Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.14 3	0.10 9	0.36 27	0.03 18	0.02 6	0.01 4	0.00 1	0.03 12	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 5	0.00 1	0.68 8	0.80 13	0.10 4	0.19 28	0.29 9	0.10 17	0.19 5	0.22 9	0.03 37	0.01 10	0.04 10	0.01 5	0.33 6	0.01 8

NLSM3	0.17 4	0.05 3	0.31 25	0.01 4	0.04 15	0.06 18	0.00 1	0.01 4	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.10 29	0.01 21	1.19 27	0.73 10	0.42 34	0.08 18	0.47 20	0.02 3	0.37 12	0.06 4	0.02 31	0.00 1	0.02 4	0.05 21	0.41 9	0.02 22

AIO-test2	0.17 4	0.17 17	0.03 7	0.01 4	0.10 40	0.04 14	0.07 84	0.02 10	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.56 51	0.06 10	0.00 1	0.64 6	0.80 13	0.08 3	0.12 22	0.25 7	0.25 35	0.19 5	0.36 20	0.01 20	0.37 94	0.16 28	0.01 5	0.17 3	0.00 1

BridgeDepth	0.18 6	0.14 14	0.40 36	0.05 24	0.08 34	0.02 8	0.00 1	0.04 17	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.02 36	0.80 10	0.88 16	0.12 7	0.11 20	0.58 24	0.05 4	0.52 24	0.23 10	0.00 1	0.01 10	0.09 21	0.02 11	0.33 6	0.07 38
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qqai	0.22 7	0.36 29	0.40 36	0.03 18	0.02 6	0.10 23	0.00 1	0.04 17	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.24 52	0.00 1	0.90 14	0.90 17	0.17 9	0.07 15	0.52 22	0.40 52	0.37 12	0.53 27	0.00 1	0.01 10	0.19 29	0.02 11	0.27 5	0.02 22

NLCSM	0.22 7	0.05 3	0.02 4	0.00 1	0.04 15	0.02 8	0.01 29	0.00 1	0.85 118	0.00 1	0.79 93	0.18 3	2.11 178	0.00 1	0.35 3	0.32 3	0.13 8	0.01 3	0.31 12	0.10 17	0.05 3	0.10 7	0.00 1	0.01 10	0.02 4	0.07 25	0.26 4	0.00 1

AIO-test1	0.22 7	0.14 14	0.31 25	0.02 11	0.09 39	0.15 39	0.01 29	0.10 32	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.26 30	0.08 18	0.00 1	1.09 19	1.28 28	0.10 4	0.07 15	0.70 28	0.34 46	0.41 16	0.28 15	0.00 1	0.10 57	0.04 10	0.03 16	0.37 8	0.01 8

quiztm	0.25 10	0.24 22	0.37 28	0.03 18	0.02 6	0.20 54	0.00 1	0.04 17	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.12 35	0.01 21	1.16 26	0.78 12	0.10 4	0.06 13	0.22 6	0.29 40	0.37 12	0.33 19	0.01 20	0.00 1	0.06 14	0.00 1	2.00 46	0.02 22

MLG-Stereo	0.25 10	0.23 21	0.04 11	0.03 18	0.07 28	0.18 48	0.00 1	0.04 17	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.22 20	0.08 18	0.00 1	1.15 23	1.31 29	0.30 18	0.26 35	0.87 38	0.08 10	0.42 17	0.26 13	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.11 36	0.88 23	0.01 8

CoSv	0.27 12	0.49 35	0.37 28	0.15 53	0.05 21	0.48 106	0.00 1	0.19 43	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.32 34	0.04 5	0.00 1	0.95 15	1.23 26	0.43 36	0.15 23	0.40 18	0.05 4	0.54 25	0.24 11	0.00 1	0.03 27	0.29 37	0.02 11	0.60 17	0.08 40

Pointernet	0.27 12	0.12 13	0.41 40	0.12 50	0.01 4	0.14 34	0.19 118	0.05 24	0.04 10	0.00 1	0.15 60	0.19 10	0.06 10	0.03 46	0.88 12	0.69 9	0.42 34	0.02 4	0.25 7	0.08 10	0.23 7	0.45 24	0.00 1	0.01 10	0.03 6	0.00 1	2.40 52	0.21 51

MLG-Stereo_test1	0.28 14	0.22 19	0.04 11	0.03 18	0.07 28	0.17 43	0.00 1	0.03 12	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.21 16	0.09 23	0.00 1	1.21 28	1.32 30	0.29 16	0.31 42	0.99 42	0.08 10	0.50 23	0.51 26	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.16 43	1.23 33	0.01 8

LACA1	0.30 15	0.52 38	0.42 42	0.06 28	0.38 81	0.22 62	0.01 29	0.04 17	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.38 40	0.07 13	0.04 48	1.27 29	1.40 34	0.25 14	0.28 38	0.48 21	0.06 7	0.57 26	0.25 12	0.00 1	0.02 21	0.25 32	0.11 36	0.69 20	0.26 53

MonStereo	0.31 16	0.10 9	0.25 22	0.01 4	0.08 34	0.01 4	0.00 1	0.03 12	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.24 22	0.12 35	0.01 21	1.15 23	1.19 24	0.30 18	0.23 31	0.99 42	0.07 8	0.79 34	1.07 46	0.05 45	0.02 21	0.14 25	0.37 75	0.96 25	0.12 42

MM-Stereo_test3	0.32 17	0.36 29	0.04 11	0.10 47	0.02 6	0.03 10	0.00 1	0.87 60	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.55 49	0.10 29	0.00 1	0.71 9	0.76 11	0.49 37	0.06 13	0.63 25	0.15 27	0.23 7	0.05 3	0.03 37	0.00 1	0.10 22	0.09 32	3.17 72	0.09 41

WQFJX1	0.34 18	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 44	0.03 10	0.00 1	0.01 4	1.03 136	0.00 1	1.16 108	0.24 22	2.46 198	0.00 1	0.38 4	0.64 6	0.30 18	0.02 4	0.37 15	0.13 22	0.25 9	0.07 5	0.03 37	0.02 21	0.01 3	0.03 16	1.92 43	0.01 8

ProNet	0.34 18	0.17 17	0.37 28	0.02 11	0.00 1	0.19 50	0.38 143	0.31 51	0.03 7	0.00 1	0.96 98	0.20 13	0.01 3	0.12 73	1.98 45	0.97 20	0.66 43	0.07 15	0.38 17	0.05 4	0.48 21	0.19 8	0.61 92	0.07 46	0.44 51	0.01 5	0.49 12	0.00 1

WQFJX	0.35 20	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 44	0.07 20	0.01 29	0.01 4	1.18 155	0.00 1	1.39 113	0.23 21	2.49 199	0.00 1	0.53 5	0.65 7	0.18 10	0.03 6	0.30 11	0.14 26	0.14 4	0.08 6	0.06 48	0.00 1	0.03 6	0.04 19	1.54 38	0.01 8

LG-Stereo	0.35 20	0.22 19	0.09 17	0.14 52	0.12 47	0.32 92	0.00 1	0.12 38	0.08 30	0.00 1	0.58 81	1.11 67	0.07 13	0.00 1	1.12 20	1.17 23	0.41 33	0.18 27	1.25 49	0.30 43	0.79 34	0.38 21	0.02 31	0.02 21	0.06 14	0.12 38	0.67 18	0.02 22

AIO-Stereo	0.35 20	0.44 33	0.44 44	0.03 18	0.04 15	0.14 34	0.00 1	0.02 10	0.10 38	0.00 1	0.00 1	0.19 10	0.08 18	0.01 21	1.13 22	1.22 25	0.28 15	0.30 41	1.75 59	0.29 40	0.57 26	0.62 30	0.02 31	0.01 10	0.26 36	0.05 21	1.52 37	0.03 30

RSM	0.36 23	0.24 22	0.44 44	0.10 47	0.03 12	0.12 27	0.01 29	0.04 17	0.10 38	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.00 1	1.53 35	1.44 36	0.33 22	0.35 45	0.37 15	0.23 32	0.82 37	1.14 48	0.01 20	0.03 27	0.29 37	0.24 60	1.41 36	0.03 30

WQFJA1	0.37 24	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 47	0.14 34	0.00 1	0.01 4	1.09 144	0.00 1	1.96 127	0.21 16	2.74 207	0.00 1	1.08 17	0.62 4	0.34 23	0.04 8	0.20 4	0.12 19	0.32 10	0.28 15	0.03 37	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 15	0.01 8

NLMM	0.37 24	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 47	0.14 34	0.00 1	0.01 4	1.10 146	0.00 1	1.96 127	0.21 16	2.75 208	0.00 1	1.08 17	0.62 4	0.34 23	0.04 8	0.20 4	0.12 19	0.32 10	0.28 15	0.03 37	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 15	0.01 8

111111	0.37 24	0.31 28	0.16 19	0.02 11	0.04 15	0.12 27	0.00 1	0.03 12	0.06 18	0.00 1	0.06 57	0.24 22	0.07 13	0.01 21	1.56 36	1.14 22	0.73 50	0.17 24	1.93 61	0.21 31	1.10 46	1.37 55	0.01 20	0.01 10	0.07 18	0.20 48	0.42 10	0.00 1

DispViT+	0.38 27	0.29 26	0.38 34	0.18 60	0.48 92	0.01 4	0.04 69	0.06 28	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.24 22	0.14 41	0.01 21	1.85 41	1.38 33	0.21 12	0.25 34	0.32 14	0.07 8	0.44 19	0.67 31	0.00 1	0.03 27	0.13 24	1.70 105	0.81 22	0.40 57

MM-Stereo_test1	0.38 27	1.46 67	0.10 18	0.01 4	0.02 6	0.05 16	0.00 1	0.28 49	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.60 54	0.13 38	0.00 1	0.85 11	0.95 19	0.71 46	0.10 19	0.65 26	0.28 39	0.38 15	0.85 35	0.02 31	0.00 1	0.11 23	0.31 65	2.33 51	0.07 38

MatchStereo	0.40 29	0.54 40	0.37 28	0.07 33	0.15 53	0.04 14	0.04 69	0.11 36	0.17 65	0.00 1	0.00 1	0.24 22	0.55 82	0.03 46	2.07 47	1.64 45	0.29 16	0.21 29	0.67 27	0.24 34	0.72 30	1.19 50	0.01 20	0.12 62	0.29 37	0.12 38	0.54 13	0.38 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MoCha-V2	0.40 29	0.55 42	0.47 52	0.02 11	0.07 28	0.13 30	0.00 1	0.04 17	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.20 13	0.25 55	0.01 21	1.12 20	1.41 35	0.50 38	0.17 24	0.29 9	0.58 64	3.02 83	1.01 44	0.00 1	0.05 42	0.33 40	0.21 51	0.47 11	0.01 8

LACA3	0.41 31	0.59 45	0.48 54	0.12 50	0.10 40	0.42 101	0.05 75	0.05 24	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.85 59	0.10 29	0.06 58	1.85 41	1.33 31	0.20 11	0.34 44	1.08 45	0.09 14	0.68 29	0.38 21	0.05 45	0.03 27	0.44 51	0.08 26	0.75 21	0.69 65

CroCo-Stereo Lap2	0.41 31	0.26 24	0.06 15	0.06 28	0.08 34	0.01 4	0.01 29	0.26 47	0.13 48	0.94 70	0.00 1	0.34 38	0.04 5	0.01 21	1.90 43	2.20 68	0.23 13	0.29 39	0.72 30	0.09 14	1.14 48	1.10 47	0.01 20	0.05 42	0.40 48	0.12 38	0.56 14	0.03 30

GSStereo	0.43 33	0.51 36	0.41 40	0.08 39	0.04 15	0.25 73	0.01 29	0.08 31	0.03 7	0.01 44	0.23 68	0.38 40	0.09 23	0.01 21	1.47 33	1.55 40	0.87 55	0.23 31	0.89 40	0.62 70	1.34 51	0.90 36	0.00 1	0.03 27	0.35 42	0.08 26	1.10 28	0.02 22

RSM++	0.45 34	0.28 25	0.49 57	0.18 60	0.03 12	0.22 62	0.01 29	0.05 24	0.10 38	0.01 44	0.00 1	0.19 10	0.14 41	0.01 21	2.22 53	1.56 41	0.34 23	0.36 46	0.99 42	0.29 40	1.01 43	1.42 62	0.31 70	0.04 38	0.51 57	0.22 53	1.22 32	0.04 34

CroCo-Stereo	0.46 35	0.29 26	0.05 14	0.07 33	0.11 44	0.03 10	0.00 1	0.20 44	0.14 51	0.11 53	0.00 1	0.44 44	0.03 4	0.01 21	2.56 66	2.20 68	0.34 23	0.29 39	0.88 39	0.09 14	1.53 53	1.58 65	0.01 20	0.06 45	0.36 44	0.20 48	0.68 19	0.03 30
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
GREAT-IGEV	0.47 36	0.48 34	0.45 47	0.08 39	0.05 21	0.17 43	0.02 47	0.18 42	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.41 43	0.11 32	0.01 21	1.47 33	1.34 32	0.71 46	0.11 20	0.83 36	0.50 61	0.81 36	1.05 45	0.03 37	0.05 42	0.15 27	0.01 5	3.50 76	0.01 8
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MM-Stereo_test2	0.49 37	2.00 79	0.26 23	0.02 11	0.03 12	0.12 27	0.00 1	0.28 49	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.57 52	0.18 45	0.00 1	1.30 30	1.53 39	0.55 40	0.32 43	0.81 35	0.59 67	0.99 42	1.49 64	0.08 51	0.02 21	0.43 50	0.23 56	1.25 34	0.06 35

PointNet	0.50 38	0.51 36	0.54 62	0.07 33	0.02 6	0.09 22	0.38 143	0.77 59	0.05 15	0.00 1	0.01 51	0.58 53	0.11 32	0.02 36	1.43 32	0.66 8	0.31 21	0.05 10	0.73 31	0.41 53	0.92 40	1.42 62	0.05 45	0.01 10	0.25 32	0.26 62	3.71 81	0.06 35

NLSM1	0.50 38	0.10 9	0.01 3	0.05 24	0.05 21	0.15 39	0.00 1	0.03 12	1.33 164	0.00 1	1.84 124	0.33 36	3.39 215	0.02 36	0.88 12	1.08 21	0.40 31	0.03 6	0.13 3	0.16 30	0.43 18	0.80 34	0.13 57	0.01 10	0.04 10	0.05 21	2.09 48	0.01 8

IGEV-Stereo++	0.50 38	0.61 46	0.18 20	0.09 43	0.05 21	0.14 34	0.02 47	0.05 24	0.08 30	0.00 1	0.46 78	0.20 13	0.08 18	0.02 36	1.36 31	1.27 27	0.59 41	0.45 49	2.00 63	0.37 48	1.13 47	1.21 51	0.02 31	0.03 27	0.08 19	0.04 19	2.79 64	0.06 35

StereoVision	0.50 38	0.56 43	0.24 21	0.07 33	0.07 28	0.13 30	0.05 75	0.26 47	0.26 73	0.51 62	0.00 1	0.24 22	0.04 5	0.04 48	2.09 48	1.78 47	0.64 42	0.17 24	0.71 29	0.12 19	0.62 28	0.91 37	0.00 1	0.10 57	0.33 40	0.23 56	3.30 75	0.16 46

RAFT	0.51 42	0.10 9	0.40 36	0.09 43	0.01 4	0.21 59	0.15 113	2.74 80	0.06 18	1.09 71	0.00 1	0.21 16	0.05 9	0.02 36	1.05 16	0.90 17	0.35 27	0.05 10	1.39 52	0.30 43	0.74 32	0.58 29	0.00 1	0.09 50	0.14 25	0.05 21	2.94 70	0.01 8

NLMM1	0.55 43	0.14 14	0.03 7	0.01 4	0.13 50	0.10 23	0.02 47	0.01 4	1.33 164	0.00 1	1.11 101	0.36 39	5.39 244	0.04 48	0.67 7	0.80 13	0.35 27	0.05 10	0.42 19	0.13 22	0.46 20	0.57 28	0.11 54	0.09 50	0.04 10	0.10 34	2.48 56	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.56 44	1.22 61	0.30 24	0.08 39	0.25 68	0.24 69	0.00 1	0.06 28	0.06 18	0.01 44	0.72 86	0.25 29	0.07 13	0.02 36	1.78 40	1.63 44	0.53 39	0.65 58	1.72 57	0.59 67	0.91 39	0.94 38	0.01 20	0.03 27	0.25 32	0.08 26	2.05 47	0.59 62

MSCF	0.57 45	0.58 44	0.44 44	0.06 28	0.10 40	0.17 43	0.00 1	0.20 44	0.09 35	1.29 75	0.00 1	0.26 30	0.28 57	0.02 36	2.09 48	1.60 43	0.37 30	0.24 33	0.31 12	0.38 49	0.82 37	1.00 43	0.11 54	0.16 72	0.37 45	2.01 115	2.43 53	0.01 8

GEAStereo	0.59 46	1.66 71	0.49 57	0.18 60	0.05 21	0.20 54	0.01 29	0.10 32	0.07 24	0.02 47	0.00 1	0.45 45	0.09 23	0.04 48	1.75 38	1.86 51	0.72 48	0.27 36	0.80 33	0.58 64	1.92 63	1.38 59	0.01 20	0.10 57	0.49 55	0.01 5	2.60 59	0.12 42

gasm-f	0.59 46	1.66 71	0.49 57	0.18 60	0.05 21	0.20 54	0.01 29	0.10 32	0.07 24	0.02 47	0.00 1	0.45 45	0.09 23	0.04 48	1.75 38	1.86 51	0.72 48	0.27 36	0.80 33	0.58 64	1.92 63	1.38 59	0.01 20	0.10 57	0.49 55	0.01 5	2.60 59	0.12 42

GASTEREO	0.59 46	0.61 46	0.45 47	0.06 28	0.08 34	0.17 43	0.00 1	0.21 46	0.08 30	1.29 75	0.00 1	0.26 30	0.26 56	0.02 36	2.13 51	1.58 42	0.40 31	0.22 30	0.54 23	0.38 49	0.77 33	1.18 49	0.12 56	0.16 72	0.39 47	1.98 113	2.47 55	0.01 8

AdaDepth	0.60 49	0.70 50	0.37 28	0.37 82	0.24 64	0.18 48	0.03 55	0.07 30	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.33 36	0.28 57	0.17 85	1.95 44	2.02 59	0.93 58	0.50 51	1.74 58	0.27 37	1.19 49	1.25 52	0.01 20	0.04 38	0.08 19	0.19 46	2.83 67	0.44 59

U	0.60 49	0.37 31	0.06 15	0.07 33	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.53 58	0.16 63	0.87 69	0.00 1	0.63 55	0.08 18	0.01 21	2.33 57	2.47 76	0.89 56	0.42 48	1.36 51	0.13 22	1.62 58	1.80 74	0.00 1	0.08 48	1.01 77	0.16 43	0.96 25	0.19 49

BridgeDepth_RVC	0.61 51	1.15 60	0.49 57	0.18 60	0.22 62	0.06 18	0.03 55	1.42 63	0.14 51	0.51 62	0.00 1	0.65 56	0.13 38	0.11 71	2.42 60	1.79 48	0.36 29	0.52 52	1.11 47	0.15 27	0.49 22	0.30 18	0.19 64	0.03 27	0.55 59	0.98 91	1.15 30	1.51 82
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.62 52	1.36 62	0.68 71	0.05 24	0.07 28	0.27 78	0.04 69	0.11 36	0.11 41	0.28 57	0.36 75	0.55 49	0.11 32	0.06 58	2.36 58	1.50 38	0.68 44	0.53 53	0.78 32	0.55 63	1.09 45	1.58 65	0.13 57	0.08 48	0.38 46	0.16 43	2.79 64	0.02 22

Occ-G	0.67 53	1.52 68	0.56 65	0.22 66	0.22 62	0.26 77	0.01 29	0.39 56	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.24 22	0.06 10	0.00 1	2.12 50	2.02 59	0.70 45	0.57 57	1.46 53	0.15 27	1.89 62	1.80 74	0.10 53	0.07 46	0.25 32	0.08 26	3.27 74	0.16 46

VIP-Stereo	0.70 54	0.65 48	0.58 66	0.17 58	0.07 28	0.32 92	0.02 47	0.32 53	0.06 18	0.03 51	0.00 1	1.35 71	0.15 43	0.01 21	2.45 61	2.00 57	1.76 77	0.98 68	1.77 60	0.66 75	2.02 67	0.68 33	0.00 1	0.15 71	0.47 54	0.08 26	0.89 24	1.12 77

AEACV	0.75 55	2.37 92	0.78 87	0.15 53	0.13 50	0.15 39	0.06 78	0.10 32	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.54 48	0.28 57	0.05 55	2.24 54	1.86 51	1.67 75	0.48 50	2.18 67	0.72 80	2.19 70	1.85 77	0.15 60	0.09 50	0.20 30	0.27 63	1.73 40	0.02 22

DEFOM-Stereo	0.82 56	1.14 59	0.48 54	0.05 24	0.21 61	0.25 73	0.01 29	0.32 53	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.26 30	0.12 35	0.09 66	2.06 46	2.00 57	1.62 72	1.08 72	1.08 45	0.39 51	2.18 69	1.58 65	0.63 95	0.09 50	0.58 61	0.23 56	4.78 93	0.80 68

RAStereo	0.85 57	0.54 40	0.42 42	0.09 43	0.17 56	0.25 73	0.02 47	0.35 55	0.15 61	4.02 113	0.00 1	0.70 58	0.07 13	0.02 36	2.53 63	2.27 71	1.17 61	0.85 64	2.72 74	0.13 22	2.17 68	1.74 71	0.03 37	0.09 50	0.76 68	0.21 51	1.06 27	0.54 61

TS12	0.99 58	0.73 51	0.69 72	0.31 76	0.41 87	0.30 87	0.03 55	2.09 72	0.14 51	0.00 1	0.18 62	1.02 61	0.48 75	0.08 62	2.60 67	2.10 64	0.84 53	0.68 59	2.55 71	0.47 58	1.58 56	0.94 38	0.31 70	0.04 38	1.81 102	0.69 81	2.71 62	3.03 108

TS	0.99 58	0.73 51	0.69 72	0.31 76	0.41 87	0.30 87	0.03 55	2.09 72	0.14 51	0.00 1	0.18 62	1.02 61	0.48 75	0.08 62	2.60 67	2.10 64	0.84 53	0.68 59	2.55 71	0.47 58	1.58 56	0.94 38	0.31 70	0.04 38	1.81 102	0.69 81	2.71 62	3.03 108

delet	1.00 60	1.38 64	0.86 92	0.34 79	0.99 136	1.00 133	0.38 143	0.91 61	0.18 67	1.23 73	0.46 78	0.68 57	0.37 69	0.79 181	3.35 83	1.81 49	1.37 65	0.77 62	0.86 37	0.53 62	1.57 55	0.48 25	0.46 83	0.62 122	0.84 72	0.22 53	3.65 79	1.02 73

TDLM	1.02 61	1.64 69	1.38 131	0.37 82	0.90 127	0.67 120	0.76 172	2.31 76	0.18 67	0.25 56	2.96 146	2.21 86	0.64 92	0.31 107	1.15 23	1.45 37	1.52 71	0.93 66	0.98 41	0.67 77	0.98 41	0.42 23	0.64 98	0.39 96	0.23 31	0.19 46	1.76 41	1.68 85

LG-G_1	1.07 62	1.78 73	0.45 47	0.27 70	0.40 84	0.20 54	0.01 29	0.14 39	0.14 51	0.02 47	0.73 89	1.02 61	0.55 82	0.10 68	3.06 76	2.31 73	1.16 59	1.54 94	5.12 99	1.16 93	2.76 78	2.10 78	0.07 49	0.12 62	0.71 64	0.36 72	1.95 44	0.76 66

LG-G	1.07 62	1.78 73	0.45 47	0.27 70	0.40 84	0.20 54	0.01 29	0.14 39	0.14 51	0.02 47	0.73 89	1.02 61	0.55 82	0.10 68	3.06 76	2.31 73	1.16 59	1.54 94	5.12 99	1.16 93	2.76 78	2.10 78	0.07 49	0.12 62	0.71 64	0.36 72	1.95 44	0.76 66

AIO_rvc	1.10 64	2.88 107	0.85 91	0.09 43	0.18 57	0.35 94	0.11 101	2.60 78	0.11 41	0.10 52	0.00 1	1.64 77	0.16 44	0.04 48	2.55 64	1.82 50	0.83 52	0.56 56	2.94 79	0.73 81	3.29 88	3.65 115	0.61 92	0.03 27	0.78 69	0.12 38	2.61 61	0.19 49

anonymousdsp	1.11 65	0.53 39	0.70 74	0.35 80	0.24 64	0.19 50	0.01 29	2.12 74	0.12 45	0.28 57	0.32 74	1.24 70	0.24 52	0.12 73	2.76 71	2.27 71	1.37 65	1.14 78	1.99 62	0.91 87	3.63 99	2.61 93	0.46 83	0.19 77	0.73 66	0.03 16	5.14 99	0.16 46

MLG-Stereo_test3	1.12 66	0.84 55	0.45 47	0.27 70	0.62 111	0.28 82	0.01 29	0.17 41	0.12 45	1.19 72	0.00 1	1.35 71	0.18 45	0.09 66	3.05 75	1.96 56	1.17 61	1.11 74	6.73 138	0.65 73	1.85 61	4.26 135	0.04 44	0.10 57	0.41 49	0.09 32	2.56 57	0.59 62

iRaftStereo_RVC	1.19 67	1.36 62	0.77 79	0.41 86	0.28 75	0.28 82	0.01 29	3.64 91	0.21 69	0.42 60	1.74 122	1.58 75	0.30 61	0.16 84	2.24 54	2.10 64	1.62 72	0.70 61	2.00 63	0.42 54	2.95 81	2.78 95	0.39 78	0.26 84	0.74 67	0.22 53	3.64 78	0.86 69

AASNet	1.22 68	2.00 79	0.89 93	0.43 89	1.99 180	1.14 135	0.48 153	2.04 71	0.14 51	0.51 62	0.89 96	0.50 47	0.20 47	0.40 124	3.90 91	1.95 55	1.29 63	1.75 101	1.62 56	1.12 91	1.97 65	1.71 69	0.72 108	0.51 108	1.03 79	0.32 67	2.81 66	0.65 64

AIO_test	1.31 69	3.68 134	0.89 93	0.24 67	0.14 52	0.23 66	0.27 136	3.10 83	0.11 41	0.16 54	0.00 1	1.91 80	0.21 50	0.07 60	2.55 64	2.05 62	0.89 56	0.54 54	2.23 69	0.90 86	4.72 124	3.76 119	0.63 95	0.02 21	0.85 73	0.91 86	3.92 84	0.24 52

LGtest1	1.32 70	1.92 75	0.79 89	0.47 91	0.42 89	0.30 87	0.01 29	0.31 51	0.32 79	0.17 55	1.27 111	1.00 60	0.54 80	0.13 79	2.60 67	2.56 77	1.74 76	2.13 110	4.62 92	0.81 83	3.30 89	4.35 140	0.14 59	0.16 72	1.32 90	0.23 56	2.87 68	1.08 76

RYNet	1.33 71	0.39 32	0.40 36	0.17 58	0.24 64	0.47 105	0.05 75	1.74 67	1.23 159	0.44 61	0.14 59	0.32 34	0.20 47	0.01 21	5.64 135	1.64 45	0.82 51	3.63 158	1.17 48	0.08 10	1.02 44	0.26 13	0.26 67	0.23 82	1.45 93	10.04 210	2.88 69	0.99 72

AANet_RVC	1.37 72	0.66 49	0.62 68	0.25 68	1.74 167	0.10 23	0.67 169	1.93 69	1.51 175	0.84 68	0.26 72	0.38 40	0.91 108	0.19 86	4.34 110	2.69 79	1.41 67	1.28 84	1.30 50	1.13 92	0.73 31	0.94 38	0.25 66	0.51 108	1.68 100	1.46 99	3.94 85	5.33 132

LG-Stereo_L2	1.40 73	2.11 83	0.62 68	0.15 53	0.54 98	0.21 59	0.03 55	2.89 82	0.14 51	4.10 114	0.72 86	2.79 98	0.73 95	0.11 71	2.79 72	3.23 92	1.85 80	1.08 72	2.80 77	0.45 55	2.63 74	2.12 80	0.15 60	0.09 50	1.11 83	0.48 78	1.85 42	2.14 94

LG-Stereo_L1	1.45 74	1.97 77	0.47 52	0.16 57	0.60 104	0.17 43	0.03 55	3.16 84	0.14 51	4.35 119	0.75 91	2.67 97	0.73 95	0.12 73	2.83 73	3.27 94	1.83 79	1.11 74	2.75 76	0.48 60	3.42 91	1.84 76	0.15 60	0.14 68	1.09 81	0.25 61	2.45 54	2.32 96

RAFT + AFF	1.46 75	0.92 56	0.53 61	0.40 85	0.04 15	0.51 112	0.02 47	3.71 92	0.11 41	2.77 94	0.00 1	3.68 111	0.34 66	0.12 73	5.69 137	2.03 61	2.88 89	0.36 46	5.48 106	0.27 37	4.19 115	1.25 52	0.21 65	0.18 76	1.91 111	0.31 65	1.40 35	0.12 42

MaDis-Stereo	1.47 76	0.79 54	0.48 54	0.15 53	0.38 81	0.08 21	0.06 78	0.40 57	0.41 86	1.99 84	0.00 1	1.07 66	0.13 38	0.02 36	3.18 79	2.92 83	2.53 85	1.79 102	5.43 105	0.76 82	2.42 72	2.23 85	0.31 70	0.26 84	2.60 118	2.33 119	2.20 49	4.80 127

MMNet	1.47 76	1.42 66	0.77 79	0.38 84	1.31 157	0.40 98	0.41 146	2.03 70	0.60 104	0.59 65	1.41 115	1.71 79	0.29 60	1.11 197	4.13 102	2.32 75	2.38 84	1.85 103	2.96 80	1.59 108	1.76 60	0.67 31	0.69 104	1.09 159	1.07 80	0.92 87	4.71 92	1.02 73

DFGA-Net	1.48 78	2.55 99	0.77 79	1.08 131	0.31 78	0.44 102	0.06 78	3.18 85	0.15 61	2.41 90	0.18 62	1.14 68	0.23 51	0.12 73	4.32 105	3.28 95	2.89 90	0.96 67	3.40 83	0.23 32	2.22 71	1.78 72	0.45 81	0.47 104	1.61 97	0.13 42	5.07 97	0.52 60

UniTT-Stereo	1.58 79	0.76 53	0.60 67	0.11 49	0.32 79	0.19 50	0.03 55	2.21 75	0.34 80	4.40 120	0.00 1	2.37 88	0.32 62	0.05 55	3.96 98	3.80 114	2.25 82	1.61 96	6.17 127	0.64 72	3.66 100	2.14 81	0.45 81	0.39 96	1.01 77	1.65 104	1.17 31	2.06 91

SGD-Stereo	1.60 80	1.00 58	0.39 35	0.07 33	0.10 40	0.03 10	0.03 55	1.61 65	0.16 63	0.29 59	0.01 51	3.17 107	0.51 79	0.15 83	5.70 138	4.40 145	3.96 112	1.14 78	3.70 85	0.85 84	3.14 86	4.02 127	0.57 89	0.09 50	0.69 63	0.76 84	3.90 83	2.68 106

test_5	1.60 80	3.48 130	0.54 62	0.18 60	0.06 27	0.23 66	0.03 55	5.33 111	0.27 74	1.64 81	1.35 112	3.71 113	1.93 161	0.23 91	4.32 105	3.32 96	1.42 68	1.29 86	2.63 73	0.35 47	1.40 52	2.80 96	0.08 51	0.39 96	0.54 58	0.20 48	5.14 99	0.43 58

HUF	1.64 82	2.58 100	1.08 115	0.06 28	0.15 53	0.38 97	0.02 47	5.18 110	0.13 48	0.81 67	0.01 51	2.39 91	0.78 103	0.08 62	3.21 80	3.05 87	1.62 72	1.13 77	5.33 103	1.59 108	5.53 147	3.45 107	0.67 101	0.16 72	1.09 81	0.10 34	2.95 71	0.86 69

CVANet_RVC	1.68 83	2.90 108	2.47 160	2.89 185	1.15 150	2.50 174	1.35 185	3.81 94	0.39 85	0.59 65	4.79 168	2.85 100	0.62 89	0.52 142	1.71 37	2.12 67	1.49 69	1.21 80	1.54 54	1.42 101	1.98 66	1.37 55	0.60 91	0.46 102	0.61 62	0.35 70	2.29 50	1.34 79

IGEV-Stereo+	1.69 84	3.01 113	0.37 28	0.91 122	0.26 71	0.29 86	0.06 78	1.05 62	0.21 69	7.82 165	1.19 109	2.36 87	0.46 74	0.10 68	2.28 56	2.68 78	2.30 83	2.13 110	4.56 90	0.61 69	3.77 103	5.28 167	0.95 139	0.03 27	0.45 53	0.36 72	1.65 39	0.39 56

DMCA	1.74 85	2.24 89	1.84 139	0.49 93	0.92 129	1.14 135	0.13 108	1.67 66	1.22 158	1.86 83	2.71 140	2.80 99	0.32 62	0.80 182	3.91 92	3.06 88	2.68 87	2.46 125	2.04 65	1.09 89	2.71 75	1.41 61	0.88 127	0.76 129	0.83 71	1.23 96	3.78 82	2.08 92

RAFT_CTSACE	1.80 86	3.98 147	0.77 79	0.63 102	0.30 76	0.28 82	0.03 55	5.40 113	0.17 65	8.06 170	0.26 72	3.50 109	1.29 130	0.27 103	2.19 52	2.25 70	1.31 64	0.55 55	2.14 66	0.25 35	2.51 73	4.48 144	0.64 98	0.28 88	0.82 70	0.32 67	5.60 112	0.28 54

MIF-Stereo (partial)	1.81 87	4.50 178	0.75 76	0.33 78	0.68 115	0.27 78	0.12 106	1.52 64	0.53 95	1.31 77	0.03 56	1.02 61	0.50 78	0.13 79	3.75 88	4.15 134	3.64 101	2.41 124	2.72 74	0.67 77	3.40 90	2.87 99	0.44 80	0.46 102	1.62 98	1.84 107	5.04 96	4.09 116

AFF-stereo	1.82 88	2.26 90	1.46 134	0.48 92	0.25 68	1.34 143	0.06 78	5.02 109	0.67 107	2.94 98	0.38 76	2.43 92	0.54 80	0.04 48	2.36 58	2.98 84	1.50 70	1.28 84	6.14 126	0.46 57	2.84 80	1.37 55	0.59 90	0.24 83	2.68 119	2.72 123	4.81 94	1.35 80

GANet	1.82 88	1.64 69	1.45 133	1.64 151	1.59 164	3.29 189	1.37 186	3.97 97	0.80 113	1.49 79	1.65 120	4.25 119	0.33 64	0.55 146	2.45 61	2.07 63	3.11 93	3.41 152	1.60 55	0.45 55	1.32 50	0.94 38	0.87 125	0.89 146	1.39 91	0.46 77	3.70 80	2.40 101

MIM_Stereo	1.95 90	4.20 160	1.15 118	0.66 104	0.48 92	0.54 113	0.10 95	4.26 102	0.35 81	3.18 103	0.24 69	2.64 96	0.33 64	0.37 120	3.71 86	3.67 108	3.04 91	2.25 117	4.58 91	1.35 99	4.11 112	2.85 98	0.49 85	0.44 100	0.97 76	0.59 79	4.57 89	1.60 83

YMNet	1.98 91	2.40 94	0.74 75	1.03 129	1.28 154	1.32 142	3.58 217	2.57 77	1.71 185	1.54 80	0.55 80	2.62 95	3.42 217	1.58 218	3.80 89	4.67 161	2.66 86	1.52 92	3.20 82	0.65 73	1.56 54	2.31 88	0.02 31	0.59 120	2.27 114	0.75 83	3.23 73	1.91 87

plain	2.08 92	4.58 180	0.78 87	0.45 90	1.13 148	0.30 87	0.09 93	3.41 87	0.38 84	3.93 112	0.01 51	1.70 78	0.40 71	0.07 60	4.24 104	4.24 138	3.66 102	2.76 131	5.86 116	0.31 45	3.28 87	3.58 114	0.15 60	0.47 104	1.63 99	1.64 103	2.57 58	4.57 119

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 93	2.28 91	0.76 77	0.77 120	0.53 96	0.23 66	0.03 55	4.83 106	0.37 82	7.42 163	0.72 86	2.00 82	1.13 119	0.21 89	2.69 70	3.58 103	3.17 94	2.15 112	4.98 95	0.70 79	6.31 162	4.63 151	0.68 103	0.12 62	0.90 75	0.35 70	4.06 86	1.23 78

RAFT+CT+SA	2.12 94	4.55 179	0.77 79	0.68 110	0.20 59	0.11 26	0.03 55	6.05 123	0.25 72	6.05 141	0.01 51	4.53 124	1.70 152	0.35 117	2.99 74	3.98 123	1.76 77	1.41 90	4.23 88	0.66 75	4.06 110	4.89 156	0.26 67	0.39 96	0.88 74	0.33 69	5.32 109	0.92 71

S2M2_XL	2.20 95	0.96 57	2.17 148	0.08 39	0.25 68	0.05 16	0.09 93	7.60 150	0.70 108	2.86 97	0.00 1	3.70 112	1.27 127	0.13 79	3.26 81	3.33 97	7.37 181	0.89 65	2.19 68	1.21 96	4.94 129	2.87 99	0.93 135	0.12 62	1.41 92	1.06 92	4.43 87	5.43 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	2.25 96	2.49 97	0.66 70	0.28 73	0.15 53	0.30 87	0.15 113	4.83 106	1.04 139	1.44 78	0.00 1	2.87 101	0.77 97	0.31 107	3.41 84	4.28 139	3.80 105	2.03 108	6.06 124	2.58 162	4.05 108	2.64 94	0.91 132	0.22 81	1.49 94	0.94 90	4.85 95	8.26 163

MGS-Stereo	2.39 97	4.74 194	0.91 97	0.57 99	0.42 89	0.24 69	0.13 108	3.39 86	0.30 77	1.24 74	0.43 77	1.17 69	0.59 87	0.69 169	6.94 193	3.65 107	5.59 141	3.79 167	6.31 132	1.86 124	4.88 128	3.88 122	0.70 106	0.93 148	1.90 110	0.92 87	4.53 88	3.69 114

ARAFT	2.39 97	3.85 143	0.89 93	0.42 88	0.20 59	0.19 50	0.02 47	3.46 88	0.27 74	4.75 122	1.66 121	2.06 83	0.39 70	0.50 138	6.13 164	4.10 132	4.82 125	4.26 187	5.12 99	1.32 98	5.68 149	3.03 101	0.61 92	0.21 79	3.58 128	0.29 64	5.21 102	1.60 83

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 99	3.66 132	0.91 97	0.26 69	0.30 76	0.24 69	0.00 1	4.50 105	0.49 91	8.28 172	0.24 69	3.12 106	0.36 67	0.19 86	4.67 119	2.89 82	3.84 106	1.37 89	5.11 97	0.86 85	4.94 129	4.07 129	0.98 151	0.19 77	1.52 95	0.92 87	4.62 90	6.43 146

UPFNet	2.49 100	1.99 78	2.37 157	1.34 143	2.02 183	2.42 172	1.28 183	4.05 99	1.40 167	2.80 95	2.31 131	1.94 81	0.62 89	1.73 224	6.03 155	3.15 90	3.86 108	3.15 147	5.50 110	3.22 183	1.74 59	1.29 54	1.15 171	1.10 160	2.08 113	1.13 94	5.67 114	1.81 86

raft+_RVC	2.50 101	2.50 98	1.82 138	0.62 101	0.39 83	0.94 128	0.12 106	6.00 121	0.51 92	6.37 146	2.93 145	3.97 116	0.61 88	0.13 79	3.95 93	3.26 93	3.23 95	1.33 87	6.64 137	1.09 89	3.07 84	2.53 91	0.72 108	0.37 94	2.72 121	2.42 120	6.25 129	3.14 111

TESTraft	2.52 102	4.45 174	0.77 79	0.55 96	0.24 64	0.15 39	0.10 95	5.57 114	0.37 82	5.42 131	0.24 69	1.63 76	2.10 177	1.16 201	6.48 177	4.71 163	3.39 97	1.01 69	4.62 92	1.20 95	3.66 100	7.30 199	0.36 75	0.61 121	1.11 83	2.78 124	5.69 115	2.43 102

test_4	2.66 103	2.69 102	2.24 152	0.64 103	0.43 91	0.45 104	0.29 139	7.08 138	0.21 69	13.81 252	0.17 61	5.08 132	0.55 82	0.25 97	3.14 78	3.74 110	3.62 100	2.05 109	3.70 85	1.04 88	3.58 97	3.56 112	0.67 101	0.36 93	1.58 96	2.25 118	5.99 125	2.50 103

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 103	3.98 147	2.74 164	0.66 104	0.54 98	1.38 144	0.08 90	8.29 161	1.10 146	2.81 96	1.79 123	4.55 126	0.62 89	0.05 55	3.26 81	3.00 85	2.86 88	1.01 69	7.25 141	1.55 107	3.90 105	2.28 86	0.86 122	0.54 111	5.14 156	2.58 121	5.87 123	3.12 110

LL-Strereo2	2.73 105	2.07 82	1.31 128	0.41 86	0.33 80	0.40 98	0.04 69	7.25 142	0.46 90	11.56 218	1.61 119	3.45 108	0.40 71	1.65 220	3.89 90	3.61 105	3.85 107	1.35 88	8.89 165	1.66 114	4.46 121	3.90 123	0.74 110	0.28 88	1.80 101	1.56 101	5.15 101	1.47 81

TestStereo1	2.77 106	4.95 207	0.77 79	0.49 93	0.27 72	0.13 30	0.11 101	5.74 118	0.44 87	6.03 139	0.19 65	1.51 73	2.08 173	1.12 198	6.37 170	4.90 169	3.76 103	1.25 82	5.48 106	1.44 102	5.77 151	7.77 207	0.37 76	0.57 117	1.26 86	2.93 127	6.36 132	2.59 104

SA-5K	2.77 106	4.95 207	0.77 79	0.49 93	0.27 72	0.13 30	0.11 101	5.74 118	0.44 87	6.03 139	0.19 65	1.51 73	2.08 173	1.12 198	6.37 170	4.90 169	3.76 103	1.25 82	5.48 106	1.44 102	5.77 151	7.77 207	0.37 76	0.57 117	1.26 86	2.93 127	6.36 132	2.59 104

FINET	2.77 106	2.20 86	2.22 151	3.13 187	0.96 133	0.85 126	0.44 149	2.83 81	1.89 193	3.86 110	0.87 95	4.06 117	1.56 147	0.53 143	7.78 216	4.97 173	4.37 119	1.53 93	8.10 154	1.44 102	3.94 106	2.47 90	0.43 79	1.02 154	2.68 119	1.59 102	6.19 128	2.93 107

anonymousdsp2	2.91 109	4.21 161	2.42 158	0.57 99	0.53 96	1.58 152	0.08 90	6.62 131	0.27 74	4.15 116	2.56 135	4.45 121	0.45 73	0.97 190	4.05 99	3.34 98	3.04 91	1.87 104	11.24 187	1.50 105	4.44 120	5.29 169	0.50 87	0.69 126	3.16 125	1.06 92	6.44 134	3.20 112

HCRNet	2.91 109	3.19 121	0.80 90	1.42 146	0.27 72	0.41 100	0.63 163	2.61 79	0.08 30	37.79 331	2.40 132	4.61 127	0.20 47	0.27 103	4.32 105	1.94 54	1.87 81	0.78 63	2.43 70	0.63 71	2.71 75	1.37 55	0.49 85	0.26 84	0.56 60	0.41 76	5.09 98	1.03 75

HITNet	3.05 111	1.95 76	1.39 132	2.31 170	0.99 136	0.27 78	0.10 95	6.94 135	1.94 197	9.64 186	3.77 154	6.82 146	0.95 110	0.42 125	5.11 123	2.84 81	3.36 96	2.24 116	3.02 81	1.84 122	3.48 93	3.17 104	0.83 121	1.10 160	1.87 104	2.18 116	7.99 156	5.68 136
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
CAS	3.22 112	4.04 151	0.76 77	1.00 128	0.90 127	0.36 96	0.26 134	1.77 68	0.93 125	2.66 93	6.08 189	2.38 89	3.02 213	0.26 100	5.25 126	3.46 100	4.96 126	2.19 113	5.65 113	1.83 121	4.13 114	3.84 121	0.69 104	0.13 67	5.29 158	5.48 169	7.23 146	12.33 199

IER	3.28 113	3.00 111	1.18 122	0.96 126	1.10 141	1.73 158	0.69 170	4.33 103	0.93 125	2.94 98	8.22 221	10.19 174	0.95 110	2.88 241	6.34 169	3.77 112	4.10 113	2.77 132	3.58 84	3.17 181	2.98 82	2.43 89	1.42 201	1.15 170	2.40 115	4.50 153	5.36 110	5.45 134

GMStereo	3.35 114	4.62 182	0.54 62	0.92 123	0.78 118	1.72 157	0.13 108	8.79 175	0.44 87	2.60 92	0.80 94	12.77 208	0.24 52	0.08 62	4.35 111	3.21 91	7.17 176	1.21 80	13.22 200	1.85 123	5.24 138	2.17 83	0.63 95	1.06 157	4.50 144	0.66 80	8.59 161	2.08 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 115	2.37 92	1.28 126	0.68 110	0.58 102	0.24 69	0.06 78	6.44 130	0.82 114	6.37 146	4.72 167	4.67 128	1.17 122	0.24 96	5.91 151	4.37 142	5.47 139	2.70 129	5.05 96	1.77 119	4.30 117	5.04 157	0.50 87	0.35 92	4.79 152	10.48 215	3.57 77	8.71 169

G2L-Stereo	3.48 116	2.86 106	1.51 136	1.59 150	2.75 201	0.98 131	0.42 147	6.25 127	1.34 166	5.62 133	8.39 222	5.15 134	1.80 154	1.13 200	5.88 147	4.10 132	5.17 135	2.65 128	4.09 87	1.64 113	3.43 92	2.15 82	1.39 198	0.88 144	4.70 149	6.01 173	7.34 151	4.83 128

RALAANet	3.52 117	3.11 117	2.97 170	1.15 135	1.20 151	1.71 156	0.23 132	6.04 122	1.02 135	4.47 121	4.42 161	3.09 105	1.43 141	0.26 100	6.06 157	3.85 115	4.78 124	5.01 208	8.94 166	3.58 188	5.33 143	4.51 146	1.10 166	1.59 192	3.98 137	4.39 150	6.63 135	4.21 118

RASNet	3.53 118	3.37 127	3.79 198	1.55 148	1.82 172	2.49 173	0.49 155	8.15 158	2.25 207	3.47 105	3.22 148	4.35 120	2.16 183	0.31 107	3.74 87	3.52 102	4.32 117	2.23 115	4.31 89	2.32 150	4.60 123	3.57 113	0.74 110	3.60 239	2.49 116	3.92 142	9.56 180	8.84 170

4D-IteraStereo	3.57 119	1.40 65	3.26 178	0.93 124	0.64 112	0.21 59	0.15 113	8.38 164	0.58 101	13.21 243	1.95 126	5.52 139	0.78 103	0.70 170	4.77 120	4.00 125	4.72 122	3.05 143	7.65 147	1.59 108	7.94 196	6.96 192	0.86 122	0.56 112	2.75 122	4.52 154	7.16 144	2.15 95

rafts_anoy	3.60 120	5.19 220	2.96 169	0.71 118	0.94 131	1.15 137	0.58 160	7.80 153	0.85 118	5.74 135	5.15 177	4.46 122	0.80 105	0.30 106	5.99 154	4.47 150	5.17 135	4.92 203	6.42 134	2.15 140	4.87 127	4.03 128	0.96 147	0.94 150	4.99 153	4.39 150	5.59 111	5.69 137

CIPLG	3.61 121	4.41 172	1.23 125	1.34 143	0.89 124	1.20 139	0.47 151	10.05 196	1.17 153	6.95 154	4.93 173	7.61 155	1.19 123	2.50 233	6.60 187	4.23 137	5.99 148	1.94 105	6.22 129	2.59 163	6.28 161	4.55 147	1.21 179	1.12 166	3.89 132	1.19 95	5.66 113	1.93 88

ACRE	3.62 122	4.42 173	1.19 123	1.43 147	0.89 124	1.26 141	0.47 151	10.01 195	1.14 150	7.17 160	4.96 174	7.60 154	1.21 124	2.50 233	6.59 184	4.37 142	5.99 148	1.95 106	5.99 120	2.46 159	6.37 166	4.38 141	1.22 183	1.10 160	3.95 134	1.36 97	5.72 116	1.98 89

S2M2_L	3.63 123	4.17 157	4.42 213	0.76 119	0.40 84	0.35 94	0.07 84	5.73 117	1.10 146	12.00 221	0.00 1	2.43 92	0.70 93	0.46 131	6.08 161	4.81 167	8.83 205	1.69 99	5.97 119	1.54 106	6.61 173	3.75 118	0.90 130	0.21 79	2.83 123	3.76 139	8.35 159	10.11 180
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLGR_C	3.64 124	4.47 177	1.21 124	1.32 141	0.89 124	1.21 140	0.44 149	10.00 194	1.13 149	7.19 161	4.86 170	7.67 156	1.22 126	2.60 236	6.55 180	4.38 144	5.99 148	2.00 107	6.05 123	2.52 160	6.35 164	4.56 149	1.21 179	1.13 168	3.93 133	1.54 100	5.76 120	1.99 90

AnonymousM	3.65 125	2.19 85	0.90 96	1.07 130	0.18 57	0.94 128	0.04 69	6.87 134	0.97 129	7.98 169	2.55 134	3.83 114	0.95 110	0.57 148	5.52 132	5.43 189	6.84 165	3.37 151	5.62 112	2.07 135	7.93 195	5.27 166	1.21 179	0.87 141	1.22 85	2.60 122	9.70 182	11.77 195

DMCA-RVC	3.69 126	2.69 102	2.18 149	1.93 163	2.43 191	1.44 148	2.89 211	3.94 96	5.33 245	3.34 104	4.21 159	11.38 185	1.29 130	1.28 207	7.23 198	4.15 134	4.25 116	3.53 157	4.86 94	2.77 169	4.84 126	4.43 142	1.06 158	1.47 185	1.95 112	1.99 114	5.75 119	7.13 153

LoS_RVC	3.70 127	4.34 169	4.10 202	0.30 74	0.99 136	0.22 62	0.28 137	3.52 89	1.08 142	5.34 129	4.08 156	2.90 102	2.49 199	0.25 97	6.07 159	4.58 155	4.11 114	3.75 164	8.01 152	2.21 145	7.12 185	5.11 163	1.03 155	0.14 68	8.95 202	3.32 130	7.11 142	8.66 167

tt_ll	3.70 127	4.34 169	4.10 202	0.30 74	0.99 136	0.22 62	0.28 137	3.52 89	1.08 142	5.34 129	4.08 156	2.90 102	2.49 199	0.25 97	6.07 159	4.58 155	4.11 114	3.75 164	8.01 152	2.21 145	7.12 185	5.11 163	1.03 155	0.14 68	8.95 202	3.32 130	7.11 142	8.66 167

UNet	3.74 129	3.26 124	3.07 173	1.82 160	1.90 176	2.72 177	1.23 182	6.67 132	1.74 188	5.15 126	4.59 164	3.93 115	1.34 136	2.73 239	5.38 129	3.97 122	6.35 154	4.01 176	6.20 128	3.83 194	4.23 116	3.13 102	1.49 206	1.68 201	3.36 127	4.36 148	6.04 126	6.85 151

HGLStereo	3.76 130	2.76 104	2.94 167	1.14 134	2.09 185	2.07 165	0.84 174	4.17 101	0.94 128	3.87 111	12.55 261	2.53 94	1.36 138	1.33 213	5.16 124	4.75 165	6.97 170	5.00 207	6.08 125	3.00 177	5.28 142	3.98 124	0.94 136	1.33 176	5.42 159	5.41 168	5.83 122	3.80 115

IPLG	3.82 131	4.08 154	1.77 137	0.66 104	1.10 141	1.40 146	1.06 181	7.97 155	0.58 101	5.71 134	2.09 129	7.34 150	1.94 164	0.68 168	6.96 194	3.94 120	6.95 169	4.42 192	6.44 135	2.11 138	3.66 100	8.25 223	0.97 149	0.91 147	4.05 138	6.06 175	6.79 137	5.17 131

SA	3.89 132	4.31 168	0.91 97	1.17 136	1.14 149	0.89 127	0.17 117	8.93 176	0.74 110	13.98 254	0.19 65	7.57 153	1.40 139	1.37 214	6.47 176	4.55 153	5.81 143	2.80 136	6.32 133	1.59 108	4.12 113	6.35 182	0.26 67	1.04 155	2.93 124	6.10 177	9.85 188	4.12 117

test_for_model	3.90 133	4.68 185	1.01 107	0.70 113	0.60 104	0.61 114	0.21 123	7.35 143	0.57 96	10.07 192	1.11 101	10.44 177	0.77 97	0.34 111	4.61 113	5.08 177	16.22 280	2.35 119	7.34 142	2.32 150	8.18 198	5.07 158	0.95 139	0.82 135	1.87 104	1.97 108	5.24 104	4.76 122

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 133	4.68 185	1.01 107	0.70 113	0.60 104	0.61 114	0.21 123	7.35 143	0.57 96	10.07 192	1.11 101	10.44 177	0.77 97	0.34 111	4.61 113	5.08 177	16.22 280	2.35 119	7.34 142	2.32 150	8.18 198	5.07 158	0.95 139	0.82 135	1.87 104	1.97 108	5.24 104	4.76 122

testlalala	3.90 133	4.68 185	1.01 107	0.70 113	0.60 104	0.61 114	0.21 123	7.35 143	0.57 96	10.07 192	1.11 101	10.44 177	0.77 97	0.34 111	4.61 113	5.08 177	16.22 280	2.35 119	7.34 142	2.32 150	8.18 198	5.07 158	0.95 139	0.82 135	1.87 104	1.97 108	5.24 104	4.76 122

GCAPDPT-zeroshot	3.90 133	4.68 185	1.01 107	0.70 113	0.60 104	0.61 114	0.21 123	7.35 143	0.57 96	10.07 192	1.11 101	10.44 177	0.77 97	0.34 111	4.61 113	5.08 177	16.22 280	2.35 119	7.34 142	2.32 150	8.18 198	5.07 158	0.95 139	0.82 135	1.87 104	1.97 108	5.24 104	4.76 122

GCAP-Stereo	3.90 133	4.68 185	1.01 107	0.70 113	0.60 104	0.61 114	0.21 123	7.35 143	0.57 96	10.07 192	1.11 101	10.44 177	0.77 97	0.34 111	4.61 113	5.08 177	16.22 280	2.35 119	7.34 142	2.32 150	8.18 198	5.07 158	0.95 139	0.82 135	1.87 104	1.97 108	5.24 104	4.76 122

GMOStereo	3.91 138	3.72 135	0.92 100	1.64 151	1.12 144	0.50 107	0.63 163	8.76 171	0.91 121	15.01 269	0.71 82	6.30 141	1.33 132	0.23 91	3.95 93	4.42 146	5.04 129	3.85 168	8.60 158	1.98 129	5.17 133	7.78 210	0.82 117	0.56 112	6.49 174	3.33 132	9.48 174	2.37 97

error version	3.91 138	3.72 135	0.92 100	1.64 151	1.12 144	0.50 107	0.63 163	8.76 171	0.91 121	15.01 269	0.71 82	6.30 141	1.33 132	0.23 91	3.95 93	4.42 146	5.04 129	3.85 168	8.60 158	1.98 129	5.17 133	7.78 210	0.82 117	0.56 112	6.49 174	3.33 132	9.48 174	2.37 97

test-v	3.91 138	3.72 135	0.92 100	1.64 151	1.12 144	0.50 107	0.63 163	8.76 171	0.91 121	15.01 269	0.71 82	6.30 141	1.33 132	0.23 91	3.95 93	4.42 146	5.04 129	3.85 168	8.60 158	1.98 129	5.17 133	7.78 210	0.82 117	0.56 112	6.49 174	3.33 132	9.48 174	2.37 97

test-2	3.91 138	3.72 135	0.92 100	1.64 151	1.12 144	0.50 107	0.63 163	8.76 171	0.91 121	15.01 269	0.71 82	6.30 141	1.33 132	0.23 91	3.95 93	4.42 146	5.04 129	3.85 168	8.60 158	1.98 129	5.17 133	7.78 210	0.82 117	0.56 112	6.49 174	3.33 132	9.48 174	2.37 97

RALCasStereoNet	3.91 138	4.92 205	3.22 175	1.25 140	1.26 153	1.64 154	0.65 168	7.99 156	0.65 106	8.76 179	4.87 172	7.31 149	0.94 109	0.26 100	5.95 153	4.30 140	6.48 157	4.60 197	5.27 102	1.90 125	5.25 141	3.80 120	0.91 132	1.48 188	5.91 165	4.81 160	4.62 90	6.52 148

CCAANet	3.96 143	3.04 116	2.14 145	1.40 145	1.32 158	2.95 182	0.85 175	4.33 103	0.98 131	10.87 207	14.57 278	4.54 125	0.56 86	0.36 119	5.49 130	3.79 113	12.19 253	5.11 210	2.82 78	2.13 139	2.74 77	1.58 65	2.13 227	1.12 166	3.34 126	3.42 136	6.32 130	6.94 152

DISCO	3.96 143	3.91 145	1.34 129	1.96 164	2.17 187	4.70 205	3.66 219	4.01 98	3.78 234	5.05 125	6.84 198	2.38 89	2.08 173	0.35 117	6.06 157	3.90 117	6.57 159	4.25 186	8.62 162	3.32 186	4.39 118	4.01 125	1.40 199	1.11 163	4.06 139	4.93 164	7.01 140	5.11 130

CASnet	3.99 145	5.08 214	0.97 105	0.66 104	0.61 110	0.50 107	0.10 95	9.21 180	0.93 125	15.01 269	2.63 138	13.58 217	1.27 127	0.28 105	5.49 130	3.06 88	3.54 99	1.02 71	12.15 196	1.35 99	6.94 181	3.55 111	0.66 100	0.44 100	3.95 134	0.88 85	7.01 140	6.82 150
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 146	5.03 210	2.21 150	2.54 176	2.56 197	2.90 181	2.32 210	3.90 95	2.54 216	3.07 101	7.06 204	4.70 129	0.88 107	0.60 152	6.08 161	4.01 126	4.71 121	4.61 198	8.45 157	3.20 182	5.06 132	5.33 170	2.28 235	2.37 215	4.53 146	4.90 163	5.72 116	7.60 156

raftrobust	4.09 147	2.00 79	3.23 176	1.32 141	0.96 133	0.44 102	0.15 113	9.53 185	0.71 109	13.29 244	5.73 185	5.50 138	1.07 117	0.39 122	6.70 188	4.77 166	5.29 137	2.88 139	7.88 149	2.18 144	5.75 150	4.31 136	1.37 197	0.57 117	6.87 179	6.05 174	5.91 124	5.47 135

CREStereo++_RVC	4.28 148	4.68 185	4.25 206	1.08 131	1.43 161	0.25 73	0.11 101	7.12 139	1.06 140	8.41 173	2.65 139	8.74 165	7.06 259	0.37 120	4.85 122	5.04 176	8.52 199	1.71 100	5.48 106	1.62 112	6.08 155	3.73 117	1.10 166	0.52 110	4.73 151	3.85 141	10.36 198	10.81 190
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
coex_refinement	4.31 149	3.78 139	2.00 141	2.11 167	2.61 200	3.36 190	1.00 179	7.00 136	5.00 241	4.99 124	7.18 207	5.99 140	0.71 94	0.71 171	5.94 152	4.03 128	4.99 127	3.23 148	5.91 118	2.73 168	3.78 104	2.21 84	1.62 213	1.22 171	5.54 160	5.57 171	7.81 155	15.29 221

CFNet	4.33 150	3.98 147	2.01 144	4.38 201	2.45 192	2.25 171	0.54 157	6.78 133	0.88 120	4.20 118	5.09 176	17.09 247	2.33 194	0.48 135	5.67 136	3.01 86	4.34 118	2.87 138	5.36 104	2.39 157	4.04 107	1.79 73	0.77 112	1.05 156	8.67 198	5.50 170	8.59 161	10.37 182

ADLNet	4.36 151	5.79 232	2.34 155	2.31 170	3.04 208	3.06 185	1.41 188	6.28 128	1.71 185	3.10 102	5.71 184	16.87 245	2.06 172	10.00 293	5.74 140	3.62 106	4.57 120	3.32 150	5.11 97	2.82 172	3.10 85	4.01 125	1.10 166	0.79 132	4.46 143	6.15 179	5.79 121	3.43 113

Sa-1000	4.52 152	4.36 171	0.94 104	0.95 125	1.37 160	0.99 132	0.19 118	9.48 182	1.23 159	13.79 251	0.78 92	5.33 137	1.84 156	1.70 222	7.36 203	4.84 168	7.91 188	3.69 160	10.07 171	1.73 117	5.79 153	7.50 203	0.33 74	1.39 181	8.06 189	5.66 172	10.24 195	4.58 120

CREStereo	4.65 153	5.05 211	3.91 200	1.23 138	0.52 94	0.79 124	0.10 95	9.62 187	1.76 189	10.00 189	2.78 144	11.95 195	2.45 197	0.47 133	5.77 145	5.85 205	9.05 207	1.48 91	5.89 117	2.21 145	7.71 193	4.21 132	1.12 169	0.83 140	6.05 170	4.56 156	9.33 172	10.79 188
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
trnet	4.72 154	5.07 213	3.82 199	1.23 138	0.52 94	0.77 123	0.08 90	9.70 188	1.63 181	12.26 224	2.71 140	12.63 205	2.41 195	0.47 133	5.53 133	5.69 196	8.60 200	1.65 98	5.73 114	2.07 135	7.20 188	4.13 131	1.01 152	0.81 133	6.09 171	4.55 155	9.78 184	11.22 193

test-3	4.72 154	3.18 119	3.66 195	1.86 161	1.74 167	1.44 148	0.59 161	9.78 189	0.51 92	10.97 210	1.51 117	16.42 239	1.15 120	0.64 158	6.55 180	4.09 131	6.92 168	3.09 146	14.37 212	1.92 127	6.27 160	8.30 226	0.89 128	1.11 163	4.71 150	2.88 125	7.22 145	5.72 141

test_1	4.72 154	3.18 119	3.66 195	1.86 161	1.75 171	1.44 148	0.59 161	9.79 190	0.51 92	11.07 211	1.49 116	16.42 239	1.16 121	0.64 158	6.53 179	4.08 129	6.87 166	3.07 144	14.39 213	1.91 126	6.26 159	8.28 225	0.87 125	1.11 163	4.69 148	2.89 126	7.26 148	5.71 140

castereo	4.75 157	3.67 133	3.58 192	0.69 112	0.87 122	0.27 78	0.07 84	8.75 170	1.00 133	13.17 237	3.69 152	10.74 182	0.96 113	0.51 141	5.21 125	5.81 204	8.80 204	2.58 126	10.68 179	2.10 137	9.16 216	7.11 196	1.27 187	1.22 171	5.98 168	6.89 186	6.34 131	7.25 154

castereo++	4.78 158	2.21 87	3.04 171	2.43 174	0.59 103	0.28 82	0.07 84	10.36 202	0.79 112	14.07 255	2.48 133	17.49 252	1.03 115	0.43 126	4.18 103	5.31 186	7.70 184	3.04 142	8.41 156	1.71 115	8.44 206	7.29 198	1.42 201	1.47 185	4.60 147	6.12 178	9.51 179	4.66 121

EGLCR-Stereo	4.86 159	4.87 198	4.24 205	0.66 104	0.92 129	3.38 191	0.04 69	8.65 169	1.15 151	8.90 180	1.19 109	8.78 167	2.32 193	0.67 166	3.49 85	4.65 160	6.35 154	4.19 184	8.22 155	1.79 120	8.98 214	8.12 221	0.90 130	0.78 131	4.37 140	4.84 161	14.60 242	14.17 215

PDISCO_ROB	4.91 160	3.21 122	2.14 145	2.74 179	2.11 186	1.51 151	1.48 193	4.94 108	2.29 208	2.49 91	5.41 182	4.86 130	2.09 176	1.83 225	6.55 180	6.61 216	6.04 151	10.49 283	6.22 129	4.15 204	7.50 191	7.17 197	1.15 171	1.81 204	6.10 172	6.17 180	17.36 260	8.08 162

iResNet_ROB	4.93 161	4.72 193	3.53 190	2.88 184	1.64 165	2.62 176	1.84 197	7.85 154	1.17 153	6.17 142	7.61 212	4.17 118	8.58 263	0.75 174	6.46 175	4.48 151	7.24 179	4.88 202	11.20 186	3.00 177	4.43 119	2.29 87	1.28 188	3.11 229	7.39 185	6.06 175	9.14 167	8.50 166

PMTNet	4.94 162	4.88 202	4.33 209	0.87 121	0.95 132	0.75 121	0.24 133	7.00 136	1.68 182	9.89 188	3.04 147	11.43 186	0.99 114	0.44 127	6.15 165	5.72 198	8.20 192	1.62 97	10.98 182	1.31 97	7.98 197	4.24 134	1.21 179	0.27 87	9.00 204	6.68 185	9.35 173	14.21 216

iinet-f	5.03 163	3.97 146	2.00 141	2.22 169	0.72 116	4.42 201	1.39 187	3.78 93	0.83 117	5.79 137	16.26 285	7.84 158	3.16 214	0.39 122	6.73 189	5.80 203	5.81 143	2.96 141	18.68 246	4.96 209	6.63 175	6.26 180	1.62 213	1.13 168	5.70 164	2.23 117	8.85 166	5.76 142

TestStereo	5.06 164	5.12 216	3.29 181	2.13 168	0.66 114	3.22 187	0.07 84	12.34 237	0.61 105	21.17 304	1.07 100	11.86 191	1.49 144	0.34 111	4.60 112	2.79 80	6.67 162	1.12 76	13.94 206	1.75 118	11.50 253	3.17 104	0.80 115	0.63 123	6.03 169	3.31 129	10.14 194	6.81 149

test_3	5.18 165	3.24 123	3.52 189	1.97 165	1.82 172	1.38 144	0.57 159	10.49 210	0.58 101	15.72 279	1.14 107	20.47 263	1.21 124	0.59 150	6.11 163	3.99 124	7.17 176	3.73 163	14.43 214	2.01 134	6.36 165	10.05 264	0.79 114	0.97 152	5.22 157	4.31 147	7.31 149	4.84 129

MIPNet	5.28 166	5.21 221	2.42 158	0.96 126	1.54 163	1.77 159	1.43 191	9.99 193	1.07 141	5.20 127	5.32 180	11.54 187	3.41 216	0.66 163	7.23 198	5.18 183	8.25 193	4.96 204	10.27 173	4.20 205	3.48 93	8.54 229	1.33 194	1.45 183	8.47 193	10.14 212	7.62 153	10.87 191

DN-CSS_ROB	5.28 166	3.87 144	4.38 211	2.33 172	3.00 207	0.63 119	0.22 131	10.51 212	1.48 172	10.35 200	11.92 258	14.00 221	4.14 231	0.49 137	6.33 168	3.51 101	7.12 175	3.41 152	14.86 217	2.28 148	6.55 172	3.37 106	1.33 194	4.19 249	5.66 162	3.49 137	7.31 149	5.92 144

GLC_STEREO	5.29 168	5.26 222	3.54 191	1.72 158	2.01 182	0.76 122	0.07 84	9.53 185	0.76 111	13.31 245	6.35 194	8.74 165	1.57 148	2.03 229	4.82 121	4.71 163	11.99 252	2.19 113	8.79 164	2.88 175	17.78 297	8.08 219	0.80 115	0.64 125	3.96 136	1.70 105	12.99 226	5.85 143

BEATNet_4x	5.29 168	3.00 111	2.25 153	3.27 190	2.19 188	0.79 124	0.43 148	8.36 163	3.67 231	16.72 286	3.62 151	9.42 170	2.83 210	1.19 203	7.64 211	6.41 214	6.68 163	6.54 239	6.26 131	2.71 167	8.94 212	9.57 247	0.86 122	2.72 220	3.78 129	3.50 138	10.49 202	8.93 171

CFNet_RVC	5.36 170	5.40 225	4.21 204	5.04 210	4.49 227	4.48 202	0.85 175	6.16 125	2.33 210	5.54 132	9.67 236	7.72 157	1.53 146	1.01 195	7.47 206	3.94 120	5.67 142	4.23 185	6.87 139	3.53 187	6.63 175	4.83 154	0.92 134	2.24 211	9.70 214	9.81 206	9.91 190	10.56 184

LMCR-Stereo	5.39 171	4.30 167	2.89 166	1.13 133	1.91 177	2.74 178	0.11 101	7.55 149	2.14 201	6.83 150	4.10 158	10.39 176	0.87 106	0.60 152	6.86 192	4.92 171	10.03 229	4.62 199	17.39 236	6.52 232	8.52 207	7.79 214	0.95 139	2.04 207	4.45 142	4.62 159	10.48 201	10.75 186

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 172	5.54 228	4.48 218	3.34 192	8.15 254	2.84 180	11.81 277	6.36 129	7.66 261	5.78 136	5.33 181	13.38 215	1.43 141	6.77 285	8.35 226	3.58 103	3.89 111	2.73 130	6.50 136	2.45 158	4.05 108	3.51 109	1.46 204	1.47 185	4.50 144	9.14 201	6.65 136	7.99 161
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	5.58 173	4.22 162	1.07 114	1.67 157	0.73 117	1.66 155	0.33 141	10.68 214	1.24 161	28.57 320	1.40 114	8.69 163	2.30 192	0.92 189	5.75 143	5.47 191	6.87 166	4.05 180	12.01 192	2.00 133	7.75 194	8.62 231	0.71 107	1.06 157	6.91 181	8.32 194	9.75 183	7.96 160

iResNetv2_ROB	5.61 174	4.07 153	1.96 140	4.69 205	2.20 190	4.60 204	0.94 178	8.50 166	2.09 200	6.20 143	12.67 263	13.31 214	6.49 255	0.50 138	6.25 166	4.56 154	5.13 133	4.03 179	14.34 211	3.94 199	6.24 157	4.48 144	1.50 207	3.20 231	6.68 178	5.25 167	9.83 185	7.92 159

STTStereo	5.68 175	6.69 243	6.57 243	3.38 194	5.86 239	3.08 186	9.13 263	5.39 112	4.13 237	4.12 115	7.05 201	10.29 175	3.43 218	6.41 282	9.30 241	3.89 116	4.74 123	5.33 215	6.03 122	2.17 142	5.24 138	3.16 103	1.54 208	1.57 191	5.56 161	8.28 193	7.44 152	13.60 207

AF-Net	5.68 175	4.87 198	3.58 192	5.01 208	6.35 244	7.34 230	5.88 236	7.21 140	6.61 253	2.00 85	9.35 231	12.65 206	2.84 211	2.93 242	7.30 201	3.90 117	3.88 109	2.77 132	7.90 150	2.87 173	3.53 95	4.34 138	2.43 240	2.29 213	5.03 154	6.54 182	14.92 244	8.95 173

Nwc_Net	5.68 175	4.87 198	3.58 192	5.01 208	6.35 244	7.34 230	5.88 236	7.21 140	6.61 253	2.00 85	9.35 231	12.65 206	2.84 211	2.93 242	7.30 201	3.90 117	3.88 109	2.77 132	7.90 150	2.87 173	3.53 95	4.34 138	2.43 240	2.29 213	5.03 154	6.54 182	14.92 244	8.95 173

CFNet_pseudo	5.91 178	3.52 131	3.34 186	6.20 223	3.32 211	5.95 219	0.34 142	10.37 203	1.25 162	14.57 265	11.14 251	7.98 160	5.93 251	2.55 235	8.18 222	5.00 174	5.14 134	3.96 174	8.63 163	3.16 180	4.10 111	3.53 110	1.45 203	1.42 182	7.02 182	8.12 191	11.12 207	12.25 197

IPLGR	5.92 179	6.24 239	3.26 178	2.76 180	1.94 178	1.03 134	0.52 156	10.26 200	0.82 114	8.09 171	9.29 230	11.67 189	2.41 195	0.71 171	8.16 221	4.48 151	6.52 158	6.34 236	15.32 222	5.98 223	5.58 148	9.27 243	1.28 188	2.20 209	9.24 205	9.44 204	9.23 169	7.80 158

CES	5.95 180	2.93 110	1.36 130	0.66 104	1.36 159	1.18 138	0.21 123	31.02 310	1.50 173	6.36 145	12.72 264	8.42 162	1.98 168	0.32 110	6.05 156	6.73 217	8.14 191	2.77 132	6.00 121	2.30 149	23.59 319	5.42 172	1.63 215	0.32 91	6.88 180	3.82 140	6.83 139	10.13 181

GES	6.26 181	5.53 227	2.66 162	2.38 173	2.84 203	5.88 217	2.06 201	7.47 148	3.11 223	9.19 183	7.05 201	4.90 131	1.68 150	3.18 251	9.10 237	7.18 227	11.91 251	6.77 244	21.06 260	6.50 231	9.84 226	6.26 180	1.97 226	3.63 240	4.43 141	4.60 158	8.49 160	9.43 177

dd	6.36 182	5.34 224	1.03 112	23.89 296	0.57 101	11.85 257	0.76 172	8.17 159	0.31 78	7.87 167	0.08 58	25.57 274	0.36 67	0.83 184	7.60 210	4.16 136	14.92 271	2.61 127	19.55 254	2.15 140	4.54 122	2.55 92	0.96 147	1.60 195	6.25 173	1.43 98	10.32 196	6.48 147

FADNet-RVC-Resample	6.37 183	5.32 223	3.05 172	3.36 193	2.81 202	2.60 175	3.63 218	11.26 224	3.30 226	15.15 275	5.22 179	10.74 182	2.75 208	3.27 253	8.23 223	4.64 159	6.41 156	7.30 252	11.56 189	6.67 235	5.47 146	8.56 230	1.55 209	7.75 277	7.40 186	7.54 189	5.73 118	10.79 188

Reg-Stereo(zero)	6.44 184	4.46 175	5.66 237	2.61 177	1.30 155	2.20 168	2.23 206	12.33 235	1.93 195	13.00 234	11.23 252	12.22 198	2.25 187	1.85 226	4.33 108	6.19 209	7.10 173	4.01 176	17.22 234	3.60 189	6.43 167	7.36 200	1.29 191	1.59 192	5.94 166	8.40 195	11.22 208	16.02 225

HI	6.44 184	4.46 175	5.66 237	2.61 177	1.30 155	2.20 168	2.23 206	12.33 235	1.93 195	13.00 234	11.23 252	12.22 198	2.25 187	1.85 226	4.33 108	6.19 209	7.10 173	4.01 176	17.22 234	3.60 189	6.43 167	7.36 200	1.29 191	1.59 192	5.94 166	8.40 195	11.22 208	16.02 225

AE-Stereo	6.49 186	4.68 185	4.46 217	4.91 207	1.05 140	1.61 153	2.27 209	9.12 179	0.98 131	14.13 257	1.59 118	15.96 236	2.04 170	0.88 187	5.74 140	6.79 218	10.74 234	5.71 223	12.14 194	5.55 216	9.80 225	10.03 262	0.97 149	4.34 250	10.30 219	8.50 197	11.70 215	9.14 176

FADNet-RVC	6.53 187	5.05 211	2.54 161	5.38 214	3.47 213	2.08 167	5.59 234	11.63 227	1.70 184	11.49 215	4.99 175	13.15 211	3.46 219	1.64 219	10.47 261	5.41 188	6.66 161	3.92 172	18.29 243	5.47 214	5.85 154	5.74 177	1.05 157	5.25 257	7.53 188	10.60 217	7.25 147	10.68 185

AACVNet	6.57 188	4.28 166	2.00 141	6.89 229	8.25 255	5.89 218	2.06 201	9.02 178	2.20 203	10.00 189	10.55 243	8.16 161	1.92 160	1.66 221	7.56 209	5.64 195	8.28 195	6.20 234	11.08 183	5.61 217	6.11 156	5.44 173	2.48 243	3.25 233	8.55 196	9.98 209	10.12 192	14.15 214

HSM	6.59 189	4.79 196	4.59 219	4.39 202	4.12 220	1.77 159	1.59 195	13.37 252	1.89 193	10.07 192	10.56 244	9.18 169	4.34 235	1.32 212	7.55 208	4.62 158	11.19 245	4.14 183	10.06 170	4.43 207	9.64 222	4.84 155	1.32 193	3.28 235	9.26 207	11.65 226	11.34 212	12.56 200

DLCB_ROB	6.64 190	4.98 209	4.42 213	2.78 181	3.88 217	3.23 188	2.91 212	6.23 126	3.75 233	7.92 168	9.28 229	12.04 197	5.57 246	3.10 249	6.52 178	4.32 141	7.17 176	4.49 194	5.54 111	3.76 192	6.52 171	4.47 143	2.84 245	3.00 228	26.87 306	12.78 235	12.52 223	8.36 164

DeepPrunerF	6.67 191	4.91 204	2.71 163	5.81 218	14.61 289	4.84 206	5.92 238	6.05 123	5.90 250	3.01 100	11.37 254	3.03 104	1.93 161	2.43 231	7.67 214	8.08 243	7.06 171	4.09 181	11.97 191	3.91 197	6.91 180	5.40 171	3.22 251	2.23 210	21.61 292	10.08 211	6.82 138	8.42 165

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 192	3.40 128	1.00 106	5.25 212	10.15 267	14.83 270	4.71 228	9.45 181	0.97 129	13.44 246	2.15 130	13.40 216	1.65 149	0.44 127	4.62 118	4.69 162	7.97 189	3.95 173	10.75 180	1.97 128	7.61 192	7.82 215	1.09 165	0.31 90	7.20 183	4.85 162	12.53 224	25.31 273

sCroCo_RVC	6.73 193	3.16 118	1.16 119	0.36 81	0.96 133	3.01 183	0.48 153	9.86 191	3.55 230	5.96 138	3.53 149	4.46 122	4.94 240	0.90 188	8.47 229	12.80 304	12.41 254	8.74 262	18.16 241	6.11 225	16.64 292	13.91 295	0.77 112	2.27 212	9.25 206	7.62 190	13.29 232	9.02 175

sAnonymous2	6.75 194	3.01 113	1.09 116	0.56 97	0.86 119	3.69 192	0.20 120	13.79 256	3.54 228	3.81 108	5.80 186	5.21 135	3.97 229	0.45 129	9.32 243	9.91 274	11.13 242	9.66 271	19.38 250	7.15 244	10.98 241	11.72 283	1.80 220	1.62 196	9.87 216	10.73 218	10.41 199	12.62 201

CroCo_RVC	6.75 194	3.01 113	1.09 116	0.56 97	0.86 119	3.69 192	0.20 120	13.79 256	3.54 228	3.81 108	5.80 186	5.21 135	3.97 229	0.45 129	9.32 243	9.91 274	11.13 242	9.66 271	19.38 250	7.15 244	10.98 241	11.72 283	1.80 220	1.62 196	9.87 216	10.73 218	10.41 199	12.62 201

APVNet	6.75 194	4.23 163	2.36 156	4.05 197	5.00 233	8.19 237	5.50 233	10.42 205	2.99 222	3.74 106	11.48 255	5.09 133	1.52 145	1.53 217	8.48 230	9.23 256	12.54 255	9.16 266	15.66 223	6.55 234	6.98 182	6.77 191	1.47 205	4.01 247	8.58 197	4.04 145	14.92 244	7.68 157

psm_up	6.89 197	5.17 217	5.69 239	7.08 231	3.86 216	8.14 236	1.89 199	10.11 198	10.23 270	6.61 149	6.17 191	7.50 152	5.04 242	3.00 244	7.28 200	4.96 172	8.33 198	4.62 199	12.14 194	4.06 202	5.17 133	3.67 116	0.89 128	5.31 258	12.09 234	13.82 249	12.09 219	11.20 192

DF	6.94 198	4.82 197	4.97 226	4.12 199	0.65 113	5.76 216	0.10 95	11.41 225	1.71 185	10.78 206	4.82 169	17.02 246	1.11 118	0.62 157	6.38 172	7.96 241	8.13 190	5.03 209	18.75 247	4.69 208	9.85 227	7.82 215	1.28 188	1.56 190	7.51 187	6.58 184	13.60 235	20.49 251

MyStereo04	7.01 199	5.80 234	6.23 242	3.28 191	2.46 193	1.87 161	0.29 139	10.65 213	3.72 232	10.06 191	3.60 150	14.64 227	1.45 143	0.55 146	10.04 256	7.24 229	7.08 172	5.80 225	16.47 229	5.91 221	9.44 220	7.77 207	1.92 225	2.84 223	11.34 225	12.60 234	15.95 252	10.38 183

s12784h	7.05 200	6.53 241	4.78 224	8.33 239	4.14 221	1.42 147	0.26 134	9.52 184	1.68 182	10.88 208	3.99 155	15.69 233	5.75 247	0.46 131	5.88 147	5.02 175	9.11 208	2.34 118	10.63 178	1.72 116	10.37 232	4.63 151	1.02 153	1.24 175	10.41 220	10.56 216	16.24 256	27.67 282

R-Stereo Train	7.06 201	5.17 217	4.44 215	4.55 203	1.74 167	5.01 207	0.03 55	10.47 208	2.45 214	13.20 241	7.65 213	12.96 209	1.97 165	0.66 163	7.02 195	8.24 247	11.06 240	5.33 215	15.01 219	3.87 195	10.24 230	9.64 249	0.94 136	1.23 173	11.65 228	13.69 246	8.71 164	13.64 211

RAFT-Stereo	7.06 201	5.17 217	4.44 215	4.55 203	1.74 167	5.01 207	0.03 55	10.47 208	2.45 214	13.20 241	7.65 213	12.96 209	1.97 165	0.66 163	7.02 195	8.24 247	11.06 240	5.33 215	15.01 219	3.87 195	10.24 230	9.64 249	0.94 136	1.23 173	11.65 228	13.69 246	8.71 164	13.64 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 203	4.11 155	2.84 165	6.07 222	4.20 222	14.23 265	16.14 287	8.04 157	2.36 213	3.80 107	7.36 210	6.35 145	1.34 136	27.27 323	10.21 260	6.95 222	8.32 197	6.49 237	5.84 115	2.62 164	5.05 131	2.83 97	6.83 290	3.65 241	10.99 222	4.40 152	6.12 127	6.36 145

DeepPruner_ROB	7.23 204	3.43 129	5.83 240	5.40 215	5.92 240	4.54 203	3.14 214	7.68 151	3.99 235	10.10 199	11.71 257	8.69 163	5.30 243	1.52 216	11.36 272	6.40 213	8.96 206	7.60 256	10.41 176	4.28 206	12.74 268	8.68 235	2.39 238	3.23 232	8.74 199	14.91 258	10.83 205	7.52 155

RP	7.25 205	7.42 250	9.24 263	9.13 243	6.89 248	7.70 233	8.79 257	8.38 164	7.87 263	2.24 87	14.27 275	12.61 204	6.13 253	3.08 248	7.46 204	4.61 157	6.04 151	3.25 149	9.49 169	3.91 197	5.24 138	5.64 176	1.57 210	3.25 233	9.67 213	7.42 188	11.28 210	13.10 204

gcap_with_dpt	7.29 206	5.56 229	3.30 184	10.94 252	2.59 198	4.37 198	0.21 123	11.86 230	1.52 176	13.45 247	4.60 165	24.10 267	4.31 233	0.65 161	5.36 127	6.93 220	9.39 214	5.93 229	10.33 174	2.78 170	9.97 228	8.67 233	1.07 159	0.49 106	8.51 194	4.99 165	11.81 216	23.19 260

GCAP-BAT	7.29 206	5.56 229	3.30 184	10.94 252	2.59 198	4.37 198	0.21 123	11.86 230	1.52 176	13.45 247	4.60 165	24.10 267	4.31 233	0.65 161	5.36 127	6.93 220	9.39 214	5.93 229	10.33 174	2.78 170	9.97 228	8.67 233	1.07 159	0.49 106	8.51 194	4.99 165	11.81 216	23.19 260

UCFNet_RVC	7.31 208	10.90 276	3.72 197	8.53 240	6.34 243	5.70 215	1.88 198	9.50 183	2.87 220	10.61 203	9.09 226	24.45 270	3.50 223	0.83 184	7.65 213	3.74 110	5.02 128	4.98 205	9.22 168	4.07 203	7.02 183	4.58 150	2.97 247	2.88 225	14.87 256	9.76 205	9.23 169	13.60 207

TANstereo	7.47 209	4.26 164	3.29 181	2.79 182	2.87 205	3.88 194	0.13 108	5.71 115	1.55 179	6.86 152	2.72 142	2.17 84	2.24 185	4.18 262	12.57 280	12.99 305	10.89 238	18.94 316	22.19 265	17.84 307	7.39 189	5.50 174	29.21 330	0.71 127	1.27 88	3.98 143	9.84 186	5.70 138

XX-TBD	7.47 209	4.26 164	3.29 181	2.79 182	2.87 205	3.88 194	0.13 108	5.71 115	1.55 179	6.86 152	2.72 142	2.17 84	2.24 185	4.18 262	12.57 280	12.99 305	10.89 238	18.94 316	22.19 265	17.84 307	7.39 189	5.50 174	29.21 330	0.71 127	1.27 88	3.98 143	9.84 186	5.70 138

DDF-Stereo	7.50 211	3.78 139	1.17 120	15.58 273	4.52 229	23.29 294	12.40 278	12.95 246	1.09 144	11.08 212	4.46 162	16.20 237	5.91 250	1.29 208	5.54 134	5.53 192	9.50 220	3.75 164	13.36 202	2.91 176	11.01 243	7.66 205	1.07 159	0.88 144	3.79 130	4.56 156	9.50 178	9.67 178

ICVP	7.52 212	4.60 181	8.97 262	5.16 211	4.46 226	5.66 213	1.41 188	8.26 160	4.13 237	7.86 166	7.69 215	9.43 171	5.99 252	1.18 202	7.22 197	6.97 223	7.58 183	5.27 214	10.96 181	5.33 212	7.09 184	12.60 288	16.70 311	4.49 255	8.80 200	12.28 231	10.58 203	12.26 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 213	4.67 184	10.19 270	5.61 217	3.24 210	0.94 128	0.71 171	9.86 191	1.40 167	8.52 176	11.08 250	12.26 200	1.05 116	0.54 145	5.73 139	7.53 236	9.41 216	3.96 174	18.38 245	4.03 201	11.34 250	8.27 224	1.60 212	1.55 189	15.63 261	15.41 262	10.13 193	20.95 253

ADCP+	7.57 214	5.95 236	6.65 246	4.01 196	4.41 225	6.21 222	8.21 250	8.97 177	15.76 290	4.18 117	12.91 265	16.38 238	1.42 140	3.62 256	6.73 189	5.20 184	5.84 145	4.36 190	13.27 201	3.05 179	6.62 174	6.20 179	2.24 232	1.63 198	7.32 184	18.78 279	8.33 158	16.03 227

MSMDNet	7.75 215	5.40 225	4.83 225	1.65 156	1.97 179	2.23 170	0.86 177	10.39 204	1.50 173	11.53 217	7.49 211	11.66 188	3.58 225	0.99 193	8.04 220	10.34 285	10.85 237	5.13 211	22.46 268	13.04 291	11.51 254	10.76 275	1.81 223	1.63 198	11.41 226	9.18 202	13.28 231	15.81 224

RAFT-Test	7.86 216	5.10 215	4.59 219	5.48 216	1.88 174	2.05 163	1.04 180	11.43 226	1.47 171	12.34 226	8.89 225	12.35 201	2.27 189	0.87 186	7.69 215	10.14 283	10.49 233	4.98 205	21.48 261	9.21 267	12.20 262	10.06 265	1.80 220	1.68 201	12.76 240	10.30 214	13.47 234	16.31 228

HH	7.89 217	2.46 95	10.75 274	3.19 188	2.51 194	5.20 211	4.37 223	11.24 222	2.24 205	12.85 230	2.59 136	11.89 192	2.11 178	1.29 208	6.59 184	9.43 262	9.29 210	5.91 227	16.06 226	6.96 240	14.02 277	9.66 251	2.23 230	1.34 177	9.53 210	11.90 229	13.93 239	23.53 263

HanStereo	7.89 217	2.46 95	10.75 274	3.19 188	2.51 194	5.20 211	4.37 223	11.24 222	2.24 205	12.85 230	2.59 136	11.89 192	2.11 178	1.29 208	6.59 184	9.43 262	9.29 210	5.91 227	16.06 226	6.96 240	14.02 277	9.66 251	2.23 230	1.34 177	9.53 210	11.90 229	13.93 239	23.53 263

cross-raft	7.92 219	5.83 235	4.66 223	3.42 195	1.99 180	3.02 184	0.56 158	12.35 238	1.29 163	13.91 253	6.87 200	13.98 220	1.84 156	0.75 174	7.47 206	9.69 270	10.47 232	4.26 187	22.05 264	7.48 251	12.08 259	13.17 293	1.78 219	1.64 200	12.98 244	12.29 232	13.04 228	14.82 218

MSKI-zero shot	7.94 220	4.90 203	4.34 210	3.10 186	1.70 166	4.00 196	1.44 192	12.93 244	2.03 198	12.15 223	7.79 216	12.00 196	1.80 154	0.61 156	6.29 167	8.66 252	10.45 231	4.09 181	20.51 258	7.15 244	10.78 238	9.52 246	1.14 170	2.63 218	9.80 215	20.32 292	15.32 248	18.86 239

PWCDC_ROB	7.98 221	2.58 100	2.16 147	1.57 149	3.59 214	2.05 163	1.50 194	4.07 100	26.78 312	1.69 82	12.22 259	3.64 110	46.61 327	9.30 290	10.12 258	8.17 245	6.16 153	6.56 240	7.10 140	5.79 219	6.75 179	12.25 286	3.12 250	3.16 230	2.54 117	9.33 203	5.21 102	11.52 194

EAI-Stereo	8.01 222	4.87 198	4.99 228	5.25 212	4.23 223	7.18 229	6.95 242	13.19 249	2.31 209	10.61 203	6.86 199	13.29 213	1.93 161	1.00 194	9.61 247	9.46 264	9.57 222	4.69 201	18.16 241	8.69 263	8.96 213	8.64 232	1.41 200	2.04 207	11.59 227	8.24 192	13.03 227	19.52 244

FADNet	8.23 223	5.99 238	3.09 174	5.83 219	3.63 215	4.34 197	8.43 253	15.97 270	2.81 219	15.51 277	12.42 260	13.91 219	5.01 241	1.96 228	9.98 254	5.15 182	5.42 138	5.73 224	22.84 269	5.93 222	8.77 209	6.73 189	0.95 139	2.69 219	12.22 237	13.83 250	9.29 171	13.73 213

XX-Stereo	8.40 224	2.85 105	3.92 201	7.47 234	1.11 143	6.30 223	2.23 206	12.78 243	1.03 136	11.47 214	9.17 228	13.26 212	2.17 184	0.59 150	7.84 217	9.52 265	9.36 213	5.44 219	14.15 207	5.72 218	8.92 211	6.58 185	1.26 184	0.63 123	32.29 314	11.47 223	12.55 225	26.75 278

test-1	8.48 225	2.23 88	4.98 227	2.04 166	2.03 184	10.12 248	1.99 200	15.82 269	2.06 199	13.18 239	7.18 207	12.57 202	2.54 203	0.64 158	7.64 211	7.87 240	9.96 227	7.03 248	24.35 274	7.18 249	11.13 244	12.94 291	1.20 178	1.91 205	13.93 252	14.53 254	12.14 220	19.78 248

MLCV	8.52 226	4.65 183	5.49 235	11.94 259	4.96 232	9.67 245	3.19 215	14.68 264	2.93 221	9.54 185	12.61 262	17.15 249	12.38 275	0.58 149	8.02 219	4.02 127	9.45 218	5.57 221	20.86 259	4.00 200	6.25 158	8.11 220	2.35 237	5.67 263	10.58 221	11.87 228	11.44 214	12.14 196

pcwnet_v2	8.61 227	4.00 150	5.13 230	8.89 242	4.68 231	8.06 235	3.37 216	10.49 210	4.03 236	13.78 250	13.40 268	9.95 173	20.61 284	5.41 276	9.26 240	5.78 202	8.28 195	5.18 212	11.11 184	3.63 191	6.31 162	4.55 147	2.42 239	3.34 238	13.64 250	13.45 241	13.60 235	20.23 249

SACVNet	8.62 228	5.97 237	5.15 231	6.88 228	6.74 246	5.68 214	7.59 246	11.19 221	8.65 265	10.96 209	7.05 201	7.94 159	2.49 199	2.67 238	8.38 228	6.92 219	9.83 225	7.65 257	15.12 221	9.30 270	10.70 236	8.06 218	2.25 233	4.43 254	18.03 271	13.51 242	15.43 249	14.21 216

ADCRef	8.62 228	6.53 241	4.38 211	2.47 175	4.66 230	8.28 238	7.51 245	8.58 168	14.10 288	6.83 150	10.63 245	11.91 194	3.53 224	3.06 247	8.72 234	7.72 238	8.71 202	7.39 253	17.63 238	6.13 226	9.53 221	9.33 245	4.93 271	3.70 242	9.63 212	18.39 277	9.86 189	18.66 237

gcap-zeroshot	8.63 230	3.80 141	9.84 268	6.96 230	2.19 188	6.36 224	2.19 205	12.60 240	1.44 169	15.10 274	8.45 223	15.33 230	1.97 165	0.48 135	8.25 224	9.98 278	9.50 220	5.57 221	30.94 289	12.03 288	11.22 247	10.47 271	2.43 240	2.00 206	8.32 191	11.08 221	11.00 206	13.62 210

DN	8.70 231	3.33 126	3.25 177	11.21 256	0.54 98	20.49 286	1.30 184	8.31 162	1.79 191	4.86 123	6.59 196	37.44 290	1.27 127	0.22 90	5.76 144	7.42 232	8.26 194	3.71 161	11.28 188	3.29 185	8.35 204	7.05 194	1.68 216	0.95 151	24.92 299	14.60 255	13.73 237	23.27 262

zero-FE	8.76 232	3.81 142	1.17 120	23.39 294	5.69 238	29.42 302	20.80 299	12.93 244	1.18 155	10.74 205	6.56 195	16.44 243	6.89 258	1.19 203	5.86 146	5.28 185	9.71 224	4.42 192	17.12 233	3.27 184	12.39 266	7.82 215	1.07 159	0.87 141	3.79 130	4.37 149	9.66 181	10.76 187

model_zeroshot	8.79 233	4.12 156	4.32 208	4.09 198	2.53 196	2.03 162	1.42 190	12.06 232	2.78 218	11.50 216	7.30 209	17.22 250	1.68 150	1.46 215	9.56 246	9.97 277	13.75 264	6.02 231	29.32 281	10.75 281	10.87 240	9.59 248	1.15 171	2.51 217	13.79 251	13.62 243	10.78 204	23.13 259

TRStereo	8.83 234	8.80 264	13.01 292	6.34 224	1.88 174	16.53 278	4.61 226	10.15 199	1.16 152	10.57 202	4.38 160	15.04 229	1.84 156	0.72 173	6.57 183	8.36 250	8.62 201	4.39 191	11.80 190	4.99 210	10.38 233	8.45 228	1.16 174	0.93 148	12.57 239	12.31 233	30.08 298	22.69 258

LoS	8.88 235	4.05 152	1.28 126	1.18 137	1.51 162	2.83 179	0.20 120	49.84 336	2.23 204	25.23 313	30.02 327	14.66 228	2.13 182	0.53 143	5.74 140	7.35 231	7.89 187	3.07 144	10.61 177	2.17 142	10.65 235	6.56 184	1.57 210	0.87 141	14.16 254	9.04 200	9.21 168	15.09 220
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	8.92 236	7.37 249	3.35 187	5.88 220	5.00 233	7.40 232	5.10 230	10.85 216	3.40 227	10.37 201	5.21 178	15.43 231	3.62 226	2.63 237	10.94 267	9.98 278	14.57 269	12.40 297	23.99 272	8.16 259	11.89 258	9.29 244	1.70 217	5.38 259	9.32 209	8.88 199	9.92 191	18.79 238

PS-NSSS	8.92 236	10.56 271	2.94 167	20.23 285	6.01 241	13.21 264	7.92 248	14.92 266	1.45 170	18.68 295	0.90 97	43.30 295	4.22 232	3.63 257	6.76 191	3.35 99	5.53 140	3.52 155	19.94 256	2.70 166	3.62 98	1.71 69	3.48 258	0.97 152	8.91 201	8.81 198	8.63 163	14.97 219

SGM-Forest	8.97 238	9.25 268	2.31 154	18.42 280	9.53 264	10.54 253	2.93 213	12.39 239	1.78 190	8.99 181	3.73 153	18.11 255	11.34 272	4.22 264	7.99 218	6.38 212	6.62 160	2.95 140	9.10 167	3.77 193	8.28 203	4.80 153	3.31 252	3.31 237	16.01 263	11.58 225	25.32 290	19.29 242
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 239	4.69 192	4.25 206	4.13 200	5.35 235	6.44 225	5.81 235	10.10 197	9.46 269	6.42 148	13.24 267	6.89 147	6.43 254	3.16 250	11.63 275	8.85 254	14.64 270	6.92 245	19.46 253	6.05 224	11.17 245	9.70 253	1.75 218	5.64 262	8.31 190	9.85 208	13.85 238	28.94 288

anonymity	9.08 240	3.30 125	11.90 283	6.36 225	3.32 211	4.38 200	2.11 203	13.09 247	2.14 201	12.78 228	24.99 313	10.78 184	2.01 169	0.77 176	5.90 150	8.78 253	8.79 203	3.64 159	16.50 230	8.09 258	9.18 217	8.86 236	1.82 224	1.45 183	15.23 260	21.82 298	12.38 221	24.87 272

GANet-ADL	9.10 241	7.28 247	5.18 232	7.24 233	6.79 247	8.88 241	3.94 220	10.88 218	5.35 246	13.12 236	9.94 238	18.49 257	3.48 221	0.67 166	9.63 248	7.42 232	11.69 250	5.51 220	17.72 239	10.52 280	9.26 218	7.40 202	2.98 248	3.73 243	11.03 223	13.06 238	15.27 247	19.21 241

stereogan	9.22 242	9.08 265	8.33 257	11.15 255	11.62 279	12.54 261	9.08 262	11.06 220	7.59 260	5.21 128	9.53 235	16.86 244	9.57 268	3.28 254	9.65 249	6.22 211	7.24 179	5.22 213	14.15 207	7.10 243	7.16 187	7.07 195	3.96 261	3.76 244	8.32 191	9.81 206	20.71 277	13.60 207

EKT-Stereo	9.40 243	6.93 245	5.29 233	9.99 246	4.49 227	9.39 244	10.24 264	10.33 201	1.86 192	10.09 198	7.09 206	14.17 225	2.04 170	0.82 183	8.66 231	10.08 280	12.72 257	10.67 285	19.67 255	6.85 239	18.66 304	11.56 281	1.08 163	1.76 203	18.60 273	15.03 260	13.09 230	12.67 203

iRaft-Stereo_20w	9.64 244	4.92 205	13.83 297	15.20 272	4.25 224	9.14 242	4.64 227	12.08 233	3.15 224	12.31 225	9.46 234	13.76 218	2.27 189	0.77 176	8.70 233	8.19 246	9.42 217	3.52 155	14.49 215	7.92 255	9.66 223	6.74 190	1.33 194	1.34 177	17.96 270	16.99 269	22.98 284	25.32 274

WQFJA1++	9.76 245	2.90 108	1.06 113	38.00 308	1.23 152	38.86 314	40.12 319	7.75 152	0.82 114	7.10 157	4.56 163	17.75 254	8.82 264	0.12 73	4.07 100	5.97 207	5.91 146	2.86 137	13.59 203	2.62 164	5.44 144	5.28 167	1.08 163	0.81 133	5.67 163	7.24 187	15.96 254	17.80 233

IGEV-FE	9.83 246	4.18 158	14.24 300	14.55 268	3.97 218	6.77 226	8.90 259	13.23 250	2.33 210	12.97 233	10.82 247	14.05 223	2.57 204	0.78 179	6.41 173	9.61 268	9.91 226	4.57 196	16.97 231	8.01 256	11.37 251	9.80 255	1.26 184	2.77 221	20.85 288	13.67 244	19.71 270	21.20 254

IGEV_Zeroshot_test	9.84 247	4.19 159	14.24 300	14.55 268	3.97 218	6.77 226	8.88 258	13.23 250	2.33 210	12.89 232	11.00 249	14.00 221	2.57 204	0.78 179	6.41 173	9.61 268	9.97 228	4.56 195	16.98 232	8.01 256	11.37 251	9.81 256	1.26 184	2.77 221	20.84 287	13.68 245	19.70 269	21.20 254

PA-Net	9.95 248	17.79 297	13.14 293	4.86 206	11.72 280	5.03 209	11.63 274	13.76 255	10.83 273	7.45 164	5.67 183	9.12 168	8.54 262	9.52 292	10.98 268	6.60 215	3.46 98	6.66 242	7.76 148	6.80 238	4.83 125	9.05 241	2.30 236	5.54 260	11.20 224	23.05 306	8.19 157	33.08 295
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	10.03 249	2.11 83	10.84 277	6.41 226	0.88 123	26.92 297	1.72 196	10.87 217	1.19 157	8.69 178	14.47 277	58.98 315	1.74 153	0.19 86	4.09 101	7.85 239	5.95 147	3.50 154	18.84 248	2.32 150	6.45 169	6.98 193	1.18 177	1.35 180	11.93 232	13.44 240	14.42 241	27.52 281

NCCL2	10.07 250	9.13 266	9.31 264	6.66 227	6.18 242	5.15 210	3.99 221	12.65 241	7.21 258	14.91 268	8.82 224	11.82 190	4.37 236	3.00 244	11.71 276	9.00 255	9.29 210	7.48 255	12.90 199	7.01 242	13.16 272	11.18 279	4.88 270	7.81 278	19.45 280	19.58 286	14.82 243	20.54 252

CASS	10.12 251	5.79 232	5.47 234	7.96 235	5.68 237	8.59 240	5.39 232	16.39 273	5.43 247	21.03 303	10.04 239	14.11 224	3.94 228	0.77 176	8.68 232	6.97 223	15.85 279	6.06 232	24.19 273	6.68 236	12.18 261	10.22 267	2.57 244	2.37 215	16.93 267	11.40 222	17.21 259	21.46 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 252	8.77 262	7.25 252	9.61 244	10.25 269	9.82 246	10.40 266	10.44 206	14.05 284	2.32 88	13.76 271	15.72 234	12.69 277	4.10 259	11.13 270	5.74 199	7.76 185	10.24 277	13.60 204	6.21 227	6.74 177	6.62 187	6.26 285	3.79 245	13.26 247	17.07 270	21.78 280	15.57 222

Abc-Net	10.18 252	8.77 262	7.25 252	9.61 244	10.25 269	9.82 246	10.40 266	10.44 206	14.05 284	2.32 88	13.76 271	15.72 234	12.69 277	4.10 259	11.13 270	5.74 199	7.76 185	10.24 277	13.60 204	6.21 227	6.74 177	6.62 187	6.26 285	3.79 245	13.26 247	17.07 270	21.78 280	15.57 222
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 254	8.45 258	3.50 188	23.52 295	22.01 304	19.33 284	17.38 290	8.53 167	3.15 224	6.28 144	8.15 219	7.27 148	0.49 77	45.27 326	5.89 149	4.08 129	7.49 182	5.36 218	10.11 172	5.48 215	9.04 215	6.61 186	14.31 308	0.77 130	11.67 230	6.19 181	7.72 154	8.93 171

HSM-Net_RVC	10.31 255	5.58 231	6.64 245	12.79 263	7.83 253	8.37 239	2.17 204	12.08 233	4.75 240	14.71 266	13.23 266	25.19 273	12.41 276	1.01 195	7.46 204	5.69 196	9.68 223	5.80 225	12.33 197	5.37 213	8.78 210	8.95 239	3.34 253	7.42 272	16.51 265	19.09 281	21.38 279	19.75 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 256	10.03 270	7.04 251	7.18 232	5.54 236	10.26 252	10.81 269	14.24 259	19.32 298	14.16 258	15.22 282	14.41 226	4.88 239	4.92 269	8.29 225	7.34 230	9.11 208	6.50 238	15.94 224	6.52 232	12.93 270	10.39 270	5.04 273	4.34 250	12.79 241	15.31 261	12.40 222	18.55 236

FCDSN-DC	11.37 257	11.42 278	11.08 279	12.74 262	10.46 272	10.13 249	13.47 281	14.12 258	2.60 217	14.56 264	1.86 125	7.49 151	2.11 178	4.52 266	18.19 316	16.02 319	19.95 299	17.16 313	12.89 198	8.51 261	16.38 290	9.96 260	3.61 259	17.93 309	12.17 236	13.27 239	11.29 211	13.14 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	11.45 258	4.75 195	12.72 288	13.00 265	3.08 209	15.95 273	7.30 244	11.65 228	5.18 243	15.56 278	10.86 248	18.28 256	3.46 219	0.50 138	9.21 239	10.61 286	12.90 258	9.82 274	25.14 275	8.72 264	10.57 234	8.99 240	1.17 176	4.04 248	18.39 272	21.60 296	13.33 233	32.44 292

Anonymous3	11.53 259	7.69 256	3.27 180	1.73 159	2.85 204	7.82 234	5.00 229	14.29 262	10.32 271	14.16 258	4.86 170	24.64 271	5.75 247	1.19 203	17.24 314	14.45 312	17.03 286	12.98 298	29.47 282	10.30 277	19.88 310	20.00 319	2.84 245	2.89 227	14.98 258	13.96 252	18.36 265	13.25 206

FSD	11.55 260	7.33 248	6.85 247	8.15 236	7.73 252	6.77 226	11.80 276	20.54 287	1.03 136	17.94 290	5.82 188	15.64 232	2.71 206	11.02 297	12.10 278	14.02 310	20.33 300	9.11 265	16.37 228	7.81 254	22.11 315	11.31 280	3.34 253	7.17 269	16.74 266	11.76 227	17.63 262	18.86 239

XPNet_ROB	11.67 261	13.20 286	6.63 244	6.03 221	7.57 251	9.37 243	7.79 247	5.83 120	8.72 266	8.51 175	13.75 270	49.51 304	3.49 222	3.24 252	10.60 262	7.51 235	19.13 294	6.96 247	14.33 210	6.24 229	11.17 245	15.75 307	3.65 260	4.83 256	9.30 208	11.04 220	31.52 301	19.58 245

GwcNet-ADL	12.05 262	11.91 281	9.54 265	18.75 281	10.20 268	12.14 260	6.27 240	13.65 254	5.02 242	12.11 222	17.59 292	29.93 279	9.22 266	4.00 258	8.92 235	9.34 260	13.38 262	6.69 243	23.76 271	9.21 267	9.40 219	10.34 269	6.62 288	6.01 265	14.99 259	18.15 275	11.36 213	16.95 231

NOSS_ROB	12.25 263	9.52 269	5.01 229	12.85 264	10.79 274	10.64 254	6.79 241	21.16 290	5.63 249	11.90 220	7.79 216	9.69 172	7.49 260	12.87 301	13.04 289	11.80 295	15.65 277	12.11 293	14.27 209	8.78 266	17.59 296	10.04 263	5.16 276	10.72 290	21.20 290	15.54 263	23.28 286	19.43 243

PSMNet-ADL	12.39 264	8.76 261	8.74 260	10.89 251	9.42 263	10.75 255	8.02 249	14.92 266	7.72 262	22.73 308	14.98 281	26.26 275	26.16 292	2.48 232	10.16 259	9.33 259	11.52 247	6.30 235	25.52 276	10.03 275	11.60 255	8.36 227	6.21 283	4.37 252	13.15 246	14.31 253	22.08 283	9.86 179

NaN_ROB	12.48 265	8.41 257	8.83 261	10.77 250	16.22 292	6.08 221	4.38 225	22.86 293	8.85 267	19.93 301	9.44 233	47.25 301	9.13 265	4.11 261	9.34 245	5.76 201	6.80 164	6.17 233	12.06 193	7.16 247	5.46 145	5.12 165	3.04 249	9.64 283	20.81 286	17.39 272	20.34 274	31.73 291

RGC	12.52 266	11.48 279	13.33 295	12.10 260	11.73 281	14.58 269	6.96 243	14.26 260	16.09 291	7.33 162	19.17 301	17.09 247	21.08 285	7.05 287	13.55 292	8.10 244	9.45 218	7.13 250	14.73 216	7.59 253	8.75 208	7.63 204	5.32 278	6.63 268	15.73 262	20.65 293	20.04 272	20.44 250

iResNet	12.61 267	6.71 244	7.79 256	11.09 254	9.16 261	16.35 276	6.20 239	16.82 275	6.96 256	9.88 187	11.60 256	36.53 286	36.96 314	0.60 152	11.02 269	7.50 234	11.26 246	8.35 261	30.61 287	8.24 260	8.37 205	7.68 206	2.25 233	10.72 290	12.41 238	13.01 237	15.81 250	16.57 230

FADNet_RVC	12.83 268	9.18 267	6.00 241	17.32 278	8.43 256	6.02 220	5.16 231	16.68 274	6.01 251	18.67 294	14.01 274	24.78 272	19.64 283	5.79 278	14.83 299	6.97 223	15.41 276	11.47 289	34.21 299	10.48 279	12.80 269	16.02 308	2.14 228	7.31 270	10.14 218	18.66 278	10.33 197	18.00 234

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 269	6.48 240	14.29 302	11.47 257	8.54 258	23.20 293	13.19 279	13.63 253	8.04 264	17.21 288	10.63 245	17.65 253	3.63 227	0.60 152	9.93 253	12.28 300	13.21 261	7.85 259	43.19 310	5.88 220	10.83 239	8.16 222	1.16 174	2.87 224	18.97 275	19.48 285	15.95 252	31.05 289

dad	13.38 270	7.58 255	1.49 135	31.22 301	8.43 256	16.14 275	21.04 301	25.65 301	1.53 178	24.43 311	1.06 99	37.14 287	11.36 273	1.70 222	8.35 226	5.36 187	22.07 312	3.72 162	32.83 294	2.57 161	13.11 271	3.50 108	2.20 229	4.41 253	12.90 243	4.07 146	33.22 305	24.21 268

DAS	14.01 271	7.50 251	4.63 221	15.17 270	9.04 259	12.00 258	8.70 255	16.36 271	14.09 286	7.12 158	17.14 290	37.20 288	13.71 279	0.98 191	10.73 264	9.30 257	20.85 303	10.44 279	21.80 262	14.68 296	12.26 263	14.17 297	3.43 256	12.61 295	19.28 277	16.51 265	20.40 275	28.09 284

SepStereo	14.01 271	7.50 251	4.63 221	15.17 270	9.04 259	12.00 258	8.70 255	16.36 271	14.09 286	7.12 158	17.14 290	37.20 288	13.71 279	0.98 191	10.73 264	9.30 257	20.85 303	10.44 279	21.80 262	14.68 296	12.26 263	14.17 297	3.43 256	12.61 295	19.28 277	16.51 265	20.40 275	28.09 284

HBP-ISP	14.42 273	10.82 275	12.34 284	22.60 291	14.88 290	14.98 271	15.15 285	20.50 286	4.48 239	16.38 284	10.15 240	17.25 251	1.84 156	19.47 313	11.57 274	13.28 307	14.29 267	9.08 264	11.15 185	9.30 270	17.96 300	15.05 302	5.03 272	12.00 293	20.48 285	22.38 304	22.99 285	24.00 266

DDVS	15.10 274	11.04 277	13.88 299	10.28 249	9.99 265	14.56 268	8.32 251	20.54 287	12.80 279	12.69 227	28.28 322	42.28 293	27.73 296	5.35 274	12.91 287	11.70 291	14.06 266	9.42 269	26.47 277	15.17 299	11.64 256	10.93 276	4.50 264	6.28 267	12.04 233	11.56 224	19.60 268	23.71 265

ccs_rob	15.15 275	14.72 290	7.44 255	22.32 290	9.33 262	22.95 291	17.29 289	14.27 261	5.28 244	14.81 267	23.21 312	55.94 313	30.81 300	5.40 275	12.59 282	10.12 282	11.59 248	9.34 268	19.31 249	11.79 286	13.71 275	11.01 277	5.04 273	5.61 261	12.12 235	12.86 236	12.00 218	18.08 235

ITSA-stereo	15.36 276	11.88 280	7.27 254	26.81 298	13.63 287	10.18 250	8.62 254	20.49 285	10.58 272	21.85 306	16.53 287	31.24 280	30.96 301	9.01 289	11.99 277	9.60 267	15.24 275	9.66 271	23.63 270	6.47 230	10.73 237	10.52 272	5.87 280	7.73 276	21.08 289	19.76 288	15.91 251	27.42 280

CBMV_ROB	15.45 277	8.52 259	10.06 269	22.29 289	17.04 294	16.35 276	11.36 273	19.65 279	5.48 248	14.50 263	9.14 227	31.73 281	16.37 282	10.55 295	10.08 257	7.96 241	15.06 273	7.46 254	19.43 252	21.06 314	13.40 273	6.45 183	6.05 282	8.81 281	21.63 293	24.29 309	29.88 296	32.55 294

CBMV	15.50 278	10.69 274	8.40 258	16.02 275	11.11 277	12.89 262	4.24 222	21.34 291	15.36 289	19.49 300	7.06 204	28.50 277	9.40 267	6.42 283	13.21 290	12.10 298	15.07 274	12.37 296	16.04 225	9.27 269	15.69 286	9.92 258	4.30 263	15.37 300	22.30 294	18.82 280	39.12 315	44.05 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 279	18.32 298	10.45 272	10.22 248	10.00 266	17.62 280	10.32 265	11.67 229	16.15 292	13.58 249	18.48 299	59.62 318	7.63 261	5.28 270	16.96 312	8.57 251	19.42 296	13.90 302	17.46 237	9.65 273	15.04 280	14.91 301	4.56 265	7.33 271	11.88 231	19.34 282	34.58 309	24.50 270

ETE_ROB	15.85 280	17.19 295	6.97 250	12.39 261	10.54 273	16.82 279	8.40 252	10.76 215	13.32 282	11.19 213	18.44 298	58.51 314	6.50 256	6.01 279	12.65 283	9.41 261	23.07 314	9.86 275	20.40 257	10.14 276	15.50 285	13.68 294	5.13 275	7.65 274	14.90 257	21.29 294	42.78 321	24.50 270

SFCPSM	16.40 281	13.16 284	8.61 259	16.26 276	11.35 278	16.02 274	10.72 268	18.80 278	13.84 283	13.17 237	20.92 306	35.30 283	37.96 316	6.05 280	10.85 266	9.55 266	12.68 256	9.16 266	36.45 302	20.65 313	13.76 276	12.33 287	7.58 291	5.97 264	19.12 276	19.85 289	16.70 257	26.05 276

DCVSM-stereo	16.53 282	10.58 272	9.66 266	18.85 282	10.83 275	26.03 295	13.81 282	20.34 284	13.17 281	15.98 280	18.12 296	49.21 303	31.19 302	4.73 268	9.00 236	9.87 271	13.12 260	7.11 249	28.30 278	16.44 304	11.28 249	10.72 274	19.15 315	8.36 280	12.89 242	14.92 259	18.66 266	24.08 267

SHD	16.57 283	6.93 245	12.56 286	13.09 266	12.68 284	10.19 251	8.95 260	23.05 295	17.16 294	19.45 299	15.91 283	18.72 259	31.71 304	6.26 281	15.16 303	11.59 289	17.18 288	10.05 276	33.55 296	11.88 287	15.80 287	14.38 299	3.97 262	10.59 288	20.10 283	22.14 301	21.26 278	43.14 312

RTS	16.64 284	7.53 253	6.93 248	8.17 237	7.37 249	22.56 288	10.89 270	19.94 280	22.55 304	7.08 155	10.54 241	16.42 239	10.00 269	5.31 272	12.77 284	11.76 292	20.70 301	10.48 281	37.62 304	17.58 305	15.87 288	12.66 289	4.67 266	9.96 284	26.64 303	33.09 329	26.24 292	54.03 330

RTSA	16.64 284	7.53 253	6.93 248	8.17 237	7.37 249	22.56 288	10.89 270	19.94 280	22.55 304	7.08 155	10.54 241	16.42 239	10.00 269	5.31 272	12.77 284	11.76 292	20.70 301	10.48 281	37.62 304	17.58 305	15.87 288	12.66 289	4.67 266	9.96 284	26.64 303	33.09 329	26.24 292	54.03 330

FC-DCNN	16.94 286	19.98 302	17.50 312	30.21 300	19.17 299	26.56 296	24.08 307	25.48 300	6.76 255	19.19 296	6.28 193	18.52 258	4.41 237	11.03 298	15.54 308	14.98 316	21.04 306	14.06 303	18.07 240	9.67 274	19.16 308	9.99 261	4.83 268	16.43 305	23.36 297	16.73 267	22.02 282	22.31 257

AnyNet_C32	17.17 287	8.67 260	9.73 267	10.14 247	10.45 271	14.52 267	11.69 275	22.97 294	22.78 306	18.32 292	22.52 310	23.72 266	10.02 271	9.41 291	17.12 313	14.49 313	23.62 316	17.24 314	30.57 286	11.59 283	24.77 320	23.05 326	8.94 293	14.39 298	17.12 268	21.73 297	17.43 261	26.54 277

pmcnn	17.48 288	12.24 282	5.49 235	16.43 277	12.67 283	20.37 285	13.45 280	15.73 268	6.53 252	9.33 184	16.08 284	36.41 285	31.77 305	1.19 203	10.64 263	11.94 297	17.58 289	11.13 287	33.67 297	13.41 292	18.13 301	11.69 282	10.16 296	10.62 289	20.15 284	17.79 273	41.23 319	46.08 317

FC-DCNN v2	17.61 289	20.56 304	17.94 313	31.78 302	19.76 301	27.51 298	24.30 308	26.84 304	7.41 259	19.43 298	6.75 197	19.23 260	5.90 249	11.12 299	15.60 309	14.94 315	21.03 305	13.86 301	18.35 244	9.62 272	19.21 309	9.93 259	4.85 269	16.40 304	25.95 302	18.11 274	24.75 288	24.42 269

GANetREF_RVC	17.96 290	13.78 287	16.85 308	13.13 267	10.91 276	12.94 263	11.29 272	33.74 312	20.83 300	27.66 318	6.09 190	50.53 307	26.27 293	3.04 246	15.18 304	7.13 226	11.68 249	10.53 284	31.57 291	10.46 278	18.21 302	9.24 242	8.91 292	18.25 310	23.10 296	15.87 264	29.33 295	28.45 286
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
PWC_ROB	18.14 291	12.26 283	12.99 291	8.59 241	12.83 286	10.82 256	17.67 293	17.38 276	31.50 323	8.59 177	16.91 288	21.14 264	53.99 336	6.59 284	13.63 293	10.19 284	23.63 317	13.26 299	37.72 306	14.50 294	19.05 307	14.89 300	3.38 255	15.79 301	14.66 255	13.71 248	19.36 267	44.89 315

ADCMid	18.65 292	13.18 285	12.39 285	11.76 258	14.19 288	18.49 283	14.99 284	26.29 303	26.32 310	12.79 229	16.33 286	36.18 284	23.39 288	7.98 288	15.52 307	12.49 302	21.07 307	12.21 294	38.30 308	12.13 290	20.69 311	18.31 314	12.50 304	10.20 287	22.89 295	20.15 291	20.27 273	32.52 293

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 293	10.58 272	13.21 294	21.10 287	12.82 285	17.68 281	22.41 304	14.66 263	9.25 268	11.76 219	19.72 304	78.32 348	24.76 289	20.31 315	11.52 273	9.88 273	26.15 318	16.66 311	32.71 293	11.68 284	16.68 293	13.08 292	5.93 281	8.18 279	19.39 279	16.85 268	17.65 263	27.14 279

ADCPNet	19.39 294	13.87 288	11.68 282	15.69 274	17.32 295	15.71 272	16.26 288	23.07 296	20.67 299	18.57 293	18.76 300	20.18 261	29.47 298	10.00 293	14.34 296	14.05 311	18.99 293	11.55 290	34.43 300	20.26 312	20.72 312	18.42 315	11.08 300	16.03 302	25.16 300	27.30 315	25.24 289	34.64 296

CSAN	20.20 295	25.94 310	18.99 317	19.75 284	16.53 293	14.47 266	8.99 261	25.29 299	28.05 314	34.09 327	13.71 269	50.93 308	26.34 294	4.65 267	12.99 288	8.24 247	13.54 263	11.67 291	22.32 267	16.30 303	15.15 282	10.21 266	6.23 284	17.35 307	26.80 305	25.06 310	34.30 307	37.46 298

MDST_ROB	20.31 296	32.64 319	11.05 278	48.15 321	25.03 308	40.35 316	19.18 298	18.66 277	11.72 275	16.23 282	7.89 218	29.18 278	38.42 317	1.31 211	9.90 252	5.45 190	10.74 234	4.30 189	14.90 218	6.70 237	11.78 257	5.78 178	6.44 287	8.89 282	40.87 328	31.29 326	52.88 332	38.56 300

ACV-stereo	21.00 297	16.71 293	10.82 276	22.70 292	12.30 282	32.34 305	20.96 300	20.12 283	17.44 295	17.02 287	18.16 297	24.42 269	40.56 322	5.62 277	14.22 295	15.37 317	29.61 321	12.36 295	61.69 331	28.65 324	22.28 317	15.15 303	23.10 325	12.11 294	13.07 245	14.86 257	19.87 271	25.61 275

CC-Net-ROB	21.26 298	37.17 324	18.21 315	53.24 324	41.87 323	43.35 320	32.25 313	28.26 306	7.15 257	35.79 328	8.18 220	67.30 337	6.82 257	17.02 309	9.70 250	3.67 108	10.84 236	8.97 263	38.52 309	7.29 250	6.46 170	4.21 132	12.31 303	2.88 225	17.19 269	13.90 251	13.06 229	28.51 287

SGM-ForestM	21.76 299	26.76 314	12.74 290	38.92 309	21.53 303	35.95 311	23.82 305	28.41 308	16.51 293	14.11 256	18.08 295	50.37 306	31.58 303	3.29 255	9.31 242	5.58 194	14.41 268	6.57 241	28.33 279	7.58 252	12.09 260	4.33 137	5.42 279	9.98 286	40.14 327	30.48 323	50.62 327	40.54 303

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 300	20.71 305	11.36 281	29.18 299	18.08 297	22.91 290	18.43 296	37.55 322	24.02 308	32.04 324	14.86 280	46.12 300	35.56 310	14.85 308	15.04 302	10.88 287	10.38 230	7.76 258	33.34 295	8.77 265	15.08 281	15.67 306	15.43 310	13.32 297	31.89 312	26.93 314	32.93 304	31.67 290

DDUNet	22.09 301	28.93 317	10.71 273	44.13 317	38.12 321	44.55 323	45.65 325	10.93 219	12.67 278	9.01 182	19.31 302	20.40 262	4.73 238	90.87 341	15.39 306	11.80 295	19.61 297	9.59 270	29.64 283	11.01 282	17.32 294	15.62 305	18.79 314	6.18 266	13.56 249	14.63 256	15.99 255	17.27 232

SGM_RVC	22.30 302	26.60 313	13.45 296	40.22 313	26.52 311	36.56 312	24.02 306	27.37 305	17.51 296	17.98 291	18.03 293	43.52 296	37.60 315	2.18 230	9.83 251	5.94 206	13.03 259	6.93 246	30.45 285	8.54 262	12.39 266	4.12 130	5.16 276	11.77 292	36.42 322	27.38 316	52.67 331	45.94 316
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 303	14.10 289	18.12 314	36.51 306	36.45 317	28.44 299	18.28 294	23.24 297	12.64 277	19.19 296	29.53 325	34.98 282	34.03 309	13.01 303	15.02 300	12.25 299	18.18 291	19.93 318	34.98 301	19.35 310	17.89 299	12.07 285	13.56 305	16.39 303	18.75 274	22.16 302	29.92 297	42.72 309

FBW_ROB	22.68 304	25.59 309	17.06 309	42.36 315	25.78 309	32.64 306	18.79 297	14.74 265	11.55 274	14.37 261	14.63 279	43.96 297	27.95 297	19.91 314	12.86 286	7.21 228	19.18 295	10.97 286	50.42 321	7.16 247	14.33 279	8.94 238	19.37 316	27.40 326	19.63 282	19.58 286	32.74 303	53.34 328

UDG	23.27 305	29.32 318	11.18 280	43.83 316	40.37 322	44.05 321	50.45 329	13.10 248	13.02 280	14.19 260	22.69 311	21.71 265	5.53 245	87.32 339	14.53 298	9.94 276	21.35 309	14.28 304	31.51 290	11.75 285	18.79 305	19.17 317	14.52 309	7.66 275	16.22 264	18.20 276	17.11 258	16.42 229

XQC	23.79 306	26.07 311	15.10 305	32.24 303	23.60 306	33.61 308	31.06 312	36.95 320	28.94 317	28.36 319	13.76 271	41.71 292	22.97 287	18.81 312	15.02 300	11.76 292	14.98 272	11.67 291	32.12 292	15.72 302	17.84 298	17.68 313	11.06 299	14.53 299	30.59 311	25.39 312	42.82 322	27.90 283

SANet	26.20 307	17.46 296	19.39 319	23.31 293	19.54 300	30.21 303	17.62 292	34.21 315	29.84 320	16.57 285	29.14 324	78.44 349	41.28 323	17.70 311	14.47 297	9.87 271	21.24 308	16.39 309	30.80 288	14.78 298	18.51 303	16.48 311	28.56 328	18.55 312	32.02 313	26.21 313	36.14 312	48.65 320

G-Net	26.39 308	20.83 306	18.69 316	18.14 279	16.15 291	35.72 310	15.59 286	28.39 307	32.97 327	27.04 317	33.44 331	63.95 328	25.70 291	6.89 286	17.98 315	16.18 320	23.13 315	17.60 315	44.66 315	34.02 333	25.13 321	20.14 320	11.41 301	16.88 306	27.61 307	29.30 321	42.48 320	42.59 308

ADCS	26.80 309	19.40 299	15.99 306	21.47 288	20.26 302	22.98 292	18.29 295	35.82 316	32.21 324	16.06 281	26.49 315	45.49 298	36.28 312	13.17 304	20.46 321	19.03 323	30.07 322	22.20 321	48.35 318	27.42 322	35.57 332	28.75 333	13.83 306	20.87 318	29.72 310	30.23 322	30.90 300	42.38 307

S-Stereo	27.72 310	17.16 294	13.86 298	39.92 311	37.96 320	40.17 315	37.41 317	22.71 292	22.92 307	17.38 289	45.47 335	52.74 310	36.13 311	14.44 307	15.19 305	13.69 308	19.68 298	25.76 327	37.88 307	24.35 317	16.58 291	17.35 312	54.72 338	21.07 319	19.57 281	19.47 284	23.45 287	41.49 306

DLNR_Zeroshot_test	27.74 311	81.73 357	12.63 287	100.00 368	0.86 119	2.07 165	98.97 368	12.75 242	1.01 134	13.19 240	6.22 192	12.59 203	2.29 191	24.24 320	96.65 368	100.00 372	32.51 324	28.96 331	28.74 280	5.03 211	12.27 265	9.76 254	1.02 153	3.30 236	13.96 253	10.23 213	18.30 264	19.61 246

MeshStereo	28.39 312	28.64 316	17.49 311	49.25 322	36.94 318	38.63 313	25.84 309	34.17 314	25.10 309	21.94 307	21.87 307	55.23 311	48.16 329	4.50 265	13.52 291	12.28 300	18.04 290	11.23 288	30.39 284	14.62 295	25.20 322	20.27 322	21.38 321	18.82 313	39.99 326	31.23 325	52.09 330	49.59 321
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 313	28.11 315	16.40 307	33.64 305	25.89 310	32.81 307	27.70 311	37.42 321	22.10 302	45.99 343	28.32 323	49.91 305	32.35 306	21.67 319	23.87 326	16.93 321	13.84 265	15.41 305	53.47 322	24.58 318	22.24 316	24.24 328	11.62 302	24.71 322	33.63 315	24.09 307	37.01 313	50.20 322

DPSNet	28.84 314	15.01 291	14.59 303	24.53 297	22.59 305	32.15 304	14.89 283	20.11 282	22.50 303	8.42 174	9.93 237	89.34 365	44.91 326	5.30 271	16.79 311	17.05 322	33.42 325	28.86 330	68.85 338	19.87 311	21.86 314	20.14 320	40.60 333	25.82 325	42.58 330	28.31 319	39.91 317	50.48 323

edge stereo	29.25 315	20.44 303	19.28 318	41.04 314	37.14 319	43.08 319	39.81 318	38.54 325	21.86 301	16.30 283	39.05 333	60.91 320	36.52 313	25.09 321	13.84 294	13.95 309	26.34 319	15.54 306	44.48 314	19.15 309	18.84 306	16.15 309	21.96 323	17.87 308	27.90 308	22.43 305	39.03 314	53.23 327

AnyNet_C01	29.84 316	19.89 301	14.82 304	20.44 286	24.83 307	21.98 287	21.35 302	35.82 316	38.87 335	21.30 305	27.69 321	49.03 302	34.01 308	14.21 306	25.95 329	21.84 329	38.69 332	34.70 336	58.02 327	30.27 326	38.97 338	31.02 337	21.95 322	20.80 317	34.15 318	28.69 320	32.34 302	44.08 314

LE_ROB	30.18 317	25.29 308	22.53 322	44.68 318	47.30 330	42.05 318	47.63 326	37.72 323	26.38 311	14.44 262	27.01 317	63.45 326	53.67 335	2.76 240	9.16 238	5.54 193	11.17 244	7.21 251	33.90 298	14.21 293	15.25 284	10.29 268	10.82 298	29.62 331	43.65 333	41.44 338	61.77 340	65.95 349

DGSMNet	31.95 318	26.17 312	20.72 321	37.26 307	28.74 313	34.52 309	34.10 314	24.17 298	19.22 297	24.54 312	49.93 340	45.93 299	27.51 295	21.47 318	22.14 322	20.16 326	51.49 343	29.68 333	61.18 330	33.45 332	39.09 339	39.36 347	24.02 326	29.07 330	25.54 301	24.21 308	30.84 299	38.20 299

SQANet	32.80 319	51.98 332	17.38 310	71.36 336	50.98 332	73.19 338	74.73 336	25.86 302	12.19 276	32.41 325	14.38 276	59.07 316	14.65 281	90.80 340	9.98 254	6.17 208	17.16 287	15.73 307	43.94 312	12.07 289	9.77 224	8.88 237	57.35 339	7.60 273	21.20 290	20.05 290	25.86 291	40.75 305

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 320	37.24 325	37.63 333	47.28 320	27.52 312	29.08 301	26.75 310	50.43 337	47.48 339	40.30 334	26.00 314	38.55 291	32.85 307	28.45 324	32.67 334	26.35 332	15.78 278	21.22 320	61.04 329	33.35 331	22.55 318	27.54 332	26.33 327	35.86 336	34.90 319	22.12 300	28.39 294	40.68 304

STTRV1_RVC	33.64 321	19.69 300	10.23 271	32.93 304	18.42 298	28.73 300	21.65 303	30.21 309	29.18 318	24.35 310	21.99 308	42.54 294	40.31 321	46.58 327	29.61 333	10.10 281	57.30 349	13.57 300	63.91 332	28.69 325	58.70 358	19.89 318	42.33 334	41.61 337	24.70 298	55.51 353	34.55 308	61.08 336

STStereo	33.82 322	46.03 329	33.92 330	62.03 333	49.51 331	54.29 328	44.39 323	36.14 318	32.39 325	25.36 314	27.16 318	63.64 327	51.30 333	11.18 300	12.51 279	7.64 237	16.36 285	8.19 260	46.40 316	15.25 300	17.50 295	15.24 304	9.85 295	23.07 320	49.16 336	40.60 337	62.23 341	51.79 326

MANE	35.56 323	36.32 323	30.27 327	57.13 327	45.60 326	45.77 324	44.19 322	42.38 332	28.54 316	22.99 309	27.28 319	55.78 312	38.47 318	17.15 310	19.38 319	22.05 330	28.66 320	42.73 343	37.10 303	15.31 301	28.48 326	16.47 310	9.03 294	25.43 324	52.81 341	42.23 340	66.17 347	62.49 341

PVD	36.94 324	35.53 320	20.19 320	46.53 319	34.00 315	49.81 326	37.38 316	39.85 329	38.08 334	15.29 276	27.60 320	51.81 309	50.55 331	49.21 328	16.55 310	15.85 318	37.91 331	22.29 322	49.12 320	26.18 319	37.77 333	38.78 346	19.75 318	24.11 321	43.49 332	58.18 354	46.46 325	65.23 346

BEATNet-Init1	37.96 325	44.56 327	27.41 326	61.43 331	43.01 324	54.12 327	44.65 324	41.12 331	30.83 322	31.66 323	22.08 309	61.84 324	55.93 339	12.97 302	24.90 328	21.55 328	21.99 311	16.73 312	57.95 326	30.86 329	27.04 325	21.23 324	18.58 313	28.82 329	49.15 335	37.94 334	73.47 358	62.96 342

SAMSARA	38.30 326	15.47 292	38.14 334	18.86 283	17.33 296	18.42 282	17.45 291	44.16 334	36.06 332	28.66 321	18.06 294	28.26 276	47.25 328	13.90 305	27.47 331	29.04 334	22.15 313	25.56 326	46.84 317	26.27 320	47.87 351	51.36 357	6.64 289	28.47 328	96.29 370	97.75 370	95.23 369	91.23 368

ELAS	38.52 327	44.92 328	35.73 331	58.67 330	45.67 327	54.34 329	49.79 328	39.79 328	30.51 321	25.44 315	30.07 328	65.85 335	41.53 324	20.67 316	22.24 323	19.55 324	34.81 327	22.44 323	44.42 313	23.13 315	34.09 330	25.77 329	19.79 319	30.94 333	52.44 340	42.30 341	63.40 343	61.61 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 328	44.08 326	36.14 332	58.34 329	44.80 325	56.14 331	49.04 327	39.16 326	28.27 315	25.76 316	32.54 330	72.51 343	41.64 325	21.11 317	22.30 324	19.61 325	35.30 329	23.00 324	43.53 311	23.57 316	35.09 331	26.25 330	19.66 317	32.53 334	49.82 337	40.38 336	64.26 344	60.37 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 329	49.92 331	23.96 324	64.91 334	46.52 328	59.62 333	70.39 335	31.47 311	26.91 313	20.82 302	19.96 305	67.89 338	48.82 330	93.71 343	18.90 318	20.26 327	49.49 341	34.84 337	69.36 340	28.05 323	25.61 323	21.10 323	20.01 320	20.31 315	28.35 309	19.38 283	35.57 311	56.98 333

LSM0	41.44 330	24.61 307	12.72 288	39.36 310	29.64 314	40.63 317	36.02 315	50.44 338	34.27 330	45.33 340	46.68 336	62.96 325	54.33 337	10.70 296	82.82 362	89.58 364	35.18 328	23.00 324	69.90 341	35.16 334	44.19 345	35.05 341	17.16 312	25.30 323	38.79 324	32.56 327	51.88 329	50.73 324

otaku	41.47 331	59.93 337	23.77 323	85.43 352	70.24 341	84.12 354	93.39 357	37.75 324	32.63 326	39.34 333	19.49 303	59.42 317	25.11 290	95.21 344	19.99 320	11.68 290	18.98 292	16.34 308	64.80 334	27.36 321	13.65 274	10.63 273	58.26 340	19.35 314	33.80 316	22.23 303	34.11 306	42.76 310

Ntro	43.91 332	60.52 339	25.10 325	85.23 351	71.11 342	83.99 352	93.99 358	47.62 335	36.91 333	40.53 335	31.94 329	64.60 330	21.97 286	95.55 346	22.72 325	12.49 302	21.79 310	16.54 310	65.59 335	31.28 330	15.15 282	11.03 278	59.53 341	20.73 316	36.26 321	30.56 324	39.66 316	43.06 311

ACVNet-4b	45.05 333	60.08 338	30.77 328	90.02 359	75.84 351	84.32 355	96.58 364	33.86 313	33.30 328	41.42 338	17.10 289	79.70 351	30.67 299	96.27 351	28.98 332	27.35 333	31.43 323	19.93 318	54.55 323	37.33 335	11.23 248	9.86 257	62.73 349	18.46 311	35.28 320	28.09 318	40.93 318	40.39 302

AMNet	47.82 334	49.81 330	47.75 338	49.90 323	46.59 329	58.94 332	54.48 330	20.74 289	35.99 331	31.17 322	68.62 349	69.95 340	11.91 274	54.47 331	44.89 338	55.58 349	56.46 348	57.26 357	48.53 319	48.42 337	57.22 357	47.88 353	10.80 297	47.38 340	44.55 334	51.78 349	57.59 336	62.43 340

ACVNet_1	48.34 335	63.93 340	38.22 335	86.47 354	72.30 344	85.13 357	94.95 360	58.28 343	29.71 319	43.49 339	48.57 338	65.41 333	56.74 340	95.77 347	26.81 330	14.51 314	35.45 330	27.56 328	56.62 324	30.44 327	25.82 324	18.59 316	63.35 350	28.26 327	42.57 329	25.15 311	35.26 310	35.90 297

MonStereo1	51.18 336	58.34 336	38.73 336	78.42 338	72.14 343	70.33 337	82.77 340	56.41 342	40.69 336	60.02 350	69.07 350	78.14 347	57.29 342	97.30 362	18.25 317	10.99 288	39.04 333	34.08 334	56.87 325	30.81 328	33.37 328	23.16 327	85.01 362	30.41 332	34.09 317	21.43 295	50.46 326	54.22 332

RainbowNet	53.63 337	66.91 341	44.07 337	91.23 360	74.92 349	90.37 364	95.07 361	39.32 327	33.34 329	45.45 341	29.92 326	71.99 342	56.83 341	96.98 359	68.70 350	46.94 343	34.42 326	29.67 332	77.69 353	55.56 343	21.47 313	14.04 296	64.62 351	33.19 335	39.92 325	32.77 328	44.50 323	48.08 319

MADNet+	53.95 338	35.82 322	65.49 356	55.03 326	52.23 333	44.42 322	40.28 320	60.67 345	51.63 341	54.06 345	38.36 332	76.38 346	64.35 345	32.92 325	60.20 347	48.58 345	53.78 346	50.30 348	69.19 339	51.45 339	47.07 349	40.09 348	52.15 337	46.49 339	75.06 361	69.31 360	57.65 337	63.58 344

JetBlue	56.35 339	54.44 333	61.38 351	61.95 332	57.67 336	61.95 334	60.94 332	51.18 339	73.59 353	45.81 342	26.60 316	88.52 362	40.01 320	51.49 329	43.77 337	43.40 341	60.04 353	52.20 352	59.95 328	50.68 338	52.42 353	57.10 358	68.83 353	54.93 348	53.92 342	44.48 343	72.22 354	72.13 355

SPS-STEREO	56.37 340	55.26 334	52.00 342	54.83 325	53.74 334	62.64 335	54.55 331	36.65 319	52.61 342	41.02 336	72.82 355	68.83 339	51.37 334	54.23 330	54.01 342	56.16 351	65.48 358	61.21 360	67.80 337	65.19 353	71.89 364	61.36 362	22.00 324	53.23 346	52.28 339	54.66 352	64.70 345	61.46 337
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 341	55.60 335	53.01 345	57.87 328	54.17 335	66.57 336	61.59 333	40.71 330	45.76 338	41.21 337	73.61 356	65.02 331	54.97 338	55.73 333	54.11 345	55.49 348	65.18 357	59.21 359	64.31 333	60.11 349	65.62 360	58.39 359	28.82 329	49.97 342	51.62 338	52.77 350	67.11 348	64.35 345

ACVNet_2	58.27 342	74.04 343	56.98 348	88.59 356	81.05 354	87.05 361	96.06 362	66.05 347	43.49 337	52.82 344	46.78 337	78.54 350	69.96 348	96.60 352	50.76 341	40.75 338	40.15 334	28.24 329	76.92 350	42.75 336	31.31 327	21.70 325	61.62 342	53.19 345	55.03 343	28.06 317	51.48 328	53.37 329

IMH-64-1	60.28 343	74.69 344	50.42 339	80.31 340	73.97 346	79.70 344	84.33 342	77.04 351	64.71 346	37.08 329	59.46 342	61.44 321	80.06 359	96.76 356	49.65 339	41.24 339	48.02 338	35.18 338	71.95 343	54.63 341	37.85 334	30.42 335	61.88 343	50.63 343	66.91 351	36.03 332	57.39 334	65.70 347

IMH-64	60.28 343	74.69 344	50.42 339	80.31 340	73.97 346	79.70 344	84.33 342	77.04 351	64.71 346	37.08 329	59.46 342	61.44 321	80.06 359	96.76 356	49.65 339	41.24 339	48.02 338	35.18 338	71.95 343	54.63 341	37.85 334	30.42 335	61.88 343	50.63 343	66.91 351	36.03 332	57.39 334	65.70 347

WAO-7	61.44 345	71.70 342	62.21 353	65.81 335	69.25 339	55.85 330	62.17 334	81.48 358	77.86 358	59.25 349	69.56 351	65.46 334	70.40 349	54.87 332	84.64 364	76.82 361	43.20 335	34.36 335	80.12 358	68.99 358	41.89 341	31.49 338	14.04 307	80.25 366	55.37 344	63.81 356	56.11 333	61.87 339

IMH	62.37 346	75.88 347	52.64 343	80.91 342	73.71 345	82.21 348	84.46 344	77.43 353	66.45 349	38.17 332	59.49 344	65.18 332	82.27 362	96.74 355	54.05 344	45.28 342	49.25 340	36.35 340	75.11 348	59.08 348	37.91 336	30.39 334	61.98 345	54.51 347	70.73 355	45.19 344	61.21 339	67.54 350

PSMNet_ROB	62.69 347	80.61 355	59.91 350	81.85 345	75.39 350	85.28 358	87.50 350	55.22 341	75.12 354	70.87 356	63.54 347	73.03 344	71.52 352	95.40 345	54.18 346	37.32 336	51.73 344	39.45 342	72.02 345	65.27 354	40.03 340	26.72 331	62.70 348	47.90 341	62.18 349	38.75 335	73.13 356	46.14 318

TorneroNet-64	63.19 348	75.15 346	55.88 347	82.69 347	63.23 337	74.55 339	83.40 341	60.19 344	69.74 351	56.51 347	48.87 339	86.61 358	70.59 351	96.70 353	63.73 348	51.45 346	46.73 336	46.07 344	76.66 349	58.77 347	33.57 329	34.51 340	74.14 355	55.02 349	59.06 346	48.57 347	61.16 338	72.46 356

TorneroNet	66.23 349	77.53 348	63.32 354	85.97 353	69.14 338	77.06 340	86.80 349	62.89 346	70.48 352	65.63 353	55.43 341	86.42 357	67.47 346	96.85 358	67.92 349	52.32 347	47.97 337	50.55 349	78.21 354	62.59 351	38.95 337	41.32 349	76.55 357	56.42 350	60.86 347	48.15 346	69.78 352	71.65 354

PWCK	67.12 350	90.16 367	61.80 352	92.78 363	74.34 348	85.07 356	75.96 337	74.55 350	64.36 345	71.63 357	71.49 353	81.09 352	70.46 350	70.64 336	37.90 335	37.63 337	67.71 360	46.24 345	93.61 367	64.94 352	56.13 356	41.76 350	79.34 358	69.81 358	64.94 350	41.69 339	63.04 342	63.13 343

WAO-6	67.55 351	78.30 350	59.14 349	81.25 343	79.91 353	77.57 341	86.13 348	81.41 357	68.11 350	68.43 355	70.17 352	60.57 319	84.88 363	96.09 348	78.63 360	61.94 352	52.44 345	47.97 346	67.63 336	57.85 346	55.31 355	51.06 356	49.29 336	58.07 351	71.80 356	43.75 342	67.99 349	68.15 351

LRCNet_RVC	69.01 352	78.86 352	51.62 341	95.98 366	97.20 368	94.61 367	90.00 351	72.51 349	49.01 340	99.86 370	79.80 360	96.18 369	77.08 356	97.92 366	43.52 336	32.40 335	79.98 365	65.71 362	96.30 368	73.11 359	47.12 350	37.90 344	95.96 369	64.87 354	37.53 323	21.86 299	46.23 324	40.21 301

LVE	69.55 353	79.12 353	67.17 357	92.96 364	87.79 360	82.46 349	96.73 366	83.91 361	66.42 348	72.92 358	76.51 357	61.80 323	87.71 366	97.59 365	54.04 343	47.00 344	55.01 347	53.49 353	80.57 359	61.93 350	44.39 346	38.35 345	79.72 359	70.54 360	68.62 354	46.65 345	72.75 355	51.61 325

MFMNet_re	70.53 354	82.36 358	77.16 363	78.14 337	69.48 340	83.12 351	76.90 338	52.18 340	55.55 343	54.56 346	72.65 354	73.90 345	50.72 332	65.86 334	81.62 361	83.89 363	81.27 366	78.63 365	72.62 346	68.87 357	75.27 365	74.56 364	46.78 335	60.04 352	61.18 348	66.38 357	73.44 357	87.29 367

notaker	71.38 355	78.65 351	54.69 346	84.72 350	82.95 355	82.06 347	91.48 354	87.48 365	82.07 362	60.48 351	85.97 362	70.68 341	79.79 358	96.70 353	77.03 356	61.97 353	61.31 355	49.23 347	81.82 360	67.63 356	52.22 352	46.81 351	73.73 354	68.68 357	58.07 345	51.33 348	68.53 351	71.08 352

ktn	73.77 356	79.75 354	53.00 344	81.45 344	88.63 361	78.92 342	90.62 353	90.90 367	91.37 365	57.04 348	91.77 367	64.56 329	68.03 347	97.29 361	75.00 354	65.54 355	66.33 359	56.23 356	78.86 356	65.83 355	61.55 359	59.89 361	67.39 352	66.10 355	75.18 362	60.13 355	78.23 363	82.16 364

WAO-8	73.90 357	83.69 360	72.64 360	89.62 357	89.28 363	88.99 362	92.48 355	80.57 355	77.83 356	76.08 359	62.52 345	82.88 353	72.27 353	96.23 349	77.30 357	69.40 358	59.94 351	52.15 350	77.08 351	76.97 362	46.88 347	35.80 342	62.13 346	73.39 362	75.03 359	68.35 358	77.93 361	77.76 357

Venus	73.90 357	83.69 360	72.64 360	89.67 358	89.28 363	88.99 362	92.48 355	80.57 355	77.83 356	76.08 359	62.52 345	82.88 353	72.27 353	96.23 349	77.30 357	69.40 358	59.94 351	52.15 350	77.08 351	76.97 362	46.88 347	35.80 342	62.13 346	73.39 362	75.03 359	68.35 358	77.93 361	77.76 357

UNDER WATER-64	75.67 359	81.70 356	71.33 358	91.75 361	87.21 358	85.53 359	96.64 365	83.38 359	76.42 355	79.20 362	85.55 361	86.85 359	76.63 355	97.41 363	72.40 351	55.82 350	61.54 356	55.65 355	74.02 347	53.26 340	44.03 343	50.98 355	90.58 365	73.26 361	78.01 365	80.76 365	68.27 350	84.86 365

UNDER WATER	75.88 360	84.51 363	71.98 359	92.01 362	84.19 356	85.60 360	94.87 359	80.27 354	77.93 359	76.18 361	76.67 358	88.04 360	77.89 357	97.19 360	78.13 359	63.60 354	61.10 354	55.58 354	78.49 355	56.97 345	43.63 342	47.72 352	87.87 364	76.39 365	77.17 363	78.76 363	70.88 353	85.11 366

Dean	77.48 361	83.82 362	77.11 362	97.28 367	96.37 367	97.16 368	97.23 367	85.86 363	81.96 361	88.94 365	77.88 359	89.24 364	86.33 364	98.31 368	75.93 355	66.54 357	57.80 350	57.32 358	91.12 365	80.41 365	44.18 344	32.55 339	80.01 360	75.39 364	73.99 357	53.83 351	85.46 366	59.93 334

DPSimNet_ROB	78.97 362	77.62 349	80.17 364	79.15 339	89.15 362	80.21 346	80.58 339	70.37 348	95.41 368	96.15 366	87.26 363	88.83 363	59.22 343	93.19 342	74.77 353	69.80 360	75.14 363	65.07 361	82.98 361	77.91 364	71.40 363	78.66 365	91.28 368	61.75 353	68.55 353	82.24 366	77.44 360	77.82 359

HanzoNet	79.15 363	82.61 359	63.39 355	84.63 349	87.76 359	82.84 350	90.52 352	93.48 368	91.71 366	61.49 352	89.74 365	83.24 355	86.75 365	97.92 366	73.08 352	66.32 356	74.85 361	72.80 363	87.43 362	75.21 360	70.67 362	70.02 363	75.14 356	68.22 356	77.26 364	70.29 361	79.78 364	79.93 363

JetRed	79.56 364	85.37 364	84.59 365	83.21 348	79.47 352	84.04 353	85.88 347	83.64 360	82.41 363	68.18 354	64.26 348	91.36 366	39.61 319	78.40 337	83.29 363	82.43 362	79.11 364	86.69 368	79.88 357	75.28 361	89.69 366	86.94 366	87.50 363	70.30 359	74.65 358	79.37 364	82.70 365	79.91 362

KSHMR	85.05 365	95.39 368	87.70 366	95.47 365	93.32 365	92.81 366	96.30 363	88.71 366	80.58 360	87.28 364	90.38 366	84.49 356	80.26 361	97.55 364	94.11 366	90.49 365	74.98 362	77.89 364	88.64 363	85.83 366	67.64 361	58.51 360	91.11 367	86.08 367	81.21 367	75.30 362	75.75 359	78.54 360

MADNet++	89.66 366	89.04 366	93.96 369	82.44 346	93.36 366	79.42 343	85.59 346	83.91 361	91.80 367	96.72 367	97.56 368	88.26 361	93.28 367	68.16 335	96.48 367	98.97 368	95.25 369	85.92 367	92.58 366	98.11 368	96.75 370	98.43 370	84.35 361	96.89 369	80.50 366	86.67 367	86.59 367	79.77 361

ASD4	90.46 367	85.97 365	88.49 367	87.45 355	84.31 357	91.28 365	85.08 345	86.37 364	89.99 364	79.48 363	88.75 364	66.34 336	97.78 369	82.39 338	88.26 365	94.21 366	93.57 368	95.38 369	90.49 364	94.99 367	94.33 367	93.83 368	90.77 366	93.56 368	99.58 373	99.93 372	99.89 372	99.95 372

PML	98.00 368	100.00 372	89.41 368	100.00 368	100.00 369	100.00 369	99.52 369	100.00 372	99.67 370	100.00 371	98.18 369	99.94 371	100.00 373	99.58 369	97.81 369	96.93 367	93.39 367	85.77 366	100.00 372	99.15 370	96.63 369	92.95 367	99.24 370	99.73 371	98.06 372	99.99 373	100.00 373	99.98 373

MEDIAN_ROB	98.39 369	99.52 369	99.12 370	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	99.70 371	99.00 369	100.00 371	99.99 372	98.80 370	97.65 368	99.97 370	99.66 370	99.00 369	99.10 370	99.18 370	99.95 371	98.83 369	95.51 368	97.85 369	100.00 371	98.41 370	90.71 368	94.33 368	93.03 368	97.15 370

AVERAGE_ROB	99.48 370	100.00 372	99.90 372	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 371	100.00 373	100.00 372	100.00 373	100.00 371	99.89 372	99.92 371	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	99.09 372	99.77 372	100.00 371	100.00 373	96.69 371	96.89 369	97.18 371	96.57 369

HaxPig	99.50 371	100.00 372	99.58 371	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	100.00 372	99.99 371	100.00 371	100.00 373	100.00 372	99.98 372	100.00 371	99.75 371	99.76 370	99.99 373	99.80 371	100.00 372	100.00 371	98.86 371	98.48 371	100.00 371	99.99 372	94.78 369	99.70 371	96.75 370	99.23 371

DGTPSM_ROB	99.76 372	99.92 370	100.00 373	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	99.67 369	100.00 372	99.54 368	99.82 370	95.69 367	99.56 370	100.00 371	99.97 373	100.00 372	99.97 371	99.99 372	99.84 369	100.00 371	99.88 373	99.80 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DPSMNet_ROB	99.77 373	99.92 370	100.00 373	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	99.67 369	100.00 372	99.54 368	99.82 370	95.70 368	99.57 371	100.00 371	99.97 373	100.00 372	99.97 371	99.99 372	99.88 370	100.00 371	99.88 373	99.80 373	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

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

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

DPSM_ROB	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 371	100.00 373	100.00 372	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

DPSM	100.00 374	100.00 372	100.00 373	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 371	100.00 373	100.00 372	100.00 373	100.00 371	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 372	100.00 371	100.00 375	100.00 375	100.00 371	100.00 373	100.00 374	100.00 374	100.00 373	100.00 374

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Low-res two-view benchmark