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

vfmstereo	0.21 3	0.14 3	0.20 43	0.19 39	0.09 3	0.09 3	0.09 12	0.17 3	0.12 5	0.24 61	0.08 11	0.32 41	0.10 3	0.13 17	0.59 44	0.41 10	0.35 41	0.30 35	0.23 4	0.17 3	0.30 13	0.17 3	0.24 82	0.10 4	0.24 9	0.19 3	0.34 8	0.17 4

AIO-test2	0.21 3	0.16 4	0.11 4	0.09 3	0.11 6	0.16 13	0.12 49	0.23 21	0.15 21	0.18 34	0.19 62	0.42 78	0.14 26	0.12 9	0.34 4	0.42 11	0.32 27	0.25 12	0.30 15	0.18 6	0.29 8	0.32 22	0.11 7	0.15 37	0.20 3	0.20 4	0.23 3	0.19 7

derf	0.22 5	0.17 5	0.18 30	0.15 13	0.10 4	0.13 7	0.10 28	0.19 7	0.12 5	0.14 15	0.27 91	0.29 29	0.20 79	0.12 9	0.42 14	0.46 19	0.32 27	0.20 4	0.29 10	0.26 52	0.30 13	0.21 4	0.18 47	0.14 28	0.23 6	0.22 9	0.33 6	0.18 5

LACA2	0.22 5	0.19 6	0.17 23	0.23 69	0.16 24	0.18 32	0.11 40	0.17 3	0.15 21	0.16 24	0.07 4	0.32 41	0.15 34	0.12 9	0.38 8	0.44 13	0.27 5	0.31 41	0.32 22	0.17 3	0.30 13	0.39 47	0.12 13	0.12 12	0.26 14	0.24 17	0.30 4	0.23 18

TYNG	0.23 7	0.20 10	0.19 35	0.17 23	0.16 24	0.17 24	0.09 12	0.31 62	0.14 12	0.17 27	0.08 11	0.19 4	0.13 15	0.15 31	0.46 17	0.47 21	0.28 12	0.27 18	0.34 28	0.21 18	0.30 13	0.33 28	0.11 7	0.15 37	0.26 14	0.25 20	0.44 34	0.28 51

over-9	0.23 7	0.24 30	0.18 30	0.19 39	0.15 20	0.19 42	0.11 40	0.24 23	0.16 29	0.17 27	0.11 23	0.30 33	0.16 44	0.14 22	0.38 8	0.45 17	0.27 5	0.28 21	0.26 5	0.20 10	0.28 6	0.28 15	0.12 13	0.15 37	0.31 42	0.28 56	0.41 21	0.33 64

BridgeDepth	0.23 7	0.23 23	0.16 18	0.17 23	0.20 59	0.18 32	0.12 49	0.24 23	0.16 29	0.18 34	0.08 11	0.39 64	0.13 15	0.18 60	0.41 12	0.45 17	0.26 3	0.27 18	0.32 22	0.20 10	0.33 28	0.35 34	0.09 3	0.13 16	0.27 24	0.26 33	0.33 6	0.24 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
tt8	0.24 10	0.19 6	0.19 35	0.17 23	0.17 34	0.18 32	0.09 12	0.29 50	0.15 21	0.13 12	0.07 4	0.21 8	0.12 7	0.16 41	0.50 23	0.49 29	0.28 12	0.28 21	0.37 42	0.22 25	0.30 13	0.32 22	0.12 13	0.16 57	0.26 14	0.26 33	0.42 25	0.28 51

tt9	0.24 10	0.20 10	0.19 35	0.19 39	0.16 24	0.16 13	0.09 12	0.35 76	0.14 12	0.17 27	0.10 18	0.21 8	0.13 15	0.15 31	0.47 18	0.47 21	0.28 12	0.27 18	0.33 26	0.21 18	0.30 13	0.34 31	0.11 7	0.15 37	0.26 14	0.26 33	0.47 52	0.29 56

GFORCE	0.24 10	0.22 17	0.16 18	0.19 39	0.17 34	0.16 13	0.09 12	0.28 42	0.15 21	0.11 4	0.07 4	0.41 72	0.12 7	0.13 17	0.51 25	0.49 29	0.27 5	0.29 27	0.30 15	0.20 10	0.31 20	0.36 36	0.13 21	0.11 6	0.28 27	0.27 47	0.40 16	0.26 36

F8.5	0.24 10	0.21 15	0.17 23	0.19 39	0.17 34	0.16 13	0.09 12	0.28 42	0.15 21	0.12 7	0.07 4	0.41 72	0.12 7	0.14 22	0.51 25	0.49 29	0.27 5	0.29 27	0.31 19	0.21 18	0.32 24	0.37 41	0.13 21	0.11 6	0.28 27	0.27 47	0.42 25	0.27 42

FORCE_9	0.24 10	0.22 17	0.16 18	0.19 39	0.17 34	0.16 13	0.09 12	0.28 42	0.15 21	0.11 4	0.07 4	0.41 72	0.12 7	0.13 17	0.51 25	0.49 29	0.27 5	0.29 27	0.30 15	0.20 10	0.31 20	0.36 36	0.13 21	0.11 6	0.28 27	0.27 47	0.40 16	0.26 36

FORCE_8	0.24 10	0.24 30	0.17 23	0.18 30	0.17 34	0.16 13	0.09 12	0.30 55	0.16 29	0.12 7	0.07 4	0.40 70	0.13 15	0.14 22	0.51 25	0.47 21	0.28 12	0.30 35	0.29 10	0.21 18	0.33 28	0.36 36	0.12 13	0.11 6	0.29 33	0.26 33	0.44 34	0.27 42

over v1	0.24 10	0.20 10	0.20 43	0.20 50	0.16 24	0.18 32	0.12 49	0.25 31	0.16 29	0.17 27	0.11 23	0.33 48	0.15 34	0.15 31	0.38 8	0.48 27	0.28 12	0.29 27	0.27 7	0.21 18	0.30 13	0.30 17	0.11 7	0.15 37	0.29 33	0.34 89	0.41 21	0.26 36

over-8	0.24 10	0.26 38	0.19 35	0.18 30	0.16 24	0.18 32	0.12 49	0.24 23	0.16 29	0.18 34	0.11 23	0.27 21	0.16 44	0.14 22	0.39 11	0.46 19	0.26 3	0.28 21	0.27 7	0.20 10	0.28 6	0.27 11	0.12 13	0.15 37	0.31 42	0.28 56	0.39 14	0.34 68

qqai	0.24 10	0.25 34	0.20 43	0.16 16	0.11 6	0.15 8	0.10 28	0.21 16	0.14 12	0.13 12	0.28 95	0.26 19	0.21 84	0.12 9	0.47 18	0.47 21	0.36 49	0.21 6	0.41 51	0.28 70	0.35 33	0.27 11	0.18 47	0.14 28	0.26 14	0.23 14	0.36 11	0.21 13

Pointernet	0.24 10	0.21 15	0.14 7	0.14 12	0.12 9	0.19 42	0.16 102	0.28 42	0.10 3	0.17 27	0.14 40	0.23 15	0.14 26	0.12 9	0.47 18	0.42 11	0.37 55	0.23 9	0.35 29	0.19 7	0.35 33	0.25 9	0.14 27	0.14 28	0.23 6	0.21 7	0.67 104	0.22 14

tt7	0.25 20	0.20 10	0.21 55	0.20 50	0.18 45	0.22 71	0.11 40	0.30 55	0.17 46	0.13 12	0.12 30	0.23 15	0.12 7	0.17 51	0.53 32	0.49 29	0.31 22	0.28 21	0.31 19	0.24 39	0.29 8	0.36 36	0.13 21	0.17 67	0.28 27	0.26 33	0.44 34	0.30 59

F7	0.25 20	0.23 23	0.17 23	0.19 39	0.19 52	0.17 24	0.10 28	0.28 42	0.16 29	0.15 21	0.09 16	0.36 55	0.12 7	0.16 41	0.50 23	0.50 36	0.28 12	0.30 35	0.29 10	0.23 32	0.31 20	0.38 45	0.15 31	0.13 16	0.29 33	0.25 20	0.48 53	0.26 36

quiztm	0.25 20	0.25 34	0.22 65	0.18 30	0.12 9	0.15 8	0.11 40	0.29 50	0.13 10	0.12 7	0.16 47	0.38 61	0.15 34	0.15 31	0.54 33	0.44 13	0.33 35	0.20 4	0.30 15	0.23 32	0.36 40	0.29 16	0.16 35	0.15 37	0.22 5	0.21 7	0.56 73	0.23 18

MLG-Stereo	0.25 20	0.25 34	0.14 7	0.11 4	0.20 59	0.12 5	0.07 5	0.21 16	0.12 5	0.19 38	0.11 23	0.29 29	0.10 3	0.21 83	0.61 46	0.65 71	0.36 49	0.35 62	0.44 59	0.23 32	0.35 33	0.32 22	0.11 7	0.09 3	0.26 14	0.22 9	0.48 53	0.25 33

AIO-test1	0.25 20	0.19 6	0.14 7	0.12 8	0.14 16	0.18 32	0.15 93	0.33 67	0.16 29	0.25 66	0.24 82	0.35 53	0.14 26	0.19 69	0.56 42	0.59 57	0.35 41	0.30 35	0.35 29	0.27 58	0.33 28	0.31 20	0.13 21	0.13 16	0.23 6	0.23 14	0.31 5	0.18 5

MLG-Stereo_test1	0.26 25	0.22 17	0.14 7	0.13 9	0.22 75	0.11 4	0.08 7	0.22 19	0.12 5	0.20 42	0.12 30	0.33 48	0.11 5	0.21 83	0.66 54	0.64 69	0.37 55	0.35 62	0.50 72	0.22 25	0.39 52	0.30 17	0.12 13	0.10 4	0.26 14	0.22 9	0.53 66	0.27 42

CoSv	0.26 25	0.38 69	0.20 43	0.18 30	0.14 16	0.35 130	0.09 12	0.38 84	0.16 29	0.20 42	0.08 11	0.28 27	0.14 26	0.09 3	0.47 18	0.59 57	0.42 73	0.23 9	0.39 46	0.19 7	0.40 57	0.23 7	0.10 4	0.13 16	0.40 93	0.25 20	0.36 11	0.24 23

over-6	0.27 27	0.36 64	0.22 65	0.24 72	0.17 34	0.17 24	0.12 49	0.27 38	0.28 113	0.21 45	0.18 56	0.46 91	0.15 34	0.15 31	0.45 15	0.49 29	0.29 18	0.30 35	0.33 26	0.22 25	0.36 40	0.32 22	0.15 31	0.16 57	0.31 42	0.30 64	0.42 25	0.34 68

NLSM3	0.27 27	0.23 23	0.16 18	0.18 30	0.16 24	0.21 59	0.14 78	0.35 76	0.20 66	0.18 34	0.33 115	0.23 15	0.21 84	0.21 83	0.55 39	0.44 13	0.39 63	0.31 41	0.35 29	0.19 7	0.32 24	0.30 17	0.22 67	0.15 37	0.26 14	0.33 83	0.40 16	0.27 42

MM-Stereo_test3	0.27 27	0.36 64	0.14 7	0.25 79	0.15 20	0.15 8	0.08 7	0.48 99	0.18 53	0.25 66	0.10 18	0.41 72	0.12 7	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 73	0.26 14	0.37 42	0.25 48	0.33 28	0.25 9	0.24 82	0.12 12	0.29 33	0.20 4	0.77 130	0.23 18

WiStereo	0.28 30	0.23 23	0.23 76	0.16 16	0.21 67	0.24 83	0.12 49	0.31 62	0.17 46	0.19 38	0.10 18	0.20 6	0.13 15	0.18 60	0.54 33	0.56 47	0.35 41	0.29 27	0.44 59	0.24 39	0.35 33	0.46 72	0.23 76	0.17 67	0.33 56	0.26 33	0.42 25	0.39 85

tt6	0.28 30	0.23 23	0.23 76	0.16 16	0.21 67	0.24 83	0.12 49	0.31 62	0.17 46	0.19 38	0.10 18	0.20 6	0.13 15	0.18 60	0.54 33	0.56 47	0.35 41	0.29 27	0.44 59	0.24 39	0.35 33	0.46 72	0.23 76	0.17 67	0.33 56	0.26 33	0.42 25	0.39 85

F5.5	0.28 30	0.23 23	0.18 30	0.18 30	0.19 52	0.20 51	0.09 12	0.26 35	0.28 113	0.22 47	0.13 34	0.46 91	0.15 34	0.15 31	0.59 44	0.58 53	0.30 20	0.31 41	0.46 66	0.22 25	0.36 40	0.43 66	0.20 62	0.13 16	0.33 56	0.27 47	0.41 21	0.37 79

FORCE_6	0.28 30	0.24 30	0.18 30	0.20 50	0.18 45	0.18 32	0.10 28	0.36 81	0.26 96	0.12 7	0.09 16	0.42 78	0.18 63	0.15 31	0.65 53	0.53 39	0.31 22	0.33 52	0.36 38	0.23 32	0.32 24	0.39 47	0.13 21	0.13 16	0.32 49	0.26 33	0.62 89	0.29 56

LG-Stereo	0.28 30	0.26 38	0.17 23	0.17 23	0.16 24	0.23 74	0.13 66	0.30 55	0.15 21	0.23 55	0.19 62	0.52 102	0.14 26	0.18 60	0.55 39	0.58 53	0.39 63	0.30 35	0.54 82	0.22 25	0.44 68	0.31 20	0.12 13	0.12 12	0.28 27	0.24 17	0.46 46	0.24 23

FORCE_4.5	0.29 35	0.22 17	0.20 43	0.18 30	0.17 34	0.20 51	0.13 66	0.20 10	0.18 53	0.22 47	0.16 47	0.36 55	0.15 34	0.16 41	0.81 70	0.63 67	0.32 27	0.33 52	0.40 47	0.27 58	0.42 62	0.42 61	0.18 47	0.15 37	0.32 49	0.37 103	0.46 46	0.35 74

FORCE_5	0.29 35	0.30 52	0.21 55	0.17 23	0.18 45	0.17 24	0.10 28	0.20 10	0.16 29	0.19 38	0.15 42	0.59 117	0.12 7	0.18 60	0.76 66	0.53 39	0.30 20	0.32 47	0.47 67	0.23 32	0.35 33	0.36 36	0.16 35	0.15 37	0.29 33	0.30 64	0.45 40	0.34 68

MM-Stereo_test1	0.29 35	0.69 134	0.15 14	0.23 69	0.14 16	0.16 13	0.07 5	0.37 82	0.14 12	0.27 73	0.11 23	0.43 80	0.11 5	0.12 9	0.45 15	0.48 27	0.45 82	0.32 47	0.42 53	0.27 58	0.35 33	0.35 34	0.23 76	0.13 16	0.31 42	0.23 14	0.63 92	0.24 23

tt5	0.30 38	0.30 52	0.26 87	0.25 79	0.19 52	0.23 74	0.11 40	0.46 97	0.17 46	0.35 88	0.11 23	0.23 15	0.14 26	0.19 69	0.68 56	0.55 44	0.36 49	0.31 41	0.32 22	0.25 48	0.34 32	0.44 70	0.18 47	0.19 83	0.32 49	0.33 83	0.46 46	0.37 79

FORCE_4.7	0.30 38	0.26 38	0.21 55	0.21 59	0.22 75	0.20 51	0.09 12	0.33 67	0.19 58	0.25 66	0.21 70	0.74 162	0.13 15	0.16 41	0.64 51	0.52 38	0.33 35	0.36 70	0.45 63	0.24 39	0.39 52	0.42 61	0.15 31	0.15 37	0.31 42	0.27 47	0.46 46	0.34 68

FORCE_4.6	0.30 38	0.36 64	0.21 55	0.17 23	0.25 90	0.19 42	0.09 12	0.25 31	0.19 58	0.23 55	0.11 23	0.60 120	0.20 79	0.17 51	0.63 49	0.55 44	0.33 35	0.34 59	0.32 22	0.27 58	0.36 40	0.43 66	0.19 57	0.14 28	0.29 33	0.32 79	0.44 34	0.35 74

LACA1	0.30 38	0.38 69	0.21 55	0.22 65	0.23 81	0.19 42	0.14 78	0.27 38	0.22 82	0.21 45	0.13 34	0.31 36	0.18 63	0.26 99	0.75 65	0.68 77	0.32 27	0.40 89	0.37 42	0.23 32	0.32 24	0.33 28	0.11 7	0.15 37	0.35 71	0.30 64	0.45 40	0.33 64

MonStereo	0.30 38	0.25 34	0.20 43	0.19 39	0.21 67	0.15 8	0.13 66	0.20 10	0.16 29	0.22 47	0.17 53	0.32 41	0.16 44	0.17 51	0.54 33	0.54 41	0.40 68	0.32 47	0.50 72	0.27 58	0.43 65	0.51 83	0.22 67	0.14 28	0.34 63	0.41 120	0.49 56	0.40 89

RSM	0.30 38	0.30 52	0.22 65	0.32 117	0.15 20	0.21 59	0.10 28	0.17 3	0.16 29	0.14 15	0.26 87	0.22 13	0.19 69	0.14 22	0.64 51	0.60 59	0.39 63	0.37 75	0.35 29	0.33 83	0.46 73	0.54 87	0.19 57	0.16 57	0.30 41	0.26 33	0.58 77	0.24 23

MoCha-V2	0.30 38	0.31 60	0.23 76	0.21 59	0.17 34	0.17 24	0.14 78	0.23 21	0.11 4	0.26 71	0.28 95	0.32 41	0.16 44	0.19 69	0.62 47	0.61 61	0.39 63	0.38 81	0.35 29	0.42 113	0.61 93	0.51 83	0.15 31	0.16 57	0.35 71	0.26 33	0.34 8	0.19 7

ProNet	0.30 38	0.27 42	0.31 101	0.26 83	0.15 20	0.27 99	0.27 158	0.38 84	0.13 10	0.15 21	0.49 169	0.29 29	0.13 15	0.16 41	0.73 61	0.49 29	0.43 75	0.32 47	0.35 29	0.27 58	0.38 48	0.22 5	0.38 132	0.22 100	0.32 49	0.20 4	0.38 13	0.27 42

test12345	0.31 46	0.35 63	0.33 114	0.18 30	0.14 16	0.12 5	0.10 28	0.24 23	0.12 5	0.24 61	0.16 47	0.43 80	0.13 15	0.18 60	1.05 86	0.68 77	0.44 77	0.35 62	0.35 29	0.21 18	0.63 99	0.32 22	0.29 99	0.11 6	0.31 42	0.22 9	0.40 16	0.27 42

CR-Stereo	0.31 46	0.45 87	0.22 65	0.21 59	0.22 75	0.18 32	0.12 49	0.35 76	0.19 58	0.23 55	0.18 56	0.30 33	0.16 44	0.28 110	0.96 80	0.67 75	0.31 22	0.35 62	0.40 47	0.24 39	0.37 46	0.37 41	0.12 13	0.15 37	0.31 42	0.34 89	0.45 40	0.35 74

F4.4	0.31 46	0.27 42	0.21 55	0.16 16	0.22 75	0.21 59	0.12 49	0.22 19	0.26 96	0.24 61	0.15 42	0.43 80	0.13 15	0.20 76	0.73 61	0.57 52	0.32 27	0.35 62	0.47 67	0.30 77	0.41 59	0.40 54	0.18 47	0.16 57	0.29 33	0.27 47	0.55 70	0.49 115

111111	0.31 46	0.37 67	0.19 35	0.25 79	0.29 106	0.22 71	0.09 12	0.19 7	0.16 29	0.10 3	0.17 53	0.27 21	0.17 54	0.18 60	0.79 68	0.56 47	0.46 87	0.28 21	0.76 111	0.24 39	0.53 84	0.61 98	0.21 65	0.11 6	0.25 12	0.25 20	0.41 21	0.19 7

AIO-Stereo	0.31 46	0.33 61	0.22 65	0.35 127	0.16 24	0.20 51	0.10 28	0.17 3	0.14 12	0.14 15	0.20 68	0.21 8	0.16 44	0.14 22	0.55 39	0.55 44	0.41 71	0.39 85	1.18 167	0.36 90	0.39 52	0.43 66	0.17 40	0.16 57	0.32 49	0.24 17	0.61 85	0.19 7

FORCE_4	0.32 51	0.27 42	0.18 30	0.22 65	0.23 81	0.20 51	0.14 78	0.42 90	0.19 58	0.22 47	0.20 68	0.41 72	0.15 34	0.16 41	0.73 61	0.58 53	0.34 39	0.35 62	0.47 67	0.24 39	0.41 59	0.42 61	0.22 67	0.15 37	0.37 81	0.29 60	0.75 122	0.41 94

GREAT-IGEV	0.32 51	0.37 67	0.21 55	0.15 13	0.12 9	0.16 13	0.09 12	0.30 55	0.16 29	0.33 84	0.18 56	0.44 83	0.19 69	0.20 76	0.74 64	0.61 61	0.45 82	0.29 27	0.42 53	0.28 70	0.43 65	0.52 86	0.21 65	0.17 67	0.27 24	0.25 20	0.88 142	0.23 18
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 53	0.39 74	0.23 76	0.19 39	0.16 24	0.21 59	0.20 126	0.48 99	0.20 66	0.23 55	0.21 70	0.32 41	0.22 91	0.10 4	0.63 49	0.39 5	0.37 55	0.22 8	0.36 38	0.21 18	0.48 76	0.79 121	0.18 47	0.14 28	0.35 71	0.29 60	0.97 160	0.30 59

GSStereo	0.33 53	0.41 78	0.21 55	0.31 108	0.22 75	0.25 92	0.14 78	0.28 42	0.16 29	0.25 66	0.15 42	0.37 60	0.15 34	0.15 31	0.70 59	0.66 73	0.49 95	0.38 81	0.45 63	0.40 102	0.62 96	0.46 72	0.14 27	0.17 67	0.33 56	0.25 20	0.52 61	0.24 23

RSM++	0.33 53	0.33 61	0.23 76	0.36 135	0.20 59	0.24 83	0.10 28	0.21 16	0.16 29	0.16 24	0.26 87	0.26 19	0.19 69	0.16 41	0.83 72	0.65 71	0.41 71	0.38 81	0.50 72	0.39 97	0.50 79	0.59 95	0.25 86	0.16 57	0.41 96	0.26 33	0.54 67	0.30 59

CroCo-Stereo Lap2	0.33 53	0.22 17	0.15 14	0.11 4	0.12 9	0.16 13	0.08 7	0.35 76	0.15 21	0.47 104	0.10 18	0.31 36	0.14 26	0.14 22	1.26 103	1.00 134	0.36 49	0.36 70	0.44 59	0.20 10	0.53 84	0.55 88	0.17 40	0.13 16	0.39 88	0.35 96	0.40 16	0.27 42

tt3	0.34 57	0.39 74	0.27 89	0.21 59	0.20 59	0.23 74	0.16 102	0.32 65	0.21 76	0.28 75	0.14 40	0.27 21	0.19 69	0.20 76	0.98 82	0.63 67	0.40 68	0.33 52	0.54 82	0.27 58	0.42 62	0.42 61	0.26 88	0.21 95	0.38 83	0.37 103	0.52 61	0.42 97

testmc14	0.34 57	0.30 52	0.20 43	0.21 59	0.21 67	0.19 42	0.10 28	0.20 10	0.19 58	0.80 191	0.16 47	0.68 146	0.15 34	0.17 51	0.92 76	0.56 47	0.37 55	0.33 52	0.52 78	0.33 83	0.38 48	0.37 41	0.32 107	0.18 80	0.34 63	0.35 96	0.45 40	0.32 63

LACA3	0.34 57	0.44 84	0.22 65	0.24 72	0.21 67	0.21 59	0.17 111	0.26 35	0.21 76	0.27 73	0.19 62	0.46 91	0.17 54	0.27 102	1.06 89	0.61 61	0.32 27	0.37 75	0.53 79	0.27 58	0.41 59	0.41 56	0.16 35	0.18 80	0.40 93	0.31 71	0.46 46	0.45 104

DispViT+	0.34 57	0.27 42	0.22 65	0.28 92	0.32 117	0.19 42	0.14 78	0.28 42	0.24 89	0.30 79	0.25 85	0.30 33	0.21 84	0.22 88	0.83 72	0.62 65	0.27 5	0.40 89	0.43 56	0.32 80	0.38 48	0.41 56	0.20 62	0.36 156	0.32 49	0.57 169	0.46 46	0.41 94

StereoVision	0.34 57	0.27 42	0.21 55	0.13 9	0.18 45	0.21 59	0.14 78	0.30 55	0.23 85	0.35 88	0.18 56	0.34 51	0.17 54	0.16 41	0.98 82	0.78 99	0.44 77	0.35 62	0.43 56	0.23 32	0.40 57	0.48 75	0.16 35	0.21 95	0.40 93	0.40 114	0.71 113	0.37 79

tt4	0.35 62	0.59 111	0.25 84	0.28 92	0.24 86	0.22 71	0.15 93	0.46 97	0.22 82	0.26 71	0.16 47	0.32 41	0.18 63	0.22 88	0.70 59	0.61 61	0.34 39	0.34 59	0.43 56	0.28 70	0.38 48	0.42 61	0.23 76	0.22 100	0.41 96	0.45 135	0.70 109	0.43 99

SCION-MonSter(vits)	0.35 62	0.49 94	0.33 114	0.46 179	0.57 235	0.42 159	0.27 158	0.20 10	0.16 29	0.22 47	0.17 53	0.32 41	0.16 44	0.17 51	0.54 33	0.54 41	0.40 68	0.32 47	0.50 72	0.27 58	0.42 62	0.51 83	0.22 67	0.14 28	0.34 63	0.41 120	0.49 56	0.40 89

LACA_dic	0.35 62	0.50 96	0.22 65	0.31 108	0.19 52	0.21 59	0.14 78	0.27 38	0.20 66	1.18 256	0.13 34	0.31 36	0.17 54	0.27 102	0.93 77	0.68 77	0.35 41	0.36 70	0.35 29	0.26 52	0.36 40	0.39 47	0.10 4	0.15 37	0.34 63	0.32 79	0.43 30	0.40 89

TS12	0.35 62	0.50 96	0.22 65	0.31 108	0.19 52	0.21 59	0.14 78	0.27 38	0.20 66	1.18 256	0.13 34	0.31 36	0.17 54	0.27 102	0.93 77	0.68 77	0.35 41	0.36 70	0.35 29	0.26 52	0.36 40	0.39 47	0.10 4	0.15 37	0.34 63	0.32 79	0.43 30	0.40 89

MM-Stereo_test2	0.35 62	0.78 190	0.22 65	0.30 105	0.21 67	0.18 32	0.11 40	0.33 67	0.16 29	0.36 92	0.15 42	0.39 64	0.15 34	0.17 51	0.69 57	0.66 73	0.43 75	0.39 85	0.41 51	0.37 92	0.50 79	0.85 129	0.24 82	0.16 57	0.35 71	0.25 20	0.54 67	0.25 33

CroCo-Stereo	0.35 62	0.20 10	0.15 14	0.11 4	0.10 4	0.18 32	0.06 3	0.33 67	0.14 12	0.31 83	0.05 3	0.36 55	0.13 15	0.15 31	1.64 129	1.05 143	0.35 41	0.37 75	0.45 63	0.20 10	0.62 96	0.79 121	0.16 35	0.13 16	0.38 83	0.31 71	0.45 40	0.26 36
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.35 62	0.22 17	0.19 35	0.27 87	0.13 13	0.30 108	0.08 7	0.97 211	0.18 53	0.92 225	0.19 62	0.27 21	0.16 44	0.18 60	0.51 25	0.47 21	0.38 61	0.26 14	0.54 82	0.25 48	0.43 65	0.34 31	0.19 57	0.15 37	0.38 83	0.34 89	0.90 144	0.27 42

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 69	0.30 52	0.20 43	0.16 16	0.18 45	0.19 42	0.10 28	0.37 82	0.24 89	0.22 47	0.21 70	0.48 95	0.18 63	0.19 69	1.24 101	0.69 82	0.37 55	0.33 52	0.77 113	0.26 52	0.46 73	0.41 56	0.25 86	0.14 28	0.36 79	0.33 83	0.70 109	0.39 85

IGEV-Stereo++	0.36 69	0.40 76	0.20 43	0.22 65	0.25 90	0.21 59	0.09 12	0.25 31	0.17 46	0.20 42	0.34 120	0.29 29	0.20 79	0.19 69	0.78 67	0.60 59	0.44 77	0.33 52	0.75 108	0.34 87	0.53 84	0.64 102	0.22 67	0.13 16	0.28 27	0.27 47	1.09 174	0.28 51

MSCF	0.37 71	0.41 78	0.20 43	0.34 123	0.19 52	0.23 74	0.14 78	0.30 55	0.20 66	0.67 146	0.13 34	0.27 21	0.17 54	0.14 22	1.02 84	0.77 97	0.37 55	0.34 59	0.36 38	0.28 70	0.45 71	0.50 80	0.22 67	0.20 89	0.35 71	0.90 237	0.70 109	0.25 33

GIP-stereo	0.37 71	0.56 105	0.32 107	0.29 100	0.23 81	0.21 59	0.11 40	0.24 23	0.17 46	0.30 79	0.19 62	0.38 61	0.18 63	0.21 83	1.05 86	0.64 69	0.46 87	0.39 85	0.42 53	0.41 108	0.52 83	0.82 126	0.17 40	0.17 67	0.35 71	0.31 71	0.76 126	0.24 23

CR-RVC	0.38 73	0.57 107	0.23 76	0.20 50	0.25 90	0.17 24	0.17 111	0.29 50	0.20 66	0.34 86	0.23 79	0.34 51	0.17 54	0.32 139	1.29 104	0.82 103	0.33 35	0.37 75	0.63 94	0.26 52	0.37 46	0.34 31	0.14 27	0.20 89	0.39 88	0.37 103	0.62 89	0.52 126

GASTEREO	0.38 73	0.42 82	0.20 43	0.34 123	0.18 45	0.24 83	0.14 78	0.30 55	0.19 58	0.73 165	0.12 30	0.28 27	0.17 54	0.13 17	1.05 86	0.74 93	0.38 61	0.33 52	0.37 42	0.30 77	0.44 68	0.56 91	0.23 76	0.20 89	0.35 71	0.87 230	0.73 117	0.24 23

test_c	0.39 75	0.82 205	0.26 87	0.24 72	0.30 108	0.19 42	0.13 66	0.52 103	0.23 85	0.36 92	0.25 85	0.41 72	0.19 69	0.32 139	1.22 99	0.70 86	0.36 49	0.36 70	0.47 67	0.31 79	0.49 78	0.39 47	0.17 40	0.20 89	0.34 63	0.34 89	0.45 40	0.51 123

GEAStereo	0.39 75	0.59 111	0.31 101	0.35 127	0.23 81	0.23 74	0.13 66	0.29 50	0.20 66	0.35 88	0.18 56	0.44 83	0.19 69	0.23 92	0.87 74	0.71 87	0.47 89	0.37 75	0.40 47	0.37 92	0.65 104	0.64 102	0.19 57	0.21 95	0.39 88	0.34 89	0.75 122	0.38 82

gasm-f	0.39 75	0.59 111	0.31 101	0.35 127	0.23 81	0.23 74	0.13 66	0.29 50	0.20 66	0.35 88	0.18 56	0.44 83	0.19 69	0.23 92	0.87 74	0.71 87	0.47 89	0.37 75	0.40 47	0.37 92	0.65 104	0.64 102	0.19 57	0.21 95	0.39 88	0.34 89	0.75 122	0.38 82

MLG-Stereo_test2	0.39 75	0.54 101	0.17 23	0.16 16	0.24 86	0.15 8	0.08 7	0.33 67	0.14 12	0.24 61	0.13 34	0.39 64	0.14 26	0.17 51	1.52 119	0.76 96	0.45 82	0.44 101	1.04 153	0.42 113	0.48 76	0.48 75	0.18 47	0.12 12	0.34 63	0.25 20	0.66 102	0.38 82

L4000	0.40 79	0.83 209	0.19 35	1.10 317	0.18 45	0.35 130	0.11 40	0.52 103	0.22 82	0.17 27	0.26 87	0.45 87	0.16 44	0.16 41	0.56 42	0.71 87	0.52 102	0.31 41	0.98 144	0.27 58	0.64 101	0.50 80	0.20 62	0.13 16	0.32 49	0.27 47	0.43 30	0.24 23

MCSU-Stereo	0.41 80	0.30 52	0.29 93	0.20 50	0.20 59	0.17 24	0.13 66	0.20 10	0.32 133	1.82 311	0.15 42	0.57 110	0.20 79	0.20 76	0.94 79	0.56 47	0.39 63	0.28 21	0.53 79	0.29 74	0.39 52	0.33 28	0.31 106	0.15 37	0.35 71	0.31 71	0.97 160	0.54 129

AdaDepth	0.41 80	0.41 78	0.20 43	0.24 72	0.28 102	0.23 74	0.16 102	0.32 65	0.20 66	0.23 55	0.29 98	0.27 21	0.21 84	0.23 92	0.97 81	1.09 156	0.49 95	0.41 92	1.08 159	0.34 87	0.54 88	0.59 95	0.18 47	0.21 95	0.29 33	0.28 56	0.75 122	0.43 99

U	0.41 80	0.28 50	0.16 18	0.11 4	0.13 13	0.16 13	0.06 3	0.45 96	0.14 12	0.49 105	0.07 4	0.36 55	0.16 44	0.20 76	1.71 135	1.14 168	0.44 77	0.41 92	0.59 90	0.32 80	0.66 106	0.92 142	0.17 40	0.17 67	0.50 127	0.36 100	0.49 56	0.35 74

L500	0.42 83	0.85 222	0.21 55	0.44 171	0.20 59	0.46 174	0.15 93	0.33 67	0.21 76	0.22 47	0.30 103	0.39 64	0.17 54	0.17 51	1.35 106	0.86 110	0.49 95	0.41 92	0.83 120	0.27 58	0.44 68	0.50 80	0.29 99	0.17 67	0.43 104	0.29 60	0.49 56	0.34 68

BridgeDepth_RVC	0.42 83	0.54 101	0.27 89	0.35 127	0.28 102	0.26 96	0.14 78	0.55 106	0.32 133	0.38 94	0.22 75	0.44 83	0.23 93	0.28 110	1.45 110	0.77 97	0.35 41	0.41 92	0.53 79	0.33 83	0.39 52	0.38 45	0.22 67	0.20 89	0.41 96	0.49 145	0.52 61	0.56 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
L400	0.43 85	0.89 239	0.22 65	0.44 171	0.21 67	0.38 140	0.13 66	0.34 74	0.19 58	0.23 55	0.28 95	0.46 91	0.20 79	0.18 60	1.47 113	0.86 110	0.45 82	0.41 92	0.91 134	0.29 74	0.45 71	0.58 94	0.28 96	0.19 83	0.47 118	0.30 64	0.55 70	0.34 68

VIP-Stereo	0.43 85	0.38 69	0.42 151	0.28 92	0.24 86	0.27 99	0.12 49	0.40 87	0.24 89	0.29 76	0.38 134	0.65 134	0.21 84	0.20 76	1.20 98	0.97 128	0.54 107	0.50 116	0.59 90	0.42 113	0.64 101	0.43 66	0.27 91	0.31 130	0.42 101	0.33 83	0.48 53	0.51 123

Occ-G	0.43 85	0.59 111	0.29 93	0.34 123	0.31 115	0.26 96	0.12 49	0.38 84	0.18 53	0.16 24	0.32 110	0.33 48	0.24 94	0.16 41	1.16 94	0.84 106	0.45 82	0.39 85	0.71 100	0.32 80	0.87 136	0.78 120	0.22 67	0.19 83	0.36 79	0.26 33	0.94 153	0.31 62

AEACV	0.43 85	0.94 264	0.30 97	0.29 100	0.20 59	0.27 99	0.12 49	0.28 42	0.14 12	0.24 61	0.23 79	0.35 53	0.21 84	0.20 76	1.24 101	0.83 104	0.57 119	0.38 81	0.78 115	0.45 126	0.81 128	0.73 115	0.24 82	0.18 80	0.34 63	0.31 71	0.61 85	0.28 51

DEFOM-Stereo	0.45 89	0.55 103	0.28 92	0.26 83	0.30 108	0.32 115	0.13 66	0.35 76	0.17 46	0.25 66	0.32 110	0.38 61	0.19 69	0.22 88	1.10 91	0.73 90	0.59 127	0.52 125	0.51 77	0.44 123	0.73 117	0.69 108	0.42 151	0.28 114	0.44 105	0.32 79	1.28 189	0.46 108

RAStereo	0.46 90	0.38 69	0.19 35	0.15 13	0.16 24	0.19 42	0.11 40	0.44 94	0.18 53	0.99 236	0.12 30	0.45 87	0.18 63	0.15 31	1.85 160	1.10 159	0.52 102	0.47 108	0.68 98	0.27 58	0.77 121	0.80 124	0.27 91	0.17 67	0.47 118	0.34 89	0.51 60	0.41 94

NBS	0.48 91	0.23 23	0.23 76	0.13 9	0.19 52	0.17 24	0.10 28	0.42 90	0.19 58	0.55 110	0.08 11	0.53 105	0.24 94	0.40 211	2.30 234	0.91 117	0.44 77	0.44 101	0.85 123	0.40 102	0.96 147	1.03 156	0.27 91	0.19 83	0.45 108	0.38 108	0.43 30	0.49 115

GIO	0.49 92	0.52 100	0.35 120	0.31 108	0.30 108	0.38 140	0.18 117	0.72 142	0.31 124	0.30 79	0.29 98	0.45 87	0.33 118	0.28 110	1.52 119	1.03 138	0.51 99	0.46 106	0.58 88	0.40 102	0.60 90	0.85 129	0.38 132	0.29 118	0.42 101	0.35 96	0.63 92	0.45 104

TS	0.49 92	0.45 87	0.37 130	0.30 105	0.35 136	0.34 124	0.18 117	0.57 109	0.26 96	0.22 47	0.39 141	0.50 96	0.34 120	0.27 102	1.60 127	0.87 112	0.47 89	0.44 101	0.83 120	0.39 97	0.69 108	0.49 77	0.34 112	0.29 118	0.63 169	0.44 131	0.63 92	0.63 159

TDLM	0.49 92	0.59 111	0.60 205	0.39 152	0.48 193	0.46 174	0.43 246	0.72 142	0.35 144	0.30 79	0.65 214	0.76 176	0.41 152	0.35 173	0.54 33	0.58 53	0.55 111	0.49 114	0.50 72	0.43 117	0.50 79	0.39 47	0.41 145	0.39 177	0.38 83	0.31 71	0.61 85	0.66 167

anonymousdsp	0.50 95	0.38 69	0.36 123	0.28 92	0.32 117	0.28 103	0.15 93	0.56 108	0.26 96	0.42 98	0.33 115	0.53 105	0.19 69	0.27 102	1.47 113	0.87 112	0.54 107	0.52 125	0.62 93	0.48 136	0.71 112	1.04 158	0.36 121	0.30 122	0.46 111	0.29 60	1.13 179	0.33 64

iRaftStereo_RVC	0.51 96	0.56 105	0.40 142	0.28 92	0.31 115	0.32 115	0.19 121	0.68 133	0.25 94	0.46 103	0.57 193	0.58 113	0.29 104	0.25 97	1.17 97	0.89 115	0.56 115	0.45 105	0.72 101	0.41 108	0.97 148	0.79 121	0.35 116	0.34 144	0.44 105	0.41 120	0.76 126	0.48 111

delet	0.51 96	0.58 109	0.47 172	0.35 127	0.50 205	0.50 195	0.30 177	0.49 101	0.29 118	0.56 114	0.44 159	0.45 87	0.34 120	0.48 265	1.16 94	0.68 77	0.55 111	0.46 106	0.47 67	0.41 108	0.58 89	0.39 47	0.39 135	0.41 189	0.48 122	0.36 100	1.09 174	0.50 119

MLG-Stereo_test3	0.52 98	0.48 92	0.27 89	0.29 100	0.38 149	0.24 83	0.12 49	0.34 74	0.20 66	1.12 250	0.30 103	0.54 107	0.19 69	0.31 135	1.85 160	0.92 118	0.52 102	0.52 125	1.17 165	0.39 97	0.70 110	0.75 117	0.18 47	0.24 107	0.38 83	0.31 71	0.90 144	0.44 102

AIO_rvc	0.53 99	0.71 149	0.38 134	0.34 123	0.22 75	0.34 124	0.16 102	0.57 109	0.28 113	0.38 94	0.22 75	0.56 109	0.24 94	0.27 102	1.96 175	1.04 140	0.48 94	0.40 89	1.28 173	0.47 134	0.79 127	0.95 150	0.39 135	0.22 100	0.46 111	0.28 56	0.72 114	0.33 64

AASNet	0.53 99	0.74 162	0.46 170	0.35 127	0.61 248	0.51 200	0.42 243	0.65 127	0.26 96	0.41 97	0.50 171	0.39 64	0.31 112	0.41 218	1.02 84	0.69 82	0.53 106	0.60 154	0.67 96	0.51 141	0.60 90	0.87 134	0.41 145	0.41 189	0.50 127	0.40 114	0.70 109	0.45 104

LG-G_1	0.54 101	0.70 141	0.32 107	0.36 135	0.39 153	0.32 115	0.16 102	0.41 88	0.21 76	0.29 76	0.34 120	0.50 96	0.35 127	0.32 139	2.09 198	1.07 148	0.51 99	0.58 148	0.75 108	0.59 171	0.78 124	1.24 176	0.17 40	0.22 100	0.46 111	0.39 111	0.60 80	0.48 111

LG-G	0.54 101	0.70 141	0.32 107	0.36 135	0.39 153	0.32 115	0.16 102	0.41 88	0.21 76	0.29 76	0.34 120	0.50 96	0.35 127	0.32 139	2.09 198	1.07 148	0.51 99	0.58 148	0.75 108	0.59 171	0.78 124	1.24 176	0.17 40	0.22 100	0.46 111	0.39 111	0.60 80	0.48 111

AANet_RVC	0.54 101	0.45 87	0.40 142	0.33 121	0.61 248	0.28 103	0.31 181	0.61 115	0.58 241	0.44 100	0.41 147	0.39 64	0.48 172	0.33 152	1.16 94	0.79 101	0.55 111	0.53 134	0.56 87	0.52 146	0.46 73	0.49 77	0.34 112	0.38 168	0.57 150	0.57 169	1.05 171	0.97 239

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 104	0.41 78	0.30 97	0.32 117	0.35 136	0.23 74	0.18 117	0.42 90	0.28 113	1.08 247	0.30 103	0.55 108	0.33 118	0.30 123	1.56 124	1.05 143	0.47 89	0.47 108	1.72 202	0.36 90	0.69 108	0.69 108	0.22 67	0.25 110	0.44 105	0.39 111	0.83 136	0.59 148

LGtest1	0.57 105	0.81 202	0.46 170	0.26 83	0.30 108	0.28 103	0.12 49	0.43 93	0.26 96	0.34 86	0.56 189	0.50 96	0.30 109	0.28 110	2.04 188	1.24 187	0.57 119	0.65 186	0.74 105	0.46 131	0.72 114	1.41 186	0.29 99	0.30 122	0.54 140	0.35 96	0.65 99	0.52 126

MaDis-Stereo	0.57 105	0.47 91	0.30 97	0.16 16	0.26 96	0.21 59	0.17 111	0.44 94	0.32 133	1.08 247	0.22 75	0.51 101	0.22 91	0.19 69	1.83 157	1.19 179	0.62 130	0.59 152	1.09 161	0.45 126	0.81 128	0.94 146	0.37 126	0.25 110	0.63 169	0.67 192	0.60 80	0.82 205

LG-Stereo_L2	0.58 107	0.69 134	0.43 155	0.28 92	0.35 136	0.24 83	0.13 66	0.62 121	0.26 96	0.70 152	0.39 141	0.71 156	0.34 120	0.28 110	1.83 157	1.32 205	0.57 119	0.51 122	0.96 141	0.41 108	0.74 119	1.06 160	0.32 107	0.27 112	0.52 134	0.38 108	0.62 89	0.64 161

LG-Stereo_L1	0.58 107	0.69 134	0.41 146	0.24 72	0.35 136	0.25 92	0.12 49	0.62 121	0.27 108	0.72 160	0.32 110	0.69 148	0.34 120	0.29 118	1.82 153	1.36 211	0.57 119	0.52 125	1.14 164	0.42 113	0.70 110	1.11 163	0.29 99	0.30 122	0.51 130	0.33 83	0.66 102	0.65 165

AIO_test	0.59 109	0.77 185	0.45 164	0.44 171	0.25 90	0.35 130	0.20 126	0.61 115	0.27 108	0.43 99	0.30 103	0.57 110	0.28 103	0.29 118	2.01 181	1.46 238	0.49 95	0.42 97	0.86 127	0.49 139	1.02 156	1.01 154	0.40 141	0.24 107	0.47 118	0.49 145	1.00 164	0.35 74

MMNet	0.59 109	0.58 109	0.44 158	0.38 142	0.55 230	0.42 159	0.29 173	0.60 113	0.40 166	0.38 94	0.55 187	0.63 127	0.32 115	0.51 279	1.51 118	0.75 95	0.72 166	0.58 148	0.76 111	0.55 156	0.62 96	0.41 56	0.40 141	0.52 241	0.51 130	0.49 145	1.49 209	0.50 119

IGEV-Stereo+	0.60 111	1.04 308	0.24 83	0.49 183	0.32 117	0.29 106	0.13 66	0.51 102	0.26 96	0.79 187	0.94 278	0.57 110	0.26 100	0.28 110	1.64 129	1.19 179	0.59 127	0.61 162	1.19 168	0.43 117	0.90 143	1.17 170	0.48 187	0.20 89	0.41 96	0.31 71	0.56 73	0.40 89

UniTT-Stereo	0.60 111	0.44 84	0.32 107	0.21 59	0.25 90	0.34 124	0.17 111	0.61 115	0.31 124	0.75 170	0.27 91	0.62 125	0.34 120	0.21 83	1.77 147	1.44 231	0.57 119	0.61 162	1.53 191	0.44 123	0.91 144	1.14 169	0.37 126	0.29 118	0.50 127	0.54 162	0.52 61	0.58 141

CVANet_RVC	0.60 111	0.67 129	0.81 250	0.81 285	0.53 222	0.66 259	0.55 275	1.15 233	0.39 159	0.44 100	0.79 256	0.80 191	0.44 163	0.43 237	0.69 57	0.67 75	0.55 111	0.53 134	0.55 86	0.57 162	0.63 99	0.57 92	0.40 141	0.41 189	0.46 111	0.40 114	0.72 114	0.55 131

DMCA	0.63 114	0.73 156	0.63 211	0.40 154	0.49 196	0.52 203	0.33 201	0.59 112	0.52 213	0.80 191	0.63 210	0.70 152	0.40 148	0.47 259	1.48 115	0.92 118	0.69 152	0.67 192	0.67 96	0.51 141	0.67 107	0.59 95	0.48 187	0.45 206	0.48 122	0.52 158	1.04 169	0.62 155

RAFT_CTSACE	0.64 115	0.94 264	0.31 101	0.37 138	0.34 131	0.33 121	0.23 139	1.23 247	0.26 96	0.64 139	0.29 98	0.71 156	0.57 209	0.34 164	1.57 126	1.07 148	0.52 102	0.43 100	0.72 101	0.33 83	0.85 133	1.72 196	0.42 151	0.30 122	0.46 111	0.41 120	1.58 221	0.39 85

GANet	0.64 115	0.67 129	0.63 211	0.57 209	0.58 236	0.95 309	0.55 275	0.78 161	0.46 189	0.57 119	0.61 204	1.83 330	0.36 134	0.41 218	0.81 70	0.69 82	0.76 182	0.73 219	0.58 88	0.40 102	0.53 84	0.49 77	0.47 182	0.48 224	0.56 149	0.41 120	0.83 136	0.69 171

DFGA-Net	0.65 117	0.64 118	0.36 123	0.51 190	0.33 126	0.43 162	0.29 173	0.88 196	0.34 140	2.05 330	0.38 134	0.52 102	0.29 104	0.22 88	1.35 106	1.07 148	0.76 182	0.49 114	0.96 141	0.35 89	0.71 112	0.71 113	0.36 121	0.41 189	0.57 150	0.38 108	1.81 240	0.43 99

HCRNet	0.66 118	0.78 190	0.41 146	0.54 202	0.27 99	0.41 156	0.39 225	0.63 124	0.31 124	1.62 293	0.59 198	0.67 141	0.29 104	0.41 218	1.99 179	0.73 90	0.60 129	0.47 108	0.65 95	0.43 117	0.78 124	0.62 99	0.36 121	0.34 144	0.42 101	0.43 129	2.14 268	0.50 119

CCAANet	0.66 118	0.57 107	0.62 209	0.37 138	0.36 144	0.38 140	0.45 253	1.41 286	0.45 187	1.16 255	0.43 155	0.89 222	0.57 209	0.37 194	1.31 105	0.81 102	0.63 135	0.47 108	0.61 92	0.61 189	0.60 90	0.55 88	0.51 214	0.35 151	0.55 146	0.50 153	1.59 223	0.72 177

NLCSM	0.67 120	0.24 30	0.10 3	0.19 39	0.11 6	0.20 51	0.14 78	0.24 23	0.34 140	0.11 4	0.41 147	0.19 4	12.63 418	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 5	0.18 47	0.13 16	0.21 4	0.25 20	0.34 8	0.19 7

plain	0.67 120	0.87 228	0.33 114	0.31 108	0.59 239	0.33 121	0.30 177	0.89 197	0.34 140	0.72 160	0.24 82	0.65 134	0.34 120	0.19 69	1.95 169	1.57 263	0.71 161	0.69 198	0.94 138	0.39 97	1.28 181	1.20 174	0.33 111	0.33 139	0.59 160	0.60 172	0.72 114	0.74 182

MIF-Stereo (partial)	0.69 122	0.76 177	0.33 114	0.27 87	0.37 147	0.35 130	0.31 181	0.53 105	0.40 166	0.62 133	0.32 110	0.50 96	0.39 143	0.23 92	2.08 193	1.51 250	0.68 146	0.71 208	0.77 113	0.43 117	1.10 164	0.94 146	0.39 135	0.32 133	0.57 150	0.71 197	2.25 287	0.87 219

test_5	0.69 122	0.91 248	0.30 97	0.38 142	0.26 96	0.35 130	0.19 121	1.79 339	0.31 124	0.58 123	1.20 305	0.75 172	0.73 268	0.32 139	1.36 109	1.10 159	0.54 107	0.54 139	1.01 150	0.37 92	0.61 93	1.37 185	0.29 99	0.34 144	0.41 96	0.40 114	1.72 232	0.44 102

FINET	0.69 122	0.65 123	0.67 222	0.65 239	0.49 196	0.48 186	0.45 253	0.75 152	0.59 243	0.61 130	0.48 166	0.82 200	0.57 209	0.43 237	1.71 135	1.08 154	0.77 185	0.57 144	1.07 158	0.56 158	0.88 137	0.65 105	0.43 157	0.50 232	0.62 168	0.56 167	0.96 159	0.64 161

raft+_RVC	0.71 125	0.73 156	0.70 227	0.41 158	0.34 131	0.49 188	0.30 177	1.48 294	0.43 179	0.62 133	0.62 206	0.65 134	0.39 143	0.26 99	1.74 141	1.16 171	0.69 152	0.53 134	1.57 197	0.51 141	0.85 133	1.06 160	0.44 161	0.38 168	0.68 193	0.62 175	0.85 139	0.69 171

FETStereo	0.72 126	0.70 141	0.34 118	0.27 87	0.32 117	0.41 156	0.19 121	1.27 260	0.26 96	2.05 330	0.27 91	0.74 162	0.35 127	0.28 110	2.15 207	1.01 135	0.54 107	0.42 97	0.94 138	0.47 134	1.01 155	0.98 152	0.53 235	0.35 151	0.57 150	0.40 114	2.11 267	0.51 123

CEFStereo	0.73 127	0.76 177	0.36 123	0.33 121	0.33 126	0.45 167	0.27 158	0.93 205	0.27 108	2.03 327	0.32 110	0.79 189	0.41 152	0.30 123	2.65 275	1.11 162	0.56 115	0.42 97	1.01 150	0.65 212	1.34 185	1.19 172	0.51 214	0.52 241	0.63 169	0.44 131	0.73 117	0.54 129

CGFBStereo	0.73 127	0.75 170	0.36 123	0.32 117	0.33 126	0.45 167	0.22 135	1.21 243	0.26 96	2.05 330	0.33 115	0.77 180	0.36 134	0.30 123	2.51 258	1.11 162	0.57 119	0.44 101	0.93 136	0.58 166	1.29 183	1.02 155	0.52 225	0.40 184	0.59 160	0.54 162	1.03 166	0.52 126

WQFJX1	0.73 127	0.26 38	0.12 5	0.20 50	0.17 34	0.16 13	0.12 49	0.25 31	0.57 237	0.12 7	0.75 244	0.22 13	12.81 420	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 22	0.21 6	0.26 5	0.20 10	0.26 4	0.32 22	0.29 99	0.14 28	0.25 12	0.27 47	0.55 70	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 127	0.86 226	0.36 123	0.43 167	0.32 117	0.30 108	0.19 121	0.71 138	0.32 133	0.70 152	0.33 115	0.63 127	0.57 209	0.41 218	2.03 187	1.91 292	0.63 135	0.68 196	1.00 145	0.45 126	1.86 228	1.87 199	0.40 141	0.23 105	0.49 124	0.37 103	1.09 174	0.55 131

GMStereo	0.73 127	0.99 288	0.39 137	0.49 183	0.47 186	0.55 217	0.41 236	0.77 155	0.43 179	0.55 110	0.48 166	0.81 197	0.38 137	0.34 164	1.60 127	0.95 123	0.74 178	0.52 125	1.88 206	0.57 162	1.07 158	0.73 115	0.42 151	0.51 235	0.72 204	0.47 142	1.87 247	0.57 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 127	0.69 134	0.79 245	0.54 202	0.65 262	0.58 234	0.54 271	0.72 142	0.54 226	0.59 126	0.57 193	0.61 122	0.47 168	0.62 313	1.80 151	0.96 125	0.72 166	0.68 196	0.91 134	0.72 238	0.64 101	0.55 88	0.53 235	0.52 241	0.58 156	0.51 155	2.19 278	0.59 148

AFF-stereo	0.76 133	0.69 134	0.59 202	0.30 105	0.32 117	0.52 203	0.18 117	0.86 184	0.41 170	1.37 278	0.43 155	0.60 120	0.34 120	0.24 96	1.76 145	1.13 166	0.57 119	0.62 168	2.81 255	0.43 117	0.77 121	0.63 100	0.41 145	0.32 133	0.70 198	0.67 192	2.38 304	0.56 135

TestStereo	0.77 134	0.93 260	0.79 245	0.56 206	0.46 181	0.66 259	0.33 201	1.22 244	0.42 178	0.90 219	0.52 178	0.84 205	0.54 195	0.39 207	1.50 117	0.92 118	0.73 173	0.51 122	1.38 180	0.56 158	1.25 178	0.82 126	0.44 161	0.44 202	0.77 216	0.79 209	1.34 193	0.79 197

WQFJA1	0.78 135	0.27 42	0.14 7	0.20 50	0.17 34	0.20 51	0.14 78	0.24 23	0.72 283	0.14 15	1.42 324	0.21 8	12.89 424	0.11 5	0.51 25	0.39 5	0.32 27	0.26 14	0.29 10	0.22 25	0.29 8	0.27 11	0.26 88	0.17 67	0.24 9	0.26 33	0.44 34	0.22 14

WQFJX	0.78 135	0.19 6	0.15 14	0.17 23	0.13 13	0.24 83	0.17 111	0.19 7	0.97 313	0.15 21	1.63 331	0.18 3	12.83 421	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 18	0.25 12	0.27 7	0.26 52	0.27 5	0.24 8	0.27 91	0.16 57	0.26 14	0.25 20	0.54 67	0.22 14

NLMM	0.78 135	0.27 42	0.14 7	0.20 50	0.17 34	0.20 51	0.14 78	0.24 23	0.73 285	0.14 15	1.44 326	0.21 8	12.89 424	0.11 5	0.51 25	0.38 4	0.32 27	0.26 14	0.29 10	0.22 25	0.29 8	0.27 11	0.26 88	0.17 67	0.24 9	0.26 33	0.44 34	0.22 14

MIM_Stereo	0.78 135	0.77 185	0.53 193	0.43 167	0.38 149	0.46 174	0.22 135	1.50 297	0.31 124	0.55 110	0.38 134	0.64 131	0.27 102	0.32 139	1.77 147	1.09 156	0.63 135	0.73 219	3.30 290	0.57 162	1.19 173	0.91 141	0.34 112	0.36 156	0.49 124	0.41 120	1.95 253	0.58 141

base_1k_lr1e5	0.79 139	1.41 358	0.41 146	0.80 281	0.42 167	0.56 224	0.28 164	0.80 168	0.33 137	1.21 259	0.47 161	0.97 241	0.47 168	0.32 139	1.79 150	1.25 189	0.75 180	0.63 176	2.41 229	0.59 171	1.21 174	0.87 134	0.36 121	0.31 130	0.59 160	0.45 135	1.04 169	0.73 179

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 140	0.75 170	0.48 177	0.38 142	0.33 126	0.25 92	0.16 102	0.68 133	0.30 121	0.72 160	0.42 154	0.77 180	0.35 127	0.30 123	1.81 152	1.08 154	0.65 141	0.56 141	1.71 201	0.48 136	1.60 212	4.30 241	0.49 197	0.39 177	0.60 165	0.49 145	0.95 158	0.65 165

CFNet	0.80 140	0.84 218	0.79 245	0.76 269	0.70 277	0.60 241	0.46 258	0.84 180	0.48 197	0.66 144	0.71 236	0.92 231	0.61 227	0.43 237	1.75 143	0.84 106	0.70 156	0.64 182	0.90 133	0.78 266	0.89 141	0.72 114	0.45 167	0.51 235	0.87 246	0.83 217	1.67 229	1.15 278

G2L-Stereo	0.81 142	0.69 134	0.60 205	0.57 209	0.78 297	0.50 195	0.37 218	0.77 155	0.53 219	0.69 151	0.78 254	0.70 152	0.63 234	0.54 281	2.08 193	0.96 125	0.73 173	0.63 176	1.23 170	0.61 189	1.22 176	0.66 106	0.57 259	0.48 224	0.77 216	0.89 232	1.98 256	0.80 200

FETCStereo	0.82 143	0.73 156	0.39 137	0.31 108	0.35 136	0.43 162	0.28 164	1.09 225	0.27 108	2.14 344	0.34 120	0.80 191	0.38 137	0.30 123	2.51 258	1.25 189	0.58 126	0.48 113	1.00 145	0.59 171	1.84 227	1.61 191	0.52 225	0.38 168	0.64 174	0.68 194	1.62 225	0.55 131

AROF-Stereo-S	0.83 144	0.93 260	0.37 130	0.65 239	0.46 181	0.52 203	0.23 139	0.84 180	0.36 147	0.59 126	0.52 178	0.82 200	0.50 178	0.32 139	1.88 165	1.47 241	0.78 193	0.60 154	2.24 220	0.65 212	2.24 241	1.67 194	0.39 135	0.35 151	0.66 180	0.64 179	0.87 140	0.91 228

HGLStereo	0.83 144	0.64 118	0.75 236	0.52 194	0.67 268	0.56 224	0.45 253	0.66 130	0.50 206	1.72 301	0.96 282	0.64 131	0.56 205	0.54 281	1.65 132	1.18 176	0.80 202	0.76 229	1.05 154	0.66 219	0.99 150	1.36 184	0.49 197	0.54 252	0.71 201	0.76 205	1.59 223	0.82 205

S2M2_XL	0.85 146	0.50 96	0.64 215	0.24 72	0.30 108	0.35 130	0.28 164	0.61 115	0.43 179	0.56 114	0.35 127	0.65 134	0.59 216	0.34 164	2.56 263	1.65 273	0.69 152	0.47 108	0.72 101	0.54 149	4.94 286	2.28 211	0.48 187	0.30 122	0.55 146	0.51 155	0.74 119	0.74 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 146	0.76 177	0.74 233	0.60 223	0.60 243	0.61 245	0.53 269	0.90 199	0.58 241	1.21 259	0.68 224	0.71 156	0.56 205	0.67 322	1.72 139	1.11 162	0.79 198	0.72 216	1.13 163	0.82 282	0.84 131	0.69 108	0.62 284	0.58 265	0.64 174	0.77 206	2.48 315	0.95 236

RASNet	0.85 146	0.72 152	0.89 277	0.61 226	0.62 256	0.66 259	0.41 236	0.98 213	0.61 252	1.21 259	0.64 212	0.74 162	0.67 250	0.40 211	1.23 100	1.31 203	0.72 166	0.66 189	1.00 145	0.70 233	1.09 162	1.43 187	0.43 157	0.75 319	0.68 193	0.79 209	2.17 274	0.93 233

AROF-StereoT2	0.86 149	1.69 377	0.39 137	1.41 349	0.40 158	1.34 351	0.33 201	0.67 132	0.31 124	1.97 320	0.41 147	1.12 274	0.38 137	0.30 123	1.76 145	0.99 131	0.95 271	0.50 116	2.29 224	0.52 146	1.37 193	0.68 107	0.71 316	0.29 118	0.57 150	0.43 129	0.93 151	0.55 131

anonymousdsp2	0.86 149	0.84 218	0.84 258	0.43 167	0.44 175	0.56 224	0.32 191	1.17 235	0.36 147	0.66 144	0.67 219	0.69 148	0.40 148	0.49 271	1.46 112	1.36 211	0.67 144	0.62 168	2.12 215	0.60 185	1.36 191	2.66 219	0.36 121	0.44 202	0.71 201	0.51 155	1.86 246	0.64 161

dd	0.86 149	0.80 196	0.51 181	1.05 313	0.44 175	0.85 294	0.44 251	0.85 182	0.39 159	0.83 198	0.40 145	1.23 285	0.39 143	0.47 259	2.21 221	0.98 130	0.97 279	0.71 208	2.00 213	0.61 189	0.84 131	0.77 119	0.49 197	0.64 294	0.70 198	0.53 159	1.73 235	1.47 308

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 149	0.72 152	0.84 258	0.41 158	0.39 153	0.54 213	0.21 133	0.99 214	0.52 213	1.54 288	0.57 193	0.73 160	0.39 143	0.26 99	2.15 207	1.17 173	0.64 139	0.50 116	2.66 248	0.57 162	0.88 137	0.90 139	0.47 182	0.39 177	0.86 241	0.72 200	2.54 327	0.66 167

DMCA-RVC	0.86 149	0.74 162	0.73 230	0.61 226	0.77 293	0.56 224	0.70 296	0.77 155	1.43 355	1.38 280	0.69 227	0.87 212	0.54 195	0.55 287	1.66 134	1.05 143	0.81 211	0.74 224	0.95 140	0.73 244	0.89 141	0.93 144	0.51 214	0.58 265	0.59 160	0.62 175	1.82 243	0.91 228

AROF-Stereo_1	0.87 154	1.38 355	0.43 155	0.59 216	0.50 205	0.49 188	0.32 191	0.86 184	0.37 149	1.27 269	0.60 200	1.00 248	0.53 185	0.33 152	2.08 193	1.29 198	0.77 185	0.69 198	2.91 261	0.62 198	1.42 198	1.12 164	0.37 126	0.37 159	0.66 180	0.64 179	0.94 153	1.00 254

AROF-Stereo	0.87 154	1.37 352	0.44 158	0.59 216	0.50 205	0.49 188	0.32 191	0.87 189	0.37 149	1.25 266	0.60 200	1.00 248	0.53 185	0.33 152	2.09 198	1.28 195	0.77 185	0.69 198	2.90 258	0.62 198	1.42 198	1.13 165	0.37 126	0.37 159	0.66 180	0.64 179	0.94 153	1.00 254

base_500_lr5e5	0.87 154	1.37 352	0.44 158	0.59 216	0.50 205	0.49 188	0.32 191	0.87 189	0.37 149	1.25 266	0.60 200	1.00 248	0.53 185	0.33 152	2.09 198	1.28 195	0.77 185	0.69 198	2.90 258	0.62 198	1.42 198	1.13 165	0.37 126	0.37 159	0.66 180	0.64 179	0.94 153	1.00 254

arf5	0.87 154	1.37 352	0.44 158	0.59 216	0.50 205	0.49 188	0.32 191	0.87 189	0.37 149	1.25 266	0.60 200	1.00 248	0.53 185	0.33 152	2.09 198	1.28 195	0.77 185	0.69 198	2.90 258	0.62 198	1.42 198	1.13 165	0.37 126	0.37 159	0.66 180	0.64 179	0.94 153	1.00 254

G4	0.87 154	1.52 368	0.36 123	1.65 366	0.38 149	2.13 380	0.28 164	0.72 142	0.29 118	2.02 324	0.29 98	1.10 270	0.30 109	0.28 110	1.35 106	0.83 104	1.01 289	0.51 122	2.60 242	0.43 117	1.44 204	0.70 112	0.83 353	0.32 133	0.53 137	0.44 131	0.74 119	0.49 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 154	0.64 118	0.54 196	0.44 171	0.41 165	0.38 140	0.26 155	1.26 254	0.49 201	0.85 204	0.62 206	0.75 172	0.54 195	0.34 164	1.75 143	1.50 247	0.68 146	0.70 204	1.17 165	0.56 158	1.52 205	3.83 232	0.39 135	0.37 159	0.75 210	1.18 288	0.68 107	0.77 194

RAFT+CT+SA	0.87 154	0.97 279	0.40 142	0.45 176	0.29 106	0.38 140	0.20 126	1.64 325	0.33 137	0.72 160	0.30 103	0.88 217	0.65 242	0.40 211	1.56 124	1.21 183	0.56 115	0.57 144	2.08 214	0.40 102	0.83 130	5.00 257	0.32 107	0.37 159	0.47 118	0.42 127	1.56 214	0.49 115

DSFCA	0.87 154	0.84 218	0.73 230	0.65 239	0.77 293	0.61 245	0.78 301	0.75 152	0.78 291	0.77 178	0.83 266	0.75 172	0.48 172	0.43 237	1.89 166	1.14 168	0.85 221	0.87 278	1.00 145	0.74 247	1.00 154	1.05 159	0.72 322	0.63 291	0.83 232	0.95 246	1.88 248	0.85 215

DF_test	0.88 162	0.66 127	0.63 211	0.28 92	0.34 131	0.26 96	0.15 93	0.71 138	0.38 156	0.67 146	0.30 103	0.74 162	0.38 137	0.29 118	2.77 290	1.72 279	0.72 166	0.61 162	0.74 105	0.76 258	3.84 269	3.64 231	0.47 182	0.40 184	0.45 108	0.44 131	0.68 107	0.61 152

IER	0.88 162	0.82 205	0.55 197	0.49 183	0.51 212	0.56 224	0.45 253	0.80 168	0.49 201	1.15 253	0.77 248	1.03 256	0.50 178	0.79 343	3.66 333	1.04 140	0.73 173	0.64 182	0.87 130	0.78 266	0.73 117	0.82 126	0.60 278	0.53 248	0.63 169	1.00 258	2.05 262	0.74 182

rafts_anoy	0.88 162	0.81 202	0.86 265	0.44 171	0.49 196	0.51 200	0.46 258	1.58 315	0.48 197	0.61 130	0.70 234	0.70 152	0.47 168	0.30 123	2.51 258	1.38 215	0.76 182	0.78 237	2.36 227	0.61 189	1.28 181	0.99 153	0.49 197	0.49 229	0.85 238	0.90 237	0.93 151	1.00 254

ARAFT	0.89 165	0.72 152	0.47 172	0.35 127	0.34 131	0.42 159	0.24 144	0.64 125	0.34 140	2.25 350	0.57 193	0.58 113	0.29 104	0.39 207	2.14 205	1.42 225	0.71 161	0.74 224	2.68 250	0.54 149	1.86 228	1.93 200	0.42 151	0.33 139	0.83 232	0.40 114	1.98 256	0.56 135

HITNet	0.90 166	0.65 123	0.62 209	0.68 250	0.50 205	0.39 146	0.32 191	1.26 254	0.89 303	0.70 152	0.70 234	0.91 226	0.49 175	0.39 207	1.96 175	1.02 136	0.66 143	0.64 182	0.79 116	0.61 189	1.53 206	3.85 233	0.46 169	0.52 241	0.58 156	0.64 179	1.81 240	0.81 202
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
arf4	0.93 167	1.38 355	0.47 172	1.13 322	0.53 222	0.92 306	0.34 211	0.74 148	0.37 149	1.70 300	0.55 187	0.95 237	0.46 167	0.32 139	1.82 153	1.17 173	0.88 236	0.61 162	3.23 278	0.64 209	2.30 242	0.86 132	0.46 169	0.33 139	0.68 193	0.53 159	1.03 166	0.74 182

arf3	0.93 167	1.48 366	0.45 164	1.42 353	0.47 186	1.46 358	0.35 213	0.71 138	0.31 124	1.74 304	0.46 160	1.10 270	0.36 134	0.29 118	1.73 140	0.97 128	1.16 320	0.53 134	3.12 276	0.59 171	2.34 243	0.87 134	0.52 225	0.32 133	0.54 140	0.46 138	0.83 136	0.58 141

TestStereo1	0.93 167	0.98 282	0.39 137	0.38 142	0.36 144	0.39 146	0.25 148	1.02 216	0.39 159	0.79 187	0.34 120	0.58 113	0.73 268	0.54 281	3.06 310	1.47 241	0.71 161	0.52 125	2.91 261	0.54 149	1.34 185	1.84 197	0.35 116	0.39 177	0.54 140	1.06 265	2.53 325	0.60 150

SA-5K	0.93 167	0.98 282	0.39 137	0.38 142	0.36 144	0.39 146	0.25 148	1.02 216	0.39 159	0.79 187	0.34 120	0.58 113	0.73 268	0.54 281	3.06 310	1.47 241	0.71 161	0.52 125	2.91 261	0.54 149	1.34 185	1.84 197	0.35 116	0.39 177	0.54 140	1.06 265	2.53 325	0.60 150

RALCasStereoNet	0.93 167	0.82 205	0.93 283	0.53 199	0.53 222	0.60 241	0.45 253	1.48 294	0.44 184	1.03 239	0.75 244	0.89 222	0.49 175	0.32 139	2.31 235	1.43 229	0.78 193	0.75 226	1.50 188	0.58 166	1.18 172	2.21 209	0.49 197	0.57 261	0.86 241	1.13 278	0.90 144	1.16 279

CFNet_RVC	0.94 172	0.84 218	0.89 277	0.76 269	0.80 303	0.71 271	0.49 261	0.74 148	0.63 262	0.88 214	0.94 278	0.87 212	0.57 209	0.50 272	1.96 175	1.12 165	0.79 198	0.79 241	1.27 171	0.73 244	1.26 179	1.52 190	0.48 187	0.64 294	0.98 273	1.11 272	1.92 252	1.23 288

DLCB_ROB	0.94 172	0.90 244	0.88 269	0.73 259	0.80 303	0.69 268	0.69 295	0.87 189	0.72 283	0.94 229	0.86 270	1.02 252	0.91 311	0.69 329	1.48 115	1.06 147	0.97 279	0.72 216	0.88 132	0.74 247	1.21 174	1.21 175	0.78 334	0.71 313	1.26 327	1.26 298	1.49 209	0.95 236

AACVNet	0.95 174	0.87 228	0.69 224	0.91 295	0.91 315	0.72 275	0.59 286	0.87 189	0.60 246	0.73 165	0.88 273	0.79 189	0.64 237	0.60 306	1.77 147	1.37 214	0.84 218	0.83 266	1.12 162	0.77 261	1.36 191	1.13 165	0.70 313	0.65 296	0.87 246	1.12 275	1.90 250	1.31 297

DISCO	0.96 175	0.98 282	0.56 200	0.57 209	0.61 248	0.81 290	0.79 304	0.77 155	0.81 292	2.06 335	0.86 270	0.66 138	0.70 257	0.42 231	1.87 163	1.27 193	0.99 284	0.80 248	1.80 204	0.80 275	0.92 145	1.33 181	0.57 259	0.51 235	0.72 204	0.84 223	2.02 260	0.80 200

LGCAT	0.97 176	0.77 185	0.52 188	0.32 117	0.44 175	0.35 130	0.24 144	0.66 130	0.40 166	0.56 114	0.39 141	0.73 160	0.69 253	0.32 139	2.36 237	1.87 289	0.67 144	0.60 154	0.80 117	0.68 224	6.52 315	3.00 222	0.46 169	0.33 139	0.52 134	0.53 159	0.65 99	0.73 179

GLC_STEREO	0.97 176	0.89 239	0.85 262	0.56 206	0.60 243	0.48 186	0.40 231	1.70 330	0.47 191	0.77 178	0.67 219	0.78 187	0.63 234	0.61 308	2.53 261	1.65 273	0.88 236	0.60 154	1.57 197	0.70 233	2.48 247	1.17 170	0.44 161	0.43 198	0.67 185	0.55 165	2.36 300	0.88 224

TESTraft	0.98 178	0.96 277	0.42 151	0.41 158	0.33 126	0.40 150	0.25 148	1.13 230	0.39 159	0.97 235	0.35 127	0.61 122	0.75 277	0.54 281	3.18 320	1.42 225	0.70 156	0.50 116	2.86 257	0.53 148	1.08 160	3.15 225	0.35 116	0.40 184	0.52 134	1.18 288	2.52 321	0.61 152

psm_up	0.99 179	0.86 226	0.99 297	0.78 276	0.89 313	0.75 279	0.58 283	1.33 274	1.03 325	0.88 214	0.69 227	0.99 247	0.72 263	0.76 338	1.89 166	1.10 159	0.91 251	0.81 256	1.93 209	0.81 278	1.08 160	0.90 139	0.49 197	0.85 340	1.01 278	1.06 265	1.62 225	1.10 270

STTStereo	0.99 179	0.95 271	0.82 253	0.77 274	0.77 293	0.69 268	0.87 315	0.86 184	1.53 364	1.27 269	0.79 256	1.13 276	0.69 253	0.93 361	2.19 214	1.03 138	0.72 166	0.70 204	1.05 154	0.63 207	1.15 170	0.86 132	0.58 270	0.56 260	0.73 207	1.21 294	1.74 237	1.41 306

G2	1.00 181	1.81 385	0.38 134	2.58 390	0.45 180	2.90 396	0.37 218	0.89 197	0.30 121	1.97 320	0.33 115	1.29 289	0.31 112	0.33 152	1.13 92	0.78 99	1.91 368	0.55 140	2.94 270	0.40 102	1.03 157	0.69 108	1.24 376	0.30 122	0.51 130	0.37 103	0.81 133	0.47 109

NLMM1	1.00 181	0.30 52	0.13 6	0.18 30	0.21 67	0.23 74	0.09 12	0.26 35	6.95 436	0.17 27	0.54 183	0.36 55	12.87 423	0.13 17	0.41 12	0.44 13	0.31 22	0.31 41	0.36 38	0.24 39	0.29 8	0.40 54	0.27 91	0.15 37	0.26 14	0.30 64	0.65 99	0.19 7

HNOStereo	1.01 183	0.73 156	0.44 158	0.39 152	0.35 136	0.43 162	0.35 213	1.04 219	0.41 170	2.14 344	0.41 147	0.84 205	0.44 163	0.31 135	2.57 265	1.36 211	0.62 130	0.56 141	3.10 275	0.61 189	2.74 253	2.23 210	0.52 225	0.36 156	1.01 278	0.95 246	1.68 230	0.68 170

NLSM1	1.01 183	0.27 42	0.17 23	0.23 69	0.24 86	0.31 112	0.12 49	0.33 67	6.19 432	0.14 15	1.49 327	0.31 36	12.63 418	0.14 22	0.47 18	0.51 37	0.36 49	0.23 9	0.31 19	0.24 39	0.31 20	0.45 71	0.29 99	0.16 57	0.27 24	0.30 64	0.56 73	0.23 18

coex_refinement	1.02 185	1.02 301	0.76 237	0.66 245	0.85 307	0.71 271	0.50 265	0.81 171	1.04 326	0.67 146	1.01 291	0.94 232	0.44 163	0.46 254	3.49 329	0.95 123	0.78 193	0.71 208	3.74 305	0.77 261	0.85 133	0.75 117	0.63 289	0.52 241	0.87 246	0.93 241	1.75 238	0.94 235

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 185	0.93 260	0.80 249	0.72 256	0.79 300	0.65 256	1.02 331	1.07 224	2.31 395	2.00 322	0.74 242	0.97 241	0.56 205	0.94 363	1.82 153	0.96 125	0.68 146	0.67 192	1.31 174	0.65 212	0.88 137	0.94 146	0.57 259	0.57 261	0.73 207	1.60 345	1.43 202	1.27 295
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
arf2	1.04 187	1.78 384	0.41 146	2.17 383	0.44 175	2.26 382	0.40 231	1.05 221	0.30 121	1.78 307	0.41 147	1.47 306	0.35 127	0.34 164	1.45 110	0.84 106	1.57 351	0.58 148	3.31 291	0.60 185	2.56 249	0.85 129	0.75 326	0.35 151	0.49 124	0.50 153	0.67 104	0.48 111

CAS	1.05 188	0.80 196	0.40 142	0.50 189	0.48 193	0.37 137	0.30 177	0.55 106	0.44 184	1.13 252	0.77 248	0.64 131	0.95 321	0.31 135	2.68 282	1.79 285	0.96 274	0.82 261	1.08 159	0.61 189	2.91 258	5.06 261	0.44 161	0.30 122	0.81 224	0.92 240	1.18 182	1.16 279

AF-Net	1.05 188	0.83 209	0.94 284	0.76 269	0.91 315	0.98 315	1.68 368	1.52 304	1.06 328	0.57 119	0.96 282	1.34 294	0.64 237	0.74 333	1.71 135	0.99 131	0.80 202	0.60 154	1.64 199	0.72 238	0.72 114	2.35 212	0.63 289	0.62 285	0.89 258	0.82 215	1.57 219	1.25 292

Nwc_Net	1.05 188	0.83 209	0.94 284	0.76 269	0.91 315	0.98 315	1.68 368	1.52 304	1.06 328	0.57 119	0.96 282	1.34 294	0.64 237	0.74 333	1.71 135	0.99 131	0.80 202	0.60 154	1.64 199	0.72 238	0.72 114	2.35 212	0.63 289	0.62 285	0.89 258	0.82 215	1.57 219	1.25 292

LMCR-Stereo	1.06 191	0.83 209	0.84 258	0.53 199	0.62 256	0.64 254	0.33 201	1.12 228	0.60 246	0.83 198	0.79 256	0.91 226	0.49 175	0.41 218	2.53 261	1.54 258	1.03 297	0.75 226	2.16 216	1.42 346	1.68 217	3.87 235	0.49 197	0.65 296	0.75 210	0.83 217	1.10 178	0.88 224

PDISCO_ROB	1.06 191	0.87 228	0.60 205	0.80 281	0.68 272	0.53 209	0.59 286	0.93 205	0.69 275	1.80 308	1.00 290	0.74 162	0.63 234	0.66 320	1.87 163	1.44 231	0.89 240	1.10 344	1.53 191	0.80 275	1.56 209	2.40 215	0.52 225	0.63 291	1.19 312	0.79 209	2.56 328	0.81 202

SA	1.07 193	0.90 244	0.42 151	0.55 204	0.53 222	0.49 188	0.24 144	1.60 317	0.46 189	0.71 159	0.41 147	0.69 148	0.58 215	0.62 313	1.74 141	1.41 222	0.78 193	0.79 241	3.17 277	0.65 212	1.24 177	4.73 248	0.34 112	0.51 235	0.75 210	1.12 275	2.64 335	0.72 177

PS-NSSS	1.07 193	1.44 364	0.69 224	1.20 335	0.91 315	1.16 334	0.93 322	0.80 168	0.55 228	0.74 169	0.49 169	1.98 338	1.03 329	0.91 358	1.54 122	0.92 118	0.83 216	0.73 219	1.45 185	0.62 198	0.94 146	0.63 100	1.68 400	0.50 232	1.00 276	0.95 246	3.21 362	1.11 273

HSM	1.07 193	0.75 170	0.97 292	0.78 276	0.77 293	0.54 213	0.54 271	1.87 348	0.60 246	0.76 174	0.85 269	0.87 212	0.67 250	0.56 289	2.24 224	1.05 143	0.92 257	0.71 208	2.57 236	0.71 235	1.80 224	2.08 207	0.56 254	0.72 317	0.90 262	0.97 251	2.08 265	1.03 261

LL-Strereo2	1.08 196	0.65 123	0.59 202	0.40 154	0.34 131	0.31 112	0.23 139	1.48 294	0.38 156	0.68 150	0.58 197	0.63 127	0.32 115	0.64 317	1.65 132	1.13 166	0.63 135	0.53 134	1.32 176	0.66 219	1.35 189	11.05 382	0.44 161	0.34 144	0.64 174	0.60 172	1.05 171	0.56 135

DepthFocus	1.09 197	0.55 103	0.32 107	0.29 100	0.28 102	0.27 99	0.22 135	0.70 136	0.52 213	0.51 107	0.38 134	0.62 125	0.42 155	0.38 201	2.43 244	2.19 311	0.64 139	0.64 182	0.96 141	0.75 254	7.93 347	4.99 256	0.47 182	0.28 114	0.55 146	0.49 145	0.77 130	0.83 208

GOStereo-base	1.10 198	1.90 389	0.35 120	2.83 399	0.61 248	3.15 403	0.41 236	1.59 316	0.31 124	2.00 322	0.38 134	1.65 322	0.32 115	0.45 248	1.07 90	0.73 90	2.00 377	0.63 176	3.08 274	0.45 126	1.39 195	0.81 125	1.33 386	0.28 114	0.46 111	0.36 100	0.63 92	0.42 97

valid	1.11 199	1.68 376	0.37 130	1.83 370	0.27 99	1.30 348	0.22 135	3.34 413	0.24 89	3.62 400	0.31 109	3.01 374	0.31 112	0.17 51	0.67 55	0.62 65	2.07 382	0.29 27	4.09 312	0.25 48	2.90 257	0.41 56	0.28 96	0.19 83	0.37 81	0.25 20	0.76 126	0.26 36

raftrobust	1.11 199	0.65 123	0.92 282	0.55 204	0.49 196	0.44 166	0.33 201	1.55 310	0.47 191	0.94 229	0.72 239	0.82 200	0.53 185	0.36 188	2.91 300	1.71 278	0.71 161	0.70 204	4.37 320	0.65 212	1.69 219	3.95 237	0.59 276	0.42 197	0.95 271	0.85 225	0.99 163	0.85 215

UCFNet_RVC	1.11 199	1.26 339	0.85 262	0.88 292	0.93 322	0.77 283	0.58 283	0.78 161	0.67 272	0.93 227	0.80 261	1.25 288	0.93 316	0.48 265	2.17 212	1.09 156	0.78 193	0.82 261	2.60 242	0.80 275	1.32 184	1.66 193	1.31 384	0.67 301	1.05 288	1.11 272	1.44 204	2.13 341

G3	1.12 202	1.73 382	0.43 155	2.56 389	0.63 259	2.69 394	0.43 246	0.87 189	0.35 144	2.09 339	0.36 130	1.49 309	0.38 137	0.55 287	1.55 123	0.85 109	2.04 380	0.60 154	3.53 296	0.46 131	1.81 226	0.92 142	1.33 386	0.32 133	0.58 156	0.48 144	0.74 119	0.56 135

arf1	1.13 203	1.99 395	0.37 130	2.70 394	0.73 283	2.95 397	0.48 260	1.39 284	0.31 124	2.03 327	0.41 147	1.60 316	0.35 127	0.48 265	1.13 92	0.74 93	1.93 371	0.72 216	3.26 288	0.51 141	2.39 244	0.88 138	1.05 370	0.34 144	0.39 88	0.42 127	0.60 80	0.45 104

test_4	1.13 203	0.74 162	0.77 241	0.42 164	0.32 117	0.34 124	0.26 155	0.78 161	0.33 137	0.75 170	0.40 145	0.87 212	0.35 127	0.40 211	2.10 203	1.55 259	0.65 141	0.69 198	1.50 188	0.51 141	1.12 167	10.25 355	0.41 145	0.37 159	0.58 156	0.70 196	2.73 340	0.62 155

S2M2_L	1.14 205	0.87 228	1.13 332	0.46 179	0.37 147	0.43 162	0.28 164	0.60 113	0.52 213	1.85 314	0.34 120	0.63 127	0.40 148	0.43 237	2.36 237	1.91 292	0.70 156	0.60 154	1.06 157	0.58 166	4.38 274	4.69 245	0.49 197	0.37 159	0.64 174	0.89 232	3.07 357	0.79 197
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 205	0.75 170	0.47 172	0.49 183	0.61 248	0.50 195	0.27 158	1.70 330	0.52 213	0.73 165	0.48 166	0.66 138	0.67 250	0.79 343	2.17 212	1.43 229	0.92 257	0.93 302	3.23 278	0.58 166	1.55 208	4.86 251	0.35 116	0.59 272	1.14 307	1.24 295	2.35 298	0.76 190

RALAANet	1.14 205	0.70 141	0.84 258	0.53 199	0.53 222	0.60 241	0.41 236	1.30 264	0.50 206	0.94 229	0.65 214	0.72 159	0.59 216	0.33 152	1.97 178	1.32 205	0.75 180	0.89 289	1.96 210	0.85 287	3.07 260	5.37 273	0.53 235	0.62 285	0.82 229	1.03 263	2.08 265	0.78 196

GeoAtt-L-single (ZS)	1.15 208	0.30 52	0.25 84	0.19 39	0.26 96	0.30 108	0.15 93	0.62 121	0.25 94	0.62 133	0.19 62	0.77 180	0.24 94	0.50 272	2.86 299	2.14 308	0.62 130	0.57 144	0.85 123	0.49 139	10.15 388	5.51 277	0.46 169	0.23 105	0.59 160	0.46 138	0.63 92	0.76 190

CASnet	1.15 208	0.91 248	0.49 179	0.40 154	0.43 172	0.38 140	0.20 126	0.91 202	0.49 201	0.77 178	0.56 189	0.88 217	0.53 185	0.35 173	2.15 207	1.24 187	0.72 166	0.50 116	1.34 178	0.54 149	7.12 329	5.37 273	0.41 145	0.38 168	1.21 314	0.49 145	1.45 205	0.79 197
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 210	0.83 209	0.82 253	0.65 239	0.59 239	0.67 262	0.58 283	2.65 400	0.53 219	1.73 302	0.76 247	0.87 212	0.78 287	0.47 259	3.77 341	1.45 233	0.87 230	0.86 276	2.81 255	0.65 212	1.26 179	0.87 134	0.57 259	0.73 318	0.81 224	0.95 246	2.65 337	1.03 261

MatchAttention (ZS)	1.17 211	0.73 156	0.29 93	0.31 108	0.27 99	0.34 124	0.15 93	0.68 133	0.57 237	0.55 110	0.38 134	0.94 232	0.66 246	0.42 231	2.50 255	2.43 321	1.03 297	0.79 241	0.83 120	0.64 209	6.61 316	4.71 246	0.49 197	0.24 107	0.67 185	0.41 120	3.25 368	0.69 171
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
WAFT-Stereo (ZS)	1.18 212	0.64 118	0.31 101	0.24 72	0.30 108	0.32 115	0.13 66	0.79 166	0.37 149	0.67 146	0.37 133	0.78 187	0.44 163	0.79 343	2.75 287	3.00 334	0.62 130	0.50 116	0.85 123	0.48 136	7.29 332	6.87 308	0.50 210	0.38 168	0.61 166	0.47 142	0.56 73	0.76 190

RP	1.18 212	1.02 301	1.24 353	0.94 299	1.08 334	0.84 291	1.17 344	1.25 252	1.31 347	0.61 130	1.16 300	1.21 283	0.75 277	0.68 323	3.34 324	1.04 140	0.89 240	0.67 192	1.20 169	0.79 272	0.88 137	2.85 221	0.59 276	0.71 313	0.86 241	0.98 255	2.51 320	1.21 286

GeoAtt-L (ZS)	1.20 214	0.29 51	0.25 84	0.20 50	0.28 102	0.24 83	0.15 93	0.61 115	0.24 89	0.51 107	0.16 47	0.81 197	0.25 99	0.78 339	2.77 290	2.55 323	0.69 152	0.59 152	0.72 101	0.46 131	10.15 388	6.64 301	0.50 210	0.19 83	0.53 137	0.45 135	0.58 77	0.88 224

trnet	1.20 214	0.91 248	0.94 284	0.52 194	0.42 167	0.47 181	0.25 148	1.41 286	0.61 252	0.88 214	0.75 244	0.97 241	0.72 263	0.37 194	2.66 279	3.31 348	0.86 225	0.61 162	2.41 229	0.60 185	3.93 271	3.14 224	0.50 210	0.47 210	1.03 284	0.86 229	1.72 232	0.99 248

APVNet	1.21 216	1.02 301	0.64 215	0.69 252	0.78 297	0.86 295	0.84 310	0.78 161	0.71 281	0.92 225	0.82 264	0.86 210	0.59 216	0.58 298	2.67 281	1.65 273	1.11 308	0.98 319	3.23 278	0.85 287	1.62 213	4.73 248	0.55 247	0.84 339	0.77 216	0.80 212	1.90 250	0.98 241

iinet-f	1.22 217	1.08 315	0.64 215	0.93 298	0.46 181	0.68 266	0.57 279	0.79 166	0.48 197	2.11 343	1.35 318	0.83 203	0.64 237	0.35 173	3.95 344	1.80 287	0.77 185	0.66 189	2.93 268	1.00 310	1.53 206	3.24 226	0.64 295	0.53 248	1.10 302	0.63 178	2.23 286	0.90 227

PA-Net	1.22 217	0.95 271	1.13 332	0.75 264	1.31 359	0.68 266	0.84 310	0.82 176	1.18 341	0.83 198	0.77 248	0.76 176	0.78 287	0.91 358	3.00 306	1.21 183	0.68 146	0.77 232	1.02 152	0.82 282	1.13 169	4.67 244	0.66 300	0.82 334	1.00 276	2.10 380	1.24 184	2.13 341
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 219	0.98 282	0.60 205	0.37 138	0.35 136	0.39 146	0.20 126	0.91 202	0.62 260	0.85 204	0.43 155	1.23 285	0.51 181	0.35 173	2.56 263	2.10 305	0.89 240	0.73 219	1.00 145	0.59 171	8.79 369	5.34 271	0.42 151	0.31 130	0.87 246	0.56 167	0.81 133	0.69 171

NCC-stereo	1.25 220	1.24 333	1.10 324	0.99 306	1.05 328	0.96 310	1.53 362	1.79 339	1.59 367	0.60 128	1.34 315	1.17 280	1.03 329	0.74 333	2.44 245	1.07 148	0.89 240	0.99 322	1.54 193	0.91 296	0.99 150	2.46 216	0.80 342	0.76 321	1.26 327	1.59 342	1.39 198	1.61 318

Abc-Net	1.25 220	1.24 333	1.10 324	0.99 306	1.05 328	0.96 310	1.53 362	1.79 339	1.59 367	0.60 128	1.34 315	1.17 280	1.03 329	0.74 333	2.44 245	1.07 148	0.89 240	0.99 322	1.54 193	0.91 296	0.99 150	2.46 216	0.80 342	0.76 321	1.26 327	1.59 342	1.39 198	1.61 318
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 222	0.77 185	0.56 200	0.45 176	0.56 232	0.51 200	0.21 133	1.50 297	0.70 278	0.78 181	0.80 261	0.84 205	0.90 310	0.33 152	3.45 328	2.96 332	1.14 314	1.04 335	1.32 176	1.08 320	4.63 280	4.87 252	0.63 289	0.38 168	0.85 238	0.83 217	1.02 165	1.16 279

FSD	1.28 223	0.76 177	0.66 220	0.60 223	0.60 243	0.60 241	0.57 279	0.90 199	0.50 206	0.95 232	0.73 241	1.06 264	0.69 253	0.64 317	2.19 214	3.05 337	0.98 281	0.79 241	2.80 254	0.79 272	4.76 284	5.04 259	0.65 296	0.67 301	0.90 262	0.83 217	0.90 144	0.99 248

GMOStereo	1.28 223	0.74 162	0.45 164	0.62 231	0.52 214	0.46 174	0.39 225	1.54 306	0.47 191	0.87 208	0.47 161	0.74 162	0.59 216	0.35 173	2.01 181	1.45 233	0.80 202	0.87 278	2.92 264	0.69 226	1.78 220	10.98 378	0.46 169	0.41 189	1.09 296	0.72 200	1.56 214	0.58 141

error version	1.28 223	0.74 162	0.45 164	0.62 231	0.52 214	0.46 174	0.39 225	1.54 306	0.47 191	0.87 208	0.47 161	0.74 162	0.59 216	0.35 173	2.01 181	1.45 233	0.80 202	0.87 278	2.92 264	0.69 226	1.78 220	10.98 378	0.46 169	0.41 189	1.09 296	0.72 200	1.56 214	0.58 141

test-v	1.28 223	0.74 162	0.45 164	0.62 231	0.52 214	0.46 174	0.39 225	1.54 306	0.47 191	0.87 208	0.47 161	0.74 162	0.59 216	0.35 173	2.01 181	1.45 233	0.80 202	0.87 278	2.92 264	0.69 226	1.78 220	10.98 378	0.46 169	0.41 189	1.09 296	0.72 200	1.56 214	0.58 141

test-2	1.28 223	0.74 162	0.45 164	0.62 231	0.52 214	0.46 174	0.39 225	1.54 306	0.47 191	0.87 208	0.47 161	0.74 162	0.59 216	0.35 173	2.01 181	1.45 233	0.80 202	0.87 278	2.92 264	0.69 226	1.78 220	10.98 378	0.46 169	0.41 189	1.09 296	0.72 200	1.56 214	0.58 141

GANetREF_RVC	1.28 223	1.18 326	0.95 289	1.18 334	1.04 326	1.00 320	0.79 304	1.25 252	1.10 333	1.29 272	0.77 248	2.28 353	0.91 311	0.63 315	2.00 180	1.14 168	1.01 289	0.98 319	2.44 232	0.82 282	1.98 234	1.33 181	0.78 334	1.05 355	1.28 333	1.27 299	2.63 334	1.49 310
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
AMNet	1.29 229	1.12 318	1.05 309	1.13 322	1.12 340	1.24 344	1.08 339	1.36 278	1.13 337	1.10 249	1.11 296	1.51 313	1.26 342	1.20 384	1.52 119	1.57 263	1.35 340	1.21 366	1.37 179	1.22 333	1.35 189	1.19 172	1.25 377	1.19 364	1.23 322	1.72 355	1.54 213	1.65 322

raft_robust	1.30 230	0.93 260	0.53 193	0.59 216	0.47 186	0.57 231	0.37 218	2.06 368	0.52 213	1.69 299	0.53 181	0.76 176	0.82 295	0.47 259	2.16 211	1.52 256	0.84 218	0.84 274	5.71 346	0.59 171	2.50 248	5.04 259	0.46 169	0.51 235	0.99 274	1.05 264	1.58 221	0.99 248

IPLGR_C	1.31 231	0.71 149	0.68 223	0.57 209	0.46 181	0.52 203	0.31 181	0.81 171	0.53 219	0.76 174	0.69 227	1.03 256	0.53 185	0.59 302	2.62 270	1.33 208	0.88 236	0.63 176	3.25 285	0.61 189	1.64 216	10.69 369	0.55 247	0.53 248	0.89 258	0.57 169	2.40 306	0.62 155

ACRE	1.31 231	0.70 141	0.66 220	0.58 215	0.47 186	0.52 203	0.32 191	0.81 171	0.53 219	0.76 174	0.69 227	1.04 260	0.52 184	0.59 302	2.66 279	1.32 205	0.89 240	0.63 176	3.25 285	0.61 189	1.62 213	10.69 369	0.55 247	0.52 241	0.92 266	0.55 165	2.40 306	0.62 155

SACVNet	1.31 231	0.94 264	0.95 289	0.90 293	1.10 336	0.87 297	0.92 321	1.50 297	0.81 292	1.23 265	0.71 236	0.94 232	0.69 253	0.68 323	1.83 157	1.40 219	1.12 313	0.83 266	2.20 218	0.94 302	2.13 237	5.87 287	0.65 296	0.82 334	1.04 285	1.06 265	2.02 260	1.30 296

4D-IteraStereo	1.32 234	0.61 117	1.07 317	0.49 183	0.43 172	0.40 150	0.25 148	1.44 292	0.37 149	0.75 170	0.56 189	0.75 172	0.43 156	0.43 237	2.29 233	1.38 215	0.68 146	0.66 189	2.70 251	0.59 171	3.21 262	10.86 377	0.46 169	0.40 184	0.69 196	0.83 217	2.34 296	0.64 161

CIPLG	1.32 234	0.70 141	0.69 224	0.57 209	0.46 181	0.52 203	0.33 201	0.81 171	0.55 228	0.76 174	0.69 227	1.03 256	0.53 185	0.59 302	2.91 300	1.33 208	0.89 240	0.62 168	3.23 278	0.62 198	1.62 213	10.69 369	0.55 247	0.53 248	0.90 262	0.54 162	2.37 303	0.61 152

DN-CSS_ROB	1.32 234	0.83 209	1.03 304	0.87 291	0.86 308	0.47 181	0.36 216	2.00 362	0.57 237	1.56 290	1.81 335	0.96 240	0.77 285	0.38 201	2.15 207	1.40 219	1.03 297	0.93 302	5.27 332	0.66 219	2.56 249	2.82 220	0.54 243	0.86 342	0.79 221	0.81 213	2.07 264	1.33 300

UDGNet	1.34 237	1.00 294	0.76 237	1.64 364	1.38 364	1.69 368	1.25 349	1.22 244	0.69 275	0.63 137	0.84 268	0.83 203	0.41 152	1.62 397	2.02 186	1.19 179	0.81 211	0.87 278	1.98 211	0.92 299	1.68 217	5.69 282	1.26 380	0.47 210	1.21 314	0.95 246	2.15 270	1.03 261

TestStereo_HL2	1.36 238	0.98 282	1.05 309	0.66 245	0.53 222	0.65 256	0.37 218	1.23 247	0.69 275	2.77 371	1.83 337	0.91 226	0.57 209	0.35 173	2.13 204	1.51 250	0.87 230	0.83 266	3.85 306	0.78 266	2.47 246	5.60 279	0.57 259	0.67 301	0.76 215	1.14 282	1.88 248	1.02 260

GGDA	1.36 238	0.95 271	1.04 307	0.59 216	0.55 230	0.67 262	0.38 223	1.22 244	0.64 264	2.70 369	2.12 349	0.91 226	0.55 201	0.35 173	2.14 205	1.51 250	0.87 230	0.80 248	3.54 297	0.77 261	2.60 252	5.57 278	0.56 254	0.66 300	0.81 224	1.18 288	2.16 272	1.03 261

CREStereo	1.37 240	0.91 248	0.94 284	0.52 194	0.42 167	0.47 181	0.26 155	1.43 289	0.66 269	0.87 208	0.83 266	0.95 237	0.73 268	0.36 188	2.98 305	4.38 377	0.85 221	0.56 141	2.41 229	0.62 198	5.52 299	4.71 246	0.53 235	0.47 210	1.02 281	0.87 230	1.73 235	0.98 241
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC-Resample	1.37 240	0.87 228	0.99 297	0.72 256	0.81 305	0.63 250	1.02 331	1.06 223	0.91 307	0.99 236	0.99 288	1.69 323	0.73 268	1.02 370	4.06 346	1.41 222	1.02 294	1.62 392	1.55 195	1.04 315	1.37 193	5.03 258	0.57 259	1.14 361	0.88 254	1.99 373	1.45 205	1.54 313

AROF2	1.38 242	2.72 406	0.55 197	3.57 410	1.10 336	3.76 410	1.00 326	1.67 329	0.23 85	2.34 354	0.38 134	2.38 358	0.24 94	1.40 393	0.79 68	0.54 41	3.66 400	0.63 176	3.68 299	0.41 108	2.09 236	0.96 151	1.54 396	0.17 67	0.33 56	0.25 20	0.63 92	0.28 51

FADNet-RVC	1.38 242	0.71 149	0.88 269	0.77 274	1.09 335	0.58 234	2.16 385	0.92 204	0.57 237	1.03 239	0.72 239	1.48 307	0.64 237	0.61 308	5.02 353	1.56 261	0.85 221	0.90 292	2.24 220	1.52 362	2.20 238	4.08 239	0.51 214	0.77 323	1.48 358	1.14 282	1.43 202	1.35 302

PMTNet	1.39 244	0.94 264	0.99 297	0.48 182	0.49 196	0.47 181	0.32 191	0.83 177	0.66 269	0.83 198	0.62 206	0.88 217	0.50 178	0.35 173	2.72 286	4.30 374	0.91 251	0.57 144	2.40 228	0.54 149	6.12 309	5.45 276	0.57 259	0.38 168	1.99 393	1.00 258	1.09 174	1.19 285

GES	1.40 245	0.73 156	0.79 245	0.78 276	0.71 278	0.80 288	0.59 286	1.37 281	0.97 313	1.66 296	0.94 278	0.74 162	0.65 242	0.63 315	2.40 241	1.55 259	0.98 281	0.89 289	5.45 339	1.14 326	3.99 272	3.85 233	0.65 296	0.83 337	0.75 210	0.81 213	1.52 212	1.72 325

AROF3	1.41 246	2.92 411	0.48 177	3.47 408	1.17 347	3.50 407	1.22 348	1.71 333	0.21 76	2.54 361	0.39 141	2.69 369	0.29 104	1.50 396	0.62 47	0.47 21	3.82 403	0.81 256	3.72 302	0.59 171	2.02 235	0.93 144	1.61 398	0.15 37	0.33 56	0.22 9	0.39 14	0.27 42

LoS_RVC	1.42 247	1.25 336	0.86 265	0.31 108	0.49 196	0.37 137	0.33 201	0.73 146	0.56 233	2.10 341	0.68 224	0.67 141	0.70 257	0.33 152	3.08 313	3.79 362	0.89 240	2.10 412	3.01 272	0.66 219	4.40 275	6.44 298	0.51 214	0.43 198	0.82 229	0.85 225	0.90 144	0.99 248

tt_ll	1.42 247	1.25 336	0.86 265	0.31 108	0.49 196	0.37 137	0.33 201	0.73 146	0.56 233	2.10 341	0.68 224	0.67 141	0.70 257	0.33 152	3.08 313	3.79 362	0.89 240	2.10 412	3.01 272	0.66 219	4.40 275	6.44 298	0.51 214	0.43 198	0.82 229	0.85 225	0.90 144	0.99 248

sAnonymous2	1.42 247	0.76 177	0.52 188	0.41 158	0.47 186	0.71 271	0.41 236	1.28 261	0.98 317	0.65 141	0.89 274	1.08 266	0.95 321	0.37 194	2.20 216	2.28 313	1.10 304	1.04 335	3.71 300	0.92 299	4.94 286	6.73 305	0.62 284	0.55 258	0.83 232	1.39 313	1.25 185	1.24 290

CroCo_RVC	1.42 247	0.76 177	0.52 188	0.41 158	0.47 186	0.71 271	0.41 236	1.28 261	0.98 317	0.65 141	0.89 274	1.08 266	0.95 321	0.37 194	2.20 216	2.28 313	1.10 304	1.04 335	3.71 300	0.92 299	4.94 286	6.73 305	0.62 284	0.55 258	0.83 232	1.39 313	1.25 185	1.24 290

RGC	1.43 251	1.30 345	1.99 396	1.14 328	1.18 349	1.16 334	1.01 328	1.20 241	1.08 331	0.91 222	1.70 334	1.18 282	1.24 341	0.87 352	3.10 317	1.18 176	0.98 281	0.86 276	1.81 205	1.02 312	1.39 195	3.87 235	0.76 327	0.90 346	1.14 307	1.53 334	2.17 274	1.85 329

YMNet	1.44 252	0.79 194	0.41 146	0.51 190	0.61 248	0.59 237	1.36 356	0.77 155	0.56 233	1.28 271	0.36 130	0.67 141	2.20 362	0.56 289	19.21 386	1.49 245	0.77 185	0.65 186	0.74 105	0.39 97	0.61 93	1.27 179	0.23 76	0.38 168	0.69 196	0.46 138	0.81 133	0.66 167

castereo	1.44 252	0.88 237	0.96 291	0.46 179	0.47 186	0.33 121	0.27 158	0.77 155	0.50 206	0.80 191	0.64 212	1.04 260	0.48 172	0.38 201	2.25 226	2.81 327	1.03 297	0.76 229	2.67 249	0.62 198	7.90 346	7.11 314	0.57 259	0.52 241	1.04 285	1.25 297	1.03 166	1.21 286

FADNet	1.44 252	0.83 209	0.83 257	0.82 287	1.03 325	0.61 245	1.88 379	0.97 211	0.73 285	0.93 227	0.92 277	1.16 279	0.76 282	0.74 333	3.69 337	1.34 210	0.91 251	1.03 332	2.63 244	1.49 355	2.87 256	4.93 253	0.49 197	0.65 296	1.54 367	1.70 354	1.51 211	1.83 328

stereogan	1.44 252	1.33 348	1.05 309	1.11 318	1.28 357	1.11 327	0.97 324	1.26 254	1.05 327	1.22 264	1.10 294	1.62 320	0.89 308	0.66 320	2.34 236	1.31 203	0.94 266	0.81 256	1.72 202	0.95 304	1.10 164	8.04 324	0.71 316	0.77 323	0.83 232	1.06 265	2.36 300	1.38 304

MGS-Stereo	1.48 256	0.99 288	0.47 172	0.40 154	0.35 136	0.40 150	0.36 216	0.65 127	0.26 96	0.52 109	0.43 155	0.52 102	0.38 137	0.43 237	23.31 395	0.93 122	0.73 173	0.79 241	0.93 136	0.65 212	1.10 164	1.25 178	0.44 161	0.48 224	0.72 204	0.49 145	1.29 191	0.77 194

NCCL2	1.48 256	1.28 343	1.10 324	1.11 318	1.43 367	0.78 284	0.90 318	1.05 221	1.14 339	1.86 316	1.27 310	1.02 252	0.81 290	0.80 347	3.43 326	1.42 225	1.14 314	0.87 278	1.31 174	0.89 295	1.94 233	3.37 228	1.48 394	1.02 351	1.50 362	1.35 308	3.80 386	1.85 329

TANstereo	1.49 258	1.06 311	0.88 269	0.67 247	0.73 283	0.87 297	0.33 201	0.86 184	0.61 252	0.70 152	0.69 227	0.59 117	0.59 216	1.02 370	2.75 287	2.89 329	0.94 266	1.13 352	1.43 183	1.28 336	5.13 293	5.06 261	1.35 388	0.46 208	0.54 140	0.89 232	5.92 406	0.74 182

XX-TBD	1.49 258	1.06 311	0.88 269	0.67 247	0.73 283	0.87 297	0.33 201	0.86 184	0.61 252	0.70 152	0.69 227	0.59 117	0.59 216	1.02 370	2.75 287	2.89 329	0.94 266	1.13 352	1.43 183	1.28 336	5.13 293	5.06 261	1.35 388	0.46 208	0.54 140	0.89 232	5.92 406	0.74 182

LoS	1.51 260	0.79 194	0.59 202	0.52 194	0.56 232	0.65 256	0.38 223	2.56 396	0.88 301	1.21 259	0.94 278	0.97 241	0.88 307	0.35 173	3.04 309	3.41 350	1.24 327	0.93 302	2.19 217	0.68 224	5.96 305	7.00 312	0.62 284	0.47 210	1.14 307	0.98 255	1.06 173	0.87 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 260	0.74 162	1.07 317	0.75 264	0.75 288	0.84 291	0.54 271	1.10 226	0.86 298	1.37 278	1.15 299	0.88 217	1.08 335	0.53 280	1.90 168	1.91 292	1.22 324	0.99 322	1.56 196	0.96 307	3.89 270	10.50 362	0.68 309	0.77 323	0.91 265	1.19 292	1.42 201	1.14 276
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Cross2Single-S	1.53 262	0.48 92	0.29 93	0.27 87	0.42 167	0.21 59	0.16 102	0.71 138	0.27 108	0.56 114	0.35 127	0.89 222	0.65 242	0.32 139	2.85 297	5.03 386	0.68 146	0.82 261	0.87 130	0.64 209	10.22 393	11.36 390	0.46 169	0.33 139	0.64 174	0.49 145	0.67 104	0.73 179

BEATNet_4x	1.53 262	0.77 185	0.77 241	0.75 264	0.67 268	0.47 181	0.40 231	1.23 247	1.32 348	0.83 198	0.77 248	0.95 237	0.74 273	0.59 302	5.02 353	2.40 320	1.64 354	1.43 384	1.27 171	0.85 287	4.54 277	8.28 326	0.48 187	0.91 347	0.70 198	0.77 206	1.85 244	0.99 248

iResNetv2_ROB	1.57 264	0.87 228	0.70 227	1.13 322	0.65 262	0.72 275	0.49 261	2.63 399	0.64 264	1.77 306	0.87 272	1.30 293	0.75 277	0.40 211	4.81 352	1.26 192	0.91 251	0.71 208	4.58 325	0.81 278	7.66 339	1.62 192	0.58 270	0.80 327	0.81 224	0.83 217	3.12 361	0.91 228

MyStereo04	1.58 265	0.90 244	0.97 292	0.78 276	0.89 313	0.57 231	0.40 231	1.57 312	0.97 313	2.23 348	0.89 274	1.34 294	0.54 195	0.41 218	2.94 304	2.47 322	0.86 225	0.92 298	5.37 335	1.50 358	4.62 279	3.51 229	0.92 361	0.81 331	1.21 314	1.61 347	2.58 330	0.95 236

Cross2Single Stereo	1.59 266	0.76 177	0.31 101	0.67 247	0.52 214	0.40 150	0.23 139	0.64 125	0.41 170	0.58 123	0.21 70	0.67 141	0.30 109	0.99 367	2.92 302	4.64 379	0.84 218	0.90 292	0.81 118	0.56 158	10.16 390	10.55 363	0.43 157	0.35 151	1.69 380	0.71 197	0.89 143	0.83 208

AE-Stereo	1.61 267	0.85 222	1.23 352	0.81 285	0.51 212	0.57 231	0.75 300	0.83 177	0.49 201	0.79 187	0.54 183	1.29 289	0.72 263	0.47 259	2.05 191	2.96 332	0.99 284	0.92 298	2.63 244	0.86 290	4.61 278	11.92 401	0.50 210	0.80 327	1.26 327	1.34 307	1.95 253	0.86 217

ACC-I	1.62 268	0.42 82	0.32 107	0.26 83	0.42 167	0.25 92	0.20 126	0.74 148	0.60 246	0.64 139	0.23 79	0.94 232	0.61 227	0.34 164	2.48 251	5.11 388	0.70 156	0.87 278	0.86 127	0.78 266	10.23 394	13.01 434	0.53 235	0.39 177	0.67 185	0.64 179	0.61 85	0.75 189

castereo++	1.62 268	0.76 177	0.78 244	0.59 216	0.41 165	0.34 124	0.25 148	0.85 182	0.43 179	0.81 195	0.62 206	1.02 252	0.51 181	0.38 201	1.86 162	2.57 324	1.01 289	0.73 219	3.23 278	0.62 198	7.09 328	6.35 296	0.63 289	0.58 265	0.99 274	1.01 260	7.61 420	1.63 321

ACC	1.63 270	0.44 84	0.32 107	0.27 87	0.52 214	0.24 83	0.20 126	0.74 148	0.64 264	0.63 137	0.26 87	0.94 232	0.62 233	0.33 152	2.62 270	5.14 389	0.72 166	0.90 292	0.86 127	0.75 254	10.21 392	13.09 436	0.54 243	0.39 177	0.63 169	0.61 174	0.63 92	0.76 190

dad	1.63 270	0.97 279	0.65 218	2.18 384	1.19 351	1.01 321	3.99 405	1.66 327	0.55 228	1.21 259	0.50 171	1.12 274	2.01 358	0.58 298	3.09 315	1.16 171	1.11 308	0.76 229	2.70 251	0.77 261	1.34 185	1.48 188	0.71 316	0.88 344	2.48 402	0.71 197	5.52 405	3.80 383

CC-Net-ROB	1.63 270	1.81 385	1.19 345	1.85 372	1.77 384	2.27 383	1.56 364	0.93 205	0.96 312	1.29 272	0.67 219	5.48 403	2.51 368	1.43 394	1.64 129	0.87 112	1.34 337	1.17 357	2.46 233	0.88 292	1.09 162	1.35 183	3.34 416	0.63 291	1.22 319	1.15 285	1.47 207	1.57 316

XPNet_ROB	1.63 270	1.57 373	1.09 323	0.91 295	1.13 343	1.01 321	0.88 316	0.95 210	1.14 339	1.07 246	1.82 336	4.03 388	0.72 263	0.78 339	1.82 153	1.51 250	1.52 350	0.94 305	1.42 181	1.04 315	2.20 238	7.75 321	0.86 357	0.80 327	0.94 267	1.29 302	3.34 371	1.56 315

DeepPruner_ROB	1.64 274	0.75 170	0.91 280	0.85 289	0.88 311	0.75 279	1.75 372	1.26 254	0.91 307	1.49 286	1.65 332	0.85 208	0.81 290	0.56 289	3.12 319	1.49 245	1.02 294	1.02 329	2.33 226	0.75 254	7.42 335	6.70 303	0.81 346	0.69 306	0.88 254	1.45 322	2.17 274	0.87 219

CFNet_pseudo	1.65 275	0.78 190	0.82 253	0.82 287	0.79 300	0.69 268	0.42 243	0.93 205	0.53 219	0.95 232	0.81 263	0.88 217	0.81 290	0.81 348	15.70 381	1.39 217	0.74 178	0.71 208	7.24 385	0.77 261	0.97 148	1.50 189	0.69 312	0.57 261	0.88 254	0.89 232	1.47 207	1.12 275

small-0shot	1.66 276	0.60 116	0.34 118	0.22 65	0.39 153	0.32 115	0.15 93	0.78 161	0.43 179	0.70 152	0.29 98	0.91 226	0.82 295	0.41 218	2.65 275	6.72 405	0.79 198	0.82 261	0.82 119	0.44 123	9.68 377	12.96 432	0.28 96	0.28 114	0.61 166	0.69 195	0.60 80	1.01 259

test_for_model	1.68 277	0.92 254	0.51 181	0.38 142	0.40 158	0.45 167	0.31 181	1.31 267	0.41 170	0.78 181	0.51 173	2.09 340	0.43 156	0.30 123	1.95 169	1.95 297	13.44 440	0.62 168	2.57 236	0.59 171	8.07 353	1.98 201	0.48 187	0.47 210	0.67 185	0.64 179	2.20 280	0.83 208

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 277	0.92 254	0.51 181	0.38 142	0.40 158	0.45 167	0.31 181	1.31 267	0.41 170	0.78 181	0.51 173	2.09 340	0.43 156	0.30 123	1.95 169	1.95 297	13.44 440	0.62 168	2.57 236	0.59 171	8.07 353	1.98 201	0.48 187	0.47 210	0.67 185	0.64 179	2.20 280	0.83 208

testlalala	1.68 277	0.92 254	0.51 181	0.38 142	0.40 158	0.45 167	0.31 181	1.31 267	0.41 170	0.78 181	0.51 173	2.09 340	0.43 156	0.30 123	1.95 169	1.95 297	13.44 440	0.62 168	2.57 236	0.59 171	8.07 353	1.98 201	0.48 187	0.47 210	0.67 185	0.64 179	2.20 280	0.83 208

GCAPDPT-zeroshot	1.68 277	0.92 254	0.51 181	0.38 142	0.40 158	0.45 167	0.31 181	1.31 267	0.41 170	0.78 181	0.51 173	2.09 340	0.43 156	0.30 123	1.95 169	1.95 297	13.44 440	0.62 168	2.57 236	0.59 171	8.07 353	1.98 201	0.48 187	0.47 210	0.67 185	0.64 179	2.20 280	0.83 208

GCAP-Stereo	1.68 277	0.92 254	0.51 181	0.38 142	0.40 158	0.45 167	0.31 181	1.31 267	0.41 170	0.78 181	0.51 173	2.09 340	0.43 156	0.30 123	1.95 169	1.95 297	13.44 440	0.62 168	2.57 236	0.59 171	8.07 353	1.98 201	0.48 187	0.47 210	0.67 185	0.64 179	2.20 280	0.83 208

SGD-Stereo	1.69 282	0.50 96	0.36 123	0.28 92	0.30 108	0.30 108	0.17 111	0.57 109	0.28 113	0.44 100	0.21 70	0.69 148	0.39 143	0.25 97	31.04 399	1.51 250	0.73 173	0.52 125	0.68 98	0.45 126	1.43 203	1.32 180	0.41 145	0.30 122	0.45 108	0.46 138	0.87 140	0.63 159

DNS	1.70 283	1.33 348	0.87 268	0.43 167	0.40 158	0.55 217	0.28 164	1.18 239	0.71 281	0.70 152	0.56 189	1.24 287	1.19 339	0.36 188	2.46 249	3.22 343	1.01 289	1.04 335	4.23 315	0.78 266	8.77 368	7.34 316	0.52 225	0.47 210	1.14 307	0.85 225	3.21 362	0.98 241

gcap_with_dpt	1.70 283	2.27 402	0.76 237	1.42 353	0.71 278	0.78 284	0.32 191	1.43 289	0.59 243	0.90 219	0.67 219	1.69 323	0.85 301	0.41 218	2.22 222	3.04 335	1.11 308	1.60 390	4.27 316	0.74 247	5.79 302	5.97 290	0.52 225	0.44 202	1.05 288	1.02 261	2.42 308	3.01 366

GCAP-BAT	1.70 283	2.27 402	0.76 237	1.42 353	0.71 278	0.78 284	0.32 191	1.43 289	0.59 243	0.90 219	0.67 219	1.69 323	0.85 301	0.41 218	2.22 222	3.04 335	1.11 308	1.60 390	4.27 316	0.74 247	5.79 302	5.97 290	0.52 225	0.44 202	1.05 288	1.02 261	2.42 308	3.01 366

anonymous	1.71 286	0.46 90	0.38 134	0.25 79	0.38 149	0.31 112	0.28 164	0.70 136	0.40 166	0.57 119	0.22 75	0.85 208	0.85 301	0.37 194	2.62 270	6.61 404	0.77 185	1.19 362	1.45 185	0.72 238	10.28 395	12.97 433	0.39 135	0.37 159	0.65 179	0.62 175	0.79 132	0.81 202

DNSM	1.73 287	1.01 296	0.99 297	0.42 164	0.39 153	0.63 250	0.27 158	1.36 278	0.84 296	0.73 165	0.63 210	1.36 298	1.35 348	0.36 188	2.44 245	3.52 355	0.96 274	1.13 352	3.73 304	0.81 278	8.87 371	7.56 318	0.51 214	0.50 232	1.27 332	0.94 244	2.93 352	1.11 273

TestStereo-Hl	1.73 287	0.89 239	1.21 350	0.64 238	0.68 272	0.67 262	0.49 261	1.63 322	0.90 304	2.54 361	2.50 357	0.98 246	0.60 226	0.34 164	2.71 285	1.89 290	0.92 257	0.95 311	5.28 333	0.83 285	4.10 273	9.42 342	0.57 259	0.71 313	0.81 224	1.32 304	2.00 259	1.16 279

test-3	1.73 287	1.00 294	1.08 320	0.63 236	0.60 243	0.55 217	0.43 246	1.99 358	0.39 159	0.86 206	0.54 183	1.45 303	0.53 185	0.41 218	2.20 216	1.41 222	0.81 211	0.79 241	6.57 366	0.69 226	5.20 297	11.52 395	0.46 169	0.54 252	0.86 241	0.97 251	3.11 358	0.98 241

test_1	1.73 287	1.01 296	1.08 320	0.63 236	0.60 243	0.55 217	0.43 246	1.99 358	0.39 159	0.86 206	0.54 183	1.45 303	0.54 195	0.41 218	2.20 216	1.42 225	0.80 202	0.79 241	6.57 366	0.69 226	5.20 297	11.52 395	0.46 169	0.54 252	0.87 246	0.97 251	3.11 358	0.98 241

test_3	1.73 287	1.02 301	1.05 309	0.65 239	0.61 248	0.55 217	0.43 246	1.96 354	0.38 156	0.88 214	0.52 178	1.45 303	0.54 195	0.40 211	2.20 216	1.40 219	0.81 211	0.81 256	6.56 365	0.71 235	5.08 290	11.49 392	0.43 157	0.49 229	0.96 272	1.09 271	3.23 364	0.98 241

CREStereo++_RVC	1.73 287	0.91 248	1.03 304	0.51 190	0.56 232	0.40 150	0.28 164	1.37 281	0.51 211	0.83 198	0.61 204	0.76 176	0.85 301	0.34 164	2.78 292	3.07 339	0.92 257	0.61 162	2.72 253	0.55 156	5.01 289	5.69 282	0.53 235	0.38 168	0.94 267	0.84 223	12.80 436	0.98 241
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
GEStereo_RVC	1.80 293	0.96 277	0.99 297	1.02 309	0.87 309	1.12 329	1.03 334	1.66 327	0.82 294	0.91 222	0.79 256	1.34 294	0.75 277	0.61 308	2.25 226	2.14 308	1.14 314	1.23 370	4.06 311	1.22 333	4.66 281	11.41 391	0.71 316	0.95 349	0.88 254	0.97 251	2.49 318	1.65 322

NaN_ROB	1.84 294	1.11 317	1.04 307	0.95 300	1.77 384	0.86 295	0.91 320	1.32 273	10.70 444	1.00 238	1.38 321	2.45 360	0.89 308	1.12 379	4.34 349	1.29 198	0.92 257	0.88 288	1.49 187	1.14 326	1.42 198	2.02 206	0.76 327	1.03 352	1.30 334	2.01 374	2.38 304	3.27 375

sCroCo_RVC	1.85 295	0.67 129	0.55 197	0.37 138	0.49 196	0.75 279	0.41 236	0.94 209	1.56 366	1.51 287	0.78 254	1.04 260	0.94 319	0.48 265	2.49 252	5.07 387	1.26 330	1.22 367	2.53 235	1.37 341	7.95 349	11.14 383	0.45 167	0.60 277	0.94 267	1.12 275	2.34 296	1.05 265

ETE_ROB	1.85 295	1.93 392	1.18 342	1.04 311	1.33 361	1.26 346	1.12 342	1.11 227	2.30 394	1.36 277	3.26 367	3.18 376	0.94 319	1.14 381	2.62 270	1.51 250	2.14 383	0.99 322	2.50 234	1.15 328	3.67 266	5.74 286	0.86 357	1.03 352	1.21 314	1.36 310	2.30 288	1.68 324

LALA_ROB	1.85 295	2.17 397	1.13 332	1.05 313	1.26 353	1.16 334	1.01 328	1.17 235	1.46 358	2.06 335	2.82 359	3.47 378	0.92 314	0.93 361	3.90 343	1.46 238	1.36 341	1.18 360	2.20 218	1.31 339	2.84 255	5.10 264	0.77 332	1.01 350	1.24 323	1.41 317	3.89 390	1.77 327

MLCV	1.91 298	0.87 228	0.97 292	1.33 345	1.13 343	0.99 317	0.74 299	2.14 371	0.77 289	2.02 324	4.44 380	1.60 316	1.56 351	0.45 248	2.63 274	1.79 285	1.11 308	0.96 315	6.71 372	1.05 317	4.69 283	5.60 279	0.66 300	1.60 376	1.14 307	1.35 308	2.31 290	1.06 267

RAFT + AFF	1.96 299	0.49 94	0.42 151	0.41 158	0.20 59	0.41 156	0.19 121	0.65 127	0.23 85	0.56 114	0.27 91	0.77 180	0.21 84	0.29 118	39.69 403	0.90 116	0.62 130	0.35 62	1.92 208	0.38 96	0.77 121	0.57 92	0.32 107	0.27 112	0.71 201	0.33 83	0.58 77	0.29 56

DDUNet	2.05 300	2.73 407	2.03 397	2.92 402	2.66 409	3.04 400	2.76 392	1.17 235	1.11 335	1.60 291	1.21 308	2.23 350	1.69 354	2.81 410	2.04 188	1.25 189	2.78 390	2.42 425	2.63 244	2.90 405	1.92 230	2.11 208	2.77 414	0.92 348	1.01 278	0.93 241	2.50 319	1.10 270

CASS	2.08 301	1.02 301	1.16 340	1.28 340	0.99 323	0.88 301	3.39 400	1.42 288	1.02 324	1.30 274	2.46 356	1.14 277	0.81 290	0.46 254	2.70 283	2.38 319	3.41 397	1.10 344	3.40 293	1.18 330	8.01 351	8.63 330	0.66 300	0.69 306	1.49 360	1.27 299	2.52 321	1.41 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 302	0.70 141	0.53 193	0.35 127	0.25 90	0.29 106	0.16 102	0.81 171	0.29 118	0.49 105	0.24 82	0.61 122	0.43 156	0.27 102	21.42 390	21.17 453	0.56 115	0.52 125	2.25 222	0.54 149	1.58 211	1.03 156	0.42 151	0.34 144	0.51 130	0.30 64	0.76 126	0.47 109

s12784h	2.23 303	1.12 318	1.32 358	1.12 320	0.91 315	0.59 237	0.39 225	1.37 281	0.65 267	1.05 244	0.82 264	1.08 266	0.95 321	0.37 194	2.80 294	4.82 382	0.93 264	0.71 208	3.28 289	0.58 166	7.80 341	8.40 329	0.51 214	0.54 252	1.50 362	1.13 278	11.58 430	3.94 384

R-Stereo Train	2.23 303	1.01 296	1.14 335	0.96 301	0.63 259	0.73 277	0.31 181	1.30 264	1.01 322	1.68 297	4.49 381	1.29 289	0.70 257	0.42 231	2.49 252	3.99 369	1.66 355	1.02 329	6.77 374	1.11 321	7.83 342	12.24 406	0.49 197	0.54 252	1.42 350	1.66 350	1.34 193	1.93 334

RAFT-Stereo	2.23 303	1.01 296	1.14 335	0.96 301	0.63 259	0.73 277	0.31 181	1.30 264	1.01 322	1.68 297	4.49 381	1.29 289	0.70 257	0.42 231	2.49 252	3.99 369	1.66 355	1.02 329	6.77 374	1.11 321	7.83 342	12.24 406	0.49 197	0.54 252	1.42 350	1.66 350	1.34 193	1.93 334
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 306	0.87 228	1.17 341	0.45 176	0.48 193	0.61 245	0.23 139	0.83 177	0.55 228	0.72 160	0.53 181	0.80 191	0.66 246	0.41 218	2.36 237	2.92 331	0.90 250	1.10 344	3.35 292	0.60 185	5.09 291	12.56 420	0.47 182	0.45 206	0.89 258	0.91 239	20.21 446	0.86 217

cross-raft	2.26 306	0.88 237	1.08 320	0.73 259	0.68 272	0.64 254	0.44 251	2.04 366	0.61 252	0.95 232	1.30 312	1.03 256	0.76 282	0.43 237	2.58 267	5.15 390	0.99 284	0.78 237	7.00 381	1.80 375	12.15 404	10.30 359	0.65 296	0.60 277	1.60 372	1.92 367	1.66 228	2.36 351

AnonymousM	2.27 308	0.64 118	0.44 158	0.51 190	0.32 117	0.49 188	0.24 144	1.70 330	0.48 197	0.75 170	2.06 348	0.70 152	0.47 168	0.39 207	2.47 250	3.26 346	0.99 284	1.03 332	1.88 206	2.37 396	4.85 285	6.68 302	0.57 259	0.47 210	0.53 137	0.65 191	11.71 432	14.52 425

TestStereo_HLe17	2.28 309	1.06 311	0.88 269	0.74 262	0.67 268	0.61 245	0.37 218	2.48 393	0.70 278	1.80 308	1.27 310	0.89 222	0.61 227	0.36 188	20.38 389	1.64 272	0.96 274	0.82 261	4.36 319	0.74 247	7.60 337	5.87 287	0.61 281	0.79 326	0.87 246	1.18 288	2.31 290	0.93 233

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 310	1.03 306	0.50 180	1.41 349	2.53 404	3.20 404	1.05 337	1.71 333	0.49 201	4.85 423	3.84 375	4.79 399	0.65 242	0.42 231	2.38 240	3.97 366	0.82 215	0.78 237	2.26 223	0.74 247	7.86 344	8.88 337	0.53 235	0.34 144	0.85 238	1.42 318	1.98 256	2.99 363

Anonymous3	2.32 311	0.85 222	0.88 269	0.56 206	1.10 336	0.89 304	0.70 296	2.45 390	1.12 336	1.05 244	0.98 287	2.57 365	1.14 338	0.56 289	4.14 348	9.30 420	1.50 348	1.47 385	5.33 334	1.49 355	6.83 322	10.10 349	0.71 316	0.67 301	1.08 292	1.38 311	2.32 292	1.35 302

RAFT-Test	2.37 312	0.85 222	1.14 335	1.02 309	0.65 262	0.58 234	0.51 266	2.18 376	0.70 278	1.12 250	5.37 392	0.97 241	0.92 314	0.45 248	2.50 255	5.29 395	0.99 284	0.80 248	6.96 380	1.11 321	10.85 401	10.83 376	0.67 305	0.58 265	1.51 364	1.82 361	1.38 197	2.18 345

RYNet	2.42 313	0.40 76	0.35 120	0.29 100	0.32 117	0.40 150	0.25 148	0.61 115	0.55 228	0.33 84	0.36 130	0.40 70	0.26 100	0.27 102	52.29 446	0.69 82	0.47 89	1.00 327	0.54 82	0.29 74	0.50 79	0.37 41	0.38 132	0.32 133	0.57 150	1.24 295	1.31 192	0.50 119

HLf8	2.46 314	0.94 264	0.89 277	0.73 259	0.62 256	0.54 213	0.35 213	2.78 406	0.73 285	2.24 349	1.41 323	0.81 197	0.59 216	0.35 173	23.74 397	1.60 267	0.94 266	0.80 248	5.76 347	0.76 258	7.40 334	5.69 282	0.66 300	0.69 306	0.80 222	1.14 282	2.33 293	1.06 267

CSAN	2.48 315	1.26 339	1.12 330	1.46 359	1.78 387	1.13 330	0.90 318	1.50 297	10.52 443	2.40 358	3.81 374	4.12 389	2.51 368	0.96 365	3.83 342	1.27 193	1.29 333	1.05 340	3.24 284	1.70 371	3.71 267	4.45 242	0.79 337	1.38 371	1.39 344	3.93 407	2.43 310	2.96 362

ADLNet	2.50 316	0.99 288	0.73 230	0.62 231	0.75 288	0.63 250	0.53 269	1.12 228	0.61 252	0.58 123	0.71 236	1.61 319	0.61 227	0.87 352	46.09 422	1.02 136	0.70 156	0.67 192	0.85 123	0.74 247	0.75 120	1.07 162	0.51 214	0.47 210	0.94 267	0.93 241	1.63 227	0.70 175

Any-RAFT	2.54 317	0.94 264	1.27 356	0.75 264	0.75 288	0.50 195	0.40 231	1.99 358	0.56 233	0.87 208	6.98 424	1.50 310	0.51 181	0.40 211	2.50 255	3.41 350	0.91 251	0.90 292	6.78 376	0.75 254	14.26 437	10.61 367	0.67 305	0.59 272	1.63 373	1.83 362	2.17 274	4.22 386

GwcNet-ADL	2.54 317	1.23 332	1.55 371	1.22 336	1.26 353	0.97 313	0.78 301	1.50 297	0.84 296	3.20 387	6.67 409	1.86 331	1.05 332	0.79 343	4.58 350	4.90 384	1.47 347	0.90 292	5.20 331	1.95 384	6.39 314	10.33 360	0.91 360	1.12 360	1.22 319	1.93 368	2.15 270	2.70 356

Reg-Stereo(zero)	2.60 319	0.80 196	1.38 359	0.70 254	0.75 288	0.56 224	0.62 290	3.07 410	0.68 273	3.56 396	6.85 420	1.50 310	0.84 298	1.38 391	2.08 193	5.28 393	1.28 331	0.83 266	6.55 363	1.51 360	5.18 295	13.34 437	0.60 278	0.60 277	1.08 292	1.44 319	4.02 393	3.66 380

FLISNet	2.60 319	0.80 196	1.38 359	0.70 254	0.75 288	0.56 224	0.62 290	3.07 410	0.68 273	3.56 396	6.85 420	1.50 310	0.84 298	1.38 391	2.08 193	5.28 393	1.28 331	0.83 266	6.55 363	1.51 360	5.18 295	13.34 437	0.60 278	0.60 277	1.08 292	1.44 319	4.02 393	3.66 380

EAI-Stereo	2.60 319	0.90 244	1.57 372	0.90 293	1.31 359	0.84 291	1.31 353	2.22 379	1.34 350	0.81 195	5.69 395	1.37 299	0.83 297	0.50 272	4.76 351	5.32 396	0.91 251	0.94 305	7.45 387	1.11 321	9.07 373	10.78 375	0.62 284	0.85 340	1.45 357	2.06 375	3.36 372	1.90 332

PSMNet-ADL	2.61 322	0.95 271	1.12 330	1.14 328	1.18 349	0.97 313	0.85 313	1.78 338	1.26 343	3.49 395	6.09 401	1.43 302	2.78 375	0.56 289	2.93 303	10.59 424	1.31 334	0.96 315	5.96 353	1.20 332	6.66 318	9.11 340	0.86 357	0.82 334	1.10 302	1.44 319	2.85 345	1.10 270

PWC_ROB	2.61 322	1.20 330	1.48 366	0.96 301	1.05 328	1.21 342	1.79 375	1.24 251	1.94 384	1.81 310	3.61 373	2.12 345	2.96 378	0.91 358	9.88 365	4.30 374	1.97 375	1.95 405	3.72 302	1.62 366	5.58 300	7.59 319	0.81 346	1.98 396	1.35 339	1.27 299	3.11 358	3.07 369

MSMDNet	2.69 324	0.87 228	1.07 317	0.57 209	0.65 262	0.59 237	0.49 261	2.03 364	0.62 260	1.03 239	0.97 286	1.05 263	12.04 416	0.50 272	2.60 268	5.56 398	1.05 301	0.80 248	6.93 379	1.42 346	11.49 403	12.49 417	0.67 305	0.58 265	1.48 358	1.83 362	1.28 189	1.97 337

HH	2.75 325	0.67 129	1.42 362	0.80 281	0.71 278	0.88 301	1.09 340	1.86 346	0.87 299	5.19 437	0.66 217	1.91 333	0.86 305	0.57 294	2.65 275	8.48 418	0.87 230	0.94 305	6.36 358	1.39 344	13.52 424	12.32 409	0.79 337	0.58 265	1.38 341	1.63 348	3.81 387	2.06 339

HanStereo	2.75 325	0.67 129	1.42 362	0.80 281	0.71 278	0.88 301	1.09 340	1.86 346	0.87 299	5.19 437	0.66 217	1.91 333	0.86 305	0.57 294	2.65 275	8.48 418	0.87 230	0.94 305	6.36 358	1.39 344	13.52 424	12.32 409	0.79 337	0.58 265	1.38 341	1.63 348	3.81 387	2.06 339

ManiGeoR	2.76 327	1.04 308	0.88 269	0.61 226	0.53 222	0.53 209	0.29 173	1.57 312	0.61 252	2.08 337	1.18 302	0.77 180	0.55 201	0.35 173	42.65 412	1.50 247	0.86 225	0.80 248	4.55 323	0.72 238	1.92 230	5.24 268	0.73 323	0.59 272	0.78 219	1.13 278	1.27 187	0.87 219

HLf10	2.76 327	1.04 308	0.88 269	0.61 226	0.53 222	0.53 209	0.29 173	1.57 312	0.61 252	2.08 337	1.18 302	0.77 180	0.55 201	0.35 173	42.65 412	1.50 247	0.86 225	0.80 248	4.55 323	0.72 238	1.92 230	5.24 268	0.73 323	0.59 272	0.78 219	1.13 278	1.27 187	0.87 219

MSKI-zero shot	2.77 329	0.80 196	1.10 324	0.74 262	0.59 239	0.67 262	0.54 271	1.87 348	0.97 313	0.88 214	6.73 411	1.60 316	0.72 263	0.43 237	3.38 325	7.92 416	1.20 323	0.87 278	6.85 378	4.65 419	10.45 398	12.15 403	0.55 247	0.71 313	1.49 360	1.96 372	1.85 244	3.12 371

PWCDC_ROB	2.78 330	0.70 141	0.65 218	0.61 226	0.87 309	0.63 250	0.57 279	1.04 219	1.59 367	0.65 141	1.88 338	0.80 191	3.28 383	0.73 331	41.04 407	2.18 310	1.23 326	0.98 319	1.52 190	0.97 308	2.56 249	5.26 270	0.68 309	0.81 331	0.74 209	0.94 244	1.13 179	0.97 239

GANet-ADL	2.79 331	0.89 239	1.20 349	1.00 308	1.00 324	1.20 341	0.80 307	1.20 241	1.00 319	3.59 398	6.59 408	1.06 264	0.76 282	0.48 265	12.27 371	4.90 384	1.57 351	0.92 298	6.59 368	1.66 369	6.93 326	11.51 394	0.68 309	0.80 327	1.09 296	1.40 315	2.47 314	1.85 329

iResNet	2.79 331	0.95 271	0.91 280	1.35 347	1.69 379	1.41 354	1.02 331	1.81 343	1.09 332	2.62 365	5.14 389	1.80 329	2.38 364	0.46 254	10.35 366	7.64 413	1.36 341	1.23 370	6.83 377	1.78 374	10.05 384	4.09 240	0.61 281	2.02 397	1.10 302	1.50 330	2.80 343	1.39 305

NVstereo2D	2.81 333	0.82 205	0.74 233	0.69 252	0.78 297	0.92 306	0.81 308	1.18 239	0.76 288	0.91 222	1.06 292	0.80 191	0.55 201	0.71 330	52.63 448	1.47 241	0.86 225	0.83 266	1.42 181	0.69 226	1.12 167	0.94 146	0.76 327	0.83 337	1.08 292	0.78 208	0.98 162	0.74 182

DCVSM-stereo	2.89 334	0.92 254	1.57 372	1.31 344	1.04 326	1.53 361	0.99 325	2.96 408	1.33 349	3.46 393	6.20 402	6.77 412	2.59 370	0.87 352	2.25 226	4.01 371	1.37 343	1.11 348	7.05 383	4.27 414	6.91 323	6.70 303	1.25 377	2.64 421	1.30 334	1.73 356	3.46 376	2.47 352

MIPNet	2.89 334	0.91 248	0.77 241	0.49 183	0.65 262	0.55 217	0.57 279	1.34 277	0.53 219	2.05 330	0.99 288	0.80 191	0.77 285	0.48 265	40.89 406	1.61 268	1.15 318	0.94 305	3.25 285	1.19 331	1.15 170	9.31 341	0.57 259	0.62 285	1.24 323	1.51 331	2.90 350	0.82 205

DAS	2.93 336	0.99 288	1.06 315	1.13 322	1.05 328	1.03 323	1.04 335	1.74 336	1.81 379	3.32 389	5.70 396	2.61 366	3.08 380	0.50 272	3.19 321	7.47 410	1.83 362	1.23 370	5.90 349	1.83 376	12.92 414	10.26 356	0.76 327	1.94 392	1.32 336	1.51 331	2.60 331	1.31 297

SepStereo	2.93 336	0.99 288	1.06 315	1.13 322	1.05 328	1.03 323	1.04 335	1.74 336	1.81 379	3.32 389	5.70 396	2.61 366	3.08 380	0.50 272	3.19 321	7.47 410	1.83 362	1.23 370	5.90 349	1.83 376	12.92 414	10.26 356	0.76 327	1.94 392	1.32 336	1.51 331	2.60 331	1.31 297

model_zeroshot	2.99 338	0.75 170	1.18 342	1.86 373	0.74 286	0.59 237	0.56 277	1.94 352	0.63 262	3.88 407	6.88 422	1.41 301	0.66 246	0.68 323	5.34 356	4.82 382	1.18 321	0.96 315	7.09 384	1.03 313	12.99 417	9.02 338	0.54 243	0.65 296	5.42 421	1.66 350	2.16 272	6.22 404

IPLG	3.01 339	0.75 170	0.63 211	0.42 164	0.52 214	0.54 213	0.51 266	1.63 322	0.35 144	0.62 133	0.59 198	0.77 180	0.66 246	0.46 254	51.49 440	1.67 277	1.02 294	0.92 298	3.51 295	0.63 207	0.99 150	5.97 290	0.49 197	0.48 224	0.80 222	1.16 286	2.86 346	0.71 176

MFMNet_re	3.01 339	1.41 358	1.48 366	1.53 362	1.87 392	1.96 376	2.01 382	2.67 402	2.16 390	1.60 291	1.98 342	3.57 380	2.65 372	1.02 370	6.96 362	4.19 373	2.67 388	1.96 406	6.48 362	2.40 398	14.04 431	4.97 254	1.86 404	1.97 394	1.38 341	1.33 305	3.31 370	1.94 336

test-1	3.02 341	0.66 127	1.14 335	0.60 223	0.58 236	0.75 279	0.63 292	1.96 354	0.82 294	4.00 409	5.48 393	2.18 348	0.80 289	0.41 218	4.00 345	7.32 409	1.18 321	1.19 362	6.72 373	7.57 433	10.78 399	12.94 430	0.54 243	0.60 277	1.40 347	1.78 358	2.89 349	2.52 353

HLF11	3.03 342	0.98 282	0.85 262	0.52 194	0.50 205	0.53 209	0.28 164	6.58 439	0.60 246	1.90 317	0.77 248	0.68 146	0.40 148	0.33 152	46.35 423	1.29 198	0.88 236	0.81 256	5.49 340	0.71 235	1.07 158	5.35 272	0.70 313	0.51 235	0.87 246	1.08 270	0.92 150	0.92 231

RTSC	3.08 343	0.95 271	1.25 355	0.76 269	0.91 315	0.96 310	1.84 377	1.15 233	1.34 350	2.37 355	2.12 349	1.11 272	0.99 325	1.02 370	41.50 409	1.94 296	1.88 366	1.22 367	4.09 312	1.06 318	2.76 254	4.02 238	0.63 289	1.03 352	0.83 232	0.99 257	2.44 311	1.98 338

pcwnet_v2	3.22 344	0.81 202	0.94 284	0.92 297	1.12 340	0.94 308	0.70 296	1.17 235	0.88 301	2.04 329	1.10 294	1.09 269	1.00 326	1.27 387	47.63 426	1.56 261	0.96 274	0.87 278	6.63 369	0.81 278	2.45 245	3.52 230	1.01 366	0.75 319	1.04 285	1.16 286	2.44 311	2.23 348

IPLGR	3.25 345	0.89 239	0.81 250	0.65 239	0.66 267	0.50 195	0.42 243	1.14 232	0.44 184	2.02 324	1.30 312	0.86 210	0.74 273	0.47 259	50.44 435	1.86 288	1.15 318	1.11 348	3.23 278	1.37 341	1.41 197	7.71 320	0.56 254	0.70 312	1.39 344	1.55 338	3.46 376	0.92 231

IGEV-FE	3.38 346	0.83 209	1.84 386	2.81 397	0.69 275	2.38 389	1.26 351	2.23 380	0.94 310	4.29 414	6.75 412	2.28 353	1.01 327	0.45 248	2.82 295	7.73 415	0.85 221	0.77 232	5.93 351	1.88 379	8.51 366	12.88 428	0.58 270	0.69 306	1.40 347	1.57 339	14.79 442	2.99 363

IGEV_Zeroshot_test	3.38 346	0.83 209	1.84 386	2.82 398	0.69 275	2.37 387	1.26 351	2.23 380	0.94 310	4.40 415	6.76 413	2.28 353	1.01 327	0.45 248	2.83 296	7.72 414	0.87 230	0.77 232	5.93 351	1.87 378	8.49 365	12.88 428	0.58 270	0.69 306	1.40 347	1.57 339	14.84 443	2.99 363

SHD	3.38 346	1.01 296	1.68 378	1.14 328	1.07 333	1.14 331	1.78 374	1.61 320	1.66 370	2.40 358	3.05 363	1.63 321	2.43 366	0.84 350	40.11 404	2.04 303	1.74 357	1.40 382	4.17 314	1.88 379	3.81 268	5.43 275	0.70 313	1.67 379	1.86 389	1.46 323	1.97 255	1.59 317

FADNet_RVC	3.44 349	1.21 331	1.19 345	1.40 348	1.78 387	0.99 317	1.75 372	1.50 297	1.19 342	1.35 276	2.01 346	1.96 336	1.63 352	1.66 399	22.11 391	3.36 349	1.83 362	2.82 435	5.63 344	1.76 373	6.35 313	9.50 343	0.77 332	1.39 373	1.21 314	1.48 324	12.05 433	2.87 360

DF	3.45 350	1.03 306	1.05 309	1.23 337	0.43 172	1.11 327	0.34 211	1.62 321	0.66 269	0.81 195	0.79 256	1.79 328	0.53 185	0.38 201	2.24 224	3.92 365	0.89 240	0.95 311	50.42 449	0.83 285	7.98 350	6.94 310	0.58 270	0.59 272	1.09 296	1.33 305	2.06 263	1.54 313

FC-DCNN	3.48 351	1.59 374	4.19 432	2.76 396	2.30 396	3.10 402	1.73 371	2.57 397	1.72 372	2.88 376	1.36 319	2.15 346	1.21 340	0.68 323	6.32 358	1.61 268	1.31 334	1.03 332	7.90 391	0.95 304	8.85 370	8.73 333	0.82 350	1.69 383	3.19 410	2.50 391	4.67 398	16.15 429

HSM-Net_RVC	3.49 352	1.07 314	1.10 324	1.70 367	1.17 347	0.90 305	0.61 289	2.29 387	1.07 330	2.77 371	5.82 398	41.08 451	1.35 348	0.50 272	2.40 241	1.74 281	1.10 304	0.77 232	1.99 212	1.13 325	6.78 321	6.90 309	0.80 342	2.23 406	1.64 375	1.49 327	2.14 268	1.75 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 353	1.15 321	0.98 295	0.97 304	1.26 353	1.33 349	3.31 397	1.33 274	1.50 362	2.37 355	1.20 305	1.75 326	1.12 336	0.88 355	42.78 414	2.37 317	1.94 372	1.33 379	3.94 307	1.62 366	3.62 264	5.21 266	1.02 367	1.09 358	1.83 387	5.05 413	2.33 293	2.13 341

RTSA	3.53 353	1.15 321	0.98 295	0.97 304	1.26 353	1.33 349	3.31 397	1.33 274	1.50 362	2.37 355	1.20 305	1.75 326	1.12 336	0.88 355	42.78 414	2.37 317	1.94 372	1.33 379	3.94 307	1.62 366	3.62 264	5.21 266	1.02 367	1.09 358	1.83 387	5.05 413	2.33 293	2.13 341

XQC	3.58 355	1.29 344	1.21 350	1.28 340	1.43 367	1.29 347	1.93 380	1.60 317	1.45 356	2.47 360	3.06 364	1.48 307	4.17 386	1.23 386	44.68 420	2.35 315	1.60 353	1.18 360	3.95 310	1.43 348	3.22 263	4.97 254	0.84 354	1.24 366	1.43 353	2.09 379	2.30 288	1.52 311

FCDSN-DC	3.63 356	0.94 264	2.84 418	1.29 342	1.30 358	1.03 323	1.00 326	0.90 199	0.91 307	1.04 243	0.74 242	1.21 283	0.74 273	0.58 298	52.59 447	2.04 303	1.24 327	1.13 352	1.05 154	0.79 272	6.62 317	10.01 347	0.78 334	2.18 401	1.20 313	1.67 353	1.20 183	1.05 265
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 357	1.48 366	1.03 304	1.98 378	1.75 383	2.09 379	5.14 412	2.15 372	2.23 391	1.73 302	1.57 329	2.49 362	4.83 389	5.73 430	12.78 372	1.73 280	1.22 324	1.06 341	5.43 337	1.54 363	12.24 407	9.06 339	1.52 395	1.16 362	2.29 395	3.46 403	3.05 356	7.63 409

TestStereo_HL3	3.66 358	6.67 441	1.19 345	0.68 250	0.59 239	1.17 337	0.83 309	2.69 403	1.00 319	3.07 384	4.67 384	4.18 392	1.27 343	0.36 188	11.56 370	9.71 421	13.51 446	0.80 248	5.87 348	0.78 266	8.05 352	12.28 408	0.56 254	0.61 283	1.02 281	1.40 315	2.88 347	1.47 308

NOSS_ROB	3.67 359	1.38 355	0.81 250	1.15 332	1.16 346	1.15 332	0.65 293	2.25 383	1.41 354	4.85 423	6.68 410	6.78 413	1.06 333	0.82 349	11.52 369	14.58 437	1.34 337	1.17 357	2.93 268	0.98 309	14.13 432	12.82 424	0.79 337	1.48 374	1.13 306	1.48 324	3.41 373	1.25 292

FC-DCNN v2	3.76 360	1.64 375	4.17 431	2.93 404	2.32 398	3.38 405	1.67 367	2.65 400	2.92 404	2.86 375	1.36 319	2.62 368	1.33 346	0.68 323	6.35 359	1.65 273	1.31 334	1.00 327	8.25 392	0.94 302	8.74 367	8.73 333	0.82 350	1.68 380	4.68 418	3.34 402	7.40 418	15.96 428

gcap-zeroshot	3.80 361	0.78 190	1.44 364	1.88 374	0.67 268	1.15 332	1.31 353	2.09 370	0.65 267	5.43 443	7.00 425	2.87 372	0.70 257	0.31 135	2.44 245	5.25 392	0.94 266	0.91 297	36.08 432	1.25 335	8.46 364	10.60 366	4.00 421	0.62 285	1.44 354	1.49 327	1.34 193	1.53 312

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 362	1.16 325	2.03 397	1.15 332	0.83 306	1.77 371	1.13 343	2.03 364	3.32 412	2.90 377	7.02 426	2.32 356	2.01 358	0.38 201	3.61 331	9.96 422	1.34 337	1.07 342	6.67 370	6.11 428	8.45 363	12.70 421	0.56 254	1.27 368	1.76 384	1.48 324	16.62 445	5.17 394

UDG	3.91 363	2.76 408	2.09 399	2.92 402	2.64 407	2.99 399	2.71 390	1.31 267	1.13 337	1.65 295	1.96 340	2.20 349	1.68 353	2.77 409	48.81 430	1.57 263	3.02 394	2.26 415	2.65 247	2.91 406	3.00 259	3.09 223	2.64 409	1.05 355	1.02 281	1.19 292	2.36 300	1.16 279

PVD	4.10 364	1.44 364	2.12 401	1.41 349	1.58 374	1.68 367	2.10 384	3.06 409	2.66 400	2.85 374	4.32 378	2.46 361	3.63 385	1.27 387	40.43 405	2.72 326	2.19 384	2.11 414	4.71 326	2.46 400	6.18 310	6.10 294	1.02 367	1.74 384	2.32 398	2.44 389	2.90 350	2.66 355

SAMSARA	4.13 365	1.32 346	1.53 369	1.48 360	1.35 362	1.47 359	2.74 391	2.23 380	1.83 381	2.26 351	3.47 372	2.01 339	8.60 399	1.76 403	38.24 401	2.88 328	1.82 361	1.41 383	4.99 328	1.91 381	5.10 292	5.71 285	0.94 362	1.80 386	3.33 412	3.84 405	4.16 395	3.30 377

iRaft-Stereo_20w	4.16 366	1.13 320	2.10 400	2.66 392	1.55 373	1.55 362	1.17 344	1.96 354	1.27 344	5.53 444	6.77 414	1.52 314	1.34 347	0.43 237	3.03 307	5.32 396	0.95 271	0.77 232	5.49 340	1.46 353	8.20 359	12.75 423	0.61 281	0.60 277	1.63 373	25.36 449	11.64 431	5.58 400

SGM-Forest	4.18 367	1.24 333	0.74 233	2.12 381	1.35 362	1.42 355	0.56 277	1.36 278	0.90 304	4.89 426	0.96 282	2.51 364	12.92 426	0.61 308	16.38 382	3.12 341	0.79 198	0.65 186	7.04 382	0.76 258	6.77 320	10.03 348	0.84 354	0.81 331	1.66 377	1.78 358	4.79 403	25.96 444
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 368	1.10 316	1.53 369	1.14 328	0.92 321	1.19 340	1.05 337	2.86 407	1.27 344	4.20 411	35.77 452	8.95 423	1.29 344	0.73 331	3.10 317	6.47 401	1.50 348	1.17 357	5.98 354	1.44 350	10.44 397	11.78 398	0.74 325	2.24 407	1.07 291	1.30 303	2.65 337	2.20 346

DeepPrunerF	4.30 369	1.53 369	0.72 229	2.93 404	5.08 439	2.43 391	3.38 399	0.87 189	4.11 420	0.80 191	1.17 301	0.66 138	0.56 205	0.61 308	45.12 421	2.02 302	1.01 289	0.78 237	2.32 225	0.88 292	1.56 209	1.70 195	0.84 354	0.67 301	29.00 453	1.78 358	2.48 315	1.17 284

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 370	2.25 401	1.45 365	2.41 387	1.94 394	1.93 374	4.82 411	1.96 354	2.59 398	2.96 380	1.96 340	2.49 362	8.10 397	9.76 439	14.02 376	3.47 353	2.04 380	1.98 407	14.27 410	3.33 410	7.23 331	7.20 315	2.89 415	1.85 390	2.43 401	2.85 396	2.19 278	6.62 406

FAT-Stereo	4.35 371	1.18 326	2.25 403	1.48 360	1.81 390	1.42 355	1.49 361	3.57 420	1.84 382	3.66 402	6.22 403	6.70 411	2.76 374	1.07 378	6.82 361	15.24 443	2.03 379	2.49 426	5.43 337	8.81 442	13.23 420	12.34 413	0.95 363	2.79 429	1.26 327	2.25 384	2.96 354	5.48 397

ITSA-stereo	4.40 372	1.26 339	1.18 342	1.64 364	1.64 376	0.99 317	1.38 358	1.99 358	1.47 360	3.68 404	6.79 415	2.16 347	1.42 350	1.36 390	8.32 363	6.93 406	2.19 384	1.94 404	6.40 360	5.42 423	7.43 336	10.74 374	1.29 381	2.39 413	1.53 366	5.02 412	23.63 449	8.74 411

MFN_U_SF_RVC	4.44 373	1.91 391	1.83 385	2.19 385	1.82 391	2.38 389	4.61 409	2.39 389	1.94 384	4.48 417	11.47 442	3.74 386	2.50 367	4.72 425	20.32 388	3.66 358	1.91 368	1.83 400	11.50 405	3.25 409	7.86 344	6.73 305	1.25 377	3.20 438	1.86 389	3.84 405	2.83 344	3.94 384

STTRV1_RVC	4.49 374	1.26 339	1.01 302	1.62 363	1.11 339	1.76 370	1.25 349	1.50 297	1.40 353	1.75 305	1.60 330	2.72 370	3.31 384	1.00 368	2.61 269	1.77 283	11.19 429	0.96 315	41.25 438	9.01 444	9.10 374	8.68 332	1.19 372	1.66 378	1.68 378	1.59 342	3.90 391	5.32 396

RainbowNet	4.65 375	3.75 424	2.70 416	4.56 417	2.98 419	4.16 413	8.75 425	2.05 367	2.01 387	1.90 317	1.12 297	3.61 384	3.00 379	3.60 421	2.70 283	1.89 290	2.97 393	1.54 388	15.27 413	8.73 441	11.07 402	11.30 389	10.70 449	2.22 403	1.73 381	2.30 385	2.76 341	6.13 403

S-Stereo	4.68 376	1.15 321	1.74 382	1.75 368	1.63 375	1.65 365	2.24 387	2.75 405	2.15 389	3.32 389	11.59 443	5.97 404	1.74 355	0.88 355	19.04 385	16.28 445	1.81 360	2.39 423	5.64 345	9.35 447	7.13 330	12.52 418	1.61 398	2.64 421	1.24 323	2.08 378	2.88 347	3.26 374

MADNet+	4.78 377	2.02 396	1.87 390	2.01 379	2.36 400	1.47 359	4.28 407	2.47 392	1.99 386	2.66 366	2.13 351	3.56 379	2.85 377	2.34 406	41.14 408	5.66 399	3.48 399	1.53 387	4.54 322	3.38 411	13.07 419	7.34 316	1.72 401	3.48 440	2.93 406	2.17 382	3.24 366	3.29 376

ADCRef	4.84 378	1.42 362	1.01 302	0.78 276	1.77 384	1.21 342	1.62 366	0.99 214	5.58 429	1.85 314	1.08 293	1.02 252	0.91 311	1.17 383	54.35 452	1.92 295	1.10 304	1.04 335	3.49 294	1.32 340	1.80 224	3.27 227	2.13 407	0.87 343	2.30 396	4.60 409	2.48 315	29.71 449

SQANet	4.87 379	4.55 431	2.13 402	19.76 438	2.63 405	4.99 422	3.29 396	1.63 322	1.45 356	1.20 258	1.40 322	3.22 377	2.40 365	2.76 408	3.09 315	1.20 182	5.19 410	1.07 342	19.89 418	1.28 336	12.48 408	10.73 372	11.37 452	1.49 375	1.57 370	2.32 387	2.66 339	5.86 401

FBW_ROB	4.93 380	2.40 404	2.44 410	2.67 393	2.86 413	2.30 386	4.71 410	1.79 339	1.10 333	2.54 361	2.92 360	4.12 389	5.31 390	6.61 431	50.17 432	1.18 176	1.44 345	0.95 311	8.76 395	1.43 348	8.26 360	5.68 281	4.20 422	1.75 385	1.42 350	1.95 370	1.81 240	2.20 346

ADCP+	5.07 381	1.54 370	1.72 379	1.08 315	1.54 371	1.18 338	2.02 383	1.02 216	2.72 403	4.05 410	2.23 354	2.24 351	0.61 227	0.94 363	54.46 453	1.52 256	0.83 216	0.95 311	3.94 307	0.87 291	2.22 240	2.57 218	0.71 316	0.62 285	2.48 402	11.25 432	7.85 421	23.66 440

CBMV	5.08 382	1.41 358	1.15 339	1.44 358	1.42 366	1.24 344	0.78 301	2.27 385	1.47 360	3.04 382	6.44 406	7.74 416	9.07 402	0.60 306	12.81 373	13.79 433	1.99 376	1.29 376	9.56 397	1.15 328	9.82 379	12.54 419	0.82 350	1.84 389	1.44 354	1.83 362	4.39 397	25.76 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 383	5.20 432	2.27 404	18.45 436	2.89 414	5.73 425	3.63 402	1.44 292	1.46 358	1.31 275	1.42 324	3.59 382	2.63 371	3.22 415	3.07 312	1.30 201	5.55 412	1.14 356	20.28 419	1.49 355	13.81 428	11.25 388	11.85 454	1.91 391	1.56 369	2.06 375	2.52 321	6.49 405

ACVNet_1	5.24 384	3.87 426	3.60 429	13.80 432	3.48 428	6.00 430	10.57 430	1.60 317	1.79 376	1.55 289	1.30 312	4.40 395	2.80 376	5.43 428	2.42 243	1.39 217	11.59 430	1.72 397	20.91 423	1.50 358	14.41 442	8.16 325	7.22 435	2.84 431	1.73 381	2.19 383	2.61 333	2.72 357

Ntro	5.35 385	6.19 437	2.38 408	8.06 427	2.91 416	4.88 420	6.70 418	1.40 285	1.53 364	1.44 285	1.19 304	3.58 381	2.73 373	3.12 414	3.66 333	1.17 173	6.56 420	1.19 362	32.62 429	1.60 365	14.27 439	11.82 399	11.41 453	2.54 418	1.64 375	2.30 385	2.45 313	5.00 391

EKT-Stereo	5.41 386	0.97 279	1.10 324	0.72 256	0.74 286	0.87 297	1.17 344	2.02 363	1.00 319	1.41 283	2.92 360	1.11 272	0.81 290	0.46 254	72.33 462	14.74 438	1.14 314	1.37 381	5.61 343	7.76 434	9.80 378	10.61 367	0.53 235	0.61 283	1.39 344	1.11 272	2.56 328	1.08 269

pmcnn	5.52 387	1.54 370	1.51 368	2.64 391	3.13 421	2.07 377	10.40 429	2.61 398	2.65 399	2.55 364	6.41 405	6.23 408	15.93 435	0.58 298	6.75 360	14.92 440	3.87 404	3.34 438	7.45 387	7.76 434	13.60 427	10.19 352	6.30 433	2.29 410	1.57 370	3.30 401	4.69 399	4.80 388

DPSNet	5.60 388	1.54 370	1.19 345	1.76 369	2.44 403	2.08 378	1.81 376	1.95 353	2.93 405	2.09 339	5.15 390	9.82 426	6.09 392	8.98 435	14.30 377	12.14 430	4.12 408	3.60 439	17.82 415	8.28 438	12.18 405	14.58 441	3.71 419	3.09 435	2.30 396	2.42 388	2.52 321	2.24 349

ADCMid	5.63 389	2.23 399	2.63 413	1.42 353	2.89 414	2.37 387	3.73 403	1.92 350	2.97 406	1.91 319	3.16 365	2.33 357	2.31 363	1.48 395	50.97 439	3.74 360	1.84 365	1.86 402	7.38 386	1.99 388	4.66 281	5.18 265	2.70 411	1.38 371	2.33 399	8.75 428	6.81 416	21.02 436

ADCL	5.69 390	1.88 387	1.63 375	1.29 342	1.40 365	1.59 364	2.22 386	1.23 247	5.20 427	3.04 382	2.01 346	1.14 277	0.84 298	1.04 376	50.40 434	1.63 271	1.45 346	1.79 398	2.94 270	1.38 343	3.19 261	2.35 212	1.23 375	1.07 357	9.47 437	11.74 434	11.34 429	29.10 448

SANet	5.69 390	2.22 398	1.77 383	1.84 371	2.37 401	2.28 384	1.43 359	4.49 430	7.61 438	2.05 330	4.86 387	8.34 422	11.81 415	1.70 400	43.86 418	1.62 270	5.96 414	1.51 386	4.43 321	1.70 371	8.97 372	8.28 326	1.20 373	2.60 419	1.94 392	6.02 421	3.42 375	9.29 414

DDF-Stereo	5.75 392	1.70 379	0.52 188	38.69 451	0.79 300	32.72 453	0.96 323	1.26 254	0.53 219	1.03 239	2.56 358	40.13 450	1.82 357	0.57 294	2.07 192	3.66 358	0.92 257	0.83 266	4.27 316	0.73 244	6.68 319	6.39 297	0.52 225	0.47 210	0.87 246	1.54 336	1.72 232	1.23 288

DN	5.78 393	0.69 134	0.82 253	0.75 264	0.44 175	52.50 461	0.52 268	1.65 326	0.77 289	3.33 392	1.12 297	54.19 456	0.61 227	0.34 164	2.28 231	3.98 368	0.92 257	0.71 208	6.24 357	0.88 292	7.33 333	6.10 294	0.66 300	0.48 224	1.68 378	1.91 366	1.76 239	3.37 378

SPS-STEREO	5.78 393	1.73 382	1.86 388	2.48 388	1.67 378	2.19 381	1.60 365	2.72 404	1.76 374	3.63 401	6.80 417	4.12 389	2.19 361	1.21 385	13.01 374	12.86 431	2.91 392	2.01 408	47.66 447	2.04 390	14.17 434	13.06 435	1.43 391	2.27 409	2.40 400	1.94 369	3.66 383	2.80 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 395	3.52 419	2.90 419	21.94 443	3.38 426	4.55 415	8.18 423	1.84 344	1.76 374	1.84 312	1.98 342	3.88 387	3.20 382	3.03 412	2.85 297	1.46 238	12.77 436	1.56 389	33.59 430	1.68 370	10.81 400	7.91 322	6.79 434	2.68 427	3.13 409	2.65 393	3.23 364	3.11 370

edge stereo	5.88 396	1.88 387	3.14 423	2.14 382	1.80 389	2.47 393	2.43 388	4.51 431	3.45 414	3.97 408	4.84 386	6.45 410	17.40 436	1.04 376	5.09 355	14.91 439	1.80 358	1.66 394	37.39 434	6.28 430	5.99 307	12.74 422	1.44 392	2.02 397	2.12 394	2.11 381	3.75 384	5.99 402

Dean	5.89 397	3.71 423	2.59 411	34.77 448	3.99 433	4.60 418	10.86 432	2.26 384	2.39 396	2.16 346	1.55 328	4.68 398	4.76 388	3.30 417	3.03 307	1.76 282	12.09 433	1.65 393	9.86 400	2.04 390	14.16 433	9.89 346	7.35 436	2.66 426	3.36 413	2.91 397	3.53 380	3.13 372

AnyNet_C32	6.05 398	1.43 363	1.39 361	1.26 339	1.64 376	1.36 352	2.92 393	1.55 310	5.28 428	2.67 368	4.61 383	1.90 332	1.29 344	1.29 389	55.18 454	3.43 352	1.96 374	2.08 411	3.65 298	1.91 381	6.94 327	8.77 335	1.20 373	1.68 380	6.02 424	14.92 440	6.12 409	20.86 435

DDVS	6.06 399	1.18 326	1.31 357	1.12 320	1.54 371	1.18 338	1.01 328	2.45 390	1.75 373	3.31 388	80.70 460	6.22 407	1.76 356	1.15 382	3.67 336	6.50 402	2.01 378	1.29 376	5.56 342	4.99 422	10.09 386	12.94 430	0.81 346	1.16 362	1.11 305	1.53 334	4.71 400	2.62 354

G-Net	6.29 400	1.69 377	1.86 388	1.42 353	1.70 381	1.45 357	1.19 347	4.71 432	8.56 439	3.16 385	4.70 385	7.94 417	6.89 394	0.85 351	15.45 380	8.15 417	1.92 370	2.75 431	5.41 336	6.49 431	9.16 375	11.23 387	1.46 393	2.81 430	1.81 385	19.84 445	6.51 414	30.80 450

TRStereo	6.31 401	1.25 336	1.93 391	0.85 289	0.61 248	2.29 385	0.86 314	2.21 378	0.54 226	4.40 415	1.34 315	2.24 351	0.75 277	0.45 248	4.08 347	6.55 403	0.80 202	0.85 275	6.04 355	1.45 352	7.60 337	12.13 402	0.55 247	0.49 229	1.44 354	103.74 468	3.24 366	1.61 318

HBP-ISP	6.40 402	1.33 348	2.30 406	1.91 377	1.51 369	1.65 365	0.79 304	2.50 395	1.29 346	4.91 427	6.80 417	1.37 299	0.74 273	14.59 446	52.98 449	19.59 449	1.24 327	1.10 344	6.08 356	8.03 437	12.73 410	16.75 447	0.79 337	1.19 364	1.81 385	2.06 375	3.90 391	2.87 360

SGM-ForestM	6.44 403	10.17 448	6.98 447	4.69 418	2.91 416	6.90 433	9.70 428	7.26 442	4.59 425	4.81 422	6.31 404	9.50 425	9.35 404	0.78 339	3.65 332	1.30 201	6.50 418	0.89 289	11.21 404	1.44 350	6.08 308	6.02 293	1.58 397	1.68 380	9.47 437	11.34 433	12.07 434	16.58 430

CBMV_ROB	6.60 404	1.41 358	1.59 374	2.38 386	1.74 382	1.90 373	1.86 378	6.44 437	1.69 371	5.02 431	7.03 427	9.95 432	11.26 411	0.65 319	38.55 402	7.04 407	2.78 390	1.12 351	9.67 399	2.45 399	9.46 376	11.60 397	0.80 342	1.37 370	4.92 419	12.01 435	4.73 401	18.79 433

ADCS	6.69 405	1.97 393	1.94 392	1.41 349	2.24 395	1.84 372	3.00 394	2.08 369	3.97 417	2.66 366	3.26 367	3.01 374	11.48 412	2.01 405	53.18 450	11.65 428	2.72 389	2.59 428	5.10 329	2.24 394	10.43 396	8.65 331	1.76 402	1.97 394	2.57 404	10.58 430	7.51 419	18.68 432

anonymity	6.71 406	0.80 196	1.73 381	1.09 316	0.88 311	0.79 287	0.68 294	2.17 374	0.90 304	3.78 406	97.20 461	1.95 335	0.93 316	0.44 247	2.57 265	7.16 408	0.95 271	0.83 266	6.70 371	1.07 319	7.93 347	12.47 416	0.67 305	0.57 261	1.51 364	1.60 345	20.99 448	2.80 358

ADCPNet	7.09 407	1.18 326	3.04 422	1.33 345	3.12 420	1.36 352	8.88 426	2.15 372	3.24 410	4.23 412	7.84 434	1.96 336	15.92 434	1.71 401	49.61 431	3.53 357	1.89 367	1.25 374	19.14 417	3.03 408	5.96 305	4.75 250	4.72 423	1.29 369	3.95 416	5.33 415	3.87 389	27.01 445

IMH-64-1	7.17 408	3.27 414	3.53 426	4.69 418	3.29 423	4.58 416	5.71 414	3.51 417	3.09 407	1.39 281	1.98 342	4.90 400	10.92 407	4.82 426	52.00 441	4.78 380	3.66 400	2.27 416	12.32 406	1.96 385	6.91 323	10.55 363	7.77 442	2.22 403	6.05 425	4.73 410	13.45 438	9.13 412

IMH-64	7.17 408	3.27 414	3.53 426	4.69 418	3.29 423	4.58 416	5.71 414	3.51 417	3.09 407	1.39 281	1.98 342	4.90 400	10.92 407	4.82 426	52.00 441	4.78 380	3.66 400	2.27 416	12.32 406	1.96 385	6.91 323	10.55 363	7.77 442	2.22 403	6.05 425	4.73 410	13.45 438	9.13 412

AnyNet_C01	7.20 410	2.24 400	2.27 404	2.95 406	1.92 393	1.58 363	5.39 413	3.73 425	5.63 430	3.17 386	4.41 379	4.59 397	6.09 392	1.88 404	58.66 456	14.24 434	5.46 411	3.69 440	4.79 327	3.02 407	8.40 362	10.33 360	2.45 408	2.24 407	5.77 422	2.65 393	8.81 425	17.99 431

WAO-6	7.36 411	2.83 410	2.64 414	8.38 429	2.78 411	3.59 409	8.61 424	3.51 417	3.36 413	1.84 312	2.45 355	5.99 405	8.70 401	3.06 413	50.70 436	2.35 315	13.44 440	1.82 399	8.79 396	2.15 393	14.26 437	12.40 415	3.35 417	2.64 421	7.87 431	5.84 418	4.30 396	11.17 421

WAO-7	8.11 412	2.98 412	5.46 441	29.83 446	2.32 398	3.09 401	9.23 427	2.48 393	4.20 421	4.67 421	7.60 430	7.98 418	11.78 414	1.64 398	22.32 392	2.11 307	12.00 432	2.79 434	44.95 444	2.13 392	10.06 385	10.12 350	1.37 390	2.49 417	2.97 408	4.35 408	2.94 353	5.06 393

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 413	1.15 321	1.98 394	1.25 338	1.24 352	1.74 369	1.31 353	2.17 374	7.44 437	3.47 394	7.09 428	2.38 358	2.08 360	0.37 194	3.49 329	11.36 427	1.39 344	0.99 322	136.53 462	6.21 429	8.35 361	12.33 411	0.55 247	0.88 344	1.22 319	1.95 370	2.35 298	4.96 390

SGM_RVC	8.49 414	2.77 409	1.77 383	2.88 401	2.31 397	3.42 406	2.70 389	7.78 447	3.92 416	5.57 445	8.42 435	9.89 428	12.92 426	0.68 323	3.72 338	2.10 305	6.63 421	1.11 348	40.78 436	5.93 427	9.99 382	10.27 358	1.97 405	2.17 400	8.79 436	2.97 398	27.36 451	40.51 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 415	1.34 351	1.05 309	1.13 322	1.12 340	1.10 326	0.89 317	1.28 261	1.79 376	2.71 370	5.63 394	4.32 394	7.90 396	1.01 369	5.47 357	5.23 391	1.80 358	1.19 362	162.18 464	4.49 416	7.79 340	9.52 344	0.81 346	1.64 377	1.33 338	1.76 357	3.30 369	3.06 368

ELAS_RVC	9.07 416	3.30 416	5.65 442	4.08 412	3.41 427	7.21 435	4.01 406	7.69 444	3.75 415	4.97 429	7.74 431	9.89 428	11.00 409	3.00 411	47.69 427	4.33 376	6.53 419	9.70 448	9.64 398	2.89 404	13.54 426	15.79 444	2.75 412	4.07 443	18.38 446	23.86 447	4.94 404	5.18 395
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 417	3.31 417	3.55 428	4.46 415	3.30 425	4.60 418	6.29 417	3.48 415	3.12 409	1.42 284	1.88 338	5.38 402	15.63 433	51.61 461	52.03 443	3.06 338	3.92 405	2.32 419	20.77 421	2.01 389	6.25 311	9.58 345	8.07 446	2.21 402	7.69 430	5.96 420	3.77 385	10.35 419

PWCK	9.19 418	3.84 425	2.76 417	4.81 422	3.48 428	7.14 434	7.79 421	3.92 426	4.66 426	4.66 420	5.84 399	24.68 446	8.47 398	3.24 416	10.95 368	3.27 347	9.48 427	2.36 421	72.75 455	4.94 421	14.76 445	6.95 311	3.68 418	2.40 414	8.01 432	7.55 424	6.35 410	9.51 416

MADNet++	9.22 419	4.13 430	6.16 444	4.32 414	5.78 443	3.96 411	8.14 422	7.09 441	6.83 435	5.28 440	7.83 433	7.65 415	8.62 400	12.90 441	19.42 387	21.00 452	7.04 423	6.27 443	10.40 402	7.97 436	14.29 440	18.67 450	3.96 420	5.12 447	5.80 423	22.29 446	9.32 426	8.69 410

MeshStereo	9.30 420	2.68 405	2.31 407	4.19 413	2.81 412	4.05 412	1.96 381	8.24 449	9.28 440	5.13 434	8.64 436	11.19 436	12.84 422	0.78 339	52.26 445	15.80 444	4.59 409	1.92 403	22.33 424	1.58 364	15.40 449	19.41 451	1.06 371	2.12 399	8.69 435	5.55 416	10.68 427	15.59 427
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
MonStereo1	9.81 421	3.92 427	2.43 409	5.31 426	4.70 438	5.34 424	7.44 420	3.39 414	2.25 392	117.09 466	3.30 370	6.44 409	10.28 406	3.91 423	2.28 231	1.78 284	3.22 395	3.17 437	38.45 435	3.58 412	5.84 304	5.88 289	6.18 432	1.83 387	3.46 414	3.13 400	7.10 417	3.19 373

ELAS	10.16 422	3.54 420	5.12 440	4.49 416	4.32 437	5.01 423	4.33 408	6.88 440	4.09 419	4.97 429	7.74 431	9.90 430	11.01 410	3.51 420	52.19 444	4.52 378	7.15 424	9.65 447	8.69 394	2.38 397	13.33 422	14.95 443	2.75 412	3.64 442	17.76 445	27.24 452	13.13 437	21.93 437
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 423	13.11 449	4.84 435	18.55 437	6.95 447	7.98 438	14.39 441	3.69 424	3.28 411	2.90 377	2.15 352	30.28 448	43.63 448	4.40 424	9.01 364	2.66 325	12.71 434	2.73 430	42.35 440	2.87 403	14.87 446	10.21 353	7.77 442	3.03 433	2.66 405	2.98 399	3.46 376	4.84 389

JetBlue	10.90 424	9.40 446	6.23 445	8.34 428	6.82 446	10.07 443	10.58 431	5.04 435	3.97 417	2.95 379	4.09 376	9.83 427	9.32 403	8.12 433	48.65 429	14.50 435	6.76 422	5.08 442	7.66 389	3.76 413	13.23 420	17.58 449	8.19 447	3.58 441	11.41 440	18.49 443	12.08 435	28.49 447

LVE	10.96 425	3.63 422	2.68 415	55.15 458	4.03 436	7.50 436	88.91 463	1.93 351	2.44 397	2.26 351	1.69 333	4.48 396	4.75 387	3.42 419	3.44 327	2.21 312	6.03 416	1.84 401	50.68 451	1.97 387	10.14 387	12.19 405	5.54 424	3.12 436	3.75 415	2.46 390	2.99 355	6.76 408

XX-Stereo	11.10 426	0.72 152	1.24 353	1.04 311	0.52 214	0.80 288	0.84 310	1.13 230	0.51 211	4.53 419	6.79 415	1.54 315	1.06 333	0.42 231	2.78 292	5.82 400	0.96 274	0.94 305	6.43 361	0.91 296	6.26 312	8.36 328	0.58 270	0.43 198	237.38 468	1.38 311	2.64 335	3.61 379

DGSMNet	11.16 427	1.98 394	1.98 394	1.90 376	1.52 370	2.46 392	1.47 360	3.07 410	2.11 388	12.67 452	102.10 462	3.59 382	18.94 439	18.97 451	16.50 383	15.09 441	12.73 435	10.36 450	13.79 409	4.57 417	12.99 417	14.32 440	7.77 442	3.43 439	1.75 383	6.25 422	3.48 379	5.53 398

ACVNet-4b	11.58 428	3.99 428	2.60 412	44.40 454	2.71 410	4.98 421	62.31 458	1.85 345	1.79 376	1.63 294	1.25 309	4.22 393	58.75 456	3.34 418	2.27 229	1.21 183	13.33 439	1.70 396	49.50 448	1.93 383	14.47 444	13.72 439	7.40 437	3.13 437	1.55 368	1.89 365	2.20 280	4.61 387

LSM0	11.61 429	1.70 379	2.94 420	2.71 395	2.41 402	2.76 395	6.88 419	4.22 428	4.26 422	3.67 403	7.57 429	7.41 414	9.43 405	0.98 366	64.90 461	78.60 465	3.43 398	2.37 422	20.39 420	4.80 420	14.29 440	16.21 446	1.30 383	3.06 434	3.29 411	12.44 436	6.06 408	25.31 442

UNDER WATER-64	11.75 430	7.29 444	4.90 436	17.03 435	7.40 448	8.44 439	16.49 444	8.25 450	4.32 423	4.51 418	3.21 366	17.72 439	15.23 431	8.81 434	46.52 425	10.69 425	13.57 447	3.01 436	12.74 408	8.66 440	14.20 435	12.82 424	11.01 450	4.40 444	6.45 428	18.67 444	8.71 424	22.29 438

SGM+DAISY	11.81 431	3.22 413	3.47 424	3.83 411	3.15 422	4.25 414	3.52 401	7.70 445	10.88 446	5.57 445	9.00 440	9.94 431	13.12 428	1.74 402	22.71 394	18.99 448	3.23 396	2.28 418	15.35 414	8.91 443	15.05 447	17.02 448	1.32 385	4.58 445	24.50 451	31.01 455	32.60 457	41.83 460

MDST_ROB	12.03 432	32.81 455	1.72 379	20.74 442	2.64 407	5.90 429	1.72 370	4.06 427	1.35 352	3.76 405	6.53 407	2.75 371	42.83 447	0.54 281	50.83 438	1.22 186	1.08 303	0.75 226	18.95 416	1.00 310	12.75 413	11.49 392	1.29 381	1.26 367	22.72 450	11.17 431	31.24 454	31.81 452

WAO-8	12.07 433	5.33 433	4.83 433	26.48 444	4.01 434	6.22 431	11.73 438	3.65 422	6.39 433	28.97 459	41.01 454	8.08 419	18.91 437	20.68 454	3.75 339	3.24 344	9.46 425	2.01 408	53.81 452	5.76 425	9.83 380	11.16 384	6.04 430	2.43 415	8.05 433	7.74 425	6.36 411	9.95 417

Venus	12.07 433	5.33 433	4.83 433	26.48 444	4.01 434	6.22 431	11.73 438	3.65 422	6.39 433	28.97 459	41.01 454	8.08 419	18.91 437	20.68 454	3.75 339	3.24 344	9.46 425	2.01 408	53.81 452	5.76 425	9.83 380	11.16 384	6.04 430	2.43 415	8.05 433	7.74 425	6.36 411	9.95 417

JetRed	12.50 435	6.96 443	7.76 448	4.77 421	6.78 445	9.35 441	10.92 433	5.31 436	4.54 424	5.85 447	3.28 369	8.17 421	7.48 395	9.74 438	50.80 437	15.21 442	10.30 428	7.93 444	7.83 390	5.44 424	18.10 452	24.48 454	11.12 451	4.60 446	11.97 441	25.85 450	24.78 450	28.17 446

TorneroNet-64	13.24 436	6.25 438	5.07 439	34.05 447	3.72 431	9.38 442	16.75 445	3.49 416	12.26 449	2.27 353	5.98 400	17.67 438	34.24 445	14.37 444	47.92 428	3.76 361	13.18 438	2.40 424	36.34 433	9.15 446	13.85 430	12.35 414	5.65 425	2.64 421	14.28 444	14.51 439	3.41 373	12.48 422

ACV-stereo	13.36 437	1.90 389	1.63 375	2.10 380	1.15 345	2.97 398	1.36 356	1.72 335	1.86 383	2.96 380	4.89 388	3.67 385	43.88 449	1.13 380	54.14 451	17.43 446	2.38 386	1.31 378	170.74 465	4.64 418	12.73 410	14.68 442	0.97 364	1.83 387	1.25 326	1.49 327	3.53 380	2.32 350

MANE	14.22 438	9.62 447	6.93 446	4.94 424	5.72 442	7.88 437	11.48 435	7.38 443	9.90 442	4.92 428	6.89 423	8.98 424	12.13 417	3.67 422	50.37 433	17.85 447	11.82 431	20.17 455	10.46 403	6.55 432	12.22 406	12.86 426	1.77 403	11.33 452	24.83 452	30.99 454	31.42 455	40.73 458

DispFullNet	15.85 439	3.61 421	5.00 438	3.30 407	2.93 418	3.51 408	3.20 395	6.49 438	2.71 402	5.17 435	6.80 417	90.79 460	15.55 432	2.73 407	28.89 398	23.38 454	4.02 406	3.86 441	138.92 463	28.91 455	12.60 409	11.86 400	2.69 410	2.31 411	4.30 417	2.71 395	6.80 415	5.05 392

UNDER WATER	16.39 440	7.86 445	4.99 437	15.68 434	10.73 454	8.76 440	38.30 453	8.07 448	6.02 431	4.25 413	2.98 362	18.63 440	96.18 462	14.44 445	32.70 400	10.29 423	13.91 448	2.75 431	43.73 442	8.62 439	16.83 451	12.33 411	17.08 458	5.55 448	6.06 427	14.49 438	6.37 413	15.05 426

STStereo	16.49 441	3.48 418	5.91 443	44.25 453	5.60 441	39.03 455	13.11 440	7.74 446	10.72 445	5.19 437	8.92 437	24.73 447	30.22 443	1.03 375	59.92 459	11.74 429	2.59 387	1.26 375	40.79 437	2.25 395	10.02 383	8.79 336	2.06 406	11.31 451	22.61 449	16.05 441	20.57 447	35.39 454

PSMNet_ROB	16.63 442	5.59 435	2.97 421	3.47 408	2.63 405	5.86 428	6.18 416	2.20 377	2.29 393	5.39 442	141.45 464	97.59 461	6.02 391	33.78 456	3.23 323	1.58 266	4.09 407	1.69 395	20.81 422	2.75 401	12.93 416	7.08 313	63.80 466	2.60 419	2.95 407	3.67 404	2.77 342	3.66 380

DGTPSM_ROB	17.21 443	6.49 439	18.05 451	4.91 423	8.87 450	5.73 425	11.48 435	5.02 433	12.05 447	5.03 433	9.34 441	12.62 437	56.51 455	15.29 447	43.82 417	20.47 450	19.26 451	16.28 452	24.70 425	20.05 451	13.50 423	22.25 452	6.00 428	12.55 453	12.71 442	32.01 457	14.20 440	35.61 456

KSHMR	20.05 444	6.71 442	4.01 430	99.31 462	5.91 444	17.09 446	71.12 460	3.62 421	9.75 441	3.59 398	3.39 371	6.07 406	84.38 461	17.14 449	22.70 393	3.97 366	6.29 417	2.76 433	90.60 458	2.83 402	12.73 410	10.14 351	9.05 448	2.74 428	21.08 448	5.85 419	8.10 422	10.46 420

DPSM_ROB	21.05 445	17.19 450	22.69 453	10.13 430	9.29 452	13.96 444	14.50 442	11.66 451	15.25 451	9.00 449	8.97 438	10.35 434	13.24 429	19.90 452	59.73 457	26.35 455	18.76 449	21.26 456	14.74 411	15.50 449	28.56 455	27.85 456	7.42 438	16.13 456	34.05 456	39.30 460	37.97 459	44.48 461

DPSM	21.05 445	17.19 450	22.69 453	10.13 430	9.29 452	13.96 444	14.50 442	11.66 451	15.25 451	9.00 449	8.97 438	10.35 434	13.24 429	19.90 452	59.73 457	26.35 455	18.76 449	21.26 456	14.74 411	15.50 449	28.56 455	27.85 456	7.42 438	16.13 456	34.05 456	39.30 460	37.97 459	44.48 461

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 447	1.32 346	1.63 375	1.89 375	1.69 379	1.93 374	3.75 404	2.27 385	2.66 400	5.02 431	29.10 449	216.12 467	51.87 454	5.44 429	3.66 333	4.09 372	5.59 413	13.75 451	28.77 426	1.47 354	14.44 443	12.86 426	0.98 365	2.33 412	1.88 391	7.40 423	145.78 468	5.57 399

FADE	21.87 448	18.09 452	30.60 456	2.84 400	3.65 430	28.71 452	17.79 447	15.65 454	31.19 457	23.58 457	34.50 451	24.01 445	24.85 440	9.63 436	13.75 375	14.56 436	43.43 461	10.05 449	41.89 439	25.16 454	36.12 457	31.14 458	7.48 440	15.57 455	20.22 447	17.05 442	15.03 444	33.84 453

DPSMNet_ROB	22.61 449	6.50 440	18.06 452	4.95 425	8.88 451	5.76 427	11.54 437	5.02 433	12.08 448	5.17 435	28.67 448	19.69 441	163.24 467	15.38 448	43.87 419	20.66 451	19.56 452	16.59 453	35.50 431	20.17 452	13.82 429	22.26 453	6.02 429	12.56 454	12.82 443	32.01 457	14.23 441	35.60 455

WQFJA1++	23.09 450	0.99 288	0.51 181	160.58 466	0.58 236	134.26 465	122.57 467	0.75 152	0.45 187	7.60 448	0.65 214	10.26 433	69.62 457	0.32 139	2.04 188	3.20 342	0.93 264	0.70 204	10.18 401	1.03 313	5.65 301	4.52 243	0.51 214	0.40 184	0.75 210	81.69 467	1.41 200	1.33 300

DLNR_Zeroshot_test	23.11 451	81.98 465	1.97 393	102.16 463	0.49 196	0.55 217	81.36 462	2.30 388	0.50 206	4.87 425	2.22 353	2.99 373	0.93 316	12.17 440	96.90 463	144.02 467	34.28 456	19.61 454	8.60 393	4.35 415	8.08 358	6.53 300	0.51 214	0.69 306	1.37 340	1.57 339	1.16 181	1.90 332

zero-FE	23.86 452	1.70 379	0.52 188	141.89 465	8.72 449	147.65 467	77.27 461	1.26 254	0.60 246	1.15 253	4.12 377	136.19 463	11.59 413	0.57 294	2.27 229	3.52 355	1.06 302	2.52 427	5.18 330	0.95 304	81.26 465	7.98 323	0.52 225	0.47 210	0.86 241	1.54 336	1.68 230	1.14 276

TorneroNet	24.73 453	6.18 436	3.52 425	95.34 461	3.93 432	27.05 449	29.02 450	4.44 429	18.13 453	2.20 347	37.99 453	77.85 459	72.31 458	18.15 450	41.78 411	3.07 339	13.11 437	2.35 420	87.85 456	9.06 445	15.44 450	12.17 404	5.94 427	2.64 421	52.32 460	8.18 427	3.59 382	14.11 424

LRCNet_RVC	25.94 454	30.78 454	14.74 450	35.18 450	31.16 459	36.52 454	29.93 452	23.08 457	12.70 450	36.15 461	33.37 450	37.24 449	28.56 442	37.11 457	17.47 384	7.61 412	31.06 454	26.75 459	67.49 454	29.07 456	23.47 454	10.73 372	39.23 461	30.61 460	7.37 429	2.53 392	11.22 428	9.31 415

ktn	26.84 455	3.99 428	95.18 467	14.39 433	5.44 440	18.02 447	17.50 446	19.69 455	67.27 464	2.84 373	5.30 391	171.03 466	80.75 460	7.72 432	10.93 367	3.48 354	20.95 453	2.71 429	90.26 457	29.10 457	15.05 447	10.23 354	7.60 441	2.93 432	5.12 420	5.83 417	4.73 401	6.62 406

LE_ROB	28.97 456	25.29 453	36.16 457	34.90 449	56.86 465	18.61 448	58.99 457	32.08 460	41.72 459	5.37 441	27.57 447	46.00 452	49.67 452	13.72 443	14.83 378	3.84 364	5.96 414	1.22 367	46.43 445	36.35 461	10.19 391	11.19 386	48.45 462	22.49 458	30.18 454	31.59 456	31.60 456	40.87 459

PML	39.07 457	38.06 459	12.06 449	39.32 452	29.04 458	40.62 456	11.06 434	14.14 453	100.08 465	27.87 458	166.26 467	107.74 462	159.39 466	13.53 442	15.41 379	10.75 426	35.75 457	8.64 445	42.84 441	10.61 448	14.22 436	16.14 445	5.89 426	7.21 450	53.08 461	13.95 437	42.26 461	19.02 434

FlowAnything	42.31 458	34.65 458	45.90 460	20.47 441	18.91 457	28.11 451	28.64 449	23.30 459	30.84 456	18.76 455	18.33 445	20.84 443	27.00 441	39.89 459	119.49 466	52.59 463	37.35 458	42.63 463	29.06 427	31.53 460	57.38 463	56.78 466	14.49 455	32.64 463	68.29 463	78.93 464	76.07 463	89.56 467

CasAABBNet	42.72 459	34.60 457	45.66 459	20.17 440	18.55 456	28.05 450	29.13 451	23.25 458	30.69 455	18.73 454	18.11 444	20.72 442	37.90 446	39.93 460	120.54 467	52.80 464	37.72 460	42.56 462	29.30 428	30.56 458	57.58 464	56.66 465	14.58 457	32.34 462	68.46 465	79.09 466	76.31 464	89.48 466

HaxPig	44.53 460	46.75 461	47.32 461	47.72 455	48.79 461	47.60 457	48.40 454	49.50 461	47.10 460	49.76 462	50.31 456	49.00 453	45.26 450	54.49 462	41.50 409	40.24 459	50.15 462	52.05 464	44.74 443	43.04 462	46.61 459	44.38 462	51.78 463	45.43 464	33.92 455	25.30 448	28.66 452	22.43 439

AVERAGE_ROB	46.12 461	48.49 462	48.31 462	49.34 456	50.25 462	48.63 458	49.80 455	50.74 463	48.67 461	51.68 463	52.55 457	50.28 454	47.20 451	55.70 463	43.00 416	40.99 460	52.42 463	54.59 465	47.27 446	45.45 463	48.77 460	44.06 461	52.90 464	46.98 465	35.80 458	26.72 451	30.77 453	23.81 441

HanzoNet	47.37 462	45.54 460	75.64 465	62.53 459	47.97 460	62.03 462	90.57 465	55.02 465	58.34 463	15.60 453	22.00 446	75.72 458	107.47 463	172.14 467	23.65 396	13.02 432	62.42 465	9.26 446	134.39 461	22.45 453	19.74 453	25.78 455	31.84 460	5.57 449	9.72 439	9.49 429	8.54 423	12.61 423

MEDIAN_ROB	49.56 463	51.66 463	50.91 463	52.80 457	53.76 463	52.08 460	53.35 456	54.28 464	52.25 462	54.89 464	55.89 458	53.59 455	50.09 453	58.85 464	46.45 424	44.55 461	55.81 464	57.90 466	50.55 450	48.85 464	52.07 461	46.79 463	56.69 465	50.01 466	39.10 459	30.23 453	33.56 458	31.26 451

BEATNet-Init1	52.60 464	76.96 464	24.06 455	87.02 460	56.48 464	86.86 463	68.77 459	49.65 462	34.71 458	11.93 451	56.24 459	64.63 457	78.72 459	9.65 437	58.40 455	51.35 462	32.72 455	23.00 458	101.24 459	71.98 466	46.49 458	39.72 460	28.67 459	24.23 459	59.12 462	38.23 459	77.99 465	61.49 463

fast-reg	55.71 465	34.57 456	45.49 458	19.85 439	18.29 455	48.74 459	28.35 448	22.84 456	30.63 454	20.23 456	161.03 466	22.06 444	31.01 444	39.88 458	118.72 465	40.05 457	37.58 459	41.68 461	239.62 467	30.58 459	57.21 462	56.61 464	14.57 456	32.05 461	68.35 464	79.01 465	75.70 462	89.35 465

DPSimNet_ROB	111.84 466	179.62 467	74.81 464	195.40 467	165.93 467	136.63 466	98.05 466	126.48 467	138.79 467	82.31 465	148.57 465	159.77 464	157.57 465	78.29 465	64.65 460	40.10 458	142.61 467	34.98 460	195.20 466	69.76 465	154.10 466	32.63 459	82.12 467	98.24 467	71.10 466	51.68 462	117.83 467	122.56 468

ASD4	121.33 467	129.06 466	88.33 466	102.62 464	80.04 466	113.84 464	90.39 464	120.07 466	107.64 466	132.47 467	137.43 463	163.16 465	128.65 464	95.21 466	111.50 464	121.28 466	132.67 466	105.33 467	131.08 460	144.81 467	247.71 467	229.55 467	96.05 468	105.89 468	113.24 467	67.78 463	92.86 466	87.27 464

real-time stereo	303.50 468	398.46 468	234.48 468	392.36 468	247.92 468	430.43 468	238.57 468	374.09 468	247.70 468	376.54 468	249.11 468	372.75 468	232.23 468	229.45 468	223.63 468	248.19 468	407.29 468	235.52 468	391.95 468	217.91 468	429.75 468	244.03 468	243.40 469	242.80 469	397.16 469	252.12 469	388.78 469	247.82 469

GS-Stereo																							0.14 27	0.17 67	0.33 56	0.25 20	0.52 61	0.24 23

Low-res two-view benchmark