Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

qqai	0.08 3	0.07 9	0.07 25	0.05 9	0.04 5	0.06 11	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.08 44	0.04 3	0.29 13	0.28 38	0.08 5	0.06 5	0.11 15	0.09 25	0.10 7	0.11 16	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.08 5	0.06 6

quiztm	0.08 3	0.07 9	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 35	0.03 7	0.06 7	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.28 11	0.29 42	0.08 5	0.05 3	0.09 5	0.09 25	0.10 7	0.08 4	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 24	0.06 6

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 25	0.06 21	0.05 14	0.06 11	0.03 7	0.05 3	0.08 35	0.07 30	0.02 3	0.11 29	0.04 4	0.04 3	0.31 16	0.34 69	0.07 3	0.08 16	0.10 11	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 11	0.07 7	0.08 5	0.06 6

NLSM3	0.08 3	0.07 9	0.06 18	0.06 21	0.05 14	0.05 6	0.04 24	0.08 25	0.09 41	0.06 20	0.09 45	0.08 4	0.07 36	0.06 21	0.21 4	0.14 5	0.10 20	0.09 23	0.10 11	0.07 11	0.11 11	0.08 4	0.05 29	0.05 18	0.09 22	0.11 42	0.12 24	0.09 40

BridgeDepth	0.09 7	0.08 23	0.07 25	0.06 21	0.06 26	0.06 11	0.03 7	0.06 7	0.06 10	0.05 8	0.03 6	0.13 40	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 69	0.08 5	0.08 16	0.12 20	0.06 4	0.10 7	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 22	0.09 22	0.11 13	0.07 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 7	0.08 23	0.04 3	0.06 21	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 49	0.07 22	0.07 30	0.04 11	0.09 12	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 48	0.12 34	0.07 9	0.12 20	0.20 100	0.11 11	0.11 16	0.05 29	0.04 5	0.07 3	0.08 14	0.16 51	0.07 16

CoSv	0.09 7	0.11 43	0.07 25	0.05 9	0.04 5	0.09 35	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.06 20	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 48	0.11 23	0.07 9	0.13 26	0.06 4	0.12 20	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 44	0.07 7	0.10 10	0.06 6

Pointernet	0.09 7	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 20	0.31 222	0.06 7	0.04 3	0.05 8	0.06 21	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 61	0.09 11	0.06 5	0.09 5	0.16 75	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 34	0.08 31

LACA1	0.10 11	0.09 28	0.08 33	0.06 21	0.08 51	0.06 11	0.04 24	0.06 7	0.10 51	0.06 20	0.05 16	0.10 19	0.07 36	0.08 38	0.36 21	0.39 95	0.09 11	0.11 40	0.11 15	0.07 11	0.11 11	0.11 16	0.04 12	0.05 18	0.10 30	0.10 33	0.12 24	0.10 48

MLG-Stereo	0.10 11	0.07 9	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.28 193	0.02 3	0.06 7	0.06 10	0.07 30	0.03 6	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.38 23	0.35 74	0.11 23	0.09 23	0.12 20	0.06 4	0.16 36	0.15 32	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 13	0.07 16

AIO-test2	0.10 11	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 51	0.08 27	0.05 43	0.06 7	0.07 22	0.05 8	0.08 36	0.10 19	0.05 10	0.04 3	0.58 54	0.15 9	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.13 59	0.11 11	0.19 47	0.03 3	0.08 54	0.09 22	0.07 7	0.06 3	0.06 6

ProNet	0.10 11	0.07 9	0.09 38	0.06 21	0.04 5	0.10 40	0.32 226	0.07 18	0.04 3	0.04 4	0.11 60	0.07 3	0.03 3	0.20 140	0.33 19	0.21 14	0.11 23	0.08 16	0.11 15	0.07 11	0.10 7	0.08 4	0.08 67	0.05 18	0.10 30	0.06 3	0.10 10	0.06 6

PointNet	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.06 21	0.05 14	0.08 27	0.16 170	0.11 54	0.07 22	0.07 30	0.08 36	0.10 19	0.07 36	0.08 38	0.22 5	0.18 11	0.09 11	0.06 5	0.17 44	0.14 67	0.16 36	0.18 41	0.07 58	0.06 33	0.10 30	0.20 101	0.19 69	0.09 40

MatchStereo	0.11 15	0.10 38	0.09 38	0.05 9	0.08 51	0.07 20	0.04 24	0.08 25	0.12 70	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.10 59	0.09 48	0.43 30	0.25 25	0.12 34	0.11 40	0.10 11	0.10 33	0.15 30	0.26 58	0.04 12	0.08 54	0.10 30	0.11 42	0.10 10	0.09 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 15	0.08 23	0.07 25	0.06 21	0.06 26	0.05 6	0.04 24	0.06 7	0.07 22	0.07 30	0.07 26	0.09 12	0.06 24	0.08 38	0.70 84	0.20 13	0.11 23	0.09 23	0.12 20	0.07 11	0.12 20	0.13 24	0.05 29	0.04 5	0.10 30	0.10 33	0.12 24	0.11 53

MLG-Stereo_test1	0.11 15	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.36 240	0.03 7	0.06 7	0.06 10	0.07 30	0.04 11	0.09 12	0.05 10	0.06 21	0.38 23	0.33 61	0.12 34	0.09 23	0.13 26	0.06 4	0.17 41	0.18 41	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 7	0.12 24	0.07 16

MM-Stereo_test1	0.11 15	0.11 43	0.07 25	0.06 21	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 25	0.06 10	0.07 30	0.03 6	0.10 19	0.04 4	0.04 3	0.39 26	0.25 25	0.12 34	0.08 16	0.13 26	0.21 116	0.13 22	0.15 32	0.05 29	0.04 5	0.08 11	0.34 190	0.13 34	0.07 16

AIO-test1	0.11 15	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 38	0.08 27	0.03 7	0.09 44	0.08 35	0.08 39	0.07 26	0.10 19	0.05 10	0.06 21	0.42 27	0.22 17	0.10 20	0.08 16	0.11 15	0.20 100	0.11 11	0.47 86	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.07 4	0.06 6

AIO-Stereo	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.06 26	0.12 68	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 8	0.06 21	0.12 33	0.05 10	0.05 15	0.46 33	0.34 69	0.22 79	0.10 32	0.21 62	0.12 48	0.13 22	0.12 21	0.04 12	0.05 18	0.08 11	0.10 33	0.13 34	0.06 6

RSM	0.11 15	0.09 28	0.09 38	0.07 38	0.06 26	0.14 85	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 8	0.07 26	0.13 40	0.06 24	0.04 3	0.51 40	0.26 31	0.10 20	0.10 32	0.14 34	0.11 38	0.17 41	0.13 24	0.04 12	0.06 33	0.09 22	0.11 42	0.13 34	0.07 16

LACA3	0.12 23	0.10 38	0.09 38	0.07 38	0.07 38	0.08 27	0.05 43	0.07 18	0.10 51	0.08 39	0.06 21	0.14 49	0.06 24	0.08 38	0.47 34	0.36 81	0.09 11	0.11 40	0.15 39	0.08 22	0.14 24	0.14 27	0.04 12	0.06 33	0.12 49	0.11 42	0.13 34	0.12 56

DispViT+	0.12 23	0.09 28	0.09 38	0.10 61	0.09 59	0.07 20	0.05 43	0.08 25	0.10 51	0.09 47	0.09 45	0.11 29	0.07 36	0.07 30	0.44 31	0.28 38	0.09 11	0.11 40	0.12 20	0.09 25	0.11 11	0.14 27	0.05 29	0.09 63	0.09 22	0.15 67	0.12 24	0.13 60

RSM++	0.12 23	0.10 38	0.09 38	0.08 48	0.07 38	0.10 40	0.04 24	0.08 25	0.07 22	0.06 20	0.07 26	0.13 40	0.07 36	0.04 3	0.50 37	0.26 31	0.12 34	0.11 40	0.14 34	0.11 38	0.20 53	0.14 27	0.06 42	0.10 73	0.11 44	0.09 22	0.13 34	0.08 31

CroCo-Stereo Lap2	0.12 23	0.07 9	0.05 10	0.05 9	0.06 26	0.04 3	0.03 7	0.08 25	0.06 10	0.11 59	0.03 6	0.12 33	0.06 24	0.08 38	0.59 55	0.36 81	0.11 23	0.10 32	0.12 20	0.07 11	0.25 67	0.17 38	0.04 12	0.07 45	0.11 44	0.11 42	0.11 13	0.08 31

CroCo-Stereo	0.12 23	0.07 9	0.04 3	0.05 9	0.05 14	0.04 3	0.02 3	0.08 25	0.06 10	0.06 20	0.02 3	0.10 19	0.06 24	0.07 30	0.85 141	0.38 90	0.11 23	0.09 23	0.16 42	0.06 4	0.22 59	0.18 41	0.04 12	0.05 18	0.10 30	0.09 22	0.11 13	0.07 16
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
111111	0.13 28	0.08 23	0.06 18	0.06 21	0.07 38	0.10 40	0.03 7	0.06 7	0.07 22	0.03 3	0.06 21	0.14 49	0.06 24	0.10 56	0.50 37	0.25 25	0.11 23	0.09 23	0.15 39	0.07 11	0.37 101	0.60 107	0.05 29	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.09 9	0.05 3

LG-Stereo	0.13 28	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.06 26	0.21 144	0.03 7	0.09 44	0.08 35	0.09 47	0.32 190	0.16 55	0.05 10	0.06 21	0.67 75	0.31 52	0.11 23	0.09 23	0.18 51	0.08 22	0.14 24	0.12 21	0.03 3	0.04 5	0.08 11	0.12 51	0.11 13	0.07 16

StereoVision	0.13 28	0.10 38	0.07 25	0.06 21	0.07 38	0.07 20	0.07 73	0.10 49	0.13 79	0.09 47	0.07 26	0.16 55	0.07 36	0.11 61	0.56 46	0.29 42	0.14 46	0.13 52	0.17 44	0.09 25	0.18 46	0.15 32	0.04 12	0.08 54	0.15 68	0.13 61	0.19 69	0.15 69

TDLM	0.13 28	0.14 65	0.13 86	0.10 61	0.12 82	0.11 53	0.10 102	0.14 64	0.10 51	0.09 47	0.16 98	0.17 62	0.10 59	0.09 48	0.28 11	0.19 12	0.15 51	0.14 58	0.13 26	0.10 33	0.15 30	0.11 16	0.09 78	0.10 73	0.11 44	0.10 33	0.15 46	0.15 69

BridgeDepth_RVC	0.14 32	0.13 58	0.10 55	0.08 48	0.09 59	0.08 27	0.05 43	0.12 57	0.12 70	0.10 55	0.08 36	0.12 33	0.08 44	0.08 38	0.57 49	0.33 61	0.11 23	0.12 50	0.19 53	0.11 38	0.15 30	0.14 27	0.06 42	0.07 45	0.13 53	0.17 76	0.15 46	0.17 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 32	0.11 43	0.11 61	0.08 48	0.06 26	0.08 27	0.04 24	0.11 54	0.08 35	0.09 47	0.12 66	0.20 77	0.06 24	0.07 30	0.69 83	0.40 102	0.18 64	0.13 52	0.18 51	0.17 78	0.19 49	0.13 24	0.06 42	0.08 54	0.12 49	0.10 33	0.13 34	0.14 66

GSStereo	0.14 32	0.11 43	0.12 73	0.07 38	0.07 38	0.13 73	0.07 73	0.06 7	0.10 51	0.07 30	0.07 26	0.17 62	0.05 10	0.04 3	0.56 46	0.29 42	0.26 106	0.10 32	0.20 58	0.12 48	0.19 49	0.23 55	0.04 12	0.06 33	0.27 151	0.09 22	0.12 24	0.07 16

AdaDepth	0.14 32	0.11 43	0.07 25	0.07 38	0.08 51	0.17 114	0.05 43	0.08 25	0.08 35	0.06 20	0.08 36	0.10 19	0.06 24	0.11 61	0.57 49	0.37 87	0.14 46	0.12 50	0.22 64	0.17 78	0.15 30	0.21 50	0.04 12	0.06 33	0.10 30	0.11 42	0.17 57	0.11 53

MLG-Stereo_test2	0.14 32	0.12 50	0.06 18	0.05 9	0.06 26	0.31 207	0.03 7	0.09 44	0.07 22	0.09 47	0.22 128	0.12 33	0.05 10	0.07 30	0.60 57	0.39 95	0.15 51	0.13 52	0.21 62	0.10 33	0.21 57	0.21 50	0.05 29	0.04 5	0.10 30	0.08 14	0.15 46	0.10 48

DEFOM-Stereo	0.14 32	0.12 50	0.09 38	0.08 48	0.08 51	0.11 53	0.04 24	0.10 49	0.07 22	0.08 39	0.10 51	0.12 33	0.06 24	0.07 30	0.51 40	0.29 42	0.17 61	0.14 58	0.17 44	0.10 33	0.32 86	0.16 36	0.08 67	0.07 45	0.12 49	0.13 61	0.25 92	0.13 60

U	0.14 32	0.09 28	0.05 10	0.05 9	0.06 26	0.04 3	0.02 3	0.09 44	0.06 10	0.09 47	0.02 3	0.12 33	0.10 59	0.07 30	0.77 104	0.44 122	0.15 51	0.11 40	0.15 39	0.09 25	0.27 73	0.26 58	0.03 3	0.06 33	0.13 53	0.10 33	0.11 13	0.09 40

RAFT	0.14 32	0.07 9	0.10 55	0.08 48	0.04 5	0.24 168	0.28 216	0.19 78	0.07 22	0.13 63	0.08 36	0.13 40	0.06 24	0.11 61	0.44 31	0.17 10	0.12 34	0.08 16	0.14 34	0.21 116	0.16 36	0.18 41	0.04 12	0.05 18	0.15 68	0.15 67	0.21 78	0.16 73

GIP-stereo	0.15 40	0.12 50	0.09 38	0.07 38	0.06 26	0.23 160	0.10 102	0.07 18	0.06 10	0.08 39	0.09 45	0.11 29	0.05 10	0.13 73	0.60 57	0.26 31	0.13 42	0.11 40	0.19 53	0.31 166	0.17 41	0.60 107	0.05 29	0.06 33	0.10 30	0.12 51	0.16 51	0.07 16

IGEV-Stereo++	0.15 40	0.10 38	0.06 18	0.07 38	0.07 38	0.09 35	0.03 7	0.07 18	0.07 22	0.06 20	0.09 45	0.15 52	0.07 36	0.14 83	0.48 35	0.26 31	0.11 23	0.10 32	0.17 44	0.09 25	0.15 30	1.09 177	0.05 29	0.05 18	0.08 11	0.09 22	0.18 61	0.08 31

Occ-G	0.15 40	0.13 58	0.10 55	0.09 57	0.08 51	0.12 68	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.05 8	0.10 51	0.10 19	0.06 24	0.06 21	0.49 36	0.31 52	0.13 42	0.13 52	0.84 223	0.09 25	0.21 57	0.20 49	0.06 42	0.07 45	0.10 30	0.08 14	0.18 61	0.09 40

MoCha-V2	0.15 40	0.09 28	0.09 38	0.06 21	0.07 38	0.16 104	0.04 24	0.07 18	0.04 3	0.06 20	0.08 36	0.12 33	0.16 98	0.05 15	0.79 108	0.24 23	0.11 23	0.09 23	0.13 26	0.21 116	0.16 36	0.76 132	0.04 12	0.05 18	0.09 22	0.09 22	0.08 5	0.05 3

delet	0.15 40	0.14 65	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.13 73	0.09 90	0.12 57	0.09 41	0.15 68	0.11 60	0.16 55	0.09 53	0.11 61	0.57 49	0.23 20	0.16 56	0.13 52	0.13 26	0.12 48	0.17 41	0.29 61	0.09 78	0.10 73	0.13 53	0.12 51	0.20 75	0.13 60

TS12	0.16 45	0.13 58	0.11 61	0.10 61	0.11 72	0.10 40	0.05 43	0.17 70	0.10 51	0.08 39	0.14 83	0.16 55	0.10 59	0.09 48	0.52 42	0.47 143	0.14 46	0.14 58	0.25 69	0.11 38	0.23 63	0.18 41	0.07 58	0.09 63	0.18 91	0.15 67	0.19 69	0.19 91

TS	0.16 45	0.13 58	0.11 61	0.10 61	0.11 72	0.10 40	0.05 43	0.17 70	0.10 51	0.08 39	0.14 83	0.16 55	0.10 59	0.09 48	0.52 42	0.47 143	0.14 46	0.14 58	0.25 69	0.11 38	0.23 63	0.18 41	0.07 58	0.09 63	0.18 91	0.15 67	0.19 69	0.19 91

GEAStereo	0.16 45	0.12 50	0.18 141	0.10 61	0.07 38	0.13 73	0.05 43	0.08 25	0.07 22	0.08 39	0.05 16	0.18 67	0.05 10	0.12 70	0.82 126	0.23 20	0.15 51	0.11 40	0.19 53	0.13 59	0.20 53	0.32 64	0.05 29	0.07 45	0.36 214	0.10 33	0.16 51	0.09 40

gasm-f	0.16 45	0.12 50	0.18 141	0.10 61	0.07 38	0.13 73	0.05 43	0.08 25	0.07 22	0.08 39	0.05 16	0.18 67	0.05 10	0.12 70	0.82 126	0.23 20	0.15 51	0.11 40	0.19 53	0.13 59	0.20 53	0.32 64	0.05 29	0.07 45	0.36 214	0.10 33	0.16 51	0.09 40

RAStereo	0.16 45	0.12 50	0.08 33	0.06 21	0.08 51	0.06 11	0.04 24	0.10 49	0.07 22	0.20 83	0.04 11	0.14 49	0.06 24	0.09 48	0.96 164	0.35 74	0.18 64	0.13 52	0.20 58	0.08 22	0.46 120	0.23 55	0.05 29	0.06 33	0.13 53	0.11 42	0.12 24	0.11 53

iRaftStereo_RVC	0.16 45	0.15 67	0.11 61	0.10 61	0.10 65	0.09 35	0.05 43	0.17 70	0.09 41	0.15 68	0.15 88	0.18 67	0.09 53	0.18 129	0.38 23	0.28 38	0.20 73	0.14 58	0.19 53	0.12 48	0.34 93	0.30 63	0.07 58	0.09 63	0.14 61	0.12 51	0.18 61	0.13 60

AANet_RVC	0.16 45	0.13 58	0.13 86	0.10 61	0.15 110	0.08 27	0.13 141	0.14 64	0.15 95	0.13 63	0.13 74	0.13 40	0.11 68	0.10 56	0.42 27	0.24 23	0.16 56	0.16 71	0.20 58	0.15 71	0.15 30	0.17 38	0.11 105	0.11 82	0.16 78	0.17 76	0.22 82	0.24 120

NLCSM	0.17 52	0.06 3	0.04 3	0.05 9	0.04 5	0.06 11	0.04 24	0.09 44	0.98 315	0.05 8	0.52 232	0.08 4	1.58 306	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 7	0.08 5	0.05 3

MM-Stereo_test2	0.17 52	0.13 58	0.08 33	0.07 38	0.05 14	0.06 11	0.03 7	0.08 25	0.06 10	0.09 47	0.04 11	0.11 29	0.05 10	0.05 15	0.50 37	0.40 102	0.12 34	0.10 32	0.13 26	0.27 143	0.18 46	0.64 116	0.06 42	0.05 18	0.09 22	0.84 286	0.11 13	0.08 31

GREAT-IGEV	0.17 52	0.09 28	0.08 33	0.05 9	0.04 5	0.24 168	0.03 7	0.08 25	0.10 51	0.06 20	0.06 21	0.15 52	0.05 10	0.06 21	0.84 132	0.30 48	0.12 34	0.09 23	0.13 26	0.12 48	0.11 11	1.21 201	0.06 42	0.12 87	0.08 11	0.08 14	0.17 57	0.06 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 55	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.05 14	0.30 203	0.04 24	0.07 18	0.08 35	0.10 55	0.05 16	0.13 40	0.08 44	0.08 38	0.70 84	0.36 81	0.13 42	0.10 32	0.14 34	0.11 38	0.14 24	1.06 173	0.12 117	0.06 33	0.10 30	0.29 165	0.15 46	0.07 16

MSCF	0.18 55	0.09 28	0.09 38	0.08 48	0.06 26	0.30 203	0.03 7	0.07 18	0.09 41	0.10 55	0.05 16	0.13 40	0.08 44	0.09 48	0.72 91	0.35 74	0.13 42	0.10 32	0.14 34	0.12 48	0.14 24	1.03 169	0.11 105	0.06 33	0.10 30	0.36 201	0.14 43	0.07 16

DFGA-Net	0.18 55	0.17 79	0.10 55	0.13 91	0.08 51	0.10 40	0.08 80	0.19 78	0.10 51	0.28 115	0.11 60	0.18 67	0.09 53	0.13 73	0.68 80	0.27 35	0.20 73	0.15 66	0.28 86	0.12 48	0.22 59	0.17 38	0.08 67	0.12 87	0.15 68	0.12 51	0.35 122	0.14 66

CVANet_RVC	0.18 55	0.18 89	0.18 141	0.20 162	0.15 110	0.17 114	0.13 141	0.23 95	0.11 64	0.14 66	0.22 128	0.20 77	0.12 78	0.48 276	0.35 20	0.21 14	0.17 61	0.16 71	0.16 42	0.13 59	0.18 46	0.15 32	0.10 87	0.12 87	0.14 61	0.12 51	0.19 69	0.16 73

WQFJX1	0.19 59	0.07 9	0.04 3	0.05 9	0.04 5	0.05 6	0.04 24	0.08 25	1.04 316	0.05 8	0.56 237	0.08 4	1.68 310	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 5	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 11	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.06 6

MaDis-Stereo	0.19 59	0.16 74	0.11 61	0.07 38	0.10 65	0.06 11	0.06 63	0.12 57	0.10 51	0.19 80	0.08 36	0.19 72	0.08 44	0.14 83	0.52 42	0.39 95	0.24 91	0.18 83	0.30 90	0.12 48	0.46 120	0.36 72	0.07 58	0.10 73	0.19 101	0.23 113	0.20 75	0.25 126

GANet	0.19 59	0.17 79	0.16 118	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.14 151	0.20 84	0.13 79	0.15 68	0.20 115	0.37 176	0.10 59	0.14 83	0.42 27	0.22 17	0.40 194	0.20 95	0.17 44	0.11 38	0.22 59	0.14 27	0.12 117	0.12 87	0.15 68	0.13 61	0.20 75	0.17 83

WQFJA1	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.08 25	1.05 317	0.05 8	0.67 255	0.09 12	1.81 314	0.07 30	0.23 6	0.14 5	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.14 24	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.08 31

WQFJX	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.05 9	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.06 7	1.06 320	0.05 8	0.59 243	0.08 4	1.70 311	0.04 3	0.31 16	0.14 5	0.08 5	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.09 5	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.09 22	0.11 13	0.08 31

NLMM	0.20 62	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.05 14	0.07 20	0.05 43	0.08 25	1.05 317	0.05 8	0.67 255	0.09 12	1.81 314	0.07 30	0.23 6	0.14 5	0.09 11	0.07 9	0.09 5	0.07 11	0.14 24	0.08 4	0.06 42	0.05 18	0.08 11	0.08 14	0.11 13	0.08 31

AASNet	0.20 62	0.17 79	0.13 86	0.14 103	0.15 110	0.15 93	0.13 141	0.17 70	0.09 41	0.15 68	0.15 88	0.16 55	0.09 53	0.14 83	1.03 173	0.22 17	0.18 64	0.16 71	0.17 44	0.14 67	0.17 41	0.76 132	0.10 87	0.11 82	0.15 68	0.13 61	0.17 57	0.12 56

NLMM1	0.21 66	0.08 23	0.05 10	0.05 9	0.05 14	0.06 11	0.04 24	0.08 25	1.15 326	0.06 20	0.58 241	0.10 19	1.76 313	0.06 21	0.36 21	0.21 14	0.08 5	0.08 16	0.11 15	0.07 11	0.16 36	0.10 14	0.06 42	0.06 33	0.10 30	0.09 22	0.13 34	0.07 16

LG-Stereo_L2	0.21 66	0.16 74	0.09 38	0.07 38	0.11 72	0.23 160	0.04 24	0.19 78	0.12 70	0.26 105	0.23 133	0.25 100	0.11 68	0.17 110	0.63 64	0.52 168	0.24 91	0.16 71	0.29 88	0.25 138	0.40 107	0.44 79	0.07 58	0.08 54	0.15 68	0.12 51	0.16 51	0.16 73

LG-Stereo_L1	0.21 66	0.16 74	0.09 38	0.07 38	0.11 72	0.24 168	0.04 24	0.19 78	0.12 70	0.27 109	0.23 133	0.23 89	0.11 68	0.17 110	0.60 57	0.53 172	0.24 91	0.16 71	0.33 102	0.27 143	0.40 107	0.44 79	0.06 42	0.08 54	0.15 68	0.11 42	0.17 57	0.16 73

LGtest1	0.21 66	0.15 67	0.12 73	0.10 61	0.14 97	0.35 233	0.05 43	0.14 64	0.13 79	0.12 62	0.34 199	0.16 55	0.13 84	0.10 56	0.74 93	0.48 149	0.23 82	0.23 124	0.25 69	0.20 100	0.29 78	0.44 79	0.08 67	0.10 73	0.14 61	0.12 51	0.18 61	0.15 69

plain	0.21 66	0.20 117	0.12 73	0.11 75	0.14 97	0.10 40	0.06 63	0.22 90	0.11 64	0.23 87	0.08 36	0.22 86	0.11 68	0.17 110	0.66 70	0.45 133	0.25 99	0.20 95	0.26 76	0.12 48	0.46 120	0.42 77	0.07 58	0.14 120	0.17 84	0.17 76	0.19 69	0.21 105

RAFT_CTSACE	0.21 66	0.20 117	0.13 86	0.12 81	0.10 65	0.14 85	0.08 80	0.24 103	0.10 51	0.26 105	0.10 51	0.21 81	0.18 117	0.11 61	0.57 49	0.35 74	0.19 71	0.14 58	0.26 76	0.18 85	0.31 84	0.70 122	0.08 67	0.10 73	0.27 151	0.17 76	0.33 110	0.16 73

NLSM1	0.22 72	0.07 9	0.05 10	0.06 21	0.06 26	0.08 27	0.05 43	0.10 49	1.10 324	0.05 8	0.67 255	0.10 19	1.75 312	0.05 15	0.32 18	0.25 25	0.09 11	0.07 9	0.10 11	0.07 11	0.11 11	0.11 16	0.06 42	0.05 18	0.09 22	0.09 22	0.12 24	0.07 16

test_5	0.22 72	0.19 101	0.11 61	0.11 75	0.07 38	0.21 144	0.07 73	0.32 160	0.10 51	0.17 75	0.21 120	0.24 92	0.21 138	0.08 38	0.97 167	0.46 140	0.16 56	0.15 66	0.26 76	0.11 38	0.23 63	0.46 85	0.06 42	0.12 87	0.16 78	0.17 76	0.33 110	0.20 96

AFF-stereo	0.22 72	0.19 101	0.15 110	0.14 103	0.12 82	0.14 85	0.06 63	0.24 103	0.13 79	0.29 122	0.12 66	0.24 92	0.10 59	0.08 38	0.60 57	0.38 90	0.18 64	0.19 88	0.48 141	0.12 48	0.28 74	0.56 95	0.08 67	0.10 73	0.19 101	0.18 92	0.43 175	0.16 73

LG-G_1	0.23 75	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 110	0.24 168	0.06 63	0.13 60	0.09 41	0.11 59	0.18 100	0.17 62	0.11 68	0.15 94	0.70 84	0.44 122	0.21 76	0.19 88	0.26 76	0.17 78	0.32 86	1.48 244	0.06 42	0.09 63	0.13 53	0.12 51	0.18 61	0.16 73

LG-G	0.23 75	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 110	0.24 168	0.06 63	0.13 60	0.09 41	0.11 59	0.18 100	0.17 62	0.11 68	0.15 94	0.70 84	0.44 122	0.21 76	0.19 88	0.26 76	0.17 78	0.32 86	1.48 244	0.06 42	0.09 63	0.13 53	0.12 51	0.18 61	0.16 73

MIF-Stereo (partial)	0.23 75	0.20 117	0.12 73	0.10 61	0.12 82	0.10 40	0.07 73	0.17 70	0.14 87	0.18 78	0.10 51	0.20 77	0.11 68	0.17 110	1.11 192	0.44 122	0.25 99	0.21 104	0.26 76	0.13 59	0.49 130	0.32 64	0.08 67	0.14 120	0.17 84	0.17 76	0.38 142	0.20 96

anonymousdsp	0.23 75	0.12 50	0.11 61	0.12 81	0.10 65	0.12 68	0.06 63	0.16 67	0.09 41	0.15 68	0.79 270	0.15 52	0.07 36	0.10 56	0.84 132	0.30 48	0.18 64	0.14 58	0.22 64	0.24 136	0.25 67	1.12 185	0.17 188	0.09 63	0.12 49	0.09 22	0.23 84	0.10 48

GMStereo	0.23 75	0.24 184	0.13 86	0.19 152	0.17 143	0.19 130	0.14 151	0.29 129	0.16 102	0.23 87	0.19 112	0.32 155	0.16 98	0.13 73	0.53 45	0.27 35	0.28 123	0.19 88	0.43 134	0.20 100	0.30 82	0.19 47	0.12 117	0.15 129	0.24 125	0.19 97	0.39 146	0.20 96
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 80	0.15 67	0.11 61	0.09 57	0.11 72	0.09 35	0.05 43	0.16 67	0.11 64	0.21 84	0.09 45	0.19 72	0.15 94	0.27 182	1.23 199	0.46 140	0.23 82	0.18 83	0.63 193	0.13 59	0.53 146	0.37 73	0.10 87	0.12 87	0.17 84	0.23 113	0.15 46	0.17 83

MMNet	0.24 80	0.15 67	0.12 73	0.13 91	0.13 92	0.13 73	0.10 102	0.16 67	0.12 70	0.13 63	0.14 83	0.19 72	0.09 53	0.18 129	2.14 245	0.25 25	0.18 64	0.16 71	0.20 58	0.14 67	0.20 53	0.37 73	0.10 87	0.12 87	0.15 68	0.15 67	0.28 102	0.16 73

MLG-Stereo_test3	0.25 82	0.11 43	0.09 38	0.11 75	0.14 97	0.14 85	0.05 43	0.11 54	0.09 41	0.17 75	0.10 51	0.19 72	0.08 44	0.09 48	0.66 70	0.38 90	0.17 61	0.15 66	2.15 294	0.11 38	0.29 78	0.75 130	0.05 29	0.08 54	0.11 44	0.10 33	0.18 61	0.12 56

AEACV	0.25 82	0.17 79	0.11 61	0.09 57	0.07 38	0.15 93	0.04 24	0.08 25	0.06 10	0.07 30	0.07 26	0.13 40	0.08 44	0.12 70	1.39 212	0.79 234	0.16 56	0.14 58	0.25 69	0.19 93	0.24 66	1.00 164	0.10 87	0.07 45	0.10 30	0.95 296	0.14 43	0.08 31

RAFT+CT+SA	0.25 82	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.09 59	0.10 40	0.08 80	0.32 160	0.13 79	0.24 94	0.10 51	0.26 107	0.21 138	0.09 48	0.98 168	0.58 182	0.18 64	0.16 71	0.40 125	0.14 67	0.33 91	0.72 126	0.07 58	0.12 87	0.19 101	0.17 76	0.32 105	0.20 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 82	0.20 117	0.18 141	0.15 111	0.17 143	0.13 73	0.10 102	0.29 129	0.15 95	0.33 163	0.15 88	0.31 147	0.22 143	0.14 83	0.66 70	0.37 87	0.22 79	0.15 66	0.50 154	0.16 75	0.32 86	0.59 104	0.10 87	0.13 107	0.24 125	0.19 97	0.47 190	0.20 96

UPFNet	0.25 82	0.18 89	0.19 154	0.17 135	0.18 152	0.19 130	0.14 151	0.22 90	0.16 102	0.23 87	0.18 100	0.21 81	0.13 84	0.26 176	1.51 215	0.28 38	0.23 82	0.21 104	0.25 69	0.18 85	0.22 59	0.35 70	0.13 137	0.15 129	0.18 91	0.18 92	0.39 146	0.18 88

MIM_Stereo	0.26 87	0.18 89	0.14 103	0.15 111	0.14 97	0.24 168	0.07 73	0.27 113	0.11 64	0.24 94	0.12 66	0.20 77	0.12 78	0.17 110	0.85 141	0.44 122	0.24 91	0.19 88	0.54 169	0.20 100	0.46 120	0.70 122	0.08 67	0.12 87	0.17 84	0.29 165	0.34 119	0.16 73

TESTraft	0.26 87	0.21 130	0.13 86	0.11 75	0.11 72	0.10 40	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.28 118	0.23 150	0.15 94	1.11 192	0.42 110	0.23 82	0.17 78	0.49 148	0.18 85	0.34 93	0.50 89	0.09 78	0.12 87	0.22 115	0.25 142	0.48 193	0.23 115

raft+_RVC	0.26 87	0.19 101	0.15 110	0.15 111	0.15 110	0.13 73	0.14 151	0.30 137	0.14 87	0.28 115	0.18 100	0.22 86	0.11 68	0.19 132	0.62 62	0.43 118	0.23 82	0.17 78	0.41 126	0.28 148	0.45 119	0.95 155	0.09 78	0.11 82	0.20 108	0.18 92	0.25 92	0.20 96

DMCA	0.26 87	0.17 79	0.16 118	0.13 91	0.14 97	0.13 73	0.11 109	0.18 77	0.15 95	0.19 80	0.18 100	0.28 118	0.12 78	0.15 94	1.79 226	0.60 188	0.32 152	0.46 268	0.24 67	0.15 71	0.26 70	0.21 50	0.13 137	0.12 87	0.17 84	0.17 76	0.21 78	0.17 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 91	0.18 89	0.11 61	0.12 81	0.11 72	0.35 233	0.05 43	0.23 95	0.14 87	0.30 129	0.21 120	0.24 92	0.35 219	0.13 73	0.76 102	0.60 188	0.27 112	0.28 164	0.32 99	0.33 171	0.61 164	0.60 107	0.09 78	0.08 54	0.14 61	0.38 208	0.24 88	0.14 66

TestStereo1	0.27 91	0.22 147	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.11 53	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.34 165	0.23 150	0.14 83	1.09 185	0.44 122	0.24 91	0.17 78	0.51 157	0.15 71	0.35 98	0.79 138	0.08 67	0.12 87	0.22 115	0.24 125	0.49 195	0.23 115

SA-5K	0.27 91	0.22 147	0.12 73	0.12 81	0.12 82	0.11 53	0.09 90	0.24 103	0.15 95	0.24 94	0.12 66	0.34 165	0.23 150	0.14 83	1.09 185	0.44 122	0.24 91	0.17 78	0.51 157	0.15 71	0.35 98	0.79 138	0.08 67	0.12 87	0.22 115	0.24 125	0.49 195	0.23 115

ARAFT	0.27 91	0.17 79	0.12 73	0.15 111	0.12 82	0.12 68	0.06 63	0.20 84	0.13 79	0.36 190	0.15 88	0.29 128	0.11 68	0.27 182	0.88 154	0.39 95	0.27 112	0.24 134	0.52 165	0.13 59	0.50 136	0.90 149	0.09 78	0.11 82	0.21 110	0.14 65	0.38 142	0.18 88

LL-Strereo2	0.28 95	0.17 79	0.14 103	0.12 81	0.11 72	0.10 40	0.06 63	0.29 129	0.16 102	0.30 129	0.14 83	0.22 86	0.11 68	0.34 228	0.56 46	0.42 110	0.23 82	0.17 78	0.39 120	0.17 78	0.70 177	1.53 256	0.10 87	0.11 82	0.24 125	0.17 76	0.25 92	0.17 83

rafts_anoy	0.28 95	0.23 169	0.18 141	0.17 135	0.19 163	0.15 93	0.11 109	0.34 175	0.14 87	0.26 105	0.21 120	0.25 100	0.14 87	0.22 145	0.65 68	0.40 102	0.34 164	0.24 134	0.48 141	0.33 171	0.52 144	0.76 132	0.11 105	0.16 146	0.24 125	0.23 113	0.24 88	0.26 134

TestStereo	0.28 95	0.25 196	0.20 168	0.21 171	0.15 110	0.21 144	0.13 141	0.35 186	0.18 129	0.38 209	0.18 100	0.33 159	0.16 98	0.13 73	1.02 172	0.27 35	0.34 164	0.18 83	0.42 128	0.18 85	0.46 120	0.35 70	0.13 137	0.17 157	0.27 151	0.22 105	0.34 119	0.26 134

FINET	0.28 95	0.21 130	0.21 184	0.21 171	0.17 143	0.17 114	0.18 183	0.23 95	0.19 137	0.23 87	0.48 227	0.28 118	0.17 107	0.17 110	0.57 49	0.33 61	0.25 99	0.18 83	0.38 119	0.17 78	0.30 82	0.22 54	0.15 170	0.17 157	0.42 239	0.96 297	0.27 99	0.21 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 99	0.18 89	0.12 73	0.11 75	0.12 82	0.10 40	0.05 43	0.23 95	0.14 87	0.30 129	0.13 74	0.27 113	0.17 107	0.11 61	1.00 170	0.40 102	0.29 132	0.30 178	0.36 113	0.34 177	0.56 152	1.17 194	0.17 188	0.10 73	0.15 68	0.48 243	0.23 84	0.22 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 99	0.16 74	0.16 118	0.15 111	0.13 92	0.14 85	0.08 80	0.29 129	0.23 176	0.28 115	0.29 176	0.26 107	0.17 107	0.17 110	0.79 108	0.54 173	0.27 112	0.24 134	0.32 99	0.20 100	0.42 114	1.19 196	0.10 87	0.13 107	0.23 118	0.33 186	0.21 78	0.28 142

RASNet	0.29 99	0.21 130	0.21 184	0.19 152	0.18 152	0.18 123	0.14 151	0.31 147	0.18 129	0.32 155	0.20 115	0.26 107	0.18 117	0.17 110	0.86 144	0.66 204	0.25 99	0.19 88	0.26 76	0.16 75	0.65 170	0.61 110	0.11 105	0.21 206	0.21 110	0.22 105	0.45 183	0.30 152

CFNet	0.29 99	0.23 169	0.19 154	0.25 199	0.22 195	0.19 130	0.15 163	0.30 137	0.17 120	0.28 115	0.23 133	0.37 176	0.19 128	0.22 145	1.38 211	0.25 25	0.26 106	0.21 104	0.27 85	0.19 93	0.31 84	0.45 83	0.12 117	0.17 157	0.28 162	0.24 125	0.37 136	0.31 160

anonymousdsp2	0.30 103	0.20 117	0.16 118	0.14 103	0.13 92	0.15 93	0.11 109	0.28 123	0.12 70	0.25 102	1.08 294	0.24 92	0.12 78	0.15 94	0.71 89	0.42 110	0.25 99	0.20 95	0.45 139	0.38 196	0.41 111	0.96 157	0.10 87	0.13 107	0.20 108	0.17 76	0.43 175	0.18 88

SA	0.30 103	0.21 130	0.14 103	0.14 103	0.14 97	0.15 93	0.07 73	0.35 186	0.16 102	0.31 143	0.12 66	0.41 199	0.14 87	0.20 140	0.74 93	0.56 179	0.27 112	0.30 178	0.58 183	0.21 116	0.49 130	0.88 147	0.08 67	0.15 129	0.27 151	0.28 153	0.56 221	0.26 134

RALCasStereoNet	0.30 103	0.24 184	0.19 154	0.20 162	0.19 163	0.15 93	0.17 177	0.33 169	0.14 87	0.30 129	0.20 115	0.27 113	0.15 94	0.26 176	0.65 68	0.61 192	0.31 147	0.23 124	0.34 107	0.29 152	0.58 158	1.04 171	0.11 105	0.16 146	0.25 134	0.25 142	0.24 88	0.26 134

RALAANet	0.30 103	0.22 147	0.19 154	0.17 135	0.17 143	0.16 104	0.11 109	0.28 123	0.16 102	0.24 94	0.21 120	0.24 92	0.18 117	0.30 204	0.63 64	0.39 95	0.28 123	0.25 141	0.56 171	0.29 152	0.76 182	1.03 169	0.11 105	0.17 157	0.23 118	0.24 125	0.41 154	0.23 115

UNet	0.30 103	0.21 130	0.19 154	0.19 152	0.20 170	0.21 144	0.15 163	0.27 113	0.17 120	0.29 122	0.21 120	0.25 100	0.18 117	0.59 294	1.64 221	0.31 52	0.27 112	0.22 112	0.30 90	0.21 116	0.34 93	0.25 57	0.15 170	0.19 184	0.21 110	0.24 125	0.44 178	0.26 134

HGLStereo	0.30 103	0.23 169	0.19 154	0.18 145	0.23 201	0.18 123	0.13 141	0.23 95	0.16 102	0.31 143	0.31 183	0.21 81	0.14 87	0.22 145	1.81 228	0.35 74	0.37 177	0.24 134	0.29 88	0.20 100	0.41 111	0.39 75	0.14 151	0.16 146	0.23 118	0.23 113	0.32 105	0.22 108

PDISCO_ROB	0.30 103	0.23 169	0.20 168	0.22 181	0.20 170	0.17 114	0.18 183	0.24 103	0.19 137	0.29 122	0.27 162	0.23 89	0.18 117	0.17 110	0.71 89	0.45 133	0.27 112	0.33 199	0.39 120	0.25 138	0.47 127	0.62 112	0.13 137	0.18 172	0.31 188	0.29 165	0.54 215	0.29 146

IGEV-Stereo+	0.31 110	0.72 311	0.08 33	0.12 81	0.10 65	0.34 228	0.04 24	0.20 84	0.12 70	0.30 129	0.59 243	0.21 81	0.38 234	0.13 73	0.64 66	0.51 163	0.19 71	0.19 88	0.30 90	0.34 177	0.51 139	0.56 95	0.13 137	0.07 45	0.13 53	1.20 309	0.14 43	0.12 56

CASnet	0.31 110	0.22 147	0.14 103	0.15 111	0.17 143	0.17 114	0.08 80	0.30 137	0.18 129	0.34 166	0.21 120	0.38 179	0.28 180	0.13 73	0.75 100	0.44 122	0.32 152	0.26 147	0.43 134	0.34 177	1.11 214	0.69 121	0.11 105	0.14 120	0.25 134	0.17 76	0.33 110	0.25 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 110	0.23 169	0.24 206	0.20 162	0.20 170	0.18 123	0.14 151	0.38 214	0.16 102	0.34 166	0.25 144	0.29 128	0.16 98	0.17 110	0.68 80	0.52 168	0.37 177	0.27 152	0.42 128	0.37 188	0.90 193	0.42 77	0.13 137	0.15 129	0.24 125	0.18 92	0.48 193	0.25 126

AACVNet	0.31 110	0.26 214	0.21 184	0.27 211	0.28 230	0.25 178	0.18 183	0.30 137	0.20 148	0.31 143	0.30 181	0.29 128	0.18 117	0.36 238	0.62 62	0.43 118	0.31 147	0.26 147	0.37 115	0.25 138	0.42 114	0.62 112	0.20 216	0.20 194	0.29 168	0.31 176	0.42 166	0.37 191

raftrobust	0.31 110	0.20 117	0.20 168	0.18 145	0.18 152	0.12 68	0.09 90	0.35 186	0.15 95	0.34 166	0.21 120	0.27 113	0.14 87	0.39 255	0.70 84	0.54 173	0.27 112	0.21 104	0.75 211	0.19 93	0.59 160	1.07 175	0.19 208	0.14 120	0.26 141	0.24 125	0.27 99	0.24 120

HITNet	0.31 110	0.18 89	0.15 110	0.17 135	0.15 110	0.14 85	0.10 102	0.29 129	0.19 137	0.30 129	0.20 115	0.28 118	0.18 117	0.29 198	1.30 202	0.42 110	0.27 112	0.20 95	0.37 115	0.17 78	0.64 169	0.99 162	0.12 117	0.15 129	0.19 101	0.19 97	0.39 146	0.26 134
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
DISCO	0.32 116	0.24 184	0.17 129	0.19 152	0.21 180	0.23 160	0.27 212	0.21 88	0.21 159	0.36 190	0.25 144	0.24 92	0.16 98	0.19 132	1.86 232	0.35 74	0.29 132	0.22 112	0.42 128	0.22 126	0.28 74	0.56 95	0.14 151	0.16 146	0.23 118	0.23 113	0.40 152	0.24 120

4D-IteraStereo	0.33 117	0.18 89	0.21 184	0.16 121	0.16 122	0.11 53	0.08 80	0.33 169	0.17 120	0.33 163	0.18 100	0.27 113	0.13 84	0.33 223	0.80 111	0.66 204	0.26 106	0.30 178	0.49 148	0.36 182	0.82 188	1.41 232	0.10 87	0.15 129	0.19 101	0.21 104	0.41 154	0.19 91

Sa-1000	0.33 117	0.21 130	0.14 103	0.15 111	0.16 122	0.15 93	0.08 80	0.36 203	0.17 120	0.31 143	0.15 88	0.41 199	0.18 117	0.25 171	0.82 126	0.48 149	0.32 152	0.33 199	0.65 196	0.19 93	0.65 170	1.11 183	0.09 78	0.17 157	0.33 195	0.29 165	0.51 205	0.27 140

LMCR-Stereo	0.33 117	0.23 169	0.19 154	0.19 152	0.18 152	0.20 138	0.13 141	0.30 137	0.19 137	0.29 122	0.23 133	0.33 159	0.29 183	0.40 259	0.67 75	0.45 133	0.39 188	0.28 164	0.53 168	0.38 196	0.51 139	0.96 157	0.14 151	0.19 184	0.25 134	0.24 125	0.33 110	0.31 160

DSFCA	0.33 117	0.25 196	0.21 184	0.20 162	0.26 219	0.22 156	0.27 212	0.23 95	0.21 159	0.22 85	0.27 162	0.25 100	0.15 94	0.14 83	1.43 214	0.64 200	0.28 123	0.27 152	0.31 96	0.21 116	0.39 105	0.52 91	0.18 199	0.19 184	0.28 162	0.28 153	0.54 215	0.45 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 117	0.26 214	0.24 206	0.23 184	0.29 232	0.21 144	0.35 239	0.28 123	0.52 279	0.37 197	0.25 144	0.35 169	0.17 107	0.29 198	1.32 203	0.32 60	0.25 99	0.21 104	0.35 110	0.23 130	0.29 78	0.62 112	0.16 179	0.18 172	0.23 118	0.42 222	0.32 105	0.32 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 117	0.25 196	0.24 206	0.22 181	0.23 201	0.20 138	0.19 191	0.27 113	0.22 165	0.31 143	0.34 199	0.34 165	0.25 162	0.33 223	0.84 132	0.33 61	0.30 142	0.28 164	0.30 90	0.21 116	0.52 144	0.72 126	0.20 216	0.21 206	0.47 254	0.36 201	0.38 142	0.46 214

G2L-Stereo	0.34 123	0.22 147	0.16 118	0.18 145	0.22 195	0.16 104	0.14 151	0.27 113	0.16 102	0.30 129	0.25 144	0.26 107	0.22 143	0.30 204	2.53 260	0.31 52	0.27 112	0.20 95	0.33 102	0.18 85	0.40 107	0.54 92	0.16 179	0.15 129	0.24 125	0.26 147	0.41 154	0.24 120

AIO_rvc	0.34 123	0.17 79	0.12 73	0.10 61	0.09 59	0.38 246	0.11 109	0.17 70	0.11 64	0.15 68	0.07 26	0.17 62	0.10 59	0.14 83	1.81 228	1.13 278	0.16 56	0.45 264	0.34 107	0.11 38	0.26 70	2.17 323	0.17 188	0.07 45	0.14 61	0.16 72	0.16 51	0.10 48

CAS	0.34 123	0.20 117	0.13 86	0.15 111	0.15 110	0.13 73	0.15 163	0.23 95	0.23 176	0.37 197	0.27 162	0.28 118	0.30 191	0.53 283	0.74 93	0.69 210	0.38 182	0.37 229	0.35 110	0.36 182	0.72 181	1.09 177	0.11 105	0.13 107	0.24 125	0.25 142	0.28 102	0.34 176

CIPLG	0.34 123	0.19 101	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.24 199	0.32 160	0.26 198	0.30 129	0.31 183	0.31 147	0.16 98	0.38 249	0.86 144	0.40 102	0.34 164	0.20 95	0.50 154	0.20 100	0.49 130	1.39 227	0.11 105	0.15 129	0.53 265	0.17 76	0.57 225	0.20 96

IPLGR_C	0.34 123	0.19 101	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.25 208	0.32 160	0.26 198	0.30 129	0.32 190	0.30 140	0.17 107	0.37 242	0.79 108	0.40 102	0.33 160	0.20 95	0.51 157	0.19 93	0.49 130	1.39 227	0.12 117	0.15 129	0.50 261	0.17 76	0.58 230	0.20 96

GMOStereo	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 247	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

error version	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 247	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

test-v	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 247	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

test-2	0.34 123	0.19 101	0.15 110	0.16 121	0.16 122	0.32 214	0.12 120	0.35 186	0.17 120	0.35 175	0.15 88	0.29 128	0.22 143	0.17 110	0.81 113	0.49 151	0.29 132	0.33 199	0.51 157	0.37 188	0.56 152	1.49 247	0.10 87	0.13 107	0.30 177	0.24 125	0.41 154	0.22 108

HCRNet	0.34 123	0.24 184	0.13 86	0.26 209	0.11 72	0.18 123	0.13 141	0.20 84	0.09 41	0.54 256	0.20 115	0.29 128	0.10 59	0.13 73	3.96 294	0.29 42	0.21 76	0.15 66	0.25 69	0.13 59	0.25 67	0.40 76	0.13 137	0.10 73	0.13 53	0.14 65	0.36 132	0.15 69

iResNet_ROB	0.34 123	0.23 169	0.20 168	0.22 181	0.19 163	0.21 144	0.16 170	0.49 272	0.18 129	0.36 190	0.24 138	0.27 113	0.29 183	0.22 145	1.33 204	0.45 133	0.30 142	0.24 134	0.64 195	0.18 85	0.68 173	0.55 94	0.14 151	0.21 206	0.26 141	0.25 142	0.49 195	0.30 152

S2M2_XL	0.35 134	0.15 67	0.16 118	0.10 61	0.12 82	0.13 73	0.12 120	0.29 129	0.19 137	0.27 109	0.13 74	0.36 171	0.34 211	0.13 73	1.05 178	0.79 234	0.48 242	0.44 262	0.28 86	0.20 100	1.53 278	1.16 191	0.13 137	0.12 87	0.18 91	0.16 72	0.23 84	0.25 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 134	0.23 169	0.19 154	0.17 135	0.20 170	0.14 85	0.08 80	0.35 186	0.20 148	0.35 175	0.21 120	0.38 179	0.31 193	0.14 83	0.78 105	0.76 229	0.40 194	0.30 178	0.43 134	0.52 248	0.98 202	0.80 140	0.12 117	0.15 129	0.25 134	0.24 125	0.37 136	0.32 166

iinet-f	0.35 134	0.23 169	0.17 129	0.20 162	0.14 97	0.21 144	0.17 177	0.22 90	0.16 102	0.38 209	0.39 210	0.26 107	0.23 150	0.17 110	1.84 231	0.49 151	0.27 112	0.21 104	0.66 199	0.34 177	0.46 120	0.83 142	0.15 170	0.14 120	0.26 141	0.19 97	0.45 183	0.25 126

IER	0.35 134	0.19 101	0.16 118	0.17 135	0.16 122	0.17 114	0.12 120	0.23 95	0.14 87	0.28 115	0.25 144	0.31 147	0.14 87	0.23 156	3.85 293	0.29 42	0.25 99	0.20 95	0.24 67	0.20 100	0.28 74	0.21 50	0.18 199	0.14 120	0.19 101	0.24 125	0.38 142	0.25 126

ACRE	0.35 134	0.19 101	0.18 141	0.16 121	0.16 122	0.16 104	0.24 199	0.32 160	0.25 189	0.30 129	0.43 215	0.31 147	0.17 107	0.38 249	0.81 113	0.40 102	0.34 164	0.20 95	0.51 157	0.20 100	0.50 136	1.39 227	0.12 117	0.15 129	0.51 263	0.17 76	0.57 225	0.20 96

psm_up	0.35 134	0.26 214	0.27 231	0.28 221	0.25 211	0.27 188	0.18 183	0.35 186	0.32 233	0.29 122	0.24 138	0.30 140	0.25 162	0.50 280	0.93 157	0.34 69	0.34 164	0.31 188	0.62 189	0.36 182	0.43 116	0.50 89	0.16 179	0.27 237	0.33 195	0.34 190	0.39 146	0.34 176

CFNet_RVC	0.35 134	0.26 214	0.23 200	0.25 199	0.24 208	0.24 168	0.16 170	0.27 113	0.19 137	0.30 129	0.29 176	0.31 147	0.17 107	0.33 223	0.75 100	0.46 140	0.51 251	0.24 134	0.81 216	0.21 116	0.58 158	0.70 122	0.18 199	0.34 257	0.30 177	0.31 176	0.42 166	0.34 176

DN-CSS_ROB	0.35 134	0.22 147	0.24 206	0.23 184	0.26 219	0.15 93	0.12 120	0.42 241	0.19 137	0.39 214	0.41 213	0.34 165	0.26 171	0.32 219	0.67 75	0.42 110	0.30 142	0.23 124	0.92 233	0.21 116	0.80 186	0.68 120	0.15 170	0.27 237	0.24 125	0.22 105	0.41 154	0.30 152

DepthFocus	0.36 142	0.16 74	0.12 73	0.14 103	0.10 65	0.11 53	0.09 90	0.28 123	0.22 165	0.27 109	0.12 66	0.31 147	0.28 180	0.15 94	1.06 182	0.86 252	0.43 215	0.27 152	0.34 107	0.43 218	1.51 270	1.31 215	0.14 151	0.13 107	0.16 78	0.17 76	0.23 84	0.25 126

MGS-Stereo	0.36 142	0.22 147	0.14 103	0.13 91	0.13 92	0.11 53	0.10 102	0.21 88	0.12 70	0.18 78	0.13 74	0.21 81	0.16 98	0.13 73	4.38 300	0.33 61	0.26 106	0.22 112	0.31 96	0.18 85	0.38 103	0.70 122	0.11 105	0.13 107	0.19 101	0.17 76	0.26 97	0.21 105

SGD-Stereo	0.37 144	0.13 58	0.10 55	0.09 57	0.09 59	0.11 53	0.05 43	0.13 60	0.12 70	0.14 66	0.08 36	0.28 118	0.15 94	0.10 56	4.91 305	0.59 187	0.29 132	0.18 83	0.37 115	0.33 171	0.47 127	0.33 68	0.10 87	0.09 63	0.14 61	0.16 72	0.22 82	0.19 91

LoS_RVC	0.37 144	0.25 196	0.20 168	0.10 61	0.17 143	0.13 73	0.09 90	0.24 103	0.25 189	0.38 209	0.25 144	0.36 171	0.34 211	0.22 145	0.81 113	0.78 232	0.41 200	0.42 257	0.56 171	0.27 143	0.97 199	1.33 217	0.14 151	0.15 129	0.28 162	0.22 105	0.25 92	0.29 146

tt_ll	0.37 144	0.25 196	0.20 168	0.10 61	0.17 143	0.13 73	0.09 90	0.24 103	0.25 189	0.38 209	0.25 144	0.36 171	0.34 211	0.22 145	0.81 113	0.78 232	0.41 200	0.42 257	0.56 171	0.27 143	0.97 199	1.33 217	0.14 151	0.15 129	0.28 162	0.22 105	0.25 92	0.29 146

dd	0.37 144	0.25 196	0.15 110	0.44 274	0.16 122	0.32 214	0.19 191	0.28 123	0.13 79	0.29 122	0.14 83	0.44 209	0.14 87	0.15 94	2.86 267	0.38 90	0.36 173	0.22 112	0.52 165	0.34 177	0.32 86	0.28 60	0.17 188	0.29 248	0.27 151	0.20 101	0.40 152	0.32 166

STTStereo	0.37 144	0.28 233	0.28 236	0.24 193	0.27 229	0.22 156	0.33 233	0.25 112	0.36 246	0.29 122	0.27 162	0.33 159	0.20 137	0.27 182	2.32 253	0.31 52	0.26 106	0.25 141	0.30 90	0.20 100	0.34 93	0.66 119	0.31 269	0.18 172	0.25 134	0.31 176	0.35 122	0.41 202

test_4	0.38 149	0.17 79	0.16 118	0.14 103	0.13 92	0.11 53	0.38 248	0.24 103	0.14 87	0.31 143	0.11 60	0.24 92	0.12 78	0.34 228	0.91 155	0.70 219	0.24 91	0.29 172	0.37 115	0.29 152	0.51 139	1.32 216	0.09 78	0.12 87	0.27 151	0.91 291	0.91 282	0.87 266

SACVNet	0.38 149	0.30 241	0.26 224	0.28 221	0.29 232	0.26 183	0.34 238	0.37 212	0.29 217	0.35 175	0.27 162	0.29 128	0.25 162	0.38 249	0.59 55	0.43 118	0.36 173	0.29 172	0.56 171	0.29 152	0.68 173	1.21 201	0.19 208	0.25 231	0.37 222	0.35 194	0.45 183	0.38 196

sAnonymous2	0.38 149	0.21 130	0.17 129	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.15 163	0.38 214	0.26 198	0.28 115	0.26 158	0.30 140	0.32 202	0.16 104	0.67 75	0.61 192	0.40 194	0.36 222	0.81 216	0.39 203	1.05 207	1.29 210	0.14 151	0.19 184	0.29 168	0.35 194	0.33 110	0.35 186

CroCo_RVC	0.38 149	0.21 130	0.17 129	0.16 121	0.16 122	0.21 144	0.15 163	0.38 214	0.26 198	0.28 115	0.26 158	0.30 140	0.32 202	0.16 104	0.67 75	0.61 192	0.40 194	0.36 222	0.81 216	0.39 203	1.05 207	1.29 210	0.14 151	0.19 184	0.29 168	0.35 194	0.33 110	0.35 186

CREStereo	0.38 149	0.22 147	0.20 168	0.17 135	0.16 122	0.15 93	0.08 80	0.36 203	0.24 181	0.36 190	0.27 162	0.39 184	0.39 240	0.16 104	0.92 156	0.97 259	0.46 230	0.27 152	0.43 134	0.52 248	1.15 220	1.04 171	0.13 137	0.16 146	0.25 134	0.24 125	0.37 136	0.31 160
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
FADNet-RVC	0.38 149	0.25 196	0.26 224	0.27 211	0.26 219	0.21 144	0.42 257	0.33 169	0.24 181	0.34 166	0.26 158	0.42 202	0.28 180	0.27 182	0.95 162	0.42 110	0.39 188	0.27 152	0.73 209	0.41 211	0.63 168	0.86 146	0.21 221	0.27 237	0.34 198	0.33 186	0.33 110	0.42 205

AF-Net	0.38 149	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.30 237	0.28 193	0.41 255	0.36 203	0.30 222	0.25 102	0.32 190	0.39 184	0.21 138	0.23 156	2.08 243	0.31 52	0.23 82	0.22 112	0.39 120	0.22 126	0.53 146	0.78 136	0.21 221	0.19 184	0.26 141	0.27 150	0.42 166	0.33 171

Nwc_Net	0.38 149	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.30 237	0.28 193	0.41 255	0.36 203	0.30 222	0.25 102	0.32 190	0.39 184	0.21 138	0.23 156	2.08 243	0.31 52	0.23 82	0.22 112	0.39 120	0.22 126	0.53 146	0.78 136	0.21 221	0.19 184	0.26 141	0.27 150	0.42 166	0.33 171

S2M2_L	0.39 157	0.22 147	0.24 206	0.17 135	0.15 110	0.19 130	0.13 141	0.28 123	0.20 148	0.40 217	0.11 60	0.33 159	0.25 162	0.21 142	1.09 185	0.71 222	0.42 209	0.44 262	0.31 96	0.37 188	1.34 250	1.30 212	0.17 188	0.14 120	0.21 110	0.22 105	0.59 235	0.29 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 157	0.22 147	0.16 118	0.20 162	0.16 122	0.16 104	0.11 109	0.42 241	0.18 129	0.42 224	0.15 88	0.33 159	0.24 155	0.27 182	1.23 199	0.80 238	0.31 147	0.33 199	0.91 230	0.36 182	0.71 180	1.21 201	0.11 105	0.20 194	0.30 177	0.30 173	0.36 132	0.30 152

UDGNet	0.39 157	0.29 236	0.21 184	0.55 286	0.44 284	0.50 275	0.42 257	0.31 147	0.20 148	0.27 109	0.28 173	0.28 118	0.12 78	0.70 303	0.66 70	0.44 122	0.29 132	0.25 141	0.60 186	0.24 136	0.61 164	0.98 160	0.39 282	0.15 129	0.34 198	0.27 150	0.42 166	0.29 146

APVNet	0.39 157	0.27 223	0.20 168	0.24 193	0.26 219	0.27 188	0.24 199	0.31 147	0.22 165	0.26 105	0.31 183	0.29 128	0.17 107	0.27 182	1.75 225	0.50 157	0.45 224	0.35 217	0.66 199	0.32 168	0.51 139	0.97 159	0.16 179	0.25 231	0.28 162	0.24 125	0.44 178	0.30 152

FADNet	0.39 157	0.27 223	0.23 200	0.29 227	0.26 219	0.25 178	0.39 253	0.36 203	0.24 181	0.35 175	0.34 199	0.36 171	0.27 173	0.27 182	0.93 157	0.39 95	0.31 147	0.34 211	0.68 204	0.43 218	0.60 161	0.90 149	0.19 208	0.22 214	0.38 227	0.42 222	0.37 136	0.44 208

UCFNet_RVC	0.39 157	0.36 263	0.26 224	0.29 227	0.31 241	0.26 183	0.19 191	0.30 137	0.23 176	0.35 175	0.27 162	0.45 215	0.25 162	0.34 228	0.82 126	0.45 133	0.30 142	0.25 141	0.96 238	0.23 130	0.69 175	0.75 130	0.45 292	0.21 206	0.35 205	0.31 176	0.35 122	0.45 212

HSM	0.39 157	0.24 184	0.23 200	0.26 209	0.25 211	0.20 138	0.18 183	0.41 231	0.20 148	0.32 155	0.30 181	0.39 184	0.24 155	0.22 145	2.57 262	0.39 95	0.33 160	0.22 112	0.49 148	0.30 159	0.70 177	0.47 86	0.14 151	0.20 194	0.29 168	0.31 176	0.44 178	0.33 171

coex_refinement	0.40 164	0.25 196	0.18 141	0.19 152	0.21 180	0.20 138	0.14 151	0.27 113	0.26 198	0.27 109	0.27 162	0.28 118	0.14 87	0.25 171	3.44 286	0.47 143	0.28 123	0.21 104	0.62 189	0.19 93	0.56 152	0.54 92	0.15 170	0.17 157	0.26 141	0.25 142	0.42 166	0.33 171

BEATNet_4x	0.40 164	0.23 169	0.19 154	0.20 162	0.19 163	0.16 104	0.14 151	0.31 147	0.27 208	0.35 175	0.22 128	0.32 155	0.23 150	0.29 198	1.51 215	0.58 182	0.52 256	0.51 288	0.49 148	0.22 126	0.91 195	1.44 237	0.14 151	0.23 219	0.23 118	0.23 113	0.42 166	0.31 160

CES	0.41 166	0.19 101	0.16 118	0.14 103	0.18 152	0.16 104	0.10 102	0.54 285	0.25 189	0.30 129	0.34 199	0.40 192	0.38 234	0.47 272	1.33 204	0.79 234	0.52 256	0.48 275	0.33 102	0.42 216	1.04 204	1.15 190	0.14 151	0.13 107	0.26 141	0.22 105	0.28 102	0.34 176

DMCA-RVC	0.41 166	0.21 130	0.22 193	0.32 238	0.28 230	0.18 123	0.45 262	0.34 175	0.30 222	0.32 155	1.09 295	0.31 147	0.16 98	0.30 204	2.90 270	0.35 74	0.26 106	0.25 141	0.26 76	0.30 159	0.38 103	0.34 69	0.16 179	0.28 242	0.35 205	0.20 101	0.36 132	0.27 140

castereo	0.42 168	0.20 117	0.19 154	0.16 121	0.16 122	0.27 188	0.09 90	0.29 129	0.21 159	0.33 163	0.22 128	0.40 192	0.37 233	0.19 132	0.81 113	0.77 230	0.45 224	0.34 211	0.57 179	0.43 218	1.52 273	1.45 239	0.13 137	0.15 129	0.27 151	0.59 261	0.52 208	0.31 160

RAFT + AFF	0.42 168	0.12 50	0.09 38	0.13 91	0.07 38	0.11 53	0.06 63	0.17 70	0.10 51	0.19 80	0.10 51	0.28 118	0.08 44	0.11 61	7.47 338	0.33 61	0.20 73	0.11 40	0.33 102	0.10 33	0.39 105	0.16 36	0.07 58	0.09 63	0.16 78	0.11 42	0.13 34	0.09 40

PMTNet	0.42 168	0.24 184	0.21 184	0.18 145	0.17 143	0.14 85	0.32 226	0.31 147	0.24 181	0.37 197	0.25 144	0.38 179	0.38 234	0.17 110	1.19 198	1.08 271	0.45 224	0.27 152	0.56 171	0.43 218	1.15 220	1.08 176	0.13 137	0.14 120	0.40 235	0.26 147	0.32 105	0.37 191

castereo++	0.43 171	0.19 101	0.17 129	0.19 152	0.15 110	0.44 267	0.08 80	0.30 137	0.20 148	0.34 166	0.18 100	0.45 215	0.35 219	0.15 94	0.78 105	0.73 224	0.43 215	0.32 193	0.57 179	0.43 218	1.42 256	1.35 222	0.22 229	0.16 146	0.24 125	0.33 186	1.16 302	0.33 171

MyStereo04	0.43 171	0.28 233	0.26 224	0.23 184	0.24 208	0.18 123	0.14 151	0.38 214	0.28 214	0.59 267	0.28 173	0.39 184	0.18 117	0.36 238	1.03 173	0.61 192	0.35 171	0.27 152	1.20 261	0.43 218	1.04 204	0.77 135	0.38 279	0.26 233	0.37 222	0.39 210	0.55 219	0.30 152

TANstereo	0.43 171	0.22 147	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.22 156	0.11 109	0.27 113	0.22 165	0.32 155	0.25 144	0.25 100	0.25 162	0.24 163	1.37 209	0.81 242	0.43 215	0.41 254	0.67 201	0.39 203	1.08 210	1.16 191	0.48 299	0.16 146	0.17 84	0.23 113	0.99 290	0.24 120

XX-TBD	0.43 171	0.22 147	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.22 156	0.11 109	0.27 113	0.22 165	0.32 155	0.25 144	0.25 100	0.25 162	0.24 163	1.37 209	0.81 242	0.43 215	0.41 254	0.67 201	0.39 203	1.08 210	1.16 191	0.48 299	0.16 146	0.17 84	0.23 113	0.99 290	0.24 120

stereogan	0.43 171	0.33 253	0.30 242	0.33 241	0.37 271	0.35 233	0.30 220	0.35 186	0.32 233	0.30 129	0.31 183	0.46 222	0.30 191	0.27 182	1.62 220	0.41 109	0.30 142	0.25 141	0.44 138	0.29 152	0.37 101	1.61 266	0.23 231	0.24 226	0.29 168	0.31 176	0.57 225	0.39 199

PS-NSSS	0.43 171	0.38 277	0.25 219	0.42 267	0.30 237	0.35 233	0.32 226	0.34 175	0.20 148	0.36 190	0.24 138	0.74 270	0.24 155	0.40 259	1.98 237	0.34 69	0.33 160	0.23 124	0.55 170	0.20 100	0.41 111	0.57 98	0.52 302	0.20 194	0.31 188	0.31 176	0.87 276	0.37 191

AE-Stereo	0.44 177	0.22 147	0.24 206	0.23 184	0.24 208	0.18 123	0.16 170	0.30 137	0.21 159	0.34 166	0.16 98	0.44 209	0.27 173	0.21 142	0.94 160	0.81 242	0.41 200	0.32 193	0.52 165	0.55 251	1.07 209	1.71 276	0.12 117	0.21 206	0.34 198	0.89 290	0.46 188	0.28 142

ICVP	0.44 177	0.24 184	0.30 242	0.25 199	0.23 201	0.26 183	0.18 183	0.31 147	0.25 189	0.37 197	0.31 183	0.33 159	0.29 183	0.25 171	0.64 66	0.61 192	0.50 247	0.78 330	0.59 185	0.44 231	0.99 203	1.82 285	0.33 275	0.24 226	0.30 177	0.35 194	0.37 136	0.34 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 179	0.22 147	0.20 168	0.17 135	0.20 170	0.15 93	0.11 109	0.34 175	0.19 137	0.35 175	0.19 112	0.32 155	0.31 193	0.16 104	1.29 201	0.81 242	0.38 182	0.27 152	0.56 171	0.36 182	1.08 210	1.26 206	0.13 137	0.15 129	0.26 141	0.22 105	2.29 345	0.31 160
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 179	0.30 241	0.59 309	0.28 221	0.45 286	0.21 144	0.24 199	0.39 223	0.32 233	0.44 229	0.31 183	0.43 205	0.44 253	0.43 265	1.18 194	0.51 163	0.37 177	0.43 260	0.60 186	0.64 274	0.49 130	1.02 168	0.30 263	0.37 267	0.31 188	0.39 210	0.33 110	0.41 202

RP	0.45 179	0.29 236	0.33 255	0.30 229	0.31 241	0.28 193	0.35 239	0.34 175	0.33 239	0.23 87	0.36 207	0.36 171	0.26 171	0.24 163	3.81 291	0.31 52	0.28 123	0.22 112	0.33 102	0.23 130	0.26 70	0.85 145	0.19 208	0.22 214	0.29 168	0.29 165	0.52 208	0.36 190

YMNet	0.46 182	0.20 117	0.12 73	0.16 121	0.15 110	0.32 214	0.87 303	0.19 78	0.16 102	0.27 109	0.11 60	0.24 92	0.36 222	0.15 94	5.11 310	0.66 204	0.23 82	0.22 112	0.26 76	0.21 116	0.19 49	0.29 61	0.09 78	0.13 107	0.74 293	0.16 72	0.66 248	0.19 91

test_for_model	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 351	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 351	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

testlalala	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 351	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAPDPT-zeroshot	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 351	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

GCAP-Stereo	0.46 182	0.21 130	0.13 86	0.13 91	0.14 97	0.11 53	0.12 120	0.31 147	0.16 102	0.31 143	0.13 74	0.45 215	0.19 128	0.28 190	0.84 132	0.69 210	3.42 351	0.23 124	0.48 141	0.30 159	1.24 232	0.57 98	0.12 117	0.12 87	0.18 91	0.28 153	0.35 122	0.79 252

LoS	0.46 182	0.23 169	0.17 129	0.19 152	0.19 163	0.19 130	0.12 120	0.77 307	0.26 198	0.50 245	0.45 219	0.53 240	0.47 259	0.23 156	1.06 182	0.85 250	0.56 272	0.43 260	0.62 189	0.41 211	1.28 242	1.41 232	0.15 170	0.16 146	0.35 205	0.28 153	0.33 110	0.35 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 182	0.20 117	0.16 118	0.15 111	0.16 122	0.20 138	0.12 120	0.32 160	0.32 233	0.35 175	0.24 138	0.43 205	0.45 257	0.15 94	0.83 130	1.10 275	0.47 235	0.40 250	0.67 201	0.43 218	1.55 282	1.85 287	0.14 151	0.22 214	0.30 177	0.30 173	0.49 195	0.32 166

iResNetv2_ROB	0.46 182	0.24 184	0.17 129	0.27 211	0.21 180	0.23 160	0.14 151	0.49 272	0.19 137	0.37 197	0.29 176	0.37 176	0.27 173	0.26 176	3.28 284	0.42 110	0.28 123	0.22 112	0.85 227	0.23 130	1.22 230	0.59 104	0.16 179	0.26 233	0.27 151	0.24 125	0.57 225	0.28 142

test-3	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.16 102	0.35 175	0.18 100	0.42 202	0.19 128	0.19 132	1.04 176	0.66 204	0.32 152	0.30 178	1.28 275	0.44 231	1.13 217	1.75 281	0.10 87	0.17 157	0.45 250	0.23 113	0.56 221	1.21 292

test_1	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.16 102	0.34 166	0.18 100	0.42 202	0.19 128	0.19 132	1.04 176	0.66 204	0.32 152	0.30 178	1.28 275	0.44 231	1.13 217	1.75 281	0.10 87	0.17 157	0.45 250	0.23 113	0.56 221	1.22 293

test_3	0.47 191	0.22 147	0.20 168	0.18 145	0.21 180	0.19 130	0.12 120	0.41 231	0.18 129	0.36 190	0.18 100	0.44 209	0.21 138	0.19 132	1.03 173	0.64 200	0.32 152	0.31 188	1.28 275	0.44 231	1.12 215	1.74 278	0.10 87	0.18 172	0.47 254	0.28 153	0.59 235	1.22 293

GEStereo_RVC	0.47 191	0.27 223	0.34 259	0.27 211	0.26 219	0.31 207	0.53 273	0.41 231	0.24 181	0.35 175	0.27 162	0.40 192	0.24 155	0.30 204	0.81 113	0.74 226	0.49 246	0.37 229	0.91 230	0.38 196	0.90 193	1.80 283	0.21 221	0.34 257	0.31 188	0.30 173	0.51 205	0.48 219

CFNet_pseudo	0.47 191	0.23 169	0.23 200	0.27 211	0.25 211	0.23 160	0.17 177	0.31 147	0.19 137	0.37 197	0.29 176	0.38 179	0.27 173	0.23 156	4.35 299	0.44 122	0.28 123	0.23 124	1.00 239	0.19 93	0.46 120	0.59 104	0.40 285	0.18 172	0.27 151	0.28 153	0.36 132	0.35 186

NCC-stereo	0.47 191	0.33 253	0.30 242	0.31 235	0.33 249	0.31 207	0.38 248	0.41 231	0.40 252	0.24 94	0.38 208	0.39 184	0.36 222	0.28 190	3.13 278	0.36 81	0.29 132	0.32 193	0.42 128	0.43 218	0.44 117	0.84 143	0.28 253	0.23 219	0.36 214	0.44 233	0.45 183	0.44 208

Abc-Net	0.47 191	0.33 253	0.30 242	0.31 235	0.33 249	0.31 207	0.38 248	0.41 231	0.40 252	0.24 94	0.38 208	0.39 184	0.36 222	0.28 190	3.13 278	0.36 81	0.29 132	0.32 193	0.42 128	0.43 218	0.44 117	0.84 143	0.28 253	0.23 219	0.36 214	0.44 233	0.45 183	0.44 208
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO_test	0.48 198	0.19 101	0.13 86	0.14 103	0.10 65	0.38 246	0.28 216	0.19 78	0.13 79	0.17 75	0.10 51	0.18 67	0.09 53	0.11 61	2.64 263	2.40 343	0.22 79	0.22 112	0.32 99	0.12 48	0.29 78	2.50 344	0.15 170	0.08 54	0.16 78	1.42 318	0.21 78	0.10 48

XPNet_ROB	0.48 198	0.40 280	0.29 239	0.27 211	0.32 245	0.31 207	0.28 216	0.27 113	0.32 233	0.32 155	0.43 215	1.12 290	0.24 155	0.32 219	1.68 222	0.51 163	0.66 284	0.29 172	0.41 126	0.33 171	0.69 175	1.26 206	0.26 243	0.26 233	0.30 177	0.35 194	0.75 266	0.44 208

RYNet	0.49 200	0.11 43	0.10 55	0.08 48	0.09 59	0.10 40	0.06 63	0.13 60	0.18 129	0.10 55	0.10 51	0.13 40	0.08 44	0.08 38	9.58 353	0.37 87	0.14 46	0.22 112	0.17 44	0.09 25	0.19 49	0.12 21	0.15 170	0.09 63	0.14 61	0.33 186	0.24 88	0.13 60

gcap_with_dpt	0.50 201	0.41 284	0.17 129	0.38 257	0.20 170	0.25 178	0.12 120	0.38 214	0.20 148	0.37 197	0.24 138	0.59 250	0.34 211	0.22 145	1.05 178	0.80 238	1.05 307	0.74 322	0.84 223	0.39 203	1.41 254	1.30 212	0.14 151	0.17 157	0.30 177	0.28 153	0.50 201	0.61 240

FSD	0.50 201	0.32 247	0.31 250	0.32 238	0.31 241	0.30 203	0.35 239	0.41 231	0.27 208	0.37 197	0.29 176	0.46 222	0.41 246	0.34 228	1.10 190	0.97 259	0.54 262	0.40 250	0.58 183	0.50 244	1.39 253	1.42 236	0.29 261	0.34 257	0.37 222	0.32 184	0.37 136	0.38 196

HUF	0.50 201	0.17 79	0.13 86	0.11 75	0.12 82	0.40 256	0.11 109	0.22 90	0.11 64	0.22 85	0.09 45	0.19 72	0.19 128	0.11 61	3.00 274	2.86 353	0.70 289	0.49 279	0.61 188	0.20 100	0.53 146	1.85 287	0.28 253	0.18 172	0.15 68	0.18 92	0.18 61	0.13 60

GCAP-BAT	0.50 201	0.41 284	0.17 129	0.38 257	0.20 170	0.25 178	0.12 120	0.38 214	0.20 148	0.37 197	0.24 138	0.59 250	0.34 211	0.22 145	1.05 178	0.80 238	1.05 307	0.74 322	0.84 223	0.39 203	1.41 254	1.30 212	0.14 151	0.17 157	0.30 177	0.28 153	0.50 201	0.61 240

CCAANet	0.50 201	0.19 101	0.17 129	0.20 162	0.16 122	0.24 168	0.15 163	0.27 113	0.16 102	0.47 237	2.40 340	1.01 286	0.17 107	0.37 242	1.58 218	0.69 210	0.47 235	0.31 188	0.23 66	0.18 85	0.28 74	0.32 64	0.23 231	0.15 129	0.21 110	0.63 267	1.69 325	0.49 224

GANetREF_RVC	0.50 201	0.40 280	0.38 272	0.38 257	0.35 264	0.35 233	0.32 226	0.51 278	0.42 259	0.48 242	0.27 162	0.71 267	0.44 253	0.29 198	1.10 190	0.45 133	1.07 310	0.33 199	0.62 189	0.36 182	0.86 191	0.64 116	0.30 263	0.39 274	0.44 248	0.40 218	0.64 244	0.50 226
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
CASS	0.51 207	0.27 223	0.27 231	0.32 238	0.26 219	0.29 201	0.67 294	0.40 229	0.30 222	0.47 237	0.52 232	0.47 228	0.36 222	0.16 104	0.74 93	0.67 209	0.71 290	0.46 268	0.78 214	0.28 148	1.67 292	1.48 244	0.17 188	0.20 194	0.42 239	0.34 190	0.53 212	0.46 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 207	0.36 263	0.46 289	0.35 249	0.36 269	0.40 256	0.30 220	0.37 212	0.39 249	0.32 155	0.45 219	0.40 192	0.42 250	0.35 235	2.99 273	0.36 81	0.32 152	0.28 164	0.47 140	0.33 171	0.61 164	1.00 164	0.24 236	0.28 242	0.38 227	0.46 238	0.52 208	0.53 231

PA-Net	0.52 209	0.36 263	0.36 266	0.25 199	0.37 271	0.26 183	0.32 226	0.33 169	0.36 246	0.30 129	0.26 158	0.30 140	0.31 193	0.47 272	2.30 250	0.51 163	0.24 91	0.28 164	0.30 90	0.29 152	0.34 93	0.90 149	0.60 309	0.26 233	0.32 193	0.72 277	0.32 105	2.29 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 209	0.25 196	0.25 219	0.25 199	0.26 219	0.23 160	0.65 292	0.32 160	0.25 189	0.37 197	0.39 210	0.29 128	0.25 162	0.31 214	3.43 285	0.72 223	0.34 164	0.29 172	0.49 148	0.23 130	1.30 244	1.20 197	0.23 231	0.23 219	0.29 168	0.42 222	0.46 188	0.29 146

ADLNet	0.53 211	0.26 214	0.18 141	0.21 171	0.21 180	0.23 160	0.19 191	0.30 137	0.17 120	0.23 87	0.22 128	0.62 254	0.18 117	0.48 276	6.87 330	0.38 90	0.28 123	0.21 104	0.25 69	0.20 100	0.33 91	0.90 149	0.18 199	0.13 107	0.25 134	0.26 147	0.34 119	0.23 115

MLCV	0.53 211	0.25 196	0.24 206	0.36 251	0.32 245	0.30 203	0.22 196	0.46 264	0.47 271	0.53 253	0.80 272	0.51 236	0.40 242	0.26 176	0.94 160	1.44 303	0.41 200	0.30 178	1.26 269	0.27 143	1.16 225	1.23 205	0.23 231	0.35 264	0.33 195	0.35 194	0.49 195	0.34 176

s12784h	0.54 213	0.28 233	0.26 224	0.30 229	0.23 201	0.17 114	0.12 120	0.36 203	0.24 181	0.38 209	0.23 133	0.40 192	0.38 234	0.16 104	1.09 185	1.11 276	0.47 235	0.27 152	0.71 207	0.37 188	1.49 266	1.46 240	0.12 117	0.17 157	0.39 231	0.32 184	2.18 340	0.88 268

GES	0.54 213	0.23 169	0.19 154	0.21 171	0.22 195	0.26 183	0.18 183	0.34 175	0.31 228	0.36 190	0.28 173	0.30 140	0.22 143	0.22 145	2.69 265	0.58 182	0.37 177	0.28 164	1.14 255	0.32 168	1.08 210	0.88 147	0.18 199	0.24 226	0.26 141	0.23 113	0.58 230	2.34 320

R-Stereo Train	0.54 213	0.24 184	0.24 206	0.24 193	0.18 152	0.24 168	0.09 90	0.34 175	0.30 222	0.52 250	0.66 252	0.44 209	0.32 202	0.55 288	0.74 93	1.07 268	0.58 275	0.52 292	1.27 272	0.64 274	1.51 270	1.89 291	0.14 151	0.20 194	0.35 205	0.42 222	0.35 122	0.47 217

RAFT-Stereo	0.54 213	0.24 184	0.24 206	0.24 193	0.18 152	0.24 168	0.09 90	0.34 175	0.30 222	0.52 250	0.66 252	0.44 209	0.32 202	0.55 288	0.74 93	1.07 268	0.58 275	0.52 292	1.27 272	0.64 274	1.51 270	1.89 291	0.14 151	0.20 194	0.35 205	0.42 222	0.35 122	0.47 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 217	0.35 258	0.31 250	0.30 229	0.40 277	0.25 178	0.24 199	0.35 186	0.31 228	0.41 222	0.33 196	0.35 169	0.24 155	0.53 283	4.10 295	0.47 143	0.40 194	0.31 188	0.39 120	0.31 166	0.70 177	0.99 162	0.41 287	0.32 254	0.45 250	0.45 235	0.75 266	0.51 228

PWCDC_ROB	0.55 217	0.18 89	0.19 154	0.17 135	0.26 219	0.16 104	0.19 191	0.22 90	0.54 283	0.16 74	0.43 215	0.25 100	1.12 294	0.45 267	5.47 313	0.50 157	0.31 147	0.28 164	0.36 113	0.26 142	0.60 161	1.14 189	0.25 239	0.28 242	0.18 91	0.29 165	0.26 97	0.32 166

cross-raft	0.56 219	0.25 196	0.22 193	0.21 171	0.20 170	0.39 253	0.15 163	0.44 253	0.26 198	0.48 242	0.35 205	0.43 205	0.31 193	0.24 163	0.86 144	1.35 294	0.41 200	0.34 211	1.31 281	0.78 293	1.98 317	1.89 291	0.16 179	0.18 172	0.47 254	0.46 238	0.42 166	0.68 249

Anonymous3	0.57 220	0.29 236	0.22 193	0.21 171	0.25 211	0.27 188	0.22 196	0.51 278	0.35 242	0.37 197	0.27 162	0.76 273	0.54 262	0.47 272	1.18 194	1.93 330	0.51 251	0.47 270	0.94 235	0.58 259	1.27 240	1.69 272	0.19 208	0.21 206	0.36 214	0.39 210	0.54 215	0.37 191

Any-RAFT	0.58 221	0.22 147	0.32 253	0.23 184	0.21 180	0.20 138	0.14 151	0.42 241	0.25 189	0.40 217	1.16 298	0.49 232	0.32 202	0.37 242	0.87 151	0.85 250	0.67 285	0.38 242	1.20 261	0.41 211	2.25 335	1.67 270	0.18 199	0.17 157	0.43 244	0.49 246	0.44 178	0.84 263

dad	0.58 221	0.29 236	0.20 168	0.65 302	0.32 245	0.37 241	0.94 306	0.59 290	0.18 129	0.44 229	0.18 100	0.49 232	0.42 250	0.17 110	3.83 292	0.50 157	0.41 200	0.27 152	0.77 213	0.32 168	0.49 130	0.45 83	0.19 208	0.34 257	0.57 275	0.24 125	1.23 304	0.84 263

HH	0.60 223	0.18 89	0.35 263	0.23 184	0.21 180	0.28 193	0.24 199	0.42 241	0.26 198	0.74 311	0.25 144	0.46 222	0.36 222	0.24 163	0.81 113	1.44 303	0.38 182	0.37 229	1.21 263	0.64 274	2.13 324	1.97 302	0.27 247	0.20 194	0.59 281	0.41 219	0.83 273	0.63 244

HanStereo	0.60 223	0.18 89	0.35 263	0.23 184	0.21 180	0.28 193	0.24 199	0.42 241	0.26 198	0.74 311	0.25 144	0.46 222	0.36 222	0.24 163	0.81 113	1.44 303	0.38 182	0.37 229	1.21 263	0.64 274	2.13 324	1.97 302	0.27 247	0.20 194	0.59 281	0.41 219	0.83 273	0.63 244

EGLCR-Stereo	0.60 223	0.22 147	0.22 193	0.15 111	0.18 152	0.23 160	0.09 90	0.32 160	0.22 165	0.32 155	0.19 112	0.38 179	0.27 173	0.14 83	0.81 113	0.74 226	0.39 188	0.37 229	0.72 208	0.28 148	1.20 229	2.19 326	0.12 117	0.68 325	0.23 118	1.54 323	3.67 358	0.34 176

GANet-ADL	0.60 223	0.27 223	0.26 224	0.28 221	0.29 232	0.32 214	0.25 208	0.35 186	0.27 208	0.61 274	1.04 293	0.41 199	0.29 183	0.30 204	1.87 233	1.08 271	0.51 251	0.37 229	1.17 259	0.85 305	1.27 240	1.88 290	0.19 208	0.23 219	0.32 193	0.37 205	0.58 230	0.46 214

AnonymousM	0.60 223	0.18 89	0.13 86	0.13 91	0.11 72	0.31 207	0.07 73	0.35 186	0.23 176	0.31 143	0.42 214	0.28 118	0.31 193	0.37 242	1.34 208	0.89 255	0.44 220	0.33 199	0.42 128	0.57 255	0.97 199	1.20 197	0.17 188	0.34 257	0.16 78	0.82 284	2.20 342	3.23 337

ETE_ROB	0.60 223	0.48 293	0.30 242	0.36 251	0.36 269	0.39 253	0.32 226	0.33 169	0.49 276	0.40 217	0.61 246	1.32 298	0.29 183	0.40 259	2.38 255	0.50 157	0.95 301	0.34 211	0.65 196	0.41 211	0.96 198	1.18 195	0.28 253	0.31 251	0.39 231	0.45 235	0.73 263	0.52 230

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 229	1.03 320	0.18 141	0.89 311	0.50 293	0.74 303	0.26 210	0.39 223	0.22 165	0.92 330	0.69 260	1.06 288	0.44 253	0.32 219	0.86 144	0.99 262	0.48 242	0.31 188	0.56 171	0.38 196	1.49 266	1.87 289	0.12 117	0.16 146	0.27 151	0.29 165	0.52 208	0.80 259

CC-Net-ROB	0.62 229	0.60 307	0.40 276	0.81 307	0.59 301	0.75 304	0.57 275	0.43 248	0.31 228	0.47 237	0.32 190	1.38 300	0.73 281	0.62 298	0.60 57	0.33 61	0.42 209	0.32 193	2.70 304	0.28 148	0.50 136	0.61 110	0.98 327	0.28 242	0.39 231	0.37 205	0.39 146	0.54 232

iResNet	0.62 229	0.26 214	0.26 224	0.36 251	0.38 274	0.42 261	0.27 212	0.46 264	0.31 228	0.56 257	0.73 265	0.68 265	0.73 281	0.17 110	1.73 224	1.72 323	0.39 188	0.37 229	1.52 287	0.57 255	1.58 287	0.98 160	0.20 216	0.46 286	0.34 198	0.39 210	0.59 235	0.40 201

LALA_ROB	0.62 229	0.52 297	0.32 253	0.33 241	0.35 264	0.40 256	0.31 222	0.34 175	0.40 252	0.46 234	0.61 246	1.27 294	0.29 183	0.39 255	3.75 290	0.45 133	0.51 251	0.38 242	0.57 179	0.40 209	0.82 188	1.11 183	0.24 236	0.31 251	0.36 214	0.43 228	0.81 272	0.51 228

MSMDNet	0.63 233	0.24 184	0.22 193	0.19 152	0.20 170	0.38 246	0.17 177	0.43 248	0.24 181	0.60 271	0.33 196	0.40 192	1.53 305	0.50 280	0.85 141	1.50 308	0.42 209	0.35 217	1.26 269	0.67 282	1.90 310	2.18 324	0.17 188	0.18 172	0.58 277	0.53 252	0.39 146	0.58 236

NVstereo2D	0.63 233	0.25 196	0.20 168	0.28 221	0.25 211	0.34 228	0.35 239	0.30 137	0.22 165	0.39 214	0.33 196	0.26 107	0.16 98	0.42 264	9.29 351	0.43 118	0.32 152	0.27 152	0.35 110	0.20 100	0.35 98	0.44 79	0.30 263	0.21 206	0.31 188	0.23 113	0.27 99	0.25 126

AMNet	0.63 233	0.59 306	0.56 302	0.59 294	0.59 301	0.64 295	0.58 278	0.45 257	0.53 281	0.51 247	0.69 260	0.75 271	0.40 242	0.87 309	0.68 80	0.86 252	0.71 290	0.66 314	0.63 193	0.62 269	0.76 182	0.62 112	0.38 279	0.59 314	0.57 275	0.69 273	0.70 256	0.75 251

RAFT-Test	0.64 236	0.24 184	0.22 193	0.25 199	0.21 180	0.45 271	0.17 177	0.45 257	0.26 198	0.66 290	0.80 272	0.40 192	0.39 240	0.36 238	1.01 171	1.49 307	0.41 200	0.34 211	1.29 278	0.61 265	1.90 310	1.84 286	0.17 188	0.18 172	0.54 268	0.93 293	0.41 154	1.26 295

RTSC	0.65 237	0.25 196	0.27 231	0.24 193	0.26 219	0.28 193	0.42 257	0.35 186	0.33 239	0.43 225	0.47 224	0.30 140	0.27 173	0.29 198	7.17 334	0.50 157	0.48 242	0.30 178	0.75 211	0.33 171	0.78 185	0.93 154	0.17 188	0.30 250	0.28 162	0.31 176	0.49 195	0.59 238

DAS	0.67 238	0.27 223	0.24 206	0.38 257	0.33 249	0.34 228	0.33 233	0.51 278	0.46 265	0.61 274	0.94 288	0.78 275	0.67 276	0.19 132	0.96 164	1.83 325	0.55 265	0.47 270	1.12 251	0.61 265	2.11 320	1.69 272	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.43 228	0.62 241	0.48 219

SepStereo	0.67 238	0.27 223	0.24 206	0.38 257	0.33 249	0.34 228	0.33 233	0.51 278	0.46 265	0.61 274	0.94 288	0.78 275	0.67 276	0.19 132	0.96 164	1.83 325	0.55 265	0.47 270	1.12 251	0.61 265	2.11 320	1.69 272	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.43 228	0.62 241	0.48 219

pcwnet_v2	0.69 240	0.27 223	0.31 250	0.31 235	0.33 249	0.29 201	0.24 199	0.34 175	0.25 189	0.50 245	0.40 212	1.66 313	0.40 242	0.31 214	5.73 319	0.60 188	0.36 173	0.30 178	1.08 248	0.23 130	0.82 188	0.90 149	0.57 306	0.22 214	0.35 205	0.36 201	0.51 205	0.87 266

PWC_ROB	0.69 240	0.37 269	0.41 280	0.30 229	0.35 264	0.34 228	0.50 269	0.39 223	0.69 297	0.45 233	0.80 272	0.54 242	1.20 296	0.29 198	2.36 254	1.23 284	0.63 282	0.53 295	1.01 240	0.46 238	1.15 220	1.40 231	0.26 243	0.49 291	0.38 227	0.37 205	0.68 252	0.97 271

MSKI-zero shot	0.70 242	0.21 130	0.21 184	0.20 162	0.19 163	0.43 265	0.16 170	0.42 241	0.29 217	0.44 229	1.16 298	0.48 230	0.36 222	0.17 110	1.60 219	1.42 300	0.47 235	0.37 229	1.37 283	0.95 319	1.79 305	2.06 308	0.22 229	0.19 184	0.53 265	1.21 310	0.72 258	1.17 291

Reg-Stereo(zero)	0.71 243	0.22 147	0.30 242	0.21 171	0.22 195	0.32 214	0.36 245	0.77 307	0.44 260	0.65 286	1.65 325	0.54 242	0.36 222	1.01 311	0.86 144	1.42 300	0.50 247	0.26 147	1.07 246	0.60 263	1.15 220	2.16 321	0.28 253	0.17 157	0.55 271	0.93 293	1.09 296	1.15 286

HI	0.71 243	0.22 147	0.30 242	0.21 171	0.22 195	0.32 214	0.36 245	0.77 307	0.44 260	0.65 286	1.65 325	0.54 242	0.36 222	1.01 311	0.86 144	1.42 300	0.50 247	0.26 147	1.07 246	0.60 263	1.15 220	2.16 321	0.28 253	0.17 157	0.55 271	0.93 293	1.09 296	1.15 286

IPLG	0.72 245	0.20 117	0.18 141	0.16 121	0.17 143	0.15 93	0.13 141	0.35 186	0.22 165	0.35 175	1.18 301	0.29 128	0.24 155	0.54 286	9.17 349	0.54 173	0.35 171	0.29 172	0.56 171	0.37 188	0.54 151	1.38 225	0.11 105	0.57 309	0.35 205	0.29 165	0.67 251	0.22 108

GwcNet-ADL	0.72 245	0.35 258	0.37 270	0.41 266	0.34 259	0.32 214	0.27 212	0.40 229	0.27 208	0.61 274	1.53 318	0.63 258	0.41 246	0.33 223	3.69 289	1.34 293	0.50 247	0.56 303	0.91 230	0.87 308	1.18 227	1.60 264	0.24 236	0.27 237	0.36 214	0.48 243	0.47 190	0.66 248

SHD	0.72 245	0.30 241	0.42 284	0.35 249	0.34 259	0.33 227	0.45 262	0.49 272	0.44 260	0.53 253	0.63 248	0.47 228	0.64 271	0.34 228	6.15 323	0.52 168	0.47 235	0.37 229	0.94 235	0.45 235	0.88 192	1.12 185	0.25 239	0.42 279	0.47 254	0.47 242	0.50 201	0.63 244

DDUNet	0.75 248	0.91 315	0.42 284	1.24 319	1.03 324	1.19 315	1.16 317	0.35 186	0.35 242	0.37 197	0.45 219	0.64 260	0.32 202	1.77 326	2.89 268	0.44 122	0.71 290	0.48 275	0.87 228	0.59 261	0.53 146	0.64 116	0.85 324	0.28 242	0.34 198	0.34 190	0.61 239	0.39 199

IPLGR	0.76 249	0.26 214	0.21 184	0.23 184	0.23 201	0.17 114	0.12 120	0.33 169	0.20 148	0.41 222	1.59 320	0.32 155	0.31 193	0.53 283	9.00 347	0.62 197	0.41 200	0.38 242	0.65 196	0.47 239	0.76 182	1.41 232	0.12 117	0.24 226	0.35 205	0.39 210	0.63 243	0.28 142

MIPNet	0.77 250	0.23 169	0.18 141	0.24 193	0.22 195	0.17 114	0.13 141	0.34 175	0.70 298	0.40 217	2.24 338	0.31 147	0.29 183	0.57 292	5.70 317	1.03 264	0.45 224	0.33 199	0.82 220	0.56 253	0.62 167	1.53 256	0.12 117	0.92 340	0.91 310	0.39 210	1.12 301	0.30 152

PSMNet-ADL	0.77 250	0.29 236	0.30 242	0.33 241	0.32 245	0.32 214	0.37 247	0.55 286	0.35 242	0.71 304	1.43 315	0.56 246	1.01 288	2.47 341	1.18 194	2.02 334	1.58 327	0.41 254	1.06 245	0.50 244	1.25 238	1.44 237	0.35 278	0.24 226	0.35 205	0.41 219	0.65 246	0.34 176

IGEV-FE	0.78 252	0.25 196	0.47 291	0.58 292	0.25 211	0.61 291	0.63 286	0.48 268	0.28 214	0.67 293	1.33 310	0.66 262	0.41 246	0.31 214	0.87 151	1.36 295	0.39 188	0.36 222	1.13 253	0.76 291	1.57 284	2.29 333	0.20 216	0.20 194	0.84 307	0.84 286	2.28 343	1.10 280

IGEV_Zeroshot_test	0.78 252	0.25 196	0.47 291	0.58 292	0.25 211	0.61 291	0.63 286	0.48 268	0.28 214	0.67 293	1.32 309	0.66 262	0.41 246	0.31 214	0.87 151	1.36 295	0.39 188	0.36 222	1.13 253	0.76 291	1.57 284	2.29 333	0.20 216	0.20 194	0.84 307	0.84 286	2.28 343	1.09 279

DF	0.79 254	0.26 214	0.22 193	0.27 211	0.16 122	0.37 241	0.11 109	0.39 223	0.25 189	0.34 166	0.25 144	0.52 239	0.35 219	0.24 163	0.83 130	1.67 320	0.44 220	0.40 250	7.07 332	0.49 242	1.48 263	1.80 283	0.21 221	0.27 237	0.58 277	1.23 312	0.53 212	0.57 235

DeepPrunerF	0.79 254	0.36 263	0.20 168	0.53 281	1.05 326	0.38 246	0.52 270	0.32 160	0.92 312	0.23 87	0.32 190	0.23 89	0.17 107	0.26 176	5.65 316	0.50 157	0.28 123	0.24 134	0.50 154	0.25 138	0.40 107	0.47 86	0.21 221	0.19 184	5.96 362	0.50 248	0.47 190	0.30 152

XQC	0.80 256	0.47 292	0.40 276	0.50 279	0.46 287	0.50 275	0.57 275	0.56 288	0.48 273	0.58 262	0.63 248	0.58 249	0.81 285	0.45 267	6.95 332	0.73 224	0.45 224	0.36 222	0.84 223	0.42 216	0.81 187	1.06 173	0.33 275	0.42 279	0.53 265	0.61 264	0.69 253	0.50 226

RTS	0.80 256	0.32 247	0.28 236	0.30 229	0.33 249	0.44 267	0.59 281	0.41 231	0.46 265	0.43 225	0.34 199	0.51 236	0.34 211	0.30 204	7.29 335	0.70 219	0.55 265	0.36 222	1.02 241	0.45 235	0.93 196	1.01 166	0.25 239	0.37 267	0.54 268	1.72 329	0.58 230	0.79 252

RTSA	0.80 256	0.32 247	0.28 236	0.30 229	0.33 249	0.44 267	0.59 281	0.41 231	0.46 265	0.43 225	0.34 199	0.51 236	0.34 211	0.30 204	7.29 335	0.70 219	0.55 265	0.36 222	1.02 241	0.45 235	0.93 196	1.01 166	0.25 239	0.37 267	0.54 268	1.72 329	0.58 230	0.79 252

model_zeroshot	0.81 259	0.22 147	0.23 200	0.34 246	0.21 180	0.45 271	0.16 170	0.43 248	0.23 176	0.59 267	1.10 296	0.50 235	0.31 193	0.26 176	2.66 264	1.04 267	0.42 209	0.35 217	1.40 285	0.52 248	1.90 310	1.60 264	0.15 170	0.20 194	2.65 348	1.52 322	0.79 271	1.54 309

NOSS_ROB	0.81 259	0.36 263	0.27 231	0.37 255	0.35 264	0.37 241	0.29 219	0.87 314	0.39 249	0.71 304	0.93 286	0.99 284	0.60 268	1.26 321	2.02 238	2.44 345	0.57 273	0.58 306	0.68 204	0.43 218	2.16 328	2.47 342	0.32 274	0.47 289	0.42 239	0.43 228	0.72 258	0.42 205

NaN_ROB	0.82 261	0.41 284	0.41 280	0.36 251	0.49 289	0.42 261	0.44 261	0.45 257	1.33 335	0.40 217	0.67 255	0.89 283	0.31 193	0.47 272	5.25 311	0.55 177	0.34 164	0.53 295	0.49 148	0.63 271	0.60 161	0.95 155	0.28 253	0.49 291	0.78 301	1.57 324	0.98 287	1.71 313

test-1	0.83 262	0.18 89	0.23 200	0.19 152	0.19 163	0.57 289	0.58 278	0.44 253	0.29 217	0.72 308	5.41 351	0.54 242	0.40 242	0.59 294	0.98 168	1.32 290	0.45 224	0.48 275	1.14 255	0.96 321	1.90 310	2.36 338	0.14 151	0.21 206	0.39 231	0.46 238	0.61 239	0.63 244

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 262	0.54 302	0.35 263	0.63 299	0.46 287	0.56 286	1.02 309	0.65 297	0.60 288	0.57 259	0.47 224	0.82 281	1.21 297	1.11 318	2.25 248	0.60 188	0.36 173	0.33 199	1.25 267	0.40 209	1.94 315	1.62 267	0.47 296	0.39 274	0.76 296	0.81 282	0.75 266	1.49 307

FCDSN-DC	0.84 264	0.37 269	0.67 314	0.40 265	0.40 277	0.35 233	0.89 304	0.39 223	0.31 228	0.46 234	0.35 205	0.44 209	0.31 193	0.38 249	8.90 344	0.84 249	0.47 235	0.48 275	0.73 209	0.38 196	1.12 215	1.58 261	0.30 263	0.57 309	0.37 222	0.42 222	0.42 166	0.37 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 265	0.35 258	1.01 331	0.44 274	0.63 307	0.27 188	0.63 286	0.43 248	0.46 265	0.48 242	0.50 229	0.65 261	0.54 262	0.58 293	3.52 287	0.82 247	0.52 256	1.02 344	1.68 290	0.71 285	1.59 289	1.50 251	0.45 292	0.59 314	0.56 273	0.43 228	1.89 333	0.62 243

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 266	0.37 269	0.57 303	0.34 246	0.29 232	0.54 283	0.69 296	0.45 257	0.72 300	0.64 285	1.75 330	0.59 250	0.64 271	0.23 156	0.93 157	1.53 312	0.44 220	0.40 250	1.27 272	1.04 327	1.62 290	2.22 329	0.18 199	0.38 272	0.83 306	0.48 243	2.98 352	1.10 280

UDG	0.91 267	0.94 317	0.44 287	1.22 318	1.16 328	1.14 314	1.35 320	0.38 214	0.36 246	0.43 225	0.55 236	0.62 254	0.33 209	1.60 324	5.73 319	0.80 238	0.75 293	0.45 264	0.94 235	0.65 280	1.13 217	1.10 180	0.64 312	0.32 254	0.36 214	0.39 210	0.53 212	0.38 196

HSM-Net_RVC	0.94 268	0.26 214	0.27 231	0.43 269	0.31 241	0.28 193	0.23 198	0.48 268	0.29 217	0.58 262	0.98 291	11.38 358	0.46 258	0.24 163	1.33 204	0.65 203	0.47 235	0.30 178	0.57 179	0.57 255	1.31 246	1.26 206	0.27 247	0.44 283	0.43 244	0.45 235	0.54 215	0.48 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 269	0.36 263	0.34 259	0.55 286	0.41 280	0.32 214	0.64 290	0.52 284	0.47 271	0.71 304	1.48 316	0.67 264	0.62 269	0.35 235	3.07 277	1.67 320	0.52 256	0.56 303	1.10 249	0.87 308	1.33 248	1.89 291	0.52 302	0.51 296	0.50 261	1.05 303	3.15 356	1.80 315

iRaft-Stereo_20w	0.96 269	0.31 245	0.58 308	0.57 290	0.34 259	0.51 278	0.58 278	0.44 253	0.32 233	0.90 328	1.59 320	0.56 246	0.49 261	0.37 242	2.05 241	1.22 283	0.42 209	0.52 292	1.04 243	0.82 300	1.52 273	2.14 317	0.27 247	0.38 272	1.04 317	3.39 351	2.04 336	1.45 305

FC-DCNN	0.96 269	0.50 294	0.92 325	0.79 306	0.52 295	0.73 302	1.10 312	0.77 307	0.52 279	0.62 280	0.65 250	0.72 268	0.62 269	0.38 249	3.13 278	0.83 248	0.94 300	0.50 284	1.19 260	0.43 218	1.52 273	1.33 217	0.31 269	0.52 298	1.01 316	0.92 292	1.51 316	2.93 336

PVD	0.98 272	0.54 302	0.59 309	0.60 296	0.56 298	0.66 300	0.63 286	0.91 320	0.87 310	0.57 259	0.85 277	0.80 278	1.03 289	0.59 294	6.60 327	0.64 200	0.69 288	0.55 299	1.16 258	0.63 271	1.22 230	1.27 209	0.39 282	0.53 300	0.75 295	0.88 289	0.85 275	1.07 276

MFMNet_re	0.98 272	0.78 314	0.71 317	0.83 308	0.72 312	0.97 309	0.83 301	0.75 304	0.86 306	0.69 298	0.79 270	1.30 297	0.83 286	0.68 301	2.27 249	1.16 280	1.03 305	0.80 333	1.61 288	0.85 305	2.25 335	1.12 185	0.65 314	0.71 327	0.66 287	0.66 271	0.98 287	0.99 274

ADCP+	0.99 274	0.33 253	0.34 259	0.25 199	0.34 259	0.35 233	0.49 268	0.31 147	0.66 294	0.59 267	0.48 227	0.75 271	0.18 117	0.30 204	9.27 350	0.47 143	0.27 112	0.27 152	0.78 214	0.80 296	0.51 139	0.72 126	0.18 199	0.18 172	0.69 289	2.01 336	1.44 313	3.81 345

FC-DCNN v2	1.01 275	0.52 297	1.01 331	0.85 309	0.53 296	0.77 305	1.07 311	0.83 312	0.65 292	0.61 274	0.65 250	0.72 268	0.79 283	0.37 242	3.26 282	0.81 242	0.95 301	0.47 270	1.22 265	0.41 211	1.52 273	1.34 220	0.31 269	0.51 296	1.30 327	1.29 315	1.86 332	2.78 328

CSAN	1.01 275	0.52 297	0.48 295	0.47 278	0.49 289	0.38 246	0.48 266	0.49 272	2.50 353	0.69 298	2.01 333	1.44 302	0.69 278	0.60 297	4.20 297	0.56 179	0.46 230	0.47 270	0.82 220	2.20 354	1.16 225	1.10 180	0.31 269	0.53 300	1.68 336	1.02 302	0.72 258	0.81 260

ADCRef	1.02 277	0.34 257	0.38 272	0.23 184	0.35 264	0.32 214	0.40 254	0.36 203	0.86 306	0.39 214	0.31 183	0.39 184	0.25 162	0.28 190	9.75 355	0.63 199	0.33 160	0.32 193	0.81 216	0.56 253	0.47 127	0.72 126	0.47 296	0.34 257	1.00 314	1.09 304	0.99 290	5.10 353

FBW_ROB	1.04 278	0.64 310	0.57 303	0.87 310	0.87 320	0.68 301	0.98 307	0.45 257	0.34 241	0.53 253	0.75 267	1.03 287	1.27 300	1.90 328	6.09 322	0.42 110	0.60 278	0.33 199	2.46 299	0.49 242	1.49 266	1.10 180	1.23 330	0.56 304	0.44 248	0.53 252	0.55 219	0.82 261

SAMSARA	1.05 279	0.40 280	0.57 303	0.44 274	0.43 283	0.43 265	0.62 284	0.74 303	0.61 290	0.60 271	0.72 263	0.59 250	1.65 308	0.46 270	6.43 326	0.74 226	0.53 261	0.50 284	1.24 266	0.55 251	1.24 232	1.37 223	0.28 253	0.56 304	1.63 334	1.74 331	1.65 324	1.61 312

CBMV	1.06 280	0.38 277	0.33 255	0.42 267	0.39 276	0.39 253	0.31 222	0.87 314	0.40 252	0.65 286	0.86 279	1.47 304	1.22 299	1.02 313	1.89 234	2.41 344	0.67 285	0.51 288	1.66 289	0.78 293	1.69 295	2.20 327	0.31 269	0.52 298	0.47 254	0.49 246	1.04 294	5.23 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 281	0.23 169	0.33 255	0.59 294	0.20 170	0.40 256	0.35 239	0.45 257	0.24 181	0.74 311	1.21 304	0.63 258	0.34 211	0.25 171	0.80 111	1.71 322	3.94 358	0.29 172	9.06 342	0.81 297	1.52 273	1.94 299	1.39 333	0.18 172	0.58 277	0.39 210	0.41 154	0.41 202

ADCL	1.10 282	0.44 291	0.36 266	0.33 241	0.33 249	0.38 246	0.47 264	0.38 214	1.23 331	0.60 271	0.47 224	0.43 205	0.27 173	0.32 219	7.84 341	0.57 181	0.38 182	0.55 299	0.68 204	0.69 283	0.65 170	0.81 141	0.29 261	0.36 265	1.73 338	1.85 334	1.77 328	5.47 355

ccs_rob	1.11 283	0.35 258	0.33 255	0.43 269	0.29 232	0.44 267	0.38 248	0.59 290	0.35 242	1.97 351	5.99 352	5.59 349	0.59 265	0.45 267	1.05 178	1.28 286	0.52 256	0.39 246	1.76 293	0.87 308	1.76 301	2.05 307	0.26 243	0.43 282	0.34 198	0.36 201	0.50 201	0.56 234

pmcnn	1.11 283	0.42 289	0.41 280	0.57 290	0.59 301	0.54 283	1.41 321	0.71 301	0.48 273	0.61 274	1.28 307	1.51 306	2.96 332	1.04 314	1.42 213	2.33 342	0.81 295	0.96 338	1.74 292	1.09 331	2.41 340	1.74 278	0.82 323	0.50 294	0.48 260	0.69 273	1.09 296	1.28 298

DCVSM-stereo	1.12 285	0.31 245	0.36 266	0.43 269	0.33 249	0.52 282	0.35 239	0.68 299	0.39 249	0.66 290	1.41 314	1.60 308	0.79 283	0.39 255	0.81 113	1.02 263	0.48 242	0.37 229	12.56 353	0.92 318	1.54 280	1.37 223	0.41 287	0.49 291	0.41 236	0.51 249	0.65 246	0.61 240

FAT-Stereo	1.13 286	0.37 269	0.57 303	0.56 289	0.63 307	0.50 275	0.52 270	0.75 304	0.44 260	0.79 319	2.82 342	1.45 303	1.95 316	0.49 279	2.78 266	2.52 348	0.57 273	0.60 308	2.42 298	1.17 335	2.12 323	2.13 316	0.74 321	0.58 312	0.41 236	0.56 256	0.72 258	1.27 297

ADCMid	1.14 287	0.50 294	0.55 301	0.39 264	0.59 301	0.56 286	0.77 300	0.59 290	0.76 303	0.47 237	0.71 262	0.70 266	0.71 280	0.39 255	8.21 342	1.09 273	0.51 251	0.45 264	1.73 291	0.51 247	1.04 204	1.21 201	0.59 308	0.40 276	0.58 277	1.47 321	1.24 306	4.18 349

EAI-Stereo	1.15 288	0.27 223	0.37 270	0.54 282	0.30 237	8.38 362	0.76 298	0.45 257	0.63 291	0.34 166	0.88 282	0.46 222	0.33 209	0.25 171	1.83 230	1.17 281	0.40 194	0.65 311	2.53 302	0.73 287	1.47 261	1.71 276	0.23 231	0.46 286	1.08 322	1.64 328	1.45 315	1.79 314

TRStereo	1.21 289	0.32 247	0.47 291	0.25 199	0.18 152	0.64 295	0.26 210	0.44 253	0.20 148	0.70 303	0.57 238	0.80 278	0.29 183	0.23 156	1.08 184	1.85 327	0.37 177	0.35 217	1.05 244	0.88 314	1.36 251	1.89 291	0.17 188	0.16 146	0.67 288	16.20 372	0.88 278	0.49 224

EKT-Stereo	1.22 290	0.27 223	0.24 206	0.28 221	0.25 211	0.31 207	0.54 274	0.43 248	0.29 217	0.44 229	0.57 238	0.49 232	0.44 253	0.31 214	13.29 367	2.18 339	0.54 262	0.53 295	1.26 269	1.02 325	5.16 360	2.03 306	0.14 151	0.19 184	0.42 239	0.35 194	0.56 221	0.34 176

MADNet+	1.22 290	0.60 307	0.77 320	0.77 304	0.74 313	0.61 291	1.01 308	0.94 323	0.74 301	0.78 318	0.68 259	1.18 291	1.07 292	0.68 301	7.48 339	1.39 297	1.12 312	0.65 311	1.33 282	0.91 316	2.13 324	1.51 253	0.66 315	0.97 343	1.05 319	0.83 285	0.92 283	1.39 301

STTRV1_RVC	1.23 292	0.41 284	0.34 259	0.54 282	0.41 280	0.55 285	0.43 260	0.51 278	0.50 277	0.51 247	0.50 229	0.85 282	1.05 290	0.55 288	0.84 132	0.58 182	1.80 336	0.45 264	12.60 355	1.77 347	1.77 304	1.50 251	0.55 304	0.59 314	0.52 264	0.67 272	0.89 281	1.44 304

HBP-ISP	1.24 293	0.38 277	0.50 296	0.52 280	0.41 280	0.45 271	0.33 233	0.55 286	0.40 252	0.76 316	1.30 308	0.48 230	0.48 260	1.92 329	9.87 359	3.68 360	0.55 265	0.66 314	0.82 220	0.95 319	2.11 320	2.96 352	0.30 263	0.46 286	0.47 254	0.52 250	0.94 285	0.60 239

DDF-Stereo	1.25 294	0.32 247	0.17 129	6.72 358	0.23 201	6.20 357	0.31 222	0.36 203	0.21 159	0.35 175	0.57 238	7.72 352	0.43 252	0.22 145	0.76 102	0.89 255	0.60 278	0.39 246	1.30 279	0.43 218	1.56 283	1.46 240	0.16 179	0.23 219	0.29 168	1.00 300	0.44 178	0.54 232

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 295	2.34 346	0.85 322	1.48 323	0.80 319	1.00 310	1.15 316	0.76 306	0.94 313	1.33 342	0.54 235	1.54 307	1.67 309	2.00 330	2.30 250	0.97 259	1.08 311	1.05 345	3.01 309	1.06 330	1.37 252	1.51 253	1.22 329	0.67 324	0.76 296	0.65 269	0.59 235	1.40 302

AnyNet_C32	1.27 296	0.41 284	0.36 266	0.37 255	0.40 277	0.48 274	0.62 284	0.47 266	1.23 331	0.56 257	0.89 284	0.53 240	0.36 222	0.40 259	10.27 361	1.27 285	0.55 265	0.54 298	0.88 229	0.63 271	1.28 242	1.52 255	0.34 277	0.50 294	1.09 323	2.40 341	1.34 309	4.67 351

SQANet	1.31 297	1.35 325	0.53 297	3.10 340	1.03 324	1.89 323	1.49 323	0.50 277	0.40 252	0.51 247	0.46 222	1.19 292	0.55 264	1.57 323	2.53 260	0.49 151	1.24 319	0.37 229	6.38 327	0.61 265	1.71 296	1.74 278	2.52 342	0.37 267	0.46 253	0.57 257	0.66 248	1.26 295

CBMV_ROB	1.31 297	0.37 269	0.39 275	0.60 296	0.49 289	0.57 289	0.47 264	0.95 325	0.40 252	0.81 321	1.38 313	3.04 330	2.55 325	0.48 276	5.00 308	1.30 287	0.89 297	0.49 279	2.24 296	0.73 287	1.72 298	1.95 300	0.45 292	0.40 276	0.97 312	2.27 340	1.56 318	2.91 335

G-Net	1.35 299	0.55 304	0.65 313	0.43 269	0.49 289	0.56 286	0.48 266	0.89 317	1.35 336	0.67 293	1.22 305	3.00 329	1.21 297	0.36 238	4.11 296	1.64 318	0.61 280	0.76 327	1.37 283	1.35 339	1.63 291	1.89 291	0.39 282	0.61 317	0.80 302	3.07 349	1.57 319	4.68 352

ADCS	1.39 300	0.51 296	0.47 291	0.45 277	0.55 297	0.51 278	0.64 290	0.68 299	1.05 317	0.57 259	0.72 263	0.80 278	2.34 322	0.51 282	9.94 360	2.13 337	0.76 294	0.62 310	1.30 279	0.62 269	1.80 306	1.62 267	0.43 290	0.56 304	0.76 296	2.09 338	1.59 321	3.47 340

DPSNet	1.40 301	0.43 290	0.38 272	0.54 282	0.61 306	0.65 298	0.57 275	0.51 278	0.67 295	0.46 234	0.87 281	3.54 337	1.62 307	1.43 322	2.52 259	2.12 336	0.99 303	0.99 342	7.37 335	1.69 345	2.21 332	2.98 353	0.95 326	0.74 328	0.76 296	0.76 279	0.75 266	0.82 261

otaku	1.43 302	2.19 342	0.62 312	3.33 342	1.22 330	2.22 337	1.77 327	0.56 288	0.53 281	0.59 267	0.53 234	1.29 296	0.69 278	2.06 333	1.09 185	0.51 163	1.25 320	0.39 246	6.35 326	0.59 261	1.91 314	1.95 300	3.16 350	0.48 290	0.56 273	0.57 257	0.74 265	1.36 300

S-Stereo	1.43 302	0.40 280	0.43 286	0.60 296	0.58 300	0.64 295	1.10 312	0.61 294	0.57 285	0.69 298	4.10 349	1.62 311	0.65 273	0.46 270	4.54 301	2.87 354	0.55 265	0.65 311	4.87 322	4.90 361	1.26 239	2.26 331	0.99 328	0.61 317	0.41 236	0.53 252	0.66 248	0.97 271

RainbowNet	1.44 304	1.50 329	0.85 322	2.41 337	1.41 338	1.97 326	2.14 332	0.65 297	0.57 285	0.74 311	0.46 222	1.61 309	1.05 290	2.78 344	1.90 235	1.30 287	1.21 317	0.51 288	3.15 312	1.74 346	1.75 300	1.97 302	3.07 348	0.61 317	0.65 286	0.69 273	0.88 278	1.43 303

SANet	1.44 304	0.57 305	0.54 298	0.55 286	0.60 305	0.65 298	0.76 298	0.94 323	5.50 359	0.52 250	2.23 337	4.15 344	2.61 326	0.65 300	5.29 312	0.52 168	1.21 317	0.56 303	0.93 234	0.83 301	1.54 280	1.38 225	0.47 296	0.62 321	0.74 293	1.16 307	0.88 278	2.41 323

SGM-ForestM	1.49 306	1.99 340	1.26 344	1.18 316	0.67 311	1.50 319	1.71 326	1.32 338	0.94 313	0.74 311	1.03 292	2.90 328	2.23 319	0.55 288	1.68 222	0.62 197	1.34 322	0.49 279	2.81 307	0.58 259	1.33 248	1.12 185	0.57 306	0.56 304	2.12 344	2.46 342	3.00 353	3.53 342

SPS-STEREO	1.49 306	0.72 311	0.69 315	0.90 312	0.75 314	0.82 308	0.74 297	0.83 312	0.76 303	0.85 325	1.62 322	1.42 301	1.09 293	0.70 303	1.97 236	2.32 341	1.04 306	0.97 340	10.95 350	1.01 324	2.60 344	2.45 341	0.64 312	0.76 331	0.81 304	0.79 281	1.11 300	0.96 270
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 308	0.60 307	0.54 298	0.63 299	0.56 298	0.51 278	1.16 317	0.89 317	1.30 334	0.68 296	0.88 282	1.27 294	1.30 303	0.54 286	11.26 363	2.64 350	1.16 313	1.01 343	1.42 286	0.75 289	1.67 292	1.92 298	0.60 309	0.62 321	1.33 328	0.97 299	1.63 323	3.28 338

ADCPNet	1.59 309	0.37 269	0.74 319	0.43 269	0.76 315	0.42 261	1.45 322	0.90 319	0.70 298	0.76 316	1.68 328	0.76 273	3.19 335	0.76 306	8.96 346	1.92 329	0.54 262	0.37 229	4.76 320	1.03 326	1.19 228	1.09 177	0.94 325	0.40 276	1.06 320	1.36 316	0.93 284	5.53 357

anonymity	1.60 310	0.25 196	0.41 280	0.27 211	0.23 201	0.51 278	0.16 170	0.49 272	0.27 208	0.63 282	23.10 372	0.57 248	0.59 265	0.37 242	0.78 105	1.33 291	0.46 230	0.35 217	1.10 249	0.48 241	1.47 261	2.07 312	0.21 221	0.33 256	1.11 325	1.60 326	3.07 354	1.08 278

Ntro	1.62 311	3.84 356	0.69 315	2.63 338	1.29 331	2.25 339	2.87 343	0.61 294	0.56 284	0.62 280	0.50 229	1.32 298	0.66 275	2.02 332	3.24 281	0.47 143	1.35 324	0.42 257	6.77 328	0.64 274	2.20 330	2.08 313	3.05 347	0.55 303	0.60 283	0.69 273	0.73 263	1.16 289

ACVNet_1	1.67 312	1.63 332	0.96 327	4.28 345	1.59 343	2.19 336	3.55 346	0.73 302	0.57 285	0.63 282	0.58 241	1.49 305	0.97 287	5.05 361	1.52 217	0.54 173	2.24 340	0.55 299	4.77 321	0.57 255	2.20 330	1.58 261	3.26 353	0.65 323	0.70 290	0.64 268	0.69 253	0.89 269

DDVS	1.78 313	0.35 258	0.40 276	0.33 241	0.38 274	0.37 241	0.33 233	2.41 356	0.46 265	0.68 296	17.02 369	2.44 326	0.65 273	0.81 308	2.50 258	1.31 289	0.61 280	0.49 279	6.21 325	0.84 303	2.90 350	2.24 330	0.26 243	0.34 257	0.34 198	0.60 263	2.18 340	0.71 250

Dean	1.78 313	1.76 335	1.00 329	5.98 356	1.87 353	2.22 337	2.59 340	1.07 331	1.14 325	0.98 334	0.82 275	1.85 317	2.08 318	2.18 336	2.05 241	1.07 268	2.05 338	0.70 320	2.78 306	0.97 322	2.14 327	1.89 291	2.92 345	0.93 341	1.41 329	1.11 306	1.39 311	1.14 285

DN	1.81 315	0.20 117	0.20 168	0.38 257	0.18 152	19.32 369	0.17 177	0.38 214	0.27 208	0.58 262	0.43 215	14.61 361	0.32 202	0.33 223	1.18 194	1.12 277	0.44 220	0.34 211	1.15 257	0.50 244	1.45 259	1.54 258	0.18 199	0.18 172	0.72 291	1.09 304	0.57 225	1.16 289

MFN_U_SF_RVC	1.81 315	2.41 347	1.86 356	2.14 335	1.76 349	1.92 324	2.34 338	1.56 346	1.47 342	3.68 357	3.76 346	1.21 293	1.27 300	1.71 325	3.52 287	2.14 338	1.01 304	0.92 337	3.46 315	0.99 323	1.73 299	1.56 260	0.77 322	2.30 362	0.76 296	0.81 282	0.70 256	0.98 273

ACVNet_2	1.92 317	1.61 331	1.00 329	5.61 353	1.57 341	2.05 329	2.23 333	0.87 314	0.68 296	0.71 304	0.74 266	1.61 309	1.15 295	2.00 330	2.43 257	0.69 210	2.79 345	0.51 288	12.02 352	0.71 285	1.81 307	1.68 271	2.66 343	0.79 334	1.09 323	0.74 278	0.95 286	1.11 282

WAO-6	1.95 318	1.28 324	0.85 322	2.04 332	1.34 334	1.69 321	2.05 330	1.04 329	1.24 333	0.91 329	0.86 279	1.85 317	2.71 327	2.30 338	9.05 348	1.14 279	2.89 346	0.69 319	3.16 313	0.85 305	2.21 332	2.27 332	1.29 331	0.87 336	1.64 335	2.07 337	1.72 327	2.69 327

SGM-Forest	1.95 318	0.37 269	0.25 219	0.54 282	0.44 284	0.40 256	0.24 199	0.59 290	0.75 302	0.72 308	0.66 252	0.99 284	2.05 317	0.34 228	5.58 315	1.88 328	0.46 230	0.39 246	23.75 367	0.29 152	2.17 329	1.62 267	0.40 285	0.29 248	1.04 317	0.59 261	1.80 329	4.01 347
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 320	1.09 322	1.32 346	5.02 348	0.99 323	1.02 313	1.64 324	1.16 333	1.46 341	2.58 355	2.14 336	2.11 323	2.83 331	1.20 320	6.00 321	1.03 264	1.68 330	0.70 320	7.59 336	0.87 308	1.71 296	1.97 302	0.38 279	1.05 346	0.98 313	1.45 319	1.10 299	1.84 316

IMH-64-1	1.98 321	1.48 327	1.04 336	1.97 328	1.55 339	2.06 330	2.27 335	1.02 327	1.16 327	0.58 262	0.75 267	1.89 319	2.78 328	2.77 342	9.78 356	1.51 310	1.19 315	0.66 314	3.01 309	0.81 297	1.48 263	2.06 308	3.25 351	0.74 328	1.59 332	1.25 313	2.09 337	2.83 331

IMH-64	1.98 321	1.48 327	1.04 336	1.97 328	1.55 339	2.06 330	2.27 335	1.02 327	1.16 327	0.58 262	0.75 267	1.89 319	2.78 328	2.77 342	9.78 356	1.51 310	1.19 315	0.66 314	3.01 309	0.81 297	1.48 263	2.06 308	3.25 351	0.74 328	1.59 332	1.25 313	2.09 337	2.83 331

edge stereo	1.98 321	0.52 297	1.03 335	0.72 303	0.63 307	0.79 306	0.83 301	0.93 322	1.45 339	3.71 358	1.22 305	2.08 322	4.38 341	1.06 315	2.14 245	2.51 347	0.64 283	0.55 299	7.27 334	7.84 364	1.43 258	5.56 363	2.02 339	0.53 300	0.61 284	0.55 255	0.87 276	1.48 306

MonStereo1	2.02 324	1.45 326	0.77 320	2.13 334	1.82 351	1.97 326	2.36 339	0.96 326	0.78 305	12.63 370	0.93 286	3.05 331	2.79 330	2.15 335	0.72 91	0.58 182	0.91 298	0.74 322	6.88 329	0.83 301	1.30 244	1.20 197	2.89 344	0.56 304	0.80 302	0.62 265	1.53 317	1.12 283

SFCPSM	2.02 324	0.37 269	0.29 239	0.38 257	0.33 249	0.38 246	0.38 248	0.42 241	0.48 273	0.63 282	1.10 296	1.09 289	4.92 343	0.35 235	1.80 227	1.39 297	0.59 277	0.50 284	31.93 374	0.84 303	1.50 269	1.59 263	0.30 263	0.37 267	0.42 239	0.52 250	0.69 253	1.01 275

MeshStereo	2.03 326	0.72 311	0.61 311	1.20 317	0.79 318	1.01 312	0.66 293	1.54 345	1.35 336	0.92 330	2.10 335	4.00 341	3.06 333	0.71 305	9.66 354	2.82 352	1.05 307	0.76 327	4.73 319	0.75 289	3.34 354	3.73 359	0.48 299	0.58 312	1.79 339	1.18 308	2.41 347	2.78 328
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
ELAS	2.27 327	1.03 320	1.10 341	1.38 322	1.13 327	1.45 317	1.10 312	1.38 341	1.09 323	0.94 332	7.66 355	3.71 339	3.10 334	1.11 318	6.64 328	1.56 313	1.42 326	1.43 352	2.52 301	0.69 283	2.33 338	3.03 354	0.69 318	0.82 335	3.50 354	4.32 358	2.52 348	3.70 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 328	4.67 361	0.44 287	3.47 343	0.77 317	2.09 333	0.52 270	1.45 343	0.44 260	0.69 298	0.96 290	0.78 275	9.65 353	0.30 204	8.31 343	0.79 234	0.46 230	0.37 229	3.22 314	0.38 196	1.95 316	2.12 315	0.46 295	0.36 265	4.26 359	2.58 343	6.75 363	5.48 356

ELAS_RVC	2.37 329	0.95 319	1.21 343	1.26 320	0.98 322	1.99 328	1.12 315	1.45 343	0.86 306	0.99 335	7.87 356	3.60 338	8.50 350	1.07 316	6.31 325	1.59 316	1.34 322	1.44 353	2.57 303	0.79 295	2.43 341	3.03 354	0.71 319	0.88 337	3.51 355	3.72 354	1.69 325	2.07 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 330	1.51 330	1.05 339	1.99 331	1.58 342	2.09 333	2.32 337	1.04 329	1.19 330	0.84 324	1.34 311	2.02 321	8.04 349	8.79 369	6.91 331	1.41 299	1.37 325	0.67 318	5.94 324	1.10 333	1.45 259	2.32 337	4.37 363	0.77 332	1.86 340	1.41 317	1.57 319	2.46 324

PWCK	2.53 331	1.63 332	1.01 331	1.98 330	1.29 331	2.08 332	2.10 331	1.37 340	1.44 338	1.41 345	1.79 331	5.07 346	2.34 322	1.08 317	3.26 282	0.91 257	1.71 332	0.77 329	22.70 365	1.31 338	2.44 342	1.46 240	1.41 334	0.98 344	1.69 337	1.61 327	1.40 312	2.14 318

SGM_RVC	2.55 332	0.93 316	1.05 339	0.97 313	0.76 315	1.00 310	0.93 305	7.37 365	1.18 329	1.01 338	1.64 323	2.39 325	9.36 352	0.62 298	2.02 238	1.33 291	1.60 328	0.80 333	7.94 337	1.42 340	1.67 292	1.69 272	0.67 316	0.94 342	2.66 349	2.65 346	4.83 360	9.43 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 333	0.94 317	0.92 325	1.06 314	0.97 321	1.24 316	1.04 310	1.31 337	1.76 345	1.12 340	2.01 333	2.59 327	3.35 338	0.87 309	6.30 324	3.19 356	1.16 313	1.11 347	6.92 331	1.55 343	2.89 349	2.90 349	0.67 316	1.23 354	3.89 356	4.14 356	5.13 361	8.82 362

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 334	0.30 241	0.54 298	0.34 246	0.37 271	0.63 294	0.68 295	0.48 268	1.07 321	0.69 298	1.55 319	0.62 254	0.59 265	0.18 129	0.86 144	1.75 324	0.42 209	0.50 284	49.64 377	1.04 327	1.53 278	2.14 317	0.19 208	0.28 242	0.72 291	1.86 335	0.98 287	1.07 276

LVE	2.66 335	1.99 340	1.02 334	12.01 363	1.75 348	3.85 348	11.87 366	0.91 320	0.89 311	1.03 339	0.91 285	1.62 311	2.23 319	2.46 340	2.96 271	1.03 264	1.74 333	0.82 335	8.43 341	0.87 308	1.84 309	2.20 327	3.10 349	0.99 345	1.45 330	0.96 297	1.23 304	1.54 309

JetBlue	2.73 336	1.92 338	1.56 353	2.34 336	1.82 351	2.66 342	2.78 342	1.44 342	1.45 339	0.81 321	0.82 275	4.05 342	1.44 304	2.08 334	9.39 352	2.60 349	1.69 331	1.33 350	2.15 294	1.21 337	3.25 353	3.66 358	1.90 338	1.08 349	2.76 352	5.03 359	2.31 346	10.12 365

DGSMNet	2.89 337	1.85 336	1.04 336	1.35 321	0.50 293	1.94 325	0.59 281	2.82 357	1.53 343	3.95 359	15.60 366	1.84 316	3.19 335	4.88 360	2.89 268	2.87 354	3.06 348	1.91 355	4.57 318	2.02 353	4.46 358	3.48 356	1.64 336	2.11 360	0.88 309	3.46 352	1.04 294	2.62 326

MADNet++	2.98 338	1.95 339	2.23 358	1.73 327	2.39 354	1.68 320	2.24 334	2.26 352	2.69 354	2.34 354	2.78 341	3.30 335	3.34 337	2.86 345	4.22 298	4.20 361	2.65 343	2.14 357	3.69 316	3.00 356	4.95 359	7.04 366	1.44 335	2.60 363	1.93 341	5.78 360	2.76 350	2.35 321

DNS	3.00 339	0.20 117	0.29 239	0.27 211	0.14 97	12.84 364	0.18 183	0.39 223	0.22 165	0.47 237	3.94 348	37.42 375	0.38 234	0.34 228	1.33 204	1.65 319	0.38 182	0.26 147	13.49 357	0.38 196	1.31 246	1.39 227	0.12 117	0.31 251	0.81 304	0.57 257	0.64 244	1.28 298

WAO-8	3.09 340	2.55 348	1.41 347	5.78 354	1.73 345	2.51 340	3.26 344	1.28 335	1.93 348	5.67 363	8.70 361	3.06 332	6.18 346	4.38 355	3.04 275	1.97 332	1.78 334	0.75 325	9.44 344	1.54 341	1.76 301	2.31 335	2.46 340	1.07 347	2.29 345	1.80 332	1.83 330	2.83 331

Venus	3.09 340	2.55 348	1.41 347	5.78 354	1.73 345	2.51 340	3.26 344	1.28 335	1.93 348	5.67 363	8.70 361	3.06 332	6.18 346	4.38 355	3.04 275	1.97 332	1.78 334	0.75 325	9.44 344	1.54 341	1.76 301	2.31 335	2.46 340	1.07 347	2.29 345	1.80 332	1.83 330	2.83 331

UNDER WATER-64	3.14 342	2.61 350	1.56 353	4.95 347	2.92 357	3.47 345	4.38 350	2.32 353	1.63 344	1.37 343	1.36 312	5.08 347	4.79 342	3.47 349	7.48 339	2.02 334	3.68 356	1.11 347	3.99 317	1.95 350	2.87 348	2.92 351	5.01 366	1.40 355	1.99 343	3.99 355	2.15 339	4.42 350

ACVNet-4b	3.25 343	6.98 363	0.72 318	12.08 364	1.33 333	4.39 351	9.77 363	0.61 294	0.60 288	0.66 290	3.91 347	5.47 348	11.63 356	2.24 337	0.74 93	0.55 177	2.39 342	0.49 279	10.57 349	0.87 308	2.24 334	2.88 348	2.92 345	0.61 317	0.61 284	0.58 260	0.72 258	1.15 286

MANE	3.30 344	1.71 334	1.93 357	1.49 324	1.37 337	1.77 322	2.02 328	1.90 348	2.39 352	0.87 326	1.68 328	3.71 339	4.07 339	0.78 307	7.43 337	3.40 357	1.81 337	6.10 365	2.99 308	1.05 329	2.09 319	2.38 339	0.61 311	1.76 359	5.46 361	6.93 363	8.52 364	12.82 367

STStereo	3.38 345	1.14 323	1.69 355	7.09 360	1.35 335	7.29 361	2.62 341	2.11 350	2.34 351	0.95 333	2.86 343	5.97 350	6.28 348	0.38 249	11.54 364	2.20 340	0.93 299	0.89 336	11.21 351	0.90 315	1.58 287	1.46 240	0.55 304	1.58 356	3.31 353	3.09 350	3.08 355	6.91 359

DispFullNet	3.41 346	2.89 354	1.54 351	1.52 325	1.71 344	1.49 318	1.66 325	1.26 334	2.27 350	2.07 352	1.94 332	15.55 362	4.16 340	1.77 326	5.50 314	4.82 363	2.33 341	0.96 338	23.18 366	4.57 358	2.36 339	2.47 342	0.73 320	0.57 309	1.23 326	0.62 265	1.37 310	1.51 308

TorneroNet-64	3.44 347	2.19 342	2.33 359	7.00 359	1.73 345	3.02 343	4.22 349	1.95 349	3.75 356	0.82 323	3.10 344	4.11 343	12.63 359	3.76 350	6.96 333	1.63 317	3.11 349	0.79 331	7.96 338	1.98 352	2.65 345	2.69 346	3.37 354	0.90 339	2.67 350	2.65 346	1.21 303	3.65 343

notaker	3.52 348	2.84 353	1.55 352	5.08 349	6.69 366	3.97 349	4.03 348	1.33 339	3.34 355	1.17 341	3.34 345	6.77 351	11.07 355	5.35 363	4.78 303	1.20 282	3.25 350	0.97 340	10.40 348	2.75 355	2.90 350	2.14 317	3.69 357	1.16 351	1.00 314	1.21 310	1.44 313	1.57 311

PSMNet_ROB	3.52 348	1.88 337	0.99 328	1.71 326	1.19 329	2.12 335	2.02 328	0.79 311	0.86 306	8.42 368	19.75 371	12.43 359	2.32 321	7.26 368	2.04 240	0.69 210	1.30 321	1.37 351	9.12 343	0.91 316	2.05 318	1.34 220	8.71 372	0.77 332	1.06 320	1.46 320	1.32 308	1.13 284

JetRed	3.85 350	2.71 352	3.02 360	2.08 333	2.45 355	3.41 344	4.64 351	2.34 355	1.83 346	1.88 349	1.20 302	3.35 336	1.28 302	3.27 347	9.82 358	3.50 358	4.08 360	3.88 362	2.41 297	1.82 348	5.48 362	4.79 361	3.60 356	1.67 358	4.20 358	11.19 368	5.32 362	8.78 361

UNDER WATER	4.11 351	2.66 351	1.51 350	4.92 346	5.25 360	3.49 346	7.24 360	2.33 354	1.84 347	1.65 348	1.20 302	5.04 345	21.14 365	5.09 362	4.93 307	2.44 345	3.86 357	1.09 346	8.36 340	1.97 351	3.80 357	2.73 347	5.04 367	2.11 360	1.96 342	3.54 353	1.91 334	3.93 346

XX-Stereo	4.69 352	0.19 101	0.24 206	0.27 211	0.16 122	0.42 261	0.32 226	0.35 186	0.21 159	0.73 310	1.64 323	0.46 222	0.38 234	0.30 204	0.95 162	1.09 273	0.43 215	0.38 242	1.25 267	0.47 239	1.42 256	1.54 258	0.21 221	0.17 157	110.85 379	0.46 238	1.00 293	0.84 263

LSM0	4.83 353	0.52 297	0.57 303	0.78 305	0.66 310	0.81 307	1.26 319	1.10 332	1.08 322	0.88 327	1.65 325	1.82 315	2.45 324	0.40 259	38.07 377	52.94 377	0.87 296	0.61 309	5.33 323	1.09 331	2.57 343	3.54 357	0.43 290	0.69 326	0.94 311	2.15 339	1.61 322	5.62 358

KSHMR	5.12 354	2.29 344	1.47 349	20.10 368	3.65 358	5.24 356	9.39 362	1.58 347	6.86 362	1.38 344	1.49 317	2.35 324	27.00 375	4.39 357	4.91 305	1.96 331	1.66 329	1.12 349	15.45 360	1.19 336	2.92 352	2.14 317	4.07 360	1.21 353	7.00 364	2.72 348	1.95 335	2.80 330

zero-FE	5.34 355	0.32 247	0.17 129	27.02 373	1.78 350	37.04 377	12.26 367	0.36 203	0.65 292	2.17 353	1.17 300	25.79 370	4.97 344	0.43 265	2.31 252	0.87 254	2.76 344	2.15 358	2.47 300	0.43 218	14.67 369	2.09 314	0.16 179	0.23 219	0.29 168	1.00 300	0.41 154	0.34 176

TorneroNet	5.38 356	2.29 344	1.20 342	17.70 367	6.11 365	4.86 353	6.44 358	2.12 351	4.67 358	1.56 346	7.04 353	11.27 356	24.96 369	4.04 351	5.06 309	1.56 313	3.02 347	0.79 331	14.79 359	1.88 349	2.79 347	2.59 345	3.47 355	0.89 338	6.89 363	2.63 345	1.30 307	3.48 341

ACV-stereo	5.83 357	11.12 366	0.40 276	0.64 301	0.34 259	6.32 358	4.79 352	4.59 361	0.50 277	0.65 286	0.85 277	1.68 314	8.74 351	4.63 358	8.94 345	3.51 359	0.67 285	0.58 306	83.85 378	1.15 334	3.70 356	6.30 364	0.42 289	0.42 279	0.38 227	0.78 280	0.76 270	0.58 236

ktn	6.56 358	5.17 362	14.71 371	5.30 350	4.74 359	9.67 363	6.68 359	7.48 366	12.97 370	1.88 349	2.35 339	27.30 371	21.86 366	4.31 353	5.72 318	1.50 308	4.02 359	1.83 354	15.82 361	4.59 359	2.65 345	2.06 308	3.99 359	1.18 352	2.40 347	1.57 324	2.89 351	2.50 325

WQFJA1++	7.36 359	0.21 130	0.14 103	53.04 377	0.18 152	47.82 378	48.18 377	0.29 129	0.19 137	1.00 336	0.25 144	3.15 334	13.25 361	0.21 142	0.66 70	0.77 230	0.41 200	0.28 164	8.06 339	3.85 357	1.57 284	1.20 197	0.13 137	0.14 120	0.26 141	12.71 369	0.41 154	0.42 205

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 360	4.50 360	1.31 345	2.75 339	2.71 356	5.17 355	7.48 361	5.91 362	8.23 363	1.63 347	10.81 364	75.58 377	10.28 354	4.33 354	2.18 247	1.44 303	7.17 364	8.31 366	6.88 329	1.67 344	3.57 355	2.90 349	1.30 332	1.13 350	4.31 360	6.17 362	20.85 373	4.05 348

LE_ROB	7.96 361	3.98 357	5.96 365	6.32 357	20.03 373	4.31 350	17.09 369	6.33 363	9.23 365	1.00 336	4.87 350	16.05 363	22.60 367	3.45 348	2.97 272	0.95 258	2.14 339	1.91 355	13.13 356	5.86 362	2.32 337	2.18 324	9.68 373	5.18 366	10.55 367	9.20 365	10.65 366	17.10 371

DGTPSM_ROB	9.57 362	4.02 358	11.10 366	3.15 341	5.69 361	3.62 347	5.37 355	3.67 359	9.11 364	3.26 356	7.88 357	9.79 355	14.19 362	4.73 359	13.10 366	11.13 367	5.27 361	11.44 369	7.09 333	10.27 366	6.42 365	15.33 369	4.54 364	9.05 368	10.05 365	27.51 373	11.07 367	30.63 373

DPSMNet_ROB	11.01 363	4.36 359	11.20 367	3.81 344	5.73 362	4.71 352	5.45 356	3.67 359	9.75 366	4.35 360	13.56 365	11.30 357	26.82 374	5.44 366	13.51 368	12.50 368	6.62 363	12.38 370	14.62 358	10.30 367	7.11 366	16.01 370	4.56 365	9.06 369	11.07 368	27.51 373	11.13 368	30.63 373

HanzoNet	11.30 364	14.06 368	16.74 372	13.89 366	9.10 368	15.60 368	21.20 373	11.16 371	12.45 369	6.15 365	7.25 354	20.77 366	27.41 377	28.53 376	4.84 304	9.79 366	14.66 371	2.80 359	24.65 368	12.81 371	5.39 361	4.27 360	8.60 371	1.63 357	2.70 351	2.61 344	2.55 349	3.43 339

DLNR_Zeroshot_test	11.48 365	37.23 378	0.46 289	54.89 378	0.21 180	0.37 241	49.84 378	0.47 266	0.22 165	0.80 320	0.59 243	0.62 254	0.36 222	3.08 346	63.85 378	73.41 378	9.38 366	5.61 364	2.77 305	0.65 280	1.83 308	1.41 232	0.13 137	0.22 214	0.37 222	0.38 208	0.43 175	0.48 219

BEATNet-Init1	11.60 366	15.45 369	5.36 364	21.04 369	10.14 369	20.37 370	13.59 368	8.80 369	6.63 361	4.42 361	10.00 363	14.23 360	19.35 363	4.04 351	10.43 362	9.21 365	6.50 362	5.00 363	32.12 375	14.67 372	8.25 368	7.49 367	5.66 368	5.23 367	12.24 369	7.07 364	21.30 374	14.66 368

LRCNet_RVC	12.77 367	18.28 372	5.31 363	23.03 371	20.03 373	22.79 372	18.73 371	10.19 370	4.29 357	21.40 374	17.07 370	21.90 367	12.67 360	27.64 375	4.72 302	1.57 315	13.91 370	9.09 367	27.19 371	10.23 365	5.66 363	2.42 340	25.54 376	13.38 372	1.45 330	0.65 269	3.23 357	2.39 322

DPSM_ROB	13.84 368	8.97 364	13.58 369	5.45 351	6.10 363	7.18 359	5.27 353	8.45 367	11.05 367	6.78 366	8.04 358	8.60 353	12.52 357	5.36 364	16.95 369	14.18 369	11.50 368	14.64 371	9.74 346	12.04 368	17.24 370	19.94 373	4.24 361	11.13 370	27.83 374	35.96 376	31.24 376	39.61 376

DPSM	13.84 368	8.97 364	13.58 369	5.45 351	6.10 363	7.18 359	5.27 353	8.45 367	11.05 367	6.78 366	8.04 358	8.60 353	12.52 357	5.36 364	16.95 369	14.18 369	11.50 368	14.64 371	9.74 346	12.04 368	17.24 370	19.94 373	4.24 361	11.13 370	27.83 374	35.96 376	31.24 376	39.61 376

PML	14.72 370	11.16 367	4.09 361	13.72 365	8.87 367	13.75 365	6.38 357	7.25 364	36.05 378	10.34 369	59.29 378	46.05 376	52.59 378	6.65 367	6.70 329	4.81 362	10.30 367	3.77 361	21.46 364	4.87 360	5.83 364	5.51 362	3.98 358	4.24 365	15.02 373	6.06 361	20.81 372	7.86 360

DPSimNet_ROB	19.60 371	30.02 375	12.51 368	29.96 375	26.66 376	21.35 371	18.10 370	23.34 375	23.91 375	14.59 373	30.41 376	25.17 369	25.12 370	12.92 372	12.40 365	9.18 364	23.72 374	11.03 368	37.61 376	12.43 370	24.99 374	8.77 368	13.55 374	15.98 373	13.56 370	10.45 366	19.73 371	21.73 372

HaxPig	22.03 372	23.76 373	21.73 374	25.29 372	25.48 375	24.76 373	26.73 374	22.91 374	21.16 371	29.02 376	26.42 373	24.60 368	19.57 364	25.83 374	24.34 372	21.24 371	25.03 375	26.17 374	24.65 368	23.00 373	18.72 372	16.12 371	29.01 377	21.22 375	10.44 366	12.85 370	9.65 365	15.02 369

MEDIAN_ROB	25.69 373	28.81 374	26.20 375	29.88 374	29.43 377	29.00 374	30.34 375	27.00 377	24.64 376	34.12 377	30.21 375	29.31 372	23.43 368	29.48 377	26.63 373	23.36 373	29.99 376	29.41 376	29.88 372	27.28 376	23.55 373	19.50 372	31.94 378	23.91 378	14.08 372	13.72 371	13.09 370	15.43 370

AVERAGE_ROB	27.45 374	31.37 376	28.57 378	32.97 376	32.12 378	32.15 375	33.40 376	29.93 378	27.60 377	35.93 378	32.13 377	32.22 373	25.90 373	32.99 378	28.90 374	25.88 374	31.46 378	30.17 378	31.78 373	29.24 377	25.48 375	21.56 375	34.85 379	27.16 379	14.02 371	10.69 367	11.65 369	11.07 366

CasAABBNet	27.80 375	18.03 370	27.32 376	10.90 361	12.21 370	14.33 366	10.52 364	16.96 372	22.28 373	13.77 371	16.14 367	17.40 365	25.40 372	10.69 370	34.10 376	28.35 375	23.05 372	29.43 377	19.46 362	24.14 374	34.48 376	39.80 376	8.47 369	22.42 376	56.04 378	72.44 378	62.78 378	79.64 378

FlowAnything	27.85 376	18.03 370	27.34 377	10.94 362	12.29 371	14.36 367	10.56 365	17.06 373	22.31 374	13.81 372	16.29 368	17.36 364	25.24 371	10.81 371	34.02 375	28.46 376	23.06 373	29.40 375	19.47 363	24.22 375	34.52 377	40.11 377	8.49 370	22.48 377	56.03 377	72.70 379	62.83 379	79.78 379

ASD4	27.98 377	34.14 377	19.11 373	22.11 370	15.76 372	34.49 376	19.22 372	25.24 376	22.16 372	27.84 375	27.98 374	36.03 374	27.38 376	22.78 373	22.42 371	22.41 372	30.38 377	24.27 373	27.15 370	30.34 378	51.62 378	47.40 378	17.59 375	18.37 374	29.34 376	34.36 375	26.84 375	38.61 375

GS-Stereo																							0.04 12	0.06 33	0.27 151	0.09 22	0.12 24	0.07 16

FADE		3.50 355	5.27 362	1.16 315	1.35 335	5.02 354	4.00 347	3.21 358	6.49 360	4.80 362	8.62 360		5.81 345	2.31 339	2.42 256	2.64 350	7.84 365	2.86 360	12.56 353	6.33 363	7.32 367	6.35 365	1.84 337	3.02 364	3.89 356	4.29 357	4.35 359	9.54 364

Low-res two-view benchmark