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

NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 47	0.12 38	0.08 6	0.16 56	0.10 14	0.21 135	0.05 19	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 9	0.05 15	0.07 19	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

111111	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.05 2	0.07 26	0.05 2	0.05 18	0.09 21	0.11 31	0.05 1	0.08 14	0.12 29	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.15 20	0.13 11	0.12 16	0.13 9	0.09 12	0.16 30	0.13 27	0.06 23	0.06 9	0.12 13	0.10 5	0.10 4	0.08 1

CoSv	0.09 4	0.09 22	0.05 2	0.06 10	0.05 6	0.13 61	0.06 34	0.09 21	0.07 8	0.10 21	0.05 4	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 16	0.15 20	0.14 15	0.09 3	0.16 29	0.08 3	0.14 19	0.08 2	0.05 15	0.05 3	0.16 42	0.11 8	0.14 19	0.08 1

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 10	0.05 18	0.08 10	0.05 4	0.08 6	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.03 2	0.11 2	0.11 2	0.12 7	0.08 1	0.11 3	0.06 1	0.10 3	0.07 1	0.04 4	0.05 3	0.10 2	0.09 1	0.10 4	0.08 1

MoCha-V2	0.10 15	0.10 30	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.10 26	0.07 8	0.09 14	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.13 16	0.16 26	0.14 15	0.13 25	0.19 46	0.10 22	0.15 24	0.10 9	0.07 44	0.06 9	0.13 20	0.12 13	0.10 4	0.08 1

ProNet	0.09 4	0.09 22	0.09 34	0.07 17	0.05 6	0.09 32	0.08 61	0.08 10	0.04 2	0.06 2	0.17 62	0.06 1	0.04 1	0.05 19	0.14 22	0.14 16	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.09 12	0.14 19	0.08 2	0.08 62	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.10 4	0.08 1

LACA2	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.09 32	0.06 17	0.09 32	0.05 18	0.06 1	0.07 8	0.12 33	0.04 3	0.21 54	0.05 10	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.10 1	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.10 3	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.12 13	0.11 8	0.12 11	0.09 7

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 21	0.10 22	0.08 6	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.11 2	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.11 3	0.09 12	0.12 10	0.09 4	0.04 4	0.06 9	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

AIO-Stereo	0.10 15	0.11 37	0.09 34	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.06 6	0.08 6	0.10 24	0.10 14	0.06 21	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.14 28	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.14 35	0.05 15	0.08 29	0.11 5	0.12 13	0.14 19	0.09 7

WQFJX1	0.10 15	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 38	0.15 61	0.08 6	0.18 69	0.08 6	0.23 157	0.05 19	0.11 2	0.11 2	0.12 7	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 22	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.10 4	0.10 10

GASTEREO	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.06 10	0.04 5	0.09 21	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.12 29	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.17 55	0.07 44	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.15 26	0.10 10

MSCF	0.11 22	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.08 10	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.15 46	0.06 23	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.14 19	0.10 10

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.04 11	0.11 2	0.11 2	0.17 32	0.11 8	0.14 14	0.08 3	0.12 10	0.12 22	0.05 15	0.06 9	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 10

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.10 22	0.10 21	0.06 7	0.07 2	0.04 1	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.12 11	0.10 10

GREAT-IGEV	0.10 15	0.08 13	0.07 19	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 26	0.07 8	0.08 6	0.10 24	0.21 54	0.06 21	0.05 19	0.14 22	0.16 26	0.15 23	0.12 16	0.17 31	0.09 12	0.13 16	0.09 4	0.06 23	0.08 29	0.11 5	0.13 20	0.15 26	0.10 10
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 24	0.03 1	0.12 38	0.12 38	0.12 33	0.12 32	0.13 34	0.05 10	0.07 43	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.11 8	0.10 1	0.09 12	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.06 9	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 10

RSM	0.11 22	0.11 37	0.09 34	0.08 23	0.07 26	0.11 51	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.08 6	0.11 30	0.11 19	0.07 28	0.05 19	0.15 31	0.17 35	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.12 36	0.18 39	0.12 22	0.05 15	0.08 29	0.12 13	0.13 20	0.17 38	0.10 10

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 10	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 31	0.16 26	0.14 15	0.12 16	0.14 14	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 36	0.14 27	0.15 26	0.10 10
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
NLMM1	0.12 35	0.11 37	0.07 19	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 34	0.12 38	0.16 72	0.10 21	0.24 107	0.11 19	0.41 249	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.12 7	0.11 8	0.14 14	0.10 22	0.10 3	0.13 27	0.07 44	0.09 40	0.16 42	0.14 27	0.14 19	0.11 19

BridgeDepth	0.09 4	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.05 6	0.09 32	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.07 4	0.05 4	0.23 59	0.05 10	0.04 11	0.12 8	0.13 10	0.11 3	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.11 9	0.11 14	0.04 4	0.05 3	0.14 26	0.13 20	0.18 44	0.11 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.08 15	0.13 44	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.18 38	0.12 16	0.17 31	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 17	0.04 1	0.04 5	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.08 3	0.14 19	0.10 9	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

MM-Stereo_test2	0.10 15	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.05 2	0.04 5	0.09 21	0.09 19	0.13 44	0.07 13	0.08 6	0.05 10	0.06 33	0.14 22	0.15 20	0.18 38	0.15 34	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.16 52	0.07 44	0.07 19	0.11 5	0.12 13	0.12 11	0.11 19

RSM++	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.10 26	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.14 40	0.08 34	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.18 38	0.15 34	0.17 31	0.12 36	0.18 39	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.14 26	0.15 32	0.18 44	0.11 19

CroCo-Stereo Lap2	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 51	0.05 4	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 22	0.17 35	0.16 28	0.14 28	0.19 46	0.09 12	0.18 39	0.10 9	0.03 1	0.06 9	0.16 42	0.18 55	0.15 26	0.11 19

NLSM1	0.12 35	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.08 34	0.10 41	0.07 50	0.16 52	0.15 61	0.09 14	0.25 122	0.12 29	0.32 215	0.07 43	0.13 16	0.14 16	0.12 7	0.11 8	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.15 46	0.06 23	0.08 29	0.14 26	0.14 27	0.13 14	0.12 26

GEAStereo	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

gasm-f	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

LG-Stereo	0.11 22	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.09 42	0.08 24	0.04 5	0.11 31	0.10 22	0.17 57	0.10 24	0.17 48	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.14 16	0.17 32	0.12 16	0.14 14	0.10 22	0.18 39	0.16 52	0.04 4	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.15 26	0.12 26

GIP-stereo	0.12 35	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.06 17	0.07 17	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.08 14	0.10 14	0.05 10	0.11 73	0.16 38	0.17 35	0.18 38	0.16 40	0.19 46	0.13 46	0.19 45	0.15 46	0.04 4	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.12 26

U	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 10	0.03 1	0.07 3	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 29	0.05 10	0.03 2	0.16 38	0.18 46	0.19 42	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.03 1	0.06 9	0.18 51	0.17 48	0.16 32	0.12 26

MatchStereo	0.11 22	0.08 13	0.09 34	0.05 2	0.08 34	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.15 61	0.06 2	0.10 24	0.08 6	0.10 49	0.07 43	0.15 31	0.17 35	0.14 15	0.16 40	0.13 9	0.15 61	0.15 24	0.19 63	0.05 15	0.09 40	0.16 42	0.17 48	0.14 19	0.13 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

NLMM	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

GSStereo	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.10 41	0.08 61	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.09 20	0.13 34	0.06 21	0.03 2	0.16 38	0.17 35	0.20 46	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

GS-Stereo																							0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

IGEV-Stereo++	0.11 22	0.11 37	0.07 19	0.10 43	0.10 46	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.11 19	0.08 34	0.05 19	0.14 22	0.15 20	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.11 30	0.15 24	0.18 60	0.06 23	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.14 19	0.13 32

Occ-G	0.13 41	0.14 53	0.10 44	0.11 51	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.09 19	0.08 6	0.18 69	0.14 40	0.06 21	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.19 42	0.17 45	0.21 50	0.14 49	0.17 34	0.13 27	0.07 44	0.11 57	0.13 20	0.13 20	0.17 38	0.13 32

AEACV	0.13 41	0.17 72	0.09 34	0.12 57	0.11 59	0.09 32	0.05 18	0.10 26	0.06 6	0.12 33	0.11 30	0.11 19	0.06 21	0.08 52	0.17 42	0.17 35	0.22 54	0.17 45	0.24 56	0.12 36	0.19 45	0.13 27	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.17 48	0.15 26	0.13 32

RAFT + AFF	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.16 80	0.10 46	0.14 69	0.09 69	0.25 68	0.15 61	0.33 83	0.16 56	0.31 92	0.11 59	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.33 86	0.16 40	0.31 77	0.16 72	0.31 80	0.14 35	0.07 44	0.11 57	0.21 59	0.16 37	0.14 19	0.13 32

PointNet	0.11 22	0.07 7	0.09 34	0.07 17	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.13 43	0.11 31	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.09 43	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.14 19	0.11 14	0.06 23	0.08 29	0.16 42	0.16 37	0.19 49	0.14 41

WQFJX	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.09 32	0.07 50	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.20 87	0.08 6	0.27 191	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.13 9	0.09 12	0.10 3	0.10 9	0.06 23	0.09 40	0.12 13	0.15 32	0.11 9	0.14 41

NLSM3	0.11 22	0.09 22	0.08 30	0.09 32	0.08 34	0.07 17	0.06 34	0.11 31	0.14 55	0.10 21	0.13 41	0.09 13	0.10 49	0.08 52	0.15 31	0.15 20	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.10 22	0.12 10	0.12 22	0.07 44	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.14 41

LACA1	0.11 22	0.10 30	0.09 34	0.08 23	0.08 34	0.09 32	0.05 18	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.08 14	0.14 40	0.10 49	0.06 33	0.14 22	0.14 16	0.14 15	0.17 45	0.14 14	0.10 22	0.13 16	0.14 35	0.05 15	0.07 19	0.15 36	0.16 37	0.17 38	0.15 44

AIO_test	0.20 72	0.19 79	0.13 66	0.21 114	0.17 93	0.12 57	0.10 85	0.28 76	0.20 105	0.27 74	0.15 52	0.27 73	0.11 59	0.14 92	0.18 53	0.21 63	0.25 59	0.18 51	0.29 67	0.14 49	0.35 102	0.32 142	0.09 71	0.12 64	0.25 85	0.22 72	0.22 56	0.15 44

MonStereo	0.11 22	0.10 30	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.07 17	0.06 34	0.10 26	0.10 22	0.10 21	0.12 32	0.12 29	0.08 34	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.16 28	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.14 19	0.11 14	0.05 15	0.05 3	0.17 47	0.13 20	0.16 32	0.16 46

MLG-Stereo_test2	0.12 35	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.07 17	0.04 5	0.14 47	0.09 19	0.15 55	0.06 7	0.15 43	0.05 10	0.06 33	0.13 16	0.16 26	0.23 56	0.16 40	0.23 54	0.12 36	0.21 49	0.12 22	0.07 44	0.06 9	0.14 26	0.12 13	0.18 44	0.16 46

AIO_rvc	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.15 72	0.14 76	0.12 57	0.09 69	0.27 73	0.16 72	0.26 71	0.12 32	0.23 59	0.08 34	0.13 85	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.17 45	0.28 65	0.14 49	0.32 85	0.26 97	0.07 44	0.11 57	0.20 55	0.17 48	0.19 49	0.16 46

RAStereo	0.13 41	0.10 30	0.08 30	0.06 10	0.05 6	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.07 8	0.28 77	0.08 14	0.17 48	0.07 28	0.04 11	0.17 42	0.17 35	0.21 50	0.18 51	0.22 51	0.11 30	0.22 55	0.11 14	0.04 4	0.07 19	0.19 53	0.17 48	0.16 32	0.16 46

anonymousdsp	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.12 57	0.10 46	0.13 61	0.09 69	0.24 67	0.13 49	0.28 77	0.16 56	0.23 59	0.08 34	0.11 73	0.19 59	0.23 73	0.24 57	0.20 59	0.30 72	0.15 61	0.34 94	0.21 75	0.09 71	0.11 57	0.19 53	0.15 32	0.24 68	0.16 46

RYNet	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.11 51	0.12 66	0.13 61	0.09 69	0.16 52	0.27 183	0.13 44	0.15 52	0.13 34	0.10 49	0.09 60	0.23 84	0.19 49	0.20 46	0.27 101	0.22 51	0.14 49	0.18 39	0.15 46	0.25 220	0.14 77	0.20 55	0.50 203	0.22 56	0.16 46

AdaDepth	0.13 41	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.12 32	0.13 34	0.07 28	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.20 46	0.17 45	0.18 35	0.11 30	0.17 34	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.16 37	0.20 53	0.17 52

LACA3	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.10 43	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.08 10	0.11 31	0.12 33	0.09 20	0.26 71	0.09 43	0.09 60	0.17 42	0.17 35	0.14 15	0.18 51	0.16 29	0.11 30	0.17 34	0.17 55	0.06 23	0.08 29	0.17 47	0.17 48	0.21 54	0.18 53

TDLM	0.16 54	0.19 79	0.14 75	0.15 72	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.16 52	0.14 55	0.12 33	0.22 99	0.17 48	0.14 79	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.21 50	0.20 59	0.18 35	0.14 49	0.19 45	0.13 27	0.11 84	0.15 84	0.17 47	0.16 37	0.18 44	0.18 53

MLG-Stereo_test3	0.16 54	0.11 37	0.10 44	0.11 51	0.11 59	0.10 41	0.08 61	0.16 52	0.11 31	0.19 62	0.14 46	0.29 82	0.07 28	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.26 63	0.19 55	0.35 95	0.13 46	0.24 60	0.17 55	0.07 44	0.11 57	0.15 36	0.17 48	0.21 54	0.19 55

IGEV-Stereo+	0.19 65	0.12 46	0.11 51	0.11 51	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.28 76	0.17 78	0.47 162	0.18 69	0.25 67	0.10 49	0.12 79	0.18 53	0.23 73	0.30 78	0.24 82	0.32 82	0.18 82	0.31 80	0.33 148	0.08 62	0.10 51	0.22 65	0.16 37	0.22 56	0.19 55

AASNet	0.20 72	0.22 107	0.15 88	0.21 114	0.18 107	0.24 132	0.17 144	0.23 65	0.14 55	0.22 66	0.26 125	0.21 54	0.13 72	0.16 109	0.20 67	0.22 70	0.28 68	0.23 76	0.24 56	0.19 89	0.23 57	0.19 63	0.12 91	0.16 94	0.23 72	0.21 65	0.22 56	0.19 55

iRaftStereo_RVC	0.18 57	0.15 57	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.12 57	0.06 34	0.26 70	0.11 31	0.27 74	0.25 122	0.24 64	0.11 59	0.09 60	0.18 53	0.20 60	0.29 74	0.22 69	0.26 62	0.15 61	0.30 75	0.23 82	0.08 62	0.12 64	0.21 59	0.21 65	0.27 75	0.19 55

HUF	0.21 78	0.21 100	0.14 75	0.17 84	0.18 107	0.15 76	0.09 69	0.35 99	0.15 61	0.36 90	0.15 52	0.23 59	0.15 91	0.14 92	0.19 59	0.21 63	0.28 68	0.19 55	0.34 88	0.17 76	0.36 111	0.28 110	0.11 84	0.14 77	0.22 65	0.18 55	0.27 75	0.20 59

DEFOM-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.09 34	0.14 67	0.10 46	0.14 69	0.06 34	0.14 47	0.12 38	0.12 33	0.19 83	0.15 43	0.07 28	0.08 52	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.20 59	0.24 56	0.14 49	0.22 55	0.14 35	0.08 62	0.08 29	0.18 51	0.18 55	0.25 70	0.20 59

RAFT	0.13 41	0.08 13	0.09 34	0.11 51	0.05 6	0.15 76	0.04 5	0.18 57	0.10 22	0.10 21	0.13 41	0.13 34	0.08 34	0.03 2	0.15 31	0.15 20	0.17 32	0.12 16	0.18 35	0.09 12	0.15 24	0.14 35	0.04 4	0.08 29	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.20 59

DispViT+	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.14 67	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.11 31	0.17 78	0.13 44	0.16 56	0.13 34	0.09 43	0.07 43	0.16 38	0.17 35	0.13 11	0.17 45	0.17 31	0.13 46	0.13 16	0.16 52	0.06 23	0.13 72	0.15 36	0.24 79	0.16 32	0.21 62

VIP-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.12 64	0.10 43	0.08 34	0.08 24	0.05 18	0.18 57	0.13 49	0.14 51	0.20 87	0.20 53	0.07 28	0.08 52	0.18 53	0.19 49	0.29 74	0.19 55	0.24 56	0.14 49	0.23 57	0.13 27	0.07 44	0.10 51	0.17 47	0.16 37	0.17 38	0.21 62

RAFT_CTSACE	0.21 78	0.15 57	0.13 66	0.11 51	0.11 59	0.19 102	0.13 109	0.27 73	0.15 61	0.48 168	0.13 41	0.33 101	0.25 173	0.12 79	0.21 78	0.22 70	0.29 74	0.20 59	0.27 63	0.14 49	0.30 75	0.31 131	0.07 44	0.13 72	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.21 62

LG-Stereo_L2	0.19 65	0.15 57	0.11 51	0.09 32	0.10 46	0.08 24	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.41 106	0.16 56	0.30 89	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.21 65	0.31 77	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.23 65	0.22 65

DFGA-Net	0.19 65	0.20 87	0.11 51	0.16 80	0.11 59	0.13 61	0.11 94	0.28 76	0.14 55	0.26 71	0.17 62	0.25 67	0.12 70	0.10 65	0.21 78	0.25 85	0.28 68	0.22 69	0.29 67	0.15 61	0.24 60	0.20 69	0.10 76	0.14 77	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.22 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 83	0.15 57	0.13 66	0.17 84	0.13 72	0.14 69	0.06 34	0.38 113	0.19 91	0.47 162	0.17 62	0.24 64	0.11 59	0.12 79	0.20 67	0.27 100	0.37 103	0.26 92	0.35 95	0.19 89	0.37 120	0.34 156	0.10 76	0.10 51	0.24 78	0.21 65	0.31 85	0.22 65

HCRNet	0.24 91	0.30 171	0.15 88	0.34 190	0.15 81	0.25 141	0.15 129	0.30 83	0.14 55	0.69 300	0.32 140	0.39 120	0.14 79	0.17 117	0.20 67	0.20 60	0.30 78	0.22 69	0.33 86	0.15 61	0.24 60	0.15 46	0.16 149	0.12 64	0.20 55	0.24 79	0.24 68	0.22 65

delet	0.17 56	0.16 63	0.16 95	0.20 110	0.14 76	0.19 102	0.12 100	0.15 51	0.13 49	0.19 62	0.17 62	0.19 52	0.11 59	0.15 99	0.20 67	0.19 49	0.22 54	0.20 59	0.18 35	0.18 82	0.21 49	0.14 35	0.11 84	0.13 72	0.20 55	0.20 64	0.18 44	0.22 65

MIM_Stereo	0.22 83	0.17 72	0.16 95	0.19 101	0.15 81	0.20 108	0.10 85	0.28 76	0.13 49	0.43 127	0.19 83	0.31 92	0.10 49	0.12 79	0.21 78	0.28 104	0.36 101	0.26 92	0.34 88	0.20 98	0.35 102	0.24 88	0.08 62	0.16 94	0.24 78	0.21 65	0.32 92	0.23 70

CVANet_RVC	0.22 83	0.29 164	0.21 143	0.29 163	0.22 140	0.25 141	0.15 129	0.27 73	0.16 72	0.24 69	0.34 148	0.23 59	0.19 123	0.14 92	0.20 67	0.22 70	0.25 59	0.24 82	0.24 56	0.17 76	0.24 60	0.17 55	0.13 108	0.18 117	0.23 72	0.19 60	0.22 56	0.23 70

AFF-stereo	0.22 83	0.22 107	0.18 117	0.15 72	0.13 72	0.20 108	0.09 69	0.38 113	0.19 91	0.42 117	0.20 87	0.30 89	0.11 59	0.08 52	0.19 59	0.24 76	0.28 68	0.19 55	0.35 95	0.15 61	0.29 73	0.19 63	0.09 71	0.12 64	0.27 95	0.28 110	0.32 92	0.24 72

GANet	0.22 83	0.20 87	0.20 131	0.22 120	0.23 146	0.24 132	0.19 159	0.31 87	0.17 78	0.24 69	0.21 94	0.29 82	0.14 79	0.14 92	0.21 78	0.24 76	0.29 74	0.31 137	0.24 56	0.15 61	0.24 60	0.19 63	0.16 149	0.17 106	0.23 72	0.21 65	0.26 72	0.24 72

LG-Stereo_L1	0.19 65	0.16 63	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.09 32	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.42 117	0.16 56	0.29 82	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.22 69	0.30 72	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.26 72	0.25 74

LGtest1	0.18 57	0.14 53	0.13 66	0.13 60	0.13 72	0.11 51	0.07 50	0.20 61	0.15 61	0.18 58	0.17 62	0.21 54	0.10 49	0.10 65	0.20 67	0.21 63	0.30 78	0.23 76	0.34 88	0.18 82	0.30 75	0.22 79	0.10 76	0.12 64	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.25 74

StereoVision	0.14 50	0.10 30	0.09 34	0.07 17	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.13 43	0.17 78	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.20 67	0.21 63	0.20 46	0.16 40	0.18 35	0.14 49	0.16 30	0.14 35	0.04 4	0.10 51	0.23 72	0.22 72	0.25 70	0.25 74

MMNet	0.20 72	0.20 87	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.14 119	0.23 65	0.16 72	0.19 62	0.20 87	0.27 73	0.11 59	0.22 182	0.21 78	0.21 63	0.27 66	0.24 82	0.29 67	0.18 82	0.23 57	0.15 46	0.12 91	0.15 84	0.23 72	0.23 76	0.22 56	0.25 74

BridgeDepth_RVC	0.15 51	0.14 53	0.12 64	0.10 43	0.12 66	0.13 61	0.08 61	0.14 47	0.18 87	0.13 44	0.14 46	0.15 43	0.11 59	0.09 60	0.19 59	0.20 60	0.17 32	0.18 51	0.19 46	0.15 61	0.18 39	0.18 60	0.06 23	0.09 40	0.21 59	0.24 79	0.22 56	0.26 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
YMNet	0.22 83	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.17 144	0.26 70	0.24 147	0.18 58	0.15 52	0.31 92	0.17 107	0.21 170	0.24 88	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.30 72	0.15 61	0.26 65	0.22 79	0.14 119	0.14 77	0.26 89	0.23 76	0.27 75	0.26 78

LL-Strereo2	0.24 91	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.15 81	0.13 61	0.09 69	0.36 102	0.21 117	0.51 196	0.18 69	0.33 101	0.17 107	0.10 65	0.25 99	0.28 104	0.39 116	0.27 101	0.45 147	0.22 108	0.33 91	0.20 69	0.12 91	0.14 77	0.24 78	0.27 96	0.33 100	0.26 78

test_5	0.20 72	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.10 46	0.15 76	0.11 94	0.25 68	0.15 61	0.29 80	0.13 41	0.29 82	0.30 205	0.07 43	0.20 67	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.23 54	0.14 49	0.26 65	0.23 82	0.07 44	0.17 106	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.26 78

MIF-Stereo (partial)	0.21 78	0.16 63	0.15 88	0.13 60	0.12 66	0.16 87	0.08 61	0.28 76	0.19 91	0.30 81	0.18 69	0.21 54	0.12 70	0.10 65	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.27 101	0.30 72	0.17 76	0.30 75	0.20 69	0.10 76	0.16 94	0.27 95	0.23 76	0.27 75	0.27 82

UniTT-Stereo	0.21 78	0.15 57	0.11 51	0.12 57	0.09 42	0.13 61	0.07 50	0.22 64	0.15 61	0.37 95	0.17 62	0.28 80	0.17 107	0.12 79	0.23 84	0.24 76	0.35 92	0.26 92	0.38 109	0.18 82	0.30 75	0.17 55	0.11 84	0.14 77	0.26 89	0.35 146	0.22 56	0.27 82

DMCA	0.23 89	0.19 79	0.21 143	0.18 98	0.19 116	0.17 90	0.18 153	0.29 82	0.23 139	0.23 68	0.28 131	0.29 82	0.17 107	0.19 143	0.25 99	0.25 85	0.30 78	0.29 115	0.27 63	0.20 98	0.31 80	0.20 69	0.19 190	0.18 117	0.24 78	0.27 96	0.22 56	0.27 82

LG-G_1	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 100	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

LG-G	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 100	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

SGD-Stereo	0.20 72	0.15 57	0.11 51	0.13 60	0.12 66	0.18 96	0.06 34	0.19 60	0.20 105	0.22 66	0.12 32	0.35 110	0.15 91	0.08 52	0.25 99	0.28 104	0.37 103	0.20 59	0.37 104	0.15 61	0.32 85	0.18 60	0.12 91	0.14 77	0.22 65	0.26 90	0.31 85	0.28 85

RAFT+CT+SA	0.23 89	0.20 87	0.16 95	0.19 101	0.13 72	0.15 76	0.12 100	0.33 94	0.19 91	0.44 136	0.14 46	0.34 105	0.29 199	0.09 60	0.23 84	0.29 121	0.27 66	0.22 69	0.31 77	0.19 89	0.31 80	0.35 158	0.07 44	0.17 106	0.29 106	0.27 96	0.31 85	0.28 85

anonymousdsp2	0.26 100	0.28 151	0.18 117	0.19 101	0.16 88	0.21 115	0.14 119	0.37 107	0.19 91	0.38 100	0.22 99	0.36 114	0.16 96	0.14 92	0.22 83	0.26 92	0.36 101	0.25 88	0.56 189	0.21 102	0.37 120	0.31 131	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.38 126	0.29 89

CIPLG	0.29 110	0.26 138	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 185	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 145	0.22 148	0.25 215	0.30 141	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 114	0.28 158	0.40 142	0.28 110	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.32 92	0.29 89

ACRE	0.29 110	0.26 138	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 185	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 145	0.23 157	0.25 215	0.30 141	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 114	0.29 168	0.40 142	0.27 103	0.13 108	0.18 117	0.30 111	0.26 90	0.32 92	0.29 89

ARAFT	0.24 91	0.20 87	0.15 88	0.20 110	0.16 88	0.20 108	0.10 85	0.32 90	0.19 91	0.45 141	0.24 107	0.34 105	0.13 72	0.10 65	0.24 88	0.25 85	0.41 133	0.34 159	0.34 88	0.16 72	0.35 102	0.21 75	0.11 84	0.13 72	0.29 106	0.24 79	0.32 92	0.29 89

UPFNet	0.28 106	0.25 124	0.26 185	0.26 147	0.23 146	0.30 159	0.21 168	0.34 97	0.25 158	0.35 89	0.32 140	0.33 101	0.21 135	0.23 200	0.31 151	0.28 104	0.37 103	0.31 137	0.37 104	0.23 115	0.27 72	0.24 88	0.18 183	0.20 141	0.28 104	0.29 113	0.32 92	0.29 89

4D-IteraStereo	0.28 106	0.20 87	0.18 117	0.26 147	0.16 88	0.17 90	0.11 94	0.46 151	0.24 147	0.53 216	0.27 130	0.41 131	0.17 107	0.13 85	0.27 119	0.29 121	0.41 133	0.34 159	0.42 136	0.26 140	0.43 173	0.32 142	0.11 84	0.16 94	0.29 106	0.30 117	0.40 133	0.30 94

IPLGR_C	0.29 110	0.26 138	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 185	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 145	0.24 164	0.25 215	0.30 141	0.30 135	0.43 148	0.30 131	0.39 114	0.28 158	0.40 142	0.28 110	0.13 108	0.17 106	0.31 115	0.26 90	0.32 92	0.30 94

raft+_RVC	0.25 96	0.22 107	0.17 106	0.19 101	0.18 107	0.18 96	0.13 109	0.38 113	0.19 91	0.46 154	0.30 136	0.34 105	0.16 96	0.13 85	0.25 99	0.26 92	0.33 86	0.27 101	0.37 104	0.19 89	0.36 111	0.26 97	0.10 76	0.15 84	0.30 111	0.29 113	0.36 121	0.30 94

TestStereo1	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 147	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 219	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 82	0.19 89	0.36 111	0.40 186	0.12 91	0.17 106	0.34 125	0.33 132	0.39 130	0.31 97

TESTraft	0.25 96	0.21 100	0.15 88	0.15 72	0.16 88	0.14 69	0.13 109	0.28 76	0.26 173	0.41 106	0.19 83	0.27 73	0.30 205	0.07 43	0.24 88	0.31 151	0.34 89	0.24 82	0.30 72	0.18 82	0.35 102	0.39 179	0.09 71	0.17 106	0.34 125	0.33 132	0.35 105	0.31 97

SA-5K	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 147	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 219	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 82	0.19 89	0.36 111	0.40 186	0.12 91	0.17 106	0.34 125	0.33 132	0.39 130	0.31 97

GMOStereo	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 151	0.25 158	0.56 253	0.24 107	0.43 134	0.26 178	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 142	0.23 115	0.42 160	0.45 217	0.12 91	0.16 94	0.42 171	0.38 162	0.48 164	0.31 97

error version	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 151	0.25 158	0.56 253	0.24 107	0.43 134	0.26 178	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 142	0.23 115	0.42 160	0.45 217	0.12 91	0.16 94	0.42 171	0.38 162	0.48 164	0.31 97

test-v	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 151	0.25 158	0.56 253	0.24 107	0.43 134	0.26 178	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 142	0.23 115	0.42 160	0.45 217	0.12 91	0.16 94	0.42 171	0.38 162	0.48 164	0.31 97

test-2	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 151	0.25 158	0.56 253	0.24 107	0.43 134	0.26 178	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 142	0.23 115	0.42 160	0.45 217	0.12 91	0.16 94	0.42 171	0.38 162	0.48 164	0.31 97

TS12	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 67	0.16 72	0.26 65	0.24 88	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

TS	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 67	0.16 72	0.26 65	0.24 88	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

FINET	0.31 127	0.30 171	0.31 206	0.34 190	0.24 153	0.27 150	0.29 206	0.36 102	0.28 195	0.39 102	0.26 125	0.37 115	0.23 157	0.22 182	0.43 222	0.35 188	0.37 103	0.28 106	0.46 157	0.25 128	0.35 102	0.28 110	0.24 217	0.24 178	0.35 132	0.27 96	0.39 130	0.32 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 96	0.24 118	0.21 143	0.17 84	0.15 81	0.18 96	0.10 85	0.47 161	0.19 91	0.43 127	0.22 99	0.39 120	0.13 72	0.10 65	0.23 84	0.25 85	0.32 85	0.21 65	0.39 114	0.18 82	0.34 94	0.23 82	0.12 91	0.17 106	0.35 132	0.27 96	0.34 102	0.33 107

GMStereo	0.32 135	0.32 194	0.20 131	0.27 153	0.25 159	0.31 165	0.24 189	0.48 169	0.25 158	0.37 95	0.30 136	0.54 186	0.27 191	0.19 143	0.30 141	0.30 135	0.45 168	0.29 115	0.56 189	0.32 187	0.39 137	0.25 93	0.18 183	0.22 156	0.39 153	0.30 117	0.47 160	0.33 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 135	0.32 194	0.25 178	0.27 153	0.27 177	0.28 155	0.17 144	0.39 119	0.23 139	0.40 104	0.56 253	0.33 101	0.19 123	0.24 207	0.30 141	0.34 181	0.44 161	0.39 213	0.41 131	0.28 158	0.39 137	0.32 142	0.18 183	0.25 191	0.40 159	0.38 162	0.35 105	0.33 107

MGS-Stereo	0.24 91	0.23 111	0.16 95	0.16 80	0.14 76	0.14 69	0.10 85	0.34 97	0.14 55	0.28 77	0.20 87	0.24 64	0.13 72	0.17 117	0.25 99	0.26 92	0.40 121	0.34 159	0.39 114	0.25 128	0.36 111	0.25 93	0.14 119	0.17 106	0.26 89	0.24 79	0.35 105	0.34 110

plain	0.21 78	0.17 72	0.14 75	0.14 67	0.11 59	0.16 87	0.09 69	0.30 83	0.12 38	0.41 106	0.14 46	0.26 71	0.10 49	0.07 43	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.28 106	0.34 88	0.17 76	0.26 65	0.21 75	0.09 71	0.15 84	0.25 85	0.25 85	0.27 75	0.34 110

AANet_RVC	0.20 72	0.19 79	0.18 117	0.14 67	0.17 93	0.12 57	0.12 100	0.18 57	0.19 91	0.15 55	0.21 94	0.18 51	0.15 91	0.13 85	0.26 109	0.23 73	0.24 57	0.26 92	0.22 51	0.22 108	0.20 48	0.19 63	0.16 149	0.16 94	0.26 89	0.26 90	0.26 72	0.34 110

RALAANet	0.29 110	0.31 182	0.23 163	0.22 120	0.21 131	0.23 127	0.16 139	0.38 113	0.19 91	0.33 83	0.38 173	0.35 110	0.18 116	0.15 99	0.33 167	0.29 121	0.38 110	0.37 191	0.48 163	0.27 152	0.36 111	0.29 119	0.15 139	0.20 141	0.34 125	0.30 117	0.35 105	0.35 113

castereo++	0.31 127	0.23 111	0.18 117	0.32 178	0.17 93	0.16 87	0.13 109	0.50 185	0.25 158	0.55 243	0.24 107	0.59 219	0.16 96	0.16 109	0.25 99	0.29 121	0.46 179	0.30 131	0.45 147	0.25 128	0.47 204	0.41 191	0.13 108	0.22 156	0.35 132	0.37 159	0.49 176	0.36 114

test_4	0.25 96	0.19 79	0.17 106	0.14 67	0.15 81	0.11 51	0.07 50	0.38 113	0.20 105	0.53 216	0.18 69	0.34 105	0.16 96	0.15 99	0.24 88	0.27 100	0.35 92	0.25 88	0.31 77	0.21 102	0.38 131	0.31 131	0.10 76	0.17 106	0.31 115	0.33 132	0.34 102	0.36 114

ADLNet	0.34 151	0.39 232	0.25 178	0.33 182	0.29 193	0.36 194	0.32 214	0.42 125	0.25 158	0.37 95	0.38 173	0.60 224	0.28 194	0.50 288	0.31 151	0.30 135	0.40 121	0.31 137	0.38 109	0.28 158	0.34 94	0.28 110	0.28 235	0.19 133	0.36 137	0.40 177	0.35 105	0.36 114

test_for_model	0.52 238	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 125	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 170	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 356	0.29 115	0.45 147	0.26 140	0.44 182	0.35 158	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 238	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 125	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 170	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 356	0.29 115	0.45 147	0.26 140	0.44 182	0.35 158	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

MaDis-Stereo	0.19 65	0.14 53	0.13 66	0.08 23	0.07 26	0.08 24	0.07 50	0.17 56	0.12 38	0.26 71	0.13 41	0.28 80	0.09 43	0.06 33	0.20 67	0.24 76	0.31 82	0.26 92	0.32 82	0.15 61	0.31 80	0.19 63	0.07 44	0.12 64	0.28 104	0.31 122	0.31 85	0.37 117

testlalala	0.52 238	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 125	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 170	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 356	0.29 115	0.45 147	0.26 140	0.44 182	0.35 158	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAPDPT-zeroshot	0.52 238	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 125	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 170	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 356	0.29 115	0.45 147	0.26 140	0.44 182	0.35 158	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAP-Stereo	0.52 238	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 125	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 170	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 356	0.29 115	0.45 147	0.26 140	0.44 182	0.35 158	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

SA	0.30 118	0.27 144	0.17 106	0.18 98	0.17 93	0.24 132	0.10 85	0.47 161	0.26 173	0.54 226	0.20 87	0.46 152	0.14 79	0.12 79	0.30 141	0.30 135	0.41 133	0.30 131	0.40 124	0.23 115	0.37 120	0.37 172	0.10 76	0.20 141	0.41 165	0.38 162	0.49 176	0.37 117

IPLG	0.30 118	0.28 151	0.24 170	0.22 120	0.20 124	0.25 141	0.15 129	0.45 142	0.19 91	0.45 141	0.28 131	0.45 145	0.18 116	0.23 200	0.33 167	0.29 121	0.43 148	0.35 175	0.40 124	0.28 158	0.35 102	0.44 210	0.12 91	0.20 141	0.35 132	0.36 152	0.37 123	0.37 117

test_3	0.35 156	0.25 124	0.20 131	0.25 137	0.25 159	0.23 127	0.15 129	0.51 198	0.23 139	0.54 226	0.24 107	0.67 238	0.28 194	0.17 117	0.34 179	0.31 151	0.45 168	0.33 151	0.86 242	0.32 187	0.44 182	0.50 252	0.11 84	0.22 156	0.38 145	0.38 162	0.41 140	0.37 117

S2M2_XL	0.27 104	0.20 87	0.20 131	0.15 72	0.16 88	0.19 102	0.18 153	0.48 169	0.21 117	0.43 127	0.21 94	0.43 134	0.14 79	0.17 117	0.26 109	0.26 92	0.47 184	0.23 76	0.35 95	0.21 102	0.40 142	0.24 88	0.16 149	0.18 117	0.29 106	0.25 85	0.33 100	0.38 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test-3	0.33 145	0.25 124	0.20 131	0.25 137	0.25 159	0.24 132	0.15 129	0.50 185	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.63 231	0.24 164	0.17 117	0.34 179	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.84 238	0.30 174	0.41 152	0.42 198	0.12 91	0.20 141	0.31 115	0.27 96	0.41 140	0.38 126

test_1	0.33 145	0.25 124	0.20 131	0.25 137	0.25 159	0.24 132	0.15 129	0.50 185	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.64 233	0.24 164	0.16 109	0.34 179	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.85 240	0.30 174	0.41 152	0.42 198	0.12 91	0.20 141	0.31 115	0.27 96	0.41 140	0.38 126

TANstereo	0.40 176	0.25 124	0.18 117	0.29 163	0.27 177	0.33 176	0.17 144	0.37 107	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 178	0.22 182	0.61 275	0.56 288	0.51 225	0.68 309	0.97 258	0.74 302	0.43 173	0.35 158	0.85 317	0.22 156	0.27 95	0.32 126	0.49 176	0.38 126

XX-TBD	0.40 176	0.25 124	0.18 117	0.29 163	0.27 177	0.33 176	0.17 144	0.37 107	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 178	0.22 182	0.61 275	0.56 288	0.51 225	0.68 309	0.97 258	0.74 302	0.43 173	0.35 158	0.85 317	0.22 156	0.27 95	0.32 126	0.49 176	0.38 126

raftrobust	0.31 127	0.25 124	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.19 102	0.14 119	0.49 176	0.18 87	0.54 226	0.34 148	0.44 140	0.18 116	0.16 109	0.35 188	0.31 151	0.42 141	0.32 147	0.42 136	0.29 168	0.41 152	0.31 131	0.14 119	0.17 106	0.41 165	0.38 162	0.38 126	0.38 126

RALCasStereoNet	0.30 118	0.31 182	0.21 143	0.28 159	0.23 146	0.22 121	0.15 129	0.45 142	0.19 91	0.48 168	0.30 136	0.44 140	0.19 123	0.14 92	0.33 167	0.30 135	0.44 161	0.38 200	0.39 114	0.25 128	0.41 152	0.26 97	0.13 108	0.21 152	0.40 159	0.33 132	0.35 105	0.38 126

DISCO	0.32 135	0.30 171	0.23 163	0.31 170	0.28 189	0.33 176	0.30 211	0.32 90	0.29 205	0.40 104	0.41 190	0.32 97	0.20 128	0.23 200	0.32 162	0.29 121	0.42 141	0.32 147	0.46 157	0.29 168	0.36 111	0.31 131	0.19 190	0.24 178	0.37 140	0.36 152	0.41 140	0.38 126

DN-CSS_ROB	0.36 161	0.31 182	0.30 196	0.31 170	0.30 201	0.25 141	0.17 144	0.51 198	0.25 158	0.51 196	0.56 253	0.56 198	0.36 230	0.18 127	0.31 151	0.28 104	0.41 133	0.31 137	0.81 234	0.27 152	0.37 120	0.25 93	0.22 206	0.32 234	0.37 140	0.32 126	0.41 140	0.38 126

G2L-Stereo	0.32 135	0.29 164	0.21 143	0.25 137	0.27 177	0.27 150	0.18 153	0.43 134	0.25 158	0.44 136	0.45 214	0.40 126	0.30 205	0.21 170	0.29 133	0.31 151	0.42 141	0.32 147	0.34 88	0.24 124	0.35 102	0.30 122	0.21 204	0.20 141	0.37 140	0.41 178	0.42 147	0.39 135

iinet-f	0.34 151	0.26 138	0.24 170	0.24 133	0.18 107	0.35 188	0.16 139	0.33 94	0.21 117	0.42 117	0.73 285	0.44 140	0.35 226	0.18 127	0.30 141	0.34 181	0.43 148	0.28 106	0.86 242	0.33 193	0.40 142	0.26 97	0.17 164	0.18 117	0.39 153	0.29 113	0.46 155	0.39 135

IER	0.29 110	0.24 118	0.24 170	0.24 133	0.21 131	0.25 141	0.17 144	0.35 99	0.21 117	0.36 90	0.45 214	0.51 170	0.20 128	0.24 207	0.32 162	0.29 121	0.38 110	0.31 137	0.33 86	0.23 115	0.33 91	0.27 103	0.20 201	0.19 133	0.30 111	0.32 126	0.35 105	0.39 135

Sa-1000	0.32 135	0.29 164	0.17 106	0.20 110	0.20 124	0.23 127	0.10 85	0.49 176	0.28 195	0.55 243	0.26 125	0.46 152	0.17 107	0.20 154	0.31 151	0.31 151	0.45 168	0.33 151	0.50 166	0.22 108	0.41 152	0.43 205	0.14 119	0.20 141	0.42 171	0.41 178	0.51 191	0.40 138

dd	0.38 165	0.40 235	0.21 143	0.82 287	0.25 159	0.53 253	0.24 189	0.46 151	0.19 91	0.47 162	0.24 107	0.66 235	0.21 135	0.20 154	0.38 197	0.34 181	0.57 260	0.30 131	0.75 225	0.28 158	0.40 142	0.31 131	0.17 164	0.24 178	0.44 181	0.32 126	0.51 191	0.40 138

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 91	0.21 100	0.13 66	0.15 72	0.14 76	0.13 61	0.08 61	0.38 113	0.17 78	0.48 168	0.20 87	0.29 82	0.13 72	0.13 85	0.25 99	0.25 85	0.38 110	0.26 92	0.36 100	0.19 89	0.37 120	0.26 97	0.10 76	0.13 72	0.23 72	0.24 79	0.32 92	0.41 140

rafts_anoy	0.29 110	0.30 171	0.23 163	0.22 120	0.24 153	0.23 127	0.14 119	0.44 135	0.18 87	0.44 136	0.34 148	0.40 126	0.16 96	0.14 92	0.33 167	0.30 135	0.40 121	0.37 191	0.40 124	0.25 128	0.38 131	0.29 119	0.12 91	0.20 141	0.38 145	0.33 132	0.35 105	0.41 140

UNet	0.32 135	0.28 151	0.27 186	0.29 163	0.27 177	0.31 165	0.21 168	0.41 122	0.26 173	0.41 106	0.37 166	0.39 120	0.28 194	0.25 215	0.31 151	0.30 135	0.43 148	0.35 175	0.39 114	0.26 140	0.33 91	0.32 142	0.19 190	0.26 202	0.34 125	0.37 159	0.37 123	0.41 140

DMCA-RVC	0.31 127	0.25 124	0.28 189	0.25 137	0.27 177	0.24 132	0.25 192	0.36 102	0.31 215	0.33 83	0.38 173	0.54 186	0.24 164	0.20 154	0.40 204	0.35 188	0.35 92	0.34 159	0.35 95	0.29 168	0.37 120	0.33 148	0.22 206	0.24 178	0.29 106	0.29 113	0.36 121	0.41 140

CASnet	0.30 118	0.26 138	0.18 117	0.22 120	0.20 124	0.27 150	0.12 100	0.48 169	0.24 147	0.54 226	0.35 153	0.55 192	0.21 135	0.19 143	0.27 119	0.25 85	0.37 103	0.23 76	0.54 182	0.20 98	0.42 160	0.31 131	0.15 139	0.18 117	0.30 111	0.27 96	0.40 133	0.42 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.36 161	0.31 182	0.29 192	0.31 170	0.27 177	0.30 159	0.23 184	0.49 176	0.22 132	0.54 226	0.43 210	0.48 158	0.21 135	0.22 182	0.29 133	0.31 151	0.54 248	0.33 151	0.47 161	0.30 174	0.60 273	0.46 224	0.18 183	0.24 178	0.39 153	0.28 110	0.57 218	0.42 144

HITNet	0.28 106	0.27 144	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.22 121	0.15 129	0.41 122	0.22 132	0.50 181	0.35 153	0.44 140	0.21 135	0.17 117	0.26 109	0.24 76	0.33 86	0.31 137	0.31 77	0.19 89	0.32 85	0.28 110	0.16 149	0.18 117	0.31 115	0.28 110	0.44 153	0.42 144
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
TestStereo	0.35 156	0.33 204	0.28 189	0.33 182	0.23 146	0.34 186	0.22 174	0.54 224	0.24 147	0.64 288	0.28 131	0.53 183	0.21 135	0.18 127	0.30 141	0.25 85	0.44 161	0.27 101	0.58 197	0.27 152	0.52 231	0.32 142	0.18 183	0.26 202	0.41 165	0.33 132	0.50 185	0.43 147

DSFCA	0.33 145	0.39 232	0.32 213	0.31 170	0.27 177	0.35 188	0.25 192	0.36 102	0.29 205	0.32 82	0.42 200	0.38 118	0.22 148	0.19 143	0.32 162	0.31 151	0.38 110	0.36 180	0.46 157	0.26 140	0.37 120	0.37 172	0.23 213	0.24 178	0.38 145	0.35 146	0.34 102	0.43 147

CCAANet	0.31 127	0.25 124	0.25 178	0.23 130	0.24 153	0.39 207	0.21 168	0.35 99	0.22 132	0.52 206	0.61 267	0.40 126	0.25 173	0.18 127	0.29 133	0.30 135	0.53 238	0.39 213	0.28 65	0.25 128	0.34 94	0.23 82	0.20 201	0.19 133	0.32 122	0.27 96	0.35 105	0.43 147

castereo	0.32 135	0.23 111	0.18 117	0.26 147	0.20 124	0.22 121	0.14 119	0.48 169	0.25 158	0.54 226	0.30 136	0.52 178	0.16 96	0.15 99	0.27 119	0.31 151	0.48 194	0.29 115	0.52 171	0.26 140	0.48 208	0.39 179	0.14 119	0.18 117	0.40 159	0.39 173	0.38 126	0.44 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 165	0.38 225	0.38 231	0.34 190	0.47 252	0.32 172	0.52 265	0.40 120	0.44 253	0.41 106	0.41 190	0.56 198	0.26 178	0.41 273	0.43 222	0.30 135	0.39 116	0.33 151	0.40 124	0.27 152	0.34 94	0.27 103	0.22 206	0.24 178	0.37 140	0.47 195	0.40 133	0.44 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.41 191	0.37 216	0.31 206	0.45 228	0.38 229	0.56 258	0.56 275	0.45 142	0.29 205	0.41 106	0.42 200	0.44 140	0.23 157	0.59 301	0.51 253	0.41 231	0.48 194	0.43 238	0.40 124	0.32 187	0.37 120	0.28 110	0.45 284	0.30 219	0.52 218	0.36 152	0.40 133	0.44 150

DepthFocus	0.26 100	0.19 79	0.13 66	0.16 80	0.14 76	0.19 102	0.09 69	0.41 122	0.19 91	0.42 117	0.18 69	0.35 110	0.13 72	0.20 154	0.24 88	0.29 121	0.43 148	0.25 88	0.43 138	0.24 124	0.39 137	0.25 93	0.17 164	0.16 94	0.24 78	0.25 85	0.35 105	0.45 153

APVNet	0.42 195	0.37 216	0.30 196	0.36 197	0.39 233	0.47 234	0.36 223	0.51 198	0.32 218	0.36 90	0.52 242	0.41 131	0.24 164	0.30 237	0.45 229	0.48 261	0.55 251	0.48 258	0.63 207	0.45 249	0.45 193	0.35 158	0.26 224	0.36 245	0.47 190	0.35 146	0.60 230	0.45 153

DeepPruner_ROB	0.43 201	0.36 210	0.37 230	0.38 206	0.39 233	0.37 196	0.26 196	0.45 142	0.36 236	0.50 181	0.53 244	0.47 156	0.40 247	0.23 200	0.56 267	0.38 210	0.48 194	0.44 244	0.51 169	0.35 200	0.57 262	0.45 217	0.27 229	0.32 234	0.47 190	0.68 256	0.52 201	0.45 153

LoS_RVC	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 107	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 151	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 138	0.21 102	0.42 160	0.33 148	0.15 139	0.23 166	0.48 200	0.34 140	0.41 140	0.46 156

tt_ll	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 107	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 151	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 138	0.21 102	0.42 160	0.33 148	0.15 139	0.23 166	0.48 200	0.34 140	0.41 140	0.46 156

raft_robust	0.34 151	0.27 144	0.19 128	0.29 163	0.22 140	0.22 121	0.16 139	0.52 212	0.28 195	0.64 288	0.25 122	0.48 158	0.26 178	0.18 127	0.32 162	0.33 171	0.44 161	0.34 159	0.52 171	0.28 158	0.44 182	0.47 234	0.12 91	0.21 152	0.44 181	0.44 187	0.49 176	0.46 156

IPLGR	0.38 165	0.41 237	0.25 178	0.35 196	0.32 209	0.28 155	0.18 153	0.50 185	0.27 183	0.48 168	0.48 225	0.52 178	0.25 173	0.22 182	0.37 194	0.31 151	0.42 141	0.39 213	0.63 207	0.38 214	0.40 142	0.48 239	0.14 119	0.22 156	0.48 200	0.47 195	0.48 164	0.46 156

DeepPrunerF	0.55 246	0.29 164	0.30 196	0.37 201	0.86 305	0.30 159	0.37 224	0.42 125	0.34 229	0.34 87	0.53 244	0.34 105	0.22 148	0.31 243	0.38 197	0.40 221	0.42 141	0.34 159	0.56 189	0.36 202	0.41 152	0.33 148	0.27 229	0.26 202	4.90 357	0.50 203	0.38 126	0.46 156

iResNetv2_ROB	0.37 163	0.30 171	0.23 163	0.34 190	0.29 193	0.38 201	0.22 174	0.46 151	0.25 158	0.46 154	0.56 253	0.56 198	0.41 249	0.22 182	0.30 141	0.29 121	0.40 121	0.34 159	0.66 213	0.31 181	0.40 142	0.32 142	0.23 213	0.30 219	0.44 181	0.36 152	0.50 185	0.46 156

DLCB_ROB	0.40 176	0.36 210	0.35 226	0.32 178	0.32 209	0.31 165	0.27 198	0.42 125	0.34 229	0.46 154	0.49 227	0.54 186	0.37 238	0.30 237	0.37 194	0.33 171	0.44 161	0.38 200	0.40 124	0.32 187	0.44 182	0.34 156	0.27 229	0.31 228	0.81 295	0.57 228	0.55 211	0.46 156

PDISCO_ROB	0.34 151	0.31 182	0.32 213	0.28 159	0.24 153	0.30 159	0.21 168	0.36 102	0.24 147	0.27 74	0.35 153	0.32 97	0.24 164	0.18 127	0.36 192	0.40 221	0.40 121	0.51 273	0.36 100	0.31 181	0.44 182	0.40 186	0.17 164	0.25 191	0.41 165	0.43 184	0.62 235	0.46 156

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 118	0.22 107	0.21 143	0.23 130	0.18 107	0.19 102	0.12 100	0.44 135	0.35 232	0.43 127	0.40 186	0.40 126	0.21 135	0.18 127	0.32 162	0.29 121	0.42 141	0.31 137	0.37 104	0.27 152	0.35 102	0.33 148	0.13 108	0.18 117	0.37 140	0.51 209	0.31 85	0.47 164

UDGNet	0.49 226	0.45 248	0.30 196	1.05 302	0.79 299	0.91 294	0.70 290	0.47 161	0.30 210	0.45 141	0.46 220	0.45 145	0.16 96	1.01 324	0.30 141	0.30 135	0.45 168	0.39 213	0.50 166	0.32 187	0.49 213	0.36 169	0.57 298	0.23 166	0.54 224	0.42 180	0.43 150	0.47 164

AF-Net	0.40 176	0.36 210	0.35 226	0.39 211	0.44 242	0.43 224	0.38 228	0.44 135	0.43 250	0.37 95	0.49 227	0.58 211	0.32 215	0.31 243	0.41 212	0.36 197	0.35 92	0.36 180	0.45 147	0.30 174	0.34 94	0.30 122	0.33 246	0.30 219	0.38 145	0.42 180	0.59 224	0.47 164

Nwc_Net	0.40 176	0.36 210	0.35 226	0.39 211	0.44 242	0.43 224	0.38 228	0.44 135	0.43 250	0.37 95	0.49 227	0.58 211	0.32 215	0.31 243	0.41 212	0.36 197	0.35 92	0.36 180	0.45 147	0.30 174	0.34 94	0.30 122	0.33 246	0.30 219	0.38 145	0.42 180	0.59 224	0.47 164

RASNet	0.31 127	0.32 194	0.30 196	0.27 153	0.24 153	0.26 147	0.20 167	0.46 151	0.26 173	0.41 106	0.33 143	0.40 126	0.25 173	0.20 154	0.25 99	0.28 104	0.38 110	0.30 131	0.34 88	0.21 102	0.40 142	0.29 119	0.14 119	0.30 219	0.33 124	0.34 140	0.49 176	0.47 164

iResNet_ROB	0.35 156	0.30 171	0.27 186	0.32 178	0.21 131	0.33 176	0.22 174	0.45 142	0.27 183	0.45 141	0.42 200	0.38 118	0.48 258	0.19 143	0.28 128	0.29 121	0.45 168	0.36 180	0.55 184	0.24 124	0.37 120	0.27 103	0.19 190	0.25 191	0.44 181	0.39 173	0.47 160	0.47 164

AE-Stereo	0.38 165	0.32 194	0.23 163	0.34 190	0.25 159	0.29 157	0.16 139	0.49 176	0.24 147	0.55 243	0.22 99	0.67 238	0.23 157	0.19 143	0.33 167	0.35 188	0.52 233	0.41 230	0.59 200	0.37 207	0.50 220	0.50 252	0.14 119	0.30 219	0.51 215	0.46 192	0.55 211	0.48 170

sCroCo_RVC	0.40 176	0.30 171	0.24 170	0.24 133	0.22 140	0.29 157	0.18 153	0.50 185	0.32 218	0.44 136	0.33 143	0.37 115	0.37 238	0.17 117	0.45 229	0.60 299	0.55 251	0.47 257	0.64 212	0.39 219	0.68 295	0.62 289	0.22 206	0.31 228	0.48 200	0.44 187	0.58 221	0.48 170

BEATNet_4x	0.35 156	0.29 164	0.24 170	0.27 153	0.26 169	0.26 147	0.22 174	0.45 142	0.28 195	0.57 266	0.33 143	0.49 162	0.28 194	0.19 143	0.35 188	0.33 171	0.40 121	0.40 222	0.39 114	0.25 128	0.46 198	0.47 234	0.21 204	0.25 191	0.36 137	0.34 140	0.51 191	0.48 170

DDF-Stereo	0.57 254	0.28 151	0.16 95	2.12 318	0.35 220	3.65 345	0.55 273	0.55 232	0.22 132	0.52 206	0.33 143	0.84 262	0.31 211	0.21 170	0.28 128	0.32 164	0.49 203	0.33 151	0.73 221	0.28 158	0.53 237	0.44 210	0.16 149	0.19 133	0.35 132	0.31 122	0.48 164	0.49 173

GES	0.40 176	0.37 216	0.25 178	0.31 170	0.30 201	0.41 217	0.26 196	0.46 151	0.28 195	0.49 176	0.40 186	0.43 134	0.26 178	0.30 237	0.45 229	0.40 221	0.53 238	0.43 238	0.97 258	0.42 232	0.50 220	0.41 191	0.23 213	0.30 219	0.38 145	0.35 146	0.47 160	0.49 173

S2M2_L	0.31 127	0.28 151	0.29 192	0.21 114	0.22 140	0.30 159	0.19 159	0.44 135	0.20 105	0.52 206	0.17 62	0.37 115	0.13 72	0.27 227	0.33 167	0.31 151	0.49 203	0.28 106	0.41 131	0.28 158	0.43 173	0.28 110	0.22 206	0.22 156	0.32 122	0.30 117	0.46 155	0.50 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CES	0.33 145	0.19 79	0.19 128	0.19 101	0.21 131	0.20 108	0.09 69	0.85 300	0.18 87	0.42 117	0.55 250	0.49 162	0.16 96	0.20 154	0.31 151	0.37 203	0.47 184	0.28 106	0.41 131	0.24 124	0.66 290	0.35 158	0.17 164	0.18 117	0.42 171	0.33 132	0.42 147	0.50 175

PSMNet-ADL	0.56 248	0.47 254	0.47 254	0.52 246	0.48 253	0.51 248	0.47 245	0.58 251	0.46 259	0.64 288	0.68 280	0.77 256	0.81 282	0.39 268	0.51 253	0.46 248	0.53 238	0.41 230	1.18 274	0.50 268	0.54 245	0.45 217	0.39 266	0.35 241	0.56 234	0.67 255	0.85 285	0.50 175

zero-FE	3.48 336	0.27 144	0.16 95	17.31 363	0.30 201	65.22 370	0.79 299	0.55 232	0.23 139	0.51 196	0.40 186	1.20 285	0.36 230	0.21 170	0.29 133	0.32 164	0.50 219	0.34 159	1.61 287	0.28 158	0.58 265	0.44 210	0.16 149	0.19 133	0.34 125	0.31 122	0.49 176	0.51 178

MyStereo04	0.43 201	0.39 232	0.40 239	0.34 190	0.31 205	0.26 147	0.22 174	0.51 198	0.37 238	0.50 181	0.37 166	0.55 192	0.28 194	0.17 117	0.50 248	0.39 214	0.44 161	0.39 213	1.11 273	0.40 223	0.48 208	0.44 210	0.17 164	0.31 228	0.53 221	0.61 239	0.65 243	0.51 178

MIPNet	0.35 156	0.32 194	0.24 170	0.26 147	0.23 146	0.27 150	0.15 129	0.50 185	0.20 105	0.45 141	0.37 166	0.52 178	0.29 199	0.22 182	0.35 188	0.33 171	0.46 179	0.37 191	0.51 169	0.37 207	0.36 111	0.44 210	0.14 119	0.19 133	0.46 186	0.51 209	0.42 147	0.51 178

LMCR-Stereo	0.37 163	0.31 182	0.23 163	0.25 137	0.25 159	0.33 176	0.19 159	0.44 135	0.27 183	0.45 141	0.35 153	0.51 170	0.34 221	0.21 170	0.35 188	0.35 188	0.50 219	0.38 200	0.74 223	0.41 226	0.46 198	0.44 210	0.20 201	0.23 166	0.40 159	0.38 162	0.51 191	0.51 178

CFNet	0.34 151	0.31 182	0.25 178	0.38 206	0.32 209	0.30 159	0.23 184	0.46 151	0.26 173	0.41 106	0.36 160	0.58 211	0.30 205	0.24 207	0.28 128	0.26 92	0.39 116	0.34 159	0.37 104	0.26 140	0.35 102	0.22 79	0.17 164	0.24 178	0.47 190	0.39 173	0.46 155	0.51 178

CREStereo++_RVC	0.32 135	0.25 124	0.18 117	0.23 130	0.25 159	0.22 121	0.15 129	0.45 142	0.26 173	0.48 168	0.28 131	0.48 158	0.44 254	0.18 127	0.26 109	0.30 135	0.47 184	0.25 88	0.38 109	0.23 115	0.41 152	0.30 122	0.13 108	0.24 178	0.40 159	0.32 126	0.51 191	0.52 183
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
psm_up	0.42 195	0.38 225	0.41 240	0.45 228	0.33 214	0.46 229	0.27 198	0.50 185	0.51 265	0.43 127	0.42 200	0.45 145	0.40 247	0.30 237	0.40 204	0.35 188	0.47 184	0.38 200	0.56 189	0.34 196	0.39 137	0.33 148	0.25 220	0.39 257	0.54 224	0.59 232	0.56 216	0.52 183

CREStereo	0.32 135	0.27 144	0.22 156	0.25 137	0.20 124	0.22 121	0.12 100	0.49 176	0.20 105	0.50 181	0.24 107	0.54 186	0.22 148	0.20 154	0.29 133	0.33 171	0.49 203	0.26 92	0.41 131	0.22 108	0.46 198	0.30 122	0.15 139	0.21 152	0.39 153	0.34 140	0.48 164	0.52 183
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
CFNet_RVC	0.38 165	0.40 235	0.33 216	0.38 206	0.35 220	0.38 201	0.25 192	0.44 135	0.28 195	0.45 141	0.49 227	0.46 152	0.26 178	0.24 207	0.40 204	0.33 171	0.43 148	0.36 180	0.44 142	0.31 181	0.43 173	0.31 131	0.19 190	0.26 202	0.49 206	0.49 200	0.50 185	0.52 183

trnet	0.31 127	0.28 151	0.22 156	0.25 137	0.20 124	0.21 115	0.12 100	0.49 176	0.20 105	0.52 206	0.24 107	0.55 192	0.22 148	0.20 154	0.28 128	0.32 164	0.48 194	0.26 92	0.41 131	0.22 108	0.45 193	0.30 122	0.14 119	0.21 152	0.38 145	0.35 146	0.49 176	0.53 187

FADNet-RVC-Resample	0.40 176	0.31 182	0.32 213	0.36 197	0.29 193	0.33 176	0.27 198	0.53 218	0.32 218	0.57 266	0.37 166	0.53 183	0.34 221	0.30 237	0.41 212	0.31 151	0.41 133	0.42 236	0.55 184	0.43 238	0.39 137	0.46 224	0.25 220	0.43 268	0.44 181	0.42 180	0.37 123	0.53 187

FADNet-RVC	0.41 191	0.37 216	0.28 189	0.41 220	0.33 214	0.33 176	0.32 214	0.53 218	0.30 210	0.52 206	0.41 190	0.59 219	0.35 226	0.25 215	0.51 253	0.37 203	0.43 148	0.34 159	0.75 225	0.40 223	0.38 131	0.39 179	0.28 235	0.36 245	0.47 190	0.52 212	0.40 133	0.53 187

PWCDC_ROB	0.45 210	0.20 87	0.30 196	0.20 110	0.33 214	0.23 127	0.29 206	0.26 70	0.96 310	0.21 65	0.54 247	0.30 89	2.04 319	0.49 285	0.51 253	0.41 231	0.38 110	0.41 230	0.39 114	0.37 207	0.37 120	0.61 287	0.35 252	0.31 228	0.24 78	0.49 200	0.35 105	0.53 187

FCDSN-DC	0.52 238	0.52 267	0.51 267	0.53 250	0.50 260	0.50 242	0.52 265	0.56 239	0.36 236	0.61 279	0.36 160	0.48 158	0.34 221	0.47 283	0.63 281	0.57 294	0.65 276	0.62 301	0.54 182	0.48 261	0.59 269	0.50 252	0.38 259	0.62 299	0.53 221	0.55 221	0.51 191	0.54 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MLCV	0.46 215	0.38 225	0.34 222	0.54 252	0.39 233	0.49 239	0.33 216	0.59 259	0.31 215	0.49 176	0.59 261	0.72 250	0.57 270	0.22 182	0.39 199	0.29 121	0.49 203	0.38 200	1.01 263	0.33 193	0.42 160	0.43 205	0.28 235	0.36 245	0.51 215	0.56 224	0.54 208	0.54 191

CAS	0.27 104	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.18 96	0.09 69	0.33 94	0.20 105	0.33 83	0.38 173	0.29 82	0.19 123	0.17 117	0.28 128	0.26 92	0.37 103	0.26 92	0.38 109	0.20 98	0.29 73	0.27 103	0.16 149	0.18 117	0.36 137	0.36 152	0.40 133	0.55 193

ICVP	0.43 201	0.38 225	0.47 254	0.40 216	0.36 222	0.40 209	0.28 201	0.47 161	0.33 225	0.46 154	0.45 214	0.49 162	0.37 238	0.24 207	0.40 204	0.38 210	0.45 168	0.39 213	0.53 179	0.39 219	0.43 173	0.59 281	0.55 296	0.34 239	0.48 200	0.55 221	0.51 191	0.55 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.38 165	0.32 194	0.34 222	0.41 220	0.33 214	0.38 201	0.28 201	0.51 198	0.29 205	0.54 226	0.52 242	0.46 152	0.42 251	0.24 207	0.41 212	0.33 171	0.39 116	0.36 180	0.46 157	0.25 128	0.38 131	0.31 131	0.19 190	0.26 202	0.43 178	0.46 192	0.52 201	0.55 193

HSM	0.40 176	0.37 216	0.30 196	0.39 211	0.36 222	0.33 176	0.28 201	0.56 239	0.29 205	0.50 181	0.51 236	0.49 162	0.37 238	0.24 207	0.39 199	0.34 181	0.52 233	0.36 180	0.50 166	0.35 200	0.49 213	0.35 158	0.19 190	0.29 215	0.48 200	0.54 218	0.54 208	0.55 193

EKT-Stereo	0.47 220	0.38 225	0.27 186	0.50 241	0.33 214	0.49 239	0.51 259	0.51 198	0.23 139	0.50 181	0.41 190	0.56 198	0.24 164	0.22 182	0.43 222	0.51 276	0.54 248	0.52 279	0.89 245	0.40 223	0.65 287	0.56 274	0.17 164	0.25 191	0.72 277	0.63 243	0.64 240	0.56 197

Anonymous3	0.56 248	0.45 248	0.31 206	0.31 170	0.33 214	0.46 229	0.37 224	0.57 246	0.51 265	0.56 253	0.38 173	1.04 275	0.36 230	0.26 224	0.76 299	0.69 314	0.66 278	0.58 296	1.04 265	0.51 272	0.81 308	0.97 322	0.26 224	0.29 215	0.59 244	0.62 240	0.76 270	0.56 197

sAnonymous2	0.40 176	0.28 151	0.24 170	0.25 137	0.23 146	0.32 172	0.22 174	0.56 239	0.30 210	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 199	0.18 127	0.46 233	0.50 269	0.53 238	0.49 263	0.80 232	0.42 232	0.53 237	0.56 274	0.19 190	0.25 191	0.50 212	0.52 212	0.51 191	0.56 197

CroCo_RVC	0.40 176	0.28 151	0.24 170	0.25 137	0.23 146	0.32 172	0.22 174	0.56 239	0.30 210	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 199	0.18 127	0.46 233	0.50 269	0.53 238	0.49 263	0.80 232	0.42 232	0.53 237	0.56 274	0.19 190	0.25 191	0.50 212	0.52 212	0.51 191	0.56 197

EGLCR-Stereo	0.32 135	0.28 151	0.18 117	0.24 133	0.25 159	0.33 176	0.11 94	0.48 169	0.20 105	0.49 176	0.19 83	0.49 162	0.15 91	0.17 117	0.24 88	0.28 104	0.45 168	0.31 137	0.45 147	0.25 128	0.49 213	0.41 191	0.14 119	0.18 117	0.34 125	0.31 122	0.74 268	0.57 201

LoS	0.41 191	0.33 204	0.21 143	0.28 159	0.31 205	0.27 150	0.16 139	1.20 319	0.22 132	0.76 309	0.69 281	0.57 206	0.27 191	0.20 154	0.31 151	0.39 214	0.46 179	0.29 115	0.52 171	0.26 140	0.52 231	0.37 172	0.17 164	0.18 117	0.59 244	0.47 195	0.48 164	0.58 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RP	0.43 201	0.45 248	0.48 258	0.48 237	0.43 240	0.46 229	0.47 245	0.47 161	0.45 256	0.34 87	0.61 267	0.57 206	0.42 251	0.33 250	0.40 204	0.35 188	0.43 148	0.35 175	0.49 165	0.34 196	0.38 131	0.37 172	0.29 241	0.35 241	0.49 206	0.44 187	0.53 204	0.58 202

cross-raft	0.42 195	0.32 194	0.22 156	0.32 178	0.26 169	0.32 172	0.19 159	0.54 224	0.27 183	0.55 243	0.39 183	0.58 211	0.20 128	0.20 154	0.36 192	0.48 261	0.51 225	0.37 191	1.06 270	0.44 246	0.56 253	0.59 281	0.14 119	0.25 191	0.57 236	0.54 218	0.59 224	0.59 204

FSD		0.47 254	0.47 254	0.48 237	0.48 253	0.47 234	0.51 259	0.65 269	0.35 232	0.69 300	0.39 183			0.51 290	0.53 258	0.55 285			0.57 194	0.47 258				0.48 276	0.59 244	0.52 212	0.59 224	0.60 205

gcap-zeroshot	0.68 268	0.31 182	0.49 262	0.39 211	0.27 177	0.40 209	0.23 184	0.57 246	0.24 147	0.56 253	0.43 210	0.68 243	0.21 135	0.22 182	0.41 212	0.50 269	0.49 203	0.37 191	7.45 341	0.57 283	0.53 237	0.52 265	0.18 183	0.23 166	0.43 178	0.54 218	0.54 208	0.60 205

stereogan	0.49 226	0.47 254	0.46 252	0.52 246	0.54 275	0.56 258	0.48 253	0.52 212	0.45 256	0.39 102	0.49 227	0.70 248	0.49 262	0.34 252	0.49 244	0.40 221	0.45 168	0.40 222	0.63 207	0.41 226	0.43 173	0.39 179	0.38 259	0.37 251	0.47 190	0.50 203	0.77 272	0.60 205

SACVNet	0.46 215	0.42 240	0.38 231	0.44 227	0.41 237	0.40 209	0.43 240	0.52 212	0.47 260	0.52 206	0.45 214	0.45 145	0.25 173	0.32 248	0.44 227	0.40 221	0.50 219	0.45 251	0.63 207	0.48 261	0.51 225	0.43 205	0.29 241	0.34 239	0.64 259	0.58 229	0.62 235	0.61 208

UCFNet_RVC	0.42 195	0.52 267	0.34 222	0.47 234	0.42 238	0.42 219	0.30 211	0.49 176	0.32 218	0.51 196	0.48 225	0.68 243	0.36 230	0.26 224	0.40 204	0.32 164	0.41 133	0.38 200	0.48 163	0.30 174	0.45 193	0.31 131	0.28 235	0.30 219	0.61 253	0.49 200	0.48 164	0.61 208

AACVNet	0.41 191	0.37 216	0.33 216	0.41 220	0.45 248	0.42 219	0.28 201	0.48 169	0.32 218	0.50 181	0.51 236	0.47 156	0.24 164	0.26 224	0.41 212	0.36 197	0.47 184	0.42 236	0.52 171	0.42 232	0.42 160	0.39 179	0.26 224	0.32 234	0.47 190	0.50 203	0.50 185	0.62 210

STTStereo	0.39 173	0.42 240	0.43 246	0.37 201	0.43 240	0.34 186	0.49 258	0.37 107	0.33 225	0.38 100	0.43 210	0.51 170	0.30 205	0.38 265	0.47 238	0.32 164	0.41 133	0.40 222	0.40 124	0.29 168	0.36 111	0.28 110	0.22 206	0.28 211	0.40 159	0.45 191	0.40 133	0.62 210

R-Stereo Train	0.40 176	0.28 151	0.29 192	0.33 182	0.27 177	0.37 196	0.14 119	0.51 198	0.25 158	0.54 226	0.42 200	0.56 198	0.26 178	0.21 170	0.34 179	0.41 231	0.52 233	0.38 200	0.70 215	0.37 207	0.51 225	0.48 239	0.17 164	0.28 211	0.54 224	0.65 246	0.46 155	0.62 210

RAFT-Stereo	0.40 176	0.28 151	0.29 192	0.33 182	0.27 177	0.37 196	0.14 119	0.51 198	0.25 158	0.54 226	0.42 200	0.56 198	0.26 178	0.21 170	0.34 179	0.41 231	0.52 233	0.38 200	0.70 215	0.37 207	0.51 225	0.48 239	0.17 164	0.28 211	0.54 224	0.65 246	0.46 155	0.62 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.45 210	0.52 267	0.38 231	0.68 270	0.40 236	0.56 258	0.44 243	0.57 246	0.31 215	0.58 269	0.35 153	1.11 278	0.31 211	0.28 231	0.40 204	0.30 135	0.40 121	0.36 180	0.71 217	0.32 187	0.32 85	0.21 75	0.26 224	0.29 215	0.47 190	0.47 195	0.47 160	0.62 210

Reg-Stereo(zero)	0.38 165	0.29 164	0.31 206	0.30 168	0.21 131	0.31 165	0.22 174	0.54 224	0.26 173	0.53 216	0.61 267	0.55 192	0.23 157	0.21 170	0.24 88	0.34 181	0.43 148	0.33 151	0.79 228	0.25 128	0.42 160	0.42 198	0.16 149	0.24 178	0.39 153	0.43 184	0.53 204	0.63 215

HI	0.38 165	0.29 164	0.31 206	0.30 168	0.21 131	0.31 165	0.22 174	0.54 224	0.26 173	0.53 216	0.61 267	0.55 192	0.23 157	0.21 170	0.24 88	0.34 181	0.43 148	0.33 151	0.79 228	0.25 128	0.42 160	0.42 198	0.16 149	0.24 178	0.39 153	0.43 184	0.53 204	0.63 215

FADNet	0.46 215	0.38 225	0.31 206	0.42 224	0.32 209	0.40 209	0.46 244	0.59 259	0.35 232	0.56 253	0.53 244	0.59 219	0.39 246	0.28 231	0.50 248	0.38 210	0.40 121	0.39 213	0.94 253	0.43 238	0.46 198	0.41 191	0.29 241	0.31 228	0.55 231	0.62 240	0.48 164	0.63 215

MSMDNet	0.42 195	0.32 194	0.21 143	0.27 153	0.26 169	0.37 196	0.23 184	0.51 198	0.25 158	0.52 206	0.42 200	0.54 186	0.21 135	0.20 154	0.39 199	0.52 280	0.51 225	0.38 200	1.02 264	0.59 285	0.54 245	0.53 268	0.17 164	0.23 166	0.53 221	0.46 192	0.59 224	0.63 215

coex_refinement	0.33 145	0.31 182	0.23 163	0.26 147	0.25 159	0.31 165	0.17 144	0.45 142	0.34 229	0.41 106	0.42 200	0.39 120	0.20 128	0.21 170	0.34 179	0.34 181	0.39 116	0.34 159	0.38 109	0.22 108	0.34 94	0.30 122	0.19 190	0.23 166	0.38 145	0.38 162	0.43 150	0.64 219

DLNR_Zeroshot_test	15.27 360	56.75 371	0.73 303	77.82 370	0.28 189	0.40 209	71.42 370	0.57 246	0.22 132	0.55 243	0.36 160	0.58 211	0.18 116	4.39 361	79.54 371	81.74 371	15.51 362	11.63 359	5.39 329	0.34 196	0.61 277	0.49 245	0.15 139	0.29 215	0.59 244	0.50 203	0.69 251	0.64 219

UDG	1.07 292	1.95 327	0.54 273	2.29 320	2.24 334	2.00 318	2.51 326	0.59 259	0.72 289	0.59 274	0.83 306	1.14 280	0.31 211	2.36 329	0.66 285	0.50 269	0.89 310	0.61 300	1.81 296	0.61 291	0.78 304	0.70 302	1.26 328	0.43 268	0.61 253	0.64 244	0.69 251	0.64 219

PMTNet	0.33 145	0.28 151	0.20 131	0.26 147	0.22 140	0.20 108	0.19 159	0.45 142	0.21 117	0.50 181	0.24 107	0.52 178	0.15 91	0.18 127	0.31 151	0.33 171	0.47 184	0.28 106	0.55 184	0.25 128	0.46 198	0.27 103	0.16 149	0.16 94	0.46 186	0.37 159	0.48 164	0.64 219

XPNet_ROB	0.55 246	0.57 279	0.42 243	0.41 220	0.44 242	0.49 239	0.43 240	0.40 120	0.47 260	0.48 168	0.57 257	1.88 298	0.36 230	0.31 243	0.52 257	0.43 240	0.65 276	0.43 238	0.60 202	0.39 219	0.53 237	0.66 296	0.34 249	0.38 253	0.49 206	0.53 217	0.96 292	0.64 219

RAFT-Test	0.43 201	0.31 182	0.21 143	0.37 201	0.26 169	0.35 188	0.22 174	0.53 218	0.24 147	0.53 216	0.46 220	0.54 186	0.22 148	0.20 154	0.37 194	0.51 276	0.51 225	0.37 191	1.04 265	0.48 261	0.55 249	0.50 252	0.16 149	0.23 166	0.56 234	0.51 209	0.62 235	0.65 224

NCC-stereo	0.51 234	0.47 254	0.43 246	0.49 239	0.51 263	0.50 242	0.51 259	0.51 198	0.57 273	0.36 90	0.59 261	0.62 227	0.55 267	0.36 260	0.53 258	0.41 231	0.46 179	0.50 268	0.58 197	0.41 226	0.43 173	0.40 186	0.43 281	0.36 245	0.57 236	0.72 264	0.73 266	0.65 224

Abc-Net	0.51 234	0.47 254	0.43 246	0.49 239	0.51 263	0.50 242	0.51 259	0.51 198	0.57 273	0.36 90	0.59 261	0.62 227	0.55 267	0.36 260	0.53 258	0.41 231	0.46 179	0.50 268	0.58 197	0.41 226	0.43 173	0.40 186	0.43 281	0.36 245	0.57 236	0.72 264	0.73 266	0.65 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WQFJA1++	11.74 357	0.25 124	0.19 128	105.43 371	0.22 140	101.87 371	100.92 371	0.47 161	0.21 117	0.43 127	0.35 153	0.71 249	0.43 253	0.18 127	0.26 109	0.33 171	0.43 148	0.30 131	0.71 217	0.22 108	0.42 160	0.36 169	0.16 149	0.15 84	0.41 165	0.35 146	0.63 238	0.66 227

DDUNet	1.05 290	1.89 326	0.53 271	2.36 322	2.10 332	2.19 319	2.32 324	0.54 224	0.68 285	0.48 168	0.80 301	1.20 285	0.24 164	2.51 332	0.69 293	0.55 285	0.83 306	0.49 263	1.68 290	0.57 283	0.75 303	0.64 294	1.31 329	0.39 257	0.57 236	0.59 232	0.69 251	0.67 228

AnonymousM	0.28 106	0.19 79	0.14 75	0.18 98	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.42 125	0.17 78	0.47 162	0.28 131	0.35 110	0.11 59	0.15 99	0.27 119	0.31 151	0.45 168	0.28 106	0.39 114	0.19 89	0.44 182	0.26 97	0.14 119	0.16 94	0.24 78	0.30 117	0.48 164	0.67 228

iResNet	0.59 255	0.41 237	0.43 246	0.52 246	0.48 253	0.66 274	0.40 236	0.65 269	0.43 250	0.50 181	0.55 250	1.10 277	1.23 304	0.24 207	0.57 268	0.40 221	0.53 238	0.45 251	1.70 292	0.45 249	0.45 193	0.43 205	0.33 246	0.52 284	0.55 231	0.60 236	0.67 247	0.67 228

NOSS_ROB	0.54 244	0.48 262	0.44 251	0.55 256	0.51 263	0.51 248	0.47 245	0.68 278	0.39 243	0.52 206	0.41 190	0.49 162	0.36 230	0.53 296	0.66 285	0.56 288	0.61 268	0.54 283	0.57 194	0.47 258	0.64 286	0.50 252	0.39 266	0.51 283	0.70 269	0.65 246	0.83 280	0.67 228

pcwnet_v2	0.45 210	0.36 210	0.38 231	0.47 234	0.37 227	0.46 229	0.38 228	0.51 198	0.35 232	0.54 226	0.61 267	0.50 169	0.75 278	0.35 255	0.46 233	0.36 197	0.47 184	0.38 200	0.53 179	0.30 174	0.42 160	0.31 131	0.25 220	0.32 234	0.58 243	0.58 229	0.59 224	0.68 232

FADNet_RVC	0.59 255	0.48 262	0.39 236	0.65 268	0.45 248	0.40 209	0.35 220	0.61 266	0.42 248	0.62 283	0.60 265	0.94 270	0.78 281	0.38 265	0.79 302	0.38 210	0.60 264	0.55 288	1.68 290	0.51 272	0.58 265	0.72 306	0.28 235	0.42 265	0.50 212	0.68 256	0.51 191	0.69 233

EAI-Stereo	0.43 201	0.30 171	0.21 143	0.36 197	0.30 201	0.44 226	0.39 233	0.57 246	0.28 195	0.51 196	0.34 148	0.58 211	0.18 116	0.19 143	0.48 243	0.47 255	0.49 203	0.36 180	0.97 258	0.46 254	0.47 204	0.46 224	0.14 119	0.23 166	0.55 231	0.44 187	0.65 243	0.71 234

GANet-ADL	0.47 220	0.42 240	0.33 216	0.43 226	0.42 238	0.48 238	0.35 220	0.51 198	0.33 225	0.54 226	0.50 233	0.63 231	0.34 221	0.35 255	0.47 238	0.39 214	0.53 238	0.38 200	0.79 228	0.51 272	0.48 208	0.41 191	0.30 244	0.30 219	0.52 218	0.59 232	0.63 238	0.72 235

HSM-Net_RVC	0.50 230	0.37 216	0.39 236	0.56 259	0.44 242	0.46 229	0.28 201	0.55 232	0.39 243	0.57 266	0.63 276	0.89 267	0.56 269	0.31 243	0.39 199	0.35 188	0.49 203	0.41 230	0.56 189	0.34 196	0.47 204	0.46 224	0.28 235	0.41 261	0.67 261	0.79 280	0.77 272	0.72 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DF	0.42 195	0.30 171	0.20 131	0.31 170	0.20 124	0.37 196	0.19 159	0.53 218	0.23 139	0.51 196	0.36 160	0.69 246	0.16 96	0.18 127	0.33 167	0.40 221	0.47 184	0.37 191	1.61 287	0.36 202	0.50 220	0.43 205	0.17 164	0.20 141	0.42 171	0.38 162	0.67 247	0.73 237

HBP-ISP	0.60 257	0.53 272	0.58 281	0.79 285	0.57 280	0.61 266	0.52 265	0.70 282	0.38 239	0.62 283	0.51 236	0.67 238	0.31 211	0.60 304	0.68 289	0.66 309	0.57 260	0.48 258	0.52 171	0.48 261	0.65 287	0.65 295	0.38 259	0.52 284	0.68 265	0.77 276	1.06 300	0.73 237

gcap_with_dpt	0.40 176	0.30 171	0.20 131	0.55 256	0.29 193	0.35 188	0.19 159	0.53 218	0.28 195	0.56 253	0.36 160	0.80 258	0.29 199	0.25 215	0.29 133	0.35 188	0.49 203	0.38 200	0.52 171	0.31 181	0.50 220	0.46 224	0.17 164	0.26 202	0.46 186	0.36 152	0.55 211	0.74 239

GCAP-BAT	0.40 176	0.30 171	0.20 131	0.55 256	0.29 193	0.35 188	0.19 159	0.53 218	0.28 195	0.56 253	0.36 160	0.80 258	0.29 199	0.25 215	0.29 133	0.35 188	0.49 203	0.38 200	0.52 171	0.31 181	0.50 220	0.46 224	0.17 164	0.26 202	0.46 186	0.36 152	0.55 211	0.74 239

IGEV-FE	0.50 230	0.33 204	0.81 309	0.76 280	0.36 222	0.38 201	0.47 245	0.58 251	0.27 183	0.54 226	0.54 247	0.61 226	0.18 116	0.22 182	0.34 179	0.47 255	0.50 219	0.34 159	0.91 248	0.43 238	0.56 253	0.49 245	0.15 139	0.24 178	0.80 291	0.68 256	0.69 251	0.77 241

IGEV_Zeroshot_test	0.50 230	0.33 204	0.81 309	0.76 280	0.36 222	0.38 201	0.47 245	0.58 251	0.27 183	0.53 216	0.55 250	0.60 224	0.18 116	0.22 182	0.34 179	0.47 255	0.50 219	0.34 159	0.92 250	0.43 238	0.56 253	0.50 252	0.15 139	0.24 178	0.80 291	0.68 256	0.69 251	0.77 241

XQC	0.74 273	0.75 299	0.58 281	0.77 283	0.74 295	0.79 283	0.72 293	0.86 302	0.77 294	0.73 306	0.57 257	0.86 264	0.81 282	0.60 304	0.79 302	0.58 298	0.63 272	0.53 281	1.04 265	0.59 285	0.68 295	0.70 302	0.52 291	0.57 291	0.90 301	1.03 309	1.04 298	0.77 241

MSKI-zero shot	0.46 215	0.28 151	0.20 131	0.31 170	0.27 177	0.33 176	0.24 189	0.56 239	0.24 147	0.53 216	0.40 186	0.55 192	0.21 135	0.19 143	0.33 167	0.42 238	0.51 225	0.36 180	1.37 280	0.41 226	0.52 231	0.47 234	0.16 149	0.23 166	0.49 206	1.13 313	0.80 276	0.78 244

ccs_rob	0.82 278	0.59 281	0.42 243	0.73 277	0.49 258	0.73 278	0.68 287	0.58 251	0.39 243	0.56 253	4.12 355	3.54 328	0.96 291	0.43 277	0.62 278	0.51 276	0.53 238	0.48 258	0.78 227	0.54 277	0.58 265	0.53 268	0.39 266	0.37 251	0.54 224	0.58 229	0.55 211	0.78 244

DAS	0.61 258	0.42 240	0.30 196	0.62 264	0.48 253	0.54 254	0.48 253	0.59 259	0.67 283	0.45 141	0.73 285	1.19 281	0.62 272	0.25 215	0.54 261	0.46 248	0.71 290	0.51 273	0.96 255	0.66 295	0.56 253	0.63 291	0.41 276	0.62 299	0.71 274	0.72 264	0.82 278	0.79 246

SepStereo	0.61 258	0.42 240	0.30 196	0.62 264	0.48 253	0.54 254	0.48 253	0.59 259	0.67 283	0.45 141	0.73 285	1.19 281	0.62 272	0.25 215	0.54 261	0.46 248	0.71 290	0.51 273	0.96 255	0.66 295	0.56 253	0.63 291	0.41 276	0.62 299	0.71 274	0.72 264	0.82 278	0.79 246

TRStereo	0.46 215	0.42 240	0.77 305	0.38 206	0.24 153	0.79 283	0.37 224	0.50 185	0.23 139	0.51 196	0.33 143	0.67 238	0.14 79	0.19 143	0.34 179	0.41 231	0.48 194	0.35 175	0.55 184	0.36 202	0.51 225	0.46 224	0.13 108	0.19 133	0.57 236	0.62 240	1.22 312	0.79 246

RGC	0.56 248	0.53 272	0.64 292	0.54 252	0.54 275	0.59 264	0.43 240	0.58 251	0.60 277	0.45 141	0.70 282	0.65 234	0.69 277	0.44 279	0.60 274	0.46 248	0.49 203	0.44 244	0.62 203	0.44 246	0.47 204	0.42 198	0.39 266	0.42 265	0.62 256	0.77 276	0.72 262	0.79 246

GANetREF_RVC	0.61 258	0.56 277	0.58 281	0.56 259	0.52 270	0.55 256	0.52 265	0.85 300	0.63 280	0.78 311	0.44 213	1.00 273	0.63 274	0.34 252	0.62 278	0.44 244	0.53 238	0.51 273	0.85 240	0.51 272	0.63 279	0.48 239	0.48 286	0.59 292	0.71 274	0.65 246	0.81 277	0.79 246
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
ACV-stereo	7.10 352	0.73 298	0.54 273	0.90 293	0.55 277	1.06 303	0.71 292	0.67 277	0.77 294	0.68 299	0.72 284	0.77 256	5.44 340	0.42 275	0.90 318	1.02 336	0.85 309	0.56 290	167.64 370	1.28 335	0.85 310	0.71 305	0.63 304	0.56 288	0.57 236	0.66 252	0.72 262	0.80 251

GEStereo_RVC	0.47 220	0.41 237	0.31 206	0.39 211	0.37 227	0.42 219	0.33 216	0.52 212	0.32 218	0.50 181	0.41 190	0.59 219	0.38 243	0.27 227	0.54 261	0.50 269	0.60 264	0.56 290	0.90 246	0.46 254	0.55 249	0.47 234	0.24 217	0.38 253	0.49 206	0.47 195	0.50 185	0.80 251

LALA_ROB	0.65 263	0.64 289	0.51 267	0.50 241	0.50 260	0.65 272	0.51 259	0.54 224	0.65 282	0.55 243	0.75 292	2.33 306	0.45 256	0.38 265	0.71 294	0.47 255	0.67 282	0.57 294	0.66 213	0.49 267	0.60 273	0.62 289	0.38 259	0.43 268	0.54 224	0.71 262	0.95 291	0.80 251

CASS	0.48 224	0.37 216	0.33 216	0.45 228	0.38 229	0.47 234	0.33 216	0.60 265	0.38 239	0.62 283	0.50 233	0.56 198	0.38 243	0.22 182	0.43 222	0.37 203	0.64 274	0.39 213	0.94 253	0.39 219	0.57 262	0.51 261	0.27 229	0.26 202	0.63 257	0.56 224	0.68 249	0.81 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCCL2	0.49 226	0.47 254	0.48 258	0.40 216	0.38 229	0.38 201	0.33 216	0.55 232	0.44 253	0.58 269	0.47 223	0.53 183	0.36 230	0.28 231	0.57 268	0.47 255	0.49 203	0.45 251	0.57 194	0.44 246	0.56 253	0.54 272	0.34 249	0.45 273	0.70 269	0.72 264	0.61 234	0.81 254

SGM-Forest	0.51 234	0.48 262	0.34 222	0.75 279	0.49 258	0.51 248	0.39 233	0.54 224	0.33 225	0.49 176	0.35 153	0.75 254	0.57 270	0.43 277	0.42 220	0.40 221	0.44 161	0.41 230	0.47 161	0.36 202	0.46 198	0.42 198	0.37 257	0.39 257	0.67 261	0.55 221	1.11 303	0.81 254
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	0.43 201	0.21 100	0.55 276	0.33 182	0.26 169	0.40 209	0.29 206	0.52 212	0.27 183	0.54 226	0.26 125	0.57 206	0.17 107	0.22 182	0.33 167	0.46 248	0.49 203	0.40 222	0.92 250	0.42 232	0.63 279	0.49 245	0.17 164	0.25 191	0.47 190	0.60 236	0.64 240	0.82 257

HanStereo	0.43 201	0.21 100	0.55 276	0.33 182	0.26 169	0.40 209	0.29 206	0.52 212	0.27 183	0.54 226	0.26 125	0.57 206	0.17 107	0.22 182	0.33 167	0.46 248	0.49 203	0.40 222	0.92 250	0.42 232	0.63 279	0.49 245	0.17 164	0.25 191	0.47 190	0.60 236	0.64 240	0.82 257

DCVSM-stereo	0.70 269	0.52 267	0.49 262	0.70 272	0.52 270	0.91 294	0.58 276	0.66 272	0.60 277	0.65 294	0.77 298	2.08 303	1.09 298	0.37 263	0.45 229	0.49 266	0.54 248	0.44 244	1.42 283	0.68 298	0.53 237	0.52 265	0.68 308	0.44 271	0.57 236	0.66 252	0.65 243	0.83 259

FC-DCNN	0.63 262	0.69 294	0.64 292	0.98 299	0.65 288	0.89 291	0.65 283	0.76 294	0.40 246	0.72 305	0.41 190	0.80 258	0.35 226	0.51 290	0.59 272	0.56 288	0.67 282	0.56 290	0.62 203	0.50 268	0.63 279	0.50 252	0.39 266	0.59 292	0.77 285	0.65 246	0.78 274	0.83 259

GwcNet-ADL	0.56 248	0.57 279	0.48 258	0.72 275	0.51 263	0.55 256	0.42 239	0.58 251	0.38 239	0.54 226	0.73 285	0.89 267	0.48 258	0.39 268	0.46 233	0.46 248	0.56 257	0.43 238	0.90 246	0.48 261	0.49 213	0.51 261	0.38 259	0.35 241	0.61 253	0.75 271	0.53 204	0.85 261

ETE_ROB	0.66 266	0.65 290	0.42 243	0.54 252	0.51 263	0.66 274	0.47 245	0.51 198	0.58 275	0.52 206	0.75 292	2.41 308	0.44 254	0.40 270	0.61 275	0.48 261	0.70 288	0.50 268	0.72 219	0.50 268	0.62 278	0.61 287	0.39 266	0.44 271	0.60 250	0.72 264	1.17 306	0.85 261

DDVS	0.88 284	0.53 272	0.62 290	0.51 244	0.50 260	0.58 262	0.47 245	0.74 289	0.56 272	0.55 243	6.30 358	2.69 314	0.86 285	0.34 252	0.63 281	0.63 303	0.56 257	0.49 263	1.04 265	0.67 297	0.55 249	0.56 274	0.35 252	0.41 261	0.54 224	0.56 224	0.74 268	0.86 263

DN	3.32 334	0.27 144	0.22 156	0.52 246	0.26 169	50.28 369	0.25 192	0.47 161	0.27 183	0.43 127	0.41 190	29.13 362	0.17 107	0.23 200	0.29 133	0.39 214	0.48 194	0.37 191	0.59 200	0.29 168	0.45 193	0.41 191	0.26 224	0.25 191	0.82 297	0.66 252	0.60 230	0.88 264

model_zeroshot	0.45 210	0.32 194	0.20 131	0.27 153	0.29 193	0.35 188	0.23 184	0.54 224	0.27 183	0.53 216	0.38 173	0.69 246	0.20 128	0.20 154	0.46 233	0.50 269	0.55 251	0.39 213	1.20 276	0.52 276	0.52 231	0.49 245	0.19 190	0.28 211	0.59 244	0.65 246	0.52 201	0.88 264

Any-RAFT	0.43 201	0.27 144	0.51 267	0.37 201	0.28 189	0.31 165	0.21 168	0.50 185	0.26 173	0.48 168	0.54 247	0.57 206	0.19 123	0.19 143	0.33 167	0.37 203	0.49 203	0.34 159	0.83 235	0.33 193	0.53 237	0.42 198	0.17 164	0.23 166	0.70 269	0.84 282	0.50 185	0.89 266

test-1	0.45 210	0.24 118	0.22 156	0.28 159	0.29 193	0.50 242	0.29 206	0.58 251	0.32 218	0.55 243	0.41 190	0.58 211	0.30 205	0.20 154	0.39 199	0.39 214	0.50 219	0.40 222	1.04 265	0.38 214	0.52 231	0.63 291	0.17 164	0.32 234	0.60 250	0.69 261	0.58 221	0.89 266

RTSC	0.47 220	0.36 210	0.33 216	0.36 197	0.38 229	0.41 217	0.35 220	0.50 185	0.48 262	0.44 136	0.60 265	0.42 133	0.38 243	0.29 235	0.64 284	0.45 246	0.62 270	0.41 230	0.83 235	0.36 202	0.54 245	0.49 245	0.23 213	0.38 253	0.47 190	0.50 203	0.60 230	0.91 268

FC-DCNN v2	0.65 263	0.70 295	0.65 296	1.06 303	0.66 291	0.93 297	0.65 283	0.78 297	0.41 247	0.73 306	0.42 200	0.83 261	0.36 230	0.51 290	0.59 272	0.56 288	0.67 282	0.56 290	0.62 203	0.50 268	0.63 279	0.50 252	0.39 266	0.59 292	0.86 299	0.71 262	0.90 289	0.92 269

CC-Net-ROB	0.71 271	0.91 308	0.59 284	1.38 311	0.85 304	1.25 309	0.86 302	0.69 280	0.45 256	0.71 302	0.47 223	1.95 299	0.34 221	0.62 308	0.49 244	0.33 171	0.52 233	0.48 258	1.06 270	0.43 238	0.40 142	0.27 103	0.85 317	0.41 261	0.65 260	0.64 244	0.56 216	0.93 270

dad	0.61 258	0.45 248	0.30 196	1.01 301	0.46 251	0.63 268	1.26 316	1.15 317	0.27 183	0.79 313	0.32 140	0.76 255	0.53 266	0.21 170	0.42 220	0.36 197	0.66 278	0.34 159	1.27 278	0.31 181	0.56 253	0.30 122	0.22 206	0.36 245	0.59 244	0.39 173	1.70 328	0.97 271

anonymity	1.14 299	0.25 124	0.65 296	0.38 206	0.28 189	0.36 194	0.21 168	0.56 239	0.26 173	0.53 216	18.98 365	0.52 178	0.22 148	0.20 154	0.31 151	0.44 244	0.48 194	0.32 147	0.83 235	0.45 249	0.48 208	0.46 224	0.18 183	0.22 156	0.68 265	0.98 303	0.58 221	0.98 272

XX-Stereo	8.90 353	0.24 118	0.17 106	0.40 216	0.21 131	0.44 226	0.17 144	0.55 232	0.23 139	0.52 206	0.45 214	0.58 211	0.16 96	0.20 154	0.40 204	0.47 255	0.49 203	0.37 191	0.63 207	0.38 214	0.48 208	0.38 178	0.14 119	0.20 141	229.91 372	0.56 224	0.60 230	0.99 273

SFCPSM	0.82 278	0.59 281	0.46 252	0.60 263	0.53 273	0.60 265	0.51 259	0.66 272	0.62 279	0.55 243	0.81 304	1.44 293	2.03 318	0.37 263	0.55 266	0.48 261	0.55 251	0.48 258	4.41 321	0.83 310	0.59 269	0.58 280	0.45 284	0.38 253	0.70 269	0.74 270	0.69 251	0.99 273

PA-Net	0.50 230	0.59 281	0.54 273	0.40 216	0.53 273	0.42 219	0.53 270	0.56 239	0.52 268	0.46 154	0.41 190	0.49 162	0.48 258	0.49 285	0.54 261	0.42 238	0.37 103	0.44 244	0.43 138	0.45 249	0.37 120	0.48 239	0.27 229	0.39 257	0.52 218	0.87 287	0.45 154	0.99 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SHD	0.65 263	0.44 246	0.55 276	0.57 261	0.55 277	0.50 242	0.48 253	0.74 289	0.69 287	0.63 287	0.65 278	0.68 243	0.97 292	0.42 275	0.81 306	0.57 294	0.69 287	0.50 268	1.20 276	0.56 282	0.66 290	0.68 298	0.39 266	0.52 284	0.68 265	0.78 279	0.70 257	1.03 276

ADCRef	0.48 224	0.37 216	0.33 216	0.33 182	0.31 205	0.44 226	0.38 228	0.47 161	0.68 285	0.47 162	0.51 236	0.56 198	0.35 226	0.27 227	0.43 222	0.40 221	0.47 184	0.44 244	0.84 238	0.37 207	0.49 213	0.48 239	0.30 244	0.31 228	0.49 206	0.88 288	0.49 176	1.04 277

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 173	0.26 138	0.16 95	0.37 201	0.51 263	0.62 267	0.37 224	0.49 176	0.20 105	0.61 279	0.24 107	0.67 238	0.16 96	0.18 127	0.24 88	0.31 151	0.47 184	0.34 159	0.53 179	0.26 140	0.44 182	0.41 191	0.12 91	0.19 133	0.43 178	0.34 140	0.57 218	1.07 278

s12784h	0.39 173	0.35 208	0.25 178	0.46 231	0.29 193	0.25 141	0.18 153	0.49 176	0.22 132	0.51 196	0.34 148	0.62 227	0.32 215	0.21 170	0.27 119	0.28 104	0.48 194	0.29 115	0.52 171	0.23 115	0.51 225	0.30 122	0.15 139	0.23 166	0.51 215	0.52 212	0.70 257	1.14 279

AMNet	0.92 287	0.91 308	0.88 315	0.91 294	0.95 311	0.96 299	0.87 304	0.71 285	0.88 305	0.90 319	0.98 316	0.99 271	0.64 275	0.95 321	0.89 316	1.00 334	1.06 313	0.97 332	0.96 255	0.97 319	1.02 320	0.97 322	0.52 291	0.91 325	0.91 302	0.98 303	1.06 300	1.14 279

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 244	0.31 182	0.75 304	0.59 262	0.31 205	0.67 277	0.41 237	0.55 232	0.30 210	0.58 269	0.59 261	0.66 235	0.21 135	0.22 182	0.47 238	0.54 284	0.55 251	0.50 268	0.98 262	0.47 258	0.51 225	0.47 234	0.13 108	0.26 202	0.70 269	0.88 288	0.68 249	1.17 281

ADCP+	0.49 226	0.35 208	0.36 229	0.33 182	0.26 169	0.39 207	0.38 228	0.48 169	0.98 311	0.42 117	0.61 267	0.85 263	0.26 178	0.30 237	0.33 167	0.32 164	0.41 133	0.35 175	0.62 203	0.27 152	0.41 152	0.37 172	0.24 217	0.22 156	0.41 165	1.72 334	0.43 150	1.18 282

CBMV_ROB	0.94 288	0.44 246	0.50 265	0.88 291	0.71 293	0.65 272	0.52 265	0.70 282	0.38 239	0.55 243	0.45 214	6.22 345	2.33 322	0.51 290	0.50 248	0.43 240	0.61 268	0.46 255	1.38 282	0.94 318	0.56 253	0.46 224	0.41 276	0.48 276	0.81 295	1.01 307	1.28 313	1.19 283

CSAN	0.70 269	0.70 295	0.60 289	0.68 270	0.61 286	0.58 262	0.48 253	0.77 296	0.73 290	0.79 313	0.57 257	1.34 292	1.03 296	0.35 255	0.58 271	0.45 246	0.57 260	0.53 281	0.74 223	0.60 288	0.58 265	0.51 261	0.44 283	0.61 296	0.77 285	1.10 311	0.88 288	1.19 283

DGSMNet	1.34 303	0.76 302	0.84 312	0.84 289	0.77 298	0.89 291	0.87 304	0.82 298	0.69 287	1.13 337	5.02 356	1.26 288	0.85 284	0.72 313	1.06 326	1.62 352	1.63 332	0.95 330	3.26 310	1.05 324	2.68 353	2.86 355	0.72 309	0.88 322	0.79 288	0.96 299	0.90 289	1.21 285

NaN_ROB	0.56 248	0.47 254	0.48 258	0.51 244	0.59 282	0.42 219	0.39 233	0.72 286	0.48 262	0.64 288	0.49 227	1.54 294	0.48 258	0.32 248	0.47 238	0.36 197	0.42 141	0.40 222	0.55 184	0.46 254	0.38 131	0.33 148	0.27 229	0.49 278	0.68 265	0.75 271	0.72 262	1.21 285

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 342	0.38 225	0.80 308	0.54 252	0.45 248	0.81 286	0.59 278	0.59 259	0.42 248	0.58 269	0.56 253	0.66 235	0.21 135	0.23 200	0.50 248	0.67 312	0.55 251	0.44 244	94.83 369	0.38 214	0.53 237	0.44 210	0.16 149	0.22 156	0.72 277	0.85 284	0.71 259	1.22 287

iRaft-Stereo_20w	0.51 234	0.32 194	0.83 311	0.81 286	0.32 209	0.47 234	0.31 213	0.55 232	0.28 195	0.54 226	0.46 220	0.59 219	0.14 79	0.22 182	0.41 212	0.39 214	0.49 203	0.33 151	0.88 244	0.43 238	0.49 213	0.39 179	0.15 139	0.18 117	0.72 277	0.88 288	1.07 302	1.22 287

RTS	0.77 275	0.45 248	0.41 240	0.46 231	0.44 242	0.77 281	0.53 270	0.66 272	0.73 290	0.42 117	0.51 236	0.86 264	0.50 263	0.35 255	0.68 289	0.57 294	0.82 303	0.51 273	1.59 285	0.64 293	0.63 279	0.60 284	0.36 255	0.50 279	0.80 291	3.82 354	0.83 280	1.23 289

RTSA	0.77 275	0.45 248	0.41 240	0.46 231	0.44 242	0.77 281	0.53 270	0.66 272	0.73 290	0.42 117	0.51 236	0.86 264	0.50 263	0.35 255	0.68 289	0.57 294	0.82 303	0.51 273	1.59 285	0.64 293	0.63 279	0.60 284	0.36 255	0.50 279	0.80 291	3.82 354	0.83 280	1.23 289

FBW_ROB	0.91 286	0.96 311	0.70 301	1.45 313	0.89 308	1.09 305	0.86 302	0.66 272	0.53 269	0.56 253	0.61 267	1.19 281	0.77 280	0.79 315	0.63 281	0.43 240	0.70 288	0.52 279	4.11 320	0.43 238	0.60 273	0.46 224	0.95 320	0.94 327	0.75 282	0.85 284	0.85 285	1.31 291

MFN_U_SF_RVC	1.10 295	0.86 306	0.65 296	0.98 299	0.79 299	1.12 306	1.03 309	1.10 313	0.83 301	1.09 332	1.61 340	1.55 295	1.22 303	0.86 319	1.16 336	0.66 309	0.60 264	0.60 298	4.87 325	0.76 306	0.88 314	0.90 319	0.53 293	0.82 319	0.98 307	0.92 295	0.98 295	1.32 292

ADCL	0.56 248	0.50 265	0.39 236	0.42 224	0.36 222	0.51 248	0.55 273	0.58 251	1.58 333	0.56 253	0.64 277	0.62 227	0.37 238	0.33 250	0.41 212	0.39 214	0.48 194	0.40 222	0.73 221	0.38 214	0.59 269	0.52 265	0.34 249	0.35 241	0.63 257	0.68 256	0.57 218	1.34 293

DPSNet	1.63 311	0.63 288	0.62 290	0.87 290	0.82 302	1.02 302	0.59 278	0.68 278	0.90 306	0.45 141	0.50 233	5.87 342	2.58 325	0.29 235	1.06 326	1.04 337	1.03 312	0.91 326	13.68 353	0.88 315	1.24 331	0.89 318	1.13 324	1.02 331	1.25 322	1.42 326	1.17 306	1.35 294

ACVNet_1	1.85 318	2.91 345	1.43 336	3.48 342	2.62 344	3.35 339	3.34 341	1.17 318	0.93 308	1.03 326	0.87 307	2.83 318	1.40 305	2.82 342	0.83 308	0.56 288	1.32 326	0.81 321	6.24 333	1.02 322	0.83 309	0.72 306	4.04 344	0.78 315	1.22 320	0.99 306	0.97 293	1.37 295

MFMNet_re	1.17 301	1.06 315	0.95 319	1.17 305	0.98 313	1.44 314	1.14 313	1.07 312	1.32 324	1.00 322	1.12 323	2.07 302	1.16 300	0.84 317	1.04 324	1.01 335	1.30 323	1.05 335	2.06 301	1.00 321	1.19 329	0.98 325	0.96 321	0.97 328	0.98 307	0.92 295	1.30 315	1.42 296

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 280	0.70 295	0.52 270	0.96 298	0.67 292	0.87 290	0.76 296	1.02 310	0.93 308	0.78 311	0.62 275	1.32 291	0.98 293	0.64 310	0.78 301	0.52 280	0.51 225	0.45 251	1.73 294	0.46 254	0.67 292	0.70 302	0.61 302	0.56 288	1.11 316	1.24 320	0.99 297	1.46 297

SPS-STEREO	1.34 303	1.09 317	1.04 322	1.28 309	1.18 318	1.20 307	0.98 308	1.33 328	1.23 321	1.12 336	1.29 330	2.02 300	1.20 301	0.94 320	1.12 332	1.23 344	1.30 323	1.13 341	3.84 317	1.20 330	1.66 343	1.24 341	1.22 326	1.09 336	1.17 317	1.11 312	1.58 324	1.46 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	5.03 346	0.51 266	0.68 300	0.72 275	0.57 280	0.64 271	0.77 298	0.61 266	0.48 262	0.53 216	1.02 317	115.67 370	1.14 299	0.84 317	0.57 268	0.49 266	0.71 290	0.66 305	2.72 307	0.55 280	0.72 299	0.68 298	0.41 276	0.42 265	0.75 282	0.81 281	0.72 262	1.51 299

FAT-Stereo	0.88 284	0.59 281	0.88 315	0.89 292	1.07 317	0.84 289	0.66 285	0.82 298	0.58 275	0.67 298	1.67 341	2.16 305	0.93 289	0.54 297	0.86 313	0.62 301	0.66 278	0.71 312	1.29 279	0.80 308	0.68 295	0.57 278	0.57 298	0.68 306	0.67 261	0.84 282	0.83 280	1.54 300

S-Stereo	0.99 289	0.65 290	0.59 284	0.94 295	0.92 309	1.08 304	1.25 315	0.74 289	0.82 300	0.66 296	2.61 349	2.64 312	0.91 287	0.56 299	0.94 319	0.72 316	0.68 286	0.83 324	1.50 284	0.83 310	0.65 287	0.69 301	1.07 323	0.81 318	0.67 261	0.77 276	0.78 274	1.55 301

SQANet	1.43 307	2.22 329	0.78 307	2.62 328	1.77 324	2.84 327	2.44 325	0.73 288	0.53 269	0.87 317	0.58 260	2.10 304	0.64 275	2.13 328	0.50 248	0.40 221	0.67 282	0.59 297	7.14 340	0.54 277	0.49 213	0.45 217	2.94 337	0.45 273	0.75 282	0.89 293	0.97 293	1.58 302

Ntro	1.72 315	2.71 340	0.98 321	3.00 334	2.17 333	3.23 334	2.98 333	0.96 306	0.92 307	1.04 329	0.76 296	2.47 309	0.76 279	2.51 332	0.68 289	0.53 283	0.83 306	0.65 304	8.03 344	0.98 320	0.60 273	0.54 272	3.62 339	0.61 296	1.02 311	1.23 318	1.17 306	1.58 302

PSMNet_ROB	1.96 320	2.74 342	1.24 328	2.52 325	1.79 325	3.39 342	2.92 332	1.22 320	1.19 317	1.32 343	1.42 331	2.74 317	3.87 331	2.53 335	1.17 337	0.79 321	1.30 323	0.85 325	5.35 328	1.19 328	1.06 323	0.97 322	4.07 345	1.12 339	1.56 329	1.42 326	1.57 323	1.58 302

PWC_ROB	0.76 274	0.54 275	0.66 299	0.47 234	0.56 279	0.52 252	0.70 290	0.65 269	1.26 322	0.47 162	0.75 292	0.74 252	2.10 321	0.40 270	0.79 302	0.51 276	0.83 306	0.60 298	1.37 280	0.68 298	0.78 304	0.68 298	0.35 252	0.65 303	0.60 250	0.59 232	0.76 270	1.59 305

ITSA-stereo	0.66 266	0.55 276	0.43 246	0.95 297	0.60 284	0.50 242	0.47 245	0.69 280	0.51 265	0.64 288	0.79 299	1.00 273	1.08 297	0.47 283	0.62 278	0.48 261	0.60 264	0.49 263	0.91 248	0.37 207	0.52 231	0.53 268	0.38 259	0.41 261	0.74 280	0.86 286	0.66 246	1.65 306

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 294	1.02 312	0.89 317	1.25 308	0.83 303	0.90 293	1.07 310	1.23 321	1.56 331	1.03 326	0.76 296	1.19 281	0.86 285	0.98 322	0.98 321	0.74 317	0.64 274	0.72 313	3.50 312	0.86 314	0.85 310	0.98 325	0.82 316	0.89 323	1.20 319	0.93 297	0.86 287	1.68 307

otaku	1.67 313	2.58 337	0.90 318	2.93 332	2.07 328	3.14 333	2.73 329	0.88 303	0.84 303	1.00 322	0.66 279	2.38 307	0.95 290	2.39 330	0.67 287	0.52 280	0.79 299	0.62 301	8.04 345	0.90 316	0.59 269	0.53 268	3.56 338	0.62 299	0.95 305	0.96 299	1.19 311	1.74 308

ADCS	1.05 290	0.75 299	0.64 292	0.73 277	0.75 297	0.80 285	0.68 287	0.98 307	1.58 333	0.62 283	0.89 308	1.13 279	1.68 312	0.59 301	1.06 326	1.18 342	1.01 311	0.82 323	1.89 298	0.93 317	1.30 334	1.26 342	0.59 300	0.77 312	0.99 309	2.08 341	1.04 298	1.74 308

AnyNet_C01	1.16 300	0.79 303	0.64 292	0.76 280	0.81 301	0.76 280	0.90 307	1.12 314	1.53 330	0.71 302	0.94 312	2.04 301	1.68 312	0.64 310	1.10 331	1.41 348	1.40 327	1.43 347	2.29 304	1.03 323	1.70 346	1.29 345	0.80 314	0.82 319	1.08 314	0.97 302	0.98 295	1.74 308

ADCMid	0.80 277	0.59 281	0.57 280	0.53 250	0.59 282	0.75 279	0.76 296	0.93 304	1.21 319	0.54 226	0.80 301	0.99 271	0.98 293	0.44 279	0.84 310	0.60 299	0.74 294	0.55 288	1.72 293	0.55 280	0.79 306	0.81 314	0.60 301	0.50 279	0.79 288	0.90 294	0.71 259	1.76 311

PVD	1.07 292	0.87 307	0.87 314	0.94 295	0.87 307	1.00 301	0.85 300	1.55 337	1.56 331	0.60 276	0.93 311	1.21 287	1.66 311	0.79 315	0.88 314	0.77 319	1.06 313	0.78 319	1.74 295	0.84 312	1.05 321	1.08 335	0.65 305	0.76 310	1.19 318	1.45 328	1.30 315	1.77 312

SGM+DAISY	1.58 309	1.14 318	1.05 323	1.38 311	1.25 319	1.44 314	1.32 317	1.30 325	1.12 316	1.11 334	1.28 329	2.72 316	2.00 317	1.04 325	1.09 330	1.13 339	1.27 322	1.05 335	7.90 343	1.19 328	1.40 341	1.27 344	1.25 327	1.08 335	1.24 321	1.08 310	1.86 333	1.77 312

ACVNet_2	2.32 329	2.71 340	1.69 342	3.41 341	2.53 342	3.05 330	3.01 336	1.38 330	1.11 314	1.11 334	0.96 313	2.71 315	1.91 316	2.55 336	0.95 320	0.76 318	1.77 337	0.76 316	16.37 355	1.21 331	0.87 313	0.72 306	3.93 343	1.11 337	1.70 330	1.17 315	1.50 320	1.83 314

ACVNet-4b	1.66 312	2.40 330	1.10 325	2.76 330	2.09 331	3.09 331	3.08 339	1.03 311	0.99 313	1.10 333	0.61 267	2.97 320	1.00 295	2.77 339	0.73 296	0.66 309	1.26 321	0.73 314	4.74 324	1.07 325	0.57 262	0.49 245	3.77 340	0.67 305	1.06 313	0.96 299	1.18 310	1.85 315

MonStereo1	1.99 322	2.52 332	1.31 332	3.28 339	3.09 351	3.04 329	3.01 336	1.26 323	1.37 326	1.05 330	1.17 327	4.09 330	4.58 337	2.73 337	0.84 310	0.55 285	1.44 328	0.95 330	3.71 315	1.27 334	1.05 321	0.90 319	4.38 347	0.76 310	1.01 310	0.76 275	1.69 327	1.86 316

Dean	2.18 326	3.00 350	1.41 334	3.65 343	3.00 349	3.31 336	3.34 341	1.62 339	1.76 336	1.34 344	1.15 325	3.10 321	3.59 328	2.78 340	1.12 332	0.88 325	1.64 334	1.06 337	3.90 319	1.55 345	0.98 317	0.82 315	4.20 346	1.27 341	2.36 342	1.90 337	2.17 338	1.95 317

edge stereo	1.12 296	0.82 305	1.07 324	1.15 304	1.06 316	1.25 309	1.10 312	1.12 314	0.83 301	0.65 294	1.43 332	3.44 326	1.41 306	0.68 312	0.74 297	0.69 314	0.81 302	0.62 301	2.86 308	0.74 302	0.73 300	0.75 310	0.74 310	0.66 304	0.95 305	0.88 288	1.16 305	2.01 318

pmcnn	0.86 283	0.56 277	0.38 231	0.70 272	0.60 284	0.81 286	0.62 281	0.63 268	0.44 253	0.49 176	0.81 304	1.86 297	2.35 323	0.23 200	0.54 261	0.64 306	0.74 294	0.54 283	2.20 303	0.60 288	0.94 315	0.57 278	0.51 290	0.53 287	0.78 287	0.75 271	1.48 319	2.01 318

RainbowNet	1.68 314	2.49 331	1.41 334	2.98 333	2.30 335	3.12 332	2.99 335	1.00 308	0.77 294	1.29 341	0.74 289	2.63 311	1.68 312	2.76 338	1.03 323	0.77 319	1.07 316	0.76 316	2.86 308	1.15 327	0.74 302	0.59 281	3.90 341	0.77 312	1.10 315	1.16 314	1.31 317	2.07 320

ADCPNet	0.84 280	0.59 281	0.55 276	0.63 267	0.73 294	0.63 268	0.74 295	0.75 293	0.84 303	0.64 288	0.79 299	0.73 251	1.44 307	0.50 288	0.74 297	0.65 307	0.71 290	0.54 283	1.84 297	0.71 301	0.79 306	0.78 311	0.53 293	0.60 295	0.93 304	1.31 322	0.83 280	2.11 321

STTRV1_RVC		0.66 292	0.50 265	0.82 287	0.61 286	0.81 286	0.69 289	0.76 294	0.76 293	0.71 302	0.74 289	1.29 289	1.60 310	0.78 314	0.99 322	0.50 269	1.15 318	0.57 294		1.10 326	1.18 328	0.79 312		0.87 321	0.83 298	0.95 298	1.11 303	2.15 322

SANet	1.13 298	0.67 293	0.77 305	0.78 284	0.74 295	0.93 297	0.62 281	1.30 325	1.22 320	0.60 276	0.96 313	5.83 341	2.57 324	0.63 309	0.77 300	0.49 266	0.79 299	0.67 308	1.08 272	0.60 288	0.68 295	0.74 309	0.78 312	0.79 317	1.05 312	1.23 318	1.17 306	2.15 322

SAMSARA	1.12 296	0.61 287	0.85 313	0.70 272	0.65 288	0.66 274	0.66 285	1.25 322	0.98 311	0.77 310	0.70 282	0.93 269	2.06 320	0.59 301	1.05 325	0.80 322	0.77 298	0.75 315	1.62 289	0.77 307	1.27 333	1.40 346	0.42 280	0.78 315	2.33 339	2.27 346	2.28 339	2.31 324

LVE	2.29 328	2.69 339	1.56 337	4.79 353	2.63 345	3.26 335	3.58 346	1.30 325	1.38 327	1.61 349	1.27 328	2.94 319	3.52 327	2.79 341	1.07 329	0.88 325	1.50 329	1.09 338	6.15 332	1.42 340	1.24 331	1.14 336	3.90 341	1.43 348	2.52 345	1.66 332	2.05 336	2.34 325

WAO-7	1.75 316	1.50 321	1.58 338	2.10 317	1.51 321	1.41 312	1.46 319	1.80 344	2.17 344	1.51 348	3.52 352	3.39 325	4.26 333	1.05 326	1.44 346	1.11 338	1.19 320	0.94 327	3.26 310	1.24 333	0.99 319	1.06 332	0.61 302	1.41 346	1.44 325	1.56 330	1.47 318	2.35 326

IMH-64-1	2.14 324	2.52 332	1.62 339	3.01 335	2.45 337	3.32 337	3.49 343	1.41 331	1.89 338	1.00 322	1.09 320	3.32 323	4.52 335	3.28 346	1.18 338	0.90 328	1.59 330	0.94 327	3.67 313	1.33 336	1.12 325	1.00 327	4.55 348	1.06 333	2.07 334	1.40 323	1.68 325	2.36 327

IMH-64	2.14 324	2.52 332	1.62 339	3.01 335	2.45 337	3.32 337	3.49 343	1.41 331	1.89 338	1.00 322	1.09 320	3.32 323	4.52 335	3.28 346	1.18 338	0.90 328	1.59 330	0.94 327	3.67 313	1.33 336	1.12 325	1.00 327	4.55 348	1.06 333	2.07 334	1.40 323	1.68 325	2.36 327

PWCK	3.72 338	2.52 332	1.72 343	3.06 338	2.07 328	3.03 328	2.98 333	1.97 347	2.05 343	2.27 356	3.31 351	5.51 338	3.67 329	1.40 327	1.32 343	0.97 332	1.74 335	1.10 340	42.82 366	1.70 346	1.90 349	1.23 340	2.24 332	1.51 349	1.84 331	2.15 344	1.79 329	2.46 329

CBMV	0.71 271	0.52 267	0.47 254	0.62 264	0.52 270	0.56 258	0.41 237	0.70 282	0.63 280	0.61 279	0.39 183	1.30 290	0.47 257	0.46 282	0.72 295	0.62 301	0.62 270	0.54 283	0.79 228	0.48 261	0.67 292	0.50 252	0.40 275	0.71 308	0.79 288	0.75 271	1.53 322	2.47 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
notaker	3.58 337	3.59 353	2.75 354	6.07 355	3.32 353	4.63 351	4.56 351	2.01 348	2.21 345	1.90 352	1.51 337	7.09 349	15.50 356	3.77 354	1.72 353	1.50 350	2.35 343	1.70 351	10.97 348	2.01 350	1.69 345	1.56 349	4.87 352	1.70 353	1.51 327	1.68 333	1.89 334	2.48 331

MADNet+	1.35 306	0.92 310	1.11 326	1.21 306	1.04 315	0.96 299	1.37 318	1.50 336	1.20 318	1.08 331	1.06 318	1.64 296	1.82 315	0.98 322	1.52 348	1.31 347	1.87 340	1.00 334	1.93 299	1.21 331	1.55 342	1.17 337	0.98 322	1.56 350	1.52 328	1.17 315	1.29 314	2.50 332

DispFullNet	2.28 327	2.67 338	3.43 358	2.54 327	2.31 336	2.65 323	2.56 327	1.35 329	1.31 323	2.15 355	0.96 313	8.62 355	2.71 326	2.49 331	1.12 332	1.67 353	2.75 347	1.39 346	6.61 336	2.05 351	1.38 340	1.06 332	1.21 325	0.77 312	0.92 303	0.88 288	1.50 320	2.53 333

MDST_ROB	1.62 310	1.46 319	0.53 271	2.47 324	0.96 312	1.72 316	0.73 294	0.72 286	0.54 271	0.59 274	0.42 200	1.08 276	11.90 350	0.28 231	0.49 244	0.37 203	0.51 225	0.36 180	0.72 219	0.41 226	0.54 245	0.36 169	0.38 259	0.47 275	3.20 351	1.82 336	8.20 359	2.54 334

WAO-6	1.99 322	2.09 328	1.24 328	2.53 326	2.08 330	2.68 324	2.63 328	1.44 333	1.93 341	1.37 345	1.15 325	3.11 322	4.32 334	2.51 332	1.45 347	1.18 342	1.76 336	1.09 338	2.63 306	1.34 338	1.34 335	1.26 342	2.43 333	1.33 342	2.19 337	1.97 338	1.94 335	2.72 335

ELAS_RVC	1.92 319	1.47 320	1.24 328	2.08 316	1.53 322	3.37 341	1.51 321	1.46 335	1.11 314	0.91 320	2.26 347	6.93 346	6.00 341	0.61 306	0.85 312	0.63 303	1.07 316	0.81 321	2.14 302	0.85 313	1.19 329	1.19 338	0.81 315	1.04 332	3.02 348	2.05 340	2.69 347	2.88 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.20 302	0.75 299	0.97 320	0.67 269	0.65 288	0.92 296	0.60 280	1.00 308	1.35 325	0.74 308	1.47 335	5.51 338	0.92 288	0.44 279	0.83 308	0.84 323	0.76 297	0.66 305	1.97 300	1.52 343	0.85 310	0.87 316	0.54 295	0.70 307	0.86 299	1.24 320	1.82 331	2.89 337

ELAS	1.96 320	1.69 323	1.23 327	2.25 319	1.75 323	2.41 321	1.49 320	1.55 337	1.80 337	0.89 318	2.14 346	7.05 348	6.02 342	0.61 306	0.88 314	0.63 303	1.06 313	0.78 319	2.32 305	0.80 308	1.15 327	1.19 338	0.79 313	0.98 329	3.21 352	2.53 350	2.67 346	3.05 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 308	1.80 324	0.59 284	1.74 314	0.86 305	1.83 317	1.08 311	1.28 324	0.81 299	0.56 253	0.74 289	5.35 335	3.72 330	0.41 273	0.47 238	0.37 203	0.59 263	0.44 244	5.02 327	0.43 238	0.55 249	0.39 179	0.39 266	0.50 279	2.80 346	1.97 338	4.37 356	3.15 339

LRCNet_RVC	19.16 363	27.96 365	9.75 362	30.25 365	27.88 367	31.68 364	26.10 365	20.49 368	8.68 360	28.66 368	28.73 367	30.64 364	23.65 357	32.48 368	8.43 360	1.88 355	23.05 365	16.90 363	40.24 363	17.44 366	6.93 359	3.35 356	35.23 367	25.28 368	1.49 326	1.01 307	5.96 358	3.25 340

MADNet++	4.30 343	2.97 349	3.19 356	2.44 323	3.80 355	2.62 322	3.22 340	3.36 356	4.11 356	3.55 360	3.66 353	5.40 336	4.86 338	3.12 344	2.43 356	4.06 359	3.95 351	3.22 356	6.34 334	4.44 358	7.73 360	13.41 361	2.00 331	3.91 360	3.19 350	7.99 359	3.68 354	3.33 341

IMH	2.38 330	2.57 336	1.64 341	3.03 337	2.50 341	3.36 340	3.51 345	1.45 334	1.91 340	1.03 326	1.08 319	3.49 327	8.04 345	3.63 348	1.13 335	0.90 328	1.63 332	0.99 333	4.48 322	1.36 339	1.08 324	0.96 321	4.57 350	1.11 337	2.03 333	1.61 331	1.79 329	3.48 342

STStereo	2.66 331	1.83 325	1.92 344	2.87 331	2.02 327	2.68 324	1.85 323	3.30 355	1.63 335	0.82 315	5.71 357	8.58 354	10.17 348	0.52 295	0.67 287	0.43 240	0.63 272	0.46 255	11.73 349	0.68 298	0.73 300	0.66 296	0.49 289	0.98 329	2.33 339	1.79 335	2.66 344	3.63 343

ktn	4.83 345	2.95 348	2.02 348	3.73 344	2.99 348	3.77 346	4.53 349	1.75 342	2.92 350	2.10 354	1.52 338	11.18 358	36.94 363	3.71 351	2.06 354	1.82 354	2.47 344	1.99 352	18.72 356	1.98 349	1.88 348	1.74 351	4.75 351	1.91 354	2.11 336	2.29 347	2.70 348	3.98 344

TorneroNet	5.35 349	3.54 352	2.08 349	3.85 345	3.06 350	4.35 349	4.55 350	1.78 343	5.81 357	1.30 342	1.48 336	6.10 344	59.26 369	3.90 357	1.29 340	0.98 333	2.50 345	1.23 344	15.91 354	1.53 344	1.34 335	1.07 334	5.16 354	1.38 345	2.49 344	2.34 348	2.12 337	4.10 345

MeshStereo	1.81 317	1.02 312	0.72 302	1.89 315	1.26 320	1.43 313	0.87 304	1.14 316	0.79 298	0.66 296	0.89 308	8.39 353	5.02 339	0.40 270	0.89 316	0.65 307	0.66 278	0.54 283	4.56 323	0.61 291	3.32 356	0.80 313	0.65 305	0.75 309	1.97 332	1.46 329	3.34 353	4.12 346
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
AnyNet_C32	0.85 282	0.47 254	0.49 262	0.50 241	0.51 263	0.63 268	0.58 276	0.74 289	1.45 328	0.60 276	0.80 301	0.74 252	0.50 263	0.49 285	0.82 307	0.68 313	0.75 296	0.68 309	1.18 274	0.54 277	0.98 317	0.88 317	0.48 286	0.61 296	0.74 280	0.98 303	0.71 259	4.30 347

KSHMR	5.04 347	3.41 351	2.38 351	4.77 352	3.49 354	4.30 348	4.29 348	2.24 349	1.95 342	1.89 351	1.87 343	3.78 329	56.60 368	4.26 359	1.69 351	1.43 349	2.22 341	1.60 349	9.78 346	1.73 347	1.68 344	1.48 348	6.29 359	1.57 351	2.43 343	2.17 345	2.30 340	4.47 348

WAO-8	2.81 332	2.84 343	1.93 345	4.63 350	2.49 339	3.42 343	2.87 330	1.88 345	3.27 353	1.37 345	1.46 333	4.92 333	7.73 343	3.64 349	1.31 341	1.16 340	1.83 338	1.15 342	6.68 337	2.14 352	1.34 335	1.05 330	2.87 335	1.34 343	3.29 353	2.12 342	2.43 342	4.61 349

Venus	2.81 332	2.84 343	1.93 345	4.63 350	2.49 339	3.42 343	2.87 330	1.88 345	3.27 353	1.37 345	1.46 333	4.92 333	7.73 343	3.64 349	1.31 341	1.16 340	1.83 338	1.15 342	6.68 337	2.14 352	1.34 335	1.05 330	2.87 335	1.34 343	3.29 353	2.12 342	2.43 342	4.61 349

UNDER WATER	3.87 339	4.07 355	2.45 352	6.40 356	4.68 357	5.32 354	5.36 353	3.27 353	3.11 351	1.70 350	1.81 342	7.54 350	10.28 349	4.28 360	1.61 349	1.24 345	3.62 349	1.58 348	6.48 335	2.35 355	1.91 350	1.64 350	7.43 362	2.14 356	3.08 349	3.53 353	2.66 344	4.95 351

UNDER WATER-64	3.96 340	4.37 356	2.51 353	7.01 357	4.82 358	5.45 355	5.56 354	3.42 357	2.88 349	1.94 353	1.97 344	7.85 352	8.75 347	4.47 362	1.68 350	1.29 346	3.73 350	1.68 350	6.02 331	2.22 354	1.91 350	1.82 352	7.96 363	1.98 355	2.95 347	4.40 357	2.80 349	5.47 352

HanzoNet	10.34 354	6.49 360	3.95 359	14.30 360	6.07 359	19.42 360	21.47 364	6.96 361	10.04 361	2.64 358	2.68 350	30.46 363	52.16 367	23.13 367	2.36 355	2.79 356	5.38 352	2.60 355	25.05 359	5.07 359	3.22 355	2.85 354	8.74 364	2.65 357	4.75 356	4.05 356	4.27 355	5.54 353

TorneroNet-64	4.00 341	3.59 353	1.93 345	4.36 349	2.95 347	4.26 347	4.58 352	1.71 341	6.44 359	1.23 340	1.09 320	5.61 340	25.81 358	3.97 358	1.34 344	0.95 331	2.58 346	1.26 345	11.84 350	1.51 342	1.36 339	1.04 329	4.94 353	1.42 347	2.25 338	2.47 349	1.83 332	5.55 354

DPSimNet_ROB	5.25 348	2.91 345	3.05 355	2.71 329	2.70 346	2.74 326	3.01 336	3.28 354	3.44 355	2.70 359	24.36 366	5.90 343	13.71 354	2.93 343	2.87 357	4.00 358	3.18 348	2.34 354	22.47 357	3.37 357	4.40 357	3.75 358	2.59 334	2.84 359	3.39 355	3.00 352	3.30 352	6.87 355

SGM_RVC	1.34 303	1.03 314	0.59 284	1.32 310	0.94 310	1.23 308	0.85 300	0.94 305	0.78 297	0.61 279	0.75 292	2.55 310	1.51 309	0.36 260	0.49 244	0.37 203	0.56 257	0.43 238	4.91 326	0.45 249	0.56 253	0.37 172	0.37 257	0.56 288	1.41 324	1.19 317	3.13 351	8.03 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM0	6.82 351	0.81 304	0.59 284	1.23 307	1.02 314	1.29 311	1.18 314	1.65 340	1.45 328	1.18 338	1.52 338	2.65 313	4.03 332	0.51 290	59.80 370	70.35 370	1.18 319	0.77 318	10.00 347	1.47 341	2.50 352	3.56 357	0.65 305	0.90 324	1.33 323	1.41 325	2.40 341	8.70 357

PML	26.01 364	16.47 364	5.54 361	20.38 364	13.16 364	20.84 361	9.63 361	9.23 363	69.83 371	17.73 367	139.43 371	91.26 369	98.96 370	9.19 366	8.28 359	7.65 360	13.69 361	6.52 357	31.86 362	6.30 360	10.00 363	7.86 360	5.54 358	5.57 361	24.82 366	10.77 361	31.09 367	10.74 358

AVERAGE_ROB	39.07 368	42.10 369	39.04 368	43.37 368	44.15 370	43.08 367	43.88 368	43.21 370	40.00 369	47.62 370	48.04 368	44.84 367	39.97 364	43.46 371	38.33 367	36.44 367	46.53 369	49.04 369	41.84 365	40.32 370	39.63 367	34.70 367	46.76 368	39.74 372	24.66 365	16.71 362	19.73 364	17.80 359

JetRed	5.83 350	4.38 357	5.23 360	3.30 340	4.12 356	5.85 356	9.23 359	4.20 358	2.78 348	2.31 357	2.00 345	5.46 337	1.20 301	5.68 363	3.38 358	3.88 357	6.46 355	6.52 357	3.80 316	2.98 356	6.60 358	4.97 359	5.41 355	2.73 358	9.22 359	21.91 365	5.29 357	18.57 360

HaxPig	36.95 367	39.38 368	36.02 367	37.94 367	42.14 368	37.82 366	41.49 367	37.89 369	39.02 368	47.01 369	48.90 369	44.27 366	35.80 362	36.82 369	38.89 368	36.75 368	45.48 368	48.70 368	40.83 364	39.66 369	36.10 366	30.92 366	47.77 369	39.68 371	18.58 363	16.85 363	13.59 362	19.32 361

JetBlue	3.47 335	2.94 347	2.19 350	4.01 348	3.28 352	4.39 350	3.86 347	2.36 350	2.38 346	1.19 339	0.90 310	7.02 347	1.50 308	3.19 345	1.37 345	1.50 350	2.33 342	2.09 353	3.87 318	1.73 347	2.93 354	2.27 353	1.98 330	1.67 352	2.33 339	4.93 358	2.98 350	22.60 362

BEATNet-Init1	11.87 358	15.78 363	1.38 333	34.17 366	2.55 343	31.72 365	9.59 360	2.52 351	2.49 347	0.96 321	2.28 348	18.81 359	32.29 361	0.54 297	1.70 352	0.88 325	0.80 301	0.66 305	61.61 368	16.09 365	1.78 347	1.44 347	0.75 311	1.12 339	14.82 362	2.79 351	37.47 370	23.61 363

MEDIAN_ROB	40.90 369	43.34 370	39.72 369	44.06 369	45.29 371	43.61 368	44.70 369	43.97 371	40.60 370	50.37 371	51.53 370	46.75 368	40.36 365	41.80 370	40.48 369	38.16 369	48.55 370	51.45 370	44.21 367	42.99 371	40.94 368	34.86 368	48.85 370	41.17 373	25.23 367	24.02 366	21.83 366	25.36 364

MANE	4.47 344	1.62 322	3.30 357	2.34 321	1.90 326	2.28 320	1.66 322	2.83 352	3.11 351	0.83 316	1.12 323	7.77 351	8.15 346	0.56 299	0.79 302	0.87 324	0.82 303	13.62 360	5.80 330	0.59 285	0.94 315	0.60 284	0.48 286	0.91 325	7.29 358	9.34 360	14.90 363	26.25 365

DPSMNet_ROB	11.00 356	5.63 358	16.64 363	3.96 347	7.34 360	4.92 352	7.44 355	4.30 359	11.25 363	4.13 362	8.58 360	4.57 332	14.55 355	3.88 356	12.94 361	13.80 361	6.34 354	15.40 362	7.85 342	11.58 361	8.22 362	20.97 363	5.52 356	10.97 364	11.28 361	29.87 367	12.66 360	32.49 366

DGTPSM_ROB	10.91 355	5.63 358	16.64 363	3.95 346	7.34 360	4.92 352	7.44 355	4.30 359	11.23 362	4.12 361	8.40 359	4.53 331	13.14 351	3.85 355	12.94 361	13.80 361	6.33 353	15.35 361	7.08 339	11.58 361	8.21 361	20.96 362	5.52 356	10.97 364	11.26 360	29.88 368	12.66 360	32.49 366

LE_ROB	11.92 359	1.06 315	1.26 331	4.81 354	43.47 369	6.01 357	35.61 366	7.74 362	6.23 358	0.58 269	3.83 354	32.58 365	46.83 366	0.27 227	0.44 227	0.32 164	0.53 238	0.43 238	23.28 358	0.75 305	0.67 292	0.51 261	0.56 297	8.03 363	23.19 364	17.00 364	20.55 365	35.43 368

DPSM_ROB	17.13 361	15.19 361	21.09 365	8.59 358	8.29 362	12.91 358	8.41 357	9.74 364	14.29 364	8.00 363	8.92 361	10.02 356	13.15 352	3.71 351	17.12 363	17.90 363	17.95 363	19.75 364	13.14 351	14.59 363	24.07 364	27.10 364	6.34 360	14.03 366	30.70 368	38.45 369	35.86 368	43.05 369

DPSM	17.13 361	15.19 361	21.09 365	8.59 358	8.29 362	12.91 358	8.41 357	9.74 364	14.29 364	8.00 363	8.92 361	10.02 356	13.15 352	3.71 351	17.12 363	17.90 363	17.95 363	19.75 364	13.14 351	14.59 363	24.07 364	27.10 364	6.34 360	14.03 366	30.70 368	38.45 369	35.86 368	43.05 369

CasAABBNet	34.41 365	30.51 367	42.45 370	17.22 362	16.57 365	25.84 362	16.81 362	19.09 366	28.74 366	16.65 366	18.06 364	20.17 360	26.39 359	7.50 364	34.38 365	35.87 365	36.10 366	39.70 367	26.18 361	29.35 367	48.14 369	54.75 369	12.73 365	28.31 369	61.71 371	77.35 371	71.94 371	86.51 371

FlowAnything	34.50 366	30.48 366	42.50 371	17.21 361	16.74 366	26.09 363	16.88 363	19.79 367	28.79 367	16.58 365	18.02 363	20.19 361	26.43 360	7.59 365	34.60 366	36.12 366	36.20 367	39.52 366	26.15 360	29.46 368	48.48 370	54.76 370	12.81 366	28.50 370	61.59 370	77.56 372	72.02 372	86.55 372

ASD4																								6.32 362

Low-res two-view benchmark