.06 310	12.00 322	16.55 317	12.81 318	12.42 321	7.44 309	6.06 318	15.12 333	38.81 326	17.75 313	1.25 291	7.59 301	7.29 327	5.73 304	3.11 305	25.18 316	4.53 302	6.71 293	8.01 321	4.16 314	3.71 304	8.94 310	7.65 290	13.41 313	28.72 331

DGSMNet	11.51 313	4.52 303	7.92 321	5.60 288	4.80 298	7.02 294	6.11 301	7.51 308	4.47 299	11.25 334	31.10 353	17.12 297	7.95 293	4.11 318	10.43 329	14.27 347	16.27 333	9.03 338	40.42 335	11.09 329	20.12 353	22.06 355	4.60 318	6.88 325	5.15 292	9.40 306	8.22 294	13.42 292

SGM-ForestM	11.60 314	15.35 323	4.54 293	19.02 316	8.08 313	18.74 320	10.83 316	12.03 317	7.24 308	3.01 263	6.09 290	36.06 322	23.95 320	0.75 274	4.47 234	1.51 142	3.60 284	0.75 209	20.06 305	1.60 253	4.23 233	1.65 127	1.36 291	3.34 299	25.09 334	20.48 338	34.27 343	25.03 324

AnyNet_C01	12.12 315	6.13 311	5.39 302	6.24 291	6.03 305	5.20 285	9.20 312	12.30 320	16.87 332	5.85 317	9.03 315	26.16 308	18.91 315	4.53 320	11.14 335	12.98 345	16.27 333	15.82 350	34.24 324	10.36 327	16.44 345	13.34 348	7.06 321	6.93 327	11.61 318	9.46 307	9.77 302	19.91 311

PVD	12.14 316	5.88 309	8.51 323	7.70 298	6.65 310	10.05 305	6.16 302	21.11 339	19.74 338	3.44 281	8.69 312	16.07 294	27.50 326	2.86 307	8.93 321	7.52 331	11.20 321	6.11 328	24.24 314	6.83 315	11.08 327	11.21 341	1.11 288	5.71 319	15.30 324	21.90 341	17.71 323	34.49 338

DDUNet	12.41 317	19.68 327	3.23 283	36.37 329	24.08 329	34.35 332	31.95 330	1.86 181	1.63 260	1.44 219	3.43 256	12.02 285	3.65 278	83.75 343	4.54 239	2.28 206	8.10 315	3.39 309	18.01 295	4.26 300	6.60 292	4.81 249	16.44 334	0.64 253	1.08 195	0.61 153	4.68 238	2.12 203

UDG	12.63 318	20.60 329	3.50 287	36.40 330	28.77 332	31.44 327	39.49 335	2.59 227	1.77 266	2.37 244	6.03 288	11.55 284	3.79 280	74.28 340	5.35 270	2.47 214	8.42 316	2.92 304	18.81 301	4.63 304	7.35 308	4.85 252	12.22 330	1.18 268	1.15 197	2.47 215	4.49 232	2.18 205

MeshStereo	13.21 319	10.28 317	5.53 304	24.29 322	14.71 323	17.26 318	7.30 307	12.03 317	7.47 310	4.66 309	9.13 317	38.56 325	29.80 329	0.45 256	9.43 324	7.37 329	3.76 286	2.44 300	18.85 302	2.41 282	12.93 338	7.18 310	1.21 289	5.79 320	22.04 332	16.38 329	33.15 338	32.34 336
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DPSNet	14.25 320	3.23 292	1.83 263	7.63 297	7.22 311	10.44 306	4.19 291	5.68 302	8.64 314	4.20 302	3.75 260	72.37 359	26.68 325	4.43 319	10.42 328	10.25 342	10.56 318	8.02 333	58.50 356	8.44 322	11.36 329	8.93 327	16.95 335	10.34 336	18.62 329	15.80 328	14.33 316	21.91 315

MFMNet_re	16.26 321	13.95 321	7.70 318	24.27 321	9.34 317	33.99 331	17.43 320	12.42 321	19.62 337	10.23 330	13.58 328	39.02 327	13.47 308	1.40 296	10.73 332	10.12 340	29.43 353	12.22 341	31.31 319	10.07 326	17.19 346	9.15 328	8.44 324	9.02 333	8.97 312	5.68 276	24.08 328	36.04 340

SQANet	17.87 322	31.68 335	5.41 303	57.78 336	33.35 333	57.44 337	39.25 334	4.37 287	1.73 263	4.89 311	1.53 223	30.38 313	5.54 283	56.25 336	3.78 211	1.32 120	5.20 300	1.48 269	29.72 317	1.71 257	6.45 289	5.45 269	54.26 343	1.90 279	4.80 284	8.48 300	9.52 299	18.82 309

STStereo	19.12 323	25.20 331	16.96 341	40.13 333	26.93 331	32.21 329	21.77 327	19.35 337	16.49 331	7.75 324	17.60 338	46.83 336	36.96 338	1.06 286	8.10 309	2.99 236	3.81 288	1.57 272	31.85 320	5.18 308	6.77 297	5.31 261	3.04 310	9.71 335	29.57 338	23.01 345	40.22 347	35.81 339

ELAS_RVC	19.26 324	19.85 328	14.31 333	33.92 326	22.40 326	33.39 330	19.24 324	15.07 325	10.89 319	8.20 325	17.30 337	54.84 346	32.79 335	3.23 313	8.72 318	3.46 261	11.25 322	6.19 330	19.97 304	7.86 320	12.63 336	12.02 344	9.45 328	10.70 337	30.22 340	22.17 342	41.23 351	38.75 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 325	2.55 280	5.07 301	4.09 284	3.44 290	3.26 276	4.38 294	15.32 326	9.58 316	4.44 306	5.63 282	8.73 272	24.82 321	3.30 315	10.45 330	6.81 321	5.49 301	3.46 310	21.26 307	4.77 307	17.96 348	24.74 361	0.82 279	4.77 314	80.12 367	91.25 367	77.91 368	76.45 367

MADNet+	19.30 326	7.92 314	15.32 336	17.51 314	11.42 320	8.09 301	18.41 322	28.03 348	17.21 334	12.46 338	12.08 323	33.63 319	30.37 331	9.62 327	18.64 348	14.89 348	25.78 347	10.10 340	40.05 333	16.50 338	17.34 347	12.76 345	9.48 329	18.60 347	35.02 348	20.22 337	21.19 325	38.41 342

ELAS	19.48 327	22.90 330	14.50 334	35.26 328	24.25 330	31.48 328	19.80 326	16.72 331	15.91 330	7.71 323	15.62 335	48.88 339	30.47 332	3.20 312	9.19 322	3.39 257	10.97 319	5.79 325	21.49 308	6.53 314	11.69 332	11.90 343	9.30 325	9.63 334	32.86 342	24.17 346	41.19 350	41.31 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 328	17.14 326	15.43 337	34.46 327	23.74 328	25.27 325	17.85 321	19.50 338	17.04 333	6.13 319	12.40 324	41.03 328	35.23 337	3.36 316	7.87 305	8.98 335	7.09 309	29.77 359	21.81 309	3.71 299	9.51 321	5.54 273	2.50 301	8.83 332	34.12 345	27.95 351	51.25 359	47.85 352

SPS-STEREO	20.13 329	14.92 322	11.88 329	19.84 317	20.39 324	18.24 319	9.27 313	16.06 330	19.74 338	19.91 346	20.06 346	33.66 320	37.68 339	7.23 322	13.17 341	16.66 351	26.75 349	16.01 351	32.30 321	23.65 347	30.25 360	22.84 358	13.67 332	13.47 344	16.56 326	15.26 327	29.55 336	24.45 323
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 330	16.10 324	12.43 330	22.81 320	21.80 325	24.45 324	18.63 323	17.89 332	12.77 321	18.42 345	19.55 344	30.39 314	40.48 341	11.67 330	12.56 339	15.10 349	25.73 346	12.69 344	34.93 326	21.56 345	26.12 357	22.15 356	21.16 336	12.73 341	17.44 327	13.30 321	33.35 341	28.26 329

otaku	21.36 331	42.67 340	7.67 316	62.47 342	41.26 339	63.18 348	49.95 336	6.15 306	4.57 300	10.22 329	1.83 234	32.26 315	9.33 298	65.85 338	4.60 243	1.61 149	7.10 310	1.41 264	36.88 328	7.74 318	7.03 300	5.98 291	54.87 344	2.69 292	8.31 308	9.47 308	13.48 314	18.26 307

LE_ROB	22.46 332	10.87 320	12.67 331	32.44 324	37.93 336	31.36 326	33.43 331	23.22 340	21.14 342	6.73 322	17.81 340	52.15 344	50.94 356	1.56 300	6.43 294	2.92 233	3.14 276	1.46 266	30.14 318	8.43 321	7.23 306	4.28 233	7.08 322	25.69 352	34.50 347	36.15 359	53.30 361	53.30 356

LSM0	22.48 333	6.09 310	4.65 294	14.89 311	10.39 319	16.43 316	13.29 319	23.38 341	15.69 328	14.75 341	18.69 343	35.79 321	33.70 336	0.93 280	73.52 364	85.94 365	13.36 328	5.62 324	55.67 354	16.83 339	21.95 354	18.82 352	4.28 315	8.01 330	16.44 325	16.43 330	28.65 333	32.66 337

Ntro	22.77 334	41.10 337	9.75 326	63.11 345	42.85 340	62.03 346	56.57 339	8.43 309	6.55 306	12.02 336	2.06 236	33.43 318	6.53 288	75.01 341	4.99 262	1.38 128	7.98 314	2.25 294	37.75 329	9.51 325	6.94 299	6.04 293	55.49 345	3.02 293	10.71 316	14.77 326	13.49 315	21.09 313

DLNR_Zeroshot_test	22.90 335	78.82 367	7.01 313	99.97 367	0.31 175	0.15 170	98.85 367	3.30 265	0.54 180	3.17 272	2.43 242	5.81 256	0.93 239	21.74 332	96.26 368	100.00 372	24.75 344	22.56 354	22.80 312	1.79 262	8.42 318	6.44 299	0.04 132	0.30 211	2.39 241	4.03 244	2.05 120	3.31 219

BEATNet-Init1	23.62 336	27.86 332	13.22 332	44.78 334	23.54 327	38.58 334	23.96 328	18.57 335	18.15 336	9.17 326	13.26 326	47.63 337	48.00 351	3.29 314	12.31 337	9.22 336	7.35 311	5.48 323	48.70 343	19.34 341	12.33 335	11.24 342	7.11 323	11.28 338	33.76 344	21.63 339	60.52 365	47.50 351

DispFullNet	26.27 337	39.81 336	17.89 342	52.75 335	38.74 337	45.03 336	55.21 338	13.74 324	12.89 323	13.75 339	9.88 320	43.75 332	32.46 334	86.51 344	11.01 333	13.68 346	29.48 354	16.23 352	51.78 348	14.64 334	13.87 340	10.46 335	14.59 333	6.22 323	8.62 309	8.03 298	16.08 319	32.10 335

ACVNet-4b	26.61 338	42.01 338	11.61 328	69.47 354	47.43 343	69.50 356	76.65 355	10.80 315	9.82 317	15.00 343	1.59 225	58.27 347	9.88 301	93.43 352	4.75 251	1.87 175	13.94 330	5.15 319	32.30 321	13.54 331	7.25 307	5.67 277	58.95 349	4.34 312	12.13 320	9.30 305	15.06 317	18.72 308

ACVNet_1	26.74 339	42.56 339	14.81 335	66.86 350	48.56 345	65.11 353	82.56 360	15.95 329	8.17 312	11.16 332	5.65 283	32.31 316	25.19 323	93.82 353	7.38 300	2.02 190	15.91 332	6.16 329	34.50 325	10.98 328	8.17 316	6.10 294	59.12 350	5.79 320	19.06 330	9.75 310	9.37 298	15.02 298

WAO-7	27.19 340	31.49 334	25.61 350	33.41 325	34.55 335	21.90 323	27.96 329	47.14 358	47.22 356	29.27 351	38.50 356	41.69 330	40.59 344	12.37 331	31.37 355	17.44 352	15.34 331	8.53 334	46.18 339	20.63 344	9.79 325	10.78 337	3.30 313	33.50 357	22.38 333	21.79 340	23.87 327	37.39 341

RainbowNet	27.62 341	45.59 342	16.83 340	69.42 353	46.28 341	68.08 355	69.73 349	9.87 313	3.31 285	17.67 344	2.40 239	45.29 333	28.15 327	91.67 347	11.05 334	3.10 243	10.99 320	5.02 318	43.52 338	16.90 340	8.37 317	6.69 304	58.54 348	4.55 313	13.10 321	12.31 317	16.72 320	20.53 312

MonStereo1	29.98 342	43.13 341	15.45 338	62.83 343	50.21 351	57.60 338	67.21 343	18.37 334	19.83 340	11.70 335	18.17 342	62.56 353	43.75 346	93.03 351	7.82 302	4.11 273	18.02 336	8.91 337	40.36 334	13.70 332	10.83 326	8.27 323	61.68 356	4.04 306	10.22 315	5.85 278	24.40 329	27.43 328

PSMNet_ROB	31.36 343	48.75 348	16.32 339	64.48 347	46.97 342	60.77 342	61.30 340	19.02 336	20.70 341	27.57 350	24.90 350	41.43 329	42.18 345	83.15 342	13.95 342	4.06 272	17.90 335	5.94 327	42.51 337	15.37 335	11.21 328	9.54 331	57.95 347	14.27 345	29.64 339	19.74 335	29.38 335	17.81 304

ACVNet_2	32.06 344	47.10 344	20.06 344	67.26 352	49.84 350	64.97 351	85.15 363	28.04 349	14.34 326	14.44 340	8.02 305	51.06 343	30.19 330	92.01 350	8.75 319	2.50 216	19.20 338	5.27 321	50.34 344	16.10 337	8.16 315	5.63 276	57.79 346	13.22 343	36.40 349	13.10 320	24.92 330	31.82 334

JetBlue	32.19 345	30.24 333	35.83 358	39.74 332	34.14 334	43.67 335	35.54 332	29.41 352	45.70 354	14.86 342	8.65 311	79.62 364	19.51 316	25.38 333	15.92 347	16.55 350	38.70 359	25.92 358	35.72 327	25.05 350	29.56 359	23.18 359	32.21 337	26.78 353	30.47 341	28.96 352	48.44 357	49.33 353

IMH-64-1	33.95 346	47.85 345	23.39 346	61.17 338	49.33 348	61.76 344	67.81 344	27.05 343	35.73 345	10.03 327	14.78 331	45.47 334	40.48 341	93.88 354	14.40 343	7.26 325	20.70 339	8.75 335	47.06 340	20.52 342	11.86 333	10.05 333	59.37 352	11.73 339	41.46 352	17.26 331	27.54 331	39.89 345

IMH-64	33.95 346	47.85 345	23.39 346	61.17 338	49.33 348	61.76 344	67.81 344	27.05 343	35.73 345	10.03 327	14.78 331	45.47 334	40.48 341	93.88 354	14.40 343	7.26 325	20.70 339	8.75 335	47.06 340	20.52 342	11.86 333	10.05 333	59.37 352	11.73 339	41.46 352	17.26 331	27.54 331	39.89 345

IMH	35.14 348	49.00 349	23.80 348	61.52 340	49.14 347	63.04 347	67.99 346	27.86 347	38.05 349	11.18 333	14.22 329	49.01 340	53.30 359	93.93 356	14.60 346	7.08 324	21.66 341	9.65 339	47.64 342	22.22 346	11.39 330	9.32 329	59.41 354	12.98 342	40.95 351	19.12 334	29.12 334	41.73 348

WAO-6	36.54 349	46.81 343	19.38 343	60.03 337	52.14 352	58.04 339	63.77 341	27.20 345	42.09 350	33.11 354	17.67 339	42.19 331	50.09 355	89.85 345	29.06 353	18.00 354	22.89 342	12.66 343	41.03 336	25.00 349	19.25 350	17.73 350	34.12 338	17.43 346	42.37 354	25.35 347	36.73 344	42.55 349

PWCK	38.25 350	63.47 357	23.98 349	73.60 360	41.23 338	60.98 343	51.31 337	54.00 359	35.86 347	26.51 349	39.23 357	62.00 352	46.09 348	26.43 334	14.46 345	9.53 338	30.80 355	12.71 345	83.96 366	28.46 354	23.42 355	13.60 349	47.98 342	30.51 356	34.48 346	27.91 350	31.53 337	38.61 343

TorneroNet-64	38.80 351	50.14 350	23.16 345	63.45 346	47.59 344	63.57 349	68.85 347	27.44 346	44.99 352	21.03 347	13.47 327	69.75 358	56.51 360	94.74 358	18.85 350	8.54 333	26.03 348	15.59 349	53.93 353	25.94 351	12.81 337	10.53 336	61.35 355	21.98 348	33.37 343	26.73 349	33.93 342	53.30 356

LVE	39.30 352	48.25 347	30.12 353	73.97 361	64.66 357	64.57 350	77.85 356	28.17 350	23.72 344	37.91 356	35.79 354	37.41 323	49.58 352	95.15 364	12.46 338	5.89 310	24.18 343	12.87 346	53.55 351	26.04 352	13.99 342	13.05 347	69.20 362	25.62 351	43.97 355	29.71 354	40.99 349	22.41 318

TorneroNet	39.82 353	53.94 352	26.20 351	66.81 349	49.07 346	65.07 352	70.90 351	26.31 342	46.32 355	24.07 348	20.96 348	67.36 357	52.11 358	94.83 360	18.77 349	9.35 337	24.89 345	16.30 353	53.07 350	24.04 348	13.64 339	11.04 340	61.85 357	22.68 350	36.84 350	25.85 348	42.63 352	50.33 354

Dean	42.92 354	51.28 351	31.30 354	76.75 362	64.32 356	79.06 365	83.43 362	42.61 354	43.67 351	35.18 355	22.58 349	60.75 350	56.83 361	94.89 361	13.15 340	4.20 274	27.88 350	12.35 342	63.72 359	28.96 355	9.62 322	7.74 320	59.21 351	22.07 349	48.58 358	35.91 358	53.04 360	29.88 333

WAO-8	44.25 355	56.07 354	34.81 356	70.40 356	61.11 353	71.92 359	71.92 352	43.60 355	48.93 357	32.20 352	26.30 351	67.35 355	49.97 353	91.99 348	26.69 351	19.01 357	29.42 351	13.46 347	51.63 346	37.17 358	16.32 343	10.83 338	44.60 340	27.68 354	53.45 362	35.23 356	47.57 355	55.24 359

Venus	44.25 355	56.07 354	34.81 356	70.38 355	61.11 353	71.92 359	71.92 352	43.60 355	48.93 357	32.20 352	26.30 351	67.35 355	49.97 353	91.99 348	26.69 351	19.01 357	29.42 351	13.46 347	51.63 346	37.17 358	16.32 343	10.83 338	44.60 340	27.68 354	53.45 362	35.23 356	47.57 355	55.24 359

notaker	49.83 357	63.78 358	33.18 355	70.81 357	66.40 358	70.73 358	78.98 358	45.33 357	64.15 361	43.75 359	59.49 361	60.26 348	51.62 357	93.99 357	46.45 359	31.86 359	34.38 357	24.64 356	65.77 361	41.22 360	24.40 356	24.26 360	68.58 361	39.92 360	26.43 335	29.62 353	38.96 346	46.51 350

UNDER WATER	52.38 358	65.77 360	42.25 359	77.68 363	67.77 359	74.59 362	85.69 365	61.52 362	50.72 359	41.81 358	48.33 358	74.09 361	57.87 362	94.82 359	34.80 357	18.86 356	33.89 356	24.15 355	57.03 355	29.54 356	19.73 351	18.75 351	69.48 363	49.19 364	52.93 361	49.45 361	44.09 353	69.45 366

ktn	52.79 359	63.82 359	30.11 352	66.93 351	72.48 364	66.28 354	78.41 357	39.02 353	71.70 363	45.89 361	67.47 363	52.57 345	45.22 347	95.33 365	48.59 360	35.19 360	41.05 361	31.49 360	60.62 357	36.06 357	32.70 362	35.82 363	63.06 358	38.69 358	45.38 357	41.08 360	57.93 363	62.41 362

UNDER WATER-64	53.24 360	62.47 356	43.72 361	79.20 364	70.94 362	76.00 363	87.61 366	65.70 363	45.62 353	52.26 362	61.76 362	72.47 360	58.44 363	94.91 363	30.75 354	17.95 353	34.62 358	25.80 357	53.84 352	26.41 353	19.77 352	21.35 354	75.52 366	44.10 361	50.84 360	55.27 363	40.93 348	69.21 365

KSHMR	56.45 361	73.76 364	53.18 363	81.77 365	70.47 361	77.94 364	83.01 361	67.07 365	54.37 360	56.94 363	54.51 360	61.36 351	46.54 349	94.90 362	59.43 362	44.62 362	39.11 360	36.00 361	64.69 360	47.55 361	28.73 358	19.90 353	65.78 360	55.97 366	49.71 359	33.30 355	50.13 358	53.27 355

DPSimNet_ROB	58.77 362	55.98 353	59.21 364	62.88 344	73.92 365	60.20 341	64.84 342	28.34 351	91.63 367	80.59 365	52.65 359	74.49 362	47.24 350	90.64 346	55.91 361	45.99 363	54.62 363	42.30 362	68.03 362	59.25 364	51.18 365	59.54 365	44.54 339	45.19 362	44.85 356	61.56 364	56.15 362	55.05 358

LRCNet_RVC	60.25 363	73.90 366	44.96 362	94.13 366	95.20 367	91.02 367	85.32 364	54.56 360	36.51 348	98.66 367	73.01 364	91.80 369	67.46 365	96.60 367	33.95 356	18.60 355	69.32 365	51.86 364	94.53 367	64.28 365	31.29 361	22.24 357	94.67 368	54.29 365	19.85 331	10.16 313	33.16 339	25.34 325

HanzoNet	60.55 364	68.65 361	42.85 360	71.08 358	71.43 363	71.96 361	79.15 359	59.75 361	75.19 364	45.14 360	74.83 365	74.50 363	63.75 364	96.51 366	43.02 358	39.58 361	52.48 362	47.20 363	75.57 363	51.40 362	44.83 364	44.21 364	72.81 364	39.33 359	54.31 364	50.20 362	60.45 364	64.70 364

JetRed	62.68 365	71.30 362	68.71 365	66.70 348	63.10 355	69.94 357	74.63 354	66.20 364	66.87 362	41.55 357	36.99 355	80.77 366	12.41 305	62.44 337	66.90 363	66.45 364	65.00 364	75.57 367	62.84 358	53.56 363	77.95 366	72.78 366	73.29 365	48.99 363	55.75 365	62.99 365	66.04 366	62.58 363

MADNet++	76.54 366	72.15 363	83.11 368	61.53 341	81.21 366	58.42 340	69.47 348	68.24 366	78.58 365	85.63 366	92.37 367	80.60 365	85.04 366	36.71 335	81.19 366	89.82 367	88.15 367	69.64 365	82.54 365	91.39 367	92.32 368	93.48 369	65.75 359	90.26 368	59.09 366	74.29 366	74.25 367	61.32 361

ASD4	81.96 367	73.83 365	78.52 366	73.50 359	68.47 360	82.76 366	70.15 350	72.27 367	81.46 366	64.14 364	76.80 366	49.38 341	95.53 367	68.81 339	77.80 365	87.45 366	86.82 366	89.90 368	81.43 364	90.17 366	88.82 367	88.65 368	81.37 367	86.17 367	99.17 372	99.86 371	99.79 372	99.90 371

PML	96.14 368	100.00 371	82.26 367	100.00 368	100.00 369	100.00 371	99.16 370	100.00 372	98.98 369	100.00 370	95.95 368	99.91 373	100.00 372	98.52 368	94.87 367	92.63 368	90.73 368	73.63 366	100.00 371	98.25 369	92.56 369	85.93 367	97.80 369	98.67 370	96.15 371	99.98 372	100.00 373	99.92 372

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

AVERAGE_ROB	98.95 370	100.00 371	99.79 371	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 374	100.00 372	100.00 370	99.77 371	99.85 371	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 372	98.12 372	99.51 372	100.00 371	100.00 372	93.43 370	93.75 369	94.35 371	93.16 368

HaxPig	98.97 371	100.00 371	98.94 370	100.00 368	100.00 369	99.99 370	100.00 371	99.99 371	99.97 370	100.00 370	99.99 372	100.00 374	99.95 371	100.00 370	99.56 370	99.43 370	99.97 372	99.57 370	100.00 371	100.00 372	97.25 371	96.32 370	99.99 370	99.98 371	89.17 369	99.51 370	94.19 370	98.51 370

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

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

DPSM_ROB	99.92 374	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	98.97 368	98.99 368	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	99.90 371	100.00 372	100.00 370	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 372	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 373

DPSM	99.92 374	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	98.97 368	98.99 368	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	99.90 371	100.00 372	100.00 370	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 372	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 373

FlowAnything	100.00 376	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 374	100.00 372	100.00 370	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 372	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 373

CasAABBNet	100.00 376	100.00 371	100.00 372	100.00 368	100.00 369	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 370	100.00 373	100.00 374	100.00 372	100.00 370	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 371	100.00 372	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 373	100.00 373	100.00 373	100.00 373

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 23	0.17 125	0.05 68	0.10 40	0.00 1

FADE																11.90 344					35.81 363	34.34 362					47.51 354

Low-res two-view benchmark