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.

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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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 22	0.23 10	0.15 12	0.18 17	0.19 26	0.42 47	0.14 8	0.12 7	0.34 2	0.42 8	0.32 9	0.25 7	0.30 6	0.18 3	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 20	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

LACA2	0.22 2	0.19 2	0.17 19	0.23 31	0.16 16	0.18 13	0.11 18	0.17 1	0.15 12	0.16 12	0.07 2	0.32 25	0.15 15	0.12 7	0.38 6	0.44 10	0.27 2	0.31 18	0.32 8	0.17 1	0.30 8	0.39 22	0.12 6	0.12 4	0.26 9	0.24 9	0.30 2	0.23 13

BridgeDepth	0.23 3	0.23 10	0.16 16	0.17 15	0.20 29	0.18 13	0.12 22	0.24 12	0.16 16	0.18 17	0.08 4	0.39 40	0.13 5	0.18 30	0.41 7	0.45 13	0.26 1	0.27 13	0.32 8	0.20 7	0.33 12	0.35 18	0.09 1	0.13 8	0.27 15	0.26 21	0.33 4	0.24 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 4	0.21 6	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 18	0.16 54	0.28 22	0.10 1	0.17 15	0.14 16	0.23 8	0.14 8	0.12 7	0.47 10	0.42 8	0.37 20	0.23 4	0.35 10	0.19 4	0.35 15	0.25 5	0.14 10	0.14 16	0.23 3	0.21 4	0.67 52	0.22 9

MLG-Stereo	0.25 5	0.25 13	0.14 5	0.11 2	0.20 29	0.12 2	0.07 3	0.21 7	0.12 3	0.19 20	0.11 8	0.29 18	0.10 1	0.21 43	0.61 22	0.65 33	0.36 17	0.35 28	0.44 32	0.23 16	0.35 15	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 20	0.25 26

AIO-test1	0.25 5	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 52	0.33 35	0.16 16	0.25 33	0.24 38	0.35 32	0.14 8	0.19 34	0.56 21	0.59 23	0.35 14	0.30 16	0.35 10	0.27 25	0.33 12	0.31 11	0.13 9	0.13 8	0.23 3	0.23 7	0.31 3	0.18 2

MLG-Stereo_test1	0.26 7	0.22 7	0.14 5	0.13 7	0.22 38	0.11 1	0.08 5	0.22 9	0.12 3	0.20 21	0.12 10	0.33 29	0.11 2	0.21 43	0.66 26	0.64 31	0.37 20	0.35 28	0.50 37	0.22 12	0.39 20	0.30 9	0.12 6	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 29	0.27 30

CoSv	0.26 7	0.38 33	0.20 26	0.18 18	0.14 10	0.35 79	0.09 10	0.38 45	0.16 16	0.20 21	0.08 4	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 10	0.59 23	0.42 33	0.23 4	0.39 22	0.19 4	0.40 23	0.23 3	0.10 2	0.13 8	0.40 48	0.25 12	0.36 7	0.24 17

NLSM3	0.27 9	0.23 10	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 26	0.14 40	0.35 41	0.20 34	0.18 17	0.33 56	0.23 8	0.21 40	0.21 43	0.55 18	0.44 10	0.39 26	0.31 18	0.35 10	0.19 4	0.32 10	0.30 9	0.22 36	0.15 20	0.26 9	0.33 46	0.40 9	0.27 30

MM-Stereo_test3	0.27 9	0.36 29	0.14 5	0.25 38	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 55	0.18 29	0.25 33	0.10 6	0.41 46	0.12 4	0.11 3	0.36 4	0.40 6	0.42 33	0.26 9	0.37 19	0.25 22	0.33 12	0.25 5	0.24 45	0.12 4	0.29 20	0.20 1	0.77 68	0.23 13

LG-Stereo	0.28 11	0.26 15	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 36	0.13 33	0.30 28	0.15 12	0.23 28	0.19 26	0.52 63	0.14 8	0.18 30	0.55 18	0.58 21	0.39 26	0.30 16	0.54 44	0.22 12	0.44 30	0.31 11	0.12 6	0.12 4	0.28 18	0.24 9	0.46 17	0.24 17

MM-Stereo_test1	0.29 12	0.69 82	0.15 12	0.23 31	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 44	0.14 6	0.27 38	0.11 8	0.43 48	0.11 2	0.12 7	0.45 9	0.48 15	0.45 40	0.32 22	0.42 27	0.27 25	0.35 15	0.35 18	0.23 42	0.13 8	0.31 23	0.23 7	0.63 45	0.24 17

LACA1	0.30 13	0.38 33	0.21 33	0.22 29	0.23 41	0.19 18	0.14 40	0.27 21	0.22 44	0.21 24	0.13 13	0.31 22	0.18 28	0.26 59	0.75 32	0.68 38	0.32 9	0.40 46	0.37 19	0.23 16	0.32 10	0.33 16	0.11 3	0.15 20	0.35 32	0.30 34	0.45 15	0.33 41

MonStereo	0.30 13	0.25 13	0.20 26	0.19 21	0.21 34	0.15 3	0.13 33	0.20 6	0.16 16	0.22 25	0.17 19	0.32 25	0.16 18	0.17 27	0.54 16	0.54 18	0.40 30	0.32 22	0.50 37	0.27 25	0.43 27	0.51 40	0.22 36	0.14 16	0.34 29	0.41 69	0.49 22	0.40 52

RSM	0.30 13	0.30 24	0.22 37	0.32 64	0.15 13	0.21 26	0.10 15	0.17 1	0.16 16	0.14 4	0.26 42	0.22 6	0.19 31	0.14 15	0.64 25	0.60 25	0.39 26	0.37 33	0.35 10	0.33 39	0.46 33	0.54 43	0.19 28	0.16 25	0.30 22	0.26 21	0.58 36	0.24 17

MoCha-V2	0.30 13	0.31 26	0.23 42	0.21 27	0.17 22	0.17 12	0.14 40	0.23 10	0.11 2	0.26 37	0.28 46	0.32 25	0.16 18	0.19 34	0.62 23	0.61 27	0.39 26	0.38 38	0.35 10	0.42 64	0.61 49	0.51 40	0.15 13	0.16 25	0.35 32	0.26 21	0.34 5	0.19 3

ProNet	0.30 13	0.27 17	0.31 53	0.26 40	0.15 13	0.27 52	0.27 97	0.38 45	0.13 5	0.15 9	0.49 92	0.29 18	0.13 5	0.16 23	0.73 30	0.49 16	0.43 35	0.32 22	0.35 10	0.27 25	0.38 18	0.22 1	0.38 80	0.22 52	0.32 24	0.20 1	0.38 8	0.27 30

111111	0.31 18	0.37 30	0.19 23	0.25 38	0.29 59	0.22 35	0.09 10	0.19 4	0.16 16	0.10 1	0.17 19	0.27 11	0.17 23	0.18 30	0.79 34	0.56 20	0.46 44	0.28 14	0.76 67	0.24 19	0.53 42	0.61 53	0.21 33	0.11 3	0.25 7	0.25 12	0.41 12	0.19 3

AIO-Stereo	0.31 18	0.33 27	0.22 37	0.35 70	0.16 16	0.20 22	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 31	0.21 3	0.16 18	0.14 15	0.55 18	0.55 19	0.41 31	0.39 42	1.18 106	0.36 45	0.39 20	0.43 29	0.17 17	0.16 25	0.32 24	0.24 9	0.61 41	0.19 3

GREAT-IGEV	0.32 20	0.37 30	0.21 33	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 28	0.16 16	0.33 47	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.20 39	0.74 31	0.61 27	0.45 40	0.29 15	0.42 27	0.28 31	0.43 27	0.52 42	0.21 33	0.17 32	0.27 15	0.25 12	0.88 74	0.23 13
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 21	0.39 38	0.23 42	0.19 21	0.16 16	0.21 26	0.20 73	0.48 55	0.20 34	0.23 28	0.21 32	0.32 25	0.22 46	0.10 2	0.63 24	0.39 3	0.37 20	0.22 3	0.36 16	0.21 11	0.48 35	0.79 73	0.18 23	0.14 16	0.35 32	0.29 32	0.97 85	0.30 38

GSStereo	0.33 21	0.41 41	0.21 33	0.31 60	0.22 38	0.25 47	0.14 40	0.28 22	0.16 16	0.25 33	0.15 17	0.37 37	0.15 15	0.15 20	0.70 29	0.66 35	0.49 52	0.38 38	0.45 34	0.40 57	0.62 52	0.46 32	0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

RSM++	0.33 21	0.33 27	0.23 42	0.36 78	0.20 29	0.24 42	0.10 15	0.21 7	0.16 16	0.16 12	0.26 42	0.26 10	0.19 31	0.16 23	0.83 36	0.65 33	0.41 31	0.38 38	0.50 37	0.39 51	0.50 37	0.59 50	0.25 48	0.16 25	0.41 51	0.26 21	0.54 30	0.30 38

CroCo-Stereo Lap2	0.33 21	0.22 7	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 41	0.15 12	0.47 64	0.10 6	0.31 22	0.14 8	0.14 15	1.26 56	1.00 78	0.36 17	0.36 32	0.44 32	0.20 7	0.53 42	0.55 44	0.17 17	0.13 8	0.39 45	0.35 54	0.40 9	0.27 30

LACA3	0.34 25	0.44 45	0.22 37	0.24 34	0.21 34	0.21 26	0.17 61	0.26 19	0.21 41	0.27 38	0.19 26	0.46 55	0.17 23	0.27 62	1.06 46	0.61 27	0.32 9	0.37 33	0.53 42	0.27 25	0.41 25	0.41 26	0.16 14	0.18 40	0.40 48	0.31 38	0.46 17	0.45 60

DispViT+	0.34 25	0.27 17	0.22 37	0.28 45	0.32 67	0.19 18	0.14 40	0.28 22	0.24 48	0.30 43	0.25 41	0.30 21	0.21 40	0.22 48	0.83 36	0.62 30	0.27 2	0.40 46	0.43 30	0.32 36	0.38 18	0.41 26	0.20 32	0.36 86	0.32 24	0.57 98	0.46 17	0.41 54

MatchStereo	0.34 25	0.37 30	0.20 26	0.15 10	0.23 41	0.21 26	0.12 22	0.31 33	0.22 44	0.15 9	0.18 21	0.28 15	0.35 71	0.22 48	1.24 54	0.80 54	0.30 6	0.31 18	0.41 25	0.30 34	0.41 25	0.56 46	0.21 33	0.20 43	0.35 32	0.35 54	0.40 9	0.35 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 25	0.27 17	0.21 33	0.13 7	0.18 26	0.21 26	0.14 40	0.30 28	0.23 46	0.35 50	0.18 21	0.34 31	0.17 23	0.16 23	0.98 41	0.78 52	0.44 37	0.35 28	0.43 30	0.23 16	0.40 23	0.48 33	0.16 14	0.21 48	0.40 48	0.40 64	0.71 56	0.37 47

MM-Stereo_test2	0.35 29	0.78 131	0.22 37	0.30 56	0.21 34	0.18 13	0.11 18	0.33 35	0.16 16	0.36 53	0.15 17	0.39 40	0.15 15	0.17 27	0.69 27	0.66 35	0.43 35	0.39 42	0.41 25	0.37 46	0.50 37	0.85 80	0.24 45	0.16 25	0.35 32	0.25 12	0.54 30	0.25 26

CroCo-Stereo	0.35 29	0.20 5	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 35	0.14 6	0.31 46	0.05 1	0.36 34	0.13 5	0.15 20	1.64 74	1.05 85	0.35 14	0.37 33	0.45 34	0.20 7	0.62 52	0.79 73	0.16 14	0.13 8	0.38 41	0.31 38	0.45 15	0.26 29
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
RAFT	0.35 29	0.22 7	0.19 23	0.27 43	0.13 7	0.30 61	0.08 5	0.97 139	0.18 29	0.92 167	0.19 26	0.27 11	0.16 18	0.18 30	0.51 13	0.47 14	0.38 24	0.26 9	0.54 44	0.25 22	0.43 27	0.34 17	0.19 28	0.15 20	0.38 41	0.34 50	0.90 75	0.27 30

IGEV-Stereo++	0.36 32	0.40 39	0.20 26	0.22 29	0.25 49	0.21 26	0.09 10	0.25 17	0.17 26	0.20 21	0.34 59	0.29 18	0.20 39	0.19 34	0.78 33	0.60 25	0.44 37	0.33 25	0.75 64	0.34 42	0.53 42	0.64 57	0.22 36	0.13 8	0.28 18	0.27 28	1.09 95	0.28 35

MSCF	0.37 33	0.41 41	0.20 26	0.34 66	0.19 28	0.23 36	0.14 40	0.30 28	0.20 34	0.67 95	0.13 13	0.27 11	0.17 23	0.14 15	1.02 42	0.77 50	0.37 20	0.34 27	0.36 16	0.28 31	0.45 32	0.50 39	0.22 36	0.20 43	0.35 32	0.90 154	0.70 54	0.25 26

GIP-stereo	0.37 33	0.56 59	0.32 57	0.29 51	0.23 41	0.21 26	0.11 18	0.24 12	0.17 26	0.30 43	0.19 26	0.38 38	0.18 28	0.21 43	1.05 44	0.64 31	0.46 44	0.39 42	0.42 27	0.41 60	0.52 41	0.82 77	0.17 17	0.17 32	0.35 32	0.31 38	0.76 65	0.24 17

GASTEREO	0.38 35	0.42 44	0.20 26	0.34 66	0.18 26	0.24 42	0.14 40	0.30 28	0.19 33	0.73 110	0.12 10	0.28 15	0.17 23	0.13 13	1.05 44	0.74 47	0.38 24	0.33 25	0.37 19	0.30 34	0.44 30	0.56 46	0.23 42	0.20 43	0.35 32	0.87 147	0.73 60	0.24 17

GEAStereo	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

gasm-f	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

MLG-Stereo_test2	0.39 36	0.54 55	0.17 19	0.16 13	0.24 46	0.15 3	0.08 5	0.33 35	0.14 6	0.24 31	0.13 13	0.39 40	0.14 8	0.17 27	1.52 66	0.76 49	0.45 40	0.44 54	1.04 92	0.42 64	0.48 35	0.48 33	0.18 23	0.12 4	0.34 29	0.25 12	0.66 50	0.38 48

AdaDepth	0.41 39	0.41 41	0.20 26	0.24 34	0.28 56	0.23 36	0.16 54	0.32 34	0.20 34	0.23 28	0.29 47	0.27 11	0.21 40	0.23 52	0.97 40	1.09 97	0.49 52	0.41 49	1.08 98	0.34 42	0.54 46	0.59 50	0.18 23	0.21 48	0.29 20	0.28 30	0.75 62	0.43 56

U	0.41 39	0.28 23	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 54	0.14 6	0.49 65	0.07 2	0.36 34	0.16 18	0.20 39	1.71 81	1.14 107	0.44 37	0.41 49	0.59 50	0.32 36	0.66 60	0.92 87	0.17 17	0.17 32	0.50 73	0.36 57	0.49 22	0.35 44

BridgeDepth_RVC	0.42 41	0.54 55	0.27 46	0.35 70	0.28 56	0.26 50	0.14 40	0.55 60	0.32 71	0.38 54	0.22 34	0.44 49	0.23 48	0.28 69	1.45 59	0.77 50	0.35 14	0.41 49	0.53 42	0.33 39	0.39 20	0.38 21	0.22 36	0.20 43	0.41 51	0.49 81	0.52 25	0.56 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 42	0.38 33	0.42 82	0.28 45	0.24 46	0.27 52	0.12 22	0.40 48	0.24 48	0.29 40	0.38 69	0.65 90	0.21 40	0.20 39	1.20 52	0.97 74	0.54 61	0.50 64	0.59 50	0.42 64	0.64 56	0.43 29	0.27 51	0.31 74	0.42 55	0.33 46	0.48 20	0.51 72

Occ-G	0.43 42	0.59 63	0.29 49	0.34 66	0.31 65	0.26 50	0.12 22	0.38 45	0.18 29	0.16 12	0.32 52	0.33 29	0.24 49	0.16 23	1.16 48	0.84 56	0.45 40	0.39 42	0.71 58	0.32 36	0.87 91	0.78 72	0.22 36	0.19 42	0.36 40	0.26 21	0.94 82	0.31 40

AEACV	0.43 42	0.94 199	0.30 50	0.29 51	0.20 29	0.27 52	0.12 22	0.28 22	0.14 6	0.24 31	0.23 37	0.35 32	0.21 40	0.20 39	1.24 54	0.83 55	0.57 71	0.38 38	0.78 70	0.45 75	0.81 83	0.73 67	0.24 45	0.18 40	0.34 29	0.31 38	0.61 41	0.28 35

DEFOM-Stereo	0.45 45	0.55 57	0.28 48	0.26 40	0.30 61	0.32 66	0.13 33	0.35 41	0.17 26	0.25 33	0.32 52	0.38 38	0.19 31	0.22 48	1.10 47	0.73 45	0.59 77	0.52 70	0.51 41	0.44 73	0.73 72	0.69 63	0.42 96	0.28 62	0.44 57	0.32 45	1.28 108	0.46 62

RAStereo	0.46 46	0.38 33	0.19 23	0.15 10	0.16 16	0.19 18	0.11 18	0.44 52	0.18 29	0.99 178	0.12 10	0.45 53	0.18 28	0.15 20	1.85 102	1.10 100	0.52 57	0.47 59	0.68 56	0.27 25	0.77 76	0.80 76	0.27 51	0.17 32	0.47 66	0.34 50	0.51 24	0.41 54

TS12	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 63	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TS	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 63	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TDLM	0.49 47	0.59 63	0.60 125	0.39 93	0.48 121	0.46 110	0.43 159	0.72 87	0.35 80	0.30 43	0.65 129	0.76 125	0.41 88	0.35 103	0.54 16	0.58 21	0.55 64	0.49 62	0.50 37	0.43 68	0.50 37	0.39 22	0.41 90	0.39 99	0.38 41	0.31 38	0.61 41	0.66 105

anonymousdsp	0.50 50	0.38 33	0.36 65	0.28 45	0.32 67	0.28 56	0.15 52	0.56 62	0.26 51	0.42 58	0.33 56	0.53 66	0.19 31	0.27 62	1.47 61	0.87 58	0.54 61	0.52 70	0.62 52	0.48 81	0.71 67	1.04 97	0.36 74	0.30 67	0.46 60	0.29 32	1.13 100	0.33 41

iRaftStereo_RVC	0.51 51	0.56 59	0.40 75	0.28 45	0.31 65	0.32 66	0.19 69	0.68 83	0.25 50	0.46 63	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.25 57	1.17 51	0.89 62	0.56 68	0.45 57	0.72 59	0.41 60	0.97 102	0.79 73	0.35 69	0.34 80	0.44 57	0.41 69	0.76 65	0.48 64

delet	0.51 51	0.58 61	0.47 96	0.35 70	0.50 133	0.50 126	0.30 105	0.49 57	0.29 64	0.56 71	0.44 84	0.45 53	0.34 63	0.48 180	1.16 48	0.68 38	0.55 64	0.46 58	0.47 36	0.41 60	0.58 47	0.39 22	0.39 82	0.41 107	0.48 69	0.36 57	1.09 95	0.50 68

MLG-Stereo_test3	0.52 53	0.48 51	0.27 46	0.29 51	0.38 91	0.24 42	0.12 22	0.34 40	0.20 34	1.12 191	0.30 49	0.54 67	0.19 31	0.31 83	1.85 102	0.92 64	0.52 57	0.52 70	1.17 104	0.39 51	0.70 65	0.75 69	0.18 23	0.24 57	0.38 41	0.31 38	0.90 75	0.44 58

AIO_rvc	0.53 54	0.71 96	0.38 71	0.34 66	0.22 38	0.34 73	0.16 54	0.57 63	0.28 62	0.38 54	0.22 34	0.56 68	0.24 49	0.27 62	1.96 116	1.04 82	0.48 51	0.40 46	1.28 112	0.47 80	0.79 82	0.95 93	0.39 82	0.22 52	0.46 60	0.28 30	0.72 57	0.33 41

AASNet	0.53 54	0.74 107	0.46 94	0.35 70	0.61 163	0.51 131	0.42 156	0.65 79	0.26 51	0.41 57	0.50 94	0.39 40	0.31 60	0.41 136	1.02 42	0.69 40	0.53 60	0.60 93	0.67 54	0.51 84	0.60 48	0.87 82	0.41 90	0.41 107	0.50 73	0.40 64	0.70 54	0.45 60

LG-G_1	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 138	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 79	1.24 110	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

LG-G	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 138	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 79	1.24 110	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

AANet_RVC	0.54 56	0.45 47	0.40 75	0.33 65	0.61 163	0.28 56	0.31 109	0.61 70	0.58 162	0.44 60	0.41 78	0.39 40	0.48 103	0.33 92	1.16 48	0.79 53	0.55 64	0.53 79	0.56 48	0.52 88	0.46 33	0.49 35	0.34 64	0.38 92	0.57 90	0.57 98	1.05 92	0.97 158

LGtest1	0.57 59	0.81 143	0.46 94	0.26 40	0.30 61	0.28 56	0.12 22	0.43 51	0.26 51	0.34 49	0.56 110	0.50 56	0.30 59	0.28 69	2.04 129	1.24 126	0.57 71	0.65 117	0.74 62	0.46 79	0.72 69	1.41 120	0.29 55	0.30 67	0.54 82	0.35 54	0.65 48	0.52 73

MaDis-Stereo	0.57 59	0.47 50	0.30 50	0.16 13	0.26 53	0.21 26	0.17 61	0.44 52	0.32 71	1.08 189	0.22 34	0.51 62	0.22 46	0.19 34	1.83 99	1.19 118	0.62 80	0.59 92	1.09 100	0.45 75	0.81 83	0.94 89	0.37 78	0.25 59	0.63 101	0.67 113	0.60 38	0.82 131

LG-Stereo_L2	0.58 61	0.69 82	0.43 86	0.28 45	0.35 82	0.24 42	0.13 33	0.62 75	0.26 51	0.70 99	0.39 73	0.71 109	0.34 63	0.28 69	1.83 99	1.32 137	0.57 71	0.51 68	0.96 84	0.41 60	0.74 74	1.06 99	0.32 60	0.27 60	0.52 79	0.38 60	0.62 44	0.64 99

LG-Stereo_L1	0.58 61	0.69 82	0.41 79	0.24 34	0.35 82	0.25 47	0.12 22	0.62 75	0.27 60	0.72 105	0.32 52	0.69 101	0.34 63	0.29 73	1.82 96	1.36 143	0.57 71	0.52 70	1.14 103	0.42 64	0.70 65	1.11 102	0.29 55	0.30 67	0.51 76	0.33 46	0.66 50	0.65 103

AIO_test	0.59 63	0.77 127	0.45 89	0.44 109	0.25 49	0.35 79	0.20 73	0.61 70	0.27 60	0.43 59	0.30 49	0.57 69	0.28 54	0.29 73	2.01 122	1.46 169	0.49 52	0.42 52	0.86 75	0.49 83	1.02 109	1.01 95	0.40 86	0.24 57	0.47 66	0.49 81	1.00 88	0.35 44

MMNet	0.59 63	0.58 61	0.44 87	0.38 83	0.55 147	0.42 100	0.29 103	0.60 68	0.40 93	0.38 54	0.55 109	0.63 83	0.32 61	0.51 192	1.51 65	0.75 48	0.72 108	0.58 89	0.76 67	0.55 97	0.62 52	0.41 26	0.40 86	0.52 156	0.51 76	0.49 81	1.49 128	0.50 68

IGEV-Stereo+	0.60 65	1.04 237	0.24 45	0.49 118	0.32 67	0.29 59	0.13 33	0.51 58	0.26 51	0.79 131	0.94 192	0.57 69	0.26 51	0.28 69	1.64 74	1.19 118	0.59 77	0.61 98	1.19 107	0.43 68	0.90 98	1.17 105	0.48 125	0.20 43	0.41 51	0.31 38	0.56 34	0.40 52

UniTT-Stereo	0.60 65	0.44 45	0.32 57	0.21 27	0.25 49	0.34 73	0.17 61	0.61 70	0.31 67	0.75 114	0.27 44	0.62 81	0.34 63	0.21 43	1.77 91	1.44 162	0.57 71	0.61 98	1.53 129	0.44 73	0.91 99	1.14 104	0.37 78	0.29 64	0.50 73	0.54 93	0.52 25	0.58 81

CVANet_RVC	0.60 65	0.67 77	0.81 168	0.81 205	0.53 143	0.66 181	0.55 185	1.15 158	0.39 86	0.44 60	0.79 170	0.80 134	0.44 98	0.43 153	0.69 27	0.67 37	0.55 64	0.53 79	0.55 47	0.57 102	0.63 55	0.57 48	0.40 86	0.41 107	0.46 60	0.40 64	0.72 57	0.55 74

DMCA	0.63 68	0.73 104	0.63 129	0.40 94	0.49 124	0.52 134	0.33 125	0.59 67	0.52 135	0.80 135	0.63 126	0.70 105	0.40 84	0.47 174	1.48 62	0.92 64	0.69 96	0.67 123	0.67 54	0.51 84	0.67 61	0.59 50	0.48 125	0.45 124	0.48 69	0.52 91	1.04 91	0.62 92

RAFT_CTSACE	0.64 69	0.94 199	0.31 53	0.37 81	0.34 78	0.33 70	0.23 81	1.23 169	0.26 51	0.64 89	0.29 47	0.71 109	0.57 131	0.34 97	1.57 70	1.07 89	0.52 57	0.43 53	0.72 59	0.33 39	0.85 88	1.72 128	0.42 96	0.30 67	0.46 60	0.41 69	1.58 140	0.39 51

GANet	0.64 69	0.67 77	0.63 129	0.57 143	0.58 152	0.95 228	0.55 185	0.78 101	0.46 110	0.57 74	0.61 120	1.83 240	0.36 76	0.41 136	0.81 35	0.69 40	0.76 121	0.73 145	0.58 49	0.40 57	0.53 42	0.49 35	0.47 121	0.48 141	0.56 89	0.41 69	0.83 71	0.69 108

DFGA-Net	0.65 71	0.64 68	0.36 65	0.51 125	0.33 75	0.43 102	0.29 103	0.88 127	0.34 76	2.05 251	0.38 69	0.52 63	0.29 55	0.22 48	1.35 57	1.07 89	0.76 121	0.49 62	0.96 84	0.35 44	0.71 67	0.71 65	0.36 74	0.41 107	0.57 90	0.38 60	1.81 156	0.43 56

HCRNet	0.66 72	0.78 131	0.41 79	0.54 136	0.27 55	0.41 98	0.39 140	0.63 77	0.31 67	1.62 226	0.59 118	0.67 97	0.29 55	0.41 136	1.99 120	0.73 45	0.60 79	0.47 59	0.65 53	0.43 68	0.78 79	0.62 54	0.36 74	0.34 80	0.42 55	0.43 75	2.14 181	0.50 68

NLCSM	0.67 73	0.24 12	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.34 76	0.11 2	0.41 78	0.19 2	12.63 324	0.11 3	0.31 1	0.32 1	0.27 2	0.18 1	0.22 1	0.17 1	0.22 1	0.22 1	0.18 23	0.13 8	0.21 2	0.25 12	0.34 5	0.19 3

plain	0.67 73	0.87 166	0.33 62	0.31 60	0.59 155	0.33 70	0.30 105	0.89 128	0.34 76	0.72 105	0.24 38	0.65 90	0.34 63	0.19 34	1.95 110	1.57 189	0.71 103	0.69 129	0.94 82	0.39 51	1.28 131	1.20 108	0.33 63	0.33 78	0.59 97	0.60 101	0.72 57	0.74 113

MIF-Stereo (partial)	0.69 75	0.76 121	0.33 62	0.27 43	0.37 89	0.35 79	0.31 109	0.53 59	0.40 93	0.62 85	0.32 52	0.50 56	0.39 79	0.23 52	2.08 134	1.51 178	0.68 91	0.71 135	0.77 69	0.43 68	1.10 115	0.94 89	0.39 82	0.32 75	0.57 90	0.71 116	2.25 199	0.87 144

test_5	0.69 75	0.91 184	0.30 50	0.38 83	0.26 53	0.35 79	0.19 69	1.79 251	0.31 67	0.58 77	1.20 217	0.75 121	0.73 179	0.32 86	1.36 58	1.10 100	0.54 61	0.54 83	1.01 90	0.37 46	0.61 49	1.37 119	0.29 55	0.34 80	0.41 51	0.40 64	1.72 148	0.44 58

FINET	0.69 75	0.65 72	0.67 139	0.65 166	0.49 124	0.48 121	0.45 165	0.75 92	0.59 164	0.61 82	0.48 89	0.82 140	0.57 131	0.43 153	1.71 81	1.08 95	0.77 124	0.57 86	1.07 97	0.56 99	0.88 92	0.65 60	0.43 101	0.50 149	0.62 100	0.56 97	0.96 84	0.64 99

raft+_RVC	0.71 78	0.73 104	0.70 145	0.41 98	0.34 78	0.49 123	0.30 105	1.48 212	0.43 102	0.62 85	0.62 122	0.65 90	0.39 79	0.26 59	1.74 86	1.16 110	0.69 96	0.53 79	1.57 135	0.51 84	0.85 88	1.06 99	0.44 104	0.38 92	0.68 114	0.62 103	0.85 72	0.69 108

WQFJX1	0.73 79	0.26 15	0.12 3	0.20 24	0.17 22	0.16 6	0.12 22	0.25 17	0.57 159	0.12 3	0.75 159	0.22 6	12.81 326	0.12 7	0.34 2	0.39 3	0.31 7	0.21 2	0.26 2	0.20 7	0.26 2	0.32 13	0.29 55	0.14 16	0.25 7	0.27 28	0.55 33	0.16 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 79	0.86 164	0.36 65	0.43 106	0.32 67	0.30 61	0.19 69	0.71 86	0.32 71	0.70 99	0.33 56	0.63 83	0.57 131	0.41 136	2.03 128	1.91 213	0.63 82	0.68 127	1.00 87	0.45 75	1.86 167	1.87 131	0.40 86	0.23 56	0.49 71	0.37 59	1.09 95	0.55 74

GMStereo	0.73 79	0.99 218	0.39 72	0.49 118	0.47 115	0.55 143	0.41 150	0.77 95	0.43 102	0.55 69	0.48 89	0.81 139	0.38 77	0.34 97	1.60 71	0.95 69	0.74 118	0.52 70	1.88 143	0.57 102	1.07 110	0.73 67	0.42 96	0.51 151	0.72 125	0.47 80	1.87 163	0.57 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 79	0.69 82	0.79 163	0.54 136	0.65 174	0.58 158	0.54 181	0.72 87	0.54 148	0.59 79	0.57 113	0.61 78	0.47 100	0.62 225	1.80 94	0.96 71	0.72 108	0.68 127	0.91 79	0.72 158	0.64 56	0.55 44	0.53 162	0.52 156	0.58 94	0.51 88	2.19 190	0.59 87

AFF-stereo	0.76 83	0.69 82	0.59 122	0.30 56	0.32 67	0.52 134	0.18 66	0.86 120	0.41 95	1.37 211	0.43 82	0.60 77	0.34 63	0.24 56	1.76 90	1.13 105	0.57 71	0.62 102	2.81 188	0.43 68	0.77 76	0.63 55	0.41 90	0.32 75	0.70 119	0.67 113	2.38 214	0.56 76

TestStereo	0.77 84	0.93 196	0.79 163	0.56 140	0.46 111	0.66 181	0.33 125	1.22 167	0.42 101	0.90 161	0.52 101	0.84 145	0.54 120	0.39 126	1.50 64	0.92 64	0.73 113	0.51 68	1.38 119	0.56 99	1.25 128	0.82 77	0.44 104	0.44 120	0.77 136	0.79 127	1.34 112	0.79 124

WQFJA1	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.72 194	0.14 4	1.42 234	0.21 3	12.89 330	0.11 3	0.51 13	0.39 3	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

WQFJX	0.78 85	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 42	0.17 61	0.19 4	0.97 221	0.15 9	1.63 241	0.18 1	12.83 327	0.12 7	0.36 4	0.40 6	0.29 5	0.25 7	0.27 3	0.26 24	0.27 3	0.24 4	0.27 51	0.16 25	0.26 9	0.25 12	0.54 30	0.22 9

NLMM	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.73 196	0.14 4	1.44 236	0.21 3	12.89 330	0.11 3	0.51 13	0.38 2	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

MIM_Stereo	0.78 85	0.77 127	0.53 114	0.43 106	0.38 91	0.46 110	0.22 79	1.50 215	0.31 67	0.55 69	0.38 69	0.64 87	0.27 53	0.32 86	1.77 91	1.09 97	0.63 82	0.73 145	3.30 213	0.57 102	1.19 124	0.91 86	0.34 64	0.36 86	0.49 71	0.41 69	1.95 168	0.58 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 89	0.75 115	0.48 100	0.38 83	0.33 75	0.25 47	0.16 54	0.68 83	0.30 66	0.72 105	0.42 81	0.77 129	0.35 71	0.30 76	1.81 95	1.08 95	0.65 87	0.56 84	1.71 139	0.48 81	1.60 153	4.30 170	0.49 135	0.39 99	0.60 99	0.49 81	0.95 83	0.65 103

CFNet	0.80 89	0.84 157	0.79 163	0.76 190	0.70 187	0.60 166	0.46 169	0.84 117	0.48 118	0.66 93	0.71 151	0.92 163	0.61 145	0.43 153	1.75 88	0.84 56	0.70 99	0.64 113	0.90 78	0.78 179	0.89 96	0.72 66	0.45 110	0.51 151	0.87 161	0.83 135	1.67 146	1.15 187

G2L-Stereo	0.81 91	0.69 82	0.60 125	0.57 143	0.78 206	0.50 126	0.37 137	0.77 95	0.53 141	0.69 98	0.78 168	0.70 105	0.63 149	0.54 194	2.08 134	0.96 71	0.73 113	0.63 110	1.23 109	0.61 122	1.22 126	0.66 62	0.57 181	0.48 141	0.77 136	0.89 149	1.98 171	0.80 127

HGLStereo	0.83 92	0.64 68	0.75 154	0.52 129	0.67 180	0.56 149	0.45 165	0.66 82	0.50 127	1.72 233	0.96 196	0.64 87	0.56 127	0.54 194	1.65 78	1.18 114	0.80 134	0.76 154	1.05 93	0.66 141	0.99 104	1.36 118	0.49 135	0.54 167	0.71 122	0.76 123	1.59 142	0.82 131

S2M2_XL	0.85 93	0.50 53	0.64 132	0.24 34	0.30 61	0.35 79	0.28 100	0.61 70	0.43 102	0.56 71	0.35 65	0.65 90	0.59 136	0.34 97	2.56 189	1.65 197	0.69 96	0.47 59	0.72 59	0.54 90	4.94 209	2.28 142	0.48 125	0.30 67	0.55 87	0.51 88	0.74 61	0.74 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 93	0.76 121	0.74 151	0.60 153	0.60 158	0.61 170	0.53 179	0.90 129	0.58 162	1.21 197	0.68 139	0.71 109	0.56 127	0.67 234	1.72 85	1.11 103	0.79 131	0.72 143	1.13 102	0.82 190	0.84 86	0.69 63	0.62 203	0.58 180	0.64 105	0.77 124	2.48 225	0.95 155

RASNet	0.85 93	0.72 99	0.89 190	0.61 156	0.62 170	0.66 181	0.41 150	0.98 141	0.61 171	1.21 197	0.64 127	0.74 114	0.67 163	0.40 130	1.23 53	1.31 135	0.72 108	0.66 120	1.00 87	0.70 154	1.09 113	1.43 121	0.43 101	0.75 227	0.68 114	0.79 127	2.17 186	0.93 153

anonymousdsp2	0.86 96	0.84 157	0.84 176	0.43 106	0.44 108	0.56 149	0.32 119	1.17 160	0.36 82	0.66 93	0.67 134	0.69 101	0.40 84	0.49 185	1.46 60	1.36 143	0.67 90	0.62 102	2.12 152	0.60 119	1.36 139	2.66 150	0.36 74	0.44 120	0.71 122	0.51 88	1.86 162	0.64 99

dd	0.86 96	0.80 137	0.51 103	1.05 233	0.44 108	0.85 214	0.44 163	0.85 118	0.39 86	0.83 141	0.40 76	1.23 203	0.39 79	0.47 174	2.21 155	0.98 75	0.97 198	0.71 135	2.00 150	0.61 122	0.84 86	0.77 71	0.49 135	0.64 206	0.70 119	0.53 92	1.73 151	1.47 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 96	0.72 99	0.84 176	0.41 98	0.39 93	0.54 140	0.21 77	0.99 142	0.52 135	1.54 221	0.57 113	0.73 113	0.39 79	0.26 59	2.15 142	1.17 112	0.64 85	0.50 64	2.66 181	0.57 102	0.88 92	0.90 84	0.47 121	0.39 99	0.86 156	0.72 118	2.54 237	0.66 105

DMCA-RVC	0.86 96	0.74 107	0.73 148	0.61 156	0.77 202	0.56 149	0.70 206	0.77 95	1.43 262	1.38 213	0.69 142	0.87 150	0.54 120	0.55 200	1.66 80	1.05 85	0.81 143	0.74 149	0.95 83	0.73 162	0.89 96	0.93 88	0.51 149	0.58 180	0.59 97	0.62 103	1.82 159	0.91 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 100	0.64 68	0.54 117	0.44 109	0.41 101	0.38 87	0.26 94	1.26 175	0.49 122	0.85 147	0.62 122	0.75 121	0.54 120	0.34 97	1.75 88	1.50 177	0.68 91	0.70 131	1.17 104	0.56 99	1.52 146	3.83 161	0.39 82	0.37 88	0.75 131	1.18 199	0.68 53	0.77 121

RAFT+CT+SA	0.87 100	0.97 212	0.40 75	0.45 112	0.29 59	0.38 87	0.20 73	1.64 239	0.33 74	0.72 105	0.30 49	0.88 155	0.65 157	0.40 130	1.56 69	1.21 122	0.56 68	0.57 86	2.08 151	0.40 57	0.83 85	5.00 185	0.32 60	0.37 88	0.47 66	0.42 74	1.56 133	0.49 67

DSFCA	0.87 100	0.84 157	0.73 148	0.65 166	0.77 202	0.61 170	0.78 211	0.75 92	0.78 201	0.77 122	0.83 180	0.75 121	0.48 103	0.43 153	1.89 107	1.14 107	0.85 152	0.87 190	1.00 87	0.74 165	1.00 108	1.05 98	0.72 237	0.63 203	0.83 147	0.95 162	1.88 164	0.85 140

IER	0.88 103	0.82 146	0.55 118	0.49 118	0.51 135	0.56 149	0.45 165	0.80 106	0.49 122	1.15 194	0.77 163	1.03 178	0.50 109	0.79 254	3.66 246	1.04 82	0.73 113	0.64 113	0.87 76	0.78 179	0.73 72	0.82 77	0.60 198	0.53 162	0.63 101	1.00 174	2.05 176	0.74 113

rafts_anoy	0.88 103	0.81 143	0.86 182	0.44 109	0.49 124	0.51 131	0.46 169	1.58 231	0.48 118	0.61 82	0.70 149	0.70 105	0.47 100	0.30 76	2.51 186	1.38 146	0.76 121	0.78 162	2.36 162	0.61 122	1.28 131	0.99 94	0.49 135	0.49 146	0.85 153	0.90 154	0.93 81	1.00 172

ARAFT	0.89 105	0.72 99	0.47 96	0.35 70	0.34 78	0.42 100	0.24 84	0.64 78	0.34 76	2.25 263	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.39 126	2.14 141	1.42 156	0.71 103	0.74 149	2.68 183	0.54 90	1.86 167	1.93 132	0.42 96	0.33 78	0.83 147	0.40 64	1.98 171	0.56 76

HITNet	0.90 106	0.65 72	0.62 128	0.68 174	0.50 133	0.39 90	0.32 119	1.26 175	0.89 212	0.70 99	0.70 149	0.91 161	0.49 106	0.39 126	1.96 116	1.02 79	0.66 89	0.64 113	0.79 71	0.61 122	1.53 147	3.85 162	0.46 112	0.52 156	0.58 94	0.64 106	1.81 156	0.81 129
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
TestStereo1	0.93 107	0.98 215	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 179	0.54 194	3.06 223	1.47 172	0.71 103	0.52 70	2.91 191	0.54 90	1.34 134	1.84 129	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 181	2.53 235	0.60 88

SA-5K	0.93 107	0.98 215	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 179	0.54 194	3.06 223	1.47 172	0.71 103	0.52 70	2.91 191	0.54 90	1.34 134	1.84 129	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 181	2.53 235	0.60 88

RALCasStereoNet	0.93 107	0.82 146	0.93 195	0.53 133	0.53 143	0.60 166	0.45 165	1.48 212	0.44 106	1.03 181	0.75 159	0.89 160	0.49 106	0.32 86	2.31 168	1.43 160	0.78 127	0.75 151	1.50 126	0.58 106	1.18 123	2.21 141	0.49 135	0.57 176	0.86 156	1.13 193	0.90 75	1.16 188

CFNet_RVC	0.94 110	0.84 157	0.89 190	0.76 190	0.80 212	0.71 191	0.49 172	0.74 91	0.63 178	0.88 156	0.94 192	0.87 150	0.57 131	0.50 186	1.96 116	1.12 104	0.79 131	0.79 166	1.27 110	0.73 162	1.26 129	1.52 124	0.48 125	0.64 206	0.98 185	1.11 187	1.92 167	1.23 196

DLCB_ROB	0.94 110	0.90 180	0.88 185	0.73 182	0.80 212	0.69 188	0.69 205	0.87 124	0.72 194	0.94 171	0.86 184	1.02 174	0.91 220	0.69 241	1.48 62	1.06 88	0.97 198	0.72 143	0.88 77	0.74 165	1.21 125	1.21 109	0.78 247	0.71 222	1.26 236	1.26 207	1.49 128	0.95 155

AACVNet	0.95 112	0.87 166	0.69 142	0.91 215	0.91 224	0.72 195	0.59 196	0.87 124	0.60 167	0.73 110	0.88 187	0.79 133	0.64 152	0.60 218	1.77 91	1.37 145	0.84 150	0.83 179	1.12 101	0.77 175	1.36 139	1.13 103	0.70 230	0.65 208	0.87 161	1.12 190	1.90 165	1.31 205

DISCO	0.96 113	0.98 215	0.56 120	0.57 143	0.61 163	0.81 210	0.79 214	0.77 95	0.81 202	2.06 254	0.86 184	0.66 94	0.70 168	0.42 148	1.87 105	1.27 130	0.99 202	0.80 171	1.80 141	0.80 184	0.92 100	1.33 115	0.57 181	0.51 151	0.72 125	0.84 141	2.02 174	0.80 127

GLC_STEREO	0.97 114	0.89 177	0.85 180	0.56 140	0.60 158	0.48 121	0.40 146	1.70 243	0.47 112	0.77 122	0.67 134	0.78 132	0.63 149	0.61 220	2.53 187	1.65 197	0.88 163	0.60 93	1.57 135	0.70 154	2.48 177	1.17 105	0.44 104	0.43 116	0.67 108	0.55 95	2.36 210	0.88 147

TESTraft	0.98 115	0.96 210	0.42 82	0.41 98	0.33 75	0.40 93	0.25 87	1.13 155	0.39 86	0.97 177	0.35 65	0.61 78	0.75 188	0.54 194	3.18 233	1.42 156	0.70 99	0.50 64	2.86 190	0.53 89	1.08 111	3.15 155	0.35 69	0.40 104	0.52 79	1.18 199	2.52 231	0.61 90

psm_up	0.99 116	0.86 164	0.99 209	0.78 197	0.89 222	0.75 199	0.58 193	1.33 195	1.03 232	0.88 156	0.69 142	0.99 173	0.72 174	0.76 250	1.89 107	1.10 100	0.91 175	0.81 174	1.93 146	0.81 187	1.08 111	0.90 84	0.49 135	0.85 247	1.01 190	1.06 181	1.62 143	1.10 180

STTStereo	0.99 116	0.95 205	0.82 171	0.77 195	0.77 202	0.69 188	0.87 224	0.86 120	1.53 271	1.27 203	0.79 170	1.13 194	0.69 166	0.93 271	2.19 148	1.03 81	0.72 108	0.70 131	1.05 93	0.63 134	1.15 121	0.86 81	0.58 190	0.56 175	0.73 128	1.21 203	1.74 153	1.41 214

NLMM1	1.00 118	0.30 24	0.13 4	0.18 18	0.21 34	0.23 36	0.09 10	0.26 19	6.95 343	0.17 15	0.54 105	0.36 34	12.87 329	0.13 13	0.41 7	0.44 10	0.31 7	0.31 18	0.36 16	0.24 19	0.29 4	0.40 25	0.27 51	0.15 20	0.26 9	0.30 34	0.65 48	0.19 3

NLSM1	1.01 119	0.27 17	0.17 19	0.23 31	0.24 46	0.31 64	0.12 22	0.33 35	6.19 339	0.14 4	1.49 237	0.31 22	12.63 324	0.14 15	0.47 10	0.51 17	0.36 17	0.23 4	0.31 7	0.24 19	0.31 9	0.45 31	0.29 55	0.16 25	0.27 15	0.30 34	0.56 34	0.23 13

coex_refinement	1.02 120	1.02 230	0.76 155	0.66 171	0.85 216	0.71 191	0.50 175	0.81 108	1.04 233	0.67 95	1.01 205	0.94 164	0.44 98	0.46 169	3.49 242	0.95 69	0.78 127	0.71 135	3.74 222	0.77 175	0.85 88	0.75 69	0.63 208	0.52 156	0.87 161	0.93 158	1.75 154	0.94 154

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 120	0.93 196	0.80 167	0.72 179	0.79 209	0.65 179	1.02 239	1.07 150	2.31 302	2.00 247	0.74 157	0.97 169	0.56 127	0.94 273	1.82 96	0.96 71	0.68 91	0.67 123	1.31 113	0.65 136	0.88 92	0.94 89	0.57 181	0.57 176	0.73 128	1.60 252	1.43 121	1.27 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 122	0.80 137	0.40 75	0.50 124	0.48 121	0.37 84	0.30 105	0.55 60	0.44 106	1.13 193	0.77 163	0.64 87	0.95 230	0.31 83	2.68 202	1.79 208	0.96 195	0.82 177	1.08 98	0.61 122	2.91 184	5.06 188	0.44 104	0.30 67	0.81 141	0.92 157	1.18 103	1.16 188

AF-Net	1.05 122	0.83 149	0.94 196	0.76 190	0.91 224	0.98 234	1.68 275	1.52 222	1.06 235	0.57 74	0.96 196	1.34 209	0.64 152	0.74 245	1.71 81	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 137	0.72 158	0.72 69	2.35 143	0.63 208	0.62 197	0.89 170	0.82 133	1.57 138	1.25 200

Nwc_Net	1.05 122	0.83 149	0.94 196	0.76 190	0.91 224	0.98 234	1.68 275	1.52 222	1.06 235	0.57 74	0.96 196	1.34 209	0.64 152	0.74 245	1.71 81	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 137	0.72 158	0.72 69	2.35 143	0.63 208	0.62 197	0.89 170	0.82 133	1.57 138	1.25 200

LMCR-Stereo	1.06 125	0.83 149	0.84 176	0.53 133	0.62 170	0.64 177	0.33 125	1.12 153	0.60 167	0.83 141	0.79 170	0.91 161	0.49 106	0.41 136	2.53 187	1.54 184	1.03 213	0.75 151	2.16 153	1.42 253	1.68 158	3.87 164	0.49 135	0.65 208	0.75 131	0.83 135	1.10 99	0.88 147

PDISCO_ROB	1.06 125	0.87 166	0.60 125	0.80 202	0.68 183	0.53 139	0.59 196	0.93 134	0.69 189	1.80 238	1.00 204	0.74 114	0.63 149	0.66 232	1.87 105	1.44 162	0.89 165	1.10 252	1.53 129	0.80 184	1.56 150	2.40 146	0.52 157	0.63 203	1.19 221	0.79 127	2.56 238	0.81 129

SA	1.07 127	0.90 180	0.42 82	0.55 138	0.53 143	0.49 123	0.24 84	1.60 232	0.46 110	0.71 104	0.41 78	0.69 101	0.58 135	0.62 225	1.74 86	1.41 153	0.78 127	0.79 166	3.17 202	0.65 136	1.24 127	4.73 176	0.34 64	0.51 151	0.75 131	1.12 190	2.64 245	0.72 112

PS-NSSS	1.07 127	1.44 283	0.69 142	1.20 253	0.91 224	1.16 253	0.93 231	0.80 106	0.55 150	0.74 113	0.49 92	1.98 248	1.03 238	0.91 268	1.54 68	0.92 64	0.83 148	0.73 145	1.45 124	0.62 129	0.94 101	0.63 55	1.68 305	0.50 149	1.00 188	0.95 162	3.21 270	1.11 183

HSM	1.07 127	0.75 115	0.97 204	0.78 197	0.77 202	0.54 140	0.54 181	1.87 260	0.60 167	0.76 118	0.85 183	0.87 150	0.67 163	0.56 201	2.24 158	1.05 85	0.92 181	0.71 135	2.57 170	0.71 156	1.80 165	2.08 139	0.56 178	0.72 225	0.90 174	0.97 167	2.08 179	1.03 173

LL-Strereo2	1.08 130	0.65 72	0.59 122	0.40 94	0.34 78	0.31 64	0.23 81	1.48 212	0.38 84	0.68 97	0.58 117	0.63 83	0.32 61	0.64 229	1.65 78	1.13 105	0.63 82	0.53 79	1.32 115	0.66 141	1.35 137	11.05 294	0.44 104	0.34 80	0.64 105	0.60 101	1.05 92	0.56 76

DepthFocus	1.09 131	0.55 57	0.32 57	0.29 51	0.28 56	0.27 52	0.22 79	0.70 85	0.52 135	0.51 67	0.38 69	0.62 81	0.42 90	0.38 120	2.43 176	2.19 230	0.64 85	0.64 113	0.96 84	0.75 171	7.93 265	4.99 184	0.47 121	0.28 62	0.55 87	0.49 81	0.77 68	0.83 134

raftrobust	1.11 132	0.65 72	0.92 194	0.55 138	0.49 124	0.44 104	0.33 125	1.55 228	0.47 112	0.94 171	0.72 154	0.82 140	0.53 114	0.36 112	2.91 214	1.71 202	0.71 103	0.70 131	4.37 233	0.65 136	1.69 160	3.95 166	0.59 196	0.42 115	0.95 183	0.85 143	0.99 87	0.85 140

UCFNet_RVC	1.11 132	1.26 265	0.85 180	0.88 212	0.93 231	0.77 203	0.58 193	0.78 101	0.67 186	0.93 169	0.80 175	1.25 204	0.93 225	0.48 180	2.17 146	1.09 97	0.78 127	0.82 177	2.60 176	0.80 184	1.32 133	1.66 126	1.31 293	0.67 212	1.05 198	1.11 187	1.44 123	2.13 248

test_4	1.13 134	0.74 107	0.77 159	0.42 104	0.32 67	0.34 73	0.26 94	0.78 101	0.33 74	0.75 114	0.40 76	0.87 150	0.35 71	0.40 130	2.10 140	1.55 185	0.65 87	0.69 129	1.50 126	0.51 84	1.12 118	10.25 268	0.41 90	0.37 88	0.58 94	0.70 115	2.73 250	0.62 92

S2M2_L	1.14 135	0.87 166	1.13 241	0.46 115	0.37 89	0.43 102	0.28 100	0.60 68	0.52 135	1.85 242	0.34 59	0.63 83	0.40 84	0.43 153	2.36 170	1.91 213	0.70 99	0.60 93	1.06 96	0.58 106	4.38 198	4.69 174	0.49 135	0.37 88	0.64 105	0.89 149	3.07 265	0.79 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 135	0.75 115	0.47 96	0.49 118	0.61 163	0.50 126	0.27 97	1.70 243	0.52 135	0.73 110	0.48 89	0.66 94	0.67 163	0.79 254	2.17 146	1.43 160	0.92 181	0.93 211	3.23 203	0.58 106	1.55 149	4.86 179	0.35 69	0.59 187	1.14 217	1.24 204	2.35 208	0.76 120

RALAANet	1.14 135	0.70 89	0.84 176	0.53 133	0.53 143	0.60 166	0.41 150	1.30 184	0.50 127	0.94 171	0.65 129	0.72 112	0.59 136	0.33 92	1.97 119	1.32 137	0.75 120	0.89 200	1.96 147	0.85 194	3.07 186	5.37 196	0.53 162	0.62 197	0.82 144	1.03 179	2.08 179	0.78 123

CASnet	1.15 138	0.91 184	0.49 101	0.40 94	0.43 105	0.38 87	0.20 73	0.91 132	0.49 122	0.77 122	0.56 110	0.88 155	0.53 114	0.35 103	2.15 142	1.24 126	0.72 108	0.50 64	1.34 117	0.54 90	7.12 250	5.37 196	0.41 90	0.38 92	1.21 223	0.49 81	1.45 124	0.79 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 139	0.83 149	0.82 171	0.65 166	0.59 155	0.67 184	0.58 193	2.65 311	0.53 141	1.73 234	0.76 162	0.87 150	0.78 198	0.47 174	3.77 254	1.45 164	0.87 159	0.86 188	2.81 188	0.65 136	1.26 129	0.87 82	0.57 181	0.73 226	0.81 141	0.95 162	2.65 247	1.03 173

RP	1.18 140	1.02 230	1.24 260	0.94 219	1.08 243	0.84 211	1.17 252	1.25 173	1.31 254	0.61 82	1.16 214	1.21 201	0.75 188	0.68 235	3.34 237	1.04 82	0.89 165	0.67 123	1.20 108	0.79 181	0.88 92	2.85 152	0.59 196	0.71 222	0.86 156	0.98 171	2.51 230	1.21 194

trnet	1.20 141	0.91 184	0.94 196	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.25 87	1.41 205	0.61 171	0.88 156	0.75 159	0.97 169	0.72 174	0.37 115	2.66 199	3.31 263	0.86 156	0.61 98	2.41 164	0.60 119	3.93 196	3.14 154	0.50 147	0.47 128	1.03 194	0.86 146	1.72 148	0.99 166

APVNet	1.21 142	1.02 230	0.64 132	0.69 175	0.78 206	0.86 215	0.84 219	0.78 101	0.71 193	0.92 167	0.82 178	0.86 148	0.59 136	0.58 210	2.67 201	1.65 197	1.11 224	0.98 227	3.23 203	0.85 194	1.62 154	4.73 176	0.55 171	0.84 246	0.77 136	0.80 130	1.90 165	0.98 160

iinet-f	1.22 143	1.08 241	0.64 132	0.93 218	0.46 111	0.68 186	0.57 189	0.79 105	0.48 118	2.11 259	1.35 229	0.83 142	0.64 152	0.35 103	3.95 257	1.80 210	0.77 124	0.66 120	2.93 197	1.00 217	1.53 147	3.24 156	0.64 214	0.53 162	1.10 212	0.63 105	2.23 198	0.90 149

PA-Net	1.22 143	0.95 205	1.13 241	0.75 185	1.31 266	0.68 186	0.84 219	0.82 113	1.18 248	0.83 141	0.77 163	0.76 125	0.78 198	0.91 268	3.00 219	1.21 122	0.68 91	0.77 157	1.02 91	0.82 190	1.13 120	4.67 173	0.66 218	0.82 241	1.00 188	2.10 287	1.24 105	2.13 248
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 145	1.24 259	1.10 233	0.99 226	1.05 237	0.96 229	1.53 269	1.79 251	1.59 274	0.60 80	1.34 226	1.17 198	1.03 238	0.74 245	2.44 177	1.07 89	0.89 165	0.99 230	1.54 131	0.91 203	0.99 104	2.46 147	0.80 255	0.76 229	1.26 236	1.59 249	1.39 117	1.61 225

Abc-Net	1.25 145	1.24 259	1.10 233	0.99 226	1.05 237	0.96 229	1.53 269	1.79 251	1.59 274	0.60 80	1.34 226	1.17 198	1.03 238	0.74 245	2.44 177	1.07 89	0.89 165	0.99 230	1.54 131	0.91 203	0.99 104	2.46 147	0.80 255	0.76 229	1.26 236	1.59 249	1.39 117	1.61 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 147	0.77 127	0.56 120	0.45 112	0.56 149	0.51 131	0.21 77	1.50 215	0.70 191	0.78 125	0.80 175	0.84 145	0.90 219	0.33 92	3.45 241	2.96 249	1.14 230	1.04 244	1.32 115	1.08 227	4.63 204	4.87 180	0.63 208	0.38 92	0.85 153	0.83 135	1.02 89	1.16 188

GMOStereo	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 190	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 290	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

error version	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 190	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 290	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-v	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 190	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 290	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-2	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 190	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 290	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

GANetREF_RVC	1.28 148	1.18 252	0.95 201	1.18 252	1.04 235	1.00 239	0.79 214	1.25 173	1.10 240	1.29 205	0.77 163	2.28 263	0.91 220	0.63 227	2.00 121	1.14 107	1.01 207	0.98 227	2.44 166	0.82 190	1.98 171	1.33 115	0.78 247	1.05 262	1.28 241	1.27 208	2.63 244	1.49 217
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
AMNet	1.29 153	1.12 244	1.05 219	1.13 241	1.12 248	1.24 262	1.08 247	1.36 199	1.13 244	1.10 190	1.11 210	1.51 225	1.26 250	1.20 293	1.52 66	1.57 189	1.35 255	1.21 272	1.37 118	1.22 240	1.35 137	1.19 107	1.25 286	1.19 271	1.23 231	1.72 262	1.54 132	1.65 229

raft_robust	1.30 154	0.93 196	0.53 114	0.59 151	0.47 115	0.57 155	0.37 137	2.06 280	0.52 135	1.69 232	0.53 103	0.76 125	0.82 206	0.47 174	2.16 145	1.52 182	0.84 150	0.84 186	5.71 255	0.59 110	2.50 178	5.04 187	0.46 112	0.51 151	0.99 186	1.05 180	1.58 140	0.99 166

IPLGR_C	1.31 155	0.71 96	0.68 140	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.31 109	0.81 108	0.53 141	0.76 118	0.69 142	1.03 178	0.53 114	0.59 214	2.62 194	1.33 140	0.88 163	0.63 110	3.25 209	0.61 122	1.64 157	10.69 281	0.55 171	0.53 162	0.89 170	0.57 98	2.40 216	0.62 92

ACRE	1.31 155	0.70 89	0.66 137	0.58 150	0.47 115	0.52 134	0.32 119	0.81 108	0.53 141	0.76 118	0.69 142	1.04 182	0.52 113	0.59 214	2.66 199	1.32 137	0.89 165	0.63 110	3.25 209	0.61 122	1.62 154	10.69 281	0.55 171	0.52 156	0.92 178	0.55 95	2.40 216	0.62 92

SACVNet	1.31 155	0.94 199	0.95 201	0.90 213	1.10 245	0.87 217	0.92 230	1.50 215	0.81 202	1.23 202	0.71 151	0.94 164	0.69 166	0.68 235	1.83 99	1.40 150	1.12 229	0.83 179	2.20 155	0.94 209	2.13 172	5.87 206	0.65 215	0.82 241	1.04 195	1.06 181	2.02 174	1.30 204

4D-IteraStereo	1.32 158	0.61 67	1.07 226	0.49 118	0.43 105	0.40 93	0.25 87	1.44 210	0.37 83	0.75 114	0.56 110	0.75 121	0.43 91	0.43 153	2.29 167	1.38 146	0.68 91	0.66 120	2.70 184	0.59 110	3.21 188	10.86 289	0.46 112	0.40 104	0.69 116	0.83 135	2.34 206	0.64 99

CIPLG	1.32 158	0.70 89	0.69 142	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.33 125	0.81 108	0.55 150	0.76 118	0.69 142	1.03 178	0.53 114	0.59 214	2.91 214	1.33 140	0.89 165	0.62 102	3.23 203	0.62 129	1.62 154	10.69 281	0.55 171	0.53 162	0.90 174	0.54 93	2.37 213	0.61 90

DN-CSS_ROB	1.32 158	0.83 149	1.03 215	0.87 211	0.86 217	0.47 116	0.36 135	2.00 274	0.57 159	1.56 223	1.81 245	0.96 168	0.77 196	0.38 120	2.15 142	1.40 150	1.03 213	0.93 211	5.27 243	0.66 141	2.56 179	2.82 151	0.54 168	0.86 249	0.79 139	0.81 131	2.07 178	1.33 208

UDGNet	1.34 161	1.00 224	0.76 155	1.64 280	1.38 271	1.69 283	1.25 256	1.22 167	0.69 189	0.63 88	0.84 182	0.83 142	0.41 88	1.62 304	2.02 127	1.19 118	0.81 143	0.87 190	1.98 148	0.92 206	1.68 158	5.69 202	1.26 289	0.47 128	1.21 223	0.95 162	2.15 183	1.03 173

CCAANet	1.34 161	0.72 99	0.68 140	0.57 143	0.55 147	0.59 161	0.48 171	1.31 187	0.50 127	2.35 267	2.76 266	0.83 142	0.40 84	0.36 112	1.64 74	1.18 114	1.05 216	1.01 237	0.91 79	0.72 158	0.68 62	0.65 60	0.74 238	0.53 162	0.69 116	0.96 166	12.50 342	0.75 119

CREStereo	1.37 163	0.91 184	0.94 196	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.26 94	1.43 207	0.66 183	0.87 150	0.83 180	0.95 166	0.73 179	0.36 112	2.98 218	4.38 291	0.85 152	0.56 84	2.41 164	0.62 129	5.52 222	4.71 175	0.53 162	0.47 128	1.02 192	0.87 147	1.73 151	0.98 160
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC-Resample	1.37 163	0.87 166	0.99 209	0.72 179	0.81 214	0.63 174	1.02 239	1.06 149	0.91 215	0.99 178	0.99 202	1.69 233	0.73 179	1.02 279	4.06 259	1.41 153	1.02 210	1.62 298	1.55 133	1.04 222	1.37 141	5.03 186	0.57 181	1.14 268	0.88 166	1.99 280	1.45 124	1.54 220

FADNet-RVC	1.38 165	0.71 96	0.88 185	0.77 195	1.09 244	0.58 158	2.16 292	0.92 133	0.57 159	1.03 181	0.72 154	1.48 220	0.64 152	0.61 220	5.02 266	1.56 187	0.85 152	0.90 203	2.24 157	1.52 269	2.20 173	4.08 168	0.51 149	0.77 231	1.48 266	1.14 195	1.43 121	1.35 210

PMTNet	1.39 166	0.94 199	0.99 209	0.48 117	0.49 124	0.47 116	0.32 119	0.83 114	0.66 183	0.83 141	0.62 122	0.88 155	0.50 109	0.35 103	2.72 205	4.30 288	0.91 175	0.57 86	2.40 163	0.54 90	6.12 232	5.45 199	0.57 181	0.38 92	1.99 300	1.00 174	1.09 95	1.19 193

GES	1.40 167	0.73 104	0.79 163	0.78 197	0.71 188	0.80 208	0.59 196	1.37 201	0.97 221	1.66 229	0.94 192	0.74 114	0.65 157	0.63 227	2.40 173	1.55 185	0.98 200	0.89 200	5.45 249	1.14 233	3.99 197	3.85 162	0.65 215	0.83 244	0.75 131	0.81 131	1.52 131	1.72 232

LoS_RVC	1.42 168	1.25 262	0.86 182	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 155	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 168	0.33 92	3.08 226	3.79 276	0.89 165	2.10 318	3.01 200	0.66 141	4.40 199	6.44 216	0.51 149	0.43 116	0.82 144	0.85 143	0.90 75	0.99 166

tt_ll	1.42 168	1.25 262	0.86 182	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 155	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 168	0.33 92	3.08 226	3.79 276	0.89 165	2.10 318	3.01 200	0.66 141	4.40 199	6.44 216	0.51 149	0.43 116	0.82 144	0.85 143	0.90 75	0.99 166

sAnonymous2	1.42 168	0.76 121	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 191	0.41 150	1.28 181	0.98 225	0.65 90	0.89 188	1.08 187	0.95 230	0.37 115	2.20 150	2.28 232	1.10 220	1.04 244	3.71 219	0.92 206	4.94 209	6.73 222	0.62 203	0.55 173	0.83 147	1.39 221	1.25 106	1.24 198

CroCo_RVC	1.42 168	0.76 121	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 191	0.41 150	1.28 181	0.98 225	0.65 90	0.89 188	1.08 187	0.95 230	0.37 115	2.20 150	2.28 232	1.10 220	1.04 244	3.71 219	0.92 206	4.94 209	6.73 222	0.62 203	0.55 173	0.83 147	1.39 221	1.25 106	1.24 198

RGC	1.43 172	1.30 271	1.99 303	1.14 246	1.18 256	1.16 253	1.01 236	1.20 165	1.08 238	0.91 164	1.70 244	1.18 200	1.24 249	0.87 262	3.10 230	1.18 114	0.98 200	0.86 188	1.81 142	1.02 219	1.39 142	3.87 164	0.76 240	0.90 253	1.14 217	1.53 241	2.17 186	1.85 236

YMNet	1.44 173	0.79 135	0.41 79	0.51 125	0.61 163	0.59 161	1.36 263	0.77 95	0.56 155	1.28 204	0.36 67	0.67 97	2.20 268	0.56 201	19.21 297	1.49 175	0.77 124	0.65 117	0.74 62	0.39 51	0.61 49	1.27 113	0.23 42	0.38 92	0.69 116	0.46 78	0.81 70	0.66 105

castereo	1.44 173	0.88 175	0.96 203	0.46 115	0.47 115	0.33 70	0.27 97	0.77 95	0.50 127	0.80 135	0.64 127	1.04 182	0.48 103	0.38 120	2.25 160	2.81 244	1.03 213	0.76 154	2.67 182	0.62 129	7.90 264	7.11 230	0.57 181	0.52 156	1.04 195	1.25 206	1.03 90	1.21 194

FADNet	1.44 173	0.83 149	0.83 175	0.82 207	1.03 234	0.61 170	1.88 286	0.97 139	0.73 196	0.93 169	0.92 191	1.16 197	0.76 193	0.74 245	3.69 250	1.34 142	0.91 175	1.03 241	2.63 177	1.49 262	2.87 183	4.93 181	0.49 135	0.65 208	1.54 275	1.70 261	1.51 130	1.83 235

stereogan	1.44 173	1.33 274	1.05 219	1.11 237	1.28 264	1.11 246	0.97 233	1.26 175	1.05 234	1.22 201	1.10 208	1.62 231	0.89 217	0.66 232	2.34 169	1.31 135	0.94 189	0.81 174	1.72 140	0.95 211	1.10 115	8.04 238	0.71 232	0.77 231	0.83 147	1.06 181	2.36 210	1.38 212

MGS-Stereo	1.48 177	0.99 218	0.47 96	0.40 94	0.35 82	0.40 93	0.36 135	0.65 79	0.26 51	0.52 68	0.43 82	0.52 63	0.38 77	0.43 153	23.31 305	0.93 68	0.73 113	0.79 166	0.93 81	0.65 136	1.10 115	1.25 112	0.44 104	0.48 141	0.72 125	0.49 81	1.29 110	0.77 121

NCCL2	1.48 177	1.28 269	1.10 233	1.11 237	1.43 274	0.78 204	0.90 227	1.05 148	1.14 246	1.86 244	1.27 222	1.02 174	0.81 201	0.80 257	3.43 239	1.42 156	1.14 230	0.87 190	1.31 113	0.89 202	1.94 170	3.37 158	1.48 301	1.02 258	1.50 270	1.35 216	3.80 292	1.85 236

TANstereo	1.49 179	1.06 238	0.88 185	0.67 172	0.73 193	0.87 217	0.33 125	0.86 120	0.61 171	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 136	1.02 279	2.75 206	2.89 246	0.94 189	1.13 260	1.43 122	1.28 243	5.13 216	5.06 188	1.35 295	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

XX-TBD	1.49 179	1.06 238	0.88 185	0.67 172	0.73 193	0.87 217	0.33 125	0.86 120	0.61 171	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 136	1.02 279	2.75 206	2.89 246	0.94 189	1.13 260	1.43 122	1.28 243	5.13 216	5.06 188	1.35 295	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

LoS	1.51 181	0.79 135	0.59 122	0.52 129	0.56 149	0.65 179	0.38 139	2.56 307	0.88 210	1.21 197	0.94 192	0.97 169	0.88 216	0.35 103	3.04 222	3.41 265	1.24 242	0.93 211	2.19 154	0.68 146	5.96 228	7.00 228	0.62 203	0.47 128	1.14 217	0.98 171	1.06 94	0.87 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 181	0.74 107	1.07 226	0.75 185	0.75 197	0.84 211	0.54 181	1.10 151	0.86 207	1.37 211	1.15 213	0.88 155	1.08 244	0.53 193	1.90 109	1.91 213	1.22 239	0.99 230	1.56 134	0.96 214	3.89 195	10.50 275	0.68 226	0.77 231	0.91 177	1.19 201	1.42 120	1.14 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 183	0.77 127	0.77 159	0.75 185	0.67 180	0.47 116	0.40 146	1.23 169	1.32 255	0.83 141	0.77 163	0.95 166	0.74 184	0.59 214	5.02 266	2.40 239	1.64 268	1.43 290	1.27 110	0.85 194	4.54 201	8.28 240	0.48 125	0.91 254	0.70 119	0.77 124	1.85 160	0.99 166

iResNetv2_ROB	1.57 184	0.87 166	0.70 145	1.13 241	0.65 174	0.72 195	0.49 172	2.63 310	0.64 180	1.77 237	0.87 186	1.30 208	0.75 188	0.40 130	4.81 265	1.26 129	0.91 175	0.71 135	4.58 236	0.81 187	7.66 257	1.62 125	0.58 190	0.80 234	0.81 141	0.83 135	3.12 269	0.91 150

MyStereo04	1.58 185	0.90 180	0.97 204	0.78 197	0.89 222	0.57 155	0.40 146	1.57 230	0.97 221	2.23 262	0.89 188	1.34 209	0.54 120	0.41 136	2.94 217	2.47 240	0.86 156	0.92 207	5.37 245	1.50 265	4.62 203	3.51 159	0.92 273	0.81 238	1.21 223	1.61 254	2.58 240	0.95 155

AE-Stereo	1.61 186	0.85 161	1.23 259	0.81 205	0.51 135	0.57 155	0.75 210	0.83 114	0.49 122	0.79 131	0.54 105	1.29 205	0.72 174	0.47 174	2.05 132	2.96 249	0.99 202	0.92 207	2.63 177	0.86 197	4.61 202	11.92 312	0.50 147	0.80 234	1.26 236	1.34 215	1.95 168	0.86 142

castereo++	1.62 187	0.76 121	0.78 162	0.59 151	0.41 101	0.34 73	0.25 87	0.85 118	0.43 102	0.81 138	0.62 122	1.02 174	0.51 111	0.38 120	1.86 104	2.57 241	1.01 207	0.73 145	3.23 203	0.62 129	7.09 249	6.35 214	0.63 208	0.58 180	0.99 186	1.01 176	7.61 326	1.63 228

dad	1.63 188	0.97 212	0.65 135	2.18 297	1.19 258	1.01 240	3.99 312	1.66 241	0.55 150	1.21 197	0.50 94	1.12 193	2.01 264	0.58 210	3.09 228	1.16 110	1.11 224	0.76 154	2.70 184	0.77 175	1.34 134	1.48 122	0.71 232	0.88 251	2.48 309	0.71 116	5.52 311	3.80 290

CC-Net-ROB	1.63 188	1.81 298	1.19 254	1.85 286	1.77 291	2.27 296	1.56 271	0.93 134	0.96 220	1.29 205	0.67 134	5.48 309	2.51 274	1.43 302	1.64 74	0.87 58	1.34 252	1.17 264	2.46 167	0.88 199	1.09 113	1.35 117	3.34 321	0.63 203	1.22 228	1.15 196	1.47 126	1.57 223

XPNet_ROB	1.63 188	1.57 290	1.09 232	0.91 215	1.13 251	1.01 240	0.88 225	0.95 138	1.14 246	1.07 188	1.82 246	4.03 295	0.72 174	0.78 251	1.82 96	1.51 178	1.52 265	0.94 214	1.42 120	1.04 222	2.20 173	7.75 235	0.86 269	0.80 234	0.94 179	1.29 211	3.34 277	1.56 222

DeepPruner_ROB	1.64 191	0.75 115	0.91 192	0.85 209	0.88 220	0.75 199	1.75 279	1.26 175	0.91 215	1.49 219	1.65 242	0.85 147	0.81 201	0.56 201	3.12 232	1.49 175	1.02 210	1.02 238	2.33 161	0.75 171	7.42 254	6.70 220	0.81 259	0.69 216	0.88 166	1.45 229	2.17 186	0.87 144

CFNet_pseudo	1.65 192	0.78 131	0.82 171	0.82 207	0.79 209	0.69 188	0.42 156	0.93 134	0.53 141	0.95 174	0.81 177	0.88 155	0.81 201	0.81 258	15.70 292	1.39 148	0.74 118	0.71 135	7.24 292	0.77 175	0.97 102	1.50 123	0.69 229	0.57 176	0.88 166	0.89 149	1.47 126	1.12 184

test_for_model	1.68 193	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 250	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 347	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 270	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 193	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 250	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 347	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 270	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

testlalala	1.68 193	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 250	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 347	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 270	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAPDPT-zeroshot	1.68 193	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 250	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 347	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 270	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAP-Stereo	1.68 193	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 250	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 347	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 270	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

SGD-Stereo	1.69 198	0.50 53	0.36 65	0.28 45	0.30 61	0.30 61	0.17 61	0.57 63	0.28 62	0.44 60	0.21 32	0.69 101	0.39 79	0.25 57	31.04 308	1.51 178	0.73 113	0.52 70	0.68 56	0.45 75	1.43 145	1.32 114	0.41 90	0.30 67	0.45 59	0.46 78	0.87 73	0.63 96

gcap_with_dpt	1.70 199	2.27 312	0.76 155	1.42 270	0.71 188	0.78 204	0.32 119	1.43 207	0.59 164	0.90 161	0.67 134	1.69 233	0.85 211	0.41 136	2.22 156	3.04 251	1.11 224	1.60 296	4.27 230	0.74 165	5.79 225	5.97 208	0.52 157	0.44 120	1.05 198	1.02 177	2.42 218	3.01 273

GCAP-BAT	1.70 199	2.27 312	0.76 155	1.42 270	0.71 188	0.78 204	0.32 119	1.43 207	0.59 164	0.90 161	0.67 134	1.69 233	0.85 211	0.41 136	2.22 156	3.04 251	1.11 224	1.60 296	4.27 230	0.74 165	5.79 225	5.97 208	0.52 157	0.44 120	1.05 198	1.02 177	2.42 218	3.01 273

test-3	1.73 201	1.00 224	1.08 229	0.63 164	0.60 158	0.55 143	0.43 159	1.99 270	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 217	0.53 114	0.41 136	2.20 150	1.41 153	0.81 143	0.79 166	6.57 273	0.69 147	5.20 220	11.52 306	0.46 112	0.54 167	0.86 156	0.97 167	3.11 266	0.98 160

test_1	1.73 201	1.01 226	1.08 229	0.63 164	0.60 158	0.55 143	0.43 159	1.99 270	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 217	0.54 120	0.41 136	2.20 150	1.42 156	0.80 134	0.79 166	6.57 273	0.69 147	5.20 220	11.52 306	0.46 112	0.54 167	0.87 161	0.97 167	3.11 266	0.98 160

test_3	1.73 201	1.02 230	1.05 219	0.65 166	0.61 163	0.55 143	0.43 159	1.96 266	0.38 84	0.88 156	0.52 101	1.45 217	0.54 120	0.40 130	2.20 150	1.40 150	0.81 143	0.81 174	6.56 272	0.71 156	5.08 213	11.49 303	0.43 101	0.49 146	0.96 184	1.09 186	3.23 271	0.98 160

CREStereo++_RVC	1.73 201	0.91 184	1.03 215	0.51 125	0.56 149	0.40 93	0.28 100	1.37 201	0.51 133	0.83 141	0.61 120	0.76 125	0.85 211	0.34 97	2.78 208	3.07 255	0.92 181	0.61 98	2.72 186	0.55 97	5.01 212	5.69 202	0.53 162	0.38 92	0.94 179	0.84 141	12.80 343	0.98 160
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
GEStereo_RVC	1.80 205	0.96 210	0.99 209	1.02 229	0.87 218	1.12 248	1.03 242	1.66 241	0.82 204	0.91 164	0.79 170	1.34 209	0.75 188	0.61 220	2.25 160	2.14 228	1.14 230	1.23 276	4.06 227	1.22 240	4.66 205	11.41 302	0.71 232	0.95 256	0.88 166	0.97 167	2.49 228	1.65 229

NaN_ROB	1.84 206	1.11 243	1.04 218	0.95 220	1.77 291	0.86 215	0.91 229	1.32 194	10.70 351	1.00 180	1.38 232	2.45 269	0.89 217	1.12 288	4.34 262	1.29 132	0.92 181	0.88 199	1.49 125	1.14 233	1.42 144	2.02 138	0.76 240	1.03 259	1.30 242	2.01 281	2.38 214	3.27 282

sCroCo_RVC	1.85 207	0.67 77	0.55 118	0.37 81	0.49 124	0.75 199	0.41 150	0.94 137	1.56 273	1.51 220	0.78 168	1.04 182	0.94 228	0.48 180	2.49 181	5.07 299	1.26 245	1.22 273	2.53 169	1.37 248	7.95 267	11.14 295	0.45 110	0.60 190	0.94 179	1.12 190	2.34 206	1.05 176

ETE_ROB	1.85 207	1.93 303	1.18 251	1.04 231	1.33 268	1.26 264	1.12 250	1.11 152	2.30 301	1.36 210	3.26 275	3.18 283	0.94 228	1.14 290	2.62 194	1.51 178	2.14 292	0.99 230	2.50 168	1.15 235	3.67 192	5.74 205	0.86 269	1.03 259	1.21 223	1.36 218	2.30 200	1.68 231

LALA_ROB	1.85 207	2.17 307	1.13 241	1.05 233	1.26 260	1.16 253	1.01 236	1.17 160	1.46 265	2.06 254	2.82 267	3.47 285	0.92 223	0.93 271	3.90 256	1.46 169	1.36 256	1.18 267	2.20 155	1.31 246	2.84 182	5.10 191	0.77 245	1.01 257	1.24 232	1.41 224	3.89 296	1.77 234

MLCV	1.91 210	0.87 166	0.97 204	1.33 263	1.13 251	0.99 236	0.74 209	2.14 283	0.77 199	2.02 248	4.44 288	1.60 228	1.56 257	0.45 164	2.63 196	1.79 208	1.11 224	0.96 223	6.71 279	1.05 224	4.69 207	5.60 200	0.66 218	1.60 283	1.14 217	1.35 216	2.31 202	1.06 178

RAFT + AFF	1.96 211	0.49 52	0.42 82	0.41 98	0.20 29	0.41 98	0.19 69	0.65 79	0.23 46	0.56 71	0.27 44	0.77 129	0.21 40	0.29 73	39.69 312	0.90 63	0.62 80	0.35 28	1.92 145	0.38 50	0.77 76	0.57 48	0.32 60	0.27 60	0.71 122	0.33 46	0.58 36	0.29 37

DDUNet	2.05 212	2.73 316	2.03 304	2.92 310	2.66 316	3.04 310	2.76 299	1.17 160	1.11 242	1.60 224	1.21 220	2.23 260	1.69 260	2.81 317	2.04 129	1.25 128	2.78 299	2.42 331	2.63 177	2.90 312	1.92 169	2.11 140	2.77 319	0.92 255	1.01 190	0.93 158	2.50 229	1.10 180

CASS	2.08 213	1.02 230	1.16 249	1.28 258	0.99 232	0.88 221	3.39 307	1.42 206	1.02 231	1.30 207	2.46 264	1.14 195	0.81 201	0.46 169	2.70 203	2.38 238	3.41 306	1.10 252	3.40 215	1.18 237	8.01 269	8.63 244	0.66 218	0.69 216	1.49 268	1.27 208	2.52 231	1.41 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 214	0.70 89	0.53 114	0.35 70	0.25 49	0.29 59	0.16 54	0.81 108	0.29 64	0.49 65	0.24 38	0.61 78	0.43 91	0.27 62	21.42 300	21.17 359	0.56 68	0.52 70	2.25 158	0.54 90	1.58 152	1.03 96	0.42 96	0.34 80	0.51 76	0.30 34	0.76 65	0.47 63

s12784h	2.23 215	1.12 244	1.32 265	1.12 239	0.91 224	0.59 161	0.39 140	1.37 201	0.65 181	1.05 186	0.82 178	1.08 187	0.95 230	0.37 115	2.80 210	4.82 295	0.93 187	0.71 135	3.28 212	0.58 106	7.80 259	8.40 243	0.51 149	0.54 167	1.50 270	1.13 193	11.58 336	3.94 291

R-Stereo Train	2.23 215	1.01 226	1.14 244	0.96 221	0.63 172	0.73 197	0.31 109	1.30 184	1.01 229	1.68 230	4.49 289	1.29 205	0.70 168	0.42 148	2.49 181	3.99 283	1.66 269	1.02 238	6.77 281	1.11 228	7.83 260	12.24 317	0.49 135	0.54 167	1.42 258	1.66 257	1.34 112	1.93 241

RAFT-Stereo	2.23 215	1.01 226	1.14 244	0.96 221	0.63 172	0.73 197	0.31 109	1.30 184	1.01 229	1.68 230	4.49 289	1.29 205	0.70 168	0.42 148	2.49 181	3.99 283	1.66 269	1.02 238	6.77 281	1.11 228	7.83 260	12.24 317	0.49 135	0.54 167	1.42 258	1.66 257	1.34 112	1.93 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 218	0.87 166	1.17 250	0.45 112	0.48 121	0.61 170	0.23 81	0.83 114	0.55 150	0.72 105	0.53 103	0.80 134	0.66 160	0.41 136	2.36 170	2.92 248	0.90 174	1.10 252	3.35 214	0.60 119	5.09 214	12.56 330	0.47 121	0.45 124	0.89 170	0.91 156	20.21 352	0.86 142

cross-raft	2.26 218	0.88 175	1.08 229	0.73 182	0.68 183	0.64 177	0.44 163	2.04 278	0.61 171	0.95 174	1.30 223	1.03 178	0.76 193	0.43 153	2.58 191	5.15 300	0.99 202	0.78 162	7.00 288	1.80 282	12.15 310	10.30 272	0.65 215	0.60 190	1.60 280	1.92 274	1.66 145	2.36 258

AnonymousM	2.27 220	0.64 68	0.44 87	0.51 125	0.32 67	0.49 123	0.24 84	1.70 243	0.48 118	0.75 114	2.06 257	0.70 105	0.47 100	0.39 126	2.47 180	3.26 261	0.99 202	1.03 241	1.88 143	2.37 303	4.85 208	6.68 219	0.57 181	0.47 128	0.53 81	0.65 112	11.71 338	14.52 332

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 221	1.03 235	0.50 102	1.41 267	2.53 311	3.20 313	1.05 245	1.71 246	0.49 122	4.85 330	3.84 283	4.79 305	0.65 157	0.42 148	2.38 172	3.97 280	0.82 147	0.78 162	2.26 159	0.74 165	7.86 262	8.88 251	0.53 162	0.34 80	0.85 153	1.42 225	1.98 171	2.99 270

Anonymous3	2.32 222	0.85 161	0.88 185	0.56 140	1.10 245	0.89 224	0.70 206	2.45 302	1.12 243	1.05 186	0.98 201	2.57 274	1.14 247	0.56 201	4.14 261	9.30 328	1.50 263	1.47 291	5.33 244	1.49 262	6.83 243	10.10 262	0.71 232	0.67 212	1.08 202	1.38 219	2.32 203	1.35 210

RAFT-Test	2.37 223	0.85 161	1.14 244	1.02 229	0.65 174	0.58 158	0.51 176	2.18 288	0.70 191	1.12 191	5.37 299	0.97 169	0.92 223	0.45 164	2.50 184	5.29 305	0.99 202	0.80 171	6.96 287	1.11 228	10.85 307	10.83 288	0.67 222	0.58 180	1.51 272	1.82 268	1.38 116	2.18 252

RYNet	2.42 224	0.40 39	0.35 64	0.29 51	0.32 67	0.40 93	0.25 87	0.61 70	0.55 150	0.33 47	0.36 67	0.40 45	0.26 51	0.27 62	52.29 352	0.69 40	0.47 46	1.00 235	0.54 44	0.29 33	0.50 37	0.37 20	0.38 80	0.32 75	0.57 90	1.24 204	1.31 111	0.50 68

CSAN	2.48 225	1.26 265	1.12 239	1.46 275	1.78 294	1.13 249	0.90 227	1.50 215	10.52 350	2.40 271	3.81 282	4.12 296	2.51 274	0.96 275	3.83 255	1.27 130	1.29 248	1.05 248	3.24 208	1.70 278	3.71 193	4.45 171	0.79 250	1.38 278	1.39 252	3.93 314	2.43 220	2.96 269

ADLNet	2.50 226	0.99 218	0.73 148	0.62 159	0.75 197	0.63 174	0.53 179	1.12 153	0.61 171	0.58 77	0.71 151	1.61 230	0.61 145	0.87 262	46.09 329	1.02 79	0.70 99	0.67 123	0.85 74	0.74 165	0.75 75	1.07 101	0.51 149	0.47 128	0.94 179	0.93 158	1.63 144	0.70 110

Any-RAFT	2.54 227	0.94 199	1.27 263	0.75 185	0.75 197	0.50 126	0.40 146	1.99 270	0.56 155	0.87 150	6.98 331	1.50 222	0.51 111	0.40 130	2.50 184	3.41 265	0.91 175	0.90 203	6.78 283	0.75 171	14.26 343	10.61 279	0.67 222	0.59 187	1.63 281	1.83 269	2.17 186	4.22 293

GwcNet-ADL	2.54 227	1.23 258	1.55 278	1.22 254	1.26 260	0.97 232	0.78 211	1.50 215	0.84 206	3.20 295	6.67 316	1.86 241	1.05 241	0.79 254	4.58 263	4.90 297	1.47 262	0.90 203	5.20 242	1.95 291	6.39 237	10.33 273	0.91 272	1.12 267	1.22 228	1.93 275	2.15 183	2.70 263

Reg-Stereo(zero)	2.60 229	0.80 137	1.38 266	0.70 177	0.75 197	0.56 149	0.62 200	3.07 319	0.68 187	3.56 304	6.85 327	1.50 222	0.84 208	1.38 300	2.08 134	5.28 303	1.28 246	0.83 179	6.55 270	1.51 267	5.18 218	13.34 343	0.60 198	0.60 190	1.08 202	1.44 226	4.02 299	3.66 287

HI	2.60 229	0.80 137	1.38 266	0.70 177	0.75 197	0.56 149	0.62 200	3.07 319	0.68 187	3.56 304	6.85 327	1.50 222	0.84 208	1.38 300	2.08 134	5.28 303	1.28 246	0.83 179	6.55 270	1.51 267	5.18 218	13.34 343	0.60 198	0.60 190	1.08 202	1.44 226	4.02 299	3.66 287

EAI-Stereo	2.60 229	0.90 180	1.57 279	0.90 213	1.31 266	0.84 211	1.31 260	2.22 291	1.34 257	0.81 138	5.69 302	1.37 213	0.83 207	0.50 186	4.76 264	5.32 306	0.91 175	0.94 214	7.45 294	1.11 228	9.07 287	10.78 287	0.62 203	0.85 247	1.45 265	2.06 282	3.36 278	1.90 239

PSMNet-ADL	2.61 232	0.95 205	1.12 239	1.14 246	1.18 256	0.97 232	0.85 222	1.78 250	1.26 250	3.49 303	6.09 308	1.43 216	2.78 281	0.56 201	2.93 216	10.59 331	1.31 249	0.96 223	5.96 260	1.20 239	6.66 239	9.11 254	0.86 269	0.82 241	1.10 212	1.44 226	2.85 255	1.10 180

PWC_ROB	2.61 232	1.20 256	1.48 273	0.96 221	1.05 237	1.21 260	1.79 282	1.24 172	1.94 291	1.81 239	3.61 281	2.12 255	2.96 284	0.91 268	9.88 278	4.30 288	1.97 287	1.95 311	3.72 221	1.62 273	5.58 223	7.59 233	0.81 259	1.98 303	1.35 247	1.27 208	3.11 266	3.07 276

MSMDNet	2.69 234	0.87 166	1.07 226	0.57 143	0.65 174	0.59 161	0.49 172	2.03 276	0.62 177	1.03 181	0.97 200	1.05 185	12.04 322	0.50 186	2.60 192	5.56 308	1.05 216	0.80 171	6.93 286	1.42 253	11.49 309	12.49 327	0.67 222	0.58 180	1.48 266	1.83 269	1.28 108	1.97 244

HH	2.75 235	0.67 77	1.42 269	0.80 202	0.71 188	0.88 221	1.09 248	1.86 258	0.87 208	5.19 344	0.66 132	1.91 243	0.86 214	0.57 206	2.65 197	8.48 326	0.87 159	0.94 214	6.36 265	1.39 251	13.52 330	12.32 319	0.79 250	0.58 180	1.38 249	1.63 255	3.81 293	2.06 246

HanStereo	2.75 235	0.67 77	1.42 269	0.80 202	0.71 188	0.88 221	1.09 248	1.86 258	0.87 208	5.19 344	0.66 132	1.91 243	0.86 214	0.57 206	2.65 197	8.48 326	0.87 159	0.94 214	6.36 265	1.39 251	13.52 330	12.32 319	0.79 250	0.58 180	1.38 249	1.63 255	3.81 293	2.06 246

MSKI-zero shot	2.77 237	0.80 137	1.10 233	0.74 184	0.59 155	0.67 184	0.54 181	1.87 260	0.97 221	0.88 156	6.73 318	1.60 228	0.72 174	0.43 153	3.38 238	7.92 324	1.20 238	0.87 190	6.85 285	4.65 326	10.45 304	12.15 314	0.55 171	0.71 222	1.49 268	1.96 279	1.85 160	3.12 278

PWCDC_ROB	2.78 238	0.70 89	0.65 135	0.61 156	0.87 218	0.63 174	0.57 189	1.04 147	1.59 274	0.65 90	1.88 247	0.80 134	3.28 289	0.73 243	41.04 316	2.18 229	1.23 241	0.98 227	1.52 128	0.97 215	2.56 179	5.26 195	0.68 226	0.81 238	0.74 130	0.94 161	1.13 100	0.97 158

GANet-ADL	2.79 239	0.89 177	1.20 257	1.00 228	1.00 233	1.20 259	0.80 217	1.20 165	1.00 227	3.59 306	6.59 315	1.06 186	0.76 193	0.48 180	12.27 283	4.90 297	1.57 266	0.92 207	6.59 275	1.66 276	6.93 247	11.51 305	0.68 226	0.80 234	1.09 206	1.40 223	2.47 224	1.85 236

iResNet	2.79 239	0.95 205	0.91 192	1.35 265	1.69 286	1.41 270	1.02 239	1.81 255	1.09 239	2.62 276	5.14 296	1.80 239	2.38 270	0.46 169	10.35 279	7.64 321	1.36 256	1.23 276	6.83 284	1.78 281	10.05 297	4.09 169	0.61 201	2.02 304	1.10 212	1.50 237	2.80 253	1.39 213

NVstereo2D	2.81 241	0.82 146	0.74 151	0.69 175	0.78 206	0.92 226	0.81 218	1.18 164	0.76 198	0.91 164	1.06 206	0.80 134	0.55 126	0.71 242	52.63 354	1.47 172	0.86 156	0.83 179	1.42 120	0.69 147	1.12 118	0.94 89	0.76 240	0.83 244	1.08 202	0.78 126	0.98 86	0.74 113

DCVSM-stereo	2.89 242	0.92 190	1.57 279	1.31 262	1.04 235	1.53 276	0.99 234	2.96 317	1.33 256	3.46 301	6.20 309	6.77 318	2.59 276	0.87 262	2.25 160	4.01 285	1.37 258	1.11 256	7.05 290	4.27 321	6.91 244	6.70 220	1.25 286	2.64 328	1.30 242	1.73 263	3.46 282	2.47 259

MIPNet	2.89 242	0.91 184	0.77 159	0.49 118	0.65 174	0.55 143	0.57 189	1.34 198	0.53 141	2.05 251	0.99 202	0.80 134	0.77 196	0.48 180	40.89 315	1.61 193	1.15 234	0.94 214	3.25 209	1.19 238	1.15 121	9.31 255	0.57 181	0.62 197	1.24 232	1.51 238	2.90 259	0.82 131

DAS	2.93 244	0.99 218	1.06 224	1.13 241	1.05 237	1.03 242	1.04 243	1.74 248	1.81 286	3.32 297	5.70 303	2.61 275	3.08 286	0.50 186	3.19 234	7.47 318	1.83 276	1.23 276	5.90 256	1.83 283	12.92 320	10.26 269	0.76 240	1.94 299	1.32 244	1.51 238	2.60 241	1.31 205

SepStereo	2.93 244	0.99 218	1.06 224	1.13 241	1.05 237	1.03 242	1.04 243	1.74 248	1.81 286	3.32 297	5.70 303	2.61 275	3.08 286	0.50 186	3.19 234	7.47 318	1.83 276	1.23 276	5.90 256	1.83 283	12.92 320	10.26 269	0.76 240	1.94 299	1.32 244	1.51 238	2.60 241	1.31 205

model_zeroshot	2.99 246	0.75 115	1.18 251	1.86 287	0.74 195	0.59 161	0.56 187	1.94 264	0.63 178	3.88 314	6.88 329	1.41 215	0.66 160	0.68 235	5.34 269	4.82 295	1.18 236	0.96 223	7.09 291	1.03 220	12.99 323	9.02 252	0.54 168	0.65 208	5.42 328	1.66 257	2.16 185	6.22 311

IPLG	3.01 247	0.75 115	0.63 129	0.42 104	0.52 137	0.54 140	0.51 176	1.63 237	0.35 80	0.62 85	0.59 118	0.77 129	0.66 160	0.46 169	51.49 346	1.67 201	1.02 210	0.92 207	3.51 217	0.63 134	0.99 104	5.97 208	0.49 135	0.48 141	0.80 140	1.16 197	2.86 256	0.71 111

MFMNet_re	3.01 247	1.41 278	1.48 273	1.53 278	1.87 299	1.96 291	2.01 289	2.67 313	2.16 297	1.60 224	1.98 251	3.57 287	2.65 278	1.02 279	6.96 275	4.19 287	2.67 297	1.96 312	6.48 269	2.40 305	14.04 337	4.97 182	1.86 309	1.97 301	1.38 249	1.33 213	3.31 276	1.94 243

test-1	3.02 249	0.66 76	1.14 244	0.60 153	0.58 152	0.75 199	0.63 202	1.96 266	0.82 204	4.00 316	5.48 300	2.18 258	0.80 200	0.41 136	4.00 258	7.32 317	1.18 236	1.19 269	6.72 280	7.57 340	10.78 305	12.94 340	0.54 168	0.60 190	1.40 255	1.78 265	2.89 258	2.52 260

RTSC	3.08 250	0.95 205	1.25 262	0.76 190	0.91 224	0.96 229	1.84 284	1.15 158	1.34 257	2.37 268	2.12 258	1.11 191	0.99 234	1.02 279	41.50 318	1.94 217	1.88 280	1.22 273	4.09 228	1.06 225	2.76 181	4.02 167	0.63 208	1.03 259	0.83 147	0.99 173	2.44 221	1.98 245

pcwnet_v2	3.22 251	0.81 143	0.94 196	0.92 217	1.12 248	0.94 227	0.70 206	1.17 160	0.88 210	2.04 250	1.10 208	1.09 190	1.00 235	1.27 296	47.63 332	1.56 187	0.96 195	0.87 190	6.63 276	0.81 187	2.45 176	3.52 160	1.01 278	0.75 227	1.04 195	1.16 197	2.44 221	2.23 255

IPLGR	3.25 252	0.89 177	0.81 168	0.65 166	0.66 179	0.50 126	0.42 156	1.14 157	0.44 106	2.02 248	1.30 223	0.86 148	0.74 184	0.47 174	50.44 341	1.86 211	1.15 234	1.11 256	3.23 203	1.37 248	1.41 143	7.71 234	0.56 178	0.70 221	1.39 252	1.55 245	3.46 282	0.92 152

IGEV-FE	3.38 253	0.83 149	1.84 293	2.81 307	0.69 185	2.38 302	1.26 258	2.23 292	0.94 218	4.29 321	6.75 319	2.28 263	1.01 236	0.45 164	2.82 211	7.73 323	0.85 152	0.77 157	5.93 258	1.88 286	8.51 283	12.88 338	0.58 190	0.69 216	1.40 255	1.57 246	14.79 349	2.99 270

IGEV_Zeroshot_test	3.38 253	0.83 149	1.84 293	2.82 308	0.69 185	2.37 300	1.26 258	2.23 292	0.94 218	4.40 322	6.76 320	2.28 263	1.01 236	0.45 164	2.83 212	7.72 322	0.87 159	0.77 157	5.93 258	1.87 285	8.49 282	12.88 338	0.58 190	0.69 216	1.40 255	1.57 246	14.84 350	2.99 270

SHD	3.38 253	1.01 226	1.68 285	1.14 246	1.07 242	1.14 250	1.78 281	1.61 235	1.66 277	2.40 271	3.05 271	1.63 232	2.43 272	0.84 260	40.11 313	2.04 224	1.74 271	1.40 288	4.17 229	1.88 286	3.81 194	5.43 198	0.70 230	1.67 286	1.86 296	1.46 230	1.97 170	1.59 224

FADNet_RVC	3.44 256	1.21 257	1.19 254	1.40 266	1.78 294	0.99 236	1.75 279	1.50 215	1.19 249	1.35 209	2.01 255	1.96 246	1.63 258	1.66 306	22.11 301	3.36 264	1.83 276	2.82 341	5.63 253	1.76 280	6.35 236	9.50 256	0.77 245	1.39 280	1.21 223	1.48 231	12.05 339	2.87 267

DF	3.45 257	1.03 235	1.05 219	1.23 255	0.43 105	1.11 246	0.34 134	1.62 236	0.66 183	0.81 138	0.79 170	1.79 238	0.53 114	0.38 120	2.24 158	3.92 279	0.89 165	0.95 220	50.42 354	0.83 193	7.98 268	6.94 226	0.58 190	0.59 187	1.09 206	1.33 213	2.06 177	1.54 220

FC-DCNN	3.48 258	1.59 291	4.19 339	2.76 306	2.30 303	3.10 312	1.73 278	2.57 308	1.72 279	2.88 285	1.36 230	2.15 256	1.21 248	0.68 235	6.32 271	1.61 193	1.31 249	1.03 241	7.90 298	0.95 211	8.85 285	8.73 247	0.82 263	1.69 290	3.19 317	2.50 298	4.67 304	16.15 336

HSM-Net_RVC	3.49 259	1.07 240	1.10 233	1.70 282	1.17 255	0.90 225	0.61 199	2.29 299	1.07 237	2.77 281	5.82 305	41.08 355	1.35 255	0.50 186	2.40 173	1.74 204	1.10 220	0.77 157	1.99 149	1.13 232	6.78 242	6.90 225	0.80 255	2.23 313	1.64 283	1.49 234	2.14 181	1.75 233
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 260	1.15 247	0.98 207	0.97 224	1.26 260	1.33 266	3.31 304	1.33 195	1.50 269	2.37 268	1.20 217	1.75 236	1.12 245	0.88 265	42.78 321	2.37 236	1.94 284	1.33 285	3.94 223	1.62 273	3.62 190	5.21 193	1.02 279	1.09 265	1.83 294	5.05 320	2.33 204	2.13 248

RTSA	3.53 260	1.15 247	0.98 207	0.97 224	1.26 260	1.33 266	3.31 304	1.33 195	1.50 269	2.37 268	1.20 217	1.75 236	1.12 245	0.88 265	42.78 321	2.37 236	1.94 284	1.33 285	3.94 223	1.62 273	3.62 190	5.21 193	1.02 279	1.09 265	1.83 294	5.05 320	2.33 204	2.13 248

XQC	3.58 262	1.29 270	1.21 258	1.28 258	1.43 274	1.29 265	1.93 287	1.60 232	1.45 263	2.47 273	3.06 272	1.48 220	4.17 292	1.23 295	44.68 327	2.35 234	1.60 267	1.18 267	3.95 226	1.43 255	3.22 189	4.97 182	0.84 266	1.24 273	1.43 261	2.09 286	2.30 200	1.52 218

FCDSN-DC	3.63 263	0.94 199	2.84 325	1.29 260	1.30 265	1.03 242	1.00 235	0.90 129	0.91 215	1.04 185	0.74 157	1.21 201	0.74 184	0.58 210	52.59 353	2.04 224	1.24 242	1.13 260	1.05 93	0.79 181	6.62 238	10.01 260	0.78 247	2.18 308	1.20 222	1.67 260	1.20 104	1.05 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 264	1.48 285	1.03 215	1.98 292	1.75 290	2.09 294	5.14 319	2.15 284	2.23 298	1.73 234	1.57 239	2.49 271	4.83 295	5.73 337	12.78 284	1.73 203	1.22 239	1.06 249	5.43 247	1.54 270	12.24 313	9.06 253	1.52 302	1.16 269	2.29 302	3.46 310	3.05 264	7.63 316

NOSS_ROB	3.67 265	1.38 277	0.81 168	1.15 250	1.16 254	1.15 251	0.65 203	2.25 295	1.41 261	4.85 330	6.68 317	6.78 319	1.06 242	0.82 259	11.52 282	14.58 343	1.34 252	1.17 264	2.93 197	0.98 216	14.13 338	12.82 334	0.79 250	1.48 281	1.13 216	1.48 231	3.41 279	1.25 200

FC-DCNN v2	3.76 266	1.64 292	4.17 338	2.93 312	2.32 305	3.38 314	1.67 274	2.65 311	2.92 311	2.86 284	1.36 230	2.62 277	1.33 253	0.68 235	6.35 272	1.65 197	1.31 249	1.00 235	8.25 299	0.94 209	8.74 284	8.73 247	0.82 263	1.68 287	4.68 325	3.34 309	7.40 324	15.96 335

gcap-zeroshot	3.80 267	0.78 131	1.44 271	1.88 288	0.67 180	1.15 251	1.31 260	2.09 282	0.65 181	5.43 350	7.00 332	2.87 280	0.70 168	0.31 83	2.44 177	5.25 302	0.94 189	0.91 206	36.08 339	1.25 242	8.46 281	10.60 278	4.00 326	0.62 197	1.44 262	1.49 234	1.34 112	1.53 219

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 268	1.16 251	2.03 304	1.15 250	0.83 215	1.77 286	1.13 251	2.03 276	3.32 319	2.90 286	7.02 333	2.32 266	2.01 264	0.38 120	3.61 244	9.96 329	1.34 252	1.07 250	6.67 277	6.11 335	8.45 280	12.70 331	0.56 178	1.27 275	1.76 291	1.48 231	16.62 351	5.17 301

UDG	3.91 269	2.76 317	2.09 306	2.92 310	2.64 314	2.99 309	2.71 297	1.31 187	1.13 244	1.65 228	1.96 249	2.20 259	1.68 259	2.77 316	48.81 336	1.57 189	3.02 303	2.26 321	2.65 180	2.91 313	3.00 185	3.09 153	2.64 314	1.05 262	1.02 192	1.19 201	2.36 210	1.16 188

PVD	4.10 270	1.44 283	2.12 308	1.41 267	1.58 281	1.68 282	2.10 291	3.06 318	2.66 307	2.85 283	4.32 286	2.46 270	3.63 291	1.27 296	40.43 314	2.72 243	2.19 293	2.11 320	4.71 237	2.46 307	6.18 233	6.10 212	1.02 279	1.74 291	2.32 305	2.44 296	2.90 259	2.66 262

SAMSARA	4.13 271	1.32 272	1.53 276	1.48 276	1.35 269	1.47 274	2.74 298	2.23 292	1.83 288	2.26 264	3.47 280	2.01 249	8.60 305	1.76 310	38.24 310	2.88 245	1.82 275	1.41 289	4.99 239	1.91 288	5.10 215	5.71 204	0.94 274	1.80 293	3.33 319	3.84 312	4.16 301	3.30 284

iRaft-Stereo_20w	4.16 272	1.13 246	2.10 307	2.66 303	1.55 280	1.55 277	1.17 252	1.96 266	1.27 251	5.53 351	6.77 321	1.52 226	1.34 254	0.43 153	3.03 220	5.32 306	0.95 193	0.77 157	5.49 250	1.46 260	8.20 276	12.75 333	0.61 201	0.60 190	1.63 281	25.36 355	11.64 337	5.58 307

SGM-Forest	4.18 273	1.24 259	0.74 151	2.12 295	1.35 269	1.42 271	0.56 187	1.36 199	0.90 213	4.89 333	0.96 196	2.51 273	12.92 332	0.61 220	16.38 293	3.12 257	0.79 131	0.65 117	7.04 289	0.76 174	6.77 241	10.03 261	0.84 266	0.81 238	1.66 285	1.78 265	4.79 309	25.96 351
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 274	1.10 242	1.53 276	1.14 246	0.92 230	1.19 258	1.05 245	2.86 316	1.27 251	4.20 318	35.77 358	8.95 329	1.29 251	0.73 243	3.10 230	6.47 311	1.50 263	1.17 264	5.98 261	1.44 257	10.44 303	11.78 309	0.74 238	2.24 314	1.07 201	1.30 212	2.65 247	2.20 253

DeepPrunerF	4.30 275	1.53 286	0.72 147	2.93 312	5.08 345	2.43 304	3.38 306	0.87 124	4.11 327	0.80 135	1.17 215	0.66 94	0.56 127	0.61 220	45.12 328	2.02 223	1.01 207	0.78 162	2.32 160	0.88 199	1.56 150	1.70 127	0.84 266	0.67 212	29.00 359	1.78 265	2.48 225	1.17 192

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 276	2.25 311	1.45 272	2.41 300	1.94 301	1.93 289	4.82 318	1.96 266	2.59 305	2.96 289	1.96 249	2.49 271	8.10 303	9.76 345	14.02 287	3.47 268	2.04 291	1.98 313	14.27 317	3.33 317	7.23 252	7.20 231	2.89 320	1.85 297	2.43 308	2.85 303	2.19 190	6.62 313

FAT-Stereo	4.35 277	1.18 252	2.25 310	1.48 276	1.81 297	1.42 271	1.49 268	3.57 328	1.84 289	3.66 309	6.22 310	6.70 317	2.76 280	1.07 287	6.82 274	15.24 349	2.03 290	2.49 332	5.43 247	8.81 349	13.23 326	12.34 323	0.95 275	2.79 336	1.26 236	2.25 291	2.96 262	5.48 304

ITSA-stereo	4.40 278	1.26 265	1.18 251	1.64 280	1.64 283	0.99 236	1.38 265	1.99 270	1.47 267	3.68 311	6.79 322	2.16 257	1.42 256	1.36 299	8.32 276	6.93 314	2.19 293	1.94 310	6.40 267	5.42 330	7.43 255	10.74 286	1.29 290	2.39 320	1.53 274	5.02 319	23.63 355	8.74 318

MFN_U_SF_RVC	4.44 279	1.91 302	1.83 292	2.19 298	1.82 298	2.38 302	4.61 316	2.39 301	1.94 291	4.48 324	11.47 349	3.74 293	2.50 273	4.72 332	20.32 299	3.66 272	1.91 282	1.83 306	11.50 312	3.25 316	7.86 262	6.73 222	1.25 286	3.20 345	1.86 296	3.84 312	2.83 254	3.94 291

RainbowNet	4.65 280	3.75 332	2.70 323	4.56 323	2.98 326	4.16 320	8.75 332	2.05 279	2.01 294	1.90 245	1.12 211	3.61 291	3.00 285	3.60 328	2.70 203	1.89 212	2.97 302	1.54 294	15.27 320	8.73 348	11.07 308	11.30 301	10.70 353	2.22 310	1.73 288	2.30 292	2.76 251	6.13 310

S-Stereo	4.68 281	1.15 247	1.74 289	1.75 283	1.63 282	1.65 280	2.24 294	2.75 315	2.15 296	3.32 297	11.59 350	5.97 310	1.74 261	0.88 265	19.04 296	16.28 351	1.81 274	2.39 329	5.64 254	9.35 354	7.13 251	12.52 328	1.61 304	2.64 328	1.24 232	2.08 285	2.88 257	3.26 281

MADNet+	4.78 282	2.02 306	1.87 297	2.01 293	2.36 307	1.47 274	4.28 314	2.47 304	1.99 293	2.66 277	2.13 259	3.56 286	2.85 283	2.34 313	41.14 317	5.66 309	3.48 308	1.53 293	4.54 235	3.38 318	13.07 325	7.34 232	1.72 306	3.48 347	2.93 313	2.17 289	3.24 273	3.29 283

ADCRef	4.84 283	1.42 281	1.01 213	0.78 197	1.77 291	1.21 260	1.62 273	0.99 142	5.58 336	1.85 242	1.08 207	1.02 174	0.91 220	1.17 292	54.35 358	1.92 216	1.10 220	1.04 244	3.49 216	1.32 247	1.80 165	3.27 157	2.13 312	0.87 250	2.30 303	4.60 316	2.48 225	29.71 356

SQANet	4.87 284	4.55 339	2.13 309	19.76 344	2.63 312	4.99 329	3.29 303	1.63 237	1.45 263	1.20 196	1.40 233	3.22 284	2.40 271	2.76 315	3.09 228	1.20 121	5.19 317	1.07 250	19.89 325	1.28 243	12.48 314	10.73 284	11.37 356	1.49 282	1.57 278	2.32 294	2.66 249	5.86 308

FBW_ROB	4.93 285	2.40 314	2.44 317	2.67 304	2.86 320	2.30 299	4.71 317	1.79 251	1.10 240	2.54 274	2.92 268	4.12 296	5.31 296	6.61 338	50.17 338	1.18 114	1.44 260	0.95 220	8.76 302	1.43 255	8.26 277	5.68 201	4.20 327	1.75 292	1.42 258	1.95 277	1.81 156	2.20 253

ADCP+	5.07 286	1.54 287	1.72 286	1.08 235	1.54 278	1.18 256	2.02 290	1.02 144	2.72 310	4.05 317	2.23 262	2.24 261	0.61 145	0.94 273	54.46 359	1.52 182	0.83 148	0.95 220	3.94 223	0.87 198	2.22 175	2.57 149	0.71 232	0.62 197	2.48 309	11.25 339	7.85 327	23.66 347

CBMV	5.08 287	1.41 278	1.15 248	1.44 274	1.42 273	1.24 262	0.78 211	2.27 297	1.47 267	3.04 291	6.44 313	7.74 322	9.07 308	0.60 218	12.81 285	13.79 340	1.99 288	1.29 282	9.56 304	1.15 235	9.82 292	12.54 329	0.82 263	1.84 296	1.44 262	1.83 269	4.39 303	25.76 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 288	5.20 340	2.27 311	18.45 342	2.89 321	5.73 332	3.63 309	1.44 210	1.46 265	1.31 208	1.42 234	3.59 289	2.63 277	3.22 322	3.07 225	1.30 133	5.55 319	1.14 263	20.28 326	1.49 262	13.81 334	11.25 300	11.85 358	1.91 298	1.56 277	2.06 282	2.52 231	6.49 312

ACVNet_1	5.24 289	3.87 334	3.60 336	13.80 338	3.48 335	6.00 337	10.57 337	1.60 232	1.79 283	1.55 222	1.30 223	4.40 301	2.80 282	5.43 335	2.42 175	1.39 148	11.59 337	1.72 303	20.91 330	1.50 265	14.41 348	8.16 239	7.22 340	2.84 338	1.73 288	2.19 290	2.61 243	2.72 264

Ntro	5.35 290	6.19 345	2.38 315	8.06 333	2.91 323	4.88 327	6.70 325	1.40 204	1.53 271	1.44 218	1.19 216	3.58 288	2.73 279	3.12 321	3.66 246	1.17 112	6.56 327	1.19 269	32.62 336	1.60 272	14.27 345	11.82 310	11.41 357	2.54 325	1.64 283	2.30 292	2.45 223	5.00 298

EKT-Stereo	5.41 291	0.97 212	1.10 233	0.72 179	0.74 195	0.87 217	1.17 252	2.02 275	1.00 227	1.41 216	2.92 268	1.11 191	0.81 201	0.46 169	72.33 368	14.74 344	1.14 230	1.37 287	5.61 252	7.76 341	9.80 291	10.61 279	0.53 162	0.61 196	1.39 252	1.11 187	2.56 238	1.08 179

pmcnn	5.52 292	1.54 287	1.51 275	2.64 302	3.13 328	2.07 292	10.40 336	2.61 309	2.65 306	2.55 275	6.41 312	6.23 314	15.93 341	0.58 210	6.75 273	14.92 346	3.87 311	3.34 344	7.45 294	7.76 341	13.60 333	10.19 265	6.30 338	2.29 317	1.57 278	3.30 308	4.69 305	4.80 295

DPSNet	5.60 293	1.54 287	1.19 254	1.76 284	2.44 310	2.08 293	1.81 283	1.95 265	2.93 312	2.09 256	5.15 297	9.82 332	6.09 298	8.98 342	14.30 288	12.14 337	4.12 315	3.60 345	17.82 322	8.28 345	12.18 311	14.58 347	3.71 324	3.09 342	2.30 303	2.42 295	2.52 231	2.24 256

ADCMid	5.63 294	2.23 309	2.63 320	1.42 270	2.89 321	2.37 300	3.73 310	1.92 262	2.97 313	1.91 246	3.16 273	2.33 267	2.31 269	1.48 303	50.97 345	3.74 274	1.84 279	1.86 308	7.38 293	1.99 295	4.66 205	5.18 192	2.70 316	1.38 278	2.33 306	8.75 335	6.81 322	21.02 343

ADCL	5.69 295	1.88 299	1.63 282	1.29 260	1.40 272	1.59 279	2.22 293	1.23 169	5.20 334	3.04 291	2.01 255	1.14 195	0.84 208	1.04 285	50.40 340	1.63 196	1.45 261	1.79 304	2.94 199	1.38 250	3.19 187	2.35 143	1.23 285	1.07 264	9.47 344	11.74 341	11.34 335	29.10 355

SANet	5.69 295	2.22 308	1.77 290	1.84 285	2.37 308	2.28 297	1.43 266	4.49 338	7.61 345	2.05 251	4.86 294	8.34 328	11.81 321	1.70 307	43.86 325	1.62 195	5.96 321	1.51 292	4.43 234	1.70 278	8.97 286	8.28 240	1.20 283	2.60 326	1.94 299	6.02 328	3.42 281	9.29 321

DDF-Stereo	5.75 297	1.70 294	0.52 110	38.69 356	0.79 209	32.72 359	0.96 232	1.26 175	0.53 141	1.03 181	2.56 265	40.13 354	1.82 263	0.57 206	2.07 133	3.66 272	0.92 181	0.83 179	4.27 230	0.73 162	6.68 240	6.39 215	0.52 157	0.47 128	0.87 161	1.54 243	1.72 148	1.23 196

DN	5.78 298	0.69 82	0.82 171	0.75 185	0.44 108	52.50 366	0.52 178	1.65 240	0.77 199	3.33 300	1.12 211	54.19 360	0.61 145	0.34 97	2.28 165	3.98 282	0.92 181	0.71 135	6.24 264	0.88 199	7.33 253	6.10 212	0.66 218	0.48 141	1.68 286	1.91 273	1.76 155	3.37 285

SPS-STEREO	5.78 298	1.73 297	1.86 295	2.48 301	1.67 285	2.19 295	1.60 272	2.72 314	1.76 281	3.63 308	6.80 324	4.12 296	2.19 267	1.21 294	13.01 286	12.86 338	2.91 301	2.01 314	47.66 352	2.04 297	14.17 340	13.06 342	1.43 298	2.27 316	2.40 307	1.94 276	3.66 289	2.80 265
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 300	3.52 327	2.90 326	21.94 348	3.38 333	4.55 322	8.18 330	1.84 256	1.76 281	1.84 240	1.98 251	3.88 294	3.20 288	3.03 319	2.85 213	1.46 169	12.77 343	1.56 295	33.59 337	1.68 277	10.81 306	7.91 236	6.79 339	2.68 334	3.13 316	2.65 300	3.23 271	3.11 277

edge stereo	5.88 301	1.88 299	3.14 330	2.14 296	1.80 296	2.47 306	2.43 295	4.51 339	3.45 321	3.97 315	4.84 293	6.45 316	17.40 342	1.04 285	5.09 268	14.91 345	1.80 272	1.66 300	37.39 341	6.28 337	5.99 230	12.74 332	1.44 299	2.02 304	2.12 301	2.11 288	3.75 290	5.99 309

Dean	5.89 302	3.71 331	2.59 318	34.77 353	3.99 339	4.60 325	10.86 339	2.26 296	2.39 303	2.16 260	1.55 238	4.68 304	4.76 294	3.30 324	3.03 220	1.76 205	12.09 340	1.65 299	9.86 307	2.04 297	14.16 339	9.89 259	7.35 341	2.66 333	3.36 320	2.91 304	3.53 286	3.13 279

AnyNet_C32	6.05 303	1.43 282	1.39 268	1.26 257	1.64 283	1.36 268	2.92 300	1.55 228	5.28 335	2.67 279	4.61 291	1.90 242	1.29 251	1.29 298	55.18 360	3.43 267	1.96 286	2.08 317	3.65 218	1.91 288	6.94 248	8.77 249	1.20 283	1.68 287	6.02 331	14.92 347	6.12 315	20.86 342

DDVS	6.06 304	1.18 252	1.31 264	1.12 239	1.54 278	1.18 256	1.01 236	2.45 302	1.75 280	3.31 296	80.70 366	6.22 313	1.76 262	1.15 291	3.67 249	6.50 312	2.01 289	1.29 282	5.56 251	4.99 329	10.09 299	12.94 340	0.81 259	1.16 269	1.11 215	1.53 241	4.71 306	2.62 261

G-Net	6.29 305	1.69 293	1.86 295	1.42 270	1.70 288	1.45 273	1.19 255	4.71 340	8.56 346	3.16 293	4.70 292	7.94 323	6.89 300	0.85 261	15.45 291	8.15 325	1.92 283	2.75 337	5.41 246	6.49 338	9.16 289	11.23 299	1.46 300	2.81 337	1.81 292	19.84 351	6.51 320	30.80 357

TRStereo	6.31 306	1.25 262	1.93 298	0.85 209	0.61 163	2.29 298	0.86 223	2.21 290	0.54 148	4.40 322	1.34 226	2.24 261	0.75 188	0.45 164	4.08 260	6.55 313	0.80 134	0.85 187	6.04 262	1.45 259	7.60 256	12.13 313	0.55 171	0.49 146	1.44 262	103.74 372	3.24 273	1.61 225

HBP-ISP	6.40 307	1.33 274	2.30 313	1.91 291	1.51 276	1.65 280	0.79 214	2.50 306	1.29 253	4.91 334	6.80 324	1.37 213	0.74 184	14.59 352	52.98 355	19.59 355	1.24 242	1.10 252	6.08 263	8.03 344	12.73 316	16.75 353	0.79 250	1.19 271	1.81 292	2.06 282	3.90 297	2.87 267

SGM-ForestM	6.44 308	10.17 355	6.98 354	4.69 324	2.91 323	6.90 340	9.70 335	7.26 349	4.59 332	4.81 329	6.31 311	9.50 331	9.35 310	0.78 251	3.65 245	1.30 133	6.50 325	0.89 200	11.21 311	1.44 257	6.08 231	6.02 211	1.58 303	1.68 287	9.47 344	11.34 340	12.07 340	16.58 337

CBMV_ROB	6.60 309	1.41 278	1.59 281	2.38 299	1.74 289	1.90 288	1.86 285	6.44 345	1.69 278	5.02 338	7.03 334	9.95 338	11.26 317	0.65 231	38.55 311	7.04 315	2.78 299	1.12 259	9.67 306	2.45 306	9.46 290	11.60 308	0.80 255	1.37 277	4.92 326	12.01 342	4.73 307	18.79 340

ADCS	6.69 310	1.97 304	1.94 299	1.41 267	2.24 302	1.84 287	3.00 301	2.08 281	3.97 324	2.66 277	3.26 275	3.01 282	11.48 318	2.01 312	53.18 356	11.65 335	2.72 298	2.59 334	5.10 240	2.24 301	10.43 302	8.65 245	1.76 307	1.97 301	2.57 311	10.58 337	7.51 325	18.68 339

anonymity	6.71 311	0.80 137	1.73 288	1.09 236	0.88 220	0.79 207	0.68 204	2.17 286	0.90 213	3.78 313	97.20 367	1.95 245	0.93 225	0.44 163	2.57 190	7.16 316	0.95 193	0.83 179	6.70 278	1.07 226	7.93 265	12.47 326	0.67 222	0.57 176	1.51 272	1.60 252	20.99 354	2.80 265

ADCPNet	7.09 312	1.18 252	3.04 329	1.33 263	3.12 327	1.36 268	8.88 333	2.15 284	3.24 317	4.23 319	7.84 341	1.96 246	15.92 340	1.71 308	49.61 337	3.53 271	1.89 281	1.25 280	19.14 324	3.03 315	5.96 228	4.75 178	4.72 328	1.29 276	3.95 323	5.33 322	3.87 295	27.01 352

IMH-64-1	7.17 313	3.27 322	3.53 333	4.69 324	3.29 330	4.58 323	5.71 321	3.51 325	3.09 314	1.39 214	1.98 251	4.90 306	10.92 313	4.82 333	52.00 347	4.78 293	3.66 309	2.27 322	12.32 313	1.96 292	6.91 244	10.55 276	7.77 346	2.22 310	6.05 332	4.73 317	13.45 345	9.13 319

IMH-64	7.17 313	3.27 322	3.53 333	4.69 324	3.29 330	4.58 323	5.71 321	3.51 325	3.09 314	1.39 214	1.98 251	4.90 306	10.92 313	4.82 333	52.00 347	4.78 293	3.66 309	2.27 322	12.32 313	1.96 292	6.91 244	10.55 276	7.77 346	2.22 310	6.05 332	4.73 317	13.45 345	9.13 319

AnyNet_C01	7.20 315	2.24 310	2.27 311	2.95 314	1.92 300	1.58 278	5.39 320	3.73 333	5.63 337	3.17 294	4.41 287	4.59 303	6.09 298	1.88 311	58.66 362	14.24 341	5.46 318	3.69 346	4.79 238	3.02 314	8.40 279	10.33 273	2.45 313	2.24 314	5.77 329	2.65 300	8.81 331	17.99 338

WAO-6	7.36 316	2.83 319	2.64 321	8.38 335	2.78 318	3.59 317	8.61 331	3.51 325	3.36 320	1.84 240	2.45 263	5.99 311	8.70 307	3.06 320	50.70 342	2.35 234	13.44 347	1.82 305	8.79 303	2.15 300	14.26 343	12.40 325	3.35 322	2.64 328	7.87 338	5.84 325	4.30 302	11.17 328

WAO-7	8.11 317	2.98 320	5.46 348	29.83 351	2.32 305	3.09 311	9.23 334	2.48 305	4.20 328	4.67 328	7.60 337	7.98 324	11.78 320	1.64 305	22.32 302	2.11 227	12.00 339	2.79 340	44.95 349	2.13 299	10.06 298	10.12 263	1.37 297	2.49 324	2.97 315	4.35 315	2.94 261	5.06 300

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 318	1.15 247	1.98 301	1.25 256	1.24 259	1.74 284	1.31 260	2.17 286	7.44 344	3.47 302	7.09 335	2.38 268	2.08 266	0.37 115	3.49 242	11.36 334	1.39 259	0.99 230	136.53 366	6.21 336	8.35 278	12.33 321	0.55 171	0.88 251	1.22 228	1.95 277	2.35 208	4.96 297

SGM_RVC	8.49 319	2.77 318	1.77 290	2.88 309	2.31 304	3.42 315	2.70 296	7.78 354	3.92 323	5.57 352	8.42 342	9.89 334	12.92 332	0.68 235	3.72 251	2.10 226	6.63 328	1.11 256	40.78 343	5.93 334	9.99 295	10.27 271	1.97 310	2.17 307	8.79 343	2.97 305	27.36 357	40.51 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 320	1.34 276	1.05 219	1.13 241	1.12 248	1.10 245	0.89 226	1.28 181	1.79 283	2.71 280	5.63 301	4.32 300	7.90 302	1.01 278	5.47 270	5.23 301	1.80 272	1.19 269	162.18 368	4.49 323	7.79 258	9.52 257	0.81 259	1.64 284	1.33 246	1.76 264	3.30 275	3.06 275

ELAS_RVC	9.07 321	3.30 324	5.65 349	4.08 318	3.41 334	7.21 342	4.01 313	7.69 351	3.75 322	4.97 336	7.74 338	9.89 334	11.00 315	3.00 318	47.69 333	4.33 290	6.53 326	9.70 354	9.64 305	2.89 311	13.54 332	15.79 350	2.75 317	4.07 350	18.38 353	23.86 353	4.94 310	5.18 302
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 322	3.31 325	3.55 335	4.46 321	3.30 332	4.60 325	6.29 324	3.48 323	3.12 316	1.42 217	1.88 247	5.38 308	15.63 339	51.61 366	52.03 349	3.06 254	3.92 312	2.32 325	20.77 328	2.01 296	6.25 234	9.58 258	8.07 350	2.21 309	7.69 337	5.96 327	3.77 291	10.35 326

PWCK	9.19 323	3.84 333	2.76 324	4.81 328	3.48 335	7.14 341	7.79 328	3.92 334	4.66 333	4.66 327	5.84 306	24.68 350	8.47 304	3.24 323	10.95 281	3.27 262	9.48 334	2.36 327	72.75 360	4.94 328	14.76 351	6.95 227	3.68 323	2.40 321	8.01 339	7.55 331	6.35 316	9.51 323

MADNet++	9.22 324	4.13 338	6.16 351	4.32 320	5.78 349	3.96 318	8.14 329	7.09 348	6.83 342	5.28 347	7.83 340	7.65 321	8.62 306	12.90 347	19.42 298	21.00 358	7.04 330	6.27 349	10.40 309	7.97 343	14.29 346	18.67 356	3.96 325	5.12 354	5.80 330	22.29 352	9.32 332	8.69 317

MeshStereo	9.30 325	2.68 315	2.31 314	4.19 319	2.81 319	4.05 319	1.96 288	8.24 356	9.28 347	5.13 341	8.64 343	11.19 342	12.84 328	0.78 251	52.26 351	15.80 350	4.59 316	1.92 309	22.33 331	1.58 271	15.40 355	19.41 357	1.06 282	2.12 306	8.69 342	5.55 323	10.68 333	15.59 334
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
MonStereo1	9.81 326	3.92 335	2.43 316	5.31 332	4.70 344	5.34 331	7.44 327	3.39 322	2.25 299	117.09 371	3.30 278	6.44 315	10.28 312	3.91 330	2.28 165	1.78 207	3.22 304	3.17 343	38.45 342	3.58 319	5.84 227	5.88 207	6.18 337	1.83 294	3.46 321	3.13 307	7.10 323	3.19 280

ELAS	10.16 327	3.54 328	5.12 347	4.49 322	4.32 343	5.01 330	4.33 315	6.88 347	4.09 326	4.97 336	7.74 338	9.90 336	11.01 316	3.51 327	52.19 350	4.52 292	7.15 331	9.65 353	8.69 301	2.38 304	13.33 328	14.95 349	2.75 317	3.64 349	17.76 352	27.24 358	13.13 344	21.93 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 328	13.11 356	4.84 342	18.55 343	6.95 353	7.98 345	14.39 348	3.69 332	3.28 318	2.90 286	2.15 260	30.28 352	43.63 352	4.40 331	9.01 277	2.66 242	12.71 341	2.73 336	42.35 345	2.87 310	14.87 352	10.21 266	7.77 346	3.03 340	2.66 312	2.98 306	3.46 282	4.84 296

JetBlue	10.90 329	9.40 353	6.23 352	8.34 334	6.82 352	10.07 350	10.58 338	5.04 343	3.97 324	2.95 288	4.09 284	9.83 333	9.32 309	8.12 340	48.65 335	14.50 342	6.76 329	5.08 348	7.66 296	3.76 320	13.23 326	17.58 355	8.19 351	3.58 348	11.41 347	18.49 349	12.08 341	28.49 354

LVE	10.96 330	3.63 330	2.68 322	55.15 363	4.03 342	7.50 343	88.91 368	1.93 263	2.44 304	2.26 264	1.69 243	4.48 302	4.75 293	3.42 326	3.44 240	2.21 231	6.03 323	1.84 307	50.68 356	1.97 294	10.14 300	12.19 316	5.54 329	3.12 343	3.75 322	2.46 297	2.99 263	6.76 315

XX-Stereo	11.10 331	0.72 99	1.24 260	1.04 231	0.52 137	0.80 208	0.84 219	1.13 155	0.51 133	4.53 326	6.79 322	1.54 227	1.06 242	0.42 148	2.78 208	5.82 310	0.96 195	0.94 214	6.43 268	0.91 203	6.26 235	8.36 242	0.58 190	0.43 116	237.38 372	1.38 219	2.64 245	3.61 286

DGSMNet	11.16 332	1.98 305	1.98 301	1.90 290	1.52 277	2.46 305	1.47 267	3.07 319	2.11 295	12.67 359	102.10 368	3.59 289	18.94 345	18.97 357	16.50 294	15.09 347	12.73 342	10.36 355	13.79 316	4.57 324	12.99 323	14.32 346	7.77 346	3.43 346	1.75 290	6.25 329	3.48 285	5.53 305

ACVNet-4b	11.58 333	3.99 336	2.60 319	44.40 359	2.71 317	4.98 328	62.31 363	1.85 257	1.79 283	1.63 227	1.25 221	4.22 299	58.75 360	3.34 325	2.27 163	1.21 122	13.33 346	1.70 302	49.50 353	1.93 290	14.47 350	13.72 345	7.40 342	3.13 344	1.55 276	1.89 272	2.20 192	4.61 294

LSM0	11.61 334	1.70 294	2.94 327	2.71 305	2.41 309	2.76 307	6.88 326	4.22 336	4.26 329	3.67 310	7.57 336	7.41 320	9.43 311	0.98 276	64.90 367	78.60 370	3.43 307	2.37 328	20.39 327	4.80 327	14.29 346	16.21 352	1.30 292	3.06 341	3.29 318	12.44 343	6.06 314	25.31 349

UNDER WATER-64	11.75 335	7.29 351	4.90 343	17.03 341	7.40 354	8.44 346	16.49 351	8.25 357	4.32 330	4.51 325	3.21 274	17.72 345	15.23 337	8.81 341	46.52 331	10.69 332	13.57 353	3.01 342	12.74 315	8.66 347	14.20 341	12.82 334	11.01 354	4.40 351	6.45 335	18.67 350	8.71 330	22.29 345

SGM+DAISY	11.81 336	3.22 321	3.47 331	3.83 317	3.15 329	4.25 321	3.52 308	7.70 352	10.88 353	5.57 352	9.00 347	9.94 337	13.12 334	1.74 309	22.71 304	18.99 354	3.23 305	2.28 324	15.35 321	8.91 350	15.05 353	17.02 354	1.32 294	4.58 352	24.50 357	31.01 361	32.60 363	41.83 366

MDST_ROB	12.03 337	32.81 361	1.72 286	20.74 347	2.64 314	5.90 336	1.72 277	4.06 335	1.35 259	3.76 312	6.53 314	2.75 279	42.83 351	0.54 194	50.83 344	1.22 125	1.08 219	0.75 151	18.95 323	1.00 217	12.75 319	11.49 303	1.29 290	1.26 274	22.72 356	11.17 338	31.24 360	31.81 359

WAO-8	12.07 338	5.33 341	4.83 340	26.48 349	4.01 340	6.22 338	11.73 345	3.65 330	6.39 340	28.97 364	41.01 360	8.08 325	18.91 343	20.68 360	3.75 252	3.24 259	9.46 332	2.01 314	53.81 357	5.76 332	9.83 293	11.16 296	6.04 335	2.43 322	8.05 340	7.74 332	6.36 317	9.95 324

Venus	12.07 338	5.33 341	4.83 340	26.48 349	4.01 340	6.22 338	11.73 345	3.65 330	6.39 340	28.97 364	41.01 360	8.08 325	18.91 343	20.68 360	3.75 252	3.24 259	9.46 332	2.01 314	53.81 357	5.76 332	9.83 293	11.16 296	6.04 335	2.43 322	8.05 340	7.74 332	6.36 317	9.95 324

JetRed	12.50 340	6.96 350	7.76 355	4.77 327	6.78 351	9.35 348	10.92 340	5.31 344	4.54 331	5.85 354	3.28 277	8.17 327	7.48 301	9.74 344	50.80 343	15.21 348	10.30 335	7.93 350	7.83 297	5.44 331	18.10 358	24.48 360	11.12 355	4.60 353	11.97 348	25.85 356	24.78 356	28.17 353

TorneroNet-64	13.24 341	6.25 346	5.07 346	34.05 352	3.72 337	9.38 349	16.75 352	3.49 324	12.26 356	2.27 266	5.98 307	17.67 344	34.24 349	14.37 350	47.92 334	3.76 275	13.18 345	2.40 330	36.34 340	9.15 353	13.85 336	12.35 324	5.65 330	2.64 328	14.28 351	14.51 346	3.41 279	12.48 329

ACV-stereo	13.36 342	1.90 301	1.63 282	2.10 294	1.15 253	2.97 308	1.36 263	1.72 247	1.86 290	2.96 289	4.89 295	3.67 292	43.88 353	1.13 289	54.14 357	17.43 352	2.38 295	1.31 284	170.74 369	4.64 325	12.73 316	14.68 348	0.97 276	1.83 294	1.25 235	1.49 234	3.53 286	2.32 257

MANE	14.22 343	9.62 354	6.93 353	4.94 330	5.72 348	7.88 344	11.48 342	7.38 350	9.90 349	4.92 335	6.89 330	8.98 330	12.13 323	3.67 329	50.37 339	17.85 353	11.82 338	20.17 360	10.46 310	6.55 339	12.22 312	12.86 336	1.77 308	11.33 359	24.83 358	30.99 360	31.42 361	40.73 364

DispFullNet	15.85 344	3.61 329	5.00 345	3.30 315	2.93 325	3.51 316	3.20 302	6.49 346	2.71 309	5.17 342	6.80 324	90.79 364	15.55 338	2.73 314	28.89 307	23.38 360	4.02 313	3.86 347	138.92 367	28.91 361	12.60 315	11.86 311	2.69 315	2.31 318	4.30 324	2.71 302	6.80 321	5.05 299

UNDER WATER	16.39 345	7.86 352	4.99 344	15.68 340	10.73 360	8.76 347	38.30 358	8.07 355	6.02 338	4.25 320	2.98 270	18.63 346	96.18 366	14.44 351	32.70 309	10.29 330	13.91 354	2.75 337	43.73 347	8.62 346	16.83 357	12.33 321	17.08 361	5.55 355	6.06 334	14.49 345	6.37 319	15.05 333

STStereo	16.49 346	3.48 326	5.91 350	44.25 358	5.60 347	39.03 361	13.11 347	7.74 353	10.72 352	5.19 344	8.92 344	24.73 351	30.22 348	1.03 284	59.92 365	11.74 336	2.59 296	1.26 281	40.79 344	2.25 302	10.02 296	8.79 250	2.06 311	11.31 358	22.61 355	16.05 348	20.57 353	35.39 360

PSMNet_ROB	16.63 347	5.59 343	2.97 328	3.47 316	2.63 312	5.86 335	6.18 323	2.20 289	2.29 300	5.39 349	141.45 369	97.59 365	6.02 297	33.78 362	3.23 236	1.58 192	4.09 314	1.69 301	20.81 329	2.75 308	12.93 322	7.08 229	63.80 369	2.60 326	2.95 314	3.67 311	2.77 252	3.66 287

DGTPSM_ROB	17.21 348	6.49 347	18.05 358	4.91 329	8.87 356	5.73 332	11.48 342	5.02 341	12.05 354	5.03 340	9.34 348	12.62 343	56.51 359	15.29 353	43.82 324	20.47 356	19.26 357	16.28 357	24.70 332	20.05 358	13.50 329	22.25 358	6.00 333	12.55 360	12.71 349	32.01 363	14.20 347	35.61 362

KSHMR	20.05 349	6.71 349	4.01 337	99.31 367	5.91 350	17.09 353	71.12 365	3.62 329	9.75 348	3.59 306	3.39 279	6.07 312	84.38 365	17.14 355	22.70 303	3.97 280	6.29 324	2.76 339	90.60 363	2.83 309	12.73 316	10.14 264	9.05 352	2.74 335	21.08 354	5.85 326	8.10 328	10.46 327

DPSM_ROB	21.05 350	17.19 357	22.69 360	10.13 336	9.29 358	13.96 351	14.50 349	11.66 358	15.25 358	9.00 356	8.97 345	10.35 340	13.24 335	19.90 358	59.73 363	26.35 361	18.76 355	21.26 361	14.74 318	15.50 356	28.56 361	27.85 362	7.42 343	16.13 362	34.05 362	39.30 366	37.97 365	44.48 367

DPSM	21.05 350	17.19 357	22.69 360	10.13 336	9.29 358	13.96 351	14.50 349	11.66 358	15.25 358	9.00 356	8.97 345	10.35 340	13.24 335	19.90 358	59.73 363	26.35 361	18.76 355	21.26 361	14.74 318	15.50 356	28.56 361	27.85 362	7.42 343	16.13 362	34.05 362	39.30 366	37.97 365	44.48 367

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 352	1.32 272	1.63 282	1.89 289	1.69 286	1.93 289	3.75 311	2.27 297	2.66 307	5.02 338	29.10 356	216.12 370	51.87 358	5.44 336	3.66 246	4.09 286	5.59 320	13.75 356	28.77 333	1.47 261	14.44 349	12.86 336	0.98 277	2.33 319	1.88 298	7.40 330	145.78 372	5.57 306

DPSMNet_ROB	22.61 353	6.50 348	18.06 359	4.95 331	8.88 357	5.76 334	11.54 344	5.02 341	12.08 355	5.17 342	28.67 355	19.69 347	163.24 370	15.38 354	43.87 326	20.66 357	19.56 358	16.59 358	35.50 338	20.17 359	13.82 335	22.26 359	6.02 334	12.56 361	12.82 350	32.01 363	14.23 348	35.60 361

WQFJA1++	23.09 354	0.99 218	0.51 103	160.58 370	0.58 152	134.26 369	122.57 371	0.75 92	0.45 109	7.60 355	0.65 129	10.26 339	69.62 361	0.32 86	2.04 129	3.20 258	0.93 187	0.70 131	10.18 308	1.03 220	5.65 224	4.52 172	0.51 149	0.40 104	0.75 131	81.69 371	1.41 119	1.33 208

DLNR_Zeroshot_test	23.11 355	81.98 370	1.97 300	102.16 368	0.49 124	0.55 143	81.36 367	2.30 300	0.50 127	4.87 332	2.22 261	2.99 281	0.93 225	12.17 346	96.90 369	144.02 371	34.28 362	19.61 359	8.60 300	4.35 322	8.08 275	6.53 218	0.51 149	0.69 216	1.37 248	1.57 246	1.16 102	1.90 239

zero-FE	23.86 356	1.70 294	0.52 110	141.89 369	8.72 355	147.65 371	77.27 366	1.26 175	0.60 167	1.15 194	4.12 285	136.19 367	11.59 319	0.57 206	2.27 163	3.52 270	1.06 218	2.52 333	5.18 241	0.95 211	81.26 369	7.98 237	0.52 157	0.47 128	0.86 156	1.54 243	1.68 147	1.14 185

TorneroNet	24.73 357	6.18 344	3.52 332	95.34 366	3.93 338	27.05 356	29.02 355	4.44 337	18.13 360	2.20 261	37.99 359	77.85 363	72.31 362	18.15 356	41.78 320	3.07 255	13.11 344	2.35 326	87.85 361	9.06 352	15.44 356	12.17 315	5.94 332	2.64 328	52.32 366	8.18 334	3.59 288	14.11 331

LRCNet_RVC	25.94 358	30.78 360	14.74 357	35.18 355	31.16 364	36.52 360	29.93 357	23.08 362	12.70 357	36.15 366	33.37 357	37.24 353	28.56 347	37.11 363	17.47 295	7.61 320	31.06 360	26.75 364	67.49 359	29.07 362	23.47 360	10.73 284	39.23 364	30.61 366	7.37 336	2.53 299	11.22 334	9.31 322

ktn	26.84 359	3.99 336	95.18 371	14.39 339	5.44 346	18.02 354	17.50 353	19.69 361	67.27 369	2.84 282	5.30 298	171.03 369	80.75 364	7.72 339	10.93 280	3.48 269	20.95 359	2.71 335	90.26 362	29.10 363	15.05 353	10.23 267	7.60 345	2.93 339	5.12 327	5.83 324	4.73 307	6.62 313

LE_ROB	28.97 360	25.29 359	36.16 363	34.90 354	56.86 370	18.61 355	58.99 362	32.08 365	41.72 364	5.37 348	27.57 354	46.00 356	49.67 356	13.72 349	14.83 289	3.84 278	5.96 321	1.22 273	46.43 350	36.35 366	10.19 301	11.19 298	48.45 365	22.49 364	30.18 360	31.59 362	31.60 362	40.87 365

PML	39.07 361	38.06 364	12.06 356	39.32 357	29.04 363	40.62 362	11.06 341	14.14 360	100.08 370	27.87 363	166.26 371	107.74 366	159.39 369	13.53 348	15.41 290	10.75 333	35.75 363	8.64 351	42.84 346	10.61 355	14.22 342	16.14 351	5.89 331	7.21 357	53.08 367	13.95 344	42.26 367	19.02 341

FlowAnything	42.31 362	34.65 363	45.90 365	20.47 346	18.91 362	28.11 358	28.64 354	23.30 364	30.84 362	18.76 362	18.33 352	20.84 349	27.00 346	39.89 364	119.49 370	52.59 368	37.35 364	42.63 367	29.06 334	31.53 365	57.38 367	56.78 370	14.49 359	32.64 368	68.29 369	78.93 369	76.07 368	89.56 371

CasAABBNet	42.72 363	34.60 362	45.66 364	20.17 345	18.55 361	28.05 357	29.13 356	23.25 363	30.69 361	18.73 361	18.11 351	20.72 348	37.90 350	39.93 365	120.54 371	52.80 369	37.72 365	42.56 366	29.30 335	30.56 364	57.58 368	56.66 369	14.58 360	32.34 367	68.46 370	79.09 370	76.31 369	89.48 370

HaxPig	44.53 364	46.75 366	47.32 366	47.72 360	48.79 366	47.60 363	48.40 359	49.50 366	47.10 365	49.76 367	50.31 362	49.00 357	45.26 354	54.49 367	41.50 318	40.24 364	50.15 366	52.05 368	44.74 348	43.04 367	46.61 364	44.38 367	51.78 366	45.43 369	33.92 361	25.30 354	28.66 358	22.43 346

AVERAGE_ROB	46.12 365	48.49 367	48.31 367	49.34 361	50.25 367	48.63 364	49.80 360	50.74 368	48.67 366	51.68 368	52.55 363	50.28 358	47.20 355	55.70 368	43.00 323	40.99 365	52.42 367	54.59 369	47.27 351	45.45 368	48.77 365	44.06 366	52.90 367	46.98 370	35.80 364	26.72 357	30.77 359	23.81 348

HanzoNet	47.37 366	45.54 365	75.64 370	62.53 364	47.97 365	62.03 367	90.57 369	55.02 370	58.34 368	15.60 360	22.00 353	75.72 362	107.47 367	172.14 371	23.65 306	13.02 339	62.42 369	9.26 352	134.39 365	22.45 360	19.74 359	25.78 361	31.84 363	5.57 356	9.72 346	9.49 336	8.54 329	12.61 330

MEDIAN_ROB	49.56 367	51.66 368	50.91 368	52.80 362	53.76 368	52.08 365	53.35 361	54.28 369	52.25 367	54.89 369	55.89 364	53.59 359	50.09 357	58.85 369	46.45 330	44.55 366	55.81 368	57.90 370	50.55 355	48.85 369	52.07 366	46.79 368	56.69 368	50.01 371	39.10 365	30.23 359	33.56 364	31.26 358

BEATNet-Init1	52.60 368	76.96 369	24.06 362	87.02 365	56.48 369	86.86 368	68.77 364	49.65 367	34.71 363	11.93 358	56.24 365	64.63 361	78.72 363	9.65 343	58.40 361	51.35 367	32.72 361	23.00 363	101.24 364	71.98 371	46.49 363	39.72 365	28.67 362	24.23 365	59.12 368	38.23 365	77.99 370	61.49 369

DPSimNet_ROB	111.84 369	179.62 371	74.81 369	195.40 371	165.93 371	136.63 370	98.05 370	126.48 371	138.79 371	82.31 370	148.57 370	159.77 368	157.57 368	78.29 370	64.65 366	40.10 363	142.61 370	34.98 365	195.20 370	69.76 370	154.10 370	32.63 364	82.12 370	98.24 372	71.10 371	51.68 368	117.83 371	122.56 372

GS-Stereo																							0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

FSD		0.76 121	0.66 137	0.60 153	0.60 158	0.60 166	0.57 189	0.90 129	0.50 127	0.95 174	0.73 156			0.64 229	2.19 148	3.05 253			2.80 187	0.79 181				0.67 212	0.90 174	0.83 135	0.90 75	0.99 166

ASD4																								105.89 373

STTRV1_RVC		1.26 265	1.01 213	1.62 279	1.11 247	1.76 285	1.25 256	1.50 215	1.40 260	1.75 236	1.60 240	2.72 278	3.31 290	1.00 277	2.61 193	1.77 206	11.19 336	0.96 223		9.01 351	9.10 288	8.68 246		1.66 285	1.68 286	1.59 249	3.90 297	5.32 303

Low-res two-view benchmark