Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NLCSM	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 48	0.14 180	0.04 8	0.10 87	0.05 15	0.29 262	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

LACA2	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 39	0.02 3	0.06 30	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

WQFJX1	0.06 27	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.17 220	0.04 8	0.11 104	0.04 4	0.31 264	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 11	0.04 4

WQFJX	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.15 195	0.04 8	0.14 130	0.04 4	0.33 267	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.05 15	0.04 1	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.07 28	0.06 11	0.06 35

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 49	0.03 19	0.02 2	0.07 7	0.08 14	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.06 12	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.05 25	0.04 8	0.06 33	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.06 2	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.06 37	0.06 39	0.06 33	0.06 30	0.02 1	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.05 15	0.05 4	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.02 1	0.03 1	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 5	0.03 1

PointNet	0.05 12	0.04 11	0.05 43	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.04 53	0.07 48	0.05 25	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.04 37	0.02 2	0.07 7	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.06 9	0.04 3	0.07 21	0.06 18	0.04 54	0.05 51	0.07 28	0.08 43	0.09 50	0.06 35

LACA1	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.06 37	0.05 26	0.04 14	0.06 30	0.04 37	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.06 10	0.08 45	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.06 35

MatchStereo	0.06 27	0.04 11	0.05 43	0.03 8	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.07 56	0.03 1	0.06 33	0.04 4	0.05 46	0.03 32	0.10 27	0.09 25	0.06 10	0.07 32	0.06 9	0.07 52	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.06 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.07 44	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.15 195	0.04 8	0.15 140	0.05 15	0.34 269	0.03 32	0.07 7	0.06 2	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

NLMM	0.07 44	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.15 195	0.04 8	0.15 140	0.05 15	0.34 269	0.03 32	0.07 7	0.06 2	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

NLSM3	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.08 63	0.05 26	0.06 33	0.04 4	0.05 46	0.04 53	0.08 13	0.08 14	0.07 21	0.06 21	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.05 5	0.04 54	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.07 44

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 10	0.05 25	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.07 21	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 11	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.07 8	0.07 21	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.05 5	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 11	0.04 24	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.04 53	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 33	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.07 8	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.06 12	0.03 1	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 47	0.10 38	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 20	0.05 6	0.05 5	0.04 4
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	0.07 44	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.19 229	0.05 26	0.14 130	0.05 15	0.39 275	0.03 32	0.07 7	0.07 8	0.05 1	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.05 4	0.06 18	0.03 24	0.05 51	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

NLSM1	0.07 44	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.04 53	0.07 48	0.19 229	0.04 8	0.16 155	0.06 30	0.36 274	0.03 32	0.07 7	0.08 14	0.06 10	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.05 18

MonStereo	0.05 12	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.05 15	0.07 21	0.06 18	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.07 44

111111	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.05 25	0.03 1	0.04 14	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.09 20	0.08 14	0.06 10	0.05 6	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.08 43	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.06 39	0.03 7	0.06 30	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.05 26	0.02 3	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.05 18

LG-Stereo	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.06 33	0.08 49	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.05 15	0.09 44	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

MM-Stereo_test2	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.05 26	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.07 32	0.07 19	0.06 32	0.08 32	0.10 59	0.04 54	0.03 7	0.05 5	0.09 57	0.06 11	0.05 18

GREAT-IGEV	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.08 49	0.02 1	0.02 2	0.11 36	0.09 25	0.07 21	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.06 12	0.10 59	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.08 39	0.04 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RSM	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.07 19	0.06 32	0.08 32	0.06 18	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

CroCo-Stereo Lap2	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 39	0.03 7	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.10 38	0.07 21	0.07 32	0.07 19	0.05 15	0.08 32	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

LACA3	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.04 10	0.06 37	0.06 39	0.04 14	0.08 49	0.04 37	0.04 53	0.11 36	0.10 38	0.06 10	0.08 45	0.08 30	0.05 15	0.08 32	0.08 43	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.08 43	0.09 50	0.08 52

DispViT+	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.07 67	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.07 56	0.06 39	0.08 60	0.06 30	0.05 46	0.03 32	0.10 27	0.09 25	0.06 10	0.08 45	0.08 30	0.06 32	0.06 12	0.07 32	0.03 24	0.06 66	0.07 28	0.10 67	0.08 39	0.09 62

GEAStereo	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.04 15	0.06 39	0.04 14	0.07 43	0.02 1	0.03 32	0.13 53	0.09 25	0.09 44	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.10 48	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.05 18

gasm-f	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.04 15	0.06 39	0.04 14	0.07 43	0.02 1	0.03 32	0.13 53	0.09 25	0.09 44	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.10 48	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.05 18

GASTEREO	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 37	0.04 8	0.04 14	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.13 80	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

MSCF	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 37	0.04 8	0.04 14	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.12 72	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.05 18

CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.04 15	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.07 21	0.04 2	0.08 30	0.04 3	0.06 12	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.05 6	0.07 22	0.04 4

IGEV-Stereo++	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.02 3	0.05 26	0.05 25	0.05 26	0.05 24	0.05 15	0.04 37	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.08 30	0.05 15	0.07 21	0.12 72	0.04 54	0.03 7	0.05 5	0.07 28	0.08 39	0.05 18

U	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 10	0.02 1	0.04 8	0.01 1	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.11 48	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.05 15	0.10 48	0.07 32	0.01 1	0.03 7	0.07 28	0.07 28	0.06 11	0.06 35

RSM++	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.06 37	0.05 25	0.05 26	0.05 24	0.07 43	0.04 37	0.02 2	0.11 36	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.09 44	0.07 32	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.07 28	0.07 22	0.05 18

MoCha-V2	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.07 21	0.06 21	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.07 32	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.03 1

RAFT	0.07 44	0.04 11	0.06 59	0.05 44	0.03 10	0.06 57	0.03 25	0.10 62	0.05 25	0.06 39	0.07 47	0.08 49	0.05 46	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.08 30	0.06 32	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.15 100

delet	0.08 55	0.08 64	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.06 98	0.07 48	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.11 66	0.06 63	0.06 83	0.12 47	0.10 38	0.10 54	0.09 52	0.08 30	0.09 81	0.09 44	0.07 32	0.05 77	0.06 66	0.09 54	0.09 57	0.10 55	0.08 52

TDLM	0.07 44	0.08 64	0.07 72	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.05 78	0.07 48	0.06 37	0.06 39	0.10 87	0.08 49	0.06 63	0.05 63	0.09 20	0.09 25	0.09 44	0.09 52	0.08 30	0.06 32	0.08 32	0.06 18	0.05 77	0.07 79	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.08 52

BridgeDepth_RVC	0.07 44	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.09 78	0.07 55	0.07 47	0.07 43	0.05 46	0.04 53	0.13 53	0.11 48	0.07 21	0.09 52	0.09 44	0.07 52	0.08 32	0.08 43	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.11 71	0.10 55	0.11 70
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.06 27	0.06 45	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.03 1	0.04 15	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.11 36	0.10 38	0.10 54	0.06 21	0.09 44	0.06 32	0.10 48	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

AdaDepth	0.06 27	0.06 45	0.04 24	0.04 21	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.05 26	0.06 37	0.04 8	0.05 24	0.05 15	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.11 48	0.09 44	0.08 45	0.09 44	0.06 32	0.08 32	0.07 32	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.09 50	0.07 44

GIP-stereo	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.03 5	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.04 53	0.11 36	0.09 25	0.08 33	0.07 32	0.09 44	0.07 52	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.07 28	0.08 39	0.05 18

RAStereo	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 26	0.03 5	0.10 65	0.03 7	0.07 43	0.03 19	0.02 2	0.14 65	0.11 48	0.09 44	0.08 45	0.09 44	0.05 15	0.12 63	0.07 32	0.02 3	0.03 7	0.09 54	0.07 28	0.07 22	0.07 44

AIO-Stereo	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 14	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.09 44	0.06 32	0.07 21	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 22	0.04 4

VIP-Stereo	0.07 44	0.06 45	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.09 73	0.10 58	0.03 19	0.03 32	0.12 47	0.11 48	0.12 64	0.09 52	0.10 50	0.06 32	0.11 55	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.07 28	0.07 22	0.08 52

DEFOM-Stereo	0.07 44	0.06 45	0.04 24	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.07 47	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.10 38	0.11 57	0.09 52	0.10 50	0.06 32	0.11 55	0.07 32	0.04 54	0.04 31	0.08 45	0.08 43	0.12 70	0.08 52

StereoVision	0.07 44	0.05 30	0.05 43	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.07 48	0.11 116	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.06 63	0.02 2	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.07 32	0.10 50	0.08 68	0.08 32	0.07 32	0.03 24	0.05 51	0.11 73	0.10 67	0.13 78	0.13 81

RYNet	0.15 107	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.13 165	0.06 39	0.06 33	0.06 30	0.05 46	0.04 53	1.96 338	0.11 48	0.09 44	0.13 98	0.10 50	0.07 52	0.08 32	0.07 32	0.13 222	0.06 66	0.09 54	0.22 191	0.11 63	0.08 52

MLG-Stereo_test2	0.06 27	0.05 30	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.04 15	0.07 55	0.05 24	0.07 43	0.03 19	0.04 53	0.10 27	0.10 38	0.10 54	0.07 32	0.11 54	0.06 32	0.10 48	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.05 6	0.09 50	0.06 35

AASNet	0.10 69	0.10 88	0.07 72	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.08 133	0.11 68	0.06 37	0.10 65	0.11 104	0.10 58	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.11 48	0.13 70	0.11 78	0.11 54	0.09 81	0.11 55	0.12 72	0.06 95	0.08 96	0.11 73	0.10 67	0.10 55	0.08 52

GANet	0.10 69	0.10 88	0.09 111	0.10 109	0.10 125	0.12 142	0.09 148	0.13 79	0.08 63	0.10 65	0.10 87	0.14 88	0.06 63	0.06 83	0.11 36	0.12 63	0.14 75	0.14 111	0.11 54	0.07 52	0.11 55	0.08 43	0.08 136	0.08 96	0.11 73	0.09 57	0.11 63	0.11 70

CVANet_RVC	0.10 69	0.12 125	0.11 149	0.13 151	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.12 74	0.08 63	0.09 59	0.14 130	0.10 58	0.07 79	0.07 92	0.11 36	0.11 48	0.11 57	0.11 78	0.11 54	0.08 68	0.11 55	0.08 43	0.06 95	0.08 96	0.11 73	0.09 57	0.11 63	0.12 77

AANet_RVC	0.09 59	0.08 64	0.08 92	0.07 67	0.09 107	0.06 57	0.06 98	0.09 58	0.09 78	0.08 57	0.09 73	0.08 49	0.07 79	0.06 83	0.14 65	0.11 48	0.11 57	0.12 84	0.11 54	0.10 90	0.10 48	0.09 54	0.07 111	0.08 96	0.11 73	0.12 81	0.12 70	0.14 92

TS12	0.09 59	0.07 50	0.07 72	0.07 67	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.11 68	0.06 37	0.06 39	0.11 104	0.10 58	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.10 66	0.12 59	0.08 68	0.13 65	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.12 84	0.11 71	0.12 70	0.14 92

TS	0.09 59	0.07 50	0.07 72	0.07 67	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.11 68	0.06 37	0.06 39	0.11 104	0.10 58	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.10 66	0.12 59	0.08 68	0.13 65	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.12 84	0.11 71	0.12 70	0.14 92

AEACV	0.07 44	0.08 64	0.04 24	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.05 26	0.03 5	0.05 26	0.05 24	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.17 83	0.13 68	0.09 44	0.08 45	0.12 59	0.07 52	0.10 48	0.10 59	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.12 81	0.07 22	0.05 18

RAFT_CTSACE	0.11 78	0.09 74	0.07 72	0.05 44	0.06 62	0.08 88	0.06 98	0.12 74	0.07 56	0.18 97	0.06 33	0.14 88	0.12 153	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.14 75	0.09 52	0.12 59	0.07 52	0.16 78	0.18 113	0.04 54	0.07 79	0.14 104	0.14 101	0.19 115	0.14 92

test_5	0.11 78	0.10 88	0.08 92	0.07 67	0.05 46	0.07 70	0.05 78	0.16 96	0.07 56	0.11 71	0.09 73	0.15 96	0.15 194	0.03 32	0.15 73	0.15 89	0.11 57	0.10 66	0.12 59	0.07 52	0.13 65	0.15 89	0.04 54	0.09 121	0.13 90	0.14 101	0.19 115	0.18 117

iRaftStereo_RVC	0.08 55	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.10 62	0.05 25	0.10 65	0.09 73	0.10 58	0.05 46	0.04 53	0.11 36	0.11 48	0.13 70	0.10 66	0.12 59	0.07 52	0.15 76	0.11 63	0.04 54	0.05 51	0.10 64	0.09 57	0.11 63	0.08 52

MMNet	0.10 69	0.09 74	0.07 72	0.10 109	0.08 94	0.09 106	0.06 98	0.10 62	0.08 63	0.08 57	0.09 73	0.12 72	0.06 63	0.08 103	0.22 144	0.11 48	0.12 64	0.11 78	0.12 59	0.09 81	0.11 55	0.08 43	0.06 95	0.08 96	0.10 64	0.11 71	0.13 78	0.12 77

DMCA	0.11 78	0.09 74	0.10 123	0.08 86	0.09 107	0.08 88	0.09 148	0.13 79	0.10 96	0.11 71	0.13 123	0.12 72	0.08 95	0.09 129	0.20 115	0.14 76	0.15 82	0.14 111	0.12 59	0.10 90	0.14 70	0.09 54	0.08 136	0.08 96	0.11 73	0.13 92	0.11 63	0.12 77

DFGA-Net	0.09 59	0.09 74	0.05 43	0.07 67	0.05 46	0.06 57	0.05 78	0.11 68	0.06 37	0.12 76	0.07 47	0.13 77	0.05 46	0.04 53	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.13 67	0.07 52	0.11 55	0.08 43	0.05 77	0.07 79	0.10 64	0.09 57	0.14 81	0.11 70

AIO_test	0.12 84	0.10 88	0.06 59	0.10 109	0.07 76	0.07 70	0.06 98	0.14 85	0.10 96	0.13 79	0.07 47	0.13 77	0.05 46	0.05 63	0.29 200	0.29 250	0.11 57	0.09 52	0.13 67	0.07 52	0.18 98	0.24 153	0.05 77	0.06 66	0.12 84	0.18 153	0.10 55	0.07 44

Occ-G	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.04 15	0.04 8	0.08 60	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.11 48	0.08 33	0.08 45	0.13 67	0.06 32	0.09 44	0.07 32	0.04 54	0.05 51	0.06 20	0.06 18	0.08 39	0.06 35

anonymousdsp	0.08 55	0.07 50	0.06 59	0.06 59	0.05 46	0.06 57	0.04 53	0.10 62	0.06 37	0.11 71	0.10 87	0.08 49	0.04 37	0.05 63	0.13 53	0.12 63	0.11 57	0.09 52	0.13 67	0.08 68	0.14 70	0.15 89	0.04 54	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.11 63	0.07 44

LG-Stereo_L2	0.09 59	0.08 64	0.05 43	0.04 21	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.13 79	0.09 78	0.21 112	0.09 73	0.13 77	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.18 98	0.12 72	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.08 43	0.10 55	0.10 65

LG-Stereo_L1	0.09 59	0.08 64	0.05 43	0.05 44	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.13 79	0.09 78	0.21 112	0.09 73	0.11 66	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.18 98	0.11 63	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.08 43	0.10 55	0.10 65

YMNet	0.13 91	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.10 125	0.12 142	0.17 215	0.11 68	0.10 96	0.10 65	0.08 60	0.16 105	0.12 153	0.09 129	0.66 277	0.16 101	0.12 64	0.12 84	0.14 71	0.08 68	0.11 55	0.11 63	0.07 111	0.07 79	0.15 113	0.11 71	0.15 84	0.13 81

AIO_rvc	0.09 59	0.09 74	0.06 59	0.07 67	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.12 74	0.08 63	0.12 76	0.05 24	0.11 66	0.04 37	0.05 63	0.22 144	0.17 111	0.11 57	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.16 78	0.22 141	0.04 54	0.05 51	0.09 54	0.08 43	0.09 50	0.07 44

MIF-Stereo (partial)	0.10 69	0.09 74	0.08 92	0.07 67	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.12 74	0.09 78	0.12 76	0.07 47	0.09 57	0.07 79	0.05 63	0.18 94	0.15 89	0.16 87	0.13 98	0.14 71	0.08 68	0.16 78	0.10 59	0.04 54	0.08 96	0.13 90	0.11 71	0.16 90	0.13 81

RAFT + AFF	0.14 97	0.07 50	0.05 43	0.08 86	0.05 46	0.07 70	0.04 53	0.11 68	0.08 63	0.14 82	0.07 47	0.15 96	0.04 37	0.03 32	1.54 318	0.11 48	0.14 75	0.07 32	0.14 71	0.06 32	0.14 70	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.10 64	0.07 28	0.07 22	0.07 44

CCAANet	0.17 137	0.11 108	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.18 199	0.10 162	0.17 102	0.11 116	0.31 234	0.36 269	0.24 166	0.13 171	0.10 147	0.21 127	0.17 111	0.28 233	0.18 199	0.14 71	0.12 111	0.16 78	0.12 72	0.11 196	0.09 121	0.15 113	0.15 115	0.41 264	0.18 117

LG-G_1	0.09 59	0.08 64	0.06 59	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.09 58	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.15 78	0.08 68	0.14 70	0.17 105	0.05 77	0.05 51	0.09 54	0.09 57	0.12 70	0.11 70

LG-G	0.09 59	0.08 64	0.06 59	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.09 58	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.15 78	0.08 68	0.14 70	0.17 105	0.05 77	0.05 51	0.09 54	0.09 57	0.12 70	0.11 70

LGtest1	0.09 59	0.07 50	0.06 59	0.06 59	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.10 62	0.09 78	0.09 59	0.10 87	0.10 58	0.05 46	0.06 83	0.15 73	0.13 68	0.15 82	0.11 78	0.15 78	0.09 81	0.16 78	0.15 89	0.05 77	0.05 51	0.10 64	0.09 57	0.12 70	0.10 65

IGEV-Stereo+	0.10 69	0.11 108	0.05 43	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.03 25	0.16 96	0.08 63	0.24 153	0.13 123	0.11 66	0.06 63	0.05 63	0.13 53	0.15 89	0.14 75	0.10 66	0.15 78	0.10 90	0.18 98	0.15 89	0.05 77	0.04 31	0.10 64	0.12 81	0.08 39	0.09 62

plain	0.10 69	0.09 74	0.07 72	0.06 59	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.13 79	0.06 37	0.16 83	0.06 33	0.11 66	0.04 37	0.04 53	0.16 78	0.16 101	0.16 87	0.12 84	0.15 78	0.08 68	0.15 76	0.11 63	0.04 54	0.07 79	0.12 84	0.12 81	0.12 70	0.14 92

MaDis-Stereo	0.10 69	0.07 50	0.07 72	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.04 53	0.09 58	0.07 56	0.11 71	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.03 32	0.14 65	0.14 76	0.15 82	0.12 84	0.15 78	0.07 52	0.16 78	0.13 80	0.03 24	0.06 66	0.14 104	0.20 173	0.16 90	0.19 137

SGD-Stereo	0.13 91	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.06 62	0.08 88	0.03 25	0.08 57	0.08 63	0.10 65	0.06 33	0.13 77	0.06 63	0.04 53	0.93 298	0.17 111	0.18 105	0.10 66	0.16 84	0.08 68	0.18 98	0.11 63	0.06 95	0.06 66	0.10 64	0.11 71	0.16 90	0.13 81

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 78	0.08 64	0.06 59	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.03 25	0.16 96	0.09 78	0.24 153	0.09 73	0.10 58	0.06 63	0.05 63	0.15 73	0.17 111	0.17 94	0.12 84	0.16 84	0.10 90	0.24 154	0.17 105	0.04 54	0.05 51	0.10 64	0.11 71	0.13 78	0.09 62

IER	0.15 107	0.11 108	0.10 123	0.12 142	0.10 125	0.12 142	0.08 133	0.17 102	0.10 96	0.18 97	0.17 168	0.20 132	0.10 114	0.11 160	0.47 252	0.15 89	0.18 105	0.14 111	0.16 84	0.11 102	0.16 78	0.12 72	0.09 151	0.09 121	0.14 104	0.16 129	0.19 115	0.18 117

UPFNet	0.13 91	0.11 108	0.12 171	0.12 142	0.11 141	0.13 153	0.10 162	0.15 89	0.12 143	0.17 90	0.13 123	0.15 96	0.09 105	0.11 160	0.23 156	0.15 89	0.17 94	0.15 135	0.16 84	0.11 102	0.13 65	0.11 63	0.09 151	0.09 121	0.13 90	0.13 92	0.19 115	0.13 81

DMCA-RVC	0.16 123	0.12 125	0.15 204	0.12 142	0.13 170	0.11 127	0.13 192	0.17 102	0.16 211	0.18 97	0.21 200	0.20 132	0.10 114	0.10 147	0.36 229	0.17 111	0.18 105	0.17 167	0.16 84	0.14 152	0.18 98	0.15 89	0.10 175	0.12 187	0.14 104	0.13 92	0.18 108	0.18 117

RASNet	0.15 107	0.14 167	0.14 192	0.13 151	0.11 141	0.12 142	0.10 162	0.24 177	0.12 143	0.22 121	0.14 130	0.18 117	0.12 153	0.09 129	0.16 78	0.18 134	0.19 117	0.13 98	0.16 84	0.10 90	0.22 138	0.16 98	0.07 111	0.14 216	0.16 119	0.16 129	0.26 176	0.22 161

HITNet	0.14 97	0.11 108	0.10 123	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.07 115	0.18 112	0.11 116	0.24 153	0.13 123	0.18 117	0.10 114	0.09 129	0.20 115	0.14 76	0.17 94	0.14 111	0.16 84	0.10 90	0.20 119	0.22 141	0.08 136	0.09 121	0.15 113	0.14 101	0.24 154	0.18 117
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
RAFT+CT+SA	0.12 84	0.10 88	0.09 111	0.08 86	0.06 62	0.07 70	0.06 98	0.19 121	0.09 78	0.16 83	0.08 60	0.18 117	0.16 203	0.05 63	0.17 83	0.17 111	0.12 64	0.10 66	0.17 91	0.09 81	0.17 87	0.23 145	0.04 54	0.08 96	0.15 113	0.14 101	0.18 108	0.17 110

test_4	0.14 97	0.09 74	0.10 123	0.07 67	0.07 76	0.05 40	0.05 78	0.17 102	0.11 116	0.24 153	0.08 60	0.15 96	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.18 134	0.18 105	0.12 84	0.17 91	0.11 102	0.23 150	0.27 173	0.04 54	0.09 121	0.14 104	0.20 173	0.26 176	0.23 170

PWCDC_ROB	0.23 201	0.10 88	0.13 184	0.10 109	0.17 218	0.11 127	0.15 208	0.12 74	0.38 292	0.11 71	0.25 222	0.14 88	0.77 306	0.28 285	0.88 291	0.21 179	0.17 94	0.18 199	0.17 91	0.17 196	0.20 119	0.39 230	0.20 260	0.17 245	0.11 73	0.20 173	0.15 84	0.24 184

G2L-Stereo	0.16 123	0.14 167	0.11 149	0.12 142	0.13 170	0.12 142	0.09 148	0.20 123	0.11 116	0.24 153	0.16 155	0.19 126	0.16 203	0.11 160	0.29 200	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.18 94	0.12 111	0.20 119	0.16 98	0.11 196	0.10 150	0.18 145	0.19 163	0.23 143	0.17 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 84	0.09 74	0.06 59	0.06 59	0.07 76	0.06 57	0.04 53	0.17 102	0.08 63	0.24 153	0.08 60	0.14 88	0.06 63	0.06 83	0.17 83	0.14 76	0.18 105	0.13 98	0.18 94	0.10 90	0.23 150	0.23 145	0.06 95	0.06 66	0.10 64	0.13 92	0.14 81	0.16 105

MGS-Stereo	0.15 107	0.12 125	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.05 78	0.16 96	0.07 56	0.13 79	0.10 87	0.13 77	0.06 63	0.08 103	0.98 303	0.13 68	0.19 117	0.15 135	0.18 94	0.12 111	0.19 110	0.16 98	0.07 111	0.08 96	0.13 90	0.12 81	0.17 103	0.15 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 107	0.11 108	0.10 123	0.11 128	0.08 94	0.09 106	0.05 78	0.18 112	0.17 220	0.23 132	0.18 172	0.18 117	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.17 111	0.19 117	0.15 135	0.18 94	0.12 111	0.19 110	0.26 166	0.07 111	0.09 121	0.16 119	0.22 191	0.16 90	0.21 152

TESTraft	0.13 91	0.11 108	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.07 115	0.15 89	0.11 116	0.16 83	0.10 87	0.14 88	0.16 203	0.05 63	0.24 173	0.17 111	0.15 82	0.12 84	0.18 94	0.10 90	0.18 98	0.22 141	0.04 54	0.08 96	0.17 131	0.17 137	0.23 143	0.19 137

ADLNet	0.21 184	0.17 211	0.12 171	0.16 189	0.14 188	0.18 199	0.15 208	0.20 123	0.11 116	0.17 90	0.15 140	0.33 240	0.13 171	0.31 296	1.12 308	0.15 89	0.20 126	0.14 111	0.18 94	0.13 129	0.16 78	0.18 113	0.15 238	0.09 121	0.17 131	0.18 153	0.19 115	0.17 110

UNet	0.15 107	0.13 144	0.13 184	0.14 163	0.12 156	0.14 160	0.10 162	0.20 123	0.12 143	0.21 112	0.15 140	0.17 110	0.12 153	0.13 205	0.21 127	0.15 89	0.20 126	0.17 167	0.18 94	0.13 129	0.17 87	0.14 86	0.10 175	0.12 187	0.15 113	0.17 137	0.20 127	0.17 110

CFNet	0.16 123	0.15 190	0.12 171	0.18 205	0.15 203	0.14 160	0.11 172	0.23 161	0.12 143	0.21 112	0.16 155	0.29 214	0.14 188	0.11 160	0.21 127	0.13 68	0.20 126	0.16 156	0.18 94	0.12 111	0.17 87	0.13 80	0.08 136	0.12 187	0.20 165	0.17 137	0.22 139	0.21 152

PDISCO_ROB	0.17 137	0.16 199	0.16 216	0.14 163	0.12 156	0.13 153	0.11 172	0.15 89	0.12 143	0.16 83	0.16 155	0.12 72	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.20 168	0.19 117	0.23 255	0.18 94	0.15 168	0.22 138	0.23 145	0.07 111	0.11 166	0.21 176	0.24 205	0.39 256	0.23 170

S2M2_XL	0.15 107	0.10 88	0.11 149	0.08 86	0.08 94	0.11 127	0.09 148	0.22 148	0.09 78	0.22 121	0.10 87	0.24 166	0.08 95	0.08 103	0.18 94	0.19 152	0.24 180	0.13 98	0.19 103	0.11 102	0.36 212	0.21 134	0.09 151	0.08 96	0.14 104	0.12 81	0.18 108	0.20 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UniTT-Stereo	0.11 78	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.05 46	0.06 57	0.04 53	0.10 62	0.07 56	0.13 79	0.06 33	0.12 72	0.12 153	0.08 103	0.18 94	0.14 76	0.16 87	0.12 84	0.19 103	0.09 81	0.17 87	0.12 72	0.07 111	0.06 66	0.12 84	0.19 163	0.10 55	0.13 81

CAS	0.14 97	0.11 108	0.08 92	0.09 100	0.08 94	0.08 88	0.05 78	0.17 102	0.10 96	0.17 90	0.16 155	0.15 96	0.10 114	0.10 147	0.20 115	0.18 134	0.17 94	0.14 111	0.19 103	0.11 102	0.22 138	0.23 145	0.07 111	0.08 96	0.17 131	0.16 129	0.17 103	0.23 170

TestStereo1	0.14 97	0.12 125	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.08 88	0.07 115	0.14 85	0.10 96	0.17 90	0.09 73	0.14 88	0.17 215	0.05 63	0.23 156	0.17 111	0.16 87	0.12 84	0.19 103	0.10 90	0.19 110	0.24 153	0.04 54	0.07 79	0.18 145	0.17 137	0.26 176	0.20 143

SA-5K	0.14 97	0.12 125	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.08 88	0.07 115	0.14 85	0.10 96	0.17 90	0.09 73	0.14 88	0.17 215	0.05 63	0.23 156	0.17 111	0.16 87	0.12 84	0.19 103	0.10 90	0.19 110	0.24 153	0.04 54	0.07 79	0.18 145	0.17 137	0.26 176	0.20 143

STTStereo	0.19 164	0.19 241	0.21 257	0.18 205	0.20 237	0.17 193	0.25 259	0.18 112	0.19 229	0.20 108	0.19 179	0.24 166	0.14 188	0.17 247	0.32 214	0.17 111	0.19 117	0.19 212	0.19 103	0.14 152	0.18 98	0.17 105	0.11 196	0.12 187	0.19 154	0.20 173	0.20 127	0.26 201

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 148	0.18 228	0.18 236	0.17 198	0.21 243	0.16 180	0.26 267	0.19 121	0.24 255	0.22 121	0.20 189	0.26 187	0.12 153	0.19 258	0.24 173	0.16 101	0.19 117	0.16 156	0.19 103	0.13 129	0.16 78	0.17 105	0.11 196	0.11 166	0.17 131	0.22 191	0.19 115	0.21 152
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.19 164	0.17 211	0.16 216	0.14 163	0.15 203	0.14 160	0.13 192	0.20 123	0.16 211	0.23 132	0.23 216	0.25 176	0.18 228	0.15 231	0.20 115	0.16 101	0.21 142	0.18 199	0.19 103	0.15 168	0.24 154	0.20 131	0.13 222	0.15 229	0.36 285	0.24 205	0.24 154	0.20 143

S2M2_L	0.17 137	0.14 167	0.15 204	0.13 151	0.10 125	0.16 180	0.11 172	0.21 139	0.11 116	0.27 187	0.09 73	0.20 132	0.06 63	0.17 247	0.22 144	0.19 152	0.25 193	0.16 156	0.20 111	0.15 168	0.34 196	0.25 160	0.13 222	0.10 150	0.16 119	0.16 129	0.27 191	0.23 170
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.13 91	0.09 74	0.07 72	0.08 86	0.08 94	0.07 70	0.04 53	0.15 89	0.08 63	0.18 97	0.07 47	0.12 72	0.07 79	0.06 83	0.43 242	0.45 303	0.15 82	0.10 66	0.20 111	0.09 81	0.21 128	0.21 134	0.06 95	0.06 66	0.11 73	0.08 43	0.11 63	0.08 52

MIM_Stereo	0.11 78	0.09 74	0.07 72	0.08 86	0.07 76	0.09 106	0.04 53	0.13 79	0.06 37	0.19 104	0.08 60	0.11 66	0.05 46	0.05 63	0.16 78	0.15 89	0.17 94	0.12 84	0.20 111	0.10 90	0.18 98	0.15 89	0.04 54	0.07 79	0.11 73	0.10 67	0.15 84	0.10 65

LL-Strereo2	0.12 84	0.08 64	0.07 72	0.07 67	0.07 76	0.06 57	0.04 53	0.15 89	0.10 96	0.22 121	0.10 87	0.13 77	0.07 79	0.07 92	0.15 73	0.15 89	0.18 105	0.11 78	0.20 111	0.10 90	0.20 119	0.28 181	0.05 77	0.07 79	0.12 84	0.13 92	0.15 84	0.10 65

CES	0.18 148	0.10 88	0.10 123	0.09 100	0.11 141	0.10 111	0.05 78	0.42 294	0.10 96	0.20 108	0.27 239	0.23 159	0.10 114	0.12 187	0.26 189	0.23 205	0.25 193	0.15 135	0.20 111	0.13 129	0.45 250	0.26 166	0.09 151	0.08 96	0.19 154	0.15 115	0.19 115	0.24 184

AnonymousM	0.19 164	0.09 74	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.20 123	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.16 105	0.07 79	0.09 129	0.23 156	0.23 205	0.23 168	0.14 111	0.20 111	0.15 168	0.32 185	0.26 166	0.07 111	0.08 96	0.11 73	0.17 137	0.54 291	0.97 315

raft+_RVC	0.12 84	0.10 88	0.08 92	0.09 100	0.08 94	0.09 106	0.06 98	0.18 112	0.09 78	0.22 121	0.12 113	0.15 96	0.07 79	0.06 83	0.16 78	0.14 76	0.16 87	0.12 84	0.20 111	0.09 81	0.19 110	0.17 105	0.05 77	0.07 79	0.14 104	0.13 92	0.16 90	0.13 81

RALCasStereoNet	0.15 107	0.14 167	0.10 123	0.13 151	0.11 141	0.10 111	0.07 115	0.20 123	0.08 63	0.23 132	0.13 123	0.19 126	0.08 95	0.07 92	0.20 115	0.18 134	0.22 159	0.17 167	0.20 111	0.12 111	0.22 138	0.21 134	0.07 111	0.09 121	0.18 145	0.15 115	0.15 84	0.15 100

ARAFT	0.12 84	0.09 74	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.04 53	0.14 85	0.08 63	0.21 112	0.10 87	0.17 110	0.05 46	0.05 63	0.18 94	0.14 76	0.18 105	0.15 135	0.20 111	0.08 68	0.20 119	0.18 113	0.05 77	0.06 66	0.14 104	0.11 71	0.18 108	0.13 81

AFF-stereo	0.10 69	0.10 88	0.08 92	0.07 67	0.06 62	0.08 88	0.04 53	0.17 102	0.08 63	0.21 112	0.08 60	0.13 77	0.05 46	0.03 32	0.14 65	0.14 76	0.12 64	0.09 52	0.20 111	0.07 52	0.14 70	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.13 90	0.12 81	0.18 108	0.11 70

HGLStereo	0.15 107	0.14 167	0.12 171	0.13 151	0.13 170	0.13 153	0.08 133	0.18 112	0.11 116	0.22 121	0.22 208	0.14 88	0.09 105	0.11 160	0.24 173	0.17 111	0.21 142	0.17 167	0.20 111	0.14 152	0.18 98	0.16 98	0.10 175	0.11 166	0.17 131	0.16 129	0.17 103	0.15 100

BEATNet_4x	0.19 164	0.14 167	0.12 171	0.13 151	0.13 170	0.12 142	0.10 162	0.20 123	0.14 180	0.27 187	0.14 130	0.21 145	0.13 171	0.11 160	0.32 214	0.20 168	0.22 159	0.22 241	0.20 111	0.12 111	0.31 182	0.41 238	0.10 175	0.12 187	0.17 131	0.16 129	0.26 176	0.23 170

PA-Net	0.25 216	0.28 281	0.29 291	0.18 205	0.26 273	0.21 226	0.25 259	0.26 209	0.25 259	0.22 121	0.19 179	0.22 155	0.24 252	0.28 285	0.40 237	0.24 213	0.18 105	0.22 241	0.20 111	0.22 232	0.19 110	0.32 198	0.17 247	0.20 257	0.24 215	0.38 282	0.23 143	0.55 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
trnet	0.16 123	0.13 144	0.10 123	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.06 98	0.24 177	0.09 78	0.28 204	0.12 113	0.26 187	0.11 139	0.10 147	0.20 115	0.22 194	0.25 193	0.13 98	0.21 124	0.13 129	0.32 185	0.20 131	0.08 136	0.09 121	0.17 131	0.17 137	0.24 154	0.23 170

CIPLG	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 161	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.20 132	0.10 114	0.12 187	0.23 156	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 124	0.13 129	0.22 138	0.28 181	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.12 81	0.21 133	0.13 81

IPLGR_C	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 161	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.20 132	0.10 114	0.12 187	0.21 127	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 124	0.13 129	0.22 138	0.28 181	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.12 81	0.21 133	0.14 92

ACRE	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 161	0.09 78	0.23 132	0.15 140	0.20 132	0.10 114	0.12 187	0.21 127	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 124	0.13 129	0.22 138	0.27 173	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.12 81	0.21 133	0.13 81

HCRNet	0.15 107	0.19 241	0.08 92	0.23 240	0.09 107	0.16 180	0.09 148	0.16 96	0.06 37	0.49 322	0.16 155	0.25 176	0.08 95	0.09 129	0.43 242	0.11 48	0.16 87	0.10 66	0.21 124	0.09 81	0.13 65	0.08 43	0.11 196	0.07 79	0.09 54	0.09 57	0.14 81	0.11 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 84	0.11 108	0.09 111	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.21 139	0.09 78	0.23 132	0.09 73	0.18 117	0.06 63	0.05 63	0.16 78	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.21 124	0.08 68	0.17 87	0.13 80	0.05 77	0.08 96	0.17 131	0.13 92	0.20 127	0.14 92

CREStereo	0.17 137	0.13 144	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.06 98	0.24 177	0.10 96	0.27 187	0.12 113	0.26 187	0.11 139	0.10 147	0.22 144	0.26 235	0.26 209	0.13 98	0.21 124	0.14 152	0.36 212	0.24 153	0.08 136	0.09 121	0.17 131	0.17 137	0.23 143	0.22 161
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
DSFCA	0.16 123	0.18 228	0.14 192	0.14 163	0.13 170	0.16 180	0.15 208	0.16 96	0.13 165	0.16 83	0.19 179	0.18 117	0.10 114	0.08 103	0.22 144	0.18 134	0.19 117	0.17 167	0.21 124	0.14 152	0.19 110	0.19 126	0.11 196	0.12 187	0.17 131	0.18 153	0.19 115	0.19 137

NVstereo2D	0.26 223	0.16 199	0.15 204	0.22 231	0.18 228	0.26 255	0.28 272	0.20 123	0.14 180	0.22 121	0.21 200	0.17 110	0.11 139	0.38 302	1.98 340	0.20 168	0.24 180	0.19 212	0.21 124	0.14 152	0.18 98	0.15 89	0.25 275	0.13 206	0.22 184	0.17 137	0.19 115	0.18 117

DepthFocus	0.14 97	0.09 74	0.07 72	0.10 109	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.20 123	0.10 96	0.23 132	0.10 87	0.18 117	0.07 79	0.11 160	0.19 99	0.21 179	0.22 159	0.13 98	0.22 133	0.14 152	0.35 207	0.24 153	0.10 175	0.07 79	0.11 73	0.13 92	0.17 103	0.18 117

4D-IteraStereo	0.14 97	0.10 88	0.09 111	0.10 109	0.08 94	0.08 88	0.05 78	0.21 139	0.12 143	0.26 177	0.12 113	0.20 132	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.18 134	0.20 126	0.15 135	0.22 133	0.12 111	0.27 172	0.29 186	0.05 77	0.08 96	0.14 104	0.14 101	0.19 115	0.13 81

rafts_anoy	0.14 97	0.14 167	0.11 149	0.11 128	0.11 141	0.10 111	0.07 115	0.21 139	0.08 63	0.21 112	0.15 140	0.17 110	0.07 79	0.06 83	0.20 115	0.17 111	0.20 126	0.17 167	0.22 133	0.12 111	0.21 128	0.18 113	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.15 115	0.15 84	0.17 110

CREStereo++_RVC	0.18 148	0.12 125	0.10 123	0.11 128	0.12 156	0.11 127	0.08 133	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.13 123	0.22 155	0.19 234	0.10 147	0.22 144	0.22 194	0.24 180	0.12 84	0.22 133	0.11 102	0.34 196	0.25 160	0.07 111	0.09 121	0.19 154	0.15 115	0.62 305	0.23 170
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
AF-Net	0.20 173	0.18 228	0.17 229	0.18 205	0.22 250	0.20 216	0.21 238	0.24 177	0.21 238	0.19 104	0.25 222	0.26 187	0.16 203	0.14 216	0.33 218	0.20 168	0.17 94	0.17 167	0.22 133	0.15 168	0.17 87	0.21 134	0.16 243	0.14 216	0.19 154	0.19 163	0.29 208	0.22 161

RP	0.22 189	0.20 246	0.23 268	0.22 231	0.20 237	0.21 226	0.22 244	0.24 177	0.22 245	0.17 90	0.25 222	0.24 166	0.19 234	0.15 231	0.50 260	0.17 111	0.20 126	0.16 156	0.22 133	0.16 186	0.17 87	0.25 160	0.13 222	0.16 235	0.22 184	0.21 183	0.30 217	0.25 191

Nwc_Net	0.20 173	0.18 228	0.17 229	0.18 205	0.22 250	0.20 216	0.21 238	0.24 177	0.21 238	0.19 104	0.25 222	0.26 187	0.16 203	0.14 216	0.33 218	0.20 168	0.17 94	0.17 167	0.22 133	0.15 168	0.17 87	0.21 134	0.16 243	0.14 216	0.19 154	0.19 163	0.29 208	0.22 161

coex_refinement	0.17 137	0.15 190	0.11 149	0.12 142	0.12 156	0.13 153	0.08 133	0.21 139	0.16 211	0.22 121	0.18 172	0.17 110	0.10 114	0.10 147	0.44 246	0.19 152	0.20 126	0.15 135	0.23 140	0.11 102	0.17 87	0.15 89	0.09 151	0.10 150	0.18 145	0.17 137	0.20 127	0.22 161

anonymousdsp2	0.13 91	0.12 125	0.09 111	0.09 100	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.18 112	0.08 63	0.20 108	0.16 155	0.15 96	0.07 79	0.07 92	0.15 73	0.15 89	0.17 94	0.12 84	0.23 140	0.11 102	0.19 110	0.21 134	0.07 111	0.08 96	0.13 90	0.11 71	0.18 108	0.12 77

GMOStereo	0.16 123	0.12 125	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 134	0.21 142	0.14 111	0.23 140	0.13 129	0.26 164	0.36 216	0.05 77	0.08 96	0.22 184	0.19 163	0.24 154	0.18 117

error version	0.16 123	0.12 125	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 134	0.21 142	0.14 111	0.23 140	0.13 129	0.26 164	0.36 216	0.05 77	0.08 96	0.22 184	0.19 163	0.24 154	0.18 117

test-v	0.16 123	0.12 125	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 134	0.21 142	0.14 111	0.23 140	0.13 129	0.26 164	0.36 216	0.05 77	0.08 96	0.22 184	0.19 163	0.24 154	0.18 117

test-2	0.16 123	0.12 125	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 134	0.21 142	0.14 111	0.23 140	0.13 129	0.26 164	0.36 216	0.05 77	0.08 96	0.22 184	0.19 163	0.24 154	0.18 117

FINET	0.16 123	0.15 190	0.15 204	0.16 189	0.12 156	0.13 153	0.14 200	0.18 112	0.15 195	0.17 90	0.15 140	0.18 117	0.12 153	0.11 160	0.23 156	0.18 134	0.19 117	0.14 111	0.23 140	0.12 111	0.18 98	0.14 86	0.12 215	0.12 187	0.16 119	0.16 129	0.18 108	0.16 105

DISCO	0.16 123	0.15 190	0.11 149	0.14 163	0.13 170	0.16 180	0.14 200	0.15 89	0.13 165	0.21 112	0.17 168	0.16 105	0.10 114	0.10 147	0.25 185	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.23 140	0.14 152	0.17 87	0.18 113	0.09 151	0.11 166	0.17 131	0.16 129	0.21 133	0.16 105

test_for_model	0.18 148	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 123	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 176	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 152	1.29 344	0.14 111	0.24 148	0.13 129	0.38 220	0.18 113	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 148	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 123	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 176	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 152	1.29 344	0.14 111	0.24 148	0.13 129	0.38 220	0.18 113	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

testlalala	0.18 148	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 123	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 176	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 152	1.29 344	0.14 111	0.24 148	0.13 129	0.38 220	0.18 113	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAPDPT-zeroshot	0.18 148	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 123	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 176	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 152	1.29 344	0.14 111	0.24 148	0.13 129	0.38 220	0.18 113	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAP-Stereo	0.18 148	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 123	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 176	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 152	1.29 344	0.14 111	0.24 148	0.13 129	0.38 220	0.18 113	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

LoS_RVC	0.16 123	0.13 144	0.10 123	0.07 67	0.09 107	0.08 88	0.06 98	0.17 102	0.11 116	0.23 132	0.16 155	0.17 110	0.11 139	0.09 129	0.21 127	0.22 194	0.17 94	0.16 156	0.24 148	0.12 111	0.33 189	0.31 194	0.08 136	0.09 121	0.20 165	0.15 115	0.16 90	0.20 143

tt_ll	0.16 123	0.13 144	0.10 123	0.07 67	0.09 107	0.08 88	0.06 98	0.17 102	0.11 116	0.23 132	0.16 155	0.17 110	0.11 139	0.09 129	0.21 127	0.22 194	0.17 94	0.16 156	0.24 148	0.12 111	0.33 189	0.31 194	0.08 136	0.09 121	0.20 165	0.15 115	0.16 90	0.20 143

SA	0.15 107	0.13 144	0.09 111	0.09 100	0.08 94	0.11 127	0.06 98	0.21 139	0.10 96	0.23 132	0.09 73	0.23 159	0.07 79	0.07 92	0.19 99	0.18 134	0.18 105	0.15 135	0.24 148	0.12 111	0.20 119	0.26 166	0.05 77	0.09 121	0.20 165	0.20 173	0.27 191	0.23 170

GLC_STEREO	0.18 148	0.15 190	0.16 216	0.15 178	0.14 188	0.14 160	0.11 172	0.26 209	0.10 96	0.28 204	0.18 172	0.20 132	0.10 114	0.11 160	0.19 99	0.19 152	0.28 233	0.15 135	0.24 148	0.14 152	0.37 217	0.23 145	0.09 151	0.10 150	0.19 154	0.13 92	0.30 217	0.18 117

IPLG	0.22 189	0.12 125	0.11 149	0.10 109	0.10 125	0.10 111	0.07 115	0.22 148	0.09 78	0.24 153	0.15 140	0.21 145	0.09 105	0.11 160	1.93 336	0.18 134	0.21 142	0.16 156	0.24 148	0.14 152	0.20 119	0.32 198	0.06 95	0.10 150	0.18 145	0.18 153	0.24 154	0.14 92

AACVNet	0.19 164	0.17 211	0.14 192	0.19 215	0.19 232	0.19 210	0.13 192	0.23 161	0.15 195	0.25 166	0.23 216	0.20 132	0.13 171	0.13 205	0.21 127	0.18 134	0.24 180	0.18 199	0.24 148	0.17 196	0.22 138	0.20 131	0.14 232	0.15 229	0.22 184	0.21 183	0.25 165	0.25 191

castereo++	0.17 137	0.11 108	0.09 111	0.12 142	0.09 107	0.10 111	0.06 98	0.22 148	0.12 143	0.27 187	0.11 104	0.27 197	0.10 114	0.08 103	0.17 83	0.21 179	0.24 180	0.14 111	0.25 159	0.13 129	0.44 248	0.31 194	0.08 136	0.10 150	0.17 131	0.17 137	0.36 242	0.19 137

UDGNet	0.23 201	0.19 241	0.14 192	0.36 284	0.30 282	0.32 277	0.29 274	0.22 148	0.15 195	0.21 112	0.20 189	0.21 145	0.08 95	0.52 314	0.20 115	0.17 111	0.21 142	0.17 167	0.25 159	0.14 152	0.26 164	0.30 189	0.30 298	0.10 150	0.24 215	0.20 173	0.22 139	0.20 143

CASnet	0.15 107	0.12 125	0.08 92	0.10 109	0.11 141	0.14 160	0.06 98	0.23 161	0.12 143	0.28 204	0.15 140	0.23 159	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.15 89	0.20 126	0.11 78	0.26 161	0.11 102	0.34 196	0.19 126	0.07 111	0.08 96	0.16 119	0.12 81	0.20 127	0.17 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.22 189	0.15 190	0.11 149	0.13 151	0.14 188	0.12 142	0.08 133	0.60 318	0.11 116	0.37 284	0.38 274	0.36 249	0.13 171	0.11 160	0.23 156	0.25 224	0.26 209	0.15 135	0.26 161	0.15 168	0.42 239	0.33 201	0.09 151	0.09 121	0.25 222	0.19 163	0.25 165	0.28 211
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.22 189	0.18 228	0.20 248	0.18 205	0.17 218	0.18 199	0.13 192	0.22 148	0.16 211	0.24 153	0.20 189	0.23 159	0.18 228	0.12 187	0.22 144	0.23 205	0.25 193	0.24 260	0.26 161	0.20 213	0.30 180	0.46 254	0.26 277	0.16 235	0.23 203	0.25 216	0.25 165	0.24 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.14 97	0.13 144	0.11 149	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.07 115	0.17 102	0.10 96	0.16 83	0.15 140	0.15 96	0.09 105	0.06 83	0.19 99	0.16 101	0.18 105	0.17 167	0.26 161	0.14 152	0.24 154	0.23 145	0.07 111	0.09 121	0.16 119	0.15 115	0.20 127	0.16 105

GMStereo	0.16 123	0.16 199	0.09 111	0.14 163	0.13 170	0.15 173	0.11 172	0.22 148	0.12 143	0.19 104	0.15 140	0.25 176	0.13 171	0.09 129	0.17 83	0.14 76	0.21 142	0.13 98	0.26 161	0.15 168	0.20 119	0.12 72	0.09 151	0.11 166	0.18 145	0.15 115	0.23 143	0.15 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 173	0.16 199	0.18 236	0.17 198	0.16 209	0.16 180	0.14 200	0.24 177	0.17 220	0.26 177	0.19 179	0.26 187	0.16 203	0.16 238	0.30 210	0.17 111	0.20 126	0.22 241	0.26 161	0.24 247	0.22 138	0.29 186	0.13 222	0.20 257	0.22 184	0.21 183	0.19 115	0.22 161

DeepPrunerF	0.29 236	0.16 199	0.14 192	0.23 240	0.44 307	0.17 193	0.21 238	0.20 123	0.26 265	0.16 83	0.22 208	0.15 96	0.12 153	0.12 187	0.97 301	0.21 179	0.18 105	0.17 167	0.26 161	0.16 186	0.21 128	0.17 105	0.12 215	0.12 187	1.97 355	0.25 216	0.22 139	0.20 143

CFNet_RVC	0.18 148	0.18 228	0.15 204	0.18 205	0.16 209	0.18 199	0.12 188	0.21 139	0.13 165	0.23 132	0.20 189	0.24 166	0.12 153	0.12 187	0.22 144	0.19 152	0.23 168	0.17 167	0.26 161	0.15 168	0.24 154	0.19 126	0.09 151	0.13 206	0.22 184	0.20 173	0.25 165	0.23 170

TestStereo	0.17 137	0.17 211	0.14 192	0.15 178	0.11 141	0.15 173	0.11 172	0.25 194	0.13 165	0.30 224	0.15 140	0.25 176	0.11 139	0.08 103	0.19 99	0.14 76	0.23 168	0.13 98	0.27 169	0.13 129	0.27 172	0.15 89	0.09 151	0.14 216	0.21 176	0.15 115	0.21 133	0.19 137

NCC-stereo	0.25 216	0.22 252	0.21 257	0.22 231	0.23 256	0.23 240	0.25 259	0.26 209	0.28 272	0.18 97	0.27 239	0.28 205	0.26 259	0.17 247	0.48 255	0.22 194	0.22 159	0.24 260	0.27 169	0.20 213	0.21 128	0.27 173	0.20 260	0.16 235	0.26 227	0.29 251	0.33 233	0.29 215

Abc-Net	0.25 216	0.22 252	0.21 257	0.22 231	0.23 256	0.23 240	0.25 259	0.26 209	0.28 272	0.18 97	0.27 239	0.28 205	0.26 259	0.17 247	0.48 255	0.22 194	0.22 159	0.24 260	0.27 169	0.20 213	0.21 128	0.27 173	0.20 260	0.16 235	0.26 227	0.29 251	0.33 233	0.29 215
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.22 189	0.17 211	0.16 216	0.17 198	0.17 218	0.16 180	0.18 219	0.22 148	0.17 220	0.26 177	0.26 231	0.20 132	0.18 228	0.11 160	0.50 260	0.20 168	0.24 180	0.21 234	0.27 169	0.16 186	0.41 234	0.33 201	0.14 232	0.15 229	0.22 184	0.27 238	0.26 176	0.23 170

HSM	0.20 173	0.17 211	0.14 192	0.18 205	0.17 218	0.15 173	0.13 192	0.26 209	0.14 180	0.26 177	0.22 208	0.24 166	0.17 215	0.11 160	0.33 218	0.17 111	0.26 209	0.16 156	0.27 169	0.17 196	0.27 172	0.19 126	0.10 175	0.13 206	0.22 184	0.22 191	0.27 191	0.24 184

NCCL2	0.26 223	0.23 263	0.22 264	0.19 215	0.20 237	0.18 199	0.16 212	0.26 209	0.22 245	0.29 221	0.22 208	0.27 197	0.17 215	0.15 231	0.60 270	0.24 213	0.25 193	0.22 241	0.27 169	0.22 232	0.31 182	0.34 207	0.18 257	0.21 266	0.33 272	0.33 268	0.36 242	0.35 233

XPNet_ROB	0.27 230	0.28 281	0.20 248	0.19 215	0.21 243	0.21 226	0.20 231	0.20 123	0.21 238	0.24 153	0.28 245	0.78 294	0.17 215	0.16 238	0.29 200	0.22 194	0.34 270	0.21 234	0.27 169	0.19 206	0.28 179	0.42 241	0.17 247	0.18 253	0.23 203	0.24 205	0.48 277	0.34 231

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 201	0.17 211	0.08 92	0.22 231	0.21 243	0.29 269	0.17 215	0.25 194	0.11 116	0.42 306	0.19 179	0.43 266	0.09 105	0.11 160	0.19 99	0.25 224	0.25 193	0.16 156	0.28 176	0.14 152	0.41 234	0.39 230	0.07 111	0.09 121	0.20 165	0.18 153	0.27 191	0.49 270

castereo	0.17 137	0.12 125	0.10 123	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.06 98	0.22 148	0.13 165	0.26 177	0.14 130	0.23 159	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.22 194	0.25 193	0.14 111	0.28 176	0.13 129	0.45 250	0.34 207	0.07 111	0.09 121	0.19 154	0.20 173	0.19 115	0.20 143

AE-Stereo	0.20 173	0.14 167	0.13 184	0.16 189	0.12 156	0.12 142	0.09 148	0.23 161	0.15 195	0.28 204	0.12 113	0.29 214	0.13 171	0.09 129	0.21 127	0.25 224	0.28 233	0.19 212	0.28 176	0.19 206	0.35 207	0.42 241	0.07 111	0.14 216	0.22 184	0.24 205	0.26 176	0.21 152

Sa-1000	0.17 137	0.13 144	0.09 111	0.09 100	0.09 107	0.11 127	0.05 78	0.22 148	0.11 116	0.24 153	0.11 104	0.24 166	0.09 105	0.10 147	0.22 144	0.18 134	0.21 142	0.17 167	0.28 176	0.12 111	0.25 159	0.33 201	0.06 95	0.09 121	0.24 215	0.20 173	0.26 176	0.22 161

raftrobust	0.15 107	0.12 125	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.08 88	0.06 98	0.22 148	0.09 78	0.27 187	0.13 123	0.19 126	0.08 95	0.08 103	0.21 127	0.18 134	0.21 142	0.15 135	0.28 176	0.13 129	0.25 159	0.23 145	0.08 136	0.08 96	0.19 154	0.17 137	0.17 103	0.16 105

psm_up	0.20 173	0.17 211	0.19 241	0.20 223	0.16 209	0.20 216	0.13 192	0.25 194	0.23 250	0.23 132	0.18 172	0.21 145	0.20 238	0.15 231	0.23 156	0.18 134	0.24 180	0.18 199	0.28 176	0.16 186	0.21 128	0.16 98	0.12 215	0.20 257	0.24 215	0.24 205	0.26 176	0.25 191

PMTNet	0.18 148	0.15 190	0.11 149	0.14 163	0.11 141	0.09 106	0.09 148	0.22 148	0.10 96	0.29 221	0.11 104	0.25 176	0.08 95	0.09 129	0.24 173	0.27 241	0.24 180	0.13 98	0.28 176	0.13 129	0.35 207	0.24 153	0.09 151	0.08 96	0.22 184	0.17 137	0.23 143	0.25 191

stereogan	0.24 208	0.22 252	0.21 257	0.23 240	0.25 267	0.25 251	0.22 244	0.26 209	0.23 250	0.20 108	0.22 208	0.30 226	0.23 248	0.17 247	0.31 211	0.20 168	0.22 159	0.19 212	0.28 176	0.19 206	0.21 128	0.39 230	0.17 247	0.17 245	0.21 176	0.22 191	0.36 242	0.27 205

HSM-Net_RVC	0.30 243	0.17 211	0.17 229	0.26 256	0.20 237	0.20 216	0.14 200	0.28 239	0.19 229	0.34 256	0.41 281	1.59 324	0.25 255	0.14 216	0.26 189	0.21 179	0.25 193	0.19 212	0.28 176	0.20 213	0.38 220	0.33 201	0.13 222	0.20 257	0.29 253	0.30 258	0.35 240	0.33 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 243	0.25 273	0.25 281	0.25 253	0.30 282	0.21 226	0.20 231	0.34 273	0.39 294	0.30 224	0.28 245	0.65 286	0.22 247	0.17 247	0.70 278	0.20 168	0.20 126	0.20 224	0.28 176	0.26 264	0.22 138	0.23 145	0.14 232	0.26 284	0.34 280	0.41 288	0.39 256	0.55 274

MLG-Stereo_test3	0.08 55	0.06 45	0.04 24	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.03 19	0.05 63	0.13 53	0.11 48	0.12 64	0.09 52	0.29 186	0.06 32	0.12 63	0.13 80	0.03 24	0.05 51	0.07 28	0.08 43	0.10 55	0.08 52

EGLCR-Stereo	0.20 173	0.12 125	0.10 123	0.11 128	0.11 141	0.13 153	0.06 98	0.23 161	0.11 116	0.27 187	0.09 73	0.24 166	0.09 105	0.09 129	0.18 94	0.21 179	0.24 180	0.16 156	0.29 186	0.12 111	0.36 212	0.46 254	0.07 111	0.09 121	0.15 113	0.25 216	0.93 328	0.25 191

s12784h	0.22 189	0.16 199	0.13 184	0.19 215	0.14 188	0.12 142	0.08 133	0.24 177	0.11 116	0.29 221	0.16 155	0.27 197	0.15 194	0.10 147	0.22 144	0.26 235	0.26 209	0.13 98	0.29 186	0.12 111	0.50 273	0.30 189	0.08 136	0.10 150	0.24 215	0.21 183	0.65 311	0.47 269

RGC	0.27 230	0.24 267	0.28 289	0.25 253	0.26 273	0.27 257	0.20 231	0.28 239	0.30 282	0.22 121	0.31 253	0.29 214	0.31 264	0.20 263	0.51 263	0.24 213	0.23 168	0.21 234	0.29 186	0.22 232	0.25 159	0.30 189	0.17 247	0.20 257	0.28 247	0.32 266	0.34 237	0.36 235

iResNet_ROB	0.17 137	0.14 167	0.12 171	0.15 178	0.11 141	0.15 173	0.11 172	0.25 194	0.12 143	0.25 166	0.16 155	0.19 126	0.21 241	0.09 129	0.25 185	0.16 101	0.22 159	0.16 156	0.29 186	0.12 111	0.23 150	0.16 98	0.09 151	0.12 187	0.20 165	0.17 137	0.26 176	0.21 152

CFNet_pseudo	0.20 173	0.16 199	0.16 216	0.19 215	0.16 209	0.16 180	0.13 192	0.24 177	0.14 180	0.28 204	0.21 200	0.22 155	0.19 234	0.12 187	0.63 272	0.17 111	0.20 126	0.17 167	0.30 191	0.12 111	0.21 128	0.17 105	0.12 215	0.12 187	0.20 165	0.20 173	0.25 165	0.26 201

MIPNet	0.21 184	0.14 167	0.11 149	0.11 128	0.12 156	0.12 142	0.08 133	0.24 177	0.10 96	0.27 187	0.24 220	0.22 155	0.14 188	0.11 160	0.94 299	0.20 168	0.23 168	0.17 167	0.31 192	0.20 213	0.21 128	0.35 215	0.07 111	0.11 166	0.23 203	0.23 198	0.27 191	0.21 152

UCFNet_RVC	0.21 184	0.25 273	0.16 216	0.21 227	0.19 232	0.20 216	0.14 200	0.23 161	0.16 211	0.26 177	0.19 179	0.34 244	0.17 215	0.13 205	0.23 156	0.19 152	0.21 142	0.18 199	0.31 192	0.16 186	0.26 164	0.19 126	0.17 247	0.14 216	0.26 227	0.21 183	0.23 143	0.29 215

gcap_with_dpt	0.22 189	0.17 211	0.10 123	0.19 215	0.13 170	0.16 180	0.09 148	0.26 209	0.14 180	0.30 224	0.15 140	0.36 249	0.15 194	0.14 216	0.21 127	0.24 213	0.31 257	0.23 255	0.32 194	0.15 168	0.42 239	0.34 207	0.10 175	0.12 187	0.22 184	0.18 153	0.28 202	0.38 245

GCAP-BAT	0.22 189	0.17 211	0.10 123	0.19 215	0.13 170	0.16 180	0.09 148	0.26 209	0.14 180	0.30 224	0.15 140	0.36 249	0.15 194	0.14 216	0.21 127	0.24 213	0.31 257	0.23 255	0.32 194	0.15 168	0.42 239	0.34 207	0.10 175	0.12 187	0.22 184	0.18 153	0.28 202	0.38 245

SACVNet	0.22 189	0.20 246	0.18 236	0.21 227	0.19 232	0.19 210	0.19 227	0.25 194	0.22 245	0.25 166	0.21 200	0.20 132	0.12 153	0.17 247	0.23 156	0.21 179	0.25 193	0.21 234	0.32 194	0.19 206	0.27 172	0.34 207	0.15 238	0.17 245	0.28 247	0.25 216	0.29 208	0.26 201

NOSS_ROB	0.34 256	0.22 252	0.20 248	0.27 259	0.25 267	0.26 255	0.24 254	0.41 290	0.24 255	0.36 277	0.30 251	0.36 249	0.23 248	0.39 305	0.47 252	0.57 319	0.33 267	0.29 292	0.32 194	0.23 244	0.64 302	0.67 315	0.28 286	0.30 293	0.32 268	0.30 258	0.42 267	0.32 225

FSD		0.26 276	0.26 284	0.27 259	0.26 273	0.25 251	0.31 281	0.33 272	0.20 235	0.28 204	0.20 189			0.29 288	0.34 224	0.37 286			0.33 198	0.26 264				0.28 288	0.30 259	0.26 231	0.30 217	0.31 223

HBP-ISP	0.45 279	0.24 267	0.26 284	0.35 282	0.29 279	0.30 273	0.24 254	0.38 285	0.23 250	0.38 290	0.44 291	0.31 233	0.17 215	0.55 316	2.33 349	0.99 349	0.32 263	0.27 283	0.33 198	0.28 275	0.64 302	0.89 335	0.27 282	0.29 292	0.33 272	0.35 274	0.47 275	0.38 245

LMCR-Stereo	0.18 148	0.14 167	0.11 149	0.13 151	0.12 156	0.15 173	0.10 162	0.22 148	0.13 165	0.23 132	0.18 172	0.24 166	0.17 215	0.12 187	0.21 127	0.19 152	0.26 209	0.18 199	0.33 198	0.19 206	0.26 164	0.25 160	0.10 175	0.12 187	0.19 154	0.18 153	0.24 154	0.23 170

FCDSN-DC	0.36 259	0.28 281	0.33 303	0.31 272	0.29 279	0.28 264	0.39 290	0.31 261	0.22 245	0.28 204	0.20 189	0.26 187	0.16 203	0.29 288	1.96 338	0.35 273	0.34 270	0.32 303	0.33 198	0.25 255	0.41 234	0.48 263	0.27 282	0.37 311	0.29 253	0.30 258	0.30 217	0.30 219
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCP+	0.31 246	0.17 211	0.17 229	0.15 178	0.14 188	0.17 193	0.19 227	0.21 139	0.33 285	0.26 177	0.26 231	0.37 253	0.12 153	0.13 205	1.87 334	0.18 134	0.20 126	0.17 167	0.33 198	0.18 203	0.22 138	0.22 141	0.12 215	0.11 166	0.23 203	0.69 321	0.33 233	0.99 317

LALA_ROB	0.32 248	0.34 292	0.23 268	0.24 247	0.24 259	0.29 269	0.22 244	0.24 177	0.28 272	0.31 234	0.35 263	0.94 301	0.21 241	0.19 258	0.64 275	0.24 213	0.33 267	0.28 291	0.33 198	0.25 255	0.34 196	0.40 235	0.18 257	0.21 266	0.26 227	0.31 262	0.50 284	0.36 235

raft_robust	0.18 148	0.13 144	0.10 123	0.14 163	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.25 194	0.12 143	0.30 224	0.10 87	0.24 166	0.14 188	0.10 147	0.24 173	0.21 179	0.21 142	0.17 167	0.34 204	0.14 152	0.27 172	0.31 194	0.06 95	0.10 150	0.22 184	0.21 183	0.24 154	0.21 152

IPLGR	0.26 223	0.16 199	0.13 184	0.15 178	0.15 203	0.12 142	0.09 148	0.24 177	0.13 165	0.28 204	0.25 222	0.23 159	0.12 153	0.11 160	1.91 335	0.20 168	0.22 159	0.18 199	0.34 204	0.20 213	0.25 159	0.33 201	0.07 111	0.12 187	0.23 203	0.23 198	0.28 202	0.21 152

TANstereo	0.19 164	0.12 125	0.10 123	0.14 163	0.13 170	0.14 160	0.08 133	0.18 112	0.11 116	0.24 153	0.12 113	0.16 105	0.12 153	0.13 205	0.29 200	0.28 245	0.26 209	0.25 270	0.34 204	0.22 232	0.34 196	0.27 173	0.29 296	0.10 150	0.13 90	0.15 115	0.36 242	0.18 117

XX-TBD	0.19 164	0.12 125	0.10 123	0.14 163	0.13 170	0.14 160	0.08 133	0.18 112	0.11 116	0.24 153	0.12 113	0.16 105	0.12 153	0.13 205	0.29 200	0.28 245	0.26 209	0.25 270	0.34 204	0.22 232	0.34 196	0.27 173	0.29 296	0.10 150	0.13 90	0.15 115	0.36 242	0.18 117

APVNet	0.21 184	0.18 228	0.14 192	0.17 198	0.20 237	0.20 216	0.17 215	0.24 177	0.15 195	0.18 97	0.21 200	0.21 145	0.11 139	0.17 247	0.34 224	0.24 213	0.27 221	0.21 234	0.34 204	0.21 224	0.23 150	0.28 181	0.11 196	0.17 245	0.21 176	0.18 153	0.29 208	0.22 161

FADNet-RVC	0.21 184	0.17 211	0.15 204	0.21 227	0.16 209	0.16 180	0.18 219	0.26 209	0.13 165	0.25 166	0.21 200	0.28 205	0.16 203	0.14 216	0.32 214	0.21 179	0.23 168	0.17 167	0.34 204	0.21 224	0.21 128	0.25 160	0.14 232	0.16 235	0.25 222	0.23 198	0.21 133	0.24 184

ADCL	0.37 263	0.23 263	0.19 241	0.20 223	0.18 228	0.23 240	0.23 252	0.26 209	0.53 315	0.32 242	0.29 248	0.29 214	0.17 215	0.15 231	1.60 323	0.21 179	0.24 180	0.22 241	0.34 204	0.22 232	0.32 185	0.28 181	0.17 247	0.17 245	0.52 314	0.53 305	0.47 275	1.56 336

dd	0.19 164	0.17 211	0.10 123	0.34 280	0.12 156	0.24 246	0.11 172	0.21 139	0.10 96	0.22 121	0.10 87	0.37 253	0.10 114	0.09 129	0.37 231	0.17 111	0.28 233	0.14 111	0.35 211	0.14 152	0.19 110	0.14 86	0.09 151	0.13 206	0.21 176	0.15 115	0.26 176	0.21 152

sCroCo_RVC	0.22 189	0.13 144	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.14 160	0.09 148	0.24 177	0.19 229	0.24 153	0.16 155	0.20 132	0.20 238	0.08 103	0.26 189	0.36 281	0.29 241	0.22 241	0.35 211	0.21 224	0.48 264	0.53 286	0.10 175	0.15 229	0.23 203	0.21 183	0.28 202	0.23 170

PS-NSSS	0.23 201	0.26 276	0.20 248	0.31 272	0.22 250	0.25 251	0.21 238	0.27 229	0.15 195	0.28 204	0.21 200	0.53 275	0.14 188	0.16 238	0.28 197	0.15 89	0.18 105	0.17 167	0.35 211	0.14 152	0.17 87	0.13 80	0.22 270	0.16 235	0.22 184	0.25 216	0.28 202	0.27 205

iResNetv2_ROB	0.20 173	0.14 167	0.11 149	0.17 198	0.13 170	0.17 193	0.11 172	0.26 209	0.12 143	0.26 177	0.20 189	0.27 197	0.19 234	0.10 147	0.42 240	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.35 211	0.15 168	0.33 189	0.18 113	0.12 215	0.14 216	0.20 165	0.17 137	0.30 217	0.19 137

iinet-f	0.17 137	0.14 167	0.10 123	0.12 142	0.09 107	0.14 160	0.09 148	0.15 89	0.10 96	0.23 132	0.25 222	0.18 117	0.15 194	0.08 103	0.33 218	0.19 152	0.20 126	0.13 98	0.36 215	0.16 186	0.20 119	0.21 134	0.08 136	0.09 121	0.17 131	0.14 101	0.25 165	0.17 110

pcwnet_v2	0.26 223	0.17 211	0.18 236	0.22 231	0.19 232	0.22 236	0.18 219	0.25 194	0.18 227	0.31 234	0.23 216	0.30 226	0.28 261	0.18 256	0.88 291	0.21 179	0.24 180	0.19 212	0.36 215	0.15 168	0.27 172	0.24 153	0.17 247	0.15 229	0.26 227	0.26 231	0.30 217	0.38 245

DDF-Stereo	0.40 271	0.14 167	0.08 92	1.79 334	0.15 203	1.91 342	0.20 231	0.26 209	0.11 116	0.27 187	0.17 168	2.08 331	0.16 203	0.11 160	0.19 99	0.25 224	0.29 241	0.15 135	0.37 217	0.15 168	0.45 250	0.34 207	0.09 151	0.10 150	0.18 145	0.23 198	0.25 165	0.26 201

ETE_ROB	0.32 248	0.32 289	0.20 248	0.26 256	0.24 259	0.28 264	0.23 252	0.24 177	0.29 277	0.27 187	0.35 263	0.99 304	0.21 241	0.20 263	0.41 239	0.23 205	0.41 295	0.24 260	0.37 217	0.25 255	0.37 217	0.40 235	0.20 260	0.20 257	0.28 247	0.35 274	0.54 291	0.37 240

sAnonymous2	0.20 173	0.14 167	0.12 171	0.12 142	0.11 141	0.14 160	0.12 188	0.28 239	0.16 211	0.23 132	0.19 179	0.19 126	0.15 194	0.08 103	0.24 173	0.26 235	0.25 193	0.22 241	0.39 219	0.20 213	0.34 196	0.38 225	0.08 136	0.13 206	0.22 184	0.24 205	0.23 143	0.24 184

CroCo_RVC	0.20 173	0.14 167	0.12 171	0.12 142	0.11 141	0.14 160	0.12 188	0.28 239	0.16 211	0.23 132	0.19 179	0.19 126	0.15 194	0.08 103	0.24 173	0.26 235	0.25 193	0.22 241	0.39 219	0.20 213	0.34 196	0.38 225	0.08 136	0.13 206	0.22 184	0.24 205	0.23 143	0.24 184

RTSC	0.27 230	0.16 199	0.16 216	0.16 189	0.17 218	0.18 199	0.19 227	0.23 161	0.21 238	0.25 166	0.25 222	0.20 132	0.18 228	0.14 216	1.57 322	0.23 205	0.30 249	0.19 212	0.39 219	0.18 203	0.30 180	0.32 198	0.11 196	0.17 245	0.21 176	0.22 191	0.31 225	0.43 262

ADCRef	0.34 256	0.18 228	0.16 216	0.15 178	0.16 209	0.18 199	0.18 219	0.23 161	0.34 287	0.26 177	0.22 208	0.23 159	0.17 215	0.11 160	2.05 342	0.22 194	0.23 168	0.20 224	0.39 219	0.21 224	0.25 159	0.26 166	0.17 247	0.16 235	0.29 253	0.41 288	0.29 208	1.39 331

DN	0.72 304	0.13 144	0.12 171	0.24 247	0.12 156	7.52 361	0.13 192	0.25 194	0.14 180	0.30 224	0.20 189	6.25 355	0.10 114	0.15 231	0.22 144	0.27 241	0.27 221	0.17 167	0.41 223	0.16 186	0.40 233	0.34 207	0.11 196	0.11 166	0.37 287	0.31 262	0.27 191	0.43 262

FADNet	0.23 201	0.19 241	0.14 192	0.23 240	0.15 203	0.21 226	0.22 244	0.27 229	0.17 220	0.27 187	0.27 239	0.26 187	0.18 228	0.15 231	0.34 224	0.21 179	0.21 142	0.20 224	0.41 223	0.25 255	0.26 164	0.27 173	0.14 232	0.15 229	0.27 240	0.27 238	0.24 154	0.27 205

CSAN	0.39 269	0.37 300	0.34 306	0.33 277	0.32 288	0.27 257	0.25 259	0.36 280	0.64 327	0.43 309	0.43 286	0.73 292	0.44 285	0.20 263	0.63 272	0.25 224	0.27 221	0.26 280	0.41 223	0.43 313	0.38 220	0.34 207	0.22 270	0.33 298	0.40 291	0.47 299	0.48 277	0.55 274

DN-CSS_ROB	0.18 148	0.14 167	0.16 216	0.14 163	0.14 188	0.11 127	0.09 148	0.25 194	0.13 165	0.27 187	0.26 231	0.25 176	0.17 215	0.09 129	0.19 99	0.16 101	0.19 117	0.15 135	0.41 223	0.13 129	0.24 154	0.18 113	0.10 175	0.14 216	0.17 131	0.15 115	0.22 139	0.18 117

Reg-Stereo(zero)	0.24 208	0.13 144	0.14 192	0.13 151	0.11 141	0.14 160	0.11 172	0.32 270	0.15 195	0.34 256	0.56 307	0.30 226	0.12 153	0.16 238	0.19 99	0.31 258	0.25 193	0.15 135	0.42 227	0.17 196	0.34 196	0.49 268	0.10 175	0.11 166	0.20 165	0.24 205	0.38 252	0.37 240

HI	0.24 208	0.13 144	0.14 192	0.13 151	0.11 141	0.14 160	0.11 172	0.32 270	0.15 195	0.34 256	0.56 307	0.30 226	0.12 153	0.16 238	0.19 99	0.31 258	0.25 193	0.15 135	0.42 227	0.17 196	0.34 196	0.49 268	0.10 175	0.11 166	0.20 165	0.24 205	0.38 252	0.37 240

iRaft-Stereo_20w	0.31 246	0.14 167	0.24 276	0.29 263	0.18 228	0.22 236	0.18 219	0.26 209	0.15 195	0.41 304	0.51 300	0.30 226	0.11 139	0.12 187	0.32 214	0.32 263	0.27 221	0.17 167	0.42 227	0.24 247	0.46 258	0.53 286	0.11 196	0.10 150	0.33 272	0.67 320	0.61 303	0.60 278

CASS	0.25 216	0.18 228	0.16 216	0.21 227	0.17 218	0.21 226	0.21 238	0.28 239	0.20 235	0.33 252	0.24 220	0.28 205	0.18 228	0.11 160	0.25 185	0.23 205	0.37 284	0.20 224	0.43 230	0.17 196	0.57 285	0.42 241	0.11 196	0.13 206	0.30 259	0.22 191	0.32 228	0.32 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.53 288	0.11 108	0.19 241	0.16 189	0.14 188	0.16 180	0.10 162	0.29 253	0.13 165	0.34 256	7.32 360	0.30 226	0.13 171	0.12 187	0.21 127	0.37 286	0.27 221	0.17 167	0.44 231	0.23 244	0.43 243	0.54 289	0.11 196	0.12 187	0.34 280	0.43 294	0.71 317	0.44 264

GwcNet-ADL	0.29 236	0.22 252	0.21 257	0.29 263	0.22 250	0.23 240	0.19 227	0.28 239	0.19 229	0.34 256	0.58 311	0.43 266	0.23 248	0.22 270	0.50 260	0.34 268	0.29 241	0.22 241	0.44 231	0.28 275	0.36 212	0.39 230	0.13 222	0.16 235	0.26 227	0.29 251	0.28 202	0.38 245

TRStereo	0.34 256	0.16 199	0.21 257	0.16 189	0.12 156	0.34 282	0.17 215	0.27 229	0.11 116	0.35 269	0.18 172	0.34 244	0.09 105	0.12 187	0.26 189	0.36 281	0.25 193	0.17 167	0.44 231	0.25 255	0.42 239	0.47 260	0.09 151	0.09 121	0.26 227	2.80 357	0.49 281	0.33 228

GANetREF_RVC	0.32 248	0.30 287	0.32 299	0.28 261	0.27 277	0.27 257	0.26 267	0.42 294	0.35 290	0.38 290	0.21 200	0.56 278	0.39 275	0.16 238	0.33 218	0.23 205	0.29 241	0.25 270	0.44 231	0.25 255	0.35 207	0.25 160	0.25 275	0.32 296	0.34 280	0.29 251	0.45 270	0.38 245
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
FC-DCNN	0.40 271	0.35 295	0.43 315	0.49 298	0.35 292	0.44 291	0.46 297	0.43 297	0.27 270	0.34 256	0.26 231	0.37 253	0.21 241	0.30 292	0.58 268	0.35 273	0.39 289	0.31 301	0.45 235	0.26 264	0.49 266	0.42 241	0.28 286	0.35 305	0.44 298	0.38 282	0.51 286	0.77 300

FC-DCNN v2	0.41 273	0.36 299	0.45 319	0.51 299	0.36 295	0.46 296	0.46 297	0.45 299	0.29 277	0.34 256	0.26 231	0.38 260	0.24 252	0.30 292	0.60 270	0.35 273	0.39 289	0.30 298	0.46 236	0.26 264	0.49 266	0.42 241	0.28 286	0.35 305	0.50 310	0.43 294	0.59 299	0.79 301

EKT-Stereo	0.33 253	0.17 211	0.13 184	0.20 223	0.17 218	0.22 236	0.25 259	0.27 229	0.14 180	0.30 224	0.26 231	0.27 197	0.13 171	0.13 205	1.64 325	0.53 313	0.29 241	0.25 270	0.46 236	0.30 288	0.82 326	0.54 289	0.09 151	0.12 187	0.30 259	0.25 216	0.31 225	0.25 191

IGEV-FE	0.29 236	0.13 144	0.22 264	0.29 263	0.17 218	0.21 226	0.22 244	0.28 239	0.14 180	0.35 269	0.43 286	0.33 240	0.11 139	0.14 216	0.23 156	0.37 286	0.26 209	0.17 167	0.47 238	0.24 247	0.51 275	0.61 306	0.11 196	0.11 166	0.33 272	0.27 238	0.62 305	0.45 265

test-3	0.18 148	0.11 108	0.09 111	0.11 128	0.12 156	0.10 111	0.07 115	0.25 194	0.10 96	0.27 187	0.11 104	0.29 214	0.11 139	0.08 103	0.23 156	0.19 152	0.23 168	0.15 135	0.47 238	0.15 168	0.33 189	0.46 254	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.14 101	0.25 165	0.23 170

test_1	0.18 148	0.11 108	0.09 111	0.11 128	0.12 156	0.10 111	0.07 115	0.25 194	0.10 96	0.27 187	0.11 104	0.29 214	0.11 139	0.08 103	0.23 156	0.19 152	0.23 168	0.15 135	0.47 238	0.15 168	0.33 189	0.46 254	0.06 95	0.09 121	0.16 119	0.14 101	0.25 165	0.23 170

test_3	0.19 164	0.12 125	0.11 149	0.11 128	0.12 156	0.10 111	0.07 115	0.25 194	0.12 143	0.28 204	0.12 113	0.31 233	0.14 188	0.08 103	0.25 185	0.20 168	0.23 168	0.15 135	0.47 238	0.16 186	0.35 207	0.46 254	0.06 95	0.11 166	0.19 154	0.19 163	0.27 191	0.25 191

GEStereo_RVC	0.24 208	0.19 241	0.15 204	0.18 205	0.17 218	0.19 210	0.18 219	0.26 209	0.17 220	0.27 187	0.20 189	0.27 197	0.16 203	0.12 187	0.27 194	0.26 235	0.28 233	0.24 260	0.47 238	0.21 224	0.32 185	0.50 273	0.11 196	0.17 245	0.24 215	0.21 183	0.26 176	0.32 225

XX-Stereo	2.24 344	0.10 88	0.10 123	0.17 198	0.10 125	0.21 226	0.11 172	0.25 194	0.12 143	0.36 277	0.53 303	0.29 214	0.10 114	0.11 160	0.24 173	0.35 273	0.27 221	0.18 199	0.47 238	0.18 203	0.41 234	0.37 222	0.10 175	0.10 150	54.05 370	0.25 216	0.34 237	0.51 272

R-Stereo Train	0.23 201	0.13 144	0.13 184	0.15 178	0.13 170	0.18 199	0.07 115	0.24 177	0.15 195	0.32 242	0.25 222	0.27 197	0.13 171	0.14 216	0.21 127	0.28 245	0.30 249	0.20 224	0.47 238	0.20 213	0.47 260	0.50 273	0.10 175	0.12 187	0.23 203	0.26 231	0.23 143	0.28 211

RAFT-Stereo	0.23 201	0.13 144	0.13 184	0.15 178	0.13 170	0.18 199	0.07 115	0.24 177	0.15 195	0.32 242	0.25 222	0.27 197	0.13 171	0.14 216	0.21 127	0.28 245	0.30 249	0.20 224	0.47 238	0.20 213	0.47 260	0.50 273	0.10 175	0.12 187	0.23 203	0.26 231	0.23 143	0.28 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.41 273	0.24 267	0.19 241	0.33 277	0.21 243	0.33 279	0.28 272	0.34 273	0.21 238	0.47 317	1.62 348	1.59 324	0.39 275	0.22 270	0.31 211	0.36 281	0.29 241	0.22 241	0.47 238	0.27 270	0.55 281	0.57 296	0.17 247	0.20 257	0.26 227	0.25 216	0.29 208	0.36 235

IGEV_Zeroshot_test	0.29 236	0.13 144	0.22 264	0.29 263	0.17 218	0.21 226	0.22 244	0.28 239	0.14 180	0.35 269	0.43 286	0.33 240	0.11 139	0.14 216	0.23 156	0.37 286	0.26 209	0.17 167	0.48 247	0.24 247	0.52 277	0.61 306	0.11 196	0.11 166	0.33 272	0.27 238	0.62 305	0.45 265

GANet-ADL	0.26 223	0.18 228	0.15 204	0.20 223	0.19 232	0.22 236	0.16 212	0.26 209	0.16 211	0.34 256	0.36 269	0.29 214	0.16 203	0.21 267	0.42 240	0.29 250	0.31 257	0.19 212	0.48 247	0.28 275	0.38 220	0.48 263	0.13 222	0.14 216	0.23 203	0.24 205	0.32 228	0.30 219

ITSA-stereo	0.37 263	0.23 263	0.19 241	0.39 289	0.26 273	0.24 246	0.26 267	0.35 277	0.26 265	0.39 296	0.55 305	0.46 269	0.41 281	0.23 275	0.53 264	0.38 291	0.31 257	0.25 270	0.49 249	0.24 247	0.43 243	0.49 268	0.23 272	0.22 270	0.33 272	0.40 286	0.72 318	0.75 297

HH	0.25 216	0.10 88	0.17 229	0.15 178	0.14 188	0.20 216	0.14 200	0.27 229	0.13 165	0.36 277	0.12 113	0.28 205	0.10 114	0.13 205	0.23 156	0.40 294	0.26 209	0.19 212	0.49 249	0.21 224	0.68 310	0.52 281	0.11 196	0.11 166	0.23 203	0.25 216	0.36 242	0.38 245

HanStereo	0.25 216	0.10 88	0.17 229	0.15 178	0.14 188	0.20 216	0.14 200	0.27 229	0.13 165	0.36 277	0.12 113	0.28 205	0.10 114	0.13 205	0.23 156	0.40 294	0.26 209	0.19 212	0.49 249	0.21 224	0.68 310	0.52 281	0.11 196	0.11 166	0.23 203	0.25 216	0.36 242	0.38 245

DAS	0.32 248	0.18 228	0.15 204	0.29 263	0.24 259	0.24 246	0.25 259	0.31 261	0.29 277	0.32 242	0.39 277	0.53 275	0.34 269	0.11 160	0.29 200	0.40 294	0.35 275	0.25 270	0.49 249	0.29 283	0.63 299	0.48 263	0.21 268	0.25 280	0.30 259	0.28 244	0.38 252	0.37 240

SepStereo	0.32 248	0.18 228	0.15 204	0.29 263	0.24 259	0.24 246	0.25 259	0.31 261	0.29 277	0.32 242	0.39 277	0.53 275	0.34 269	0.11 160	0.29 200	0.40 294	0.35 275	0.25 270	0.49 249	0.29 283	0.63 299	0.48 263	0.21 268	0.25 280	0.30 259	0.28 244	0.38 252	0.37 240

Anonymous3	0.29 236	0.21 249	0.15 204	0.17 198	0.16 209	0.20 216	0.16 212	0.31 261	0.25 259	0.30 224	0.20 189	0.45 268	0.20 238	0.16 238	0.45 249	0.53 313	0.32 263	0.27 283	0.49 249	0.26 264	0.49 266	0.55 291	0.13 222	0.14 216	0.27 240	0.28 244	0.34 237	0.27 205

Any-RAFT	0.24 208	0.13 144	0.16 216	0.16 189	0.13 170	0.15 173	0.10 162	0.25 194	0.14 180	0.28 204	0.35 263	0.28 205	0.11 139	0.12 187	0.22 144	0.25 224	0.28 233	0.17 167	0.50 255	0.16 186	0.63 299	0.40 235	0.10 175	0.10 150	0.28 247	0.29 251	0.26 176	0.42 258

dad	0.29 236	0.21 249	0.14 192	0.47 295	0.22 250	0.29 269	0.48 302	0.40 288	0.12 143	0.32 242	0.14 130	0.41 263	0.23 248	0.10 147	0.53 264	0.19 152	0.32 263	0.17 167	0.51 256	0.15 168	0.27 172	0.18 113	0.11 196	0.18 253	0.31 266	0.18 153	0.67 313	0.45 265

AnyNet_C32	0.49 286	0.23 263	0.23 268	0.24 247	0.25 267	0.28 264	0.30 278	0.34 273	0.58 318	0.34 256	0.45 292	0.35 247	0.24 252	0.22 270	2.28 346	0.38 291	0.38 287	0.33 306	0.51 256	0.29 283	0.55 281	0.55 291	0.23 272	0.28 288	0.43 297	0.73 325	0.45 270	1.65 339

AMNet	0.51 287	0.50 311	0.48 321	0.51 299	0.50 315	0.56 302	0.52 305	0.36 280	0.42 305	0.39 296	0.59 314	0.65 286	0.21 241	0.58 319	0.49 258	0.59 322	0.60 313	0.58 333	0.51 256	0.51 319	0.59 292	0.53 286	0.32 304	0.51 325	0.48 306	0.54 307	0.60 301	0.65 285

SANet	0.57 293	0.32 289	0.33 303	0.36 284	0.35 292	0.44 291	0.33 285	0.55 310	0.85 335	0.33 252	0.57 309	2.42 336	1.17 321	0.32 297	0.88 291	0.24 213	0.47 305	0.31 301	0.51 256	0.31 291	0.50 273	0.45 252	0.37 310	0.37 311	0.46 303	0.54 307	0.55 295	0.98 316

PSMNet-ADL	0.30 243	0.20 246	0.20 248	0.23 240	0.21 243	0.23 240	0.22 244	0.30 257	0.26 265	0.40 299	0.58 311	0.38 260	0.43 282	0.24 277	0.31 211	0.44 300	0.31 257	0.20 224	0.52 260	0.23 244	0.39 232	0.36 216	0.17 247	0.16 235	0.26 227	0.26 231	0.39 256	0.25 191

test-1	0.27 230	0.10 88	0.12 171	0.14 163	0.13 170	0.25 251	0.18 219	0.29 253	0.17 220	0.37 284	0.42 283	0.30 226	0.16 203	0.14 216	0.29 200	0.36 281	0.27 221	0.20 224	0.52 260	0.25 255	0.57 285	0.66 313	0.10 175	0.13 206	0.28 247	0.29 251	0.30 217	0.36 235

GES	0.22 189	0.16 199	0.12 171	0.14 163	0.15 203	0.19 210	0.12 188	0.25 194	0.14 180	0.26 177	0.18 172	0.21 145	0.13 171	0.17 247	0.36 229	0.21 179	0.27 221	0.19 212	0.52 260	0.20 213	0.33 189	0.29 186	0.13 222	0.14 216	0.19 154	0.17 137	0.27 191	0.42 258

XQC	0.42 275	0.37 300	0.31 297	0.41 291	0.35 292	0.41 290	0.42 292	0.45 299	0.38 292	0.40 299	0.33 259	0.48 272	0.44 285	0.34 299	1.54 318	0.29 250	0.29 241	0.27 283	0.52 260	0.30 288	0.37 217	0.44 249	0.26 277	0.30 293	0.41 294	0.41 288	0.53 289	0.38 245

MLCV	0.24 208	0.16 199	0.15 204	0.24 247	0.18 228	0.21 226	0.15 208	0.30 257	0.16 211	0.31 234	0.31 253	0.32 237	0.25 255	0.11 160	0.24 173	0.24 213	0.25 193	0.17 167	0.53 264	0.15 168	0.33 189	0.33 201	0.14 232	0.17 245	0.23 203	0.23 198	0.27 191	0.25 191

zero-FE	1.43 334	0.14 167	0.08 92	8.08 361	0.34 291	13.79 366	2.48 344	0.26 209	0.12 143	0.32 242	0.26 231	6.70 357	0.60 297	0.11 160	0.27 194	0.24 213	0.43 297	0.33 306	0.54 265	0.16 186	1.94 354	0.41 238	0.09 151	0.10 150	0.18 145	0.23 198	0.25 165	0.25 191

MyStereo04	0.22 189	0.18 228	0.17 229	0.14 163	0.14 188	0.13 153	0.10 162	0.28 239	0.21 238	0.31 234	0.20 189	0.29 214	0.13 171	0.08 103	0.27 194	0.22 194	0.22 159	0.18 199	0.54 265	0.21 224	0.34 196	0.26 166	0.11 196	0.16 235	0.27 240	0.23 198	0.30 217	0.22 161

DDUNet	0.43 277	0.54 312	0.23 268	0.86 317	0.68 321	0.83 318	0.82 319	0.26 209	0.24 255	0.23 132	0.33 259	0.37 253	0.15 194	1.63 335	0.43 242	0.24 213	0.39 289	0.25 270	0.54 265	0.28 275	0.31 182	0.30 189	0.49 321	0.20 257	0.24 215	0.25 216	0.32 228	0.29 215

MSMDNet	0.25 216	0.14 167	0.11 149	0.13 151	0.14 188	0.16 180	0.11 172	0.26 209	0.14 180	0.31 234	0.17 168	0.26 187	0.29 262	0.14 216	0.24 173	0.35 273	0.28 233	0.18 199	0.54 265	0.28 275	0.58 289	0.60 302	0.10 175	0.11 166	0.26 227	0.25 216	0.26 176	0.30 219

RAFT-Test	0.24 208	0.13 144	0.11 149	0.16 189	0.14 188	0.18 199	0.11 172	0.27 229	0.14 180	0.32 242	0.26 231	0.26 187	0.12 153	0.14 216	0.24 173	0.35 273	0.27 221	0.18 199	0.56 269	0.24 247	0.58 289	0.49 268	0.09 151	0.11 166	0.27 240	0.29 251	0.27 191	0.35 233

SHD	0.36 259	0.22 252	0.28 289	0.25 253	0.24 259	0.24 246	0.27 271	0.35 277	0.28 272	0.35 269	0.33 259	0.32 237	0.45 287	0.21 267	1.38 312	0.26 235	0.30 249	0.24 260	0.56 269	0.27 270	0.38 220	0.43 246	0.20 260	0.25 280	0.33 272	0.36 278	0.35 240	0.50 271

CBMV	0.43 277	0.25 273	0.23 268	0.30 271	0.28 278	0.27 257	0.21 238	0.40 288	0.28 272	0.37 284	0.27 239	0.67 289	0.35 273	0.32 297	0.49 258	0.53 313	0.34 270	0.27 283	0.56 269	0.27 270	0.55 281	0.62 308	0.26 277	0.33 298	0.35 284	0.33 268	0.64 309	1.79 343
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.46 281	0.56 314	0.24 276	0.85 316	0.78 325	0.79 315	0.97 323	0.27 229	0.25 259	0.28 204	0.36 269	0.37 253	0.17 215	1.43 331	0.92 297	0.25 224	0.44 298	0.27 283	0.57 272	0.29 283	0.41 234	0.37 222	0.39 311	0.19 255	0.27 240	0.28 244	0.32 228	0.27 205

cross-raft	0.24 208	0.14 167	0.12 171	0.13 151	0.13 170	0.17 193	0.10 162	0.27 229	0.15 195	0.30 224	0.19 179	0.28 205	0.10 114	0.12 187	0.26 189	0.34 268	0.27 221	0.17 167	0.57 272	0.25 255	0.62 297	0.51 277	0.09 151	0.11 166	0.29 253	0.27 238	0.26 176	0.31 223

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 253	0.15 190	0.23 268	0.24 247	0.16 209	0.28 264	0.20 231	0.28 239	0.21 238	0.35 269	0.60 315	0.32 237	0.17 215	0.12 187	0.28 197	0.44 300	0.30 249	0.22 241	0.58 274	0.28 275	0.54 278	0.59 300	0.09 151	0.14 216	0.33 272	0.32 266	0.79 320	0.60 278

MSKI-zero shot	0.26 223	0.13 144	0.10 123	0.14 163	0.14 188	0.15 173	0.11 172	0.28 239	0.13 165	0.30 224	0.35 263	0.28 205	0.11 139	0.12 187	0.29 200	0.37 286	0.28 233	0.17 167	0.58 274	0.26 264	0.57 285	0.55 291	0.09 151	0.11 166	0.25 222	0.41 288	0.32 228	0.42 258

PWC_ROB	0.37 263	0.27 279	0.25 281	0.23 240	0.24 259	0.23 240	0.31 281	0.29 253	0.47 311	0.25 166	0.39 277	0.37 253	0.89 312	0.19 258	0.58 268	0.32 263	0.39 289	0.29 292	0.62 276	0.29 283	0.48 264	0.48 263	0.19 259	0.33 298	0.27 240	0.26 231	0.39 256	0.67 287

RTS	0.38 266	0.22 252	0.20 248	0.22 231	0.21 243	0.31 274	0.29 274	0.31 261	0.34 287	0.23 132	0.22 208	0.29 214	0.25 255	0.16 238	1.65 326	0.29 250	0.36 281	0.24 260	0.63 277	0.31 291	0.38 220	0.38 225	0.15 238	0.22 270	0.39 289	0.95 338	0.40 261	0.63 281

RTSA	0.38 266	0.22 252	0.20 248	0.22 231	0.21 243	0.31 274	0.29 274	0.31 261	0.34 287	0.23 132	0.22 208	0.29 214	0.25 255	0.16 238	1.65 326	0.29 250	0.36 281	0.24 260	0.63 277	0.31 291	0.38 220	0.38 225	0.15 238	0.22 270	0.39 289	0.95 338	0.40 261	0.63 281

FAT-Stereo	0.47 284	0.27 279	0.34 306	0.45 294	0.48 313	0.39 288	0.32 283	0.42 294	0.27 270	0.41 304	0.90 331	0.77 293	0.58 295	0.30 292	0.57 266	0.56 317	0.35 275	0.34 308	0.64 279	0.42 309	0.67 309	0.66 313	0.28 286	0.34 302	0.29 253	0.36 278	0.45 270	0.74 294

EAI-Stereo	0.28 234	0.13 144	0.12 171	0.18 205	0.16 209	0.66 310	0.20 231	0.27 229	0.18 227	0.27 187	0.27 239	0.29 214	0.10 114	0.11 160	0.35 227	0.32 263	0.26 209	0.20 224	0.65 280	0.22 232	0.44 248	0.44 249	0.10 175	0.14 216	0.28 247	0.31 262	0.39 256	0.42 258

model_zeroshot	0.28 234	0.14 167	0.11 149	0.16 189	0.14 188	0.18 199	0.11 172	0.28 239	0.15 195	0.33 252	0.32 256	0.31 233	0.10 114	0.13 205	0.43 242	0.31 258	0.30 249	0.19 212	0.66 281	0.22 232	0.55 281	0.44 249	0.12 215	0.13 206	0.49 308	0.36 278	0.31 225	0.53 273

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 275	0.34 292	0.25 281	0.42 292	0.31 284	0.36 285	0.47 300	0.48 305	0.40 295	0.42 306	0.31 253	0.60 282	0.53 294	0.40 307	0.57 266	0.27 241	0.24 180	0.22 241	0.67 282	0.22 232	0.60 293	0.56 294	0.33 306	0.28 288	0.47 305	0.48 301	0.48 277	0.70 290

CC-Net-ROB	0.36 259	0.47 308	0.32 299	0.65 309	0.49 314	0.54 300	0.46 297	0.35 277	0.24 255	0.37 284	0.28 245	0.92 298	0.21 241	0.37 301	0.28 197	0.17 111	0.23 168	0.22 241	0.67 282	0.22 232	0.22 138	0.16 98	0.44 317	0.24 276	0.29 253	0.28 244	0.27 191	0.40 255

FADNet_RVC	0.33 253	0.22 252	0.22 264	0.29 263	0.25 267	0.19 210	0.22 244	0.31 261	0.22 245	0.31 234	0.29 248	0.41 263	0.33 267	0.22 270	0.72 280	0.25 224	0.29 241	0.32 303	0.73 284	0.27 270	0.43 243	0.47 260	0.16 243	0.23 273	0.27 240	0.30 258	0.51 286	0.36 235

iResNet	0.29 236	0.17 211	0.16 216	0.23 240	0.22 250	0.28 264	0.18 219	0.31 261	0.20 235	0.32 242	0.29 248	0.49 274	0.50 291	0.11 160	0.44 246	0.35 273	0.27 221	0.20 224	0.73 284	0.24 247	0.43 243	0.27 173	0.15 238	0.24 276	0.25 222	0.25 216	0.33 233	0.28 211

DDVS	0.53 288	0.22 252	0.24 276	0.24 247	0.25 267	0.27 257	0.24 254	0.39 287	0.26 265	0.35 269	4.72 358	1.02 306	0.40 278	0.20 263	0.40 237	0.39 293	0.33 267	0.26 280	0.75 286	0.34 297	0.58 289	0.63 309	0.16 243	0.20 257	0.25 222	0.25 216	0.55 295	0.40 255

PVD	0.56 291	0.44 304	0.36 309	0.51 299	0.43 305	0.55 301	0.47 300	0.62 320	0.59 320	0.33 252	0.48 295	0.61 283	0.74 305	0.50 313	1.52 317	0.34 268	0.51 309	0.37 312	0.76 287	0.41 308	0.61 296	0.64 311	0.30 298	0.37 311	0.56 317	0.71 323	0.61 303	0.86 308

SAMSARA	0.65 301	0.30 287	0.44 316	0.31 272	0.31 284	0.31 274	0.34 286	0.56 312	0.48 312	0.40 299	0.37 273	0.42 265	0.90 313	0.27 284	1.62 324	0.45 303	0.36 281	0.38 313	0.76 287	0.39 302	0.70 314	0.80 331	0.20 260	0.40 316	1.50 346	1.62 350	1.49 349	1.46 334

ADCMid	0.46 281	0.29 285	0.29 291	0.26 256	0.31 284	0.33 279	0.35 288	0.41 290	0.46 310	0.31 234	0.38 274	0.48 272	0.40 278	0.21 267	1.82 332	0.35 273	0.34 270	0.27 283	0.78 289	0.28 275	0.45 250	0.46 254	0.30 298	0.24 276	0.36 285	0.53 305	0.45 270	1.42 332

G-Net	0.59 295	0.35 295	0.35 308	0.31 272	0.31 284	0.44 291	0.30 278	0.50 307	0.63 326	0.43 309	0.64 318	2.00 330	0.52 292	0.23 275	0.76 283	0.52 312	0.37 284	0.35 311	0.80 290	0.67 330	0.60 293	0.59 300	0.26 277	0.33 298	0.40 291	0.82 330	0.81 322	1.59 337

CBMV_ROB	0.48 285	0.22 252	0.24 276	0.39 289	0.32 288	0.32 277	0.29 274	0.44 298	0.23 250	0.38 290	0.45 292	1.42 321	0.88 311	0.28 285	0.91 295	0.34 268	0.37 284	0.25 270	0.81 291	0.36 299	0.54 278	0.51 277	0.28 286	0.26 284	0.44 298	0.62 314	0.62 305	0.91 311

ADCS	0.59 295	0.34 292	0.31 297	0.34 280	0.36 295	0.36 285	0.37 289	0.48 305	0.60 322	0.34 256	0.43 286	0.58 279	0.87 310	0.29 288	2.30 347	0.66 328	0.47 305	0.38 313	0.82 292	0.42 309	0.76 319	0.69 316	0.28 286	0.35 305	0.46 303	0.88 334	0.59 299	1.26 325

pmcnn	0.45 279	0.24 267	0.19 241	0.33 277	0.29 279	0.34 282	0.42 292	0.34 273	0.26 265	0.34 256	0.50 298	0.80 295	1.10 319	0.19 258	0.38 234	0.57 319	0.40 293	0.32 303	0.83 293	0.37 300	0.80 322	0.49 268	0.28 286	0.24 276	0.32 268	0.34 272	0.66 312	0.82 303

S-Stereo	0.53 288	0.29 285	0.27 288	0.48 296	0.46 310	0.50 298	0.60 310	0.38 285	0.37 291	0.39 296	1.16 338	1.01 305	0.45 287	0.29 288	0.91 295	0.67 330	0.35 275	0.39 316	0.84 294	0.70 333	0.46 258	0.71 317	0.61 327	0.37 311	0.30 259	0.33 268	0.40 261	0.63 281

MDST_ROB	0.81 310	1.11 330	0.24 276	1.30 322	0.42 303	0.81 316	0.32 283	0.45 299	0.25 259	0.36 277	0.32 256	0.47 270	3.62 349	0.14 216	1.77 331	0.22 194	0.27 221	0.17 167	0.84 294	0.19 206	0.57 285	0.51 277	0.20 260	0.21 266	1.56 349	0.86 333	2.88 357	1.74 341

AnyNet_C01	0.66 302	0.35 295	0.32 299	0.37 286	0.38 298	0.35 284	0.54 306	0.55 310	0.70 330	0.40 299	0.49 296	0.83 296	0.70 302	0.30 292	2.63 356	0.87 343	0.65 317	0.59 335	0.98 296	0.48 316	0.80 322	0.78 326	0.39 311	0.38 315	0.60 321	0.49 303	0.64 309	1.16 321

ELAS	0.94 317	0.70 319	0.59 325	0.97 319	0.73 323	0.96 320	0.72 316	0.74 331	0.62 325	0.47 317	1.17 339	2.44 337	1.62 330	0.44 308	1.40 313	0.45 303	0.63 316	0.54 329	0.99 297	0.39 302	0.88 334	1.07 346	0.43 315	0.52 326	1.56 349	1.47 349	1.33 345	1.60 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 307	0.45 306	0.65 330	0.63 308	0.58 317	0.50 298	0.64 313	0.75 333	0.59 320	0.62 335	0.52 301	0.94 301	0.85 308	0.46 310	2.17 344	0.74 335	0.79 326	0.53 328	1.00 298	0.65 328	0.93 337	0.75 321	0.57 325	0.67 338	0.88 330	0.72 324	0.70 315	1.05 319

ELAS_RVC	0.92 315	0.65 317	0.62 326	0.92 318	0.67 320	1.21 323	0.71 315	0.72 330	0.50 313	0.49 322	1.20 343	2.45 338	1.89 338	0.44 308	1.31 310	0.46 307	0.62 315	0.55 330	1.02 299	0.42 309	0.91 336	1.06 345	0.44 317	0.54 327	1.50 346	1.22 348	1.15 337	1.19 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJA1++	3.28 352	0.13 144	0.09 111	27.82 368	0.11 141	24.38 369	25.71 368	0.22 148	0.11 116	0.35 269	0.16 155	0.65 286	2.77 343	0.08 103	0.17 83	0.23 205	0.23 168	0.14 111	1.04 300	0.38 301	0.36 212	0.26 166	0.08 136	0.08 96	0.20 165	2.15 356	0.29 208	0.30 219

MFMNet_re	0.74 306	0.73 320	0.66 331	0.76 314	0.64 319	0.88 319	0.74 317	0.59 316	0.68 328	0.58 328	0.69 320	1.02 306	0.61 298	0.58 319	0.96 300	0.78 338	0.87 331	0.72 346	1.08 301	0.68 331	1.07 341	0.74 320	0.54 324	0.60 334	0.59 319	0.60 311	0.80 321	0.91 311

ADCPNet	0.56 291	0.26 276	0.30 295	0.29 263	0.36 295	0.29 269	0.50 304	0.41 290	0.40 295	0.38 290	0.55 305	0.38 260	1.12 320	0.26 283	2.02 341	0.42 299	0.34 270	0.24 260	1.25 302	0.39 302	0.47 260	0.45 252	0.33 306	0.28 288	0.48 306	0.56 309	0.46 274	1.88 346

SGM-ForestM	0.64 299	0.80 323	0.39 311	0.70 312	0.40 301	0.77 314	0.67 314	0.62 320	0.41 299	0.35 269	0.42 283	1.68 327	1.08 318	0.24 277	0.33 218	0.21 179	0.44 298	0.23 255	1.27 303	0.24 247	0.43 243	0.30 189	0.28 286	0.26 284	1.04 331	0.90 337	1.53 350	1.35 329

JetBlue	1.43 334	1.11 330	1.03 350	1.46 324	1.15 335	1.66 329	1.51 329	0.92 341	1.14 345	0.58 328	0.47 294	3.28 345	0.71 303	1.15 328	2.51 354	1.00 350	1.09 338	0.86 349	1.32 304	0.78 340	1.48 353	1.53 355	1.15 330	0.78 344	1.31 343	2.14 355	1.44 347	5.15 358

DLNR_Zeroshot_test	9.91 360	28.72 370	0.20 248	46.90 371	0.13 170	0.20 216	45.01 371	0.29 253	0.11 116	0.38 290	0.19 179	0.33 240	0.10 114	1.29 330	61.34 371	71.85 371	3.99 357	2.49 357	1.36 305	0.22 232	0.65 304	0.41 238	0.09 151	0.13 206	0.26 227	0.24 205	0.29 208	0.33 228

FBW_ROB	0.46 281	0.42 303	0.36 309	0.60 307	0.44 307	0.47 297	0.44 296	0.31 261	0.25 259	0.34 256	0.34 262	0.64 285	0.48 290	0.56 318	1.05 307	0.25 224	0.35 275	0.23 255	1.39 306	0.22 232	0.49 266	0.36 216	0.43 315	0.40 316	0.31 266	0.33 268	0.42 267	0.65 285

WAO-6	1.14 324	1.08 329	0.68 332	1.50 326	1.15 335	1.39 325	1.55 330	0.88 339	0.96 339	0.77 339	0.72 323	1.28 314	1.96 339	1.91 338	2.45 351	0.71 333	1.18 342	0.55 330	1.42 307	0.69 332	0.97 338	0.99 341	0.91 328	0.67 338	1.13 337	0.88 334	1.02 335	1.43 333

MANE	1.47 336	0.77 322	0.87 343	1.01 320	0.81 326	0.96 320	0.93 322	1.00 344	1.05 343	0.43 309	0.69 320	2.28 334	2.16 340	0.39 305	1.68 329	1.01 351	0.65 317	2.72 358	1.45 308	0.40 306	0.77 321	0.73 319	0.34 309	0.67 338	2.42 357	2.81 358	4.52 359	6.28 359

RainbowNet	0.93 316	1.16 333	0.62 326	1.83 337	1.16 337	1.69 332	1.70 333	0.51 308	0.44 307	0.59 331	0.38 274	1.19 313	0.79 307	2.02 340	0.74 282	0.57 319	0.54 311	0.40 317	1.50 309	0.76 339	0.66 307	0.65 312	2.28 341	0.46 322	0.50 310	0.49 303	0.60 301	0.84 306

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 293	0.64 316	0.47 320	0.65 309	0.41 302	0.44 291	0.57 308	0.61 319	0.68 328	0.58 328	0.39 277	0.59 280	0.58 295	0.65 324	0.76 283	0.44 300	0.35 275	0.40 317	1.53 310	0.50 317	0.54 278	0.63 309	0.46 320	0.47 323	0.51 313	0.40 286	0.41 264	0.75 297

MeshStereo	0.83 312	0.44 304	0.33 303	0.78 315	0.54 316	0.61 308	0.40 291	0.68 325	0.54 316	0.45 315	0.80 326	2.32 335	1.56 329	0.24 277	2.31 348	0.71 333	0.42 296	0.29 292	1.58 311	0.30 288	1.23 348	1.10 348	0.32 304	0.34 302	0.87 329	0.60 311	1.29 343	1.36 330
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
DF	0.26 223	0.14 167	0.11 149	0.15 178	0.10 125	0.17 193	0.09 148	0.26 209	0.12 143	0.27 187	0.15 140	0.31 233	0.09 105	0.11 160	0.21 127	0.30 256	0.25 193	0.18 199	1.59 312	0.17 196	0.45 250	0.39 230	0.09 151	0.11 166	0.21 176	0.25 216	0.29 208	0.34 231

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 351	0.48 310	0.29 291	0.48 296	0.42 303	0.63 309	0.86 320	0.69 327	0.74 332	0.42 306	1.69 349	46.80 370	1.87 337	0.64 323	0.38 234	0.33 266	0.97 332	0.98 353	1.59 312	0.33 294	0.81 324	0.79 327	0.28 286	0.25 280	0.52 314	0.78 328	3.35 358	0.83 305

SGM-Forest	0.38 266	0.24 267	0.18 236	0.35 282	0.25 267	0.27 257	0.20 231	0.30 257	0.23 250	0.32 242	0.23 216	0.37 253	0.43 282	0.24 277	0.82 288	0.33 266	0.24 180	0.21 234	1.61 314	0.19 206	0.38 220	0.43 246	0.27 282	0.21 266	0.34 280	0.28 244	0.57 297	0.86 308
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	0.85 313	0.47 308	0.39 311	0.51 299	0.39 300	0.56 302	0.43 294	0.59 316	0.40 295	0.84 341	4.01 357	0.67 289	0.85 308	0.85 327	0.85 290	0.90 345	1.17 341	0.66 342	1.64 315	0.62 324	1.35 352	1.36 353	0.51 322	0.54 327	0.40 291	0.66 319	0.50 284	0.74 294

DCVSM-stereo	0.39 269	0.21 249	0.21 257	0.32 276	0.24 259	0.38 287	0.26 267	0.37 283	0.25 259	0.37 284	0.58 311	0.92 298	0.47 289	0.18 256	0.24 173	0.29 250	0.30 249	0.22 241	1.72 316	0.34 297	0.45 250	0.37 222	0.30 298	0.23 273	0.26 227	0.27 238	0.37 250	0.40 255

IMH-64-1	1.18 325	1.19 335	0.74 334	1.63 327	1.26 338	1.69 332	1.85 336	0.84 336	0.90 336	0.44 313	0.62 316	1.36 318	1.74 333	2.49 346	2.46 352	0.60 324	0.72 320	0.47 322	1.73 317	0.64 326	0.70 314	0.79 327	2.49 346	0.58 331	1.08 333	0.63 316	0.97 330	1.31 327

IMH-64	1.18 325	1.19 335	0.74 334	1.63 327	1.26 338	1.69 332	1.85 336	0.84 336	0.90 336	0.44 313	0.62 316	1.36 318	1.74 333	2.49 346	2.46 352	0.60 324	0.72 320	0.47 322	1.73 317	0.64 326	0.70 314	0.79 327	2.49 346	0.58 331	1.08 333	0.63 316	0.97 330	1.31 327

MFN_U_SF_RVC	0.60 297	0.55 313	0.41 313	0.56 305	0.46 310	0.57 306	0.63 311	0.56 312	0.43 306	0.86 342	0.93 332	0.72 291	0.52 292	0.53 315	0.97 301	0.49 310	0.32 263	0.34 308	1.73 317	0.44 314	0.62 297	0.58 297	0.30 298	0.56 329	0.45 300	0.44 296	0.49 281	0.68 288

edge stereo	0.61 298	0.35 295	0.44 316	0.53 303	0.47 312	0.57 306	0.54 306	0.57 314	0.41 299	0.52 327	0.69 320	1.31 316	1.03 316	0.38 302	0.44 246	0.60 324	0.40 293	0.30 298	1.76 320	0.81 342	0.47 260	0.86 334	0.41 313	0.32 296	0.41 294	0.37 281	0.57 297	0.91 311

JetRed	2.50 349	2.16 356	2.32 357	1.72 333	1.88 350	2.59 350	3.38 351	1.86 356	1.53 350	1.15 352	0.93 332	2.77 342	0.67 299	2.39 344	3.50 359	2.17 356	2.74 356	3.15 360	1.82 321	1.37 354	3.39 358	2.94 359	2.72 350	1.27 358	2.55 358	6.99 363	2.85 356	4.69 357

Dean	1.27 329	1.44 344	0.85 342	2.93 347	1.62 348	1.95 345	2.03 342	0.96 342	1.00 342	0.91 345	0.75 324	1.51 323	1.65 331	2.05 341	0.80 285	0.64 327	1.01 337	0.60 340	1.86 322	0.85 343	0.85 333	0.75 321	2.35 343	0.79 345	1.15 338	0.85 331	1.19 338	0.85 307

ACVNet_1	0.97 318	1.21 337	0.62 326	2.28 339	1.27 340	1.81 338	2.12 343	0.63 322	0.41 299	0.50 324	0.49 296	1.06 309	0.73 304	2.46 345	0.47 252	0.31 258	0.80 327	0.40 317	2.04 323	0.42 309	0.76 319	0.56 294	2.26 340	0.43 320	0.54 316	0.42 292	0.48 277	0.58 277

SQANet	0.68 303	0.89 325	0.29 291	1.65 329	0.77 324	1.39 325	1.15 325	0.37 283	0.29 277	0.40 299	0.30 251	0.88 297	0.32 266	1.26 329	0.39 236	0.21 179	0.44 298	0.27 283	2.24 324	0.28 275	0.49 266	0.50 273	1.59 335	0.23 273	0.32 268	0.34 272	0.42 267	0.71 292

MonStereo1	1.06 321	1.06 328	0.53 323	1.71 332	1.39 344	1.49 327	1.71 334	0.68 325	0.57 317	2.01 358	0.75 324	1.99 329	1.76 335	1.97 339	0.35 227	0.25 224	0.60 313	0.48 325	2.25 325	0.51 319	0.65 304	0.52 281	2.33 342	0.41 318	0.49 308	0.39 284	0.85 324	0.80 302

IMH	1.30 331	1.22 338	0.76 337	1.65 329	1.27 340	1.73 336	1.88 339	0.86 338	0.93 338	0.47 317	0.65 319	1.48 322	2.97 348	3.97 362	1.50 315	0.59 322	0.76 323	0.49 326	2.25 325	0.70 333	0.69 313	0.79 327	2.64 348	0.61 335	1.16 339	0.76 326	0.89 327	1.49 335

SGM_RVC	0.72 304	0.45 306	0.32 299	0.59 306	0.43 305	0.56 302	0.43 294	0.70 329	0.41 299	0.43 309	0.57 309	1.16 311	1.20 322	0.22 270	0.37 231	0.28 245	0.44 298	0.25 270	2.26 327	0.33 294	0.49 266	0.38 225	0.27 282	0.31 295	0.80 326	0.62 314	1.69 352	3.41 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	1.98 342	1.91 354	1.15 352	3.52 353	2.32 355	2.83 354	3.30 350	1.72 354	1.25 346	1.12 351	1.19 341	3.41 349	2.89 346	3.11 353	2.13 343	0.90 345	1.77 353	0.77 348	2.32 328	1.05 348	1.17 344	1.23 352	3.96 361	1.06 353	1.41 344	2.13 354	1.31 344	2.65 354

SGM+DAISY	1.04 320	0.66 318	0.62 326	0.75 313	0.68 321	0.82 317	0.74 317	0.69 327	0.75 334	0.64 336	1.09 336	1.35 317	1.44 324	0.60 321	1.43 314	1.04 352	0.77 324	0.68 343	2.40 329	0.80 341	1.22 346	1.15 351	0.51 322	0.67 338	1.12 335	1.05 342	1.65 351	2.69 355

WAO-7	0.99 319	0.85 324	0.88 344	1.81 335	0.83 327	0.71 313	0.92 321	1.01 345	1.13 344	0.96 347	1.28 346	1.37 320	1.65 331	0.63 322	1.55 321	0.76 337	0.73 322	0.47 322	2.44 330	0.73 337	0.72 318	0.76 324	0.26 277	0.88 350	0.71 323	0.85 331	0.74 319	1.09 320

PSMNet_ROB	1.30 331	1.36 341	0.71 333	1.48 325	1.00 331	1.69 332	1.56 331	0.64 323	0.74 332	1.47 356	3.99 356	2.77 342	1.51 326	2.54 348	0.73 281	0.47 308	0.70 319	0.49 326	2.51 331	0.71 335	0.81 324	0.58 297	3.05 354	0.58 331	0.80 326	0.64 318	0.88 325	0.69 289

otaku	0.82 311	1.17 334	0.41 313	1.90 338	0.99 330	1.68 331	1.39 327	0.46 303	0.41 299	0.46 316	0.36 269	0.93 300	0.43 282	1.51 332	0.45 249	0.30 256	0.44 298	0.29 292	2.65 332	0.40 306	0.60 293	0.58 297	2.09 337	0.34 302	0.42 296	0.35 274	0.49 281	0.74 294

ACVNet-4b	1.08 322	1.48 345	0.48 321	2.91 346	1.12 334	1.82 339	2.71 346	0.46 303	0.44 307	0.51 325	0.43 286	1.66 326	1.85 336	2.08 342	0.46 251	0.40 294	0.82 328	0.34 308	2.68 333	0.50 317	0.65 304	0.71 317	2.24 339	0.35 305	0.45 300	0.42 292	0.53 289	0.70 290

Ntro	0.87 314	1.36 341	0.44 316	1.82 336	1.04 333	1.67 330	1.60 332	0.52 309	0.44 307	0.48 321	0.42 283	0.98 303	0.40 278	1.61 334	0.64 275	0.31 258	0.49 307	0.30 298	2.69 334	0.44 314	0.68 310	0.60 302	2.13 338	0.36 310	0.45 300	0.45 297	0.52 288	0.71 292

SPS-STEREO	0.80 309	0.60 315	0.56 324	0.67 311	0.62 318	0.67 311	0.58 309	0.57 314	0.61 323	0.59 331	0.96 334	1.03 308	0.67 299	0.55 316	0.83 289	0.87 343	0.78 325	0.69 344	2.74 335	0.74 338	1.23 348	1.05 343	0.45 319	0.62 337	0.61 322	0.61 313	0.83 323	0.75 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet++	2.28 346	1.66 350	1.91 356	1.39 323	2.03 353	1.38 324	1.73 335	1.80 355	2.24 355	2.07 359	2.44 355	2.76 341	2.81 344	1.52 333	2.18 345	2.45 358	2.29 355	1.71 355	2.86 336	2.56 357	4.03 359	5.19 361	1.23 332	2.35 360	1.50 346	3.83 360	2.07 355	1.70 340

UNDER WATER	2.15 343	1.92 355	1.13 351	3.36 352	2.59 356	2.77 353	3.73 354	1.63 352	1.36 347	1.02 350	1.02 335	3.30 346	7.25 351	3.39 357	1.54 318	0.91 347	1.80 354	0.75 347	3.15 337	1.08 349	1.27 351	1.14 350	3.84 360	1.20 357	1.46 345	1.78 352	1.26 339	2.46 352

LSM0	3.53 353	0.37 300	0.30 295	0.55 304	0.45 309	0.56 302	0.63 311	0.74 331	0.61 323	0.60 334	0.87 330	1.16 311	1.39 323	0.25 281	28.52 370	45.56 370	0.55 312	0.38 313	3.16 338	0.62 324	1.14 343	1.40 354	0.31 303	0.42 319	0.59 319	0.81 329	0.98 332	2.52 353

gcap-zeroshot	0.36 259	0.13 144	0.16 216	0.19 215	0.14 188	0.19 210	0.14 200	0.28 239	0.13 165	0.37 284	0.35 263	0.34 244	0.12 153	0.12 187	0.23 156	0.36 281	0.50 308	0.17 167	3.18 339	0.25 255	0.45 250	0.51 277	0.23 272	0.11 166	0.21 176	0.26 231	0.25 165	0.27 205

LVE	1.38 333	1.30 340	0.82 340	4.62 354	1.50 347	1.89 341	3.66 353	0.82 335	0.73 331	0.88 343	0.82 327	1.12 310	1.52 327	2.14 343	0.81 287	0.56 317	0.84 329	0.59 335	3.33 340	0.72 336	0.84 331	0.89 335	2.40 344	0.80 346	1.12 335	0.70 322	1.00 334	0.90 310

WAO-8	1.55 337	1.53 346	1.00 347	2.82 344	1.43 345	1.91 342	2.01 340	1.05 347	1.38 348	1.44 354	1.87 350	2.25 332	2.76 341	2.68 349	1.01 304	0.83 340	0.99 333	0.59 335	3.35 341	1.08 349	0.82 326	0.85 332	1.36 333	0.82 347	1.60 351	1.12 344	1.27 340	1.93 347

Venus	1.55 337	1.53 346	1.00 347	2.82 344	1.43 345	1.91 342	2.01 340	1.05 347	1.38 348	1.44 354	1.87 350	2.25 332	2.76 341	2.68 349	1.01 304	0.83 340	0.99 333	0.59 335	3.35 341	1.08 349	0.82 326	0.85 332	1.36 333	0.82 347	1.60 351	1.12 344	1.27 340	1.93 347

TorneroNet-64	1.85 341	1.56 348	0.93 346	3.34 351	1.31 343	2.18 346	2.65 345	0.91 340	2.21 354	0.66 337	0.83 329	2.72 339	7.56 352	3.04 352	1.76 330	0.67 330	1.35 351	0.59 335	4.05 343	1.02 346	0.98 339	0.96 338	2.67 349	0.69 342	1.24 341	1.15 346	0.88 325	2.15 349

notaker	1.84 340	1.90 353	1.02 349	3.19 350	2.19 354	2.44 348	2.77 347	1.11 349	1.57 351	0.91 345	1.09 336	3.37 348	5.56 350	3.13 355	1.35 311	0.81 339	1.34 350	0.71 345	4.26 344	1.08 349	1.22 346	0.99 341	2.96 353	0.93 351	0.74 325	0.77 327	0.98 332	1.18 322

STStereo	1.28 330	0.74 321	0.83 341	2.32 340	0.84 328	2.27 347	0.98 324	1.04 346	0.96 339	0.51 325	1.19 341	3.30 346	2.84 345	0.25 281	2.59 355	0.45 303	0.38 287	0.26 280	4.54 345	0.33 294	0.51 275	0.47 260	0.28 286	0.56 329	1.24 341	0.96 340	1.38 346	2.45 351

ACVNet_2	1.13 323	1.26 339	0.75 336	2.58 343	1.30 342	1.73 336	1.87 338	0.75 333	0.52 314	0.59 331	0.53 303	1.29 315	0.90 313	1.85 337	0.70 278	0.48 309	1.14 340	0.40 317	4.70 346	0.54 321	0.71 317	0.60 302	2.05 336	0.61 335	0.81 328	0.47 299	0.70 315	0.82 303

DPSNet	0.76 308	0.28 281	0.26 284	0.38 287	0.38 298	0.44 291	0.30 278	0.36 280	0.41 299	0.27 187	0.32 256	2.73 340	0.95 315	0.38 302	0.80 285	0.66 328	0.53 310	0.46 321	4.94 347	0.56 323	0.83 330	0.97 339	0.57 325	0.44 321	0.56 317	0.48 301	0.54 291	0.63 281

DGTPSM_ROB	8.76 358	3.83 357	10.08 363	3.08 348	5.50 359	3.48 355	5.02 358	3.60 359	8.96 362	3.18 360	7.06 359	3.95 351	10.56 357	3.59 358	11.06 361	10.70 361	4.35 358	10.50 362	5.45 348	9.91 363	5.93 361	14.37 363	4.39 362	8.90 365	9.99 363	27.43 367	11.00 365	30.59 367

KSHMR	2.37 348	1.84 352	1.23 354	6.67 359	1.97 352	2.73 352	3.45 352	1.31 351	1.69 352	1.18 353	1.18 340	1.71 328	11.63 358	3.21 356	1.67 328	1.07 353	1.11 339	0.92 351	5.58 349	1.04 347	1.23 348	1.05 343	3.26 355	1.06 353	1.99 356	1.18 347	1.28 342	1.85 344

TorneroNet	2.33 347	1.60 349	0.88 344	5.64 357	1.76 349	2.56 349	2.94 348	0.97 343	2.29 356	0.79 340	1.98 352	4.07 352	12.24 359	3.12 354	1.29 309	0.67 330	1.30 349	0.61 341	5.93 350	1.00 345	1.04 340	0.98 340	2.79 352	0.70 343	1.86 354	1.04 341	1.02 335	1.87 345

LE_ROB	3.57 354	0.92 326	1.49 355	2.33 341	9.96 365	1.83 340	7.73 362	2.31 358	3.13 358	0.47 317	1.49 347	9.10 361	13.79 364	0.47 311	0.63 272	0.25 224	0.44 298	0.29 292	6.00 351	1.38 355	0.66 307	0.52 281	2.47 345	2.28 359	5.36 361	4.46 361	6.14 361	10.46 364

ktn	2.52 350	1.71 351	3.02 358	2.41 342	1.88 350	2.62 351	3.04 349	1.69 353	4.13 359	1.01 349	1.21 344	8.17 360	10.18 356	2.80 351	1.51 316	0.93 348	1.72 352	0.87 350	6.22 352	1.56 356	1.20 345	1.09 347	2.75 351	0.93 351	1.19 340	1.07 343	1.46 348	1.74 341

DispFullNet	1.20 327	1.15 332	0.77 338	1.20 321	0.97 329	1.12 322	1.34 326	0.66 324	0.58 318	0.74 338	0.82 327	3.72 350	1.48 325	1.65 336	1.03 306	1.32 354	1.00 336	0.58 333	6.30 353	1.09 353	0.84 331	0.76 324	0.42 314	0.35 305	0.50 310	0.35 274	0.68 314	1.00 318

DPSMNet_ROB	8.99 359	3.86 358	10.11 364	3.11 349	5.51 360	3.54 356	5.03 359	3.60 359	9.04 363	3.27 361	7.95 361	4.19 353	13.43 363	3.66 359	11.12 362	10.86 362	4.47 359	10.71 363	6.43 354	9.92 364	5.99 363	14.50 364	4.39 362	8.90 365	10.15 364	27.43 367	11.02 366	30.59 367

SFCPSM	0.64 299	0.24 267	0.19 241	0.28 261	0.23 256	0.27 257	0.24 254	0.30 257	0.30 282	0.34 256	0.50 298	0.63 284	1.06 317	0.19 258	0.37 231	0.34 268	0.31 257	0.24 260	8.10 355	0.39 302	0.45 250	0.43 246	0.20 260	0.19 255	0.30 259	0.31 262	0.36 242	0.45 265

DPSM_ROB	13.12 363	7.70 362	11.86 365	4.97 355	5.71 361	6.03 358	4.61 356	8.36 365	10.82 364	6.72 363	8.03 362	8.12 358	12.29 360	3.81 360	13.89 363	13.57 363	10.28 364	13.36 364	9.07 356	11.67 365	16.11 365	18.73 367	3.51 357	10.91 367	27.70 368	35.86 369	31.04 369	39.53 369

DPSM	13.12 363	7.70 362	11.86 365	4.97 355	5.71 361	6.03 358	4.61 356	8.36 365	10.82 364	6.72 363	8.03 362	8.12 358	12.29 360	3.81 360	13.89 363	13.57 363	10.28 364	13.36 364	9.07 356	11.67 365	16.11 365	18.73 367	3.51 357	10.91 367	27.70 368	35.86 369	31.04 369	39.53 369

HanzoNet	4.54 356	4.29 359	3.74 362	6.10 358	3.77 358	7.50 360	8.23 363	3.94 361	4.82 360	1.56 357	2.42 354	11.35 362	12.90 362	10.81 367	1.84 333	1.89 355	4.65 360	1.35 354	10.71 358	3.05 358	2.04 355	1.81 356	5.00 364	1.14 355	1.80 353	1.67 351	1.81 354	2.33 350

DPSimNet_ROB	5.23 357	7.46 361	3.48 361	6.82 360	6.53 363	4.88 357	5.29 360	5.03 362	6.96 361	3.68 362	10.30 364	6.62 356	7.58 353	4.15 363	3.41 358	2.75 359	5.59 361	2.26 356	12.16 359	3.45 359	5.93 361	2.70 358	3.37 356	3.75 361	3.16 359	3.16 359	4.52 359	6.28 359

PWCK	1.58 339	1.40 343	0.79 339	1.70 331	1.03 332	1.55 328	1.42 328	1.11 349	0.98 341	1.00 348	1.23 345	2.78 344	1.53 328	0.82 326	0.88 291	0.55 316	0.99 333	0.57 332	13.43 360	0.90 344	1.12 342	0.75 321	1.15 330	0.82 347	1.04 331	0.88 334	0.93 328	1.27 326

BEATNet-Init1	4.26 355	5.23 360	1.17 353	9.10 362	2.61 357	8.41 362	4.21 355	2.29 357	1.73 353	0.88 343	2.38 353	6.02 354	9.23 355	0.65 324	2.70 357	2.20 357	1.24 343	0.94 352	17.87 361	4.86 361	2.04 355	1.87 357	1.10 329	1.14 355	4.62 360	2.07 353	11.53 367	6.94 361

CasAABBNet	26.35 368	15.49 366	23.85 369	9.95 363	11.46 366	12.03 364	9.23 364	16.79 367	21.84 368	13.64 366	16.11 366	16.45 364	24.90 369	7.58 365	27.95 369	27.14 368	20.53 366	26.83 370	18.10 362	23.37 368	32.22 369	37.28 369	6.99 365	21.98 371	55.78 371	72.24 371	62.39 371	79.48 371

FlowAnything	26.42 369	15.50 367	23.88 370	9.99 364	11.54 367	12.07 365	9.28 365	16.89 368	21.87 369	13.68 367	16.26 367	16.42 363	24.79 368	7.69 366	27.93 368	27.24 369	20.55 367	26.80 369	18.20 363	23.53 369	32.22 369	37.62 370	7.05 366	22.05 372	55.78 371	72.50 372	62.44 372	79.62 372

PML	11.09 362	9.28 364	3.40 360	11.88 365	6.99 364	11.60 363	5.97 361	7.04 364	24.50 370	8.92 365	28.99 370	32.63 369	39.39 370	6.18 364	5.69 360	4.14 360	8.31 362	2.99 359	18.83 364	4.50 360	4.70 360	4.40 360	3.75 359	3.98 362	10.54 366	5.17 362	18.60 368	7.08 362

HaxPig	19.43 365	21.64 368	18.72 367	23.90 367	23.72 369	22.99 368	25.27 367	20.59 369	18.36 366	26.33 369	23.18 368	22.04 366	16.59 365	24.59 368	21.93 365	18.51 365	20.93 368	19.75 366	22.56 365	20.41 367	14.06 364	11.69 362	27.14 368	18.65 369	6.94 362	12.03 366	7.78 362	14.26 366

LRCNet_RVC	10.22 361	14.24 365	3.26 359	20.74 366	17.71 368	19.88 367	15.89 366	6.49 363	2.47 357	19.87 368	12.97 365	19.40 365	8.44 354	26.62 369	2.33 349	0.74 335	10.08 363	5.54 361	23.31 366	6.95 362	2.43 357	1.11 349	22.86 367	8.58 364	0.73 324	0.39 284	1.72 353	1.19 323

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 328	0.15 190	0.23 268	0.22 231	0.20 237	0.33 279	0.24 254	0.28 239	0.33 285	0.38 290	0.52 301	0.35 247	0.15 194	0.13 205	0.29 200	0.49 310	0.30 249	0.21 234	25.47 367	0.27 270	0.49 266	0.60 302	0.10 175	0.12 187	0.32 268	0.45 297	0.37 250	0.60 278

MEDIAN_ROB	22.61 366	26.37 369	23.42 368	27.86 369	27.01 370	26.90 370	28.47 369	24.00 370	21.42 367	31.43 370	26.90 369	25.65 367	19.56 366	27.54 370	23.81 366	20.10 366	25.89 369	23.65 367	27.64 368	24.33 370	18.71 367	15.27 365	29.65 369	20.16 370	10.22 365	11.12 365	10.11 364	13.24 365

AVERAGE_ROB	25.62 367	30.03 371	26.88 371	31.96 370	30.85 371	31.13 371	32.49 370	28.35 371	25.87 371	34.56 371	30.30 371	30.39 368	23.71 367	31.94 371	27.62 367	24.45 367	28.60 370	25.76 368	30.73 369	27.87 371	22.22 368	18.68 366	33.77 370	25.40 373	10.86 367	8.77 364	9.34 363	9.16 363

ACV-stereo	2.24 344	1.03 327	0.23 268	0.38 287	0.24 259	0.70 312	0.48 302	0.45 299	0.32 284	0.36 277	0.41 281	0.47 270	2.93 347	0.35 300	1.93 336	0.86 342	0.44 298	0.29 292	44.47 370	0.55 322	0.82 326	0.90 337	0.33 306	0.26 284	0.26 227	0.28 244	0.41 264	0.39 254

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

ASD4																								5.70 363

STTRV1_RVC		0.32 289	0.26 284	0.42 292	0.32 288	0.40 289	0.34 286	0.41 290	0.40 295	0.36 277	0.35 263	0.59 280	0.67 299	0.48 312	0.48 255	0.27 241	0.85 330	0.27 283		0.66 329	0.88 334	0.52 281		0.48 324	0.37 287	0.56 309	0.54 291	0.96 314

Low-res two-view benchmark