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

quiztm	0.08 1	0.07 7	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.09 32	0.03 5	0.06 4	0.05 4	0.04 2	0.04 9	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.28 9	0.29 39	0.08 3	0.05 1	0.09 3	0.09 23	0.10 5	0.08 2	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.12 21	0.06 4

LACA2	0.08 1	0.06 1	0.07 23	0.06 18	0.05 11	0.06 9	0.03 5	0.05 1	0.08 32	0.07 27	0.02 1	0.11 26	0.04 2	0.04 1	0.31 13	0.34 66	0.07 1	0.08 13	0.10 9	0.06 2	0.08 1	0.09 9	0.03 1	0.04 3	0.08 8	0.07 5	0.08 3	0.06 4

NLSM3	0.08 1	0.07 7	0.06 16	0.06 18	0.05 11	0.05 4	0.04 21	0.08 22	0.09 38	0.06 17	0.09 42	0.08 2	0.07 34	0.06 18	0.21 2	0.14 3	0.10 17	0.09 20	0.10 9	0.07 9	0.11 8	0.08 2	0.05 26	0.05 15	0.09 19	0.11 39	0.12 21	0.09 37

BridgeDepth	0.09 4	0.08 20	0.07 23	0.06 18	0.06 23	0.06 9	0.03 5	0.06 4	0.06 7	0.05 5	0.03 4	0.13 37	0.04 2	0.05 12	0.29 11	0.34 66	0.08 3	0.08 13	0.12 17	0.06 2	0.10 5	0.10 12	0.03 1	0.04 3	0.09 19	0.09 19	0.11 10	0.07 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 4	0.08 20	0.04 1	0.06 18	0.04 3	0.05 4	0.03 5	0.10 46	0.07 19	0.07 27	0.04 9	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 4	0.30 45	0.12 31	0.07 6	0.12 17	0.20 97	0.11 8	0.11 14	0.05 26	0.04 3	0.07 1	0.08 11	0.16 48	0.07 13

CoSv	0.09 4	0.11 40	0.07 23	0.05 7	0.04 3	0.09 32	0.04 21	0.08 22	0.06 7	0.06 17	0.03 4	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 11	0.30 45	0.11 20	0.07 6	0.13 23	0.06 2	0.12 17	0.09 9	0.03 1	0.04 3	0.11 41	0.07 5	0.10 7	0.06 4

Pointernet	0.09 4	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 17	0.31 218	0.06 4	0.04 1	0.05 5	0.06 19	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 8	0.33 58	0.09 8	0.06 3	0.09 3	0.16 72	0.09 3	0.09 9	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 31	0.08 28

LACA1	0.10 8	0.09 25	0.08 30	0.06 18	0.08 48	0.06 9	0.04 21	0.06 4	0.10 48	0.06 17	0.05 14	0.10 16	0.07 34	0.08 35	0.36 18	0.39 92	0.09 8	0.11 37	0.11 13	0.07 9	0.11 8	0.11 14	0.04 10	0.05 15	0.10 27	0.10 30	0.12 21	0.10 45

MLG-Stereo	0.10 8	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 11	0.28 190	0.02 1	0.06 4	0.06 7	0.07 27	0.03 4	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 20	0.35 71	0.11 20	0.09 20	0.12 17	0.06 2	0.16 33	0.15 29	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 10	0.07 13

AIO-test2	0.10 8	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 48	0.08 24	0.05 40	0.06 4	0.07 19	0.05 5	0.08 33	0.10 16	0.05 8	0.04 1	0.58 51	0.15 7	0.09 8	0.07 6	0.09 3	0.13 56	0.11 8	0.19 44	0.03 1	0.08 51	0.09 19	0.07 5	0.06 1	0.06 4

ProNet	0.10 8	0.07 7	0.09 35	0.06 18	0.04 3	0.10 37	0.32 222	0.07 15	0.04 1	0.04 2	0.11 57	0.07 1	0.03 1	0.20 137	0.33 16	0.21 12	0.11 20	0.08 13	0.11 13	0.07 9	0.10 5	0.08 2	0.08 64	0.05 15	0.10 27	0.06 1	0.10 7	0.06 4

PointNet	0.11 12	0.09 25	0.09 35	0.06 18	0.05 11	0.08 24	0.16 167	0.11 51	0.07 19	0.07 27	0.08 33	0.10 16	0.07 34	0.08 35	0.22 3	0.18 9	0.09 8	0.06 3	0.17 41	0.14 64	0.16 33	0.18 38	0.07 55	0.06 30	0.10 27	0.20 98	0.19 66	0.09 37

MatchStereo	0.11 12	0.10 35	0.09 35	0.05 7	0.08 48	0.07 17	0.04 21	0.08 22	0.12 67	0.04 2	0.07 24	0.08 2	0.10 56	0.09 45	0.43 27	0.25 23	0.12 31	0.11 37	0.10 9	0.10 30	0.15 27	0.26 55	0.04 10	0.08 51	0.10 27	0.11 39	0.10 7	0.09 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 12	0.08 20	0.07 23	0.06 18	0.06 23	0.05 4	0.04 21	0.06 4	0.07 19	0.07 27	0.07 24	0.09 9	0.06 22	0.08 35	0.70 81	0.20 11	0.11 20	0.09 20	0.12 17	0.07 9	0.12 17	0.13 21	0.05 26	0.04 3	0.10 27	0.10 30	0.12 21	0.11 50

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 11	0.36 237	0.03 5	0.06 4	0.06 7	0.07 27	0.04 9	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 20	0.33 58	0.12 31	0.09 20	0.13 23	0.06 2	0.17 38	0.18 38	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 5	0.12 21	0.07 13

MM-Stereo_test1	0.11 12	0.11 40	0.07 23	0.06 18	0.04 3	0.05 4	0.02 1	0.08 22	0.06 7	0.07 27	0.03 4	0.10 16	0.04 2	0.04 1	0.39 23	0.25 23	0.12 31	0.08 13	0.13 23	0.21 113	0.13 19	0.15 29	0.05 26	0.04 3	0.08 8	0.34 187	0.13 31	0.07 13

AIO-test1	0.11 12	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 35	0.08 24	0.03 5	0.09 41	0.08 32	0.08 36	0.07 24	0.10 16	0.05 8	0.06 18	0.42 24	0.22 15	0.10 17	0.08 13	0.11 13	0.20 97	0.11 8	0.47 83	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 5	0.07 2	0.06 4

AIO-Stereo	0.11 12	0.09 25	0.09 35	0.08 45	0.06 23	0.12 65	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 5	0.06 19	0.12 30	0.05 8	0.05 12	0.46 30	0.34 66	0.22 76	0.10 29	0.21 59	0.12 45	0.13 19	0.12 18	0.04 10	0.05 15	0.08 8	0.10 30	0.13 31	0.06 4

RSM	0.11 12	0.09 25	0.09 35	0.07 35	0.06 23	0.14 82	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 5	0.07 24	0.13 37	0.06 22	0.04 1	0.51 37	0.26 29	0.10 17	0.10 29	0.14 31	0.11 35	0.17 38	0.13 21	0.04 10	0.06 30	0.09 19	0.11 39	0.13 31	0.07 13

LACA3	0.12 20	0.10 35	0.09 35	0.07 35	0.07 35	0.08 24	0.05 40	0.07 15	0.10 48	0.08 36	0.06 19	0.14 46	0.06 22	0.08 35	0.47 31	0.36 78	0.09 8	0.11 37	0.15 36	0.08 20	0.14 21	0.14 24	0.04 10	0.06 30	0.12 46	0.11 39	0.13 31	0.12 53

DispViT+	0.12 20	0.09 25	0.09 35	0.10 58	0.09 56	0.07 17	0.05 40	0.08 22	0.10 48	0.09 44	0.09 42	0.11 26	0.07 34	0.07 27	0.44 28	0.28 36	0.09 8	0.11 37	0.12 17	0.09 23	0.11 8	0.14 24	0.05 26	0.09 60	0.09 19	0.15 64	0.12 21	0.13 57

RSM++	0.12 20	0.10 35	0.09 35	0.08 45	0.07 35	0.10 37	0.04 21	0.08 22	0.07 19	0.06 17	0.07 24	0.13 37	0.07 34	0.04 1	0.50 34	0.26 29	0.12 31	0.11 37	0.14 31	0.11 35	0.20 50	0.14 24	0.06 39	0.10 70	0.11 41	0.09 19	0.13 31	0.08 28

CroCo-Stereo Lap2	0.12 20	0.07 7	0.05 8	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.03 5	0.08 22	0.06 7	0.11 56	0.03 4	0.12 30	0.06 22	0.08 35	0.59 52	0.36 78	0.11 20	0.10 29	0.12 17	0.07 9	0.25 64	0.17 35	0.04 10	0.07 42	0.11 41	0.11 39	0.11 10	0.08 28

CroCo-Stereo	0.12 20	0.07 7	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.04 1	0.02 1	0.08 22	0.06 7	0.06 17	0.02 1	0.10 16	0.06 22	0.07 27	0.85 138	0.38 87	0.11 20	0.09 20	0.16 39	0.06 2	0.22 56	0.18 38	0.04 10	0.05 15	0.10 27	0.09 19	0.11 10	0.07 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
111111	0.13 25	0.08 20	0.06 16	0.06 18	0.07 35	0.10 37	0.03 5	0.06 4	0.07 19	0.03 1	0.06 19	0.14 46	0.06 22	0.10 53	0.50 34	0.25 23	0.11 20	0.09 20	0.15 36	0.07 9	0.37 98	0.60 104	0.05 26	0.05 15	0.08 8	0.08 11	0.09 6	0.05 1

LG-Stereo	0.13 25	0.07 7	0.05 8	0.06 18	0.06 23	0.21 141	0.03 5	0.09 41	0.08 32	0.09 44	0.32 187	0.16 52	0.05 8	0.06 18	0.67 72	0.31 49	0.11 20	0.09 20	0.18 48	0.08 20	0.14 21	0.12 18	0.03 1	0.04 3	0.08 8	0.12 48	0.11 10	0.07 13

StereoVision	0.13 25	0.10 35	0.07 23	0.06 18	0.07 35	0.07 17	0.07 70	0.10 46	0.13 76	0.09 44	0.07 24	0.16 52	0.07 34	0.11 58	0.56 43	0.29 39	0.14 43	0.13 49	0.17 41	0.09 23	0.18 43	0.15 29	0.04 10	0.08 51	0.15 65	0.13 58	0.19 66	0.15 66

TDLM	0.13 25	0.14 62	0.13 83	0.10 58	0.12 79	0.11 50	0.10 99	0.14 61	0.10 48	0.09 44	0.16 95	0.17 59	0.10 56	0.09 45	0.28 9	0.19 10	0.15 48	0.14 55	0.13 23	0.10 30	0.15 27	0.11 14	0.09 75	0.10 70	0.11 41	0.10 30	0.15 43	0.15 66

BridgeDepth_RVC	0.14 29	0.13 55	0.10 52	0.08 45	0.09 56	0.08 24	0.05 40	0.12 54	0.12 67	0.10 52	0.08 33	0.12 30	0.08 42	0.08 35	0.57 46	0.33 58	0.11 20	0.12 47	0.19 50	0.11 35	0.15 27	0.14 24	0.06 39	0.07 42	0.13 50	0.17 73	0.15 43	0.17 80
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 29	0.11 40	0.11 58	0.08 45	0.06 23	0.08 24	0.04 21	0.11 51	0.08 32	0.09 44	0.12 63	0.20 74	0.06 22	0.07 27	0.69 80	0.40 99	0.18 61	0.13 49	0.18 48	0.17 75	0.19 46	0.13 21	0.06 39	0.08 51	0.12 46	0.10 30	0.13 31	0.14 63

GSStereo	0.14 29	0.11 40	0.12 70	0.07 35	0.07 35	0.13 70	0.07 70	0.06 4	0.10 48	0.07 27	0.07 24	0.17 59	0.05 8	0.04 1	0.56 43	0.29 39	0.26 103	0.10 29	0.20 55	0.12 45	0.19 46	0.23 52	0.04 10	0.06 30	0.27 148	0.09 19	0.12 21	0.07 13

AdaDepth	0.14 29	0.11 40	0.07 23	0.07 35	0.08 48	0.17 111	0.05 40	0.08 22	0.08 32	0.06 17	0.08 33	0.10 16	0.06 22	0.11 58	0.57 46	0.37 84	0.14 43	0.12 47	0.22 61	0.17 75	0.15 27	0.21 47	0.04 10	0.06 30	0.10 27	0.11 39	0.17 54	0.11 50

MLG-Stereo_test2	0.14 29	0.12 47	0.06 16	0.05 7	0.06 23	0.31 204	0.03 5	0.09 41	0.07 19	0.09 44	0.22 125	0.12 30	0.05 8	0.07 27	0.60 54	0.39 92	0.15 48	0.13 49	0.21 59	0.10 30	0.21 54	0.21 47	0.05 26	0.04 3	0.10 27	0.08 11	0.15 43	0.10 45

DEFOM-Stereo	0.14 29	0.12 47	0.09 35	0.08 45	0.08 48	0.11 50	0.04 21	0.10 46	0.07 19	0.08 36	0.10 48	0.12 30	0.06 22	0.07 27	0.51 37	0.29 39	0.17 58	0.14 55	0.17 41	0.10 30	0.32 83	0.16 33	0.08 64	0.07 42	0.12 46	0.13 58	0.25 89	0.13 57

U	0.14 29	0.09 25	0.05 8	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.02 1	0.09 41	0.06 7	0.09 44	0.02 1	0.12 30	0.10 56	0.07 27	0.77 101	0.44 119	0.15 48	0.11 37	0.15 36	0.09 23	0.27 70	0.26 55	0.03 1	0.06 30	0.13 50	0.10 30	0.11 10	0.09 37

RAFT	0.14 29	0.07 7	0.10 52	0.08 45	0.04 3	0.24 165	0.28 212	0.19 75	0.07 19	0.13 60	0.08 33	0.13 37	0.06 22	0.11 58	0.44 28	0.17 8	0.12 31	0.08 13	0.14 31	0.21 113	0.16 33	0.18 38	0.04 10	0.05 15	0.15 65	0.15 64	0.21 75	0.16 70

GIP-stereo	0.15 37	0.12 47	0.09 35	0.07 35	0.06 23	0.23 157	0.10 99	0.07 15	0.06 7	0.08 36	0.09 42	0.11 26	0.05 8	0.13 70	0.60 54	0.26 29	0.13 39	0.11 37	0.19 50	0.31 163	0.17 38	0.60 104	0.05 26	0.06 30	0.10 27	0.12 48	0.16 48	0.07 13

IGEV-Stereo++	0.15 37	0.10 35	0.06 16	0.07 35	0.07 35	0.09 32	0.03 5	0.07 15	0.07 19	0.06 17	0.09 42	0.15 49	0.07 34	0.14 80	0.48 32	0.26 29	0.11 20	0.10 29	0.17 41	0.09 23	0.15 27	1.09 174	0.05 26	0.05 15	0.08 8	0.09 19	0.18 58	0.08 28

Occ-G	0.15 37	0.13 55	0.10 52	0.09 54	0.08 48	0.12 65	0.04 21	0.08 22	0.06 7	0.05 5	0.10 48	0.10 16	0.06 22	0.06 18	0.49 33	0.31 49	0.13 39	0.13 49	0.84 220	0.09 23	0.21 54	0.20 46	0.06 39	0.07 42	0.10 27	0.08 11	0.18 58	0.09 37

MoCha-V2	0.15 37	0.09 25	0.09 35	0.06 18	0.07 35	0.16 101	0.04 21	0.07 15	0.04 1	0.06 17	0.08 33	0.12 30	0.16 95	0.05 12	0.79 105	0.24 21	0.11 20	0.09 20	0.13 23	0.21 113	0.16 33	0.76 129	0.04 10	0.05 15	0.09 19	0.09 19	0.08 3	0.05 1

delet	0.15 37	0.14 62	0.12 70	0.12 78	0.12 79	0.13 70	0.09 87	0.12 54	0.09 38	0.15 65	0.11 57	0.16 52	0.09 50	0.11 58	0.57 46	0.23 18	0.16 53	0.13 49	0.13 23	0.12 45	0.17 38	0.29 58	0.09 75	0.10 70	0.13 50	0.12 48	0.20 72	0.13 57

TS12	0.16 42	0.13 55	0.11 58	0.10 58	0.11 69	0.10 37	0.05 40	0.17 67	0.10 48	0.08 36	0.14 80	0.16 52	0.10 56	0.09 45	0.52 39	0.47 140	0.14 43	0.14 55	0.25 66	0.11 35	0.23 60	0.18 38	0.07 55	0.09 60	0.18 88	0.15 64	0.19 66	0.19 88

TS	0.16 42	0.13 55	0.11 58	0.10 58	0.11 69	0.10 37	0.05 40	0.17 67	0.10 48	0.08 36	0.14 80	0.16 52	0.10 56	0.09 45	0.52 39	0.47 140	0.14 43	0.14 55	0.25 66	0.11 35	0.23 60	0.18 38	0.07 55	0.09 60	0.18 88	0.15 64	0.19 66	0.19 88

GEAStereo	0.16 42	0.12 47	0.18 138	0.10 58	0.07 35	0.13 70	0.05 40	0.08 22	0.07 19	0.08 36	0.05 14	0.18 64	0.05 8	0.12 67	0.82 123	0.23 18	0.15 48	0.11 37	0.19 50	0.13 56	0.20 50	0.32 61	0.05 26	0.07 42	0.36 211	0.10 30	0.16 48	0.09 37

gasm-f	0.16 42	0.12 47	0.18 138	0.10 58	0.07 35	0.13 70	0.05 40	0.08 22	0.07 19	0.08 36	0.05 14	0.18 64	0.05 8	0.12 67	0.82 123	0.23 18	0.15 48	0.11 37	0.19 50	0.13 56	0.20 50	0.32 61	0.05 26	0.07 42	0.36 211	0.10 30	0.16 48	0.09 37

RAStereo	0.16 42	0.12 47	0.08 30	0.06 18	0.08 48	0.06 9	0.04 21	0.10 46	0.07 19	0.20 80	0.04 9	0.14 46	0.06 22	0.09 45	0.96 161	0.35 71	0.18 61	0.13 49	0.20 55	0.08 20	0.46 117	0.23 52	0.05 26	0.06 30	0.13 50	0.11 39	0.12 21	0.11 50

iRaftStereo_RVC	0.16 42	0.15 64	0.11 58	0.10 58	0.10 62	0.09 32	0.05 40	0.17 67	0.09 38	0.15 65	0.15 85	0.18 64	0.09 50	0.18 126	0.38 20	0.28 36	0.20 70	0.14 55	0.19 50	0.12 45	0.34 90	0.30 60	0.07 55	0.09 60	0.14 58	0.12 48	0.18 58	0.13 57

AANet_RVC	0.16 42	0.13 55	0.13 83	0.10 58	0.15 106	0.08 24	0.13 138	0.14 61	0.15 92	0.13 60	0.13 71	0.13 37	0.11 65	0.10 53	0.42 24	0.24 21	0.16 53	0.16 68	0.20 55	0.15 68	0.15 27	0.17 35	0.11 102	0.11 79	0.16 75	0.17 73	0.22 79	0.24 117

NLCSM	0.17 49	0.06 1	0.04 1	0.05 7	0.04 3	0.06 9	0.04 21	0.09 41	0.98 311	0.05 5	0.52 229	0.08 2	1.58 301	0.05 12	0.23 4	0.11 1	0.07 1	0.05 1	0.08 1	0.05 1	0.08 1	0.07 1	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 5	0.08 3	0.05 1

MM-Stereo_test2	0.17 49	0.13 55	0.08 30	0.07 35	0.05 11	0.06 9	0.03 5	0.08 22	0.06 7	0.09 44	0.04 9	0.11 26	0.05 8	0.05 12	0.50 34	0.40 99	0.12 31	0.10 29	0.13 23	0.27 140	0.18 43	0.64 113	0.06 39	0.05 15	0.09 19	0.84 282	0.11 10	0.08 28

GREAT-IGEV	0.17 49	0.09 25	0.08 30	0.05 7	0.04 3	0.24 165	0.03 5	0.08 22	0.10 48	0.06 17	0.06 19	0.15 49	0.05 8	0.06 18	0.84 129	0.30 45	0.12 31	0.09 20	0.13 23	0.12 45	0.11 8	1.21 198	0.06 39	0.12 84	0.08 8	0.08 11	0.17 54	0.06 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 52	0.09 25	0.09 35	0.08 45	0.05 11	0.30 200	0.04 21	0.07 15	0.08 32	0.10 52	0.05 14	0.13 37	0.08 42	0.08 35	0.70 81	0.36 78	0.13 39	0.10 29	0.14 31	0.11 35	0.14 21	1.06 170	0.12 114	0.06 30	0.10 27	0.29 162	0.15 43	0.07 13

MSCF	0.18 52	0.09 25	0.09 35	0.08 45	0.06 23	0.30 200	0.03 5	0.07 15	0.09 38	0.10 52	0.05 14	0.13 37	0.08 42	0.09 45	0.72 88	0.35 71	0.13 39	0.10 29	0.14 31	0.12 45	0.14 21	1.03 166	0.11 102	0.06 30	0.10 27	0.36 198	0.14 40	0.07 13

DFGA-Net	0.18 52	0.17 76	0.10 52	0.13 88	0.08 48	0.10 37	0.08 77	0.19 75	0.10 48	0.28 112	0.11 57	0.18 64	0.09 50	0.13 70	0.68 77	0.27 33	0.20 70	0.15 63	0.28 83	0.12 45	0.22 56	0.17 35	0.08 64	0.12 84	0.15 65	0.12 48	0.35 119	0.14 63

CVANet_RVC	0.18 52	0.18 86	0.18 138	0.20 159	0.15 106	0.17 111	0.13 138	0.23 92	0.11 61	0.14 63	0.22 125	0.20 74	0.12 75	0.48 272	0.35 17	0.21 12	0.17 58	0.16 68	0.16 39	0.13 56	0.18 43	0.15 29	0.10 84	0.12 84	0.14 58	0.12 48	0.19 66	0.16 70

WQFJX1	0.19 56	0.07 7	0.04 1	0.05 7	0.04 3	0.05 4	0.04 21	0.08 22	1.04 312	0.05 5	0.56 234	0.08 2	1.68 305	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 3	0.06 3	0.08 1	0.06 2	0.11 8	0.08 2	0.06 39	0.05 15	0.08 8	0.08 11	0.11 10	0.06 4

MaDis-Stereo	0.19 56	0.16 71	0.11 58	0.07 35	0.10 62	0.06 9	0.06 60	0.12 54	0.10 48	0.19 77	0.08 33	0.19 69	0.08 42	0.14 80	0.52 39	0.39 92	0.24 88	0.18 80	0.30 87	0.12 45	0.46 117	0.36 69	0.07 55	0.10 70	0.19 98	0.23 110	0.20 72	0.25 123

GANet	0.19 56	0.17 76	0.16 115	0.16 118	0.16 118	0.21 141	0.14 148	0.20 81	0.13 76	0.15 65	0.20 112	0.37 173	0.10 56	0.14 80	0.42 24	0.22 15	0.40 190	0.20 92	0.17 41	0.11 35	0.22 56	0.14 24	0.12 114	0.12 84	0.15 65	0.13 58	0.20 72	0.17 80

WQFJA1	0.20 59	0.07 7	0.05 8	0.06 18	0.05 11	0.07 17	0.05 40	0.08 22	1.05 313	0.05 5	0.67 252	0.09 9	1.81 309	0.07 27	0.23 4	0.14 3	0.09 8	0.07 6	0.09 3	0.07 9	0.14 21	0.08 2	0.06 39	0.05 15	0.08 8	0.08 11	0.11 10	0.08 28

WQFJX	0.20 59	0.07 7	0.05 8	0.05 7	0.05 11	0.07 17	0.05 40	0.06 4	1.06 316	0.05 5	0.59 240	0.08 2	1.70 306	0.04 1	0.31 13	0.14 3	0.08 3	0.07 6	0.09 3	0.07 9	0.09 3	0.08 2	0.06 39	0.05 15	0.08 8	0.09 19	0.11 10	0.08 28

NLMM	0.20 59	0.07 7	0.05 8	0.06 18	0.05 11	0.07 17	0.05 40	0.08 22	1.05 313	0.05 5	0.67 252	0.09 9	1.81 309	0.07 27	0.23 4	0.14 3	0.09 8	0.07 6	0.09 3	0.07 9	0.14 21	0.08 2	0.06 39	0.05 15	0.08 8	0.08 11	0.11 10	0.08 28

AASNet	0.20 59	0.17 76	0.13 83	0.14 100	0.15 106	0.15 90	0.13 138	0.17 67	0.09 38	0.15 65	0.15 85	0.16 52	0.09 50	0.14 80	1.03 170	0.22 15	0.18 61	0.16 68	0.17 41	0.14 64	0.17 38	0.76 129	0.10 84	0.11 79	0.15 65	0.13 58	0.17 54	0.12 53

NLMM1	0.21 63	0.08 20	0.05 8	0.05 7	0.05 11	0.06 9	0.04 21	0.08 22	1.15 322	0.06 17	0.58 238	0.10 16	1.76 308	0.06 18	0.36 18	0.21 12	0.08 3	0.08 13	0.11 13	0.07 9	0.16 33	0.10 12	0.06 39	0.06 30	0.10 27	0.09 19	0.13 31	0.07 13

LG-Stereo_L2	0.21 63	0.16 71	0.09 35	0.07 35	0.11 69	0.23 157	0.04 21	0.19 75	0.12 67	0.26 102	0.23 130	0.25 97	0.11 65	0.17 107	0.63 61	0.52 165	0.24 88	0.16 68	0.29 85	0.25 135	0.40 104	0.44 76	0.07 55	0.08 51	0.15 65	0.12 48	0.16 48	0.16 70

LG-Stereo_L1	0.21 63	0.16 71	0.09 35	0.07 35	0.11 69	0.24 165	0.04 21	0.19 75	0.12 67	0.27 106	0.23 130	0.23 86	0.11 65	0.17 107	0.60 54	0.53 169	0.24 88	0.16 68	0.33 99	0.27 140	0.40 104	0.44 76	0.06 39	0.08 51	0.15 65	0.11 39	0.17 54	0.16 70

LGtest1	0.21 63	0.15 64	0.12 70	0.10 58	0.14 94	0.35 230	0.05 40	0.14 61	0.13 76	0.12 59	0.34 196	0.16 52	0.13 81	0.10 53	0.74 90	0.48 146	0.23 79	0.23 121	0.25 66	0.20 97	0.29 75	0.44 76	0.08 64	0.10 70	0.14 58	0.12 48	0.18 58	0.15 66

plain	0.21 63	0.20 114	0.12 70	0.11 72	0.14 94	0.10 37	0.06 60	0.22 87	0.11 61	0.23 84	0.08 33	0.22 83	0.11 65	0.17 107	0.66 67	0.45 130	0.25 96	0.20 92	0.26 73	0.12 45	0.46 117	0.42 74	0.07 55	0.14 117	0.17 81	0.17 73	0.19 66	0.21 102

RAFT_CTSACE	0.21 63	0.20 114	0.13 83	0.12 78	0.10 62	0.14 82	0.08 77	0.24 100	0.10 48	0.26 102	0.10 48	0.21 78	0.18 114	0.11 58	0.57 46	0.35 71	0.19 68	0.14 55	0.26 73	0.18 82	0.31 81	0.70 119	0.08 64	0.10 70	0.27 148	0.17 73	0.33 107	0.16 70

NLSM1	0.22 69	0.07 7	0.05 8	0.06 18	0.06 23	0.08 24	0.05 40	0.10 46	1.10 320	0.05 5	0.67 252	0.10 16	1.75 307	0.05 12	0.32 15	0.25 23	0.09 8	0.07 6	0.10 9	0.07 9	0.11 8	0.11 14	0.06 39	0.05 15	0.09 19	0.09 19	0.12 21	0.07 13

test_5	0.22 69	0.19 98	0.11 58	0.11 72	0.07 35	0.21 141	0.07 70	0.32 157	0.10 48	0.17 72	0.21 117	0.24 89	0.21 135	0.08 35	0.97 164	0.46 137	0.16 53	0.15 63	0.26 73	0.11 35	0.23 60	0.46 82	0.06 39	0.12 84	0.16 75	0.17 73	0.33 107	0.20 93

AFF-stereo	0.22 69	0.19 98	0.15 107	0.14 100	0.12 79	0.14 82	0.06 60	0.24 100	0.13 76	0.29 119	0.12 63	0.24 89	0.10 56	0.08 35	0.60 54	0.38 87	0.18 61	0.19 85	0.48 138	0.12 45	0.28 71	0.56 92	0.08 64	0.10 70	0.19 98	0.18 89	0.43 172	0.16 70

LG-G_1	0.23 72	0.15 64	0.11 58	0.12 78	0.15 106	0.24 165	0.06 60	0.13 57	0.09 38	0.11 56	0.18 97	0.17 59	0.11 65	0.15 91	0.70 81	0.44 119	0.21 73	0.19 85	0.26 73	0.17 75	0.32 83	1.48 239	0.06 39	0.09 60	0.13 50	0.12 48	0.18 58	0.16 70

LG-G	0.23 72	0.15 64	0.11 58	0.12 78	0.15 106	0.24 165	0.06 60	0.13 57	0.09 38	0.11 56	0.18 97	0.17 59	0.11 65	0.15 91	0.70 81	0.44 119	0.21 73	0.19 85	0.26 73	0.17 75	0.32 83	1.48 239	0.06 39	0.09 60	0.13 50	0.12 48	0.18 58	0.16 70

MIF-Stereo (partial)	0.23 72	0.20 114	0.12 70	0.10 58	0.12 79	0.10 37	0.07 70	0.17 67	0.14 84	0.18 75	0.10 48	0.20 74	0.11 65	0.17 107	1.11 189	0.44 119	0.25 96	0.21 101	0.26 73	0.13 56	0.49 127	0.32 61	0.08 64	0.14 117	0.17 81	0.17 73	0.38 139	0.20 93

anonymousdsp	0.23 72	0.12 47	0.11 58	0.12 78	0.10 62	0.12 65	0.06 60	0.16 64	0.09 38	0.15 65	0.79 267	0.15 49	0.07 34	0.10 53	0.84 129	0.30 45	0.18 61	0.14 55	0.22 61	0.24 133	0.25 64	1.12 182	0.17 184	0.09 60	0.12 46	0.09 19	0.23 81	0.10 45

GMStereo	0.23 72	0.24 180	0.13 83	0.19 149	0.17 139	0.19 127	0.14 148	0.29 126	0.16 99	0.23 84	0.19 109	0.32 152	0.16 95	0.13 70	0.53 42	0.27 33	0.28 120	0.19 85	0.43 131	0.20 97	0.30 79	0.19 44	0.12 114	0.15 126	0.24 122	0.19 94	0.39 143	0.20 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 77	0.15 64	0.11 58	0.09 54	0.11 69	0.09 32	0.05 40	0.16 64	0.11 61	0.21 81	0.09 42	0.19 69	0.15 91	0.27 179	1.23 196	0.46 137	0.23 79	0.18 80	0.63 190	0.13 56	0.53 143	0.37 70	0.10 84	0.12 84	0.17 81	0.23 110	0.15 43	0.17 80

MMNet	0.24 77	0.15 64	0.12 70	0.13 88	0.13 89	0.13 70	0.10 99	0.16 64	0.12 67	0.13 60	0.14 80	0.19 69	0.09 50	0.18 126	2.14 241	0.25 23	0.18 61	0.16 68	0.20 55	0.14 64	0.20 50	0.37 70	0.10 84	0.12 84	0.15 65	0.15 64	0.28 99	0.16 70

MLG-Stereo_test3	0.25 79	0.11 40	0.09 35	0.11 72	0.14 94	0.14 82	0.05 40	0.11 51	0.09 38	0.17 72	0.10 48	0.19 69	0.08 42	0.09 45	0.66 67	0.38 87	0.17 58	0.15 63	2.15 291	0.11 35	0.29 75	0.75 127	0.05 26	0.08 51	0.11 41	0.10 30	0.18 58	0.12 53

AEACV	0.25 79	0.17 76	0.11 58	0.09 54	0.07 35	0.15 90	0.04 21	0.08 22	0.06 7	0.07 27	0.07 24	0.13 37	0.08 42	0.12 67	1.39 208	0.79 231	0.16 53	0.14 55	0.25 66	0.19 90	0.24 63	1.00 161	0.10 84	0.07 42	0.10 27	0.95 292	0.14 40	0.08 28

RAFT+CT+SA	0.25 79	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.09 56	0.10 37	0.08 77	0.32 157	0.13 76	0.24 91	0.10 48	0.26 104	0.21 135	0.09 45	0.98 165	0.58 179	0.18 61	0.16 68	0.40 122	0.14 64	0.33 88	0.72 123	0.07 55	0.12 84	0.19 98	0.17 73	0.32 102	0.20 93

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 79	0.20 114	0.18 138	0.15 108	0.17 139	0.13 70	0.10 99	0.29 126	0.15 92	0.33 160	0.15 85	0.31 144	0.22 140	0.14 80	0.66 67	0.37 84	0.22 76	0.15 63	0.50 151	0.16 72	0.32 83	0.59 101	0.10 84	0.13 104	0.24 122	0.19 94	0.47 187	0.20 93

UPFNet	0.25 79	0.18 86	0.19 151	0.17 132	0.18 148	0.19 127	0.14 148	0.22 87	0.16 99	0.23 84	0.18 97	0.21 78	0.13 81	0.26 173	1.51 211	0.28 36	0.23 79	0.21 101	0.25 66	0.18 82	0.22 56	0.35 67	0.13 133	0.15 126	0.18 88	0.18 89	0.39 143	0.18 85

MIM_Stereo	0.26 84	0.18 86	0.14 100	0.15 108	0.14 94	0.24 165	0.07 70	0.27 110	0.11 61	0.24 91	0.12 63	0.20 74	0.12 75	0.17 107	0.85 138	0.44 119	0.24 88	0.19 85	0.54 166	0.20 97	0.46 117	0.70 119	0.08 64	0.12 84	0.17 81	0.29 162	0.34 116	0.16 70

TESTraft	0.26 84	0.21 126	0.13 83	0.11 72	0.11 69	0.10 37	0.09 87	0.24 100	0.15 92	0.24 91	0.12 63	0.28 115	0.23 147	0.15 91	1.11 189	0.42 107	0.23 79	0.17 75	0.49 145	0.18 82	0.34 90	0.50 86	0.09 75	0.12 84	0.22 112	0.25 139	0.48 190	0.23 112

raft+_RVC	0.26 84	0.19 98	0.15 107	0.15 108	0.15 106	0.13 70	0.14 148	0.30 134	0.14 84	0.28 112	0.18 97	0.22 83	0.11 65	0.19 129	0.62 59	0.43 115	0.23 79	0.17 75	0.41 123	0.28 145	0.45 116	0.95 152	0.09 75	0.11 79	0.20 105	0.18 89	0.25 89	0.20 93

DMCA	0.26 84	0.17 76	0.16 115	0.13 88	0.14 94	0.13 70	0.11 106	0.18 74	0.15 92	0.19 77	0.18 97	0.28 115	0.12 75	0.15 91	1.79 222	0.60 185	0.32 149	0.46 263	0.24 64	0.15 68	0.26 67	0.21 47	0.13 133	0.12 84	0.17 81	0.17 73	0.21 75	0.17 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 88	0.18 86	0.11 58	0.12 78	0.11 69	0.35 230	0.05 40	0.23 92	0.14 84	0.30 126	0.21 117	0.24 89	0.35 216	0.13 70	0.76 99	0.60 185	0.27 109	0.28 160	0.32 96	0.33 168	0.61 161	0.60 104	0.09 75	0.08 51	0.14 58	0.38 205	0.24 85	0.14 63

TestStereo1	0.27 88	0.22 143	0.12 70	0.12 78	0.12 79	0.11 50	0.09 87	0.24 100	0.15 92	0.24 91	0.12 63	0.34 162	0.23 147	0.14 80	1.09 182	0.44 119	0.24 88	0.17 75	0.51 154	0.15 68	0.35 95	0.79 135	0.08 64	0.12 84	0.22 112	0.24 122	0.49 192	0.23 112

SA-5K	0.27 88	0.22 143	0.12 70	0.12 78	0.12 79	0.11 50	0.09 87	0.24 100	0.15 92	0.24 91	0.12 63	0.34 162	0.23 147	0.14 80	1.09 182	0.44 119	0.24 88	0.17 75	0.51 154	0.15 68	0.35 95	0.79 135	0.08 64	0.12 84	0.22 112	0.24 122	0.49 192	0.23 112

ARAFT	0.27 88	0.17 76	0.12 70	0.15 108	0.12 79	0.12 65	0.06 60	0.20 81	0.13 76	0.36 187	0.15 85	0.29 125	0.11 65	0.27 179	0.88 151	0.39 92	0.27 109	0.24 131	0.52 162	0.13 56	0.50 133	0.90 146	0.09 75	0.11 79	0.21 107	0.14 62	0.38 139	0.18 85

LL-Strereo2	0.28 92	0.17 76	0.14 100	0.12 78	0.11 69	0.10 37	0.06 60	0.29 126	0.16 99	0.30 126	0.14 80	0.22 83	0.11 65	0.34 225	0.56 43	0.42 107	0.23 79	0.17 75	0.39 117	0.17 75	0.70 174	1.53 251	0.10 84	0.11 79	0.24 122	0.17 73	0.25 89	0.17 80

rafts_anoy	0.28 92	0.23 165	0.18 138	0.17 132	0.19 159	0.15 90	0.11 106	0.34 172	0.14 84	0.26 102	0.21 117	0.25 97	0.14 84	0.22 142	0.65 65	0.40 99	0.34 161	0.24 131	0.48 138	0.33 168	0.52 141	0.76 129	0.11 102	0.16 143	0.24 122	0.23 110	0.24 85	0.26 131

TestStereo	0.28 92	0.25 192	0.20 165	0.21 168	0.15 106	0.21 141	0.13 138	0.35 183	0.18 126	0.38 206	0.18 97	0.33 156	0.16 95	0.13 70	1.02 169	0.27 33	0.34 161	0.18 80	0.42 125	0.18 82	0.46 117	0.35 67	0.13 133	0.17 154	0.27 148	0.22 102	0.34 116	0.26 131

FINET	0.28 92	0.21 126	0.21 181	0.21 168	0.17 139	0.17 111	0.18 180	0.23 92	0.19 134	0.23 84	0.48 224	0.28 115	0.17 104	0.17 107	0.57 46	0.33 58	0.25 96	0.18 80	0.38 116	0.17 75	0.30 79	0.22 51	0.15 166	0.17 154	0.42 236	0.96 293	0.27 96	0.21 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 96	0.18 86	0.12 70	0.11 72	0.12 79	0.10 37	0.05 40	0.23 92	0.14 84	0.30 126	0.13 71	0.27 110	0.17 104	0.11 58	1.00 167	0.40 99	0.29 129	0.30 174	0.36 110	0.34 174	0.56 149	1.17 191	0.17 184	0.10 70	0.15 65	0.48 240	0.23 81	0.22 105

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 96	0.16 71	0.16 115	0.15 108	0.13 89	0.14 82	0.08 77	0.29 126	0.23 172	0.28 112	0.29 173	0.26 104	0.17 104	0.17 107	0.79 105	0.54 170	0.27 109	0.24 131	0.32 96	0.20 97	0.42 111	1.19 193	0.10 84	0.13 104	0.23 115	0.33 183	0.21 75	0.28 139

RASNet	0.29 96	0.21 126	0.21 181	0.19 149	0.18 148	0.18 120	0.14 148	0.31 144	0.18 126	0.32 152	0.20 112	0.26 104	0.18 114	0.17 107	0.86 141	0.66 201	0.25 96	0.19 85	0.26 73	0.16 72	0.65 167	0.61 107	0.11 102	0.21 203	0.21 107	0.22 102	0.45 180	0.30 149

CFNet	0.29 96	0.23 165	0.19 151	0.25 196	0.22 191	0.19 127	0.15 160	0.30 134	0.17 117	0.28 112	0.23 130	0.37 173	0.19 125	0.22 142	1.38 207	0.25 23	0.26 103	0.21 101	0.27 82	0.19 90	0.31 81	0.45 80	0.12 114	0.17 154	0.28 159	0.24 122	0.37 133	0.31 157

anonymousdsp2	0.30 100	0.20 114	0.16 115	0.14 100	0.13 89	0.15 90	0.11 106	0.28 120	0.12 67	0.25 99	1.08 291	0.24 89	0.12 75	0.15 91	0.71 86	0.42 107	0.25 96	0.20 92	0.45 136	0.38 193	0.41 108	0.96 154	0.10 84	0.13 104	0.20 105	0.17 73	0.43 172	0.18 85

SA	0.30 100	0.21 126	0.14 100	0.14 100	0.14 94	0.15 90	0.07 70	0.35 183	0.16 99	0.31 140	0.12 63	0.41 196	0.14 84	0.20 137	0.74 90	0.56 176	0.27 109	0.30 174	0.58 180	0.21 113	0.49 127	0.88 144	0.08 64	0.15 126	0.27 148	0.28 150	0.56 218	0.26 131

RALCasStereoNet	0.30 100	0.24 180	0.19 151	0.20 159	0.19 159	0.15 90	0.17 174	0.33 166	0.14 84	0.30 126	0.20 112	0.27 110	0.15 91	0.26 173	0.65 65	0.61 189	0.31 144	0.23 121	0.34 104	0.29 149	0.58 155	1.04 168	0.11 102	0.16 143	0.25 131	0.25 139	0.24 85	0.26 131

RALAANet	0.30 100	0.22 143	0.19 151	0.17 132	0.17 139	0.16 101	0.11 106	0.28 120	0.16 99	0.24 91	0.21 117	0.24 89	0.18 114	0.30 201	0.63 61	0.39 92	0.28 120	0.25 138	0.56 168	0.29 149	0.76 179	1.03 166	0.11 102	0.17 154	0.23 115	0.24 122	0.41 151	0.23 112

UNet	0.30 100	0.21 126	0.19 151	0.19 149	0.20 166	0.21 141	0.15 160	0.27 110	0.17 117	0.29 119	0.21 117	0.25 97	0.18 114	0.59 290	1.64 217	0.31 49	0.27 109	0.22 109	0.30 87	0.21 113	0.34 90	0.25 54	0.15 166	0.19 181	0.21 107	0.24 122	0.44 175	0.26 131

HGLStereo	0.30 100	0.23 165	0.19 151	0.18 142	0.23 197	0.18 120	0.13 138	0.23 92	0.16 99	0.31 140	0.31 180	0.21 78	0.14 84	0.22 142	1.81 224	0.35 71	0.37 174	0.24 131	0.29 85	0.20 97	0.41 108	0.39 72	0.14 147	0.16 143	0.23 115	0.23 110	0.32 102	0.22 105

PDISCO_ROB	0.30 100	0.23 165	0.20 165	0.22 178	0.20 166	0.17 111	0.18 180	0.24 100	0.19 134	0.29 119	0.27 159	0.23 86	0.18 114	0.17 107	0.71 86	0.45 130	0.27 109	0.33 195	0.39 117	0.25 135	0.47 124	0.62 109	0.13 133	0.18 169	0.31 185	0.29 162	0.54 212	0.29 143

IGEV-Stereo+	0.31 107	0.72 307	0.08 30	0.12 78	0.10 62	0.34 225	0.04 21	0.20 81	0.12 67	0.30 126	0.59 240	0.21 78	0.38 231	0.13 70	0.64 63	0.51 160	0.19 68	0.19 85	0.30 87	0.34 174	0.51 136	0.56 92	0.13 133	0.07 42	0.13 50	1.20 305	0.14 40	0.12 53

CASnet	0.31 107	0.22 143	0.14 100	0.15 108	0.17 139	0.17 111	0.08 77	0.30 134	0.18 126	0.34 163	0.21 117	0.38 176	0.28 177	0.13 70	0.75 97	0.44 119	0.32 149	0.26 144	0.43 131	0.34 174	1.11 211	0.69 118	0.11 102	0.14 117	0.25 131	0.17 73	0.33 107	0.25 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 107	0.23 165	0.24 203	0.20 159	0.20 166	0.18 120	0.14 148	0.38 211	0.16 99	0.34 163	0.25 141	0.29 125	0.16 95	0.17 107	0.68 77	0.52 165	0.37 174	0.27 148	0.42 125	0.37 185	0.90 190	0.42 74	0.13 133	0.15 126	0.24 122	0.18 89	0.48 190	0.25 123

AACVNet	0.31 107	0.26 210	0.21 181	0.27 208	0.28 226	0.25 175	0.18 180	0.30 134	0.20 145	0.31 140	0.30 178	0.29 125	0.18 114	0.36 234	0.62 59	0.43 115	0.31 144	0.26 144	0.37 112	0.25 135	0.42 111	0.62 109	0.20 212	0.20 191	0.29 165	0.31 173	0.42 163	0.37 188

raftrobust	0.31 107	0.20 114	0.20 165	0.18 142	0.18 148	0.12 65	0.09 87	0.35 183	0.15 92	0.34 163	0.21 117	0.27 110	0.14 84	0.39 251	0.70 81	0.54 170	0.27 109	0.21 101	0.75 208	0.19 90	0.59 157	1.07 172	0.19 204	0.14 117	0.26 138	0.24 122	0.27 96	0.24 117

HITNet	0.31 107	0.18 86	0.15 107	0.17 132	0.15 106	0.14 82	0.10 99	0.29 126	0.19 134	0.30 126	0.20 112	0.28 115	0.18 114	0.29 195	1.30 199	0.42 107	0.27 109	0.20 92	0.37 112	0.17 75	0.64 166	0.99 159	0.12 114	0.15 126	0.19 98	0.19 94	0.39 143	0.26 131
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
DISCO	0.32 113	0.24 180	0.17 126	0.19 149	0.21 176	0.23 157	0.27 208	0.21 85	0.21 156	0.36 187	0.25 141	0.24 89	0.16 95	0.19 129	1.86 228	0.35 71	0.29 129	0.22 109	0.42 125	0.22 123	0.28 71	0.56 92	0.14 147	0.16 143	0.23 115	0.23 110	0.40 149	0.24 117

4D-IteraStereo	0.33 114	0.18 86	0.21 181	0.16 118	0.16 118	0.11 50	0.08 77	0.33 166	0.17 117	0.33 160	0.18 97	0.27 110	0.13 81	0.33 220	0.80 108	0.66 201	0.26 103	0.30 174	0.49 145	0.36 179	0.82 185	1.41 228	0.10 84	0.15 126	0.19 98	0.21 101	0.41 151	0.19 88

Sa-1000	0.33 114	0.21 126	0.14 100	0.15 108	0.16 118	0.15 90	0.08 77	0.36 200	0.17 117	0.31 140	0.15 85	0.41 196	0.18 114	0.25 168	0.82 123	0.48 146	0.32 149	0.33 195	0.65 193	0.19 90	0.65 167	1.11 180	0.09 75	0.17 154	0.33 192	0.29 162	0.51 202	0.27 137

LMCR-Stereo	0.33 114	0.23 165	0.19 151	0.19 149	0.18 148	0.20 135	0.13 138	0.30 134	0.19 134	0.29 119	0.23 130	0.33 156	0.29 180	0.40 255	0.67 72	0.45 130	0.39 184	0.28 160	0.53 165	0.38 193	0.51 136	0.96 154	0.14 147	0.19 181	0.25 131	0.24 122	0.33 107	0.31 157

DSFCA	0.33 114	0.25 192	0.21 181	0.20 159	0.26 215	0.22 153	0.27 208	0.23 92	0.21 156	0.22 82	0.27 159	0.25 97	0.15 91	0.14 80	1.43 210	0.64 197	0.28 120	0.27 148	0.31 93	0.21 113	0.39 102	0.52 88	0.18 195	0.19 181	0.28 159	0.28 150	0.54 212	0.45 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 114	0.26 210	0.24 203	0.23 181	0.29 228	0.21 141	0.35 235	0.28 120	0.52 275	0.37 194	0.25 141	0.35 166	0.17 104	0.29 195	1.32 200	0.32 57	0.25 96	0.21 101	0.35 107	0.23 127	0.29 75	0.62 109	0.16 175	0.18 169	0.23 115	0.42 219	0.32 102	0.32 163
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	0.33 114	0.25 192	0.24 203	0.22 178	0.23 197	0.20 135	0.19 187	0.27 110	0.22 162	0.31 140	0.34 196	0.34 162	0.25 159	0.33 220	0.84 129	0.33 58	0.30 139	0.28 160	0.30 87	0.21 113	0.52 141	0.72 123	0.20 212	0.21 203	0.47 251	0.36 198	0.38 139	0.46 211

G2L-Stereo	0.34 120	0.22 143	0.16 115	0.18 142	0.22 191	0.16 101	0.14 148	0.27 110	0.16 99	0.30 126	0.25 141	0.26 104	0.22 140	0.30 201	2.53 255	0.31 49	0.27 109	0.20 92	0.33 99	0.18 82	0.40 104	0.54 89	0.16 175	0.15 126	0.24 122	0.26 144	0.41 151	0.24 117

AIO_rvc	0.34 120	0.17 76	0.12 70	0.10 58	0.09 56	0.38 243	0.11 106	0.17 67	0.11 61	0.15 65	0.07 24	0.17 59	0.10 56	0.14 80	1.81 224	1.13 275	0.16 53	0.45 259	0.34 104	0.11 35	0.26 67	2.17 318	0.17 184	0.07 42	0.14 58	0.16 69	0.16 48	0.10 45

CAS	0.34 120	0.20 114	0.13 83	0.15 108	0.15 106	0.13 70	0.15 160	0.23 92	0.23 172	0.37 194	0.27 159	0.28 115	0.30 188	0.53 279	0.74 90	0.69 207	0.38 179	0.37 225	0.35 107	0.36 179	0.72 178	1.09 174	0.11 102	0.13 104	0.24 122	0.25 139	0.28 99	0.34 173

CIPLG	0.34 120	0.19 98	0.19 151	0.16 118	0.16 118	0.16 101	0.24 195	0.32 157	0.26 194	0.30 126	0.31 180	0.31 144	0.16 95	0.38 245	0.86 141	0.40 99	0.34 161	0.20 92	0.50 151	0.20 97	0.49 127	1.39 224	0.11 102	0.15 126	0.53 262	0.17 73	0.57 222	0.20 93

IPLGR_C	0.34 120	0.19 98	0.19 151	0.16 118	0.16 118	0.16 101	0.25 204	0.32 157	0.26 194	0.30 126	0.32 187	0.30 137	0.17 104	0.37 238	0.79 105	0.40 99	0.33 157	0.20 92	0.51 154	0.19 90	0.49 127	1.39 224	0.12 114	0.15 126	0.50 258	0.17 73	0.58 227	0.20 93

GMOStereo	0.34 120	0.19 98	0.15 107	0.16 118	0.16 118	0.32 211	0.12 117	0.35 183	0.17 117	0.35 172	0.15 85	0.29 125	0.22 140	0.17 107	0.81 110	0.49 148	0.29 129	0.33 195	0.51 154	0.37 185	0.56 149	1.49 242	0.10 84	0.13 104	0.30 174	0.24 122	0.41 151	0.22 105

error version	0.34 120	0.19 98	0.15 107	0.16 118	0.16 118	0.32 211	0.12 117	0.35 183	0.17 117	0.35 172	0.15 85	0.29 125	0.22 140	0.17 107	0.81 110	0.49 148	0.29 129	0.33 195	0.51 154	0.37 185	0.56 149	1.49 242	0.10 84	0.13 104	0.30 174	0.24 122	0.41 151	0.22 105

test-v	0.34 120	0.19 98	0.15 107	0.16 118	0.16 118	0.32 211	0.12 117	0.35 183	0.17 117	0.35 172	0.15 85	0.29 125	0.22 140	0.17 107	0.81 110	0.49 148	0.29 129	0.33 195	0.51 154	0.37 185	0.56 149	1.49 242	0.10 84	0.13 104	0.30 174	0.24 122	0.41 151	0.22 105

test-2	0.34 120	0.19 98	0.15 107	0.16 118	0.16 118	0.32 211	0.12 117	0.35 183	0.17 117	0.35 172	0.15 85	0.29 125	0.22 140	0.17 107	0.81 110	0.49 148	0.29 129	0.33 195	0.51 154	0.37 185	0.56 149	1.49 242	0.10 84	0.13 104	0.30 174	0.24 122	0.41 151	0.22 105

HCRNet	0.34 120	0.24 180	0.13 83	0.26 206	0.11 69	0.18 120	0.13 138	0.20 81	0.09 38	0.54 252	0.20 112	0.29 125	0.10 56	0.13 70	3.96 289	0.29 39	0.21 73	0.15 63	0.25 66	0.13 56	0.25 64	0.40 73	0.13 133	0.10 70	0.13 50	0.14 62	0.36 129	0.15 66

iResNet_ROB	0.34 120	0.23 165	0.20 165	0.22 178	0.19 159	0.21 141	0.16 167	0.49 268	0.18 126	0.36 187	0.24 135	0.27 110	0.29 180	0.22 142	1.33 201	0.45 130	0.30 139	0.24 131	0.64 192	0.18 82	0.68 170	0.55 91	0.14 147	0.21 203	0.26 138	0.25 139	0.49 192	0.30 149

S2M2_XL	0.35 131	0.15 64	0.16 115	0.10 58	0.12 79	0.13 70	0.12 117	0.29 126	0.19 134	0.27 106	0.13 71	0.36 168	0.34 208	0.13 70	1.05 175	0.79 231	0.48 238	0.44 257	0.28 83	0.20 97	1.53 273	1.16 188	0.13 133	0.12 84	0.18 88	0.16 69	0.23 81	0.25 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 131	0.23 165	0.19 151	0.17 132	0.20 166	0.14 82	0.08 77	0.35 183	0.20 145	0.35 172	0.21 117	0.38 176	0.31 190	0.14 80	0.78 102	0.76 226	0.40 190	0.30 174	0.43 131	0.52 244	0.98 199	0.80 137	0.12 114	0.15 126	0.25 131	0.24 122	0.37 133	0.32 163

iinet-f	0.35 131	0.23 165	0.17 126	0.20 159	0.14 94	0.21 141	0.17 174	0.22 87	0.16 99	0.38 206	0.39 207	0.26 104	0.23 147	0.17 107	1.84 227	0.49 148	0.27 109	0.21 101	0.66 196	0.34 174	0.46 117	0.83 139	0.15 166	0.14 117	0.26 138	0.19 94	0.45 180	0.25 123

IER	0.35 131	0.19 98	0.16 115	0.17 132	0.16 118	0.17 111	0.12 117	0.23 92	0.14 84	0.28 112	0.25 141	0.31 144	0.14 84	0.23 153	3.85 288	0.29 39	0.25 96	0.20 92	0.24 64	0.20 97	0.28 71	0.21 47	0.18 195	0.14 117	0.19 98	0.24 122	0.38 139	0.25 123

ACRE	0.35 131	0.19 98	0.18 138	0.16 118	0.16 118	0.16 101	0.24 195	0.32 157	0.25 185	0.30 126	0.43 212	0.31 144	0.17 104	0.38 245	0.81 110	0.40 99	0.34 161	0.20 92	0.51 154	0.20 97	0.50 133	1.39 224	0.12 114	0.15 126	0.51 260	0.17 73	0.57 222	0.20 93

psm_up	0.35 131	0.26 210	0.27 228	0.28 217	0.25 207	0.27 185	0.18 180	0.35 183	0.32 229	0.29 119	0.24 135	0.30 137	0.25 159	0.50 276	0.93 154	0.34 66	0.34 161	0.31 184	0.62 186	0.36 179	0.43 113	0.50 86	0.16 175	0.27 234	0.33 192	0.34 187	0.39 143	0.34 173

CFNet_RVC	0.35 131	0.26 210	0.23 197	0.25 196	0.24 204	0.24 165	0.16 167	0.27 110	0.19 134	0.30 126	0.29 173	0.31 144	0.17 104	0.33 220	0.75 97	0.46 137	0.51 247	0.24 131	0.81 213	0.21 113	0.58 155	0.70 119	0.18 195	0.34 253	0.30 174	0.31 173	0.42 163	0.34 173

DN-CSS_ROB	0.35 131	0.22 143	0.24 203	0.23 181	0.26 215	0.15 90	0.12 117	0.42 237	0.19 134	0.39 211	0.41 210	0.34 162	0.26 168	0.32 216	0.67 72	0.42 107	0.30 139	0.23 121	0.92 230	0.21 113	0.80 183	0.68 117	0.15 166	0.27 234	0.24 122	0.22 102	0.41 151	0.30 149

DepthFocus	0.36 139	0.16 71	0.12 70	0.14 100	0.10 62	0.11 50	0.09 87	0.28 120	0.22 162	0.27 106	0.12 63	0.31 144	0.28 177	0.15 91	1.06 179	0.86 249	0.43 211	0.27 148	0.34 104	0.43 214	1.51 265	1.31 212	0.14 147	0.13 104	0.16 75	0.17 73	0.23 81	0.25 123

MGS-Stereo	0.36 139	0.22 143	0.14 100	0.13 88	0.13 89	0.11 50	0.10 99	0.21 85	0.12 67	0.18 75	0.13 71	0.21 78	0.16 95	0.13 70	4.38 295	0.33 58	0.26 103	0.22 109	0.31 93	0.18 82	0.38 100	0.70 119	0.11 102	0.13 104	0.19 98	0.17 73	0.26 94	0.21 102

SGD-Stereo	0.37 141	0.13 55	0.10 52	0.09 54	0.09 56	0.11 50	0.05 40	0.13 57	0.12 67	0.14 63	0.08 33	0.28 115	0.15 91	0.10 53	4.91 300	0.59 184	0.29 129	0.18 80	0.37 112	0.33 168	0.47 124	0.33 65	0.10 84	0.09 60	0.14 58	0.16 69	0.22 79	0.19 88

LoS_RVC	0.37 141	0.25 192	0.20 165	0.10 58	0.17 139	0.13 70	0.09 87	0.24 100	0.25 185	0.38 206	0.25 141	0.36 168	0.34 208	0.22 142	0.81 110	0.78 229	0.41 196	0.42 252	0.56 168	0.27 140	0.97 196	1.33 214	0.14 147	0.15 126	0.28 159	0.22 102	0.25 89	0.29 143

tt_ll	0.37 141	0.25 192	0.20 165	0.10 58	0.17 139	0.13 70	0.09 87	0.24 100	0.25 185	0.38 206	0.25 141	0.36 168	0.34 208	0.22 142	0.81 110	0.78 229	0.41 196	0.42 252	0.56 168	0.27 140	0.97 196	1.33 214	0.14 147	0.15 126	0.28 159	0.22 102	0.25 89	0.29 143

dd	0.37 141	0.25 192	0.15 107	0.44 270	0.16 118	0.32 211	0.19 187	0.28 120	0.13 76	0.29 119	0.14 80	0.44 206	0.14 84	0.15 91	2.86 262	0.38 87	0.36 170	0.22 109	0.52 162	0.34 174	0.32 83	0.28 57	0.17 184	0.29 245	0.27 148	0.20 98	0.40 149	0.32 163

STTStereo	0.37 141	0.28 229	0.28 233	0.24 190	0.27 225	0.22 153	0.33 229	0.25 109	0.36 242	0.29 119	0.27 159	0.33 156	0.20 134	0.27 179	2.32 249	0.31 49	0.26 103	0.25 138	0.30 87	0.20 97	0.34 90	0.66 116	0.31 264	0.18 169	0.25 131	0.31 173	0.35 119	0.41 199

test_4	0.38 146	0.17 76	0.16 115	0.14 100	0.13 89	0.11 50	0.38 244	0.24 100	0.14 84	0.31 140	0.11 57	0.24 89	0.12 75	0.34 225	0.91 152	0.70 216	0.24 88	0.29 168	0.37 112	0.29 149	0.51 136	1.32 213	0.09 75	0.12 84	0.27 148	0.91 287	0.91 278	0.87 263

SACVNet	0.38 146	0.30 237	0.26 221	0.28 217	0.29 228	0.26 180	0.34 234	0.37 209	0.29 213	0.35 172	0.27 159	0.29 125	0.25 159	0.38 245	0.59 52	0.43 115	0.36 170	0.29 168	0.56 168	0.29 149	0.68 170	1.21 198	0.19 204	0.25 228	0.37 219	0.35 191	0.45 180	0.38 193

sAnonymous2	0.38 146	0.21 126	0.17 126	0.16 118	0.16 118	0.21 141	0.15 160	0.38 211	0.26 194	0.28 112	0.26 155	0.30 137	0.32 199	0.16 101	0.67 72	0.61 189	0.40 190	0.36 218	0.81 213	0.39 199	1.05 204	1.29 207	0.14 147	0.19 181	0.29 165	0.35 191	0.33 107	0.35 183

CroCo_RVC	0.38 146	0.21 126	0.17 126	0.16 118	0.16 118	0.21 141	0.15 160	0.38 211	0.26 194	0.28 112	0.26 155	0.30 137	0.32 199	0.16 101	0.67 72	0.61 189	0.40 190	0.36 218	0.81 213	0.39 199	1.05 204	1.29 207	0.14 147	0.19 181	0.29 165	0.35 191	0.33 107	0.35 183

CREStereo	0.38 146	0.22 143	0.20 165	0.17 132	0.16 118	0.15 90	0.08 77	0.36 200	0.24 177	0.36 187	0.27 159	0.39 181	0.39 236	0.16 101	0.92 153	0.97 256	0.46 226	0.27 148	0.43 131	0.52 244	1.15 217	1.04 168	0.13 133	0.16 143	0.25 131	0.24 122	0.37 133	0.31 157
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
FADNet-RVC	0.38 146	0.25 192	0.26 221	0.27 208	0.26 215	0.21 141	0.42 253	0.33 166	0.24 177	0.34 163	0.26 155	0.42 199	0.28 177	0.27 179	0.95 159	0.42 107	0.39 184	0.27 148	0.73 206	0.41 207	0.63 165	0.86 143	0.21 217	0.27 234	0.34 195	0.33 183	0.33 107	0.42 202

AF-Net	0.38 146	0.25 192	0.25 216	0.25 196	0.30 233	0.28 190	0.41 251	0.36 200	0.30 218	0.25 99	0.32 187	0.39 181	0.21 135	0.23 153	2.08 239	0.31 49	0.23 79	0.22 109	0.39 117	0.22 123	0.53 143	0.78 133	0.21 217	0.19 181	0.26 138	0.27 147	0.42 163	0.33 168

Nwc_Net	0.38 146	0.25 192	0.25 216	0.25 196	0.30 233	0.28 190	0.41 251	0.36 200	0.30 218	0.25 99	0.32 187	0.39 181	0.21 135	0.23 153	2.08 239	0.31 49	0.23 79	0.22 109	0.39 117	0.22 123	0.53 143	0.78 133	0.21 217	0.19 181	0.26 138	0.27 147	0.42 163	0.33 168

S2M2_L	0.39 154	0.22 143	0.24 203	0.17 132	0.15 106	0.19 127	0.13 138	0.28 120	0.20 145	0.40 214	0.11 57	0.33 156	0.25 159	0.21 139	1.09 182	0.71 219	0.42 205	0.44 257	0.31 93	0.37 185	1.34 246	1.30 209	0.17 184	0.14 117	0.21 107	0.22 102	0.59 232	0.29 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 154	0.22 143	0.16 115	0.20 159	0.16 118	0.16 101	0.11 106	0.42 237	0.18 126	0.42 221	0.15 85	0.33 156	0.24 152	0.27 179	1.23 196	0.80 235	0.31 144	0.33 195	0.91 227	0.36 179	0.71 177	1.21 198	0.11 102	0.20 191	0.30 174	0.30 170	0.36 129	0.30 149

UDGNet	0.39 154	0.29 232	0.21 181	0.55 282	0.44 280	0.50 272	0.42 253	0.31 144	0.20 145	0.27 106	0.28 170	0.28 115	0.12 75	0.70 299	0.66 67	0.44 119	0.29 129	0.25 138	0.60 183	0.24 133	0.61 161	0.98 157	0.39 277	0.15 126	0.34 195	0.27 147	0.42 163	0.29 143

APVNet	0.39 154	0.27 219	0.20 165	0.24 190	0.26 215	0.27 185	0.24 195	0.31 144	0.22 162	0.26 102	0.31 180	0.29 125	0.17 104	0.27 179	1.75 221	0.50 154	0.45 220	0.35 213	0.66 196	0.32 165	0.51 136	0.97 156	0.16 175	0.25 228	0.28 159	0.24 122	0.44 175	0.30 149

FADNet	0.39 154	0.27 219	0.23 197	0.29 223	0.26 215	0.25 175	0.39 249	0.36 200	0.24 177	0.35 172	0.34 196	0.36 168	0.27 170	0.27 179	0.93 154	0.39 92	0.31 144	0.34 207	0.68 201	0.43 214	0.60 158	0.90 146	0.19 204	0.22 211	0.38 224	0.42 219	0.37 133	0.44 205

UCFNet_RVC	0.39 154	0.36 259	0.26 221	0.29 223	0.31 237	0.26 180	0.19 187	0.30 134	0.23 172	0.35 172	0.27 159	0.45 212	0.25 159	0.34 225	0.82 123	0.45 130	0.30 139	0.25 138	0.96 235	0.23 127	0.69 172	0.75 127	0.45 287	0.21 203	0.35 202	0.31 173	0.35 119	0.45 209

HSM	0.39 154	0.24 180	0.23 197	0.26 206	0.25 207	0.20 135	0.18 180	0.41 227	0.20 145	0.32 152	0.30 178	0.39 181	0.24 152	0.22 142	2.57 257	0.39 92	0.33 157	0.22 109	0.49 145	0.30 156	0.70 174	0.47 83	0.14 147	0.20 191	0.29 165	0.31 173	0.44 175	0.33 168

coex_refinement	0.40 161	0.25 192	0.18 138	0.19 149	0.21 176	0.20 135	0.14 148	0.27 110	0.26 194	0.27 106	0.27 159	0.28 115	0.14 84	0.25 168	3.44 281	0.47 140	0.28 120	0.21 101	0.62 186	0.19 90	0.56 149	0.54 89	0.15 166	0.17 154	0.26 138	0.25 139	0.42 163	0.33 168

BEATNet_4x	0.40 161	0.23 165	0.19 151	0.20 159	0.19 159	0.16 101	0.14 148	0.31 144	0.27 204	0.35 172	0.22 125	0.32 152	0.23 147	0.29 195	1.51 211	0.58 179	0.52 252	0.51 283	0.49 145	0.22 123	0.91 192	1.44 232	0.14 147	0.23 216	0.23 115	0.23 110	0.42 163	0.31 157

CES	0.41 163	0.19 98	0.16 115	0.14 100	0.18 148	0.16 101	0.10 99	0.54 281	0.25 185	0.30 126	0.34 196	0.40 189	0.38 231	0.47 268	1.33 201	0.79 231	0.52 252	0.48 270	0.33 99	0.42 212	1.04 201	1.15 187	0.14 147	0.13 104	0.26 138	0.22 102	0.28 99	0.34 173

DMCA-RVC	0.41 163	0.21 126	0.22 190	0.32 234	0.28 226	0.18 120	0.45 258	0.34 172	0.30 218	0.32 152	1.09 292	0.31 144	0.16 95	0.30 201	2.90 265	0.35 71	0.26 103	0.25 138	0.26 73	0.30 156	0.38 100	0.34 66	0.16 175	0.28 239	0.35 202	0.20 98	0.36 129	0.27 137

castereo	0.42 165	0.20 114	0.19 151	0.16 118	0.16 118	0.27 185	0.09 87	0.29 126	0.21 156	0.33 160	0.22 125	0.40 189	0.37 230	0.19 129	0.81 110	0.77 227	0.45 220	0.34 207	0.57 176	0.43 214	1.52 268	1.45 234	0.13 133	0.15 126	0.27 148	0.59 257	0.52 205	0.31 157

RAFT + AFF	0.42 165	0.12 47	0.09 35	0.13 88	0.07 35	0.11 50	0.06 60	0.17 67	0.10 48	0.19 77	0.10 48	0.28 115	0.08 42	0.11 58	7.47 333	0.33 58	0.20 70	0.11 37	0.33 99	0.10 30	0.39 102	0.16 33	0.07 55	0.09 60	0.16 75	0.11 39	0.13 31	0.09 37

PMTNet	0.42 165	0.24 180	0.21 181	0.18 142	0.17 139	0.14 82	0.32 222	0.31 144	0.24 177	0.37 194	0.25 141	0.38 176	0.38 231	0.17 107	1.19 195	1.08 268	0.45 220	0.27 148	0.56 168	0.43 214	1.15 217	1.08 173	0.13 133	0.14 117	0.40 232	0.26 144	0.32 102	0.37 188

castereo++	0.43 168	0.19 98	0.17 126	0.19 149	0.15 106	0.44 264	0.08 77	0.30 134	0.20 145	0.34 163	0.18 97	0.45 212	0.35 216	0.15 91	0.78 102	0.73 221	0.43 211	0.32 189	0.57 176	0.43 214	1.42 251	1.35 219	0.22 225	0.16 143	0.24 122	0.33 183	1.16 298	0.33 168

MyStereo04	0.43 168	0.28 229	0.26 221	0.23 181	0.24 204	0.18 120	0.14 148	0.38 211	0.28 210	0.59 263	0.28 170	0.39 181	0.18 114	0.36 234	1.03 170	0.61 189	0.35 168	0.27 148	1.20 258	0.43 214	1.04 201	0.77 132	0.38 274	0.26 230	0.37 219	0.39 207	0.55 216	0.30 149

TANstereo	0.43 168	0.22 143	0.18 138	0.21 168	0.21 176	0.22 153	0.11 106	0.27 110	0.22 162	0.32 152	0.25 141	0.25 97	0.25 159	0.24 160	1.37 205	0.81 239	0.43 211	0.41 249	0.67 198	0.39 199	1.08 207	1.16 188	0.48 294	0.16 143	0.17 81	0.23 110	0.99 286	0.24 117

XX-TBD	0.43 168	0.22 143	0.18 138	0.21 168	0.21 176	0.22 153	0.11 106	0.27 110	0.22 162	0.32 152	0.25 141	0.25 97	0.25 159	0.24 160	1.37 205	0.81 239	0.43 211	0.41 249	0.67 198	0.39 199	1.08 207	1.16 188	0.48 294	0.16 143	0.17 81	0.23 110	0.99 286	0.24 117

stereogan	0.43 168	0.33 249	0.30 238	0.33 237	0.37 267	0.35 230	0.30 216	0.35 183	0.32 229	0.30 126	0.31 180	0.46 219	0.30 188	0.27 179	1.62 216	0.41 106	0.30 139	0.25 138	0.44 135	0.29 149	0.37 98	1.61 261	0.23 227	0.24 223	0.29 165	0.31 173	0.57 222	0.39 196

PS-NSSS	0.43 168	0.38 273	0.25 216	0.42 263	0.30 233	0.35 230	0.32 222	0.34 172	0.20 145	0.36 187	0.24 135	0.74 266	0.24 152	0.40 255	1.98 233	0.34 66	0.33 157	0.23 121	0.55 167	0.20 97	0.41 108	0.57 95	0.52 297	0.20 191	0.31 185	0.31 173	0.87 272	0.37 188

AE-Stereo	0.44 174	0.22 143	0.24 203	0.23 181	0.24 204	0.18 120	0.16 167	0.30 134	0.21 156	0.34 163	0.16 95	0.44 206	0.27 170	0.21 139	0.94 157	0.81 239	0.41 196	0.32 189	0.52 162	0.55 247	1.07 206	1.71 271	0.12 114	0.21 203	0.34 195	0.89 286	0.46 185	0.28 139

ICVP	0.44 174	0.24 180	0.30 238	0.25 196	0.23 197	0.26 180	0.18 180	0.31 144	0.25 185	0.37 194	0.31 180	0.33 156	0.29 180	0.25 168	0.64 63	0.61 189	0.50 243	0.78 325	0.59 182	0.44 227	0.99 200	1.82 280	0.33 270	0.24 223	0.30 174	0.35 191	0.37 133	0.34 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 176	0.22 143	0.20 165	0.17 132	0.20 166	0.15 90	0.11 106	0.34 172	0.19 134	0.35 172	0.19 109	0.32 152	0.31 190	0.16 101	1.29 198	0.81 239	0.38 179	0.27 148	0.56 168	0.36 179	1.08 207	1.26 203	0.13 133	0.15 126	0.26 138	0.22 102	2.29 341	0.31 157
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 176	0.30 237	0.59 305	0.28 217	0.45 282	0.21 141	0.24 195	0.39 220	0.32 229	0.44 226	0.31 180	0.43 202	0.44 248	0.43 261	1.18 191	0.51 160	0.37 174	0.43 255	0.60 183	0.64 270	0.49 127	1.02 165	0.30 258	0.37 263	0.31 185	0.39 207	0.33 107	0.41 199

RP	0.45 176	0.29 232	0.33 251	0.30 225	0.31 237	0.28 190	0.35 235	0.34 172	0.33 235	0.23 84	0.36 204	0.36 168	0.26 168	0.24 160	3.81 286	0.31 49	0.28 120	0.22 109	0.33 99	0.23 127	0.26 67	0.85 142	0.19 204	0.22 211	0.29 165	0.29 162	0.52 205	0.36 187

YMNet	0.46 179	0.20 114	0.12 70	0.16 118	0.15 106	0.32 211	0.87 299	0.19 75	0.16 99	0.27 106	0.11 57	0.24 89	0.36 219	0.15 91	5.11 305	0.66 201	0.23 79	0.22 109	0.26 73	0.21 113	0.19 46	0.29 58	0.09 75	0.13 104	0.74 290	0.16 69	0.66 244	0.19 88

test_for_model	0.46 179	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.14 94	0.11 50	0.12 117	0.31 144	0.16 99	0.31 140	0.13 71	0.45 212	0.19 125	0.28 187	0.84 129	0.69 207	3.42 346	0.23 121	0.48 138	0.30 156	1.24 229	0.57 95	0.12 114	0.12 84	0.18 88	0.28 150	0.35 119	0.79 249

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 179	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.14 94	0.11 50	0.12 117	0.31 144	0.16 99	0.31 140	0.13 71	0.45 212	0.19 125	0.28 187	0.84 129	0.69 207	3.42 346	0.23 121	0.48 138	0.30 156	1.24 229	0.57 95	0.12 114	0.12 84	0.18 88	0.28 150	0.35 119	0.79 249

testlalala	0.46 179	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.14 94	0.11 50	0.12 117	0.31 144	0.16 99	0.31 140	0.13 71	0.45 212	0.19 125	0.28 187	0.84 129	0.69 207	3.42 346	0.23 121	0.48 138	0.30 156	1.24 229	0.57 95	0.12 114	0.12 84	0.18 88	0.28 150	0.35 119	0.79 249

GCAPDPT-zeroshot	0.46 179	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.14 94	0.11 50	0.12 117	0.31 144	0.16 99	0.31 140	0.13 71	0.45 212	0.19 125	0.28 187	0.84 129	0.69 207	3.42 346	0.23 121	0.48 138	0.30 156	1.24 229	0.57 95	0.12 114	0.12 84	0.18 88	0.28 150	0.35 119	0.79 249

GCAP-Stereo	0.46 179	0.21 126	0.13 83	0.13 88	0.14 94	0.11 50	0.12 117	0.31 144	0.16 99	0.31 140	0.13 71	0.45 212	0.19 125	0.28 187	0.84 129	0.69 207	3.42 346	0.23 121	0.48 138	0.30 156	1.24 229	0.57 95	0.12 114	0.12 84	0.18 88	0.28 150	0.35 119	0.79 249

LoS	0.46 179	0.23 165	0.17 126	0.19 149	0.19 159	0.19 127	0.12 117	0.77 303	0.26 194	0.50 241	0.45 216	0.53 236	0.47 254	0.23 153	1.06 179	0.85 247	0.56 267	0.43 255	0.62 186	0.41 207	1.28 239	1.41 228	0.15 166	0.16 143	0.35 202	0.28 150	0.33 107	0.35 183
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 179	0.20 114	0.16 115	0.15 108	0.16 118	0.20 135	0.12 117	0.32 157	0.32 229	0.35 172	0.24 135	0.43 202	0.45 252	0.15 91	0.83 127	1.10 272	0.47 231	0.40 246	0.67 198	0.43 214	1.55 277	1.85 282	0.14 147	0.22 211	0.30 174	0.30 170	0.49 192	0.32 163

iResNetv2_ROB	0.46 179	0.24 180	0.17 126	0.27 208	0.21 176	0.23 157	0.14 148	0.49 268	0.19 134	0.37 194	0.29 173	0.37 173	0.27 170	0.26 173	3.28 279	0.42 107	0.28 120	0.22 109	0.85 224	0.23 127	1.22 227	0.59 101	0.16 175	0.26 230	0.27 148	0.24 122	0.57 222	0.28 139

test-3	0.47 188	0.22 143	0.20 165	0.18 142	0.21 176	0.19 127	0.12 117	0.41 227	0.16 99	0.35 172	0.18 97	0.42 199	0.19 125	0.19 129	1.04 173	0.66 201	0.32 149	0.30 174	1.28 272	0.44 227	1.13 214	1.75 276	0.10 84	0.17 154	0.45 247	0.23 110	0.56 218	1.21 289

test_1	0.47 188	0.22 143	0.20 165	0.18 142	0.21 176	0.19 127	0.12 117	0.41 227	0.16 99	0.34 163	0.18 97	0.42 199	0.19 125	0.19 129	1.04 173	0.66 201	0.32 149	0.30 174	1.28 272	0.44 227	1.13 214	1.75 276	0.10 84	0.17 154	0.45 247	0.23 110	0.56 218	1.22 290

test_3	0.47 188	0.22 143	0.20 165	0.18 142	0.21 176	0.19 127	0.12 117	0.41 227	0.18 126	0.36 187	0.18 97	0.44 206	0.21 135	0.19 129	1.03 170	0.64 197	0.32 149	0.31 184	1.28 272	0.44 227	1.12 212	1.74 273	0.10 84	0.18 169	0.47 251	0.28 150	0.59 232	1.22 290

GEStereo_RVC	0.47 188	0.27 219	0.34 255	0.27 208	0.26 215	0.31 204	0.53 269	0.41 227	0.24 177	0.35 172	0.27 159	0.40 189	0.24 152	0.30 201	0.81 110	0.74 223	0.49 242	0.37 225	0.91 227	0.38 193	0.90 190	1.80 278	0.21 217	0.34 253	0.31 185	0.30 170	0.51 202	0.48 216

CFNet_pseudo	0.47 188	0.23 165	0.23 197	0.27 208	0.25 207	0.23 157	0.17 174	0.31 144	0.19 134	0.37 194	0.29 173	0.38 176	0.27 170	0.23 153	4.35 294	0.44 119	0.28 120	0.23 121	1.00 236	0.19 90	0.46 117	0.59 101	0.40 280	0.18 169	0.27 148	0.28 150	0.36 129	0.35 183

NCC-stereo	0.47 188	0.33 249	0.30 238	0.31 231	0.33 245	0.31 204	0.38 244	0.41 227	0.40 248	0.24 91	0.38 205	0.39 181	0.36 219	0.28 187	3.13 273	0.36 78	0.29 129	0.32 189	0.42 125	0.43 214	0.44 114	0.84 140	0.28 249	0.23 216	0.36 211	0.44 230	0.45 180	0.44 205

Abc-Net	0.47 188	0.33 249	0.30 238	0.31 231	0.33 245	0.31 204	0.38 244	0.41 227	0.40 248	0.24 91	0.38 205	0.39 181	0.36 219	0.28 187	3.13 273	0.36 78	0.29 129	0.32 189	0.42 125	0.43 214	0.44 114	0.84 140	0.28 249	0.23 216	0.36 211	0.44 230	0.45 180	0.44 205
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO_test	0.48 195	0.19 98	0.13 83	0.14 100	0.10 62	0.38 243	0.28 212	0.19 75	0.13 76	0.17 72	0.10 48	0.18 64	0.09 50	0.11 58	2.64 258	2.40 339	0.22 76	0.22 109	0.32 96	0.12 45	0.29 75	2.50 339	0.15 166	0.08 51	0.16 75	1.42 314	0.21 75	0.10 45

XPNet_ROB	0.48 195	0.40 276	0.29 236	0.27 208	0.32 241	0.31 204	0.28 212	0.27 110	0.32 229	0.32 152	0.43 212	1.12 286	0.24 152	0.32 216	1.68 218	0.51 160	0.66 279	0.29 168	0.41 123	0.33 168	0.69 172	1.26 203	0.26 239	0.26 230	0.30 174	0.35 191	0.75 262	0.44 205

RYNet	0.49 197	0.11 40	0.10 52	0.08 45	0.09 56	0.10 37	0.06 60	0.13 57	0.18 126	0.10 52	0.10 48	0.13 37	0.08 42	0.08 35	9.58 348	0.37 84	0.14 43	0.22 109	0.17 41	0.09 23	0.19 46	0.12 18	0.15 166	0.09 60	0.14 58	0.33 183	0.24 85	0.13 57

gcap_with_dpt	0.50 198	0.41 280	0.17 126	0.38 253	0.20 166	0.25 175	0.12 117	0.38 211	0.20 145	0.37 194	0.24 135	0.59 246	0.34 208	0.22 142	1.05 175	0.80 235	1.05 302	0.74 317	0.84 220	0.39 199	1.41 249	1.30 209	0.14 147	0.17 154	0.30 174	0.28 150	0.50 198	0.61 237

HUF	0.50 198	0.17 76	0.13 83	0.11 72	0.12 79	0.40 253	0.11 106	0.22 87	0.11 61	0.22 82	0.09 42	0.19 69	0.19 125	0.11 58	3.00 269	2.86 348	0.70 284	0.49 274	0.61 185	0.20 97	0.53 143	1.85 282	0.28 249	0.18 169	0.15 65	0.18 89	0.18 58	0.13 57

GCAP-BAT	0.50 198	0.41 280	0.17 126	0.38 253	0.20 166	0.25 175	0.12 117	0.38 211	0.20 145	0.37 194	0.24 135	0.59 246	0.34 208	0.22 142	1.05 175	0.80 235	1.05 302	0.74 317	0.84 220	0.39 199	1.41 249	1.30 209	0.14 147	0.17 154	0.30 174	0.28 150	0.50 198	0.61 237

CCAANet	0.50 198	0.19 98	0.17 126	0.20 159	0.16 118	0.24 165	0.15 160	0.27 110	0.16 99	0.47 234	2.40 337	1.01 282	0.17 104	0.37 238	1.58 214	0.69 207	0.47 231	0.31 184	0.23 63	0.18 82	0.28 71	0.32 61	0.23 227	0.15 126	0.21 107	0.63 263	1.69 321	0.49 221

GANetREF_RVC	0.50 198	0.40 276	0.38 268	0.38 253	0.35 260	0.35 230	0.32 222	0.51 274	0.42 255	0.48 238	0.27 159	0.71 263	0.44 248	0.29 195	1.10 187	0.45 130	1.07 305	0.33 195	0.62 186	0.36 179	0.86 188	0.64 113	0.30 258	0.39 270	0.44 245	0.40 215	0.64 241	0.50 223
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
CASS	0.51 203	0.27 219	0.27 228	0.32 234	0.26 215	0.29 198	0.67 290	0.40 225	0.30 218	0.47 234	0.52 229	0.47 224	0.36 219	0.16 101	0.74 90	0.67 206	0.71 285	0.46 263	0.78 211	0.28 145	1.67 287	1.48 239	0.17 184	0.20 191	0.42 236	0.34 187	0.53 209	0.46 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 203	0.36 259	0.46 285	0.35 245	0.36 265	0.40 253	0.30 216	0.37 209	0.39 245	0.32 152	0.45 216	0.40 189	0.42 245	0.35 231	2.99 268	0.36 78	0.32 149	0.28 160	0.47 137	0.33 168	0.61 161	1.00 161	0.24 232	0.28 239	0.38 224	0.46 235	0.52 205	0.53 228

PA-Net	0.52 205	0.36 259	0.36 262	0.25 196	0.37 267	0.26 180	0.32 222	0.33 166	0.36 242	0.30 126	0.26 155	0.30 137	0.31 190	0.47 268	2.30 246	0.51 160	0.24 88	0.28 160	0.30 87	0.29 149	0.34 90	0.90 146	0.60 303	0.26 230	0.32 190	0.72 273	0.32 102	2.29 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 205	0.25 192	0.25 216	0.25 196	0.26 215	0.23 157	0.65 288	0.32 157	0.25 185	0.37 194	0.39 207	0.29 125	0.25 159	0.31 211	3.43 280	0.72 220	0.34 161	0.29 168	0.49 145	0.23 127	1.30 241	1.20 194	0.23 227	0.23 216	0.29 165	0.42 219	0.46 185	0.29 143

ADLNet	0.53 207	0.26 210	0.18 138	0.21 168	0.21 176	0.23 157	0.19 187	0.30 134	0.17 117	0.23 84	0.22 125	0.62 250	0.18 114	0.48 272	6.87 325	0.38 87	0.28 120	0.21 101	0.25 66	0.20 97	0.33 88	0.90 146	0.18 195	0.13 104	0.25 131	0.26 144	0.34 116	0.23 112

MLCV	0.53 207	0.25 192	0.24 203	0.36 247	0.32 241	0.30 200	0.22 192	0.46 260	0.47 267	0.53 249	0.80 269	0.51 232	0.40 238	0.26 173	0.94 157	1.44 300	0.41 196	0.30 174	1.26 266	0.27 140	1.16 222	1.23 202	0.23 227	0.35 260	0.33 192	0.35 191	0.49 192	0.34 173

s12784h	0.54 209	0.28 229	0.26 221	0.30 225	0.23 197	0.17 111	0.12 117	0.36 200	0.24 177	0.38 206	0.23 130	0.40 189	0.38 231	0.16 101	1.09 182	1.11 273	0.47 231	0.27 148	0.71 204	0.37 185	1.49 261	1.46 235	0.12 114	0.17 154	0.39 228	0.32 181	2.18 336	0.88 265

GES	0.54 209	0.23 165	0.19 151	0.21 168	0.22 191	0.26 180	0.18 180	0.34 172	0.31 224	0.36 187	0.28 170	0.30 137	0.22 140	0.22 142	2.69 260	0.58 179	0.37 174	0.28 160	1.14 252	0.32 165	1.08 207	0.88 144	0.18 195	0.24 223	0.26 138	0.23 110	0.58 227	2.34 316

R-Stereo Train	0.54 209	0.24 180	0.24 203	0.24 190	0.18 148	0.24 165	0.09 87	0.34 172	0.30 218	0.52 246	0.66 249	0.44 206	0.32 199	0.55 284	0.74 90	1.07 265	0.58 270	0.52 287	1.27 269	0.64 270	1.51 265	1.89 286	0.14 147	0.20 191	0.35 202	0.42 219	0.35 119	0.47 214

RAFT-Stereo	0.54 209	0.24 180	0.24 203	0.24 190	0.18 148	0.24 165	0.09 87	0.34 172	0.30 218	0.52 246	0.66 249	0.44 206	0.32 199	0.55 284	0.74 90	1.07 265	0.58 270	0.52 287	1.27 269	0.64 270	1.51 265	1.89 286	0.14 147	0.20 191	0.35 202	0.42 219	0.35 119	0.47 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 213	0.35 254	0.31 246	0.30 225	0.40 273	0.25 175	0.24 195	0.35 183	0.31 224	0.41 219	0.33 193	0.35 166	0.24 152	0.53 279	4.10 290	0.47 140	0.40 190	0.31 184	0.39 117	0.31 163	0.70 174	0.99 159	0.41 282	0.32 250	0.45 247	0.45 232	0.75 262	0.51 225

PWCDC_ROB	0.55 213	0.18 86	0.19 151	0.17 132	0.26 215	0.16 101	0.19 187	0.22 87	0.54 279	0.16 71	0.43 212	0.25 97	1.12 289	0.45 263	5.47 308	0.50 154	0.31 144	0.28 160	0.36 110	0.26 139	0.60 158	1.14 186	0.25 235	0.28 239	0.18 88	0.29 162	0.26 94	0.32 163

cross-raft	0.56 215	0.25 192	0.22 190	0.21 168	0.20 166	0.39 250	0.15 160	0.44 249	0.26 194	0.48 238	0.35 202	0.43 202	0.31 190	0.24 160	0.86 141	1.35 291	0.41 196	0.34 207	1.31 278	0.78 289	1.98 312	1.89 286	0.16 175	0.18 169	0.47 251	0.46 235	0.42 163	0.68 246

Anonymous3	0.57 216	0.29 232	0.22 190	0.21 168	0.25 207	0.27 185	0.22 192	0.51 274	0.35 238	0.37 194	0.27 159	0.76 269	0.54 257	0.47 268	1.18 191	1.93 326	0.51 247	0.47 265	0.94 232	0.58 255	1.27 237	1.69 267	0.19 204	0.21 203	0.36 211	0.39 207	0.54 212	0.37 188

Any-RAFT	0.58 217	0.22 143	0.32 249	0.23 181	0.21 176	0.20 135	0.14 148	0.42 237	0.25 185	0.40 214	1.16 295	0.49 228	0.32 199	0.37 238	0.87 148	0.85 247	0.67 280	0.38 238	1.20 258	0.41 207	2.25 330	1.67 265	0.18 195	0.17 154	0.43 241	0.49 243	0.44 175	0.84 260

dad	0.58 217	0.29 232	0.20 165	0.65 298	0.32 241	0.37 238	0.94 302	0.59 286	0.18 126	0.44 226	0.18 97	0.49 228	0.42 245	0.17 107	3.83 287	0.50 154	0.41 196	0.27 148	0.77 210	0.32 165	0.49 127	0.45 80	0.19 204	0.34 253	0.57 272	0.24 122	1.23 300	0.84 260

HH	0.60 219	0.18 86	0.35 259	0.23 181	0.21 176	0.28 190	0.24 195	0.42 237	0.26 194	0.74 307	0.25 141	0.46 219	0.36 219	0.24 160	0.81 110	1.44 300	0.38 179	0.37 225	1.21 260	0.64 270	2.13 319	1.97 297	0.27 243	0.20 191	0.59 278	0.41 216	0.83 269	0.63 241

HanStereo	0.60 219	0.18 86	0.35 259	0.23 181	0.21 176	0.28 190	0.24 195	0.42 237	0.26 194	0.74 307	0.25 141	0.46 219	0.36 219	0.24 160	0.81 110	1.44 300	0.38 179	0.37 225	1.21 260	0.64 270	2.13 319	1.97 297	0.27 243	0.20 191	0.59 278	0.41 216	0.83 269	0.63 241

EGLCR-Stereo	0.60 219	0.22 143	0.22 190	0.15 108	0.18 148	0.23 157	0.09 87	0.32 157	0.22 162	0.32 152	0.19 109	0.38 176	0.27 170	0.14 80	0.81 110	0.74 223	0.39 184	0.37 225	0.72 205	0.28 145	1.20 226	2.19 321	0.12 114	0.68 321	0.23 115	1.54 319	3.67 354	0.34 173

GANet-ADL	0.60 219	0.27 219	0.26 221	0.28 217	0.29 228	0.32 211	0.25 204	0.35 183	0.27 204	0.61 270	1.04 290	0.41 196	0.29 180	0.30 201	1.87 229	1.08 268	0.51 247	0.37 225	1.17 256	0.85 301	1.27 237	1.88 285	0.19 204	0.23 216	0.32 190	0.37 202	0.58 227	0.46 211

AnonymousM	0.60 219	0.18 86	0.13 83	0.13 88	0.11 69	0.31 204	0.07 70	0.35 183	0.23 172	0.31 140	0.42 211	0.28 115	0.31 190	0.37 238	1.34 204	0.89 252	0.44 216	0.33 195	0.42 125	0.57 251	0.97 196	1.20 194	0.17 184	0.34 253	0.16 75	0.82 280	2.20 338	3.23 333

ETE_ROB	0.60 219	0.48 289	0.30 238	0.36 247	0.36 265	0.39 250	0.32 222	0.33 166	0.49 272	0.40 214	0.61 243	1.32 294	0.29 180	0.40 255	2.38 251	0.50 154	0.95 296	0.34 207	0.65 193	0.41 207	0.96 195	1.18 192	0.28 249	0.31 248	0.39 228	0.45 232	0.73 259	0.52 227

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 225	1.03 316	0.18 138	0.89 307	0.50 289	0.74 300	0.26 206	0.39 220	0.22 162	0.92 326	0.69 257	1.06 284	0.44 248	0.32 216	0.86 141	0.99 259	0.48 238	0.31 184	0.56 168	0.38 193	1.49 261	1.87 284	0.12 114	0.16 143	0.27 148	0.29 162	0.52 205	0.80 256

CC-Net-ROB	0.62 225	0.60 303	0.40 272	0.81 303	0.59 297	0.75 301	0.57 271	0.43 244	0.31 224	0.47 234	0.32 187	1.38 296	0.73 276	0.62 294	0.60 54	0.33 58	0.42 205	0.32 189	2.70 301	0.28 145	0.50 133	0.61 107	0.98 321	0.28 239	0.39 228	0.37 202	0.39 143	0.54 229

iResNet	0.62 225	0.26 210	0.26 221	0.36 247	0.38 270	0.42 258	0.27 208	0.46 260	0.31 224	0.56 253	0.73 262	0.68 261	0.73 276	0.17 107	1.73 220	1.72 319	0.39 184	0.37 225	1.52 284	0.57 251	1.58 282	0.98 157	0.20 212	0.46 282	0.34 195	0.39 207	0.59 232	0.40 198

LALA_ROB	0.62 225	0.52 293	0.32 249	0.33 237	0.35 260	0.40 253	0.31 218	0.34 172	0.40 248	0.46 231	0.61 243	1.27 290	0.29 180	0.39 251	3.75 285	0.45 130	0.51 247	0.38 238	0.57 176	0.40 205	0.82 185	1.11 180	0.24 232	0.31 248	0.36 211	0.43 225	0.81 268	0.51 225

MSMDNet	0.63 229	0.24 180	0.22 190	0.19 149	0.20 166	0.38 243	0.17 174	0.43 244	0.24 177	0.60 267	0.33 193	0.40 189	1.53 300	0.50 276	0.85 138	1.50 305	0.42 205	0.35 213	1.26 266	0.67 278	1.90 305	2.18 319	0.17 184	0.18 169	0.58 274	0.53 249	0.39 143	0.58 233

NVstereo2D	0.63 229	0.25 192	0.20 165	0.28 217	0.25 207	0.34 225	0.35 235	0.30 134	0.22 162	0.39 211	0.33 193	0.26 104	0.16 95	0.42 260	9.29 346	0.43 115	0.32 149	0.27 148	0.35 107	0.20 97	0.35 95	0.44 76	0.30 258	0.21 203	0.31 185	0.23 110	0.27 96	0.25 123

AMNet	0.63 229	0.59 302	0.56 298	0.59 290	0.59 297	0.64 292	0.58 274	0.45 253	0.53 277	0.51 243	0.69 257	0.75 267	0.40 238	0.87 305	0.68 77	0.86 249	0.71 285	0.66 309	0.63 190	0.62 265	0.76 179	0.62 109	0.38 274	0.59 310	0.57 272	0.69 269	0.70 252	0.75 248

RAFT-Test	0.64 232	0.24 180	0.22 190	0.25 196	0.21 176	0.45 268	0.17 174	0.45 253	0.26 194	0.66 286	0.80 269	0.40 189	0.39 236	0.36 234	1.01 168	1.49 304	0.41 196	0.34 207	1.29 275	0.61 261	1.90 305	1.84 281	0.17 184	0.18 169	0.54 265	0.93 289	0.41 151	1.26 292

RTSC	0.65 233	0.25 192	0.27 228	0.24 190	0.26 215	0.28 190	0.42 253	0.35 183	0.33 235	0.43 222	0.47 221	0.30 137	0.27 170	0.29 195	7.17 329	0.50 154	0.48 238	0.30 174	0.75 208	0.33 168	0.78 182	0.93 151	0.17 184	0.30 247	0.28 159	0.31 173	0.49 192	0.59 235

DAS	0.67 234	0.27 219	0.24 203	0.38 253	0.33 245	0.34 225	0.33 229	0.51 274	0.46 261	0.61 270	0.94 285	0.78 271	0.67 271	0.19 129	0.96 161	1.83 321	0.55 260	0.47 265	1.12 248	0.61 261	2.11 315	1.69 267	0.27 243	0.44 279	0.43 241	0.43 225	0.62 238	0.48 216

SepStereo	0.67 234	0.27 219	0.24 203	0.38 253	0.33 245	0.34 225	0.33 229	0.51 274	0.46 261	0.61 270	0.94 285	0.78 271	0.67 271	0.19 129	0.96 161	1.83 321	0.55 260	0.47 265	1.12 248	0.61 261	2.11 315	1.69 267	0.27 243	0.44 279	0.43 241	0.43 225	0.62 238	0.48 216

pcwnet_v2	0.69 236	0.27 219	0.31 246	0.31 231	0.33 245	0.29 198	0.24 195	0.34 172	0.25 185	0.50 241	0.40 209	1.66 309	0.40 238	0.31 211	5.73 314	0.60 185	0.36 170	0.30 174	1.08 245	0.23 127	0.82 185	0.90 146	0.57 300	0.22 211	0.35 202	0.36 198	0.51 202	0.87 263

PWC_ROB	0.69 236	0.37 265	0.41 276	0.30 225	0.35 260	0.34 225	0.50 265	0.39 220	0.69 293	0.45 230	0.80 269	0.54 238	1.20 291	0.29 195	2.36 250	1.23 281	0.63 277	0.53 290	1.01 237	0.46 234	1.15 217	1.40 227	0.26 239	0.49 287	0.38 224	0.37 202	0.68 248	0.97 268

MSKI-zero shot	0.70 238	0.21 126	0.21 181	0.20 159	0.19 159	0.43 262	0.16 167	0.42 237	0.29 213	0.44 226	1.16 295	0.48 226	0.36 219	0.17 107	1.60 215	1.42 297	0.47 231	0.37 225	1.37 280	0.95 315	1.79 300	2.06 303	0.22 225	0.19 181	0.53 262	1.21 306	0.72 254	1.17 288

Reg-Stereo(zero)	0.71 239	0.22 143	0.30 238	0.21 168	0.22 191	0.32 211	0.36 241	0.77 303	0.44 256	0.65 282	1.65 322	0.54 238	0.36 219	1.01 307	0.86 141	1.42 297	0.50 243	0.26 144	1.07 243	0.60 259	1.15 217	2.16 316	0.28 249	0.17 154	0.55 268	0.93 289	1.09 292	1.15 283

HI	0.71 239	0.22 143	0.30 238	0.21 168	0.22 191	0.32 211	0.36 241	0.77 303	0.44 256	0.65 282	1.65 322	0.54 238	0.36 219	1.01 307	0.86 141	1.42 297	0.50 243	0.26 144	1.07 243	0.60 259	1.15 217	2.16 316	0.28 249	0.17 154	0.55 268	0.93 289	1.09 292	1.15 283

IPLG	0.72 241	0.20 114	0.18 138	0.16 118	0.17 139	0.15 90	0.13 138	0.35 183	0.22 162	0.35 172	1.18 298	0.29 125	0.24 152	0.54 282	9.17 344	0.54 170	0.35 168	0.29 168	0.56 168	0.37 185	0.54 148	1.38 222	0.11 102	0.57 305	0.35 202	0.29 162	0.67 247	0.22 105

GwcNet-ADL	0.72 241	0.35 254	0.37 266	0.41 262	0.34 255	0.32 211	0.27 208	0.40 225	0.27 204	0.61 270	1.53 315	0.63 254	0.41 242	0.33 220	3.69 284	1.34 290	0.50 243	0.56 298	0.91 227	0.87 304	1.18 224	1.60 259	0.24 232	0.27 234	0.36 211	0.48 240	0.47 187	0.66 245

SHD	0.72 241	0.30 237	0.42 280	0.35 245	0.34 255	0.33 224	0.45 258	0.49 268	0.44 256	0.53 249	0.63 245	0.47 224	0.64 266	0.34 225	6.15 318	0.52 165	0.47 231	0.37 225	0.94 232	0.45 231	0.88 189	1.12 182	0.25 235	0.42 275	0.47 251	0.47 239	0.50 198	0.63 241

DDUNet	0.75 244	0.91 311	0.42 280	1.24 314	1.03 320	1.19 312	1.16 313	0.35 183	0.35 238	0.37 194	0.45 216	0.64 256	0.32 199	1.77 322	2.89 263	0.44 119	0.71 285	0.48 270	0.87 225	0.59 257	0.53 143	0.64 113	0.85 318	0.28 239	0.34 195	0.34 187	0.61 236	0.39 196

IPLGR	0.76 245	0.26 210	0.21 181	0.23 181	0.23 197	0.17 111	0.12 117	0.33 166	0.20 145	0.41 219	1.59 317	0.32 152	0.31 190	0.53 279	9.00 342	0.62 194	0.41 196	0.38 238	0.65 193	0.47 235	0.76 179	1.41 228	0.12 114	0.24 223	0.35 202	0.39 207	0.63 240	0.28 139

MIPNet	0.77 246	0.23 165	0.18 138	0.24 190	0.22 191	0.17 111	0.13 138	0.34 172	0.70 294	0.40 214	2.24 335	0.31 144	0.29 180	0.57 288	5.70 312	1.03 261	0.45 220	0.33 195	0.82 217	0.56 249	0.62 164	1.53 251	0.12 114	0.92 336	0.91 306	0.39 207	1.12 297	0.30 149

PSMNet-ADL	0.77 246	0.29 232	0.30 238	0.33 237	0.32 241	0.32 211	0.37 243	0.55 282	0.35 238	0.71 300	1.43 312	0.56 242	1.01 283	2.47 336	1.18 191	2.02 330	1.58 322	0.41 249	1.06 242	0.50 240	1.25 235	1.44 232	0.35 273	0.24 223	0.35 202	0.41 216	0.65 242	0.34 173

IGEV-FE	0.78 248	0.25 192	0.47 287	0.58 288	0.25 207	0.61 288	0.63 282	0.48 264	0.28 210	0.67 289	1.33 307	0.66 258	0.41 242	0.31 211	0.87 148	1.36 292	0.39 184	0.36 218	1.13 250	0.76 287	1.57 279	2.29 328	0.20 212	0.20 191	0.84 303	0.84 282	2.28 339	1.10 277

IGEV_Zeroshot_test	0.78 248	0.25 192	0.47 287	0.58 288	0.25 207	0.61 288	0.63 282	0.48 264	0.28 210	0.67 289	1.32 306	0.66 258	0.41 242	0.31 211	0.87 148	1.36 292	0.39 184	0.36 218	1.13 250	0.76 287	1.57 279	2.29 328	0.20 212	0.20 191	0.84 303	0.84 282	2.28 339	1.09 276

DF	0.79 250	0.26 210	0.22 190	0.27 208	0.16 118	0.37 238	0.11 106	0.39 220	0.25 185	0.34 163	0.25 141	0.52 235	0.35 216	0.24 160	0.83 127	1.67 316	0.44 216	0.40 246	7.07 329	0.49 238	1.48 258	1.80 278	0.21 217	0.27 234	0.58 274	1.23 308	0.53 209	0.57 232

DeepPrunerF	0.79 250	0.36 259	0.20 165	0.53 277	1.05 322	0.38 243	0.52 266	0.32 157	0.92 308	0.23 84	0.32 187	0.23 86	0.17 104	0.26 173	5.65 311	0.50 154	0.28 120	0.24 131	0.50 151	0.25 135	0.40 104	0.47 83	0.21 217	0.19 181	5.96 357	0.50 245	0.47 187	0.30 149

XQC	0.80 252	0.47 288	0.40 272	0.50 275	0.46 283	0.50 272	0.57 271	0.56 284	0.48 269	0.58 258	0.63 245	0.58 245	0.81 280	0.45 263	6.95 327	0.73 221	0.45 220	0.36 218	0.84 220	0.42 212	0.81 184	1.06 170	0.33 270	0.42 275	0.53 262	0.61 260	0.69 249	0.50 223

RTS	0.80 252	0.32 243	0.28 233	0.30 225	0.33 245	0.44 264	0.59 277	0.41 227	0.46 261	0.43 222	0.34 196	0.51 232	0.34 208	0.30 201	7.29 330	0.70 216	0.55 260	0.36 218	1.02 238	0.45 231	0.93 193	1.01 163	0.25 235	0.37 263	0.54 265	1.72 325	0.58 227	0.79 249

RTSA	0.80 252	0.32 243	0.28 233	0.30 225	0.33 245	0.44 264	0.59 277	0.41 227	0.46 261	0.43 222	0.34 196	0.51 232	0.34 208	0.30 201	7.29 330	0.70 216	0.55 260	0.36 218	1.02 238	0.45 231	0.93 193	1.01 163	0.25 235	0.37 263	0.54 265	1.72 325	0.58 227	0.79 249

model_zeroshot	0.81 255	0.22 143	0.23 197	0.34 242	0.21 176	0.45 268	0.16 167	0.43 244	0.23 172	0.59 263	1.10 293	0.50 231	0.31 190	0.26 173	2.66 259	1.04 264	0.42 205	0.35 213	1.40 282	0.52 244	1.90 305	1.60 259	0.15 166	0.20 191	2.65 344	1.52 318	0.79 267	1.54 305

NOSS_ROB	0.81 255	0.36 259	0.27 228	0.37 251	0.35 260	0.37 238	0.29 215	0.87 310	0.39 245	0.71 300	0.93 283	0.99 280	0.60 263	1.26 317	2.02 234	2.44 341	0.57 268	0.58 301	0.68 201	0.43 214	2.16 323	2.47 337	0.32 269	0.47 285	0.42 236	0.43 225	0.72 254	0.42 202

NaN_ROB	0.82 257	0.41 280	0.41 276	0.36 247	0.49 285	0.42 258	0.44 257	0.45 253	1.33 331	0.40 214	0.67 252	0.89 279	0.31 190	0.47 268	5.25 306	0.55 174	0.34 161	0.53 290	0.49 145	0.63 267	0.60 158	0.95 152	0.28 249	0.49 287	0.78 298	1.57 320	0.98 283	1.71 309

test-1	0.83 258	0.18 86	0.23 197	0.19 149	0.19 159	0.57 286	0.58 274	0.44 249	0.29 213	0.72 304	5.41 347	0.54 238	0.40 238	0.59 290	0.98 165	1.32 287	0.45 220	0.48 270	1.14 252	0.96 317	1.90 305	2.36 333	0.14 147	0.21 203	0.39 228	0.46 235	0.61 236	0.63 241

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 258	0.54 298	0.35 259	0.63 295	0.46 283	0.56 283	1.02 305	0.65 293	0.60 284	0.57 255	0.47 221	0.82 277	1.21 292	1.11 314	2.25 244	0.60 185	0.36 170	0.33 195	1.25 264	0.40 205	1.94 310	1.62 262	0.47 291	0.39 270	0.76 293	0.81 278	0.75 262	1.49 303

FCDSN-DC	0.84 260	0.37 265	0.67 310	0.40 261	0.40 273	0.35 230	0.89 300	0.39 220	0.31 224	0.46 231	0.35 202	0.44 206	0.31 190	0.38 245	8.90 339	0.84 246	0.47 231	0.48 270	0.73 206	0.38 193	1.12 212	1.58 256	0.30 258	0.57 305	0.37 219	0.42 219	0.42 163	0.37 188
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 261	0.35 254	1.01 327	0.44 270	0.63 303	0.27 185	0.63 282	0.43 244	0.46 261	0.48 238	0.50 226	0.65 257	0.54 257	0.58 289	3.52 282	0.82 244	0.52 252	1.02 339	1.68 287	0.71 281	1.59 284	1.50 246	0.45 287	0.59 310	0.56 270	0.43 225	1.89 329	0.62 240

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 262	0.37 265	0.57 299	0.34 242	0.29 228	0.54 280	0.69 292	0.45 253	0.72 296	0.64 281	1.75 327	0.59 246	0.64 266	0.23 153	0.93 154	1.53 309	0.44 216	0.40 246	1.27 269	1.04 323	1.62 285	2.22 324	0.18 195	0.38 268	0.83 302	0.48 240	2.98 348	1.10 277

UDG	0.91 263	0.94 313	0.44 283	1.22 313	1.16 324	1.14 311	1.35 316	0.38 211	0.36 242	0.43 222	0.55 233	0.62 250	0.33 206	1.60 320	5.73 314	0.80 235	0.75 288	0.45 259	0.94 232	0.65 276	1.13 214	1.10 177	0.64 306	0.32 250	0.36 211	0.39 207	0.53 209	0.38 193

HSM-Net_RVC	0.94 264	0.26 210	0.27 228	0.43 265	0.31 237	0.28 190	0.23 194	0.48 264	0.29 213	0.58 258	0.98 288	11.38 354	0.46 253	0.24 160	1.33 201	0.65 200	0.47 231	0.30 174	0.57 176	0.57 251	1.31 243	1.26 203	0.27 243	0.44 279	0.43 241	0.45 232	0.54 212	0.48 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 265	0.36 259	0.34 255	0.55 282	0.41 276	0.32 211	0.64 286	0.52 280	0.47 267	0.71 300	1.48 313	0.67 260	0.62 264	0.35 231	3.07 272	1.67 316	0.52 252	0.56 298	1.10 246	0.87 304	1.33 244	1.89 286	0.52 297	0.51 292	0.50 258	1.05 299	3.15 352	1.80 311

iRaft-Stereo_20w	0.96 265	0.31 241	0.58 304	0.57 286	0.34 255	0.51 275	0.58 274	0.44 249	0.32 229	0.90 324	1.59 317	0.56 242	0.49 256	0.37 238	2.05 237	1.22 280	0.42 205	0.52 287	1.04 240	0.82 296	1.52 268	2.14 312	0.27 243	0.38 268	1.04 313	3.39 347	2.04 332	1.45 301

FC-DCNN	0.96 265	0.50 290	0.92 321	0.79 302	0.52 291	0.73 299	1.10 308	0.77 303	0.52 275	0.62 276	0.65 247	0.72 264	0.62 264	0.38 245	3.13 273	0.83 245	0.94 295	0.50 279	1.19 257	0.43 214	1.52 268	1.33 214	0.31 264	0.52 294	1.01 312	0.92 288	1.51 312	2.93 332

PVD	0.98 268	0.54 298	0.59 305	0.60 292	0.56 294	0.66 297	0.63 282	0.91 316	0.87 306	0.57 255	0.85 274	0.80 274	1.03 284	0.59 290	6.60 322	0.64 197	0.69 283	0.55 294	1.16 255	0.63 267	1.22 227	1.27 206	0.39 277	0.53 296	0.75 292	0.88 285	0.85 271	1.07 273

MFMNet_re	0.98 268	0.78 310	0.71 313	0.83 304	0.72 308	0.97 306	0.83 297	0.75 300	0.86 302	0.69 294	0.79 267	1.30 293	0.83 281	0.68 297	2.27 245	1.16 277	1.03 300	0.80 328	1.61 285	0.85 301	2.25 330	1.12 182	0.65 308	0.71 323	0.66 284	0.66 267	0.98 283	0.99 271

ADCP+	0.99 270	0.33 249	0.34 255	0.25 196	0.34 255	0.35 230	0.49 264	0.31 144	0.66 290	0.59 263	0.48 224	0.75 267	0.18 114	0.30 201	9.27 345	0.47 140	0.27 109	0.27 148	0.78 211	0.80 292	0.51 136	0.72 123	0.18 195	0.18 169	0.69 286	2.01 332	1.44 309	3.81 341

FC-DCNN v2	1.01 271	0.52 293	1.01 327	0.85 305	0.53 292	0.77 302	1.07 307	0.83 308	0.65 288	0.61 270	0.65 247	0.72 264	0.79 278	0.37 238	3.26 277	0.81 239	0.95 296	0.47 265	1.22 262	0.41 207	1.52 268	1.34 217	0.31 264	0.51 292	1.30 323	1.29 311	1.86 328	2.78 324

CSAN	1.01 271	0.52 293	0.48 291	0.47 274	0.49 285	0.38 243	0.48 262	0.49 268	2.50 349	0.69 294	2.01 330	1.44 298	0.69 273	0.60 293	4.20 292	0.56 176	0.46 226	0.47 265	0.82 217	2.20 350	1.16 222	1.10 177	0.31 264	0.53 296	1.68 332	1.02 298	0.72 254	0.81 257

ADCRef	1.02 273	0.34 253	0.38 268	0.23 181	0.35 260	0.32 211	0.40 250	0.36 200	0.86 302	0.39 211	0.31 180	0.39 181	0.25 159	0.28 187	9.75 350	0.63 196	0.33 157	0.32 189	0.81 213	0.56 249	0.47 124	0.72 123	0.47 291	0.34 253	1.00 310	1.09 300	0.99 286	5.10 349

FBW_ROB	1.04 274	0.64 306	0.57 299	0.87 306	0.87 316	0.68 298	0.98 303	0.45 253	0.34 237	0.53 249	0.75 264	1.03 283	1.27 295	1.90 324	6.09 317	0.42 107	0.60 273	0.33 195	2.46 296	0.49 238	1.49 261	1.10 177	1.23 324	0.56 300	0.44 245	0.53 249	0.55 216	0.82 258

SAMSARA	1.05 275	0.40 276	0.57 299	0.44 270	0.43 279	0.43 262	0.62 280	0.74 299	0.61 286	0.60 267	0.72 260	0.59 246	1.65 303	0.46 266	6.43 321	0.74 223	0.53 257	0.50 279	1.24 263	0.55 247	1.24 229	1.37 220	0.28 249	0.56 300	1.63 330	1.74 327	1.65 320	1.61 308

CBMV	1.06 276	0.38 273	0.33 251	0.42 263	0.39 272	0.39 250	0.31 218	0.87 310	0.40 248	0.65 282	0.86 276	1.47 300	1.22 294	1.02 309	1.89 230	2.41 340	0.67 280	0.51 283	1.66 286	0.78 289	1.69 290	2.20 322	0.31 264	0.52 294	0.47 251	0.49 243	1.04 290	5.23 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 277	0.23 165	0.33 251	0.59 290	0.20 166	0.40 253	0.35 235	0.45 253	0.24 177	0.74 307	1.21 301	0.63 254	0.34 208	0.25 168	0.80 108	1.71 318	3.94 353	0.29 168	9.06 339	0.81 293	1.52 268	1.94 294	1.39 327	0.18 169	0.58 274	0.39 207	0.41 151	0.41 199

ADCL	1.10 278	0.44 287	0.36 262	0.33 237	0.33 245	0.38 243	0.47 260	0.38 211	1.23 327	0.60 267	0.47 221	0.43 202	0.27 170	0.32 216	7.84 336	0.57 178	0.38 179	0.55 294	0.68 201	0.69 279	0.65 167	0.81 138	0.29 257	0.36 261	1.73 334	1.85 330	1.77 324	5.47 351

ccs_rob	1.11 279	0.35 254	0.33 251	0.43 265	0.29 228	0.44 264	0.38 244	0.59 286	0.35 238	1.97 347	5.99 348	5.59 345	0.59 260	0.45 263	1.05 175	1.28 283	0.52 252	0.39 242	1.76 290	0.87 304	1.76 296	2.05 302	0.26 239	0.43 278	0.34 195	0.36 198	0.50 198	0.56 231

pmcnn	1.11 279	0.42 285	0.41 276	0.57 286	0.59 297	0.54 280	1.41 317	0.71 297	0.48 269	0.61 270	1.28 304	1.51 302	2.96 327	1.04 310	1.42 209	2.33 338	0.81 290	0.96 333	1.74 289	1.09 327	2.41 335	1.74 273	0.82 317	0.50 290	0.48 257	0.69 269	1.09 292	1.28 295

DCVSM-stereo	1.12 281	0.31 241	0.36 262	0.43 265	0.33 245	0.52 279	0.35 235	0.68 295	0.39 245	0.66 286	1.41 311	1.60 304	0.79 278	0.39 251	0.81 110	1.02 260	0.48 238	0.37 225	12.56 350	0.92 314	1.54 275	1.37 220	0.41 282	0.49 287	0.41 233	0.51 246	0.65 242	0.61 237

FAT-Stereo	1.13 282	0.37 265	0.57 299	0.56 285	0.63 303	0.50 272	0.52 266	0.75 300	0.44 256	0.79 315	2.82 339	1.45 299	1.95 311	0.49 275	2.78 261	2.52 344	0.57 268	0.60 303	2.42 295	1.17 331	2.12 318	2.13 311	0.74 315	0.58 308	0.41 233	0.56 253	0.72 254	1.27 294

ADCMid	1.14 283	0.50 290	0.55 297	0.39 260	0.59 297	0.56 283	0.77 296	0.59 286	0.76 299	0.47 234	0.71 259	0.70 262	0.71 275	0.39 251	8.21 337	1.09 270	0.51 247	0.45 259	1.73 288	0.51 243	1.04 201	1.21 198	0.59 302	0.40 272	0.58 274	1.47 317	1.24 302	4.18 345

EAI-Stereo	1.15 284	0.27 219	0.37 266	0.54 278	0.30 233	8.38 358	0.76 294	0.45 253	0.63 287	0.34 163	0.88 279	0.46 219	0.33 206	0.25 168	1.83 226	1.17 278	0.40 190	0.65 306	2.53 299	0.73 283	1.47 256	1.71 271	0.23 227	0.46 282	1.08 318	1.64 324	1.45 311	1.79 310

TRStereo	1.21 285	0.32 243	0.47 287	0.25 196	0.18 148	0.64 292	0.26 206	0.44 249	0.20 145	0.70 299	0.57 235	0.80 274	0.29 180	0.23 153	1.08 181	1.85 323	0.37 174	0.35 213	1.05 241	0.88 310	1.36 247	1.89 286	0.17 184	0.16 143	0.67 285	16.20 367	0.88 274	0.49 221

EKT-Stereo	1.22 286	0.27 219	0.24 203	0.28 217	0.25 207	0.31 204	0.54 270	0.43 244	0.29 213	0.44 226	0.57 235	0.49 228	0.44 248	0.31 211	13.29 362	2.18 335	0.54 258	0.53 290	1.26 266	1.02 321	5.16 355	2.03 301	0.14 147	0.19 181	0.42 236	0.35 191	0.56 218	0.34 173

MADNet+	1.22 286	0.60 303	0.77 316	0.77 300	0.74 309	0.61 288	1.01 304	0.94 319	0.74 297	0.78 314	0.68 256	1.18 287	1.07 287	0.68 297	7.48 334	1.39 294	1.12 307	0.65 306	1.33 279	0.91 312	2.13 319	1.51 248	0.66 309	0.97 339	1.05 315	0.83 281	0.92 279	1.39 297

HBP-ISP	1.24 288	0.38 273	0.50 292	0.52 276	0.41 276	0.45 268	0.33 229	0.55 282	0.40 248	0.76 312	1.30 305	0.48 226	0.48 255	1.92 325	9.87 354	3.68 355	0.55 260	0.66 309	0.82 217	0.95 315	2.11 315	2.96 347	0.30 258	0.46 282	0.47 251	0.52 247	0.94 281	0.60 236

DDF-Stereo	1.25 289	0.32 243	0.17 126	6.72 353	0.23 197	6.20 353	0.31 218	0.36 200	0.21 156	0.35 172	0.57 235	7.72 348	0.43 247	0.22 142	0.76 99	0.89 252	0.60 273	0.39 242	1.30 276	0.43 214	1.56 278	1.46 235	0.16 175	0.23 216	0.29 165	1.00 296	0.44 175	0.54 229

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 290	2.34 342	0.85 318	1.48 318	0.80 315	1.00 307	1.15 312	0.76 302	0.94 309	1.33 338	0.54 232	1.54 303	1.67 304	2.00 326	2.30 246	0.97 256	1.08 306	1.05 340	3.01 306	1.06 326	1.37 248	1.51 248	1.22 323	0.67 320	0.76 293	0.65 265	0.59 232	1.40 298

AnyNet_C32	1.27 291	0.41 280	0.36 262	0.37 251	0.40 273	0.48 271	0.62 280	0.47 262	1.23 327	0.56 253	0.89 281	0.53 236	0.36 219	0.40 255	10.27 356	1.27 282	0.55 260	0.54 293	0.88 226	0.63 267	1.28 239	1.52 250	0.34 272	0.50 290	1.09 319	2.40 337	1.34 305	4.67 347

SQANet	1.31 292	1.35 321	0.53 293	3.10 335	1.03 320	1.89 320	1.49 319	0.50 273	0.40 248	0.51 243	0.46 219	1.19 288	0.55 259	1.57 319	2.53 255	0.49 148	1.24 314	0.37 225	6.38 324	0.61 261	1.71 291	1.74 273	2.52 335	0.37 263	0.46 250	0.57 254	0.66 244	1.26 292

CBMV_ROB	1.31 292	0.37 265	0.39 271	0.60 292	0.49 285	0.57 286	0.47 260	0.95 321	0.40 248	0.81 317	1.38 310	3.04 326	2.55 320	0.48 272	5.00 303	1.30 284	0.89 292	0.49 274	2.24 293	0.73 283	1.72 293	1.95 295	0.45 287	0.40 272	0.97 308	2.27 336	1.56 314	2.91 331

G-Net	1.35 294	0.55 300	0.65 309	0.43 265	0.49 285	0.56 283	0.48 262	0.89 313	1.35 332	0.67 289	1.22 302	3.00 325	1.21 292	0.36 234	4.11 291	1.64 315	0.61 275	0.76 322	1.37 280	1.35 335	1.63 286	1.89 286	0.39 277	0.61 313	0.80 299	3.07 345	1.57 315	4.68 348

ADCS	1.39 295	0.51 292	0.47 287	0.45 273	0.55 293	0.51 275	0.64 286	0.68 295	1.05 313	0.57 255	0.72 260	0.80 274	2.34 317	0.51 278	9.94 355	2.13 333	0.76 289	0.62 305	1.30 276	0.62 265	1.80 301	1.62 262	0.43 285	0.56 300	0.76 293	2.09 334	1.59 317	3.47 336

DPSNet	1.40 296	0.43 286	0.38 268	0.54 278	0.61 302	0.65 295	0.57 271	0.51 274	0.67 291	0.46 231	0.87 278	3.54 333	1.62 302	1.43 318	2.52 254	2.12 332	0.99 298	0.99 337	7.37 332	1.69 341	2.21 327	2.98 348	0.95 320	0.74 324	0.76 293	0.76 275	0.75 262	0.82 258

otaku	1.43 297	2.19 338	0.62 308	3.33 337	1.22 326	2.22 334	1.77 323	0.56 284	0.53 277	0.59 263	0.53 231	1.29 292	0.69 273	2.06 329	1.09 182	0.51 160	1.25 315	0.39 242	6.35 323	0.59 257	1.91 309	1.95 295	3.16 343	0.48 286	0.56 270	0.57 254	0.74 261	1.36 296

S-Stereo	1.43 297	0.40 276	0.43 282	0.60 292	0.58 296	0.64 292	1.10 308	0.61 290	0.57 281	0.69 294	4.10 345	1.62 307	0.65 268	0.46 266	4.54 296	2.87 349	0.55 260	0.65 306	4.87 319	4.90 357	1.26 236	2.26 326	0.99 322	0.61 313	0.41 233	0.53 249	0.66 244	0.97 268

RainbowNet	1.44 299	1.50 325	0.85 318	2.41 332	1.41 333	1.97 323	2.14 328	0.65 293	0.57 281	0.74 307	0.46 219	1.61 305	1.05 285	2.78 339	1.90 231	1.30 284	1.21 312	0.51 283	3.15 309	1.74 342	1.75 295	1.97 297	3.07 341	0.61 313	0.65 283	0.69 269	0.88 274	1.43 299

SANet	1.44 299	0.57 301	0.54 294	0.55 282	0.60 301	0.65 295	0.76 294	0.94 319	5.50 355	0.52 246	2.23 334	4.15 340	2.61 321	0.65 296	5.29 307	0.52 165	1.21 312	0.56 298	0.93 231	0.83 297	1.54 275	1.38 222	0.47 291	0.62 317	0.74 290	1.16 303	0.88 274	2.41 319

SGM-ForestM	1.49 301	1.99 336	1.26 340	1.18 311	0.67 307	1.50 316	1.71 322	1.32 334	0.94 309	0.74 307	1.03 289	2.90 324	2.23 314	0.55 284	1.68 218	0.62 194	1.34 317	0.49 274	2.81 304	0.58 255	1.33 244	1.12 182	0.57 300	0.56 300	2.12 340	2.46 338	3.00 349	3.53 338

SPS-STEREO	1.49 301	0.72 307	0.69 311	0.90 308	0.75 310	0.82 305	0.74 293	0.83 308	0.76 299	0.85 321	1.62 319	1.42 297	1.09 288	0.70 299	1.97 232	2.32 337	1.04 301	0.97 335	10.95 347	1.01 320	2.60 339	2.45 336	0.64 306	0.76 327	0.81 301	0.79 277	1.11 296	0.96 267
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 303	0.60 303	0.54 294	0.63 295	0.56 294	0.51 275	1.16 313	0.89 313	1.30 330	0.68 292	0.88 279	1.27 290	1.30 298	0.54 282	11.26 358	2.64 346	1.16 308	1.01 338	1.42 283	0.75 285	1.67 287	1.92 293	0.60 303	0.62 317	1.33 324	0.97 295	1.63 319	3.28 334

ADCPNet	1.59 304	0.37 265	0.74 315	0.43 265	0.76 311	0.42 258	1.45 318	0.90 315	0.70 294	0.76 312	1.68 325	0.76 269	3.19 330	0.76 302	8.96 341	1.92 325	0.54 258	0.37 225	4.76 317	1.03 322	1.19 225	1.09 174	0.94 319	0.40 272	1.06 316	1.36 312	0.93 280	5.53 353

anonymity	1.60 305	0.25 192	0.41 276	0.27 208	0.23 197	0.51 275	0.16 167	0.49 268	0.27 204	0.63 278	23.10 367	0.57 244	0.59 260	0.37 238	0.78 102	1.33 288	0.46 226	0.35 213	1.10 246	0.48 237	1.47 256	2.07 307	0.21 217	0.33 252	1.11 321	1.60 322	3.07 350	1.08 275

Ntro	1.62 306	3.84 351	0.69 311	2.63 333	1.29 327	2.25 336	2.87 339	0.61 290	0.56 280	0.62 276	0.50 226	1.32 294	0.66 270	2.02 328	3.24 276	0.47 140	1.35 319	0.42 252	6.77 325	0.64 270	2.20 325	2.08 308	3.05 340	0.55 299	0.60 280	0.69 269	0.73 259	1.16 286

ACVNet_1	1.67 307	1.63 328	0.96 323	4.28 340	1.59 338	2.19 333	3.55 342	0.73 298	0.57 281	0.63 278	0.58 238	1.49 301	0.97 282	5.05 356	1.52 213	0.54 170	2.24 335	0.55 294	4.77 318	0.57 251	2.20 325	1.58 256	3.26 346	0.65 319	0.70 287	0.64 264	0.69 249	0.89 266

DDVS	1.78 308	0.35 254	0.40 272	0.33 237	0.38 270	0.37 238	0.33 229	2.41 352	0.46 261	0.68 292	17.02 364	2.44 322	0.65 268	0.81 304	2.50 253	1.31 286	0.61 275	0.49 274	6.21 322	0.84 299	2.90 345	2.24 325	0.26 239	0.34 253	0.34 195	0.60 259	2.18 336	0.71 247

Dean	1.78 308	1.76 331	1.00 325	5.98 351	1.87 348	2.22 334	2.59 336	1.07 327	1.14 321	0.98 330	0.82 272	1.85 313	2.08 313	2.18 332	2.05 237	1.07 265	2.05 333	0.70 315	2.78 303	0.97 318	2.14 322	1.89 286	2.92 338	0.93 337	1.41 325	1.11 302	1.39 307	1.14 282

DN	1.81 310	0.20 114	0.20 165	0.38 253	0.18 148	19.32 364	0.17 174	0.38 211	0.27 204	0.58 258	0.43 212	14.61 357	0.32 199	0.33 220	1.18 191	1.12 274	0.44 216	0.34 207	1.15 254	0.50 240	1.45 254	1.54 253	0.18 195	0.18 169	0.72 288	1.09 300	0.57 222	1.16 286

MFN_U_SF_RVC	1.81 310	2.41 343	1.86 352	2.14 330	1.76 344	1.92 321	2.34 334	1.56 342	1.47 338	3.68 353	3.76 343	1.21 289	1.27 295	1.71 321	3.52 282	2.14 334	1.01 299	0.92 332	3.46 312	0.99 319	1.73 294	1.56 255	0.77 316	2.30 358	0.76 293	0.81 278	0.70 252	0.98 270

ACVNet_2	1.92 312	1.61 327	1.00 325	5.61 348	1.57 336	2.05 326	2.23 329	0.87 310	0.68 292	0.71 300	0.74 263	1.61 305	1.15 290	2.00 326	2.43 252	0.69 207	2.79 340	0.51 283	12.02 349	0.71 281	1.81 302	1.68 266	2.66 336	0.79 330	1.09 319	0.74 274	0.95 282	1.11 279

WAO-6	1.95 313	1.28 320	0.85 318	2.04 327	1.34 330	1.69 318	2.05 326	1.04 325	1.24 329	0.91 325	0.86 276	1.85 313	2.71 322	2.30 334	9.05 343	1.14 276	2.89 341	0.69 314	3.16 310	0.85 301	2.21 327	2.27 327	1.29 325	0.87 332	1.64 331	2.07 333	1.72 323	2.69 323

SGM-Forest	1.95 313	0.37 265	0.25 216	0.54 278	0.44 280	0.40 253	0.24 195	0.59 286	0.75 298	0.72 304	0.66 249	0.99 280	2.05 312	0.34 225	5.58 310	1.88 324	0.46 226	0.39 242	23.75 361	0.29 149	2.17 324	1.62 262	0.40 280	0.29 245	1.04 313	0.59 257	1.80 325	4.01 343
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 315	1.09 318	1.32 342	5.02 343	0.99 319	1.02 310	1.64 320	1.16 329	1.46 337	2.58 351	2.14 333	2.11 319	2.83 326	1.20 316	6.00 316	1.03 261	1.68 325	0.70 315	7.59 333	0.87 304	1.71 291	1.97 297	0.38 274	1.05 342	0.98 309	1.45 315	1.10 295	1.84 312

IMH-64-1	1.98 316	1.48 323	1.04 332	1.97 323	1.55 334	2.06 327	2.27 331	1.02 323	1.16 323	0.58 258	0.75 264	1.89 315	2.78 323	2.77 337	9.78 351	1.51 307	1.19 310	0.66 309	3.01 306	0.81 293	1.48 258	2.06 303	3.25 344	0.74 324	1.59 328	1.25 309	2.09 333	2.83 327

IMH-64	1.98 316	1.48 323	1.04 332	1.97 323	1.55 334	2.06 327	2.27 331	1.02 323	1.16 323	0.58 258	0.75 264	1.89 315	2.78 323	2.77 337	9.78 351	1.51 307	1.19 310	0.66 309	3.01 306	0.81 293	1.48 258	2.06 303	3.25 344	0.74 324	1.59 328	1.25 309	2.09 333	2.83 327

edge stereo	1.98 316	0.52 293	1.03 331	0.72 299	0.63 303	0.79 303	0.83 297	0.93 318	1.45 335	3.71 354	1.22 302	2.08 318	4.38 336	1.06 311	2.14 241	2.51 343	0.64 278	0.55 294	7.27 331	7.84 359	1.43 253	5.56 358	2.02 332	0.53 296	0.61 281	0.55 252	0.87 272	1.48 302

MonStereo1	2.02 319	1.45 322	0.77 316	2.13 329	1.82 346	1.97 323	2.36 335	0.96 322	0.78 301	12.63 365	0.93 283	3.05 327	2.79 325	2.15 331	0.72 88	0.58 179	0.91 293	0.74 317	6.88 326	0.83 297	1.30 241	1.20 194	2.89 337	0.56 300	0.80 299	0.62 261	1.53 313	1.12 280

SFCPSM	2.02 319	0.37 265	0.29 236	0.38 253	0.33 245	0.38 243	0.38 244	0.42 237	0.48 269	0.63 278	1.10 293	1.09 285	4.92 338	0.35 231	1.80 223	1.39 294	0.59 272	0.50 279	31.93 367	0.84 299	1.50 264	1.59 258	0.30 258	0.37 263	0.42 236	0.52 247	0.69 249	1.01 272

MeshStereo	2.03 321	0.72 307	0.61 307	1.20 312	0.79 314	1.01 309	0.66 289	1.54 341	1.35 332	0.92 326	2.10 332	4.00 337	3.06 328	0.71 301	9.66 349	2.82 347	1.05 302	0.76 322	4.73 316	0.75 285	3.34 349	3.73 354	0.48 294	0.58 308	1.79 335	1.18 304	2.41 343	2.78 324
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	2.27 322	1.03 316	1.10 337	1.38 317	1.13 323	1.45 314	1.10 308	1.38 337	1.09 319	0.94 328	7.66 351	3.71 335	3.10 329	1.11 314	6.64 323	1.56 310	1.42 321	1.43 347	2.52 298	0.69 279	2.33 333	3.03 349	0.69 312	0.82 331	3.50 350	4.32 353	2.52 344	3.70 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 323	4.67 356	0.44 283	3.47 338	0.77 313	2.09 330	0.52 266	1.45 339	0.44 256	0.69 294	0.96 287	0.78 271	9.65 347	0.30 201	8.31 338	0.79 231	0.46 226	0.37 225	3.22 311	0.38 193	1.95 311	2.12 310	0.46 290	0.36 261	4.26 354	2.58 339	6.75 358	5.48 352

ELAS_RVC	2.37 324	0.95 315	1.21 339	1.26 315	0.98 318	1.99 325	1.12 311	1.45 339	0.86 302	0.99 331	7.87 352	3.60 334	8.50 344	1.07 312	6.31 320	1.59 313	1.34 317	1.44 348	2.57 300	0.79 291	2.43 336	3.03 349	0.71 313	0.88 333	3.51 351	3.72 350	1.69 321	2.07 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 325	1.51 326	1.05 335	1.99 326	1.58 337	2.09 330	2.32 333	1.04 325	1.19 326	0.84 320	1.34 308	2.02 317	8.04 343	8.79 364	6.91 326	1.41 296	1.37 320	0.67 313	5.94 321	1.10 329	1.45 254	2.32 332	4.37 356	0.77 328	1.86 336	1.41 313	1.57 315	2.46 320

PWCK	2.53 326	1.63 328	1.01 327	1.98 325	1.29 327	2.08 329	2.10 327	1.37 336	1.44 334	1.41 341	1.79 328	5.07 342	2.34 317	1.08 313	3.26 277	0.91 254	1.71 327	0.77 324	22.70 359	1.31 334	2.44 337	1.46 235	1.41 328	0.98 340	1.69 333	1.61 323	1.40 308	2.14 314

SGM_RVC	2.55 327	0.93 312	1.05 335	0.97 309	0.76 311	1.00 307	0.93 301	7.37 360	1.18 325	1.01 334	1.64 320	2.39 321	9.36 346	0.62 294	2.02 234	1.33 288	1.60 323	0.80 328	7.94 334	1.42 336	1.67 287	1.69 267	0.67 310	0.94 338	2.66 345	2.65 342	4.83 355	9.43 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 328	0.94 313	0.92 321	1.06 310	0.97 317	1.24 313	1.04 306	1.31 333	1.76 341	1.12 336	2.01 330	2.59 323	3.35 333	0.87 305	6.30 319	3.19 351	1.16 308	1.11 342	6.92 328	1.55 339	2.89 344	2.90 344	0.67 310	1.23 350	3.89 352	4.14 352	5.13 356	8.82 358

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 329	0.30 237	0.54 294	0.34 242	0.37 267	0.63 291	0.68 291	0.48 264	1.07 317	0.69 294	1.55 316	0.62 250	0.59 260	0.18 126	0.86 141	1.75 320	0.42 205	0.50 279	49.64 370	1.04 323	1.53 273	2.14 312	0.19 204	0.28 239	0.72 288	1.86 331	0.98 283	1.07 273

LVE	2.66 330	1.99 336	1.02 330	12.01 358	1.75 343	3.85 345	11.87 361	0.91 316	0.89 307	1.03 335	0.91 282	1.62 307	2.23 314	2.46 335	2.96 266	1.03 261	1.74 328	0.82 330	8.43 338	0.87 304	1.84 304	2.20 322	3.10 342	0.99 341	1.45 326	0.96 293	1.23 300	1.54 305

JetBlue	2.73 331	1.92 334	1.56 349	2.34 331	1.82 346	2.66 339	2.78 338	1.44 338	1.45 335	0.81 317	0.82 272	4.05 338	1.44 299	2.08 330	9.39 347	2.60 345	1.69 326	1.33 345	2.15 291	1.21 333	3.25 348	3.66 353	1.90 331	1.08 345	2.76 348	5.03 354	2.31 342	10.12 360

DGSMNet	2.89 332	1.85 332	1.04 332	1.35 316	0.50 289	1.94 322	0.59 277	2.82 353	1.53 339	3.95 355	15.60 361	1.84 312	3.19 330	4.88 355	2.89 263	2.87 349	3.06 343	1.91 350	4.57 315	2.02 349	4.46 353	3.48 351	1.64 330	2.11 356	0.88 305	3.46 348	1.04 290	2.62 322

MADNet++	2.98 333	1.95 335	2.23 354	1.73 322	2.39 349	1.68 317	2.24 330	2.26 348	2.69 350	2.34 350	2.78 338	3.30 331	3.34 332	2.86 340	4.22 293	4.20 356	2.65 338	2.14 352	3.69 313	3.00 352	4.95 354	7.04 360	1.44 329	2.60 359	1.93 337	5.78 355	2.76 346	2.35 317

WAO-8	3.09 334	2.55 344	1.41 343	5.78 349	1.73 340	2.51 337	3.26 340	1.28 331	1.93 344	5.67 358	8.70 356	3.06 328	6.18 340	4.38 350	3.04 270	1.97 328	1.78 329	0.75 320	9.44 341	1.54 337	1.76 296	2.31 330	2.46 333	1.07 343	2.29 341	1.80 328	1.83 326	2.83 327

Venus	3.09 334	2.55 344	1.41 343	5.78 349	1.73 340	2.51 337	3.26 340	1.28 331	1.93 344	5.67 358	8.70 356	3.06 328	6.18 340	4.38 350	3.04 270	1.97 328	1.78 329	0.75 320	9.44 341	1.54 337	1.76 296	2.31 330	2.46 333	1.07 343	2.29 341	1.80 328	1.83 326	2.83 327

UNDER WATER-64	3.14 336	2.61 346	1.56 349	4.95 342	2.92 352	3.47 342	4.38 345	2.32 349	1.63 340	1.37 339	1.36 309	5.08 343	4.79 337	3.47 344	7.48 334	2.02 330	3.68 351	1.11 342	3.99 314	1.95 346	2.87 343	2.92 346	5.01 359	1.40 351	1.99 339	3.99 351	2.15 335	4.42 346

ACVNet-4b	3.25 337	6.98 358	0.72 314	12.08 359	1.33 329	4.39 348	9.77 358	0.61 290	0.60 284	0.66 286	3.91 344	5.47 344	11.63 350	2.24 333	0.74 90	0.55 174	2.39 337	0.49 274	10.57 346	0.87 304	2.24 329	2.88 343	2.92 338	0.61 313	0.61 281	0.58 256	0.72 254	1.15 283

MANE	3.30 338	1.71 330	1.93 353	1.49 319	1.37 332	1.77 319	2.02 324	1.90 344	2.39 348	0.87 322	1.68 325	3.71 335	4.07 334	0.78 303	7.43 332	3.40 352	1.81 332	6.10 359	2.99 305	1.05 325	2.09 314	2.38 334	0.61 305	1.76 355	5.46 356	6.93 358	8.52 359	12.82 362

STStereo	3.38 339	1.14 319	1.69 351	7.09 355	1.35 331	7.29 357	2.62 337	2.11 346	2.34 347	0.95 329	2.86 340	5.97 346	6.28 342	0.38 245	11.54 359	2.20 336	0.93 294	0.89 331	11.21 348	0.90 311	1.58 282	1.46 235	0.55 299	1.58 352	3.31 349	3.09 346	3.08 351	6.91 355

DispFullNet	3.41 340	2.89 350	1.54 347	1.52 320	1.71 339	1.49 315	1.66 321	1.26 330	2.27 346	2.07 348	1.94 329	15.55 358	4.16 335	1.77 322	5.50 309	4.82 358	2.33 336	0.96 333	23.18 360	4.57 354	2.36 334	2.47 337	0.73 314	0.57 305	1.23 322	0.62 261	1.37 306	1.51 304

TorneroNet-64	3.44 341	2.19 338	2.33 355	7.00 354	1.73 340	3.02 340	4.22 344	1.95 345	3.75 352	0.82 319	3.10 341	4.11 339	12.63 353	3.76 345	6.96 328	1.63 314	3.11 344	0.79 326	7.96 335	1.98 348	2.65 340	2.69 341	3.37 347	0.90 335	2.67 346	2.65 342	1.21 299	3.65 339

notaker	3.52 342	2.84 349	1.55 348	5.08 344	6.69 361	3.97 346	4.03 343	1.33 335	3.34 351	1.17 337	3.34 342	6.77 347	11.07 349	5.35 358	4.78 298	1.20 279	3.25 345	0.97 335	10.40 345	2.75 351	2.90 345	2.14 312	3.69 350	1.16 347	1.00 310	1.21 306	1.44 309	1.57 307

PSMNet_ROB	3.52 342	1.88 333	0.99 324	1.71 321	1.19 325	2.12 332	2.02 324	0.79 307	0.86 302	8.42 363	19.75 366	12.43 355	2.32 316	7.26 363	2.04 236	0.69 207	1.30 316	1.37 346	9.12 340	0.91 312	2.05 313	1.34 217	8.71 365	0.77 328	1.06 316	1.46 316	1.32 304	1.13 281

JetRed	3.85 344	2.71 348	3.02 356	2.08 328	2.45 350	3.41 341	4.64 346	2.34 351	1.83 342	1.88 345	1.20 299	3.35 332	1.28 297	3.27 342	9.82 353	3.50 353	4.08 355	3.88 356	2.41 294	1.82 344	5.48 357	4.79 356	3.60 349	1.67 354	4.20 353	11.19 363	5.32 357	8.78 357

UNDER WATER	4.11 345	2.66 347	1.51 346	4.92 341	5.25 355	3.49 343	7.24 355	2.33 350	1.84 343	1.65 344	1.20 299	5.04 341	21.14 359	5.09 357	4.93 302	2.44 341	3.86 352	1.09 341	8.36 337	1.97 347	3.80 352	2.73 342	5.04 360	2.11 356	1.96 338	3.54 349	1.91 330	3.93 342

XX-Stereo	4.69 346	0.19 98	0.24 203	0.27 208	0.16 118	0.42 258	0.32 222	0.35 183	0.21 156	0.73 306	1.64 320	0.46 219	0.38 231	0.30 201	0.95 159	1.09 270	0.43 211	0.38 238	1.25 264	0.47 235	1.42 251	1.54 253	0.21 217	0.17 154	110.85 373	0.46 235	1.00 289	0.84 260

LSM0	4.83 347	0.52 293	0.57 299	0.78 301	0.66 306	0.81 304	1.26 315	1.10 328	1.08 318	0.88 323	1.65 322	1.82 311	2.45 319	0.40 255	38.07 371	52.94 371	0.87 291	0.61 304	5.33 320	1.09 327	2.57 338	3.54 352	0.43 285	0.69 322	0.94 307	2.15 335	1.61 318	5.62 354

KSHMR	5.12 348	2.29 340	1.47 345	20.10 363	3.65 353	5.24 352	9.39 357	1.58 343	6.86 357	1.38 340	1.49 314	2.35 320	27.00 369	4.39 352	4.91 300	1.96 327	1.66 324	1.12 344	15.45 354	1.19 332	2.92 347	2.14 312	4.07 353	1.21 349	7.00 359	2.72 344	1.95 331	2.80 326

zero-FE	5.34 349	0.32 243	0.17 126	27.02 367	1.78 345	37.04 371	12.26 362	0.36 200	0.65 288	2.17 349	1.17 297	25.79 366	4.97 339	0.43 261	2.31 248	0.87 251	2.76 339	2.15 353	2.47 297	0.43 214	14.67 363	2.09 309	0.16 175	0.23 216	0.29 165	1.00 296	0.41 151	0.34 173

TorneroNet	5.38 350	2.29 340	1.20 338	17.70 362	6.11 360	4.86 350	6.44 353	2.12 347	4.67 354	1.56 342	7.04 349	11.27 352	24.96 363	4.04 346	5.06 304	1.56 310	3.02 342	0.79 326	14.79 353	1.88 345	2.79 342	2.59 340	3.47 348	0.89 334	6.89 358	2.63 341	1.30 303	3.48 337

ACV-stereo	5.83 351	11.12 361	0.40 272	0.64 297	0.34 255	6.32 354	4.79 347	4.59 356	0.50 273	0.65 282	0.85 274	1.68 310	8.74 345	4.63 353	8.94 340	3.51 354	0.67 280	0.58 301	83.85 371	1.15 330	3.70 351	6.30 359	0.42 284	0.42 275	0.38 224	0.78 276	0.76 266	0.58 233

ktn	6.56 352	5.17 357	14.71 366	5.30 345	4.74 354	9.67 359	6.68 354	7.48 361	12.97 365	1.88 345	2.35 336	27.30 367	21.86 360	4.31 348	5.72 313	1.50 305	4.02 354	1.83 349	15.82 355	4.59 355	2.65 340	2.06 303	3.99 352	1.18 348	2.40 343	1.57 320	2.89 347	2.50 321

WQFJA1++	7.36 353	0.21 126	0.14 100	53.04 371	0.18 148	47.82 372	48.18 371	0.29 126	0.19 134	1.00 332	0.25 141	3.15 330	13.25 355	0.21 139	0.66 67	0.77 227	0.41 196	0.28 160	8.06 336	3.85 353	1.57 279	1.20 194	0.13 133	0.14 117	0.26 138	12.71 364	0.41 151	0.42 202

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 354	4.50 355	1.31 341	2.75 334	2.71 351	5.17 351	7.48 356	5.91 357	8.23 358	1.63 343	10.81 359	75.58 371	10.28 348	4.33 349	2.18 243	1.44 300	7.17 359	8.31 360	6.88 326	1.67 340	3.57 350	2.90 344	1.30 326	1.13 346	4.31 355	6.17 357	20.85 368	4.05 344

LE_ROB	7.96 355	3.98 352	5.96 360	6.32 352	20.03 367	4.31 347	17.09 364	6.33 358	9.23 360	1.00 332	4.87 346	16.05 359	22.60 361	3.45 343	2.97 267	0.95 255	2.14 334	1.91 350	13.13 351	5.86 358	2.32 332	2.18 319	9.68 366	5.18 361	10.55 362	9.20 360	10.65 361	17.10 366

DGTPSM_ROB	9.57 356	4.02 353	11.10 361	3.15 336	5.69 356	3.62 344	5.37 350	3.67 354	9.11 359	3.26 352	7.88 353	9.79 351	14.19 356	4.73 354	13.10 361	11.13 362	5.27 356	11.44 363	7.09 330	10.27 361	6.42 360	15.33 363	4.54 357	9.05 363	10.05 360	27.51 368	11.07 362	30.63 368

DPSMNet_ROB	11.01 357	4.36 354	11.20 362	3.81 339	5.73 357	4.71 349	5.45 351	3.67 354	9.75 361	4.35 356	13.56 360	11.30 353	26.82 368	5.44 361	13.51 363	12.50 363	6.62 358	12.38 364	14.62 352	10.30 362	7.11 361	16.01 364	4.56 358	9.06 364	11.07 363	27.51 368	11.13 363	30.63 368

HanzoNet	11.30 358	14.06 363	16.74 367	13.89 361	9.10 363	15.60 363	21.20 367	11.16 366	12.45 364	6.15 360	7.25 350	20.77 362	27.41 370	28.53 370	4.84 299	9.79 361	14.66 365	2.80 354	24.65 362	12.81 366	5.39 356	4.27 355	8.60 364	1.63 353	2.70 347	2.61 340	2.55 345	3.43 335

DLNR_Zeroshot_test	11.48 359	37.23 372	0.46 285	54.89 372	0.21 176	0.37 238	49.84 372	0.47 262	0.22 162	0.80 316	0.59 240	0.62 250	0.36 219	3.08 341	63.85 372	73.41 372	9.38 360	5.61 358	2.77 302	0.65 276	1.83 303	1.41 228	0.13 133	0.22 211	0.37 219	0.38 205	0.43 172	0.48 216

BEATNet-Init1	11.60 360	15.45 364	5.36 359	21.04 364	10.14 364	20.37 365	13.59 363	8.80 364	6.63 356	4.42 357	10.00 358	14.23 356	19.35 357	4.04 346	10.43 357	9.21 360	6.50 357	5.00 357	32.12 368	14.67 367	8.25 362	7.49 361	5.66 361	5.23 362	12.24 364	7.07 359	21.30 369	14.66 363

LRCNet_RVC	12.77 361	18.28 367	5.31 358	23.03 365	20.03 367	22.79 367	18.73 366	10.19 365	4.29 353	21.40 369	17.07 365	21.90 363	12.67 354	27.64 369	4.72 297	1.57 312	13.91 364	9.09 361	27.19 364	10.23 360	5.66 358	2.42 335	25.54 368	13.38 367	1.45 326	0.65 265	3.23 353	2.39 318

DPSM_ROB	13.84 362	8.97 359	13.58 364	5.45 346	6.10 358	7.18 355	5.27 348	8.45 362	11.05 362	6.78 361	8.04 354	8.60 349	12.52 351	5.36 359	16.95 364	14.18 364	11.50 362	14.64 365	9.74 343	12.04 363	17.24 364	19.94 367	4.24 354	11.13 365	27.83 369	35.96 370	31.24 370	39.61 370

DPSM	13.84 362	8.97 359	13.58 364	5.45 346	6.10 358	7.18 355	5.27 348	8.45 362	11.05 362	6.78 361	8.04 354	8.60 349	12.52 351	5.36 359	16.95 364	14.18 364	11.50 362	14.64 365	9.74 343	12.04 363	17.24 364	19.94 367	4.24 354	11.13 365	27.83 369	35.96 370	31.24 370	39.61 370

PML	14.72 364	11.16 362	4.09 357	13.72 360	8.87 362	13.75 360	6.38 352	7.25 359	36.05 372	10.34 364	59.29 372	46.05 370	52.59 371	6.65 362	6.70 324	4.81 357	10.30 361	3.77 355	21.46 358	4.87 356	5.83 359	5.51 357	3.98 351	4.24 360	15.02 368	6.06 356	20.81 367	7.86 356

DPSimNet_ROB	19.60 365	30.02 370	12.51 363	29.96 369	26.66 370	21.35 366	18.10 365	23.34 370	23.91 369	14.59 368	30.41 370	25.17 365	25.12 364	12.92 367	12.40 360	9.18 359	23.72 368	11.03 362	37.61 369	12.43 365	24.99 368	8.77 362	13.55 367	15.98 368	13.56 365	10.45 361	19.73 366	21.73 367

HaxPig	22.03 366	23.76 368	21.73 368	25.29 366	25.48 369	24.76 368	26.73 368	22.91 369	21.16 366	29.02 370	26.42 368	24.60 364	19.57 358	25.83 368	24.34 366	21.24 366	25.03 369	26.17 367	24.65 362	23.00 368	18.72 366	16.12 365	29.01 369	21.22 370	10.44 361	12.85 365	9.65 360	15.02 364

MEDIAN_ROB	25.69 367	28.81 369	26.20 369	29.88 368	29.43 371	29.00 369	30.34 369	27.00 371	24.64 370	34.12 371	30.21 369	29.31 368	23.43 362	29.48 371	26.63 367	23.36 367	29.99 370	29.41 369	29.88 365	27.28 371	23.55 367	19.50 366	31.94 370	23.91 373	14.08 367	13.72 366	13.09 365	15.43 365

AVERAGE_ROB	27.45 368	31.37 371	28.57 372	32.97 370	32.12 372	32.15 370	33.40 370	29.93 372	27.60 371	35.93 372	32.13 371	32.22 369	25.90 367	32.99 372	28.90 368	25.88 368	31.46 371	30.17 371	31.78 366	29.24 372	25.48 369	21.56 369	34.85 371	27.16 374	14.02 366	10.69 362	11.65 364	11.07 361

CasAABBNet	27.80 369	18.03 365	27.32 370	10.90 356	12.21 365	14.33 361	10.52 359	16.96 367	22.28 367	13.77 366	16.14 362	17.40 361	25.40 366	10.69 365	34.10 370	28.35 369	23.05 366	29.43 370	19.46 356	24.14 369	34.48 370	39.80 370	8.47 362	22.42 371	56.04 372	72.44 372	62.78 372	79.64 372

FlowAnything	27.85 370	18.03 365	27.34 371	10.94 357	12.29 366	14.36 362	10.56 360	17.06 368	22.31 368	13.81 367	16.29 363	17.36 360	25.24 365	10.81 366	34.02 369	28.46 370	23.06 367	29.40 368	19.47 357	24.22 370	34.52 371	40.11 371	8.49 363	22.48 372	56.03 371	72.70 373	62.83 373	79.78 373

GS-Stereo																							0.04 10	0.06 30	0.27 148	0.09 19	0.12 21	0.07 13

FSD		0.32 243	0.31 246	0.32 234	0.31 237	0.30 200	0.35 235	0.41 227	0.27 204	0.37 194	0.29 173			0.34 225	1.10 187	0.97 256			0.58 180	0.50 240				0.34 253	0.37 219	0.32 181	0.37 133	0.38 193

ASD4																								18.37 369

STTRV1_RVC		0.41 280	0.34 255	0.54 278	0.41 276	0.55 282	0.43 256	0.51 274	0.50 273	0.51 243	0.50 226	0.85 278	1.05 285	0.55 284	0.84 129	0.58 179	1.80 331	0.45 259		1.77 343	1.77 299	1.50 246		0.59 310	0.52 261	0.67 268	0.89 277	1.44 300

Low-res two-view benchmark