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

quiztm	0.11 1	0.12 11	0.10 24	0.07 5	0.06 4	0.06 1	0.05 6	0.11 3	0.11 19	0.07 1	0.09 12	0.13 11	0.07 7	0.05 4	0.16 4	0.16 3	0.14 2	0.11 1	0.14 3	0.10 3	0.21 22	0.09 1	0.07 12	0.07 5	0.13 2	0.14 7	0.27 36	0.12 6

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 4	0.04 1	0.13 16	0.12 28	0.11 12	0.14 29	0.16 20	0.07 7	0.06 12	0.15 2	0.17 5	0.15 3	0.13 6	0.16 6	0.11 4	0.17 11	0.13 7	0.06 4	0.08 9	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 13	0.08 39	0.13 16	0.06 2	0.11 12	0.09 12	0.10 2	0.07 7	0.06 12	0.16 4	0.16 3	0.19 15	0.11 1	0.18 9	0.09 1	0.17 11	0.11 2	0.08 18	0.07 5	0.14 4	0.12 2	0.24 25	0.12 6

LACA2	0.12 4	0.12 11	0.08 5	0.10 17	0.08 17	0.12 30	0.07 26	0.09 1	0.09 10	0.14 25	0.05 3	0.27 55	0.08 15	0.05 4	0.16 4	0.18 12	0.15 3	0.16 16	0.18 9	0.11 4	0.13 2	0.16 15	0.06 4	0.06 1	0.16 10	0.15 11	0.17 4	0.13 12

MLG-Stereo_test1	0.12 4	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 8	0.07 4	0.06 17	0.11 3	0.09 10	0.16 39	0.09 12	0.17 27	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 12	0.22 26	0.19 27	0.22 28	0.12 9	0.23 27	0.11 2	0.06 4	0.06 1	0.15 6	0.12 2	0.21 11	0.14 15

MLG-Stereo	0.12 4	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 17	0.06 1	0.04 1	0.11 3	0.09 10	0.15 32	0.07 7	0.16 20	0.06 1	0.05 4	0.17 9	0.18 12	0.22 26	0.19 27	0.19 15	0.12 9	0.21 22	0.12 6	0.06 4	0.06 1	0.15 6	0.12 2	0.20 9	0.14 15

NLCSM	0.13 7	0.11 8	0.07 2	0.10 17	0.07 8	0.12 30	0.07 26	0.17 43	0.17 50	0.09 5	0.27 82	0.13 11	0.27 119	0.07 21	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 8	0.07 12	0.09 21	0.13 2	0.15 11	0.18 6	0.11 1

BridgeDepth	0.13 7	0.13 14	0.09 19	0.11 24	0.08 17	0.11 24	0.06 17	0.11 3	0.10 15	0.11 12	0.06 4	0.31 61	0.07 7	0.06 12	0.17 9	0.17 5	0.15 3	0.15 9	0.17 7	0.11 4	0.16 8	0.17 20	0.05 1	0.08 9	0.18 23	0.17 25	0.22 15	0.15 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 7	0.16 33	0.08 5	0.12 33	0.10 31	0.07 4	0.06 17	0.12 10	0.12 28	0.07 1	0.10 18	0.15 18	0.09 24	0.05 4	0.19 21	0.21 21	0.22 26	0.18 23	0.19 15	0.13 18	0.23 27	0.18 26	0.10 41	0.08 9	0.16 10	0.14 7	0.19 7	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 7	0.13 14	0.08 5	0.10 17	0.07 8	0.07 4	0.05 6	0.19 47	0.14 37	0.15 32	0.06 4	0.13 11	0.06 1	0.07 21	0.15 2	0.15 1	0.23 32	0.15 9	0.21 24	0.12 9	0.18 15	0.18 26	0.08 18	0.08 9	0.15 6	0.11 1	0.28 41	0.15 19

MM-Stereo_test1	0.13 7	0.13 14	0.08 5	0.11 24	0.06 4	0.08 9	0.05 6	0.15 26	0.11 19	0.16 39	0.07 7	0.15 18	0.06 1	0.07 21	0.17 9	0.18 12	0.23 32	0.17 20	0.22 28	0.14 24	0.20 19	0.14 8	0.08 18	0.08 9	0.16 10	0.13 5	0.25 29	0.15 19

CoSv	0.13 7	0.17 40	0.08 5	0.08 10	0.07 8	0.17 59	0.07 26	0.15 26	0.10 15	0.13 23	0.06 4	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 9	0.20 17	0.21 23	0.12 4	0.22 28	0.12 9	0.20 19	0.11 2	0.06 4	0.07 5	0.22 45	0.15 11	0.19 7	0.11 1

AIO-test1	0.13 7	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 8	0.11 24	0.04 1	0.17 43	0.13 32	0.15 32	0.16 38	0.19 36	0.08 15	0.09 40	0.18 17	0.22 26	0.19 15	0.16 16	0.15 4	0.14 24	0.17 11	0.14 8	0.08 18	0.07 5	0.14 4	0.14 7	0.13 2	0.12 6

CroCo-Stereo	0.13 7	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 23	0.05 1	0.10 7	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 39	0.26 44	0.20 19	0.18 23	0.20 21	0.11 4	0.24 36	0.15 11	0.05 1	0.06 1	0.22 45	0.20 35	0.23 18	0.15 19
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
WQFJX1	0.14 15	0.15 29	0.08 5	0.10 17	0.08 17	0.09 13	0.05 6	0.16 36	0.19 62	0.10 7	0.28 86	0.12 7	0.30 140	0.08 33	0.16 4	0.17 5	0.16 7	0.12 4	0.15 4	0.12 9	0.14 3	0.17 20	0.11 54	0.09 21	0.17 18	0.16 14	0.22 15	0.12 6

MoCha-V2	0.14 15	0.15 29	0.11 32	0.12 33	0.09 23	0.11 24	0.09 51	0.13 16	0.08 7	0.13 23	0.18 46	0.17 27	0.07 7	0.07 21	0.17 9	0.23 29	0.20 19	0.20 30	0.25 42	0.14 24	0.29 51	0.17 20	0.08 18	0.08 9	0.17 18	0.16 14	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 15	0.13 14	0.14 49	0.11 24	0.07 8	0.14 44	0.12 75	0.13 16	0.06 2	0.08 3	0.24 72	0.09 1	0.06 1	0.07 21	0.22 33	0.21 21	0.22 26	0.18 23	0.19 15	0.14 24	0.20 19	0.11 2	0.12 62	0.11 36	0.16 10	0.13 5	0.17 4	0.12 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 15	0.10 6	0.08 5	0.08 10	0.08 17	0.08 9	0.05 6	0.12 10	0.06 2	0.22 61	0.07 7	0.16 20	0.07 7	0.04 1	0.20 25	0.26 44	0.22 26	0.19 27	0.26 47	0.11 4	0.28 47	0.16 15	0.06 4	0.08 9	0.22 45	0.23 56	0.20 9	0.16 26

PointNet	0.15 19	0.13 14	0.11 32	0.10 17	0.07 8	0.13 39	0.07 26	0.23 53	0.14 37	0.17 46	0.15 32	0.14 16	0.13 47	0.06 12	0.18 17	0.17 5	0.16 7	0.13 6	0.13 1	0.12 9	0.23 27	0.16 15	0.08 18	0.09 21	0.21 42	0.19 32	0.36 64	0.18 36

LACA1	0.15 19	0.16 33	0.12 38	0.11 24	0.10 31	0.12 30	0.06 17	0.13 16	0.14 37	0.14 25	0.10 18	0.19 36	0.13 47	0.10 47	0.19 21	0.21 21	0.19 15	0.23 46	0.19 15	0.13 18	0.17 11	0.19 31	0.07 12	0.09 21	0.20 37	0.20 35	0.24 25	0.21 46

WQFJA1	0.15 19	0.14 24	0.08 5	0.11 24	0.09 23	0.12 30	0.08 39	0.15 26	0.16 48	0.10 7	0.36 117	0.11 4	0.28 125	0.07 21	0.18 17	0.17 5	0.17 11	0.15 9	0.19 15	0.12 9	0.14 3	0.15 11	0.11 54	0.11 36	0.16 10	0.16 14	0.23 18	0.16 26

WQFJX	0.15 19	0.13 14	0.09 19	0.11 24	0.09 23	0.13 39	0.09 51	0.13 16	0.15 45	0.11 12	0.33 109	0.11 4	0.36 193	0.06 12	0.17 9	0.17 5	0.15 3	0.14 8	0.18 9	0.13 18	0.14 3	0.15 11	0.10 41	0.11 36	0.18 23	0.19 32	0.21 11	0.16 26

NLMM	0.15 19	0.14 24	0.08 5	0.11 24	0.09 23	0.12 30	0.08 39	0.15 26	0.16 48	0.10 7	0.36 117	0.11 4	0.28 125	0.07 21	0.18 17	0.17 5	0.17 11	0.15 9	0.19 15	0.12 9	0.14 3	0.15 11	0.11 54	0.11 36	0.16 10	0.16 14	0.23 18	0.16 26

NLSM3	0.15 19	0.13 14	0.10 24	0.11 24	0.10 31	0.10 19	0.08 39	0.15 26	0.17 50	0.11 12	0.17 42	0.12 7	0.13 47	0.11 52	0.21 29	0.20 17	0.20 19	0.17 20	0.17 7	0.12 9	0.16 8	0.16 15	0.08 18	0.11 36	0.18 23	0.23 56	0.27 36	0.18 36

MonStereo	0.15 19	0.14 24	0.13 43	0.12 33	0.12 43	0.10 19	0.08 39	0.11 3	0.11 19	0.14 25	0.13 26	0.17 27	0.11 34	0.07 21	0.20 25	0.23 29	0.23 32	0.17 20	0.21 24	0.15 30	0.19 17	0.18 26	0.08 18	0.08 9	0.22 45	0.18 26	0.23 18	0.24 53

LG-Stereo	0.15 19	0.11 8	0.08 5	0.09 15	0.11 38	0.11 24	0.05 6	0.15 26	0.11 19	0.19 53	0.12 23	0.26 51	0.09 24	0.06 12	0.19 21	0.20 17	0.23 32	0.16 16	0.18 9	0.14 24	0.23 27	0.20 37	0.05 1	0.08 9	0.17 18	0.18 26	0.24 25	0.15 19

MM-Stereo_test2	0.15 19	0.19 45	0.11 32	0.16 53	0.11 38	0.08 9	0.05 6	0.14 23	0.11 19	0.20 55	0.08 11	0.12 7	0.08 15	0.09 40	0.20 25	0.22 26	0.25 40	0.20 30	0.20 21	0.18 44	0.25 39	0.21 42	0.10 41	0.10 25	0.16 10	0.16 14	0.21 11	0.16 26

GREAT-IGEV	0.15 19	0.15 29	0.11 32	0.08 10	0.06 4	0.08 9	0.05 6	0.16 36	0.10 15	0.12 19	0.13 26	0.25 50	0.09 24	0.08 33	0.22 33	0.25 35	0.24 39	0.16 16	0.23 34	0.13 18	0.18 15	0.16 15	0.09 34	0.10 25	0.15 6	0.16 14	0.31 52	0.13 12
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 19	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 13	0.04 1	0.16 36	0.06 2	0.15 32	0.04 2	0.17 27	0.07 7	0.05 4	0.22 33	0.28 51	0.26 44	0.23 46	0.27 48	0.17 39	0.28 47	0.19 31	0.06 4	0.08 9	0.26 52	0.23 56	0.23 18	0.20 44

AIO-Stereo	0.15 19	0.17 40	0.12 38	0.17 61	0.10 31	0.12 30	0.06 17	0.11 3	0.08 7	0.10 7	0.14 29	0.12 7	0.09 24	0.08 33	0.20 25	0.21 21	0.20 19	0.20 30	0.21 24	0.17 39	0.23 27	0.20 37	0.07 12	0.11 36	0.17 18	0.16 14	0.23 18	0.12 6

RSM	0.15 19	0.16 33	0.12 38	0.14 43	0.09 23	0.14 44	0.06 17	0.10 2	0.08 7	0.09 5	0.15 32	0.14 16	0.10 29	0.07 21	0.22 33	0.25 35	0.21 23	0.20 30	0.18 9	0.17 39	0.25 39	0.18 26	0.08 18	0.10 25	0.16 10	0.16 14	0.27 36	0.15 19

MatchStereo	0.16 32	0.14 24	0.11 32	0.07 5	0.12 43	0.07 4	0.06 17	0.16 36	0.18 56	0.08 3	0.12 23	0.13 11	0.13 47	0.11 52	0.21 29	0.25 35	0.17 11	0.20 30	0.18 9	0.19 51	0.21 22	0.26 62	0.08 18	0.12 48	0.21 42	0.23 56	0.22 15	0.19 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 32	0.18 43	0.13 43	0.13 37	0.13 45	0.12 30	0.09 51	0.12 10	0.10 15	0.16 39	0.11 20	0.22 44	0.08 15	0.05 4	0.22 33	0.25 35	0.28 49	0.20 30	0.25 42	0.16 34	0.32 53	0.19 31	0.08 18	0.10 25	0.18 23	0.16 14	0.25 29	0.16 26

GASTEREO	0.16 32	0.16 33	0.10 24	0.14 43	0.10 31	0.11 24	0.07 26	0.12 10	0.15 45	0.14 25	0.09 12	0.18 33	0.11 34	0.06 12	0.24 39	0.24 33	0.23 32	0.20 30	0.23 34	0.16 34	0.23 27	0.23 55	0.11 54	0.10 25	0.19 29	0.22 46	0.28 41	0.14 15

MSCF	0.16 32	0.15 29	0.09 19	0.14 43	0.09 23	0.11 24	0.07 26	0.11 3	0.15 45	0.14 25	0.09 12	0.17 27	0.11 34	0.06 12	0.25 43	0.23 29	0.23 32	0.20 30	0.23 34	0.15 30	0.24 36	0.21 42	0.11 54	0.10 25	0.19 29	0.22 46	0.27 36	0.15 19

MLG-Stereo_test2	0.16 32	0.12 11	0.10 24	0.10 17	0.08 17	0.09 13	0.05 6	0.18 46	0.11 19	0.20 55	0.07 7	0.23 45	0.08 15	0.08 33	0.19 21	0.23 29	0.30 54	0.25 54	0.31 54	0.18 44	0.28 47	0.17 20	0.09 34	0.08 9	0.20 37	0.16 14	0.29 44	0.21 46

IGEV-Stereo++	0.16 32	0.24 59	0.09 19	0.13 37	0.13 45	0.10 19	0.05 6	0.15 26	0.13 32	0.12 19	0.16 38	0.16 20	0.11 34	0.07 21	0.21 29	0.22 26	0.22 26	0.18 23	0.21 24	0.16 34	0.22 26	0.27 66	0.09 34	0.08 9	0.17 18	0.18 26	0.25 29	0.18 36

NLMM1	0.17 38	0.14 24	0.09 19	0.08 10	0.09 23	0.10 19	0.07 26	0.15 26	0.20 70	0.12 19	0.34 112	0.21 42	0.51 239	0.07 21	0.17 9	0.18 12	0.16 7	0.15 9	0.22 28	0.14 24	0.14 3	0.19 31	0.10 41	0.11 36	0.19 29	0.18 26	0.24 25	0.13 12

NLSM1	0.17 38	0.13 14	0.10 24	0.11 24	0.11 38	0.14 44	0.08 39	0.20 49	0.19 62	0.11 12	0.38 128	0.18 33	0.42 212	0.09 40	0.17 9	0.21 21	0.16 7	0.15 9	0.20 21	0.13 18	0.16 8	0.22 51	0.10 41	0.11 36	0.18 23	0.19 32	0.27 36	0.14 15

GIP-stereo	0.17 38	0.21 51	0.13 43	0.15 48	0.09 23	0.09 13	0.07 26	0.12 10	0.09 10	0.16 39	0.13 26	0.16 20	0.08 15	0.15 72	0.27 54	0.25 35	0.25 40	0.21 39	0.24 40	0.19 51	0.27 43	0.20 37	0.07 12	0.11 36	0.20 37	0.22 46	0.35 62	0.17 33

RSM++	0.17 38	0.18 43	0.13 43	0.17 61	0.10 31	0.14 44	0.07 26	0.13 16	0.13 32	0.12 19	0.14 29	0.17 27	0.11 34	0.08 33	0.25 43	0.27 50	0.25 40	0.21 39	0.23 34	0.18 44	0.26 41	0.21 42	0.08 18	0.10 25	0.20 37	0.18 26	0.29 44	0.18 36

RAFT	0.17 38	0.13 14	0.10 24	0.16 53	0.07 8	0.21 74	0.05 6	0.25 55	0.12 28	0.14 25	0.15 32	0.16 20	0.10 29	0.05 4	0.21 29	0.20 17	0.23 32	0.15 9	0.28 50	0.13 18	0.21 22	0.17 20	0.07 12	0.10 25	0.26 52	0.24 61	0.33 55	0.23 50

LACA3	0.18 43	0.16 33	0.13 43	0.13 37	0.11 38	0.14 44	0.09 51	0.14 23	0.14 37	0.16 39	0.12 23	0.30 60	0.11 34	0.13 62	0.23 38	0.24 33	0.19 15	0.23 46	0.22 28	0.15 30	0.23 27	0.25 58	0.08 18	0.10 25	0.23 49	0.22 46	0.29 44	0.26 58

DispViT+	0.18 43	0.16 33	0.12 38	0.18 66	0.13 45	0.13 39	0.09 51	0.15 26	0.20 70	0.18 51	0.19 50	0.19 36	0.12 43	0.09 40	0.24 39	0.25 35	0.17 11	0.24 52	0.25 42	0.19 51	0.19 17	0.21 42	0.10 41	0.20 83	0.19 29	0.33 94	0.23 18	0.28 62

GEAStereo	0.18 43	0.22 53	0.15 52	0.19 69	0.14 54	0.14 44	0.09 51	0.16 36	0.13 32	0.15 32	0.11 20	0.23 45	0.08 15	0.09 40	0.25 43	0.25 35	0.27 45	0.21 39	0.23 34	0.17 39	0.34 61	0.22 51	0.10 41	0.12 48	0.19 29	0.21 42	0.30 49	0.19 41

gasm-f	0.18 43	0.22 53	0.15 52	0.19 69	0.14 54	0.14 44	0.09 51	0.16 36	0.13 32	0.15 32	0.11 20	0.23 45	0.08 15	0.09 40	0.25 43	0.25 35	0.27 45	0.21 39	0.23 34	0.17 39	0.34 61	0.22 51	0.10 41	0.12 48	0.19 29	0.21 42	0.30 49	0.19 41

AdaDepth	0.18 43	0.19 45	0.10 24	0.12 33	0.14 54	0.12 30	0.09 51	0.16 36	0.14 37	0.14 25	0.17 42	0.19 36	0.10 29	0.08 33	0.26 51	0.29 57	0.28 49	0.23 46	0.25 42	0.16 34	0.24 36	0.20 37	0.09 34	0.11 36	0.19 29	0.20 35	0.32 53	0.25 55

Occ-G	0.18 43	0.26 64	0.15 52	0.17 61	0.14 54	0.15 52	0.07 26	0.12 10	0.11 19	0.11 12	0.22 64	0.20 41	0.09 24	0.10 47	0.28 59	0.28 51	0.25 40	0.22 43	0.29 52	0.19 51	0.26 41	0.19 31	0.10 41	0.15 58	0.19 29	0.18 26	0.29 44	0.17 33

StereoVision	0.18 43	0.13 14	0.11 32	0.09 15	0.14 54	0.16 54	0.08 39	0.17 43	0.17 50	0.15 32	0.15 32	0.16 20	0.10 29	0.06 12	0.25 43	0.26 44	0.27 45	0.22 43	0.22 28	0.16 34	0.23 27	0.17 20	0.06 4	0.13 52	0.28 62	0.29 75	0.38 68	0.28 62

RAStereo	0.19 50	0.16 33	0.10 24	0.08 10	0.07 8	0.09 13	0.06 17	0.21 50	0.09 10	0.45 95	0.09 12	0.26 51	0.08 15	0.07 21	0.25 43	0.26 44	0.28 49	0.25 54	0.33 58	0.15 30	0.35 65	0.18 26	0.08 18	0.10 25	0.28 62	0.23 56	0.25 29	0.24 53

AEACV	0.19 50	0.31 78	0.14 49	0.17 61	0.13 45	0.12 30	0.07 26	0.15 26	0.07 6	0.16 39	0.15 32	0.18 33	0.11 34	0.11 52	0.25 43	0.25 35	0.32 56	0.23 46	0.35 63	0.18 44	0.27 43	0.22 51	0.11 54	0.11 36	0.20 37	0.22 46	0.25 29	0.18 36

BridgeDepth_RVC	0.21 52	0.21 51	0.15 52	0.15 48	0.14 54	0.17 59	0.09 51	0.26 57	0.23 84	0.17 46	0.17 42	0.24 48	0.14 52	0.13 62	0.26 51	0.29 57	0.21 23	0.23 46	0.27 48	0.20 59	0.23 27	0.25 58	0.10 41	0.12 48	0.26 52	0.30 78	0.29 44	0.36 84
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 52	0.19 45	0.12 38	0.18 66	0.13 45	0.20 72	0.08 39	0.19 47	0.14 37	0.16 39	0.23 67	0.21 42	0.10 29	0.12 58	0.27 54	0.29 57	0.34 63	0.28 64	0.32 55	0.22 69	0.32 53	0.21 42	0.12 62	0.11 36	0.26 52	0.22 46	0.47 86	0.29 65

VIP-Stereo	0.22 54	0.20 49	0.19 70	0.14 43	0.11 38	0.13 39	0.06 17	0.29 62	0.19 62	0.19 53	0.28 86	0.28 56	0.11 34	0.12 58	0.27 54	0.28 51	0.37 71	0.26 57	0.33 58	0.21 63	0.34 61	0.21 42	0.11 54	0.15 58	0.24 50	0.22 46	0.25 29	0.30 67

MLG-Stereo_test3	0.23 55	0.17 40	0.13 43	0.14 43	0.17 72	0.16 54	0.09 51	0.21 50	0.12 28	0.21 58	0.18 46	0.35 69	0.11 34	0.15 72	0.29 62	0.26 44	0.33 59	0.28 64	0.63 145	0.18 44	0.40 74	0.41 108	0.11 54	0.15 58	0.21 42	0.21 42	0.33 55	0.27 60

delet	0.24 56	0.25 62	0.22 101	0.24 96	0.20 86	0.28 116	0.16 106	0.21 50	0.18 56	0.23 63	0.26 79	0.26 51	0.15 59	0.25 161	0.32 75	0.28 51	0.31 55	0.27 59	0.24 40	0.24 78	0.31 52	0.20 37	0.16 86	0.19 77	0.28 62	0.25 65	0.32 53	0.31 70

TDLM	0.24 56	0.29 72	0.22 101	0.22 80	0.27 127	0.23 94	0.18 114	0.26 57	0.19 62	0.18 51	0.38 128	0.29 57	0.21 89	0.15 72	0.24 39	0.28 51	0.32 56	0.28 64	0.25 42	0.21 63	0.28 47	0.19 31	0.16 86	0.21 87	0.24 50	0.20 35	0.28 41	0.25 55

LG-G_1	0.25 58	0.22 53	0.19 70	0.23 92	0.22 91	0.22 80	0.12 75	0.28 59	0.11 19	0.21 58	0.20 56	0.35 69	0.14 52	0.18 88	0.31 72	0.30 63	0.35 67	0.32 78	0.51 95	0.24 78	0.39 72	0.26 62	0.10 41	0.15 58	0.27 58	0.24 61	0.36 64	0.34 78

LG-G	0.25 58	0.22 53	0.19 70	0.23 92	0.22 91	0.22 80	0.12 75	0.28 59	0.11 19	0.21 58	0.20 56	0.35 69	0.14 52	0.18 88	0.31 72	0.30 63	0.35 67	0.32 78	0.51 95	0.24 78	0.39 72	0.26 62	0.10 41	0.15 58	0.27 58	0.24 61	0.36 64	0.34 78

AIO_rvc	0.25 58	0.34 85	0.16 58	0.19 69	0.15 63	0.18 64	0.11 67	0.39 73	0.22 79	0.30 69	0.16 38	0.32 63	0.12 43	0.18 88	0.27 54	0.26 44	0.33 59	0.22 43	0.38 66	0.20 59	0.42 82	0.44 128	0.13 70	0.14 55	0.28 62	0.22 46	0.33 55	0.21 46

anonymousdsp	0.25 58	0.23 57	0.19 70	0.16 53	0.14 54	0.18 64	0.10 64	0.37 71	0.19 62	0.32 72	0.22 64	0.32 63	0.12 43	0.14 68	0.29 62	0.32 72	0.32 56	0.28 64	0.39 68	0.22 69	0.46 102	0.31 76	0.12 62	0.15 58	0.26 52	0.20 35	0.52 104	0.20 44

TS12	0.26 62	0.27 66	0.19 70	0.16 53	0.16 68	0.22 80	0.11 67	0.41 76	0.19 62	0.17 46	0.30 95	0.35 69	0.16 63	0.15 72	0.28 59	0.30 63	0.28 49	0.27 59	0.39 68	0.21 63	0.33 57	0.30 73	0.13 70	0.17 69	0.34 91	0.28 71	0.41 75	0.42 103

TS	0.26 62	0.27 66	0.19 70	0.16 53	0.16 68	0.22 80	0.11 67	0.41 76	0.19 62	0.17 46	0.30 95	0.35 69	0.16 63	0.15 72	0.28 59	0.30 63	0.28 49	0.27 59	0.39 68	0.21 63	0.33 57	0.30 73	0.13 70	0.17 69	0.34 91	0.28 71	0.41 75	0.42 103

LG-Stereo_L2	0.26 62	0.31 78	0.17 63	0.13 37	0.13 45	0.14 44	0.07 26	0.42 82	0.20 70	0.48 108	0.22 64	0.40 87	0.14 52	0.17 85	0.30 68	0.37 86	0.39 80	0.28 64	0.40 72	0.19 51	0.45 95	0.35 86	0.09 34	0.14 55	0.30 71	0.22 46	0.33 55	0.33 76

LGtest1	0.26 62	0.19 45	0.20 80	0.16 53	0.18 77	0.16 54	0.09 51	0.28 59	0.17 50	0.22 61	0.27 82	0.29 57	0.13 47	0.14 68	0.30 68	0.31 69	0.38 75	0.33 86	0.49 90	0.25 84	0.41 76	0.41 108	0.13 70	0.16 67	0.30 71	0.24 61	0.39 70	0.31 70

MaDis-Stereo	0.26 62	0.20 49	0.16 58	0.10 17	0.10 31	0.10 19	0.08 39	0.24 54	0.14 37	0.36 75	0.16 38	0.36 79	0.12 43	0.08 33	0.33 76	0.35 76	0.39 80	0.35 100	0.53 108	0.20 59	0.40 74	0.26 62	0.13 70	0.15 58	0.39 113	0.39 118	0.40 74	0.49 118

iRaftStereo_RVC	0.26 62	0.27 66	0.16 58	0.13 37	0.14 54	0.18 64	0.09 51	0.44 87	0.14 37	0.36 75	0.36 117	0.32 63	0.16 63	0.13 62	0.29 62	0.29 57	0.38 75	0.28 64	0.34 62	0.22 69	0.41 76	0.38 96	0.12 62	0.17 69	0.27 58	0.29 75	0.42 78	0.27 60

LG-Stereo_L1	0.27 68	0.30 76	0.17 63	0.13 37	0.13 45	0.15 52	0.08 39	0.42 82	0.21 76	0.49 117	0.20 56	0.39 86	0.15 59	0.15 72	0.30 68	0.38 89	0.39 80	0.29 72	0.40 72	0.18 44	0.47 109	0.35 86	0.08 18	0.14 55	0.30 71	0.21 42	0.37 67	0.36 84

AIO_test	0.27 68	0.39 116	0.19 70	0.29 119	0.19 80	0.18 64	0.14 91	0.42 82	0.23 84	0.33 73	0.19 50	0.37 81	0.18 73	0.18 88	0.25 43	0.29 57	0.34 63	0.24 52	0.39 68	0.21 63	0.49 120	0.46 137	0.13 70	0.15 58	0.30 71	0.28 71	0.41 75	0.21 46

IGEV-Stereo+	0.27 68	0.25 62	0.14 49	0.22 80	0.14 54	0.13 39	0.07 26	0.36 68	0.20 70	0.55 151	0.23 67	0.38 83	0.14 52	0.16 81	0.26 51	0.35 76	0.40 83	0.35 100	0.48 88	0.24 78	0.44 91	0.51 160	0.12 62	0.13 52	0.28 62	0.20 35	0.34 59	0.23 50

RAFT + AFF	0.27 68	0.26 64	0.17 63	0.21 77	0.13 45	0.19 69	0.13 79	0.41 76	0.18 56	0.44 93	0.19 50	0.42 96	0.14 52	0.09 40	0.86 224	0.29 57	0.41 86	0.20 30	0.55 118	0.23 74	0.47 109	0.21 42	0.12 62	0.15 58	0.28 62	0.20 35	0.21 11	0.17 33

RYNet	0.27 68	0.23 57	0.18 68	0.15 48	0.17 72	0.19 69	0.13 79	0.25 55	0.31 161	0.17 46	0.20 56	0.19 36	0.14 52	0.13 62	0.80 206	0.28 51	0.27 45	0.41 131	0.28 50	0.19 51	0.27 43	0.21 42	0.29 207	0.18 74	0.27 58	0.76 212	0.34 59	0.23 50

DFGA-Net	0.28 73	0.37 101	0.16 58	0.26 106	0.15 63	0.22 80	0.15 97	0.40 74	0.21 76	0.41 82	0.24 72	0.31 61	0.17 68	0.13 62	0.42 101	0.39 93	0.38 75	0.30 75	0.42 79	0.21 63	0.36 69	0.29 70	0.13 70	0.21 87	0.31 81	0.27 68	0.51 94	0.28 62

UniTT-Stereo	0.28 73	0.27 66	0.15 52	0.15 48	0.13 45	0.17 59	0.09 51	0.35 67	0.19 62	0.49 117	0.21 60	0.41 94	0.18 73	0.14 68	0.40 89	0.39 93	0.42 88	0.34 90	0.56 124	0.25 84	0.43 84	0.24 57	0.13 70	0.19 77	0.31 81	0.41 123	0.30 49	0.37 86

AASNet	0.28 73	0.34 85	0.22 101	0.25 102	0.26 117	0.34 143	0.25 160	0.32 65	0.17 50	0.29 67	0.36 117	0.26 51	0.18 73	0.24 144	0.36 81	0.31 69	0.34 63	0.32 78	0.32 55	0.28 97	0.35 65	0.28 69	0.17 101	0.22 100	0.30 71	0.28 71	0.35 62	0.25 55

AANet_RVC	0.28 73	0.27 66	0.23 106	0.19 69	0.28 132	0.16 54	0.16 106	0.29 62	0.30 142	0.20 55	0.27 82	0.24 48	0.21 89	0.19 95	0.45 106	0.36 82	0.33 59	0.34 90	0.29 52	0.29 102	0.27 43	0.27 66	0.22 160	0.21 87	0.34 91	0.33 94	0.42 78	0.52 130

SGD-Stereo	0.29 77	0.24 59	0.17 63	0.16 53	0.15 63	0.22 80	0.08 39	0.29 62	0.22 79	0.29 67	0.15 32	0.45 109	0.20 82	0.10 47	0.71 193	0.45 129	0.46 98	0.27 59	0.47 85	0.22 69	0.41 76	0.36 90	0.19 120	0.19 77	0.28 62	0.32 89	0.46 84	0.40 96

HUF	0.29 77	0.34 85	0.20 80	0.22 80	0.21 89	0.19 69	0.11 67	0.51 107	0.22 79	0.42 84	0.18 46	0.35 69	0.22 93	0.19 95	0.30 68	0.32 72	0.38 75	0.26 57	0.52 100	0.25 84	0.52 140	0.43 122	0.16 86	0.18 74	0.30 71	0.22 46	0.38 68	0.29 65

test_5	0.29 77	0.39 116	0.16 58	0.22 80	0.15 63	0.21 74	0.13 79	0.54 118	0.20 70	0.38 80	0.19 50	0.44 105	0.34 181	0.10 47	0.43 103	0.38 89	0.33 59	0.32 78	0.33 58	0.20 59	0.32 53	0.35 86	0.09 34	0.21 87	0.28 62	0.30 78	0.51 94	0.32 73

MMNet	0.29 77	0.29 72	0.22 101	0.26 106	0.26 117	0.26 104	0.18 114	0.33 66	0.23 84	0.24 64	0.28 86	0.35 69	0.15 59	0.32 211	0.39 87	0.31 69	0.36 69	0.34 90	0.41 75	0.27 94	0.32 53	0.21 42	0.17 101	0.23 112	0.32 86	0.30 78	0.46 84	0.32 73

YMNet	0.30 81	0.31 78	0.23 106	0.27 111	0.23 97	0.26 104	0.25 160	0.36 68	0.37 202	0.25 65	0.19 50	0.40 87	0.27 119	0.29 192	0.38 84	0.47 150	0.37 71	0.28 64	0.43 81	0.19 51	0.35 65	0.33 79	0.16 86	0.19 77	0.36 104	0.29 75	0.39 70	0.35 81

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 81	0.24 59	0.17 63	0.23 92	0.19 80	0.18 64	0.08 39	0.49 103	0.25 102	0.54 144	0.21 60	0.32 63	0.17 68	0.17 85	0.29 62	0.39 93	0.45 93	0.36 104	0.50 92	0.26 91	0.56 158	0.49 149	0.13 70	0.13 52	0.31 81	0.26 67	0.45 82	0.30 67

MIF-Stereo (partial)	0.30 81	0.44 146	0.18 68	0.16 53	0.16 68	0.21 74	0.11 67	0.37 71	0.22 79	0.37 78	0.24 72	0.32 63	0.17 68	0.13 62	0.39 87	0.45 129	0.46 98	0.38 113	0.42 79	0.25 84	0.43 84	0.35 86	0.18 112	0.21 87	0.35 103	0.32 89	0.50 93	0.44 109

RAFT_CTSACE	0.30 81	0.37 101	0.15 52	0.15 48	0.15 63	0.25 102	0.18 114	0.53 113	0.20 70	0.55 151	0.18 46	0.44 105	0.29 129	0.16 81	0.29 62	0.30 63	0.37 71	0.27 59	0.37 65	0.18 44	0.38 70	0.45 132	0.10 41	0.17 69	0.30 71	0.31 83	0.60 131	0.26 58

AFF-stereo	0.30 81	0.34 85	0.26 118	0.18 66	0.17 72	0.33 136	0.11 67	0.50 105	0.23 84	0.46 99	0.28 86	0.40 87	0.16 63	0.12 58	0.27 54	0.35 76	0.37 71	0.25 54	0.57 128	0.23 74	0.38 70	0.25 58	0.17 101	0.17 69	0.37 106	0.37 110	0.48 89	0.32 73

plain	0.31 86	0.43 140	0.20 80	0.20 76	0.16 68	0.20 72	0.10 64	0.41 76	0.18 56	0.48 108	0.19 50	0.34 68	0.17 68	0.10 47	0.41 95	0.44 118	0.45 93	0.40 126	0.55 118	0.24 78	0.41 76	0.34 82	0.14 80	0.21 87	0.32 86	0.33 94	0.39 70	0.48 116

CVANet_RVC	0.31 86	0.40 124	0.30 131	0.40 172	0.29 139	0.37 154	0.23 152	0.41 76	0.23 84	0.31 70	0.49 160	0.37 81	0.26 112	0.19 95	0.29 62	0.33 75	0.34 63	0.32 78	0.32 55	0.25 84	0.34 61	0.25 58	0.18 112	0.25 132	0.30 71	0.25 65	0.34 59	0.30 67

MIM_Stereo	0.32 88	0.40 124	0.25 114	0.28 114	0.20 86	0.27 109	0.14 91	0.45 93	0.18 56	0.48 108	0.25 76	0.42 96	0.18 73	0.16 81	0.36 81	0.42 105	0.44 90	0.36 104	0.47 85	0.28 97	0.47 109	0.36 90	0.12 62	0.23 112	0.29 70	0.27 68	0.47 86	0.33 76

RAFT+CT+SA	0.32 88	0.46 165	0.20 80	0.26 106	0.18 77	0.22 80	0.15 97	0.58 138	0.23 84	0.52 132	0.17 42	0.46 111	0.33 169	0.12 58	0.33 76	0.43 112	0.36 69	0.30 75	0.45 83	0.23 74	0.45 95	0.49 149	0.09 34	0.22 100	0.32 86	0.31 83	0.53 108	0.35 81

HCRNet	0.32 88	0.38 111	0.20 80	0.39 166	0.17 72	0.29 119	0.18 114	0.40 74	0.18 56	0.80 283	0.40 138	0.49 121	0.18 73	0.22 118	0.38 84	0.30 63	0.38 75	0.29 72	0.40 72	0.19 51	0.33 57	0.23 55	0.19 120	0.16 67	0.26 52	0.31 83	0.51 94	0.31 70

DMCA	0.32 88	0.31 78	0.30 131	0.24 96	0.25 107	0.27 109	0.22 139	0.36 68	0.33 175	0.31 70	0.40 138	0.40 87	0.23 99	0.25 161	0.41 95	0.37 86	0.40 83	0.39 115	0.36 64	0.28 97	0.41 76	0.27 66	0.25 185	0.25 132	0.31 81	0.35 100	0.39 70	0.37 86

GANet	0.32 88	0.29 72	0.27 120	0.34 144	0.33 159	0.38 159	0.29 179	0.44 87	0.24 96	0.35 74	0.30 95	0.46 111	0.22 93	0.21 111	0.31 72	0.32 72	0.40 83	0.43 145	0.33 58	0.22 69	0.33 57	0.29 70	0.22 160	0.24 121	0.31 81	0.27 68	0.42 78	0.34 78

DepthFocus	0.33 93	0.35 95	0.19 70	0.19 69	0.17 72	0.22 80	0.11 67	0.49 103	0.23 84	0.45 95	0.24 72	0.43 101	0.17 68	0.22 118	0.35 80	0.45 129	0.48 113	0.34 90	0.53 108	0.32 117	0.47 109	0.34 82	0.19 120	0.19 77	0.34 91	0.31 83	0.49 92	0.57 148

S2M2_XL	0.33 93	0.30 76	0.30 131	0.17 61	0.19 80	0.23 94	0.21 133	0.53 113	0.26 112	0.47 102	0.25 76	0.48 117	0.18 73	0.22 118	0.38 84	0.36 82	0.54 149	0.29 72	0.41 75	0.28 97	0.50 124	0.31 76	0.21 146	0.21 87	0.34 91	0.32 89	0.45 82	0.51 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 93	0.36 99	0.20 80	0.23 92	0.20 86	0.17 59	0.10 64	0.48 101	0.23 84	0.55 151	0.32 102	0.40 87	0.19 79	0.15 72	0.48 115	0.36 82	0.47 108	0.33 86	0.51 95	0.27 94	0.50 124	0.42 115	0.16 86	0.18 74	0.30 71	0.31 83	0.48 89	0.53 134

LL-Strereo2	0.34 96	0.29 72	0.21 92	0.24 96	0.19 80	0.17 59	0.13 79	0.63 178	0.26 112	0.58 175	0.23 67	0.44 105	0.22 93	0.14 68	0.41 95	0.41 101	0.47 108	0.35 100	0.73 170	0.31 111	0.47 109	0.36 90	0.21 146	0.20 83	0.32 86	0.34 99	0.51 94	0.35 81

test_4	0.34 96	0.33 82	0.27 120	0.21 77	0.18 77	0.16 54	0.11 67	0.59 145	0.26 112	0.58 175	0.25 76	0.50 128	0.20 82	0.19 95	0.33 76	0.40 97	0.45 93	0.34 90	0.41 75	0.29 102	0.45 95	0.41 108	0.16 86	0.24 121	0.38 110	0.40 122	0.59 129	0.42 103

ARAFT	0.34 96	0.38 111	0.23 106	0.26 106	0.21 89	0.27 109	0.14 91	0.44 87	0.24 96	0.50 119	0.30 95	0.41 94	0.16 63	0.15 72	0.67 179	0.42 105	0.50 122	0.47 179	0.51 95	0.23 74	0.53 147	0.32 78	0.16 86	0.19 77	0.43 122	0.30 78	0.52 104	0.37 86

raft+_RVC	0.35 99	0.34 85	0.26 118	0.25 102	0.23 97	0.25 102	0.18 114	0.54 118	0.26 112	0.52 132	0.43 143	0.46 111	0.23 99	0.18 88	0.42 101	0.38 89	0.43 89	0.34 90	0.61 143	0.26 91	0.43 84	0.38 96	0.13 70	0.20 83	0.39 113	0.39 118	0.58 122	0.42 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 99	0.41 128	0.32 139	0.24 96	0.19 80	0.28 116	0.13 79	0.58 138	0.24 96	0.46 99	0.35 116	0.49 121	0.19 79	0.15 72	0.34 79	0.35 76	0.41 86	0.28 64	0.65 150	0.28 97	0.44 91	0.33 79	0.19 120	0.22 100	0.51 153	0.37 110	0.58 122	0.44 109

MGS-Stereo	0.37 101	0.46 165	0.21 92	0.22 80	0.19 80	0.22 80	0.15 97	0.45 93	0.17 50	0.36 75	0.26 79	0.29 57	0.19 79	0.23 132	1.37 286	0.40 97	0.52 137	0.45 160	0.55 118	0.33 120	0.50 124	0.41 108	0.21 146	0.22 100	0.33 90	0.30 78	0.47 86	0.45 111

TESTraft	0.37 101	0.46 165	0.21 92	0.21 77	0.23 97	0.21 74	0.16 106	0.54 118	0.31 161	0.51 125	0.23 67	0.36 79	0.36 193	0.11 52	0.85 222	0.48 156	0.45 93	0.32 78	0.48 88	0.24 78	0.46 102	0.65 196	0.12 62	0.23 112	0.37 106	0.43 126	0.57 114	0.39 91

CAS	0.38 103	0.45 154	0.25 114	0.29 119	0.29 139	0.23 94	0.13 79	0.41 76	0.27 118	0.41 82	0.54 188	0.35 69	0.35 188	0.21 111	0.52 121	0.38 89	0.50 122	0.34 90	0.52 100	0.26 91	0.43 84	0.41 108	0.19 120	0.23 112	0.51 153	0.52 166	0.62 137	0.77 204

anonymousdsp2	0.38 103	0.46 165	0.30 131	0.25 102	0.23 97	0.32 129	0.18 114	0.58 138	0.23 84	0.47 102	0.38 128	0.48 117	0.23 99	0.18 88	0.40 89	0.39 93	0.44 90	0.33 86	0.88 193	0.31 111	0.48 116	0.52 166	0.17 101	0.23 112	0.41 119	0.33 94	0.61 134	0.42 103

TestStereo1	0.38 103	0.49 189	0.19 70	0.22 80	0.23 97	0.23 94	0.15 97	0.55 125	0.30 142	0.52 132	0.21 60	0.35 69	0.39 205	0.11 52	0.80 206	0.50 167	0.46 98	0.32 78	0.53 108	0.25 84	0.52 140	0.67 205	0.15 82	0.22 100	0.37 106	0.42 124	0.60 131	0.39 91

SA-5K	0.38 103	0.49 189	0.19 70	0.22 80	0.23 97	0.23 94	0.15 97	0.55 125	0.30 142	0.52 132	0.21 60	0.35 69	0.39 205	0.11 52	0.80 206	0.50 167	0.46 98	0.32 78	0.53 108	0.25 84	0.52 140	0.67 205	0.15 82	0.22 100	0.37 106	0.42 124	0.60 131	0.39 91

UPFNet	0.38 103	0.34 85	0.34 148	0.32 136	0.33 159	0.39 161	0.29 179	0.47 98	0.33 175	0.43 86	0.41 140	0.40 87	0.30 140	0.34 216	0.61 154	0.40 97	0.46 98	0.41 131	0.52 100	0.35 142	0.35 65	0.34 82	0.25 185	0.27 142	0.38 110	0.35 100	0.55 110	0.37 86

HITNet	0.38 103	0.37 101	0.28 122	0.34 144	0.29 139	0.26 104	0.19 125	0.58 138	0.32 169	0.57 164	0.45 149	0.55 145	0.30 140	0.22 118	0.51 119	0.35 76	0.44 90	0.39 115	0.41 75	0.29 102	0.41 76	0.38 96	0.20 137	0.25 132	0.39 113	0.37 110	0.70 166	0.52 130
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
S2M2_L	0.40 109	0.42 135	0.41 189	0.24 96	0.27 127	0.35 149	0.22 139	0.51 107	0.24 96	0.61 191	0.23 67	0.43 101	0.21 89	0.31 204	0.59 141	0.49 163	0.55 158	0.36 104	0.53 108	0.34 126	0.55 153	0.38 96	0.28 201	0.27 142	0.42 120	0.43 126	0.63 140	0.66 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 109	0.52 218	0.23 106	0.27 111	0.27 127	0.30 125	0.14 91	0.62 165	0.29 132	0.61 191	0.44 146	0.64 174	0.28 125	0.23 132	0.55 127	0.36 82	0.45 93	0.31 77	0.73 170	0.27 94	0.63 183	0.39 102	0.21 146	0.24 121	0.42 120	0.32 89	0.61 134	0.56 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 109	0.28 71	0.33 142	0.35 154	0.24 105	0.24 99	0.15 97	0.63 178	0.28 125	0.61 191	0.39 135	0.51 133	0.22 93	0.22 118	0.48 115	0.43 112	0.49 117	0.43 145	0.66 152	0.34 126	0.63 183	0.70 212	0.14 80	0.22 100	0.39 113	0.47 146	0.63 140	0.39 91

FINET	0.40 109	0.38 111	0.39 175	0.43 186	0.30 147	0.34 143	0.35 195	0.44 87	0.36 192	0.47 102	0.32 102	0.47 114	0.30 140	0.28 185	0.66 173	0.50 167	0.48 113	0.36 104	0.60 139	0.33 120	0.46 102	0.37 95	0.30 210	0.30 162	0.43 122	0.35 100	0.56 112	0.42 103

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 113	0.33 82	0.29 127	0.29 119	0.24 105	0.26 104	0.16 106	0.55 125	0.40 212	0.55 151	0.49 160	0.49 121	0.27 119	0.23 132	0.58 137	0.45 129	0.51 133	0.40 126	0.50 92	0.36 144	0.46 102	0.50 154	0.16 86	0.23 112	0.49 146	0.75 209	0.44 81	0.56 145

IER	0.41 113	0.37 101	0.31 136	0.30 127	0.28 132	0.35 149	0.24 155	0.47 98	0.28 125	0.44 93	0.59 197	0.77 209	0.29 129	0.35 222	0.63 163	0.42 105	0.47 108	0.42 140	0.44 82	0.34 126	0.42 82	0.36 90	0.28 201	0.26 139	0.40 117	0.47 146	0.52 104	0.52 130

rafts_anoy	0.41 113	0.51 209	0.35 150	0.29 119	0.30 147	0.33 136	0.22 139	0.59 145	0.25 102	0.51 125	0.50 169	0.48 117	0.23 99	0.17 85	0.57 133	0.46 139	0.51 133	0.50 199	0.58 132	0.34 126	0.50 124	0.43 122	0.19 120	0.28 149	0.50 150	0.47 146	0.52 104	0.53 134

RALAANet	0.41 113	0.41 128	0.37 164	0.28 114	0.28 132	0.33 136	0.24 155	0.54 118	0.27 118	0.48 108	0.48 155	0.43 101	0.25 109	0.20 105	0.57 133	0.41 101	0.49 117	0.50 199	0.71 166	0.40 173	0.52 140	0.46 137	0.21 146	0.29 154	0.46 133	0.45 136	0.70 166	0.47 114

GMStereo	0.41 113	0.48 185	0.25 114	0.32 136	0.32 156	0.37 154	0.28 172	0.59 145	0.30 142	0.45 95	0.36 117	0.61 164	0.31 154	0.24 144	0.45 106	0.41 101	0.54 149	0.35 100	0.73 170	0.39 168	0.51 130	0.33 79	0.23 171	0.28 149	0.48 138	0.36 103	0.68 157	0.41 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 118	0.39 116	0.28 122	0.35 154	0.40 198	0.34 143	0.22 139	0.54 118	0.34 182	0.52 132	0.61 207	0.50 128	0.38 202	0.26 172	0.61 154	0.44 118	0.50 122	0.40 126	0.46 84	0.33 120	0.43 84	0.39 102	0.28 201	0.27 142	0.49 146	0.54 171	0.69 160	0.49 118

LoS_RVC	0.42 118	0.45 154	0.43 197	0.19 69	0.25 107	0.24 99	0.16 106	0.44 87	0.28 125	0.51 125	0.48 155	0.42 96	0.31 154	0.22 118	0.60 147	0.45 129	0.46 98	0.41 131	0.71 166	0.30 106	0.67 198	0.51 160	0.19 120	0.32 175	0.61 189	0.44 130	0.58 122	0.61 161

tt_ll	0.42 118	0.45 154	0.43 197	0.19 69	0.25 107	0.24 99	0.16 106	0.44 87	0.28 125	0.51 125	0.48 155	0.42 96	0.31 154	0.22 118	0.60 147	0.45 129	0.46 98	0.41 131	0.71 166	0.30 106	0.67 198	0.51 160	0.19 120	0.32 175	0.61 189	0.44 130	0.58 122	0.61 161

SA	0.42 118	0.47 172	0.21 92	0.25 102	0.23 97	0.31 126	0.13 79	0.64 185	0.32 169	0.61 191	0.26 79	0.54 139	0.21 89	0.16 81	0.63 163	0.47 150	0.52 137	0.41 131	0.60 139	0.29 102	0.46 102	0.61 186	0.15 82	0.27 142	0.45 129	0.58 179	0.96 234	0.47 114

CIPLG	0.42 118	0.47 172	0.24 112	0.32 136	0.22 91	0.32 129	0.19 125	0.63 178	0.24 96	0.55 151	0.50 169	0.60 163	0.30 140	0.41 236	0.93 241	0.44 118	0.52 137	0.37 109	0.56 124	0.38 154	0.56 158	0.45 132	0.19 120	0.24 121	0.44 125	0.31 83	0.57 114	0.38 90

IPLGR_C	0.42 118	0.47 172	0.23 106	0.31 133	0.22 91	0.32 129	0.18 114	0.63 178	0.23 84	0.55 151	0.50 169	0.61 164	0.31 154	0.41 236	0.87 230	0.45 129	0.52 137	0.37 109	0.55 118	0.38 154	0.56 158	0.46 137	0.19 120	0.24 121	0.44 125	0.33 94	0.58 122	0.40 96

GMOStereo	0.42 118	0.39 116	0.21 92	0.30 127	0.26 117	0.29 119	0.19 125	0.67 200	0.30 142	0.66 230	0.32 102	0.54 139	0.33 169	0.20 105	0.40 89	0.46 139	0.50 122	0.44 150	0.68 158	0.34 126	0.51 130	0.66 199	0.16 86	0.22 100	0.58 178	0.45 136	0.82 196	0.41 98

error version	0.42 118	0.39 116	0.21 92	0.30 127	0.26 117	0.29 119	0.19 125	0.67 200	0.30 142	0.66 230	0.32 102	0.54 139	0.33 169	0.20 105	0.40 89	0.46 139	0.50 122	0.44 150	0.68 158	0.34 126	0.51 130	0.66 199	0.16 86	0.22 100	0.58 178	0.45 136	0.82 196	0.41 98

test-v	0.42 118	0.39 116	0.21 92	0.30 127	0.26 117	0.29 119	0.19 125	0.67 200	0.30 142	0.66 230	0.32 102	0.54 139	0.33 169	0.20 105	0.40 89	0.46 139	0.50 122	0.44 150	0.68 158	0.34 126	0.51 130	0.66 199	0.16 86	0.22 100	0.58 178	0.45 136	0.82 196	0.41 98

ACRE	0.42 118	0.47 172	0.22 101	0.32 136	0.22 91	0.33 136	0.18 114	0.63 178	0.23 84	0.55 151	0.50 169	0.61 164	0.30 140	0.41 236	0.91 236	0.45 129	0.52 137	0.36 104	0.55 118	0.38 154	0.57 168	0.44 128	0.19 120	0.23 112	0.44 125	0.32 89	0.58 122	0.39 91

test-2	0.42 118	0.39 116	0.21 92	0.30 127	0.26 117	0.29 119	0.19 125	0.67 200	0.30 142	0.66 230	0.32 102	0.54 139	0.33 169	0.20 105	0.40 89	0.46 139	0.50 122	0.44 150	0.68 158	0.34 126	0.51 130	0.66 199	0.16 86	0.22 100	0.58 178	0.45 136	0.82 196	0.41 98

RALCasStereoNet	0.42 118	0.50 204	0.35 150	0.35 154	0.30 147	0.31 126	0.24 155	0.60 151	0.25 102	0.56 160	0.49 160	0.58 154	0.26 112	0.18 88	0.57 133	0.46 139	0.54 149	0.49 193	0.51 95	0.34 126	0.51 130	0.41 108	0.21 146	0.31 170	0.53 161	0.49 156	0.48 89	0.58 151

RASNet	0.42 118	0.45 154	0.43 197	0.33 142	0.33 159	0.37 154	0.27 166	0.58 138	0.34 182	0.47 102	0.43 143	0.49 121	0.33 169	0.25 161	0.41 95	0.41 101	0.48 113	0.39 115	0.47 85	0.30 106	0.49 120	0.40 105	0.19 120	0.44 235	0.40 117	0.46 144	0.75 178	0.63 169

CREStereo++_RVC	0.43 131	0.42 135	0.39 175	0.30 127	0.33 159	0.27 109	0.19 125	0.57 134	0.31 161	0.58 175	0.36 117	0.58 154	0.56 248	0.23 132	0.48 115	0.50 167	0.61 208	0.34 90	0.52 100	0.30 106	0.56 158	0.42 115	0.16 86	0.29 154	0.49 146	0.44 130	0.79 189	0.69 185
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
raftrobust	0.43 131	0.33 82	0.36 158	0.28 114	0.28 132	0.27 109	0.18 114	0.64 185	0.25 102	0.63 207	0.53 182	0.51 133	0.25 109	0.22 118	0.63 163	0.48 156	0.51 133	0.41 131	0.96 204	0.38 154	0.53 147	0.46 137	0.20 137	0.24 121	0.57 174	0.54 171	0.54 109	0.52 130

HGLStereo	0.43 131	0.43 140	0.37 164	0.34 144	0.37 183	0.39 161	0.23 152	0.48 101	0.31 161	0.47 102	0.72 241	0.42 96	0.29 129	0.32 211	0.51 119	0.49 163	0.55 158	0.50 199	0.55 118	0.39 168	0.51 130	0.43 122	0.22 160	0.33 190	0.51 153	0.51 164	0.57 114	0.45 111

CCAANet	0.43 131	0.37 101	0.36 158	0.31 133	0.32 156	0.46 192	0.27 166	0.47 98	0.29 132	0.79 281	0.98 273	0.49 121	0.29 129	0.24 144	0.53 123	0.43 112	0.63 221	0.50 199	0.38 66	0.31 111	0.43 84	0.34 82	0.28 201	0.25 132	0.43 122	0.38 114	0.59 129	0.56 145

castereo++	0.44 135	0.35 95	0.33 142	0.43 186	0.23 97	0.21 74	0.17 112	0.59 145	0.30 142	0.63 207	0.37 125	0.73 195	0.22 93	0.22 118	0.44 105	0.53 183	0.58 179	0.41 131	0.66 152	0.34 126	0.81 226	0.69 210	0.20 137	0.28 149	0.48 138	0.56 178	0.76 181	0.48 116

trnet	0.44 135	0.51 209	0.40 180	0.34 144	0.26 117	0.27 109	0.14 91	0.62 165	0.30 142	0.60 186	0.36 117	0.73 195	0.33 169	0.24 144	0.56 130	0.57 200	0.58 179	0.34 90	0.52 100	0.31 111	0.57 168	0.42 115	0.17 101	0.30 162	0.54 165	0.48 151	0.65 148	0.69 185

UNet	0.44 135	0.42 135	0.40 180	0.37 160	0.36 176	0.41 169	0.28 172	0.57 134	0.35 188	0.50 119	0.49 160	0.47 114	0.34 181	0.37 228	0.53 123	0.43 112	0.54 149	0.46 172	0.56 124	0.39 168	0.47 109	0.44 128	0.27 198	0.34 194	0.44 125	0.48 151	0.58 122	0.57 148

CREStereo	0.44 135	0.51 209	0.40 180	0.34 144	0.26 117	0.28 116	0.15 97	0.61 158	0.30 142	0.58 175	0.36 117	0.72 192	0.33 169	0.24 144	0.59 141	0.59 208	0.59 193	0.34 90	0.52 100	0.31 111	0.59 176	0.42 115	0.18 112	0.30 162	0.54 165	0.48 151	0.64 144	0.69 185
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
DMCA-RVC	0.44 135	0.37 101	0.35 150	0.33 142	0.37 183	0.32 129	0.41 211	0.46 96	0.52 240	0.43 86	0.48 155	0.68 182	0.33 169	0.29 192	0.65 172	0.46 139	0.47 108	0.44 150	0.49 90	0.38 154	0.49 120	0.48 148	0.29 207	0.32 175	0.38 110	0.37 110	0.57 114	0.62 165

coex_refinement	0.45 140	0.43 140	0.33 142	0.35 154	0.35 172	0.44 181	0.22 139	0.55 125	0.50 237	0.50 119	0.60 200	0.54 139	0.27 119	0.28 185	0.58 137	0.45 129	0.50 122	0.44 150	0.54 115	0.33 120	0.45 95	0.39 102	0.28 201	0.31 170	0.52 157	0.53 168	0.67 155	0.78 207

TestStereo	0.45 140	0.51 209	0.38 173	0.42 181	0.30 147	0.44 181	0.26 164	0.71 223	0.28 125	0.76 272	0.32 102	0.64 174	0.32 163	0.24 144	0.47 109	0.35 76	0.54 149	0.33 86	0.78 182	0.38 154	0.63 183	0.42 115	0.24 180	0.30 162	0.53 161	0.43 126	0.75 178	0.55 144

DSFCA	0.45 140	0.50 204	0.40 180	0.40 172	0.37 183	0.44 181	0.34 193	0.46 96	0.39 210	0.40 81	0.57 194	0.49 121	0.29 129	0.24 144	0.61 154	0.44 118	0.49 117	0.49 193	0.64 146	0.39 168	0.50 124	0.51 160	0.33 223	0.35 200	0.49 146	0.50 160	0.57 114	0.58 151

CFNet	0.45 140	0.44 146	0.33 142	0.48 198	0.40 198	0.39 161	0.30 186	0.53 113	0.32 169	0.48 108	0.50 169	0.68 182	0.40 208	0.30 197	0.56 130	0.37 86	0.48 113	0.43 145	0.52 100	0.33 120	0.46 102	0.30 73	0.23 171	0.31 170	0.61 189	0.52 166	0.69 160	0.71 193

DISCO	0.45 140	0.44 146	0.29 127	0.40 172	0.38 189	0.49 200	0.43 214	0.45 93	0.43 228	0.50 119	0.57 194	0.40 87	0.29 129	0.30 197	0.61 154	0.43 112	0.55 158	0.46 172	0.69 163	0.41 177	0.48 116	0.43 122	0.26 194	0.32 175	0.47 135	0.50 160	0.62 137	0.50 126

CES	0.46 145	0.35 95	0.30 131	0.27 111	0.27 127	0.29 119	0.12 75	1.05 296	0.27 118	0.54 144	0.66 224	0.53 137	0.25 109	0.23 132	0.62 159	0.65 229	0.58 179	0.37 109	0.54 115	0.34 126	0.84 233	0.53 169	0.23 171	0.23 112	0.56 173	0.44 130	0.57 114	0.69 185

ADLNet	0.46 145	0.53 224	0.37 164	0.41 177	0.41 204	0.44 181	0.40 209	0.54 118	0.35 188	0.45 95	0.53 182	0.76 206	0.36 193	0.62 290	0.58 137	0.42 105	0.49 117	0.42 140	0.50 92	0.37 150	0.43 84	0.44 128	0.34 225	0.25 132	0.47 135	0.55 174	0.57 114	0.45 111

castereo	0.47 147	0.36 99	0.35 150	0.34 144	0.26 117	0.26 104	0.17 112	0.56 131	0.29 132	0.60 186	0.45 149	0.68 182	0.22 93	0.20 105	0.52 121	0.58 205	0.61 208	0.39 115	0.92 197	0.36 144	0.96 253	0.76 223	0.19 120	0.24 121	0.54 165	0.64 188	0.57 114	0.58 151

EGLCR-Stereo	0.47 147	0.49 189	0.41 189	0.29 119	0.30 147	0.44 181	0.14 91	0.57 134	0.26 112	0.57 164	0.27 82	0.58 154	0.23 99	0.21 111	0.36 81	0.47 150	0.53 146	0.45 160	0.75 177	0.32 117	0.69 204	0.93 245	0.19 120	0.24 121	0.48 138	0.49 156	1.30 283	0.70 191

GLC_STEREO	0.47 147	0.51 209	0.40 180	0.38 163	0.37 183	0.37 154	0.28 172	0.64 185	0.29 132	0.62 201	0.53 182	0.55 145	0.28 125	0.30 197	0.49 118	0.48 156	0.66 232	0.41 131	0.65 150	0.41 177	0.70 208	0.60 181	0.23 171	0.30 162	0.47 135	0.36 103	0.84 205	0.53 134

IPLG	0.47 147	0.45 154	0.32 139	0.28 114	0.27 127	0.32 129	0.21 133	0.63 178	0.22 79	0.51 125	0.38 128	0.56 147	0.29 129	0.31 204	1.64 301	0.44 118	0.56 164	0.48 185	0.56 124	0.41 177	0.45 95	0.75 220	0.18 112	0.28 149	0.45 129	0.59 180	0.65 148	0.51 128

Sa-1000	0.48 151	0.47 172	0.21 92	0.26 106	0.26 117	0.31 126	0.15 97	0.65 193	0.36 192	0.63 207	0.33 109	0.50 128	0.26 112	0.30 197	0.94 245	0.49 163	0.59 193	0.45 160	0.90 195	0.32 117	0.52 140	0.75 220	0.17 101	0.27 142	0.72 221	0.53 168	1.00 246	0.49 118

PMTNet	0.48 151	0.48 185	0.43 197	0.31 133	0.30 147	0.27 109	0.22 139	0.54 118	0.29 132	0.57 164	0.39 135	0.59 159	0.23 99	0.23 132	0.64 169	0.59 208	0.57 173	0.37 109	1.17 218	0.33 120	0.67 198	0.40 105	0.20 137	0.21 87	0.79 245	0.59 180	0.65 148	0.92 223

PDISCO_ROB	0.48 151	0.40 124	0.39 175	0.38 163	0.34 168	0.39 161	0.28 172	0.50 105	0.35 188	0.37 78	0.52 178	0.49 121	0.35 188	0.31 204	0.63 163	0.58 205	0.54 149	0.68 276	0.59 133	0.44 190	0.62 180	0.67 205	0.24 180	0.34 194	0.54 165	0.53 168	0.85 207	0.58 151

raft_robust	0.49 154	0.44 146	0.24 112	0.38 163	0.29 139	0.32 129	0.21 133	0.73 237	0.35 188	0.69 250	0.34 112	0.57 149	0.31 154	0.24 144	0.59 141	0.53 183	0.54 149	0.46 172	0.98 205	0.37 150	0.69 204	0.94 246	0.20 137	0.28 149	0.55 169	0.69 194	0.69 160	0.60 159

dd	0.50 155	0.51 209	0.28 122	0.91 275	0.31 155	0.65 245	0.29 179	0.59 145	0.23 84	0.54 144	0.30 95	0.75 199	0.27 119	0.26 172	0.84 218	0.46 139	0.70 248	0.39 115	1.05 208	0.38 154	0.48 116	0.43 122	0.23 171	0.30 162	0.53 161	0.39 118	0.74 176	0.58 151

LMCR-Stereo	0.50 155	0.46 165	0.33 142	0.32 136	0.33 159	0.42 175	0.24 155	0.57 134	0.37 202	0.55 151	0.46 153	0.65 177	0.40 208	0.26 172	0.69 184	0.49 163	0.62 216	0.49 193	1.11 214	0.57 232	0.66 194	0.64 194	0.25 185	0.32 175	0.48 138	0.49 156	0.63 140	0.65 173

iResNet_ROB	0.50 155	0.49 189	0.42 192	0.42 181	0.30 147	0.42 175	0.32 188	0.60 151	0.33 175	0.52 132	0.59 197	0.47 114	0.56 248	0.25 161	0.81 209	0.46 139	0.57 173	0.49 193	1.19 221	0.36 144	0.48 116	0.36 90	0.25 185	0.37 212	0.57 174	0.54 171	0.75 178	0.61 161

MIPNet	0.51 158	0.51 209	0.33 142	0.32 136	0.30 147	0.37 154	0.25 160	0.62 165	0.24 96	0.50 119	0.52 178	0.61 164	0.41 211	0.30 197	1.01 260	0.51 174	0.59 193	0.50 199	0.76 180	0.47 201	0.44 91	0.85 237	0.20 137	0.26 139	0.66 207	0.98 256	0.71 170	0.61 161

CFNet_pseudo	0.51 158	0.44 146	0.43 197	0.54 218	0.43 210	0.53 214	0.34 193	0.62 165	0.36 192	0.61 191	0.64 216	0.57 149	0.52 241	0.35 222	0.90 235	0.50 167	0.50 122	0.47 179	0.67 156	0.36 144	0.47 109	0.42 115	0.26 194	0.33 190	0.57 174	0.60 183	0.68 157	0.73 198

CFNet_RVC	0.51 158	0.51 209	0.47 214	0.50 203	0.48 223	0.48 198	0.32 188	0.53 113	0.37 202	0.51 125	0.65 221	0.57 149	0.34 181	0.30 197	0.69 184	0.44 118	0.52 137	0.47 179	0.57 128	0.42 185	0.56 158	0.49 149	0.27 198	0.35 200	0.65 206	0.74 205	0.80 190	0.75 201

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 158	0.52 218	0.48 217	0.43 186	0.57 244	0.42 175	0.62 254	0.56 131	0.62 258	0.52 132	0.51 175	0.67 180	0.34 181	0.58 287	0.78 200	0.42 105	0.47 108	0.42 140	0.57 128	0.38 154	0.46 102	0.42 115	0.30 210	0.32 175	0.48 138	0.76 212	0.62 137	0.64 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 162	0.43 140	0.36 158	0.34 144	0.25 107	0.47 194	0.25 160	0.43 85	0.27 118	0.52 132	0.94 268	0.61 164	0.44 222	0.25 161	1.06 264	0.57 200	0.52 137	0.39 115	1.51 234	0.50 205	0.58 172	0.75 220	0.26 194	0.25 132	0.52 157	0.38 114	0.76 181	0.53 134

iResNetv2_ROB	0.52 162	0.45 154	0.32 139	0.48 198	0.39 193	0.48 198	0.28 172	0.64 185	0.34 182	0.52 132	0.66 224	0.70 188	0.55 246	0.28 185	0.67 179	0.47 150	0.50 122	0.46 172	1.12 215	0.45 192	0.57 168	0.47 142	0.29 207	0.40 220	0.55 169	0.51 164	0.81 193	0.58 151

DN-CSS_ROB	0.52 162	0.43 140	0.46 210	0.41 177	0.40 198	0.34 143	0.22 139	0.69 214	0.34 182	0.59 180	0.79 251	0.66 178	0.47 230	0.24 144	0.63 163	0.40 97	0.58 179	0.43 145	1.74 246	0.38 154	0.63 183	0.38 96	0.31 215	0.47 245	0.53 161	0.43 126	0.66 154	0.54 141

STTStereo	0.53 165	0.56 233	0.54 235	0.44 192	0.52 232	0.43 178	0.59 242	0.52 109	0.46 233	0.47 102	0.55 190	0.71 190	0.42 212	0.56 279	0.87 230	0.44 118	0.49 117	0.51 208	0.54 115	0.37 150	0.51 130	0.40 105	0.32 220	0.35 200	0.52 157	0.66 191	0.68 157	0.99 231

BEATNet_4x	0.53 165	0.40 124	0.34 148	0.39 166	0.36 176	0.32 129	0.27 166	0.64 185	0.41 217	0.66 230	0.45 149	0.62 172	0.39 205	0.24 144	0.83 214	0.63 216	0.58 179	0.58 246	0.57 128	0.36 144	0.90 242	1.52 290	0.25 185	0.36 207	0.46 133	0.44 130	0.77 183	0.60 159

AF-Net	0.53 165	0.49 189	0.44 205	0.50 203	0.53 233	0.61 235	0.54 233	0.61 158	0.55 248	0.43 86	0.66 224	0.85 223	0.42 212	0.40 233	0.64 169	0.46 139	0.46 98	0.44 150	0.60 139	0.40 173	0.45 95	0.45 132	0.41 244	0.39 217	0.50 150	0.55 174	0.81 193	0.69 185

Nwc_Net	0.53 165	0.49 189	0.44 205	0.50 203	0.53 233	0.61 235	0.54 233	0.61 158	0.55 248	0.43 86	0.66 224	0.85 223	0.42 212	0.40 233	0.64 169	0.46 139	0.46 98	0.44 150	0.60 139	0.40 173	0.45 95	0.45 132	0.41 244	0.39 217	0.50 150	0.55 174	0.81 193	0.69 185

DLCB_ROB	0.53 165	0.50 204	0.48 217	0.41 177	0.45 213	0.43 178	0.39 207	0.55 125	0.45 229	0.57 164	0.61 207	0.70 188	0.52 241	0.41 236	0.60 147	0.47 150	0.57 173	0.48 185	0.52 100	0.43 189	0.55 153	0.47 142	0.38 237	0.42 226	0.96 276	0.79 221	0.70 166	0.62 165

AE-Stereo	0.54 170	0.48 185	0.44 205	0.50 203	0.35 172	0.36 152	0.28 172	0.55 125	0.29 132	0.64 214	0.31 100	0.89 229	0.31 154	0.24 144	0.55 127	0.65 229	0.68 240	0.52 215	0.87 192	0.53 211	0.72 211	0.81 234	0.21 146	0.47 245	0.79 245	0.69 194	0.94 229	0.62 165

HSM	0.54 170	0.49 189	0.47 214	0.48 198	0.47 220	0.41 169	0.37 201	0.71 223	0.37 202	0.61 191	0.65 221	0.59 159	0.48 233	0.31 204	0.70 189	0.48 156	0.64 225	0.47 179	0.75 177	0.48 203	0.63 183	0.49 149	0.26 194	0.42 226	0.62 194	0.72 202	0.87 215	0.67 178

LoS	0.55 172	0.44 146	0.29 127	0.36 159	0.37 183	0.40 167	0.20 132	1.37 313	0.31 161	0.86 295	0.78 250	0.68 182	0.37 199	0.24 144	0.58 137	0.72 245	0.59 193	0.40 126	0.75 177	0.35 142	1.03 260	0.65 196	0.21 146	0.24 121	0.79 245	0.64 188	0.64 144	0.68 183
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 172	0.37 101	0.37 164	0.34 144	0.33 159	0.33 136	0.22 139	0.65 193	0.27 118	0.61 191	0.34 112	0.90 230	0.31 154	0.21 111	0.60 147	0.44 118	0.55 158	0.42 140	2.59 281	0.38 154	0.56 158	1.37 278	0.16 86	0.29 154	0.48 138	0.38 114	0.69 160	0.54 141

test_1	0.55 172	0.37 101	0.37 164	0.34 144	0.33 159	0.33 136	0.22 139	0.66 197	0.27 118	0.62 201	0.34 112	0.90 230	0.31 154	0.21 111	0.61 154	0.44 118	0.55 158	0.42 140	2.58 280	0.38 154	0.56 158	1.38 280	0.16 86	0.29 154	0.48 138	0.38 114	0.69 160	0.54 141

AACVNet	0.55 172	0.47 172	0.40 180	0.58 225	0.61 250	0.53 214	0.37 201	0.61 158	0.40 212	0.59 180	0.64 216	0.58 154	0.33 169	0.36 224	0.69 184	0.54 191	0.58 179	0.54 225	0.69 163	0.52 210	0.54 151	0.52 166	0.36 230	0.44 235	0.59 185	0.69 194	0.82 196	0.83 212

TANstereo	0.55 172	0.41 128	0.35 150	0.40 172	0.39 193	0.45 186	0.21 133	0.52 109	0.30 142	0.54 144	0.37 125	0.38 83	0.38 202	0.41 236	0.84 218	0.73 249	0.66 232	0.78 297	1.10 212	0.89 294	0.62 180	0.54 171	0.93 310	0.32 175	0.34 91	0.45 136	0.99 241	0.53 134

XX-TBD	0.55 172	0.41 128	0.35 150	0.40 172	0.39 193	0.45 186	0.21 133	0.52 109	0.30 142	0.54 144	0.37 125	0.38 83	0.38 202	0.41 236	0.84 218	0.73 249	0.66 232	0.78 297	1.10 212	0.89 294	0.62 180	0.54 171	0.93 310	0.32 175	0.34 91	0.45 136	0.99 241	0.53 134

NVstereo2D	0.55 172	0.47 172	0.40 180	0.52 212	0.48 223	0.66 248	0.64 257	0.60 151	0.38 207	0.48 108	0.61 207	0.53 137	0.30 140	0.63 292	1.53 295	0.61 214	0.58 179	0.55 233	0.53 108	0.41 177	0.50 124	0.38 96	0.54 280	0.43 229	0.64 204	0.48 151	0.56 112	0.53 134

test_3	0.56 179	0.38 111	0.36 158	0.34 144	0.33 159	0.33 136	0.21 133	0.68 207	0.29 132	0.65 219	0.33 109	0.92 232	0.35 188	0.21 111	0.60 147	0.44 118	0.56 164	0.45 160	2.68 283	0.39 168	0.55 153	1.35 276	0.15 82	0.32 175	0.51 153	0.47 146	0.67 155	0.50 126

APVNet	0.56 179	0.47 172	0.38 173	0.46 195	0.50 228	0.57 225	0.53 229	0.60 151	0.42 224	0.46 99	0.65 221	0.50 128	0.30 140	0.36 224	0.74 197	0.71 243	0.71 254	0.64 262	0.95 202	0.53 211	0.57 168	0.77 226	0.34 225	0.46 242	0.59 185	0.46 144	0.82 196	0.58 151

psm_up	0.56 179	0.51 209	0.53 231	0.56 222	0.45 213	0.58 228	0.35 195	0.71 223	0.66 263	0.55 151	0.53 182	0.59 159	0.50 235	0.40 233	0.63 163	0.50 167	0.59 193	0.49 193	0.84 190	0.46 197	0.51 130	0.45 132	0.31 215	0.51 253	0.70 215	0.78 217	0.80 190	0.67 178

UCFNet_RVC	0.56 179	0.78 274	0.45 209	0.59 229	0.55 240	0.52 210	0.39 207	0.58 138	0.40 212	0.59 180	0.60 200	0.82 216	0.45 223	0.32 211	0.70 189	0.42 105	0.50 122	0.50 199	0.67 156	0.45 192	0.56 158	0.47 142	0.38 237	0.41 223	0.77 240	0.71 199	0.65 148	0.86 216

IPLGR	0.57 183	0.55 228	0.37 164	0.43 186	0.38 189	0.36 152	0.23 152	0.62 165	0.30 142	0.56 160	0.68 234	0.61 164	0.32 163	0.29 192	1.73 307	0.47 150	0.56 164	0.56 235	1.09 210	0.54 217	0.53 147	0.81 234	0.20 137	0.32 175	0.71 218	0.97 255	0.73 174	0.57 148

FADNet-RVC-Resample	0.57 183	0.52 218	0.42 192	0.46 195	0.39 193	0.41 169	0.40 209	0.72 233	0.42 224	0.68 242	0.51 175	1.04 249	0.43 217	0.43 249	0.96 250	0.48 156	0.56 164	0.61 256	0.85 191	0.55 222	0.52 140	0.63 190	0.34 225	0.60 269	0.58 178	0.71 199	0.55 110	0.77 204

ICVP	0.58 185	0.49 189	0.67 265	0.50 203	0.48 223	0.52 210	0.36 199	0.60 151	0.45 229	0.61 191	0.58 196	0.61 164	0.56 248	0.30 197	0.67 179	0.64 222	0.58 179	0.51 208	0.72 169	0.51 208	0.58 172	0.74 219	0.59 287	0.47 245	0.60 188	0.75 209	0.74 176	0.72 195
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 185	0.41 128	0.31 136	0.29 119	0.29 139	0.45 186	0.29 179	0.71 223	0.41 217	0.48 108	0.53 182	0.51 133	0.43 217	0.23 132	0.86 224	0.84 264	0.70 248	0.67 270	1.34 227	0.60 244	0.83 229	0.98 249	0.30 210	0.35 200	0.62 194	0.72 202	0.72 171	0.73 198

CroCo_RVC	0.58 185	0.41 128	0.31 136	0.29 119	0.29 139	0.45 186	0.29 179	0.71 223	0.41 217	0.48 108	0.53 182	0.51 133	0.43 217	0.23 132	0.86 224	0.84 264	0.70 248	0.67 270	1.34 227	0.60 244	0.83 229	0.98 249	0.30 210	0.35 200	0.62 194	0.72 202	0.72 171	0.73 198

sCroCo_RVC	0.58 185	0.42 135	0.29 127	0.28 114	0.29 139	0.39 161	0.22 139	0.60 151	0.41 217	0.53 143	0.43 143	0.48 117	0.50 235	0.24 144	0.75 198	0.99 291	0.75 260	0.63 258	1.02 207	0.56 227	1.10 268	1.36 277	0.28 201	0.39 217	0.63 201	0.63 185	0.93 227	0.64 171

FADNet-RVC	0.58 185	0.50 204	0.37 164	0.51 209	0.42 207	0.39 161	0.56 237	0.68 207	0.36 192	0.64 214	0.50 169	1.13 260	0.45 223	0.34 216	0.91 236	0.53 183	0.54 149	0.45 160	1.20 223	0.51 208	0.54 151	0.52 166	0.33 223	0.51 253	0.57 174	0.75 209	0.64 144	0.81 210

RP	0.58 185	0.57 238	0.72 270	0.62 237	0.56 241	0.57 225	0.64 257	0.63 178	0.61 256	0.42 84	0.81 256	0.78 211	0.53 243	0.43 249	0.68 182	0.48 156	0.53 146	0.44 150	0.64 146	0.45 192	0.51 130	0.54 171	0.37 235	0.44 235	0.62 194	0.59 180	0.83 203	0.77 204

GES	0.59 191	0.52 218	0.37 164	0.39 166	0.40 198	0.53 214	0.37 201	0.59 145	0.40 212	0.56 160	0.60 200	0.50 128	0.30 140	0.41 236	0.98 253	0.63 216	0.67 238	0.55 233	2.28 265	0.56 227	0.70 208	0.56 176	0.31 215	0.42 226	0.48 138	0.48 151	0.65 148	0.68 183

DeepPruner_ROB	0.59 191	0.44 146	0.54 235	0.52 212	0.54 237	0.49 200	0.37 201	0.61 158	0.46 233	0.60 186	0.70 235	0.61 164	0.51 239	0.32 211	1.06 264	0.58 205	0.62 216	0.59 251	0.66 152	0.47 201	0.97 256	0.72 217	0.36 230	0.44 235	0.61 189	1.00 260	0.72 171	0.58 151

gcap_with_dpt	0.60 193	0.57 238	0.35 150	0.89 270	0.38 189	0.47 194	0.22 139	0.71 223	0.33 175	0.69 250	0.49 160	1.11 256	0.45 223	0.29 192	0.54 125	0.69 236	0.61 208	0.54 225	1.17 218	0.41 177	0.86 236	0.79 231	0.24 180	0.34 194	0.62 194	0.50 160	0.91 220	1.03 235

FSD	0.60 193	0.53 224	0.53 231	0.53 215	0.53 233	0.52 210	0.53 229	0.75 246	0.40 212	0.80 283	0.59 197	0.77 209	0.36 193	0.55 277	0.62 159	0.64 222	0.75 260	0.56 235	0.66 152	0.55 222	0.77 219	0.62 187	0.46 252	0.52 255	0.68 211	0.62 184	0.69 160	0.70 191

GCAP-BAT	0.60 193	0.57 238	0.35 150	0.89 270	0.38 189	0.47 194	0.22 139	0.71 223	0.33 175	0.69 250	0.49 160	1.11 256	0.45 223	0.29 192	0.54 125	0.69 236	0.61 208	0.54 225	1.17 218	0.41 177	0.86 236	0.79 231	0.24 180	0.34 194	0.62 194	0.50 160	0.91 220	1.03 235

PS-NSSS	0.60 193	0.81 280	0.44 205	0.89 270	0.54 237	0.71 256	0.63 255	0.64 185	0.38 207	0.64 214	0.41 140	1.52 278	0.47 230	0.41 236	0.59 141	0.42 105	0.52 137	0.45 160	0.94 201	0.42 185	0.44 91	0.29 70	0.36 230	0.34 194	0.63 201	0.69 194	0.70 166	0.80 208

SACVNet	0.62 197	0.53 224	0.51 228	0.55 221	0.57 244	0.52 210	0.60 246	0.69 214	0.56 250	0.67 239	0.54 188	0.59 159	0.37 199	0.41 236	0.71 193	0.60 210	0.64 225	0.57 241	0.95 202	0.64 263	0.67 198	0.78 229	0.36 230	0.47 245	0.75 233	0.77 216	0.84 205	0.84 213

s12784h	0.62 197	0.68 263	0.47 214	0.65 244	0.44 212	0.34 143	0.24 155	0.61 158	0.31 161	0.60 186	0.44 146	0.81 214	0.55 246	0.25 161	0.62 159	0.50 167	0.62 216	0.38 113	0.74 176	0.36 144	1.26 277	0.47 142	0.18 112	0.30 162	0.70 215	0.74 205	1.39 292	2.07 288

pcwnet_v2	0.62 197	0.46 165	0.50 223	0.62 237	0.49 227	0.61 235	0.46 218	0.66 197	0.45 229	0.65 219	0.79 251	0.64 174	0.86 274	0.53 273	1.15 274	0.55 193	0.59 193	0.51 208	0.83 187	0.41 177	0.55 153	0.47 142	0.34 225	0.43 229	0.75 233	0.76 212	0.85 207	0.95 224

PA-Net	0.64 200	0.67 261	0.66 262	0.50 203	0.66 263	0.50 204	0.64 257	0.65 193	0.73 267	0.54 144	0.52 178	0.58 154	0.58 254	0.59 289	0.93 241	0.57 200	0.46 98	0.54 225	0.61 143	0.54 217	0.49 120	0.66 199	0.36 230	0.52 255	0.64 204	1.24 289	0.64 144	1.32 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 201	0.55 228	0.41 189	0.53 215	0.42 207	0.49 200	0.65 262	0.74 242	0.42 224	0.66 230	0.64 216	0.81 214	0.50 235	0.36 224	1.17 276	0.51 174	0.51 133	0.53 219	1.61 243	0.53 211	0.69 204	0.59 177	0.35 229	0.41 223	0.72 221	0.88 235	0.78 188	1.06 239

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 202	0.37 101	0.23 106	0.51 209	0.74 279	0.89 275	0.49 224	0.62 165	0.26 112	1.60 342	0.31 100	2.57 295	0.26 112	0.22 118	0.46 108	0.48 156	0.58 179	0.45 160	0.93 198	0.37 150	0.63 183	0.71 213	0.19 120	0.23 112	0.58 178	0.49 156	0.89 218	1.91 286

R-Stereo Train	0.66 202	0.55 228	0.43 197	0.48 198	0.36 176	0.50 204	0.18 114	0.62 165	0.31 161	0.68 242	0.62 212	0.72 192	0.34 181	0.25 161	0.69 184	0.89 269	0.66 232	0.51 208	2.12 260	0.46 197	0.94 249	1.49 287	0.22 160	0.36 207	0.71 218	0.96 250	0.77 183	1.10 245

RAFT-Stereo	0.66 202	0.55 228	0.43 197	0.48 198	0.36 176	0.50 204	0.18 114	0.62 165	0.31 161	0.68 242	0.62 212	0.72 192	0.34 181	0.25 161	0.69 184	0.89 269	0.66 232	0.51 208	2.12 260	0.46 197	0.94 249	1.49 287	0.22 160	0.36 207	0.71 218	0.96 250	0.77 183	1.10 245
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 205	0.66 259	0.42 192	1.35 301	1.02 298	1.21 296	0.91 286	0.60 151	0.41 217	0.52 132	0.60 200	0.56 147	0.23 99	1.19 320	0.66 173	0.45 129	0.56 164	0.51 208	0.73 170	0.53 211	0.64 190	0.67 205	0.79 299	0.29 154	0.72 221	0.55 174	0.63 140	0.66 174

NCC-stereo	0.67 205	0.63 253	0.59 244	0.64 241	0.65 258	0.63 241	0.69 268	0.67 200	0.74 270	0.43 86	0.81 256	0.82 216	0.70 265	0.47 257	0.82 212	0.53 183	0.58 179	0.64 262	0.80 184	0.54 217	0.56 158	0.60 181	0.53 276	0.45 240	0.75 233	0.96 250	0.92 225	0.98 229

stereogan	0.67 205	0.67 261	0.62 252	0.68 250	0.73 275	0.75 263	0.64 257	0.70 220	0.57 251	0.51 125	0.64 216	1.08 251	0.62 257	0.44 252	0.83 214	0.55 193	0.56 164	0.51 208	0.91 196	0.59 239	0.59 176	0.69 210	0.47 254	0.46 242	0.59 185	0.67 192	1.16 265	0.87 218

Abc-Net	0.67 205	0.63 253	0.59 244	0.64 241	0.65 258	0.63 241	0.69 268	0.67 200	0.74 270	0.43 86	0.81 256	0.82 216	0.70 265	0.47 257	0.82 212	0.53 183	0.58 179	0.64 262	0.80 184	0.54 217	0.56 158	0.60 181	0.53 276	0.45 240	0.75 233	0.96 250	0.92 225	0.98 229
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 205	0.35 95	0.39 175	0.29 119	0.43 210	0.34 143	0.36 199	0.43 85	1.25 306	0.27 66	0.72 241	0.44 105	2.38 313	0.57 284	1.11 270	0.76 252	0.56 164	0.56 235	0.64 146	0.55 222	0.63 183	2.08 307	0.46 252	0.40 220	0.36 104	0.63 185	0.51 94	0.67 178

MyStereo04	0.68 210	0.52 218	0.57 241	0.44 192	0.37 183	0.35 149	0.26 164	0.68 207	0.45 229	0.62 201	0.45 149	0.68 182	0.34 181	0.25 161	1.00 257	0.68 235	0.56 164	0.53 219	3.39 297	0.56 227	0.92 243	0.64 194	0.27 198	0.41 223	0.77 240	0.92 242	0.96 234	0.66 174

Any-RAFT	0.69 211	0.47 172	0.85 282	0.53 215	0.40 198	0.38 159	0.27 166	0.64 185	0.32 169	0.57 164	0.76 248	0.86 227	0.24 107	0.22 118	0.57 133	0.76 252	0.60 200	0.45 160	2.19 262	0.45 192	1.20 273	0.71 213	0.22 160	0.31 170	0.99 281	1.24 289	0.73 174	1.65 277

FCDSN-DC	0.69 211	0.61 249	0.62 252	0.66 246	0.61 250	0.59 229	0.60 246	0.68 207	0.42 224	0.75 269	0.42 142	0.57 149	0.36 193	0.50 264	2.43 341	0.67 232	0.80 269	0.76 293	0.64 146	0.56 227	0.70 208	0.60 181	0.47 254	0.83 297	0.66 207	0.74 205	0.61 134	0.67 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 211	0.73 270	0.66 262	0.57 224	0.56 241	0.51 207	0.45 216	0.70 220	0.57 251	0.68 242	0.71 236	0.66 178	0.48 233	0.39 230	0.93 241	0.72 245	0.65 229	0.57 241	0.76 180	0.57 232	0.74 216	0.88 241	0.49 261	0.60 269	0.98 278	0.95 247	0.85 207	1.16 252

GANet-ADL	0.70 214	0.59 242	0.52 229	0.60 232	0.57 244	0.61 235	0.46 218	0.68 207	0.52 240	0.65 219	0.67 231	0.76 206	0.43 217	0.39 230	1.08 267	0.79 261	0.68 240	0.52 215	1.84 252	0.64 263	0.66 194	0.86 239	0.42 247	0.43 229	0.70 215	0.87 233	0.97 237	0.89 220

MLCV	0.70 214	0.49 189	0.53 231	0.73 256	0.50 228	0.65 245	0.43 214	0.81 266	0.41 217	0.71 258	0.88 263	1.01 243	0.81 271	0.28 185	0.92 239	0.43 112	0.65 229	0.52 215	2.47 275	0.45 192	0.55 153	0.72 217	0.39 241	0.54 259	0.69 212	0.80 222	0.83 203	0.72 195

GEStereo_RVC	0.71 216	0.59 242	0.40 180	0.54 218	0.50 228	0.61 235	0.51 226	0.71 223	0.41 217	0.59 180	0.51 175	0.76 206	0.46 228	0.39 230	0.96 250	0.92 274	0.78 264	0.75 290	1.94 255	0.62 257	0.80 224	1.37 278	0.31 215	0.52 255	0.61 189	0.63 185	0.86 212	1.12 248

RAFT-Test	0.72 217	0.50 204	0.46 210	0.52 212	0.34 168	0.41 169	0.29 179	0.73 237	0.30 142	0.62 201	0.72 241	0.68 182	0.31 154	0.22 118	0.71 193	1.03 296	0.62 216	0.50 199	2.89 289	0.66 266	1.72 295	1.14 264	0.23 171	0.29 154	0.80 249	0.96 250	0.95 231	0.91 221

DF	0.73 218	0.48 185	0.50 223	0.43 186	0.25 107	0.54 218	0.22 139	0.71 223	0.30 142	0.60 186	0.49 160	1.11 256	0.24 107	0.21 111	0.60 147	0.78 257	0.57 173	0.50 199	5.31 308	0.49 204	0.83 229	0.76 223	0.23 171	0.27 142	0.62 194	0.68 193	1.14 261	0.96 225

cross-raft	0.73 218	0.56 233	0.46 210	0.43 186	0.33 159	0.40 167	0.27 166	0.73 237	0.33 175	0.65 219	0.60 200	0.74 198	0.30 140	0.23 132	0.76 199	0.96 282	0.63 221	0.48 185	2.91 290	0.59 239	1.81 301	1.31 275	0.22 160	0.32 175	0.82 253	0.94 246	0.93 227	1.01 233

RTSC	0.73 218	0.49 189	0.46 210	0.47 197	0.51 231	0.55 221	0.56 237	0.67 200	0.68 264	0.54 144	0.79 251	0.57 149	0.57 252	0.41 236	1.92 315	0.77 254	0.96 293	0.58 246	1.36 230	0.56 227	0.85 235	1.11 259	0.31 215	0.53 258	0.58 178	0.65 190	0.95 231	1.26 259

MSMDNet	0.73 218	0.52 218	0.48 217	0.35 154	0.34 168	0.45 186	0.33 192	0.69 214	0.30 142	0.63 207	0.60 200	0.71 190	0.35 188	0.23 132	0.78 200	1.05 298	0.63 221	0.50 199	2.88 288	0.81 288	1.59 290	1.80 302	0.23 171	0.29 154	0.74 228	0.89 237	0.85 207	0.76 203

NaN_ROB	0.73 218	0.59 242	0.61 251	0.64 241	0.78 283	0.53 214	0.48 221	0.87 275	0.63 259	0.73 264	0.61 207	1.96 289	0.62 257	0.45 254	0.84 218	0.55 193	0.56 164	0.54 225	0.73 170	0.55 222	0.52 140	0.51 160	0.38 237	0.64 275	0.83 255	1.11 278	0.94 229	1.64 276

SGM-Forest	0.73 218	0.71 267	0.40 180	1.13 288	0.64 257	0.74 262	0.45 216	0.68 207	0.39 210	0.61 191	0.44 146	1.16 261	1.06 278	0.49 260	0.86 224	0.61 214	0.55 158	0.46 172	0.68 158	0.44 190	0.61 178	0.49 149	0.45 250	0.44 235	0.90 265	0.86 230	1.95 318	1.47 266
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 224	0.77 272	0.57 241	0.54 218	0.61 250	0.63 241	0.61 251	0.53 113	0.65 261	0.58 175	0.81 256	2.35 294	0.46 228	0.43 249	0.79 204	0.63 216	0.85 276	0.57 241	0.83 187	0.55 222	0.72 211	1.09 258	0.45 250	0.49 252	0.63 201	0.74 205	1.39 292	0.86 216

EKT-Stereo	0.75 225	0.64 255	0.54 235	0.59 229	0.47 220	0.60 231	0.73 271	0.71 223	0.29 132	0.63 207	0.66 224	0.73 195	0.30 140	0.26 172	0.86 224	1.22 318	0.68 240	0.76 293	1.46 233	0.60 244	1.75 298	1.74 300	0.21 146	0.32 175	0.93 269	0.81 224	1.06 251	0.72 195

TRStereo	0.75 225	0.83 285	1.19 308	0.56 222	0.34 168	1.42 305	0.48 221	0.68 207	0.28 125	0.65 219	0.46 153	1.10 254	0.27 119	0.22 118	0.70 189	0.85 266	0.57 173	0.48 185	1.85 253	0.50 205	0.73 214	0.87 240	0.18 112	0.27 142	0.78 242	1.22 288	1.78 314	1.09 241

EAI-Stereo	0.75 225	0.49 189	0.50 223	0.51 209	0.46 216	0.56 224	0.60 246	0.73 237	0.32 169	0.63 207	0.72 241	0.82 216	0.26 112	0.24 144	1.05 262	0.96 282	0.60 200	0.49 193	3.00 291	0.62 257	0.82 227	1.13 262	0.19 120	0.31 170	0.78 242	0.70 198	1.55 304	1.17 253

HSM-Net_RVC	0.75 225	0.53 224	0.60 249	0.77 261	0.62 256	0.61 235	0.37 201	0.76 250	0.49 236	0.74 265	1.71 309	1.32 269	0.80 270	0.36 224	0.72 196	0.55 193	0.64 225	0.53 219	0.78 182	0.53 211	0.67 198	0.89 243	0.43 248	0.64 275	0.94 272	1.09 275	1.07 252	1.04 238
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 229	0.45 154	0.20 80	0.22 80	0.25 107	0.22 80	0.13 79	0.62 165	0.25 102	0.57 164	0.29 90	0.75 199	0.20 82	0.19 95	0.47 109	0.51 174	10.38 354	0.39 115	0.59 133	0.34 126	0.93 244	0.50 154	0.17 101	0.21 87	0.34 91	0.36 103	0.51 94	0.49 118

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 229	0.45 154	0.20 80	0.22 80	0.25 107	0.22 80	0.13 79	0.62 165	0.25 102	0.57 164	0.29 90	0.75 199	0.20 82	0.19 95	0.47 109	0.51 174	10.38 354	0.39 115	0.59 133	0.34 126	0.93 244	0.50 154	0.17 101	0.21 87	0.34 91	0.36 103	0.51 94	0.49 118

testlalala	0.76 229	0.45 154	0.20 80	0.22 80	0.25 107	0.22 80	0.13 79	0.62 165	0.25 102	0.57 164	0.29 90	0.75 199	0.20 82	0.19 95	0.47 109	0.51 174	10.38 354	0.39 115	0.59 133	0.34 126	0.93 244	0.50 154	0.17 101	0.21 87	0.34 91	0.36 103	0.51 94	0.49 118

GCAPDPT-zeroshot	0.76 229	0.45 154	0.20 80	0.22 80	0.25 107	0.22 80	0.13 79	0.62 165	0.25 102	0.57 164	0.29 90	0.75 199	0.20 82	0.19 95	0.47 109	0.51 174	10.38 354	0.39 115	0.59 133	0.34 126	0.93 244	0.50 154	0.17 101	0.21 87	0.34 91	0.36 103	0.51 94	0.49 118

GCAP-Stereo	0.76 229	0.45 154	0.20 80	0.22 80	0.25 107	0.22 80	0.13 79	0.62 165	0.25 102	0.57 164	0.29 90	0.75 199	0.20 82	0.19 95	0.47 109	0.51 174	10.38 354	0.39 115	0.59 133	0.34 126	0.93 244	0.50 154	0.17 101	0.21 87	0.34 91	0.36 103	0.51 94	0.49 118

RGC	0.76 229	0.72 268	0.99 293	0.70 251	0.71 273	0.76 266	0.57 240	0.74 242	0.74 270	0.56 160	0.96 271	0.83 220	0.85 273	0.56 279	0.93 241	0.60 210	0.62 216	0.56 235	0.93 198	0.61 253	0.66 194	0.71 213	0.51 273	0.56 262	0.81 250	1.01 263	0.99 241	1.19 255

NOSS_ROB	0.76 229	0.84 289	0.50 223	0.72 254	0.61 250	0.75 263	0.52 228	0.80 261	0.54 244	0.70 255	0.62 212	0.62 172	0.86 274	0.62 290	1.14 273	1.10 304	0.78 264	0.69 279	0.73 170	0.60 244	0.88 238	0.67 205	0.50 265	0.71 281	0.86 262	0.95 247	1.38 291	0.85 214

GANetREF_RVC	0.77 236	0.74 271	0.68 267	0.76 260	0.65 258	0.69 253	0.60 246	0.99 289	0.73 267	0.93 300	0.52 178	1.33 270	0.72 267	0.44 252	0.85 222	0.57 200	0.67 238	0.63 258	1.13 216	0.61 253	0.77 219	0.63 190	0.59 287	0.71 281	0.89 264	0.90 239	1.15 262	0.99 231
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 237	0.47 172	0.56 239	0.39 166	0.28 132	0.41 169	0.35 195	0.75 246	0.36 192	0.62 201	6.09 345	0.78 211	0.32 163	0.27 182	0.41 95	0.63 216	0.58 179	0.45 160	1.51 234	0.42 185	0.65 191	0.62 187	0.21 146	0.32 175	0.55 169	0.78 217	1.26 279	1.09 241

HI	0.78 237	0.47 172	0.56 239	0.39 166	0.28 132	0.41 169	0.35 195	0.75 246	0.36 192	0.62 201	6.09 345	0.78 211	0.32 163	0.27 182	0.41 95	0.63 216	0.58 179	0.45 160	1.51 234	0.42 185	0.65 191	0.62 187	0.21 146	0.32 175	0.55 169	0.78 217	1.26 279	1.09 241

CASS	0.79 239	0.55 228	0.53 231	0.65 244	0.54 237	0.59 229	0.53 229	0.78 258	0.52 240	0.71 258	0.75 247	0.67 180	0.47 230	0.28 185	0.83 214	0.67 232	0.98 294	0.56 235	1.60 242	0.58 235	2.74 316	1.44 281	0.38 237	0.35 200	0.84 259	0.81 224	0.90 219	1.02 234
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 239	0.34 85	0.20 80	0.24 96	0.22 91	0.21 74	0.15 97	0.58 138	0.21 76	0.57 164	0.39 135	0.45 109	0.15 59	0.19 95	0.56 130	0.54 191	0.54 149	0.40 126	0.53 108	0.30 106	0.65 191	0.54 171	0.20 137	0.22 100	0.30 71	0.39 118	1.31 284	11.04 350

Anonymous3	0.79 239	0.59 242	0.42 192	0.37 160	0.42 207	0.57 225	0.50 225	0.80 261	0.64 260	0.68 242	0.49 160	1.48 274	0.54 244	0.31 204	1.53 295	1.42 332	0.88 282	0.82 302	1.45 232	0.69 275	1.31 280	1.30 274	0.40 242	0.40 220	0.74 228	0.86 230	1.03 250	0.71 193

model_zeroshot	0.80 242	0.46 165	0.42 192	0.42 181	0.39 193	0.43 178	0.27 166	0.72 233	0.36 192	0.64 214	0.66 224	0.97 238	0.29 129	0.24 144	1.05 262	0.92 274	0.69 246	0.54 225	3.03 292	0.73 279	1.21 274	1.20 269	0.22 160	0.38 215	0.84 259	1.14 281	1.08 253	2.21 294

MSKI-zero shot	0.84 243	0.49 189	0.43 197	0.41 177	0.35 172	0.46 192	0.32 188	0.76 250	0.30 142	0.65 219	0.92 267	0.83 220	0.32 163	0.22 118	0.62 159	1.08 301	0.64 225	0.47 179	3.14 295	0.61 253	2.23 308	1.58 292	0.20 137	0.38 215	0.96 276	1.47 307	1.24 277	1.60 273

HH	0.84 243	0.34 85	0.99 293	0.42 181	0.36 176	0.51 207	0.42 212	0.69 214	0.34 182	0.65 219	0.38 128	1.03 245	0.26 112	0.28 185	0.66 173	1.37 326	0.61 208	0.53 219	2.39 271	0.60 244	3.55 335	1.64 294	0.25 185	0.33 190	0.83 255	1.05 271	1.09 255	1.12 248

HanStereo	0.84 243	0.34 85	0.99 293	0.42 181	0.36 176	0.51 207	0.42 212	0.69 214	0.34 182	0.65 219	0.38 128	1.03 245	0.26 112	0.28 185	0.66 173	1.37 326	0.61 208	0.53 219	2.39 271	0.60 244	3.55 335	1.64 294	0.25 185	0.33 190	0.83 255	1.05 271	1.09 255	1.12 248

test-1	0.84 243	0.34 85	0.50 223	0.37 160	0.40 198	0.60 231	0.37 201	0.73 237	0.38 207	0.68 242	0.71 236	1.08 251	0.40 208	0.25 161	0.79 204	0.91 273	0.63 221	0.58 246	2.22 264	0.58 235	1.17 272	3.78 332	0.22 160	0.36 207	0.81 250	1.15 282	1.10 258	1.59 272

LALA_ROB	0.86 247	0.97 299	0.67 265	0.63 239	0.69 266	0.83 269	0.67 265	0.70 220	0.80 275	0.68 242	1.10 283	2.61 297	0.58 254	0.51 266	1.11 270	0.67 232	0.86 277	0.72 283	0.89 194	0.67 270	0.80 224	1.00 252	0.49 261	0.59 267	0.73 226	0.92 242	1.16 265	1.10 245

ETE_ROB	0.87 248	0.90 292	0.58 243	0.67 247	0.69 266	0.85 270	0.60 246	0.66 197	0.89 286	0.64 214	1.09 281	2.63 298	0.54 244	0.54 274	1.00 257	0.72 245	0.91 286	0.63 258	0.99 206	0.66 266	0.88 238	1.08 257	0.50 265	0.59 267	0.78 242	0.92 242	1.48 302	1.17 253

FC-DCNN	0.88 249	0.96 297	1.23 312	1.36 303	0.93 291	1.26 300	0.82 277	0.91 280	0.78 273	0.87 296	0.63 215	1.08 251	0.42 212	0.56 279	0.88 232	0.69 236	0.81 272	0.68 276	0.81 186	0.59 239	0.78 221	0.59 177	0.50 265	0.77 293	1.11 295	0.99 258	1.21 272	1.57 271

dad	0.89 250	0.57 238	0.37 164	1.42 304	0.65 258	0.75 263	2.23 319	1.43 315	0.36 192	0.93 300	0.38 128	0.85 223	0.76 269	0.32 211	0.97 252	0.52 181	0.78 264	0.45 160	1.87 254	0.41 177	0.74 216	0.41 108	0.30 210	0.47 245	1.15 299	0.47 146	2.64 336	1.96 287

FADNet_RVC	0.92 251	0.69 264	0.55 238	0.88 269	0.75 281	0.54 218	0.51 226	0.77 255	0.54 244	0.70 255	0.96 271	1.36 271	1.06 278	0.54 274	1.85 313	0.64 222	0.80 269	0.90 306	3.34 296	0.76 280	1.00 258	1.13 262	0.37 235	0.60 269	0.66 207	0.87 233	0.97 237	1.14 251

ADCP+	0.92 251	0.59 242	0.62 252	0.44 192	0.45 213	0.55 221	0.85 280	0.65 193	1.81 324	0.48 108	1.10 283	1.62 282	0.33 169	0.42 246	1.03 261	0.52 181	0.52 137	0.48 185	1.19 221	0.38 154	0.58 172	0.60 181	0.32 220	0.30 162	0.66 207	3.45 347	0.77 183	4.14 327

iResNet	0.92 251	0.56 233	0.62 252	0.72 254	0.68 264	0.96 278	0.55 235	0.95 282	0.57 251	0.67 239	0.82 261	1.41 273	1.51 296	0.31 204	1.49 294	0.66 231	0.75 260	0.67 270	4.08 303	0.68 272	0.72 211	0.63 190	0.41 244	0.83 297	0.72 221	0.91 241	1.02 248	0.87 218

CSAN	0.93 254	0.83 285	0.75 273	0.86 267	0.82 284	0.73 258	0.61 251	0.97 288	0.94 293	0.94 304	0.73 246	1.96 289	1.56 298	0.49 260	0.98 253	0.63 216	0.74 258	0.66 268	1.09 210	0.71 277	0.78 221	0.63 190	0.53 276	0.76 290	0.98 278	1.49 311	1.21 272	1.63 275

IGEV-FE	0.94 255	0.47 172	1.24 313	1.15 290	0.46 216	0.60 231	0.65 262	0.81 266	0.36 192	0.67 239	1.75 310	0.94 233	0.30 140	0.26 172	0.66 173	1.14 308	0.60 200	0.48 185	2.55 277	0.63 261	2.19 306	2.33 312	0.21 146	0.37 212	1.00 284	1.03 268	1.17 267	1.48 268

FC-DCNN v2	0.94 255	0.98 300	1.28 318	1.47 307	0.95 293	1.33 302	0.82 277	1.05 296	0.80 275	0.87 296	0.66 224	1.11 256	0.67 264	0.56 279	0.91 236	0.69 236	0.81 272	0.68 276	0.83 187	0.59 239	0.78 221	0.59 177	0.50 265	0.78 295	1.25 307	1.09 275	1.35 288	1.89 283

IGEV_Zeroshot_test	0.95 257	0.47 172	1.24 313	1.15 290	0.46 216	0.60 231	0.65 262	0.81 266	0.36 192	0.66 230	1.86 314	0.94 233	0.30 140	0.26 172	0.66 173	1.14 308	0.60 200	0.48 185	2.56 278	0.63 261	2.23 308	2.36 313	0.21 146	0.37 212	1.00 284	1.03 268	1.17 267	1.48 268

DAS	0.95 257	0.61 249	0.48 217	0.78 263	0.61 250	0.68 251	0.59 242	0.84 272	0.93 290	0.65 219	1.58 303	1.66 283	1.06 278	0.34 216	0.95 247	0.92 274	0.92 288	0.73 286	1.77 247	1.03 305	1.73 296	1.11 259	0.47 254	0.92 303	0.93 269	1.00 260	1.39 292	0.96 225

SepStereo	0.95 257	0.61 249	0.48 217	0.78 263	0.61 250	0.68 251	0.59 242	0.84 272	0.93 290	0.65 219	1.58 303	1.66 283	1.06 278	0.34 216	0.95 247	0.92 274	0.92 288	0.73 286	1.77 247	1.03 305	1.73 296	1.11 259	0.47 254	0.92 303	0.93 269	1.00 260	1.39 292	0.96 225

PSMNet-ADL	0.96 260	0.62 252	0.66 262	0.67 247	0.70 272	0.66 248	0.58 241	0.74 242	0.60 255	0.85 294	5.03 338	0.95 237	1.26 289	0.45 254	0.89 233	1.03 296	0.68 240	0.54 225	2.03 258	0.68 272	0.84 233	0.79 231	0.54 280	0.47 245	0.73 226	0.95 247	1.32 285	0.63 169

CC-Net-ROB	0.96 260	1.18 310	0.70 268	1.56 308	1.06 300	1.63 311	1.20 302	0.79 259	0.61 256	0.81 286	0.56 191	3.07 306	0.57 252	0.85 310	0.68 182	0.44 118	0.71 254	0.63 258	1.40 231	0.57 232	0.58 172	0.43 122	1.91 331	0.46 242	0.83 255	0.83 228	0.77 183	1.20 256

GwcNet-ADL	0.97 262	0.83 285	0.81 278	0.91 275	0.68 264	0.70 254	0.53 229	0.77 255	0.50 237	0.72 261	5.46 341	1.20 264	0.65 262	0.46 256	0.81 209	0.95 279	0.72 256	0.56 235	1.26 225	0.71 277	0.67 198	0.78 229	0.59 287	0.56 262	0.79 245	0.98 256	0.85 207	1.75 281

SHD	0.97 262	0.56 233	0.73 271	0.75 257	0.69 266	0.66 248	0.61 251	0.99 289	0.94 293	0.77 274	1.00 275	0.94 233	1.29 291	0.54 274	2.21 328	0.98 287	0.95 291	0.70 280	2.01 257	0.80 284	1.12 269	1.71 298	0.47 254	0.77 293	0.91 266	1.01 263	0.91 220	1.22 258

ADCRef	1.01 264	0.65 256	0.48 217	0.39 166	0.47 220	0.65 245	0.68 267	0.61 158	1.08 299	0.52 132	0.64 216	0.75 199	0.43 217	0.38 229	1.56 297	0.72 245	0.61 208	0.59 251	1.53 237	0.58 235	0.66 194	0.71 213	0.50 265	0.43 229	0.75 233	1.25 292	0.82 196	8.96 348

AMNet	1.02 265	0.98 300	0.95 289	0.98 281	1.01 295	1.03 283	0.96 292	0.87 275	0.93 290	0.97 306	1.02 277	1.10 254	0.74 268	1.06 318	0.99 256	1.09 303	1.17 303	1.04 318	1.08 209	1.05 307	1.13 270	1.04 255	0.82 303	0.98 309	1.01 287	1.07 273	1.20 271	1.27 260

XQC	1.03 266	0.90 292	0.71 269	0.91 275	0.92 290	0.92 277	0.86 282	1.06 299	0.90 287	0.84 292	1.11 286	1.03 245	1.30 293	0.71 301	2.04 318	0.95 279	0.87 278	0.67 270	1.64 244	0.78 282	1.00 258	1.67 297	0.62 290	0.73 285	1.09 294	1.47 307	1.26 279	0.97 228

iRaft-Stereo_20w	1.06 267	0.49 189	1.34 321	1.18 293	0.46 216	0.78 267	0.46 218	0.76 250	0.37 202	0.74 265	6.16 348	0.84 222	0.29 129	0.26 172	0.81 209	0.97 284	0.59 193	0.44 150	1.72 245	0.61 253	1.04 261	1.56 291	0.21 146	0.25 132	0.92 268	1.31 298	1.45 300	2.71 306

RTS	1.09 268	0.59 242	0.59 244	0.60 232	0.58 247	0.96 278	0.90 284	0.80 261	0.88 283	0.59 180	0.71 236	1.28 267	0.62 257	0.51 266	2.04 318	0.98 287	1.19 304	0.77 295	2.33 268	0.85 291	0.96 253	1.16 265	0.49 261	0.65 277	1.23 302	4.43 350	1.15 262	1.45 264

RTSA	1.09 268	0.59 242	0.59 244	0.60 232	0.58 247	0.96 278	0.90 284	0.80 261	0.88 283	0.59 180	0.71 236	1.28 267	0.62 257	0.51 266	2.04 318	0.98 287	1.19 304	0.77 295	2.33 268	0.85 291	0.96 253	1.16 265	0.49 261	0.65 277	1.23 302	4.43 350	1.15 262	1.45 264

ITSA-stereo	1.12 270	0.72 268	0.59 244	1.20 295	0.84 286	0.64 244	0.64 257	0.95 282	0.78 273	0.84 292	2.54 321	1.39 272	1.23 287	0.81 307	1.20 277	1.01 293	0.83 274	0.67 270	1.56 238	0.62 257	1.08 267	1.46 284	0.56 284	0.71 281	0.95 274	1.27 294	0.99 241	4.08 326

DCVSM-stereo	1.13 271	0.66 259	0.79 276	0.89 270	0.65 258	1.15 292	0.73 271	0.95 282	0.82 279	1.04 310	4.18 332	3.75 317	1.45 294	0.49 260	0.83 214	0.86 267	0.69 246	0.60 254	2.08 259	0.87 293	1.06 265	0.77 226	0.84 304	0.72 284	0.74 228	0.89 237	0.98 240	1.09 241

CBMV	1.15 272	0.84 289	0.60 249	0.85 266	0.76 282	0.73 258	0.48 221	0.87 275	0.80 275	0.81 286	0.61 207	2.86 301	0.81 271	0.52 270	1.31 283	1.17 313	0.91 286	0.74 288	2.40 273	0.66 266	1.57 289	0.76 223	0.48 259	1.06 314	0.99 281	1.09 275	2.25 322	4.25 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 273	0.70 265	1.06 301	0.60 232	0.71 273	0.70 254	0.98 293	0.83 270	1.55 319	0.76 272	1.40 298	1.00 240	2.46 315	0.57 284	2.17 326	0.99 291	1.15 302	0.90 306	2.37 270	0.95 297	1.63 292	2.05 306	0.44 249	0.98 309	0.81 250	0.80 222	1.24 277	2.15 291

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 274	0.49 189	1.28 318	0.75 257	0.41 204	1.04 285	0.67 265	0.77 255	0.52 240	0.78 278	5.67 344	1.03 245	0.35 188	0.26 172	0.86 224	1.39 330	0.68 240	0.70 280	2.61 282	0.64 263	2.89 320	2.21 309	0.19 120	0.43 229	1.03 290	1.15 282	1.35 288	2.41 300

DeepPrunerF	1.22 275	0.49 189	0.39 175	0.58 225	2.86 339	0.49 200	0.55 235	0.52 109	0.58 254	0.43 86	0.67 231	0.43 101	0.32 163	0.42 246	1.64 301	0.75 251	0.58 179	0.46 172	0.93 198	0.46 197	0.61 178	0.53 169	0.40 242	0.35 200	15.32 363	0.82 227	0.65 148	0.62 165

ccs_rob	1.25 276	0.79 276	0.64 258	0.86 267	0.60 249	0.89 275	0.83 279	0.99 289	0.51 239	0.77 274	6.27 350	5.90 330	1.10 282	0.51 266	1.08 267	1.10 304	0.68 240	0.66 268	1.15 217	0.70 276	1.56 288	1.66 296	0.50 265	0.54 259	0.69 212	0.78 217	0.86 212	1.20 256

ADCL	1.27 277	0.82 283	0.64 258	0.60 232	0.53 233	0.73 258	0.91 286	0.75 246	2.78 343	0.68 242	1.01 276	0.86 227	0.50 235	0.50 264	1.27 280	0.64 222	0.66 232	0.57 241	1.20 223	0.60 244	0.98 257	0.88 241	0.50 265	0.47 245	1.60 321	1.50 312	0.88 216	11.30 351

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 278	0.90 292	0.63 256	1.27 298	0.90 289	1.21 296	2.21 317	1.27 304	1.18 304	1.00 308	0.91 266	1.80 288	1.16 285	1.07 319	1.48 293	0.77 254	0.70 248	0.58 246	2.75 286	0.67 270	1.39 284	2.93 321	0.85 306	0.73 285	1.47 316	1.68 317	1.33 286	2.96 311

FBW_ROB	1.34 279	1.42 316	1.08 304	2.01 315	1.42 316	1.37 304	1.63 310	0.99 289	0.70 265	0.72 261	1.02 277	2.05 292	0.91 276	1.47 325	1.24 279	0.60 210	0.88 282	0.65 266	6.08 317	0.59 239	1.06 265	0.81 234	1.48 327	1.12 320	0.99 281	1.20 285	0.99 241	1.66 278

UDG	1.35 280	2.24 324	0.81 278	2.58 316	2.45 330	2.48 317	2.57 321	0.76 250	0.86 281	0.77 274	1.08 280	1.51 276	0.56 248	2.59 330	1.06 264	0.69 236	1.89 325	0.80 301	2.31 266	0.97 300	1.24 276	0.98 249	1.43 326	0.62 272	0.74 228	0.81 224	0.95 231	0.81 210

DDUNet	1.38 281	2.18 322	0.79 276	2.67 319	2.43 329	2.57 318	2.52 320	0.80 261	0.84 280	0.63 207	0.94 268	1.57 281	0.45 223	2.65 334	0.94 245	0.78 257	1.99 327	0.75 290	2.31 266	0.91 296	1.16 271	0.97 248	2.71 335	0.56 262	0.72 221	0.71 199	0.97 237	0.85 214

PVD	1.47 282	1.04 304	1.44 323	1.10 286	1.09 304	1.19 294	1.07 296	1.91 335	2.05 329	0.79 281	1.49 301	1.54 279	1.91 305	0.89 313	2.26 332	1.35 323	1.39 311	1.09 323	2.41 274	1.14 313	1.51 287	1.98 305	0.79 299	1.08 317	1.49 318	1.82 320	1.67 309	2.10 289

SAMSARA	1.50 283	0.79 276	1.00 297	0.93 278	0.88 288	0.86 273	0.93 288	1.57 322	1.25 306	0.96 305	1.09 281	1.27 265	2.59 316	0.83 308	2.58 343	1.19 316	1.04 297	0.91 309	2.56 278	0.99 303	1.77 300	2.23 310	0.56 284	0.98 309	2.63 332	2.81 337	2.62 335	2.56 304

MFMNet_re	1.51 284	1.18 310	1.12 307	1.29 299	1.16 306	1.63 311	1.32 305	1.30 309	1.63 320	1.14 316	1.38 297	2.64 299	1.63 301	0.90 314	2.27 333	1.35 323	1.58 316	1.32 338	3.69 298	1.24 320	2.10 304	1.26 273	1.16 316	1.24 326	1.11 295	1.02 267	1.59 306	1.60 273

S-Stereo	1.54 285	0.81 280	0.83 281	1.15 290	1.16 306	1.29 301	1.56 308	1.02 294	1.09 300	1.25 323	4.20 333	4.10 322	1.10 282	0.66 295	2.16 325	1.63 337	0.90 285	1.05 319	2.20 263	1.10 310	1.26 277	3.12 324	1.31 325	1.17 324	0.84 259	1.18 284	1.21 272	2.18 292

ADCMid	1.56 286	0.92 296	0.99 293	0.70 251	0.86 287	1.05 286	1.37 306	1.29 307	1.77 323	0.75 269	1.75 310	1.27 265	1.48 295	0.69 299	2.18 327	1.07 300	0.98 294	0.79 299	2.74 285	0.80 284	1.31 280	1.74 300	1.06 315	0.70 280	1.01 287	1.53 313	1.02 248	10.33 349

FAT-Stereo	1.57 287	0.78 274	1.44 323	1.10 286	1.32 313	1.05 286	0.87 283	1.28 306	0.86 281	1.21 320	5.46 341	3.07 306	1.28 290	0.66 295	1.73 307	1.34 320	0.89 284	0.94 312	1.83 250	1.08 308	2.02 303	3.90 333	0.71 293	0.98 309	0.86 262	1.21 287	1.42 298	3.03 313

HBP-ISP	1.60 288	0.86 291	0.90 287	0.98 281	0.69 266	0.85 270	0.56 237	0.89 279	0.48 235	0.82 289	0.79 251	0.97 238	0.36 193	0.69 299	11.97 360	5.83 356	0.70 248	0.67 270	0.70 165	0.62 257	1.05 263	5.90 348	0.50 265	0.62 272	0.82 253	1.01 263	2.01 320	1.06 239

SANet	1.61 289	0.91 295	1.10 306	1.04 284	1.05 299	1.25 299	0.77 274	1.76 331	1.81 324	0.77 274	1.24 287	6.63 334	5.08 328	0.83 308	1.56 297	0.77 254	1.24 308	0.90 306	1.58 239	0.82 289	1.05 263	1.00 252	0.90 307	1.27 327	1.32 310	1.93 322	1.88 316	3.10 315

AnyNet_C32	1.64 290	0.65 256	0.74 272	0.67 247	0.73 275	0.86 273	1.14 297	0.95 282	3.12 346	0.75 269	1.53 302	0.94 233	0.64 261	0.67 297	1.83 312	1.11 306	1.06 301	0.95 313	1.78 249	0.76 280	1.76 299	1.71 298	0.66 292	0.85 300	1.13 297	2.68 336	1.17 267	13.55 353

pmcnn	1.66 291	0.80 279	0.52 229	1.19 294	1.01 295	1.21 296	0.93 288	0.96 287	0.54 244	0.74 265	2.66 323	3.98 321	5.06 327	0.31 204	1.65 303	1.40 331	1.20 306	0.91 309	3.99 301	0.95 297	4.45 345	1.02 254	0.90 307	0.90 302	1.07 292	1.01 263	2.43 329	3.03 313

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 292	1.25 313	1.05 299	1.56 308	1.08 302	1.20 295	3.18 329	1.50 318	2.10 331	1.30 327	0.98 273	1.50 275	1.04 277	1.66 326	1.71 304	1.18 314	0.84 275	1.01 315	6.24 318	1.15 316	1.43 285	3.23 326	1.19 317	1.14 321	1.52 319	1.29 296	1.09 255	2.78 308

MFN_U_SF_RVC	1.68 293	1.06 305	0.88 285	1.25 297	1.01 295	1.53 308	2.07 315	1.38 314	1.17 303	1.51 336	2.95 325	2.00 291	1.57 299	2.05 328	2.38 338	0.98 287	0.87 278	0.82 302	6.78 321	1.11 312	2.21 307	2.38 314	0.65 291	1.11 319	1.23 302	1.33 301	1.28 282	1.69 280

CBMV_ROB	1.71 294	0.79 276	0.65 261	1.35 301	1.07 301	1.01 281	0.74 273	1.01 293	0.54 244	0.72 261	0.81 256	9.80 349	5.90 334	0.57 284	1.42 288	0.69 236	0.80 269	0.58 246	5.38 310	1.22 318	0.95 252	0.55 175	0.53 276	0.62 272	1.22 301	1.45 306	2.72 338	2.94 310

gcap-zeroshot	1.75 295	0.44 146	0.89 286	0.59 229	0.36 176	0.55 221	0.29 179	0.74 242	0.29 132	0.74 265	0.76 248	1.18 263	0.33 169	0.24 144	0.78 200	0.97 284	0.61 208	0.53 219	29.80 355	0.80 284	1.04 261	1.45 283	0.23 171	0.34 194	0.75 233	0.99 258	0.96 234	0.75 201

edge stereo	1.82 296	1.16 309	2.22 336	1.46 306	1.28 310	1.58 309	1.38 307	1.67 328	1.30 308	1.20 319	3.42 329	4.33 324	2.26 311	0.80 306	1.41 287	1.46 333	1.05 299	0.83 305	5.42 311	0.97 300	1.34 282	3.76 330	0.95 312	0.88 301	1.26 308	1.20 285	1.70 311	2.91 309

G-Net	1.86 297	1.00 302	1.28 318	0.89 270	0.93 291	1.10 289	0.77 274	1.63 324	2.07 330	0.99 307	2.89 324	7.30 340	1.67 302	0.55 277	1.45 289	1.75 340	1.04 297	0.93 311	2.87 287	2.72 351	1.89 302	1.47 285	0.80 301	1.02 313	1.06 291	1.71 318	2.82 339	5.60 335

ADCS	1.88 298	1.06 305	0.98 292	0.93 278	1.10 305	1.09 288	1.14 297	1.27 304	2.49 337	0.89 298	1.36 296	1.51 276	2.92 320	0.86 311	3.30 346	2.26 346	1.46 315	1.26 332	3.10 294	1.29 322	2.48 312	2.88 319	0.80 301	1.10 318	1.33 312	4.48 352	1.41 297	6.08 338

SQANet	1.90 299	2.70 329	1.03 298	3.09 326	2.17 324	3.29 323	2.70 323	0.95 282	0.65 261	1.00 308	0.71 236	2.69 300	1.10 282	2.30 329	0.78 200	0.55 193	1.02 296	0.72 283	9.92 334	0.68 272	2.11 305	1.25 271	3.28 336	0.58 266	0.98 278	1.31 298	1.33 286	2.34 296

SPS-STEREO	1.93 300	1.27 314	1.21 310	1.60 310	1.34 314	1.44 306	1.17 300	1.66 325	1.36 313	1.38 330	3.67 330	3.02 305	1.29 291	1.05 317	1.85 313	1.83 342	1.58 316	1.37 340	8.86 330	1.34 323	3.07 326	1.47 285	1.27 322	1.37 329	1.42 315	1.28 295	2.02 321	1.89 283
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 301	1.18 310	1.26 316	1.45 305	1.28 310	1.10 289	2.21 317	1.88 333	1.41 314	1.33 328	1.32 293	2.29 293	2.23 308	1.25 323	4.58 351	1.87 343	2.55 337	1.13 327	2.73 284	1.63 335	3.69 338	3.33 327	1.26 318	2.09 351	1.93 326	1.47 307	1.59 306	2.77 307

AnyNet_C01	2.06 302	1.08 307	1.06 301	1.14 289	1.08 302	1.01 281	2.69 322	1.69 329	2.66 340	1.21 320	1.67 307	2.90 303	2.60 317	0.95 316	3.65 347	4.02 354	2.09 329	2.21 354	3.08 293	1.56 332	3.30 332	2.89 320	1.26 318	1.15 322	1.80 324	1.43 305	1.51 303	3.90 324

DDF-Stereo	2.07 303	0.43 140	0.28 122	10.45 353	0.48 223	14.62 360	0.70 270	0.72 233	0.29 132	0.66 230	0.48 155	17.48 357	0.59 256	0.26 172	0.55 127	0.56 199	0.60 200	0.45 160	1.27 226	0.38 154	0.83 229	0.77 226	0.25 185	0.24 121	0.45 129	0.45 136	0.91 220	0.67 178

ADCPNet	2.08 304	0.77 272	0.87 284	0.83 265	1.21 308	0.85 270	1.59 309	1.02 294	1.35 311	0.83 291	1.97 315	1.01 243	7.76 340	0.75 304	2.35 337	1.16 312	0.95 291	0.71 282	4.05 302	0.97 300	1.30 279	1.61 293	0.72 294	0.76 290	1.52 319	1.96 325	1.21 272	16.04 356

DDVS	2.32 305	0.70 265	0.82 280	0.70 251	0.74 279	0.73 258	0.59 242	1.09 301	0.88 283	0.80 283	34.26 366	3.93 319	1.16 285	0.52 270	1.09 269	1.35 323	0.73 257	0.65 266	1.95 256	0.95 297	1.67 294	2.27 311	0.48 259	0.56 262	0.69 212	0.84 229	1.21 272	1.35 262

Ntro	2.32 305	3.40 347	1.53 325	3.55 334	2.52 332	3.71 334	3.36 330	1.11 302	1.05 298	1.16 317	0.90 265	2.93 304	1.24 288	2.72 336	1.00 257	0.64 222	1.40 312	0.82 302	10.96 337	1.14 313	2.72 315	3.19 325	4.26 342	0.73 285	1.24 305	1.59 315	1.56 305	2.31 295

RainbowNet	2.32 305	2.93 335	1.87 332	3.34 332	2.57 333	3.50 325	3.49 333	1.29 307	0.92 288	1.53 339	0.89 264	3.18 308	2.31 312	2.94 337	1.30 282	0.90 271	1.61 319	1.00 314	5.61 312	1.51 327	2.82 319	4.18 335	4.25 341	0.97 307	1.32 310	1.58 314	1.71 312	3.00 312

otaku	2.33 308	3.05 339	1.19 308	3.36 333	2.37 327	3.56 328	3.08 328	1.05 296	0.98 296	1.13 313	0.80 255	2.88 302	1.62 300	2.59 330	0.95 247	0.64 222	1.23 307	0.75 290	13.16 342	1.09 309	2.47 311	2.63 316	4.75 346	0.75 289	1.13 297	1.38 304	1.69 310	2.52 303

ACVNet-4b	2.35 309	2.75 332	1.60 327	3.13 327	2.29 326	3.52 327	3.67 336	1.35 311	1.35 311	1.27 324	0.72 241	3.26 310	2.62 318	3.04 340	0.98 253	0.78 257	2.13 330	1.02 316	9.04 331	1.23 319	2.74 316	3.39 329	4.08 339	0.92 303	1.24 305	1.29 296	1.46 301	2.48 302

STTRV1_RVC	2.36 310	0.81 280	0.64 258	1.04 284	0.73 275	1.03 283	0.85 280	0.91 280	0.92 288	0.93 300	0.95 270	1.72 287	2.23 308	0.86 311	1.46 292	0.78 257	1.37 310	0.72 283	31.78 357	1.97 341	1.59 290	1.23 270	0.98 314	0.97 307	1.07 292	1.11 278	1.75 313	3.40 319

ACVNet_1	2.47 311	3.23 342	2.35 338	4.40 341	2.93 343	3.77 336	3.96 339	1.34 310	1.18 304	1.21 320	1.02 277	3.31 312	2.07 306	3.09 342	1.31 283	0.70 242	2.26 334	1.10 324	9.52 332	1.14 313	3.45 334	1.18 268	4.50 345	1.07 315	1.39 314	1.75 319	1.36 290	2.10 289

MonStereo1	2.61 312	2.91 334	1.70 328	3.94 338	3.77 350	3.57 329	3.72 338	1.55 320	1.64 321	1.43 332	1.63 306	4.85 327	5.63 332	2.99 339	1.35 285	0.90 271	1.99 327	1.31 335	5.93 313	1.75 339	2.96 322	1.93 304	4.83 349	0.93 306	1.31 309	1.08 274	2.49 332	2.38 298

SGM-ForestM	2.61 312	4.20 351	0.93 288	2.78 321	1.37 315	3.57 329	2.93 326	2.59 344	1.51 318	0.70 255	1.32 293	7.25 338	5.36 331	0.47 257	0.89 233	0.53 183	0.79 268	0.54 225	7.58 323	0.60 244	0.82 227	0.47 142	0.51 273	0.80 296	4.97 350	3.66 348	7.05 358	6.30 339

DPSNet	2.61 312	0.83 285	0.77 275	1.21 296	1.24 309	1.34 303	0.93 288	1.08 300	1.49 317	0.78 278	0.86 262	6.91 336	3.85 322	0.58 287	4.58 351	2.54 347	1.43 314	1.24 330	14.95 346	1.34 323	4.83 349	8.01 354	1.75 330	1.40 332	1.47 316	1.95 324	1.60 308	1.66 278

DGSMNet	2.66 315	0.96 297	1.36 322	1.03 283	0.99 294	1.12 291	1.05 295	1.36 312	0.94 293	2.15 351	13.54 362	1.71 286	1.85 303	0.93 315	2.50 342	3.85 353	5.34 346	1.61 345	5.07 307	1.68 337	7.04 354	8.02 355	0.96 313	1.19 325	1.01 287	1.33 301	1.40 296	1.88 282

WAO-6	2.71 316	2.26 325	1.57 326	3.00 325	2.25 325	3.01 321	3.02 327	1.77 332	2.35 332	1.52 338	1.62 305	3.94 320	5.12 329	2.64 333	2.22 329	1.38 328	2.65 338	1.36 339	4.86 306	1.54 331	2.76 318	4.79 339	2.70 334	1.73 344	2.71 334	2.59 335	2.68 337	5.02 332

PSMNet_ROB	2.71 316	3.39 346	1.92 333	2.87 323	2.04 322	4.01 339	3.50 334	1.46 316	1.41 314	1.59 341	3.34 326	3.52 313	4.97 326	4.50 350	1.61 300	0.95 279	1.87 324	1.06 320	8.62 327	1.63 335	2.32 310	1.51 289	5.43 356	1.37 329	1.98 330	1.94 323	1.91 317	2.39 299

WAO-7	2.72 318	1.83 320	2.89 347	7.39 347	1.73 321	1.76 314	1.82 312	2.07 336	2.65 339	2.21 352	5.39 340	4.58 326	5.72 333	1.23 322	2.07 322	1.27 319	1.69 320	1.22 329	7.70 324	1.51 327	1.64 293	3.07 323	0.84 304	1.65 342	1.83 325	2.48 334	1.97 319	3.27 317

SGM_RVC	2.81 319	1.46 317	0.85 282	1.76 313	1.28 310	1.68 313	1.19 301	1.56 321	1.14 302	0.82 289	1.70 308	7.09 337	2.67 319	0.42 246	0.92 239	0.57 200	0.75 260	0.57 241	11.20 339	0.66 266	0.94 249	0.46 137	0.51 273	0.84 299	1.97 329	1.64 316	5.04 353	26.13 362
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 320	3.23 342	1.81 330	6.04 345	3.38 349	3.63 331	3.67 336	1.88 333	1.97 328	1.47 333	1.30 291	3.69 316	4.10 324	2.97 338	1.45 289	0.97 284	2.41 335	1.29 333	5.94 314	1.74 338	3.20 328	4.23 336	4.79 348	1.55 337	2.65 333	2.27 331	2.56 333	2.64 305

IMH-64-1	2.92 321	2.70 329	2.36 339	3.23 328	2.71 335	3.70 332	4.05 340	1.66 325	2.48 335	1.13 313	1.26 289	3.60 314	6.29 336	3.59 344	2.28 334	1.15 310	2.20 331	1.31 335	6.02 315	1.52 329	3.03 324	5.48 342	4.83 349	1.40 332	2.83 336	2.02 326	2.34 325	3.64 320

IMH-64	2.92 321	2.70 329	2.36 339	3.23 328	2.71 335	3.70 332	4.05 340	1.66 325	2.48 335	1.13 313	1.26 289	3.60 314	6.29 336	3.59 344	2.28 334	1.15 310	2.20 331	1.31 335	6.02 315	1.52 329	3.03 324	5.48 342	4.83 349	1.40 332	2.83 336	2.02 326	2.34 325	3.64 320

SFCPSM	3.03 323	0.82 283	0.63 256	0.77 261	0.69 266	0.72 257	0.63 255	0.83 270	0.98 296	0.71 258	2.00 316	2.57 295	3.49 321	0.56 279	1.16 275	0.93 278	0.74 258	0.64 262	54.48 369	1.19 317	0.88 238	0.91 244	0.55 282	0.55 261	0.94 272	0.93 245	1.11 259	1.39 263

ACVNet_2	3.17 324	2.98 336	2.25 337	4.72 342	2.88 340	3.50 325	3.48 332	1.58 323	1.33 309	1.29 326	1.10 283	3.22 309	2.45 314	2.67 335	1.29 281	0.86 267	7.26 350	1.02 316	22.14 350	1.37 325	3.22 329	1.25 271	4.24 340	1.37 329	1.93 326	1.92 321	1.83 315	2.36 297

ELAS_RVC	3.22 325	2.01 321	1.85 331	2.66 318	2.07 323	5.08 347	2.06 314	2.41 342	1.89 326	1.74 346	4.78 335	8.00 341	8.02 341	0.74 303	2.38 338	0.81 262	1.75 322	1.14 328	3.97 300	1.27 321	4.64 348	7.61 352	1.26 318	1.74 345	6.58 355	3.21 343	3.39 343	3.80 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 326	2.76 333	2.37 341	3.26 330	2.74 337	3.73 335	4.10 342	1.72 330	2.58 338	1.17 318	1.24 287	3.92 318	10.58 343	6.80 359	1.57 299	1.11 306	2.25 333	1.30 334	6.28 319	1.56 332	2.97 323	4.14 334	4.90 352	1.45 336	3.01 340	2.36 332	2.47 331	5.19 334

anonymity	3.27 327	0.41 128	1.09 305	0.58 225	0.41 204	0.47 194	0.30 186	0.79 259	0.33 175	0.61 191	69.49 371	0.85 223	0.30 140	0.24 144	0.59 141	1.02 295	0.60 200	0.43 145	1.35 229	0.60 244	0.73 214	1.82 303	0.24 180	0.29 154	1.00 284	1.24 289	1.08 253	1.47 266

MDST_ROB	3.33 328	2.32 326	0.75 273	3.90 337	1.47 318	2.61 319	1.00 294	1.12 303	0.72 266	0.78 278	0.67 231	1.54 279	25.37 358	0.34 216	2.11 324	0.53 183	0.65 229	0.48 185	3.69 298	0.58 235	0.88 238	0.59 177	0.58 286	0.68 279	7.85 358	3.03 341	17.15 363	8.63 347

ELAS	3.38 329	2.19 323	1.79 329	2.99 324	2.37 327	3.32 324	2.09 316	2.60 345	2.85 344	1.28 325	4.85 337	8.61 343	8.02 341	0.76 305	2.90 344	0.81 262	1.80 323	1.10 324	4.19 304	1.10 310	4.53 346	7.86 353	1.26 318	1.63 340	7.08 356	4.79 353	3.66 348	4.87 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 330	1.54 318	1.05 299	2.64 317	1.72 320	2.05 316	1.15 299	2.40 341	1.41 314	0.90 299	6.48 351	9.56 347	7.42 339	0.49 260	11.75 358	1.94 344	0.87 278	0.74 288	8.79 328	0.80 284	8.36 355	8.07 356	0.73 296	1.07 315	3.39 342	2.15 330	5.22 354	4.99 331
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
SGM+DAISY	3.81 331	1.38 315	1.26 316	1.80 314	1.47 318	1.93 315	1.71 311	1.47 317	1.33 309	1.34 329	6.67 353	9.59 348	12.99 350	1.20 321	1.73 307	1.47 334	1.42 313	1.24 330	11.11 338	1.37 325	3.07 326	2.13 308	1.27 322	1.42 335	1.69 322	1.26 293	2.90 340	26.50 363

DN	3.88 332	0.39 116	0.36 158	0.58 225	0.32 156	51.06 370	0.32 188	0.64 185	0.32 169	0.50 119	0.56 191	38.15 364	0.23 99	0.26 172	0.60 147	0.71 243	0.57 173	0.46 172	1.59 241	0.40 173	0.69 204	0.66 199	0.32 220	0.32 175	1.15 299	1.04 270	0.86 212	1.56 270

DispFullNet	4.17 333	3.20 341	4.34 355	2.72 320	2.46 331	2.92 320	2.70 323	2.79 350	1.90 327	4.51 361	6.62 352	8.91 345	4.83 325	2.59 330	2.00 317	8.18 359	3.24 342	1.98 348	24.96 352	2.93 353	3.99 340	3.36 328	1.71 329	1.15 322	1.36 313	1.32 300	2.36 328	3.65 322

WAO-8	4.25 334	3.34 344	2.80 344	10.32 351	2.92 341	4.17 340	5.89 345	2.66 348	4.45 350	1.69 344	3.41 327	5.94 331	11.31 345	5.29 354	1.71 304	1.34 320	2.69 339	1.51 343	10.78 335	2.48 348	2.63 313	4.50 337	3.44 337	1.58 338	5.12 351	3.31 345	3.60 345	5.76 336

Venus	4.25 334	3.34 344	2.80 344	10.32 351	2.92 341	4.17 340	5.89 345	2.66 348	4.45 350	1.69 344	3.41 327	5.94 331	11.31 345	5.29 354	1.71 304	1.34 320	2.69 339	1.51 343	10.78 335	2.48 348	2.63 313	4.50 337	3.44 337	1.58 338	5.12 351	3.31 345	3.60 345	5.76 336

LVE	4.33 336	3.03 337	2.00 334	27.23 363	3.06 344	3.83 337	12.07 360	1.53 319	1.64 321	1.85 348	1.48 300	3.30 311	3.91 323	3.06 341	1.45 289	1.05 298	1.95 326	1.38 341	15.68 347	1.62 334	3.25 331	5.86 345	4.42 344	1.76 346	2.87 338	2.06 328	2.34 325	3.25 316

PWCK	5.04 337	3.03 337	2.21 335	3.61 335	2.60 334	4.41 343	5.09 343	2.45 343	2.76 342	3.31 357	4.34 334	10.15 352	5.13 330	1.74 327	1.99 316	1.38 328	2.41 335	1.45 342	51.59 368	2.35 346	3.70 339	2.69 318	2.65 333	1.78 348	2.97 339	3.21 343	2.43 329	4.77 329

STStereo	5.29 338	2.47 327	5.20 358	5.20 343	2.80 338	4.72 344	3.42 331	6.23 359	6.52 353	1.51 336	7.61 355	9.53 346	14.86 353	0.63 292	4.09 350	0.64 222	0.87 278	0.62 257	36.67 360	1.02 304	1.23 275	1.05 256	0.78 298	1.63 340	3.46 343	2.43 333	3.53 344	14.15 354

notaker	5.52 339	5.55 357	3.76 353	13.97 357	5.34 355	5.44 351	7.16 348	2.36 340	2.68 341	2.06 350	1.80 312	12.90 356	23.86 357	3.98 347	2.04 318	1.73 339	3.45 344	2.12 351	17.08 348	2.15 343	6.10 353	5.87 346	6.15 360	2.12 352	1.79 323	2.08 329	2.31 324	3.29 318

MADNet++	5.64 340	3.51 348	3.77 354	2.84 322	4.62 353	3.02 322	3.65 335	4.36 353	5.03 352	4.18 360	5.07 339	6.45 333	5.92 335	6.18 358	7.04 354	6.82 357	4.71 345	4.00 358	8.03 325	5.83 357	9.92 359	16.38 364	2.32 332	4.34 361	3.95 349	11.38 359	4.93 352	4.01 325

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 341	0.56 233	1.25 315	0.75 257	0.69 266	1.17 293	0.81 276	0.82 269	0.80 275	0.81 286	4.78 335	1.00 240	0.37 199	0.27 182	1.13 272	1.54 335	0.70 248	0.60 254	124.50 372	0.54 217	1.43 285	2.64 317	0.22 160	0.36 207	0.91 266	1.13 280	1.13 260	2.18 292

TorneroNet-64	6.02 342	4.60 353	2.53 342	15.58 359	3.29 347	4.87 345	7.75 349	2.23 338	10.02 357	1.42 331	1.31 292	7.26 339	29.23 362	4.36 349	2.09 323	1.21 317	8.22 351	1.70 347	17.35 349	2.62 350	4.31 343	5.68 344	5.20 354	1.76 346	3.58 344	3.76 349	2.29 323	8.34 346

JetBlue	6.09 343	3.85 349	3.31 352	5.99 344	4.13 352	6.22 353	7.94 350	3.42 351	2.89 345	1.47 333	1.46 299	8.10 342	1.90 304	5.39 356	11.86 359	3.22 349	3.30 343	2.99 355	5.32 309	2.40 347	9.74 358	10.03 361	4.93 353	2.18 353	7.39 357	17.16 361	3.72 350	24.15 359

UNDER WATER-64	6.11 344	5.20 355	3.13 350	12.20 355	5.77 356	6.55 355	8.53 354	4.74 357	3.45 348	2.30 355	2.36 319	12.04 355	12.47 349	5.08 352	3.02 345	1.81 341	12.11 359	2.17 352	8.81 329	4.17 356	5.75 352	7.27 351	8.74 366	2.61 356	3.86 348	8.63 356	4.32 351	7.86 345

MANE	7.31 345	2.64 328	4.48 356	3.30 331	3.10 345	3.94 338	2.83 325	5.37 358	6.88 354	1.11 312	5.64 343	8.81 344	11.02 344	0.67 297	3.83 348	3.83 352	1.32 309	18.03 365	8.61 326	0.84 290	4.22 341	1.16 265	0.74 297	1.79 349	13.65 362	18.61 362	22.89 365	38.18 371

UNDER WATER	7.55 346	4.74 354	3.06 349	10.46 354	5.92 357	6.35 354	8.05 351	4.32 352	3.69 349	1.97 349	2.14 317	10.53 353	62.60 371	4.83 351	2.25 331	1.59 336	12.22 360	2.08 350	9.67 333	3.97 354	5.27 351	6.65 349	8.86 367	2.65 357	3.82 346	5.62 354	3.62 347	7.03 343

JetRed	7.85 347	5.29 356	6.07 360	3.75 336	5.00 354	6.95 356	10.20 357	4.64 356	3.42 347	2.92 356	2.39 320	6.71 335	2.25 310	7.15 360	10.26 356	7.34 358	8.59 352	7.11 360	4.82 305	4.08 355	10.76 362	9.27 357	7.85 364	3.34 358	10.96 359	24.25 365	11.90 360	24.57 361

TorneroNet	8.11 348	4.28 352	2.58 343	27.50 364	3.31 348	5.00 346	6.00 347	2.62 346	10.13 359	1.49 335	2.57 322	11.07 354	68.61 372	4.25 348	1.77 311	1.18 314	5.78 347	1.62 346	23.67 351	2.83 352	4.30 342	5.47 341	5.37 355	1.65 342	3.72 345	3.14 342	2.59 334	6.36 340

KSHMR	8.16 349	4.16 350	2.96 348	25.39 362	3.92 351	5.08 347	5.53 344	2.62 346	2.40 334	2.23 353	2.26 318	4.37 325	77.17 373	5.23 353	2.24 330	1.71 338	2.79 341	1.98 348	31.04 356	2.02 342	4.59 347	5.35 340	7.54 363	1.89 350	3.30 341	2.91 339	3.01 341	6.51 341

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 350	0.65 256	1.07 303	0.94 280	0.83 285	0.81 268	1.27 304	0.85 274	0.73 267	0.93 300	6.13 347	180.62 373	2.17 307	1.33 324	1.22 278	1.01 293	0.93 290	1.06 320	6.32 320	0.79 283	3.32 333	3.77 331	0.55 282	0.76 290	0.95 274	1.34 303	1.19 270	2.42 301

LSM0	8.30 351	1.08 307	0.95 289	1.66 311	1.42 316	1.59 310	1.96 313	2.27 339	2.36 333	1.66 343	3.94 331	4.10 322	6.30 338	0.63 292	62.38 373	74.74 373	1.69 320	1.06 320	12.18 340	2.23 344	4.96 350	9.29 358	0.92 309	1.29 328	1.95 328	2.97 340	3.66 348	14.83 355

ACV-stereo	8.39 352	1.01 303	0.97 291	1.29 299	0.73 275	1.48 307	0.95 291	0.88 278	1.10 301	1.07 311	1.33 295	1.06 250	23.12 356	0.52 270	4.00 349	3.78 351	1.05 299	0.79 299	168.94 373	1.91 340	3.64 337	1.44 281	0.72 294	0.74 288	0.74 228	0.90 239	1.43 299	1.03 235

ktn	8.45 353	3.18 340	2.84 346	6.37 346	3.26 346	4.31 342	10.28 358	2.15 337	10.13 359	2.27 354	1.83 313	42.17 367	55.84 369	3.93 346	2.34 336	2.09 345	9.85 353	2.17 352	33.98 358	2.24 345	3.24 330	3.03 322	4.78 347	2.25 354	2.59 331	2.81 337	3.18 342	5.04 333

zero-FE	9.08 354	0.42 135	0.28 122	61.19 372	0.56 241	106.36 372	1.24 303	0.72 233	0.30 142	0.66 230	0.56 191	61.54 371	0.66 263	0.25 161	0.59 141	0.53 183	0.60 200	0.47 179	2.54 276	0.38 154	1.35 283	0.96 247	0.25 185	0.24 121	0.45 129	0.44 130	0.91 220	0.66 174

XX-Stereo	9.49 355	0.38 111	0.36 158	0.63 239	0.28 132	0.54 218	0.28 172	0.69 214	0.28 125	0.69 250	6.24 349	1.00 240	0.29 129	0.23 132	0.70 189	1.08 301	0.60 200	0.52 215	1.58 239	0.53 211	0.76 218	0.65 196	0.18 112	0.26 139	233.61 375	0.88 235	1.01 247	1.90 285

DGTPSM_ROB	12.12 356	5.96 358	17.45 366	4.20 339	7.86 358	5.15 349	8.18 352	4.56 354	11.64 361	4.52 362	8.72 357	5.01 328	17.08 354	12.98 363	14.91 362	14.58 363	6.85 348	15.76 363	12.78 341	12.05 362	9.07 356	21.74 365	5.67 357	11.54 365	11.84 360	31.02 368	12.98 361	33.06 366

DPSMNet_ROB	12.40 357	5.97 359	17.46 367	4.21 340	7.87 359	5.15 349	8.18 352	4.56 354	11.65 362	4.54 363	8.87 358	5.17 329	22.69 355	13.00 364	14.98 363	14.62 364	6.90 349	15.82 364	14.07 345	12.05 362	9.09 357	21.75 366	5.68 358	11.54 365	11.87 361	31.03 369	12.99 362	33.06 366

WQFJA1++	13.32 358	0.37 101	0.25 114	123.26 374	0.29 139	112.03 373	109.42 373	0.56 131	0.25 102	0.65 219	0.49 160	1.70 285	1.51 296	0.23 132	0.43 103	0.60 210	0.53 146	0.41 131	1.83 250	0.31 111	0.53 147	0.51 160	0.22 160	0.20 83	0.52 157	0.76 212	0.88 216	0.91 221

LE_ROB	17.44 359	1.82 319	6.12 361	9.40 348	53.85 373	8.01 357	46.26 368	11.27 365	28.12 366	1.80 347	7.03 354	38.62 365	49.53 368	0.34 216	1.76 310	0.55 193	0.78 264	0.59 251	36.68 361	6.72 358	2.92 321	0.85 237	29.06 371	12.10 367	26.35 365	25.49 366	27.84 368	37.03 370

DLNR_Zeroshot_test	17.86 360	67.45 373	1.21 310	81.91 373	0.35 172	0.45 186	74.74 372	0.76 250	0.27 118	0.69 250	0.60 200	1.16 261	0.29 129	8.20 361	84.48 374	102.07 374	23.88 366	15.14 362	7.31 322	0.50 205	4.38 344	2.51 315	0.18 112	0.43 229	0.76 239	0.86 230	0.80 190	0.80 208

DPSM_ROB	18.32 361	16.26 361	21.94 368	9.42 349	8.75 360	13.61 358	9.11 355	10.90 363	15.09 363	8.45 364	8.95 359	10.12 350	13.19 351	16.42 366	19.79 365	19.11 366	18.35 364	20.45 366	13.82 343	14.88 364	26.56 367	27.45 367	6.49 361	14.39 368	31.57 370	38.83 371	36.85 371	43.86 372

DPSM	18.32 361	16.26 361	21.94 368	9.42 349	8.75 360	13.61 358	9.11 355	10.90 363	15.09 363	8.45 364	8.95 359	10.12 350	13.19 351	16.42 366	19.79 365	19.11 366	18.35 364	20.45 366	13.82 343	14.88 364	26.56 367	27.45 367	6.49 361	14.39 368	31.57 370	38.83 371	36.85 371	43.86 372

DPSimNet_ROB	18.93 363	32.01 365	5.97 359	12.40 356	11.35 363	6.13 352	28.07 365	15.03 366	35.64 369	3.96 359	78.33 372	18.15 358	35.00 363	5.44 357	12.19 361	10.36 361	13.57 362	3.64 357	87.52 371	6.87 359	14.36 366	9.97 359	4.40 343	7.14 363	5.17 353	9.85 357	5.93 356	32.56 365

HanzoNet	19.12 364	15.23 360	6.99 362	35.06 367	14.35 365	40.77 366	42.46 367	17.81 367	22.51 365	3.55 358	8.29 356	41.30 366	56.30 370	43.04 372	5.72 353	4.37 355	37.83 370	3.30 356	49.59 367	8.93 361	10.30 361	6.85 350	14.15 370	3.46 359	5.94 354	5.80 355	5.29 355	7.13 344

LRCNet_RVC	21.34 365	28.92 364	11.37 364	31.78 366	29.09 369	34.25 365	27.43 364	21.71 370	10.07 358	29.63 370	30.60 365	32.06 362	25.81 359	33.87 370	11.15 357	2.97 348	25.27 367	21.35 368	44.05 364	20.83 367	14.27 365	5.87 346	36.69 372	27.43 370	2.76 335	1.47 307	8.68 359	6.79 342

BEATNet-Init1	22.01 366	36.32 369	3.23 351	54.74 371	11.23 362	52.95 371	28.72 366	9.47 361	8.51 355	1.57 340	10.45 361	33.05 363	48.98 367	0.71 301	16.97 364	11.50 362	1.60 318	1.11 326	77.80 370	35.27 371	9.94 360	9.98 360	1.27 322	2.30 355	27.41 366	11.09 358	52.85 373	35.36 368

ASD4	28.39 367	32.20 366	16.01 365	15.24 358	12.36 364	19.17 361	15.39 361	18.17 368	9.38 356	45.71 371	57.05 370	24.92 361	11.45 347	13.50 365	48.27 372	18.30 365	47.28 371	47.66 371	44.35 365	25.76 368	63.37 374	42.94 372	8.48 365	8.34 364	24.58 364	32.07 370	28.35 369	36.29 369

PML	30.82 368	20.91 363	7.15 363	29.65 365	20.81 368	29.11 364	10.50 359	10.87 362	88.32 373	20.03 369	154.19 373	98.60 372	119.55 374	10.53 362	9.19 355	8.69 360	16.72 363	7.27 361	34.57 359	7.35 360	12.77 363	10.86 362	5.72 359	6.17 362	33.11 372	12.83 360	34.30 370	12.33 352

CasAABBNet	36.73 369	32.73 368	44.18 373	18.81 360	17.45 366	27.29 363	18.12 362	21.69 369	30.40 367	17.52 367	18.08 363	20.27 359	26.53 360	32.96 368	38.28 368	37.42 368	36.82 368	41.12 370	27.47 354	29.86 369	53.56 373	55.70 373	12.93 368	28.91 371	63.44 374	78.07 373	73.93 374	88.05 374

FlowAnything	36.80 370	32.68 367	44.29 374	18.93 361	17.69 367	27.11 362	18.38 363	21.83 371	30.48 368	17.53 368	18.21 364	20.29 360	26.54 361	33.31 369	37.97 367	37.86 369	36.82 368	40.93 369	27.35 353	30.03 370	53.34 372	55.72 374	12.99 369	29.50 372	63.36 373	78.25 374	73.99 375	88.17 375

HaxPig	41.43 371	43.85 370	40.81 370	44.90 368	47.49 371	44.66 367	46.30 369	46.31 372	45.63 371	49.00 372	49.30 367	47.24 368	43.73 365	42.64 371	40.44 370	39.13 371	48.37 372	51.07 372	43.33 362	42.25 372	42.88 369	36.52 369	50.75 374	43.02 374	27.54 367	19.97 363	20.68 364	20.75 358

AVERAGE_ROB	41.98 372	44.82 371	42.27 371	45.98 369	46.88 370	45.60 368	46.56 370	47.04 373	43.89 370	49.19 373	49.91 368	47.25 369	43.00 364	49.19 373	40.14 369	38.38 370	49.01 373	51.31 373	43.98 363	42.43 373	43.31 370	38.64 370	49.42 373	42.83 373	28.65 368	20.44 364	23.41 366	19.88 357

MEDIAN_ROB	44.95 373	47.36 372	44.12 372	48.52 370	49.78 372	48.21 369	49.25 371	49.72 374	46.35 372	52.53 374	53.59 369	50.59 370	45.49 366	49.36 374	43.27 371	41.36 372	51.85 374	54.40 374	47.03 366	45.93 374	45.78 371	40.06 371	52.67 375	45.67 375	31.00 369	26.54 367	25.33 367	27.95 364

GS-Stereo																							0.08 18	0.10 25	0.18 23	0.16 14	0.25 29	0.16 26

FADE			4.82 357	1.74 312				6.39 360		9.69 366			11.63 348	3.16 343	2.41 340	3.75 350	13.11 361	6.09 359		15.33 366	14.18 364	10.90 363	1.70 328	3.54 360	3.84 347		6.83 357	24.35 360

Low-res two-view benchmark