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

LACA2	0.10 1	0.06 1	0.07 21	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.06 35	0.05 1	0.07 17	0.07 24	0.02 2	0.11 19	0.04 1	0.04 1	0.65 6	0.36 43	0.08 1	0.08 7	0.11 10	0.06 1	0.09 1	0.12 2	0.03 1	0.04 1	0.08 3	0.07 4	0.09 4	0.06 4

CoSv	0.10 1	0.11 39	0.07 21	0.05 6	0.05 7	0.09 29	0.04 2	0.08 20	0.06 7	0.06 16	0.03 4	0.09 8	0.04 1	0.04 1	0.54 2	0.35 38	0.13 24	0.07 4	0.13 16	0.06 1	0.14 10	0.11 1	0.03 1	0.06 16	0.12 39	0.07 4	0.11 7	0.06 4

BridgeDepth	0.11 3	0.08 18	0.07 21	0.06 17	0.06 20	0.07 12	0.05 15	0.06 3	0.05 4	0.05 4	0.03 4	0.13 33	0.04 1	0.05 6	0.71 9	0.36 43	0.08 1	0.08 7	0.13 16	0.06 1	0.12 4	0.13 3	0.03 1	0.04 1	0.09 12	0.09 13	0.12 15	0.07 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.12 4	0.09 24	0.08 29	0.06 17	0.09 51	0.07 12	0.07 39	0.06 3	0.10 43	0.07 24	0.05 12	0.11 19	0.07 30	0.08 31	0.67 7	0.42 67	0.10 7	0.11 24	0.12 14	0.07 5	0.13 8	0.16 5	0.04 4	0.08 35	0.10 21	0.10 23	0.13 25	0.09 36

DispViT+	0.13 5	0.09 24	0.09 32	0.10 59	0.10 57	0.07 12	0.08 54	0.08 20	0.10 43	0.09 42	0.09 39	0.11 19	0.07 30	0.07 22	0.76 16	0.29 21	0.09 5	0.12 27	0.13 16	0.10 11	0.13 8	0.19 6	0.05 17	0.11 57	0.10 21	0.15 62	0.12 15	0.13 55

Pointernet	0.13 5	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 12	0.31 186	0.06 3	0.04 1	0.05 4	0.06 16	0.08 2	0.04 1	0.06 12	0.60 3	0.38 55	0.11 13	0.06 1	0.10 5	0.16 42	0.10 2	0.72 73	0.04 4	0.05 7	0.07 1	0.06 1	0.13 25	0.08 27

PointNet	0.14 7	0.09 24	0.09 32	0.06 17	0.05 7	0.09 29	0.16 121	0.11 50	0.07 17	0.10 50	0.08 29	0.10 12	0.07 30	0.16 88	0.53 1	0.20 1	0.18 49	0.06 1	0.22 46	0.14 31	0.17 19	0.26 13	0.08 42	0.07 27	0.11 31	0.20 92	0.20 66	0.10 44

LACA3	0.14 7	0.10 31	0.09 32	0.07 34	0.08 44	0.09 29	0.12 81	0.07 12	0.10 43	0.08 34	0.06 16	0.14 41	0.07 30	0.08 31	0.83 19	0.37 48	0.10 7	0.11 24	0.17 32	0.09 8	0.16 14	0.19 6	0.04 4	0.09 44	0.12 39	0.10 23	0.14 32	0.12 52

MatchStereo	0.14 7	0.10 31	0.09 32	0.05 6	0.09 51	0.08 22	0.06 35	0.08 20	0.12 60	0.04 2	0.07 23	0.08 2	0.10 52	0.09 41	0.85 21	0.25 11	0.13 24	0.12 27	0.11 10	0.10 11	0.18 23	0.28 16	0.05 17	0.11 57	0.11 31	0.11 34	0.12 15	0.09 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.14 7	0.07 7	0.06 16	0.06 17	0.05 7	0.06 7	0.05 15	0.08 20	0.09 36	0.06 16	0.09 39	0.08 2	0.07 30	0.07 22	1.22 63	0.24 5	0.11 13	0.10 18	0.10 5	0.14 31	0.12 4	0.28 16	0.05 17	0.05 7	0.09 12	0.11 34	0.12 15	0.09 36

CroCo-Stereo Lap2	0.14 7	0.08 18	0.05 6	0.05 6	0.06 20	0.05 1	0.04 2	0.08 20	0.06 7	0.11 55	0.03 4	0.14 41	0.07 30	0.08 31	0.94 29	0.36 43	0.12 17	0.10 18	0.13 16	0.07 5	0.30 59	0.23 11	0.04 4	0.07 27	0.12 39	0.11 34	0.11 7	0.08 27

CroCo-Stereo	0.14 7	0.07 7	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 20	0.06 7	0.06 16	0.01 1	0.11 19	0.07 30	0.07 22	1.09 40	0.38 55	0.13 24	0.10 18	0.17 32	0.06 1	0.26 49	0.24 12	0.04 4	0.06 16	0.11 31	0.09 13	0.11 7	0.07 13
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
StereoVision	0.15 13	0.10 31	0.07 21	0.06 17	0.07 30	0.07 12	0.07 39	0.10 46	0.13 71	0.09 42	0.07 23	0.16 48	0.08 39	0.11 51	0.75 15	0.29 21	0.15 32	0.13 35	0.17 32	0.10 11	0.23 41	0.22 10	0.04 4	0.09 44	0.15 56	0.13 52	0.19 61	0.16 70

BridgeDepth_RVC	0.16 14	0.13 52	0.10 49	0.08 43	0.10 57	0.10 33	0.08 54	0.12 53	0.12 60	0.10 50	0.08 29	0.12 29	0.09 44	0.08 31	0.89 24	0.34 36	0.11 13	0.12 27	0.21 42	0.11 15	0.17 19	0.19 6	0.06 26	0.09 44	0.14 46	0.17 74	0.15 40	0.17 77
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.16 14	0.09 24	0.05 6	0.05 6	0.06 20	0.06 7	0.04 2	0.09 40	0.06 7	0.09 42	0.02 2	0.16 48	0.11 58	0.07 22	1.00 30	0.45 82	0.15 32	0.12 27	0.16 31	0.09 8	0.30 59	0.37 33	0.04 4	0.09 44	0.14 46	0.11 34	0.12 15	0.09 36

MLG-Stereo	0.17 16	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.27 178	0.04 2	0.06 3	0.06 7	0.07 24	0.04 7	0.09 8	0.05 7	0.06 12	1.29 74	0.71 162	0.12 17	0.09 16	0.28 62	0.17 46	0.25 46	0.30 20	0.04 4	0.04 1	0.08 3	0.06 1	0.11 7	0.07 13

ProNet	0.17 16	0.07 7	0.09 32	0.06 17	0.04 2	0.10 33	0.66 266	0.07 12	0.04 1	0.04 2	0.12 60	0.07 1	0.04 1	0.30 179	0.74 11	0.47 97	0.27 91	0.09 16	0.11 10	0.13 25	0.17 19	0.47 46	0.09 52	0.08 35	0.10 21	0.06 1	0.11 7	0.06 4

TDLM	0.17 16	0.14 60	0.14 93	0.11 68	0.14 88	0.11 39	0.11 75	0.15 62	0.12 60	0.09 42	0.21 112	0.20 68	0.11 58	0.12 59	0.61 4	0.20 1	0.20 56	0.15 47	0.13 16	0.11 15	0.15 13	0.37 33	0.10 63	0.11 57	0.12 39	0.16 65	0.16 45	0.16 70

DEFOM-Stereo	0.18 19	0.12 46	0.09 32	0.09 52	0.08 44	0.11 39	0.05 15	0.10 46	0.08 31	0.08 34	0.11 54	0.13 33	0.06 18	0.08 31	1.28 72	0.38 55	0.17 41	0.14 37	0.21 42	0.12 19	0.32 65	0.35 30	0.08 42	0.07 27	0.14 46	0.13 52	0.26 89	0.13 55

RAStereo	0.18 19	0.12 46	0.08 29	0.06 17	0.08 44	0.07 12	0.05 15	0.10 46	0.07 17	0.20 79	0.04 7	0.16 48	0.06 18	0.09 41	1.13 49	0.35 38	0.18 49	0.13 35	0.24 48	0.08 7	0.52 116	0.30 20	0.05 17	0.09 44	0.14 46	0.11 34	0.13 25	0.11 49

RAFT	0.18 19	0.07 7	0.10 49	0.08 43	0.04 2	0.24 158	0.27 177	0.19 74	0.07 17	0.13 59	0.08 29	0.13 33	0.06 18	0.11 51	1.18 56	0.29 21	0.17 41	0.08 7	0.14 24	0.21 70	0.16 14	0.33 28	0.04 4	0.07 27	0.16 64	0.15 62	0.21 71	0.16 70

delet	0.18 19	0.14 60	0.13 73	0.12 77	0.12 70	0.13 61	0.10 72	0.12 53	0.10 43	0.15 63	0.12 60	0.18 56	0.10 52	0.12 59	1.14 50	0.24 5	0.17 41	0.14 37	0.13 16	0.12 19	0.18 23	0.33 28	0.09 52	0.11 57	0.14 46	0.12 45	0.21 71	0.14 62

AANet_RVC	0.18 19	0.13 52	0.13 73	0.10 59	0.16 109	0.08 22	0.13 88	0.14 59	0.15 84	0.13 59	0.12 60	0.13 33	0.11 58	0.11 51	0.90 26	0.25 11	0.18 49	0.17 58	0.20 37	0.16 42	0.18 23	0.21 9	0.11 77	0.12 67	0.16 64	0.16 65	0.22 76	0.23 109

VIP-Stereo	0.19 24	0.11 39	0.12 63	0.08 43	0.07 30	0.08 22	0.05 15	0.11 50	0.08 31	0.09 42	0.12 60	0.20 68	0.06 18	0.07 22	0.89 24	0.43 72	0.19 53	0.14 37	0.20 37	0.18 48	0.22 39	0.84 86	0.06 26	0.10 50	0.13 44	0.11 34	0.14 32	0.13 55

MM-Stereo_test3	0.19 24	0.08 18	0.05 6	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 40	0.07 17	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.04 1	0.11 51	0.80 17	0.63 145	0.15 32	0.25 118	0.12 14	0.34 131	0.11 3	1.28 143	0.31 233	0.04 1	0.08 3	0.08 10	0.16 45	0.07 13

MLG-Stereo_test1	0.20 26	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.36 226	0.04 2	0.06 3	0.07 17	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.05 7	0.06 12	1.43 88	0.69 156	0.12 17	0.10 18	0.29 68	0.18 48	0.24 43	0.96 101	0.04 4	0.04 1	0.08 3	0.07 4	0.12 15	0.07 13

LG-Stereo	0.20 26	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.07 30	0.21 129	0.05 15	0.09 40	0.12 60	0.09 42	0.32 182	0.16 48	0.05 7	0.06 12	1.52 99	0.52 112	0.12 17	0.12 27	0.26 55	0.36 139	0.22 39	0.30 20	0.13 99	0.05 7	0.10 21	0.12 45	0.12 15	0.07 13

AIO-test2	0.20 26	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 44	0.08 22	0.06 35	0.06 3	0.07 17	0.05 4	0.08 29	0.10 12	0.05 7	0.04 1	1.46 92	1.01 212	0.15 32	0.08 7	0.09 2	0.20 60	0.14 10	1.03 115	0.05 17	0.08 35	0.09 12	0.07 4	0.07 1	0.06 4

iRaftStereo_RVC	0.20 26	0.15 63	0.12 63	0.10 59	0.11 65	0.10 33	0.07 39	0.17 66	0.09 36	0.15 63	0.15 80	0.18 56	0.09 44	0.17 96	0.63 5	0.28 18	0.25 77	0.14 37	0.21 42	0.21 70	0.36 73	0.86 90	0.08 42	0.10 50	0.15 56	0.12 45	0.19 61	0.13 55

AdaDepth	0.21 30	0.11 39	0.07 21	0.07 34	0.08 44	0.17 99	0.05 15	0.08 20	0.08 31	0.06 16	0.08 29	0.11 19	0.06 18	0.11 51	1.25 69	0.60 134	0.14 28	0.12 27	0.25 52	0.29 110	0.19 28	1.07 120	0.05 17	0.06 16	0.10 21	0.11 34	0.17 51	0.11 49

DFGA-Net	0.21 30	0.17 73	0.10 49	0.13 87	0.09 51	0.11 39	0.09 66	0.19 74	0.10 43	0.28 111	0.11 54	0.18 56	0.09 44	0.13 62	1.05 32	0.28 18	0.23 63	0.15 47	0.31 75	0.15 36	0.29 56	0.50 50	0.08 42	0.18 119	0.16 64	0.13 52	0.35 115	0.15 64

TS12	0.22 32	0.13 52	0.12 63	0.10 59	0.12 70	0.13 61	0.13 88	0.17 66	0.10 43	0.08 34	0.14 76	0.18 56	0.10 52	0.10 45	1.65 117	0.51 108	0.15 32	0.14 37	0.26 55	0.12 19	0.28 54	0.29 18	0.08 42	0.13 71	0.20 89	0.14 58	0.20 66	0.19 85

TS	0.22 32	0.13 52	0.12 63	0.10 59	0.12 70	0.13 61	0.13 88	0.17 66	0.10 43	0.08 34	0.14 76	0.18 56	0.10 52	0.10 45	1.65 117	0.51 108	0.15 32	0.14 37	0.26 55	0.12 19	0.28 54	0.29 18	0.08 42	0.13 71	0.20 89	0.14 58	0.20 66	0.19 85

NLCSM	0.22 32	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 7	0.05 15	0.09 40	1.10 308	0.05 4	0.58 226	0.08 2	1.65 298	0.05 6	0.74 11	0.24 5	0.08 1	0.06 1	0.08 1	0.13 25	0.12 4	0.26 13	0.04 4	0.05 7	0.07 1	0.10 23	0.08 2	0.05 1

MonStereo	0.22 32	0.08 18	0.07 21	0.06 17	0.07 30	0.05 1	0.05 15	0.06 3	0.07 17	0.07 24	0.07 23	0.10 12	0.06 18	0.08 31	1.22 63	0.89 197	0.12 17	0.18 65	0.22 46	0.49 205	0.27 52	1.04 118	0.05 17	0.04 1	0.11 31	0.10 23	0.14 32	0.11 49

AASNet	0.22 32	0.18 80	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.16 90	0.14 102	0.17 66	0.09 36	0.15 63	0.16 91	0.16 48	0.10 52	0.15 75	1.23 65	0.23 3	0.18 49	0.16 54	0.17 32	0.14 31	0.20 33	0.80 81	0.10 63	0.13 71	0.15 56	0.14 58	0.18 55	0.13 55

WQFJX1	0.23 37	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 20	1.16 311	0.05 4	0.62 231	0.08 2	1.74 299	0.05 6	0.70 8	0.26 13	0.09 5	0.07 4	0.09 2	0.09 8	0.12 4	0.30 20	0.06 26	0.05 7	0.08 3	0.10 23	0.12 15	0.06 4

MaDis-Stereo	0.23 37	0.17 73	0.11 57	0.07 34	0.11 65	0.08 22	0.07 39	0.13 55	0.10 43	0.19 75	0.10 44	0.20 68	0.09 44	0.14 70	1.08 37	0.40 62	0.24 67	0.18 65	0.54 153	0.12 19	0.51 113	0.45 44	0.07 37	0.13 71	0.20 89	0.23 103	0.21 71	0.24 114

AIO-test1	0.24 39	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 30	0.08 22	0.04 2	0.09 40	0.08 31	0.08 34	0.08 29	0.10 12	0.05 7	0.06 12	1.44 90	0.63 145	0.17 41	0.08 7	0.14 24	0.55 215	0.17 19	1.99 214	0.04 4	0.06 16	0.09 12	0.07 4	0.08 2	0.06 4

plain	0.24 39	0.21 119	0.13 73	0.11 68	0.15 93	0.11 39	0.08 54	0.21 83	0.12 60	0.23 83	0.09 39	0.30 113	0.12 69	0.17 96	1.07 34	0.46 90	0.25 77	0.23 102	0.29 68	0.14 31	0.55 126	0.57 55	0.08 42	0.19 141	0.19 84	0.17 74	0.20 66	0.21 100

RAFT_CTSACE	0.24 39	0.20 102	0.13 73	0.12 77	0.10 57	0.14 76	0.10 72	0.24 96	0.11 53	0.26 100	0.10 44	0.22 74	0.18 105	0.11 51	0.87 23	0.39 60	0.22 58	0.14 37	0.31 75	0.19 56	0.33 69	0.83 85	0.09 52	0.13 71	0.27 134	0.16 65	0.34 111	0.17 77

WQFJX	0.25 42	0.07 7	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.07 12	1.18 317	0.05 4	0.64 235	0.08 2	1.76 301	0.06 12	0.86 22	0.31 26	0.08 1	0.07 4	0.09 2	0.13 25	0.16 14	0.31 25	0.06 26	0.06 16	0.08 3	0.10 23	0.11 7	0.08 27

test_5	0.25 42	0.19 92	0.11 57	0.11 68	0.08 44	0.21 129	0.08 54	0.32 153	0.11 53	0.17 70	0.37 197	0.24 81	0.21 130	0.08 31	1.17 54	0.49 103	0.17 41	0.15 47	0.29 68	0.12 19	0.25 46	0.73 74	0.07 37	0.15 88	0.17 74	0.17 74	0.33 101	0.20 91

MMNet	0.25 42	0.15 63	0.12 63	0.14 92	0.14 88	0.13 61	0.14 102	0.16 63	0.12 60	0.13 59	0.15 80	0.22 74	0.09 44	0.18 111	2.41 179	0.26 13	0.19 53	0.17 58	0.20 37	0.15 36	0.21 37	0.40 35	0.10 63	0.14 79	0.15 56	0.16 65	0.28 95	0.16 70

WQFJA1	0.26 45	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 20	1.17 315	0.05 4	0.73 251	0.09 8	1.86 308	0.07 22	0.93 27	0.24 5	0.10 7	0.08 7	0.10 5	0.13 25	0.19 28	0.43 41	0.06 26	0.05 7	0.08 3	0.09 13	0.11 7	0.08 27

NLMM	0.26 45	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 20	1.17 315	0.05 4	0.73 251	0.09 8	1.86 308	0.07 22	0.93 27	0.24 5	0.10 7	0.08 7	0.10 5	0.13 25	0.19 28	0.43 41	0.06 26	0.05 7	0.08 3	0.09 13	0.11 7	0.08 27

LGtest1	0.26 45	0.15 63	0.12 63	0.10 59	0.15 93	0.35 222	0.07 39	0.14 59	0.13 71	0.12 58	0.34 188	0.16 48	0.13 74	0.10 45	1.57 103	0.61 136	0.23 63	0.24 109	0.29 68	0.25 98	0.33 69	0.64 63	0.08 42	0.12 67	0.16 64	0.13 52	0.19 61	0.15 64

MIF-Stereo (partial)	0.26 45	0.20 102	0.13 73	0.10 59	0.13 82	0.11 39	0.08 54	0.17 66	0.14 78	0.18 73	0.10 44	0.25 85	0.11 58	0.16 88	1.41 85	0.45 82	0.25 77	0.22 91	0.30 72	0.15 36	0.58 134	0.56 53	0.09 52	0.18 119	0.19 84	0.17 74	0.38 134	0.20 91

GMStereo	0.26 45	0.24 171	0.13 73	0.19 148	0.17 119	0.20 125	0.16 121	0.29 122	0.16 94	0.23 83	0.19 101	0.33 135	0.17 98	0.14 70	0.80 17	0.30 25	0.29 103	0.19 71	0.44 114	0.20 60	0.36 73	0.35 30	0.12 86	0.16 96	0.25 120	0.22 99	0.39 140	0.20 91
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 45	0.19 92	0.19 136	0.20 158	0.16 109	0.18 107	0.14 102	0.25 105	0.16 94	0.15 63	0.26 140	0.23 77	0.13 74	0.54 255	0.74 11	0.23 3	0.24 67	0.17 58	0.54 153	0.14 31	0.19 28	0.91 94	0.10 63	0.13 71	0.16 64	0.13 52	0.22 76	0.24 114

NLSM1	0.27 51	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.06 20	0.08 22	0.05 15	0.10 46	1.22 321	0.05 4	0.74 253	0.11 19	1.80 304	0.06 12	1.01 31	0.35 38	0.10 7	0.08 7	0.10 5	0.11 15	0.16 14	0.40 35	0.06 26	0.06 16	0.09 12	0.11 34	0.12 15	0.07 13

MM-Stereo_test1	0.27 51	0.11 39	0.07 21	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 20	0.06 7	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.05 7	0.19 117	1.07 34	1.14 230	0.24 67	0.30 155	0.13 16	0.64 236	0.14 10	1.42 161	0.46 268	0.06 16	0.09 12	0.34 178	0.13 25	0.06 4

UniTT-Stereo	0.27 51	0.16 69	0.11 57	0.09 52	0.11 65	0.11 39	0.07 39	0.16 63	0.11 53	0.21 80	0.10 44	0.29 104	0.16 90	0.26 155	1.56 100	0.47 97	0.25 77	0.19 71	0.64 181	0.15 36	0.59 139	0.44 43	0.10 63	0.16 96	0.18 78	0.22 99	0.16 45	0.17 77

UPFNet	0.27 51	0.18 80	0.20 141	0.18 137	0.19 140	0.19 114	0.15 116	0.22 86	0.17 110	0.23 83	0.19 101	0.23 77	0.14 81	0.26 155	1.70 127	0.29 21	0.24 67	0.21 81	0.25 52	0.18 48	0.24 43	0.40 35	0.14 119	0.17 114	0.19 84	0.20 92	0.39 140	0.19 85

NLMM1	0.28 55	0.08 18	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.06 7	0.04 2	0.08 20	1.31 324	0.06 16	0.65 237	0.11 19	1.82 307	0.07 22	1.08 37	0.37 48	0.10 7	0.08 7	0.11 10	0.17 46	0.26 49	0.49 49	0.06 26	0.07 27	0.10 21	0.10 23	0.14 32	0.07 13

RSM	0.28 55	0.09 24	0.09 32	0.07 34	0.06 20	0.14 76	0.05 15	0.06 3	0.05 4	0.05 4	0.08 29	0.13 33	0.06 18	0.04 1	0.74 11	0.27 15	0.24 67	0.10 18	0.14 24	0.35 136	0.20 33	3.91 332	0.12 86	0.07 27	0.10 21	0.11 34	0.14 32	0.07 13

RAFT+CT+SA	0.28 55	0.21 119	0.13 73	0.13 87	0.10 57	0.11 39	0.09 66	0.32 153	0.13 71	0.24 89	0.10 44	0.29 104	0.21 130	0.09 41	1.16 52	0.87 196	0.19 53	0.17 58	0.43 112	0.16 42	0.37 75	1.04 118	0.07 37	0.15 88	0.20 89	0.18 82	0.33 101	0.20 91

DMCA	0.28 55	0.17 73	0.16 106	0.13 87	0.14 88	0.13 61	0.16 121	0.18 73	0.15 84	0.19 75	0.18 93	0.28 99	0.12 69	0.15 75	2.01 154	0.60 134	0.33 138	0.45 246	0.24 48	0.15 36	0.29 56	0.30 20	0.13 99	0.14 79	0.18 78	0.17 74	0.21 71	0.17 77

LG-Stereo_L2	0.29 59	0.16 69	0.10 49	0.07 34	0.12 70	0.23 148	0.07 39	0.19 74	0.12 60	0.26 100	0.22 117	0.25 85	0.11 58	0.17 96	1.45 91	0.67 154	0.25 77	0.16 54	0.32 80	0.30 115	0.49 105	1.35 150	0.07 37	0.10 50	0.16 64	0.12 45	0.17 51	0.15 64

MLG-Stereo_test2	0.29 59	0.12 46	0.06 16	0.05 6	0.07 30	0.31 199	0.05 15	0.09 40	0.07 17	0.09 42	0.22 117	0.12 29	0.05 7	0.07 22	1.58 104	0.94 206	0.16 39	0.14 37	0.59 167	0.30 115	0.49 105	1.43 162	0.34 243	0.07 27	0.14 46	0.08 10	0.15 40	0.10 44

TestStereo	0.29 59	0.25 186	0.21 158	0.21 166	0.16 109	0.21 129	0.14 102	0.35 181	0.18 122	0.38 204	0.20 105	0.34 141	0.16 90	0.13 62	1.20 59	0.28 18	0.35 151	0.19 71	0.44 114	0.19 56	0.48 103	0.42 38	0.13 99	0.18 119	0.27 134	0.23 103	0.34 111	0.25 120

RSM++	0.30 62	0.10 31	0.09 32	0.08 43	0.07 30	0.11 39	0.06 35	0.08 20	0.07 17	0.06 16	0.08 29	0.14 41	0.07 30	0.04 1	0.71 9	0.27 15	0.22 58	0.11 24	0.15 28	0.52 209	0.24 43	4.18 337	0.15 131	0.12 67	0.13 44	0.10 23	0.14 32	0.08 27

TESTraft	0.30 62	0.22 136	0.15 99	0.11 68	0.12 70	0.11 39	0.11 75	0.24 96	0.15 84	0.25 94	0.12 60	0.29 104	0.23 143	0.16 88	1.32 78	0.80 180	0.23 63	0.17 58	0.52 140	0.20 60	0.39 84	0.76 77	0.09 52	0.15 88	0.22 106	0.25 118	0.48 187	0.23 109

LG-Stereo_L1	0.31 64	0.16 69	0.09 32	0.08 43	0.12 70	0.24 158	0.07 39	0.19 74	0.12 60	0.27 104	0.23 122	0.23 77	0.11 58	0.17 96	1.50 98	0.72 164	0.24 67	0.16 54	0.37 94	0.31 119	0.50 108	1.76 196	0.06 26	0.11 57	0.17 74	0.11 34	0.17 51	0.16 70

AIO-Stereo	0.31 64	0.09 24	0.09 32	0.08 43	0.06 20	0.13 61	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 16	0.12 29	0.06 18	0.05 6	1.41 85	0.40 62	0.58 252	0.10 18	0.24 48	0.99 293	0.16 14	2.98 286	0.13 99	0.06 16	0.09 12	0.10 23	0.13 25	0.06 4

TestStereo1	0.31 64	0.22 136	0.13 73	0.12 77	0.12 70	0.12 57	0.12 81	0.24 96	0.15 84	0.25 94	0.11 54	0.35 146	0.23 143	0.15 75	1.30 75	0.83 187	0.24 67	0.18 65	0.53 144	0.18 48	0.41 88	0.96 101	0.08 42	0.14 79	0.23 109	0.24 112	0.49 189	0.23 109

SA-5K	0.31 64	0.22 136	0.13 73	0.12 77	0.12 70	0.12 57	0.12 81	0.24 96	0.15 84	0.25 94	0.11 54	0.35 146	0.23 143	0.15 75	1.30 75	0.83 187	0.24 67	0.18 65	0.53 144	0.18 48	0.41 88	0.96 101	0.08 42	0.14 79	0.23 109	0.24 112	0.49 189	0.23 109

ARAFT	0.31 64	0.18 80	0.13 73	0.15 107	0.13 82	0.13 61	0.09 66	0.20 80	0.13 71	0.36 186	0.15 80	0.33 135	0.12 69	0.26 155	1.09 40	0.40 62	0.29 103	0.24 109	0.57 158	0.15 36	0.53 120	1.71 191	0.09 52	0.14 79	0.23 109	0.15 62	0.38 134	0.18 82

CFNet	0.31 64	0.23 157	0.20 141	0.25 194	0.23 182	0.19 114	0.21 148	0.30 131	0.17 110	0.28 111	0.23 122	0.38 161	0.21 130	0.22 133	1.67 120	0.27 15	0.29 103	0.21 81	0.28 62	0.21 70	0.37 75	0.48 48	0.13 99	0.18 119	0.29 156	0.29 151	0.38 134	0.32 156

GIP-stereo	0.32 70	0.12 46	0.09 32	0.07 34	0.06 20	0.23 148	0.10 72	0.08 20	0.06 7	0.08 34	0.09 39	0.11 19	0.06 18	0.13 62	1.83 138	1.28 243	0.15 32	0.24 109	0.21 42	0.55 215	0.23 41	2.33 248	0.05 17	0.07 27	0.11 31	0.12 45	0.17 51	0.07 13

UNet	0.32 70	0.21 119	0.20 141	0.19 148	0.20 152	0.21 129	0.16 121	0.27 107	0.17 110	0.29 117	0.21 112	0.26 91	0.18 105	0.57 268	1.91 142	0.32 29	0.28 98	0.23 102	0.31 75	0.21 70	0.37 75	0.32 27	0.16 145	0.21 164	0.22 106	0.25 118	0.44 172	0.26 129

HITNet	0.32 70	0.18 80	0.15 99	0.17 126	0.17 119	0.14 76	0.11 75	0.29 122	0.19 129	0.30 125	0.20 105	0.30 113	0.19 117	0.29 172	1.46 92	0.42 67	0.31 126	0.20 75	0.38 98	0.18 48	0.67 156	1.02 108	0.12 86	0.16 96	0.20 89	0.19 87	0.39 140	0.27 132
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
HGLStereo	0.33 73	0.24 171	0.20 141	0.18 137	0.24 190	0.19 114	0.18 135	0.23 90	0.16 94	0.31 138	0.32 182	0.22 74	0.15 87	0.21 127	1.95 148	0.47 97	0.38 166	0.24 109	0.30 72	0.20 60	0.46 98	0.57 55	0.14 119	0.19 141	0.24 112	0.25 118	0.33 101	0.22 103

111111	0.34 74	0.08 18	0.06 16	0.06 17	0.07 30	0.10 33	0.05 15	0.06 3	0.07 17	0.03 1	0.06 16	0.14 41	0.06 18	0.10 45	1.72 128	0.76 169	0.12 17	0.22 91	0.39 102	1.06 301	0.62 148	2.06 222	0.81 305	0.05 7	0.08 3	0.07 4	0.10 6	0.05 1

Occ-G	0.34 74	0.14 60	0.10 49	0.09 52	0.09 51	0.13 61	0.07 39	0.08 20	0.06 7	0.05 4	0.14 76	0.11 19	0.06 18	0.06 12	1.60 110	0.58 127	0.13 24	0.37 210	0.84 211	0.61 225	0.26 49	2.35 250	0.67 290	0.08 35	0.10 21	0.09 13	0.18 55	0.09 36

SA	0.34 74	0.22 136	0.14 93	0.14 92	0.15 93	0.16 90	0.09 66	0.34 170	0.16 94	0.31 138	0.12 60	0.44 192	0.14 81	0.21 127	1.06 33	0.92 200	0.27 91	0.30 155	0.61 176	0.24 88	0.53 120	0.90 93	0.09 52	0.18 119	0.27 134	0.29 151	0.56 213	0.27 132

RASNet	0.34 74	0.21 119	0.22 173	0.19 148	0.19 140	0.18 107	0.15 116	0.31 142	0.19 129	0.32 151	0.20 105	0.26 91	0.19 117	0.25 149	1.16 52	0.66 152	0.28 98	0.19 71	0.28 62	0.16 42	0.68 157	1.10 123	0.12 86	0.24 196	0.24 112	0.25 118	0.46 178	0.44 201

GANet	0.34 74	0.18 80	0.21 158	0.18 137	0.18 130	0.27 178	0.17 127	0.30 131	0.13 71	0.19 75	0.92 276	0.45 198	0.43 243	0.19 117	0.84 20	0.24 5	0.46 211	0.25 118	0.20 37	0.18 48	0.32 65	1.60 180	0.13 99	0.14 79	0.62 276	0.14 58	0.20 66	0.18 82

DISCO	0.34 74	0.24 171	0.17 116	0.19 148	0.21 163	0.24 158	0.33 192	0.21 83	0.21 147	0.35 170	0.26 140	0.25 85	0.17 98	0.19 117	2.16 164	0.37 48	0.30 120	0.22 91	0.44 114	0.23 84	0.31 63	0.71 71	0.15 131	0.18 119	0.24 112	0.23 103	0.40 146	0.25 120

PDISCO_ROB	0.34 74	0.24 171	0.21 158	0.22 175	0.20 152	0.19 114	0.42 218	0.24 96	0.19 129	0.29 117	0.27 151	0.25 85	0.18 105	0.18 111	1.28 72	0.45 82	0.32 130	0.33 175	0.41 107	0.26 103	0.55 126	0.70 69	0.14 119	0.21 164	0.32 179	0.30 159	0.55 211	0.31 151

G2L-Stereo	0.35 81	0.23 157	0.16 106	0.18 137	0.23 182	0.17 99	0.15 116	0.27 107	0.16 94	0.30 125	0.25 133	0.30 113	0.22 135	0.29 172	2.70 192	0.32 29	0.29 103	0.20 75	0.35 88	0.19 56	0.47 101	0.60 61	0.16 145	0.17 114	0.25 120	0.30 159	0.41 149	0.24 114

raft+_RVC	0.35 81	0.19 92	0.16 106	0.15 107	0.16 109	0.13 61	0.22 152	0.30 131	0.14 78	0.28 111	0.18 93	0.28 99	0.11 58	0.19 117	1.09 40	0.79 175	0.26 87	0.17 58	0.45 123	0.42 169	0.50 108	2.07 224	0.10 63	0.14 79	0.21 96	0.18 82	0.26 89	0.20 91

MoCha-V2	0.36 83	0.10 31	0.09 32	0.06 17	0.07 30	0.17 99	0.05 15	0.07 12	0.04 1	0.07 24	0.08 29	0.12 29	0.16 90	0.05 6	2.33 178	0.49 103	0.12 17	0.56 281	0.14 24	1.01 297	0.18 23	3.35 303	0.04 4	0.05 7	0.10 21	0.09 13	0.09 4	0.05 1

HCRNet	0.36 83	0.24 171	0.13 73	0.26 204	0.12 70	0.18 107	0.13 88	0.20 80	0.09 36	0.54 250	0.20 105	0.29 104	0.11 58	0.14 70	3.99 239	0.31 26	0.24 67	0.15 47	0.26 55	0.13 25	0.27 52	0.58 57	0.13 99	0.11 57	0.14 46	0.16 65	0.37 129	0.15 64

DSFCA	0.36 83	0.25 186	0.21 158	0.21 166	0.26 202	0.23 148	0.27 177	0.23 90	0.21 147	0.22 81	0.27 151	0.26 91	0.16 90	0.15 75	1.69 126	0.64 148	0.29 103	0.27 132	0.32 80	0.24 88	0.46 98	0.81 84	0.18 162	0.21 164	0.28 145	0.29 151	0.57 220	0.45 205

DLCB_ROB	0.36 83	0.25 186	0.24 187	0.22 175	0.24 190	0.22 139	0.31 186	0.28 114	0.23 163	0.31 138	0.34 188	0.35 146	0.26 156	0.33 196	1.24 66	0.35 38	0.34 146	0.28 142	0.31 75	0.22 81	0.59 139	0.80 81	0.21 183	0.24 196	0.48 249	0.37 193	0.38 134	0.45 205

DepthFocus	0.37 87	0.16 69	0.13 73	0.14 92	0.11 65	0.11 39	0.09 66	0.28 114	0.21 147	0.27 104	0.12 60	0.31 118	0.29 175	0.15 75	1.15 51	0.86 194	0.43 194	0.26 126	0.35 88	0.43 174	1.53 263	1.49 167	0.14 119	0.15 88	0.18 78	0.17 74	0.24 79	0.25 120

S2M2_XL	0.37 87	0.15 63	0.17 116	0.10 59	0.13 82	0.14 76	0.15 116	0.29 122	0.19 129	0.27 104	0.13 67	0.37 157	0.34 203	0.13 62	1.19 58	0.78 173	0.48 223	0.43 236	0.28 62	0.21 70	1.51 255	1.34 149	0.13 99	0.15 88	0.19 84	0.16 65	0.24 79	0.24 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.37 87	0.22 136	0.15 99	0.14 92	0.13 82	0.11 39	0.12 81	0.21 83	0.12 60	0.18 73	0.13 67	0.21 72	0.16 90	0.13 62	4.27 244	0.35 38	0.28 98	0.22 91	0.35 88	0.20 60	0.41 88	0.75 75	0.12 86	0.16 96	0.20 89	0.17 74	0.27 94	0.21 100

iinet-f	0.37 87	0.24 171	0.18 126	0.20 158	0.15 93	0.22 139	0.19 139	0.22 86	0.16 94	0.38 204	0.39 201	0.27 95	0.23 143	0.17 96	1.98 151	0.49 103	0.31 126	0.21 81	0.69 191	0.36 139	0.50 108	0.92 95	0.15 131	0.18 119	0.27 134	0.20 92	0.46 178	0.26 129

IER	0.37 87	0.19 92	0.17 116	0.17 126	0.16 109	0.18 107	0.18 135	0.23 90	0.15 84	0.27 104	0.25 133	0.33 135	0.14 81	0.23 139	3.88 234	0.31 26	0.27 91	0.20 75	0.24 48	0.20 60	0.32 65	0.42 38	0.19 169	0.16 96	0.20 89	0.26 134	0.38 134	0.25 120

Sa-1000	0.37 87	0.21 119	0.14 93	0.15 107	0.17 119	0.16 90	0.11 75	0.36 196	0.18 122	0.31 138	0.15 80	0.46 205	0.18 105	0.25 149	1.18 56	0.73 166	0.32 130	0.33 175	0.66 182	0.22 81	0.69 160	1.18 133	0.09 52	0.23 187	0.34 191	0.30 159	0.51 199	0.27 132

IPLGR_C	0.37 87	0.20 102	0.21 158	0.17 126	0.21 163	0.17 99	0.28 181	0.32 153	0.26 185	0.30 125	0.31 173	0.32 127	0.18 105	0.52 247	1.07 34	0.43 72	0.36 157	0.21 81	0.51 135	0.21 70	0.51 113	1.53 172	0.12 86	0.19 141	0.50 251	0.19 87	0.58 224	0.20 91

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 87	0.26 204	0.25 197	0.23 179	0.30 226	0.21 129	0.44 226	0.28 114	0.51 267	0.37 193	0.25 133	0.36 156	0.18 105	0.29 172	2.01 154	0.33 31	0.28 98	0.22 91	0.35 88	0.24 88	0.32 65	0.64 63	0.16 145	0.19 141	0.24 112	0.42 208	0.32 100	0.32 156
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	0.38 95	0.11 39	0.09 32	0.11 68	0.14 88	0.14 76	0.07 39	0.11 50	0.09 36	0.17 70	0.10 44	0.20 68	0.08 39	0.09 41	1.38 83	0.73 166	0.17 41	0.16 54	2.11 290	0.20 60	0.40 85	3.01 292	0.05 17	0.10 50	0.12 39	0.11 34	0.18 55	0.12 52

MM-Stereo_test2	0.38 95	0.13 52	0.09 32	0.07 34	0.06 20	0.06 7	0.04 2	0.08 20	0.06 7	0.09 42	0.05 12	0.11 19	0.05 7	0.06 12	1.60 110	1.68 277	0.17 41	0.15 47	0.13 16	0.94 286	0.18 23	2.98 286	0.29 223	0.09 44	0.10 21	0.81 271	0.12 15	0.08 27

MIM_Stereo	0.38 95	0.19 92	0.15 99	0.15 107	0.14 88	0.24 158	0.13 88	0.27 107	0.11 53	0.24 89	0.22 117	0.23 77	0.13 74	0.17 96	1.24 66	1.58 269	0.25 77	0.21 81	0.54 153	0.38 151	0.49 105	2.01 218	0.09 52	0.16 96	0.18 78	0.29 151	0.35 115	0.16 70

CASnet	0.38 95	0.22 136	0.15 99	0.15 107	0.18 130	0.19 114	0.36 199	0.30 131	0.18 122	0.34 161	0.21 112	0.44 192	0.28 170	0.13 62	1.97 150	0.46 90	0.35 151	0.26 126	0.44 114	0.34 131	1.13 208	0.87 91	0.11 77	0.18 119	0.25 120	0.18 82	0.33 101	0.25 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 95	0.20 102	0.20 141	0.17 126	0.21 163	0.17 99	0.27 177	0.32 153	0.27 194	0.30 125	0.31 173	0.32 127	0.17 98	0.53 252	1.12 43	0.44 78	0.37 160	0.21 81	0.51 135	0.23 84	0.51 113	1.59 178	0.12 86	0.19 141	0.53 257	0.18 82	0.56 213	0.20 91

ACRE	0.38 95	0.20 102	0.20 141	0.17 126	0.21 163	0.17 99	0.27 177	0.32 153	0.25 174	0.30 125	0.42 204	0.32 127	0.17 98	0.52 247	1.08 37	0.44 78	0.37 160	0.21 81	0.52 140	0.23 84	0.52 116	1.57 175	0.12 86	0.19 141	0.52 255	0.19 87	0.57 220	0.20 91

LMCR-Stereo	0.38 95	0.23 157	0.20 141	0.19 148	0.20 152	0.23 148	0.14 102	0.30 131	0.20 137	0.29 117	0.24 126	0.34 141	0.29 175	0.60 273	1.59 105	0.46 90	0.39 170	0.28 142	0.55 156	0.38 151	0.55 126	1.08 121	0.15 131	0.22 178	0.26 127	0.26 134	0.33 101	0.32 156

trnet	0.39 102	0.23 157	0.21 158	0.17 126	0.21 163	0.15 85	0.13 88	0.35 181	0.20 137	0.35 170	0.24 126	0.39 165	0.32 191	0.15 75	1.59 105	0.76 169	0.41 178	0.30 155	0.44 114	0.53 213	0.98 189	0.99 106	0.13 99	0.18 119	0.26 127	0.28 139	0.38 134	0.33 162

dd	0.39 102	0.26 204	0.15 99	0.45 270	0.17 119	0.33 211	0.21 148	0.29 122	0.14 78	0.29 117	0.15 80	0.45 198	0.14 81	0.16 88	2.98 197	0.41 66	0.38 166	0.22 91	0.53 144	0.34 131	0.37 75	0.35 30	0.17 153	0.30 227	0.29 156	0.21 96	0.40 146	0.32 156

rafts_anoy	0.39 102	0.24 171	0.20 141	0.18 137	0.20 152	0.16 90	0.24 164	0.34 170	0.15 84	0.26 100	0.23 122	0.29 104	0.14 81	0.21 127	1.59 105	0.89 197	0.36 157	0.24 109	0.51 135	0.35 136	0.59 139	1.81 200	0.11 77	0.18 119	0.28 145	0.23 103	0.25 85	0.26 129

SGD-Stereo	0.40 105	0.13 52	0.10 49	0.09 52	0.10 57	0.12 57	0.09 66	0.14 59	0.12 60	0.14 62	0.08 29	0.28 99	0.15 87	0.10 45	5.40 275	0.61 136	0.30 120	0.18 65	0.37 94	0.33 128	0.48 103	0.47 46	0.10 63	0.12 67	0.15 56	0.16 65	0.24 79	0.19 85

CAS	0.40 105	0.20 102	0.14 93	0.15 107	0.16 109	0.13 61	0.43 220	0.23 90	0.23 163	0.37 193	0.28 158	0.29 104	0.30 181	0.52 247	1.74 130	0.70 161	0.39 170	0.37 210	0.37 94	0.37 144	0.77 171	1.14 128	0.12 86	0.15 88	0.25 120	0.25 118	0.29 98	0.34 173

STTStereo	0.40 105	0.28 224	0.28 223	0.24 186	0.28 219	0.23 148	0.55 245	0.25 105	0.36 229	0.29 117	0.27 151	0.35 146	0.22 135	0.27 161	2.65 188	0.33 31	0.27 91	0.25 118	0.31 75	0.22 81	0.37 75	0.69 68	0.31 233	0.19 141	0.26 127	0.31 166	0.36 118	0.40 195

AF-Net	0.40 105	0.25 186	0.25 197	0.25 194	0.30 226	0.29 188	0.65 264	0.36 196	0.30 206	0.25 94	0.31 173	0.41 175	0.21 130	0.24 143	2.18 167	0.33 31	0.25 77	0.22 91	0.40 104	0.24 88	0.59 139	0.85 88	0.22 188	0.20 154	0.28 145	0.30 159	0.43 167	0.33 162

Nwc_Net	0.40 105	0.25 186	0.25 197	0.25 194	0.30 226	0.29 188	0.65 264	0.36 196	0.30 206	0.25 94	0.31 173	0.41 175	0.21 130	0.24 143	2.18 167	0.33 31	0.25 77	0.22 91	0.40 104	0.24 88	0.59 139	0.85 88	0.22 188	0.20 154	0.28 145	0.30 159	0.43 167	0.33 162

MSCF	0.41 110	0.09 24	0.09 32	0.08 43	0.06 20	0.29 188	0.05 15	0.07 12	0.09 36	0.10 50	0.05 12	0.13 33	0.09 44	0.08 31	2.66 189	2.10 301	0.14 28	0.12 27	0.15 28	0.49 205	0.21 37	2.43 256	0.11 77	0.81 322	0.11 31	0.35 182	0.14 32	0.07 13

coex_refinement	0.41 110	0.25 186	0.19 136	0.19 148	0.21 163	0.20 125	0.19 139	0.28 114	0.26 185	0.27 104	0.27 151	0.29 104	0.15 87	0.25 149	3.50 215	0.47 97	0.29 103	0.21 81	0.62 177	0.20 60	0.61 146	0.59 59	0.15 131	0.19 141	0.27 134	0.27 137	0.43 167	0.33 162

S2M2_L	0.41 110	0.22 136	0.25 197	0.17 126	0.16 109	0.19 114	0.16 121	0.28 114	0.21 147	0.39 209	0.11 54	0.34 141	0.26 156	0.21 127	1.20 59	0.72 164	0.44 199	0.43 236	0.32 80	0.37 144	1.32 230	1.47 166	0.17 153	0.17 114	0.22 106	0.31 166	0.59 229	0.29 140
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	0.41 110	0.17 73	0.16 106	0.15 107	0.15 93	0.14 76	0.11 75	0.29 122	0.22 155	0.28 111	0.29 163	0.26 91	0.18 105	0.17 96	3.57 219	0.54 120	0.29 103	0.24 109	0.41 107	0.21 70	0.47 101	1.45 164	0.10 63	0.14 79	0.24 112	0.36 187	0.22 76	0.28 138

raftrobust	0.41 110	0.21 119	0.22 173	0.18 137	0.20 152	0.14 76	0.17 127	0.35 181	0.15 84	0.34 161	0.21 112	0.35 146	0.14 81	0.38 217	1.56 100	0.94 206	0.30 120	0.21 81	0.78 202	0.24 88	0.65 152	1.82 201	0.20 177	0.18 119	0.28 145	0.24 112	0.28 95	0.24 114

RALAANet	0.41 110	0.23 157	0.20 141	0.17 126	0.19 140	0.18 107	0.24 164	0.28 114	0.16 94	0.24 89	0.21 112	0.32 127	0.18 105	0.30 179	1.47 95	0.42 67	0.30 120	0.25 118	0.60 170	0.34 131	0.81 175	2.50 261	0.12 86	0.20 154	0.25 120	0.24 112	0.41 149	0.23 109

GASTEREO	0.42 116	0.10 31	0.09 32	0.08 43	0.06 20	0.29 188	0.05 15	0.07 12	0.08 31	0.10 50	0.05 12	0.13 33	0.08 39	0.08 31	2.66 189	2.13 303	0.14 28	0.18 65	0.15 28	0.46 197	0.19 28	2.46 260	0.34 243	0.79 318	0.11 31	0.28 139	0.15 40	0.07 13

LG-G_1	0.42 116	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 93	0.24 158	0.08 54	0.13 55	0.10 43	0.11 55	0.18 93	0.18 56	0.12 69	0.15 75	1.92 143	1.30 246	0.22 58	0.20 75	0.34 83	0.24 88	0.44 93	3.95 333	0.06 26	0.11 57	0.15 56	0.12 45	0.18 55	0.15 64

LG-G	0.42 116	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 93	0.24 158	0.08 54	0.13 55	0.10 43	0.11 55	0.18 93	0.18 56	0.12 69	0.15 75	1.92 143	1.30 246	0.22 58	0.20 75	0.34 83	0.24 88	0.44 93	3.95 333	0.06 26	0.11 57	0.15 56	0.12 45	0.18 55	0.15 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 116	0.18 80	0.12 63	0.12 77	0.12 70	0.35 222	0.08 54	0.23 90	0.14 78	0.30 125	0.20 105	0.24 81	0.34 203	0.13 62	1.73 129	0.64 148	0.27 91	0.28 142	0.35 88	0.36 139	0.61 146	3.37 305	0.10 63	0.11 57	0.16 64	0.37 193	0.25 85	0.14 62

LL-Strereo2	0.42 116	0.18 80	0.14 93	0.12 77	0.12 70	0.10 33	0.22 152	0.29 122	0.17 110	0.30 125	0.14 76	0.25 85	0.11 58	0.34 204	1.80 133	1.07 223	0.24 67	0.17 58	0.42 111	0.20 60	0.81 175	3.01 292	0.12 86	0.14 79	0.24 112	0.19 87	0.25 85	0.17 77

raft_robust	0.42 116	0.23 157	0.16 106	0.20 158	0.17 119	0.16 90	0.14 102	0.42 236	0.18 122	0.41 218	0.15 80	0.38 161	0.24 148	0.27 161	1.56 100	1.16 234	0.32 130	0.33 175	0.92 225	0.37 144	0.75 168	1.25 140	0.11 77	0.25 202	0.31 170	0.34 178	0.37 129	0.29 140

sAnonymous2	0.42 116	0.22 136	0.17 116	0.16 116	0.17 119	0.22 139	0.17 127	0.38 209	0.26 185	0.28 111	0.26 140	0.33 135	0.32 191	0.16 88	1.63 115	0.61 136	0.40 174	0.36 204	0.81 206	0.39 162	1.05 195	1.36 153	0.15 131	0.22 178	0.30 160	0.35 182	0.33 101	0.35 177

CroCo_RVC	0.42 116	0.22 136	0.17 116	0.16 116	0.17 119	0.22 139	0.17 127	0.38 209	0.26 185	0.28 111	0.26 140	0.33 135	0.32 191	0.16 88	1.63 115	0.61 136	0.40 174	0.36 204	0.81 206	0.39 162	1.05 195	1.36 153	0.15 131	0.22 178	0.30 160	0.35 182	0.33 101	0.35 177

RALCasStereoNet	0.42 116	0.24 171	0.21 158	0.20 158	0.20 152	0.16 90	0.26 173	0.32 153	0.15 84	0.30 125	0.20 105	0.31 118	0.16 90	0.27 161	1.17 54	1.54 266	0.33 138	0.23 102	0.38 98	0.43 174	0.62 148	2.34 249	0.12 86	0.18 119	0.26 127	0.25 118	0.25 85	0.27 132

APVNet	0.42 116	0.27 215	0.20 141	0.24 186	0.27 211	0.28 185	0.26 173	0.32 153	0.22 155	0.26 100	0.31 173	0.30 113	0.17 98	0.27 161	2.45 182	0.51 108	0.45 207	0.34 188	0.67 183	0.33 128	0.56 129	1.03 115	0.16 145	0.29 220	0.29 156	0.25 118	0.45 177	0.31 151

psm_up	0.42 116	0.26 204	0.28 223	0.28 213	0.27 211	0.27 178	0.41 216	0.36 196	0.32 216	0.29 117	0.24 126	0.41 175	0.26 156	0.50 245	1.90 141	0.36 43	0.35 151	0.31 166	0.70 192	0.37 144	0.52 116	0.75 75	0.16 145	0.29 220	0.33 186	0.37 193	0.40 146	0.33 162

CREStereo	0.42 116	0.23 157	0.21 158	0.18 137	0.17 119	0.15 85	0.11 75	0.36 196	0.24 168	0.36 186	0.28 158	0.40 169	0.40 234	0.17 96	1.46 92	0.96 209	0.47 218	0.26 126	0.44 114	0.52 209	1.14 209	1.16 131	0.13 99	0.19 141	0.26 127	0.28 139	0.37 129	0.32 156
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
iResNet_ROB	0.42 116	0.23 157	0.21 158	0.22 175	0.19 140	0.22 139	0.24 164	0.48 262	0.18 122	0.36 186	0.24 126	0.34 141	0.30 181	0.23 139	2.91 195	0.46 90	0.32 130	0.24 109	0.67 183	0.19 56	0.81 175	0.58 57	0.15 131	0.25 202	0.27 134	0.26 134	0.50 194	0.30 147

DN-CSS_ROB	0.42 116	0.22 136	0.25 197	0.23 179	0.26 202	0.17 99	0.23 159	0.42 236	0.20 137	0.39 209	0.41 203	0.40 169	0.27 166	0.32 192	2.02 156	0.43 72	0.32 130	0.23 102	0.93 227	0.25 98	0.98 189	0.79 80	0.15 131	0.32 234	0.24 112	0.23 103	0.42 160	0.30 147

GEAStereo	0.43 130	0.13 52	0.27 217	0.09 52	0.07 30	0.13 61	0.07 39	0.08 20	0.07 17	0.08 34	0.06 16	0.19 64	0.05 7	0.65 281	3.16 202	2.25 309	0.29 103	0.14 37	0.28 62	0.76 256	0.37 75	1.32 147	0.22 188	0.08 35	0.36 199	0.10 23	0.16 45	0.09 36

gasm-f	0.43 130	0.13 52	0.27 217	0.09 52	0.07 30	0.13 61	0.07 39	0.08 20	0.07 17	0.08 34	0.06 16	0.19 64	0.05 7	0.65 281	3.16 202	2.25 309	0.29 103	0.14 37	0.28 62	0.76 256	0.37 75	1.32 147	0.22 188	0.08 35	0.36 199	0.10 23	0.16 45	0.09 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 130	0.18 80	0.12 63	0.11 68	0.13 82	0.11 39	0.08 54	0.23 90	0.14 78	0.29 117	0.13 67	0.29 104	0.17 98	0.11 51	2.54 184	1.32 249	0.29 103	0.29 150	0.37 94	0.38 151	0.59 139	2.43 256	0.17 153	0.13 71	0.16 64	0.47 227	0.24 79	0.22 103

UDGNet	0.43 130	0.30 233	0.23 183	0.55 278	0.45 278	0.50 267	0.44 226	0.31 142	0.22 155	0.27 104	0.29 163	0.31 118	0.13 74	0.68 285	1.27 71	0.45 82	0.34 146	0.25 118	0.67 183	0.25 98	0.66 153	1.15 129	0.41 257	0.17 114	0.34 191	0.32 172	0.42 160	0.29 140

RAFT + AFF	0.43 130	0.12 46	0.10 49	0.13 87	0.07 30	0.11 39	0.30 184	0.17 66	0.11 53	0.19 75	0.10 44	0.28 99	0.09 44	0.12 59	7.26 317	0.34 36	0.22 58	0.12 27	0.34 83	0.11 15	0.41 88	0.26 13	0.07 37	0.11 57	0.16 64	0.13 52	0.14 32	0.09 36

CES	0.44 135	0.20 102	0.17 116	0.14 92	0.19 140	0.16 90	0.22 152	0.54 280	0.25 174	0.30 125	0.35 194	0.41 175	0.38 229	0.56 260	1.66 119	0.80 180	0.53 241	0.47 252	0.35 88	0.42 169	1.04 194	1.23 138	0.15 131	0.15 88	0.27 134	0.21 96	0.29 98	0.33 162

GLC_STEREO	0.44 135	0.23 157	0.25 197	0.20 158	0.21 163	0.19 114	0.19 139	0.38 209	0.16 94	0.34 161	0.25 133	0.31 118	0.17 98	0.16 88	3.59 222	0.53 115	0.41 178	0.27 132	0.46 125	0.38 151	0.90 183	0.78 79	0.13 99	0.18 119	0.25 120	0.19 87	0.49 189	0.25 120

GMOStereo	0.44 135	0.20 102	0.16 106	0.16 116	0.18 130	0.32 205	0.43 220	0.35 181	0.17 110	0.35 170	0.15 80	0.31 118	0.22 135	0.17 96	1.68 122	0.92 200	0.29 103	0.33 175	0.53 144	0.38 151	0.58 134	2.66 265	0.10 63	0.18 119	0.31 170	0.25 118	0.41 149	0.22 103

error version	0.44 135	0.20 102	0.16 106	0.16 116	0.18 130	0.32 205	0.43 220	0.35 181	0.17 110	0.35 170	0.15 80	0.31 118	0.22 135	0.17 96	1.68 122	0.92 200	0.29 103	0.33 175	0.53 144	0.38 151	0.58 134	2.66 265	0.10 63	0.18 119	0.31 170	0.25 118	0.41 149	0.22 103

test-v	0.44 135	0.20 102	0.16 106	0.16 116	0.18 130	0.32 205	0.43 220	0.35 181	0.17 110	0.35 170	0.15 80	0.31 118	0.22 135	0.17 96	1.68 122	0.92 200	0.29 103	0.33 175	0.53 144	0.38 151	0.58 134	2.66 265	0.10 63	0.18 119	0.31 170	0.25 118	0.41 149	0.22 103

test-2	0.44 135	0.20 102	0.16 106	0.16 116	0.18 130	0.32 205	0.43 220	0.35 181	0.17 110	0.35 170	0.15 80	0.31 118	0.22 135	0.17 96	1.68 122	0.92 200	0.29 103	0.33 175	0.53 144	0.38 151	0.58 134	2.66 265	0.10 63	0.18 119	0.31 170	0.25 118	0.41 149	0.22 103

4D-IteraStereo	0.45 141	0.19 92	0.24 187	0.17 126	0.18 130	0.14 76	0.14 102	0.33 165	0.17 110	0.33 158	0.18 93	0.39 165	0.13 74	0.33 196	1.77 131	1.69 278	0.27 91	0.30 155	0.51 135	0.37 144	0.91 185	2.13 229	0.13 99	0.20 154	0.21 96	0.22 99	0.41 149	0.19 85

AACVNet	0.45 141	0.26 204	0.21 158	0.27 206	0.29 225	0.26 170	0.32 190	0.30 131	0.21 147	0.31 138	0.30 168	0.33 135	0.19 117	0.36 210	3.76 229	0.44 78	0.33 138	0.26 126	0.41 107	0.27 107	0.46 98	0.71 71	0.20 177	0.22 178	0.30 160	0.31 166	0.42 160	0.37 185

TANstereo	0.45 141	0.22 136	0.20 141	0.21 166	0.22 175	0.22 139	0.12 81	0.27 107	0.22 155	0.32 151	0.26 140	0.27 95	0.26 156	0.24 143	1.59 105	0.80 180	0.44 199	0.41 233	0.67 183	0.40 165	1.07 202	1.35 150	0.48 273	0.18 119	0.18 78	0.25 118	1.00 284	0.25 120

XX-TBD	0.45 141	0.22 136	0.20 141	0.21 166	0.22 175	0.22 139	0.12 81	0.27 107	0.22 155	0.32 151	0.26 140	0.27 95	0.26 156	0.24 143	1.59 105	0.80 180	0.44 199	0.41 233	0.67 183	0.40 165	1.07 202	1.35 150	0.48 273	0.18 119	0.18 78	0.25 118	1.00 284	0.25 120

PMTNet	0.45 141	0.24 171	0.22 173	0.18 137	0.18 130	0.15 85	0.33 192	0.31 142	0.24 168	0.37 193	0.25 133	0.39 165	0.38 229	0.18 111	1.77 131	1.07 223	0.46 211	0.27 132	0.57 158	0.44 185	1.15 211	1.31 145	0.14 119	0.16 96	0.40 224	0.30 159	0.33 101	0.37 185

BEATNet_4x	0.45 141	0.24 171	0.19 136	0.20 158	0.21 163	0.20 125	0.31 186	0.31 142	0.27 194	0.35 170	0.22 117	0.37 157	0.24 148	0.33 196	2.17 166	0.58 127	0.55 249	0.50 264	0.49 127	0.23 84	0.96 187	1.57 175	0.14 119	0.26 209	0.24 112	0.25 118	0.42 160	0.33 162

stereogan	0.45 141	0.34 247	0.32 243	0.33 234	0.38 261	0.36 226	0.35 196	0.36 196	0.33 221	0.30 125	0.31 173	0.47 209	0.31 186	0.27 161	1.84 139	0.43 72	0.32 130	0.25 118	0.45 123	0.31 119	0.45 96	1.68 187	0.24 200	0.26 209	0.30 160	0.33 175	0.58 224	0.39 194

YMNet	0.46 148	0.20 102	0.13 73	0.16 116	0.15 93	0.32 205	0.85 282	0.19 74	0.16 94	0.27 104	0.11 54	0.24 81	0.36 215	0.15 75	4.99 261	0.64 148	0.25 77	0.23 102	0.26 55	0.21 70	0.20 33	0.31 25	0.09 52	0.13 71	0.73 286	0.16 65	0.66 239	0.19 85

DMCA-RVC	0.46 148	0.21 119	0.23 183	0.31 227	0.28 219	0.19 114	0.75 274	0.34 170	0.31 211	0.32 151	1.07 285	0.31 118	0.16 90	0.29 172	3.57 219	0.36 43	0.29 103	0.25 118	0.27 61	0.30 115	0.40 85	0.46 45	0.19 169	0.29 220	0.35 193	0.22 99	0.36 118	0.27 132

PS-NSSS	0.46 148	0.38 265	0.26 210	0.42 261	0.31 232	0.38 235	0.47 230	0.34 170	0.20 137	0.36 186	0.24 126	0.84 271	0.26 156	0.41 224	2.16 164	0.37 48	0.35 151	0.23 102	0.57 158	0.21 70	0.43 92	0.59 59	0.52 277	0.21 164	0.33 186	0.31 166	0.87 270	0.36 182

IGEV-Stereo++	0.47 151	0.10 31	0.07 21	0.07 34	0.07 30	0.09 29	0.05 15	0.07 12	0.07 17	0.06 16	0.10 44	0.15 46	0.07 30	0.14 70	2.21 170	1.32 249	0.11 13	0.66 299	0.57 158	1.24 317	0.57 132	3.18 298	1.20 321	0.06 16	0.09 12	0.09 13	0.19 61	0.08 27

RP	0.47 151	0.29 229	0.34 246	0.31 227	0.31 232	0.29 188	0.52 237	0.34 170	0.33 221	0.23 83	0.35 194	0.38 161	0.26 156	0.25 149	3.84 231	0.33 31	0.30 120	0.22 91	0.34 83	0.24 88	0.30 59	1.02 108	0.19 169	0.25 202	0.30 160	0.32 172	0.53 205	0.37 185

LoS_RVC	0.48 153	0.25 186	0.21 158	0.11 68	0.19 140	0.13 61	0.13 88	0.24 96	0.25 174	0.38 204	0.26 140	0.37 157	0.34 203	0.22 133	3.48 213	0.79 175	0.41 178	0.43 236	0.60 170	0.29 110	1.05 195	1.41 158	0.14 119	0.16 96	0.28 145	0.23 103	0.26 89	0.29 140

tt_ll	0.48 153	0.25 186	0.21 158	0.11 68	0.19 140	0.13 61	0.13 88	0.24 96	0.25 174	0.38 204	0.26 140	0.37 157	0.34 203	0.22 133	3.48 213	0.79 175	0.41 178	0.43 236	0.60 170	0.29 110	1.05 195	1.41 158	0.14 119	0.16 96	0.28 145	0.23 103	0.26 89	0.29 140

CREStereo++_RVC	0.48 153	0.22 136	0.22 173	0.17 126	0.21 163	0.15 85	0.24 164	0.34 170	0.20 137	0.35 170	0.20 105	0.32 127	0.32 191	0.17 96	1.41 85	0.81 184	0.39 170	0.26 126	0.56 157	0.36 139	1.07 202	1.45 164	0.13 99	0.17 114	0.28 145	0.27 137	2.29 335	0.31 151
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
iResNetv2_ROB	0.48 153	0.24 171	0.18 126	0.27 206	0.21 163	0.24 158	0.20 142	0.49 267	0.19 129	0.36 186	0.29 163	0.43 188	0.27 166	0.26 155	3.54 217	0.43 72	0.33 138	0.22 91	0.85 213	0.27 107	1.29 227	0.62 62	0.17 153	0.31 231	0.28 145	0.25 118	0.57 220	0.27 132

HSM	0.48 153	0.24 171	0.24 187	0.26 204	0.26 202	0.21 129	0.24 164	0.41 227	0.20 137	0.31 138	0.30 168	0.41 175	0.25 151	0.22 133	4.49 251	0.40 62	0.35 151	0.23 102	0.52 140	0.32 125	0.77 171	0.65 66	0.15 131	0.23 187	0.31 170	0.32 172	0.44 172	0.34 173

test_4	0.49 158	0.17 73	0.17 116	0.14 92	0.15 93	0.12 57	0.40 211	0.24 96	0.15 84	0.31 138	0.29 163	0.28 99	0.13 74	0.35 207	2.02 156	1.85 287	0.25 77	0.29 150	0.39 102	0.31 119	0.54 124	1.54 174	0.10 63	0.16 96	0.29 156	0.88 278	0.91 274	0.85 258

SACVNet	0.49 158	0.30 233	0.27 217	0.28 213	0.30 226	0.27 178	0.36 199	0.37 207	0.29 201	0.35 170	0.28 158	0.35 146	0.26 156	0.38 217	2.96 196	0.45 82	0.39 170	0.29 150	0.58 165	0.30 115	0.75 168	1.37 155	0.20 177	0.27 215	0.37 206	0.35 182	0.46 178	0.37 185

CFNet_pseudo	0.49 158	0.24 171	0.24 187	0.27 206	0.25 197	0.23 148	0.17 127	0.31 142	0.19 129	0.37 193	0.30 168	0.43 188	0.28 170	0.23 139	4.31 245	0.45 82	0.32 130	0.24 109	1.02 232	0.20 60	0.52 116	0.70 69	0.40 253	0.21 164	0.28 145	0.29 151	0.36 118	0.35 177

sCroCo_RVC	0.49 158	0.21 119	0.17 116	0.15 107	0.16 109	0.21 129	0.15 116	0.32 153	0.32 216	0.36 186	0.24 126	0.44 192	0.46 249	0.15 75	1.40 84	1.09 227	0.46 211	0.40 230	0.67 183	0.43 174	1.53 263	2.17 235	0.15 131	0.24 196	0.30 160	0.30 159	0.49 189	0.32 156

RYNet	0.49 158	0.11 39	0.10 49	0.08 43	0.09 51	0.10 33	0.07 39	0.13 55	0.18 122	0.10 50	0.10 44	0.14 41	0.08 39	0.08 31	9.32 339	0.37 48	0.14 28	0.22 91	0.17 32	0.10 11	0.20 33	0.13 3	0.16 145	0.10 50	0.14 46	0.45 218	0.24 79	0.13 55

MyStereo04	0.50 163	0.28 224	0.27 217	0.23 179	0.24 190	0.19 114	0.22 152	0.38 209	0.29 201	0.64 278	0.28 158	0.48 216	0.19 117	0.35 207	1.48 96	0.65 151	0.37 160	0.27 132	1.22 254	0.50 207	1.12 206	1.26 141	0.44 263	0.30 227	0.39 220	0.50 233	0.55 211	0.30 147

NCC-stereo	0.50 163	0.33 242	0.31 236	0.31 227	0.33 237	0.31 199	0.58 250	0.41 227	0.40 237	0.24 89	0.37 197	0.40 169	0.36 215	0.28 169	3.38 209	0.37 48	0.31 126	0.32 169	0.44 114	0.44 185	0.50 108	0.94 97	0.28 217	0.25 202	0.38 214	0.44 215	0.46 178	0.44 201

Abc-Net	0.50 163	0.33 242	0.31 236	0.31 227	0.33 237	0.31 199	0.58 250	0.41 227	0.40 237	0.24 89	0.37 197	0.40 169	0.36 215	0.28 169	3.38 209	0.37 48	0.31 126	0.32 169	0.44 114	0.44 185	0.50 108	0.94 97	0.28 217	0.25 202	0.38 214	0.44 215	0.46 178	0.44 201
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 166	0.23 157	0.17 116	0.19 148	0.20 152	0.19 114	0.14 102	0.77 302	0.27 194	0.50 240	0.45 207	0.54 229	0.47 251	0.23 139	2.11 163	0.86 194	0.57 251	0.42 235	0.62 177	0.41 167	1.28 224	1.52 170	0.16 145	0.18 119	0.36 199	0.29 151	0.33 101	0.35 177
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CCAANet	0.51 166	0.20 102	0.18 126	0.20 158	0.17 119	0.24 158	0.21 148	0.27 107	0.16 94	0.47 232	2.33 333	1.00 279	0.18 105	0.36 210	1.67 120	0.69 156	0.47 218	0.31 166	0.25 52	0.18 48	0.29 56	0.42 38	0.23 195	0.16 96	0.21 96	0.62 256	1.68 316	0.49 217

anonymousdsp	0.52 168	0.12 46	0.12 63	0.12 77	0.10 57	0.13 61	0.07 39	0.16 63	0.09 36	0.15 63	2.52 335	0.16 48	0.09 44	0.10 45	1.84 139	1.32 249	0.23 63	0.15 47	0.41 107	1.16 312	0.31 63	3.07 297	1.01 318	0.10 50	0.14 46	0.09 13	0.24 79	0.10 44

GANetREF_RVC	0.52 168	0.40 272	0.39 265	0.38 249	0.36 255	0.36 226	0.34 194	0.51 273	0.43 244	0.48 237	0.27 151	0.75 262	0.44 245	0.29 172	1.30 75	0.46 90	1.06 298	0.34 188	0.63 179	0.39 162	0.90 183	0.80 81	0.31 233	0.41 254	0.45 238	0.40 202	0.65 238	0.52 219
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
GSStereo	0.53 170	0.11 39	0.22 173	0.07 34	0.07 30	0.14 76	0.07 39	0.07 12	1.45 331	0.07 24	0.07 23	0.18 56	0.05 7	0.05 6	3.18 204	2.35 313	0.78 283	0.54 276	0.30 72	0.59 223	0.35 72	2.92 283	0.13 99	0.06 16	0.27 134	0.09 13	0.13 25	0.07 13

castereo	0.53 170	0.20 102	0.20 141	0.16 116	0.16 109	0.27 178	0.14 102	0.29 122	0.21 147	0.33 158	0.22 117	0.41 175	0.37 224	0.21 127	2.44 181	1.14 230	0.45 207	0.34 188	0.58 165	0.44 185	1.51 255	2.24 240	0.13 99	0.18 119	0.30 160	0.58 251	0.52 203	0.31 151

AE-Stereo	0.53 170	0.23 157	0.26 210	0.24 186	0.24 190	0.19 114	0.20 142	0.30 131	0.21 147	0.34 161	0.16 91	0.45 198	0.28 170	0.22 133	1.34 80	1.14 230	0.42 187	0.35 203	0.60 170	0.76 256	1.06 201	2.89 280	0.16 145	0.27 215	0.35 193	0.86 276	0.46 178	0.28 138

GEStereo_RVC	0.53 170	0.27 215	0.34 246	0.27 206	0.27 211	0.31 199	0.53 239	0.41 227	0.25 174	0.35 170	0.28 158	0.41 175	0.25 151	0.30 179	1.92 143	0.74 168	0.50 231	0.37 210	0.92 225	0.38 151	0.93 186	2.15 230	0.21 183	0.37 246	0.32 179	0.31 166	0.51 199	0.48 214

ADLNet	0.53 170	0.26 204	0.18 126	0.21 166	0.21 163	0.24 158	0.20 142	0.30 131	0.17 110	0.23 83	0.23 122	0.63 246	0.19 117	0.48 238	6.74 304	0.39 60	0.29 103	0.21 81	0.26 55	0.21 70	0.37 75	0.93 96	0.19 169	0.15 88	0.25 120	0.28 139	0.34 111	0.24 114

test_for_model	0.54 175	0.21 119	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.11 39	0.13 88	0.31 142	0.16 94	0.31 138	0.13 67	0.47 209	0.19 117	0.56 260	1.12 43	1.06 217	3.67 345	0.34 188	0.49 127	0.43 174	1.40 240	1.02 108	0.17 153	0.16 96	0.21 96	0.28 139	0.36 118	0.77 245

GCAPDPT-zeroshot4090	0.54 175	0.21 119	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.11 39	0.13 88	0.31 142	0.16 94	0.31 138	0.13 67	0.47 209	0.19 117	0.56 260	1.12 43	1.06 217	3.67 345	0.34 188	0.49 127	0.43 174	1.40 240	1.02 108	0.17 153	0.16 96	0.21 96	0.28 139	0.36 118	0.77 245

testlalala	0.54 175	0.21 119	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.11 39	0.13 88	0.31 142	0.16 94	0.31 138	0.13 67	0.47 209	0.19 117	0.56 260	1.12 43	1.06 217	3.67 345	0.34 188	0.49 127	0.43 174	1.40 240	1.02 108	0.17 153	0.16 96	0.21 96	0.28 139	0.36 118	0.77 245

GCAPDPT-zeroshot	0.54 175	0.21 119	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.11 39	0.13 88	0.31 142	0.16 94	0.31 138	0.13 67	0.47 209	0.19 117	0.56 260	1.12 43	1.06 217	3.67 345	0.34 188	0.49 127	0.43 174	1.40 240	1.02 108	0.17 153	0.16 96	0.21 96	0.28 139	0.36 118	0.77 245

GCAP-Stereo	0.54 175	0.21 119	0.13 73	0.14 92	0.15 93	0.11 39	0.13 88	0.31 142	0.16 94	0.31 138	0.13 67	0.47 209	0.19 117	0.56 260	1.12 43	1.06 217	3.67 345	0.34 188	0.49 127	0.43 174	1.40 240	1.02 108	0.17 153	0.16 96	0.21 96	0.28 139	0.36 118	0.77 245

ICVP	0.54 175	0.25 186	0.31 236	0.25 194	0.25 197	0.26 170	0.37 204	0.31 142	0.25 174	0.37 193	0.31 173	0.41 175	0.30 181	0.25 149	2.81 193	0.62 143	0.50 231	0.77 317	0.59 167	0.45 196	0.98 189	1.93 207	0.33 242	0.26 209	0.31 170	0.36 187	0.39 140	0.34 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 175	0.21 119	0.20 141	0.16 116	0.21 163	0.26 170	0.56 247	0.29 122	0.16 94	0.33 158	0.15 80	0.45 198	0.22 135	0.18 111	5.69 284	0.38 55	0.26 87	0.15 47	0.53 144	0.31 119	0.73 166	1.77 198	0.11 77	0.19 141	0.26 127	0.21 96	0.47 184	0.20 91

AFF-stereo	0.54 175	0.20 102	0.16 106	0.14 92	0.16 109	0.23 148	0.53 239	0.24 96	0.14 78	0.29 117	0.13 67	0.42 184	0.11 58	0.15 75	5.96 290	0.42 67	0.26 87	0.20 75	0.50 134	0.25 98	0.83 178	1.97 212	0.09 52	0.16 96	0.21 96	0.20 92	0.43 167	0.16 70

RGC	0.54 175	0.37 258	0.47 278	0.35 240	0.38 261	0.41 248	0.36 199	0.37 207	0.39 233	0.32 151	0.46 209	0.42 184	0.42 239	0.35 207	3.29 208	0.38 55	0.36 157	0.28 142	0.49 127	0.35 136	0.72 164	1.21 136	0.25 202	0.30 227	0.39 220	0.46 223	0.53 205	0.53 222

CFNet_RVC	0.54 175	0.27 215	0.24 187	0.25 194	0.25 197	0.25 167	0.22 152	0.27 107	0.19 129	0.30 125	0.31 173	0.34 141	0.18 105	0.33 196	5.54 280	0.48 102	0.53 241	0.24 109	0.86 217	0.24 88	0.63 150	0.76 77	0.19 169	0.35 237	0.31 170	0.31 166	0.42 160	0.34 173

FADNet-RVC	0.55 185	0.25 186	0.26 210	0.27 206	0.27 211	0.23 148	0.59 255	0.33 165	0.24 168	0.34 161	0.26 140	0.43 188	0.29 175	0.30 179	5.05 264	0.44 78	0.41 178	0.27 132	0.74 198	0.43 174	0.69 160	0.94 97	0.21 183	0.28 219	0.35 193	0.33 175	0.34 111	0.42 200

castereo++	0.56 186	0.19 92	0.18 126	0.19 148	0.15 93	0.44 257	0.23 159	0.30 131	0.20 137	0.34 161	0.18 93	0.46 205	0.35 209	0.15 75	2.22 171	1.69 278	0.43 194	0.32 169	0.57 158	0.43 174	1.41 246	2.16 232	0.22 188	0.19 141	0.27 134	0.37 193	1.15 292	0.33 162

FADNet	0.56 186	0.27 215	0.24 187	0.29 218	0.26 202	0.27 178	0.47 230	0.36 196	0.24 168	0.35 170	0.34 188	0.38 161	0.28 170	0.28 169	5.03 262	0.43 72	0.33 138	0.34 188	0.70 192	0.44 185	0.66 153	0.98 105	0.19 169	0.23 187	0.40 224	0.41 205	0.37 129	0.44 201

DeepPruner_ROB	0.56 186	0.25 186	0.26 210	0.25 194	0.28 219	0.26 170	1.00 295	0.32 153	0.25 174	0.37 193	0.38 200	0.35 146	0.25 151	0.31 188	3.86 232	0.71 162	0.35 151	0.30 155	0.53 144	0.25 98	1.34 231	1.26 141	0.23 195	0.24 196	0.30 160	0.44 215	0.47 184	0.31 151

XPNet_ROB	0.56 186	0.41 276	0.30 231	0.27 206	0.33 237	0.33 211	0.38 205	0.28 114	0.32 216	0.32 151	0.42 204	1.18 285	0.25 151	0.32 192	3.03 199	0.53 115	0.66 271	0.30 155	0.43 112	0.34 131	0.75 168	1.60 180	0.26 207	0.27 215	0.32 179	0.35 182	0.76 261	0.48 214

CASS	0.57 190	0.27 215	0.28 223	0.33 234	0.28 219	0.30 193	0.88 286	0.40 222	0.30 206	0.47 232	0.51 220	0.48 216	0.37 224	0.17 96	1.95 148	0.67 154	0.77 282	0.46 248	0.80 205	0.29 110	1.68 283	1.65 184	0.18 162	0.23 187	0.46 245	0.34 178	0.53 205	0.46 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 190	0.28 224	0.28 223	0.30 221	0.24 190	0.18 107	0.14 102	0.36 196	0.25 174	0.38 204	0.24 126	0.40 169	0.39 232	0.17 96	1.26 70	1.10 228	0.48 223	0.27 132	0.72 196	0.37 144	1.49 253	1.74 193	0.13 99	0.20 154	0.44 235	0.47 227	2.18 330	0.86 259

UCFNet_RVC	0.57 190	0.37 258	0.27 217	0.30 221	0.32 234	0.28 185	0.32 190	0.30 131	0.23 163	0.35 170	0.27 151	0.52 226	0.26 156	0.34 204	5.19 267	0.46 90	0.32 130	0.25 118	1.03 233	0.26 103	0.73 166	0.84 86	0.45 265	0.23 187	0.37 206	0.33 175	0.36 118	0.45 205

PWCDC_ROB	0.57 190	0.19 92	0.20 141	0.17 126	0.27 211	0.22 139	0.25 172	0.22 86	0.54 271	0.16 69	0.43 206	0.32 127	1.19 286	0.47 237	5.41 276	0.50 107	0.34 146	0.28 142	0.38 98	0.27 107	0.68 157	1.28 143	0.25 202	0.31 231	0.19 84	0.29 151	0.26 89	0.36 182

test-3	0.58 194	0.22 136	0.22 173	0.18 137	0.22 175	0.21 129	0.20 142	0.40 222	0.17 110	0.35 170	0.18 93	0.44 192	0.20 128	0.19 117	2.28 173	1.72 282	0.33 138	0.30 155	1.28 264	0.44 185	1.16 213	2.16 232	0.11 77	0.21 164	0.45 238	0.23 103	0.56 213	1.19 285

test_1	0.58 194	0.22 136	0.22 173	0.18 137	0.22 175	0.21 129	0.20 142	0.40 222	0.17 110	0.34 161	0.18 93	0.44 192	0.20 128	0.19 117	2.28 173	1.73 284	0.33 138	0.30 155	1.27 262	0.44 185	1.16 213	2.16 232	0.11 77	0.21 164	0.45 238	0.23 103	0.56 213	1.19 285

test_3	0.58 194	0.22 136	0.22 173	0.18 137	0.22 175	0.21 129	0.20 142	0.41 227	0.18 122	0.36 186	0.19 101	0.45 198	0.22 135	0.19 117	2.28 173	1.72 282	0.33 138	0.31 166	1.27 262	0.44 185	1.15 211	2.15 230	0.11 77	0.22 178	0.47 246	0.28 139	0.59 229	1.20 287

MLCV	0.58 194	0.25 186	0.25 197	0.37 246	0.34 241	0.35 222	0.55 245	0.46 256	0.46 255	0.53 247	0.79 262	0.64 249	0.41 235	0.29 172	1.32 78	1.41 258	0.49 228	0.30 155	1.29 268	0.29 110	1.28 224	1.37 155	0.23 195	0.41 254	0.36 199	0.36 187	0.49 189	0.35 177

GES	0.59 198	0.24 171	0.20 141	0.21 166	0.23 182	0.27 178	0.51 236	0.34 170	0.31 211	0.35 170	0.29 163	0.32 127	0.23 143	0.22 133	3.28 207	0.59 130	0.38 166	0.28 142	1.15 247	0.33 128	1.12 206	1.17 132	0.18 162	0.26 209	0.28 145	0.24 112	0.58 224	2.30 312

PA-Net	0.59 198	0.36 253	0.38 263	0.25 194	0.38 261	0.26 170	0.46 229	0.33 165	0.36 229	0.30 125	0.36 196	0.30 113	0.32 191	0.49 243	3.68 225	0.51 108	0.26 87	0.29 150	0.34 83	0.31 119	0.40 85	0.95 100	0.59 280	0.27 215	0.33 186	0.77 266	0.35 115	2.26 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 200	0.29 229	0.21 158	0.64 294	0.32 234	0.42 251	0.96 294	0.58 285	0.19 129	0.44 225	0.19 101	0.50 220	0.43 243	0.18 111	3.95 237	0.53 115	0.42 187	0.27 132	0.77 200	0.32 125	0.56 129	0.56 53	0.19 169	0.35 237	0.57 264	0.24 112	1.25 296	0.83 254

FADNet-RVC-Resample	0.60 200	0.31 237	0.59 299	0.28 213	0.45 278	0.22 139	0.43 220	0.39 218	0.32 216	0.44 225	0.30 168	0.46 205	0.46 249	0.44 232	4.75 256	0.52 112	0.42 187	0.43 236	0.59 167	0.64 236	0.54 124	1.24 139	0.30 227	0.38 249	0.31 170	0.39 200	0.33 101	0.41 196

NCCL2	0.60 200	0.36 253	0.32 243	0.30 221	0.40 267	0.26 170	0.52 237	0.35 181	0.32 216	0.41 218	0.33 186	0.41 175	0.25 151	0.54 255	4.15 242	0.59 130	0.42 187	0.32 169	0.40 104	0.32 125	0.79 173	1.41 158	0.41 257	0.35 237	0.45 238	0.45 218	0.75 257	0.53 222

Any-RAFT	0.61 203	0.22 136	0.33 245	0.24 186	0.22 175	0.20 125	0.18 135	0.41 227	0.25 174	0.40 214	1.13 287	0.51 223	0.32 191	0.36 210	1.24 66	0.85 191	0.65 270	0.37 210	1.31 270	0.42 169	2.23 319	1.86 205	0.18 162	0.21 164	0.44 235	0.54 246	0.44 172	0.83 254

Anonymous3	0.61 203	0.30 233	0.24 187	0.21 166	0.27 211	0.28 185	0.22 152	0.50 270	0.35 225	0.37 193	0.27 151	0.76 263	0.54 255	0.52 247	2.02 156	1.89 289	0.52 236	0.46 248	0.96 229	0.58 220	1.27 222	1.94 209	0.20 177	0.23 187	0.37 206	0.41 205	0.54 210	0.37 185

IGEV-Stereo+	0.62 205	0.72 306	0.08 29	0.12 77	0.10 57	0.34 214	0.08 54	0.20 80	0.12 60	0.30 125	0.96 282	0.21 72	0.37 224	0.13 62	2.18 167	1.69 278	0.21 57	0.28 142	0.77 200	1.07 304	0.69 160	3.68 322	0.80 304	0.10 50	0.14 46	1.16 298	0.15 40	0.12 52

NVstereo2D	0.63 206	0.25 186	0.22 173	0.29 218	0.26 202	0.34 214	0.35 196	0.30 131	0.22 155	0.39 209	0.32 182	0.27 95	0.16 90	0.43 228	9.07 337	0.45 82	0.34 146	0.28 142	0.38 98	0.21 70	0.37 75	0.51 51	0.30 227	0.22 178	0.32 179	0.25 118	0.28 95	0.25 120

anonymousdsp2	0.65 207	0.21 119	0.17 116	0.14 92	0.13 82	0.16 90	0.12 81	0.28 114	0.13 71	0.25 94	2.91 338	0.24 81	0.13 74	0.29 172	2.31 177	1.62 274	0.28 98	0.33 175	0.48 126	1.22 314	0.45 96	3.20 299	0.94 313	0.55 284	0.21 96	0.17 74	0.44 172	0.18 82

iResNet	0.65 207	0.26 204	0.27 217	0.37 246	0.40 267	0.43 252	0.41 216	0.47 259	0.31 211	0.56 252	0.72 250	0.74 260	0.74 271	0.19 117	1.94 147	1.69 278	0.41 178	0.37 210	1.54 283	0.58 220	1.64 277	1.15 129	0.21 183	0.51 273	0.35 193	0.40 202	0.59 229	0.41 196

GREAT-IGEV	0.66 209	0.10 31	0.09 32	0.05 6	0.05 7	0.23 148	0.04 2	0.08 20	1.53 336	0.06 16	0.06 16	0.15 46	0.06 18	0.06 12	2.53 183	2.79 329	0.27 91	0.82 324	0.20 37	1.00 296	0.25 46	4.40 341	1.18 320	1.32 345	0.09 12	0.08 10	0.18 55	0.06 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AMNet	0.66 209	0.59 301	0.56 294	0.59 286	0.59 294	0.66 289	0.58 250	0.45 252	0.53 269	0.52 243	0.68 246	0.76 263	0.41 235	0.90 297	1.37 82	0.85 191	0.71 275	0.66 299	0.63 179	0.62 229	0.79 173	0.66 67	0.39 251	0.60 294	0.57 264	0.68 260	0.70 247	0.77 245

ETE_ROB	0.66 209	0.48 286	0.31 236	0.36 242	0.38 261	0.40 242	0.49 232	0.33 165	0.49 264	0.40 214	0.60 228	1.36 292	0.29 175	0.41 224	3.00 198	0.53 115	1.01 292	0.34 188	0.71 195	0.42 169	1.03 193	1.59 178	0.28 217	0.32 234	0.40 224	0.45 218	0.75 257	0.56 226

LALA_ROB	0.66 209	0.52 291	0.34 246	0.33 234	0.36 255	0.41 248	0.44 226	0.35 181	0.40 237	0.46 230	0.60 228	1.31 289	0.29 175	0.40 222	3.95 237	0.47 97	0.53 241	0.38 222	0.60 170	0.41 167	0.89 182	1.73 192	0.25 202	0.33 236	0.38 214	0.43 213	0.81 265	0.57 229

GANet-ADL	0.67 213	0.27 215	0.28 223	0.29 218	0.30 226	0.34 214	0.61 257	0.35 181	0.27 194	0.62 271	1.02 284	0.43 188	0.30 181	0.30 179	1.92 143	1.08 225	0.54 245	0.37 210	1.16 249	0.85 272	1.37 235	2.98 286	0.20 177	0.26 209	0.33 186	0.50 233	0.69 245	0.45 205

AIO_rvc	0.69 214	0.18 80	0.12 63	0.10 59	0.09 51	0.38 235	0.17 127	0.17 66	0.11 53	0.15 63	0.07 23	0.17 55	0.11 58	0.30 179	3.74 228	2.72 327	0.17 41	0.94 329	0.85 213	0.90 282	0.30 59	5.62 352	0.66 286	0.08 35	0.15 56	0.16 65	0.16 45	0.10 44

RTSC	0.69 214	0.26 204	0.30 231	0.24 186	0.27 211	0.30 193	0.50 233	0.35 181	0.34 224	0.44 225	0.46 209	0.35 146	0.28 170	0.31 188	7.03 310	0.69 156	0.52 236	0.47 252	0.76 199	0.38 151	0.84 179	1.10 123	0.18 162	0.37 246	0.33 186	0.34 178	0.50 194	0.63 239

cross-raft	0.70 216	0.26 204	0.24 187	0.22 175	0.23 182	0.40 242	0.21 148	0.43 244	0.26 185	0.48 237	0.45 207	0.44 192	0.31 186	0.44 232	1.82 137	1.88 288	0.42 187	0.34 188	1.30 269	0.78 262	1.97 304	3.53 315	0.18 162	0.21 164	0.47 246	0.45 218	0.42 160	0.67 242

pcwnet_v2	0.70 216	0.27 215	0.31 236	0.31 227	0.34 241	0.30 193	0.26 173	0.34 170	0.25 174	0.50 240	0.40 202	1.84 310	0.41 235	0.32 192	5.63 283	0.61 136	0.38 166	0.30 155	1.11 242	0.26 103	0.88 181	1.09 122	0.57 279	0.25 202	0.36 199	0.36 187	0.51 199	0.87 260

AEACV	0.71 218	0.17 73	0.11 57	0.09 52	0.08 44	0.15 85	0.08 54	0.08 20	0.06 7	0.07 24	0.07 23	0.13 33	0.08 39	0.21 127	4.08 240	3.29 338	0.16 39	0.82 324	0.73 197	1.51 326	0.70 163	4.15 336	0.95 314	0.08 35	0.11 31	0.92 280	0.15 40	0.08 27

R-Stereo Train	0.71 218	0.25 186	0.26 210	0.24 186	0.19 140	0.25 167	0.14 102	0.34 170	0.30 206	0.52 243	0.65 237	0.45 198	0.32 191	0.53 252	4.42 247	1.58 269	0.58 252	0.51 267	1.26 259	0.64 236	1.51 255	2.41 252	0.14 119	0.21 164	0.37 206	0.42 208	0.36 118	0.46 210

RAFT-Stereo	0.71 218	0.25 186	0.26 210	0.24 186	0.19 140	0.25 167	0.14 102	0.34 170	0.30 206	0.52 243	0.65 237	0.45 198	0.32 191	0.53 252	4.42 247	1.58 269	0.58 252	0.51 267	1.26 259	0.64 236	1.51 255	2.41 252	0.14 119	0.21 164	0.37 206	0.42 208	0.36 118	0.46 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 218	0.61 303	0.40 266	0.82 302	0.61 297	0.84 299	0.72 272	0.43 244	0.31 211	0.47 232	0.33 186	1.47 297	0.76 273	0.64 280	2.54 184	0.42 67	0.45 207	0.33 175	2.71 298	0.31 119	0.53 120	0.64 63	0.96 316	0.29 220	0.42 229	0.37 193	0.39 140	0.53 222

AnonymousM	0.72 222	0.19 92	0.13 73	0.13 87	0.11 65	0.32 205	0.08 54	0.35 181	0.23 163	0.31 138	0.64 235	0.29 104	0.32 191	0.67 283	1.61 112	0.94 206	0.46 211	0.33 175	0.44 114	0.64 236	0.98 189	1.94 209	0.23 195	0.39 251	0.17 74	0.82 273	2.67 343	4.07 339

IPLG	0.73 223	0.21 119	0.19 136	0.16 116	0.19 140	0.16 90	0.17 127	0.35 181	0.22 155	0.35 170	1.15 288	0.32 127	0.24 148	0.60 273	8.93 335	0.54 120	0.37 160	0.29 150	0.57 158	0.37 144	0.63 150	1.44 163	0.12 86	0.58 290	0.35 193	0.39 200	0.67 240	0.21 100

GwcNet-ADL	0.74 224	0.35 250	0.37 260	0.42 261	0.37 258	0.34 214	0.54 241	0.40 222	0.27 194	0.61 267	1.49 305	0.67 252	0.42 239	0.33 196	3.62 224	1.33 252	0.52 236	0.56 281	0.91 224	0.87 275	1.20 219	1.83 203	0.24 200	0.29 220	0.38 214	0.49 231	0.48 187	0.65 241

MSMDNet	0.74 224	0.25 186	0.24 187	0.19 148	0.24 190	0.38 235	0.23 159	0.42 236	0.24 168	0.60 266	0.48 218	0.42 184	1.54 297	0.54 255	2.07 161	2.22 308	0.43 194	0.34 188	1.25 255	0.67 245	1.89 292	2.97 285	0.18 162	0.21 164	0.57 264	0.52 240	0.39 140	0.57 229

DAS	0.75 226	0.28 224	0.25 197	0.39 257	0.34 241	0.37 230	0.38 205	0.51 273	0.45 248	0.61 267	0.92 276	0.81 267	0.72 268	0.20 125	1.81 134	1.80 285	0.76 280	0.46 248	1.39 276	0.61 225	2.15 317	2.12 227	0.27 213	0.46 266	0.45 238	0.50 233	0.63 235	0.52 219

SepStereo	0.75 226	0.28 224	0.25 197	0.39 257	0.34 241	0.37 230	0.38 205	0.51 273	0.45 248	0.61 267	0.92 276	0.81 267	0.72 268	0.20 125	1.81 134	1.80 285	0.76 280	0.46 248	1.39 276	0.61 225	2.15 317	2.12 227	0.27 213	0.46 266	0.45 238	0.50 233	0.63 235	0.52 219

PWC_ROB	0.75 226	0.38 265	0.40 266	0.31 227	0.36 255	0.38 235	0.58 250	0.40 222	0.68 287	0.44 225	0.79 262	0.58 237	1.23 289	0.33 196	3.24 205	1.21 238	0.64 268	0.52 271	1.04 234	0.48 200	1.20 219	1.67 186	0.27 213	0.51 273	0.39 220	0.41 205	0.68 242	1.17 282

SHD	0.76 229	0.30 233	0.51 285	0.36 242	0.38 261	0.37 230	0.54 241	0.50 270	0.45 248	0.54 250	0.63 232	0.52 226	0.66 264	0.38 217	6.13 293	0.69 156	0.50 231	0.44 242	0.96 229	0.48 200	1.09 205	1.20 135	0.26 207	0.53 277	0.50 251	0.53 242	0.50 194	0.67 242

HH	0.77 230	0.18 80	0.36 257	0.23 179	0.23 182	0.30 193	0.24 164	0.41 227	0.26 185	0.73 305	0.77 259	0.50 220	0.36 215	0.48 238	1.99 152	2.39 317	0.41 178	0.37 210	1.21 252	0.97 290	2.12 312	2.61 263	0.28 217	0.73 312	0.60 273	0.50 233	0.83 266	0.62 234

HanStereo	0.77 230	0.18 80	0.36 257	0.23 179	0.23 182	0.30 193	0.24 164	0.41 227	0.26 185	0.73 305	0.77 259	0.50 220	0.36 215	0.48 238	1.99 152	2.39 317	0.41 178	0.37 210	1.21 252	0.97 290	2.12 312	2.61 263	0.28 217	0.73 312	0.60 273	0.50 233	0.83 266	0.62 234

DDUNet	0.78 232	0.93 310	0.47 278	1.24 312	1.04 318	1.20 311	1.21 300	0.35 181	0.36 229	0.37 193	0.46 209	0.68 257	0.33 202	1.75 320	3.05 200	0.45 82	0.74 278	0.51 267	0.90 221	0.61 225	0.59 139	1.03 115	0.87 310	0.31 231	0.36 199	0.36 187	0.61 233	0.38 190

MIPNet	0.79 233	0.23 157	0.20 141	0.24 186	0.24 190	0.17 99	0.18 135	0.34 170	0.69 288	0.39 209	2.18 329	0.35 146	0.30 181	0.62 277	5.55 281	1.14 230	0.47 218	0.33 175	0.82 208	0.56 217	0.68 157	1.70 189	0.13 99	0.92 327	0.90 302	0.49 231	1.11 290	0.29 140

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 234	1.11 316	0.18 126	0.89 305	0.50 284	0.73 294	0.28 181	0.38 209	0.48 260	0.91 324	0.90 273	1.07 282	0.44 245	0.32 192	2.28 173	1.23 239	0.47 218	0.32 169	0.82 208	0.77 260	1.51 255	3.73 325	0.20 177	0.18 119	0.32 179	0.29 151	0.52 203	0.83 254

Reg-Stereo(zero)	0.80 234	0.22 136	0.34 246	0.21 166	0.28 219	0.34 214	0.61 257	0.78 303	0.43 244	0.65 280	1.63 317	0.55 230	0.36 215	1.11 303	1.21 61	1.40 256	0.88 286	0.27 132	1.07 238	0.62 229	1.17 215	2.82 275	0.81 305	0.20 154	0.55 261	0.92 280	1.15 292	1.13 275

HI	0.80 234	0.22 136	0.34 246	0.21 166	0.28 219	0.34 214	0.61 257	0.78 303	0.43 244	0.65 280	1.63 317	0.55 230	0.36 215	1.11 303	1.21 61	1.40 256	0.88 286	0.27 132	1.07 238	0.62 229	1.17 215	2.82 275	0.81 305	0.20 154	0.55 261	0.92 280	1.15 292	1.13 275

IPLGR	0.80 234	0.26 204	0.22 173	0.23 179	0.25 197	0.18 107	0.17 127	0.33 165	0.20 137	0.41 218	1.55 312	0.35 146	0.31 186	0.57 268	8.76 331	0.61 136	0.43 194	0.38 222	0.67 183	0.48 200	0.87 180	2.30 246	0.13 99	0.29 220	0.38 214	0.47 227	0.63 235	0.29 140

DeepPrunerF	0.80 234	0.37 258	0.21 158	0.52 275	1.05 319	0.38 235	0.58 250	0.32 153	0.90 302	0.23 83	0.32 182	0.25 85	0.18 105	0.26 155	5.52 279	0.52 112	0.30 120	0.26 126	0.52 140	0.26 103	0.44 93	0.55 52	0.22 188	0.21 164	5.87 353	0.51 239	0.47 184	0.30 147

RAFT-Test	0.82 239	0.24 171	0.24 187	0.25 194	0.27 211	0.46 263	0.24 164	0.45 252	0.26 185	0.66 284	1.53 307	0.42 184	0.39 232	0.44 232	2.04 159	2.35 313	0.43 194	0.34 188	1.41 278	0.62 229	1.89 292	2.68 269	0.21 183	0.21 164	0.54 259	1.85 324	0.41 149	1.24 289

RTS	0.83 240	0.32 239	0.30 231	0.30 221	0.34 241	0.45 259	0.77 279	0.42 236	0.45 248	0.43 221	0.34 188	0.55 230	0.35 209	0.43 228	7.23 315	0.76 169	0.58 252	0.44 242	1.04 234	0.48 200	1.05 195	1.10 123	0.26 207	0.41 254	0.58 267	1.67 320	0.58 224	0.79 251

RTSA	0.83 240	0.32 239	0.30 231	0.30 221	0.34 241	0.45 259	0.77 279	0.42 236	0.45 248	0.43 221	0.34 188	0.55 230	0.35 209	0.43 228	7.23 315	0.76 169	0.58 252	0.44 242	1.04 234	0.48 200	1.05 195	1.10 123	0.26 207	0.41 254	0.58 267	1.67 320	0.58 224	0.79 251

MSKI-zero shot	0.84 242	0.22 136	0.23 183	0.20 158	0.20 152	0.43 252	0.22 152	0.42 236	0.29 201	0.43 221	1.26 294	0.49 219	0.37 224	0.18 111	2.67 191	2.10 301	0.50 231	0.57 285	1.35 273	1.15 311	1.79 285	3.60 320	0.22 188	0.22 178	0.53 257	1.17 300	0.72 249	1.15 281

XQC	0.85 243	0.47 285	0.43 274	0.50 274	0.48 282	0.51 269	0.64 262	0.57 284	0.49 264	0.59 260	0.63 232	0.62 245	0.90 277	0.48 238	6.85 306	0.79 175	0.48 223	0.48 256	0.86 217	0.47 198	0.96 187	1.19 134	0.34 243	0.46 266	0.62 276	0.78 267	0.69 245	0.58 231

NaN_ROB	0.86 244	0.41 276	0.41 270	0.36 242	0.49 283	0.43 252	0.90 289	0.46 256	1.31 324	0.40 214	0.65 237	0.96 278	0.32 191	0.48 238	5.44 277	0.59 130	0.37 160	0.53 274	0.51 135	0.63 233	0.66 153	1.13 127	0.28 217	0.50 271	0.79 294	1.54 316	0.98 279	1.69 304

AIO_test	0.88 245	0.20 102	0.14 93	0.14 92	0.10 57	0.38 235	0.30 184	0.19 74	0.13 71	0.17 70	0.10 44	0.19 64	0.10 52	0.16 88	4.79 257	4.38 353	0.46 211	0.80 320	0.90 221	0.66 243	0.33 69	6.49 356	0.69 294	0.08 35	0.17 74	1.37 308	0.21 71	0.10 44

FADNet_RVC	0.88 245	0.35 250	1.04 327	0.44 264	0.64 300	0.34 214	0.70 269	0.43 244	0.46 255	0.48 237	0.49 219	0.70 259	0.57 256	0.62 277	3.92 236	0.81 184	0.59 259	1.01 335	1.70 286	0.72 251	1.63 275	1.60 180	0.45 265	0.60 294	0.56 263	0.45 218	1.88 322	0.63 239

HUF	0.90 247	0.17 73	0.15 99	0.11 68	0.12 70	0.40 242	0.39 210	0.22 86	0.11 53	0.22 81	0.09 39	0.19 64	0.19 117	0.11 51	5.16 266	3.90 348	1.10 300	1.00 333	1.15 247	0.76 256	0.57 132	4.45 343	0.90 311	2.19 355	0.16 64	0.18 82	0.19 61	0.13 55

FCDSN-DC	0.91 248	0.37 258	0.66 305	0.41 260	0.42 272	0.50 267	0.94 291	0.39 218	0.31 211	0.46 230	0.34 188	0.67 252	0.31 186	0.56 260	8.70 330	0.85 191	0.50 231	0.48 256	0.79 204	0.38 151	1.31 229	2.78 273	0.30 227	0.60 294	0.39 220	0.43 213	0.42 160	0.38 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 249	0.96 312	0.50 284	1.23 311	1.17 322	1.15 310	1.45 313	0.38 209	0.36 229	0.43 221	0.53 222	0.67 252	0.35 209	1.60 319	5.73 285	0.79 175	0.86 285	0.47 252	0.98 231	0.67 245	1.18 217	1.31 145	0.66 286	0.36 242	0.37 206	0.40 202	0.53 205	0.38 190

gcap_with_dpt	0.97 250	0.40 272	0.18 126	0.38 249	0.20 152	0.26 170	0.14 102	0.38 209	0.20 137	0.37 193	0.26 140	0.59 240	0.35 209	0.27 161	6.34 297	4.31 350	1.03 296	0.73 309	0.86 217	2.38 346	1.39 237	3.01 292	0.14 119	0.19 141	0.32 179	0.28 139	0.50 194	0.62 234

GCAP-BAT	0.97 250	0.40 272	0.18 126	0.38 249	0.20 152	0.26 170	0.14 102	0.38 209	0.20 137	0.37 193	0.26 140	0.59 240	0.35 209	0.27 161	6.34 297	4.31 350	1.03 296	0.73 309	0.86 217	2.38 346	1.39 237	3.01 292	0.14 119	0.19 141	0.32 179	0.28 139	0.50 194	0.62 234

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 250	0.54 296	0.35 255	0.63 291	0.50 284	0.62 282	1.25 302	0.66 293	0.60 280	0.57 254	0.46 209	0.92 276	1.28 292	1.16 309	4.96 259	0.61 136	0.53 241	0.33 175	1.25 255	0.44 185	2.01 308	1.75 195	0.47 270	0.41 254	0.76 288	0.81 271	0.76 261	1.47 298

ADCP+	0.98 253	0.33 242	0.34 246	0.25 194	0.34 241	0.36 226	0.54 241	0.32 153	0.65 284	0.59 260	0.47 215	0.76 263	0.18 105	0.30 179	8.84 334	0.49 103	0.29 103	0.27 132	0.82 208	0.79 265	0.56 129	0.89 92	0.19 169	0.20 154	0.68 282	1.95 327	1.43 305	3.74 335

NOSS_ROB	0.99 254	0.36 253	0.28 223	0.38 249	0.37 258	0.40 242	0.34 194	0.89 311	0.39 233	0.71 299	0.90 273	1.00 279	0.60 258	1.35 313	5.04 263	2.39 317	0.66 271	0.58 288	0.68 190	0.44 185	2.24 320	3.36 304	0.32 239	0.51 273	0.45 238	1.00 289	0.73 252	0.45 205

ITSA-stereo	1.00 255	0.36 253	0.35 255	0.55 278	0.43 273	0.33 211	0.94 291	0.52 277	0.48 260	0.71 299	1.44 304	0.69 258	0.63 262	0.37 215	3.55 218	1.64 276	0.61 264	0.55 279	1.10 240	0.86 273	1.37 235	2.00 215	0.52 277	0.53 277	0.51 253	1.03 291	3.14 347	1.77 306

test-1	1.01 256	0.18 80	0.25 197	0.19 148	0.20 152	0.57 279	0.57 249	0.44 249	0.29 201	0.72 302	5.27 346	0.56 234	0.41 235	0.57 268	4.45 250	1.93 291	0.46 211	0.49 258	1.14 246	0.95 288	1.89 292	3.39 307	0.15 131	0.24 196	0.40 224	0.46 223	0.61 233	0.62 234

IGEV-FE	1.02 257	0.25 186	0.53 289	0.67 295	0.26 202	0.78 296	0.87 283	0.48 262	0.47 258	0.67 290	1.54 310	0.67 252	0.42 239	0.36 210	1.61 112	3.56 342	0.42 187	0.36 204	1.13 244	1.47 324	1.56 269	3.89 331	0.34 243	0.23 187	0.84 298	0.82 273	2.27 333	1.08 272

IGEV_Zeroshot_test	1.02 257	0.25 186	0.53 289	0.67 295	0.26 202	0.78 296	0.87 283	0.48 262	0.47 258	0.66 284	1.53 307	0.67 252	0.42 239	0.36 210	1.61 112	3.56 342	0.42 187	0.36 204	1.13 244	1.47 324	1.56 269	3.88 330	0.32 239	0.23 187	0.84 298	0.82 273	2.28 334	1.07 271

ADCRef	1.02 257	0.34 247	0.38 263	0.23 179	0.35 252	0.34 214	0.42 218	0.36 196	0.85 297	0.39 209	0.31 173	0.40 169	0.26 156	0.31 188	9.43 340	0.63 145	0.34 146	0.32 169	0.84 211	0.57 218	0.53 120	0.99 106	0.47 270	0.36 242	0.99 305	1.08 295	0.98 279	5.01 345

HSM-Net_RVC	1.02 257	0.27 215	0.28 223	0.44 264	0.33 237	0.31 199	0.40 211	0.47 259	0.29 201	0.58 256	0.95 280	11.21 352	0.48 252	0.31 188	2.42 180	0.66 152	0.48 223	0.30 155	0.57 158	0.57 218	1.35 234	2.26 241	0.27 213	0.45 265	0.44 235	0.46 223	0.56 213	0.50 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 261	0.37 258	0.69 308	0.38 249	0.41 269	0.55 276	0.68 267	0.44 249	1.05 306	0.65 280	2.14 328	0.60 242	0.64 263	0.27 161	1.35 81	1.95 292	0.46 211	0.44 242	1.28 264	1.06 301	1.61 274	3.55 316	0.48 273	0.41 254	0.82 296	1.47 312	2.97 346	1.08 272

PSMNet-ADL	1.03 261	0.29 229	0.31 236	0.34 239	0.35 252	0.35 222	0.64 262	0.55 281	0.35 225	0.71 299	1.40 302	0.60 242	1.07 281	2.44 334	6.98 309	1.98 294	1.55 317	0.40 230	1.25 255	0.51 208	1.28 224	2.00 215	0.35 249	0.26 209	0.37 206	0.42 208	0.68 242	0.36 182

PVD	1.03 261	0.54 296	0.66 305	0.60 287	0.59 294	0.67 290	0.71 271	0.91 314	0.87 299	0.59 260	0.84 264	0.81 267	1.06 280	0.61 276	6.62 303	0.78 173	0.72 276	0.66 299	1.18 251	0.68 248	1.39 237	1.52 170	0.40 253	0.62 299	0.85 300	0.97 285	0.86 269	1.12 274

MFMNet_re	1.04 264	0.78 309	0.71 310	0.83 303	0.72 306	0.99 305	1.00 295	0.75 298	0.84 296	0.69 293	0.77 259	1.34 291	0.88 276	0.73 289	3.39 212	1.16 234	1.02 293	0.80 320	1.68 284	0.87 275	2.31 325	1.22 137	0.66 286	0.73 312	0.67 281	0.65 259	0.98 279	1.02 268

EGLCR-Stereo	1.05 265	0.22 136	0.25 197	0.15 107	0.19 140	0.23 148	0.16 121	0.32 153	0.39 233	0.32 151	0.65 237	0.39 165	0.27 166	0.14 70	2.06 160	2.01 297	0.41 178	0.37 210	0.78 202	1.73 332	1.19 218	5.99 354	0.95 314	3.44 358	0.26 127	1.49 314	3.66 351	0.33 162

FBW_ROB	1.09 266	0.65 305	0.58 296	0.89 305	0.89 315	0.75 295	1.26 303	0.46 256	0.35 225	0.53 247	0.76 258	1.15 284	1.35 294	1.88 323	6.04 292	0.46 90	0.64 268	0.33 175	2.64 296	0.54 214	1.66 278	1.39 157	1.22 323	0.57 287	0.47 246	0.54 246	0.56 213	0.87 260

DF	1.10 267	0.26 204	0.23 183	0.30 221	0.17 119	0.37 230	0.13 88	0.39 218	0.25 174	0.34 161	0.25 133	0.53 228	0.36 215	0.25 149	2.89 194	2.87 332	0.44 199	0.60 289	6.94 325	1.62 329	1.54 267	5.52 350	0.25 202	0.29 220	0.58 267	1.19 301	0.53 205	0.56 226

ADCL	1.10 267	0.44 281	0.37 260	0.33 234	0.34 241	0.40 242	0.50 233	0.39 218	1.21 319	0.59 260	0.47 215	0.46 205	0.27 166	0.33 196	7.64 323	0.57 126	0.40 174	0.56 281	0.70 192	0.69 249	0.72 164	0.97 104	0.29 223	0.37 246	1.70 329	1.79 323	1.76 320	5.37 348

CSAN	1.10 267	0.52 291	0.48 282	0.48 273	0.52 286	0.47 265	1.16 298	0.50 270	2.45 346	0.68 291	1.96 324	1.51 298	0.72 268	0.63 279	4.44 249	0.58 127	0.54 245	0.49 258	0.85 213	2.17 344	1.29 227	2.22 238	0.32 239	0.54 280	1.68 328	1.05 292	0.73 252	0.81 253

SAMSARA	1.13 270	0.41 276	0.61 300	0.45 270	0.47 281	0.46 263	0.75 274	0.75 298	0.63 281	0.63 275	0.71 248	0.64 249	1.75 300	0.50 245	6.46 302	1.05 216	0.58 252	0.64 294	1.26 259	0.65 242	1.44 249	1.53 172	0.29 223	0.63 302	1.73 331	2.11 329	1.68 316	1.81 307

FC-DCNN	1.13 270	0.51 289	0.91 319	0.81 301	0.56 290	0.91 301	1.45 313	0.80 305	0.52 268	0.62 271	0.65 237	0.88 272	0.77 274	0.56 260	3.53 216	0.84 190	0.95 290	0.49 258	1.28 264	0.44 185	1.59 272	2.59 262	0.31 233	0.56 285	1.66 327	0.91 279	2.36 337	3.06 329

model_zeroshot	1.14 272	0.23 157	0.28 223	0.35 240	0.26 202	0.45 259	0.23 159	0.42 236	0.23 163	0.59 260	1.26 294	0.51 223	0.31 186	0.30 179	3.38 209	3.22 336	0.44 199	0.88 327	1.41 278	0.52 209	1.90 297	3.42 310	0.30 227	0.23 187	5.98 354	1.47 312	0.78 263	1.52 301

FAT-Stereo	1.15 273	0.38 265	0.58 296	0.57 281	0.65 302	0.52 272	0.61 257	0.75 298	0.45 248	0.78 312	2.74 336	1.46 295	1.93 310	0.49 243	3.14 201	2.47 322	0.59 259	0.60 289	2.42 293	1.16 312	2.14 315	2.40 251	0.73 297	0.58 290	0.43 230	0.55 248	0.74 256	1.26 290

DCVSM-stereo	1.16 274	0.31 237	0.36 257	0.44 264	0.34 241	0.53 274	0.38 205	0.68 294	0.39 233	0.66 284	1.38 301	1.59 302	0.84 275	0.44 232	1.43 88	1.01 212	0.49 228	0.37 210	12.42 349	0.92 285	1.53 263	1.57 175	0.41 257	0.50 271	0.43 230	0.60 254	0.72 249	0.60 233

FC-DCNN v2	1.18 275	0.53 295	1.00 321	0.86 304	0.57 291	0.93 302	1.41 311	0.85 308	0.64 282	0.63 275	0.65 237	0.88 272	0.96 278	0.55 258	3.58 221	0.82 186	0.96 291	0.47 252	1.33 271	0.42 169	1.59 272	2.76 271	0.31 233	0.56 285	1.75 332	1.30 307	2.65 342	2.85 326

ADCMid	1.19 276	0.50 288	0.55 293	0.39 257	0.60 296	0.57 279	0.88 286	0.60 287	0.75 291	0.47 232	0.69 247	0.74 260	1.17 285	0.42 226	8.06 327	1.08 225	0.54 245	0.45 246	1.76 288	0.58 220	1.14 209	1.63 183	0.59 280	0.44 262	0.59 271	1.44 310	1.26 298	4.11 340

gcap-zeroshot	1.23 277	0.23 157	0.34 246	0.63 291	0.23 182	0.43 252	0.50 233	0.45 252	0.24 168	0.74 308	1.51 306	0.65 251	0.34 203	0.75 290	2.08 162	2.88 333	3.84 350	0.34 188	8.89 338	0.89 279	1.52 261	2.27 244	1.37 326	0.22 178	0.59 271	0.42 208	0.41 149	0.41 196

EKT-Stereo	1.24 278	0.27 215	0.26 210	0.28 213	0.26 202	0.31 199	0.54 241	0.43 244	0.33 221	0.45 229	0.84 264	0.51 223	0.44 245	0.68 285	12.27 354	2.16 305	0.54 245	0.52 271	1.28 264	1.01 297	5.05 354	3.02 296	0.15 131	0.22 178	0.43 230	0.47 227	0.56 213	0.33 162

ccs_rob	1.24 278	0.36 253	0.34 246	0.44 264	0.30 226	0.45 259	0.40 211	0.59 286	0.35 225	1.95 345	5.83 347	5.52 344	0.61 260	0.55 258	4.50 252	1.27 241	0.52 236	0.39 227	1.72 287	0.86 273	1.74 284	2.26 241	0.26 207	0.44 262	0.35 193	0.37 193	0.51 199	0.56 226

CBMV	1.24 278	0.38 265	0.34 246	0.44 264	0.43 273	0.63 283	0.93 290	0.88 309	0.41 242	0.66 284	0.85 268	1.52 299	1.27 291	1.05 301	4.34 246	2.35 313	0.72 276	0.50 264	1.69 285	0.78 262	1.85 288	3.21 301	0.31 233	0.57 287	0.51 253	0.53 242	1.09 288	5.35 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 281	0.61 303	0.76 314	0.78 299	0.75 307	0.67 290	1.28 304	0.96 319	0.76 292	0.78 312	0.67 245	1.26 286	1.09 282	0.71 288	7.44 319	1.41 258	1.21 304	0.68 302	1.36 275	0.96 289	2.27 323	1.65 184	0.67 290	1.01 332	1.09 313	0.86 276	0.92 275	1.37 294

pmcnn	1.28 282	0.43 280	0.41 270	0.58 285	0.64 300	0.56 278	1.59 316	0.73 296	0.48 260	0.61 267	1.31 297	1.55 300	3.12 324	1.04 300	3.82 230	2.27 311	0.89 288	0.95 330	1.85 289	1.09 305	2.50 333	3.33 302	0.81 305	0.54 280	0.52 255	0.68 260	1.09 288	1.31 292

AnyNet_C32	1.29 283	0.41 276	0.37 260	0.37 246	0.41 269	0.49 266	0.72 272	0.48 262	1.21 319	0.56 252	0.87 271	0.58 237	0.37 224	0.42 226	9.98 348	1.25 240	0.58 252	0.54 276	0.90 221	0.63 233	1.41 246	2.06 222	0.34 243	0.54 280	1.08 312	2.33 332	1.33 300	4.59 342

HBP-ISP	1.35 284	0.39 271	0.51 285	0.53 276	0.44 275	0.51 269	0.38 205	0.55 281	0.40 237	0.76 310	1.27 296	0.56 234	0.53 254	1.94 324	9.60 346	3.60 345	0.62 267	0.65 295	0.85 213	0.94 286	2.13 314	3.87 328	0.30 227	0.53 277	0.54 259	0.52 240	0.97 278	2.49 317

G-Net	1.35 284	0.54 296	0.64 304	0.44 264	0.52 286	0.58 281	0.56 247	0.90 313	1.32 326	0.66 284	1.20 291	2.96 324	1.21 288	0.38 217	4.22 243	1.62 274	0.61 264	0.76 313	1.47 281	1.34 319	1.63 275	1.95 211	0.39 251	0.62 299	0.79 294	2.98 340	1.56 309	4.61 343

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 286	2.30 339	0.83 316	1.46 317	0.80 311	1.02 306	1.34 308	0.76 301	0.95 304	1.32 336	0.53 222	1.58 301	1.79 303	2.11 329	4.63 255	0.98 210	1.12 301	1.04 337	3.00 303	1.09 305	1.43 248	1.93 207	1.20 321	0.68 309	0.76 288	0.72 265	0.60 232	1.37 294

ADCS	1.43 287	0.51 289	0.48 282	0.46 272	0.57 291	0.54 275	0.75 274	0.70 295	1.04 305	0.57 254	0.71 248	0.90 274	2.71 315	0.58 272	9.65 347	2.08 299	0.85 284	0.61 292	1.33 271	0.66 243	1.99 306	2.10 226	0.43 261	0.60 294	0.76 288	2.08 328	1.59 311	3.43 331

iRaft-Stereo_20w	1.46 288	0.46 283	0.73 311	0.60 287	0.34 241	0.52 272	0.76 278	0.43 244	0.86 298	0.90 322	1.85 322	0.57 236	0.48 252	0.85 295	2.22 171	3.23 337	0.48 223	0.55 279	1.17 250	3.69 351	1.53 263	4.23 338	0.34 243	0.39 251	1.04 309	7.81 354	2.03 327	1.43 296

SQANet	1.49 289	1.36 319	0.58 296	3.10 334	1.06 320	1.94 320	1.64 317	0.49 267	0.40 237	0.51 242	0.46 209	1.28 288	0.60 258	1.59 318	5.32 273	0.62 143	1.54 316	0.38 222	7.12 327	0.64 236	1.87 290	1.85 204	2.50 334	0.40 253	0.48 249	0.62 256	0.68 242	1.26 290

EAI-Stereo	1.49 289	0.29 229	0.52 288	0.57 281	0.37 258	8.27 357	0.81 281	0.45 252	0.83 295	0.34 161	1.41 303	0.47 209	0.34 203	0.26 155	3.70 226	6.04 357	0.44 199	0.65 295	2.71 298	0.74 254	1.46 252	1.97 212	0.29 223	0.76 315	1.07 311	2.21 331	1.45 307	1.76 305

S-Stereo	1.49 289	0.40 272	0.47 278	0.62 290	0.61 297	0.65 285	1.16 298	0.61 288	0.57 277	0.69 293	4.22 344	1.62 304	0.66 264	0.46 236	5.38 274	2.80 330	0.56 250	0.65 295	4.93 317	4.83 355	1.34 231	2.95 284	0.99 317	0.63 302	0.43 230	0.53 242	0.67 240	0.96 264

CBMV_ROB	1.50 292	0.38 265	0.44 275	0.61 289	0.53 288	0.72 293	0.87 283	0.97 321	0.41 242	0.82 315	1.34 299	3.03 325	2.77 317	0.67 283	5.27 271	1.29 245	0.91 289	0.49 258	2.40 292	0.73 252	1.83 286	2.91 281	0.44 263	0.46 266	1.38 320	2.48 333	2.25 332	3.99 338

SANet	1.53 293	0.57 299	0.54 291	0.57 281	0.63 299	0.84 299	1.33 307	0.94 318	5.40 354	0.52 243	2.18 329	4.12 337	2.90 322	0.69 287	5.97 291	0.54 120	1.22 305	0.57 285	0.94 228	0.84 269	1.67 280	1.76 196	0.47 270	0.65 305	0.76 288	1.29 306	0.92 275	2.37 313

DPSNet	1.55 294	0.46 283	0.51 285	0.56 280	0.67 304	0.68 292	0.60 256	0.52 277	0.67 285	0.47 232	0.91 275	3.61 333	1.80 304	1.42 315	3.87 233	2.08 299	1.53 315	1.18 341	7.27 330	1.86 336	2.26 322	3.71 323	1.01 318	0.79 318	0.78 293	1.06 293	0.78 263	0.90 262

AnyNet_C01	1.58 295	0.60 302	0.54 291	0.63 291	0.57 291	0.55 276	1.30 306	0.91 314	1.28 323	0.68 291	0.87 271	1.32 290	1.38 295	0.60 273	10.94 351	2.59 326	1.36 307	1.01 335	1.45 280	0.78 262	1.92 301	2.80 274	0.60 282	0.65 305	1.35 319	1.00 289	1.63 314	3.28 330

ADCPNet	1.61 296	0.38 265	0.74 312	0.43 263	0.76 308	0.44 257	1.54 315	0.89 311	0.69 288	0.76 310	1.64 319	0.81 267	3.20 326	0.76 291	8.80 333	1.90 290	0.59 259	0.37 210	4.80 316	1.06 301	1.27 222	1.49 167	0.93 312	0.43 260	1.05 310	1.37 308	0.96 277	5.45 349

DDF-Stereo	1.62 297	0.33 242	0.18 126	6.85 352	0.23 182	6.35 353	0.31 186	0.36 196	0.26 185	0.35 170	0.56 225	7.83 347	0.45 248	0.40 222	4.82 258	2.39 317	0.61 264	0.39 227	1.48 282	1.67 330	1.54 267	3.38 306	0.63 284	0.25 202	0.30 160	0.97 285	0.44 172	0.53 222

otaku	1.62 297	2.18 337	0.66 305	3.34 336	1.26 325	2.28 333	1.88 321	0.56 283	0.53 269	0.59 260	0.53 222	1.38 293	0.75 272	2.08 327	5.12 265	0.53 115	1.55 317	0.40 230	6.52 322	0.63 233	2.05 310	2.02 220	3.13 342	0.51 273	0.58 267	0.57 250	0.75 257	1.36 293

RainbowNet	1.64 299	1.52 324	0.91 319	2.42 331	1.44 330	2.01 322	2.33 326	0.65 292	0.56 272	0.74 308	0.47 215	1.68 306	1.11 283	2.89 338	5.46 278	1.27 241	1.49 313	0.53 274	3.78 312	1.77 333	1.89 292	2.02 220	3.05 340	0.64 304	0.71 283	0.69 262	0.90 273	1.43 296

anonymity	1.70 300	0.26 204	0.41 270	0.28 213	0.25 197	0.51 269	0.23 159	0.49 267	0.56 272	0.63 275	22.54 366	0.58 237	0.59 257	0.37 215	1.81 134	1.46 260	0.47 218	0.36 204	1.10 240	0.52 209	1.45 251	3.41 308	0.23 195	0.35 237	1.09 313	1.56 317	3.23 349	1.06 270

Ntro	1.75 301	3.82 350	0.74 312	2.63 332	1.32 327	2.29 335	2.93 337	0.61 288	0.56 272	0.62 271	0.51 220	1.41 294	0.70 267	2.04 326	5.26 269	0.55 123	1.64 321	0.43 236	7.27 330	0.67 245	2.31 325	2.26 241	3.03 339	0.57 287	0.61 275	0.70 263	0.75 257	1.17 282

SPS-STEREO	1.77 302	0.72 306	0.70 309	0.90 307	0.76 308	0.94 304	1.22 301	0.83 307	0.77 293	0.85 320	1.60 313	1.46 295	1.15 284	1.13 308	6.34 297	2.28 312	1.13 302	0.97 332	10.82 345	1.01 297	2.76 337	3.50 313	0.65 285	1.04 335	0.83 297	0.94 283	1.61 312	1.00 266
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 303	0.35 250	0.40 266	0.33 234	0.38 261	0.38 235	0.35 196	2.47 351	0.46 255	0.70 297	16.59 363	2.41 320	0.69 266	0.79 293	3.72 227	1.30 246	0.60 262	0.49 258	6.26 320	0.84 269	2.85 341	2.44 258	0.26 207	0.36 242	0.36 199	0.61 255	2.19 331	0.71 244

ACVNet_1	1.88 304	1.65 328	1.00 321	4.35 339	1.63 337	2.25 332	3.73 341	0.74 297	0.57 277	0.64 278	0.60 228	1.59 302	1.04 279	4.94 353	5.58 282	0.55 123	2.45 334	0.56 281	4.96 318	0.59 223	2.36 328	1.77 198	3.27 345	0.67 308	0.73 286	0.80 268	0.73 252	0.91 263

MFN_U_SF_RVC	1.88 304	2.37 342	1.83 350	2.12 328	1.74 339	1.92 318	2.41 331	1.55 340	1.47 333	3.65 352	3.67 342	1.26 286	1.29 293	1.80 322	5.26 269	2.13 303	1.02 293	0.92 328	3.41 310	1.01 297	1.83 286	1.70 189	0.76 302	2.29 356	0.76 288	0.80 268	0.71 248	0.97 265

TRStereo	1.98 306	0.34 247	0.47 278	0.25 194	0.19 140	0.65 285	0.29 183	0.44 249	0.56 272	0.70 297	0.63 232	0.80 266	0.29 175	0.24 143	3.25 206	4.38 353	0.37 160	0.36 204	1.05 237	0.87 275	1.34 231	2.98 286	0.60 282	0.20 154	0.66 280	30.16 367	0.88 271	0.48 214

Dean	1.99 307	1.78 329	1.04 327	5.97 350	1.91 347	2.28 333	2.73 335	1.08 326	1.13 310	0.99 328	0.85 268	1.93 312	2.20 311	2.22 331	6.37 300	1.06 217	2.29 332	0.71 306	2.89 302	0.99 293	2.27 323	2.01 218	2.90 337	0.95 330	1.45 322	1.16 298	1.40 304	1.17 282

WAO-6	2.00 308	1.30 318	0.90 318	2.06 326	1.36 329	1.76 317	2.23 323	1.05 325	1.25 322	0.90 322	0.86 270	1.93 312	2.98 323	2.31 333	9.04 336	1.13 229	3.03 340	0.71 306	3.26 307	0.87 275	2.31 325	2.29 245	1.30 325	0.89 325	1.64 326	2.20 330	1.75 319	2.69 319

FINET	2.02 309	0.57 299	0.61 300	0.36 242	0.41 269	0.65 285	0.75 274	0.51 273	1.37 329	0.40 214	1.53 307	0.60 242	1.81 306	1.11 303	5.80 287	2.01 297	0.74 278	0.39 227	1.12 243	1.26 318	1.24 221	3.49 312	0.36 250	1.29 344	5.70 352	8.60 355	3.56 350	8.18 354

IMH-64-1	2.03 310	1.51 322	1.09 331	2.00 323	1.58 333	2.11 325	2.42 332	1.03 322	1.16 311	0.58 256	0.74 253	1.98 314	2.84 318	2.80 336	9.51 343	1.48 262	1.46 310	0.68 302	3.40 308	0.83 266	1.67 280	2.17 235	3.24 343	0.77 316	1.58 324	1.25 304	2.08 328	2.79 324

IMH-64	2.03 310	1.51 322	1.09 331	2.00 323	1.58 333	2.11 325	2.42 332	1.03 322	1.16 311	0.58 256	0.74 253	1.98 314	2.84 318	2.80 336	9.51 343	1.48 262	1.46 310	0.68 302	3.40 308	0.83 266	1.67 280	2.17 235	3.24 343	0.77 316	1.58 324	1.25 304	2.08 328	2.79 324

WAO-7	2.06 312	1.09 315	1.31 340	5.01 342	1.02 317	1.12 309	1.77 320	1.17 328	1.46 332	2.60 350	2.11 327	2.14 318	3.29 330	1.20 311	6.91 308	1.03 215	1.88 324	0.71 306	7.92 332	0.89 279	1.85 288	2.00 215	0.40 253	1.06 336	1.00 306	1.64 319	1.11 290	1.83 308

MeshStereo	2.06 312	0.72 306	0.62 303	1.20 310	0.81 313	1.07 307	0.88 286	1.56 341	1.33 327	0.92 325	2.05 326	3.97 336	3.27 329	0.79 293	9.44 341	2.77 328	1.06 298	0.76 313	4.72 315	0.77 260	3.43 347	4.36 340	0.48 273	0.61 298	1.79 333	1.20 302	2.41 338	2.75 321
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	2.10 314	1.63 326	1.05 329	5.55 347	1.60 335	2.11 325	2.38 329	0.88 309	0.67 285	0.72 302	0.75 257	1.69 307	1.20 287	2.03 325	6.14 294	0.69 156	2.98 339	0.52 271	12.09 348	0.73 252	1.97 304	1.74 193	2.64 335	0.82 323	1.11 315	0.97 285	1.00 284	1.14 278

edge stereo	2.12 315	0.52 291	1.03 325	0.73 298	0.65 302	0.83 298	0.94 291	0.93 317	1.42 330	3.68 353	1.19 290	2.07 316	5.51 336	1.12 307	4.51 253	2.46 321	0.66 271	0.54 276	7.21 328	7.73 358	1.91 298	5.54 351	2.01 331	0.54 280	0.64 279	0.56 249	0.88 271	1.47 298

MonStereo1	2.20 316	1.46 321	0.84 317	2.22 329	1.84 343	2.02 323	2.40 330	0.96 319	0.78 294	12.53 364	0.93 279	3.07 326	3.21 327	2.16 330	3.59 222	0.59 130	1.02 293	0.75 311	6.82 323	0.91 284	1.52 261	1.68 187	2.88 336	0.58 290	0.98 304	0.80 268	1.61 312	1.23 288

DN	2.22 317	0.20 102	0.21 158	0.38 249	0.18 130	19.07 363	0.26 173	0.38 209	0.27 194	0.58 256	0.46 209	14.38 356	0.32 191	0.33 196	3.88 234	3.34 339	0.45 207	0.34 188	1.25 255	2.72 348	1.44 249	5.08 348	0.25 202	0.65 305	0.72 284	1.06 293	0.57 220	1.14 278

SGM-Forest	2.22 317	0.37 258	0.25 197	0.54 277	0.45 278	0.41 248	0.36 199	0.61 288	0.74 290	0.72 302	0.65 237	1.01 281	2.24 312	0.43 228	7.35 318	2.53 323	0.52 236	0.38 222	25.12 361	0.36 139	2.24 320	3.52 314	0.40 253	0.47 270	1.03 308	0.59 252	1.83 321	4.94 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 319	1.03 314	1.09 331	1.42 316	1.18 323	1.56 314	1.37 309	1.45 335	1.11 309	0.98 327	7.50 349	3.70 334	3.24 328	1.17 310	6.79 305	1.57 268	1.51 314	1.42 346	2.70 297	0.74 254	2.41 331	3.64 321	0.70 295	0.87 324	3.48 344	4.29 346	2.53 339	5.26 346
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 320	0.96 312	1.22 337	1.27 314	1.00 316	2.07 324	1.39 310	1.49 337	0.90 302	1.02 330	7.69 351	3.59 332	8.45 343	1.08 302	6.38 301	1.59 272	1.48 312	1.44 347	2.76 301	0.83 266	2.49 332	3.71 323	0.71 296	0.92 327	4.00 345	3.72 344	1.70 318	2.12 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 321	0.37 258	0.30 231	0.38 249	0.34 241	0.40 242	0.40 211	0.42 236	0.48 260	0.62 271	1.07 285	1.09 283	5.75 337	0.39 221	13.40 357	1.37 254	0.60 262	0.49 258	31.30 365	0.84 269	1.49 253	1.92 206	0.30 227	0.38 249	0.43 230	0.53 242	0.72 249	1.00 266

MDST_ROB	2.52 322	4.60 355	0.46 276	3.44 337	0.80 311	2.17 330	1.06 297	1.43 334	0.45 248	0.69 293	0.97 283	0.90 274	9.59 345	0.52 247	8.48 329	0.83 187	0.49 228	0.38 222	3.22 305	0.43 174	2.06 311	3.48 311	0.46 268	0.44 262	4.66 350	2.82 339	7.09 357	6.04 351

IMH	2.56 323	1.54 325	1.10 334	2.02 325	1.61 336	2.14 329	2.47 334	1.04 324	1.19 318	0.84 319	1.32 298	2.11 317	8.34 342	8.58 363	7.20 314	1.38 255	1.63 320	0.69 305	6.28 321	1.13 309	1.66 278	2.45 259	4.33 355	0.80 321	1.85 334	1.44 310	1.58 310	2.43 315

PWCK	2.66 324	1.64 327	1.02 323	1.99 322	1.31 326	2.12 328	2.24 324	1.38 333	1.49 335	1.40 339	1.75 321	5.02 340	2.57 314	1.11 303	5.82 289	0.92 200	1.88 324	0.77 317	22.26 358	1.36 320	2.55 335	1.82 201	1.41 327	1.00 331	1.70 329	1.73 322	1.43 305	2.15 310

JetBlue	2.79 325	1.91 333	1.57 346	2.35 330	1.87 344	2.74 338	2.98 338	1.48 336	1.47 333	0.82 315	0.84 264	4.15 339	1.76 301	2.10 328	9.12 338	2.54 324	1.83 323	1.32 344	2.23 291	1.23 316	3.58 349	4.43 342	1.88 330	1.10 339	2.74 342	4.93 347	2.54 340	9.94 357

LVE	2.80 326	2.00 335	1.06 330	11.92 357	1.89 345	3.94 344	11.90 360	0.92 316	0.89 301	1.05 332	0.95 280	1.73 308	2.85 320	2.48 335	4.97 260	1.02 214	1.98 327	0.83 326	8.57 336	0.89 279	2.03 309	2.22 238	3.09 341	1.01 332	1.45 322	1.12 296	1.25 296	1.57 302

SGM-ForestM	2.82 327	2.06 336	1.39 341	1.24 312	0.84 314	1.68 315	2.06 322	1.51 339	1.72 339	0.83 318	1.72 320	2.92 323	2.86 321	1.47 316	13.04 356	2.00 296	1.60 319	0.65 295	3.15 304	1.36 320	2.00 307	3.73 325	0.68 293	1.41 346	5.16 351	7.43 353	4.20 353	7.44 352

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 328	0.45 282	0.61 300	0.38 249	0.44 275	0.64 284	0.70 269	0.48 262	1.33 327	0.69 293	2.00 325	0.63 246	0.61 260	0.24 143	2.56 186	3.16 335	0.44 199	0.60 289	48.67 369	1.11 308	1.51 255	3.87 328	0.67 290	0.30 227	0.72 284	3.59 342	0.98 279	1.05 269

SGM_RVC	2.96 329	0.93 310	1.03 325	0.98 308	0.79 310	1.11 308	1.28 304	7.29 359	1.16 311	1.02 330	1.61 314	2.40 319	10.04 346	0.77 292	2.62 187	1.34 253	1.69 322	0.79 319	8.10 335	1.44 323	1.88 291	3.56 318	0.66 286	1.03 334	4.05 346	5.78 349	5.56 354	11.12 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 330	1.96 334	2.25 353	1.74 321	2.38 348	1.69 316	2.37 328	2.32 346	2.81 348	2.35 349	2.83 337	3.27 330	3.49 331	2.95 339	4.59 254	4.15 349	2.68 335	2.16 352	3.67 311	2.98 350	4.90 353	6.99 357	1.45 328	2.67 357	1.97 335	6.54 352	2.85 344	2.75 321

DGSMNet	3.07 331	1.84 331	1.18 336	1.34 315	0.55 289	1.94 320	0.63 261	2.86 352	1.57 337	3.95 354	15.19 360	1.85 311	3.15 325	4.98 354	7.18 313	2.82 331	3.15 341	1.89 349	4.63 314	2.18 345	4.69 352	3.75 327	1.61 329	2.10 352	0.87 301	3.36 341	1.05 287	2.58 318

UNDER WATER-64	3.21 332	2.63 345	1.65 349	4.96 341	2.97 351	3.54 341	4.45 344	2.43 350	1.65 338	1.37 337	1.35 300	5.10 341	4.97 335	3.52 343	7.47 320	1.98 294	3.95 351	1.13 339	4.05 313	1.98 340	3.01 343	3.41 308	4.98 358	1.42 347	1.98 336	3.96 345	2.32 336	4.39 341

WAO-8	3.35 333	2.60 343	1.45 342	5.81 348	1.76 341	2.58 336	3.35 339	1.29 330	1.93 342	5.80 357	8.48 355	3.23 328	7.05 340	4.33 346	7.65 324	2.21 306	2.00 328	0.76 313	9.76 342	1.55 327	1.91 298	2.41 252	2.43 332	1.09 337	2.27 338	1.91 325	1.91 323	2.85 326

Venus	3.35 333	2.60 343	1.45 342	5.81 348	1.76 341	2.58 336	3.35 339	1.29 330	1.93 342	5.80 357	8.48 355	3.23 328	7.05 340	4.33 346	7.65 324	2.21 306	2.00 328	0.76 313	9.76 342	1.55 327	1.91 298	2.41 252	2.43 332	1.09 337	2.27 338	1.91 325	1.91 323	2.85 326

SGM+DAISY	3.35 333	1.11 316	1.12 335	1.13 309	1.09 321	1.41 312	1.43 312	1.50 338	2.30 345	1.18 335	2.49 334	2.61 322	3.81 332	1.38 314	7.14 312	3.78 346	1.35 306	1.18 341	6.95 326	2.03 343	3.17 346	4.72 344	0.78 303	1.87 350	7.00 357	9.62 357	6.26 356	12.14 360

TorneroNet-64	3.48 336	2.22 338	2.33 354	6.99 353	1.75 340	3.12 339	4.23 343	1.93 343	3.68 351	0.82 315	3.07 339	4.13 338	12.86 352	3.79 344	7.09 311	1.59 272	3.32 343	0.80 320	8.09 334	1.97 339	2.83 340	2.91 281	3.35 346	0.92 327	2.63 341	2.71 338	1.23 295	3.63 334

DispFullNet	3.48 336	2.86 349	1.56 344	1.52 318	1.71 338	1.50 313	1.67 319	1.27 329	2.23 344	2.08 346	1.90 323	15.31 357	4.18 333	1.76 321	6.30 296	5.14 356	2.33 333	0.96 331	23.76 359	4.54 353	2.39 330	2.88 279	0.75 301	0.59 293	1.21 318	0.63 258	1.38 303	1.51 300

ACVNet-4b	3.64 338	6.86 357	0.79 315	12.11 358	1.35 328	4.38 347	9.73 357	0.61 288	0.59 279	0.66 284	3.81 343	5.41 343	14.98 355	2.27 332	6.26 295	0.56 125	2.90 338	0.50 264	11.57 347	0.90 282	2.37 329	2.99 290	2.90 337	0.62 299	0.62 276	0.59 252	0.73 252	1.14 278

PSMNet_ROB	3.65 339	1.89 332	1.02 323	1.73 320	1.22 324	2.20 331	2.32 325	0.81 306	0.87 299	8.35 362	19.23 365	13.09 354	2.39 313	7.48 362	4.12 241	0.90 199	1.45 309	1.36 345	9.04 339	0.98 292	2.14 315	1.49 167	8.68 363	0.79 318	1.14 316	1.51 315	1.33 300	1.13 275

notaker	3.82 340	2.85 348	1.60 348	5.07 343	6.65 360	4.01 345	4.08 342	1.35 332	3.29 350	1.17 334	3.27 340	7.19 346	11.25 348	5.52 358	10.91 350	1.19 236	3.40 344	1.00 333	10.57 344	2.74 349	3.02 344	2.76 271	3.68 349	1.17 341	1.01 307	1.23 303	1.48 308	1.67 303

STStereo	3.84 341	1.40 320	1.92 351	7.03 354	1.55 332	7.23 356	2.86 336	2.33 347	2.89 349	1.13 333	3.35 341	5.94 345	6.30 338	1.02 299	11.44 352	2.57 325	1.41 308	1.21 343	11.20 346	1.43 322	1.93 303	2.85 278	0.84 309	2.03 351	4.48 349	5.55 348	3.68 352	8.18 354

JetRed	3.89 342	2.69 347	2.99 355	2.09 327	2.47 349	3.46 340	4.71 346	2.36 348	1.86 340	1.89 344	1.24 293	3.40 331	1.50 296	3.36 341	9.54 345	3.47 341	4.17 353	3.86 355	2.43 294	1.85 335	5.57 355	5.36 349	3.66 348	1.68 349	4.31 348	10.87 361	5.62 355	8.71 356

MANE	4.00 343	1.80 330	2.02 352	1.54 319	1.45 331	1.92 318	2.33 326	2.03 344	2.79 347	0.95 326	2.26 331	3.71 335	4.42 334	1.34 312	11.76 353	3.86 347	2.04 331	6.06 358	3.24 306	1.67 330	2.53 334	4.35 339	0.73 297	2.18 354	7.35 358	10.20 359	9.04 358	14.41 361

UNDER WATER	4.18 344	2.68 346	1.59 347	4.92 340	5.21 354	3.56 342	7.19 354	2.38 349	1.87 341	1.64 343	1.20 291	5.13 342	20.86 358	5.22 355	5.27 271	2.38 316	4.12 352	1.12 338	8.60 337	1.99 342	4.00 351	3.20 299	5.02 359	2.11 353	2.01 337	3.64 343	1.96 325	3.95 336

LSM0	4.85 345	0.52 291	0.57 295	0.79 300	0.68 305	0.93 302	1.64 317	1.10 327	1.07 307	0.88 321	1.61 314	1.82 309	2.76 316	0.57 268	36.27 369	52.79 370	1.17 303	0.61 292	5.39 319	1.09 305	2.69 336	4.05 335	0.43 261	0.71 310	0.96 303	2.62 334	1.66 315	5.53 350

XX-Stereo	5.12 346	0.19 92	0.25 197	0.27 206	0.17 119	0.43 252	0.40 211	0.35 181	0.21 147	0.73 305	1.62 316	0.48 216	0.38 229	0.30 179	7.62 322	3.59 344	0.44 199	0.37 210	1.35 273	0.47 198	1.40 240	2.09 225	0.45 265	0.20 154	112.24 371	0.46 223	0.99 283	0.83 254

KSHMR	5.27 347	2.31 340	1.56 344	19.82 362	3.72 352	5.58 351	9.25 356	1.59 342	6.74 355	1.39 338	1.54 310	2.55 321	27.41 367	4.49 351	5.23 268	1.95 292	2.01 330	1.16 340	15.51 353	1.22 314	3.03 345	4.81 346	4.06 352	1.24 343	6.88 356	2.65 335	1.96 325	2.78 323

TorneroNet	5.57 348	2.31 340	1.28 338	17.72 361	6.26 359	5.20 350	6.38 351	2.10 345	4.58 353	1.58 341	6.93 348	12.01 353	25.68 364	4.11 345	7.72 326	1.52 265	3.26 342	0.81 323	14.83 351	1.87 337	2.97 342	2.83 277	3.45 347	0.91 326	6.76 355	2.68 336	1.31 299	3.44 332

ACV-stereo	5.76 349	10.97 360	0.40 266	0.69 297	0.35 252	6.27 352	4.69 345	4.53 355	0.50 266	0.65 280	0.84 264	1.67 305	8.94 344	4.46 349	8.78 332	3.43 340	0.70 274	0.57 285	82.32 370	1.14 310	3.72 350	6.25 355	0.42 260	0.43 260	0.40 224	0.94 283	0.83 266	0.59 232

zero-FE	6.24 350	0.32 239	0.18 126	27.10 366	1.90 346	37.06 370	12.43 361	0.36 196	0.64 282	2.15 348	1.15 288	26.07 364	6.61 339	0.86 296	8.36 328	3.00 334	2.69 336	2.11 351	2.56 295	1.91 338	14.30 362	13.66 359	0.73 297	0.24 196	0.30 160	0.97 285	0.41 149	0.33 162

ktn	6.75 351	5.13 356	14.43 364	5.28 344	4.73 353	9.87 358	6.61 353	7.39 360	12.71 364	2.14 347	2.31 332	26.89 365	22.25 359	4.47 350	10.48 349	1.49 264	4.37 354	1.82 348	15.76 354	4.55 354	2.80 339	2.30 246	3.97 350	1.19 342	2.37 340	1.57 318	2.89 345	2.47 316

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 352	4.44 354	1.28 338	2.72 333	2.67 350	5.12 349	7.72 355	5.86 356	8.09 357	1.63 342	10.53 358	75.81 370	10.21 347	4.39 348	5.74 286	1.46 260	7.09 358	8.20 359	6.83 324	1.82 334	3.57 348	3.00 291	1.27 324	1.13 340	4.24 347	5.98 351	20.77 366	3.98 337

WQFJA1++	8.25 353	0.21 119	0.19 136	52.51 370	0.18 130	47.56 371	47.68 370	0.29 122	0.44 247	1.00 329	0.25 133	3.12 327	13.72 353	1.52 317	5.80 287	4.32 352	0.40 174	0.75 311	8.03 333	4.00 352	1.57 271	3.56 318	0.73 297	0.16 96	0.27 134	23.69 364	0.41 149	0.41 196

LE_ROB	8.27 354	3.90 351	5.83 359	6.29 351	20.01 366	4.37 346	16.99 363	6.27 357	9.37 359	1.52 340	4.75 345	16.09 358	22.44 360	3.44 342	7.51 321	1.00 211	2.71 337	2.01 350	13.15 350	6.14 357	2.79 338	3.55 316	9.48 365	5.16 360	10.68 361	9.87 358	10.85 360	17.08 365

DGTPSM_ROB	9.70 355	3.99 352	10.89 360	3.15 335	5.68 355	3.68 343	5.70 349	3.68 353	9.10 358	3.26 351	7.88 352	9.73 350	14.04 354	4.74 352	15.68 358	11.36 360	5.40 355	11.36 361	7.25 329	10.26 360	6.46 359	15.15 360	4.53 356	9.09 362	10.18 359	27.78 365	11.12 361	30.76 368

DPSMNet_ROB	11.21 356	4.32 353	10.98 361	3.81 338	5.72 356	4.73 348	5.77 350	3.68 353	9.72 360	4.34 355	13.32 359	11.20 351	26.44 366	5.79 360	18.24 361	12.77 361	6.74 356	12.28 362	14.97 352	10.29 361	7.12 360	15.93 361	4.55 357	9.11 363	11.15 362	27.78 365	11.17 362	30.75 367

DLNR_Zeroshot_test	11.56 357	37.00 371	0.46 276	54.84 371	0.22 175	0.37 230	49.73 371	0.47 259	0.22 155	0.79 314	0.58 226	0.63 246	0.36 215	3.05 340	62.78 370	73.23 371	9.32 359	5.55 357	2.75 300	0.71 250	1.92 301	4.90 347	0.13 99	0.36 242	0.37 206	0.38 199	0.43 167	0.47 213

HanzoNet	11.76 358	14.15 362	16.54 366	13.84 360	9.27 362	15.98 362	21.04 365	11.44 365	12.53 363	6.20 359	7.51 350	20.70 361	27.83 368	29.09 369	12.87 355	9.53 359	15.26 364	2.84 353	25.21 362	12.71 364	5.74 356	4.74 345	9.10 364	1.66 348	2.75 343	2.69 337	2.55 341	3.62 333

BEATNet-Init1	12.35 359	15.22 363	5.32 357	20.87 363	10.13 363	20.29 364	13.89 362	8.81 363	6.91 356	4.38 356	9.79 357	14.10 355	19.20 356	5.76 359	21.46 362	9.40 358	7.04 357	4.94 356	32.32 367	14.93 365	9.82 361	9.29 358	5.60 360	5.30 361	12.73 363	8.77 356	21.38 367	15.70 364

LRCNet_RVC	13.01 360	18.58 366	5.37 358	23.16 364	20.12 367	22.89 365	18.83 364	10.15 364	4.22 352	21.39 368	16.92 364	22.03 362	12.77 351	27.61 368	9.50 342	1.55 267	14.16 363	9.39 360	27.19 363	10.19 359	6.02 357	2.70 270	25.48 367	13.25 366	1.43 321	0.70 263	3.22 348	2.37 313

DPSM_ROB	13.78 361	8.86 358	13.29 362	5.41 345	6.06 357	7.11 354	5.22 347	8.44 361	11.03 361	6.77 360	8.06 353	8.50 348	12.48 349	5.32 356	16.50 359	14.15 362	11.34 361	14.53 363	9.66 340	11.98 362	16.98 363	19.77 364	4.23 353	11.17 364	28.01 367	35.97 369	31.31 369	39.81 369

DPSM	13.78 361	8.86 358	13.29 362	5.41 345	6.06 357	7.11 354	5.22 347	8.44 361	11.03 361	6.77 360	8.06 353	8.50 348	12.48 349	5.32 356	16.50 359	14.15 362	11.34 361	14.53 363	9.66 340	11.98 362	16.98 363	19.77 364	4.23 353	11.17 364	28.01 367	35.97 369	31.31 369	39.81 369

PML	14.62 363	11.18 361	4.16 356	13.60 359	8.80 361	13.67 359	6.43 352	7.27 358	35.40 371	10.29 363	58.08 371	45.45 369	52.15 370	6.70 361	6.87 307	4.96 355	10.24 360	3.79 354	21.45 357	4.89 356	6.05 358	5.92 353	3.98 351	4.24 359	14.76 366	5.96 350	20.73 365	7.74 353

HaxPig	22.04 364	23.70 367	21.75 367	25.21 365	25.39 368	24.72 367	26.63 367	22.90 368	21.18 365	28.97 369	26.14 367	24.63 363	19.57 357	25.91 367	23.99 363	21.35 365	24.94 367	26.23 366	24.50 360	23.01 367	18.91 365	16.86 363	28.89 368	21.36 367	10.50 360	12.89 362	9.72 359	15.23 362

MEDIAN_ROB	25.67 365	28.72 368	26.17 368	29.76 367	29.32 369	28.92 368	30.23 368	26.96 370	24.57 368	34.05 370	29.96 368	29.36 367	23.45 361	29.57 370	26.51 365	23.43 366	29.83 368	29.43 369	29.59 364	27.23 370	23.78 366	20.07 366	31.85 369	24.07 371	14.01 365	13.68 363	13.10 364	15.52 363

AVERAGE_ROB	27.45 366	31.34 369	28.53 371	32.94 369	32.07 371	32.12 369	33.33 369	29.89 371	27.53 369	35.87 371	31.94 369	32.32 368	25.95 365	33.08 371	28.98 366	25.93 367	31.35 369	30.24 370	31.55 366	29.19 371	25.74 367	22.05 367	34.79 370	27.26 372	13.89 364	10.58 360	11.65 363	11.11 358

CasAABBNet	27.70 367	17.80 364	26.74 369	10.82 355	12.13 364	14.20 360	10.44 358	16.94 366	22.25 366	13.76 365	16.13 361	17.20 360	25.33 363	10.59 364	33.32 368	28.51 369	22.73 365	29.20 368	19.29 355	24.02 368	33.97 369	39.71 368	8.44 361	22.49 369	56.39 370	72.48 371	62.92 371	80.05 371

FlowAnything	27.74 368	17.80 364	26.76 370	10.86 356	12.21 365	14.22 361	10.47 359	17.05 367	22.28 367	13.80 366	16.32 362	17.16 359	25.17 362	10.73 365	33.17 367	28.39 368	22.75 366	29.17 367	19.30 356	24.10 369	34.01 370	39.98 369	8.47 362	22.56 370	56.37 369	72.78 372	62.98 372	80.19 372

GS-Stereo																							0.13 99	0.06 16	0.27 134	0.09 13	0.13 25	0.07 13

FSD		0.33 242	0.31 236	0.32 233	0.32 234	0.30 193	0.36 199	0.41 227	0.27 194	0.37 193	0.30 168			0.34 204	1.48 96	1.28 243			0.60 170	0.99 293				0.35 237	0.38 214	0.36 187	0.37 129	0.38 190

STTRV1_RVC		0.48 286	0.41 270	0.57 281	0.44 275	0.65 285	0.69 268	0.53 279	0.56 272	0.53 247	0.74 253	0.95 277	1.23 289	0.93 298		1.20 237	1.96 326	0.51 267		1.98 340	1.89 292			0.71 310	1.17 317	1.15 297	1.35 302	2.70 320

DPSimNet_ROB		32.83 370	15.86 365	30.90 368	29.54 370	24.40 366	21.28 366	25.65 369	31.75 370	16.97 367	45.56 370	27.37 366	37.12 369	16.35 366	24.86 364	14.34 364		14.84 365	40.36 368	17.54 366	26.29 368	15.99 362	16.67 366	21.85 368		32.67 368	22.06 368	29.89 366

Low-res two-view benchmark