Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.07 1	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.07 14	0.05 17	0.08 10	0.05 4	0.08 5	0.06 7	0.08 5	0.04 1	0.04 8	0.12 3	0.12 2	0.12 6	0.08 1	0.11 2	0.07 1	0.11 7	0.09 1	0.05 13	0.05 1	0.11 4	0.09 1	0.10 4	0.08 1

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.06 5	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 21	0.11 30	0.08 5	0.12 30	0.10 14	0.05 8	0.05 17	0.12 3	0.13 5	0.11 2	0.10 6	0.11 2	0.09 6	0.12 9	0.11 5	0.04 4	0.06 6	0.08 1	0.12 12	0.07 1	0.08 1

LACA2	0.09 3	0.08 13	0.06 5	0.09 33	0.06 17	0.09 30	0.05 17	0.06 1	0.06 6	0.12 33	0.04 3	0.22 56	0.05 8	0.03 2	0.13 8	0.13 5	0.11 2	0.12 14	0.12 7	0.08 3	0.10 2	0.11 5	0.04 4	0.05 1	0.12 7	0.11 6	0.12 9	0.09 8

111111	0.09 3	0.08 13	0.06 5	0.05 2	0.07 26	0.05 2	0.05 17	0.09 21	0.11 30	0.05 1	0.08 14	0.13 33	0.06 20	0.04 8	0.15 18	0.16 21	0.13 11	0.12 14	0.13 9	0.09 6	0.16 27	0.15 28	0.07 33	0.06 6	0.12 7	0.10 4	0.10 4	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.09 3	0.06 3	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 17	0.08 10	0.09 18	0.13 44	0.07 12	0.11 17	0.05 8	0.03 2	0.13 8	0.14 12	0.18 36	0.13 22	0.17 31	0.09 6	0.15 22	0.10 4	0.05 13	0.05 1	0.12 7	0.09 1	0.13 13	0.10 12

MLG-Stereo	0.09 3	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 17	0.04 1	0.04 5	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.06 7	0.11 17	0.04 1	0.04 8	0.13 8	0.14 12	0.17 29	0.13 22	0.15 20	0.09 6	0.14 18	0.11 5	0.04 4	0.05 1	0.12 7	0.09 1	0.13 13	0.11 20

MM-Stereo_test3	0.09 3	0.07 7	0.06 5	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.06 7	0.08 5	0.04 1	0.05 17	0.11 2	0.12 2	0.17 29	0.11 8	0.15 20	0.09 6	0.13 14	0.14 21	0.05 13	0.06 6	0.10 2	0.11 6	0.12 9	0.10 12

MM-Stereo_test1	0.09 3	0.08 13	0.06 5	0.07 17	0.04 2	0.06 9	0.04 5	0.07 3	0.10 21	0.10 21	0.06 7	0.07 2	0.04 1	0.05 17	0.12 3	0.14 12	0.17 29	0.12 14	0.15 20	0.10 18	0.13 14	0.13 14	0.06 21	0.07 17	0.12 7	0.11 6	0.12 9	0.09 8

CoSv	0.09 3	0.09 21	0.06 5	0.06 10	0.05 6	0.13 59	0.06 33	0.09 21	0.07 9	0.10 21	0.05 4	0.08 5	0.05 8	0.03 2	0.14 14	0.15 16	0.14 15	0.09 3	0.16 28	0.09 6	0.15 22	0.09 1	0.05 13	0.06 6	0.16 35	0.11 6	0.14 19	0.08 1

CroCo-Stereo	0.09 3	0.06 3	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 10	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 5	0.04 1	0.02 1	0.16 27	0.17 25	0.15 20	0.12 14	0.14 14	0.08 3	0.16 27	0.11 5	0.03 1	0.05 1	0.16 35	0.14 19	0.15 23	0.10 12
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.10 11	0.09 21	0.06 5	0.07 17	0.05 6	0.06 9	0.04 5	0.12 38	0.15 57	0.08 5	0.20 83	0.08 5	0.24 156	0.06 29	0.12 3	0.12 2	0.12 6	0.09 3	0.11 2	0.08 3	0.10 2	0.14 21	0.07 33	0.08 24	0.13 18	0.17 43	0.10 4	0.10 12

NLCSM	0.10 11	0.07 7	0.06 5	0.07 17	0.05 6	0.09 30	0.05 17	0.14 47	0.12 38	0.08 5	0.17 59	0.11 17	0.22 137	0.05 17	0.10 1	0.11 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.07 1	0.09 1	0.11 5	0.05 13	0.07 17	0.11 4	0.16 33	0.09 3	0.08 1

BridgeDepth	0.10 11	0.09 21	0.07 16	0.08 23	0.05 6	0.09 30	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.08 5	0.05 4	0.23 59	0.05 8	0.04 8	0.14 14	0.13 5	0.11 2	0.12 14	0.12 7	0.09 6	0.12 9	0.12 10	0.04 4	0.06 6	0.14 21	0.13 14	0.18 43	0.11 20
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.10 11	0.08 13	0.08 27	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.04 5	0.10 26	0.07 9	0.08 5	0.10 24	0.22 56	0.06 20	0.05 17	0.16 27	0.18 32	0.16 27	0.12 14	0.17 31	0.10 18	0.13 14	0.12 10	0.06 21	0.08 24	0.12 7	0.13 14	0.15 23	0.09 8
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.10 11	0.06 3	0.06 5	0.05 2	0.05 6	0.08 24	0.03 1	0.12 38	0.12 38	0.12 33	0.13 37	0.13 33	0.05 8	0.07 43	0.15 18	0.17 25	0.15 20	0.11 8	0.11 2	0.10 18	0.12 9	0.13 14	0.06 21	0.06 6	0.10 2	0.11 6	0.08 2	0.10 12

U	0.10 11	0.07 7	0.06 5	0.04 1	0.04 2	0.07 14	0.03 1	0.07 3	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 29	0.05 8	0.03 2	0.17 32	0.19 41	0.19 42	0.15 33	0.19 44	0.12 32	0.22 49	0.14 21	0.03 1	0.06 6	0.19 49	0.17 43	0.16 32	0.12 28

MoCha-V2	0.10 11	0.10 29	0.07 16	0.08 23	0.06 17	0.08 24	0.06 33	0.10 26	0.07 9	0.09 14	0.13 37	0.10 14	0.04 1	0.05 17	0.15 18	0.17 25	0.14 15	0.14 27	0.19 44	0.11 28	0.16 27	0.13 14	0.07 33	0.06 6	0.14 21	0.13 14	0.10 4	0.08 1

ProNet	0.10 11	0.09 21	0.09 33	0.07 17	0.05 6	0.09 30	0.08 61	0.08 10	0.04 2	0.06 2	0.17 59	0.06 1	0.04 1	0.05 17	0.15 18	0.16 21	0.15 20	0.13 22	0.13 9	0.09 6	0.14 18	0.09 1	0.08 58	0.08 24	0.12 7	0.10 4	0.11 8	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 11	0.07 7	0.07 16	0.06 10	0.06 17	0.06 9	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 50	0.05 4	0.11 17	0.05 8	0.03 2	0.15 18	0.18 32	0.16 27	0.14 27	0.19 44	0.09 6	0.18 35	0.12 10	0.03 1	0.06 6	0.17 44	0.18 50	0.15 23	0.11 20

PointNet	0.11 20	0.07 7	0.09 33	0.07 17	0.06 17	0.08 24	0.06 33	0.13 43	0.11 30	0.13 44	0.12 30	0.11 17	0.09 41	0.05 17	0.14 14	0.13 5	0.12 6	0.09 3	0.11 2	0.09 6	0.15 22	0.14 21	0.07 33	0.08 24	0.17 44	0.16 33	0.19 48	0.16 48

LACA1	0.11 20	0.10 29	0.09 33	0.08 23	0.08 34	0.09 30	0.05 17	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.08 14	0.14 38	0.10 47	0.06 29	0.15 18	0.15 16	0.14 15	0.17 44	0.14 14	0.10 18	0.13 14	0.15 28	0.05 13	0.07 17	0.16 35	0.16 33	0.17 35	0.15 43

WQFJX	0.11 20	0.10 29	0.07 16	0.08 23	0.07 26	0.09 30	0.07 46	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.22 93	0.08 5	0.28 188	0.05 17	0.12 3	0.13 5	0.11 2	0.10 6	0.13 9	0.09 6	0.10 2	0.12 10	0.07 33	0.09 35	0.12 7	0.17 43	0.12 9	0.14 41

GASTEREO	0.11 20	0.09 21	0.07 16	0.08 23	0.07 26	0.06 9	0.04 5	0.09 21	0.13 48	0.09 14	0.08 14	0.12 29	0.08 34	0.04 8	0.17 32	0.18 32	0.17 29	0.15 33	0.18 34	0.13 39	0.17 31	0.19 55	0.07 33	0.08 24	0.15 29	0.14 19	0.15 23	0.10 12

MSCF	0.11 20	0.08 13	0.07 16	0.08 23	0.06 17	0.07 14	0.05 17	0.08 10	0.13 48	0.09 14	0.08 14	0.11 17	0.08 34	0.04 8	0.17 32	0.18 32	0.17 29	0.15 33	0.18 34	0.12 32	0.17 31	0.18 48	0.07 33	0.07 17	0.14 21	0.14 19	0.14 19	0.10 12

LG-Stereo	0.11 20	0.07 7	0.06 5	0.06 10	0.09 42	0.08 24	0.04 5	0.11 31	0.10 21	0.17 57	0.10 24	0.17 48	0.07 27	0.04 8	0.15 18	0.15 16	0.18 36	0.12 14	0.14 14	0.10 18	0.19 42	0.18 48	0.04 4	0.07 17	0.14 21	0.14 19	0.15 23	0.12 28

MM-Stereo_test2	0.11 20	0.09 21	0.08 27	0.08 23	0.07 26	0.05 2	0.04 5	0.09 21	0.09 18	0.13 44	0.07 12	0.08 5	0.05 8	0.06 29	0.15 18	0.16 21	0.18 36	0.15 33	0.15 20	0.13 39	0.17 31	0.18 48	0.08 58	0.08 24	0.11 4	0.11 6	0.13 13	0.11 20

IGEV-Stereo++	0.11 20	0.11 37	0.07 16	0.10 44	0.10 46	0.07 14	0.05 17	0.11 31	0.11 30	0.10 21	0.11 27	0.11 17	0.08 34	0.05 17	0.16 27	0.17 25	0.15 20	0.14 27	0.15 20	0.11 28	0.15 22	0.21 62	0.06 21	0.07 17	0.13 18	0.14 19	0.14 19	0.13 32

AIO-Stereo	0.11 20	0.11 37	0.09 33	0.09 33	0.08 34	0.10 41	0.05 17	0.08 10	0.06 6	0.08 5	0.11 27	0.10 14	0.06 20	0.06 29	0.16 27	0.17 25	0.15 20	0.14 27	0.15 20	0.12 32	0.18 35	0.16 34	0.06 21	0.09 35	0.12 7	0.12 12	0.15 23	0.09 8

RSM	0.11 20	0.11 37	0.09 33	0.08 23	0.07 26	0.11 48	0.05 17	0.07 3	0.07 9	0.08 5	0.12 30	0.11 17	0.07 27	0.05 17	0.17 32	0.18 32	0.15 20	0.14 27	0.14 14	0.12 32	0.18 35	0.14 21	0.06 21	0.08 24	0.13 18	0.13 14	0.17 35	0.10 12

MatchStereo	0.12 30	0.08 13	0.09 33	0.05 2	0.08 34	0.05 2	0.05 17	0.08 10	0.15 57	0.06 2	0.10 24	0.09 12	0.10 47	0.07 43	0.17 32	0.18 32	0.14 15	0.16 40	0.13 9	0.15 52	0.16 27	0.20 58	0.05 13	0.10 47	0.16 35	0.17 43	0.15 23	0.13 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.12 30	0.10 29	0.07 16	0.09 33	0.07 26	0.10 41	0.07 46	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.25 103	0.07 2	0.23 150	0.06 29	0.13 8	0.13 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.10 18	0.10 2	0.13 14	0.07 33	0.09 35	0.12 7	0.15 26	0.13 13	0.13 32

NLMM	0.12 30	0.10 29	0.07 16	0.09 33	0.07 26	0.10 41	0.07 46	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.25 103	0.07 2	0.23 150	0.06 29	0.13 8	0.13 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.10 18	0.10 2	0.13 14	0.07 33	0.09 35	0.12 7	0.15 26	0.13 13	0.13 32

NLSM3	0.12 30	0.09 21	0.08 27	0.09 33	0.08 34	0.07 14	0.06 33	0.11 31	0.14 54	0.10 21	0.14 41	0.09 12	0.10 47	0.08 52	0.17 32	0.15 16	0.15 20	0.13 22	0.13 9	0.10 18	0.12 9	0.13 14	0.07 33	0.09 35	0.14 21	0.18 50	0.19 48	0.14 41

GSStereo	0.12 30	0.12 45	0.10 44	0.09 33	0.10 46	0.10 41	0.08 61	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.09 19	0.14 38	0.06 20	0.03 2	0.18 40	0.18 32	0.20 46	0.14 27	0.19 44	0.12 32	0.22 49	0.16 34	0.06 21	0.08 24	0.14 21	0.15 26	0.17 35	0.13 32

MonStereo	0.12 30	0.10 29	0.10 44	0.09 33	0.10 46	0.07 14	0.06 33	0.10 26	0.10 21	0.10 21	0.12 30	0.12 29	0.09 41	0.06 29	0.17 32	0.17 25	0.17 29	0.13 22	0.15 20	0.11 28	0.14 18	0.13 14	0.05 13	0.06 6	0.17 44	0.15 26	0.17 35	0.16 48

MLG-Stereo_test2	0.12 30	0.08 13	0.07 16	0.08 23	0.06 17	0.07 14	0.04 5	0.14 47	0.10 21	0.15 55	0.06 7	0.15 43	0.06 20	0.06 29	0.15 18	0.17 25	0.24 56	0.17 44	0.24 55	0.13 39	0.22 49	0.14 21	0.07 33	0.06 6	0.16 35	0.13 14	0.18 43	0.15 43

GIP-stereo	0.12 30	0.11 37	0.09 33	0.09 33	0.06 17	0.07 14	0.05 17	0.07 3	0.07 9	0.12 33	0.09 19	0.11 17	0.05 8	0.11 70	0.19 43	0.19 41	0.18 36	0.16 40	0.19 44	0.14 46	0.19 42	0.18 48	0.04 4	0.09 35	0.15 29	0.18 50	0.19 48	0.12 28

NLMM1	0.13 38	0.11 37	0.07 16	0.06 10	0.06 17	0.07 14	0.06 33	0.12 38	0.16 71	0.10 21	0.27 122	0.11 17	0.42 249	0.06 29	0.13 8	0.14 12	0.12 6	0.11 8	0.15 20	0.10 18	0.11 7	0.15 28	0.07 33	0.09 35	0.16 35	0.15 26	0.14 19	0.11 20

NLSM1	0.13 38	0.09 21	0.08 27	0.09 33	0.08 34	0.11 48	0.07 46	0.16 51	0.15 57	0.09 14	0.28 126	0.12 29	0.33 210	0.07 43	0.14 14	0.15 16	0.12 6	0.11 8	0.16 28	0.10 18	0.12 9	0.17 41	0.07 33	0.09 35	0.15 29	0.20 59	0.13 13	0.12 28

GEAStereo	0.13 38	0.13 49	0.11 50	0.13 60	0.10 46	0.11 48	0.07 46	0.12 38	0.10 21	0.12 33	0.09 19	0.16 45	0.05 8	0.06 29	0.22 63	0.19 41	0.19 42	0.15 33	0.18 34	0.13 39	0.22 49	0.18 48	0.07 33	0.10 47	0.15 29	0.16 33	0.17 35	0.11 20

gasm-f	0.13 38	0.13 49	0.11 50	0.13 60	0.10 46	0.11 48	0.07 46	0.12 38	0.10 21	0.12 33	0.09 19	0.16 45	0.05 8	0.06 29	0.22 63	0.19 41	0.19 42	0.15 33	0.18 34	0.13 39	0.22 49	0.18 48	0.07 33	0.10 47	0.15 29	0.16 33	0.17 35	0.11 20

AdaDepth	0.13 38	0.12 45	0.08 27	0.09 33	0.11 59	0.09 30	0.07 46	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.13 37	0.13 33	0.07 27	0.06 29	0.19 43	0.20 47	0.20 46	0.18 50	0.18 34	0.12 32	0.18 35	0.17 41	0.06 21	0.09 35	0.16 35	0.16 33	0.20 52	0.17 52

RAStereo	0.13 38	0.10 29	0.08 27	0.06 10	0.05 6	0.07 14	0.05 17	0.11 31	0.07 9	0.29 78	0.08 14	0.17 48	0.07 27	0.05 17	0.18 40	0.19 41	0.21 49	0.18 50	0.22 50	0.11 28	0.23 56	0.14 21	0.04 4	0.07 17	0.20 51	0.18 50	0.16 32	0.15 43

Occ-G	0.13 38	0.15 56	0.11 50	0.11 50	0.08 34	0.10 41	0.05 17	0.08 10	0.09 18	0.08 5	0.19 72	0.14 38	0.06 20	0.07 43	0.21 53	0.21 55	0.19 42	0.17 44	0.22 50	0.15 52	0.18 35	0.15 28	0.08 58	0.12 60	0.14 21	0.14 19	0.17 35	0.13 32

RSM++	0.13 38	0.12 45	0.10 44	0.10 44	0.08 34	0.10 41	0.06 33	0.10 26	0.11 30	0.10 21	0.11 27	0.14 38	0.08 34	0.06 29	0.21 53	0.20 47	0.18 36	0.15 33	0.18 34	0.13 39	0.19 42	0.16 34	0.06 21	0.09 35	0.15 29	0.16 33	0.19 48	0.11 20

AEACV	0.13 38	0.18 72	0.09 33	0.12 57	0.11 59	0.09 30	0.05 17	0.10 26	0.06 6	0.12 33	0.12 30	0.11 17	0.06 20	0.08 52	0.20 47	0.19 41	0.23 54	0.17 44	0.25 59	0.13 39	0.20 46	0.17 41	0.07 33	0.09 35	0.16 35	0.18 50	0.15 23	0.13 32

RAFT	0.13 38	0.08 13	0.09 33	0.11 50	0.05 6	0.15 74	0.04 5	0.18 57	0.10 21	0.10 21	0.13 37	0.13 33	0.08 34	0.04 8	0.16 27	0.16 21	0.18 36	0.12 14	0.18 34	0.09 6	0.15 22	0.15 28	0.04 4	0.08 24	0.23 65	0.21 65	0.24 66	0.22 65

LACA3	0.14 48	0.11 37	0.10 44	0.10 44	0.09 42	0.10 41	0.07 46	0.08 10	0.11 30	0.12 33	0.09 19	0.26 68	0.09 41	0.09 60	0.19 43	0.18 32	0.14 15	0.18 50	0.16 28	0.12 32	0.18 35	0.19 55	0.06 21	0.08 24	0.19 49	0.17 43	0.22 55	0.18 53

DispViT+	0.14 48	0.11 37	0.10 44	0.14 67	0.09 42	0.11 48	0.07 46	0.11 31	0.17 76	0.14 50	0.16 54	0.13 33	0.09 41	0.07 43	0.17 32	0.18 32	0.13 11	0.17 44	0.17 31	0.14 46	0.14 18	0.17 41	0.07 33	0.13 66	0.16 35	0.23 75	0.16 32	0.20 58

StereoVision	0.14 48	0.10 29	0.09 33	0.07 17	0.10 46	0.11 48	0.07 46	0.13 43	0.17 76	0.13 44	0.14 41	0.11 17	0.08 34	0.04 8	0.20 47	0.21 55	0.21 49	0.16 40	0.18 34	0.14 46	0.17 31	0.15 28	0.04 4	0.11 55	0.24 67	0.21 65	0.25 70	0.26 76

BridgeDepth_RVC	0.16 51	0.14 53	0.12 55	0.10 44	0.12 64	0.13 59	0.08 61	0.14 47	0.18 83	0.13 44	0.14 41	0.15 43	0.11 55	0.09 60	0.21 53	0.21 55	0.17 29	0.18 50	0.19 44	0.15 52	0.18 35	0.19 55	0.07 33	0.10 47	0.21 54	0.25 83	0.22 55	0.26 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.16 51	0.13 49	0.12 55	0.10 44	0.08 34	0.08 24	0.05 17	0.18 57	0.13 48	0.14 50	0.20 83	0.20 52	0.07 27	0.08 52	0.21 53	0.20 47	0.29 72	0.19 55	0.24 55	0.14 46	0.24 58	0.16 34	0.08 58	0.11 55	0.20 51	0.16 33	0.18 43	0.20 58

DEFOM-Stereo	0.16 51	0.13 49	0.09 33	0.14 67	0.10 46	0.15 74	0.06 33	0.15 50	0.12 38	0.12 33	0.19 72	0.16 45	0.07 27	0.08 52	0.22 63	0.21 55	0.25 59	0.21 63	0.24 55	0.15 52	0.22 49	0.17 41	0.08 58	0.09 35	0.20 51	0.18 50	0.25 70	0.20 58

MLG-Stereo_test3	0.17 54	0.11 37	0.10 44	0.11 50	0.12 64	0.11 48	0.08 61	0.17 55	0.11 30	0.19 62	0.15 47	0.29 81	0.07 27	0.10 63	0.19 43	0.20 47	0.26 61	0.20 58	0.35 90	0.14 46	0.26 63	0.26 74	0.07 33	0.11 55	0.17 44	0.17 43	0.21 54	0.18 53

TDLM	0.17 54	0.19 78	0.14 70	0.16 79	0.18 104	0.15 74	0.12 99	0.16 51	0.15 57	0.12 33	0.29 128	0.17 48	0.16 91	0.11 70	0.18 40	0.20 47	0.21 49	0.20 58	0.18 34	0.15 52	0.20 46	0.16 34	0.11 81	0.16 85	0.18 48	0.17 43	0.18 43	0.20 58

AIO_rvc	0.18 56	0.18 72	0.12 55	0.15 72	0.14 76	0.12 57	0.09 69	0.27 72	0.16 71	0.26 71	0.12 30	0.23 59	0.09 41	0.13 83	0.20 47	0.21 55	0.26 61	0.17 44	0.29 65	0.15 52	0.32 80	0.34 120	0.08 58	0.11 55	0.22 59	0.18 50	0.20 52	0.15 43

anonymousdsp	0.18 56	0.17 70	0.14 70	0.12 57	0.10 46	0.13 59	0.09 69	0.24 66	0.13 48	0.28 77	0.18 65	0.24 62	0.08 34	0.11 70	0.23 71	0.25 74	0.24 56	0.20 58	0.31 74	0.16 65	0.35 94	0.26 74	0.09 67	0.11 55	0.21 54	0.14 19	0.24 66	0.16 48

RAFT + AFF	0.18 56	0.18 72	0.12 55	0.16 79	0.10 46	0.14 69	0.10 78	0.25 68	0.15 57	0.33 83	0.16 54	0.31 90	0.11 55	0.07 43	0.20 47	0.20 47	0.33 85	0.16 40	0.31 74	0.17 72	0.32 80	0.17 41	0.07 33	0.12 60	0.21 54	0.19 57	0.15 23	0.13 32

delet	0.18 56	0.16 61	0.16 91	0.20 109	0.14 76	0.19 101	0.12 99	0.16 51	0.14 54	0.19 62	0.18 65	0.20 52	0.12 67	0.16 108	0.21 53	0.20 47	0.23 54	0.20 58	0.18 34	0.18 76	0.22 49	0.16 34	0.11 81	0.13 66	0.21 54	0.20 59	0.18 43	0.22 65

TS12	0.19 60	0.16 61	0.14 70	0.13 60	0.12 64	0.14 69	0.08 61	0.30 82	0.15 57	0.14 50	0.22 93	0.26 68	0.11 55	0.11 70	0.23 71	0.22 64	0.21 49	0.21 63	0.29 65	0.17 72	0.26 63	0.26 74	0.09 67	0.13 66	0.27 88	0.22 69	0.31 83	0.32 102

TS	0.19 60	0.16 61	0.14 70	0.13 60	0.12 64	0.14 69	0.08 61	0.30 82	0.15 57	0.14 50	0.22 93	0.26 68	0.11 55	0.11 70	0.23 71	0.22 64	0.21 49	0.21 63	0.29 65	0.17 72	0.26 63	0.26 74	0.09 67	0.13 66	0.27 88	0.22 69	0.31 83	0.32 102

LG-Stereo_L2	0.19 60	0.15 56	0.12 55	0.09 33	0.10 46	0.08 24	0.06 33	0.31 87	0.16 71	0.41 106	0.17 59	0.30 88	0.10 47	0.11 70	0.22 63	0.25 74	0.31 81	0.21 63	0.31 74	0.15 52	0.32 80	0.28 87	0.07 33	0.10 47	0.24 67	0.16 33	0.23 60	0.22 65

LG-G_1	0.19 60	0.16 61	0.12 55	0.17 84	0.15 79	0.18 91	0.10 78	0.20 61	0.10 21	0.18 58	0.15 47	0.27 73	0.11 55	0.13 83	0.21 53	0.21 55	0.28 68	0.23 76	0.36 97	0.18 76	0.26 63	0.23 68	0.08 58	0.12 60	0.22 59	0.20 59	0.27 75	0.27 82

LG-G	0.19 60	0.16 61	0.12 55	0.17 84	0.15 79	0.18 91	0.10 78	0.20 61	0.10 21	0.18 58	0.15 47	0.27 73	0.11 55	0.13 83	0.21 53	0.21 55	0.28 68	0.23 76	0.36 97	0.18 76	0.26 63	0.23 68	0.08 58	0.12 60	0.22 59	0.20 59	0.27 75	0.27 82

LGtest1	0.19 60	0.14 53	0.14 70	0.13 60	0.13 72	0.11 48	0.07 46	0.20 61	0.15 57	0.18 58	0.18 65	0.21 54	0.10 47	0.11 70	0.22 63	0.23 66	0.30 75	0.23 76	0.35 90	0.19 83	0.31 75	0.26 74	0.10 74	0.12 60	0.23 65	0.20 59	0.27 75	0.24 71

MaDis-Stereo	0.19 60	0.14 53	0.13 66	0.08 23	0.07 26	0.09 30	0.07 46	0.17 55	0.12 38	0.26 71	0.15 47	0.28 77	0.10 47	0.06 29	0.22 63	0.25 74	0.32 84	0.26 92	0.33 82	0.15 52	0.31 75	0.20 58	0.07 33	0.13 66	0.29 95	0.31 113	0.31 83	0.36 113

iRaftStereo_RVC	0.19 60	0.15 56	0.12 55	0.11 50	0.10 46	0.13 59	0.06 33	0.26 70	0.11 30	0.27 74	0.25 103	0.24 62	0.11 55	0.09 60	0.20 47	0.21 55	0.30 75	0.22 69	0.26 62	0.16 65	0.31 75	0.29 93	0.09 67	0.12 60	0.22 59	0.20 59	0.28 80	0.19 55

RYNet	0.19 60	0.16 61	0.13 66	0.11 50	0.12 64	0.13 59	0.09 69	0.16 51	0.27 179	0.13 44	0.15 47	0.14 38	0.10 47	0.10 63	0.23 71	0.20 47	0.20 46	0.28 104	0.22 50	0.15 52	0.19 42	0.16 34	0.25 219	0.14 75	0.21 54	0.80 264	0.23 60	0.16 48

LG-Stereo_L1	0.20 69	0.16 61	0.12 55	0.10 44	0.10 46	0.09 30	0.06 33	0.31 87	0.16 71	0.42 116	0.16 54	0.29 81	0.09 41	0.11 70	0.22 63	0.25 74	0.31 81	0.22 69	0.30 70	0.15 52	0.33 87	0.28 87	0.06 21	0.10 47	0.24 67	0.16 33	0.26 72	0.24 71

DFGA-Net	0.20 69	0.20 86	0.12 55	0.16 79	0.11 59	0.13 59	0.11 92	0.28 75	0.15 57	0.26 71	0.17 59	0.25 67	0.13 71	0.10 63	0.26 82	0.27 89	0.29 72	0.22 69	0.30 70	0.15 52	0.25 61	0.23 68	0.11 81	0.15 79	0.22 59	0.22 69	0.24 66	0.23 69

AIO_test	0.20 69	0.19 78	0.14 70	0.21 114	0.17 92	0.13 59	0.10 78	0.28 75	0.20 102	0.27 74	0.16 54	0.27 73	0.11 55	0.14 91	0.21 53	0.23 66	0.25 59	0.18 50	0.30 70	0.15 52	0.36 100	0.37 141	0.10 74	0.13 66	0.26 84	0.22 69	0.23 60	0.15 43

IGEV-Stereo+	0.20 69	0.12 45	0.11 50	0.11 50	0.11 59	0.09 30	0.06 33	0.28 75	0.17 76	0.47 161	0.19 72	0.26 68	0.10 47	0.13 83	0.20 47	0.25 74	0.31 81	0.24 82	0.33 82	0.19 83	0.32 80	0.43 169	0.08 58	0.10 47	0.24 67	0.15 26	0.22 55	0.19 55

SGD-Stereo	0.21 73	0.15 56	0.12 55	0.13 60	0.12 64	0.18 91	0.07 46	0.19 60	0.20 102	0.22 66	0.12 30	0.35 108	0.16 91	0.08 52	0.32 110	0.30 104	0.37 103	0.21 63	0.38 104	0.16 65	0.33 87	0.22 64	0.12 91	0.15 79	0.24 67	0.28 102	0.31 83	0.28 88

MIF-Stereo (partial)	0.21 73	0.17 70	0.15 80	0.13 60	0.12 64	0.16 86	0.08 61	0.28 75	0.19 90	0.30 80	0.18 65	0.22 56	0.12 67	0.11 70	0.27 88	0.28 92	0.36 93	0.28 104	0.31 74	0.18 76	0.32 80	0.25 73	0.11 81	0.17 95	0.29 95	0.23 75	0.28 80	0.27 82

UniTT-Stereo	0.21 73	0.15 56	0.11 50	0.12 57	0.09 42	0.13 59	0.07 46	0.22 64	0.15 57	0.37 93	0.19 72	0.29 81	0.17 102	0.13 83	0.26 82	0.25 74	0.35 91	0.27 99	0.39 109	0.19 83	0.31 75	0.20 58	0.11 81	0.15 79	0.27 88	0.35 128	0.22 55	0.27 82

test_5	0.21 73	0.19 78	0.14 70	0.17 84	0.10 46	0.15 74	0.11 92	0.25 68	0.15 57	0.30 80	0.15 47	0.29 81	0.31 203	0.07 43	0.28 92	0.25 74	0.26 61	0.22 69	0.23 54	0.15 52	0.26 63	0.27 84	0.07 33	0.17 95	0.25 75	0.26 90	0.31 83	0.26 76

AASNet	0.21 73	0.23 108	0.16 91	0.21 114	0.18 104	0.24 128	0.18 149	0.24 66	0.15 57	0.22 66	0.27 122	0.21 54	0.14 76	0.17 114	0.23 71	0.23 66	0.28 68	0.23 76	0.25 59	0.20 90	0.23 56	0.22 64	0.13 104	0.17 95	0.24 67	0.22 69	0.22 55	0.19 55

MMNet	0.21 73	0.20 86	0.17 96	0.21 114	0.17 92	0.20 106	0.14 114	0.23 65	0.17 76	0.19 62	0.21 89	0.27 73	0.12 67	0.22 180	0.23 71	0.23 66	0.27 66	0.24 82	0.29 65	0.19 83	0.24 58	0.17 41	0.13 104	0.16 85	0.25 75	0.24 79	0.23 60	0.25 74

AANet_RVC	0.21 73	0.19 78	0.18 106	0.14 67	0.17 92	0.12 57	0.12 99	0.18 57	0.19 90	0.15 55	0.20 83	0.18 51	0.15 88	0.14 91	0.38 147	0.25 74	0.24 56	0.26 92	0.22 50	0.22 103	0.20 46	0.21 62	0.16 147	0.17 95	0.26 84	0.25 83	0.26 72	0.33 106

YMNet	0.22 80	0.21 94	0.18 106	0.21 114	0.17 92	0.20 106	0.17 140	0.26 70	0.24 142	0.18 58	0.15 47	0.32 94	0.17 102	0.21 165	0.29 95	0.25 74	0.26 61	0.22 69	0.31 74	0.16 65	0.26 63	0.26 74	0.14 116	0.14 75	0.28 94	0.23 75	0.28 80	0.26 76

HUF	0.22 80	0.21 94	0.15 80	0.17 84	0.18 104	0.15 74	0.09 69	0.35 99	0.16 71	0.36 90	0.16 54	0.23 59	0.16 91	0.14 91	0.24 78	0.24 71	0.29 72	0.19 55	0.35 90	0.18 76	0.38 117	0.36 133	0.11 81	0.15 79	0.24 67	0.19 57	0.27 75	0.20 58

plain	0.22 80	0.18 72	0.15 80	0.14 67	0.12 64	0.17 89	0.09 69	0.30 82	0.13 48	0.41 106	0.14 41	0.26 68	0.11 55	0.07 43	0.26 82	0.28 92	0.36 93	0.28 104	0.34 86	0.18 76	0.28 71	0.26 74	0.09 67	0.16 85	0.26 84	0.24 79	0.27 75	0.33 106

RAFT_CTSACE	0.22 80	0.16 61	0.13 66	0.11 50	0.11 59	0.20 106	0.14 114	0.27 72	0.15 57	0.48 168	0.14 41	0.33 97	0.25 162	0.12 79	0.23 71	0.23 66	0.30 75	0.20 58	0.27 63	0.14 46	0.31 75	0.37 141	0.07 33	0.14 75	0.26 84	0.25 83	0.32 89	0.21 63

IGEV-BASED-STEREO-	0.23 84	0.16 61	0.13 66	0.17 84	0.13 72	0.14 69	0.06 33	0.38 115	0.20 102	0.47 161	0.17 59	0.24 62	0.11 55	0.12 79	0.21 53	0.28 92	0.37 103	0.26 92	0.35 90	0.20 90	0.38 117	0.41 159	0.10 74	0.10 47	0.25 75	0.22 69	0.31 83	0.21 63

MIM_Stereo	0.23 84	0.18 72	0.18 106	0.20 109	0.15 79	0.20 106	0.11 92	0.28 75	0.13 48	0.43 125	0.21 89	0.31 90	0.11 55	0.12 79	0.24 78	0.31 112	0.36 93	0.27 99	0.34 86	0.22 103	0.37 109	0.30 96	0.09 67	0.17 95	0.25 75	0.21 65	0.32 89	0.23 69

AFF-stereo	0.23 84	0.23 108	0.20 126	0.15 72	0.13 72	0.22 116	0.09 69	0.37 105	0.19 90	0.42 116	0.21 89	0.31 90	0.12 67	0.08 52	0.26 82	0.25 74	0.28 68	0.19 55	0.36 97	0.16 65	0.30 73	0.22 64	0.10 74	0.13 66	0.29 95	0.28 102	0.32 89	0.24 71

GANet	0.23 84	0.20 86	0.21 132	0.23 129	0.23 145	0.25 135	0.20 166	0.32 89	0.18 83	0.25 70	0.25 103	0.30 88	0.16 91	0.15 98	0.24 78	0.25 74	0.30 75	0.32 145	0.25 59	0.16 65	0.25 61	0.22 64	0.17 157	0.18 108	0.25 75	0.23 75	0.26 72	0.25 74

CVANet_RVC	0.23 84	0.30 166	0.22 140	0.30 166	0.22 136	0.26 143	0.16 133	0.28 75	0.18 83	0.24 69	0.43 196	0.24 62	0.21 129	0.14 91	0.22 63	0.24 71	0.26 61	0.25 85	0.24 55	0.18 76	0.26 63	0.20 58	0.14 116	0.18 108	0.25 75	0.21 65	0.23 60	0.26 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 89	0.21 94	0.14 70	0.15 72	0.15 79	0.13 59	0.08 61	0.38 115	0.17 76	0.48 168	0.20 83	0.29 81	0.13 71	0.13 83	0.30 100	0.27 89	0.38 107	0.26 92	0.36 97	0.20 90	0.39 125	0.32 102	0.10 74	0.13 66	0.25 75	0.24 79	0.32 89	0.40 134

RAFT+CT+SA	0.24 89	0.20 86	0.17 96	0.19 101	0.13 72	0.16 86	0.12 99	0.33 94	0.19 90	0.44 136	0.14 41	0.34 103	0.30 198	0.10 63	0.26 82	0.30 104	0.27 66	0.22 69	0.31 74	0.19 83	0.32 80	0.40 153	0.07 33	0.17 95	0.30 106	0.28 102	0.32 89	0.27 82

DMCA	0.24 89	0.19 78	0.22 140	0.18 93	0.19 116	0.17 89	0.18 149	0.30 82	0.24 142	0.23 68	0.28 126	0.29 81	0.17 102	0.19 138	0.32 110	0.26 85	0.30 75	0.30 123	0.27 63	0.21 99	0.32 80	0.23 68	0.19 188	0.19 124	0.25 75	0.27 94	0.23 60	0.27 82

MGS-Stereo	0.25 92	0.23 108	0.17 96	0.16 79	0.15 79	0.15 74	0.10 78	0.34 97	0.15 57	0.29 78	0.20 83	0.24 62	0.14 76	0.17 114	0.28 92	0.28 92	0.41 126	0.34 157	0.40 114	0.25 121	0.37 109	0.29 93	0.14 116	0.18 108	0.27 88	0.24 79	0.35 103	0.33 106

LL-Strereo2	0.25 92	0.18 72	0.14 70	0.17 84	0.15 79	0.13 59	0.09 69	0.36 102	0.21 109	0.51 196	0.18 65	0.34 103	0.17 102	0.10 63	0.28 92	0.32 124	0.39 112	0.27 99	0.45 140	0.23 109	0.34 92	0.26 74	0.12 91	0.15 79	0.25 75	0.28 102	0.33 96	0.26 76

HCRNet	0.25 92	0.30 166	0.16 91	0.34 185	0.15 79	0.25 135	0.15 128	0.30 82	0.14 54	0.69 300	0.33 142	0.39 119	0.14 76	0.17 114	0.21 53	0.21 55	0.30 75	0.22 69	0.34 86	0.16 65	0.24 58	0.18 48	0.17 157	0.13 66	0.22 59	0.29 108	0.24 66	0.22 65

ARAFT	0.25 92	0.20 86	0.16 91	0.20 109	0.16 88	0.20 106	0.10 78	0.32 89	0.19 90	0.45 140	0.24 102	0.34 103	0.13 71	0.10 63	0.24 78	0.27 89	0.41 126	0.34 157	0.35 90	0.17 72	0.36 100	0.26 74	0.11 81	0.14 75	0.31 109	0.25 83	0.33 96	0.30 92

DepthFocus	0.26 96	0.19 78	0.14 70	0.16 79	0.14 76	0.19 101	0.09 69	0.41 122	0.19 90	0.42 116	0.19 72	0.35 108	0.13 71	0.20 152	0.27 88	0.31 112	0.43 145	0.25 85	0.44 137	0.24 116	0.40 132	0.28 87	0.17 157	0.17 95	0.27 88	0.25 83	0.35 103	0.44 148

TESTraft	0.26 96	0.21 94	0.16 91	0.15 72	0.16 88	0.14 69	0.13 109	0.28 75	0.26 167	0.42 116	0.19 72	0.28 77	0.30 198	0.07 43	0.31 101	0.33 135	0.35 91	0.24 82	0.30 70	0.19 83	0.36 100	0.49 191	0.09 67	0.18 108	0.35 125	0.33 123	0.35 103	0.31 95

test_4	0.26 96	0.19 78	0.17 96	0.14 67	0.15 79	0.11 48	0.07 46	0.37 105	0.20 102	0.53 217	0.21 89	0.35 108	0.16 91	0.15 98	0.26 82	0.30 104	0.36 93	0.25 85	0.32 80	0.22 103	0.38 117	0.35 125	0.10 74	0.18 108	0.33 116	0.32 115	0.35 103	0.36 113

raft+_RVC	0.26 96	0.23 108	0.18 106	0.19 101	0.18 104	0.18 91	0.13 109	0.38 115	0.19 90	0.46 153	0.30 131	0.34 103	0.16 91	0.13 83	0.31 101	0.29 99	0.34 88	0.27 99	0.39 109	0.20 90	0.37 109	0.32 102	0.10 74	0.15 79	0.32 112	0.28 102	0.36 115	0.31 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 96	0.25 122	0.23 151	0.17 84	0.15 79	0.19 101	0.10 78	0.47 160	0.20 102	0.43 125	0.23 99	0.40 124	0.13 71	0.10 63	0.35 134	0.26 85	0.33 85	0.21 63	0.40 114	0.19 83	0.35 94	0.28 87	0.13 104	0.18 108	0.38 136	0.28 102	0.34 101	0.33 106

S2M2_XL	0.27 101	0.20 86	0.21 132	0.15 72	0.16 88	0.19 101	0.18 149	0.48 169	0.21 109	0.43 125	0.22 93	0.43 133	0.14 76	0.18 124	0.37 144	0.28 92	0.47 183	0.23 76	0.35 90	0.22 103	0.40 132	0.27 84	0.16 147	0.18 108	0.29 95	0.25 83	0.34 101	0.38 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp2	0.27 101	0.28 149	0.19 117	0.19 101	0.17 92	0.21 114	0.14 114	0.37 105	0.19 90	0.38 100	0.27 122	0.36 114	0.17 102	0.14 91	0.27 88	0.29 99	0.36 93	0.25 85	0.56 186	0.22 103	0.38 117	0.40 153	0.13 104	0.18 108	0.32 112	0.25 83	0.39 126	0.31 95

TestStereo1	0.27 101	0.24 114	0.15 80	0.17 84	0.17 92	0.18 91	0.13 109	0.32 89	0.24 142	0.43 125	0.18 65	0.28 77	0.35 219	0.08 52	0.33 116	0.31 112	0.36 93	0.25 85	0.33 82	0.20 90	0.37 109	0.51 205	0.12 91	0.18 108	0.35 125	0.34 126	0.40 130	0.32 102

SA-5K	0.27 101	0.24 114	0.15 80	0.17 84	0.17 92	0.18 91	0.13 109	0.32 89	0.24 142	0.43 125	0.18 65	0.28 77	0.35 219	0.08 52	0.33 116	0.31 112	0.36 93	0.25 85	0.33 82	0.20 90	0.37 109	0.51 205	0.12 91	0.18 108	0.35 125	0.34 126	0.40 130	0.32 102

CAS	0.28 105	0.22 104	0.18 106	0.21 114	0.17 92	0.18 91	0.10 78	0.33 94	0.21 109	0.33 83	0.40 178	0.29 81	0.19 118	0.18 124	0.31 101	0.28 92	0.38 107	0.26 92	0.39 109	0.20 90	0.30 73	0.32 102	0.16 147	0.18 108	0.37 130	0.35 128	0.41 135	0.54 188

UPFNet	0.29 106	0.25 122	0.26 178	0.26 147	0.23 145	0.30 158	0.22 170	0.35 99	0.26 167	0.35 89	0.32 140	0.33 97	0.21 129	0.24 204	0.34 123	0.30 104	0.37 103	0.31 133	0.38 104	0.24 116	0.28 71	0.28 87	0.18 177	0.21 141	0.30 106	0.32 115	0.32 89	0.29 89

HITNet	0.29 106	0.27 143	0.21 132	0.22 120	0.21 127	0.22 116	0.15 128	0.40 120	0.22 127	0.50 181	0.34 146	0.44 139	0.22 137	0.17 114	0.34 123	0.24 71	0.33 85	0.31 133	0.32 80	0.20 90	0.33 87	0.32 102	0.16 147	0.19 124	0.32 112	0.29 108	0.45 152	0.44 148
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
4D-IteraStereo	0.30 108	0.20 86	0.20 126	0.25 137	0.16 88	0.18 91	0.11 92	0.46 150	0.24 142	0.53 217	0.27 122	0.42 131	0.17 102	0.13 83	0.32 110	0.33 135	0.41 126	0.34 157	0.43 136	0.27 142	0.46 183	0.51 205	0.11 81	0.17 95	0.31 109	0.32 115	0.40 130	0.29 89

LoS_RVC	0.30 108	0.25 122	0.23 151	0.15 72	0.19 116	0.18 91	0.12 99	0.37 105	0.22 127	0.42 116	0.41 182	0.33 97	0.21 129	0.18 124	0.35 134	0.29 99	0.34 88	0.28 104	0.45 140	0.21 99	0.44 170	0.37 141	0.15 128	0.24 164	0.49 190	0.35 128	0.42 142	0.46 155

tt_ll	0.30 108	0.25 122	0.23 151	0.15 72	0.19 116	0.18 91	0.12 99	0.37 105	0.22 127	0.42 116	0.41 182	0.33 97	0.21 129	0.18 124	0.35 134	0.29 99	0.34 88	0.28 104	0.45 140	0.21 99	0.44 170	0.37 141	0.15 128	0.24 164	0.49 190	0.35 128	0.42 142	0.46 155

IER	0.30 108	0.24 114	0.24 163	0.24 133	0.21 127	0.26 143	0.18 149	0.35 99	0.21 109	0.36 90	0.46 209	0.52 171	0.20 126	0.24 204	0.36 140	0.30 104	0.39 112	0.31 133	0.34 86	0.24 116	0.33 87	0.30 96	0.20 195	0.20 137	0.32 112	0.40 161	0.36 115	0.40 134

CIPLG	0.30 108	0.26 134	0.18 106	0.22 120	0.17 92	0.25 135	0.14 114	0.50 188	0.17 76	0.46 153	0.39 167	0.45 143	0.25 162	0.26 221	0.34 123	0.32 124	0.43 145	0.30 123	0.41 125	0.29 159	0.41 137	0.32 102	0.14 116	0.18 108	0.34 121	0.26 90	0.33 96	0.29 89

IPLGR_C	0.30 108	0.26 134	0.18 106	0.22 120	0.17 92	0.25 135	0.14 114	0.50 188	0.18 83	0.46 153	0.39 167	0.45 143	0.26 175	0.26 221	0.34 123	0.33 135	0.43 145	0.30 123	0.40 114	0.29 159	0.41 137	0.32 102	0.13 104	0.18 108	0.34 121	0.26 90	0.33 96	0.30 92

ACRE	0.30 108	0.26 134	0.17 96	0.22 120	0.17 92	0.25 135	0.14 114	0.50 188	0.17 76	0.46 153	0.39 167	0.45 143	0.25 162	0.26 221	0.35 134	0.33 135	0.43 145	0.30 123	0.40 114	0.29 159	0.41 137	0.32 102	0.13 104	0.18 108	0.33 116	0.26 90	0.33 96	0.30 92

RALAANet	0.30 108	0.31 178	0.25 172	0.22 120	0.22 136	0.24 128	0.17 140	0.38 115	0.20 102	0.33 83	0.38 164	0.35 108	0.18 116	0.15 98	0.41 158	0.31 112	0.38 107	0.38 199	0.49 160	0.29 159	0.38 117	0.36 133	0.15 128	0.21 141	0.36 128	0.30 111	0.35 103	0.35 112

CASnet	0.31 116	0.27 143	0.19 117	0.22 120	0.21 127	0.27 148	0.12 99	0.48 169	0.24 142	0.54 225	0.35 149	0.55 187	0.23 150	0.19 138	0.45 174	0.26 85	0.37 103	0.23 76	0.55 180	0.21 99	0.43 162	0.34 120	0.16 147	0.19 124	0.31 109	0.29 108	0.40 130	0.41 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SA	0.31 116	0.28 149	0.18 106	0.18 93	0.17 92	0.24 128	0.10 78	0.47 160	0.26 167	0.54 225	0.20 83	0.46 148	0.14 76	0.12 79	0.39 151	0.31 112	0.41 126	0.31 133	0.41 125	0.24 116	0.38 117	0.43 169	0.11 81	0.22 150	0.41 149	0.40 161	0.50 177	0.37 122

GMOStereo	0.31 116	0.24 114	0.17 96	0.19 101	0.18 104	0.22 116	0.14 114	0.46 150	0.25 154	0.56 253	0.25 103	0.43 133	0.27 179	0.16 108	0.29 95	0.33 135	0.40 118	0.29 113	0.45 140	0.25 121	0.42 148	0.52 212	0.12 91	0.17 95	0.44 171	0.38 148	0.49 163	0.31 95

error version	0.31 116	0.24 114	0.17 96	0.19 101	0.18 104	0.22 116	0.14 114	0.46 150	0.25 154	0.56 253	0.25 103	0.43 133	0.27 179	0.16 108	0.29 95	0.33 135	0.40 118	0.29 113	0.45 140	0.25 121	0.42 148	0.52 212	0.12 91	0.17 95	0.44 171	0.38 148	0.49 163	0.31 95

test-v	0.31 116	0.24 114	0.17 96	0.19 101	0.18 104	0.22 116	0.14 114	0.46 150	0.25 154	0.56 253	0.25 103	0.43 133	0.27 179	0.16 108	0.29 95	0.33 135	0.40 118	0.29 113	0.45 140	0.25 121	0.42 148	0.52 212	0.12 91	0.17 95	0.44 171	0.38 148	0.49 163	0.31 95

test-2	0.31 116	0.24 114	0.17 96	0.19 101	0.18 104	0.22 116	0.14 114	0.46 150	0.25 154	0.56 253	0.25 103	0.43 133	0.27 179	0.16 108	0.29 95	0.33 135	0.40 118	0.29 113	0.45 140	0.25 121	0.42 148	0.52 212	0.12 91	0.17 95	0.44 171	0.38 148	0.49 163	0.31 95

rafts_anoy	0.31 116	0.31 178	0.24 163	0.22 120	0.24 152	0.24 128	0.15 128	0.44 135	0.18 83	0.44 136	0.39 167	0.40 124	0.16 91	0.14 91	0.41 158	0.34 161	0.41 126	0.37 186	0.42 132	0.26 129	0.39 125	0.36 133	0.12 91	0.21 141	0.41 149	0.32 115	0.36 115	0.40 134

RALCasStereoNet	0.31 116	0.31 178	0.23 151	0.28 157	0.23 145	0.23 125	0.16 133	0.45 143	0.19 90	0.48 168	0.29 128	0.45 143	0.19 118	0.14 91	0.40 154	0.34 161	0.44 156	0.38 199	0.40 114	0.27 142	0.42 148	0.33 113	0.14 116	0.22 150	0.41 149	0.33 123	0.36 115	0.39 129

S2M2_L	0.32 124	0.28 149	0.29 189	0.21 114	0.22 136	0.30 158	0.19 158	0.44 135	0.21 109	0.52 206	0.17 59	0.37 115	0.14 76	0.28 228	0.44 170	0.32 124	0.49 200	0.29 113	0.41 125	0.28 150	0.44 170	0.30 96	0.22 206	0.22 150	0.34 121	0.45 177	0.46 154	0.49 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 124	0.22 104	0.22 140	0.23 129	0.18 104	0.20 106	0.12 99	0.44 135	0.34 227	0.43 125	0.40 178	0.41 128	0.22 137	0.18 124	0.44 170	0.30 104	0.43 145	0.32 145	0.38 104	0.29 159	0.36 100	0.40 153	0.13 104	0.18 108	0.38 136	0.61 222	0.32 89	0.47 161

IPLG	0.32 124	0.28 149	0.25 172	0.22 120	0.20 124	0.25 135	0.15 128	0.44 135	0.19 90	0.45 140	0.31 136	0.46 148	0.19 118	0.23 192	0.37 144	0.32 124	0.44 156	0.36 177	0.41 125	0.29 159	0.35 94	0.52 212	0.13 104	0.22 150	0.37 130	0.45 177	0.38 125	0.36 113

raftrobust	0.32 124	0.25 122	0.22 140	0.22 120	0.21 127	0.19 101	0.14 114	0.49 177	0.18 83	0.54 225	0.35 149	0.44 139	0.19 118	0.17 114	0.45 174	0.36 179	0.42 138	0.32 145	0.44 137	0.30 170	0.42 148	0.38 147	0.15 128	0.18 108	0.43 166	0.37 144	0.39 126	0.39 129

CCAANet	0.32 124	0.25 122	0.27 182	0.23 129	0.24 152	0.39 202	0.21 167	0.34 97	0.23 136	0.52 206	0.60 258	0.41 128	0.25 162	0.19 138	0.37 144	0.32 124	0.53 236	0.39 211	0.29 65	0.26 129	0.35 94	0.27 84	0.20 195	0.19 124	0.33 116	0.32 115	0.36 115	0.46 155

G2L-Stereo	0.33 129	0.30 166	0.22 140	0.25 137	0.27 173	0.27 148	0.18 149	0.43 134	0.25 154	0.44 136	0.46 209	0.41 128	0.31 203	0.21 165	0.38 147	0.33 135	0.42 138	0.32 145	0.35 90	0.25 121	0.36 100	0.33 113	0.21 204	0.21 141	0.39 140	0.50 190	0.42 142	0.39 129

castereo++	0.33 129	0.23 108	0.19 117	0.32 175	0.18 104	0.16 86	0.13 109	0.50 188	0.25 154	0.55 243	0.25 103	0.60 219	0.16 91	0.16 108	0.35 134	0.32 124	0.46 175	0.31 133	0.45 140	0.25 121	0.48 199	0.49 191	0.13 104	0.23 156	0.37 130	0.49 186	0.49 163	0.36 113

castereo	0.33 129	0.23 108	0.19 117	0.26 147	0.20 124	0.22 116	0.14 114	0.48 169	0.25 154	0.54 225	0.31 136	0.52 171	0.16 91	0.15 98	0.40 154	0.34 161	0.48 191	0.29 113	0.53 171	0.27 142	0.50 208	0.48 187	0.14 116	0.19 124	0.42 161	0.39 156	0.39 126	0.43 146

trnet	0.33 129	0.28 149	0.23 151	0.25 137	0.21 127	0.21 114	0.12 99	0.49 177	0.21 109	0.52 206	0.26 117	0.56 193	0.24 156	0.20 152	0.33 116	0.34 161	0.48 191	0.26 92	0.41 125	0.23 109	0.46 183	0.33 113	0.14 116	0.23 156	0.41 149	0.42 168	0.51 183	0.54 188

Sa-1000	0.33 129	0.29 160	0.18 106	0.20 109	0.20 124	0.23 125	0.11 92	0.48 169	0.28 192	0.55 243	0.26 117	0.46 148	0.17 102	0.19 138	0.44 170	0.33 135	0.45 164	0.33 149	0.52 167	0.23 109	0.42 148	0.48 187	0.14 116	0.21 141	0.43 166	0.42 168	0.51 183	0.40 134

CREStereo++_RVC	0.33 129	0.25 122	0.19 117	0.23 129	0.26 165	0.22 116	0.16 133	0.45 143	0.27 179	0.48 168	0.29 128	0.48 157	0.45 254	0.19 138	0.40 154	0.32 124	0.47 183	0.25 85	0.39 109	0.23 109	0.42 148	0.34 120	0.13 104	0.25 177	0.41 149	0.39 156	0.52 195	0.51 175
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
UNet	0.33 129	0.28 149	0.28 186	0.29 162	0.27 173	0.31 163	0.22 170	0.42 124	0.27 179	0.41 106	0.38 164	0.39 119	0.28 188	0.25 212	0.34 123	0.32 124	0.43 145	0.35 168	0.40 114	0.27 142	0.35 94	0.36 133	0.20 195	0.27 202	0.36 128	0.38 148	0.37 121	0.40 134

CREStereo	0.33 129	0.27 143	0.23 151	0.26 147	0.21 127	0.22 116	0.12 99	0.49 177	0.21 109	0.50 181	0.26 117	0.54 184	0.24 156	0.20 152	0.34 123	0.35 172	0.49 200	0.26 92	0.42 132	0.23 109	0.46 183	0.33 113	0.15 128	0.22 150	0.41 149	0.42 168	0.49 163	0.53 184
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
HGLStereo	0.33 129	0.32 191	0.26 178	0.27 153	0.28 183	0.29 156	0.18 149	0.39 119	0.23 136	0.40 105	0.58 251	0.34 103	0.19 118	0.24 204	0.34 123	0.36 179	0.45 164	0.39 211	0.42 132	0.29 159	0.41 137	0.36 133	0.18 177	0.26 189	0.42 161	0.41 166	0.37 121	0.33 106

DMCA-RVC	0.33 129	0.25 122	0.28 186	0.25 137	0.28 183	0.24 128	0.28 196	0.36 102	0.32 215	0.33 83	0.39 167	0.55 187	0.24 156	0.21 165	0.52 189	0.36 179	0.36 93	0.35 168	0.36 97	0.29 159	0.39 125	0.38 147	0.22 206	0.25 177	0.30 106	0.33 123	0.37 121	0.42 145

RASNet	0.33 129	0.33 200	0.31 199	0.27 153	0.24 152	0.27 148	0.21 167	0.46 150	0.27 179	0.41 106	0.33 142	0.40 124	0.26 175	0.20 152	0.31 101	0.30 104	0.39 112	0.31 133	0.36 97	0.22 103	0.41 137	0.33 113	0.15 128	0.32 226	0.34 121	0.40 161	0.50 177	0.52 180

DISCO	0.33 129	0.30 166	0.23 151	0.31 170	0.28 183	0.33 173	0.31 211	0.32 89	0.30 205	0.39 102	0.43 196	0.33 97	0.20 126	0.24 204	0.42 160	0.31 112	0.42 138	0.33 149	0.47 157	0.30 170	0.37 109	0.35 125	0.20 195	0.25 177	0.38 136	0.36 134	0.41 135	0.40 134

coex_refinement	0.34 141	0.31 178	0.24 163	0.26 147	0.25 157	0.32 166	0.17 140	0.45 143	0.34 227	0.41 106	0.44 201	0.40 124	0.22 137	0.21 165	0.53 195	0.35 172	0.40 118	0.34 157	0.39 109	0.23 109	0.36 100	0.32 102	0.20 195	0.24 164	0.39 140	0.41 166	0.45 152	0.63 219

CES	0.34 141	0.20 86	0.20 126	0.19 101	0.21 127	0.20 106	0.09 69	0.84 299	0.19 90	0.42 116	0.57 249	0.49 160	0.17 102	0.20 152	0.34 123	0.38 195	0.47 183	0.28 104	0.42 132	0.25 121	0.68 279	0.37 141	0.18 177	0.19 124	0.45 177	0.32 115	0.43 148	0.50 171

EGLCR-Stereo	0.34 141	0.28 149	0.20 126	0.24 133	0.26 165	0.33 173	0.11 92	0.48 169	0.21 109	0.49 177	0.22 93	0.49 160	0.15 88	0.17 114	0.27 88	0.31 112	0.46 175	0.31 133	0.46 149	0.26 129	0.49 202	0.56 233	0.15 128	0.19 124	0.39 140	0.36 134	0.75 268	0.57 199

GMStereo	0.34 141	0.32 191	0.20 126	0.27 153	0.25 157	0.32 166	0.25 190	0.48 169	0.25 154	0.37 93	0.31 136	0.55 187	0.28 188	0.19 138	0.36 140	0.33 135	0.46 175	0.29 113	0.58 193	0.32 180	0.40 132	0.28 87	0.18 177	0.23 156	0.41 149	0.36 134	0.48 161	0.34 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.34 141	0.39 229	0.32 205	0.31 170	0.27 173	0.36 190	0.26 193	0.36 102	0.30 205	0.32 82	0.43 196	0.38 116	0.23 150	0.19 138	0.39 151	0.33 135	0.38 107	0.36 177	0.47 157	0.27 142	0.38 117	0.42 166	0.23 211	0.26 189	0.40 147	0.40 161	0.35 103	0.44 148

test-3	0.35 146	0.25 122	0.21 132	0.25 137	0.25 157	0.25 135	0.16 133	0.49 177	0.22 127	0.51 196	0.25 103	0.64 230	0.25 162	0.17 114	0.50 184	0.33 135	0.45 164	0.31 133	0.86 235	0.31 174	0.42 148	0.58 241	0.12 91	0.21 141	0.33 116	0.27 94	0.41 135	0.38 124

test_1	0.35 146	0.25 122	0.21 132	0.25 137	0.25 157	0.25 135	0.16 133	0.49 177	0.22 127	0.51 196	0.25 103	0.64 230	0.25 162	0.17 114	0.50 184	0.33 135	0.45 164	0.31 133	0.87 239	0.31 174	0.42 148	0.58 241	0.12 91	0.21 141	0.33 116	0.27 94	0.41 135	0.38 124

ADLNet	0.35 146	0.39 229	0.26 178	0.33 181	0.29 191	0.36 190	0.32 214	0.42 124	0.26 167	0.37 93	0.39 167	0.60 219	0.28 188	0.50 286	0.40 154	0.31 112	0.40 118	0.31 133	0.38 104	0.28 150	0.34 92	0.33 113	0.29 237	0.20 137	0.37 130	0.43 172	0.36 115	0.38 124

PMTNet	0.35 146	0.28 149	0.22 140	0.26 147	0.23 145	0.20 106	0.19 158	0.45 143	0.21 109	0.50 181	0.25 103	0.52 171	0.16 91	0.18 124	0.57 210	0.35 172	0.47 183	0.28 104	0.55 180	0.26 129	0.47 198	0.30 96	0.16 147	0.16 85	0.49 190	0.47 184	0.49 163	0.66 224

CFNet	0.35 146	0.31 178	0.27 182	0.38 204	0.32 207	0.30 158	0.24 187	0.46 150	0.26 167	0.41 106	0.36 155	0.59 212	0.32 206	0.24 204	0.38 147	0.28 92	0.39 112	0.35 168	0.38 104	0.26 129	0.36 100	0.26 74	0.18 177	0.25 177	0.49 190	0.44 174	0.47 157	0.52 180

PDISCO_ROB	0.35 146	0.31 178	0.32 205	0.28 157	0.24 152	0.30 158	0.22 170	0.37 105	0.25 154	0.27 74	0.34 146	0.33 97	0.24 156	0.18 124	0.43 165	0.41 211	0.41 126	0.52 276	0.36 97	0.33 187	0.46 183	0.49 191	0.17 157	0.26 189	0.44 171	0.44 174	0.62 233	0.48 166

iinet-f	0.36 152	0.26 134	0.25 172	0.24 133	0.18 104	0.35 187	0.17 140	0.33 94	0.21 109	0.42 116	0.72 279	0.44 139	0.36 224	0.19 138	0.53 195	0.36 179	0.43 145	0.28 104	0.89 243	0.35 195	0.42 148	0.41 159	0.18 177	0.19 124	0.41 149	0.30 111	0.47 157	0.41 140

raft_robust	0.36 152	0.28 149	0.20 126	0.30 166	0.22 136	0.23 125	0.17 140	0.52 210	0.29 201	0.64 288	0.25 103	0.49 160	0.26 175	0.18 124	0.34 123	0.35 172	0.44 156	0.35 168	0.53 171	0.28 150	0.46 183	0.51 205	0.12 91	0.22 150	0.46 182	0.66 235	0.50 177	0.46 155

test_3	0.36 152	0.25 122	0.22 140	0.25 137	0.25 157	0.24 128	0.15 128	0.51 198	0.24 142	0.54 225	0.25 103	0.67 236	0.29 197	0.17 114	0.50 184	0.34 161	0.45 164	0.34 157	0.88 242	0.33 187	0.44 170	0.64 258	0.11 81	0.24 164	0.39 140	0.37 144	0.42 142	0.37 122

TestStereo	0.36 152	0.34 207	0.29 189	0.34 185	0.24 152	0.35 187	0.22 170	0.54 222	0.25 154	0.64 288	0.30 131	0.54 184	0.21 129	0.18 124	0.39 151	0.26 85	0.44 156	0.27 99	0.59 195	0.28 150	0.53 229	0.35 125	0.19 188	0.26 189	0.42 161	0.35 128	0.51 183	0.43 146

iResNet_ROB	0.36 152	0.31 178	0.28 186	0.32 175	0.22 136	0.34 183	0.23 178	0.45 143	0.27 179	0.45 140	0.42 188	0.39 119	0.49 257	0.19 138	0.36 140	0.31 112	0.45 164	0.36 177	0.56 186	0.26 129	0.39 125	0.29 93	0.19 188	0.26 189	0.45 177	0.38 148	0.49 163	0.48 166

GLC_STEREO	0.37 157	0.32 191	0.30 192	0.32 175	0.28 183	0.31 163	0.24 187	0.49 177	0.22 127	0.54 225	0.44 201	0.49 160	0.22 137	0.22 180	0.33 116	0.33 135	0.55 248	0.34 157	0.49 160	0.31 174	0.60 256	0.50 200	0.18 177	0.25 177	0.40 147	0.31 113	0.57 216	0.41 140

MIPNet	0.37 157	0.32 191	0.24 163	0.26 147	0.23 145	0.27 148	0.16 133	0.50 188	0.20 102	0.45 140	0.36 155	0.53 177	0.31 203	0.23 192	0.44 170	0.36 179	0.47 183	0.37 186	0.52 167	0.37 201	0.37 109	0.54 223	0.14 116	0.20 137	0.50 198	0.72 247	0.43 148	0.51 175

BEATNet_4x	0.37 157	0.29 160	0.24 163	0.28 157	0.26 165	0.26 143	0.22 170	0.45 143	0.28 192	0.57 265	0.33 142	0.49 160	0.30 198	0.19 138	0.57 210	0.34 161	0.41 126	0.40 219	0.40 114	0.26 129	0.49 202	0.65 263	0.21 204	0.27 202	0.39 140	0.39 156	0.53 198	0.52 180

DN-CSS_ROB	0.37 157	0.32 191	0.31 199	0.32 175	0.30 197	0.26 143	0.18 149	0.52 210	0.26 167	0.51 196	0.56 246	0.57 200	0.37 232	0.18 124	0.50 184	0.29 99	0.43 145	0.31 133	0.84 232	0.29 159	0.41 137	0.30 96	0.22 206	0.35 238	0.39 140	0.37 144	0.42 142	0.39 129

LMCR-Stereo	0.38 161	0.32 191	0.24 163	0.25 137	0.25 157	0.34 183	0.19 158	0.44 135	0.27 179	0.45 140	0.36 155	0.52 171	0.34 216	0.21 165	0.46 180	0.36 179	0.50 212	0.38 199	0.75 220	0.42 226	0.49 202	0.49 191	0.20 195	0.24 164	0.41 149	0.40 161	0.51 183	0.54 188

iResNetv2_ROB	0.38 161	0.31 178	0.24 163	0.35 194	0.30 197	0.38 197	0.22 170	0.47 160	0.26 167	0.46 153	0.56 246	0.57 200	0.42 249	0.22 180	0.42 160	0.31 112	0.41 126	0.34 157	0.68 213	0.33 187	0.43 162	0.35 125	0.23 211	0.31 217	0.45 177	0.38 148	0.50 177	0.45 152

Reg-Stereo(zero)	0.39 163	0.30 166	0.33 212	0.30 166	0.22 136	0.32 166	0.23 178	0.54 222	0.26 167	0.53 217	0.62 266	0.57 200	0.25 162	0.21 165	0.32 110	0.36 179	0.45 164	0.33 149	0.79 226	0.27 142	0.43 162	0.50 200	0.17 157	0.25 177	0.42 161	0.51 196	0.54 204	0.62 215

HI	0.39 163	0.30 166	0.33 212	0.30 166	0.22 136	0.32 166	0.23 178	0.54 222	0.26 167	0.53 217	0.62 266	0.57 200	0.25 162	0.21 165	0.32 110	0.36 179	0.45 164	0.33 149	0.79 226	0.27 142	0.43 162	0.50 200	0.17 157	0.25 177	0.42 161	0.51 196	0.54 204	0.62 215

dd	0.39 163	0.40 234	0.22 140	0.82 286	0.26 165	0.54 253	0.25 190	0.47 160	0.19 90	0.47 161	0.26 117	0.66 235	0.22 137	0.20 152	0.43 165	0.37 188	0.59 262	0.30 123	0.77 224	0.28 150	0.41 137	0.36 133	0.17 157	0.24 164	0.46 182	0.36 134	0.51 183	0.39 129

CFNet_pseudo	0.39 163	0.33 200	0.35 221	0.41 218	0.34 216	0.39 202	0.29 200	0.51 198	0.29 201	0.54 225	0.53 239	0.47 155	0.43 252	0.25 212	0.52 189	0.35 172	0.40 118	0.37 186	0.47 157	0.26 129	0.39 125	0.34 120	0.19 188	0.27 202	0.44 171	0.46 182	0.53 198	0.57 199

AE-Stereo	0.40 167	0.32 191	0.25 172	0.34 185	0.26 165	0.29 156	0.17 140	0.49 177	0.25 154	0.55 243	0.22 93	0.69 242	0.23 150	0.19 138	0.51 188	0.39 199	0.52 228	0.41 226	0.62 201	0.38 207	0.51 214	0.61 252	0.14 116	0.33 231	0.54 215	0.45 177	0.55 209	0.47 161

IPLGR	0.40 167	0.41 237	0.27 182	0.35 194	0.32 207	0.28 154	0.18 149	0.50 188	0.27 179	0.48 168	0.49 217	0.52 171	0.25 162	0.22 180	0.54 200	0.33 135	0.42 138	0.39 211	0.64 203	0.39 212	0.41 137	0.54 223	0.14 116	0.23 156	0.50 198	0.68 241	0.49 163	0.46 155

CFNet_RVC	0.40 167	0.40 234	0.34 217	0.39 210	0.36 221	0.39 202	0.26 193	0.44 135	0.28 192	0.45 140	0.51 226	0.46 148	0.27 179	0.24 204	0.67 243	0.34 161	0.43 145	0.37 186	0.45 140	0.32 180	0.45 179	0.37 141	0.20 195	0.27 202	0.51 205	0.50 190	0.51 183	0.51 175

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 167	0.38 221	0.39 231	0.35 194	0.47 251	0.33 173	0.54 268	0.40 120	0.44 249	0.41 106	0.42 188	0.56 193	0.28 188	0.40 270	0.73 250	0.32 124	0.40 118	0.33 149	0.40 114	0.28 150	0.35 94	0.32 102	0.23 211	0.25 177	0.38 136	0.49 186	0.40 130	0.45 152
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LG-Stereo_Zeroshot	0.41 171	0.26 134	0.17 96	0.37 201	0.50 258	0.62 266	0.37 221	0.49 177	0.21 109	0.60 276	0.26 117	0.69 242	0.17 102	0.19 138	0.32 110	0.34 161	0.47 183	0.34 157	0.54 175	0.27 142	0.44 170	0.53 218	0.12 91	0.19 124	0.46 182	0.36 134	0.57 216	1.12 279

s12784h	0.41 171	0.36 208	0.27 182	0.46 231	0.30 197	0.26 143	0.19 158	0.49 177	0.23 136	0.51 196	0.35 149	0.63 227	0.35 219	0.21 165	0.34 123	0.30 104	0.49 200	0.29 113	0.53 171	0.24 116	0.52 223	0.35 125	0.15 128	0.24 164	0.54 215	0.72 247	0.73 262	1.10 277

TANstereo	0.41 171	0.26 134	0.19 117	0.29 162	0.27 173	0.33 173	0.17 140	0.37 105	0.21 109	0.45 140	0.23 99	0.32 94	0.28 188	0.22 180	0.57 210	0.57 275	0.52 228	0.68 309	0.98 253	0.76 303	0.43 162	0.39 150	0.85 317	0.23 156	0.29 95	0.39 156	0.51 183	0.41 140

XX-TBD	0.41 171	0.26 134	0.19 117	0.29 162	0.27 173	0.33 173	0.17 140	0.37 105	0.21 109	0.45 140	0.23 99	0.32 94	0.28 188	0.22 180	0.57 210	0.57 275	0.52 228	0.68 309	0.98 253	0.76 303	0.43 162	0.39 150	0.85 317	0.23 156	0.29 95	0.39 156	0.51 183	0.41 140

sAnonymous2	0.41 171	0.29 160	0.25 172	0.25 137	0.23 145	0.33 173	0.23 178	0.56 240	0.30 205	0.41 106	0.39 167	0.39 119	0.30 198	0.18 124	0.52 189	0.54 263	0.53 236	0.49 260	0.82 230	0.43 230	0.55 238	0.65 263	0.20 195	0.26 189	0.52 211	0.52 199	0.51 183	0.55 191

CroCo_RVC	0.41 171	0.29 160	0.25 172	0.25 137	0.23 145	0.33 173	0.23 178	0.56 240	0.30 205	0.41 106	0.39 167	0.39 119	0.30 198	0.18 124	0.52 189	0.54 263	0.53 236	0.49 260	0.82 230	0.43 230	0.55 238	0.65 263	0.20 195	0.26 189	0.52 211	0.52 199	0.51 183	0.55 191

sCroCo_RVC	0.41 171	0.30 166	0.24 163	0.24 133	0.22 136	0.30 158	0.18 149	0.50 188	0.32 215	0.44 136	0.34 146	0.38 116	0.38 237	0.18 124	0.54 200	0.62 294	0.55 248	0.47 255	0.65 208	0.40 217	0.69 284	0.71 274	0.22 206	0.31 217	0.50 198	0.43 172	0.59 222	0.47 161

FADNet-RVC-Resample	0.41 171	0.31 178	0.32 205	0.36 198	0.29 191	0.33 173	0.28 196	0.54 222	0.32 215	0.57 265	0.36 155	0.56 193	0.36 224	0.30 235	0.63 231	0.33 135	0.42 138	0.42 233	0.57 188	0.44 236	0.41 137	0.54 223	0.26 223	0.45 266	0.45 177	0.44 174	0.37 121	0.53 184

STTStereo	0.41 171	0.43 242	0.44 244	0.37 201	0.44 239	0.34 183	0.50 254	0.37 105	0.34 227	0.38 100	0.43 196	0.51 169	0.33 210	0.38 264	0.94 272	0.33 135	0.42 138	0.41 226	0.40 114	0.30 170	0.37 109	0.32 102	0.23 211	0.28 210	0.43 166	0.45 177	0.42 142	0.61 208

AF-Net	0.41 171	0.37 213	0.35 221	0.39 210	0.45 243	0.44 224	0.40 229	0.44 135	0.44 249	0.37 93	0.48 214	0.59 212	0.33 210	0.31 240	0.53 195	0.37 188	0.36 93	0.36 177	0.46 149	0.31 174	0.36 100	0.35 125	0.34 247	0.31 217	0.41 149	0.50 190	0.61 230	0.50 171

Nwc_Net	0.41 171	0.37 213	0.35 221	0.39 210	0.45 243	0.44 224	0.40 229	0.44 135	0.44 249	0.37 93	0.48 214	0.59 212	0.33 210	0.31 240	0.53 195	0.37 188	0.36 93	0.36 177	0.46 149	0.31 174	0.36 100	0.35 125	0.34 247	0.31 217	0.41 149	0.50 190	0.61 230	0.50 171

gcap_with_dpt	0.42 182	0.30 166	0.21 132	0.55 253	0.29 191	0.36 190	0.19 158	0.53 218	0.28 192	0.56 253	0.39 167	0.80 258	0.32 206	0.25 212	0.43 165	0.40 207	0.49 200	0.39 211	0.55 180	0.32 180	0.51 214	0.53 218	0.17 157	0.26 189	0.49 190	0.36 134	0.55 209	0.74 235

GCAP-BAT	0.42 182	0.30 166	0.21 132	0.55 253	0.29 191	0.36 190	0.19 158	0.53 218	0.28 192	0.56 253	0.39 167	0.80 258	0.32 206	0.25 212	0.43 165	0.40 207	0.49 200	0.39 211	0.55 180	0.32 180	0.51 214	0.53 218	0.17 157	0.26 189	0.49 190	0.36 134	0.55 209	0.74 235

LoS	0.42 182	0.33 200	0.22 140	0.29 162	0.31 202	0.27 148	0.16 133	1.19 319	0.22 127	0.76 309	0.70 275	0.57 200	0.28 188	0.20 152	0.33 116	0.41 211	0.46 175	0.29 113	0.53 171	0.28 150	0.52 223	0.43 169	0.17 157	0.19 124	0.60 241	0.48 185	0.49 163	0.58 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AACVNet	0.42 182	0.37 213	0.33 212	0.42 223	0.46 248	0.43 222	0.29 200	0.48 169	0.32 215	0.50 181	0.52 232	0.47 155	0.25 162	0.26 221	0.52 189	0.37 188	0.48 191	0.42 233	0.54 175	0.43 230	0.44 170	0.43 169	0.26 223	0.34 237	0.48 186	0.50 190	0.51 183	0.61 208

AnonymousM	0.42 182	0.19 78	0.15 80	0.18 93	0.18 104	0.15 74	0.11 92	0.42 124	0.18 83	0.47 161	0.31 136	0.35 108	0.11 55	0.15 98	0.36 140	0.33 135	0.45 164	0.28 104	0.40 114	0.20 90	0.45 179	0.32 102	0.15 128	0.17 95	0.24 67	0.36 134	0.53 198	4.19 345

R-Stereo Train	0.42 182	0.29 160	0.30 192	0.34 185	0.28 183	0.38 197	0.14 114	0.50 188	0.26 167	0.54 225	0.44 201	0.56 193	0.27 179	0.21 165	0.55 203	0.45 234	0.52 228	0.38 199	0.71 215	0.37 201	0.53 229	0.62 255	0.18 177	0.29 211	0.56 225	0.63 225	0.46 154	0.61 208

RAFT-Stereo	0.42 182	0.29 160	0.30 192	0.34 185	0.28 183	0.38 197	0.14 114	0.50 188	0.26 167	0.54 225	0.44 201	0.56 193	0.27 179	0.21 165	0.55 203	0.45 234	0.52 228	0.38 199	0.71 215	0.37 201	0.53 229	0.62 255	0.18 177	0.29 211	0.56 225	0.63 225	0.46 154	0.61 208
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	0.42 182	0.38 221	0.32 205	0.45 228	0.39 229	0.56 257	0.56 272	0.46 150	0.30 205	0.41 106	0.41 182	0.45 143	0.23 150	0.59 301	0.55 203	0.43 225	0.48 191	0.44 243	0.41 125	0.32 180	0.39 125	0.33 113	0.45 284	0.32 226	0.54 215	0.42 168	0.41 135	0.44 148

HSM	0.42 182	0.37 213	0.31 199	0.40 214	0.36 221	0.34 183	0.29 200	0.55 232	0.29 201	0.50 181	0.51 226	0.49 160	0.37 232	0.24 204	0.64 233	0.35 172	0.52 228	0.36 177	0.51 165	0.37 201	0.52 223	0.40 153	0.19 188	0.31 217	0.50 198	0.54 205	0.55 209	0.56 195

DLCB_ROB	0.42 182	0.36 208	0.36 227	0.32 175	0.33 212	0.32 166	0.29 200	0.42 124	0.35 232	0.47 161	0.50 222	0.55 187	0.38 237	0.30 235	0.47 181	0.36 179	0.44 156	0.38 199	0.41 125	0.33 187	0.45 179	0.40 153	0.27 228	0.33 231	0.83 289	0.57 216	0.55 209	0.46 155

DF	0.43 192	0.30 166	0.21 132	0.31 170	0.21 127	0.38 197	0.19 158	0.52 210	0.24 142	0.51 196	0.36 155	0.70 245	0.16 91	0.18 124	0.43 165	0.44 231	0.47 183	0.37 186	1.66 287	0.38 207	0.51 214	0.51 205	0.17 157	0.21 141	0.45 177	0.36 134	0.68 246	0.72 232

GES	0.43 192	0.38 221	0.26 178	0.31 170	0.30 197	0.42 217	0.27 195	0.46 150	0.28 192	0.49 177	0.42 188	0.43 133	0.27 179	0.31 240	0.85 262	0.44 231	0.54 244	0.43 238	0.98 253	0.43 230	0.51 214	0.46 181	0.23 211	0.31 217	0.41 149	0.35 128	0.47 157	0.52 180

APVNet	0.43 192	0.37 213	0.30 192	0.35 194	0.39 229	0.47 232	0.37 221	0.51 198	0.32 215	0.36 90	0.52 232	0.42 131	0.24 156	0.30 235	0.57 210	0.51 255	0.55 248	0.48 258	0.64 203	0.46 248	0.46 183	0.49 191	0.26 223	0.37 244	0.48 186	0.36 134	0.62 233	0.48 166

cross-raft	0.44 195	0.32 191	0.24 163	0.33 181	0.26 165	0.32 166	0.19 158	0.54 222	0.27 179	0.55 243	0.50 222	0.59 212	0.21 129	0.20 152	0.45 174	0.56 272	0.51 225	0.37 186	1.07 266	0.45 240	0.58 247	0.74 281	0.15 128	0.26 189	0.58 233	0.53 201	0.60 225	0.59 203

ICVP	0.44 195	0.38 221	0.48 254	0.41 218	0.37 224	0.40 209	0.29 200	0.47 160	0.33 224	0.46 153	0.46 209	0.50 167	0.39 240	0.25 212	0.52 189	0.39 199	0.46 175	0.40 219	0.54 175	0.40 217	0.44 170	0.64 258	0.55 294	0.36 239	0.49 190	0.55 208	0.53 198	0.56 195
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.44 195	0.39 229	0.42 240	0.45 228	0.33 212	0.47 232	0.28 196	0.51 198	0.50 264	0.43 125	0.42 188	0.46 148	0.41 248	0.30 235	0.61 224	0.38 195	0.48 191	0.38 199	0.59 195	0.35 195	0.41 137	0.38 147	0.25 219	0.40 253	0.55 221	0.67 237	0.56 215	0.51 175

FADNet-RVC	0.44 195	0.38 221	0.29 189	0.41 218	0.33 212	0.33 173	0.34 216	0.54 222	0.30 205	0.52 206	0.41 182	0.61 223	0.36 224	0.25 212	1.01 279	0.39 199	0.44 156	0.34 157	0.79 226	0.41 220	0.42 148	0.44 174	0.28 233	0.37 244	0.48 186	0.53 201	0.41 135	0.53 184

MSMDNet	0.44 195	0.32 191	0.23 151	0.27 153	0.27 173	0.37 196	0.23 178	0.51 198	0.25 154	0.52 206	0.52 232	0.54 184	0.22 137	0.21 165	0.47 181	0.63 296	0.52 228	0.38 199	1.05 263	0.61 285	0.57 243	0.64 258	0.17 157	0.24 164	0.55 221	0.45 177	0.59 222	0.62 215

UCFNet_RVC	0.44 195	0.53 269	0.35 221	0.47 234	0.42 238	0.42 217	0.31 211	0.49 177	0.32 215	0.51 196	0.49 217	0.68 239	0.37 232	0.27 226	0.68 244	0.33 135	0.41 126	0.38 199	0.49 160	0.32 180	0.46 183	0.36 133	0.29 237	0.31 217	0.64 254	0.55 208	0.49 163	0.61 208

MyStereo04	0.45 201	0.39 229	0.41 238	0.34 185	0.31 202	0.27 148	0.23 178	0.51 198	0.38 238	0.50 181	0.37 162	0.56 193	0.28 188	0.17 114	0.55 203	0.41 211	0.44 156	0.40 219	1.14 272	0.41 220	0.51 214	0.50 200	0.18 177	0.32 226	0.56 225	0.88 276	0.65 241	0.50 171

RP	0.45 201	0.45 246	0.50 259	0.48 236	0.44 239	0.46 228	0.49 251	0.47 160	0.46 257	0.34 87	0.59 255	0.57 200	0.42 249	0.34 250	0.57 210	0.37 188	0.44 156	0.36 177	0.50 163	0.35 195	0.40 132	0.42 166	0.30 243	0.36 239	0.51 205	0.53 201	0.54 204	0.59 203

DeepPruner_ROB	0.45 201	0.36 208	0.39 231	0.38 204	0.40 233	0.38 197	0.28 196	0.45 143	0.36 236	0.50 181	0.52 232	0.48 157	0.40 244	0.23 192	0.87 266	0.41 211	0.48 191	0.44 243	0.52 167	0.36 198	0.63 267	0.49 191	0.27 228	0.33 231	0.48 186	0.76 254	0.52 195	0.47 161

Any-RAFT	0.46 204	0.27 143	0.53 270	0.38 204	0.29 191	0.32 166	0.22 170	0.49 177	0.26 167	0.48 168	0.54 240	0.57 200	0.20 126	0.20 152	0.58 216	0.40 207	0.49 200	0.34 157	0.86 235	0.34 193	0.54 233	0.54 223	0.17 157	0.24 164	0.72 269	1.00 289	0.51 183	0.87 263

RAFT-Test	0.47 205	0.31 178	0.23 151	0.38 204	0.26 165	0.35 187	0.22 170	0.53 218	0.25 154	0.53 217	0.60 258	0.55 187	0.22 137	0.20 152	0.49 183	0.62 294	0.51 225	0.37 186	1.08 268	0.49 259	0.58 247	0.62 255	0.16 147	0.24 164	0.57 230	1.00 289	0.62 233	0.64 222

HH	0.47 205	0.22 104	0.57 275	0.34 185	0.27 173	0.40 209	0.29 200	0.52 210	0.27 179	0.54 225	0.30 131	0.58 209	0.17 102	0.23 192	0.45 174	0.61 290	0.49 200	0.40 219	0.99 256	0.44 236	0.68 279	0.61 252	0.17 157	0.27 202	0.50 198	0.87 274	0.65 241	0.81 246

HanStereo	0.47 205	0.22 104	0.57 275	0.34 185	0.27 173	0.40 209	0.29 200	0.52 210	0.27 179	0.54 225	0.30 131	0.58 209	0.17 102	0.23 192	0.45 174	0.61 290	0.49 200	0.40 219	0.99 256	0.44 236	0.68 279	0.61 252	0.17 157	0.27 202	0.50 198	0.87 274	0.65 241	0.81 246

pcwnet_v2	0.47 205	0.37 213	0.39 231	0.48 236	0.38 228	0.46 228	0.38 227	0.51 198	0.35 232	0.54 225	0.60 258	0.51 169	0.78 278	0.35 253	0.65 238	0.39 199	0.47 183	0.38 199	0.55 180	0.31 174	0.44 170	0.36 133	0.25 219	0.33 231	0.60 241	0.57 216	0.60 225	0.75 238

EAI-Stereo	0.47 205	0.31 178	0.23 151	0.36 198	0.32 207	0.44 224	0.40 229	0.56 240	0.29 201	0.51 196	0.50 222	0.58 209	0.19 118	0.20 152	0.83 260	0.59 284	0.50 212	0.37 186	1.06 264	0.49 259	0.49 202	0.57 237	0.14 116	0.24 164	0.59 236	0.62 224	0.67 244	0.69 229

PS-NSSS	0.47 205	0.53 269	0.39 231	0.69 270	0.41 236	0.57 260	0.46 243	0.57 247	0.31 212	0.57 265	0.37 162	1.18 279	0.35 219	0.29 231	0.61 224	0.31 112	0.41 126	0.36 177	0.71 215	0.33 187	0.33 87	0.24 72	0.27 228	0.30 215	0.51 205	0.46 182	0.48 161	0.61 208

PWCDC_ROB	0.47 205	0.21 94	0.31 199	0.20 109	0.34 216	0.24 128	0.30 209	0.27 72	0.95 311	0.21 65	0.54 240	0.31 90	2.14 318	0.49 285	0.61 224	0.42 218	0.39 112	0.41 226	0.40 114	0.38 207	0.41 137	0.87 301	0.35 250	0.31 217	0.27 88	0.49 186	0.35 103	0.56 195

MSKI-zero shot	0.48 212	0.28 149	0.22 140	0.31 170	0.27 173	0.33 173	0.24 187	0.55 232	0.24 142	0.53 217	0.51 226	0.55 187	0.22 137	0.19 138	0.58 216	0.52 258	0.51 225	0.37 186	1.37 280	0.43 230	0.54 233	0.69 271	0.16 147	0.26 189	0.51 205	1.09 299	0.80 272	0.76 241

SACVNet	0.48 212	0.42 239	0.39 231	0.44 227	0.41 236	0.41 213	0.45 241	0.52 210	0.48 259	0.52 206	0.47 212	0.46 148	0.25 162	0.32 246	0.66 240	0.42 218	0.50 212	0.46 252	0.65 208	0.49 259	0.55 238	0.53 218	0.29 237	0.36 239	0.65 255	0.58 218	0.63 237	0.60 205

test-1	0.48 212	0.24 114	0.23 151	0.28 157	0.31 202	0.51 244	0.29 200	0.58 251	0.32 215	0.55 243	0.41 182	0.59 212	0.33 210	0.21 165	0.60 221	0.46 239	0.50 212	0.41 226	1.07 266	0.40 217	0.52 223	0.87 301	0.17 157	0.33 231	0.63 252	0.67 237	0.58 219	0.86 261

MLCV	0.48 212	0.38 221	0.36 227	0.55 253	0.40 233	0.50 239	0.34 216	0.60 263	0.31 212	0.49 177	0.60 258	0.73 249	0.59 269	0.23 192	0.60 221	0.32 124	0.49 200	0.38 199	1.03 259	0.34 193	0.44 170	0.49 191	0.28 233	0.39 252	0.55 221	0.56 211	0.55 209	0.57 199

model_zeroshot	0.49 216	0.33 200	0.22 140	0.28 157	0.31 202	0.36 190	0.23 178	0.54 222	0.27 179	0.52 206	0.45 206	0.69 242	0.21 129	0.21 165	0.90 268	0.61 290	0.56 253	0.39 211	1.22 276	0.54 275	0.53 229	0.59 244	0.19 188	0.29 211	0.65 255	0.63 225	0.53 198	0.86 261

GANet-ADL	0.49 216	0.42 239	0.34 217	0.43 226	0.44 239	0.48 236	0.36 220	0.51 198	0.34 227	0.54 225	0.49 217	0.64 230	0.36 224	0.35 253	0.64 233	0.41 211	0.53 236	0.38 199	0.81 229	0.52 270	0.50 208	0.49 191	0.31 244	0.32 226	0.54 215	0.78 261	0.64 238	0.71 231

FADNet	0.49 216	0.38 221	0.31 199	0.42 223	0.32 207	0.41 213	0.47 245	0.60 263	0.35 232	0.57 265	0.54 240	0.61 223	0.40 244	0.29 231	0.99 278	0.38 195	0.41 126	0.39 211	1.00 258	0.43 230	0.51 214	0.46 181	0.29 237	0.32 226	0.58 233	0.61 222	0.49 163	0.62 215

EKT-Stereo	0.50 219	0.39 229	0.30 192	0.50 241	0.34 216	0.50 239	0.52 261	0.51 198	0.24 142	0.50 181	0.51 226	0.57 200	0.25 162	0.22 180	0.77 254	0.55 269	0.55 248	0.52 276	0.92 245	0.41 220	0.67 276	0.72 277	0.17 157	0.26 189	0.73 272	0.76 254	0.64 238	0.55 191

GEStereo_RVC	0.50 219	0.42 239	0.32 205	0.39 210	0.37 224	0.42 217	0.33 215	0.52 210	0.33 224	0.50 181	0.42 188	0.60 219	0.40 244	0.27 226	0.56 209	0.54 263	0.60 263	0.56 289	0.92 245	0.47 252	0.57 243	0.90 305	0.24 216	0.40 253	0.51 205	0.49 186	0.50 177	0.82 249

ADCRef	0.50 219	0.37 213	0.35 221	0.33 181	0.31 202	0.46 228	0.40 229	0.47 160	0.67 283	0.47 161	0.51 226	0.57 200	0.36 224	0.28 228	0.70 246	0.42 218	0.48 191	0.44 243	0.87 239	0.39 212	0.52 223	0.57 237	0.31 244	0.33 231	0.53 213	0.86 272	0.50 177	1.01 274

ADCP+	0.50 219	0.36 208	0.38 229	0.33 181	0.26 165	0.39 202	0.41 235	0.48 169	0.93 308	0.42 116	0.59 255	0.88 263	0.27 179	0.30 235	0.54 200	0.33 135	0.41 126	0.35 168	0.65 208	0.28 150	0.43 162	0.45 178	0.24 216	0.23 156	0.43 166	1.57 322	0.44 151	1.10 277

CASS	0.51 223	0.37 213	0.35 221	0.45 228	0.40 233	0.48 236	0.35 219	0.60 263	0.39 239	0.62 282	0.51 226	0.56 193	0.39 240	0.23 192	0.58 216	0.39 199	0.67 277	0.39 211	0.97 252	0.41 220	0.62 265	0.71 274	0.27 228	0.27 202	0.68 259	0.54 205	0.69 249	0.80 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.51 223	0.46 251	0.33 212	1.05 302	0.80 298	0.92 292	0.71 288	0.47 160	0.32 215	0.45 140	0.48 214	0.46 148	0.17 102	0.99 322	0.38 147	0.32 124	0.46 175	0.40 219	0.52 167	0.33 187	0.50 208	0.45 178	0.60 300	0.24 164	0.54 215	0.50 190	0.43 148	0.47 161

TRStereo	0.51 223	0.48 259	0.79 305	0.38 204	0.25 157	0.80 284	0.37 221	0.50 188	0.24 142	0.51 196	0.33 142	0.68 239	0.14 76	0.20 152	0.45 174	0.48 243	0.48 191	0.36 177	0.57 188	0.37 201	0.51 214	0.55 231	0.13 104	0.20 137	0.59 236	1.39 316	1.22 311	0.78 244

stereogan	0.51 223	0.48 259	0.50 259	0.53 248	0.55 274	0.56 257	0.48 250	0.53 218	0.48 259	0.39 102	0.49 217	0.70 245	0.51 264	0.35 253	0.64 233	0.42 218	0.45 164	0.40 219	0.64 203	0.42 226	0.45 179	0.47 186	0.38 258	0.38 249	0.49 190	0.54 205	0.80 272	0.60 205

IGEV-FE	0.52 227	0.33 200	0.83 307	0.76 279	0.37 224	0.39 202	0.47 245	0.58 251	0.28 192	0.54 225	0.77 292	0.61 223	0.19 118	0.22 180	0.42 160	0.57 275	0.50 212	0.35 168	0.92 245	0.45 240	0.59 252	0.60 246	0.15 128	0.25 177	0.82 287	0.67 237	0.69 249	0.75 238

IGEV_Zeroshot_test	0.52 227	0.33 200	0.83 307	0.76 279	0.37 224	0.39 202	0.46 243	0.58 251	0.28 192	0.54 225	0.80 295	0.61 223	0.19 118	0.22 180	0.42 160	0.57 275	0.50 212	0.35 168	0.92 245	0.45 240	0.59 252	0.60 246	0.15 128	0.25 177	0.82 287	0.67 237	0.69 249	0.75 238

FCDSN-DC	0.52 227	0.52 266	0.52 267	0.53 248	0.51 262	0.51 244	0.52 261	0.57 247	0.36 236	0.61 280	0.36 155	0.48 157	0.34 216	0.47 283	0.63 231	0.58 282	0.65 272	0.62 300	0.54 175	0.49 259	0.60 256	0.54 223	0.39 263	0.64 299	0.55 221	0.56 211	0.52 195	0.55 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCC-stereo	0.52 227	0.47 253	0.45 249	0.49 239	0.52 264	0.50 239	0.53 265	0.51 198	0.58 272	0.37 93	0.58 251	0.63 227	0.56 266	0.37 259	0.66 240	0.42 218	0.46 175	0.51 268	0.59 195	0.42 226	0.46 183	0.46 181	0.44 281	0.37 244	0.60 241	0.72 247	0.74 265	0.68 226

Abc-Net	0.52 227	0.47 253	0.45 249	0.49 239	0.52 264	0.50 239	0.53 265	0.51 198	0.58 272	0.37 93	0.58 251	0.63 227	0.56 266	0.37 259	0.66 240	0.42 218	0.46 175	0.51 268	0.59 195	0.42 226	0.46 183	0.46 181	0.44 281	0.37 244	0.60 241	0.72 247	0.74 265	0.68 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.52 227	0.36 208	0.34 217	0.37 201	0.39 229	0.42 217	0.37 221	0.51 198	0.50 264	0.45 140	0.60 258	0.44 139	0.40 244	0.31 240	1.20 290	0.54 263	0.63 269	0.42 233	0.86 235	0.39 212	0.59 252	0.60 246	0.24 216	0.41 259	0.50 198	0.56 211	0.61 230	0.99 272

HSM-Net_RVC	0.52 227	0.38 221	0.40 236	0.57 260	0.45 243	0.47 232	0.29 200	0.55 232	0.39 239	0.57 265	0.62 266	0.90 267	0.59 269	0.31 240	0.55 203	0.37 188	0.50 212	0.42 233	0.58 193	0.36 198	0.50 208	0.59 244	0.29 237	0.44 263	0.69 260	0.81 266	0.80 272	0.77 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.52 227	0.60 284	0.55 271	0.40 214	0.54 272	0.42 217	0.54 268	0.56 240	0.51 266	0.46 153	0.42 188	0.49 160	0.49 257	0.50 286	0.78 257	0.43 225	0.38 107	0.45 248	0.44 137	0.46 248	0.38 117	0.56 233	0.28 233	0.40 253	0.54 215	1.09 299	0.47 157	0.99 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.52 227	0.48 259	0.49 258	0.41 218	0.39 229	0.39 202	0.34 216	0.55 232	0.45 255	0.58 270	0.45 206	0.53 177	0.37 232	0.29 231	0.84 261	0.49 246	0.49 200	0.46 252	0.57 188	0.45 240	0.59 252	0.64 258	0.35 250	0.47 273	0.71 265	0.73 252	0.62 233	0.82 249

SGM-Forest	0.53 236	0.48 259	0.34 217	0.76 279	0.50 258	0.52 247	0.40 229	0.54 222	0.33 224	0.48 168	0.35 149	0.76 252	0.63 271	0.43 276	0.60 221	0.41 211	0.45 164	0.41 226	0.50 163	0.37 201	0.48 199	0.46 181	0.37 255	0.40 253	0.70 262	0.56 211	1.16 303	0.83 255
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_for_model	0.56 237	0.21 94	0.15 80	0.18 93	0.19 116	0.15 74	0.10 78	0.42 124	0.21 109	0.50 181	0.19 72	0.53 177	0.14 76	0.15 98	0.31 101	0.33 135	7.85 355	0.30 123	0.46 149	0.26 129	0.46 183	0.41 159	0.15 128	0.16 85	0.29 95	0.27 94	0.35 103	0.36 113

GCAPDPT-zeroshot4090	0.56 237	0.21 94	0.15 80	0.18 93	0.19 116	0.15 74	0.10 78	0.42 124	0.21 109	0.50 181	0.19 72	0.53 177	0.14 76	0.15 98	0.31 101	0.33 135	7.85 355	0.30 123	0.46 149	0.26 129	0.46 183	0.41 159	0.15 128	0.16 85	0.29 95	0.27 94	0.35 103	0.36 113

testlalala	0.56 237	0.21 94	0.15 80	0.18 93	0.19 116	0.15 74	0.10 78	0.42 124	0.21 109	0.50 181	0.19 72	0.53 177	0.14 76	0.15 98	0.31 101	0.33 135	7.85 355	0.30 123	0.46 149	0.26 129	0.46 183	0.41 159	0.15 128	0.16 85	0.29 95	0.27 94	0.35 103	0.36 113

GCAPDPT-zeroshot	0.56 237	0.21 94	0.15 80	0.18 93	0.19 116	0.15 74	0.10 78	0.42 124	0.21 109	0.50 181	0.19 72	0.53 177	0.14 76	0.15 98	0.31 101	0.33 135	7.85 355	0.30 123	0.46 149	0.26 129	0.46 183	0.41 159	0.15 128	0.16 85	0.29 95	0.27 94	0.35 103	0.36 113

GCAP-Stereo	0.56 237	0.21 94	0.15 80	0.18 93	0.19 116	0.15 74	0.10 78	0.42 124	0.21 109	0.50 181	0.19 72	0.53 177	0.14 76	0.15 98	0.31 101	0.33 135	7.85 355	0.30 123	0.46 149	0.26 129	0.46 183	0.41 159	0.15 128	0.16 85	0.29 95	0.27 94	0.35 103	0.36 113

iRaft-Stereo_20w	0.57 242	0.33 200	0.85 310	0.84 288	0.33 212	0.48 236	0.31 211	0.55 232	0.30 205	0.55 243	0.73 282	0.60 219	0.15 88	0.22 180	0.70 246	0.45 234	0.50 212	0.33 149	0.93 250	0.45 240	0.50 208	0.44 174	0.16 147	0.19 124	0.75 278	1.38 314	1.06 299	1.18 282

GwcNet-ADL	0.57 242	0.58 280	0.50 259	0.72 274	0.53 270	0.55 254	0.43 238	0.58 251	0.39 239	0.54 225	0.74 284	0.90 267	0.50 259	0.39 267	0.65 238	0.49 246	0.58 259	0.43 238	0.91 244	0.50 264	0.51 214	0.57 237	0.39 263	0.38 249	0.62 247	0.77 260	0.54 204	0.82 249

DeepPrunerF	0.57 242	0.30 166	0.30 192	0.36 198	0.90 306	0.31 163	0.38 227	0.42 124	0.34 227	0.34 87	0.52 232	0.35 108	0.22 137	0.32 246	0.64 233	0.43 225	0.42 138	0.35 168	0.57 188	0.38 207	0.43 162	0.40 153	0.27 228	0.27 202	4.77 355	0.56 211	0.39 126	0.45 152

XPNet_ROB	0.57 242	0.57 278	0.42 240	0.41 218	0.44 239	0.50 239	0.45 241	0.41 122	0.48 259	0.48 168	0.56 246	1.91 298	0.38 237	0.32 246	0.77 254	0.46 239	0.67 277	0.44 243	0.61 200	0.41 220	0.56 242	0.78 288	0.35 250	0.40 253	0.51 205	0.53 201	1.00 294	0.69 229

Anonymous3	0.58 246	0.46 251	0.33 212	0.32 175	0.34 216	0.46 228	0.37 221	0.57 247	0.51 266	0.56 253	0.38 164	1.06 275	0.37 232	0.26 221	0.93 271	0.73 313	0.67 277	0.57 293	1.06 264	0.52 270	0.83 299	1.15 321	0.26 223	0.30 215	0.62 247	0.66 235	0.76 269	0.56 195

FINET	0.58 246	0.30 166	0.31 199	0.34 185	0.25 157	0.28 154	0.30 209	0.37 105	0.32 215	0.39 102	0.30 131	0.38 116	0.26 175	0.23 192	7.02 352	0.39 199	0.39 112	0.29 113	0.51 165	0.28 150	0.39 125	0.35 125	0.25 219	0.25 177	0.39 140	0.37 144	0.41 135	0.38 124

RGC	0.58 246	0.54 274	0.68 299	0.55 253	0.55 274	0.60 264	0.44 240	0.58 251	0.62 279	0.45 140	0.72 279	0.65 234	0.70 274	0.45 279	0.71 249	0.48 243	0.50 212	0.45 248	0.64 203	0.45 240	0.50 208	0.51 205	0.40 271	0.44 263	0.65 255	0.76 254	0.74 265	0.82 249

NaN_ROB	0.58 246	0.47 253	0.48 254	0.51 242	0.60 282	0.43 222	0.40 229	0.73 287	0.48 259	0.64 288	0.49 217	1.56 294	0.50 259	0.33 249	0.61 224	0.38 195	0.43 145	0.41 226	0.55 180	0.46 248	0.40 132	0.39 150	0.28 233	0.50 276	0.73 272	1.01 291	0.73 262	1.23 286

NOSS_ROB	0.58 246	0.50 264	0.44 244	0.56 258	0.52 264	0.52 247	0.47 245	0.68 278	0.39 239	0.52 206	0.40 178	0.50 167	0.36 224	0.53 295	0.94 272	0.60 288	0.62 264	0.54 281	0.59 195	0.49 259	0.66 274	0.56 233	0.39 263	0.54 282	0.74 274	1.02 293	0.85 282	0.72 232

DDF-Stereo	0.59 251	0.28 149	0.18 106	2.07 316	0.34 216	3.77 345	0.54 268	0.55 232	0.22 127	0.52 206	0.35 149	0.86 261	0.34 216	0.22 180	0.33 116	0.35 172	0.50 212	0.33 149	0.75 220	0.29 159	0.54 233	0.50 200	0.17 157	0.19 124	0.37 130	0.32 115	0.49 163	0.49 169

PSMNet-ADL	0.59 251	0.47 253	0.48 254	0.52 246	0.50 258	0.53 251	0.47 245	0.59 256	0.46 257	0.64 288	0.69 274	0.78 256	0.85 282	0.39 267	0.77 254	0.50 250	0.54 244	0.42 233	1.19 274	0.52 270	0.57 243	0.53 218	0.39 263	0.36 239	0.58 233	0.70 243	0.90 287	0.53 184

ADCL	0.59 251	0.51 265	0.41 238	0.42 223	0.36 221	0.52 247	0.59 276	0.59 256	1.50 331	0.56 253	0.63 270	0.64 230	0.39 240	0.34 250	0.64 233	0.43 225	0.50 212	0.41 226	0.76 222	0.41 220	0.68 279	0.65 263	0.34 247	0.36 239	0.66 258	0.68 241	0.58 219	1.25 289

iResNet	0.62 254	0.41 237	0.44 244	0.53 248	0.49 254	0.68 276	0.41 235	0.66 270	0.44 249	0.50 181	0.55 244	1.10 276	1.24 301	0.25 212	0.90 268	0.44 231	0.53 236	0.45 248	1.74 291	0.47 252	0.49 202	0.49 191	0.33 246	0.56 285	0.57 230	0.60 221	0.69 249	0.68 226

HBP-ISP	0.63 255	0.53 269	0.61 286	0.79 284	0.58 280	0.62 266	0.53 265	0.71 283	0.39 239	0.63 286	0.58 251	0.68 239	0.32 206	0.60 302	0.73 250	0.75 315	0.58 259	0.49 260	0.54 175	0.51 266	0.67 276	0.85 299	0.38 258	0.54 282	0.70 262	0.76 254	1.11 302	0.74 235

dad	0.63 255	0.45 246	0.30 192	1.01 301	0.46 248	0.65 270	1.26 313	1.13 314	0.28 192	0.79 313	0.32 140	0.76 252	0.57 268	0.23 192	0.59 220	0.39 199	0.66 274	0.35 168	1.26 277	0.32 180	0.58 247	0.34 120	0.22 206	0.37 244	0.62 247	0.38 148	1.78 328	0.98 271

FADNet_RVC	0.63 255	0.48 259	0.40 236	0.66 268	0.46 248	0.41 213	0.37 221	0.62 267	0.43 248	0.62 282	0.59 255	0.98 270	0.83 280	0.39 267	1.27 295	0.40 207	0.62 264	0.55 288	1.73 290	0.54 275	0.62 265	0.80 293	0.29 237	0.45 266	0.53 213	0.70 243	0.53 198	0.73 234

GANetREF_RVC	0.63 255	0.57 278	0.59 278	0.56 258	0.52 264	0.56 257	0.52 261	0.85 301	0.63 280	0.78 310	0.44 201	1.02 274	0.64 272	0.35 253	0.69 245	0.45 234	0.54 244	0.51 268	0.86 235	0.52 270	0.67 276	0.52 212	0.48 286	0.60 291	0.74 274	0.64 230	0.82 276	0.84 256
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
DAS	0.65 259	0.43 242	0.32 205	0.62 264	0.49 254	0.55 254	0.50 254	0.59 256	0.67 283	0.45 140	0.71 276	1.21 280	0.70 274	0.25 212	0.85 262	0.50 250	0.72 287	0.51 268	1.03 259	0.66 292	0.61 261	0.75 284	0.41 276	0.66 301	0.74 274	0.85 268	0.84 280	0.85 257

SepStereo	0.65 259	0.43 242	0.32 205	0.62 264	0.49 254	0.55 254	0.50 254	0.59 256	0.67 283	0.45 140	0.71 276	1.21 280	0.70 274	0.25 212	0.85 262	0.50 250	0.72 287	0.51 268	1.03 259	0.66 292	0.61 261	0.75 284	0.41 276	0.66 301	0.74 274	0.85 268	0.84 280	0.85 257

FC-DCNN	0.66 261	0.69 293	0.65 292	0.99 299	0.67 288	0.93 295	0.68 284	0.76 293	0.41 246	0.72 305	0.42 188	0.83 260	0.35 219	0.51 289	0.62 228	0.57 275	0.67 277	0.57 293	0.64 203	0.51 266	0.64 272	0.54 223	0.40 271	0.61 292	0.87 296	0.70 243	0.82 276	0.96 267

FC-DCNN v2	0.68 262	0.71 296	0.66 297	1.07 303	0.68 289	0.96 297	0.68 284	0.78 295	0.42 247	0.73 306	0.42 188	0.86 261	0.36 224	0.51 289	0.62 228	0.57 275	0.67 277	0.56 289	0.65 208	0.51 266	0.64 272	0.54 223	0.40 271	0.61 292	0.98 305	0.76 254	0.94 290	1.08 276

ITSA-stereo	0.68 262	0.55 276	0.45 249	0.96 296	0.62 284	0.51 244	0.49 251	0.70 280	0.51 266	0.64 288	0.75 286	1.01 272	1.09 296	0.48 284	0.78 257	0.49 246	0.62 264	0.49 260	0.92 245	0.38 207	0.57 243	0.65 263	0.38 258	0.44 263	0.75 278	0.86 272	0.67 244	1.60 301

LALA_ROB	0.68 262	0.64 289	0.52 267	0.51 242	0.51 262	0.66 272	0.52 261	0.54 222	0.66 282	0.55 243	0.74 284	2.34 306	0.45 254	0.38 264	1.07 284	0.49 246	0.68 283	0.57 293	0.69 214	0.51 266	0.63 267	0.72 277	0.38 258	0.45 266	0.57 230	0.71 246	0.96 291	0.87 263

ETE_ROB	0.69 265	0.65 290	0.44 244	0.54 251	0.52 264	0.66 272	0.49 251	0.52 210	0.60 275	0.52 206	0.73 282	2.42 307	0.44 253	0.41 271	1.02 281	0.51 255	0.72 287	0.50 267	0.74 218	0.52 270	0.66 274	0.71 274	0.40 271	0.46 269	0.62 247	0.72 247	1.20 307	0.90 265

SHD	0.70 266	0.44 245	0.56 273	0.58 261	0.57 278	0.52 247	0.50 254	0.75 290	0.71 288	0.64 288	0.66 272	0.71 248	0.99 290	0.43 276	1.22 291	0.67 302	0.70 286	0.51 268	1.26 277	0.60 282	0.76 292	0.79 290	0.39 263	0.55 284	0.72 269	0.88 276	0.71 255	1.06 275

gcap-zeroshot	0.71 267	0.31 178	0.50 259	0.40 214	0.28 183	0.41 213	0.23 178	0.56 240	0.24 142	0.56 253	0.54 240	0.70 245	0.22 137	0.22 180	0.55 203	0.59 284	0.50 212	0.37 186	7.36 339	0.57 280	0.54 233	0.72 277	0.19 188	0.25 177	0.47 185	0.73 252	0.54 204	0.61 208

DCVSM-stereo	0.73 268	0.52 266	0.50 259	0.71 272	0.53 270	0.92 292	0.58 275	0.66 270	0.60 275	0.65 294	0.76 290	2.07 301	1.13 297	0.37 259	0.94 272	0.51 255	0.54 244	0.43 238	1.45 282	0.69 298	0.54 233	0.60 246	0.68 308	0.47 273	0.60 241	0.80 264	0.68 246	0.82 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.73 268	0.31 178	0.79 305	0.60 262	0.32 207	0.68 276	0.41 235	0.54 222	0.31 212	0.58 270	5.15 356	0.67 236	0.22 137	0.23 192	0.58 216	0.60 288	0.55 248	0.51 268	1.03 259	0.48 256	0.52 223	0.57 237	0.13 104	0.29 211	0.71 265	1.19 305	0.68 246	1.12 279

CC-Net-ROB	0.73 268	0.93 309	0.60 281	1.39 311	0.88 304	1.29 310	0.91 304	0.70 280	0.44 249	0.71 302	0.50 222	2.03 299	0.36 224	0.64 308	0.70 246	0.34 161	0.53 236	0.49 260	1.09 270	0.45 240	0.42 148	0.31 101	0.81 314	0.41 259	0.69 260	0.64 230	0.59 222	0.92 266

CSAN	0.74 271	0.70 295	0.60 281	0.69 270	0.63 286	0.59 261	0.51 258	0.79 297	0.77 294	0.79 313	0.57 249	1.37 292	1.13 297	0.36 257	1.01 279	0.47 242	0.58 259	0.54 281	0.76 222	0.60 282	0.61 261	0.56 233	0.44 281	0.62 295	0.84 291	1.30 312	0.90 287	1.19 284

CBMV	0.76 272	0.53 269	0.47 252	0.64 267	0.55 274	0.59 261	0.43 238	0.71 283	0.64 281	0.61 280	0.40 178	1.34 289	0.50 259	0.46 282	1.07 284	0.65 299	0.64 271	0.54 281	0.87 239	0.50 264	0.76 292	0.58 241	0.40 271	0.78 309	0.87 296	0.85 268	1.59 322	2.56 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.80 273	0.75 299	0.59 278	0.77 282	0.74 293	0.79 283	0.73 292	0.88 302	0.78 296	0.73 306	0.60 258	0.89 264	0.85 282	0.61 303	1.25 293	0.67 302	0.65 272	0.54 281	1.08 268	0.62 287	0.76 292	0.88 303	0.52 291	0.59 290	0.97 302	1.38 314	1.04 298	0.82 249

PWC_ROB	0.81 274	0.54 274	0.66 297	0.47 234	0.57 278	0.53 251	0.73 292	0.66 270	1.25 322	0.47 161	0.82 299	0.76 252	2.14 318	0.41 271	0.96 277	0.53 260	0.83 300	0.60 297	1.42 281	0.72 299	0.86 302	1.11 317	0.35 250	0.67 303	0.63 252	0.64 230	0.78 271	1.65 305

ccs_rob	0.82 275	0.59 281	0.44 244	0.73 276	0.49 254	0.74 278	0.69 286	0.59 256	0.40 245	0.56 253	3.97 353	3.46 327	1.01 292	0.43 276	0.73 250	0.53 260	0.53 236	0.49 260	0.78 225	0.56 279	0.60 256	0.60 246	0.39 263	0.38 249	0.56 225	0.58 218	0.57 216	0.76 241

RTS	0.84 276	0.45 246	0.43 242	0.46 231	0.45 243	0.77 280	0.57 273	0.67 273	0.73 289	0.43 125	0.52 232	0.89 264	0.50 259	0.37 259	2.17 331	0.66 300	0.84 302	0.52 276	1.62 284	0.66 292	0.70 285	0.79 290	0.37 255	0.52 279	0.86 293	3.75 350	0.83 278	1.23 286

RTSA	0.84 276	0.45 246	0.43 242	0.46 231	0.45 243	0.77 280	0.57 273	0.67 273	0.73 289	0.43 125	0.52 232	0.89 264	0.50 259	0.37 259	2.17 331	0.66 300	0.84 302	0.52 276	1.62 284	0.66 292	0.70 285	0.79 290	0.37 255	0.52 279	0.86 293	3.75 350	0.83 278	1.23 286

ADCMid	0.84 276	0.59 281	0.59 278	0.54 251	0.59 281	0.76 279	0.83 298	0.96 304	1.19 317	0.54 225	0.76 290	1.01 272	1.03 293	0.45 279	1.26 294	0.61 290	0.75 294	0.56 289	1.77 293	0.60 282	0.90 307	1.07 316	0.61 301	0.53 281	0.81 286	1.01 291	0.72 259	1.74 308

SFCPSM	0.86 279	0.60 284	0.48 254	0.60 262	0.54 272	0.61 265	0.51 258	0.67 273	0.61 277	0.55 243	0.78 293	1.44 293	2.37 320	0.38 264	1.19 288	0.50 250	0.56 253	0.48 258	4.29 320	0.84 309	0.61 261	0.68 270	0.45 284	0.40 253	0.72 269	0.76 254	0.71 255	0.97 270

AnyNet_C32	0.88 280	0.47 253	0.50 259	0.51 242	0.52 264	0.65 270	0.66 282	0.75 290	1.35 326	0.60 276	0.80 295	0.76 252	0.51 264	0.50 286	1.62 314	0.70 309	0.77 296	0.68 309	1.21 275	0.55 277	1.17 318	1.19 322	0.48 286	0.65 300	0.79 283	1.05 295	0.72 259	3.73 341

DDVS	0.89 281	0.53 269	0.62 288	0.51 242	0.50 258	0.59 261	0.47 245	0.75 290	0.56 271	0.55 243	5.76 357	2.62 311	0.90 285	0.34 250	0.86 265	0.64 297	0.56 253	0.49 260	1.14 272	0.67 296	0.60 256	0.80 293	0.36 254	0.42 262	0.56 225	0.63 225	0.76 269	0.85 257

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 281	0.71 296	0.52 267	0.97 298	0.69 292	0.89 290	0.83 298	1.04 311	0.93 308	0.78 310	0.62 266	1.36 291	0.99 290	0.67 310	1.61 312	0.54 263	0.53 236	0.46 252	1.75 292	0.48 256	0.81 296	0.94 306	0.61 301	0.58 287	1.10 312	1.25 310	1.01 295	1.41 293

FAT-Stereo	0.90 283	0.60 284	0.91 317	0.91 292	1.10 317	0.85 289	0.67 283	0.83 298	0.61 277	0.67 298	1.27 324	2.16 304	0.96 289	0.54 296	1.29 296	0.67 302	0.68 283	0.71 312	1.31 279	0.81 306	0.74 288	0.78 288	0.58 298	0.71 306	0.71 265	0.82 267	0.87 284	1.60 301

ADCPNet	0.92 284	0.59 281	0.57 275	0.63 266	0.74 293	0.64 268	0.79 296	0.77 294	0.83 300	0.63 286	0.82 299	0.74 251	1.50 305	0.51 289	1.44 305	0.71 311	0.73 292	0.54 281	1.89 297	0.73 300	0.89 305	1.04 313	0.53 293	0.62 295	0.97 302	1.53 320	0.87 284	2.63 330

AMNet	0.92 284	0.91 308	0.88 314	0.91 292	0.95 307	0.96 297	0.87 300	0.71 283	0.87 304	0.90 318	0.98 310	0.99 271	0.64 272	0.95 321	0.90 268	1.00 331	1.06 312	0.97 329	0.96 251	0.97 319	1.02 311	0.98 308	0.55 294	0.91 322	0.91 298	0.97 285	1.06 299	1.16 281

pmcnn	0.95 286	0.56 277	0.38 229	0.72 274	0.64 287	0.82 285	0.65 280	0.64 268	0.44 249	0.49 177	1.41 329	1.88 297	2.65 322	0.24 204	0.94 272	0.64 297	0.75 294	0.54 281	2.24 302	0.63 289	1.17 318	0.74 281	0.51 290	0.58 287	0.83 289	0.79 263	1.54 320	2.13 319

FBW_ROB	0.97 287	0.97 311	0.74 302	1.48 313	0.95 307	1.12 305	0.93 306	0.67 273	0.54 270	0.56 253	0.72 279	1.28 285	0.79 279	0.82 316	1.04 282	0.45 234	0.72 287	0.53 280	4.39 321	0.45 240	0.68 279	0.55 231	0.94 320	0.96 326	0.80 284	0.91 279	0.86 283	1.36 291

anonymity	1.03 288	0.26 134	0.65 292	0.38 204	0.29 191	0.36 190	0.21 167	0.56 240	0.27 179	0.53 217	15.55 363	0.52 171	0.22 137	0.21 165	0.42 160	0.50 250	0.49 200	0.33 149	0.84 232	0.46 248	0.49 202	0.54 223	0.18 177	0.23 156	0.71 265	0.98 288	0.58 219	0.96 267

S-Stereo	1.04 289	0.66 291	0.64 291	0.96 296	0.95 307	1.10 304	1.26 313	0.74 289	0.81 299	0.65 294	2.52 345	2.61 310	0.92 287	0.56 298	1.67 316	0.73 313	0.69 285	0.83 323	1.54 283	0.84 309	0.72 287	0.95 307	1.07 323	0.84 318	0.70 262	0.78 261	0.80 272	1.53 298

CBMV_ROB	1.05 290	0.45 246	0.51 265	0.89 290	0.76 295	0.67 274	0.54 268	0.70 280	0.39 239	0.55 243	0.45 206	6.15 343	3.07 326	0.51 289	1.10 286	0.46 239	0.62 264	0.47 255	1.84 295	0.94 316	0.60 256	0.48 187	0.41 276	0.50 276	0.94 300	1.54 321	1.39 317	1.38 292

DDUNet	1.09 291	1.90 325	0.60 281	2.35 321	2.12 331	2.19 319	2.37 323	0.57 247	0.70 287	0.48 168	0.80 295	1.34 289	0.25 162	2.50 332	0.80 259	0.58 282	0.89 308	0.51 268	1.72 289	0.61 285	0.83 299	0.76 286	1.49 329	0.41 259	0.59 236	0.64 230	0.70 254	0.66 224

UDG	1.10 292	1.96 327	0.62 288	2.28 319	2.25 334	2.00 317	2.51 326	0.59 256	0.73 289	0.59 273	0.83 302	1.25 284	0.33 210	2.35 329	0.88 267	0.52 258	0.95 309	0.62 300	1.84 295	0.67 296	0.86 302	0.81 295	1.27 328	0.46 269	0.62 247	0.64 230	0.71 255	0.63 219

ADCS	1.14 293	0.75 299	0.65 292	0.73 276	0.78 297	0.82 285	0.71 288	1.01 309	1.55 332	0.62 282	0.87 303	1.16 278	1.80 313	0.61 303	1.52 309	1.19 340	1.05 311	0.82 321	1.97 298	0.96 318	1.60 333	1.93 342	0.59 299	0.82 316	1.00 309	2.14 338	1.06 299	2.09 316

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 294	1.01 312	0.88 314	1.25 307	0.85 302	0.92 292	1.17 312	1.23 320	1.56 333	1.03 326	0.75 286	1.21 280	0.87 284	1.05 324	1.68 318	0.75 315	0.66 274	0.74 313	3.51 311	0.89 313	0.96 310	1.36 329	0.83 316	0.91 322	1.19 316	1.13 302	0.88 286	1.63 303

PVD	1.15 294	0.86 307	0.90 316	0.94 295	0.89 305	1.01 301	0.89 302	1.55 337	1.56 333	0.60 276	0.95 308	1.22 283	1.67 309	0.80 315	1.69 319	0.88 322	1.07 313	0.78 317	1.80 294	0.87 312	1.15 317	1.41 332	0.66 307	0.78 309	1.26 320	1.62 323	1.32 315	1.83 310

MFN_U_SF_RVC	1.16 296	0.85 306	0.65 292	0.99 299	0.80 298	1.14 306	1.14 310	1.11 313	0.86 303	1.08 331	1.53 336	1.58 295	1.28 303	0.91 319	2.18 335	0.68 307	0.63 269	0.61 299	4.78 322	0.78 305	1.03 312	1.21 325	0.52 291	0.84 318	0.99 306	0.91 279	0.99 292	1.32 290

edge stereo	1.17 297	0.82 305	1.13 324	1.17 304	1.08 316	1.27 308	1.11 309	1.13 314	0.84 301	0.65 294	1.37 328	3.43 326	1.52 306	0.69 312	1.34 297	0.71 311	0.83 300	0.62 300	2.86 308	0.75 302	0.83 299	1.05 314	0.74 310	0.69 305	0.99 306	0.91 279	1.17 304	1.98 313

G-Net	1.21 298	0.75 299	0.97 319	0.68 269	0.68 289	0.93 295	0.62 279	1.00 307	1.32 325	0.74 308	1.45 333	5.45 336	0.94 288	0.45 279	1.16 287	0.84 321	0.77 296	0.66 304	2.05 300	1.51 342	0.88 304	1.00 310	0.55 294	0.71 306	0.86 293	1.21 307	1.82 329	2.79 333

MFMNet_re	1.21 298	1.06 315	0.95 318	1.17 304	0.99 312	1.45 312	1.16 311	1.07 312	1.30 324	1.01 325	1.10 319	2.08 302	1.27 302	0.84 317	1.60 311	1.03 334	1.29 321	1.04 335	2.18 301	1.01 321	1.29 324	1.03 312	0.96 321	0.99 327	0.99 306	0.91 279	1.30 314	1.48 296

SANet	1.21 298	0.69 293	0.78 304	0.80 285	0.77 296	0.97 299	0.65 280	1.30 324	1.22 319	0.60 276	0.94 307	5.82 341	2.82 323	0.64 308	1.36 299	0.53 260	0.81 299	0.67 307	1.11 271	0.63 289	0.74 288	0.84 298	0.78 312	0.82 316	1.11 313	1.93 331	1.21 309	2.10 317

SAMSARA	1.22 301	0.61 287	0.86 311	0.71 272	0.68 289	0.67 274	0.70 287	1.28 323	1.00 313	0.78 310	0.71 276	0.96 269	2.09 317	0.61 303	2.00 329	0.88 322	0.80 298	0.76 315	1.68 288	0.81 306	1.35 326	1.66 337	0.43 280	0.80 314	2.42 341	2.93 349	2.32 339	2.44 324

AnyNet_C01	1.28 302	0.80 303	0.65 292	0.77 282	0.83 301	0.78 282	1.02 308	1.15 316	1.49 330	0.71 302	0.96 309	2.09 303	1.73 310	0.68 311	1.89 328	1.43 347	1.52 326	1.40 346	2.36 303	1.08 323	2.26 345	2.15 347	0.80 313	0.88 320	1.19 316	1.04 294	0.99 292	1.96 312

SPS-STEREO	1.42 303	1.09 317	1.04 321	1.28 309	1.20 318	1.23 307	1.01 307	1.33 326	1.23 320	1.11 334	1.31 325	2.03 299	1.20 300	0.94 320	1.88 327	1.24 343	1.31 323	1.13 341	4.18 317	1.21 327	1.90 339	1.42 333	1.22 326	1.13 335	1.21 318	1.24 309	1.59 322	1.54 299
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	1.45 304	0.77 302	0.87 313	0.85 289	0.81 300	0.90 291	0.88 301	0.84 299	0.69 286	1.14 337	4.85 355	1.29 286	0.91 286	0.73 313	1.71 320	1.61 352	1.82 334	0.96 327	3.30 309	1.08 323	2.90 351	4.49 353	0.73 309	0.91 322	0.80 284	1.08 297	0.92 289	1.20 285

MADNet+	1.50 305	0.93 309	1.11 323	1.23 306	1.05 314	0.97 299	1.51 318	1.54 336	1.23 320	1.08 331	1.04 314	1.70 296	1.83 314	1.02 323	3.67 349	1.43 347	2.08 339	1.01 333	2.00 299	1.30 334	2.18 342	1.49 335	1.00 322	1.62 351	1.58 328	1.26 311	1.29 313	2.49 325

SQANet	1.52 306	2.25 329	0.86 311	2.64 328	1.82 323	2.88 327	2.47 325	0.73 287	0.53 269	0.87 317	0.60 258	2.18 305	0.71 277	2.16 328	1.24 292	0.43 225	0.73 292	0.60 297	7.68 341	0.55 277	0.63 267	0.60 246	2.93 337	0.46 269	0.77 281	1.06 296	1.01 295	1.59 300

otaku	1.76 307	2.60 337	0.97 319	2.95 332	2.10 328	3.19 333	2.77 329	0.88 302	0.84 301	1.00 322	0.68 273	2.48 308	1.07 294	2.42 330	1.35 298	0.54 263	0.88 306	0.63 303	8.81 345	0.92 314	0.75 291	0.67 269	3.55 338	0.63 298	0.97 302	0.95 284	1.24 312	1.73 307

RainbowNet	1.77 308	2.52 331	1.58 335	3.00 333	2.34 336	3.15 332	3.06 335	1.00 307	0.77 294	1.29 341	0.75 286	2.75 314	1.86 315	2.77 338	1.50 308	0.78 319	1.23 318	0.78 317	3.30 309	1.16 326	1.11 316	0.72 277	3.90 342	0.79 311	1.16 315	1.16 303	1.37 316	2.11 318

ACVNet-4b	1.77 308	2.43 330	1.27 327	2.78 330	2.11 330	3.13 331	3.16 338	1.03 310	0.97 312	1.10 333	0.61 265	3.05 319	1.08 295	2.79 339	1.39 300	0.68 307	1.48 325	0.75 314	5.82 327	1.08 323	0.81 296	0.64 258	3.77 340	0.68 304	1.08 311	0.97 285	1.19 306	1.80 309

DPSNet	1.77 308	0.63 288	0.63 290	0.89 290	0.87 303	1.03 302	0.60 277	0.69 279	0.91 305	0.46 153	0.65 271	5.95 342	2.89 324	0.31 240	2.32 339	1.06 335	1.08 314	0.92 326	13.58 353	0.95 317	1.48 332	1.71 340	1.15 324	1.06 330	1.28 321	2.04 335	1.21 309	1.51 297

MDST_ROB	1.80 311	1.47 319	0.55 271	2.47 324	1.01 313	1.79 316	0.78 294	0.72 286	0.58 272	0.59 273	0.55 244	1.10 276	12.30 350	0.29 231	3.12 345	0.41 211	0.52 228	0.37 186	0.84 232	0.44 236	0.58 247	0.44 174	0.39 263	0.51 278	3.47 353	1.87 329	8.68 359	2.84 334

Ntro	1.81 312	2.73 341	1.14 325	3.03 334	2.21 333	3.27 334	3.03 333	0.96 304	0.91 305	1.04 328	0.79 294	2.60 309	0.84 281	2.53 334	1.41 301	0.55 269	0.96 310	0.66 304	8.42 342	0.99 320	0.74 288	0.69 271	3.62 339	0.62 295	1.03 310	1.23 308	1.20 307	1.69 306

WAO-7	1.84 313	1.51 321	1.58 335	2.13 318	1.53 321	1.45 312	1.51 318	1.82 344	2.17 343	1.51 348	3.04 347	3.42 325	4.56 334	1.06 325	1.87 326	1.13 337	1.28 320	0.96 327	3.75 312	1.28 332	1.09 314	1.25 326	0.64 304	1.42 346	1.47 324	2.46 342	1.50 318	2.37 322

MeshStereo	1.94 314	1.02 313	0.73 301	1.88 315	1.30 320	1.46 314	0.89 302	1.17 317	0.79 298	0.66 297	0.92 305	8.33 354	5.32 339	0.41 271	2.26 336	0.70 309	0.67 277	0.54 281	4.80 323	0.63 289	4.38 355	0.98 308	0.65 305	0.79 311	2.01 332	1.63 324	3.35 352	4.10 344
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	1.95 315	1.03 314	0.60 281	1.33 310	0.98 311	1.28 309	0.91 304	0.96 304	0.78 296	0.62 282	0.80 295	2.66 312	1.78 312	0.36 257	0.95 276	0.39 199	0.57 258	0.43 238	5.48 326	0.47 252	0.63 267	0.42 166	0.38 258	0.61 292	1.50 325	1.43 317	3.27 351	22.12 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.97 316	2.92 345	1.62 337	3.50 342	2.66 343	3.39 339	3.43 341	1.18 318	0.93 308	1.04 328	0.92 305	2.97 318	1.56 308	2.85 342	1.41 301	0.57 275	1.54 327	0.83 323	6.64 334	1.03 322	1.09 314	0.81 295	4.02 344	0.79 311	1.25 319	1.72 325	1.01 295	1.41 293

SGM+DAISY	1.97 316	1.15 318	1.06 322	1.40 312	1.29 319	1.49 315	1.43 317	1.32 325	1.16 315	1.11 334	2.33 343	2.86 316	2.50 321	1.08 326	7.06 353	1.20 341	1.29 321	1.06 336	8.56 343	1.21 327	1.70 336	1.46 334	1.26 327	1.13 335	1.42 323	1.31 313	1.94 334	2.43 323

WAO-6	2.05 318	2.11 328	1.32 330	2.55 327	2.10 328	2.72 324	2.68 328	1.45 333	1.94 341	1.37 345	1.13 321	3.15 321	4.44 332	2.52 333	1.75 323	1.20 341	1.94 336	1.12 339	2.67 306	1.36 338	1.62 334	1.37 330	2.42 333	1.38 344	2.21 337	2.11 336	1.99 335	2.75 332

PSMNet_ROB	2.08 319	2.77 342	1.33 331	2.54 325	1.82 323	3.47 341	3.03 333	1.25 321	1.21 318	1.32 343	1.41 329	2.91 317	4.05 330	2.61 336	1.82 324	0.80 320	1.39 324	0.86 325	6.00 329	1.24 331	1.21 321	1.11 317	4.12 345	1.13 335	1.65 329	1.79 327	1.60 324	1.63 303

ELAS_RVC	2.08 319	1.48 320	1.28 328	2.09 317	1.56 322	3.54 344	1.54 320	1.51 335	1.17 316	0.93 320	2.90 346	6.91 346	6.03 340	0.62 306	1.61 312	0.67 302	1.11 316	0.82 321	2.41 304	0.92 314	1.42 329	2.14 345	0.86 319	1.12 334	3.43 352	2.32 341	2.72 346	3.08 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	2.09 321	2.52 331	1.47 333	3.31 339	3.12 351	3.09 329	3.02 332	1.27 322	1.37 327	1.05 330	1.18 322	4.12 330	4.94 337	2.75 337	1.47 307	0.59 284	1.57 328	0.99 332	3.82 313	1.31 335	1.29 324	1.13 319	4.39 347	0.77 308	1.11 313	1.09 299	1.77 327	2.05 315

ELAS	2.16 322	1.69 323	1.25 326	2.28 319	1.83 325	2.51 320	1.54 320	1.63 338	1.84 336	0.90 318	3.66 351	7.04 347	6.05 341	0.63 307	1.83 325	0.67 302	1.09 315	0.79 320	2.64 305	0.86 311	1.37 327	2.14 345	0.81 314	1.05 329	3.30 350	2.80 348	2.71 344	3.36 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	2.23 323	2.54 334	1.78 340	3.04 335	2.48 337	3.36 337	3.57 342	1.43 331	1.87 337	1.00 322	1.08 317	3.38 323	4.59 335	3.31 345	1.71 320	0.91 326	1.73 330	0.97 329	4.22 318	1.35 336	1.42 329	1.19 322	4.55 348	1.08 332	2.07 333	1.47 318	1.70 325	2.34 320

IMH-64	2.23 323	2.54 334	1.78 340	3.04 335	2.48 337	3.36 337	3.57 342	1.43 331	1.87 337	1.00 322	1.08 317	3.38 323	4.59 335	3.31 345	1.71 320	0.91 326	1.73 330	0.97 329	4.22 318	1.35 336	1.42 329	1.19 322	4.55 348	1.08 332	2.07 333	1.47 318	1.70 325	2.34 320

Dean	2.26 325	3.02 349	1.51 334	3.69 343	3.06 349	3.35 336	3.37 340	1.63 338	1.75 335	1.34 344	1.22 323	3.24 322	3.75 328	2.81 341	1.67 316	0.89 324	1.78 332	1.08 337	4.11 315	1.56 344	1.17 318	1.01 311	4.18 346	1.28 341	2.41 340	2.01 332	2.20 338	2.02 314

DispFullNet	2.33 326	2.68 338	3.37 357	2.54 325	2.33 335	2.65 323	2.56 327	1.37 328	1.29 323	2.23 355	1.02 312	7.86 352	2.93 325	2.48 331	1.41 301	1.62 353	2.89 345	1.43 347	6.75 336	2.26 353	1.63 335	1.71 340	1.21 325	0.80 314	0.93 299	0.93 283	1.52 319	2.50 326

LVE	2.40 327	2.71 339	1.67 338	4.77 353	2.70 344	3.32 335	3.79 345	1.33 326	1.39 328	1.62 349	1.35 326	3.06 320	3.67 327	2.80 340	1.44 305	0.89 324	1.62 329	1.12 339	6.31 331	1.44 340	1.97 340	1.40 331	3.89 341	1.47 348	2.51 344	2.03 334	2.07 336	2.50 326

ACVNet_2	2.43 328	2.72 340	1.85 343	3.43 341	2.57 342	3.08 328	3.07 336	1.40 329	1.10 314	1.11 334	0.99 311	2.79 315	1.99 316	2.57 335	1.19 288	0.76 317	2.35 340	0.78 317	16.59 355	1.22 329	1.05 313	0.82 297	3.92 343	1.15 339	1.74 330	2.01 332	1.54 320	1.90 311

IMH	2.49 329	2.59 336	1.81 342	3.06 337	2.54 341	3.39 339	3.61 344	1.47 334	1.90 340	1.03 326	1.07 316	3.52 328	8.23 343	3.63 350	1.59 310	0.91 326	1.80 333	1.01 333	5.27 324	1.38 339	1.37 327	1.14 320	4.57 350	1.13 335	2.08 335	1.87 329	1.82 329	3.43 339

SGM-ForestM	2.76 330	1.91 326	0.61 286	1.81 314	0.95 307	2.05 318	1.33 316	1.42 330	0.91 305	0.56 253	0.91 304	5.46 337	4.14 331	0.42 274	24.53 362	0.42 218	0.62 264	0.44 243	5.98 328	0.47 252	0.63 267	0.44 174	0.39 263	0.56 285	3.80 354	4.06 353	4.71 356	4.93 349

WAO-8	2.95 331	2.89 343	2.08 345	4.66 350	2.53 339	3.48 342	2.97 330	1.91 345	3.21 351	1.38 346	1.44 331	5.04 333	8.43 344	3.60 348	2.17 331	1.16 338	2.03 337	1.19 342	6.98 337	2.15 351	1.74 337	1.25 326	2.86 335	1.36 342	3.26 348	2.73 345	2.53 341	4.56 347

Venus	2.95 331	2.89 343	2.08 345	4.66 350	2.53 339	3.48 342	2.97 330	1.91 345	3.21 351	1.38 346	1.44 331	5.04 333	8.43 344	3.60 348	2.17 331	1.16 338	2.03 337	1.19 342	6.98 337	2.15 351	1.74 337	1.25 326	2.86 335	1.36 342	3.26 348	2.73 345	2.53 341	4.56 347

STStereo	3.04 333	1.84 324	2.02 344	2.86 331	2.07 327	2.80 325	2.13 322	3.45 355	1.87 337	0.84 315	5.89 358	8.55 355	10.11 348	0.54 296	5.43 350	0.48 243	0.66 274	0.47 255	12.54 350	0.74 301	0.90 307	0.86 300	0.50 289	1.06 330	2.80 345	2.48 343	2.76 348	5.29 351

DN	3.31 334	0.27 143	0.23 151	0.52 246	0.27 173	50.26 369	0.25 190	0.47 160	0.27 179	0.43 125	0.43 196	28.71 362	0.17 102	0.23 192	0.35 134	0.43 225	0.48 191	0.37 186	0.63 202	0.30 170	0.46 183	0.48 187	0.26 223	0.26 189	0.84 291	0.63 225	0.60 225	0.85 257

zero-FE	3.46 335	0.27 143	0.18 106	16.67 361	0.30 197	65.13 370	0.79 296	0.55 232	0.23 136	0.51 196	0.41 182	1.32 287	0.39 240	0.21 165	0.34 123	0.34 161	0.50 212	0.34 157	1.63 286	0.29 159	0.58 247	0.51 205	0.17 157	0.19 124	0.37 130	0.32 115	0.49 163	0.51 175

notaker	3.70 336	3.63 354	2.85 354	6.04 355	3.37 352	4.76 351	4.69 352	2.04 348	2.21 344	1.89 351	1.60 337	7.21 349	15.87 355	3.78 354	2.29 338	1.52 350	2.59 343	1.74 350	11.12 348	2.03 350	2.00 341	2.17 348	4.86 352	1.71 352	1.52 327	1.74 326	1.91 333	2.70 331

JetBlue	3.72 337	2.93 346	2.25 349	4.01 348	3.39 353	4.54 350	4.38 347	2.49 350	2.38 346	1.19 339	1.04 314	7.20 348	1.53 307	3.21 344	1.64 315	1.52 350	2.46 342	2.08 353	4.12 316	1.77 348	4.67 356	5.57 355	1.98 330	1.72 353	2.43 342	4.51 355	3.02 350	22.45 362

PWCK	3.81 338	2.53 333	1.72 339	3.08 338	2.13 332	3.10 330	3.14 337	1.99 347	2.21 344	2.27 356	3.18 349	5.47 338	3.87 329	1.43 327	2.14 330	1.00 331	1.84 335	1.11 338	42.20 366	1.74 346	2.25 344	1.67 338	2.24 332	1.53 349	1.90 331	2.63 344	1.84 331	2.54 328

AIO-Stereo-zeroshot1	4.11 339	0.40 234	0.83 307	0.55 253	0.48 252	0.82 285	0.60 277	0.59 256	0.45 255	0.58 270	2.49 344	0.67 236	0.21 129	0.23 192	1.06 283	0.76 317	0.56 253	0.45 248	93.54 369	0.39 212	0.55 238	0.70 273	0.16 147	0.24 164	0.75 278	1.17 304	0.71 255	1.18 282

UNDER WATER	4.12 340	4.08 355	2.63 352	6.45 356	4.77 357	5.44 354	5.59 353	3.34 354	3.11 350	1.70 350	1.80 339	7.67 350	11.14 349	4.31 360	2.42 342	1.26 344	4.76 349	1.65 349	6.67 335	2.44 355	2.82 350	2.90 349	7.40 362	2.17 356	3.16 347	3.80 352	2.72 346	5.07 350

TorneroNet-64	4.16 341	3.61 353	2.11 347	4.37 349	2.98 347	4.33 347	4.63 351	1.71 341	6.34 357	1.23 340	1.11 320	5.72 340	25.96 358	4.00 358	2.53 343	0.96 329	2.98 347	1.29 345	12.05 349	1.55 343	2.30 347	1.69 339	4.93 353	1.44 347	2.24 338	2.79 347	1.84 331	5.51 353

UNDER WATER-64	4.19 342	4.38 357	2.66 353	7.03 357	4.94 358	5.57 355	5.84 354	3.48 357	2.88 348	1.94 353	1.95 341	7.91 353	9.16 347	4.50 362	2.63 344	1.31 345	4.96 350	1.75 351	6.26 330	2.37 354	2.75 349	3.23 350	7.93 363	2.02 355	2.94 346	4.48 354	2.89 349	5.44 352

MADNet++	4.47 343	3.00 348	3.25 356	2.44 323	3.78 355	2.63 322	3.35 339	3.45 355	4.35 355	3.57 360	3.87 352	5.35 335	5.16 338	3.40 347	3.14 346	4.21 358	3.98 348	3.26 356	6.32 332	4.42 358	7.68 359	13.20 360	2.01 331	3.95 360	3.30 350	10.32 360	3.77 354	3.51 340

ktn	4.88 344	2.98 347	2.15 348	3.75 344	3.03 348	3.86 346	4.59 349	1.74 342	2.91 349	2.10 354	1.63 338	11.03 358	37.05 363	3.72 351	2.27 337	1.83 354	2.63 344	2.02 352	18.61 356	1.99 349	2.22 343	2.06 344	4.75 351	1.94 354	2.11 336	2.26 339	2.71 344	3.88 342

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 345	0.52 266	0.70 300	0.73 276	0.60 282	0.64 268	0.78 294	0.61 266	0.48 259	0.53 217	1.02 312	116.64 370	1.19 299	0.86 318	0.73 250	0.55 269	0.72 287	0.66 304	2.81 307	0.57 280	0.81 296	1.06 315	0.41 276	0.46 269	0.78 282	0.97 285	0.72 259	1.47 295

KSHMR	5.14 346	3.44 351	2.51 351	4.75 352	3.54 354	4.37 348	4.39 348	2.25 349	2.04 342	1.89 351	1.90 340	3.91 329	56.90 368	4.29 359	2.33 340	1.43 347	2.38 341	1.63 348	9.67 346	1.74 346	2.26 345	1.95 343	6.27 359	1.58 350	2.40 339	2.12 337	2.33 340	4.41 346

TorneroNet	5.55 347	3.56 352	2.26 350	3.87 345	3.09 350	4.41 349	4.59 349	1.77 343	5.65 356	1.30 342	1.46 334	6.35 344	60.56 369	3.94 357	2.38 341	0.99 330	2.95 346	1.26 344	16.30 354	1.57 345	2.37 348	1.62 336	5.15 354	1.41 345	2.48 343	2.30 340	2.14 337	4.06 343

JetRed	5.93 348	4.36 356	5.18 360	3.32 340	4.15 356	5.91 356	9.28 359	4.21 358	2.78 347	2.33 357	2.08 342	5.56 339	1.33 304	5.92 363	3.32 348	3.95 357	6.76 353	6.49 357	3.83 314	3.05 356	7.34 358	6.19 357	5.50 355	2.76 358	9.36 357	21.55 365	5.67 357	17.91 359

MANE	5.94 349	1.67 322	3.69 358	2.38 322	2.05 326	2.51 320	2.37 323	3.17 352	4.05 354	0.84 315	1.36 327	7.77 351	9.14 346	0.57 299	15.61 359	1.09 336	0.87 305	13.46 360	6.33 333	0.62 287	1.25 323	0.76 286	0.49 288	1.02 328	10.30 358	18.90 363	16.36 363	31.80 365

LSM0	6.91 350	0.81 304	0.60 281	1.25 307	1.05 314	1.32 311	1.29 315	1.65 340	1.45 329	1.18 338	1.49 335	2.67 313	4.52 333	0.52 294	59.29 369	70.04 370	1.27 319	0.77 316	10.09 347	1.49 341	2.97 352	5.30 354	0.65 305	0.91 322	1.35 322	1.86 328	2.57 343	8.34 355

ACV-stereo	7.17 351	0.74 298	0.56 273	0.91 292	0.56 277	1.07 303	0.71 288	0.67 273	0.75 292	0.68 299	0.75 286	0.79 257	6.27 342	0.42 274	1.42 304	1.02 333	0.86 304	0.56 289	167.52 370	1.28 332	0.90 307	0.88 303	0.63 303	0.58 287	0.59 236	0.89 278	0.73 262	0.81 246

XX-Stereo	8.91 352	0.25 122	0.19 117	0.40 214	0.21 127	0.44 224	0.17 140	0.55 232	0.23 136	0.52 206	0.47 212	0.59 212	0.17 102	0.20 152	0.62 228	0.56 272	0.49 200	0.37 186	0.66 212	0.39 212	0.48 199	0.45 178	0.15 128	0.21 141	229.66 371	0.55 208	0.60 225	0.96 267

HanzoNet	10.87 353	6.61 360	4.12 359	14.03 360	6.14 359	22.43 361	21.48 364	7.53 361	9.98 361	2.65 358	3.14 348	30.46 363	52.31 367	24.77 367	5.81 351	2.76 356	7.16 354	2.61 355	25.65 358	5.09 359	4.13 353	3.84 352	8.74 364	2.66 357	4.91 356	4.52 356	4.28 355	5.77 354

DGTPSM_ROB	11.00 354	5.61 358	16.56 363	3.96 346	7.34 360	4.93 352	7.56 355	4.32 359	11.20 362	4.12 361	8.43 359	4.55 331	13.08 351	3.85 355	13.16 356	13.78 361	6.37 351	15.33 361	7.61 340	11.60 361	8.27 361	20.90 361	5.52 356	11.00 363	11.55 359	30.93 367	12.69 360	32.76 366

DPSMNet_ROB	11.11 355	5.62 359	16.57 364	3.96 346	7.34 360	4.93 352	7.57 356	4.32 359	11.21 363	4.13 362	8.57 360	4.60 332	14.45 354	3.87 356	13.23 357	13.79 362	6.38 352	15.38 362	8.62 344	11.60 361	8.28 362	20.92 362	5.52 356	11.00 363	11.58 360	30.93 367	12.70 361	32.76 366

WQFJA1++	11.73 356	0.26 134	0.19 117	104.68 371	0.22 136	101.73 371	100.68 371	0.46 150	0.22 127	0.43 125	0.36 155	0.73 249	0.47 256	0.19 138	0.33 116	0.37 188	0.43 145	0.31 133	0.74 218	0.23 109	0.42 148	0.43 169	0.17 157	0.16 85	0.43 166	0.85 268	0.64 238	0.64 222

LE_ROB	12.15 357	1.07 316	1.28 328	4.86 354	43.61 369	6.11 357	34.98 366	7.73 362	6.67 359	0.59 273	3.47 350	32.65 365	46.59 366	0.28 228	3.28 347	0.34 161	0.56 253	0.43 238	23.40 357	0.83 308	0.89 305	0.66 268	0.55 294	8.00 362	23.50 363	19.54 364	20.84 365	35.39 368

BEATNet-Init1	13.96 358	15.06 361	1.45 332	33.51 366	2.74 345	31.35 364	11.00 361	2.83 351	3.32 353	0.97 321	4.32 354	18.31 359	31.62 361	0.57 299	32.74 363	1.33 346	0.88 306	0.67 307	61.90 368	16.80 365	4.24 354	6.02 356	0.75 311	1.26 340	18.71 362	8.82 358	37.43 370	28.26 364

DLNR_Zeroshot_test	15.24 359	56.59 371	0.74 302	77.76 370	0.28 183	0.40 209	71.39 370	0.56 240	0.23 136	0.54 225	0.35 149	0.59 212	0.18 116	4.34 361	79.08 370	81.53 371	15.25 361	11.51 359	5.30 325	0.36 198	0.78 295	0.74 281	0.15 128	0.31 217	0.60 241	0.51 196	0.69 249	0.63 219

DPSM_ROB	17.14 360	15.12 362	20.99 365	8.55 358	8.28 362	12.85 358	8.38 357	9.68 364	14.27 364	7.99 363	8.92 361	10.02 356	13.15 352	3.72 351	17.02 360	17.90 363	17.89 362	19.72 364	13.12 351	14.58 363	23.81 364	27.16 363	6.33 360	14.07 365	31.12 367	38.41 369	36.00 368	43.62 369

DPSM	17.14 360	15.12 362	20.99 365	8.55 358	8.28 362	12.85 358	8.38 357	9.68 364	14.27 364	7.99 363	8.92 361	10.02 356	13.15 352	3.72 351	17.02 360	17.90 363	17.89 362	19.72 364	13.12 351	14.58 363	23.81 364	27.16 363	6.33 360	14.07 365	31.12 367	38.41 369	36.00 368	43.62 369

LRCNet_RVC	19.34 362	28.20 365	9.73 362	30.22 365	27.96 367	31.69 365	26.15 365	20.45 368	8.63 360	28.67 368	28.56 366	30.79 364	23.77 357	32.51 368	10.62 355	1.87 355	23.27 364	17.65 363	40.19 363	17.32 366	8.18 360	3.73 351	35.17 367	25.19 367	1.50 325	1.19 305	5.90 358	3.12 337

PML	25.77 363	16.40 364	5.63 361	19.94 364	12.77 364	20.38 360	9.79 360	9.31 363	68.05 371	17.61 367	136.84 371	90.68 369	97.32 370	9.22 366	8.31 354	7.86 360	13.64 360	6.53 358	32.01 362	6.33 360	10.40 363	9.06 359	5.53 358	5.58 361	24.53 365	10.26 359	31.06 367	10.67 356

CasAABBNet	34.43 364	30.36 367	42.26 370	17.14 362	16.55 365	25.74 362	16.74 362	19.07 366	28.70 366	16.64 366	18.05 365	20.17 360	26.39 359	7.50 364	34.18 364	36.02 365	36.01 365	39.65 367	26.14 360	29.32 367	47.52 369	54.86 368	12.71 365	28.37 368	62.52 370	77.28 371	72.22 371	87.55 371

FlowAnything	34.52 365	30.33 366	42.31 371	17.14 362	16.71 366	25.96 363	16.81 363	19.68 367	28.72 367	16.57 365	18.01 364	20.18 361	26.42 360	7.60 365	34.43 365	36.11 366	36.12 366	39.47 366	26.12 359	29.42 368	47.92 370	54.90 369	12.80 366	28.57 369	62.37 369	77.50 372	72.30 372	87.66 372

HaxPig	36.94 366	39.02 368	35.87 367	37.61 367	42.00 368	37.54 366	41.37 367	37.89 369	39.04 368	46.91 369	48.84 368	44.26 366	35.76 362	37.00 369	38.72 367	36.77 368	45.37 367	48.69 368	40.70 364	39.66 369	36.11 366	31.60 365	47.76 369	39.78 371	18.63 361	16.85 362	13.84 362	19.74 360

AVERAGE_ROB	39.02 367	41.97 369	38.90 368	43.30 368	44.01 370	42.99 367	43.74 368	43.16 370	39.90 369	47.57 370	47.87 367	44.75 367	39.96 364	43.65 371	38.17 366	36.44 367	46.39 368	48.96 369	41.67 365	40.21 370	39.69 367	35.43 366	46.62 368	39.76 370	24.41 364	16.49 361	19.69 364	17.85 358

MEDIAN_ROB	40.83 368	43.09 370	39.48 369	43.85 369	45.04 371	43.46 368	44.50 369	43.93 371	40.53 370	50.28 371	51.34 370	46.63 368	40.33 365	42.01 370	40.18 368	38.17 369	48.38 369	51.35 370	43.96 367	42.85 371	41.02 368	36.07 367	48.66 370	41.25 372	25.02 366	23.68 366	21.83 366	25.41 363

GS-Stereo																							0.06 21	0.08 24	0.14 21	0.15 26	0.17 35	0.13 32

FSD		0.47 253	0.47 252	0.48 236	0.48 252	0.47 232	0.51 258	0.65 269	0.35 232	0.69 300	0.39 167			0.51 289	0.53 195	0.56 272			0.57 188	0.48 256				0.48 275	0.59 236	0.59 220	0.60 225	0.60 205

STTRV1_RVC		0.66 291	0.51 265	0.83 287	0.62 284	0.82 285	0.71 288	0.78 295	0.76 293	0.71 302	0.82 299	1.33 288	1.76 311	0.79 314		0.59 284	1.17 317	0.58 296		1.22 329	1.22 322			0.88 320	0.95 301	1.08 297	1.17 304	2.84 334

DPSimNet_ROB		3.03 350	3.09 355	2.75 329	2.79 346	2.83 326	4.04 346	3.33 353	6.56 358	2.71 359	50.85 369	6.38 345	18.73 356	3.01 343	14.74 358	5.23 359		2.37 354	28.07 361	3.64 357	5.47 357	6.94 358	2.62 334	2.99 359		6.16 357	3.42 353	15.50 357

Low-res two-view benchmark