Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.06 3	0.03 3	0.06 34	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 50	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.01 7	0.00 1	0.47 4	0.38 7	0.00 1	0.01 11	0.16 27	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 35	0.00 1

BridgeDepth	0.07 4	0.05 22	0.02 17	0.03 44	0.05 44	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.56 5	0.45 8	0.04 10	0.01 11	0.16 27	0.03 6	0.23 33	0.05 4	0.00 1	0.01 12	0.01 13	0.01 19	0.15 35	0.01 46
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 5	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	1.01 19	0.29 4	0.03 8	0.10 49	0.03 5	0.18 52	0.16 21	0.39 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.09 23	0.00 1

CoSv	0.10 6	0.12 62	0.21 55	0.02 28	0.02 23	0.01 24	0.00 1	0.02 28	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.15 30	0.01 7	0.00 1	0.69 6	0.74 27	0.14 42	0.06 34	0.09 19	0.03 6	0.06 5	0.13 7	0.00 1	0.03 34	0.02 25	0.00 1	0.10 26	0.00 1

LACA1	0.11 7	0.05 22	0.21 55	0.03 44	0.16 88	0.00 1	0.01 26	0.01 7	0.06 62	0.00 1	0.00 1	0.17 33	0.05 39	0.01 43	0.84 11	0.64 21	0.05 11	0.01 11	0.22 35	0.03 6	0.15 18	0.06 5	0.00 1	0.05 40	0.02 25	0.01 19	0.15 35	0.01 46

DispViT+	0.11 7	0.06 31	0.31 81	0.04 55	0.13 79	0.00 1	0.02 49	0.02 28	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.17 33	0.05 39	0.00 1	0.88 13	0.52 10	0.02 6	0.05 29	0.05 11	0.03 6	0.06 5	0.30 13	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.04 59	0.08 21	0.01 46

qqai	0.12 9	0.05 22	0.03 24	0.02 28	0.02 23	0.04 91	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.12 83	0.01 43	1.32 29	0.52 10	0.06 15	0.00 1	0.09 19	0.20 53	0.09 10	0.43 18	0.00 1	0.01 12	0.02 25	0.00 1	0.05 14	0.00 1

quiztm	0.13 10	0.04 15	0.04 29	0.01 9	0.01 13	0.13 141	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.12 24	0.03 22	0.26 200	1.33 30	0.29 4	0.02 6	0.07 35	0.06 14	0.09 29	0.05 4	0.91 31	0.05 92	0.01 12	0.01 13	0.00 1	0.04 10	0.00 1

LACA3	0.13 10	0.06 31	0.20 53	0.03 44	0.07 59	0.01 24	0.07 113	0.02 28	0.06 62	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.03 22	0.00 1	1.15 25	0.59 18	0.01 4	0.01 11	0.37 49	0.05 13	0.20 26	0.28 11	0.00 1	0.07 53	0.05 55	0.00 1	0.15 35	0.02 60

Pointernet	0.13 10	0.04 15	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.18 166	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.07 111	0.10 13	0.01 7	0.01 43	0.89 15	0.57 14	0.12 36	0.02 17	0.09 19	0.06 18	0.11 14	0.83 28	0.00 1	0.02 22	0.01 13	0.00 1	0.04 10	0.18 110

StereoVision	0.13 10	0.11 55	0.03 24	0.04 55	0.04 42	0.00 1	0.03 66	0.04 60	0.03 30	0.03 92	0.00 1	0.19 45	0.02 16	0.02 70	1.02 20	0.79 31	0.13 41	0.02 17	0.30 40	0.04 11	0.21 29	0.19 8	0.00 1	0.06 48	0.04 47	0.00 1	0.12 31	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 14	0.11 55	0.26 73	0.02 28	0.12 75	0.01 24	0.05 96	0.03 46	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.07 7	0.09 68	0.02 70	1.46 38	0.84 33	0.06 15	0.04 23	0.40 52	0.07 22	0.07 9	0.20 9	0.01 37	0.05 40	0.05 55	0.06 71	0.19 43	0.11 99
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.17 15	0.09 50	0.30 80	0.02 28	0.10 70	0.01 24	0.03 66	0.03 46	0.08 76	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.11 80	0.02 70	1.43 36	0.80 32	0.10 25	0.15 63	0.05 11	0.06 18	0.25 39	0.55 19	0.00 1	0.14 89	0.01 13	0.03 50	0.14 34	0.02 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo	0.18 16	0.06 31	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 175	0.01 26	0.02 28	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 39	0.00 1	1.48 39	1.35 80	0.05 11	0.05 29	0.33 44	0.23 61	0.22 30	0.63 24	0.00 1	0.01 12	0.02 25	0.01 19	0.07 18	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 16	0.11 55	0.04 29	0.05 66	0.06 51	0.00 1	0.01 26	0.03 46	0.05 50	0.24 128	0.00 1	0.16 32	0.06 56	0.01 43	1.29 27	1.05 46	0.06 15	0.04 23	0.06 14	0.05 13	0.40 54	0.86 30	0.00 1	0.04 37	0.04 47	0.01 19	0.05 14	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 18	0.05 22	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 175	0.01 26	0.02 28	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.05 39	0.00 1	1.42 34	1.28 71	0.03 8	0.05 29	0.33 44	0.24 64	0.23 33	1.27 41	0.00 1	0.01 12	0.02 25	0.01 19	0.07 18	0.00 1

AASNet	0.20 18	0.45 144	0.24 67	0.09 92	0.09 66	0.00 1	0.08 120	0.05 67	0.05 50	0.26 129	0.00 1	0.18 35	0.04 32	0.01 43	1.13 21	0.68 25	0.12 36	0.04 23	0.09 19	0.16 45	0.29 44	0.77 26	0.01 37	0.07 53	0.00 1	0.02 42	0.49 73	0.03 70

TDLM	0.20 18	0.10 53	0.21 55	0.08 88	0.23 123	0.02 58	0.04 82	0.19 91	0.04 41	0.02 89	0.10 115	0.67 146	0.05 39	0.10 146	0.43 3	0.28 3	0.35 93	0.20 82	0.02 3	0.01 3	0.12 15	1.22 39	0.05 92	0.01 12	0.00 1	0.02 42	0.41 70	0.41 136

MonStereo	0.21 21	0.04 15	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.05 39	0.01 43	1.63 43	1.32 77	0.09 22	0.15 63	0.36 48	0.31 82	0.30 46	1.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.23 51	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 21	0.04 15	0.02 17	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.14 29	0.03 22	0.05 111	0.99 18	0.77 29	0.16 48	0.17 71	0.16 27	0.26 72	0.06 5	2.10 66	0.18 164	0.02 22	0.01 13	0.06 71	0.47 72	0.06 83

CroCo-Stereo	0.21 21	0.09 50	0.03 24	0.05 66	0.07 59	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.05 50	0.00 1	0.00 1	0.09 12	0.07 57	0.00 1	1.51 40	1.11 50	0.17 54	0.08 40	0.76 71	0.05 13	0.40 54	0.85 29	0.00 1	0.04 37	0.04 47	0.01 19	0.08 21	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.21 21	0.08 45	0.24 67	0.06 69	0.05 44	0.02 58	0.04 82	0.02 28	0.05 50	0.34 138	0.00 1	0.20 53	0.04 32	0.02 70	1.45 37	0.53 12	0.23 68	0.07 35	0.12 24	0.06 18	0.15 18	0.38 16	0.01 37	0.06 48	0.01 13	0.01 19	1.50 103	0.02 60

PointNet	0.22 25	0.06 31	0.10 43	0.04 55	0.01 13	0.04 91	0.19 171	0.02 28	0.01 6	0.04 95	0.00 1	0.18 35	0.02 16	0.12 159	0.79 10	0.35 6	0.19 61	0.00 1	0.49 55	0.26 72	0.25 39	1.72 52	0.11 140	0.07 53	0.03 40	0.08 78	0.89 86	0.00 1

NLCSM	0.22 25	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 219	0.00 1	0.55 168	0.10 13	2.24 257	0.00 1	0.86 12	0.58 15	0.11 30	0.02 17	0.02 3	0.09 29	0.09 10	0.28 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 25	0.06 31	0.35 103	0.02 28	0.03 33	0.12 135	0.01 26	0.01 7	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.05 39	0.00 1	0.73 8	0.58 15	0.18 55	0.04 23	0.18 32	0.51 130	0.24 36	2.12 68	0.09 131	0.08 59	0.02 25	0.18 100	0.16 41	0.00 1

ProNet	0.22 25	0.03 3	0.09 41	0.01 9	0.00 1	0.12 135	0.75 224	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.22 192	1.31 28	1.03 44	0.22 64	0.01 11	0.09 19	0.12 36	0.24 36	1.33 44	0.03 77	0.01 12	0.07 66	0.00 1	0.05 14	0.00 1

WQFJX1	0.23 29	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 231	0.00 1	0.78 185	0.11 19	2.54 261	0.00 1	0.74 9	0.54 13	0.01 4	0.00 1	0.03 5	0.06 18	0.06 5	0.27 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 29	0.13 65	0.03 24	0.06 69	0.07 59	0.00 1	0.01 26	0.05 67	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.25 70	0.07 57	0.00 1	1.58 41	1.23 62	0.05 11	0.13 54	0.52 58	0.08 27	0.50 65	1.03 33	0.01 37	0.10 67	0.08 70	0.02 42	0.06 17	0.03 70

RSM++	0.23 29	0.06 31	0.35 103	0.02 28	0.02 23	0.11 132	0.00 1	0.01 7	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.08 62	0.00 1	0.88 13	0.61 19	0.18 55	0.04 23	0.13 25	0.57 149	0.23 33	2.20 71	0.14 148	0.09 62	0.03 40	0.01 19	0.23 51	0.00 1

AIO-test2	0.25 32	0.09 50	0.02 17	0.01 9	0.09 66	0.04 91	0.01 26	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 32	0.00 1	1.71 46	1.44 89	0.15 44	0.04 23	0.03 5	0.33 88	0.10 12	2.30 75	0.06 101	0.16 100	0.05 55	0.01 19	0.10 26	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 33	0.06 31	0.08 39	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.03 22	0.15 167	1.33 30	1.35 80	0.18 55	0.17 71	0.19 33	0.37 97	0.10 12	2.34 77	0.19 171	0.06 48	0.04 47	0.08 78	0.12 31	0.00 1

RAFT	0.28 34	0.04 15	0.31 81	0.02 28	0.00 1	0.12 135	0.12 145	0.93 143	0.01 6	0.69 165	0.00 1	0.18 35	0.00 1	0.01 43	2.07 60	1.23 62	0.23 68	0.00 1	0.06 14	0.21 59	0.15 18	0.60 22	0.00 1	0.06 48	0.03 40	0.01 19	0.34 65	0.00 1

TS12	0.29 35	0.14 67	0.21 55	0.04 55	0.20 109	0.03 81	0.06 106	0.02 28	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.11 19	0.14 91	0.00 1	2.12 63	0.94 38	0.06 15	0.09 43	0.71 66	0.05 13	0.54 69	1.34 45	0.01 37	0.11 74	0.56 152	0.09 82	0.33 61	0.02 60

TS	0.29 35	0.14 67	0.21 55	0.04 55	0.20 109	0.03 81	0.06 106	0.02 28	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.11 19	0.14 91	0.00 1	2.12 63	0.94 38	0.06 15	0.09 43	0.71 66	0.05 13	0.54 69	1.34 45	0.01 37	0.11 74	0.56 152	0.09 82	0.33 61	0.02 60

WQFJX	0.29 35	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.00 1	0.01 7	1.25 236	0.00 1	1.28 204	0.12 24	2.55 262	0.00 1	0.98 17	0.86 34	0.06 15	0.00 1	0.03 5	0.16 45	0.13 16	0.32 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 5	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 35	0.12 62	0.34 95	0.01 9	0.03 33	0.04 91	0.01 26	0.02 28	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.22 64	0.05 39	0.00 1	1.37 33	1.12 52	0.15 44	0.13 54	0.28 39	0.27 75	0.50 65	2.49 81	0.00 1	0.13 86	0.08 70	0.01 19	0.24 54	0.09 89

RAStereo	0.29 35	0.18 78	0.05 33	0.06 69	0.11 72	0.00 1	0.02 49	0.03 46	0.04 41	0.94 182	0.00 1	0.26 74	0.02 16	0.01 43	1.70 45	1.19 60	0.09 22	0.13 54	0.30 40	0.03 6	0.80 83	1.45 50	0.00 1	0.14 89	0.05 55	0.01 19	0.20 44	0.02 60

AANet_RVC	0.29 35	0.05 22	0.28 77	0.06 69	0.21 117	0.00 1	0.24 183	0.03 46	0.17 118	0.34 138	0.01 95	0.08 9	0.04 32	0.01 43	2.17 67	0.58 15	0.16 48	0.07 35	0.44 53	0.20 53	0.13 16	0.33 15	0.03 77	0.07 53	0.02 25	0.06 71	1.15 92	0.86 159

AIO-test1	0.30 41	0.04 15	0.03 24	0.02 28	0.08 64	0.04 91	0.00 1	0.01 7	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.04 32	0.00 1	2.02 58	1.69 118	0.15 44	0.02 17	0.24 37	0.55 146	0.20 26	2.67 84	0.00 1	0.02 22	0.02 25	0.01 19	0.09 23	0.00 1

WQFJA1	0.31 42	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.18 233	0.00 1	1.29 206	0.13 26	2.82 266	0.00 1	1.14 22	0.64 21	0.10 25	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 21	0.57 20	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.01 5	0.00 1

NLMM	0.31 42	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.19 234	0.00 1	1.28 204	0.13 26	2.82 266	0.00 1	1.14 22	0.64 21	0.10 25	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 21	0.58 21	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.01 5	0.00 1

LG-Stereo	0.31 42	0.05 22	0.02 17	0.02 28	0.07 59	0.13 141	0.01 26	0.03 46	0.10 90	0.00 1	0.87 188	0.44 108	0.01 7	0.00 1	2.07 60	1.46 91	0.11 30	0.16 68	0.67 65	0.47 116	0.31 49	1.19 37	0.04 89	0.02 22	0.05 55	0.10 87	0.07 18	0.00 1

AdaDepth	0.32 45	0.24 90	0.07 35	0.02 28	0.01 13	0.16 164	0.01 26	0.02 28	0.05 50	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.01 7	0.01 43	1.96 55	1.94 137	0.09 22	0.09 43	1.21 93	0.40 102	0.46 61	1.21 38	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 59	0.31 58	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 46	0.05 22	0.07 35	0.01 9	0.02 23	0.02 58	0.00 1	0.02 28	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.02 16	0.00 1	1.77 51	1.68 117	0.21 62	0.08 40	0.19 33	0.58 150	0.29 44	3.05 106	0.18 164	0.09 62	0.08 70	0.19 102	0.12 31	0.00 1

NLSM1	0.34 47	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 7	1.38 243	0.00 1	1.36 207	0.13 26	2.75 265	0.00 1	1.14 22	1.11 50	0.10 25	0.00 1	0.05 11	0.16 45	0.16 21	0.80 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 19	0.01 5	0.00 1

111111	0.34 47	0.03 3	0.08 39	0.01 9	0.03 33	0.10 129	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.01 95	0.18 35	0.05 39	0.01 43	1.98 56	1.34 79	0.11 30	0.15 63	0.59 62	0.56 147	0.34 51	3.31 118	0.26 192	0.02 22	0.02 25	0.05 65	0.04 10	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 47	0.19 79	0.23 65	0.01 9	0.06 51	0.12 135	0.01 26	0.03 46	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.03 22	0.00 1	2.15 66	1.48 95	0.10 25	0.13 54	0.33 44	0.11 33	0.45 60	0.93 32	0.00 1	0.02 22	0.07 66	0.03 50	2.36 124	0.06 83

AIO-Stereo	0.34 47	0.05 22	0.34 95	0.01 9	0.03 33	0.13 141	0.00 1	0.01 7	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.05 39	0.00 1	1.68 44	1.06 48	0.49 118	0.08 40	1.56 110	0.76 185	0.22 30	2.17 70	0.11 140	0.01 12	0.01 13	0.02 42	0.20 44	0.00 1

MMNet	0.34 47	0.21 80	0.07 35	0.05 66	0.06 51	0.00 1	0.12 145	0.03 46	0.04 41	0.22 125	0.00 1	0.36 88	0.02 16	0.05 111	2.17 67	0.69 26	0.33 89	0.15 63	0.34 47	0.07 22	0.34 51	0.60 22	0.06 101	0.10 67	0.03 40	0.05 65	2.93 138	0.02 60

MLG-Stereo_test2	0.35 52	0.14 67	0.04 29	0.01 9	0.06 51	0.18 180	0.02 49	0.02 28	0.03 30	0.00 1	0.63 179	0.18 35	0.01 7	0.00 1	1.83 52	1.31 75	0.06 15	0.20 82	1.35 103	0.38 98	0.41 58	2.30 75	0.16 157	0.05 40	0.06 63	0.01 19	0.09 23	0.01 46

iRaftStereo_RVC	0.35 52	0.21 80	0.33 88	0.22 112	0.15 84	0.02 58	0.02 49	0.05 67	0.08 76	0.00 1	0.00 1	0.28 76	0.11 80	0.03 86	1.35 32	0.98 41	0.35 93	0.07 35	0.49 55	0.17 49	1.05 101	2.96 94	0.00 1	0.05 40	0.09 74	0.01 19	0.23 51	0.04 74

NLMM1	0.36 54	0.03 3	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	1.51 248	0.00 1	0.68 182	0.11 19	2.74 264	0.00 1	1.25 26	1.22 61	0.11 30	0.01 11	0.07 17	0.24 64	0.24 36	1.41 49	0.00 1	0.01 12	0.01 13	0.05 65	0.04 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 54	0.06 31	0.31 81	0.01 9	0.05 44	0.09 124	0.01 26	0.02 28	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.18 112	0.00 1	2.33 78	1.63 109	0.18 55	0.19 80	0.15 26	0.99 204	0.28 43	3.01 98	0.00 1	0.02 22	0.01 13	0.07 77	0.03 9	0.00 1

DMCA	0.36 54	0.36 128	0.19 52	0.17 101	0.09 66	0.02 58	0.05 96	0.02 28	0.05 50	0.58 158	0.00 1	0.39 98	0.05 39	0.01 43	2.07 60	0.98 41	0.54 125	0.12 52	0.23 36	0.10 32	0.46 61	1.38 48	0.01 37	0.22 119	0.03 40	0.08 78	1.30 93	0.15 107

GEAStereo	0.39 57	0.07 41	0.33 88	0.03 44	0.03 33	0.16 164	0.01 26	0.04 60	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 70	0.01 7	0.24 194	2.28 72	1.61 104	0.16 48	0.18 75	0.73 69	0.65 169	0.40 54	2.72 85	0.18 164	0.05 40	0.19 109	0.00 1	0.21 48	0.00 1

gasm-f	0.39 57	0.07 41	0.33 88	0.03 44	0.03 33	0.16 164	0.01 26	0.04 60	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 70	0.01 7	0.24 194	2.28 72	1.61 104	0.16 48	0.18 75	0.73 69	0.65 169	0.40 54	2.72 85	0.18 164	0.05 40	0.19 109	0.00 1	0.21 48	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 57	0.23 85	0.35 103	0.07 81	0.15 84	0.02 58	0.04 82	0.08 77	0.07 68	1.22 203	0.00 1	0.23 68	0.03 22	0.02 70	1.62 42	1.29 72	0.14 42	0.29 103	1.62 111	0.12 36	0.84 89	1.37 47	0.01 37	0.18 106	0.20 112	0.16 98	0.17 42	0.04 74

IGEV-Stereo++	0.40 60	0.03 3	0.10 43	0.03 44	0.03 33	0.10 129	0.01 26	0.01 7	0.03 30	0.00 1	0.15 128	0.18 35	0.03 22	0.01 43	1.95 54	1.30 73	0.05 11	0.29 103	0.81 73	0.51 130	0.25 39	3.15 112	0.27 198	0.03 34	0.02 25	0.01 19	1.39 98	0.00 1

MSCF	0.41 61	0.08 45	0.34 95	0.03 44	0.03 33	0.14 148	0.01 26	0.03 46	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.14 91	0.01 43	2.43 84	2.03 146	0.22 64	0.10 49	0.17 30	0.67 175	0.22 30	3.03 101	0.08 124	0.35 151	0.04 47	0.72 153	0.11 30	0.00 1

GASTEREO	0.42 62	0.08 45	0.34 95	0.03 44	0.02 23	0.14 148	0.01 26	0.03 46	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.14 91	0.01 43	2.48 87	2.05 153	0.22 64	0.17 71	0.17 30	0.63 161	0.19 25	2.96 94	0.30 211	0.35 151	0.04 47	0.71 152	0.15 35	0.00 1

GIP-stereo	0.42 62	0.06 31	0.14 48	0.02 28	0.05 44	0.16 164	0.02 49	0.06 72	0.03 30	0.00 1	0.25 143	0.32 82	0.05 39	0.01 43	3.07 103	1.67 115	0.15 44	0.05 29	0.31 42	0.71 178	0.49 64	3.30 117	0.06 101	0.04 37	0.03 40	0.09 82	0.33 61	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 62	0.29 102	0.82 187	0.60 209	0.31 148	0.18 180	0.03 66	1.58 164	0.25 142	0.12 112	0.28 145	0.84 160	0.05 39	0.11 151	0.69 6	0.46 9	0.36 95	0.25 93	0.08 18	0.08 27	0.20 26	1.95 59	0.02 66	0.05 40	0.06 63	0.03 50	0.70 79	1.10 173

GSStereo	0.43 65	0.12 62	0.35 103	0.02 28	0.02 23	0.20 187	0.01 26	0.01 7	1.23 235	0.00 1	0.05 107	0.22 64	0.03 22	0.00 1	2.12 63	1.64 112	0.50 119	0.26 95	0.50 57	0.46 115	0.51 67	2.87 92	0.15 153	0.02 22	0.18 105	0.05 65	0.10 26	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 66	0.30 107	0.37 116	0.08 88	0.19 101	0.01 24	0.02 49	0.10 82	0.09 85	0.00 1	0.00 1	0.49 117	0.09 68	0.05 111	2.28 72	1.53 99	0.28 81	0.43 144	1.84 121	0.14 41	1.17 105	1.99 63	0.01 37	0.23 122	0.16 102	0.10 87	0.26 56	0.03 70

MLG-Stereo_test3	0.48 67	0.06 31	0.33 88	0.12 98	0.16 88	0.17 175	0.02 49	0.07 73	0.04 41	1.13 193	0.00 1	0.23 68	0.08 62	0.01 43	1.98 56	1.62 107	0.11 30	0.19 80	1.38 104	0.29 79	0.76 79	3.35 119	0.02 66	0.10 67	0.06 63	0.03 50	0.74 81	0.01 46

Occ-G	0.48 67	0.11 55	0.24 67	0.04 55	0.11 72	0.16 164	0.04 82	0.04 60	0.02 19	0.00 1	0.25 143	0.15 30	0.02 16	0.00 1	3.08 105	1.56 101	0.11 30	0.34 114	1.04 85	0.48 122	0.85 90	3.04 105	0.23 181	0.07 53	0.04 47	0.02 42	0.83 84	0.01 46

RAFT + AFF	0.48 67	0.05 22	0.01 11	0.22 112	0.03 33	0.04 91	0.14 153	0.03 46	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.32 82	0.03 22	0.07 126	4.66 175	0.97 40	0.56 132	0.09 43	2.34 132	0.04 11	0.69 75	1.96 60	0.02 66	0.22 119	0.15 99	0.12 92	0.24 54	0.01 46

GREAT-IGEV	0.49 70	0.07 41	0.29 78	0.02 28	0.02 23	0.14 148	0.00 1	0.03 46	1.58 252	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.07 57	0.00 1	2.22 69	2.07 158	0.16 48	0.26 95	0.25 38	0.80 189	0.33 50	2.96 94	0.25 190	0.79 231	0.02 25	0.00 1	0.71 80	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HCRNet	0.49 70	0.39 133	0.36 110	0.29 146	0.12 75	0.01 24	0.06 106	0.03 46	0.01 6	1.48 220	0.00 1	0.20 53	0.05 39	0.01 43	2.61 91	0.78 30	0.42 107	0.07 35	0.32 43	0.12 36	0.37 53	2.22 72	0.02 66	0.02 22	0.02 25	0.02 42	3.33 158	0.03 70

S2M2_XL	0.50 72	0.13 65	0.39 120	0.04 55	0.15 84	0.00 1	0.05 96	0.25 103	0.37 154	0.00 1	0.00 1	0.32 82	0.51 181	0.00 1	2.74 95	1.75 121	0.28 81	0.46 151	0.48 54	0.20 53	1.60 130	3.03 101	0.08 124	0.16 100	0.09 74	0.09 82	0.15 35	0.25 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 73	0.26 96	0.02 17	0.04 55	0.24 126	0.15 160	0.03 66	0.07 73	0.07 68	0.00 1	0.60 176	0.37 92	0.35 147	0.03 86	2.59 89	2.00 143	0.23 68	0.18 75	1.31 100	0.40 102	0.75 77	3.23 115	0.04 89	0.09 62	0.35 133	0.04 59	0.21 48	0.08 86

LG-G_1	0.51 73	0.28 100	0.33 88	0.18 103	0.22 119	0.16 164	0.02 49	0.05 67	0.07 68	0.01 83	0.58 171	0.20 53	0.24 129	0.03 86	2.30 76	1.80 124	0.27 78	0.37 117	0.82 74	0.47 116	0.91 92	3.77 134	0.01 37	0.12 78	0.11 86	0.03 50	0.34 65	0.01 46

LG-G	0.51 73	0.28 100	0.33 88	0.18 103	0.22 119	0.16 164	0.02 49	0.05 67	0.07 68	0.01 83	0.58 171	0.20 53	0.24 129	0.03 86	2.30 76	1.80 124	0.27 78	0.37 117	0.82 74	0.47 116	0.91 92	3.77 134	0.01 37	0.12 78	0.11 86	0.03 50	0.34 65	0.01 46

DFGA-Net	0.52 76	0.32 110	0.09 41	0.23 120	0.05 44	0.01 24	0.02 49	0.55 131	0.05 50	1.27 206	0.00 1	0.20 53	0.05 39	0.03 86	1.75 48	1.26 65	0.37 97	0.09 43	1.05 86	0.07 22	0.77 81	2.14 69	0.00 1	0.21 116	0.02 25	0.00 1	3.39 162	0.02 60

UPFNet	0.52 76	0.31 109	0.76 178	0.22 112	0.28 141	0.02 58	0.05 96	0.09 81	0.08 76	0.38 144	0.00 1	0.38 95	0.03 22	0.24 194	3.16 109	1.04 45	0.34 91	0.14 60	0.59 62	0.34 91	0.44 59	1.09 35	0.01 37	0.30 141	0.05 55	0.01 19	3.54 169	0.05 79

LGtest1	0.53 78	0.07 41	0.34 95	0.03 44	0.14 81	0.16 164	0.03 66	0.08 77	0.14 105	0.04 95	0.84 187	0.21 63	0.15 97	0.00 1	2.36 81	2.07 158	0.21 62	0.46 151	0.87 79	0.41 104	0.76 79	4.21 151	0.05 92	0.12 78	0.12 89	0.04 59	0.27 57	0.01 46

LG-Stereo_L2	0.54 79	0.34 122	0.02 17	0.04 55	0.24 126	0.18 180	0.03 66	0.07 73	0.07 68	0.00 1	0.59 175	0.43 107	0.35 147	0.04 104	2.83 98	2.03 146	0.26 76	0.18 75	1.09 87	0.38 98	0.82 88	3.54 125	0.04 89	0.09 62	0.34 131	0.06 71	0.31 58	0.08 86

AEACV	0.55 80	0.71 191	0.34 95	0.04 55	0.05 44	0.10 129	0.02 49	0.02 28	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.13 87	0.05 111	2.71 94	2.52 181	0.12 36	0.64 176	1.33 101	0.95 202	0.81 85	3.06 107	0.32 217	0.09 62	0.02 25	0.20 105	0.41 70	0.00 1

DepthFocus	0.56 81	0.08 45	0.40 123	0.22 112	0.13 79	0.00 1	0.04 82	0.36 110	0.59 181	0.00 1	0.00 1	0.33 86	0.33 142	0.00 1	2.34 79	2.13 162	0.41 104	0.40 127	1.00 83	0.42 108	2.19 161	2.44 78	0.10 136	0.21 116	0.07 66	0.10 87	0.49 73	0.28 121

plain	0.56 81	0.39 133	0.44 131	0.17 101	0.41 185	0.01 24	0.01 26	0.74 137	0.08 76	0.01 83	0.00 1	0.74 151	0.14 91	0.04 104	2.91 100	1.93 135	0.25 73	0.44 147	1.02 84	0.16 45	1.65 135	2.50 82	0.01 37	0.41 168	0.21 116	0.06 71	0.36 68	0.10 92

anonymousdsp	0.56 81	0.10 53	0.36 110	0.24 124	0.07 59	0.09 124	0.01 26	0.04 60	0.05 50	0.00 1	2.27 226	0.22 64	0.20 116	0.00 1	2.28 72	1.41 87	0.28 81	0.17 71	0.52 58	0.67 175	0.56 71	3.56 126	0.31 213	0.07 53	0.02 25	0.01 19	1.65 106	0.01 46

GMStereo	0.56 81	0.94 217	0.07 35	0.25 128	0.06 51	0.01 24	0.02 49	0.15 89	0.07 68	0.00 1	0.00 1	0.41 102	0.01 7	0.01 43	2.04 59	1.15 56	0.34 91	0.18 75	2.72 153	0.11 33	1.52 122	2.04 64	0.00 1	0.08 59	0.20 112	0.03 50	2.65 131	0.04 74
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 85	0.11 55	0.26 73	0.02 28	0.06 51	0.02 58	0.04 82	0.04 60	0.07 68	0.00 1	0.00 1	0.40 101	0.09 68	0.01 43	5.50 210	2.06 156	0.45 110	0.28 101	0.54 60	0.23 61	1.49 120	2.89 93	0.02 66	0.08 59	0.09 74	0.06 71	0.31 58	0.22 113

MIF-Stereo (partial)	0.58 86	0.39 133	0.42 126	0.07 81	0.22 119	0.02 58	0.03 66	0.08 77	0.11 94	0.01 83	0.01 95	0.50 121	0.12 83	0.03 86	2.35 80	1.69 118	0.25 73	0.60 173	0.91 81	0.11 33	1.40 114	2.26 74	0.01 37	0.34 144	0.12 89	0.29 116	2.91 137	0.38 132

AIO_rvc	0.61 87	0.30 107	0.36 110	0.03 44	0.02 23	0.14 148	0.30 188	0.02 28	0.05 50	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.09 68	0.06 120	3.14 107	2.93 198	0.18 55	0.51 158	2.38 133	0.52 133	0.69 75	3.61 128	0.46 241	0.02 22	0.13 91	0.04 59	0.20 44	0.01 46

RYNet	0.61 87	0.04 15	0.00 1	0.02 28	0.04 42	0.00 1	0.01 26	0.03 46	0.04 41	0.07 100	0.00 1	0.07 7	0.12 83	0.00 1	4.57 169	0.66 24	0.12 36	0.99 229	0.37 49	0.02 4	0.25 39	0.10 6	0.05 92	0.03 34	0.08 70	7.32 276	1.40 99	0.12 103

IGEV-Stereo+	0.62 89	1.03 228	0.04 29	0.11 95	0.14 81	0.14 148	0.03 66	0.10 82	0.11 94	0.02 89	2.00 221	0.32 82	0.30 140	0.02 70	1.86 53	1.97 140	0.16 48	0.31 109	1.71 115	0.60 155	1.02 98	3.85 141	0.29 204	0.06 48	0.03 40	0.21 106	0.20 44	0.00 1

GANet	0.63 90	0.72 193	0.73 174	0.46 195	0.40 183	1.37 246	0.41 202	0.45 122	0.06 62	0.21 121	2.81 247	2.16 205	0.28 137	0.47 245	0.89 15	0.62 20	0.74 151	0.38 122	0.38 51	0.07 22	0.30 46	1.98 62	0.14 148	0.13 86	0.20 112	0.03 50	0.52 75	0.22 113

TestStereo	0.64 91	0.64 179	0.54 155	0.22 112	0.11 72	0.01 24	0.03 66	1.87 183	0.23 137	0.30 133	0.00 1	0.37 92	0.08 62	0.01 43	1.75 48	0.93 37	0.45 110	0.23 92	2.92 160	0.12 36	1.51 121	1.70 51	0.05 92	0.11 74	0.21 116	0.46 134	2.24 122	0.13 105

AIO_test	0.66 92	0.53 156	0.44 131	0.04 55	0.02 23	0.14 148	0.42 203	0.12 86	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.10 76	0.03 86	3.07 103	3.04 203	0.25 73	0.32 111	1.33 101	0.44 110	1.28 111	3.68 130	0.44 237	0.02 22	0.18 105	0.43 133	1.11 91	0.01 46

YMNet	0.67 93	0.38 132	0.02 17	0.20 106	0.25 135	0.33 206	2.67 269	0.36 110	0.06 62	1.09 190	0.00 1	0.41 102	2.95 268	0.01 43	2.43 84	2.05 153	0.61 139	0.46 151	0.54 60	0.25 69	0.30 46	1.29 42	0.00 1	0.10 67	0.37 135	0.05 65	0.62 76	0.38 132

UNet	0.67 93	0.32 110	0.47 147	0.27 140	0.23 123	0.03 81	0.15 156	0.55 131	0.14 105	1.13 193	0.00 1	0.61 137	0.17 110	0.15 167	2.26 70	1.51 98	0.50 119	0.22 87	1.51 109	0.25 69	0.75 77	1.79 55	0.18 164	0.60 203	0.07 66	0.32 125	3.43 165	0.61 151

MGS-Stereo	0.68 95	0.97 223	0.65 162	0.25 128	0.18 94	0.01 24	0.05 96	0.07 73	0.14 105	0.00 1	0.00 1	0.30 78	0.15 97	0.03 86	5.25 203	1.01 43	0.41 104	0.26 95	1.09 87	0.44 110	1.38 113	2.76 88	0.03 77	0.27 131	0.34 131	0.25 109	1.72 108	0.24 116

HITNet	0.68 95	0.16 73	0.11 46	0.07 81	0.10 70	0.01 24	0.03 66	1.72 169	0.79 203	0.11 106	0.00 1	0.77 156	0.28 137	0.12 159	2.69 92	1.17 57	0.45 110	0.14 60	0.72 68	0.25 69	1.61 133	2.80 90	0.01 37	0.17 102	0.04 47	0.15 95	3.40 163	0.41 136
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IER	0.69 97	0.46 146	0.29 78	0.30 150	0.18 94	0.01 24	0.09 129	0.42 117	0.11 94	1.07 189	0.07 111	1.62 197	0.05 39	0.20 182	3.15 108	1.25 64	0.40 101	0.16 68	0.82 74	0.44 110	0.57 72	2.22 72	0.21 173	0.34 144	0.09 74	1.03 168	2.96 139	0.28 121

G2L-Stereo	0.70 98	0.35 126	0.24 67	0.37 175	0.64 211	0.02 58	0.07 113	0.17 90	0.08 76	0.51 154	0.10 115	0.28 76	0.49 176	0.45 241	3.38 121	1.05 46	0.27 78	0.20 82	1.46 106	0.28 77	1.54 123	1.85 56	0.07 118	0.12 78	0.28 128	0.78 158	3.56 170	0.38 132

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 98	0.11 55	0.32 86	0.06 69	0.20 109	0.09 124	0.02 49	0.13 88	0.23 137	0.03 92	0.04 103	0.48 115	0.15 97	0.01 43	3.26 116	2.49 178	0.31 88	0.44 147	1.92 123	0.48 122	1.70 140	4.79 182	0.16 157	0.12 78	0.09 74	0.16 98	0.90 87	0.07 85

HGLStereo	0.70 98	0.34 122	0.41 124	0.23 120	0.31 148	0.02 58	0.17 162	0.08 77	0.13 102	1.20 202	0.69 183	0.25 70	0.15 97	0.09 140	2.36 81	1.50 96	0.57 134	0.29 103	1.25 94	0.24 64	1.13 104	3.16 113	0.08 124	0.34 144	0.18 105	0.19 102	3.13 145	0.47 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 101	0.58 166	0.33 88	0.08 88	0.18 94	0.19 184	0.04 82	0.12 86	0.18 122	0.04 95	0.51 164	0.50 121	0.41 161	0.02 70	2.44 86	2.27 169	0.33 89	0.54 164	1.14 90	0.44 110	2.08 157	4.84 183	0.09 131	0.12 78	0.10 81	0.15 95	1.37 97	0.08 86

CFNet	0.72 102	0.50 154	0.71 170	0.48 198	0.45 193	0.06 118	0.27 187	0.58 133	0.09 85	0.65 164	0.04 103	0.84 160	0.10 76	0.05 111	2.80 97	0.75 28	0.60 138	0.09 43	0.84 78	0.41 104	1.10 103	1.22 39	0.03 77	0.13 86	0.58 155	1.14 171	3.44 166	1.47 182

RAFT_CTSACE	0.74 103	0.81 204	0.44 131	0.25 128	0.08 64	0.15 160	0.03 66	1.99 188	0.06 62	0.00 1	0.11 117	0.47 114	0.46 171	0.01 43	2.74 95	1.26 65	0.29 87	0.16 68	0.77 72	0.13 40	0.79 82	4.54 169	0.01 37	0.15 94	0.25 122	0.01 19	3.88 193	0.04 74

test_5	0.76 104	0.61 171	0.21 55	0.02 28	0.02 23	0.11 132	0.01 26	2.75 240	0.05 50	0.00 1	4.29 262	0.49 117	0.44 164	0.00 1	1.73 47	1.27 70	0.22 64	0.14 60	1.14 90	0.09 29	0.46 61	3.08 109	0.01 37	0.19 107	0.09 74	0.00 1	2.97 140	0.02 60

RAFT+CT+SA	0.77 105	0.83 206	0.24 67	0.15 100	0.05 44	0.01 24	0.02 49	2.46 217	0.09 85	0.11 106	0.00 1	0.89 169	0.40 158	0.01 43	1.42 34	1.63 109	0.18 55	0.21 86	2.39 135	0.27 75	0.93 94	4.66 175	0.01 37	0.20 112	0.13 91	0.02 42	3.33 158	0.05 79

ADLNet	0.79 106	0.95 218	0.12 47	0.22 112	0.28 141	0.09 124	0.05 96	1.25 153	0.10 90	0.32 136	0.06 108	2.48 210	0.08 62	0.20 182	3.48 122	1.14 55	0.48 114	0.11 51	0.60 64	0.23 61	0.60 73	3.03 101	0.01 37	0.10 67	0.91 175	0.83 160	3.15 146	0.34 128

raft+_RVC	0.80 107	0.41 138	0.45 144	0.34 163	0.24 126	0.03 81	0.08 120	2.24 199	0.09 85	0.07 100	0.00 1	0.42 105	0.08 62	0.02 70	3.49 123	3.16 210	0.48 114	0.12 52	2.60 148	0.82 190	0.94 95	3.69 131	0.03 77	0.20 112	0.35 133	0.14 94	0.69 77	0.35 130

ARAFT	0.80 107	0.22 83	0.31 81	0.31 152	0.12 75	0.01 24	0.02 49	0.24 101	0.09 85	1.28 207	0.00 1	0.53 125	0.04 32	0.09 140	3.18 110	1.99 141	0.51 122	0.34 114	2.69 152	0.14 41	1.96 156	2.75 87	0.02 66	0.20 112	0.80 173	0.03 50	3.53 168	0.13 105

LL-Strereo2	0.81 109	0.27 97	0.35 103	0.09 92	0.14 81	0.17 175	0.08 120	2.21 198	0.19 125	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.05 39	0.20 182	2.27 71	2.72 190	0.12 36	0.15 63	2.40 136	0.52 133	1.77 148	5.39 197	0.06 101	0.17 102	0.43 141	0.12 92	1.55 105	0.31 124

DMCA-RVC	0.82 110	0.43 140	0.50 149	0.31 152	0.59 208	0.15 160	1.13 233	0.29 106	1.52 249	1.29 209	0.34 151	0.64 141	0.14 91	0.17 173	3.74 132	1.26 65	0.80 155	0.51 158	0.97 82	0.51 130	0.87 91	1.93 58	0.26 192	0.40 167	0.13 91	0.08 78	2.70 132	0.50 142

HUF	0.83 111	0.15 70	0.62 159	0.03 44	0.12 75	0.16 164	0.17 162	0.32 108	0.05 50	0.00 1	0.00 1	0.22 64	0.26 133	0.00 1	4.05 150	4.06 259	0.48 114	0.57 169	3.07 168	0.65 169	1.72 146	3.80 137	0.38 224	0.88 241	0.14 98	0.04 59	0.38 69	0.01 46

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 111	0.08 45	0.36 110	0.18 103	0.21 117	0.01 24	0.06 106	1.75 173	0.21 135	0.14 115	0.15 128	0.45 110	0.16 104	0.03 86	4.05 150	1.87 128	0.36 95	0.42 139	1.67 113	0.17 49	1.76 147	4.52 168	0.02 66	0.11 74	0.38 138	2.70 213	0.33 61	0.33 126

MIM_Stereo	0.83 111	0.15 70	0.44 131	0.34 163	0.24 126	0.12 135	0.08 120	2.02 189	0.08 76	0.00 1	0.24 141	0.31 81	0.10 76	0.03 86	3.34 117	2.91 197	0.24 71	0.67 183	2.62 149	0.89 196	1.44 118	3.49 122	0.06 101	0.26 128	0.20 112	0.24 108	1.72 108	0.18 110

DSFCA	0.83 111	0.44 142	0.51 153	0.29 146	0.59 208	0.05 105	0.61 221	0.23 96	0.55 177	0.49 152	0.58 171	0.48 115	0.11 80	0.04 104	2.83 98	1.42 88	0.78 154	0.72 193	1.15 92	0.65 169	1.24 108	3.01 98	0.21 173	0.53 193	0.55 150	0.83 160	3.19 149	0.46 139

test_4	0.84 115	0.11 55	0.61 158	0.30 150	0.20 109	0.08 121	0.30 188	0.10 82	0.10 90	0.03 92	0.61 177	0.79 158	0.16 104	0.18 176	3.62 127	3.39 223	0.24 71	0.43 144	1.98 124	0.30 81	1.21 107	3.26 116	0.09 131	0.21 116	0.23 120	0.33 126	3.56 170	0.25 118

RASNet	0.86 116	0.32 110	0.77 180	0.46 195	0.31 148	0.18 180	0.10 141	0.95 144	0.14 105	1.11 191	0.09 114	0.53 125	0.44 164	0.35 223	1.76 50	1.87 128	0.59 135	0.22 87	1.13 89	0.07 22	1.42 117	3.94 143	0.17 162	0.53 193	0.46 143	0.37 131	3.64 175	1.29 178

FSD	0.87 117	0.70 189	0.22 61	0.07 81	0.29 145	0.01 24	0.04 82	0.32 108	0.25 142	0.54 157	0.13 124	1.69 199	0.51 181	0.04 104	2.39 83	2.70 189	0.97 180	0.62 175	1.46 106	0.76 185	2.15 160	4.66 175	0.30 211	0.19 107	0.56 152	0.31 119	0.69 77	0.93 166

coex_refinement	0.87 117	1.07 232	0.62 159	0.25 128	0.72 216	0.03 81	0.20 176	0.27 104	1.03 223	0.10 105	1.11 200	0.87 166	0.18 112	0.15 167	4.26 157	1.07 49	0.59 135	0.13 54	2.44 141	0.52 133	1.02 98	1.12 36	0.23 181	0.17 102	0.67 164	0.96 165	3.20 150	0.48 141

AFF-stereo	0.88 119	0.32 110	0.50 149	0.35 170	0.20 109	0.11 132	0.37 199	0.41 116	0.11 94	1.15 196	0.00 1	0.66 145	0.07 57	0.02 70	4.33 159	1.39 86	0.40 101	0.90 217	3.49 182	0.26 72	1.61 133	2.83 91	0.02 66	0.22 119	0.49 144	0.18 100	3.16 147	0.10 92

CAS	0.89 120	0.22 83	0.39 120	0.21 110	0.24 126	0.03 81	0.36 198	0.23 96	0.62 184	1.28 207	0.16 130	0.38 95	0.84 228	0.12 159	3.10 106	1.87 128	0.94 178	0.75 199	1.30 98	0.58 150	2.82 178	3.00 97	0.03 77	0.12 78	0.13 91	0.72 153	1.80 111	1.89 197

DISCO	0.90 121	0.96 222	0.36 110	0.06 69	0.36 166	0.63 223	0.54 217	0.23 96	0.32 152	1.72 226	0.58 171	0.41 102	0.29 139	0.04 104	2.98 102	1.47 94	1.02 189	0.31 109	3.32 176	0.56 147	1.01 97	3.01 98	0.13 145	0.33 143	0.13 91	0.33 126	2.81 135	0.43 138

rafts_anoy	0.92 122	0.33 118	0.86 191	0.37 175	0.24 126	0.05 105	0.07 113	2.48 219	0.14 105	0.01 83	0.00 1	0.20 53	0.04 32	0.02 70	3.97 145	3.08 206	0.56 132	0.40 127	2.20 130	0.34 91	1.65 135	3.86 142	0.02 66	0.27 131	0.99 181	0.73 156	0.87 85	0.98 171

TestStereo1	0.93 123	0.98 224	0.22 61	0.07 81	0.18 94	0.01 24	0.04 82	1.07 147	0.08 76	0.11 106	0.00 1	0.39 98	0.56 189	0.12 159	4.92 191	2.03 146	0.28 81	0.22 87	2.98 163	0.20 53	1.56 126	3.94 143	0.01 37	0.15 94	0.10 81	1.19 174	3.74 179	0.05 79

SA-5K	0.93 123	0.98 224	0.22 61	0.07 81	0.18 94	0.01 24	0.04 82	1.07 147	0.08 76	0.11 106	0.00 1	0.39 98	0.56 189	0.12 159	4.92 191	2.03 146	0.28 81	0.22 87	2.98 163	0.20 53	1.56 126	3.94 143	0.01 37	0.15 94	0.10 81	1.19 174	3.74 179	0.05 79

GLC_STEREO	0.93 123	0.48 149	0.65 162	0.25 128	0.33 160	0.03 81	0.11 143	2.37 209	0.20 126	0.16 118	0.04 103	0.38 95	0.15 97	0.02 70	3.66 128	2.05 153	0.67 145	0.25 93	2.56 145	0.42 108	2.90 179	3.06 107	0.09 131	0.19 107	0.09 74	0.10 87	3.70 177	0.31 124

NVstereo2D	0.93 123	0.48 149	0.17 49	0.24 124	0.42 189	0.41 209	0.08 120	1.64 165	0.59 181	0.87 177	1.05 195	0.42 105	0.21 120	0.08 136	5.64 215	2.38 176	0.82 161	0.59 171	1.71 115	0.24 64	1.26 109	2.48 80	0.06 101	0.47 182	1.31 193	0.29 116	1.04 89	0.24 116

CASnet	0.96 127	0.54 158	0.54 155	0.24 124	0.36 166	0.05 105	0.26 186	0.52 128	0.18 122	0.06 99	0.06 108	0.70 148	0.36 151	0.01 43	4.36 162	1.50 96	0.66 144	0.40 127	2.56 145	0.34 91	3.82 212	4.34 156	0.03 77	0.35 151	1.67 215	0.11 91	1.72 108	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 128	0.15 70	1.98 254	0.27 140	0.17 90	0.00 1	0.04 82	0.24 101	0.31 149	2.13 240	0.00 1	0.45 110	0.15 97	0.01 43	4.10 153	2.25 167	0.54 125	0.47 154	1.29 97	0.24 64	2.31 163	2.52 83	0.05 92	0.15 94	0.17 103	2.66 212	3.69 176	0.15 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 129	0.95 218	0.32 86	0.06 69	0.17 90	0.01 24	0.03 66	1.49 162	0.07 68	0.78 171	0.00 1	0.46 112	0.64 200	0.19 177	4.75 183	2.06 156	0.26 76	0.20 82	2.78 156	0.36 96	1.26 109	4.60 172	0.07 118	0.17 102	0.11 86	1.53 186	3.70 177	0.04 74

RALCasStereoNet	1.00 129	0.37 131	1.07 209	0.37 175	0.32 158	0.06 118	0.20 176	2.08 195	0.15 112	1.01 185	0.04 103	0.61 137	0.16 104	0.03 86	3.74 132	3.43 227	0.41 104	0.26 95	1.40 105	0.75 183	1.44 118	4.55 170	0.03 77	0.26 128	0.78 170	1.36 182	0.91 88	1.22 177

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 129	0.33 118	0.75 177	0.38 181	0.42 189	0.14 148	0.43 207	0.97 145	0.13 102	1.32 212	0.00 1	0.65 144	0.09 68	0.03 86	4.73 178	1.46 91	0.50 119	0.13 54	3.58 183	0.49 124	1.60 130	4.02 147	0.02 66	0.42 171	0.52 146	0.38 132	3.38 161	0.17 109

CCAANet	1.01 132	0.29 102	0.26 73	0.37 175	0.17 90	0.04 91	0.08 120	1.64 165	0.13 102	3.86 296	4.62 265	0.78 157	0.13 87	0.07 126	2.51 88	1.46 91	1.20 206	1.03 233	0.88 80	0.32 84	0.52 68	2.11 67	0.50 248	0.19 107	0.17 103	0.72 153	2.99 141	0.25 118

IPLGR_C	1.02 133	0.24 90	0.77 180	0.31 152	0.36 166	0.04 91	0.35 197	0.20 92	0.47 168	0.07 100	0.12 121	1.26 185	0.09 68	0.41 236	4.52 167	1.63 109	0.81 158	0.45 149	2.10 127	0.32 84	2.41 169	4.67 177	0.07 118	0.75 224	1.04 183	0.28 114	3.80 185	0.11 99

anonymousdsp2	1.03 134	0.29 102	0.37 116	0.23 120	0.09 66	0.03 81	0.04 82	1.33 155	0.08 76	0.02 89	2.28 229	0.33 86	0.18 112	0.27 205	2.59 89	2.50 180	0.44 109	0.56 168	3.69 185	1.14 213	1.68 138	5.57 201	0.24 186	0.50 186	0.41 139	0.15 95	2.74 134	0.02 60

CIPLG	1.04 135	0.23 85	0.82 187	0.32 157	0.36 166	0.04 91	0.34 195	0.21 93	0.50 171	0.07 100	0.11 117	1.24 182	0.08 62	0.42 238	4.82 188	1.65 113	0.85 166	0.39 126	2.02 125	0.32 84	2.35 165	4.69 178	0.05 92	0.75 224	1.10 185	0.35 129	3.79 184	0.12 103

ACRE	1.04 135	0.24 90	0.80 185	0.33 159	0.36 166	0.04 91	0.34 195	0.21 93	0.48 169	0.08 104	0.14 126	1.30 187	0.09 68	0.45 241	4.77 185	1.62 107	0.82 161	0.43 144	2.08 126	0.33 88	2.40 168	4.72 179	0.06 101	0.74 223	1.10 185	0.28 114	3.80 185	0.11 99

CFNet_pseudo	1.04 135	0.55 159	0.68 164	0.46 195	0.53 199	0.05 105	0.02 49	0.61 135	0.10 90	0.91 179	0.11 117	0.88 167	0.56 189	0.52 254	5.81 225	1.84 126	0.55 131	0.37 117	2.85 158	0.41 104	1.09 102	3.10 111	0.59 258	0.29 137	0.61 158	0.63 146	2.23 121	1.75 191

dd	1.06 138	0.48 149	0.31 81	1.86 255	0.06 51	0.26 201	0.16 158	0.47 124	0.06 62	0.11 106	0.01 95	2.18 206	0.07 57	0.20 182	4.43 163	1.13 54	1.19 205	0.38 122	6.03 216	0.38 98	0.67 74	1.85 56	0.14 148	0.32 142	0.63 161	0.09 82	3.27 154	1.90 198

SA	1.07 139	0.91 214	0.46 146	0.21 110	0.25 135	0.01 24	0.02 49	2.68 231	0.14 105	0.14 115	0.00 1	0.59 127	0.38 156	0.34 218	3.59 126	2.03 146	0.45 110	0.51 158	3.47 181	0.32 84	1.40 114	3.72 132	0.01 37	0.38 164	0.44 142	1.60 189	4.79 238	0.10 92

AACVNet	1.07 139	0.61 171	0.44 131	0.65 211	0.80 221	0.12 135	0.17 162	0.37 112	0.20 126	0.17 119	0.14 126	0.60 131	0.24 129	0.26 200	4.81 186	2.04 152	0.61 139	0.40 127	1.72 117	0.41 104	1.80 149	3.08 109	0.40 226	0.20 112	0.52 146	1.51 185	4.20 215	2.32 207

DLCB_ROB	1.13 141	0.77 197	0.73 174	0.44 192	0.51 198	0.22 192	0.42 203	0.49 125	0.28 146	0.84 174	0.50 161	1.31 188	0.85 229	0.11 151	2.70 93	1.54 100	1.12 200	0.27 99	0.82 74	0.22 60	1.70 140	3.50 123	0.48 247	0.44 180	4.83 277	2.48 210	2.14 119	0.79 158

4D-IteraStereo	1.14 142	0.34 122	1.40 224	0.29 146	0.38 177	0.05 105	0.09 129	2.11 197	0.11 94	0.00 1	0.19 137	0.52 124	0.22 122	0.24 194	3.76 134	3.57 236	0.28 81	0.38 122	2.95 162	0.49 124	3.35 196	5.63 203	0.12 144	0.41 168	0.10 81	0.29 116	3.09 144	0.34 128

LMCR-Stereo	1.14 142	0.56 160	0.72 171	0.31 152	0.31 148	0.14 148	0.06 106	1.38 157	0.28 146	0.33 137	0.12 121	0.86 164	0.20 116	0.26 200	3.99 147	2.00 143	1.20 206	0.37 117	6.02 215	1.76 247	2.41 169	3.82 138	0.07 118	0.55 199	0.52 146	0.51 140	1.50 103	0.67 154

CFNet_RVC	1.14 142	0.65 180	0.92 195	0.35 170	0.40 183	0.14 148	0.13 149	0.11 85	0.18 122	0.86 176	1.15 201	0.67 146	0.17 110	0.08 136	6.26 241	1.31 75	0.70 147	0.40 127	1.62 111	0.29 79	1.93 153	3.03 101	0.06 101	0.43 177	0.95 178	1.90 198	3.91 195	2.07 202

trnet	1.17 145	0.32 110	0.93 198	0.22 112	0.19 101	0.01 24	0.08 120	2.54 221	0.38 155	0.63 162	0.99 194	0.76 154	0.58 193	0.06 120	3.83 138	3.16 210	0.91 174	0.55 166	2.21 131	0.76 185	2.97 182	3.47 121	0.06 101	0.29 137	1.28 192	1.05 169	2.55 129	0.92 165

raftrobust	1.17 145	0.44 142	0.99 201	0.41 186	0.37 171	0.04 91	0.12 145	2.45 216	0.14 105	0.51 154	0.00 1	0.72 149	0.24 129	0.09 140	4.74 180	4.01 258	0.39 100	0.35 116	5.19 208	0.34 91	1.89 151	4.58 171	0.21 173	0.28 134	1.21 191	0.47 135	1.09 90	0.35 130

GMOStereo	1.19 147	0.17 74	0.68 164	0.34 163	0.31 148	0.13 141	0.31 190	2.36 203	0.15 112	0.00 1	0.17 132	0.60 131	0.45 167	0.02 70	3.83 138	3.83 249	0.54 125	0.70 187	2.41 137	0.64 163	1.71 142	6.50 231	0.01 37	0.34 144	1.38 199	0.25 109	4.07 204	0.10 92

error version	1.19 147	0.17 74	0.68 164	0.34 163	0.31 148	0.13 141	0.31 190	2.36 203	0.15 112	0.00 1	0.17 132	0.60 131	0.45 167	0.02 70	3.83 138	3.83 249	0.54 125	0.70 187	2.41 137	0.64 163	1.71 142	6.50 231	0.01 37	0.34 144	1.38 199	0.25 109	4.07 204	0.10 92

test-v	1.19 147	0.17 74	0.68 164	0.34 163	0.31 148	0.13 141	0.31 190	2.36 203	0.15 112	0.00 1	0.17 132	0.60 131	0.45 167	0.02 70	3.83 138	3.83 249	0.54 125	0.70 187	2.41 137	0.64 163	1.71 142	6.50 231	0.01 37	0.34 144	1.38 199	0.25 109	4.07 204	0.10 92

test-2	1.19 147	0.17 74	0.68 164	0.34 163	0.31 148	0.13 141	0.31 190	2.36 203	0.15 112	0.00 1	0.17 132	0.60 131	0.45 167	0.02 70	3.83 138	3.83 249	0.54 125	0.70 187	2.41 137	0.64 163	1.71 142	6.50 231	0.01 37	0.34 144	1.38 199	0.25 109	4.07 204	0.10 92

CREStereo++_RVC	1.20 151	0.23 85	1.65 238	0.28 144	0.43 191	0.01 24	0.17 162	2.02 189	0.26 144	0.61 161	0.08 113	0.50 121	0.15 97	0.05 111	3.91 143	2.85 196	0.95 179	0.50 157	2.77 155	0.31 82	3.04 185	3.84 140	0.13 145	0.14 89	1.10 185	1.31 181	4.38 224	0.77 157
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	1.20 151	0.33 118	0.95 200	0.24 124	0.19 101	0.01 24	0.06 106	2.65 229	0.54 173	0.64 163	1.05 195	0.72 149	0.59 194	0.07 126	3.92 144	3.45 231	0.86 171	0.42 139	2.19 129	0.72 179	3.10 187	3.56 126	0.10 136	0.29 137	1.20 190	1.09 170	2.54 128	0.90 162
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM	1.20 151	0.35 126	1.10 212	0.59 208	0.56 206	0.05 105	0.09 129	2.87 247	0.31 149	0.13 113	0.53 165	0.76 154	0.13 87	0.05 111	5.24 202	1.26 65	0.85 166	0.30 106	3.45 180	0.50 128	2.38 167	3.35 119	0.10 136	0.55 199	0.74 166	0.86 163	4.16 213	1.08 172

RALAANet	1.21 154	0.40 136	0.56 157	0.37 175	0.31 148	0.20 187	0.15 156	1.87 183	0.20 126	0.51 154	0.01 95	0.49 117	0.26 133	0.07 126	3.97 145	2.32 171	0.48 114	0.73 195	3.41 177	1.09 209	3.06 186	5.24 195	0.02 66	0.50 186	0.74 166	1.14 171	4.11 212	0.54 149

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 154	0.81 204	0.50 149	0.22 112	0.48 197	0.03 81	1.73 251	1.18 151	2.43 274	2.04 237	0.11 117	0.74 151	0.09 68	0.55 255	6.88 252	1.12 52	0.38 98	0.30 106	1.67 113	0.28 77	0.80 83	1.75 54	0.15 153	0.25 126	0.13 91	3.23 218	2.70 132	2.04 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 156	0.71 191	0.44 131	0.45 194	0.34 162	0.04 91	0.16 158	3.05 254	0.12 101	1.32 212	0.00 1	0.93 170	0.34 145	0.05 111	4.57 169	1.86 127	0.81 158	0.48 155	6.00 214	0.34 91	1.95 154	1.30 43	0.31 213	0.91 243	0.33 130	0.95 164	3.93 197	1.14 175

PDISCO_ROB	1.24 157	0.57 164	0.10 43	0.66 212	0.32 158	0.01 24	0.57 219	0.78 139	0.49 170	1.25 205	0.94 193	0.36 88	0.32 141	0.19 177	3.99 147	2.19 164	0.98 183	1.44 261	2.38 133	0.62 158	2.92 180	4.93 187	0.18 164	0.64 209	1.52 209	0.53 141	3.95 201	0.62 152

LoS_RVC	1.27 158	1.54 251	0.85 189	0.06 69	0.55 202	0.01 24	0.13 149	0.23 96	0.73 195	1.70 224	0.22 139	0.64 141	0.69 206	0.11 151	3.79 136	3.07 204	0.75 152	1.99 286	3.69 185	0.64 163	4.98 241	4.94 188	0.22 179	0.10 67	0.37 135	0.50 138	0.82 82	0.93 166

tt_ll	1.27 158	1.54 251	0.85 189	0.06 69	0.55 202	0.01 24	0.13 149	0.23 96	0.73 195	1.70 224	0.22 139	0.64 141	0.69 206	0.11 151	3.79 136	3.07 204	0.75 152	1.99 286	3.69 185	0.64 163	4.98 241	4.94 188	0.22 179	0.10 67	0.37 135	0.50 138	0.82 82	0.93 166

psm_up	1.28 160	0.67 184	1.09 211	0.41 186	0.89 227	0.04 91	0.31 190	2.38 210	1.16 230	0.77 168	0.00 1	1.36 189	0.10 76	0.44 239	4.59 172	1.35 80	0.83 163	0.45 149	4.14 193	0.47 116	1.60 130	2.76 88	0.01 37	0.73 221	1.16 188	1.54 187	3.84 188	1.40 179

CES	1.32 161	0.24 90	0.36 110	0.14 99	0.22 119	0.05 105	0.19 171	5.29 299	0.76 199	0.42 149	0.61 177	0.86 164	0.85 229	0.26 200	4.28 158	3.41 226	1.21 209	1.06 237	1.85 122	1.16 221	4.19 221	3.75 133	0.15 153	0.12 78	0.23 120	0.34 128	1.47 102	2.15 205

IPLG	1.33 162	0.40 136	0.76 178	0.29 146	0.28 141	0.01 24	0.09 129	2.25 200	0.31 149	0.40 147	0.28 145	0.37 92	0.74 213	0.31 216	5.67 220	1.89 131	1.26 216	0.95 224	2.86 159	0.47 116	1.18 106	6.06 218	0.06 101	0.66 213	0.63 161	3.73 231	3.86 192	0.11 99

AF-Net	1.33 162	0.56 160	1.00 202	0.36 173	0.81 223	1.01 235	2.56 266	2.36 203	1.15 227	0.48 150	0.65 180	3.84 223	0.16 104	0.30 213	3.50 124	1.17 57	0.52 123	0.02 17	1.74 118	0.53 136	0.81 85	4.34 156	0.06 101	0.14 89	0.93 176	0.61 144	3.84 188	2.40 210

Nwc_Net	1.33 162	0.56 160	1.00 202	0.36 173	0.81 223	1.01 235	2.56 266	2.36 203	1.15 227	0.48 150	0.65 180	3.84 223	0.16 104	0.30 213	3.50 124	1.17 57	0.52 123	0.02 17	1.74 118	0.53 136	0.81 85	4.34 156	0.06 101	0.14 89	0.93 176	0.61 144	3.84 188	2.40 210

STTStereo	1.36 165	0.86 208	0.78 183	0.40 185	0.33 160	0.08 121	1.20 237	0.43 119	1.52 249	1.38 218	0.24 141	2.01 203	0.27 135	0.38 226	9.23 277	1.30 73	0.40 101	0.33 112	1.27 96	0.20 53	1.56 126	1.97 61	0.16 157	0.15 94	0.10 81	1.81 196	3.62 174	4.69 227

raft_robust	1.38 166	0.73 196	0.63 161	0.27 140	0.23 123	0.01 24	0.05 96	3.04 253	0.24 140	1.16 197	0.02 101	0.61 137	0.67 202	0.07 126	3.67 130	2.22 166	0.80 155	0.66 179	5.14 207	0.33 88	3.43 200	6.40 230	0.01 37	0.37 162	1.19 189	1.48 184	2.86 136	0.96 170

APVNet	1.38 166	1.06 230	0.27 76	0.33 159	0.37 171	0.28 204	0.50 213	0.39 114	0.42 162	0.93 180	0.42 158	0.85 162	0.19 115	0.15 167	4.81 186	3.10 209	1.87 248	0.94 222	4.74 204	0.89 196	2.23 162	5.90 209	0.05 92	1.23 258	0.19 109	0.48 136	3.80 185	0.91 163

iResNetv2_ROB	1.40 168	0.83 206	0.41 124	1.30 239	0.37 171	0.05 105	0.14 153	3.17 260	0.20 126	1.97 235	0.28 145	2.49 211	0.40 158	0.06 120	3.78 135	1.57 102	1.08 198	0.22 87	6.10 217	0.67 175	3.61 206	2.04 64	0.26 192	0.83 237	0.62 160	0.54 142	4.07 204	0.71 155

castereo++	1.41 169	0.49 152	0.42 126	0.06 69	0.24 126	0.24 197	0.12 145	0.43 119	0.43 163	0.20 120	0.16 130	1.25 183	0.42 162	0.06 120	4.22 155	3.67 242	1.03 190	0.55 166	2.93 161	0.66 173	4.66 237	6.57 236	0.31 213	0.25 126	1.42 204	1.63 191	3.77 183	1.84 194

UCFNet_RVC	1.41 169	2.75 281	0.68 164	0.60 209	0.80 221	0.26 201	0.16 158	0.28 105	0.23 137	0.93 180	0.37 152	2.60 212	1.05 241	0.07 126	6.13 237	1.33 78	0.70 147	0.52 161	2.48 142	0.62 158	1.87 150	3.20 114	1.04 282	0.35 151	1.83 219	1.96 199	2.11 117	3.29 218

castereo	1.45 171	0.34 122	1.03 206	0.07 81	0.29 145	0.21 191	0.09 129	0.37 112	0.51 172	0.13 113	0.18 136	1.13 176	0.49 176	0.07 126	4.85 190	3.77 246	1.05 193	0.65 177	4.71 203	0.63 161	5.11 245	6.83 244	0.14 148	0.24 123	1.55 211	1.98 200	1.31 94	1.43 180

Sa-1000	1.45 171	0.32 110	0.53 154	0.28 144	0.26 137	0.01 24	0.04 82	2.73 235	0.11 94	0.01 83	0.01 95	0.59 127	0.49 176	0.56 256	6.07 235	2.10 160	0.92 177	0.88 213	4.60 201	0.59 153	1.56 126	6.38 228	0.01 37	0.64 209	2.25 226	1.72 195	5.00 242	0.38 132

PMTNet	1.51 173	0.60 169	1.30 219	0.27 140	0.26 137	0.02 58	0.18 166	0.51 127	0.56 178	0.71 167	0.33 150	0.59 127	0.48 174	0.09 140	6.84 250	3.43 227	0.91 174	0.38 122	6.13 219	0.44 110	4.00 217	3.52 124	0.13 145	0.15 94	3.04 248	1.29 180	1.36 95	3.30 219

ICVP	1.55 174	0.24 90	1.65 238	0.43 190	0.45 193	0.50 214	0.38 201	1.26 154	0.64 187	1.77 228	1.20 202	0.88 167	1.63 251	0.25 199	4.46 164	2.81 195	1.49 234	1.01 231	2.50 143	1.15 217	2.70 172	5.75 205	0.14 148	0.63 206	0.72 165	2.31 205	3.35 160	1.59 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 174	1.14 238	2.48 270	0.89 222	1.23 238	0.43 210	2.08 260	1.86 182	1.63 256	0.29 132	2.10 222	2.43 209	0.13 87	0.49 250	5.11 198	1.26 65	0.83 163	0.05 29	1.74 118	0.49 124	1.04 100	4.92 185	0.16 157	0.76 226	0.49 144	1.14 171	4.64 235	1.98 200

sAnonymous2	1.64 176	0.27 97	0.18 50	0.11 95	0.20 109	0.49 212	0.05 96	1.85 179	0.98 215	0.21 121	0.39 153	1.21 178	0.85 229	0.08 136	4.74 180	3.93 255	1.35 224	1.22 252	7.85 233	0.83 193	4.15 219	5.99 212	0.03 77	0.42 171	0.15 99	2.19 203	2.36 124	2.37 208

CroCo_RVC	1.64 176	0.27 97	0.18 50	0.11 95	0.20 109	0.49 212	0.05 96	1.85 179	0.98 215	0.21 121	0.39 153	1.21 178	0.85 229	0.08 136	4.74 180	3.93 255	1.35 224	1.22 252	7.85 233	0.83 193	4.15 219	5.99 212	0.03 77	0.42 171	0.15 99	2.19 203	2.36 124	2.37 208

BEATNet_4x	1.65 178	0.58 166	0.35 103	0.20 106	0.38 177	0.15 160	0.46 210	1.78 176	1.70 261	0.40 147	0.50 161	1.13 176	0.62 199	0.65 260	6.09 236	3.02 202	2.14 255	1.81 277	1.48 108	0.79 188	5.22 247	7.76 271	0.08 124	1.07 252	0.32 129	0.48 136	3.92 196	1.49 183

iinet-f	1.66 179	1.28 244	0.38 118	0.81 220	0.15 84	0.24 197	0.13 149	0.42 117	0.21 135	1.91 232	3.98 258	0.30 78	0.27 135	0.07 126	6.30 243	2.65 188	0.43 108	0.30 106	8.10 239	1.14 213	2.10 159	6.32 224	0.26 192	0.52 191	1.42 204	0.21 106	4.26 217	0.60 150

EGLCR-Stereo	1.68 180	0.23 85	2.17 261	0.08 88	0.28 141	0.09 124	0.09 129	0.50 126	1.17 231	0.11 106	2.55 239	0.62 140	0.67 202	0.03 86	4.24 156	3.69 245	1.12 200	1.22 252	4.58 200	0.59 153	4.19 221	7.51 264	0.24 186	0.68 216	1.05 184	0.64 147	6.73 276	0.33 126

DN-CSS_ROB	1.68 180	0.57 164	1.42 225	0.83 221	0.73 217	0.05 105	0.22 181	2.83 245	0.40 160	1.50 221	3.57 255	1.02 173	0.43 163	0.09 140	4.11 154	1.61 104	1.34 223	0.84 208	8.83 245	0.39 101	4.42 231	3.67 129	0.09 131	1.02 248	0.13 91	0.55 143	3.24 153	1.52 185

AE-Stereo	1.73 182	0.32 110	2.11 259	0.34 163	0.37 171	0.05 105	0.43 207	0.44 121	0.32 152	0.04 95	0.00 1	3.48 221	0.44 164	0.07 126	4.68 177	3.77 246	1.11 199	0.92 219	4.18 194	1.16 221	3.77 211	7.03 248	0.18 164	1.06 251	3.29 256	2.09 201	4.84 239	0.18 110

TANstereo	1.73 182	1.38 247	0.72 171	0.26 133	0.35 164	0.62 221	0.07 113	0.52 128	0.46 165	0.27 130	1.08 197	0.36 88	0.20 116	1.04 278	3.37 119	2.99 200	0.99 184	1.69 273	9.06 248	3.49 291	3.58 204	4.48 166	3.34 310	0.28 134	0.05 55	0.67 148	5.35 251	0.09 89

XX-TBD	1.73 182	1.38 247	0.72 171	0.26 133	0.35 164	0.62 221	0.07 113	0.52 128	0.46 165	0.27 130	1.08 197	0.36 88	0.20 116	1.04 278	3.37 119	2.99 200	0.99 184	1.69 273	9.06 248	3.49 291	3.58 204	4.48 166	3.34 310	0.28 134	0.05 55	0.67 148	5.35 251	0.09 89

GES	1.73 182	0.33 118	0.48 148	0.58 207	0.43 191	0.28 204	0.51 214	2.03 193	0.90 212	1.18 200	0.55 168	0.49 117	0.23 128	0.02 70	8.51 270	2.72 190	1.06 196	0.76 200	9.71 259	1.71 244	3.36 197	4.34 156	0.23 181	0.83 237	0.42 140	0.35 129	2.56 130	2.21 206

test_for_model	1.76 186	0.61 171	0.44 131	0.26 133	0.19 101	0.02 58	0.09 129	2.40 211	0.20 126	0.00 1	0.00 1	4.42 232	0.22 122	0.40 229	3.21 111	3.62 237	13.36 323	0.40 127	3.28 171	0.53 136	5.75 258	4.47 161	0.29 204	0.35 151	0.25 122	0.31 119	1.84 112	0.53 144

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 186	0.61 171	0.44 131	0.26 133	0.19 101	0.02 58	0.09 129	2.40 211	0.20 126	0.00 1	0.00 1	4.42 232	0.22 122	0.40 229	3.21 111	3.62 237	13.36 323	0.40 127	3.28 171	0.53 136	5.75 258	4.47 161	0.29 204	0.35 151	0.25 122	0.31 119	1.84 112	0.53 144

testlalala	1.76 186	0.61 171	0.44 131	0.26 133	0.19 101	0.02 58	0.09 129	2.40 211	0.20 126	0.00 1	0.00 1	4.42 232	0.22 122	0.40 229	3.21 111	3.62 237	13.36 323	0.40 127	3.28 171	0.53 136	5.75 258	4.47 161	0.29 204	0.35 151	0.25 122	0.31 119	1.84 112	0.53 144

GCAPDPT-zeroshot	1.76 186	0.61 171	0.44 131	0.26 133	0.19 101	0.02 58	0.09 129	2.40 211	0.20 126	0.00 1	0.00 1	4.42 232	0.22 122	0.40 229	3.21 111	3.62 237	13.36 323	0.40 127	3.28 171	0.53 136	5.75 258	4.47 161	0.29 204	0.35 151	0.25 122	0.31 119	1.84 112	0.53 144

GCAP-Stereo	1.76 186	0.61 171	0.44 131	0.26 133	0.19 101	0.02 58	0.09 129	2.40 211	0.20 126	0.00 1	0.00 1	4.42 232	0.22 122	0.40 229	3.21 111	3.62 237	13.36 323	0.40 127	3.28 171	0.53 136	5.75 258	4.47 161	0.29 204	0.35 151	0.25 122	0.31 119	1.84 112	0.53 144

MIPNet	1.76 186	0.72 193	0.87 192	0.32 157	0.55 202	0.01 24	0.08 120	1.77 175	0.38 155	2.09 238	0.92 191	0.44 108	0.76 217	0.27 205	5.64 215	2.03 146	1.52 236	0.93 221	3.87 189	1.34 231	1.41 116	6.39 229	0.07 118	1.05 250	2.65 236	7.16 272	3.90 194	0.29 123

SACVNet	1.77 192	0.88 210	1.11 213	0.67 213	1.41 251	0.84 228	0.94 227	2.65 229	0.54 173	1.31 210	0.02 101	0.95 171	0.40 158	0.39 227	6.01 234	2.36 174	1.71 242	0.42 139	4.84 205	0.82 190	3.03 184	6.05 217	0.11 140	0.73 221	1.33 196	1.66 193	4.02 202	2.55 212

PS-NSSS	1.79 193	3.17 290	0.42 126	3.20 271	0.92 231	2.08 260	1.19 236	0.39 114	0.16 117	0.38 144	0.00 1	11.59 283	1.18 243	0.50 251	5.15 199	0.89 35	0.71 149	0.28 101	4.31 197	0.17 49	0.97 96	0.64 25	2.37 300	0.19 107	1.58 214	0.76 157	3.28 155	1.77 192

FCDSN-DC	1.87 194	0.93 216	2.12 260	1.84 253	1.62 255	1.35 245	1.17 234	0.74 137	0.46 165	1.19 201	0.30 148	2.02 204	0.48 174	0.28 210	5.91 227	2.18 163	2.34 260	2.10 291	1.30 98	0.47 116	2.99 183	5.42 198	0.57 253	3.93 297	2.22 225	3.45 221	1.45 101	1.56 187
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 194	0.69 186	1.01 204	0.50 202	0.67 212	0.19 184	1.39 245	1.43 159	0.87 210	0.94 182	0.92 191	5.52 250	0.52 184	1.00 275	7.45 257	1.91 134	1.44 230	1.98 285	3.91 190	1.13 212	1.92 152	4.61 174	0.23 181	1.54 267	0.58 155	3.08 216	2.12 118	3.05 213

test-3	1.89 196	1.05 229	1.54 232	0.41 186	0.38 177	0.14 148	0.19 171	2.73 235	0.17 118	0.35 142	0.42 158	4.22 228	0.35 147	0.03 86	5.92 228	3.44 229	0.64 142	0.66 179	9.08 251	0.54 145	3.27 192	8.02 280	0.08 124	0.82 235	0.74 166	1.01 166	3.94 199	0.87 160

test_1	1.89 196	1.07 232	1.54 232	0.41 186	0.38 177	0.14 148	0.19 171	2.73 235	0.17 118	0.31 135	0.40 156	4.23 230	0.35 147	0.03 86	5.96 231	3.44 229	0.64 142	0.65 177	9.10 252	0.53 136	3.29 193	8.03 281	0.08 124	0.82 235	0.74 166	1.01 166	3.94 199	0.89 161

sCroCo_RVC	1.89 196	0.25 95	0.34 95	0.06 69	0.20 109	0.16 164	0.04 82	0.81 140	1.73 262	1.94 234	0.44 160	1.12 175	0.88 234	0.12 159	4.48 165	5.29 286	2.26 258	1.77 276	5.32 210	2.13 264	5.92 265	7.47 261	0.10 136	0.37 162	0.60 157	1.61 190	4.41 226	1.14 175

test_3	1.92 199	1.16 240	1.42 225	0.44 192	0.39 182	0.14 148	0.20 176	2.79 242	0.17 118	0.38 144	0.41 157	4.32 231	0.36 151	0.03 86	6.25 239	3.34 219	0.68 146	0.67 183	9.18 253	0.53 136	3.20 189	7.85 275	0.06 101	0.80 233	0.95 178	1.27 179	3.85 191	0.94 169

DeepPruner_ROB	1.92 199	0.41 138	0.92 195	0.51 203	0.67 212	0.53 217	2.45 264	1.72 169	0.84 208	1.37 217	2.27 226	0.75 153	0.55 187	0.12 159	8.56 271	2.33 172	1.28 217	1.20 249	2.67 151	0.58 150	6.00 267	4.19 150	0.75 275	0.44 180	0.66 163	6.01 261	3.18 148	0.91 163

AnonymousM	1.93 201	0.21 80	0.42 126	0.06 69	0.06 51	0.26 201	0.01 26	2.70 233	0.56 178	0.36 143	2.56 240	0.59 127	0.53 185	0.50 251	2.91 100	3.30 217	1.21 209	1.06 237	2.18 128	1.68 241	3.82 212	5.56 200	0.40 226	0.50 186	0.21 116	1.57 188	6.55 273	12.23 287

LoS	1.97 202	0.23 85	0.39 120	0.23 120	0.18 94	0.02 58	0.09 129	15.67 327	0.89 211	3.41 282	0.87 188	0.98 172	0.83 227	0.20 182	3.66 128	3.84 253	1.36 226	0.90 217	3.25 170	0.74 181	5.14 246	4.30 155	0.24 186	0.41 168	2.64 235	0.80 159	1.36 95	0.50 142
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 203	0.65 180	0.87 192	0.77 218	1.17 236	0.72 224	0.24 183	1.75 173	0.66 189	3.33 273	1.75 219	1.49 193	1.91 254	1.68 297	6.75 248	2.30 170	1.12 200	0.69 186	4.33 198	0.50 128	2.08 157	4.26 153	1.07 284	0.77 229	1.43 206	2.18 202	4.16 213	5.20 236

IPLGR	2.02 204	0.67 184	0.81 186	0.38 181	0.47 196	0.01 24	0.08 120	1.39 158	0.28 146	2.32 243	2.30 232	0.46 112	0.79 221	0.20 182	6.88 252	1.99 141	1.44 230	1.35 258	5.56 211	1.85 250	2.94 181	6.20 222	0.06 101	1.13 255	3.39 259	6.80 268	3.93 197	0.75 156

FADNet-RVC	2.02 204	0.32 110	0.74 176	0.33 159	1.23 238	0.05 105	3.02 276	0.60 134	0.24 140	1.02 186	0.31 149	6.30 258	0.33 142	0.34 218	10.06 284	2.10 160	0.84 165	0.81 206	6.91 224	1.97 253	2.36 166	3.78 136	0.20 172	0.61 204	1.94 222	1.65 192	3.28 155	3.13 215

PA-Net	2.07 206	0.95 218	1.62 237	0.31 152	2.13 271	0.17 175	0.70 223	0.21 93	1.90 265	0.84 174	1.44 209	0.30 78	0.21 120	0.84 269	7.47 258	1.66 114	0.38 98	0.37 117	1.25 94	0.74 181	1.66 137	4.96 190	0.64 262	0.51 189	1.03 182	11.53 305	2.31 123	9.73 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 207	1.68 257	1.46 229	1.00 227	1.37 245	0.89 231	2.88 273	2.59 226	2.86 280	0.34 138	2.72 244	2.40 207	1.41 249	0.27 205	5.18 200	1.38 84	0.85 166	0.98 225	2.99 165	1.01 205	1.54 123	4.72 179	0.43 234	0.53 193	2.61 233	4.44 242	4.09 209	4.93 230

Abc-Net	2.13 207	1.68 257	1.46 229	1.00 227	1.37 245	0.89 231	2.88 273	2.59 226	2.86 280	0.34 138	2.72 244	2.40 207	1.41 249	0.27 205	5.18 200	1.38 84	0.85 166	0.98 225	2.99 165	1.01 205	1.54 123	4.72 179	0.43 234	0.53 193	2.61 233	4.44 242	4.09 209	4.93 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 209	2.03 266	1.44 228	1.52 244	2.14 272	1.79 257	1.07 232	1.88 185	1.10 225	1.33 214	1.43 208	5.96 254	0.51 181	0.34 218	5.92 228	1.93 135	1.03 190	0.41 138	4.12 192	0.95 202	1.69 139	6.00 214	0.26 192	0.81 234	0.61 158	1.42 183	6.77 277	3.73 222

FINET	2.25 210	0.61 171	1.06 208	0.48 198	0.55 202	0.75 227	0.98 229	1.18 151	1.87 264	0.30 133	3.46 254	1.25 183	2.35 258	0.80 268	14.13 311	2.94 199	1.14 203	0.42 139	2.74 154	1.28 225	2.71 173	4.08 148	0.43 234	1.24 259	3.04 248	5.74 258	1.70 107	3.42 220

FADNet	2.26 211	0.45 144	0.77 180	0.54 206	1.08 234	0.02 58	3.28 279	0.88 141	0.38 155	0.80 172	0.57 170	2.60 212	0.50 179	0.67 262	9.91 283	1.94 137	0.91 174	1.08 239	9.92 262	1.76 247	2.78 174	4.21 151	0.11 140	0.47 182	2.92 245	3.57 223	3.57 172	5.35 238

gcap_with_dpt	2.27 212	2.84 283	0.44 131	3.85 278	0.37 171	0.55 218	0.03 66	1.73 171	0.38 155	0.60 159	0.53 165	6.32 259	0.74 213	0.21 189	5.00 194	4.51 266	1.38 228	1.62 268	5.97 212	1.15 217	4.25 223	6.32 224	0.03 77	0.24 123	1.57 212	1.19 174	4.31 219	5.13 234

GCAP-BAT	2.27 212	2.84 283	0.44 131	3.85 278	0.37 171	0.55 218	0.03 66	1.73 171	0.38 155	0.60 159	0.53 165	6.32 259	0.74 213	0.21 189	5.00 194	4.51 266	1.38 228	1.62 268	5.97 212	1.15 217	4.25 223	6.32 224	0.03 77	0.24 123	1.57 212	1.19 174	4.31 219	5.13 234

s12784h	2.36 214	2.32 275	2.69 274	1.64 246	0.77 220	0.08 121	0.06 106	2.09 196	0.54 173	1.17 198	0.13 124	1.69 199	0.67 202	0.04 104	3.36 118	3.26 215	1.00 188	0.40 127	3.79 188	0.49 124	5.47 254	4.44 160	0.16 157	0.38 164	3.34 258	5.45 256	7.07 280	11.25 283

R-Stereo Train	2.40 215	1.12 236	1.98 254	1.00 227	0.24 126	0.05 105	0.07 113	2.02 189	1.01 220	1.35 215	2.47 236	1.55 194	0.47 172	0.19 177	5.66 218	4.74 271	1.71 242	1.04 234	7.24 227	1.14 213	5.08 243	7.81 272	0.06 101	0.42 171	2.90 243	4.55 245	3.22 151	5.57 239

RAFT-Stereo	2.40 215	1.12 236	1.98 254	1.00 227	0.24 126	0.05 105	0.07 113	2.02 189	1.01 220	1.35 215	2.47 236	1.55 194	0.47 172	0.19 177	5.66 218	4.74 271	1.71 242	1.04 234	7.24 227	1.14 213	5.08 243	7.81 272	0.06 101	0.42 171	2.90 243	4.55 245	3.22 151	5.57 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 217	0.72 193	1.28 216	0.73 217	0.84 226	0.04 91	0.16 158	2.58 225	0.98 215	3.09 265	0.72 184	1.71 201	0.16 104	0.07 126	5.25 203	3.37 221	0.81 158	1.04 234	10.31 267	2.51 275	5.56 255	5.11 191	1.16 287	0.94 246	3.03 247	8.41 282	4.87 240	0.64 153

NCCL2	2.48 218	2.35 276	1.52 231	1.33 241	1.96 267	0.23 193	1.25 241	1.33 155	1.30 238	1.63 223	2.57 241	1.38 190	0.55 187	0.40 229	7.49 260	2.59 185	1.77 247	0.67 183	2.58 147	0.83 193	3.36 197	6.56 235	1.66 294	1.53 266	4.71 276	4.33 239	4.24 216	6.90 255

GEStereo_RVC	2.49 219	0.90 212	1.02 205	1.03 232	0.74 218	1.57 251	1.21 238	2.68 231	0.58 180	0.77 168	0.39 153	2.62 215	0.36 151	0.11 151	4.94 193	4.65 269	2.05 251	2.17 292	9.07 250	2.10 263	3.74 210	9.71 313	0.55 250	1.49 263	0.81 174	0.84 162	4.45 227	6.73 254

MSMDNet	2.61 220	0.70 189	1.72 244	0.38 181	0.62 210	0.23 193	0.18 166	3.09 256	0.67 190	1.02 186	2.22 225	1.22 181	2.43 260	0.35 223	5.26 205	6.79 314	1.36 226	0.58 170	10.46 269	3.11 287	6.34 275	7.92 276	0.41 230	0.76 226	2.48 231	3.98 236	3.04 142	3.06 214

GANet-ADL	2.63 221	0.65 180	2.25 263	1.16 234	1.13 235	1.61 252	0.77 225	1.97 187	1.02 222	3.19 270	3.22 249	1.48 191	0.33 142	0.03 86	6.00 233	4.08 260	2.52 265	0.78 204	7.88 235	2.05 258	3.56 203	6.68 241	0.27 198	0.86 239	1.51 208	6.92 270	5.25 248	3.84 223

cross-raft	2.64 222	0.79 200	1.76 245	0.43 190	0.89 227	0.23 193	0.18 166	3.08 255	0.70 192	0.77 168	2.13 223	1.21 178	0.69 206	0.41 236	5.43 208	5.90 293	1.22 214	0.59 171	10.82 272	1.85 250	6.50 276	8.26 286	0.45 239	0.63 206	2.66 237	4.41 241	4.46 228	4.88 229

DF	2.65 223	1.11 235	1.39 223	1.54 245	0.30 147	1.65 253	0.03 66	2.82 244	0.68 191	0.22 125	0.50 161	6.26 257	0.59 194	0.11 151	4.84 189	4.47 265	0.97 180	0.99 229	13.77 283	1.29 226	4.87 239	6.67 239	0.35 222	0.52 191	1.53 210	3.65 228	6.12 266	4.44 226

GANetREF_RVC	2.72 224	1.88 261	1.03 206	2.10 260	1.40 249	1.09 238	0.21 179	4.74 290	1.62 255	3.74 289	0.06 108	10.56 280	0.82 226	0.10 146	4.53 168	1.59 103	1.29 218	0.98 225	6.76 222	0.75 183	3.12 188	2.45 79	0.21 173	1.71 269	4.31 268	3.74 232	7.02 279	5.71 242
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	2.73 225	1.17 241	0.42 126	10.90 307	5.53 299	8.65 301	3.60 284	1.70 168	0.27 145	0.22 125	0.12 121	0.80 159	0.12 83	9.72 327	4.00 149	1.35 80	0.73 150	0.54 164	3.02 167	0.60 155	2.78 174	6.16 221	3.41 312	0.29 137	1.70 216	1.69 194	3.06 143	1.10 173

MLCV	2.73 225	0.66 183	0.90 194	2.64 267	1.41 251	1.10 239	1.01 230	3.58 273	0.61 183	3.69 288	4.23 261	5.51 249	3.78 276	0.11 151	5.65 217	2.01 145	1.68 240	0.87 211	10.28 266	1.26 223	3.32 195	5.13 193	0.34 218	2.60 284	2.68 240	3.08 216	4.10 211	1.55 186

RGC	2.76 227	2.10 271	5.00 295	1.68 247	1.94 264	1.93 258	1.23 239	2.03 193	1.49 247	0.88 178	4.67 267	2.77 216	2.63 263	0.70 264	5.76 224	1.89 131	1.20 206	0.48 155	4.42 199	1.33 230	2.66 171	6.08 219	0.21 173	1.11 253	2.55 232	5.20 251	5.35 251	7.17 258

Reg-Stereo(zero)	2.80 228	0.36 128	3.11 277	0.48 198	1.28 240	0.20 187	0.51 214	3.74 276	0.75 197	3.00 262	8.88 309	2.97 218	0.80 222	1.33 287	4.64 173	3.67 242	2.18 256	0.52 161	7.33 230	1.68 241	4.34 227	7.15 249	0.64 262	0.36 160	1.32 194	3.29 219	6.08 263	5.10 232

HI	2.80 228	0.36 128	3.11 277	0.48 198	1.28 240	0.20 187	0.51 214	3.74 276	0.75 197	3.00 262	8.88 309	2.97 218	0.80 222	1.33 287	4.64 173	3.67 242	2.18 256	0.52 161	7.33 230	1.68 241	4.34 227	7.15 249	0.64 262	0.36 160	1.32 194	3.29 219	6.08 263	5.10 232

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 230	1.26 243	0.34 95	1.44 242	2.86 283	4.15 280	1.24 240	2.76 241	0.98 215	6.41 320	3.42 252	7.88 267	0.71 209	0.04 104	3.70 131	3.23 214	0.59 135	0.66 179	5.00 206	1.09 209	3.83 214	6.59 238	0.08 124	0.26 128	0.53 149	1.83 197	4.26 217	11.30 284

Any-RAFT	2.91 231	0.59 168	3.81 285	0.35 170	0.57 207	0.02 58	0.11 143	2.92 248	0.63 186	0.50 153	3.78 256	3.92 226	0.36 151	0.16 172	6.57 247	3.98 257	0.87 173	0.87 211	8.59 242	0.61 157	5.45 253	6.20 222	0.42 233	0.49 184	5.12 282	9.91 294	3.30 157	8.42 266

CASS	2.93 232	1.06 230	2.39 266	2.21 263	1.17 236	0.52 216	2.81 271	2.79 242	1.05 224	1.80 230	3.40 251	1.68 198	0.59 194	0.05 111	4.51 166	3.20 213	5.58 299	1.31 257	9.56 257	1.64 240	7.26 289	7.98 278	0.05 92	0.66 213	3.62 264	2.70 213	4.35 221	5.22 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 232	1.75 259	0.35 103	3.49 275	9.49 315	1.73 256	4.02 286	0.70 136	3.19 282	0.69 165	1.51 211	0.60 131	0.34 145	0.14 166	7.97 265	3.53 234	1.21 209	0.76 200	4.64 202	0.73 180	2.31 163	4.11 149	0.65 265	0.58 201	15.77 323	3.70 230	3.75 181	1.43 180

RAFT-Test	3.05 234	0.69 186	1.82 248	1.09 233	0.81 223	0.25 199	0.43 207	3.13 258	0.76 199	1.06 188	6.42 285	1.03 174	0.91 236	0.35 223	5.61 214	6.66 312	1.32 222	0.61 174	10.76 271	1.74 246	6.54 280	7.48 262	0.56 251	0.59 202	2.76 242	10.02 295	4.56 232	4.35 225

PWCDC_ROB	3.09 235	0.52 155	0.24 67	0.38 181	0.92 231	0.25 199	0.37 199	1.16 150	8.67 313	0.14 115	2.36 234	0.85 162	32.24 333	0.72 266	6.25 239	3.40 225	2.00 250	0.94 222	2.65 150	1.03 208	3.63 207	9.35 310	0.27 198	0.68 216	0.55 150	0.69 150	1.44 100	1.79 193

RTSC	3.11 236	0.95 218	1.93 252	0.51 203	0.89 227	1.05 237	2.90 275	1.64 165	1.98 267	2.28 242	2.71 243	1.60 196	1.14 242	1.24 283	11.23 293	4.78 274	4.92 297	2.00 288	8.11 240	1.61 239	4.78 238	6.97 247	0.34 218	1.52 264	1.35 197	1.21 178	4.60 234	9.80 278

EKT-Stereo	3.12 237	0.79 200	2.25 263	0.51 203	0.38 177	0.57 220	1.87 255	3.36 265	1.32 239	2.03 236	5.99 279	1.48 191	0.75 216	0.44 239	7.79 262	6.14 298	1.47 233	3.22 306	8.95 247	2.82 285	6.93 288	8.34 293	0.17 162	0.49 184	4.41 270	4.95 247	5.40 254	1.57 188

SGM-Forest	3.19 238	2.07 268	0.45 144	6.33 290	2.00 268	2.67 268	0.10 141	1.46 160	0.76 199	2.49 246	0.91 190	6.65 265	6.47 282	0.48 247	6.84 250	3.08 206	0.85 166	0.33 112	3.65 184	0.62 158	2.81 177	5.69 204	0.84 278	1.18 256	3.88 265	3.84 234	11.86 307	7.73 262
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 239	2.76 282	1.07 209	0.70 216	2.26 276	2.09 261	2.76 270	1.00 146	5.91 302	1.91 232	1.10 199	1.28 186	0.78 219	1.43 291	8.09 266	3.52 233	1.51 235	1.18 247	8.68 243	2.26 267	3.23 190	6.00 214	1.89 296	1.20 257	3.12 253	7.80 279	3.41 164	10.10 279

HSM-Net_RVC	3.23 240	1.35 246	1.70 242	2.82 269	2.07 270	0.73 225	0.46 210	3.48 270	1.14 226	3.44 283	5.99 279	8.07 269	3.38 272	0.27 205	5.71 223	2.35 173	1.54 237	0.27 99	3.44 179	1.35 232	4.35 229	6.00 214	0.70 270	3.05 289	4.68 275	6.45 264	6.23 268	6.18 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 241	2.02 263	0.23 65	11.87 309	0.54 201	14.65 313	0.80 226	1.81 177	0.62 184	1.13 193	1.57 213	9.30 274	3.23 269	0.39 227	4.06 152	3.79 248	1.23 215	0.88 213	7.24 227	1.02 207	4.54 233	6.58 237	0.29 204	0.54 197	0.78 170	2.46 208	4.48 230	1.87 196

test-1	3.29 242	0.29 102	1.96 253	0.33 159	0.26 137	0.23 193	0.42 203	3.11 257	0.84 208	3.35 278	3.99 259	5.66 252	0.78 219	0.19 177	6.33 244	6.00 295	1.70 241	1.62 268	10.71 270	1.73 245	5.37 251	9.64 312	0.07 118	0.76 226	3.30 257	6.12 263	5.48 255	8.68 270

XPNet_ROB	3.41 243	2.62 278	1.58 236	0.80 219	1.56 253	1.24 244	0.96 228	0.89 142	1.54 251	1.17 198	3.26 250	26.85 310	0.38 156	0.40 229	6.47 245	2.54 183	3.57 277	0.89 215	3.41 177	1.26 223	3.53 202	7.67 268	0.87 279	0.64 209	0.96 180	2.39 206	9.98 299	4.70 228

Anonymous3	3.42 244	0.60 169	0.93 198	0.09 92	1.35 244	0.50 214	0.03 66	3.46 269	1.28 237	1.11 191	0.80 186	10.89 281	1.36 248	0.45 241	8.96 274	6.97 318	3.85 279	3.08 304	11.46 274	2.32 271	7.35 291	12.18 331	0.38 224	0.51 189	1.75 217	3.57 223	5.30 249	1.85 195

GwcNet-ADL	3.44 245	3.11 289	3.40 282	3.24 272	2.51 277	0.88 230	0.42 203	2.96 249	0.71 193	3.80 293	7.12 292	7.96 268	1.21 244	0.20 182	4.76 184	4.86 278	2.42 263	0.72 193	8.04 238	2.75 284	3.31 194	5.54 199	0.28 201	1.76 271	2.68 240	5.24 252	4.37 222	8.53 268

NaN_ROB	3.44 245	1.18 242	1.20 215	0.92 224	3.15 285	0.73 225	1.61 249	3.36 265	2.57 277	0.98 184	1.25 203	21.11 301	0.77 218	1.26 285	5.06 196	1.79 123	1.06 196	0.76 200	2.52 144	1.44 234	1.95 154	3.82 138	0.52 249	1.30 260	4.05 266	10.09 297	4.78 237	13.66 293

EAI-Stereo	3.47 247	1.08 234	3.31 281	1.01 231	2.20 274	0.86 229	2.15 261	3.02 252	2.01 268	0.21 121	6.99 290	3.36 220	0.71 209	0.17 173	8.65 272	6.60 310	1.21 209	1.15 245	10.39 268	1.82 249	4.60 234	8.03 281	0.69 268	1.76 271	2.14 224	5.97 260	7.35 284	6.22 250

NOSS_ROB	3.47 247	3.88 298	0.50 149	2.22 264	1.85 261	2.58 267	0.05 96	2.70 233	1.59 253	3.61 285	1.69 217	2.61 214	3.90 278	1.01 276	9.33 278	5.76 291	3.02 272	1.87 282	2.83 157	1.09 209	5.42 252	6.93 245	0.46 241	3.37 293	3.09 252	10.15 298	8.01 291	4.05 224

HH	3.49 249	0.47 147	5.11 298	0.68 214	0.69 214	0.93 233	1.38 242	3.19 261	0.82 205	2.81 252	2.29 230	5.39 246	0.81 224	0.34 218	5.69 221	7.67 327	0.99 184	1.08 239	9.91 260	2.70 282	7.76 295	8.27 288	0.57 253	0.93 244	3.44 260	8.42 284	5.63 259	6.30 251

HanStereo	3.49 249	0.47 147	5.11 298	0.68 214	0.69 214	0.93 233	1.38 242	3.19 261	0.82 205	2.81 252	2.29 230	5.39 246	0.81 224	0.34 218	5.69 221	7.67 327	0.99 184	1.08 239	9.91 260	2.70 282	7.76 295	8.27 288	0.57 253	0.93 244	3.44 260	8.42 284	5.63 259	6.30 251

MSKI-zero shot	3.55 251	0.69 186	1.78 247	0.20 106	0.41 185	0.19 184	0.14 153	3.13 258	0.94 214	0.80 172	6.42 285	3.89 225	0.60 198	0.03 86	5.84 226	6.80 315	1.44 230	1.01 231	11.77 276	2.28 268	6.56 282	8.63 295	0.24 186	0.71 218	4.66 274	11.34 303	7.75 287	7.55 260

PSMNet-ADL	3.55 251	0.87 209	1.70 242	1.71 249	2.00 268	1.21 241	0.69 222	2.55 223	1.91 266	4.36 305	7.71 299	4.22 228	7.85 289	0.10 146	7.75 261	5.27 284	2.09 254	0.89 215	11.92 278	2.07 259	4.52 232	6.13 220	0.70 270	0.67 215	2.07 223	4.52 244	8.78 294	1.62 190

gcap-zeroshot	3.56 253	0.56 160	4.08 287	1.72 250	0.53 199	1.55 250	1.78 253	3.23 263	0.64 187	2.75 251	6.71 287	6.50 262	0.68 205	0.48 247	6.48 246	6.49 307	1.21 209	1.11 242	16.59 290	2.54 276	5.24 248	8.27 288	1.30 290	0.79 231	3.27 255	5.01 249	4.56 232	1.94 199

model_zeroshot	3.58 254	0.49 152	2.22 262	1.96 256	0.99 233	0.34 207	0.18 166	2.98 250	0.43 163	2.44 245	5.28 270	4.75 238	0.54 186	0.17 173	8.97 275	6.14 298	1.71 242	1.15 245	15.06 286	1.29 226	5.77 263	7.73 270	0.26 192	0.43 177	5.63 286	5.85 259	5.24 246	8.66 269

ADCP+	3.65 255	2.02 263	2.68 273	1.32 240	1.94 264	1.22 242	4.40 289	1.11 149	9.44 316	1.76 227	5.45 272	9.05 272	0.37 155	0.98 274	6.99 254	2.36 174	0.61 139	0.92 219	6.14 220	0.94 201	2.80 176	5.58 202	0.36 223	0.63 206	3.00 246	12.42 308	3.57 172	10.51 280

TRStereo	3.75 256	3.07 287	7.59 314	0.37 175	0.17 90	7.92 296	0.24 183	2.99 251	0.91 213	2.72 250	1.68 216	5.88 253	0.65 201	0.15 167	5.57 213	5.35 288	0.86 171	0.80 205	7.01 225	1.31 229	4.10 218	7.50 263	0.34 218	0.43 177	2.67 239	12.33 307	12.84 309	5.90 244

DN	3.82 257	0.29 102	0.78 183	0.20 106	0.26 137	14.21 312	0.19 171	2.55 223	0.80 204	3.34 276	1.80 220	24.35 305	0.56 189	0.09 140	4.73 178	4.30 263	0.97 180	0.42 139	7.10 226	1.30 228	3.98 216	5.94 211	0.28 201	0.86 239	7.03 300	5.00 248	3.75 181	8.12 264

XX-Stereo	3.82 257	0.53 156	2.00 257	1.20 235	0.31 148	0.38 208	0.57 219	1.46 160	0.40 160	2.50 247	7.33 295	5.11 243	1.04 240	0.11 151	7.05 255	6.53 308	1.29 218	0.81 206	7.44 232	0.89 196	4.26 225	5.80 207	0.45 239	0.39 166	27.22 336	3.57 223	5.16 245	9.43 273

HBP-ISP	4.03 259	3.61 293	4.65 291	4.90 286	2.67 278	3.96 279	0.21 179	4.13 284	1.33 240	3.40 280	4.53 264	5.06 241	0.59 194	1.99 302	8.66 273	8.18 329	1.95 249	1.49 263	3.09 169	1.55 237	5.74 257	9.32 309	0.67 267	2.28 279	3.06 250	5.01 249	10.99 303	5.93 247

IGEV_Zeroshot_test	4.05 260	0.80 202	8.10 318	6.86 293	0.41 185	2.27 265	1.89 256	3.90 280	1.41 244	2.09 238	8.67 307	4.78 239	1.00 238	0.23 193	5.53 211	6.82 317	1.05 193	0.73 195	9.30 256	1.98 255	7.38 292	8.89 300	0.47 243	0.72 219	5.72 288	5.34 254	5.93 261	7.12 256

IGEV-FE	4.06 261	0.80 202	8.10 318	6.86 293	0.41 185	2.26 264	1.89 256	3.90 280	1.41 244	2.17 241	8.65 305	4.81 240	1.00 238	0.24 194	5.53 211	6.81 316	1.03 190	0.73 195	9.29 254	1.98 255	7.41 293	8.89 300	0.47 243	0.72 219	5.74 289	5.34 254	5.94 262	7.13 257

anonymity	4.07 262	0.78 198	6.15 308	1.49 243	0.74 218	0.48 211	0.49 212	3.72 275	1.65 257	2.70 248	20.70 345	3.99 227	0.88 234	0.28 210	5.31 206	6.26 302	1.14 203	0.71 191	7.91 236	1.58 238	4.27 226	8.17 285	0.41 230	0.61 204	4.86 279	9.60 293	5.48 255	9.41 272

ADCL	4.20 263	3.62 294	2.45 268	1.72 250	1.80 258	3.15 272	4.53 292	2.29 201	13.19 323	2.81 252	4.88 269	2.96 217	0.72 211	1.36 290	7.16 256	2.76 193	2.35 261	2.20 293	6.83 223	2.31 270	6.19 271	6.77 243	1.40 291	1.47 262	6.63 297	6.49 265	4.40 225	11.08 282

dad	4.27 264	0.90 212	0.38 118	10.18 306	1.67 256	1.51 249	12.20 316	12.33 318	0.11 94	3.40 280	0.00 1	1.94 202	3.49 273	0.26 200	6.16 238	1.44 89	1.74 246	0.71 191	14.06 285	0.66 173	3.23 190	4.00 146	0.21 173	1.02 248	6.09 292	0.19 102	17.62 321	9.71 276

FC-DCNN	4.43 265	4.58 301	5.93 305	9.82 305	4.79 296	8.76 302	4.48 291	4.47 286	1.65 257	2.91 260	2.13 223	6.53 263	2.41 259	0.30 213	4.57 169	2.52 181	2.76 271	1.21 250	3.98 191	0.89 196	3.66 208	4.91 184	0.73 274	4.23 301	8.24 301	6.03 262	7.69 285	9.53 275

zero-FE	4.46 266	2.02 263	0.20 53	18.26 316	2.74 280	20.82 321	6.55 300	1.82 178	0.71 193	1.31 210	3.02 248	10.50 279	3.67 275	0.45 241	4.35 161	3.50 232	1.30 220	1.59 267	13.37 282	1.37 233	5.58 256	7.41 258	0.31 213	0.54 197	0.79 172	2.41 207	4.46 228	1.50 184

iResNet	4.46 266	0.88 210	0.92 195	2.61 266	2.85 281	4.95 283	1.38 242	4.97 293	1.33 240	3.66 287	3.45 253	12.37 284	16.29 311	0.06 120	9.09 276	3.33 218	2.53 266	1.85 280	16.79 292	2.68 281	4.65 236	4.29 154	0.25 190	4.69 306	1.88 221	4.19 237	5.32 250	3.22 217

FADNet_RVC	4.48 268	2.12 272	1.42 225	3.57 277	3.69 287	1.20 240	2.37 263	2.30 202	1.42 246	1.77 228	4.48 263	9.79 276	6.84 287	1.84 301	12.73 303	3.36 220	3.55 276	4.20 313	17.52 293	3.76 295	5.93 266	8.26 286	0.72 272	1.64 268	1.78 218	3.63 227	5.12 243	5.99 248

LALA_ROB	4.53 269	4.80 303	1.68 240	1.27 238	2.16 273	2.28 266	1.42 246	1.88 185	2.60 278	2.71 249	5.56 273	33.12 315	0.72 211	0.88 271	10.88 291	2.59 185	3.47 275	1.83 279	4.21 195	2.04 257	4.39 230	7.30 254	0.41 230	1.52 264	2.35 229	3.60 226	8.94 295	7.68 261

DAS	4.65 270	0.98 224	1.28 216	1.99 258	1.39 247	1.39 247	1.58 247	3.52 271	4.17 293	3.33 273	6.18 282	12.75 286	6.50 283	0.10 146	8.31 267	4.81 276	4.46 289	2.26 294	10.21 263	5.35 307	6.51 278	7.66 266	0.57 253	4.84 308	4.63 272	7.17 273	7.79 288	5.90 244

SepStereo	4.65 270	0.98 224	1.28 216	1.99 258	1.39 247	1.39 247	1.58 247	3.52 271	4.17 293	3.33 273	6.18 282	12.75 286	6.50 283	0.10 146	8.31 267	4.81 276	4.46 289	2.26 294	10.21 263	5.35 307	6.51 278	7.66 266	0.57 253	4.84 308	4.63 272	7.17 273	7.79 288	5.90 244

iRaft-Stereo_20w	4.82 272	1.53 250	8.41 321	7.63 296	1.90 262	3.40 275	1.71 250	3.40 267	2.25 271	3.58 284	9.41 315	3.70 222	1.31 245	0.48 247	5.41 207	5.85 292	1.31 221	0.85 209	9.58 258	1.92 252	5.27 249	7.69 269	0.65 265	0.77 229	4.40 269	14.15 316	11.18 304	12.46 289

FC-DCNN v2	4.85 273	4.85 304	6.16 309	11.18 308	5.04 297	9.41 303	4.33 287	5.45 300	2.13 270	2.92 261	2.41 235	6.96 266	3.28 270	0.29 212	4.66 175	2.49 178	2.73 268	1.13 244	4.30 196	0.89 196	3.66 208	4.92 185	0.72 272	4.22 300	9.66 311	6.86 269	9.29 296	10.92 281

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 274	1.32 245	8.08 317	2.22 264	1.40 249	5.53 284	2.05 258	3.43 268	3.32 284	3.75 290	12.29 322	5.33 245	1.84 252	0.33 217	5.97 232	7.09 320	1.62 238	1.81 277	10.22 265	2.59 278	6.85 285	8.81 297	0.47 243	2.00 276	5.18 283	13.24 313	6.40 271	11.37 285

ccs_rob	4.98 274	1.51 249	2.53 271	2.16 261	0.89 227	3.24 273	1.79 254	4.91 292	1.34 242	4.26 302	15.64 334	28.82 311	10.34 298	0.50 251	6.81 249	5.55 289	2.39 262	1.57 265	6.45 221	2.16 265	6.28 274	6.95 246	0.40 226	2.33 280	1.38 199	2.46 208	4.37 222	7.31 259

SHD	5.09 276	1.15 239	3.12 279	1.80 252	1.94 264	1.71 255	2.82 272	5.09 296	4.76 299	2.82 255	5.39 271	5.07 242	9.79 297	0.87 270	11.37 295	6.33 306	4.71 293	2.67 301	13.97 284	3.50 293	7.31 290	8.29 292	0.44 237	3.88 296	5.02 281	7.49 277	4.03 203	12.20 286

ETE_ROB	5.10 277	4.12 299	1.76 245	1.25 237	2.22 275	2.82 269	2.07 259	1.56 163	4.21 295	1.88 231	5.58 275	37.59 323	0.86 233	1.44 292	10.38 287	2.80 194	4.20 287	0.98 225	5.24 209	1.97 253	4.87 239	7.58 265	0.77 277	1.38 261	2.34 228	3.79 233	15.93 318	8.21 265

CSAN	5.32 278	2.66 279	1.69 241	3.30 273	3.85 289	2.05 259	2.31 262	5.00 295	4.86 300	3.78 292	2.69 242	17.88 298	11.82 302	1.17 282	10.17 285	1.96 139	2.51 264	1.35 258	6.12 218	2.50 274	3.97 215	4.60 172	0.56 251	2.97 288	6.49 295	16.18 322	7.96 290	13.30 292

ITSA-stereo	5.42 279	2.29 274	1.89 251	8.97 302	3.88 290	1.23 243	2.54 265	4.47 286	3.35 288	4.35 304	7.59 296	10.18 277	12.92 305	3.00 306	7.80 263	5.16 281	3.85 279	1.88 283	8.77 244	2.09 262	6.00 267	7.39 255	1.42 292	3.60 294	4.84 278	7.18 275	5.13 244	14.47 296

DCVSM-stereo	5.54 280	0.78 198	3.12 279	3.47 274	1.28 240	7.98 297	1.05 231	4.59 289	2.29 272	5.25 314	7.93 303	23.24 304	12.85 304	0.71 265	9.52 281	4.20 262	2.06 253	1.36 260	16.58 289	3.56 294	5.30 250	5.91 210	2.46 301	3.65 295	2.66 237	6.64 266	5.48 255	5.70 241

DNS	5.56 281	0.43 140	1.83 249	1.24 236	0.18 94	11.28 307	0.23 182	2.52 220	1.15 227	1.23 204	14.38 326	49.69 340	0.50 179	0.63 258	5.10 197	6.32 305	1.05 193	0.73 195	15.15 287	1.15 217	3.48 201	5.75 205	0.28 201	1.11 253	6.26 294	4.30 238	4.73 236	9.33 271

CC-Net-ROB	5.62 282	8.62 315	1.87 250	23.08 320	6.72 308	15.74 315	8.55 310	0.45 122	0.82 205	1.55 222	0.00 1	24.53 306	3.35 271	3.39 311	5.49 209	0.89 35	2.73 268	1.76 275	12.04 279	0.82 190	1.32 112	1.73 53	9.22 325	0.42 171	3.22 254	2.53 211	2.45 127	8.44 267

DDVS	5.69 283	1.54 251	2.40 267	1.70 248	2.85 281	2.20 262	1.17 234	5.90 303	4.00 292	4.08 297	18.83 340	25.64 308	8.12 292	1.56 294	8.35 269	7.04 319	2.73 268	2.05 289	11.37 273	4.73 300	6.54 280	8.98 304	0.34 218	1.71 269	1.84 220	3.53 222	6.53 272	7.90 263

XQC	5.77 284	3.33 291	2.00 257	3.49 275	4.00 291	3.75 278	3.56 281	6.60 306	3.33 285	2.89 258	5.57 274	6.45 261	8.10 291	1.78 299	12.28 299	5.97 294	4.03 285	1.85 280	11.48 275	3.98 297	6.63 283	9.37 311	0.62 259	2.51 282	9.28 308	15.19 319	11.40 306	6.32 253

SFCPSM	5.84 285	2.89 285	1.36 222	1.97 257	1.59 254	1.65 253	0.56 218	2.54 221	4.75 298	3.16 267	7.74 300	15.48 293	23.57 319	1.24 283	11.21 292	4.79 275	2.53 266	1.55 264	22.65 309	7.42 314	4.60 234	6.67 239	0.69 268	2.33 280	4.62 271	4.35 240	6.18 267	9.49 274

RTS	6.13 286	1.54 251	1.31 220	0.94 225	1.83 259	4.15 280	5.45 294	2.74 238	3.33 285	2.85 256	1.61 214	8.52 270	1.31 245	1.13 280	14.79 320	6.12 296	7.56 309	2.52 297	18.82 296	3.48 289	6.23 272	8.15 283	1.11 285	1.90 274	8.24 301	21.58 335	6.64 274	21.79 312

RTSA	6.13 286	1.54 251	1.31 220	0.94 225	1.83 259	4.15 280	5.45 294	2.74 238	3.33 285	2.85 256	1.61 214	8.52 270	1.31 245	1.13 280	14.79 320	6.12 296	7.56 309	2.52 297	18.82 296	3.48 289	6.23 272	8.15 283	1.11 285	1.90 274	8.24 301	21.58 335	6.64 274	21.79 312

CBMV	6.33 288	3.75 295	1.57 235	3.96 280	3.58 286	2.97 270	1.75 252	3.89 279	2.67 279	4.14 298	2.72 244	14.42 290	3.85 277	0.73 267	10.81 290	6.26 302	4.67 292	2.29 296	9.29 254	1.51 235	8.03 299	7.42 259	0.63 260	6.58 322	6.79 298	7.57 278	20.00 324	28.98 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 289	2.03 266	2.98 276	1.85 254	2.88 284	3.58 276	6.75 302	4.57 288	12.25 320	3.05 264	7.04 291	4.71 237	1.88 253	2.57 305	14.38 317	6.24 301	6.31 304	4.36 316	12.98 281	3.18 288	11.94 325	11.62 328	1.98 297	4.21 299	6.60 296	10.55 299	6.27 269	14.36 295

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 290	1.86 260	7.76 315	2.86 270	2.71 279	7.05 292	3.15 277	3.93 282	4.88 301	4.54 306	11.42 319	5.15 244	2.03 255	0.06 120	10.49 289	8.30 330	2.05 251	1.28 256	37.56 328	2.22 266	6.07 269	9.22 306	0.40 226	0.89 242	4.29 267	12.82 311	6.10 265	12.31 288

WQFJA1++	6.49 291	0.92 215	0.22 61	35.88 330	0.46 195	36.70 334	37.76 334	0.30 107	0.78 202	3.23 271	0.20 138	6.64 264	6.50 283	0.21 189	4.34 160	4.12 261	0.80 155	0.77 203	8.12 241	1.51 235	3.42 199	5.20 194	0.23 181	0.27 131	0.21 116	9.19 289	3.51 167	3.65 221

AMNet	6.93 292	3.82 297	2.53 271	4.00 281	5.78 301	6.99 291	3.24 278	2.46 217	2.51 276	3.39 279	6.36 284	9.40 275	2.06 256	7.30 322	5.92 228	9.99 336	13.66 328	7.81 332	8.03 237	7.76 318	11.45 322	8.81 297	2.81 303	4.73 307	5.75 290	7.80 279	13.20 310	19.55 307

CBMV_ROB	7.04 293	2.92 286	2.91 275	8.40 300	6.54 307	5.80 286	3.57 282	5.09 296	2.49 275	3.84 295	4.70 268	21.33 302	14.76 309	0.47 245	10.48 288	3.84 253	3.13 273	1.58 266	12.20 280	8.81 320	6.17 270	5.80 207	0.47 243	3.14 291	9.16 307	15.50 321	13.69 312	13.29 291

ADCMid	7.46 294	4.47 300	5.08 296	2.16 261	4.40 294	5.87 287	8.05 306	9.24 310	12.39 321	3.16 267	7.69 298	10.20 278	10.41 299	3.13 308	12.60 302	5.58 290	5.05 298	2.83 303	19.52 300	4.27 298	8.70 306	10.59 323	5.48 319	2.86 286	5.69 287	10.08 296	5.48 255	16.37 299

ADCPNet	7.46 294	2.07 268	4.11 288	2.81 268	6.39 304	3.36 274	8.24 307	5.53 301	7.83 310	3.76 291	7.86 301	5.53 251	14.04 307	3.15 309	13.54 308	6.64 311	4.80 294	2.06 290	18.97 299	5.05 305	8.54 304	10.30 321	2.99 305	2.59 283	9.61 310	17.77 324	7.74 286	16.22 298

PWC_ROB	7.58 296	2.00 262	5.48 301	0.90 223	1.32 243	2.25 263	5.46 296	2.83 245	16.84 331	3.83 294	8.10 304	5.42 248	39.62 340	1.01 276	9.69 282	5.15 280	6.62 305	4.25 314	16.71 291	4.76 302	8.56 305	10.40 322	0.63 260	4.96 311	3.07 251	3.69 229	7.15 283	24.07 319

FAT-Stereo	7.68 297	2.26 273	8.90 323	7.33 295	12.67 322	6.25 289	3.58 283	7.41 307	3.60 290	5.82 316	12.39 323	18.45 299	9.06 294	1.35 289	12.36 300	6.54 309	3.93 281	4.03 312	15.97 288	6.36 310	7.78 297	9.24 307	0.76 276	5.29 316	3.49 262	6.98 271	8.20 292	17.22 302

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 298	3.78 296	1.17 214	9.35 303	4.27 293	8.06 298	8.52 309	11.24 316	8.55 312	4.88 312	4.04 260	17.24 296	9.50 296	6.06 321	14.53 319	3.53 234	2.28 259	1.12 243	19.59 302	2.56 277	8.24 302	9.72 314	3.14 308	2.11 277	11.98 316	14.76 317	10.14 300	14.15 294

ACV-stereo	8.68 299	5.35 307	4.89 293	8.31 299	1.79 257	11.62 308	4.37 288	3.80 278	6.01 303	5.33 315	7.17 293	6.07 256	26.41 322	1.30 286	11.88 296	10.16 338	6.25 303	2.60 299	51.34 344	14.45 333	9.06 311	8.91 302	1.00 280	2.60 284	2.32 227	8.54 287	7.07 280	5.71 242

pmcnn	8.69 300	3.07 287	2.45 268	6.53 292	5.75 300	7.18 293	4.96 293	4.79 291	2.03 269	4.24 301	12.14 321	19.36 300	21.49 317	0.91 272	9.48 279	6.75 313	6.67 306	4.39 317	22.61 308	5.09 306	10.91 321	7.84 274	4.51 316	5.07 313	6.90 299	5.26 253	17.73 322	26.48 325

FBW_ROB	8.77 301	9.60 316	5.96 306	20.47 319	9.29 314	12.71 309	9.20 311	4.97 293	1.59 253	3.30 272	6.98 289	15.27 291	3.59 274	7.76 324	10.34 286	1.71 120	3.43 274	0.86 210	34.07 323	2.29 269	6.89 286	6.34 227	9.32 326	8.81 331	5.75 290	8.41 282	5.24 246	22.62 314

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 302	1.66 256	6.09 307	4.62 285	3.79 288	3.05 271	6.94 303	3.69 274	3.58 289	4.74 310	10.17 317	65.85 354	12.11 303	7.99 325	7.88 264	5.27 284	4.63 291	5.31 318	18.89 298	2.67 280	8.70 306	10.19 319	1.05 283	4.09 298	5.01 280	9.52 292	6.30 270	15.16 297

S-Stereo	9.64 303	2.07 268	4.59 289	8.70 301	8.72 312	12.93 311	19.52 323	5.25 298	6.14 305	6.12 319	20.39 344	29.19 312	7.43 288	0.64 259	14.26 314	7.63 326	4.01 284	5.81 323	18.32 294	6.45 312	7.46 294	9.84 315	12.36 330	7.40 325	3.61 263	6.74 267	7.10 282	17.56 303

ADCS	10.79 304	5.73 308	4.98 294	4.16 283	6.39 304	6.60 290	6.53 299	10.15 314	15.87 329	4.18 300	7.59 296	13.56 289	18.31 312	4.53 317	14.24 313	11.99 343	10.80 317	7.09 331	25.37 314	9.28 323	16.45 342	16.31 347	2.97 304	7.03 324	10.05 314	20.56 331	11.21 305	19.51 306

STTRV1_RVC	10.96 305	2.66 279	1.55 234	5.84 287	1.90 262	6.01 288	3.60 284	4.11 283	3.93 291	4.64 308	6.71 287	16.96 295	21.63 318	1.68 297	20.69 342	5.04 279	18.60 335	1.18 247	52.69 347	12.74 330	19.16 346	9.31 308	4.76 318	5.05 312	9.07 306	12.15 306	12.79 308	31.40 332

MFN_U_SF_RVC	11.03 306	6.12 311	3.70 284	9.72 304	5.50 298	12.91 310	11.38 314	12.61 320	7.46 309	12.18 337	14.75 330	23.19 303	14.11 308	9.33 326	18.32 332	5.16 281	4.41 288	3.43 308	39.06 331	6.67 313	10.28 317	11.18 325	1.45 293	6.88 323	9.80 312	8.50 286	9.76 297	19.96 309

SGM_RVC	11.04 307	10.51 319	3.94 286	16.88 313	9.65 317	15.55 314	8.47 308	9.54 311	6.09 304	4.15 299	7.87 302	25.06 307	19.78 316	0.97 273	9.49 280	2.25 167	3.81 278	1.26 255	21.86 305	2.34 272	6.63 283	5.12 192	2.33 299	4.85 310	18.97 327	16.47 323	33.79 340	30.47 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 308	4.89 306	9.62 325	4.05 282	4.71 295	7.69 295	2.56 266	10.07 313	15.27 327	5.01 313	15.52 333	47.57 338	9.25 295	0.66 261	11.93 297	8.70 332	5.83 300	4.33 315	24.55 313	15.55 335	8.38 303	9.97 317	3.01 306	5.25 315	6.16 293	13.40 314	22.59 326	23.59 318

SANet	11.19 309	4.59 302	6.27 311	5.98 288	6.03 302	9.51 304	3.52 280	15.63 325	13.49 324	2.90 259	8.65 305	59.91 348	26.52 323	3.01 307	14.30 315	3.26 215	7.32 308	3.86 311	11.91 277	3.94 296	6.50 276	7.39 255	2.61 302	7.75 328	12.68 318	17.80 325	13.93 313	22.99 315

MDST_ROB	11.38 310	16.72 326	3.53 283	29.03 324	10.09 318	21.13 322	6.30 298	6.03 304	2.39 273	3.16 267	5.82 278	11.55 282	29.02 327	0.67 262	15.26 326	3.18 212	1.65 239	0.66 179	8.85 246	2.07 259	5.87 264	6.71 242	2.26 298	3.08 290	28.29 338	22.14 337	37.48 345	24.36 320

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 311	10.45 318	6.25 310	17.50 314	6.77 309	8.15 299	11.44 315	18.23 332	23.22 343	11.11 331	4.62 265	15.32 292	6.08 281	10.68 329	16.27 328	6.19 300	3.94 282	5.52 319	39.73 332	7.74 317	9.53 316	12.33 332	7.02 321	7.63 327	14.72 322	12.91 312	6.89 278	16.97 301

edge stereo	11.93 312	6.96 313	11.28 326	14.49 310	12.53 321	16.91 316	13.06 318	12.62 321	7.43 308	6.06 318	15.07 331	38.54 325	18.86 313	1.55 293	12.90 304	7.43 323	6.14 301	3.10 305	25.46 315	4.74 301	8.16 300	10.22 320	4.20 314	4.35 302	9.83 313	8.13 281	13.68 311	28.51 327

DGSMNet	12.26 313	4.87 305	8.31 320	6.01 289	6.04 303	7.30 294	6.59 301	7.90 308	4.51 297	11.38 333	32.66 354	17.48 297	8.74 293	4.36 316	14.01 310	14.50 347	17.26 332	9.25 335	41.69 335	11.54 329	21.38 351	24.41 354	4.74 317	7.56 326	5.44 284	11.45 304	8.55 293	13.11 290

DDUNet	13.01 314	20.50 329	4.63 290	37.04 331	24.81 330	34.87 333	32.65 331	1.85 179	1.66 259	1.47 219	3.83 257	13.22 288	4.08 279	83.62 344	6.26 241	2.41 177	8.99 314	3.82 309	18.78 295	4.54 299	7.88 298	7.25 251	16.92 335	0.99 247	1.50 207	0.70 151	4.90 241	2.09 203

PVD	13.07 315	5.77 309	8.84 322	7.67 297	7.35 310	10.40 305	7.28 304	21.12 339	19.70 339	3.65 286	8.76 308	16.32 294	27.90 325	3.25 310	14.97 323	8.92 334	11.32 318	6.23 327	25.56 316	7.56 315	12.68 328	14.11 341	1.29 289	6.16 319	16.97 324	25.32 342	18.21 323	35.51 338

AnyNet_C01	13.13 316	6.35 312	5.48 301	6.38 291	6.46 306	5.73 285	10.15 312	12.79 323	16.56 330	5.83 317	9.31 313	26.51 309	19.60 314	5.31 320	17.84 330	13.62 345	17.55 333	15.56 349	35.24 324	11.09 327	19.28 347	17.31 349	7.05 322	7.85 329	13.46 320	10.79 300	9.89 298	21.58 311

UDG	13.28 317	21.47 330	5.08 296	37.13 332	29.51 333	32.00 329	40.03 335	2.62 228	1.78 263	2.40 244	5.74 277	12.64 285	4.23 280	74.90 341	7.47 258	2.61 187	9.44 315	3.24 307	19.57 301	5.01 304	8.74 309	7.28 252	12.84 331	1.84 273	1.35 197	2.91 215	4.53 231	2.12 204

SGM-ForestM	13.51 318	15.62 324	5.25 300	19.43 317	9.27 313	19.59 320	12.46 317	12.78 322	8.97 315	3.34 276	9.27 312	36.07 322	25.37 321	2.03 303	16.48 329	3.39 223	4.90 296	1.21 250	22.28 306	2.96 286	6.90 287	5.25 196	1.83 295	4.68 305	27.51 337	25.27 341	34.85 343	27.72 326

MeshStereo	13.92 319	10.29 317	5.80 304	24.32 323	15.33 323	17.65 318	7.76 305	12.34 319	7.38 307	4.65 309	9.09 311	38.22 324	30.61 330	0.62 257	14.44 318	7.42 322	4.05 286	2.65 300	19.82 303	2.63 279	14.32 336	9.90 316	1.27 288	6.42 320	22.75 333	19.43 328	33.41 338	33.14 334
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DPSNet	15.27 320	3.38 292	2.28 265	7.89 298	8.28 311	10.58 306	4.44 290	5.86 302	8.70 314	4.26 302	6.00 281	72.12 359	28.20 326	4.69 318	15.14 325	10.42 339	11.48 320	8.27 333	58.42 356	9.38 324	12.12 327	11.31 326	17.29 336	11.11 336	20.16 330	20.85 334	14.99 316	24.68 322

MFMNet_re	16.81 321	13.74 321	7.85 316	23.81 322	9.51 316	34.14 332	18.04 320	12.31 317	19.02 336	10.33 330	12.96 324	38.69 326	15.16 310	1.61 296	18.46 333	10.89 341	28.67 350	12.10 341	31.52 319	10.43 326	18.75 345	11.05 324	8.52 324	9.85 332	9.47 309	5.57 257	24.17 327	37.24 340

SQANet	19.01 322	32.39 336	7.05 312	58.51 337	34.20 334	58.54 340	40.35 336	4.32 285	1.69 260	4.85 311	1.45 210	32.05 314	6.71 286	57.82 337	11.24 294	1.77 122	6.68 307	1.66 271	31.16 318	2.08 261	8.23 301	7.99 279	54.11 344	2.11 277	5.60 285	10.88 301	10.17 301	19.67 308

SAMSARA	20.09 323	2.60 277	5.52 303	4.28 284	4.10 292	3.59 277	5.57 297	15.80 328	10.05 318	4.59 307	5.59 276	9.22 273	24.85 320	3.88 312	16.25 327	8.47 331	6.17 302	3.82 309	22.29 307	5.87 309	19.35 348	26.82 361	1.02 281	5.45 317	80.31 368	91.77 368	78.09 368	77.23 368

MADNet+	20.34 324	8.33 314	14.90 335	18.17 315	11.98 320	8.55 300	19.20 321	28.96 350	17.96 334	12.55 338	11.63 320	34.32 319	30.36 329	10.57 328	26.85 349	16.66 349	27.39 348	10.40 340	40.88 333	18.27 340	19.91 349	15.53 345	9.97 329	19.40 347	35.72 346	22.38 338	21.31 325	37.09 339

ELAS_RVC	20.43 325	19.80 328	14.61 334	33.93 327	22.90 327	33.71 331	20.10 325	15.64 326	12.18 319	8.45 325	19.69 343	54.25 346	33.97 334	4.07 313	13.47 307	5.30 287	11.89 321	6.49 329	21.52 304	8.87 321	14.06 333	14.69 343	9.63 328	11.88 337	32.34 342	25.79 343	41.56 351	40.71 346
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 326	24.96 332	17.24 337	39.82 333	27.48 332	32.58 330	22.87 327	19.77 336	17.77 333	8.05 324	19.67 342	46.38 333	37.96 339	2.15 304	18.66 335	4.75 273	4.82 295	1.95 284	33.25 321	6.38 311	9.07 312	8.67 296	3.28 309	10.68 334	31.80 341	27.62 347	40.75 347	38.09 342

ELAS	20.62 327	22.76 331	14.59 333	35.29 329	24.88 331	31.90 328	20.66 326	17.34 331	17.05 332	7.97 323	18.32 338	48.39 339	31.67 331	4.13 314	14.30 315	5.24 283	11.47 319	6.10 326	23.02 311	7.62 316	13.14 330	14.53 342	9.46 327	10.75 335	34.52 344	27.84 348	41.52 350	42.31 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 328	14.87 323	11.99 328	19.90 318	20.87 325	18.85 319	10.39 313	16.04 329	19.39 337	19.65 347	21.64 347	33.32 316	37.38 338	7.51 323	19.34 338	17.18 351	26.65 346	16.12 351	32.93 320	23.87 347	31.45 359	25.37 358	13.83 333	14.33 344	17.76 326	19.97 329	29.60 334	26.21 323
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 329	17.36 327	16.07 336	34.52 328	24.54 329	25.94 325	19.26 322	20.13 338	18.43 335	6.42 321	15.25 332	40.88 328	36.30 337	4.35 315	18.72 336	10.55 340	8.23 311	29.63 360	23.68 312	4.94 303	11.81 324	8.91 302	3.02 307	10.18 333	36.19 349	32.24 352	51.66 359	49.72 353

otaku	22.42 330	43.20 340	9.38 324	63.06 343	42.07 340	64.13 349	51.05 337	6.07 305	4.42 296	10.13 329	1.74 218	33.95 317	10.96 300	66.92 339	12.03 298	1.89 131	8.57 312	1.66 271	38.00 329	7.96 319	8.85 310	8.28 291	54.71 345	2.95 287	9.04 305	9.25 290	14.25 315	20.70 310

SGM+DAISY	22.46 331	16.23 325	12.74 329	23.16 321	22.67 326	25.12 324	20.00 324	18.50 333	14.48 326	18.58 346	22.04 348	30.49 313	41.59 341	13.05 331	22.51 346	16.54 348	26.00 345	12.93 343	35.92 325	22.37 345	28.02 357	25.12 357	21.26 337	13.77 342	20.04 329	18.46 327	33.94 341	30.81 331

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LE_ROB	23.34 334	10.93 320	12.86 330	32.65 325	38.35 337	31.72 327	33.97 332	23.50 341	21.06 341	7.08 322	17.87 337	51.83 343	51.55 357	1.81 300	14.20 312	3.08 206	3.94 282	1.47 262	30.65 317	8.98 322	9.43 315	7.39 255	6.89 320	25.95 352	35.31 345	39.95 360	53.69 361	54.00 356

Ntro	23.84 335	41.67 338	11.59 327	63.69 346	43.73 341	62.95 347	57.60 340	8.47 309	6.35 306	11.89 336	2.51 238	35.10 320	7.96 290	75.67 342	12.59 301	1.67 115	9.55 316	2.68 302	39.05 330	9.79 325	8.70 306	8.40 294	55.40 346	3.24 292	11.18 315	15.16 318	14.07 314	23.09 317

BEATNet-Init1	25.27 336	27.76 333	13.76 331	44.57 335	24.32 328	38.91 335	25.10 328	19.51 335	20.03 340	9.35 326	16.15 335	47.35 337	48.89 352	4.71 319	23.55 347	11.00 342	8.78 313	5.84 324	49.88 343	20.70 341	15.01 337	14.94 344	7.37 323	12.57 340	35.78 347	26.22 344	60.85 365	49.36 352

DispFullNet	27.09 337	40.76 337	20.37 343	53.27 336	39.67 338	45.72 337	56.25 339	14.00 324	12.78 322	14.18 339	10.07 316	43.95 332	34.00 335	86.26 345	13.33 306	13.62 345	31.37 354	16.57 352	52.58 346	15.02 334	15.98 339	12.66 335	15.43 334	6.52 321	8.73 304	8.65 288	16.24 319	33.48 335

ACVNet-4b	27.62 338	43.15 339	14.04 332	69.86 355	48.10 344	70.20 357	77.34 356	10.63 315	9.55 317	15.00 342	1.55 212	59.33 347	11.37 301	93.44 353	12.94 305	2.57 184	15.66 330	5.69 322	33.68 322	14.13 331	9.17 313	7.28 252	59.49 350	4.60 304	12.85 319	9.43 291	15.52 317	19.12 305

WAO-7	28.15 339	31.17 335	25.54 347	33.41 326	34.99 335	22.62 323	28.62 330	47.75 359	47.89 357	29.08 352	39.82 358	41.47 329	41.79 342	12.75 330	36.14 356	18.16 352	17.03 331	8.88 334	47.38 339	21.69 344	11.73 323	12.95 338	3.79 313	33.81 358	23.20 334	26.44 345	24.41 328	37.61 341

ACVNet_1	28.17 340	43.81 341	17.24 337	67.32 350	49.50 346	66.04 354	82.98 361	16.42 330	8.08 311	11.43 334	7.19 294	34.00 318	27.09 324	93.81 354	14.92 322	2.21 165	17.82 334	6.77 330	36.07 326	11.39 328	10.56 320	7.42 259	59.65 351	6.11 318	20.40 331	15.24 320	10.18 302	16.93 300

RainbowNet	28.72 341	46.67 343	19.30 342	69.82 354	47.14 342	68.90 356	70.63 351	10.00 312	3.26 283	17.63 344	2.27 226	46.57 334	29.74 328	91.67 349	17.86 331	3.37 221	12.50 322	5.59 320	44.74 338	17.11 338	10.33 318	8.87 299	58.90 349	5.15 314	14.30 321	12.58 309	17.44 320	23.01 316

FADE	29.84 342	14.85 322	17.50 339	14.80 311	17.47 324	30.08 326	27.73 329	21.58 340	43.85 352	17.74 345	27.42 353	77.60 364	47.38 349	13.14 332	21.07 343	12.04 344	34.32 356	23.23 355	59.34 357	35.12 357	37.77 363	35.26 362	13.16 332	25.00 351	20.45 332	13.86 315	47.51 354	56.53 359

MonStereo1	31.37 343	44.05 342	18.10 341	63.40 344	51.01 352	58.41 339	67.37 344	18.80 334	19.56 338	11.72 335	19.29 341	63.23 353	45.03 346	93.02 352	14.99 324	4.67 270	19.74 337	9.74 338	41.29 334	14.22 332	12.85 329	11.31 326	61.91 357	4.55 303	12.64 317	11.07 302	25.06 329	29.83 329

PSMNet_ROB	32.72 344	49.56 349	17.71 340	65.01 348	47.98 343	61.81 344	62.32 341	19.85 337	21.78 342	27.64 351	25.28 349	42.80 330	43.52 345	83.58 343	21.88 345	4.36 264	19.43 336	6.46 328	43.95 337	16.36 336	13.14 330	11.66 329	58.31 348	14.57 345	31.67 340	24.32 340	29.94 336	18.64 304

JetBlue	33.16 345	30.03 334	36.86 359	39.95 334	35.04 336	44.19 336	36.23 333	30.47 353	47.01 356	15.01 343	10.48 318	79.96 366	19.64 315	25.82 334	18.89 337	17.14 350	40.11 360	25.93 358	36.94 327	25.94 350	32.23 360	26.39 359	31.84 338	27.47 354	31.63 339	33.13 354	48.81 357	48.30 351

ACVNet_2	33.32 346	48.24 345	22.45 345	67.72 353	50.69 351	65.88 352	85.41 364	28.48 348	14.03 325	14.63 340	9.36 314	52.16 344	31.94 332	91.62 348	13.62 309	2.72 190	21.29 338	5.84 324	51.78 345	16.52 337	10.41 319	7.93 277	58.06 347	13.93 343	36.96 351	18.42 326	25.58 330	33.95 337

IMH-64-1	35.05 347	48.99 346	25.77 349	61.80 339	50.28 349	62.71 345	68.79 345	27.80 345	35.88 346	10.10 327	14.48 328	46.82 335	41.96 343	94.04 355	19.93 339	7.49 324	22.67 339	9.35 336	48.46 340	21.14 342	14.12 334	12.56 333	59.91 353	12.21 338	41.64 352	20.57 332	27.79 331	39.03 343

IMH-64	35.05 347	48.99 346	25.77 349	61.80 339	50.28 349	62.71 345	68.79 345	27.80 345	35.88 346	10.10 327	14.48 328	46.82 335	41.96 343	94.04 355	19.93 339	7.49 324	22.67 339	9.35 336	48.46 340	21.14 342	14.12 334	12.56 333	59.91 353	12.21 338	41.64 352	20.57 332	27.79 331	39.03 343

IMH	36.38 349	50.15 350	26.16 351	62.16 342	50.12 348	63.98 348	68.96 347	28.54 349	38.29 349	11.29 332	14.14 325	50.26 341	54.45 360	94.09 357	20.59 341	7.40 321	23.63 341	10.28 339	49.17 342	22.78 346	13.74 332	11.88 330	59.95 355	13.42 341	41.71 354	23.99 339	29.69 335	41.45 347

WAO-6	37.66 350	47.81 344	21.43 344	60.52 338	52.73 353	58.92 341	64.84 342	27.98 347	43.38 350	33.02 355	17.53 336	43.36 331	50.95 354	89.65 346	33.50 352	18.63 355	24.84 342	13.57 345	42.17 336	25.77 349	21.16 350	19.52 350	35.00 339	18.52 346	43.20 355	29.62 349	37.17 344	41.96 348

PWCK	39.46 351	63.60 358	25.26 346	73.87 361	41.94 339	61.54 343	51.88 338	54.42 360	37.36 348	26.43 350	38.00 355	62.72 352	47.31 348	27.64 335	24.07 348	10.09 337	32.07 355	12.97 344	84.14 367	29.01 354	25.42 355	16.79 348	48.17 343	30.69 357	35.86 348	32.01 351	32.05 337	40.21 345

TorneroNet-64	40.02 352	51.18 351	25.58 348	64.09 347	48.50 345	64.50 350	69.74 348	27.58 344	44.28 353	21.06 348	14.38 326	70.42 358	57.53 361	94.84 359	27.09 350	8.83 333	28.00 349	16.10 350	54.90 352	26.42 351	15.26 338	13.34 339	61.86 356	22.65 348	33.51 343	30.60 350	34.09 342	54.24 357

LVE	40.69 353	49.32 348	32.19 354	74.37 362	65.31 358	65.52 351	78.53 357	29.09 351	24.11 344	37.95 357	38.44 356	39.09 327	50.88 353	95.16 365	18.50 334	6.31 304	25.93 344	13.65 346	54.80 351	26.51 352	16.26 340	15.81 346	69.49 363	26.57 353	44.82 356	33.95 356	41.51 349	24.49 321

TorneroNet	40.95 354	54.80 353	28.35 352	67.47 352	50.00 347	66.00 353	71.75 352	26.53 343	45.69 354	24.20 349	21.34 346	68.12 355	53.25 359	94.92 361	27.93 351	9.57 335	26.82 347	16.87 353	54.27 350	24.50 348	16.26 340	13.93 340	62.31 358	23.32 350	36.59 350	27.14 346	43.07 352	50.69 354

Dean	44.25 355	52.28 352	33.23 355	77.10 363	64.97 357	79.61 366	83.94 363	43.21 355	43.41 351	35.28 356	25.28 349	61.70 350	57.88 362	95.07 364	21.16 344	4.55 268	29.50 351	12.92 342	64.62 360	29.22 355	11.94 325	10.07 318	59.70 352	23.01 349	50.00 360	39.42 359	53.45 360	32.13 333

WAO-8	45.52 356	56.99 355	36.84 357	70.78 357	61.58 354	72.65 360	72.88 353	44.15 356	50.34 358	32.51 353	26.24 351	68.22 356	50.98 355	91.91 350	34.40 353	19.25 356	31.26 352	14.25 347	53.00 348	37.84 359	18.64 343	12.91 336	45.23 340	27.94 355	54.23 363	39.08 357	48.02 355	56.81 360

Venus	45.52 356	56.99 355	36.84 357	70.77 356	61.58 354	72.65 360	72.88 353	44.15 356	50.34 358	32.51 353	26.24 351	68.22 356	50.98 355	91.91 350	34.40 353	19.25 356	31.26 352	14.25 347	53.00 348	37.84 359	18.64 343	12.91 336	45.23 340	27.94 355	54.23 363	39.08 357	48.02 355	56.81 360

notaker	50.99 358	64.58 360	35.58 356	71.22 358	67.03 359	71.52 359	79.74 359	46.10 358	64.92 362	43.57 360	60.04 362	61.27 349	52.88 358	94.30 358	52.11 361	32.30 359	36.01 358	25.62 357	66.68 362	41.75 361	26.51 356	26.69 360	69.04 362	40.16 361	27.04 335	32.57 353	39.45 346	47.99 350

UNDER WATER	53.46 359	66.50 361	44.48 360	77.89 364	68.28 360	75.27 363	86.28 366	62.01 363	51.94 360	41.57 358	48.61 359	74.76 362	58.64 363	94.91 360	40.27 358	19.59 358	35.94 357	25.36 356	57.83 355	30.24 356	22.42 353	21.82 351	69.76 364	49.60 365	53.54 362	52.17 362	44.57 353	69.15 366

ktn	53.49 360	64.55 359	32.09 353	67.37 351	73.02 365	67.18 355	79.08 358	39.47 354	71.03 364	45.61 362	66.57 364	53.73 345	46.66 347	95.58 366	51.51 360	35.27 360	42.24 362	32.53 361	61.67 358	36.66 358	34.35 362	37.51 363	63.57 359	39.21 359	45.92 357	42.82 361	58.10 363	61.01 362

UNDER WATER-64	54.23 361	63.34 357	46.02 362	79.36 365	71.42 363	76.64 364	88.13 367	66.12 364	46.96 355	52.07 363	60.69 363	73.21 360	59.22 364	94.98 363	35.82 355	18.58 354	36.56 359	27.05 359	54.96 353	27.40 353	22.29 352	24.45 355	75.67 367	44.51 362	51.17 361	56.84 364	41.43 348	69.34 367

KSHMR	57.18 362	74.32 366	54.88 364	81.85 366	71.02 362	78.52 365	83.49 362	67.32 366	55.52 361	57.05 364	55.43 361	62.46 351	47.47 350	94.95 362	62.89 363	43.86 362	41.02 361	36.71 362	65.14 361	47.71 362	30.88 358	22.80 353	66.24 361	55.80 367	49.31 359	33.72 355	50.52 358	52.93 355

DPSimNet_ROB	59.87 363	56.83 354	60.12 365	63.44 345	74.40 366	61.08 342	66.03 343	29.26 352	91.88 368	80.83 366	53.70 360	74.56 361	48.76 351	90.67 347	61.12 362	47.44 363	55.65 364	43.29 363	68.79 363	60.06 365	52.83 365	61.42 365	45.69 342	46.03 363	46.40 358	63.34 365	56.49 362	56.41 358

LRCNet_RVC	60.98 364	74.62 367	47.06 363	94.31 367	95.29 368	91.20 368	85.70 365	54.57 361	35.63 345	98.62 368	74.21 366	91.97 370	68.08 366	96.82 368	39.31 357	18.45 353	70.27 366	52.85 365	94.58 368	64.63 366	32.99 361	24.53 356	94.81 369	53.78 366	19.71 328	12.68 310	33.49 339	26.36 324

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

JetRed	63.04 366	70.59 363	68.87 366	66.96 349	63.46 356	70.43 358	74.93 355	66.45 365	66.78 363	41.63 359	39.08 357	81.30 367	13.47 306	63.11 338	65.97 364	66.70 364	65.90 365	75.66 368	63.14 359	54.09 364	78.41 366	73.67 366	73.25 366	49.49 364	56.43 366	64.32 366	66.29 366	61.81 363

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

ASD4	81.93 368	73.21 365	76.95 367	73.65 360	68.72 361	82.82 367	70.01 350	72.46 368	81.37 367	64.41 365	77.66 367	50.65 342	95.44 368	68.75 340	77.39 366	87.32 366	86.80 367	89.75 369	81.77 365	89.98 367	88.86 367	88.63 368	80.66 368	86.12 368	99.17 373	99.85 372	99.79 372	99.90 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo																							0.15 153	0.02 22	0.18 105	0.05 65	0.10 26	0.00 1

Low-res two-view benchmark