Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NLCSM	0.17 48	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 9	0.04 20	0.09 40	0.98 310	0.05 4	0.52 228	0.08 2	1.58 300	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 4	0.08 3	0.05 1

WQFJX1	0.19 55	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.05 4	0.04 20	0.08 21	1.04 311	0.05 4	0.56 233	0.08 2	1.68 304	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 3	0.06 2	0.08 1	0.06 2	0.11 7	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.06 4

WQFJA1	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 21	1.05 312	0.05 4	0.67 251	0.09 9	1.81 308	0.07 26	0.23 4	0.14 3	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.14 20	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

WQFJX	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.06 4	1.06 315	0.05 4	0.59 239	0.08 2	1.70 305	0.04 1	0.31 12	0.14 3	0.08 3	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.09 3	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.11 10	0.08 27

NLMM	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 21	1.05 312	0.05 4	0.67 251	0.09 9	1.81 308	0.07 26	0.23 4	0.14 3	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.14 20	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

NLSM3	0.08 1	0.07 7	0.06 16	0.06 17	0.05 10	0.05 4	0.04 20	0.08 21	0.09 37	0.06 16	0.09 41	0.08 2	0.07 33	0.06 18	0.21 2	0.14 3	0.10 16	0.09 19	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.08 2	0.05 25	0.05 14	0.09 18	0.11 38	0.12 21	0.09 36

AIO-test2	0.10 7	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 47	0.08 24	0.05 39	0.06 4	0.07 18	0.05 4	0.08 32	0.10 15	0.05 8	0.04 1	0.58 50	0.15 7	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.13 55	0.11 7	0.19 43	0.03 1	0.08 50	0.09 18	0.07 4	0.06 1	0.06 4

RAFT	0.14 28	0.07 7	0.10 51	0.08 44	0.04 2	0.24 164	0.28 211	0.19 74	0.07 18	0.13 59	0.08 32	0.13 36	0.06 21	0.11 57	0.44 27	0.17 8	0.12 30	0.08 12	0.14 30	0.21 112	0.16 32	0.18 37	0.04 10	0.05 14	0.15 64	0.15 63	0.21 74	0.16 69

PointNet	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.06 17	0.05 10	0.08 24	0.16 166	0.11 50	0.07 18	0.07 26	0.08 32	0.10 15	0.07 33	0.08 34	0.22 3	0.18 9	0.09 7	0.06 2	0.17 40	0.14 63	0.16 32	0.18 37	0.07 54	0.06 29	0.10 26	0.20 97	0.19 65	0.09 36

TDLM	0.13 24	0.14 61	0.13 82	0.10 57	0.12 78	0.11 49	0.10 98	0.14 60	0.10 47	0.09 43	0.16 94	0.17 58	0.10 55	0.09 44	0.28 9	0.19 10	0.15 47	0.14 54	0.13 22	0.10 29	0.15 26	0.11 13	0.09 74	0.10 69	0.11 40	0.10 29	0.15 42	0.15 65

MonStereo	0.11 11	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 22	0.05 4	0.04 20	0.06 4	0.07 18	0.07 26	0.07 23	0.09 9	0.06 21	0.08 34	0.70 80	0.20 11	0.11 19	0.09 19	0.12 16	0.07 9	0.12 16	0.13 20	0.05 25	0.04 3	0.10 26	0.10 29	0.12 21	0.11 49

NLMM1	0.21 62	0.08 19	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.06 9	0.04 20	0.08 21	1.15 321	0.06 16	0.58 237	0.10 15	1.76 307	0.06 18	0.36 17	0.21 12	0.08 3	0.08 12	0.11 12	0.07 9	0.16 32	0.10 11	0.06 38	0.06 29	0.10 26	0.09 18	0.13 30	0.07 12

ProNet	0.10 7	0.07 7	0.09 34	0.06 17	0.04 2	0.10 36	0.32 221	0.07 14	0.04 1	0.04 2	0.11 56	0.07 1	0.03 1	0.20 136	0.33 15	0.21 12	0.11 19	0.08 12	0.11 12	0.07 9	0.10 5	0.08 2	0.08 63	0.05 14	0.10 26	0.06 1	0.10 7	0.06 4

CVANet_RVC	0.18 51	0.18 85	0.18 137	0.20 158	0.15 105	0.17 110	0.13 137	0.23 91	0.11 60	0.14 62	0.22 124	0.20 73	0.12 74	0.48 271	0.35 16	0.21 12	0.17 57	0.16 67	0.16 38	0.13 55	0.18 42	0.15 28	0.10 83	0.12 83	0.14 57	0.12 47	0.19 65	0.16 69

AIO-test1	0.11 11	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 34	0.08 24	0.03 5	0.09 40	0.08 31	0.08 35	0.07 23	0.10 15	0.05 8	0.06 18	0.42 23	0.22 15	0.10 16	0.08 12	0.11 12	0.20 96	0.11 7	0.47 82	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 4

AASNet	0.20 58	0.17 75	0.13 82	0.14 99	0.15 105	0.15 89	0.13 137	0.17 66	0.09 37	0.15 64	0.15 84	0.16 51	0.09 49	0.14 79	1.03 169	0.22 15	0.18 60	0.16 67	0.17 40	0.14 63	0.17 37	0.76 128	0.10 83	0.11 78	0.15 64	0.13 57	0.17 53	0.12 52

GANet	0.19 55	0.17 75	0.16 114	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.14 147	0.20 80	0.13 75	0.15 64	0.20 111	0.37 172	0.10 55	0.14 79	0.42 23	0.22 15	0.40 189	0.20 91	0.17 40	0.11 34	0.22 55	0.14 23	0.12 113	0.12 83	0.15 64	0.13 57	0.20 71	0.17 79

GEAStereo	0.16 41	0.12 46	0.18 137	0.10 57	0.07 34	0.13 69	0.05 39	0.08 21	0.07 18	0.08 35	0.05 13	0.18 63	0.05 8	0.12 66	0.82 122	0.23 18	0.15 47	0.11 36	0.19 49	0.13 55	0.20 49	0.32 60	0.05 25	0.07 41	0.36 210	0.10 29	0.16 47	0.09 36

gasm-f	0.16 41	0.12 46	0.18 137	0.10 57	0.07 34	0.13 69	0.05 39	0.08 21	0.07 18	0.08 35	0.05 13	0.18 63	0.05 8	0.12 66	0.82 122	0.23 18	0.15 47	0.11 36	0.19 49	0.13 55	0.20 49	0.32 60	0.05 25	0.07 41	0.36 210	0.10 29	0.16 47	0.09 36

delet	0.15 36	0.14 61	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.13 69	0.09 86	0.12 53	0.09 37	0.15 64	0.11 56	0.16 51	0.09 49	0.11 57	0.57 45	0.23 18	0.16 52	0.13 48	0.13 22	0.12 44	0.17 37	0.29 57	0.09 74	0.10 69	0.13 49	0.12 47	0.20 71	0.13 56

MoCha-V2	0.15 36	0.09 24	0.09 34	0.06 17	0.07 34	0.16 100	0.04 20	0.07 14	0.04 1	0.06 16	0.08 32	0.12 29	0.16 94	0.05 12	0.79 104	0.24 21	0.11 19	0.09 19	0.13 22	0.21 112	0.16 32	0.76 128	0.04 10	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.08 3	0.05 1

AANet_RVC	0.16 41	0.13 54	0.13 82	0.10 57	0.15 105	0.08 24	0.13 137	0.14 60	0.15 91	0.13 59	0.13 70	0.13 36	0.11 64	0.10 52	0.42 23	0.24 21	0.16 52	0.16 67	0.20 54	0.15 67	0.15 26	0.17 34	0.11 101	0.11 78	0.16 74	0.17 72	0.22 78	0.24 116

MatchStereo	0.11 11	0.10 34	0.09 34	0.05 6	0.08 47	0.07 17	0.04 20	0.08 21	0.12 66	0.04 2	0.07 23	0.08 2	0.10 55	0.09 44	0.43 26	0.25 23	0.12 30	0.11 36	0.10 8	0.10 29	0.15 26	0.26 54	0.04 10	0.08 50	0.10 26	0.11 38	0.10 7	0.09 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM1	0.22 68	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 22	0.08 24	0.05 39	0.10 45	1.10 319	0.05 4	0.67 251	0.10 15	1.75 306	0.05 12	0.32 14	0.25 23	0.09 7	0.07 5	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.06 38	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.12 21	0.07 12

111111	0.13 24	0.08 19	0.06 16	0.06 17	0.07 34	0.10 36	0.03 5	0.06 4	0.07 18	0.03 1	0.06 18	0.14 45	0.06 21	0.10 52	0.50 33	0.25 23	0.11 19	0.09 19	0.15 35	0.07 9	0.37 97	0.60 103	0.05 25	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.09 6	0.05 1

MM-Stereo_test1	0.11 11	0.11 39	0.07 22	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 21	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.10 15	0.04 2	0.04 1	0.39 22	0.25 23	0.12 30	0.08 12	0.13 22	0.21 112	0.13 18	0.15 28	0.05 25	0.04 3	0.08 7	0.34 186	0.13 30	0.07 12

MMNet	0.24 76	0.15 63	0.12 69	0.13 87	0.13 88	0.13 69	0.10 98	0.16 63	0.12 66	0.13 59	0.14 79	0.19 68	0.09 49	0.18 125	2.14 240	0.25 23	0.18 60	0.16 67	0.20 54	0.14 63	0.20 49	0.37 69	0.10 83	0.12 83	0.15 64	0.15 63	0.28 98	0.16 69

CFNet	0.29 95	0.23 164	0.19 150	0.25 195	0.22 190	0.19 126	0.15 159	0.30 133	0.17 116	0.28 111	0.23 129	0.37 172	0.19 124	0.22 141	1.38 206	0.25 23	0.26 102	0.21 100	0.27 81	0.19 89	0.31 80	0.45 79	0.12 113	0.17 153	0.28 158	0.24 121	0.37 132	0.31 156

GIP-stereo	0.15 36	0.12 46	0.09 34	0.07 34	0.06 22	0.23 156	0.10 98	0.07 14	0.06 6	0.08 35	0.09 41	0.11 25	0.05 8	0.13 69	0.60 53	0.26 29	0.13 38	0.11 36	0.19 49	0.31 162	0.17 37	0.60 103	0.05 25	0.06 29	0.10 26	0.12 47	0.16 47	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.15 36	0.10 34	0.06 16	0.07 34	0.07 34	0.09 32	0.03 5	0.07 14	0.07 18	0.06 16	0.09 41	0.15 48	0.07 33	0.14 79	0.48 31	0.26 29	0.11 19	0.10 28	0.17 40	0.09 23	0.15 26	1.09 173	0.05 25	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.18 57	0.08 27

RSM++	0.12 19	0.10 34	0.09 34	0.08 44	0.07 34	0.10 36	0.04 20	0.08 21	0.07 18	0.06 16	0.07 23	0.13 36	0.07 33	0.04 1	0.50 33	0.26 29	0.12 30	0.11 36	0.14 30	0.11 34	0.20 49	0.14 23	0.06 38	0.10 69	0.11 40	0.09 18	0.13 30	0.08 27

RSM	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.07 34	0.06 22	0.14 81	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.07 23	0.13 36	0.06 21	0.04 1	0.51 36	0.26 29	0.10 16	0.10 28	0.14 30	0.11 34	0.17 37	0.13 20	0.04 10	0.06 29	0.09 18	0.11 38	0.13 30	0.07 12

DFGA-Net	0.18 51	0.17 75	0.10 51	0.13 87	0.08 47	0.10 36	0.08 76	0.19 74	0.10 47	0.28 111	0.11 56	0.18 63	0.09 49	0.13 69	0.68 76	0.27 33	0.20 69	0.15 62	0.28 82	0.12 44	0.22 55	0.17 34	0.08 63	0.12 83	0.15 64	0.12 47	0.35 118	0.14 62

TestStereo	0.28 91	0.25 191	0.20 164	0.21 167	0.15 105	0.21 140	0.13 137	0.35 182	0.18 125	0.38 205	0.18 96	0.33 155	0.16 94	0.13 69	1.02 168	0.27 33	0.34 160	0.18 79	0.42 124	0.18 81	0.46 116	0.35 66	0.13 132	0.17 153	0.27 147	0.22 101	0.34 115	0.26 130

GMStereo	0.23 71	0.24 179	0.13 82	0.19 148	0.17 138	0.19 126	0.14 147	0.29 125	0.16 98	0.23 83	0.19 108	0.32 151	0.16 94	0.13 69	0.53 41	0.27 33	0.28 119	0.19 84	0.43 130	0.20 96	0.30 78	0.19 43	0.12 113	0.15 125	0.24 121	0.19 93	0.39 142	0.20 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DispViT+	0.12 19	0.09 24	0.09 34	0.10 57	0.09 55	0.07 17	0.05 39	0.08 21	0.10 47	0.09 43	0.09 41	0.11 25	0.07 33	0.07 26	0.44 27	0.28 36	0.09 7	0.11 36	0.12 16	0.09 23	0.11 7	0.14 23	0.05 25	0.09 59	0.09 18	0.15 63	0.12 21	0.13 56

iRaftStereo_RVC	0.16 41	0.15 63	0.11 57	0.10 57	0.10 61	0.09 32	0.05 39	0.17 66	0.09 37	0.15 64	0.15 84	0.18 63	0.09 49	0.18 125	0.38 19	0.28 36	0.20 69	0.14 54	0.19 49	0.12 44	0.34 89	0.30 59	0.07 54	0.09 59	0.14 57	0.12 47	0.18 57	0.13 56

UPFNet	0.25 78	0.18 85	0.19 150	0.17 131	0.18 147	0.19 126	0.14 147	0.22 86	0.16 98	0.23 83	0.18 96	0.21 77	0.13 80	0.26 172	1.51 210	0.28 36	0.23 78	0.21 100	0.25 65	0.18 81	0.22 55	0.35 66	0.13 132	0.15 125	0.18 87	0.18 88	0.39 142	0.18 84

GSStereo	0.14 28	0.11 39	0.12 69	0.07 34	0.07 34	0.13 69	0.07 69	0.06 4	0.10 47	0.07 26	0.07 23	0.17 58	0.05 8	0.04 1	0.56 42	0.29 39	0.26 102	0.10 28	0.20 54	0.12 44	0.19 45	0.23 51	0.04 10	0.06 29	0.27 147	0.09 18	0.12 21	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.14 28	0.12 46	0.09 34	0.08 44	0.08 47	0.11 49	0.04 20	0.10 45	0.07 18	0.08 35	0.10 47	0.12 29	0.06 21	0.07 26	0.51 36	0.29 39	0.17 57	0.14 54	0.17 40	0.10 29	0.32 82	0.16 32	0.08 63	0.07 41	0.12 45	0.13 57	0.25 88	0.13 56

StereoVision	0.13 24	0.10 34	0.07 22	0.06 17	0.07 34	0.07 17	0.07 69	0.10 45	0.13 75	0.09 43	0.07 23	0.16 51	0.07 33	0.11 57	0.56 42	0.29 39	0.14 42	0.13 48	0.17 40	0.09 23	0.18 42	0.15 28	0.04 10	0.08 50	0.15 64	0.13 57	0.19 65	0.15 65

IER	0.35 130	0.19 97	0.16 114	0.17 131	0.16 117	0.17 110	0.12 116	0.23 91	0.14 83	0.28 111	0.25 140	0.31 143	0.14 83	0.23 152	3.85 287	0.29 39	0.25 95	0.20 91	0.24 63	0.20 96	0.28 70	0.21 46	0.18 194	0.14 116	0.19 97	0.24 121	0.38 138	0.25 122

HCRNet	0.34 119	0.24 179	0.13 82	0.26 205	0.11 68	0.18 119	0.13 137	0.20 80	0.09 37	0.54 251	0.20 111	0.29 124	0.10 55	0.13 69	3.96 288	0.29 39	0.21 72	0.15 62	0.25 65	0.13 55	0.25 63	0.40 72	0.13 132	0.10 69	0.13 49	0.14 61	0.36 128	0.15 65

MM-Stereo_test3	0.09 3	0.08 19	0.04 1	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 45	0.07 18	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 4	0.30 44	0.12 30	0.07 5	0.12 16	0.20 96	0.11 7	0.11 13	0.05 25	0.04 3	0.07 1	0.08 10	0.16 47	0.07 12

GREAT-IGEV	0.17 48	0.09 24	0.08 29	0.05 6	0.04 2	0.24 164	0.03 5	0.08 21	0.10 47	0.06 16	0.06 18	0.15 48	0.05 8	0.06 18	0.84 128	0.30 44	0.12 30	0.09 19	0.13 22	0.12 44	0.11 7	1.21 197	0.06 38	0.12 83	0.08 7	0.08 10	0.17 53	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
CoSv	0.09 3	0.11 39	0.07 22	0.05 6	0.04 2	0.09 32	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.06 16	0.03 4	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 10	0.30 44	0.11 19	0.07 5	0.13 22	0.06 2	0.12 16	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.11 40	0.07 4	0.10 7	0.06 4

anonymousdsp	0.23 71	0.12 46	0.11 57	0.12 77	0.10 61	0.12 64	0.06 59	0.16 63	0.09 37	0.15 64	0.79 266	0.15 48	0.07 33	0.10 52	0.84 128	0.30 44	0.18 60	0.14 54	0.22 60	0.24 132	0.25 63	1.12 181	0.17 183	0.09 59	0.12 45	0.09 18	0.23 80	0.10 44

LG-Stereo	0.13 24	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 22	0.21 140	0.03 5	0.09 40	0.08 31	0.09 43	0.32 186	0.16 51	0.05 8	0.06 18	0.67 71	0.31 48	0.11 19	0.09 19	0.18 47	0.08 20	0.14 20	0.12 17	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.12 47	0.11 10	0.07 12

G2L-Stereo	0.34 119	0.22 142	0.16 114	0.18 141	0.22 190	0.16 100	0.14 147	0.27 109	0.16 98	0.30 125	0.25 140	0.26 103	0.22 139	0.30 200	2.53 254	0.31 48	0.27 108	0.20 91	0.33 98	0.18 81	0.40 103	0.54 88	0.16 174	0.15 125	0.24 121	0.26 143	0.41 150	0.24 116

Occ-G	0.15 36	0.13 54	0.10 51	0.09 53	0.08 47	0.12 64	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.05 4	0.10 47	0.10 15	0.06 21	0.06 18	0.49 32	0.31 48	0.13 38	0.13 48	0.84 219	0.09 23	0.21 53	0.20 45	0.06 38	0.07 41	0.10 26	0.08 10	0.18 57	0.09 36

UNet	0.30 99	0.21 125	0.19 150	0.19 148	0.20 165	0.21 140	0.15 159	0.27 109	0.17 116	0.29 118	0.21 116	0.25 96	0.18 113	0.59 289	1.64 216	0.31 48	0.27 108	0.22 108	0.30 86	0.21 112	0.34 89	0.25 53	0.15 165	0.19 180	0.21 106	0.24 121	0.44 174	0.26 130

STTStereo	0.37 140	0.28 228	0.28 232	0.24 189	0.27 224	0.22 152	0.33 228	0.25 108	0.36 241	0.29 118	0.27 158	0.33 155	0.20 133	0.27 178	2.32 248	0.31 48	0.26 102	0.25 137	0.30 86	0.20 96	0.34 89	0.66 115	0.31 263	0.18 168	0.25 130	0.31 172	0.35 118	0.41 198

AF-Net	0.38 145	0.25 191	0.25 215	0.25 195	0.30 232	0.28 189	0.41 250	0.36 199	0.30 217	0.25 98	0.32 186	0.39 180	0.21 134	0.23 152	2.08 238	0.31 48	0.23 78	0.22 108	0.39 116	0.22 122	0.53 142	0.78 132	0.21 216	0.19 180	0.26 137	0.27 146	0.42 162	0.33 167

RP	0.45 175	0.29 231	0.33 250	0.30 224	0.31 236	0.28 189	0.35 234	0.34 171	0.33 234	0.23 83	0.36 203	0.36 167	0.26 167	0.24 159	3.81 285	0.31 48	0.28 119	0.22 108	0.33 98	0.23 126	0.26 66	0.85 141	0.19 203	0.22 210	0.29 164	0.29 161	0.52 204	0.36 186

Nwc_Net	0.38 145	0.25 191	0.25 215	0.25 195	0.30 232	0.28 189	0.41 250	0.36 199	0.30 217	0.25 98	0.32 186	0.39 180	0.21 134	0.23 152	2.08 238	0.31 48	0.23 78	0.22 108	0.39 116	0.22 122	0.53 142	0.78 132	0.21 216	0.19 180	0.26 137	0.27 146	0.42 162	0.33 167

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 113	0.26 209	0.24 202	0.23 180	0.29 227	0.21 140	0.35 234	0.28 119	0.52 274	0.37 193	0.25 140	0.35 165	0.17 103	0.29 194	1.32 199	0.32 56	0.25 95	0.21 100	0.35 106	0.23 126	0.29 74	0.62 108	0.16 174	0.18 168	0.23 114	0.42 218	0.32 101	0.32 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
BridgeDepth_RVC	0.14 28	0.13 54	0.10 51	0.08 44	0.09 55	0.08 24	0.05 39	0.12 53	0.12 66	0.10 51	0.08 32	0.12 29	0.08 41	0.08 34	0.57 45	0.33 57	0.11 19	0.12 46	0.19 49	0.11 34	0.15 26	0.14 23	0.06 38	0.07 41	0.13 49	0.17 72	0.15 42	0.17 79
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.36 236	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 19	0.33 57	0.12 30	0.09 19	0.13 22	0.06 2	0.17 37	0.18 37	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 21	0.07 12

Pointernet	0.09 3	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 17	0.31 217	0.06 4	0.04 1	0.05 4	0.06 18	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 8	0.33 57	0.09 7	0.06 2	0.09 3	0.16 71	0.09 3	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 30	0.08 27

MGS-Stereo	0.36 138	0.22 142	0.14 99	0.13 87	0.13 88	0.11 49	0.10 98	0.21 84	0.12 66	0.18 74	0.13 70	0.21 77	0.16 94	0.13 69	4.38 294	0.33 57	0.26 102	0.22 108	0.31 92	0.18 81	0.38 99	0.70 118	0.11 101	0.13 103	0.19 97	0.17 72	0.26 93	0.21 101

RAFT + AFF	0.42 164	0.12 46	0.09 34	0.13 87	0.07 34	0.11 49	0.06 59	0.17 66	0.10 47	0.19 76	0.10 47	0.28 114	0.08 41	0.11 57	7.47 332	0.33 57	0.20 69	0.11 36	0.33 98	0.10 29	0.39 101	0.16 32	0.07 54	0.09 59	0.16 74	0.11 38	0.13 30	0.09 36

FINET	0.28 91	0.21 125	0.21 180	0.21 167	0.17 138	0.17 110	0.18 179	0.23 91	0.19 133	0.23 83	0.48 223	0.28 114	0.17 103	0.17 106	0.57 45	0.33 57	0.25 95	0.18 79	0.38 115	0.17 74	0.30 78	0.22 50	0.15 165	0.17 153	0.42 235	0.96 292	0.27 95	0.21 101

CC-Net-ROB	0.62 224	0.60 302	0.40 271	0.81 302	0.59 296	0.75 300	0.57 270	0.43 243	0.31 223	0.47 233	0.32 186	1.38 295	0.73 275	0.62 293	0.60 53	0.33 57	0.42 204	0.32 188	2.70 300	0.28 144	0.50 132	0.61 106	0.98 320	0.28 238	0.39 227	0.37 201	0.39 142	0.54 228

DLCB_ROB	0.33 113	0.25 191	0.24 202	0.22 177	0.23 196	0.20 134	0.19 186	0.27 109	0.22 161	0.31 139	0.34 195	0.34 161	0.25 158	0.33 219	0.84 128	0.33 57	0.30 138	0.28 159	0.30 86	0.21 112	0.52 140	0.72 122	0.20 211	0.21 202	0.47 250	0.36 197	0.38 138	0.46 210

LACA2	0.08 1	0.06 1	0.07 22	0.06 17	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.05 1	0.08 31	0.07 26	0.02 1	0.11 25	0.04 2	0.04 1	0.31 12	0.34 65	0.07 1	0.08 12	0.10 8	0.06 2	0.08 1	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.07 4	0.08 3	0.06 4

BridgeDepth	0.09 3	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 22	0.06 9	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.05 4	0.03 4	0.13 36	0.04 2	0.05 12	0.29 10	0.34 65	0.08 3	0.08 12	0.12 16	0.06 2	0.10 5	0.10 11	0.03 1	0.04 3	0.09 18	0.09 18	0.11 10	0.07 12
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-Stereo	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.06 22	0.12 64	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 18	0.12 29	0.05 8	0.05 12	0.46 29	0.34 65	0.22 75	0.10 28	0.21 58	0.12 44	0.13 18	0.12 17	0.04 10	0.05 14	0.08 7	0.10 29	0.13 30	0.06 4

psm_up	0.35 130	0.26 209	0.27 227	0.28 216	0.25 206	0.27 184	0.18 179	0.35 182	0.32 228	0.29 118	0.24 134	0.30 136	0.25 158	0.50 275	0.93 153	0.34 65	0.34 160	0.31 183	0.62 185	0.36 178	0.43 112	0.50 85	0.16 174	0.27 233	0.33 191	0.34 186	0.39 142	0.34 172

PS-NSSS	0.43 167	0.38 272	0.25 215	0.42 262	0.30 232	0.35 229	0.32 221	0.34 171	0.20 144	0.36 186	0.24 134	0.74 265	0.24 151	0.40 254	1.98 232	0.34 65	0.33 156	0.23 120	0.55 166	0.20 96	0.41 107	0.57 94	0.52 296	0.20 190	0.31 184	0.31 172	0.87 271	0.37 187

MSCF	0.18 51	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.06 22	0.30 199	0.03 5	0.07 14	0.09 37	0.10 51	0.05 13	0.13 36	0.08 41	0.09 44	0.72 87	0.35 70	0.13 38	0.10 28	0.14 30	0.12 44	0.14 20	1.03 165	0.11 101	0.06 29	0.10 26	0.36 197	0.14 39	0.07 12

MLG-Stereo	0.10 7	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.28 189	0.02 1	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 19	0.35 70	0.11 19	0.09 19	0.12 16	0.06 2	0.16 32	0.15 28	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 10	0.07 12

RAStereo	0.16 41	0.12 46	0.08 29	0.06 17	0.08 47	0.06 9	0.04 20	0.10 45	0.07 18	0.20 79	0.04 9	0.14 45	0.06 21	0.09 44	0.96 160	0.35 70	0.18 60	0.13 48	0.20 54	0.08 20	0.46 116	0.23 51	0.05 25	0.06 29	0.13 49	0.11 38	0.12 21	0.11 49

RAFT_CTSACE	0.21 62	0.20 113	0.13 82	0.12 77	0.10 61	0.14 81	0.08 76	0.24 99	0.10 47	0.26 101	0.10 47	0.21 77	0.18 113	0.11 57	0.57 45	0.35 70	0.19 67	0.14 54	0.26 72	0.18 81	0.31 80	0.70 118	0.08 63	0.10 69	0.27 147	0.17 72	0.33 106	0.16 69

HGLStereo	0.30 99	0.23 164	0.19 150	0.18 141	0.23 196	0.18 119	0.13 137	0.23 91	0.16 98	0.31 139	0.31 179	0.21 77	0.14 83	0.22 141	1.81 223	0.35 70	0.37 173	0.24 130	0.29 84	0.20 96	0.41 107	0.39 71	0.14 146	0.16 142	0.23 114	0.23 109	0.32 101	0.22 104

DMCA-RVC	0.41 162	0.21 125	0.22 189	0.32 233	0.28 225	0.18 119	0.45 257	0.34 171	0.30 217	0.32 151	1.09 291	0.31 143	0.16 94	0.30 200	2.90 264	0.35 70	0.26 102	0.25 137	0.26 72	0.30 155	0.38 99	0.34 65	0.16 174	0.28 238	0.35 201	0.20 97	0.36 128	0.27 136

DISCO	0.32 112	0.24 179	0.17 125	0.19 148	0.21 175	0.23 156	0.27 207	0.21 84	0.21 155	0.36 186	0.25 140	0.24 88	0.16 94	0.19 128	1.86 227	0.35 70	0.29 128	0.22 108	0.42 124	0.22 122	0.28 70	0.56 91	0.14 146	0.16 142	0.23 114	0.23 109	0.40 148	0.24 116

LACA3	0.12 19	0.10 34	0.09 34	0.07 34	0.07 34	0.08 24	0.05 39	0.07 14	0.10 47	0.08 35	0.06 18	0.14 45	0.06 21	0.08 34	0.47 30	0.36 77	0.09 7	0.11 36	0.15 35	0.08 20	0.14 20	0.14 23	0.04 10	0.06 29	0.12 45	0.11 38	0.13 30	0.12 52

GASTEREO	0.18 51	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.05 10	0.30 199	0.04 20	0.07 14	0.08 31	0.10 51	0.05 13	0.13 36	0.08 41	0.08 34	0.70 80	0.36 77	0.13 38	0.10 28	0.14 30	0.11 34	0.14 20	1.06 169	0.12 113	0.06 29	0.10 26	0.29 161	0.15 42	0.07 12

CroCo-Stereo Lap2	0.12 19	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.06 22	0.04 1	0.03 5	0.08 21	0.06 6	0.11 55	0.03 4	0.12 29	0.06 21	0.08 34	0.59 51	0.36 77	0.11 19	0.10 28	0.12 16	0.07 9	0.25 63	0.17 34	0.04 10	0.07 41	0.11 40	0.11 38	0.11 10	0.08 27

RGC	0.51 202	0.36 258	0.46 284	0.35 244	0.36 264	0.40 252	0.30 215	0.37 208	0.39 244	0.32 151	0.45 215	0.40 188	0.42 244	0.35 230	2.99 267	0.36 77	0.32 148	0.28 159	0.47 136	0.33 167	0.61 160	1.00 160	0.24 231	0.28 238	0.38 223	0.46 234	0.52 204	0.53 227

NCC-stereo	0.47 187	0.33 248	0.30 237	0.31 230	0.33 244	0.31 203	0.38 243	0.41 226	0.40 247	0.24 90	0.38 204	0.39 180	0.36 218	0.28 186	3.13 272	0.36 77	0.29 128	0.32 188	0.42 124	0.43 213	0.44 113	0.84 139	0.28 248	0.23 215	0.36 210	0.44 229	0.45 179	0.44 204

Abc-Net	0.47 187	0.33 248	0.30 237	0.31 230	0.33 244	0.31 203	0.38 243	0.41 226	0.40 247	0.24 90	0.38 204	0.39 180	0.36 218	0.28 186	3.13 272	0.36 77	0.29 128	0.32 188	0.42 124	0.43 213	0.44 113	0.84 139	0.28 248	0.23 215	0.36 210	0.44 229	0.45 179	0.44 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaDepth	0.14 28	0.11 39	0.07 22	0.07 34	0.08 47	0.17 110	0.05 39	0.08 21	0.08 31	0.06 16	0.08 32	0.10 15	0.06 21	0.11 57	0.57 45	0.37 83	0.14 42	0.12 46	0.22 60	0.17 74	0.15 26	0.21 46	0.04 10	0.06 29	0.10 26	0.11 38	0.17 53	0.11 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 78	0.20 113	0.18 137	0.15 107	0.17 138	0.13 69	0.10 98	0.29 125	0.15 91	0.33 159	0.15 84	0.31 143	0.22 139	0.14 79	0.66 66	0.37 83	0.22 75	0.15 62	0.50 150	0.16 71	0.32 82	0.59 100	0.10 83	0.13 103	0.24 121	0.19 93	0.47 186	0.20 92

RYNet	0.49 196	0.11 39	0.10 51	0.08 44	0.09 55	0.10 36	0.06 59	0.13 56	0.18 125	0.10 51	0.10 47	0.13 36	0.08 41	0.08 34	9.58 347	0.37 83	0.14 42	0.22 108	0.17 40	0.09 23	0.19 45	0.12 17	0.15 165	0.09 59	0.14 57	0.33 182	0.24 84	0.13 56

MLG-Stereo_test3	0.25 78	0.11 39	0.09 34	0.11 71	0.14 93	0.14 81	0.05 39	0.11 50	0.09 37	0.17 71	0.10 47	0.19 68	0.08 41	0.09 44	0.66 66	0.38 86	0.17 57	0.15 62	2.15 290	0.11 34	0.29 74	0.75 126	0.05 25	0.08 50	0.11 40	0.10 29	0.18 57	0.12 52

dd	0.37 140	0.25 191	0.15 106	0.44 269	0.16 117	0.32 210	0.19 186	0.28 119	0.13 75	0.29 118	0.14 79	0.44 205	0.14 83	0.15 90	2.86 261	0.38 86	0.36 169	0.22 108	0.52 161	0.34 173	0.32 82	0.28 56	0.17 183	0.29 244	0.27 147	0.20 97	0.40 148	0.32 162

CroCo-Stereo	0.12 19	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.05 10	0.04 1	0.02 1	0.08 21	0.06 6	0.06 16	0.02 1	0.10 15	0.06 21	0.07 26	0.85 137	0.38 86	0.11 19	0.09 19	0.16 38	0.06 2	0.22 55	0.18 37	0.04 10	0.05 14	0.10 26	0.09 18	0.11 10	0.07 12
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
ADLNet	0.53 206	0.26 209	0.18 137	0.21 167	0.21 175	0.23 156	0.19 186	0.30 133	0.17 116	0.23 83	0.22 124	0.62 249	0.18 113	0.48 271	6.87 324	0.38 86	0.28 119	0.21 100	0.25 65	0.20 96	0.33 87	0.90 145	0.18 194	0.13 103	0.25 130	0.26 143	0.34 115	0.23 111

AFF-stereo	0.22 68	0.19 97	0.15 106	0.14 99	0.12 78	0.14 81	0.06 59	0.24 99	0.13 75	0.29 118	0.12 62	0.24 88	0.10 55	0.08 34	0.60 53	0.38 86	0.18 60	0.19 84	0.48 137	0.12 44	0.28 70	0.56 91	0.08 63	0.10 69	0.19 97	0.18 88	0.43 171	0.16 69

LACA1	0.10 7	0.09 24	0.08 29	0.06 17	0.08 47	0.06 9	0.04 20	0.06 4	0.10 47	0.06 16	0.05 13	0.10 15	0.07 33	0.08 34	0.36 17	0.39 91	0.09 7	0.11 36	0.11 12	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.04 10	0.05 14	0.10 26	0.10 29	0.12 21	0.10 44

MLG-Stereo_test2	0.14 28	0.12 46	0.06 16	0.05 6	0.06 22	0.31 203	0.03 5	0.09 40	0.07 18	0.09 43	0.22 124	0.12 29	0.05 8	0.07 26	0.60 53	0.39 91	0.15 47	0.13 48	0.21 58	0.10 29	0.21 53	0.21 46	0.05 25	0.04 3	0.10 26	0.08 10	0.15 42	0.10 44

MaDis-Stereo	0.19 55	0.16 70	0.11 57	0.07 34	0.10 61	0.06 9	0.06 59	0.12 53	0.10 47	0.19 76	0.08 32	0.19 68	0.08 41	0.14 79	0.52 38	0.39 91	0.24 87	0.18 79	0.30 86	0.12 44	0.46 116	0.36 68	0.07 54	0.10 69	0.19 97	0.23 109	0.20 71	0.25 122

RALAANet	0.30 99	0.22 142	0.19 150	0.17 131	0.17 138	0.16 100	0.11 105	0.28 119	0.16 98	0.24 90	0.21 116	0.24 88	0.18 113	0.30 200	0.63 60	0.39 91	0.28 119	0.25 137	0.56 167	0.29 148	0.76 178	1.03 165	0.11 101	0.17 153	0.23 114	0.24 121	0.41 150	0.23 111

ARAFT	0.27 87	0.17 75	0.12 69	0.15 107	0.12 78	0.12 64	0.06 59	0.20 80	0.13 75	0.36 186	0.15 84	0.29 124	0.11 64	0.27 178	0.88 150	0.39 91	0.27 108	0.24 130	0.52 161	0.13 55	0.50 132	0.90 145	0.09 74	0.11 78	0.21 106	0.14 61	0.38 138	0.18 84

FADNet	0.39 153	0.27 218	0.23 196	0.29 222	0.26 214	0.25 174	0.39 248	0.36 199	0.24 176	0.35 171	0.34 195	0.36 167	0.27 169	0.27 178	0.93 153	0.39 91	0.31 143	0.34 206	0.68 200	0.43 213	0.60 157	0.90 145	0.19 203	0.22 210	0.38 223	0.42 218	0.37 132	0.44 204

HSM	0.39 153	0.24 179	0.23 196	0.26 205	0.25 206	0.20 134	0.18 179	0.41 226	0.20 144	0.32 151	0.30 177	0.39 180	0.24 151	0.22 141	2.57 256	0.39 91	0.33 156	0.22 108	0.49 144	0.30 155	0.70 173	0.47 82	0.14 146	0.20 190	0.29 164	0.31 172	0.44 174	0.33 167

VIP-Stereo	0.14 28	0.11 39	0.11 57	0.08 44	0.06 22	0.08 24	0.04 20	0.11 50	0.08 31	0.09 43	0.12 62	0.20 73	0.06 21	0.07 26	0.69 79	0.40 98	0.18 60	0.13 48	0.18 47	0.17 74	0.19 45	0.13 20	0.06 38	0.08 50	0.12 45	0.10 29	0.13 30	0.14 62

MM-Stereo_test2	0.17 48	0.13 54	0.08 29	0.07 34	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.08 21	0.06 6	0.09 43	0.04 9	0.11 25	0.05 8	0.05 12	0.50 33	0.40 98	0.12 30	0.10 28	0.13 22	0.27 139	0.18 42	0.64 112	0.06 38	0.05 14	0.09 18	0.84 281	0.11 10	0.08 27

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 95	0.18 85	0.12 69	0.11 71	0.12 78	0.10 36	0.05 39	0.23 91	0.14 83	0.30 125	0.13 70	0.27 109	0.17 103	0.11 57	1.00 166	0.40 98	0.29 128	0.30 173	0.36 109	0.34 173	0.56 148	1.17 190	0.17 183	0.10 69	0.15 64	0.48 239	0.23 80	0.22 104

CIPLG	0.34 119	0.19 97	0.19 150	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.24 194	0.32 156	0.26 193	0.30 125	0.31 179	0.31 143	0.16 94	0.38 244	0.86 140	0.40 98	0.34 160	0.20 91	0.50 150	0.20 96	0.49 126	1.39 223	0.11 101	0.15 125	0.53 261	0.17 72	0.57 221	0.20 92

IPLGR_C	0.34 119	0.19 97	0.19 150	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.25 203	0.32 156	0.26 193	0.30 125	0.32 186	0.30 136	0.17 103	0.37 237	0.79 104	0.40 98	0.33 156	0.20 91	0.51 153	0.19 89	0.49 126	1.39 223	0.12 113	0.15 125	0.50 257	0.17 72	0.58 226	0.20 92

ACRE	0.35 130	0.19 97	0.18 137	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.24 194	0.32 156	0.25 184	0.30 125	0.43 211	0.31 143	0.17 103	0.38 244	0.81 109	0.40 98	0.34 160	0.20 91	0.51 153	0.20 96	0.50 132	1.39 223	0.12 113	0.15 125	0.51 259	0.17 72	0.57 221	0.20 92

rafts_anoy	0.28 91	0.23 164	0.18 137	0.17 131	0.19 158	0.15 89	0.11 105	0.34 171	0.14 83	0.26 101	0.21 116	0.25 96	0.14 83	0.22 141	0.65 64	0.40 98	0.34 160	0.24 130	0.48 137	0.33 167	0.52 140	0.76 128	0.11 101	0.16 142	0.24 121	0.23 109	0.24 84	0.26 130

stereogan	0.43 167	0.33 248	0.30 237	0.33 236	0.37 266	0.35 229	0.30 215	0.35 182	0.32 228	0.30 125	0.31 179	0.46 218	0.30 187	0.27 178	1.62 215	0.41 105	0.30 138	0.25 137	0.44 134	0.29 148	0.37 97	1.61 260	0.23 226	0.24 222	0.29 164	0.31 172	0.57 221	0.39 195

LL-Strereo2	0.28 91	0.17 75	0.14 99	0.12 77	0.11 68	0.10 36	0.06 59	0.29 125	0.16 98	0.30 125	0.14 79	0.22 82	0.11 64	0.34 224	0.56 42	0.42 106	0.23 78	0.17 74	0.39 116	0.17 74	0.70 173	1.53 250	0.10 83	0.11 78	0.24 121	0.17 72	0.25 88	0.17 79

anonymousdsp2	0.30 99	0.20 113	0.16 114	0.14 99	0.13 88	0.15 89	0.11 105	0.28 119	0.12 66	0.25 98	1.08 290	0.24 88	0.12 74	0.15 90	0.71 85	0.42 106	0.25 95	0.20 91	0.45 135	0.38 192	0.41 107	0.96 153	0.10 83	0.13 103	0.20 104	0.17 72	0.43 171	0.18 84

TESTraft	0.26 83	0.21 125	0.13 82	0.11 71	0.11 68	0.10 36	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.28 114	0.23 146	0.15 90	1.11 188	0.42 106	0.23 78	0.17 74	0.49 144	0.18 81	0.34 89	0.50 85	0.09 74	0.12 83	0.22 111	0.25 138	0.48 189	0.23 111

FADNet-RVC	0.38 145	0.25 191	0.26 220	0.27 207	0.26 214	0.21 140	0.42 252	0.33 165	0.24 176	0.34 162	0.26 154	0.42 198	0.28 176	0.27 178	0.95 158	0.42 106	0.39 183	0.27 147	0.73 205	0.41 206	0.63 164	0.86 142	0.21 216	0.27 233	0.34 194	0.33 182	0.33 106	0.42 201

HITNet	0.31 106	0.18 85	0.15 106	0.17 131	0.15 105	0.14 81	0.10 98	0.29 125	0.19 133	0.30 125	0.20 111	0.28 114	0.18 113	0.29 194	1.30 198	0.42 106	0.27 108	0.20 91	0.37 111	0.17 74	0.64 165	0.99 158	0.12 113	0.15 125	0.19 97	0.19 93	0.39 142	0.26 130
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
iResNetv2_ROB	0.46 178	0.24 179	0.17 125	0.27 207	0.21 175	0.23 156	0.14 147	0.49 267	0.19 133	0.37 193	0.29 172	0.37 172	0.27 169	0.26 172	3.28 278	0.42 106	0.28 119	0.22 108	0.85 223	0.23 126	1.22 226	0.59 100	0.16 174	0.26 229	0.27 147	0.24 121	0.57 221	0.28 138

FBW_ROB	1.04 273	0.64 305	0.57 298	0.87 305	0.87 315	0.68 297	0.98 302	0.45 252	0.34 236	0.53 248	0.75 263	1.03 282	1.27 294	1.90 323	6.09 316	0.42 106	0.60 272	0.33 194	2.46 295	0.49 237	1.49 260	1.10 176	1.23 323	0.56 299	0.44 244	0.53 248	0.55 215	0.82 257

DN-CSS_ROB	0.35 130	0.22 142	0.24 202	0.23 180	0.26 214	0.15 89	0.12 116	0.42 236	0.19 133	0.39 210	0.41 209	0.34 161	0.26 167	0.32 215	0.67 71	0.42 106	0.30 138	0.23 120	0.92 229	0.21 112	0.80 182	0.68 116	0.15 165	0.27 233	0.24 121	0.22 101	0.41 150	0.30 148

SACVNet	0.38 145	0.30 236	0.26 220	0.28 216	0.29 227	0.26 179	0.34 233	0.37 208	0.29 212	0.35 171	0.27 158	0.29 124	0.25 158	0.38 244	0.59 51	0.43 114	0.36 169	0.29 167	0.56 167	0.29 148	0.68 169	1.21 197	0.19 203	0.25 227	0.37 218	0.35 190	0.45 179	0.38 192

AACVNet	0.31 106	0.26 209	0.21 180	0.27 207	0.28 225	0.25 174	0.18 179	0.30 133	0.20 144	0.31 139	0.30 177	0.29 124	0.18 113	0.36 233	0.62 58	0.43 114	0.31 143	0.26 143	0.37 111	0.25 134	0.42 110	0.62 108	0.20 211	0.20 190	0.29 164	0.31 172	0.42 162	0.37 187

raft+_RVC	0.26 83	0.19 97	0.15 106	0.15 107	0.15 105	0.13 69	0.14 147	0.30 133	0.14 83	0.28 111	0.18 96	0.22 82	0.11 64	0.19 128	0.62 58	0.43 114	0.23 78	0.17 74	0.41 122	0.28 144	0.45 115	0.95 151	0.09 74	0.11 78	0.20 104	0.18 88	0.25 88	0.20 92

NVstereo2D	0.63 228	0.25 191	0.20 164	0.28 216	0.25 206	0.34 224	0.35 234	0.30 133	0.22 161	0.39 210	0.33 192	0.26 103	0.16 94	0.42 259	9.29 345	0.43 114	0.32 148	0.27 147	0.35 106	0.20 96	0.35 94	0.44 75	0.30 257	0.21 202	0.31 184	0.23 109	0.27 95	0.25 122

LG-G_1	0.23 71	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 105	0.24 164	0.06 59	0.13 56	0.09 37	0.11 55	0.18 96	0.17 58	0.11 64	0.15 90	0.70 80	0.44 118	0.21 72	0.19 84	0.26 72	0.17 74	0.32 82	1.48 238	0.06 38	0.09 59	0.13 49	0.12 47	0.18 57	0.16 69

LG-G	0.23 71	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 105	0.24 164	0.06 59	0.13 56	0.09 37	0.11 55	0.18 96	0.17 58	0.11 64	0.15 90	0.70 80	0.44 118	0.21 72	0.19 84	0.26 72	0.17 74	0.32 82	1.48 238	0.06 38	0.09 59	0.13 49	0.12 47	0.18 57	0.16 69

U	0.14 28	0.09 24	0.05 8	0.05 6	0.06 22	0.04 1	0.02 1	0.09 40	0.06 6	0.09 43	0.02 1	0.12 29	0.10 55	0.07 26	0.77 100	0.44 118	0.15 47	0.11 36	0.15 35	0.09 23	0.27 69	0.26 54	0.03 1	0.06 29	0.13 49	0.10 29	0.11 10	0.09 36

MIF-Stereo (partial)	0.23 71	0.20 113	0.12 69	0.10 57	0.12 78	0.10 36	0.07 69	0.17 66	0.14 83	0.18 74	0.10 47	0.20 73	0.11 64	0.17 106	1.11 188	0.44 118	0.25 95	0.21 100	0.26 72	0.13 55	0.49 126	0.32 60	0.08 63	0.14 116	0.17 80	0.17 72	0.38 138	0.20 92

MIM_Stereo	0.26 83	0.18 85	0.14 99	0.15 107	0.14 93	0.24 164	0.07 69	0.27 109	0.11 60	0.24 90	0.12 62	0.20 73	0.12 74	0.17 106	0.85 137	0.44 118	0.24 87	0.19 84	0.54 165	0.20 96	0.46 116	0.70 118	0.08 63	0.12 83	0.17 80	0.29 161	0.34 115	0.16 69

CASnet	0.31 106	0.22 142	0.14 99	0.15 107	0.17 138	0.17 110	0.08 76	0.30 133	0.18 125	0.34 162	0.21 116	0.38 175	0.28 176	0.13 69	0.75 96	0.44 118	0.32 148	0.26 143	0.43 130	0.34 173	1.11 210	0.69 117	0.11 101	0.14 116	0.25 130	0.17 72	0.33 106	0.25 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo1	0.27 87	0.22 142	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.11 49	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.34 161	0.23 146	0.14 79	1.09 181	0.44 118	0.24 87	0.17 74	0.51 153	0.15 67	0.35 94	0.79 134	0.08 63	0.12 83	0.22 111	0.24 121	0.49 191	0.23 111

SA-5K	0.27 87	0.22 142	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.11 49	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.34 161	0.23 146	0.14 79	1.09 181	0.44 118	0.24 87	0.17 74	0.51 153	0.15 67	0.35 94	0.79 134	0.08 63	0.12 83	0.22 111	0.24 121	0.49 191	0.23 111

UDGNet	0.39 153	0.29 231	0.21 180	0.55 281	0.44 279	0.50 271	0.42 252	0.31 143	0.20 144	0.27 105	0.28 169	0.28 114	0.12 74	0.70 298	0.66 66	0.44 118	0.29 128	0.25 137	0.60 182	0.24 132	0.61 160	0.98 156	0.39 276	0.15 125	0.34 194	0.27 146	0.42 162	0.29 142

DDUNet	0.75 243	0.91 310	0.42 279	1.24 313	1.03 319	1.19 311	1.16 312	0.35 182	0.35 237	0.37 193	0.45 215	0.64 255	0.32 198	1.77 321	2.89 262	0.44 118	0.71 284	0.48 269	0.87 224	0.59 256	0.53 142	0.64 112	0.85 317	0.28 238	0.34 194	0.34 186	0.61 235	0.39 195

CFNet_pseudo	0.47 187	0.23 164	0.23 196	0.27 207	0.25 206	0.23 156	0.17 173	0.31 143	0.19 133	0.37 193	0.29 172	0.38 175	0.27 169	0.23 152	4.35 293	0.44 118	0.28 119	0.23 120	1.00 235	0.19 89	0.46 116	0.59 100	0.40 279	0.18 168	0.27 147	0.28 149	0.36 128	0.35 182

plain	0.21 62	0.20 113	0.12 69	0.11 71	0.14 93	0.10 36	0.06 59	0.22 86	0.11 60	0.23 83	0.08 32	0.22 82	0.11 64	0.17 106	0.66 66	0.45 129	0.25 95	0.20 91	0.26 72	0.12 44	0.46 116	0.42 73	0.07 54	0.14 116	0.17 80	0.17 72	0.19 65	0.21 101

LMCR-Stereo	0.33 113	0.23 164	0.19 150	0.19 148	0.18 147	0.20 134	0.13 137	0.30 133	0.19 133	0.29 118	0.23 129	0.33 155	0.29 179	0.40 254	0.67 71	0.45 129	0.39 183	0.28 159	0.53 164	0.38 192	0.51 135	0.96 153	0.14 146	0.19 180	0.25 130	0.24 121	0.33 106	0.31 156

GANetREF_RVC	0.50 197	0.40 275	0.38 267	0.38 252	0.35 259	0.35 229	0.32 221	0.51 273	0.42 254	0.48 237	0.27 158	0.71 262	0.44 247	0.29 194	1.10 186	0.45 129	1.07 304	0.33 194	0.62 185	0.36 178	0.86 187	0.64 112	0.30 257	0.39 269	0.44 244	0.40 214	0.64 240	0.50 222
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
UCFNet_RVC	0.39 153	0.36 258	0.26 220	0.29 222	0.31 236	0.26 179	0.19 186	0.30 133	0.23 171	0.35 171	0.27 158	0.45 211	0.25 158	0.34 224	0.82 122	0.45 129	0.30 138	0.25 137	0.96 234	0.23 126	0.69 171	0.75 126	0.45 286	0.21 202	0.35 201	0.31 172	0.35 118	0.45 208

iResNet_ROB	0.34 119	0.23 164	0.20 164	0.22 177	0.19 158	0.21 140	0.16 166	0.49 267	0.18 125	0.36 186	0.24 134	0.27 109	0.29 179	0.22 141	1.33 200	0.45 129	0.30 138	0.24 130	0.64 191	0.18 81	0.68 169	0.55 90	0.14 146	0.21 202	0.26 137	0.25 138	0.49 191	0.30 148

PDISCO_ROB	0.30 99	0.23 164	0.20 164	0.22 177	0.20 165	0.17 110	0.18 179	0.24 99	0.19 133	0.29 118	0.27 158	0.23 85	0.18 113	0.17 106	0.71 85	0.45 129	0.27 108	0.33 194	0.39 116	0.25 134	0.47 123	0.62 108	0.13 132	0.18 168	0.31 184	0.29 161	0.54 211	0.29 142

LALA_ROB	0.62 224	0.52 292	0.32 248	0.33 236	0.35 259	0.40 252	0.31 217	0.34 171	0.40 247	0.46 230	0.61 242	1.27 289	0.29 179	0.39 250	3.75 284	0.45 129	0.51 246	0.38 237	0.57 175	0.40 204	0.82 184	1.11 179	0.24 231	0.31 247	0.36 210	0.43 224	0.81 267	0.51 224

UniTT-Stereo	0.24 76	0.15 63	0.11 57	0.09 53	0.11 68	0.09 32	0.05 39	0.16 63	0.11 60	0.21 80	0.09 41	0.19 68	0.15 90	0.27 178	1.23 195	0.46 136	0.23 78	0.18 79	0.63 189	0.13 55	0.53 142	0.37 69	0.10 83	0.12 83	0.17 80	0.23 109	0.15 42	0.17 79

test_5	0.22 68	0.19 97	0.11 57	0.11 71	0.07 34	0.21 140	0.07 69	0.32 156	0.10 47	0.17 71	0.21 116	0.24 88	0.21 134	0.08 34	0.97 163	0.46 136	0.16 52	0.15 62	0.26 72	0.11 34	0.23 59	0.46 81	0.06 38	0.12 83	0.16 74	0.17 72	0.33 106	0.20 92

CFNet_RVC	0.35 130	0.26 209	0.23 196	0.25 195	0.24 203	0.24 164	0.16 166	0.27 109	0.19 133	0.30 125	0.29 172	0.31 143	0.17 103	0.33 219	0.75 96	0.46 136	0.51 246	0.24 130	0.81 212	0.21 112	0.58 154	0.70 118	0.18 194	0.34 252	0.30 173	0.31 172	0.42 162	0.34 172

TS12	0.16 41	0.13 54	0.11 57	0.10 57	0.11 68	0.10 36	0.05 39	0.17 66	0.10 47	0.08 35	0.14 79	0.16 51	0.10 55	0.09 44	0.52 38	0.47 139	0.14 42	0.14 54	0.25 65	0.11 34	0.23 59	0.18 37	0.07 54	0.09 59	0.18 87	0.15 63	0.19 65	0.19 87

TS	0.16 41	0.13 54	0.11 57	0.10 57	0.11 68	0.10 36	0.05 39	0.17 66	0.10 47	0.08 35	0.14 79	0.16 51	0.10 55	0.09 44	0.52 38	0.47 139	0.14 42	0.14 54	0.25 65	0.11 34	0.23 59	0.18 37	0.07 54	0.09 59	0.18 87	0.15 63	0.19 65	0.19 87

coex_refinement	0.40 160	0.25 191	0.18 137	0.19 148	0.21 175	0.20 134	0.14 147	0.27 109	0.26 193	0.27 105	0.27 158	0.28 114	0.14 83	0.25 167	3.44 280	0.47 139	0.28 119	0.21 100	0.62 185	0.19 89	0.56 148	0.54 88	0.15 165	0.17 153	0.26 137	0.25 138	0.42 162	0.33 167

Ntro	1.62 305	3.84 350	0.69 310	2.63 332	1.29 326	2.25 335	2.87 338	0.61 289	0.56 279	0.62 275	0.50 225	1.32 293	0.66 269	2.02 327	3.24 275	0.47 139	1.35 318	0.42 251	6.77 324	0.64 269	2.20 324	2.08 307	3.05 339	0.55 298	0.60 279	0.69 268	0.73 258	1.16 285

ADCP+	0.99 269	0.33 248	0.34 254	0.25 195	0.34 254	0.35 229	0.49 263	0.31 143	0.66 289	0.59 262	0.48 223	0.75 266	0.18 113	0.30 200	9.27 344	0.47 139	0.27 108	0.27 147	0.78 210	0.80 291	0.51 135	0.72 122	0.18 194	0.18 168	0.69 285	2.01 331	1.44 308	3.81 340

NCCL2	0.55 212	0.35 253	0.31 245	0.30 224	0.40 272	0.25 174	0.24 194	0.35 182	0.31 223	0.41 218	0.33 192	0.35 165	0.24 151	0.53 278	4.10 289	0.47 139	0.40 189	0.31 183	0.39 116	0.31 162	0.70 173	0.99 158	0.41 281	0.32 249	0.45 246	0.45 231	0.75 261	0.51 224

LGtest1	0.21 62	0.15 63	0.12 69	0.10 57	0.14 93	0.35 229	0.05 39	0.14 60	0.13 75	0.12 58	0.34 195	0.16 51	0.13 80	0.10 52	0.74 89	0.48 145	0.23 78	0.23 120	0.25 65	0.20 96	0.29 74	0.44 75	0.08 63	0.10 69	0.14 57	0.12 47	0.18 57	0.15 65

Sa-1000	0.33 113	0.21 125	0.14 99	0.15 107	0.16 117	0.15 89	0.08 76	0.36 199	0.17 116	0.31 139	0.15 84	0.41 195	0.18 113	0.25 167	0.82 122	0.48 145	0.32 148	0.33 194	0.65 192	0.19 89	0.65 166	1.11 179	0.09 74	0.17 153	0.33 191	0.29 161	0.51 201	0.27 136

SQANet	1.31 291	1.35 320	0.53 292	3.10 334	1.03 319	1.89 319	1.49 318	0.50 272	0.40 247	0.51 242	0.46 218	1.19 287	0.55 258	1.57 318	2.53 254	0.49 147	1.24 313	0.37 224	6.38 323	0.61 260	1.71 290	1.74 272	2.52 334	0.37 262	0.46 249	0.57 253	0.66 243	1.26 291

iinet-f	0.35 130	0.23 164	0.17 125	0.20 158	0.14 93	0.21 140	0.17 173	0.22 86	0.16 98	0.38 205	0.39 206	0.26 103	0.23 146	0.17 106	1.84 226	0.49 147	0.27 108	0.21 100	0.66 195	0.34 173	0.46 116	0.83 138	0.15 165	0.14 116	0.26 137	0.19 93	0.45 179	0.25 122

GMOStereo	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 210	0.12 116	0.35 182	0.17 116	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 139	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 194	0.51 153	0.37 184	0.56 148	1.49 241	0.10 83	0.13 103	0.30 173	0.24 121	0.41 150	0.22 104

error version	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 210	0.12 116	0.35 182	0.17 116	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 139	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 194	0.51 153	0.37 184	0.56 148	1.49 241	0.10 83	0.13 103	0.30 173	0.24 121	0.41 150	0.22 104

test-v	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 210	0.12 116	0.35 182	0.17 116	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 139	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 194	0.51 153	0.37 184	0.56 148	1.49 241	0.10 83	0.13 103	0.30 173	0.24 121	0.41 150	0.22 104

test-2	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 210	0.12 116	0.35 182	0.17 116	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 139	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 194	0.51 153	0.37 184	0.56 148	1.49 241	0.10 83	0.13 103	0.30 173	0.24 121	0.41 150	0.22 104

dad	0.58 216	0.29 231	0.20 164	0.65 297	0.32 240	0.37 237	0.94 301	0.59 285	0.18 125	0.44 225	0.18 96	0.49 227	0.42 244	0.17 106	3.83 286	0.50 153	0.41 195	0.27 147	0.77 209	0.32 164	0.49 126	0.45 79	0.19 203	0.34 252	0.57 271	0.24 121	1.23 299	0.84 259

APVNet	0.39 153	0.27 218	0.20 164	0.24 189	0.26 214	0.27 184	0.24 194	0.31 143	0.22 161	0.26 101	0.31 179	0.29 124	0.17 103	0.27 178	1.75 220	0.50 153	0.45 219	0.35 212	0.66 195	0.32 164	0.51 135	0.97 155	0.16 174	0.25 227	0.28 158	0.24 121	0.44 174	0.30 148

RTSC	0.65 232	0.25 191	0.27 227	0.24 189	0.26 214	0.28 189	0.42 252	0.35 182	0.33 234	0.43 221	0.47 220	0.30 136	0.27 169	0.29 194	7.17 328	0.50 153	0.48 237	0.30 173	0.75 207	0.33 167	0.78 181	0.93 150	0.17 183	0.30 246	0.28 158	0.31 172	0.49 191	0.59 234

DeepPrunerF	0.79 249	0.36 258	0.20 164	0.53 276	1.05 321	0.38 242	0.52 265	0.32 156	0.92 307	0.23 83	0.32 186	0.23 85	0.17 103	0.26 172	5.65 310	0.50 153	0.28 119	0.24 130	0.50 150	0.25 134	0.40 103	0.47 82	0.21 216	0.19 180	5.96 356	0.50 244	0.47 186	0.30 148

ETE_ROB	0.60 218	0.48 288	0.30 237	0.36 246	0.36 264	0.39 249	0.32 221	0.33 165	0.49 271	0.40 213	0.61 242	1.32 293	0.29 179	0.40 254	2.38 250	0.50 153	0.95 295	0.34 206	0.65 192	0.41 206	0.96 194	1.18 191	0.28 248	0.31 247	0.39 227	0.45 231	0.73 258	0.52 226

PWCDC_ROB	0.55 212	0.18 85	0.19 150	0.17 131	0.26 214	0.16 100	0.19 186	0.22 86	0.54 278	0.16 70	0.43 211	0.25 96	1.12 288	0.45 262	5.47 307	0.50 153	0.31 143	0.28 159	0.36 109	0.26 138	0.60 157	1.14 185	0.25 234	0.28 238	0.18 87	0.29 161	0.26 93	0.32 162

IGEV-Stereo+	0.31 106	0.72 306	0.08 29	0.12 77	0.10 61	0.34 224	0.04 20	0.20 80	0.12 66	0.30 125	0.59 239	0.21 77	0.38 230	0.13 69	0.64 62	0.51 159	0.19 67	0.19 84	0.30 86	0.34 173	0.51 135	0.56 91	0.13 132	0.07 41	0.13 49	1.20 304	0.14 39	0.12 52

otaku	1.43 296	2.19 337	0.62 307	3.33 336	1.22 325	2.22 333	1.77 322	0.56 283	0.53 276	0.59 262	0.53 230	1.29 291	0.69 272	2.06 328	1.09 181	0.51 159	1.25 314	0.39 241	6.35 322	0.59 256	1.91 308	1.95 294	3.16 342	0.48 285	0.56 269	0.57 253	0.74 260	1.36 295

FADNet-RVC-Resample	0.45 175	0.30 236	0.59 304	0.28 216	0.45 281	0.21 140	0.24 194	0.39 219	0.32 228	0.44 225	0.31 179	0.43 201	0.44 247	0.43 260	1.18 190	0.51 159	0.37 173	0.43 254	0.60 182	0.64 269	0.49 126	1.02 164	0.30 257	0.37 262	0.31 184	0.39 206	0.33 106	0.41 198

PA-Net	0.52 204	0.36 258	0.36 261	0.25 195	0.37 266	0.26 179	0.32 221	0.33 165	0.36 241	0.30 125	0.26 154	0.30 136	0.31 189	0.47 267	2.30 245	0.51 159	0.24 87	0.28 159	0.30 86	0.29 148	0.34 89	0.90 145	0.60 302	0.26 229	0.32 189	0.72 272	0.32 101	2.29 314
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XPNet_ROB	0.48 194	0.40 275	0.29 235	0.27 207	0.32 240	0.31 203	0.28 211	0.27 109	0.32 228	0.32 151	0.43 211	1.12 285	0.24 151	0.32 215	1.68 217	0.51 159	0.66 278	0.29 167	0.41 122	0.33 167	0.69 171	1.26 202	0.26 238	0.26 229	0.30 173	0.35 190	0.75 261	0.44 204

LG-Stereo_L2	0.21 62	0.16 70	0.09 34	0.07 34	0.11 68	0.23 156	0.04 20	0.19 74	0.12 66	0.26 101	0.23 129	0.25 96	0.11 64	0.17 106	0.63 60	0.52 164	0.24 87	0.16 67	0.29 84	0.25 134	0.40 103	0.44 75	0.07 54	0.08 50	0.15 64	0.12 47	0.16 47	0.16 69

GLC_STEREO	0.31 106	0.23 164	0.24 202	0.20 158	0.20 165	0.18 119	0.14 147	0.38 210	0.16 98	0.34 162	0.25 140	0.29 124	0.16 94	0.17 106	0.68 76	0.52 164	0.37 173	0.27 147	0.42 124	0.37 184	0.90 189	0.42 73	0.13 132	0.15 125	0.24 121	0.18 88	0.48 189	0.25 122

SHD	0.72 240	0.30 236	0.42 279	0.35 244	0.34 254	0.33 223	0.45 257	0.49 267	0.44 255	0.53 248	0.63 244	0.47 223	0.64 265	0.34 224	6.15 317	0.52 164	0.47 230	0.37 224	0.94 231	0.45 230	0.88 188	1.12 181	0.25 234	0.42 274	0.47 250	0.47 238	0.50 197	0.63 240

SANet	1.44 298	0.57 300	0.54 293	0.55 281	0.60 300	0.65 294	0.76 293	0.94 318	5.50 354	0.52 245	2.23 333	4.15 339	2.61 320	0.65 295	5.29 306	0.52 164	1.21 311	0.56 297	0.93 230	0.83 296	1.54 274	1.38 221	0.47 290	0.62 316	0.74 289	1.16 302	0.88 273	2.41 318

LG-Stereo_L1	0.21 62	0.16 70	0.09 34	0.07 34	0.11 68	0.24 164	0.04 20	0.19 74	0.12 66	0.27 105	0.23 129	0.23 85	0.11 64	0.17 106	0.60 53	0.53 168	0.24 87	0.16 67	0.33 98	0.27 139	0.40 103	0.44 75	0.06 38	0.08 50	0.15 64	0.11 38	0.17 53	0.16 69

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 95	0.16 70	0.16 114	0.15 107	0.13 88	0.14 81	0.08 76	0.29 125	0.23 171	0.28 111	0.29 172	0.26 103	0.17 103	0.17 106	0.79 104	0.54 169	0.27 108	0.24 130	0.32 95	0.20 96	0.42 110	1.19 192	0.10 83	0.13 103	0.23 114	0.33 182	0.21 74	0.28 138

ACVNet_1	1.67 306	1.63 327	0.96 322	4.28 339	1.59 337	2.19 332	3.55 341	0.73 297	0.57 280	0.63 277	0.58 237	1.49 300	0.97 281	5.05 355	1.52 212	0.54 169	2.24 334	0.55 293	4.77 317	0.57 250	2.20 324	1.58 255	3.26 345	0.65 318	0.70 286	0.64 263	0.69 248	0.89 265

IPLG	0.72 240	0.20 113	0.18 137	0.16 117	0.17 138	0.15 89	0.13 137	0.35 182	0.22 161	0.35 171	1.18 297	0.29 124	0.24 151	0.54 281	9.17 343	0.54 169	0.35 167	0.29 167	0.56 167	0.37 184	0.54 147	1.38 221	0.11 101	0.57 304	0.35 201	0.29 161	0.67 246	0.22 104

raftrobust	0.31 106	0.20 113	0.20 164	0.18 141	0.18 147	0.12 64	0.09 86	0.35 182	0.15 91	0.34 162	0.21 116	0.27 109	0.14 83	0.39 250	0.70 80	0.54 169	0.27 108	0.21 100	0.75 207	0.19 89	0.59 156	1.07 171	0.19 203	0.14 116	0.26 137	0.24 121	0.27 95	0.24 116

ACVNet-4b	3.25 336	6.98 357	0.72 313	12.08 358	1.33 328	4.39 347	9.77 357	0.61 289	0.60 283	0.66 285	3.91 343	5.47 343	11.63 349	2.24 332	0.74 89	0.55 173	2.39 336	0.49 273	10.57 345	0.87 303	2.24 328	2.88 342	2.92 337	0.61 312	0.61 280	0.58 255	0.72 253	1.15 282

NaN_ROB	0.82 256	0.41 279	0.41 275	0.36 246	0.49 284	0.42 257	0.44 256	0.45 252	1.33 330	0.40 213	0.67 251	0.89 278	0.31 189	0.47 267	5.25 305	0.55 173	0.34 160	0.53 289	0.49 144	0.63 266	0.60 157	0.95 151	0.28 248	0.49 286	0.78 297	1.57 319	0.98 282	1.71 308

SA	0.30 99	0.21 125	0.14 99	0.14 99	0.14 93	0.15 89	0.07 69	0.35 182	0.16 98	0.31 139	0.12 62	0.41 195	0.14 83	0.20 136	0.74 89	0.56 175	0.27 108	0.30 173	0.58 179	0.21 112	0.49 126	0.88 143	0.08 63	0.15 125	0.27 147	0.28 149	0.56 217	0.26 130

CSAN	1.01 270	0.52 292	0.48 290	0.47 273	0.49 284	0.38 242	0.48 261	0.49 267	2.50 348	0.69 293	2.01 329	1.44 297	0.69 272	0.60 292	4.20 291	0.56 175	0.46 225	0.47 264	0.82 216	2.20 349	1.16 221	1.10 176	0.31 263	0.53 295	1.68 331	1.02 297	0.72 253	0.81 256

ADCL	1.10 277	0.44 286	0.36 261	0.33 236	0.33 244	0.38 242	0.47 259	0.38 210	1.23 326	0.60 266	0.47 220	0.43 201	0.27 169	0.32 215	7.84 335	0.57 177	0.38 178	0.55 293	0.68 200	0.69 278	0.65 166	0.81 137	0.29 256	0.36 260	1.73 333	1.85 329	1.77 323	5.47 350

MonStereo1	2.02 318	1.45 321	0.77 315	2.13 328	1.82 345	1.97 322	2.36 334	0.96 321	0.78 300	12.63 364	0.93 282	3.05 326	2.79 324	2.15 330	0.72 87	0.58 178	0.91 292	0.74 316	6.88 325	0.83 296	1.30 240	1.20 193	2.89 336	0.56 299	0.80 298	0.62 260	1.53 312	1.12 279

RAFT+CT+SA	0.25 78	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.09 55	0.10 36	0.08 76	0.32 156	0.13 75	0.24 90	0.10 47	0.26 103	0.21 134	0.09 44	0.98 164	0.58 178	0.18 60	0.16 67	0.40 121	0.14 63	0.33 87	0.72 122	0.07 54	0.12 83	0.19 97	0.17 72	0.32 101	0.20 92

GES	0.54 208	0.23 164	0.19 150	0.21 167	0.22 190	0.26 179	0.18 179	0.34 171	0.31 223	0.36 186	0.28 169	0.30 136	0.22 139	0.22 141	2.69 259	0.58 178	0.37 173	0.28 159	1.14 251	0.32 164	1.08 206	0.88 143	0.18 194	0.24 222	0.26 137	0.23 109	0.58 226	2.34 315

BEATNet_4x	0.40 160	0.23 164	0.19 150	0.20 158	0.19 158	0.16 100	0.14 147	0.31 143	0.27 203	0.35 171	0.22 124	0.32 151	0.23 146	0.29 194	1.51 210	0.58 178	0.52 251	0.51 282	0.49 144	0.22 122	0.91 191	1.44 231	0.14 146	0.23 215	0.23 114	0.23 109	0.42 162	0.31 156

STTRV1_RVC		0.41 279	0.34 254	0.54 277	0.41 275	0.55 281	0.43 255	0.51 273	0.50 272	0.51 242	0.50 225	0.85 277	1.05 284	0.55 283	0.84 128	0.58 178	1.80 330	0.45 258		1.77 342	1.77 298	1.50 245		0.59 309	0.52 260	0.67 267	0.89 276	1.44 299

SGD-Stereo	0.37 140	0.13 54	0.10 51	0.09 53	0.09 55	0.11 49	0.05 39	0.13 56	0.12 66	0.14 62	0.08 32	0.28 114	0.15 90	0.10 52	4.91 299	0.59 183	0.29 128	0.18 79	0.37 111	0.33 167	0.47 123	0.33 64	0.10 83	0.09 59	0.14 57	0.16 68	0.22 78	0.19 87

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 87	0.18 85	0.11 57	0.12 77	0.11 68	0.35 229	0.05 39	0.23 91	0.14 83	0.30 125	0.21 116	0.24 88	0.35 215	0.13 69	0.76 98	0.60 184	0.27 108	0.28 159	0.32 95	0.33 167	0.61 160	0.60 103	0.09 74	0.08 50	0.14 57	0.38 204	0.24 84	0.14 62

pcwnet_v2	0.69 235	0.27 218	0.31 245	0.31 230	0.33 244	0.29 197	0.24 194	0.34 171	0.25 184	0.50 240	0.40 208	1.66 308	0.40 237	0.31 210	5.73 313	0.60 184	0.36 169	0.30 173	1.08 244	0.23 126	0.82 184	0.90 145	0.57 299	0.22 210	0.35 201	0.36 197	0.51 201	0.87 262

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 257	0.54 297	0.35 258	0.63 294	0.46 282	0.56 282	1.02 304	0.65 292	0.60 283	0.57 254	0.47 220	0.82 276	1.21 291	1.11 313	2.25 243	0.60 184	0.36 169	0.33 194	1.25 263	0.40 204	1.94 309	1.62 261	0.47 290	0.39 269	0.76 292	0.81 277	0.75 261	1.49 302

DMCA	0.26 83	0.17 75	0.16 114	0.13 87	0.14 93	0.13 69	0.11 105	0.18 73	0.15 91	0.19 76	0.18 96	0.28 114	0.12 74	0.15 90	1.79 221	0.60 184	0.32 148	0.46 262	0.24 63	0.15 67	0.26 66	0.21 46	0.13 132	0.12 83	0.17 80	0.17 72	0.21 74	0.17 79

MyStereo04	0.43 167	0.28 228	0.26 220	0.23 180	0.24 203	0.18 119	0.14 147	0.38 210	0.28 209	0.59 262	0.28 169	0.39 180	0.18 113	0.36 233	1.03 169	0.61 188	0.35 167	0.27 147	1.20 257	0.43 213	1.04 200	0.77 131	0.38 273	0.26 229	0.37 218	0.39 206	0.55 215	0.30 148

ICVP	0.44 173	0.24 179	0.30 237	0.25 195	0.23 196	0.26 179	0.18 179	0.31 143	0.25 184	0.37 193	0.31 179	0.33 155	0.29 179	0.25 167	0.64 62	0.61 188	0.50 242	0.78 324	0.59 181	0.44 226	0.99 199	1.82 279	0.33 269	0.24 222	0.30 173	0.35 190	0.37 132	0.34 172
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.38 145	0.21 125	0.17 125	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.15 159	0.38 210	0.26 193	0.28 111	0.26 154	0.30 136	0.32 198	0.16 100	0.67 71	0.61 188	0.40 189	0.36 217	0.81 212	0.39 198	1.05 203	1.29 206	0.14 146	0.19 180	0.29 164	0.35 190	0.33 106	0.35 182

CroCo_RVC	0.38 145	0.21 125	0.17 125	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.15 159	0.38 210	0.26 193	0.28 111	0.26 154	0.30 136	0.32 198	0.16 100	0.67 71	0.61 188	0.40 189	0.36 217	0.81 212	0.39 198	1.05 203	1.29 206	0.14 146	0.19 180	0.29 164	0.35 190	0.33 106	0.35 182

RALCasStereoNet	0.30 99	0.24 179	0.19 150	0.20 158	0.19 158	0.15 89	0.17 173	0.33 165	0.14 83	0.30 125	0.20 111	0.27 109	0.15 90	0.26 172	0.65 64	0.61 188	0.31 143	0.23 120	0.34 103	0.29 148	0.58 154	1.04 167	0.11 101	0.16 142	0.25 130	0.25 138	0.24 84	0.26 130

IPLGR	0.76 244	0.26 209	0.21 180	0.23 180	0.23 196	0.17 110	0.12 116	0.33 165	0.20 144	0.41 218	1.59 316	0.32 151	0.31 189	0.53 278	9.00 341	0.62 193	0.41 195	0.38 237	0.65 192	0.47 234	0.76 178	1.41 227	0.12 113	0.24 222	0.35 201	0.39 206	0.63 239	0.28 138

SGM-ForestM	1.49 300	1.99 335	1.26 339	1.18 310	0.67 306	1.50 315	1.71 321	1.32 333	0.94 308	0.74 306	1.03 288	2.90 323	2.23 313	0.55 283	1.68 217	0.62 193	1.34 316	0.49 273	2.81 303	0.58 254	1.33 243	1.12 181	0.57 299	0.56 299	2.12 339	2.46 337	3.00 348	3.53 337

ADCRef	1.02 272	0.34 252	0.38 267	0.23 180	0.35 259	0.32 210	0.40 249	0.36 199	0.86 301	0.39 210	0.31 179	0.39 180	0.25 158	0.28 186	9.75 349	0.63 195	0.33 156	0.32 188	0.81 212	0.56 248	0.47 123	0.72 122	0.47 290	0.34 252	1.00 309	1.09 299	0.99 285	5.10 348

test_3	0.47 187	0.22 142	0.20 164	0.18 141	0.21 175	0.19 126	0.12 116	0.41 226	0.18 125	0.36 186	0.18 96	0.44 205	0.21 134	0.19 128	1.03 169	0.64 196	0.32 148	0.31 183	1.28 271	0.44 226	1.12 211	1.74 272	0.10 83	0.18 168	0.47 250	0.28 149	0.59 231	1.22 289

DSFCA	0.33 113	0.25 191	0.21 180	0.20 158	0.26 214	0.22 152	0.27 207	0.23 91	0.21 155	0.22 81	0.27 158	0.25 96	0.15 90	0.14 79	1.43 209	0.64 196	0.28 119	0.27 147	0.31 92	0.21 112	0.39 101	0.52 87	0.18 194	0.19 180	0.28 158	0.28 149	0.54 211	0.45 208

PVD	0.98 267	0.54 297	0.59 304	0.60 291	0.56 293	0.66 296	0.63 281	0.91 315	0.87 305	0.57 254	0.85 273	0.80 273	1.03 283	0.59 289	6.60 321	0.64 196	0.69 282	0.55 293	1.16 254	0.63 266	1.22 226	1.27 205	0.39 276	0.53 295	0.75 291	0.88 284	0.85 270	1.07 272

HSM-Net_RVC	0.94 263	0.26 209	0.27 227	0.43 264	0.31 236	0.28 189	0.23 193	0.48 263	0.29 212	0.58 257	0.98 287	11.38 353	0.46 252	0.24 159	1.33 200	0.65 199	0.47 230	0.30 173	0.57 175	0.57 250	1.31 242	1.26 202	0.27 242	0.44 278	0.43 240	0.45 231	0.54 211	0.48 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	0.46 178	0.20 113	0.12 69	0.16 117	0.15 105	0.32 210	0.87 298	0.19 74	0.16 98	0.27 105	0.11 56	0.24 88	0.36 218	0.15 90	5.11 304	0.66 200	0.23 78	0.22 108	0.26 72	0.21 112	0.19 45	0.29 57	0.09 74	0.13 103	0.74 289	0.16 68	0.66 243	0.19 87

4D-IteraStereo	0.33 113	0.18 85	0.21 180	0.16 117	0.16 117	0.11 49	0.08 76	0.33 165	0.17 116	0.33 159	0.18 96	0.27 109	0.13 80	0.33 219	0.80 107	0.66 200	0.26 102	0.30 173	0.49 144	0.36 178	0.82 184	1.41 227	0.10 83	0.15 125	0.19 97	0.21 100	0.41 150	0.19 87

test-3	0.47 187	0.22 142	0.20 164	0.18 141	0.21 175	0.19 126	0.12 116	0.41 226	0.16 98	0.35 171	0.18 96	0.42 198	0.19 124	0.19 128	1.04 172	0.66 200	0.32 148	0.30 173	1.28 271	0.44 226	1.13 213	1.75 275	0.10 83	0.17 153	0.45 246	0.23 109	0.56 217	1.21 288

test_1	0.47 187	0.22 142	0.20 164	0.18 141	0.21 175	0.19 126	0.12 116	0.41 226	0.16 98	0.34 162	0.18 96	0.42 198	0.19 124	0.19 128	1.04 172	0.66 200	0.32 148	0.30 173	1.28 271	0.44 226	1.13 213	1.75 275	0.10 83	0.17 153	0.45 246	0.23 109	0.56 217	1.22 289

RASNet	0.29 95	0.21 125	0.21 180	0.19 148	0.18 147	0.18 119	0.14 147	0.31 143	0.18 125	0.32 151	0.20 111	0.26 103	0.18 113	0.17 106	0.86 140	0.66 200	0.25 95	0.19 84	0.26 72	0.16 71	0.65 166	0.61 106	0.11 101	0.21 202	0.21 106	0.22 101	0.45 179	0.30 148

CASS	0.51 202	0.27 218	0.27 227	0.32 233	0.26 214	0.29 197	0.67 289	0.40 224	0.30 217	0.47 233	0.52 228	0.47 223	0.36 218	0.16 100	0.74 89	0.67 205	0.71 284	0.46 262	0.78 210	0.28 144	1.67 286	1.48 238	0.17 183	0.20 190	0.42 235	0.34 186	0.53 208	0.46 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_for_model	0.46 178	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 143	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 124	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 345	0.23 120	0.48 137	0.30 155	1.24 228	0.57 94	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 248

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 178	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 143	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 124	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 345	0.23 120	0.48 137	0.30 155	1.24 228	0.57 94	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 248

ACVNet_2	1.92 311	1.61 326	1.00 324	5.61 347	1.57 335	2.05 325	2.23 328	0.87 309	0.68 291	0.71 299	0.74 262	1.61 304	1.15 289	2.00 325	2.43 251	0.69 206	2.79 339	0.51 282	12.02 348	0.71 280	1.81 301	1.68 265	2.66 335	0.79 329	1.09 318	0.74 273	0.95 281	1.11 278

testlalala	0.46 178	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 143	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 124	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 345	0.23 120	0.48 137	0.30 155	1.24 228	0.57 94	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 248

GCAPDPT-zeroshot	0.46 178	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 143	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 124	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 345	0.23 120	0.48 137	0.30 155	1.24 228	0.57 94	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 248

GCAP-Stereo	0.46 178	0.21 125	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 143	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 124	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 345	0.23 120	0.48 137	0.30 155	1.24 228	0.57 94	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 248

CAS	0.34 119	0.20 113	0.13 82	0.15 107	0.15 105	0.13 69	0.15 159	0.23 91	0.23 171	0.37 193	0.27 158	0.28 114	0.30 187	0.53 278	0.74 89	0.69 206	0.38 178	0.37 224	0.35 106	0.36 178	0.72 177	1.09 173	0.11 101	0.13 103	0.24 121	0.25 138	0.28 98	0.34 172

CCAANet	0.50 197	0.19 97	0.17 125	0.20 158	0.16 117	0.24 164	0.15 159	0.27 109	0.16 98	0.47 233	2.40 336	1.01 281	0.17 103	0.37 237	1.58 213	0.69 206	0.47 230	0.31 183	0.23 62	0.18 81	0.28 70	0.32 60	0.23 226	0.15 125	0.21 106	0.63 262	1.69 320	0.49 220

PSMNet_ROB	3.52 341	1.88 332	0.99 323	1.71 320	1.19 324	2.12 331	2.02 323	0.79 306	0.86 301	8.42 362	19.75 365	12.43 354	2.32 315	7.26 362	2.04 235	0.69 206	1.30 315	1.37 345	9.12 339	0.91 311	2.05 312	1.34 216	8.71 364	0.77 327	1.06 315	1.46 315	1.32 303	1.13 280

test_4	0.38 145	0.17 75	0.16 114	0.14 99	0.13 88	0.11 49	0.38 243	0.24 99	0.14 83	0.31 139	0.11 56	0.24 88	0.12 74	0.34 224	0.91 151	0.70 215	0.24 87	0.29 167	0.37 111	0.29 148	0.51 135	1.32 212	0.09 74	0.12 83	0.27 147	0.91 286	0.91 277	0.87 262

RTS	0.80 251	0.32 242	0.28 232	0.30 224	0.33 244	0.44 263	0.59 276	0.41 226	0.46 260	0.43 221	0.34 195	0.51 231	0.34 207	0.30 200	7.29 329	0.70 215	0.55 259	0.36 217	1.02 237	0.45 230	0.93 192	1.01 162	0.25 234	0.37 262	0.54 264	1.72 324	0.58 226	0.79 248

RTSA	0.80 251	0.32 242	0.28 232	0.30 224	0.33 244	0.44 263	0.59 276	0.41 226	0.46 260	0.43 221	0.34 195	0.51 231	0.34 207	0.30 200	7.29 329	0.70 215	0.55 259	0.36 217	1.02 237	0.45 230	0.93 192	1.01 162	0.25 234	0.37 262	0.54 264	1.72 324	0.58 226	0.79 248

S2M2_L	0.39 153	0.22 142	0.24 202	0.17 131	0.15 105	0.19 126	0.13 137	0.28 119	0.20 144	0.40 213	0.11 56	0.33 155	0.25 158	0.21 138	1.09 181	0.71 218	0.42 204	0.44 256	0.31 92	0.37 184	1.34 245	1.30 208	0.17 183	0.14 116	0.21 106	0.22 101	0.59 231	0.29 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DeepPruner_ROB	0.52 204	0.25 191	0.25 215	0.25 195	0.26 214	0.23 156	0.65 287	0.32 156	0.25 184	0.37 193	0.39 206	0.29 124	0.25 158	0.31 210	3.43 279	0.72 219	0.34 160	0.29 167	0.49 144	0.23 126	1.30 240	1.20 193	0.23 226	0.23 215	0.29 164	0.42 218	0.46 184	0.29 142

castereo++	0.43 167	0.19 97	0.17 125	0.19 148	0.15 105	0.44 263	0.08 76	0.30 133	0.20 144	0.34 162	0.18 96	0.45 211	0.35 215	0.15 90	0.78 101	0.73 220	0.43 210	0.32 188	0.57 175	0.43 213	1.42 250	1.35 218	0.22 224	0.16 142	0.24 121	0.33 182	1.16 297	0.33 167

XQC	0.80 251	0.47 287	0.40 271	0.50 274	0.46 282	0.50 271	0.57 270	0.56 283	0.48 268	0.58 257	0.63 244	0.58 244	0.81 279	0.45 262	6.95 326	0.73 220	0.45 219	0.36 217	0.84 219	0.42 211	0.81 183	1.06 169	0.33 269	0.42 274	0.53 261	0.61 259	0.69 248	0.50 222

EGLCR-Stereo	0.60 218	0.22 142	0.22 189	0.15 107	0.18 147	0.23 156	0.09 86	0.32 156	0.22 161	0.32 151	0.19 108	0.38 175	0.27 169	0.14 79	0.81 109	0.74 222	0.39 183	0.37 224	0.72 204	0.28 144	1.20 225	2.19 320	0.12 113	0.68 320	0.23 114	1.54 318	3.67 353	0.34 172

GEStereo_RVC	0.47 187	0.27 218	0.34 254	0.27 207	0.26 214	0.31 203	0.53 268	0.41 226	0.24 176	0.35 171	0.27 158	0.40 188	0.24 151	0.30 200	0.81 109	0.74 222	0.49 241	0.37 224	0.91 226	0.38 192	0.90 189	1.80 277	0.21 216	0.34 252	0.31 184	0.30 169	0.51 201	0.48 215

SAMSARA	1.05 274	0.40 275	0.57 298	0.44 269	0.43 278	0.43 261	0.62 279	0.74 298	0.61 285	0.60 266	0.72 259	0.59 245	1.65 302	0.46 265	6.43 320	0.74 222	0.53 256	0.50 278	1.24 262	0.55 246	1.24 228	1.37 219	0.28 248	0.56 299	1.63 329	1.74 326	1.65 319	1.61 307

trnet	0.35 130	0.23 164	0.19 150	0.17 131	0.20 165	0.14 81	0.08 76	0.35 182	0.20 144	0.35 171	0.21 116	0.38 175	0.31 189	0.14 79	0.78 101	0.76 225	0.40 189	0.30 173	0.43 130	0.52 243	0.98 198	0.80 136	0.12 113	0.15 125	0.25 130	0.24 121	0.37 132	0.32 162

WQFJA1++	7.36 352	0.21 125	0.14 99	53.04 370	0.18 147	47.82 371	48.18 370	0.29 125	0.19 133	1.00 331	0.25 140	3.15 329	13.25 354	0.21 138	0.66 66	0.77 226	0.41 195	0.28 159	8.06 335	3.85 352	1.57 278	1.20 193	0.13 132	0.14 116	0.26 137	12.71 363	0.41 150	0.42 201

castereo	0.42 164	0.20 113	0.19 150	0.16 117	0.16 117	0.27 184	0.09 86	0.29 125	0.21 155	0.33 159	0.22 124	0.40 188	0.37 229	0.19 128	0.81 109	0.77 226	0.45 219	0.34 206	0.57 175	0.43 213	1.52 267	1.45 233	0.13 132	0.15 125	0.27 147	0.59 256	0.52 204	0.31 156

LoS_RVC	0.37 140	0.25 191	0.20 164	0.10 57	0.17 138	0.13 69	0.09 86	0.24 99	0.25 184	0.38 205	0.25 140	0.36 167	0.34 207	0.22 141	0.81 109	0.78 228	0.41 195	0.42 251	0.56 167	0.27 139	0.97 195	1.33 213	0.14 146	0.15 125	0.28 158	0.22 101	0.25 88	0.29 142

tt_ll	0.37 140	0.25 191	0.20 164	0.10 57	0.17 138	0.13 69	0.09 86	0.24 99	0.25 184	0.38 205	0.25 140	0.36 167	0.34 207	0.22 141	0.81 109	0.78 228	0.41 195	0.42 251	0.56 167	0.27 139	0.97 195	1.33 213	0.14 146	0.15 125	0.28 158	0.22 101	0.25 88	0.29 142

S2M2_XL	0.35 130	0.15 63	0.16 114	0.10 57	0.12 78	0.13 69	0.12 116	0.29 125	0.19 133	0.27 105	0.13 70	0.36 167	0.34 207	0.13 69	1.05 174	0.79 230	0.48 237	0.44 256	0.28 82	0.20 96	1.53 272	1.16 187	0.13 132	0.12 83	0.18 87	0.16 68	0.23 80	0.25 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AEACV	0.25 78	0.17 75	0.11 57	0.09 53	0.07 34	0.15 89	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.07 26	0.07 23	0.13 36	0.08 41	0.12 66	1.39 207	0.79 230	0.16 52	0.14 54	0.25 65	0.19 89	0.24 62	1.00 160	0.10 83	0.07 41	0.10 26	0.95 291	0.14 39	0.08 27

CES	0.41 162	0.19 97	0.16 114	0.14 99	0.18 147	0.16 100	0.10 98	0.54 280	0.25 184	0.30 125	0.34 195	0.40 188	0.38 230	0.47 267	1.33 200	0.79 230	0.52 251	0.48 269	0.33 98	0.42 211	1.04 200	1.15 186	0.14 146	0.13 103	0.26 137	0.22 101	0.28 98	0.34 172

MDST_ROB	2.36 322	4.67 355	0.44 282	3.47 337	0.77 312	2.09 329	0.52 265	1.45 338	0.44 255	0.69 293	0.96 286	0.78 270	9.65 346	0.30 200	8.31 337	0.79 230	0.46 225	0.37 224	3.22 310	0.38 192	1.95 310	2.12 309	0.46 289	0.36 260	4.26 353	2.58 338	6.75 357	5.48 351

gcap_with_dpt	0.50 197	0.41 279	0.17 125	0.38 252	0.20 165	0.25 174	0.12 116	0.38 210	0.20 144	0.37 193	0.24 134	0.59 245	0.34 207	0.22 141	1.05 174	0.80 234	1.05 301	0.74 316	0.84 219	0.39 198	1.41 248	1.30 208	0.14 146	0.17 153	0.30 173	0.28 149	0.50 197	0.61 236

GCAP-BAT	0.50 197	0.41 279	0.17 125	0.38 252	0.20 165	0.25 174	0.12 116	0.38 210	0.20 144	0.37 193	0.24 134	0.59 245	0.34 207	0.22 141	1.05 174	0.80 234	1.05 301	0.74 316	0.84 219	0.39 198	1.41 248	1.30 208	0.14 146	0.17 153	0.30 173	0.28 149	0.50 197	0.61 236

raft_robust	0.39 153	0.22 142	0.16 114	0.20 158	0.16 117	0.16 100	0.11 105	0.42 236	0.18 125	0.42 220	0.15 84	0.33 155	0.24 151	0.27 178	1.23 195	0.80 234	0.31 143	0.33 194	0.91 226	0.36 178	0.71 176	1.21 197	0.11 101	0.20 190	0.30 173	0.30 169	0.36 128	0.30 148

UDG	0.91 262	0.94 312	0.44 282	1.22 312	1.16 323	1.14 310	1.35 315	0.38 210	0.36 241	0.43 221	0.55 232	0.62 249	0.33 205	1.60 319	5.73 313	0.80 234	0.75 287	0.45 258	0.94 231	0.65 275	1.13 213	1.10 176	0.64 305	0.32 249	0.36 210	0.39 206	0.53 208	0.38 192

FC-DCNN v2	1.01 270	0.52 292	1.01 326	0.85 304	0.53 291	0.77 301	1.07 306	0.83 307	0.65 287	0.61 269	0.65 246	0.72 263	0.79 277	0.37 237	3.26 276	0.81 238	0.95 295	0.47 264	1.22 261	0.41 206	1.52 267	1.34 216	0.31 263	0.51 291	1.30 322	1.29 310	1.86 327	2.78 323

AE-Stereo	0.44 173	0.22 142	0.24 202	0.23 180	0.24 203	0.18 119	0.16 166	0.30 133	0.21 155	0.34 162	0.16 94	0.44 205	0.27 169	0.21 138	0.94 156	0.81 238	0.41 195	0.32 188	0.52 161	0.55 246	1.07 205	1.71 270	0.12 113	0.21 202	0.34 194	0.89 285	0.46 184	0.28 138

CREStereo++_RVC	0.45 175	0.22 142	0.20 164	0.17 131	0.20 165	0.15 89	0.11 105	0.34 171	0.19 133	0.35 171	0.19 108	0.32 151	0.31 189	0.16 100	1.29 197	0.81 238	0.38 178	0.27 147	0.56 167	0.36 178	1.08 206	1.26 202	0.13 132	0.15 125	0.26 137	0.22 101	2.29 340	0.31 156
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
TANstereo	0.43 167	0.22 142	0.18 137	0.21 167	0.21 175	0.22 152	0.11 105	0.27 109	0.22 161	0.32 151	0.25 140	0.25 96	0.25 158	0.24 159	1.37 204	0.81 238	0.43 210	0.41 248	0.67 197	0.39 198	1.08 206	1.16 187	0.48 293	0.16 142	0.17 80	0.23 109	0.99 285	0.24 116

XX-TBD	0.43 167	0.22 142	0.18 137	0.21 167	0.21 175	0.22 152	0.11 105	0.27 109	0.22 161	0.32 151	0.25 140	0.25 96	0.25 158	0.24 159	1.37 204	0.81 238	0.43 210	0.41 248	0.67 197	0.39 198	1.08 206	1.16 187	0.48 293	0.16 142	0.17 80	0.23 109	0.99 285	0.24 116

FADNet_RVC	0.85 260	0.35 253	1.01 326	0.44 269	0.63 302	0.27 184	0.63 281	0.43 243	0.46 260	0.48 237	0.50 225	0.65 256	0.54 256	0.58 288	3.52 281	0.82 243	0.52 251	1.02 338	1.68 286	0.71 280	1.59 283	1.50 245	0.45 286	0.59 309	0.56 269	0.43 224	1.89 328	0.62 239

FC-DCNN	0.96 264	0.50 289	0.92 320	0.79 301	0.52 290	0.73 298	1.10 307	0.77 302	0.52 274	0.62 275	0.65 246	0.72 263	0.62 263	0.38 244	3.13 272	0.83 244	0.94 294	0.50 278	1.19 256	0.43 213	1.52 267	1.33 213	0.31 263	0.52 293	1.01 311	0.92 287	1.51 311	2.93 331

FCDSN-DC	0.84 259	0.37 264	0.67 309	0.40 260	0.40 272	0.35 229	0.89 299	0.39 219	0.31 223	0.46 230	0.35 201	0.44 205	0.31 189	0.38 244	8.90 338	0.84 245	0.47 230	0.48 269	0.73 205	0.38 192	1.12 211	1.58 255	0.30 257	0.57 304	0.37 218	0.42 218	0.42 162	0.37 187
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Any-RAFT	0.58 216	0.22 142	0.32 248	0.23 180	0.21 175	0.20 134	0.14 147	0.42 236	0.25 184	0.40 213	1.16 294	0.49 227	0.32 198	0.37 237	0.87 147	0.85 246	0.67 279	0.38 237	1.20 257	0.41 206	2.25 329	1.67 264	0.18 194	0.17 153	0.43 240	0.49 242	0.44 174	0.84 259

LoS	0.46 178	0.23 164	0.17 125	0.19 148	0.19 158	0.19 126	0.12 116	0.77 302	0.26 193	0.50 240	0.45 215	0.53 235	0.47 253	0.23 152	1.06 178	0.85 246	0.56 266	0.43 254	0.62 185	0.41 206	1.28 238	1.41 227	0.15 165	0.16 142	0.35 201	0.28 149	0.33 106	0.35 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DepthFocus	0.36 138	0.16 70	0.12 69	0.14 99	0.10 61	0.11 49	0.09 86	0.28 119	0.22 161	0.27 105	0.12 62	0.31 143	0.28 176	0.15 90	1.06 178	0.86 248	0.43 210	0.27 147	0.34 103	0.43 213	1.51 264	1.31 211	0.14 146	0.13 103	0.16 74	0.17 72	0.23 80	0.25 122

AMNet	0.63 228	0.59 301	0.56 297	0.59 289	0.59 296	0.64 291	0.58 273	0.45 252	0.53 276	0.51 242	0.69 256	0.75 266	0.40 237	0.87 304	0.68 76	0.86 248	0.71 284	0.66 308	0.63 189	0.62 264	0.76 178	0.62 108	0.38 273	0.59 309	0.57 271	0.69 268	0.70 251	0.75 247

zero-FE	5.34 348	0.32 242	0.17 125	27.02 366	1.78 344	37.04 370	12.26 361	0.36 199	0.65 287	2.17 348	1.17 296	25.79 365	4.97 338	0.43 260	2.31 247	0.87 250	2.76 338	2.15 352	2.47 296	0.43 213	14.67 362	2.09 308	0.16 174	0.23 215	0.29 164	1.00 295	0.41 150	0.34 172

DDF-Stereo	1.25 288	0.32 242	0.17 125	6.72 352	0.23 196	6.20 352	0.31 217	0.36 199	0.21 155	0.35 171	0.57 234	7.72 347	0.43 246	0.22 141	0.76 98	0.89 251	0.60 272	0.39 241	1.30 275	0.43 213	1.56 277	1.46 234	0.16 174	0.23 215	0.29 164	1.00 295	0.44 174	0.54 228

AnonymousM	0.60 218	0.18 85	0.13 82	0.13 87	0.11 68	0.31 203	0.07 69	0.35 182	0.23 171	0.31 139	0.42 210	0.28 114	0.31 189	0.37 237	1.34 203	0.89 251	0.44 215	0.33 194	0.42 124	0.57 250	0.97 195	1.20 193	0.17 183	0.34 252	0.16 74	0.82 279	2.20 337	3.23 332

PWCK	2.53 325	1.63 327	1.01 326	1.98 324	1.29 326	2.08 328	2.10 326	1.37 335	1.44 333	1.41 340	1.79 327	5.07 341	2.34 316	1.08 312	3.26 276	0.91 253	1.71 326	0.77 323	22.70 358	1.31 333	2.44 336	1.46 234	1.41 327	0.98 339	1.69 332	1.61 322	1.40 307	2.14 313

LE_ROB	7.96 354	3.98 351	5.96 359	6.32 351	20.03 366	4.31 346	17.09 363	6.33 357	9.23 359	1.00 331	4.87 345	16.05 358	22.60 360	3.45 342	2.97 266	0.95 254	2.14 333	1.91 349	13.13 350	5.86 357	2.32 331	2.18 318	9.68 365	5.18 360	10.55 361	9.20 359	10.65 360	17.10 365

FSD		0.32 242	0.31 245	0.32 233	0.31 236	0.30 199	0.35 234	0.41 226	0.27 203	0.37 193	0.29 172			0.34 224	1.10 186	0.97 255			0.58 179	0.50 239				0.34 252	0.37 218	0.32 180	0.37 132	0.38 192

CREStereo	0.38 145	0.22 142	0.20 164	0.17 131	0.16 117	0.15 89	0.08 76	0.36 199	0.24 176	0.36 186	0.27 158	0.39 180	0.39 235	0.16 100	0.92 152	0.97 255	0.46 225	0.27 147	0.43 130	0.52 243	1.15 216	1.04 167	0.13 132	0.16 142	0.25 130	0.24 121	0.37 132	0.31 156
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 289	2.34 341	0.85 317	1.48 317	0.80 314	1.00 306	1.15 311	0.76 301	0.94 308	1.33 337	0.54 231	1.54 302	1.67 303	2.00 325	2.30 245	0.97 255	1.08 305	1.05 339	3.01 305	1.06 325	1.37 247	1.51 247	1.22 322	0.67 319	0.76 292	0.65 264	0.59 231	1.40 297

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 224	1.03 315	0.18 137	0.89 306	0.50 288	0.74 299	0.26 205	0.39 219	0.22 161	0.92 325	0.69 256	1.06 283	0.44 247	0.32 215	0.86 140	0.99 258	0.48 237	0.31 183	0.56 167	0.38 192	1.49 260	1.87 283	0.12 113	0.16 142	0.27 147	0.29 161	0.52 204	0.80 255

DCVSM-stereo	1.12 280	0.31 240	0.36 261	0.43 264	0.33 244	0.52 278	0.35 234	0.68 294	0.39 244	0.66 285	1.41 310	1.60 303	0.79 277	0.39 250	0.81 109	1.02 259	0.48 237	0.37 224	12.56 349	0.92 313	1.54 274	1.37 219	0.41 281	0.49 286	0.41 232	0.51 245	0.65 241	0.61 236

WAO-7	1.96 314	1.09 317	1.32 341	5.02 342	0.99 318	1.02 309	1.64 319	1.16 328	1.46 336	2.58 350	2.14 332	2.11 318	2.83 325	1.20 315	6.00 315	1.03 260	1.68 324	0.70 314	7.59 332	0.87 303	1.71 290	1.97 296	0.38 273	1.05 341	0.98 308	1.45 314	1.10 294	1.84 311

LVE	2.66 329	1.99 335	1.02 329	12.01 357	1.75 342	3.85 344	11.87 360	0.91 315	0.89 306	1.03 334	0.91 281	1.62 306	2.23 313	2.46 334	2.96 265	1.03 260	1.74 327	0.82 329	8.43 337	0.87 303	1.84 303	2.20 321	3.10 341	0.99 340	1.45 325	0.96 292	1.23 299	1.54 304

MIPNet	0.77 245	0.23 164	0.18 137	0.24 189	0.22 190	0.17 110	0.13 137	0.34 171	0.70 293	0.40 213	2.24 334	0.31 143	0.29 179	0.57 287	5.70 311	1.03 260	0.45 219	0.33 194	0.82 216	0.56 248	0.62 163	1.53 250	0.12 113	0.92 335	0.91 305	0.39 206	1.12 296	0.30 148

model_zeroshot	0.81 254	0.22 142	0.23 196	0.34 241	0.21 175	0.45 267	0.16 166	0.43 243	0.23 171	0.59 262	1.10 292	0.50 230	0.31 189	0.26 172	2.66 258	1.04 263	0.42 204	0.35 212	1.40 281	0.52 243	1.90 304	1.60 258	0.15 165	0.20 190	2.65 343	1.52 317	0.79 266	1.54 304

Dean	1.78 307	1.76 330	1.00 324	5.98 350	1.87 347	2.22 333	2.59 335	1.07 326	1.14 320	0.98 329	0.82 271	1.85 312	2.08 312	2.18 331	2.05 236	1.07 264	2.05 332	0.70 314	2.78 302	0.97 317	2.14 321	1.89 285	2.92 337	0.93 336	1.41 324	1.11 301	1.39 306	1.14 281

R-Stereo Train	0.54 208	0.24 179	0.24 202	0.24 189	0.18 147	0.24 164	0.09 86	0.34 171	0.30 217	0.52 245	0.66 248	0.44 205	0.32 198	0.55 283	0.74 89	1.07 264	0.58 269	0.52 286	1.27 268	0.64 269	1.51 264	1.89 285	0.14 146	0.20 190	0.35 201	0.42 218	0.35 118	0.47 213

RAFT-Stereo	0.54 208	0.24 179	0.24 202	0.24 189	0.18 147	0.24 164	0.09 86	0.34 171	0.30 217	0.52 245	0.66 248	0.44 205	0.32 198	0.55 283	0.74 89	1.07 264	0.58 269	0.52 286	1.27 268	0.64 269	1.51 264	1.89 285	0.14 146	0.20 190	0.35 201	0.42 218	0.35 118	0.47 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	0.60 218	0.27 218	0.26 220	0.28 216	0.29 227	0.32 210	0.25 203	0.35 182	0.27 203	0.61 269	1.04 289	0.41 195	0.29 179	0.30 200	1.87 228	1.08 267	0.51 246	0.37 224	1.17 255	0.85 300	1.27 236	1.88 284	0.19 203	0.23 215	0.32 189	0.37 201	0.58 226	0.46 210

PMTNet	0.42 164	0.24 179	0.21 180	0.18 141	0.17 138	0.14 81	0.32 221	0.31 143	0.24 176	0.37 193	0.25 140	0.38 175	0.38 230	0.17 106	1.19 194	1.08 267	0.45 219	0.27 147	0.56 167	0.43 213	1.15 216	1.08 172	0.13 132	0.14 116	0.40 231	0.26 143	0.32 101	0.37 187

XX-Stereo	4.69 345	0.19 97	0.24 202	0.27 207	0.16 117	0.42 257	0.32 221	0.35 182	0.21 155	0.73 305	1.64 319	0.46 218	0.38 230	0.30 200	0.95 158	1.09 269	0.43 210	0.38 237	1.25 263	0.47 234	1.42 250	1.54 252	0.21 216	0.17 153	110.85 372	0.46 234	1.00 288	0.84 259

ADCMid	1.14 282	0.50 289	0.55 296	0.39 259	0.59 296	0.56 282	0.77 295	0.59 285	0.76 298	0.47 233	0.71 258	0.70 261	0.71 274	0.39 250	8.21 336	1.09 269	0.51 246	0.45 258	1.73 287	0.51 242	1.04 200	1.21 197	0.59 301	0.40 271	0.58 273	1.47 316	1.24 301	4.18 344

sCroCo_RVC	0.46 178	0.20 113	0.16 114	0.15 107	0.16 117	0.20 134	0.12 116	0.32 156	0.32 228	0.35 171	0.24 134	0.43 201	0.45 251	0.15 90	0.83 126	1.10 271	0.47 230	0.40 245	0.67 197	0.43 213	1.55 276	1.85 281	0.14 146	0.22 210	0.30 173	0.30 169	0.49 191	0.32 162

s12784h	0.54 208	0.28 228	0.26 220	0.30 224	0.23 196	0.17 110	0.12 116	0.36 199	0.24 176	0.38 205	0.23 129	0.40 188	0.38 230	0.16 100	1.09 181	1.11 272	0.47 230	0.27 147	0.71 203	0.37 184	1.49 260	1.46 234	0.12 113	0.17 153	0.39 227	0.32 180	2.18 335	0.88 264

DN	1.81 309	0.20 113	0.20 164	0.38 252	0.18 147	19.32 363	0.17 173	0.38 210	0.27 203	0.58 257	0.43 211	14.61 356	0.32 198	0.33 219	1.18 190	1.12 273	0.44 215	0.34 206	1.15 253	0.50 239	1.45 253	1.54 252	0.18 194	0.18 168	0.72 287	1.09 299	0.57 221	1.16 285

AIO_rvc	0.34 119	0.17 75	0.12 69	0.10 57	0.09 55	0.38 242	0.11 105	0.17 66	0.11 60	0.15 64	0.07 23	0.17 58	0.10 55	0.14 79	1.81 223	1.13 274	0.16 52	0.45 258	0.34 103	0.11 34	0.26 66	2.17 317	0.17 183	0.07 41	0.14 57	0.16 68	0.16 47	0.10 44

WAO-6	1.95 312	1.28 319	0.85 317	2.04 326	1.34 329	1.69 317	2.05 325	1.04 324	1.24 328	0.91 324	0.86 275	1.85 312	2.71 321	2.30 333	9.05 342	1.14 275	2.89 340	0.69 313	3.16 309	0.85 300	2.21 326	2.27 326	1.29 324	0.87 331	1.64 330	2.07 332	1.72 322	2.69 322

MFMNet_re	0.98 267	0.78 309	0.71 312	0.83 303	0.72 307	0.97 305	0.83 296	0.75 299	0.86 301	0.69 293	0.79 266	1.30 292	0.83 280	0.68 296	2.27 244	1.16 276	1.03 299	0.80 327	1.61 284	0.85 300	2.25 329	1.12 181	0.65 307	0.71 322	0.66 283	0.66 266	0.98 282	0.99 270

EAI-Stereo	1.15 283	0.27 218	0.37 265	0.54 277	0.30 232	8.38 357	0.76 293	0.45 252	0.63 286	0.34 162	0.88 278	0.46 218	0.33 205	0.25 167	1.83 225	1.17 277	0.40 189	0.65 305	2.53 298	0.73 282	1.47 255	1.71 270	0.23 226	0.46 281	1.08 317	1.64 323	1.45 310	1.79 309

notaker	3.52 341	2.84 348	1.55 347	5.08 343	6.69 360	3.97 345	4.03 342	1.33 334	3.34 350	1.17 336	3.34 341	6.77 346	11.07 348	5.35 357	4.78 297	1.20 278	3.25 344	0.97 334	10.40 344	2.75 350	2.90 344	2.14 311	3.69 349	1.16 346	1.00 309	1.21 305	1.44 308	1.57 306

iRaft-Stereo_20w	0.96 264	0.31 240	0.58 303	0.57 285	0.34 254	0.51 274	0.58 273	0.44 248	0.32 228	0.90 323	1.59 316	0.56 241	0.49 255	0.37 237	2.05 236	1.22 279	0.42 204	0.52 286	1.04 239	0.82 295	1.52 267	2.14 311	0.27 242	0.38 267	1.04 312	3.39 346	2.04 331	1.45 300

PWC_ROB	0.69 235	0.37 264	0.41 275	0.30 224	0.35 259	0.34 224	0.50 264	0.39 219	0.69 292	0.45 229	0.80 268	0.54 237	1.20 290	0.29 194	2.36 249	1.23 280	0.63 276	0.53 289	1.01 236	0.46 233	1.15 216	1.40 226	0.26 238	0.49 286	0.38 223	0.37 201	0.68 247	0.97 267

AnyNet_C32	1.27 290	0.41 279	0.36 261	0.37 250	0.40 272	0.48 270	0.62 279	0.47 261	1.23 326	0.56 252	0.89 280	0.53 235	0.36 218	0.40 254	10.27 355	1.27 281	0.55 259	0.54 292	0.88 225	0.63 266	1.28 238	1.52 249	0.34 271	0.50 289	1.09 318	2.40 336	1.34 304	4.67 346

ccs_rob	1.11 278	0.35 253	0.33 250	0.43 264	0.29 227	0.44 263	0.38 243	0.59 285	0.35 237	1.97 346	5.99 347	5.59 344	0.59 259	0.45 262	1.05 174	1.28 282	0.52 251	0.39 241	1.76 289	0.87 303	1.76 295	2.05 301	0.26 238	0.43 277	0.34 194	0.36 197	0.50 197	0.56 230

RainbowNet	1.44 298	1.50 324	0.85 317	2.41 331	1.41 332	1.97 322	2.14 327	0.65 292	0.57 280	0.74 306	0.46 218	1.61 304	1.05 284	2.78 338	1.90 230	1.30 283	1.21 311	0.51 282	3.15 308	1.74 341	1.75 294	1.97 296	3.07 340	0.61 312	0.65 282	0.69 268	0.88 273	1.43 298

CBMV_ROB	1.31 291	0.37 264	0.39 270	0.60 291	0.49 284	0.57 285	0.47 259	0.95 320	0.40 247	0.81 316	1.38 309	3.04 325	2.55 319	0.48 271	5.00 302	1.30 283	0.89 291	0.49 273	2.24 292	0.73 282	1.72 292	1.95 294	0.45 286	0.40 271	0.97 307	2.27 335	1.56 313	2.91 330

DDVS	1.78 307	0.35 253	0.40 271	0.33 236	0.38 269	0.37 237	0.33 228	2.41 351	0.46 260	0.68 291	17.02 363	2.44 321	0.65 267	0.81 303	2.50 252	1.31 285	0.61 274	0.49 273	6.21 321	0.84 298	2.90 344	2.24 324	0.26 238	0.34 252	0.34 194	0.60 258	2.18 335	0.71 246

test-1	0.83 257	0.18 85	0.23 196	0.19 148	0.19 158	0.57 285	0.58 273	0.44 248	0.29 212	0.72 303	5.41 346	0.54 237	0.40 237	0.59 289	0.98 164	1.32 286	0.45 219	0.48 269	1.14 251	0.96 316	1.90 304	2.36 332	0.14 146	0.21 202	0.39 227	0.46 234	0.61 235	0.63 240

anonymity	1.60 304	0.25 191	0.41 275	0.27 207	0.23 196	0.51 274	0.16 166	0.49 267	0.27 203	0.63 277	23.10 366	0.57 243	0.59 259	0.37 237	0.78 101	1.33 287	0.46 225	0.35 212	1.10 245	0.48 236	1.47 255	2.07 306	0.21 216	0.33 251	1.11 320	1.60 321	3.07 349	1.08 274

SGM_RVC	2.55 326	0.93 311	1.05 334	0.97 308	0.76 310	1.00 306	0.93 300	7.37 359	1.18 324	1.01 333	1.64 319	2.39 320	9.36 345	0.62 293	2.02 233	1.33 287	1.60 322	0.80 327	7.94 333	1.42 335	1.67 286	1.69 266	0.67 309	0.94 337	2.66 344	2.65 341	4.83 354	9.43 358
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GwcNet-ADL	0.72 240	0.35 253	0.37 265	0.41 261	0.34 254	0.32 210	0.27 207	0.40 224	0.27 203	0.61 269	1.53 314	0.63 253	0.41 241	0.33 219	3.69 283	1.34 289	0.50 242	0.56 297	0.91 226	0.87 303	1.18 223	1.60 258	0.24 231	0.27 233	0.36 210	0.48 239	0.47 186	0.66 244

cross-raft	0.56 214	0.25 191	0.22 189	0.21 167	0.20 165	0.39 249	0.15 159	0.44 248	0.26 193	0.48 237	0.35 201	0.43 201	0.31 189	0.24 159	0.86 140	1.35 290	0.41 195	0.34 206	1.31 277	0.78 288	1.98 311	1.89 285	0.16 174	0.18 168	0.47 250	0.46 234	0.42 162	0.68 245

IGEV-FE	0.78 247	0.25 191	0.47 286	0.58 287	0.25 206	0.61 287	0.63 281	0.48 263	0.28 209	0.67 288	1.33 306	0.66 257	0.41 241	0.31 210	0.87 147	1.36 291	0.39 183	0.36 217	1.13 249	0.76 286	1.57 278	2.29 327	0.20 211	0.20 190	0.84 302	0.84 281	2.28 338	1.10 276

IGEV_Zeroshot_test	0.78 247	0.25 191	0.47 286	0.58 287	0.25 206	0.61 287	0.63 281	0.48 263	0.28 209	0.67 288	1.32 305	0.66 257	0.41 241	0.31 210	0.87 147	1.36 291	0.39 183	0.36 217	1.13 249	0.76 286	1.57 278	2.29 327	0.20 211	0.20 190	0.84 302	0.84 281	2.28 338	1.09 275

SFCPSM	2.02 318	0.37 264	0.29 235	0.38 252	0.33 244	0.38 242	0.38 243	0.42 236	0.48 268	0.63 277	1.10 292	1.09 284	4.92 337	0.35 230	1.80 222	1.39 293	0.59 271	0.50 278	31.93 366	0.84 298	1.50 263	1.59 257	0.30 257	0.37 262	0.42 235	0.52 246	0.69 248	1.01 271

MADNet+	1.22 285	0.60 302	0.77 315	0.77 299	0.74 308	0.61 287	1.01 303	0.94 318	0.74 296	0.78 313	0.68 255	1.18 286	1.07 286	0.68 296	7.48 333	1.39 293	1.12 306	0.65 305	1.33 278	0.91 311	2.13 318	1.51 247	0.66 308	0.97 338	1.05 314	0.83 280	0.92 278	1.39 296

IMH	2.50 324	1.51 325	1.05 334	1.99 325	1.58 336	2.09 329	2.32 332	1.04 324	1.19 325	0.84 319	1.34 307	2.02 316	8.04 342	8.79 363	6.91 325	1.41 295	1.37 319	0.67 312	5.94 320	1.10 328	1.45 253	2.32 331	4.37 355	0.77 327	1.86 335	1.41 312	1.57 314	2.46 319

Reg-Stereo(zero)	0.71 238	0.22 142	0.30 237	0.21 167	0.22 190	0.32 210	0.36 240	0.77 302	0.44 255	0.65 281	1.65 321	0.54 237	0.36 218	1.01 306	0.86 140	1.42 296	0.50 242	0.26 143	1.07 242	0.60 258	1.15 216	2.16 315	0.28 248	0.17 153	0.55 267	0.93 288	1.09 291	1.15 282

HI	0.71 238	0.22 142	0.30 237	0.21 167	0.22 190	0.32 210	0.36 240	0.77 302	0.44 255	0.65 281	1.65 321	0.54 237	0.36 218	1.01 306	0.86 140	1.42 296	0.50 242	0.26 143	1.07 242	0.60 258	1.15 216	2.16 315	0.28 248	0.17 153	0.55 267	0.93 288	1.09 291	1.15 282

MSKI-zero shot	0.70 237	0.21 125	0.21 180	0.20 158	0.19 158	0.43 261	0.16 166	0.42 236	0.29 212	0.44 225	1.16 294	0.48 225	0.36 218	0.17 106	1.60 214	1.42 296	0.47 230	0.37 224	1.37 279	0.95 314	1.79 299	2.06 302	0.22 224	0.19 180	0.53 261	1.21 305	0.72 253	1.17 287

HH	0.60 218	0.18 85	0.35 258	0.23 180	0.21 175	0.28 189	0.24 194	0.42 236	0.26 193	0.74 306	0.25 140	0.46 218	0.36 218	0.24 159	0.81 109	1.44 299	0.38 178	0.37 224	1.21 259	0.64 269	2.13 318	1.97 296	0.27 242	0.20 190	0.59 277	0.41 215	0.83 268	0.63 240

HanStereo	0.60 218	0.18 85	0.35 258	0.23 180	0.21 175	0.28 189	0.24 194	0.42 236	0.26 193	0.74 306	0.25 140	0.46 218	0.36 218	0.24 159	0.81 109	1.44 299	0.38 178	0.37 224	1.21 259	0.64 269	2.13 318	1.97 296	0.27 242	0.20 190	0.59 277	0.41 215	0.83 268	0.63 240

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 353	4.50 354	1.31 340	2.75 333	2.71 350	5.17 350	7.48 355	5.91 356	8.23 357	1.63 342	10.81 358	75.58 370	10.28 347	4.33 348	2.18 242	1.44 299	7.17 358	8.31 359	6.88 325	1.67 339	3.57 349	2.90 343	1.30 325	1.13 345	4.31 354	6.17 356	20.85 367	4.05 343

MLCV	0.53 206	0.25 191	0.24 202	0.36 246	0.32 240	0.30 199	0.22 191	0.46 259	0.47 266	0.53 248	0.80 268	0.51 231	0.40 237	0.26 172	0.94 156	1.44 299	0.41 195	0.30 173	1.26 265	0.27 139	1.16 221	1.23 201	0.23 226	0.35 259	0.33 191	0.35 190	0.49 191	0.34 172

RAFT-Test	0.64 231	0.24 179	0.22 189	0.25 195	0.21 175	0.45 267	0.17 173	0.45 252	0.26 193	0.66 285	0.80 268	0.40 188	0.39 235	0.36 233	1.01 167	1.49 303	0.41 195	0.34 206	1.29 274	0.61 260	1.90 304	1.84 280	0.17 183	0.18 168	0.54 264	0.93 288	0.41 150	1.26 291

ktn	6.56 351	5.17 356	14.71 365	5.30 344	4.74 353	9.67 358	6.68 353	7.48 360	12.97 364	1.88 344	2.35 335	27.30 366	21.86 359	4.31 347	5.72 312	1.50 304	4.02 353	1.83 348	15.82 354	4.59 354	2.65 339	2.06 302	3.99 351	1.18 347	2.40 342	1.57 319	2.89 346	2.50 320

MSMDNet	0.63 228	0.24 179	0.22 189	0.19 148	0.20 165	0.38 242	0.17 173	0.43 243	0.24 176	0.60 266	0.33 192	0.40 188	1.53 299	0.50 275	0.85 137	1.50 304	0.42 204	0.35 212	1.26 265	0.67 277	1.90 304	2.18 318	0.17 183	0.18 168	0.58 273	0.53 248	0.39 142	0.58 232

IMH-64-1	1.98 315	1.48 322	1.04 331	1.97 322	1.55 333	2.06 326	2.27 330	1.02 322	1.16 322	0.58 257	0.75 263	1.89 314	2.78 322	2.77 336	9.78 350	1.51 306	1.19 309	0.66 308	3.01 305	0.81 292	1.48 257	2.06 302	3.25 343	0.74 323	1.59 327	1.25 308	2.09 332	2.83 326

IMH-64	1.98 315	1.48 322	1.04 331	1.97 322	1.55 333	2.06 326	2.27 330	1.02 322	1.16 322	0.58 257	0.75 263	1.89 314	2.78 322	2.77 336	9.78 350	1.51 306	1.19 309	0.66 308	3.01 305	0.81 292	1.48 257	2.06 302	3.25 343	0.74 323	1.59 327	1.25 308	2.09 332	2.83 326

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 261	0.37 264	0.57 298	0.34 241	0.29 227	0.54 279	0.69 291	0.45 252	0.72 295	0.64 280	1.75 326	0.59 245	0.64 265	0.23 152	0.93 153	1.53 308	0.44 215	0.40 245	1.27 268	1.04 322	1.62 284	2.22 323	0.18 194	0.38 267	0.83 301	0.48 239	2.98 347	1.10 276

TorneroNet	5.38 349	2.29 339	1.20 337	17.70 361	6.11 359	4.86 349	6.44 352	2.12 346	4.67 353	1.56 341	7.04 348	11.27 351	24.96 362	4.04 345	5.06 303	1.56 309	3.02 341	0.79 325	14.79 352	1.88 344	2.79 341	2.59 339	3.47 347	0.89 333	6.89 357	2.63 340	1.30 302	3.48 336

ELAS	2.27 321	1.03 315	1.10 336	1.38 316	1.13 322	1.45 313	1.10 307	1.38 336	1.09 318	0.94 327	7.66 350	3.71 334	3.10 328	1.11 313	6.64 322	1.56 309	1.42 320	1.43 346	2.52 297	0.69 278	2.33 332	3.03 348	0.69 311	0.82 330	3.50 349	4.32 352	2.52 343	3.70 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	12.77 360	18.28 366	5.31 357	23.03 364	20.03 366	22.79 366	18.73 365	10.19 364	4.29 352	21.40 368	17.07 364	21.90 362	12.67 353	27.64 368	4.72 296	1.57 311	13.91 363	9.09 360	27.19 363	10.23 359	5.66 357	2.42 334	25.54 367	13.38 366	1.45 325	0.65 264	3.23 352	2.39 317

ELAS_RVC	2.37 323	0.95 314	1.21 338	1.26 314	0.98 317	1.99 324	1.12 310	1.45 338	0.86 301	0.99 330	7.87 351	3.60 333	8.50 343	1.07 311	6.31 319	1.59 312	1.34 316	1.44 347	2.57 299	0.79 290	2.43 335	3.03 348	0.71 312	0.88 332	3.51 350	3.72 349	1.69 320	2.07 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	3.44 340	2.19 337	2.33 354	7.00 353	1.73 339	3.02 339	4.22 343	1.95 344	3.75 351	0.82 318	3.10 340	4.11 338	12.63 352	3.76 344	6.96 327	1.63 313	3.11 343	0.79 325	7.96 334	1.98 347	2.65 339	2.69 340	3.37 346	0.90 334	2.67 345	2.65 341	1.21 298	3.65 338

G-Net	1.35 293	0.55 299	0.65 308	0.43 264	0.49 284	0.56 282	0.48 261	0.89 312	1.35 331	0.67 288	1.22 301	3.00 324	1.21 291	0.36 233	4.11 290	1.64 314	0.61 274	0.76 321	1.37 279	1.35 334	1.63 285	1.89 285	0.39 276	0.61 312	0.80 298	3.07 344	1.57 314	4.68 347

DF	0.79 249	0.26 209	0.22 189	0.27 207	0.16 117	0.37 237	0.11 105	0.39 219	0.25 184	0.34 162	0.25 140	0.52 234	0.35 215	0.24 159	0.83 126	1.67 315	0.44 215	0.40 245	7.07 328	0.49 237	1.48 257	1.80 277	0.21 216	0.27 233	0.58 273	1.23 307	0.53 208	0.57 231

ITSA-stereo	0.96 264	0.36 258	0.34 254	0.55 281	0.41 275	0.32 210	0.64 285	0.52 279	0.47 266	0.71 299	1.48 312	0.67 259	0.62 263	0.35 230	3.07 271	1.67 315	0.52 251	0.56 297	1.10 245	0.87 303	1.33 243	1.89 285	0.52 296	0.51 291	0.50 257	1.05 298	3.15 351	1.80 310

gcap-zeroshot	1.09 276	0.23 164	0.33 250	0.59 289	0.20 165	0.40 252	0.35 234	0.45 252	0.24 176	0.74 306	1.21 300	0.63 253	0.34 207	0.25 167	0.80 107	1.71 317	3.94 352	0.29 167	9.06 338	0.81 292	1.52 267	1.94 293	1.39 326	0.18 168	0.58 273	0.39 206	0.41 150	0.41 198

iResNet	0.62 224	0.26 209	0.26 220	0.36 246	0.38 269	0.42 257	0.27 207	0.46 259	0.31 223	0.56 252	0.73 261	0.68 260	0.73 275	0.17 106	1.73 219	1.72 318	0.39 183	0.37 224	1.52 283	0.57 250	1.58 281	0.98 156	0.20 211	0.46 281	0.34 194	0.39 206	0.59 231	0.40 197

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 328	0.30 236	0.54 293	0.34 241	0.37 266	0.63 290	0.68 290	0.48 263	1.07 316	0.69 293	1.55 315	0.62 249	0.59 259	0.18 125	0.86 140	1.75 319	0.42 204	0.50 278	49.64 369	1.04 322	1.53 272	2.14 311	0.19 203	0.28 238	0.72 287	1.86 330	0.98 282	1.07 272

DAS	0.67 233	0.27 218	0.24 202	0.38 252	0.33 244	0.34 224	0.33 228	0.51 273	0.46 260	0.61 269	0.94 284	0.78 270	0.67 270	0.19 128	0.96 160	1.83 320	0.55 259	0.47 264	1.12 247	0.61 260	2.11 314	1.69 266	0.27 242	0.44 278	0.43 240	0.43 224	0.62 237	0.48 215

SepStereo	0.67 233	0.27 218	0.24 202	0.38 252	0.33 244	0.34 224	0.33 228	0.51 273	0.46 260	0.61 269	0.94 284	0.78 270	0.67 270	0.19 128	0.96 160	1.83 320	0.55 259	0.47 264	1.12 247	0.61 260	2.11 314	1.69 266	0.27 242	0.44 278	0.43 240	0.43 224	0.62 237	0.48 215

TRStereo	1.21 284	0.32 242	0.47 286	0.25 195	0.18 147	0.64 291	0.26 205	0.44 248	0.20 144	0.70 298	0.57 234	0.80 273	0.29 179	0.23 152	1.08 180	1.85 322	0.37 173	0.35 212	1.05 240	0.88 309	1.36 246	1.89 285	0.17 183	0.16 142	0.67 284	16.20 366	0.88 273	0.49 220

SGM-Forest	1.95 312	0.37 264	0.25 215	0.54 277	0.44 279	0.40 252	0.24 194	0.59 285	0.75 297	0.72 303	0.66 248	0.99 279	2.05 311	0.34 224	5.58 309	1.88 323	0.46 225	0.39 241	23.75 360	0.29 148	2.17 323	1.62 261	0.40 279	0.29 244	1.04 312	0.59 256	1.80 324	4.01 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCPNet	1.59 303	0.37 264	0.74 314	0.43 264	0.76 310	0.42 257	1.45 317	0.90 314	0.70 293	0.76 311	1.68 324	0.76 268	3.19 329	0.76 301	8.96 340	1.92 324	0.54 257	0.37 224	4.76 316	1.03 321	1.19 224	1.09 173	0.94 318	0.40 271	1.06 315	1.36 311	0.93 279	5.53 352

Anonymous3	0.57 215	0.29 231	0.22 189	0.21 167	0.25 206	0.27 184	0.22 191	0.51 273	0.35 237	0.37 193	0.27 158	0.76 268	0.54 256	0.47 267	1.18 190	1.93 325	0.51 246	0.47 264	0.94 231	0.58 254	1.27 236	1.69 266	0.19 203	0.21 202	0.36 210	0.39 206	0.54 211	0.37 187

KSHMR	5.12 347	2.29 339	1.47 344	20.10 362	3.65 352	5.24 351	9.39 356	1.58 342	6.86 356	1.38 339	1.49 313	2.35 319	27.00 368	4.39 351	4.91 299	1.96 326	1.66 323	1.12 343	15.45 353	1.19 331	2.92 346	2.14 311	4.07 352	1.21 348	7.00 358	2.72 343	1.95 330	2.80 325

WAO-8	3.09 333	2.55 343	1.41 342	5.78 348	1.73 339	2.51 336	3.26 339	1.28 330	1.93 343	5.67 357	8.70 355	3.06 327	6.18 339	4.38 349	3.04 269	1.97 327	1.78 328	0.75 319	9.44 340	1.54 336	1.76 295	2.31 329	2.46 332	1.07 342	2.29 340	1.80 327	1.83 325	2.83 326

Venus	3.09 333	2.55 343	1.41 342	5.78 348	1.73 339	2.51 336	3.26 339	1.28 330	1.93 343	5.67 357	8.70 355	3.06 327	6.18 339	4.38 349	3.04 269	1.97 327	1.78 328	0.75 319	9.44 340	1.54 336	1.76 295	2.31 329	2.46 332	1.07 342	2.29 340	1.80 327	1.83 325	2.83 326

UNDER WATER-64	3.14 335	2.61 345	1.56 348	4.95 341	2.92 351	3.47 341	4.38 344	2.32 348	1.63 339	1.37 338	1.36 308	5.08 342	4.79 336	3.47 343	7.48 333	2.02 329	3.68 350	1.11 341	3.99 313	1.95 345	2.87 342	2.92 345	5.01 358	1.40 350	1.99 338	3.99 350	2.15 334	4.42 345

PSMNet-ADL	0.77 245	0.29 231	0.30 237	0.33 236	0.32 240	0.32 210	0.37 242	0.55 281	0.35 237	0.71 299	1.43 311	0.56 241	1.01 282	2.47 335	1.18 190	2.02 329	1.58 321	0.41 248	1.06 241	0.50 239	1.25 234	1.44 231	0.35 272	0.24 222	0.35 201	0.41 215	0.65 241	0.34 172

DPSNet	1.40 295	0.43 285	0.38 267	0.54 277	0.61 301	0.65 294	0.57 270	0.51 273	0.67 290	0.46 230	0.87 277	3.54 332	1.62 301	1.43 317	2.52 253	2.12 331	0.99 297	0.99 336	7.37 331	1.69 340	2.21 326	2.98 347	0.95 319	0.74 323	0.76 292	0.76 274	0.75 261	0.82 257

ADCS	1.39 294	0.51 291	0.47 286	0.45 272	0.55 292	0.51 274	0.64 285	0.68 294	1.05 312	0.57 254	0.72 259	0.80 273	2.34 316	0.51 277	9.94 354	2.13 332	0.76 288	0.62 304	1.30 275	0.62 264	1.80 300	1.62 261	0.43 284	0.56 299	0.76 292	2.09 333	1.59 316	3.47 335

MFN_U_SF_RVC	1.81 309	2.41 342	1.86 351	2.14 329	1.76 343	1.92 320	2.34 333	1.56 341	1.47 337	3.68 352	3.76 342	1.21 288	1.27 294	1.71 320	3.52 281	2.14 333	1.01 298	0.92 331	3.46 311	0.99 318	1.73 293	1.56 254	0.77 315	2.30 357	0.76 292	0.81 277	0.70 251	0.98 269

EKT-Stereo	1.22 285	0.27 218	0.24 202	0.28 216	0.25 206	0.31 203	0.54 269	0.43 243	0.29 212	0.44 225	0.57 234	0.49 227	0.44 247	0.31 210	13.29 361	2.18 334	0.54 257	0.53 289	1.26 265	1.02 320	5.16 354	2.03 300	0.14 146	0.19 180	0.42 235	0.35 190	0.56 217	0.34 172

STStereo	3.38 338	1.14 318	1.69 350	7.09 354	1.35 330	7.29 356	2.62 336	2.11 345	2.34 346	0.95 328	2.86 339	5.97 345	6.28 341	0.38 244	11.54 358	2.20 335	0.93 293	0.89 330	11.21 347	0.90 310	1.58 281	1.46 234	0.55 298	1.58 351	3.31 348	3.09 345	3.08 350	6.91 354

SPS-STEREO	1.49 300	0.72 306	0.69 310	0.90 307	0.75 309	0.82 304	0.74 292	0.83 307	0.76 298	0.85 320	1.62 318	1.42 296	1.09 287	0.70 298	1.97 231	2.32 336	1.04 300	0.97 334	10.95 346	1.01 319	2.60 338	2.45 335	0.64 305	0.76 326	0.81 300	0.79 276	1.11 295	0.96 266
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	1.11 278	0.42 284	0.41 275	0.57 285	0.59 296	0.54 279	1.41 316	0.71 296	0.48 268	0.61 269	1.28 303	1.51 301	2.96 326	1.04 309	1.42 208	2.33 337	0.81 289	0.96 332	1.74 288	1.09 326	2.41 334	1.74 272	0.82 316	0.50 289	0.48 256	0.69 268	1.09 291	1.28 294

AIO_test	0.48 194	0.19 97	0.13 82	0.14 99	0.10 61	0.38 242	0.28 211	0.19 74	0.13 75	0.17 71	0.10 47	0.18 63	0.09 49	0.11 57	2.64 257	2.40 338	0.22 75	0.22 108	0.32 95	0.12 44	0.29 74	2.50 338	0.15 165	0.08 50	0.16 74	1.42 313	0.21 74	0.10 44

CBMV	1.06 275	0.38 272	0.33 250	0.42 262	0.39 271	0.39 249	0.31 217	0.87 309	0.40 247	0.65 281	0.86 275	1.47 299	1.22 293	1.02 308	1.89 229	2.41 339	0.67 279	0.51 282	1.66 285	0.78 288	1.69 289	2.20 321	0.31 263	0.52 293	0.47 250	0.49 242	1.04 289	5.23 349
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNDER WATER	4.11 344	2.66 346	1.51 345	4.92 340	5.25 354	3.49 342	7.24 354	2.33 349	1.84 342	1.65 343	1.20 298	5.04 340	21.14 358	5.09 356	4.93 301	2.44 340	3.86 351	1.09 340	8.36 336	1.97 346	3.80 351	2.73 341	5.04 359	2.11 355	1.96 337	3.54 348	1.91 329	3.93 341

NOSS_ROB	0.81 254	0.36 258	0.27 227	0.37 250	0.35 259	0.37 237	0.29 214	0.87 309	0.39 244	0.71 299	0.93 282	0.99 279	0.60 262	1.26 316	2.02 233	2.44 340	0.57 267	0.58 300	0.68 200	0.43 213	2.16 322	2.47 336	0.32 268	0.47 284	0.42 235	0.43 224	0.72 253	0.42 201

edge stereo	1.98 315	0.52 292	1.03 330	0.72 298	0.63 302	0.79 302	0.83 296	0.93 317	1.45 334	3.71 353	1.22 301	2.08 317	4.38 335	1.06 310	2.14 240	2.51 342	0.64 277	0.55 293	7.27 330	7.84 358	1.43 252	5.56 357	2.02 331	0.53 295	0.61 280	0.55 251	0.87 271	1.48 301

FAT-Stereo	1.13 281	0.37 264	0.57 298	0.56 284	0.63 302	0.50 271	0.52 265	0.75 299	0.44 255	0.79 314	2.82 338	1.45 298	1.95 310	0.49 274	2.78 260	2.52 343	0.57 267	0.60 302	2.42 294	1.17 330	2.12 317	2.13 310	0.74 314	0.58 307	0.41 232	0.56 252	0.72 253	1.27 293

JetBlue	2.73 330	1.92 333	1.56 348	2.34 330	1.82 345	2.66 338	2.78 337	1.44 337	1.45 334	0.81 316	0.82 271	4.05 337	1.44 298	2.08 329	9.39 346	2.60 344	1.69 325	1.33 344	2.15 290	1.21 332	3.25 347	3.66 352	1.90 330	1.08 344	2.76 347	5.03 353	2.31 341	10.12 359

AnyNet_C01	1.52 302	0.60 302	0.54 293	0.63 294	0.56 293	0.51 274	1.16 312	0.89 312	1.30 329	0.68 291	0.88 278	1.27 289	1.30 297	0.54 281	11.26 357	2.64 345	1.16 307	1.01 337	1.42 282	0.75 284	1.67 286	1.92 292	0.60 302	0.62 316	1.33 323	0.97 294	1.63 318	3.28 333

MeshStereo	2.03 320	0.72 306	0.61 306	1.20 311	0.79 313	1.01 308	0.66 288	1.54 340	1.35 331	0.92 325	2.10 331	4.00 336	3.06 327	0.71 300	9.66 348	2.82 346	1.05 301	0.76 321	4.73 315	0.75 284	3.34 348	3.73 353	0.48 293	0.58 307	1.79 334	1.18 303	2.41 342	2.78 323
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
HUF	0.50 197	0.17 75	0.13 82	0.11 71	0.12 78	0.40 252	0.11 105	0.22 86	0.11 60	0.22 81	0.09 41	0.19 68	0.19 124	0.11 57	3.00 268	2.86 347	0.70 283	0.49 273	0.61 184	0.20 96	0.53 142	1.85 281	0.28 248	0.18 168	0.15 64	0.18 88	0.18 57	0.13 56

DGSMNet	2.89 331	1.85 331	1.04 331	1.35 315	0.50 288	1.94 321	0.59 276	2.82 352	1.53 338	3.95 354	15.60 360	1.84 311	3.19 329	4.88 354	2.89 262	2.87 348	3.06 342	1.91 349	4.57 314	2.02 348	4.46 352	3.48 350	1.64 329	2.11 355	0.88 304	3.46 347	1.04 289	2.62 321

S-Stereo	1.43 296	0.40 275	0.43 281	0.60 291	0.58 295	0.64 291	1.10 307	0.61 289	0.57 280	0.69 293	4.10 344	1.62 306	0.65 267	0.46 265	4.54 295	2.87 348	0.55 259	0.65 305	4.87 318	4.90 356	1.26 235	2.26 325	0.99 321	0.61 312	0.41 232	0.53 248	0.66 243	0.97 267

SGM+DAISY	2.56 327	0.94 312	0.92 320	1.06 309	0.97 316	1.24 312	1.04 305	1.31 332	1.76 340	1.12 335	2.01 329	2.59 322	3.35 332	0.87 304	6.30 318	3.19 350	1.16 307	1.11 341	6.92 327	1.55 338	2.89 343	2.90 343	0.67 309	1.23 349	3.89 351	4.14 351	5.13 355	8.82 357

MANE	3.30 337	1.71 329	1.93 352	1.49 318	1.37 331	1.77 318	2.02 323	1.90 343	2.39 347	0.87 321	1.68 324	3.71 334	4.07 333	0.78 302	7.43 331	3.40 351	1.81 331	6.10 358	2.99 304	1.05 324	2.09 313	2.38 333	0.61 304	1.76 354	5.46 355	6.93 357	8.52 358	12.82 361

JetRed	3.85 343	2.71 347	3.02 355	2.08 327	2.45 349	3.41 340	4.64 345	2.34 350	1.83 341	1.88 344	1.20 298	3.35 331	1.28 296	3.27 341	9.82 352	3.50 352	4.08 354	3.88 355	2.41 293	1.82 343	5.48 356	4.79 355	3.60 348	1.67 353	4.20 352	11.19 362	5.32 356	8.78 356

ACV-stereo	5.83 350	11.12 360	0.40 271	0.64 296	0.34 254	6.32 353	4.79 346	4.59 355	0.50 272	0.65 281	0.85 273	1.68 309	8.74 344	4.63 352	8.94 339	3.51 353	0.67 279	0.58 300	83.85 370	1.15 329	3.70 350	6.30 358	0.42 283	0.42 274	0.38 223	0.78 275	0.76 265	0.58 232

HBP-ISP	1.24 287	0.38 272	0.50 291	0.52 275	0.41 275	0.45 267	0.33 228	0.55 281	0.40 247	0.76 311	1.30 304	0.48 225	0.48 254	1.92 324	9.87 353	3.68 354	0.55 259	0.66 308	0.82 216	0.95 314	2.11 314	2.96 346	0.30 257	0.46 281	0.47 250	0.52 246	0.94 280	0.60 235

MADNet++	2.98 332	1.95 334	2.23 353	1.73 321	2.39 348	1.68 316	2.24 329	2.26 347	2.69 349	2.34 349	2.78 337	3.30 330	3.34 331	2.86 339	4.22 292	4.20 355	2.65 337	2.14 351	3.69 312	3.00 351	4.95 353	7.04 359	1.44 328	2.60 358	1.93 336	5.78 354	2.76 345	2.35 316

PML	14.72 363	11.16 361	4.09 356	13.72 359	8.87 361	13.75 359	6.38 351	7.25 358	36.05 371	10.34 363	59.29 371	46.05 369	52.59 370	6.65 361	6.70 323	4.81 356	10.30 360	3.77 354	21.46 357	4.87 355	5.83 358	5.51 356	3.98 350	4.24 359	15.02 367	6.06 355	20.81 366	7.86 355

DispFullNet	3.41 339	2.89 349	1.54 346	1.52 319	1.71 338	1.49 314	1.66 320	1.26 329	2.27 345	2.07 347	1.94 328	15.55 357	4.16 334	1.77 321	5.50 308	4.82 357	2.33 335	0.96 332	23.18 359	4.57 353	2.36 333	2.47 336	0.73 313	0.57 304	1.23 321	0.62 260	1.37 305	1.51 303

DPSimNet_ROB	19.60 364	30.02 369	12.51 362	29.96 368	26.66 369	21.35 365	18.10 364	23.34 369	23.91 368	14.59 367	30.41 369	25.17 364	25.12 363	12.92 366	12.40 359	9.18 358	23.72 367	11.03 361	37.61 368	12.43 364	24.99 367	8.77 361	13.55 366	15.98 367	13.56 364	10.45 360	19.73 365	21.73 366

BEATNet-Init1	11.60 359	15.45 363	5.36 358	21.04 363	10.14 363	20.37 364	13.59 362	8.80 363	6.63 355	4.42 356	10.00 357	14.23 355	19.35 356	4.04 345	10.43 356	9.21 359	6.50 356	5.00 356	32.12 367	14.67 366	8.25 361	7.49 360	5.66 360	5.23 361	12.24 363	7.07 358	21.30 368	14.66 362

HanzoNet	11.30 357	14.06 362	16.74 366	13.89 360	9.10 362	15.60 362	21.20 366	11.16 365	12.45 363	6.15 359	7.25 349	20.77 361	27.41 369	28.53 369	4.84 298	9.79 360	14.66 364	2.80 353	24.65 361	12.81 365	5.39 355	4.27 354	8.60 363	1.63 352	2.70 346	2.61 339	2.55 344	3.43 334

DGTPSM_ROB	9.57 355	4.02 352	11.10 360	3.15 335	5.69 355	3.62 343	5.37 349	3.67 353	9.11 358	3.26 351	7.88 352	9.79 350	14.19 355	4.73 353	13.10 360	11.13 361	5.27 355	11.44 362	7.09 329	10.27 360	6.42 359	15.33 362	4.54 356	9.05 362	10.05 359	27.51 367	11.07 361	30.63 367

DPSMNet_ROB	11.01 356	4.36 353	11.20 361	3.81 338	5.73 356	4.71 348	5.45 350	3.67 353	9.75 360	4.35 355	13.56 359	11.30 352	26.82 367	5.44 360	13.51 362	12.50 362	6.62 357	12.38 363	14.62 351	10.30 361	7.11 360	16.01 363	4.56 357	9.06 363	11.07 362	27.51 367	11.13 362	30.63 367

DPSM_ROB	13.84 361	8.97 358	13.58 363	5.45 345	6.10 357	7.18 354	5.27 347	8.45 361	11.05 361	6.78 360	8.04 353	8.60 348	12.52 350	5.36 358	16.95 363	14.18 363	11.50 361	14.64 364	9.74 342	12.04 362	17.24 363	19.94 366	4.24 353	11.13 364	27.83 368	35.96 369	31.24 369	39.61 369

DPSM	13.84 361	8.97 358	13.58 363	5.45 345	6.10 357	7.18 354	5.27 347	8.45 361	11.05 361	6.78 360	8.04 353	8.60 348	12.52 350	5.36 358	16.95 363	14.18 363	11.50 361	14.64 364	9.74 342	12.04 362	17.24 363	19.94 366	4.24 353	11.13 364	27.83 368	35.96 369	31.24 369	39.61 369

HaxPig	22.03 365	23.76 367	21.73 367	25.29 365	25.48 368	24.76 367	26.73 367	22.91 368	21.16 365	29.02 369	26.42 367	24.60 363	19.57 357	25.83 367	24.34 365	21.24 365	25.03 368	26.17 366	24.65 361	23.00 367	18.72 365	16.12 364	29.01 368	21.22 369	10.44 360	12.85 364	9.65 359	15.02 363

MEDIAN_ROB	25.69 366	28.81 368	26.20 368	29.88 367	29.43 370	29.00 368	30.34 368	27.00 370	24.64 369	34.12 370	30.21 368	29.31 367	23.43 361	29.48 370	26.63 366	23.36 366	29.99 369	29.41 368	29.88 364	27.28 370	23.55 366	19.50 365	31.94 369	23.91 372	14.08 366	13.72 365	13.09 364	15.43 364

AVERAGE_ROB	27.45 367	31.37 370	28.57 371	32.97 369	32.12 371	32.15 369	33.40 369	29.93 371	27.60 370	35.93 371	32.13 370	32.22 368	25.90 366	32.99 371	28.90 367	25.88 367	31.46 370	30.17 370	31.78 365	29.24 371	25.48 368	21.56 368	34.85 370	27.16 373	14.02 365	10.69 361	11.65 363	11.07 360

CasAABBNet	27.80 368	18.03 364	27.32 369	10.90 355	12.21 364	14.33 360	10.52 358	16.96 366	22.28 366	13.77 365	16.14 361	17.40 360	25.40 365	10.69 364	34.10 369	28.35 368	23.05 365	29.43 369	19.46 355	24.14 368	34.48 369	39.80 369	8.47 361	22.42 370	56.04 371	72.44 371	62.78 371	79.64 371

FlowAnything	27.85 369	18.03 364	27.34 370	10.94 356	12.29 365	14.36 361	10.56 359	17.06 367	22.31 367	13.81 366	16.29 362	17.36 359	25.24 364	10.81 365	34.02 368	28.46 369	23.06 366	29.40 367	19.47 356	24.22 369	34.52 370	40.11 370	8.49 362	22.48 371	56.03 370	72.70 372	62.83 372	79.78 372

LSM0	4.83 346	0.52 292	0.57 298	0.78 300	0.66 305	0.81 303	1.26 314	1.10 327	1.08 317	0.88 322	1.65 321	1.82 310	2.45 318	0.40 254	38.07 370	52.94 370	0.87 290	0.61 303	5.33 319	1.09 326	2.57 337	3.54 351	0.43 284	0.69 321	0.94 306	2.15 334	1.61 317	5.62 353

DLNR_Zeroshot_test	11.48 358	37.23 371	0.46 284	54.89 371	0.21 175	0.37 237	49.84 371	0.47 261	0.22 161	0.80 315	0.59 239	0.62 249	0.36 218	3.08 340	63.85 371	73.41 371	9.38 359	5.61 357	2.77 301	0.65 275	1.83 302	1.41 227	0.13 132	0.22 210	0.37 218	0.38 204	0.43 171	0.48 215

GS-Stereo																							0.04 10	0.06 29	0.27 147	0.09 18	0.12 21	0.07 12

ASD4																								18.37 368

Low-res two-view benchmark