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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.11 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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								6.32 362

Low-res two-view benchmark