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 21	0.23 9	0.15 12	0.18 16	0.19 24	0.42 43	0.14 8	0.12 6	0.34 2	0.42 7	0.32 7	0.25 6	0.30 6	0.18 2	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 18	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

BridgeDepth	0.23 2	0.23 9	0.16 16	0.17 15	0.20 27	0.18 13	0.12 21	0.24 11	0.16 15	0.18 16	0.08 3	0.39 36	0.13 5	0.18 28	0.41 6	0.45 11	0.26 1	0.27 12	0.32 8	0.20 6	0.33 10	0.35 17	0.09 1	0.13 7	0.27 14	0.26 20	0.33 3	0.24 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 3	0.21 5	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 17	0.16 51	0.28 19	0.10 1	0.17 14	0.14 14	0.23 8	0.14 8	0.12 6	0.47 9	0.42 7	0.37 16	0.23 3	0.35 9	0.19 3	0.35 13	0.25 5	0.14 8	0.14 15	0.23 3	0.21 4	0.67 46	0.22 9

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 12	0.14 5	0.11 2	0.20 27	0.12 2	0.07 3	0.21 6	0.12 3	0.19 19	0.11 7	0.29 18	0.10 1	0.21 41	0.61 21	0.65 29	0.36 13	0.35 26	0.44 28	0.23 14	0.35 13	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 16	0.25 25

AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 49	0.33 31	0.16 15	0.25 28	0.24 34	0.35 28	0.14 8	0.19 32	0.56 20	0.59 21	0.35 10	0.30 15	0.35 9	0.27 22	0.33 10	0.31 11	0.13 7	0.13 7	0.23 3	0.23 7	0.31 2	0.18 2

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 6	0.14 5	0.13 7	0.22 35	0.11 1	0.08 5	0.22 8	0.12 3	0.20 20	0.12 9	0.33 25	0.11 2	0.21 41	0.66 24	0.64 27	0.37 16	0.35 26	0.50 33	0.22 10	0.39 17	0.30 9	0.12 5	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 25	0.27 29

CoSv	0.26 6	0.38 31	0.20 25	0.18 18	0.14 10	0.35 71	0.09 10	0.38 41	0.16 15	0.20 20	0.08 3	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 9	0.59 21	0.42 28	0.23 3	0.39 19	0.19 3	0.40 20	0.23 3	0.10 2	0.13 7	0.40 44	0.25 11	0.36 6	0.24 16

NLSM3	0.27 8	0.23 9	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 23	0.14 39	0.35 37	0.20 33	0.18 16	0.33 51	0.23 8	0.21 37	0.21 41	0.55 17	0.44 9	0.39 21	0.31 17	0.35 9	0.19 3	0.32 9	0.30 9	0.22 31	0.15 18	0.26 9	0.33 42	0.40 8	0.27 29

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 27	0.14 5	0.25 34	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 51	0.18 28	0.25 28	0.10 5	0.41 42	0.12 4	0.11 2	0.36 4	0.40 5	0.42 28	0.26 8	0.37 17	0.25 19	0.33 10	0.25 5	0.24 40	0.12 4	0.29 19	0.20 1	0.77 62	0.23 13

LG-Stereo	0.28 10	0.26 14	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 31	0.13 32	0.30 24	0.15 12	0.23 24	0.19 24	0.52 56	0.14 8	0.18 28	0.55 17	0.58 19	0.39 21	0.30 15	0.54 39	0.22 10	0.44 26	0.31 11	0.12 5	0.12 4	0.28 17	0.24 9	0.46 15	0.24 16

MM-Stereo_test1	0.29 11	0.69 74	0.15 12	0.23 29	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 40	0.14 6	0.27 33	0.11 7	0.43 44	0.11 2	0.12 6	0.45 8	0.48 13	0.45 35	0.32 20	0.42 24	0.27 22	0.35 13	0.35 17	0.23 37	0.13 7	0.31 22	0.23 7	0.63 41	0.24 16

MonStereo	0.30 12	0.25 12	0.20 25	0.19 21	0.21 32	0.15 3	0.13 32	0.20 5	0.16 15	0.22 23	0.17 17	0.32 23	0.16 17	0.17 25	0.54 15	0.54 16	0.40 25	0.32 20	0.50 33	0.27 22	0.43 23	0.51 34	0.22 31	0.14 15	0.34 27	0.41 65	0.49 18	0.40 49

RSM	0.30 12	0.30 22	0.22 35	0.32 56	0.15 13	0.21 23	0.10 15	0.17 1	0.16 15	0.14 4	0.26 37	0.22 6	0.19 28	0.14 13	0.64 23	0.60 23	0.39 21	0.37 31	0.35 9	0.33 34	0.46 29	0.54 37	0.19 24	0.16 22	0.30 21	0.26 20	0.58 32	0.24 16

MoCha-V2	0.30 12	0.31 24	0.23 38	0.21 26	0.17 20	0.17 12	0.14 39	0.23 9	0.11 2	0.26 32	0.28 41	0.32 23	0.16 17	0.19 32	0.62 22	0.61 25	0.39 21	0.38 35	0.35 9	0.42 57	0.61 44	0.51 34	0.15 11	0.16 22	0.35 30	0.26 20	0.34 4	0.19 3

ProNet	0.30 12	0.27 16	0.31 48	0.26 36	0.15 13	0.27 47	0.27 90	0.38 41	0.13 5	0.15 9	0.49 84	0.29 18	0.13 5	0.16 21	0.73 28	0.49 14	0.43 30	0.32 20	0.35 9	0.27 22	0.38 16	0.22 1	0.38 73	0.22 48	0.32 23	0.20 1	0.38 7	0.27 29

111111	0.31 16	0.37 28	0.19 22	0.25 34	0.29 54	0.22 30	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 11	0.17 22	0.18 28	0.79 31	0.56 18	0.46 39	0.28 13	0.76 62	0.24 16	0.53 37	0.61 47	0.21 28	0.11 3	0.25 7	0.25 11	0.41 11	0.19 3

AIO-Stereo	0.31 16	0.33 25	0.22 35	0.35 62	0.16 16	0.20 19	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 28	0.21 3	0.16 17	0.14 13	0.55 17	0.55 17	0.41 26	0.39 39	1.18 97	0.36 40	0.39 17	0.43 25	0.17 14	0.16 22	0.32 23	0.24 9	0.61 37	0.19 3

GREAT-IGEV	0.32 18	0.37 28	0.21 32	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 24	0.16 15	0.33 40	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.20 37	0.74 29	0.61 25	0.45 35	0.29 14	0.42 24	0.28 27	0.43 23	0.52 36	0.21 28	0.17 29	0.27 14	0.25 11	0.88 67	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
GSStereo	0.33 19	0.41 37	0.21 32	0.31 52	0.22 35	0.25 42	0.14 39	0.28 19	0.16 15	0.25 28	0.15 15	0.37 33	0.15 15	0.15 18	0.70 27	0.66 31	0.49 45	0.38 35	0.45 30	0.40 50	0.62 47	0.46 28	0.14 8	0.17 29	0.33 25	0.25 11	0.52 21	0.24 16

RSM++	0.33 19	0.33 25	0.23 38	0.36 70	0.20 27	0.24 37	0.10 15	0.21 6	0.16 15	0.16 12	0.26 37	0.26 10	0.19 28	0.16 21	0.83 33	0.65 29	0.41 26	0.38 35	0.50 33	0.39 46	0.50 32	0.59 44	0.25 43	0.16 22	0.41 46	0.26 20	0.54 26	0.30 37

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.22 6	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 37	0.15 12	0.47 57	0.10 5	0.31 21	0.14 8	0.14 13	1.26 51	1.00 71	0.36 13	0.36 30	0.44 28	0.20 6	0.53 37	0.55 38	0.17 14	0.13 7	0.39 41	0.35 50	0.40 8	0.27 29

MatchStereo	0.34 22	0.37 28	0.20 25	0.15 10	0.23 38	0.21 23	0.12 21	0.31 29	0.22 41	0.15 9	0.18 19	0.28 15	0.35 64	0.22 46	1.24 49	0.80 49	0.30 4	0.31 17	0.41 22	0.30 30	0.41 22	0.56 40	0.21 28	0.20 39	0.35 30	0.35 50	0.40 8	0.35 41

StereoVision	0.34 22	0.27 16	0.21 32	0.13 7	0.18 24	0.21 23	0.14 39	0.30 24	0.23 42	0.35 43	0.18 19	0.34 27	0.17 22	0.16 21	0.98 37	0.78 47	0.44 32	0.35 26	0.43 27	0.23 14	0.40 20	0.48 29	0.16 12	0.21 44	0.40 44	0.40 60	0.71 50	0.37 44

MM-Stereo_test2	0.35 24	0.78 121	0.22 35	0.30 50	0.21 32	0.18 13	0.11 18	0.33 31	0.16 15	0.36 46	0.15 15	0.39 36	0.15 15	0.17 25	0.69 25	0.66 31	0.43 30	0.39 39	0.41 22	0.37 41	0.50 32	0.85 72	0.24 40	0.16 22	0.35 30	0.25 11	0.54 26	0.25 25

CroCo-Stereo	0.35 24	0.20 4	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 31	0.14 6	0.31 39	0.05 1	0.36 30	0.13 5	0.15 18	1.64 67	1.05 78	0.35 10	0.37 31	0.45 30	0.20 6	0.62 47	0.79 66	0.16 12	0.13 7	0.38 37	0.31 35	0.45 14	0.26 28
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 24	0.22 6	0.19 22	0.27 39	0.13 7	0.30 55	0.08 5	0.97 132	0.18 28	0.92 158	0.19 24	0.27 11	0.16 17	0.18 28	0.51 12	0.47 12	0.38 19	0.26 8	0.54 39	0.25 19	0.43 23	0.34 16	0.19 24	0.15 18	0.38 37	0.34 46	0.90 68	0.27 29

IGEV-Stereo++	0.36 27	0.40 35	0.20 25	0.22 28	0.25 45	0.21 23	0.09 10	0.25 16	0.17 25	0.20 20	0.34 54	0.29 18	0.20 36	0.19 32	0.78 30	0.60 23	0.44 32	0.33 23	0.75 59	0.34 37	0.53 37	0.64 51	0.22 31	0.13 7	0.28 17	0.27 27	1.09 87	0.28 34

MSCF	0.37 28	0.41 37	0.20 25	0.34 58	0.19 26	0.23 31	0.14 39	0.30 24	0.20 33	0.67 87	0.13 12	0.27 11	0.17 22	0.14 13	1.02 38	0.77 45	0.37 16	0.34 25	0.36 15	0.28 27	0.45 28	0.50 33	0.22 31	0.20 39	0.35 30	0.90 146	0.70 48	0.25 25

GIP-stereo	0.37 28	0.56 51	0.32 52	0.29 46	0.23 38	0.21 23	0.11 18	0.24 11	0.17 25	0.30 37	0.19 24	0.38 34	0.18 26	0.21 41	1.05 40	0.64 27	0.46 39	0.39 39	0.42 24	0.41 53	0.52 36	0.82 69	0.17 14	0.17 29	0.35 30	0.31 35	0.76 59	0.24 16

GASTEREO	0.38 30	0.42 40	0.20 25	0.34 58	0.18 24	0.24 37	0.14 39	0.30 24	0.19 32	0.73 102	0.12 9	0.28 15	0.17 22	0.13 11	1.05 40	0.74 42	0.38 19	0.33 23	0.37 17	0.30 30	0.44 26	0.56 40	0.23 37	0.20 39	0.35 30	0.87 139	0.73 54	0.24 16

GEAStereo	0.39 31	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 38	0.23 31	0.13 32	0.29 22	0.20 33	0.35 43	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.23 49	0.87 34	0.71 38	0.47 41	0.37 31	0.40 20	0.37 41	0.65 53	0.64 51	0.19 24	0.21 44	0.39 41	0.34 46	0.75 56	0.38 45

gasm-f	0.39 31	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 38	0.23 31	0.13 32	0.29 22	0.20 33	0.35 43	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.23 49	0.87 34	0.71 38	0.47 41	0.37 31	0.40 20	0.37 41	0.65 53	0.64 51	0.19 24	0.21 44	0.39 41	0.34 46	0.75 56	0.38 45

MLG-Stereo_test2	0.39 31	0.54 48	0.17 19	0.16 13	0.24 42	0.15 3	0.08 5	0.33 31	0.14 6	0.24 26	0.13 12	0.39 36	0.14 8	0.17 25	1.52 61	0.76 44	0.45 35	0.44 49	1.04 83	0.42 57	0.48 31	0.48 29	0.18 20	0.12 4	0.34 27	0.25 11	0.66 44	0.38 45

AdaDepth	0.41 34	0.41 37	0.20 25	0.24 31	0.28 52	0.23 31	0.16 51	0.32 30	0.20 33	0.23 24	0.29 42	0.27 11	0.21 37	0.23 49	0.97 36	1.09 90	0.49 45	0.41 44	1.08 89	0.34 37	0.54 41	0.59 44	0.18 20	0.21 44	0.29 19	0.28 29	0.75 56	0.43 52

U	0.41 34	0.28 21	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 50	0.14 6	0.49 58	0.07 2	0.36 30	0.16 17	0.20 37	1.71 73	1.14 100	0.44 32	0.41 44	0.59 45	0.32 32	0.66 55	0.92 79	0.17 14	0.17 29	0.50 68	0.36 53	0.49 18	0.35 41

BridgeDepth_RVC	0.42 36	0.54 48	0.27 41	0.35 62	0.28 52	0.26 45	0.14 39	0.55 55	0.32 64	0.38 47	0.22 30	0.44 45	0.23 43	0.28 62	1.45 54	0.77 45	0.35 10	0.41 44	0.53 38	0.33 34	0.39 17	0.38 20	0.22 31	0.20 39	0.41 46	0.49 75	0.52 21	0.56 71
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 37	0.38 31	0.42 74	0.28 41	0.24 42	0.27 47	0.12 21	0.40 44	0.24 44	0.29 34	0.38 64	0.65 83	0.21 37	0.20 37	1.20 47	0.97 67	0.54 54	0.50 57	0.59 45	0.42 57	0.64 51	0.43 25	0.27 46	0.31 67	0.42 50	0.33 42	0.48 16	0.51 67

Occ-G	0.43 37	0.59 55	0.29 44	0.34 58	0.31 60	0.26 45	0.12 21	0.38 41	0.18 28	0.16 12	0.32 47	0.33 25	0.24 44	0.16 21	1.16 43	0.84 51	0.45 35	0.39 39	0.71 53	0.32 32	0.87 83	0.78 65	0.22 31	0.19 38	0.36 36	0.26 20	0.94 75	0.31 38

AEACV	0.43 37	0.94 190	0.30 45	0.29 46	0.20 27	0.27 47	0.12 21	0.28 19	0.14 6	0.24 26	0.23 33	0.35 28	0.21 37	0.20 37	1.24 49	0.83 50	0.57 64	0.38 35	0.78 65	0.45 68	0.81 75	0.73 60	0.24 40	0.18 37	0.34 27	0.31 35	0.61 37	0.28 34

DEFOM-Stereo	0.45 40	0.55 50	0.28 43	0.26 36	0.30 56	0.32 60	0.13 32	0.35 37	0.17 25	0.25 28	0.32 47	0.38 34	0.19 28	0.22 46	1.10 42	0.73 40	0.59 70	0.52 63	0.51 37	0.44 66	0.73 64	0.69 56	0.42 90	0.28 58	0.44 52	0.32 41	1.28 100	0.46 57

RAStereo	0.46 41	0.38 31	0.19 22	0.15 10	0.16 16	0.19 17	0.11 18	0.44 48	0.18 28	0.99 169	0.12 9	0.45 49	0.18 26	0.15 18	1.85 95	1.10 93	0.52 50	0.47 52	0.68 51	0.27 22	0.77 68	0.80 68	0.27 46	0.17 29	0.47 61	0.34 46	0.51 20	0.41 51

TDLM	0.49 42	0.59 55	0.60 118	0.39 85	0.48 111	0.46 102	0.43 151	0.72 80	0.35 73	0.30 37	0.65 121	0.76 118	0.41 81	0.35 96	0.54 15	0.58 19	0.55 57	0.49 55	0.50 33	0.43 61	0.50 32	0.39 21	0.41 84	0.39 92	0.38 37	0.31 35	0.61 37	0.66 98

anonymousdsp	0.50 43	0.38 31	0.36 59	0.28 41	0.32 62	0.28 50	0.15 49	0.56 57	0.26 46	0.42 51	0.33 51	0.53 59	0.19 28	0.27 58	1.47 56	0.87 53	0.54 54	0.52 63	0.62 47	0.48 74	0.71 59	1.04 89	0.36 67	0.30 60	0.46 55	0.29 31	1.13 92	0.33 39

iRaftStereo_RVC	0.51 44	0.56 51	0.40 67	0.28 41	0.31 60	0.32 60	0.19 63	0.68 77	0.25 45	0.46 56	0.57 105	0.58 64	0.29 50	0.25 54	1.17 46	0.89 55	0.56 61	0.45 50	0.72 54	0.41 53	0.97 94	0.79 66	0.35 62	0.34 73	0.44 52	0.41 65	0.76 59	0.48 59

delet	0.51 44	0.58 53	0.47 88	0.35 62	0.50 123	0.50 119	0.30 98	0.49 52	0.29 57	0.56 63	0.44 76	0.45 49	0.34 58	0.48 170	1.16 43	0.68 34	0.55 57	0.46 51	0.47 32	0.41 53	0.58 42	0.39 21	0.39 75	0.41 100	0.48 64	0.36 53	1.09 87	0.50 63

MLG-Stereo_test3	0.52 46	0.48 44	0.27 41	0.29 46	0.38 83	0.24 37	0.12 21	0.34 36	0.20 33	1.12 182	0.30 44	0.54 60	0.19 28	0.31 76	1.85 95	0.92 57	0.52 50	0.52 63	1.17 95	0.39 46	0.70 57	0.75 62	0.18 20	0.24 53	0.38 37	0.31 35	0.90 68	0.44 54

AIO_rvc	0.53 47	0.71 87	0.38 63	0.34 58	0.22 35	0.34 67	0.16 51	0.57 58	0.28 55	0.38 47	0.22 30	0.56 61	0.24 44	0.27 58	1.96 109	1.04 75	0.48 44	0.40 43	1.28 104	0.47 73	0.79 74	0.95 85	0.39 75	0.22 48	0.46 55	0.28 29	0.72 51	0.33 39

AASNet	0.53 47	0.74 97	0.46 86	0.35 62	0.61 152	0.51 124	0.42 148	0.65 72	0.26 46	0.41 50	0.50 86	0.39 36	0.31 55	0.41 126	1.02 38	0.69 35	0.53 53	0.60 87	0.67 49	0.51 77	0.60 43	0.87 74	0.41 84	0.41 100	0.50 68	0.40 60	0.70 48	0.45 56

LG-G_1	0.54 49	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 85	0.32 60	0.16 51	0.41 45	0.21 39	0.29 34	0.34 54	0.50 51	0.35 64	0.32 79	2.09 131	1.07 82	0.51 48	0.58 82	0.75 59	0.59 104	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 48	0.46 55	0.39 58	0.60 34	0.48 59

LG-G	0.54 49	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 85	0.32 60	0.16 51	0.41 45	0.21 39	0.29 34	0.34 54	0.50 51	0.35 64	0.32 79	2.09 131	1.07 82	0.51 48	0.58 82	0.75 59	0.59 104	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 48	0.46 55	0.39 58	0.60 34	0.48 59

AANet_RVC	0.54 49	0.45 42	0.40 67	0.33 57	0.61 152	0.28 50	0.31 102	0.61 63	0.58 154	0.44 53	0.41 70	0.39 36	0.48 95	0.33 85	1.16 43	0.79 48	0.55 57	0.53 72	0.56 43	0.52 81	0.46 29	0.49 31	0.34 59	0.38 85	0.57 84	0.57 91	1.05 84	0.97 149

LGtest1	0.57 52	0.81 133	0.46 86	0.26 36	0.30 56	0.28 50	0.12 21	0.43 47	0.26 46	0.34 42	0.56 102	0.50 51	0.30 54	0.28 62	2.04 122	1.24 118	0.57 64	0.65 110	0.74 57	0.46 72	0.72 61	1.41 112	0.29 50	0.30 60	0.54 77	0.35 50	0.65 42	0.52 68

MaDis-Stereo	0.57 52	0.47 43	0.30 45	0.16 13	0.26 49	0.21 23	0.17 58	0.44 48	0.32 64	1.08 180	0.22 30	0.51 55	0.22 42	0.19 32	1.83 92	1.19 110	0.62 73	0.59 85	1.09 91	0.45 68	0.81 75	0.94 81	0.37 71	0.25 55	0.63 95	0.67 105	0.60 34	0.82 123

LG-Stereo_L2	0.58 54	0.69 74	0.43 78	0.28 41	0.35 76	0.24 37	0.13 32	0.62 68	0.26 46	0.70 91	0.39 67	0.71 102	0.34 58	0.28 62	1.83 92	1.32 129	0.57 64	0.51 61	0.96 76	0.41 53	0.74 66	1.06 91	0.32 55	0.27 56	0.52 74	0.38 56	0.62 40	0.64 92

LG-Stereo_L1	0.58 54	0.69 74	0.41 71	0.24 31	0.35 76	0.25 42	0.12 21	0.62 68	0.27 53	0.72 97	0.32 47	0.69 94	0.34 58	0.29 66	1.82 89	1.36 135	0.57 64	0.52 63	1.14 94	0.42 57	0.70 57	1.11 94	0.29 50	0.30 60	0.51 71	0.33 42	0.66 44	0.65 96

AIO_test	0.59 56	0.77 117	0.45 81	0.44 101	0.25 45	0.35 71	0.20 67	0.61 63	0.27 53	0.43 52	0.30 44	0.57 62	0.28 49	0.29 66	2.01 115	1.46 162	0.49 45	0.42 47	0.86 68	0.49 76	1.02 101	1.01 87	0.40 79	0.24 53	0.47 61	0.49 75	1.00 80	0.35 41

MMNet	0.59 56	0.58 53	0.44 79	0.38 75	0.55 137	0.42 92	0.29 96	0.60 61	0.40 86	0.38 47	0.55 101	0.63 76	0.32 56	0.51 182	1.51 60	0.75 43	0.72 101	0.58 82	0.76 62	0.55 90	0.62 47	0.41 24	0.40 79	0.52 148	0.51 71	0.49 75	1.49 120	0.50 63

IGEV-Stereo+	0.60 58	1.04 227	0.24 40	0.49 111	0.32 62	0.29 53	0.13 32	0.51 53	0.26 46	0.79 123	0.94 184	0.57 62	0.26 46	0.28 62	1.64 67	1.19 110	0.59 70	0.61 92	1.19 98	0.43 61	0.90 90	1.17 97	0.48 118	0.20 39	0.41 46	0.31 35	0.56 30	0.40 49

UniTT-Stereo	0.60 58	0.44 41	0.32 52	0.21 26	0.25 45	0.34 67	0.17 58	0.61 63	0.31 60	0.75 106	0.27 39	0.62 75	0.34 58	0.21 41	1.77 83	1.44 155	0.57 64	0.61 92	1.53 121	0.44 66	0.91 91	1.14 96	0.37 71	0.29 59	0.50 68	0.54 86	0.52 21	0.58 76

CVANet_RVC	0.60 58	0.67 69	0.81 160	0.81 196	0.53 133	0.66 173	0.55 175	1.15 151	0.39 79	0.44 53	0.79 163	0.80 127	0.44 90	0.43 143	0.69 25	0.67 33	0.55 57	0.53 72	0.55 42	0.57 96	0.63 50	0.57 42	0.40 79	0.41 100	0.46 55	0.40 60	0.72 51	0.55 69

DMCA	0.63 61	0.73 94	0.63 122	0.40 86	0.49 114	0.52 127	0.33 118	0.59 60	0.52 128	0.80 127	0.63 118	0.70 98	0.40 77	0.47 164	1.48 57	0.92 57	0.69 89	0.67 116	0.67 49	0.51 77	0.67 56	0.59 44	0.48 118	0.45 117	0.48 64	0.52 84	1.04 83	0.62 87

RAFT_CTSACE	0.64 62	0.94 190	0.31 48	0.37 73	0.34 72	0.33 64	0.23 74	1.23 162	0.26 46	0.64 81	0.29 42	0.71 102	0.57 122	0.34 91	1.57 65	1.07 82	0.52 50	0.43 48	0.72 54	0.33 34	0.85 80	1.72 120	0.42 90	0.30 60	0.46 55	0.41 65	1.58 132	0.39 48

GANet	0.64 62	0.67 69	0.63 122	0.57 136	0.58 141	0.95 220	0.55 175	0.78 94	0.46 103	0.57 66	0.61 112	1.83 231	0.36 69	0.41 126	0.81 32	0.69 35	0.76 114	0.73 137	0.58 44	0.40 50	0.53 37	0.49 31	0.47 115	0.48 134	0.56 83	0.41 65	0.83 64	0.69 101

DFGA-Net	0.65 64	0.64 60	0.36 59	0.51 118	0.33 69	0.43 94	0.29 96	0.88 120	0.34 69	2.05 243	0.38 64	0.52 56	0.29 50	0.22 46	1.35 52	1.07 82	0.76 114	0.49 55	0.96 76	0.35 39	0.71 59	0.71 58	0.36 67	0.41 100	0.57 84	0.38 56	1.81 147	0.43 52

HCRNet	0.66 65	0.78 121	0.41 71	0.54 129	0.27 51	0.41 90	0.39 132	0.63 70	0.31 60	1.62 217	0.59 110	0.67 90	0.29 50	0.41 126	1.99 113	0.73 40	0.60 72	0.47 52	0.65 48	0.43 61	0.78 71	0.62 48	0.36 67	0.34 73	0.42 50	0.43 71	2.14 171	0.50 63

NLCSM	0.67 66	0.24 11	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.34 69	0.11 2	0.41 70	0.19 2	12.63 314	0.11 2	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 20	0.13 7	0.21 2	0.25 11	0.34 4	0.19 3

plain	0.67 66	0.87 157	0.33 56	0.31 52	0.59 144	0.33 64	0.30 98	0.89 121	0.34 69	0.72 97	0.24 34	0.65 83	0.34 58	0.19 32	1.95 103	1.57 182	0.71 96	0.69 122	0.94 74	0.39 46	1.28 124	1.20 100	0.33 58	0.33 71	0.59 91	0.60 93	0.72 51	0.74 106

MIF-Stereo (partial)	0.69 68	0.76 111	0.33 56	0.27 39	0.37 81	0.35 71	0.31 102	0.53 54	0.40 86	0.62 77	0.32 47	0.50 51	0.39 72	0.23 49	2.08 127	1.51 171	0.68 84	0.71 128	0.77 64	0.43 61	1.10 108	0.94 81	0.39 75	0.32 68	0.57 84	0.71 108	2.25 189	0.87 135

test_5	0.69 68	0.91 175	0.30 45	0.38 75	0.26 49	0.35 71	0.19 63	1.79 241	0.31 60	0.58 69	1.20 208	0.75 114	0.73 169	0.32 79	1.36 53	1.10 93	0.54 54	0.54 76	1.01 81	0.37 41	0.61 44	1.37 111	0.29 50	0.34 73	0.41 46	0.40 60	1.72 140	0.44 54

FINET	0.69 68	0.65 64	0.67 132	0.65 158	0.49 114	0.48 114	0.45 157	0.75 85	0.59 156	0.61 74	0.48 81	0.82 133	0.57 122	0.43 143	1.71 73	1.08 88	0.77 117	0.57 79	1.07 88	0.56 92	0.88 84	0.65 54	0.43 95	0.50 141	0.62 94	0.56 90	0.96 77	0.64 92

raft+_RVC	0.71 71	0.73 94	0.70 137	0.41 90	0.34 72	0.49 116	0.30 98	1.48 204	0.43 95	0.62 77	0.62 114	0.65 83	0.39 72	0.26 56	1.74 78	1.16 103	0.69 89	0.53 72	1.57 127	0.51 77	0.85 80	1.06 91	0.44 98	0.38 85	0.68 106	0.62 95	0.85 65	0.69 101

WQFJX1	0.73 72	0.26 14	0.12 3	0.20 23	0.17 20	0.16 6	0.12 21	0.25 16	0.57 151	0.12 3	0.75 152	0.22 6	12.81 316	0.12 6	0.34 2	0.39 3	0.31 5	0.21 2	0.26 2	0.20 6	0.26 2	0.32 13	0.29 50	0.14 15	0.25 7	0.27 27	0.55 29	0.16 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 72	0.86 155	0.36 59	0.43 98	0.32 62	0.30 55	0.19 63	0.71 79	0.32 64	0.70 91	0.33 51	0.63 76	0.57 122	0.41 126	2.03 121	1.91 206	0.63 76	0.68 120	1.00 78	0.45 68	1.86 160	1.87 124	0.40 79	0.23 52	0.49 66	0.37 55	1.09 87	0.55 69

GMStereo	0.73 72	0.99 209	0.39 64	0.49 111	0.47 105	0.55 136	0.41 142	0.77 88	0.43 95	0.55 61	0.48 81	0.81 132	0.38 70	0.34 91	1.60 66	0.95 62	0.74 111	0.52 63	1.88 135	0.57 96	1.07 102	0.73 60	0.42 90	0.51 143	0.72 116	0.47 74	1.87 154	0.57 75
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 72	0.69 74	0.79 155	0.54 129	0.65 163	0.58 151	0.54 171	0.72 80	0.54 140	0.59 71	0.57 105	0.61 72	0.47 92	0.62 215	1.80 86	0.96 64	0.72 101	0.68 120	0.91 72	0.72 152	0.64 51	0.55 38	0.53 155	0.52 148	0.58 88	0.51 81	2.19 180	0.59 82

AFF-stereo	0.76 76	0.69 74	0.59 115	0.30 50	0.32 62	0.52 127	0.18 62	0.86 113	0.41 88	1.37 202	0.43 74	0.60 71	0.34 58	0.24 53	1.76 82	1.13 98	0.57 64	0.62 96	2.81 180	0.43 61	0.77 68	0.63 49	0.41 84	0.32 68	0.70 110	0.67 105	2.38 204	0.56 71

TestStereo	0.77 77	0.93 187	0.79 155	0.56 133	0.46 101	0.66 173	0.33 118	1.22 160	0.42 94	0.90 152	0.52 93	0.84 137	0.54 111	0.39 116	1.50 59	0.92 57	0.73 106	0.51 61	1.38 111	0.56 92	1.25 121	0.82 69	0.44 98	0.44 113	0.77 127	0.79 119	1.34 104	0.79 116

WQFJA1	0.78 78	0.27 16	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.72 185	0.14 4	1.42 225	0.21 3	12.89 320	0.11 2	0.51 12	0.39 3	0.32 7	0.26 8	0.29 4	0.22 10	0.29 4	0.27 7	0.26 44	0.17 29	0.24 5	0.26 20	0.44 12	0.22 9

WQFJX	0.78 78	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 37	0.17 58	0.19 3	0.97 211	0.15 9	1.63 232	0.18 1	12.83 317	0.12 6	0.36 4	0.40 5	0.29 3	0.25 6	0.27 3	0.26 21	0.27 3	0.24 4	0.27 46	0.16 22	0.26 9	0.25 11	0.54 26	0.22 9

NLMM	0.78 78	0.27 16	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.73 187	0.14 4	1.44 227	0.21 3	12.89 320	0.11 2	0.51 12	0.38 2	0.32 7	0.26 8	0.29 4	0.22 10	0.29 4	0.27 7	0.26 44	0.17 29	0.24 5	0.26 20	0.44 12	0.22 9

MIM_Stereo	0.78 78	0.77 117	0.53 106	0.43 98	0.38 83	0.46 102	0.22 72	1.50 207	0.31 60	0.55 61	0.38 64	0.64 80	0.27 48	0.32 79	1.77 83	1.09 90	0.63 76	0.73 137	3.30 205	0.57 96	1.19 117	0.91 78	0.34 59	0.36 79	0.49 66	0.41 65	1.95 159	0.58 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 82	0.75 105	0.48 92	0.38 75	0.33 69	0.25 42	0.16 51	0.68 77	0.30 59	0.72 97	0.42 73	0.77 122	0.35 64	0.30 69	1.81 87	1.08 88	0.65 80	0.56 77	1.71 131	0.48 74	1.60 146	4.30 163	0.49 128	0.39 92	0.60 93	0.49 75	0.95 76	0.65 96

CFNet	0.80 82	0.84 148	0.79 155	0.76 181	0.70 176	0.60 158	0.46 161	0.84 110	0.48 112	0.66 85	0.71 143	0.92 155	0.61 136	0.43 143	1.75 80	0.84 51	0.70 92	0.64 107	0.90 71	0.78 171	0.89 88	0.72 59	0.45 104	0.51 143	0.87 152	0.83 127	1.67 138	1.15 178

G2L-Stereo	0.81 84	0.69 74	0.60 118	0.57 136	0.78 196	0.50 119	0.37 129	0.77 88	0.53 133	0.69 90	0.78 161	0.70 98	0.63 139	0.54 184	2.08 127	0.96 64	0.73 106	0.63 104	1.23 101	0.61 116	1.22 119	0.66 55	0.57 174	0.48 134	0.77 127	0.89 141	1.98 162	0.80 119

HGLStereo	0.83 85	0.64 60	0.75 146	0.52 122	0.67 169	0.56 142	0.45 157	0.66 75	0.50 121	1.72 224	0.96 188	0.64 80	0.56 118	0.54 184	1.65 70	1.18 107	0.80 127	0.76 146	1.05 84	0.66 135	0.99 96	1.36 110	0.49 128	0.54 158	0.71 113	0.76 115	1.59 134	0.82 123

S2M2_XL	0.85 86	0.50 46	0.64 125	0.24 31	0.30 56	0.35 71	0.28 93	0.61 63	0.43 95	0.56 63	0.35 60	0.65 83	0.59 127	0.34 91	2.56 179	1.65 190	0.69 89	0.47 52	0.72 54	0.54 83	4.94 202	2.28 135	0.48 118	0.30 60	0.55 82	0.51 81	0.74 55	0.74 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 86	0.76 111	0.74 143	0.60 145	0.60 147	0.61 162	0.53 169	0.90 122	0.58 154	1.21 188	0.68 131	0.71 102	0.56 118	0.67 224	1.72 77	1.11 96	0.79 124	0.72 135	1.13 93	0.82 182	0.84 78	0.69 56	0.62 195	0.58 171	0.64 97	0.77 116	2.48 215	0.95 146

RASNet	0.85 86	0.72 90	0.89 181	0.61 148	0.62 159	0.66 173	0.41 142	0.98 134	0.61 163	1.21 188	0.64 119	0.74 107	0.67 153	0.40 120	1.23 48	1.31 127	0.72 101	0.66 113	1.00 78	0.70 148	1.09 106	1.43 113	0.43 95	0.75 217	0.68 106	0.79 119	2.17 176	0.93 144

anonymousdsp2	0.86 89	0.84 148	0.84 167	0.43 98	0.44 99	0.56 142	0.32 112	1.17 153	0.36 75	0.66 85	0.67 126	0.69 94	0.40 77	0.49 175	1.46 55	1.36 135	0.67 83	0.62 96	2.12 144	0.60 113	1.36 132	2.66 143	0.36 67	0.44 113	0.71 113	0.51 81	1.86 153	0.64 92

dd	0.86 89	0.80 127	0.51 95	1.05 224	0.44 99	0.85 206	0.44 155	0.85 111	0.39 79	0.83 132	0.40 68	1.23 195	0.39 72	0.47 164	2.21 148	0.98 68	0.97 189	0.71 128	2.00 142	0.61 116	0.84 78	0.77 64	0.49 128	0.64 196	0.70 110	0.53 85	1.73 143	1.47 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 89	0.72 90	0.84 167	0.41 90	0.39 85	0.54 133	0.21 70	0.99 135	0.52 128	1.54 212	0.57 105	0.73 106	0.39 72	0.26 56	2.15 135	1.17 105	0.64 79	0.50 57	2.66 173	0.57 96	0.88 84	0.90 76	0.47 115	0.39 92	0.86 147	0.72 110	2.54 227	0.66 98

DMCA-RVC	0.86 89	0.74 97	0.73 140	0.61 148	0.77 192	0.56 142	0.70 196	0.77 88	1.43 252	1.38 204	0.69 134	0.87 142	0.54 111	0.55 190	1.66 72	1.05 78	0.81 136	0.74 141	0.95 75	0.73 155	0.89 88	0.93 80	0.51 142	0.58 171	0.59 91	0.62 95	1.82 150	0.91 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 93	0.64 60	0.54 110	0.44 101	0.41 93	0.38 79	0.26 87	1.26 168	0.49 116	0.85 138	0.62 114	0.75 114	0.54 111	0.34 91	1.75 80	1.50 170	0.68 84	0.70 124	1.17 95	0.56 92	1.52 139	3.83 154	0.39 75	0.37 80	0.75 122	1.18 191	0.68 47	0.77 113

RAFT+CT+SA	0.87 93	0.97 203	0.40 67	0.45 104	0.29 54	0.38 79	0.20 67	1.64 230	0.33 67	0.72 97	0.30 44	0.88 147	0.65 147	0.40 120	1.56 64	1.21 114	0.56 61	0.57 79	2.08 143	0.40 50	0.83 77	5.00 177	0.32 55	0.37 80	0.47 61	0.42 70	1.56 125	0.49 62

DSFCA	0.87 93	0.84 148	0.73 140	0.65 158	0.77 192	0.61 162	0.78 201	0.75 85	0.78 191	0.77 114	0.83 172	0.75 114	0.48 95	0.43 143	1.89 100	1.14 100	0.85 145	0.87 182	1.00 78	0.74 158	1.00 100	1.05 90	0.72 228	0.63 193	0.83 138	0.95 154	1.88 155	0.85 131

IER	0.88 96	0.82 137	0.55 111	0.49 111	0.51 125	0.56 142	0.45 157	0.80 99	0.49 116	1.15 185	0.77 156	1.03 170	0.50 101	0.79 244	3.66 236	1.04 75	0.73 106	0.64 107	0.87 69	0.78 171	0.73 64	0.82 69	0.60 190	0.53 154	0.63 95	1.00 165	2.05 167	0.74 106

rafts_anoy	0.88 96	0.81 133	0.86 173	0.44 101	0.49 114	0.51 124	0.46 161	1.58 223	0.48 112	0.61 74	0.70 141	0.70 98	0.47 92	0.30 69	2.51 176	1.38 138	0.76 114	0.78 154	2.36 154	0.61 116	1.28 124	0.99 86	0.49 128	0.49 138	0.85 144	0.90 146	0.93 74	1.00 163

ARAFT	0.89 98	0.72 90	0.47 88	0.35 62	0.34 72	0.42 92	0.24 77	0.64 71	0.34 69	2.25 255	0.57 105	0.58 64	0.29 50	0.39 116	2.14 134	1.42 149	0.71 96	0.74 141	2.68 175	0.54 83	1.86 160	1.93 125	0.42 90	0.33 71	0.83 138	0.40 60	1.98 162	0.56 71

HITNet	0.90 99	0.65 64	0.62 121	0.68 166	0.50 123	0.39 82	0.32 112	1.26 168	0.89 202	0.70 91	0.70 141	0.91 153	0.49 98	0.39 116	1.96 109	1.02 72	0.66 82	0.64 107	0.79 66	0.61 116	1.53 140	3.85 155	0.46 106	0.52 148	0.58 88	0.64 98	1.81 147	0.81 121
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	0.93 100	0.98 206	0.39 64	0.38 75	0.36 79	0.39 82	0.25 80	1.02 137	0.39 79	0.79 123	0.34 54	0.58 64	0.73 169	0.54 184	3.06 213	1.47 165	0.71 96	0.52 63	2.91 183	0.54 83	1.34 127	1.84 121	0.35 62	0.39 92	0.54 77	1.06 172	2.53 225	0.60 83

SA-5K	0.93 100	0.98 206	0.39 64	0.38 75	0.36 79	0.39 82	0.25 80	1.02 137	0.39 79	0.79 123	0.34 54	0.58 64	0.73 169	0.54 184	3.06 213	1.47 165	0.71 96	0.52 63	2.91 183	0.54 83	1.34 127	1.84 121	0.35 62	0.39 92	0.54 77	1.06 172	2.53 225	0.60 83

RALCasStereoNet	0.93 100	0.82 137	0.93 186	0.53 126	0.53 133	0.60 158	0.45 157	1.48 204	0.44 99	1.03 172	0.75 152	0.89 152	0.49 98	0.32 79	2.31 159	1.43 153	0.78 120	0.75 143	1.50 118	0.58 100	1.18 116	2.21 134	0.49 128	0.57 167	0.86 147	1.13 185	0.90 68	1.16 179

DispViT+	0.94 103	0.81 133	0.53 106	0.45 104	0.74 184	0.47 108	0.22 72	0.66 75	0.47 105	1.91 237	0.74 149	0.58 64	0.40 77	0.33 85	1.81 87	1.41 145	0.62 73	0.59 85	1.22 100	0.56 92	1.07 102	1.84 121	0.40 79	0.37 80	0.90 165	1.12 181	3.95 289	1.17 183

CFNet_RVC	0.94 103	0.84 148	0.89 181	0.76 181	0.80 202	0.71 183	0.49 163	0.74 84	0.63 170	0.88 147	0.94 184	0.87 142	0.57 122	0.50 176	1.96 109	1.12 97	0.79 124	0.79 158	1.27 102	0.73 155	1.26 122	1.52 116	0.48 118	0.64 196	0.98 177	1.11 178	1.92 158	1.23 188

DLCB_ROB	0.94 103	0.90 171	0.88 176	0.73 174	0.80 202	0.69 180	0.69 195	0.87 117	0.72 185	0.94 162	0.86 176	1.02 166	0.91 210	0.69 231	1.48 57	1.06 81	0.97 189	0.72 135	0.88 70	0.74 158	1.21 118	1.21 101	0.78 237	0.71 212	1.26 227	1.26 199	1.49 120	0.95 146

AACVNet	0.95 106	0.87 157	0.69 134	0.91 206	0.91 214	0.72 187	0.59 186	0.87 117	0.60 159	0.73 102	0.88 179	0.79 126	0.64 142	0.60 208	1.77 83	1.37 137	0.84 143	0.83 171	1.12 92	0.77 167	1.36 132	1.13 95	0.70 221	0.65 198	0.87 152	1.12 181	1.90 156	1.31 197

DISCO	0.96 107	0.98 206	0.56 113	0.57 136	0.61 152	0.81 202	0.79 204	0.77 88	0.81 192	2.06 246	0.86 176	0.66 87	0.70 158	0.42 138	1.87 98	1.27 122	0.99 193	0.80 163	1.80 133	0.80 176	0.92 92	1.33 107	0.57 174	0.51 143	0.72 116	0.84 133	2.02 165	0.80 119

GLC_STEREO	0.97 108	0.89 168	0.85 171	0.56 133	0.60 147	0.48 114	0.40 138	1.70 233	0.47 105	0.77 114	0.67 126	0.78 125	0.63 139	0.61 210	2.53 177	1.65 190	0.88 156	0.60 87	1.57 127	0.70 148	2.48 170	1.17 97	0.44 98	0.43 109	0.67 100	0.55 88	2.36 200	0.88 138

TESTraft	0.98 109	0.96 201	0.42 74	0.41 90	0.33 69	0.40 85	0.25 80	1.13 148	0.39 79	0.97 168	0.35 60	0.61 72	0.75 178	0.54 184	3.18 223	1.42 149	0.70 92	0.50 57	2.86 182	0.53 82	1.08 104	3.15 148	0.35 62	0.40 97	0.52 74	1.18 191	2.52 221	0.61 85

psm_up	0.99 110	0.86 155	0.99 200	0.78 188	0.89 212	0.75 191	0.58 183	1.33 187	1.03 222	0.88 147	0.69 134	0.99 165	0.72 164	0.76 240	1.89 100	1.10 93	0.91 167	0.81 166	1.93 138	0.81 179	1.08 104	0.90 76	0.49 128	0.85 237	1.01 182	1.06 172	1.62 135	1.10 171

STTStereo	0.99 110	0.95 196	0.82 163	0.77 186	0.77 192	0.69 180	0.87 214	0.86 113	1.53 261	1.27 194	0.79 163	1.13 186	0.69 156	0.93 261	2.19 141	1.03 74	0.72 101	0.70 124	1.05 84	0.63 128	1.15 114	0.86 73	0.58 183	0.56 166	0.73 119	1.21 195	1.74 145	1.41 206

NLMM1	1.00 112	0.30 22	0.13 4	0.18 18	0.21 32	0.23 31	0.09 10	0.26 18	6.95 333	0.17 14	0.54 97	0.36 30	12.87 319	0.13 11	0.41 6	0.44 9	0.31 5	0.31 17	0.36 15	0.24 16	0.29 4	0.40 23	0.27 46	0.15 18	0.26 9	0.30 32	0.65 42	0.19 3

NLSM1	1.01 113	0.27 16	0.17 19	0.23 29	0.24 42	0.31 58	0.12 21	0.33 31	6.19 329	0.14 4	1.49 228	0.31 21	12.63 314	0.14 13	0.47 9	0.51 15	0.36 13	0.23 3	0.31 7	0.24 16	0.31 8	0.45 27	0.29 50	0.16 22	0.27 14	0.30 32	0.56 30	0.23 13

coex_refinement	1.02 114	1.02 221	0.76 147	0.66 163	0.85 206	0.71 183	0.50 166	0.81 101	1.04 223	0.67 87	1.01 197	0.94 156	0.44 90	0.46 159	3.49 232	0.95 62	0.78 120	0.71 128	3.74 214	0.77 167	0.85 80	0.75 62	0.63 200	0.52 148	0.87 152	0.93 150	1.75 146	0.94 145

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 114	0.93 187	0.80 159	0.72 171	0.79 199	0.65 171	1.02 229	1.07 143	2.31 292	2.00 239	0.74 149	0.97 161	0.56 118	0.94 263	1.82 89	0.96 64	0.68 84	0.67 116	1.31 105	0.65 130	0.88 84	0.94 81	0.57 174	0.57 167	0.73 119	1.60 243	1.43 113	1.27 195
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	1.05 116	0.80 127	0.40 67	0.50 117	0.48 111	0.37 76	0.30 98	0.55 55	0.44 99	1.13 184	0.77 156	0.64 80	0.95 220	0.31 76	2.68 192	1.79 201	0.96 186	0.82 169	1.08 89	0.61 116	2.91 177	5.06 180	0.44 98	0.30 60	0.81 132	0.92 149	1.18 95	1.16 179

AF-Net	1.05 116	0.83 140	0.94 187	0.76 181	0.91 214	0.98 226	1.68 265	1.52 214	1.06 225	0.57 66	0.96 188	1.34 201	0.64 142	0.74 235	1.71 73	0.99 69	0.80 127	0.60 87	1.64 129	0.72 152	0.72 61	2.35 136	0.63 200	0.62 187	0.89 161	0.82 125	1.57 130	1.25 192

Nwc_Net	1.05 116	0.83 140	0.94 187	0.76 181	0.91 214	0.98 226	1.68 265	1.52 214	1.06 225	0.57 66	0.96 188	1.34 201	0.64 142	0.74 235	1.71 73	0.99 69	0.80 127	0.60 87	1.64 129	0.72 152	0.72 61	2.35 136	0.63 200	0.62 187	0.89 161	0.82 125	1.57 130	1.25 192

LMCR-Stereo	1.06 119	0.83 140	0.84 167	0.53 126	0.62 159	0.64 169	0.33 118	1.12 146	0.60 159	0.83 132	0.79 163	0.91 153	0.49 98	0.41 126	2.53 177	1.54 177	1.03 204	0.75 143	2.16 145	1.42 243	1.68 151	3.87 157	0.49 128	0.65 198	0.75 122	0.83 127	1.10 91	0.88 138

PDISCO_ROB	1.06 119	0.87 157	0.60 118	0.80 193	0.68 172	0.53 132	0.59 186	0.93 127	0.69 180	1.80 229	1.00 196	0.74 107	0.63 139	0.66 222	1.87 98	1.44 155	0.89 158	1.10 242	1.53 121	0.80 176	1.56 143	2.40 139	0.52 150	0.63 193	1.19 212	0.79 119	2.56 228	0.81 121

SA	1.07 121	0.90 171	0.42 74	0.55 131	0.53 133	0.49 116	0.24 77	1.60 224	0.46 103	0.71 96	0.41 70	0.69 94	0.58 126	0.62 215	1.74 78	1.41 145	0.78 120	0.79 158	3.17 194	0.65 130	1.24 120	4.73 169	0.34 59	0.51 143	0.75 122	1.12 181	2.64 235	0.72 105

PS-NSSS	1.07 121	1.44 273	0.69 134	1.20 244	0.91 214	1.16 244	0.93 221	0.80 99	0.55 142	0.74 105	0.49 84	1.98 239	1.03 228	0.91 258	1.54 63	0.92 57	0.83 141	0.73 137	1.45 116	0.62 123	0.94 93	0.63 49	1.68 295	0.50 141	1.00 180	0.95 154	3.21 260	1.11 174

HSM	1.07 121	0.75 105	0.97 195	0.78 188	0.77 192	0.54 133	0.54 171	1.87 250	0.60 159	0.76 110	0.85 175	0.87 142	0.67 153	0.56 191	2.24 151	1.05 78	0.92 173	0.71 128	2.57 162	0.71 150	1.80 158	2.08 132	0.56 171	0.72 215	0.90 165	0.97 158	2.08 169	1.03 164

LL-Strereo2	1.08 124	0.65 64	0.59 115	0.40 86	0.34 72	0.31 58	0.23 74	1.48 204	0.38 77	0.68 89	0.58 109	0.63 76	0.32 56	0.64 219	1.65 70	1.13 98	0.63 76	0.53 72	1.32 107	0.66 135	1.35 130	11.05 284	0.44 98	0.34 73	0.64 97	0.60 93	1.05 84	0.56 71

raftrobust	1.11 125	0.65 64	0.92 185	0.55 131	0.49 114	0.44 96	0.33 118	1.55 220	0.47 105	0.94 162	0.72 146	0.82 133	0.53 106	0.36 105	2.91 204	1.71 195	0.71 96	0.70 124	4.37 225	0.65 130	1.69 153	3.95 159	0.59 188	0.42 108	0.95 175	0.85 135	0.99 79	0.85 131

UCFNet_RVC	1.11 125	1.26 255	0.85 171	0.88 203	0.93 221	0.77 195	0.58 183	0.78 94	0.67 177	0.93 160	0.80 167	1.25 196	0.93 215	0.48 170	2.17 139	1.09 90	0.78 120	0.82 169	2.60 168	0.80 176	1.32 126	1.66 118	1.31 283	0.67 202	1.05 190	1.11 178	1.44 115	2.13 239

test_4	1.13 127	0.74 97	0.77 151	0.42 96	0.32 62	0.34 67	0.26 87	0.78 94	0.33 67	0.75 106	0.40 68	0.87 142	0.35 64	0.40 120	2.10 133	1.55 178	0.65 80	0.69 122	1.50 118	0.51 77	1.12 111	10.25 258	0.41 84	0.37 80	0.58 88	0.70 107	2.73 240	0.62 87

S2M2_L	1.14 128	0.87 157	1.13 231	0.46 108	0.37 81	0.43 94	0.28 93	0.60 61	0.52 128	1.85 233	0.34 54	0.63 76	0.40 77	0.43 143	2.36 161	1.91 206	0.70 92	0.60 87	1.06 87	0.58 100	4.38 191	4.69 167	0.49 128	0.37 80	0.64 97	0.89 141	3.07 255	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 128	0.75 105	0.47 88	0.49 111	0.61 152	0.50 119	0.27 90	1.70 233	0.52 128	0.73 102	0.48 81	0.66 87	0.67 153	0.79 244	2.17 139	1.43 153	0.92 173	0.93 203	3.23 195	0.58 100	1.55 142	4.86 172	0.35 62	0.59 178	1.14 208	1.24 196	2.35 198	0.76 112

RALAANet	1.14 128	0.70 80	0.84 167	0.53 126	0.53 133	0.60 158	0.41 142	1.30 177	0.50 121	0.94 162	0.65 121	0.72 105	0.59 127	0.33 85	1.97 112	1.32 129	0.75 113	0.89 192	1.96 139	0.85 185	3.07 179	5.37 188	0.53 155	0.62 187	0.82 135	1.03 170	2.08 169	0.78 115

CASnet	1.15 131	0.91 175	0.49 93	0.40 86	0.43 97	0.38 79	0.20 67	0.91 125	0.49 116	0.77 114	0.56 102	0.88 147	0.53 106	0.35 96	2.15 135	1.24 118	0.72 101	0.50 57	1.34 109	0.54 83	7.12 243	5.37 188	0.41 84	0.38 85	1.21 214	0.49 75	1.45 116	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 132	0.83 140	0.82 163	0.65 158	0.59 144	0.67 176	0.58 183	2.65 301	0.53 133	1.73 225	0.76 155	0.87 142	0.78 188	0.47 164	3.77 244	1.45 157	0.87 152	0.86 180	2.81 180	0.65 130	1.26 122	0.87 74	0.57 174	0.73 216	0.81 132	0.95 154	2.65 237	1.03 164

RP	1.18 133	1.02 221	1.24 250	0.94 210	1.08 233	0.84 203	1.17 242	1.25 166	1.31 244	0.61 74	1.16 205	1.21 193	0.75 178	0.68 225	3.34 227	1.04 75	0.89 158	0.67 116	1.20 99	0.79 173	0.88 84	2.85 145	0.59 188	0.71 212	0.86 147	0.98 162	2.51 220	1.21 186

trnet	1.20 134	0.91 175	0.94 187	0.52 122	0.42 95	0.47 108	0.25 80	1.41 197	0.61 163	0.88 147	0.75 152	0.97 161	0.72 164	0.37 107	2.66 189	3.31 255	0.86 149	0.61 92	2.41 156	0.60 113	3.93 189	3.14 147	0.50 140	0.47 121	1.03 186	0.86 138	1.72 140	0.99 157

APVNet	1.21 135	1.02 221	0.64 125	0.69 167	0.78 196	0.86 207	0.84 209	0.78 94	0.71 184	0.92 158	0.82 170	0.86 140	0.59 127	0.58 200	2.67 191	1.65 190	1.11 214	0.98 218	3.23 195	0.85 185	1.62 147	4.73 169	0.55 164	0.84 236	0.77 127	0.80 122	1.90 156	0.98 151

iinet-f	1.22 136	1.08 231	0.64 125	0.93 209	0.46 101	0.68 178	0.57 179	0.79 98	0.48 112	2.11 251	1.35 220	0.83 135	0.64 142	0.35 96	3.95 247	1.80 203	0.77 117	0.66 113	2.93 189	1.00 207	1.53 140	3.24 149	0.64 206	0.53 154	1.10 203	0.63 97	2.23 188	0.90 140

PA-Net	1.22 136	0.95 196	1.13 231	0.75 177	1.31 256	0.68 178	0.84 209	0.82 106	1.18 238	0.83 132	0.77 156	0.76 118	0.78 188	0.91 258	3.00 209	1.21 114	0.68 84	0.77 149	1.02 82	0.82 182	1.13 113	4.67 166	0.66 210	0.82 231	1.00 180	2.10 277	1.24 97	2.13 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 138	1.24 249	1.10 223	0.99 217	1.05 227	0.96 221	1.53 259	1.79 241	1.59 264	0.60 72	1.34 217	1.17 190	1.03 228	0.74 235	2.44 167	1.07 82	0.89 158	0.99 221	1.54 123	0.91 193	0.99 96	2.46 140	0.80 245	0.76 219	1.26 227	1.59 240	1.39 109	1.61 216

Abc-Net	1.25 138	1.24 249	1.10 223	0.99 217	1.05 227	0.96 221	1.53 259	1.79 241	1.59 264	0.60 72	1.34 217	1.17 190	1.03 228	0.74 235	2.44 167	1.07 82	0.89 158	0.99 221	1.54 123	0.91 193	0.99 96	2.46 140	0.80 245	0.76 219	1.26 227	1.59 240	1.39 109	1.61 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 140	0.77 117	0.56 113	0.45 104	0.56 138	0.51 124	0.21 70	1.50 207	0.70 182	0.78 117	0.80 167	0.84 137	0.90 209	0.33 85	3.45 231	2.96 241	1.14 220	1.04 234	1.32 107	1.08 217	4.63 197	4.87 173	0.63 200	0.38 85	0.85 144	0.83 127	1.02 81	1.16 179

GMOStereo	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 127	0.46 102	0.39 132	1.54 216	0.47 105	0.87 141	0.47 77	0.74 107	0.59 127	0.35 96	2.01 115	1.45 157	0.80 127	0.87 182	2.92 185	0.69 141	1.78 154	10.98 280	0.46 106	0.41 100	1.09 198	0.72 110	1.56 125	0.58 76

error version	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 127	0.46 102	0.39 132	1.54 216	0.47 105	0.87 141	0.47 77	0.74 107	0.59 127	0.35 96	2.01 115	1.45 157	0.80 127	0.87 182	2.92 185	0.69 141	1.78 154	10.98 280	0.46 106	0.41 100	1.09 198	0.72 110	1.56 125	0.58 76

test-v	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 127	0.46 102	0.39 132	1.54 216	0.47 105	0.87 141	0.47 77	0.74 107	0.59 127	0.35 96	2.01 115	1.45 157	0.80 127	0.87 182	2.92 185	0.69 141	1.78 154	10.98 280	0.46 106	0.41 100	1.09 198	0.72 110	1.56 125	0.58 76

test-2	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 127	0.46 102	0.39 132	1.54 216	0.47 105	0.87 141	0.47 77	0.74 107	0.59 127	0.35 96	2.01 115	1.45 157	0.80 127	0.87 182	2.92 185	0.69 141	1.78 154	10.98 280	0.46 106	0.41 100	1.09 198	0.72 110	1.56 125	0.58 76

GANetREF_RVC	1.28 141	1.18 242	0.95 192	1.18 243	1.04 225	1.00 231	0.79 204	1.25 166	1.10 230	1.29 196	0.77 156	2.28 254	0.91 210	0.63 217	2.00 114	1.14 100	1.01 198	0.98 218	2.44 158	0.82 182	1.98 164	1.33 107	0.78 237	1.05 252	1.28 232	1.27 200	2.63 234	1.49 209
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	1.29 146	1.12 234	1.05 210	1.13 232	1.12 238	1.24 253	1.08 237	1.36 191	1.13 234	1.10 181	1.11 202	1.51 217	1.26 240	1.20 283	1.52 61	1.57 182	1.35 245	1.21 262	1.37 110	1.22 230	1.35 130	1.19 99	1.25 276	1.19 261	1.23 222	1.72 253	1.54 124	1.65 220

raft_robust	1.30 147	0.93 187	0.53 106	0.59 143	0.47 105	0.57 148	0.37 129	2.06 270	0.52 128	1.69 223	0.53 95	0.76 118	0.82 196	0.47 164	2.16 138	1.52 175	0.84 143	0.84 178	5.71 247	0.59 104	2.50 171	5.04 179	0.46 106	0.51 143	0.99 178	1.05 171	1.58 132	0.99 157

IPLGR_C	1.31 148	0.71 87	0.68 133	0.57 136	0.46 101	0.52 127	0.31 102	0.81 101	0.53 133	0.76 110	0.69 134	1.03 170	0.53 106	0.59 204	2.62 184	1.33 132	0.88 156	0.63 104	3.25 201	0.61 116	1.64 150	10.69 271	0.55 164	0.53 154	0.89 161	0.57 91	2.40 206	0.62 87

ACRE	1.31 148	0.70 80	0.66 130	0.58 142	0.47 105	0.52 127	0.32 112	0.81 101	0.53 133	0.76 110	0.69 134	1.04 174	0.52 105	0.59 204	2.66 189	1.32 129	0.89 158	0.63 104	3.25 201	0.61 116	1.62 147	10.69 271	0.55 164	0.52 148	0.92 170	0.55 88	2.40 206	0.62 87

SACVNet	1.31 148	0.94 190	0.95 192	0.90 204	1.10 235	0.87 209	0.92 220	1.50 207	0.81 192	1.23 193	0.71 143	0.94 156	0.69 156	0.68 225	1.83 92	1.40 142	1.12 219	0.83 171	2.20 147	0.94 199	2.13 165	5.87 198	0.65 207	0.82 231	1.04 187	1.06 172	2.02 165	1.30 196

4D-IteraStereo	1.32 151	0.61 59	1.07 216	0.49 111	0.43 97	0.40 85	0.25 80	1.44 202	0.37 76	0.75 106	0.56 102	0.75 114	0.43 83	0.43 143	2.29 158	1.38 138	0.68 84	0.66 113	2.70 176	0.59 104	3.21 181	10.86 279	0.46 106	0.40 97	0.69 108	0.83 127	2.34 196	0.64 92

CIPLG	1.32 151	0.70 80	0.69 134	0.57 136	0.46 101	0.52 127	0.33 118	0.81 101	0.55 142	0.76 110	0.69 134	1.03 170	0.53 106	0.59 204	2.91 204	1.33 132	0.89 158	0.62 96	3.23 195	0.62 123	1.62 147	10.69 271	0.55 164	0.53 154	0.90 165	0.54 86	2.37 203	0.61 85

DN-CSS_ROB	1.32 151	0.83 140	1.03 206	0.87 202	0.86 207	0.47 108	0.36 127	2.00 264	0.57 151	1.56 214	1.81 236	0.96 160	0.77 186	0.38 112	2.15 135	1.40 142	1.03 204	0.93 203	5.27 235	0.66 135	2.56 172	2.82 144	0.54 161	0.86 239	0.79 130	0.81 123	2.07 168	1.33 200

UDGNet	1.34 154	1.00 215	0.76 147	1.64 270	1.38 261	1.69 274	1.25 246	1.22 160	0.69 180	0.63 80	0.84 174	0.83 135	0.41 81	1.62 294	2.02 120	1.19 110	0.81 136	0.87 182	1.98 140	0.92 196	1.68 151	5.69 194	1.26 279	0.47 121	1.21 214	0.95 154	2.15 173	1.03 164

CREStereo	1.37 155	0.91 175	0.94 187	0.52 122	0.42 95	0.47 108	0.26 87	1.43 199	0.66 175	0.87 141	0.83 172	0.95 158	0.73 169	0.36 105	2.98 208	4.38 281	0.85 145	0.56 77	2.41 156	0.62 123	5.52 215	4.71 168	0.53 155	0.47 121	1.02 184	0.87 139	1.73 143	0.98 151
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	1.37 155	0.87 157	0.99 200	0.72 171	0.81 204	0.63 166	1.02 229	1.06 142	0.91 205	0.99 169	0.99 194	1.69 225	0.73 169	1.02 269	4.06 249	1.41 145	1.02 201	1.62 288	1.55 125	1.04 212	1.37 134	5.03 178	0.57 174	1.14 258	0.88 157	1.99 270	1.45 116	1.54 212

FADNet-RVC	1.38 157	0.71 87	0.88 176	0.77 186	1.09 234	0.58 151	2.16 282	0.92 126	0.57 151	1.03 172	0.72 146	1.48 212	0.64 142	0.61 210	5.02 256	1.56 180	0.85 145	0.90 195	2.24 149	1.52 259	2.20 166	4.08 161	0.51 142	0.77 221	1.48 257	1.14 187	1.43 113	1.35 202

PMTNet	1.39 158	0.94 190	0.99 200	0.48 110	0.49 114	0.47 108	0.32 112	0.83 107	0.66 175	0.83 132	0.62 114	0.88 147	0.50 101	0.35 96	2.72 195	4.30 278	0.91 167	0.57 79	2.40 155	0.54 83	6.12 225	5.45 191	0.57 174	0.38 85	1.99 290	1.00 165	1.09 87	1.19 185

GES	1.40 159	0.73 94	0.79 155	0.78 188	0.71 177	0.80 200	0.59 186	1.37 193	0.97 211	1.66 220	0.94 184	0.74 107	0.65 147	0.63 217	2.40 164	1.55 178	0.98 191	0.89 192	5.45 241	1.14 223	3.99 190	3.85 155	0.65 207	0.83 234	0.75 122	0.81 123	1.52 123	1.72 223

LoS_RVC	1.42 160	1.25 252	0.86 173	0.31 52	0.49 114	0.37 76	0.33 118	0.73 82	0.56 147	2.10 249	0.68 131	0.67 90	0.70 158	0.33 85	3.08 216	3.79 268	0.89 158	2.10 308	3.01 192	0.66 135	4.40 192	6.44 207	0.51 142	0.43 109	0.82 135	0.85 135	0.90 68	0.99 157

tt_ll	1.42 160	1.25 252	0.86 173	0.31 52	0.49 114	0.37 76	0.33 118	0.73 82	0.56 147	2.10 249	0.68 131	0.67 90	0.70 158	0.33 85	3.08 216	3.79 268	0.89 158	2.10 308	3.01 192	0.66 135	4.40 192	6.44 207	0.51 142	0.43 109	0.82 135	0.85 135	0.90 68	0.99 157

sAnonymous2	1.42 160	0.76 111	0.52 102	0.41 90	0.47 105	0.71 183	0.41 142	1.28 174	0.98 215	0.65 82	0.89 180	1.08 179	0.95 220	0.37 107	2.20 143	2.28 224	1.10 210	1.04 234	3.71 211	0.92 196	4.94 202	6.73 213	0.62 195	0.55 164	0.83 138	1.39 212	1.25 98	1.24 190

CroCo_RVC	1.42 160	0.76 111	0.52 102	0.41 90	0.47 105	0.71 183	0.41 142	1.28 174	0.98 215	0.65 82	0.89 180	1.08 179	0.95 220	0.37 107	2.20 143	2.28 224	1.10 210	1.04 234	3.71 211	0.92 196	4.94 202	6.73 213	0.62 195	0.55 164	0.83 138	1.39 212	1.25 98	1.24 190

RGC	1.43 164	1.30 261	1.99 293	1.14 237	1.18 246	1.16 244	1.01 226	1.20 158	1.08 228	0.91 155	1.70 235	1.18 192	1.24 239	0.87 252	3.10 220	1.18 107	0.98 191	0.86 180	1.81 134	1.02 209	1.39 135	3.87 157	0.76 230	0.90 243	1.14 208	1.53 232	2.17 176	1.85 227

YMNet	1.44 165	0.79 125	0.41 71	0.51 118	0.61 152	0.59 154	1.36 253	0.77 88	0.56 147	1.28 195	0.36 62	0.67 90	2.20 258	0.56 191	19.21 287	1.49 168	0.77 117	0.65 110	0.74 57	0.39 46	0.61 44	1.27 105	0.23 37	0.38 85	0.69 108	0.46 72	0.81 63	0.66 98

castereo	1.44 165	0.88 166	0.96 194	0.46 108	0.47 105	0.33 64	0.27 90	0.77 88	0.50 121	0.80 127	0.64 119	1.04 174	0.48 95	0.38 112	2.25 152	2.81 236	1.03 204	0.76 146	2.67 174	0.62 123	7.90 256	7.11 220	0.57 174	0.52 148	1.04 187	1.25 198	1.03 82	1.21 186

FADNet	1.44 165	0.83 140	0.83 166	0.82 198	1.03 224	0.61 162	1.88 276	0.97 132	0.73 187	0.93 160	0.92 183	1.16 189	0.76 183	0.74 235	3.69 240	1.34 134	0.91 167	1.03 231	2.63 169	1.49 252	2.87 176	4.93 174	0.49 128	0.65 198	1.54 266	1.70 252	1.51 122	1.83 226

stereogan	1.44 165	1.33 264	1.05 210	1.11 228	1.28 254	1.11 238	0.97 223	1.26 168	1.05 224	1.22 192	1.10 200	1.62 223	0.89 207	0.66 222	2.34 160	1.31 127	0.94 180	0.81 166	1.72 132	0.95 201	1.10 108	8.04 228	0.71 223	0.77 221	0.83 138	1.06 172	2.36 200	1.38 204

MGS-Stereo	1.48 169	0.99 209	0.47 88	0.40 86	0.35 76	0.40 85	0.36 127	0.65 72	0.26 46	0.52 60	0.43 74	0.52 56	0.38 70	0.43 143	23.31 295	0.93 61	0.73 106	0.79 158	0.93 73	0.65 130	1.10 108	1.25 104	0.44 98	0.48 134	0.72 116	0.49 75	1.29 102	0.77 113

NCCL2	1.48 169	1.28 259	1.10 223	1.11 228	1.43 264	0.78 196	0.90 217	1.05 141	1.14 236	1.86 235	1.27 213	1.02 166	0.81 191	0.80 247	3.43 229	1.42 149	1.14 220	0.87 182	1.31 105	0.89 192	1.94 163	3.37 151	1.48 291	1.02 248	1.50 261	1.35 207	3.80 282	1.85 227

TANstereo	1.49 171	1.06 228	0.88 176	0.67 164	0.73 182	0.87 209	0.33 118	0.86 113	0.61 163	0.70 91	0.69 134	0.59 69	0.59 127	1.02 269	2.75 196	2.89 238	0.94 180	1.13 250	1.43 114	1.28 233	5.13 209	5.06 180	1.35 285	0.46 119	0.54 77	0.89 141	5.92 303	0.74 106

XX-TBD	1.49 171	1.06 228	0.88 176	0.67 164	0.73 182	0.87 209	0.33 118	0.86 113	0.61 163	0.70 91	0.69 134	0.59 69	0.59 127	1.02 269	2.75 196	2.89 238	0.94 180	1.13 250	1.43 114	1.28 233	5.13 209	5.06 180	1.35 285	0.46 119	0.54 77	0.89 141	5.92 303	0.74 106

LoS	1.51 173	0.79 125	0.59 115	0.52 122	0.56 138	0.65 171	0.38 131	2.56 297	0.88 200	1.21 188	0.94 184	0.97 161	0.88 206	0.35 96	3.04 212	3.41 257	1.24 232	0.93 203	2.19 146	0.68 140	5.96 221	7.00 218	0.62 195	0.47 121	1.14 208	0.98 162	1.06 86	0.87 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 173	0.74 97	1.07 216	0.75 177	0.75 187	0.84 203	0.54 171	1.10 144	0.86 197	1.37 202	1.15 204	0.88 147	1.08 234	0.53 183	1.90 102	1.91 206	1.22 229	0.99 221	1.56 126	0.96 204	3.89 188	10.50 265	0.68 217	0.77 221	0.91 169	1.19 193	1.42 112	1.14 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 175	0.77 117	0.77 151	0.75 177	0.67 169	0.47 108	0.40 138	1.23 162	1.32 245	0.83 132	0.77 156	0.95 158	0.74 174	0.59 204	5.02 256	2.40 231	1.64 258	1.43 280	1.27 102	0.85 185	4.54 194	8.28 230	0.48 118	0.91 244	0.70 110	0.77 116	1.85 151	0.99 157

iResNetv2_ROB	1.57 176	0.87 157	0.70 137	1.13 232	0.65 163	0.72 187	0.49 163	2.63 300	0.64 172	1.77 228	0.87 178	1.30 200	0.75 178	0.40 120	4.81 255	1.26 121	0.91 167	0.71 128	4.58 228	0.81 179	7.66 249	1.62 117	0.58 183	0.80 224	0.81 132	0.83 127	3.12 259	0.91 141

MyStereo04	1.58 177	0.90 171	0.97 195	0.78 188	0.89 212	0.57 148	0.40 138	1.57 222	0.97 211	2.23 254	0.89 180	1.34 201	0.54 111	0.41 126	2.94 207	2.47 232	0.86 149	0.92 199	5.37 237	1.50 255	4.62 196	3.51 152	0.92 263	0.81 228	1.21 214	1.61 245	2.58 230	0.95 146

AE-Stereo	1.61 178	0.85 152	1.23 249	0.81 196	0.51 125	0.57 148	0.75 200	0.83 107	0.49 116	0.79 123	0.54 97	1.29 197	0.72 164	0.47 164	2.05 125	2.96 241	0.99 193	0.92 199	2.63 169	0.86 188	4.61 195	11.92 302	0.50 140	0.80 224	1.26 227	1.34 206	1.95 159	0.86 133

castereo++	1.62 179	0.76 111	0.78 154	0.59 143	0.41 93	0.34 67	0.25 80	0.85 111	0.43 95	0.81 130	0.62 114	1.02 166	0.51 103	0.38 112	1.86 97	2.57 233	1.01 198	0.73 137	3.23 195	0.62 123	7.09 242	6.35 205	0.63 200	0.58 171	0.99 178	1.01 167	7.61 317	1.63 219

dad	1.63 180	0.97 203	0.65 128	2.18 287	1.19 248	1.01 232	3.99 302	1.66 231	0.55 142	1.21 188	0.50 86	1.12 185	2.01 254	0.58 200	3.09 218	1.16 103	1.11 214	0.76 146	2.70 176	0.77 167	1.34 127	1.48 114	0.71 223	0.88 241	2.48 299	0.71 108	5.52 302	3.80 280

CC-Net-ROB	1.63 180	1.81 288	1.19 244	1.85 276	1.77 281	2.27 287	1.56 261	0.93 127	0.96 210	1.29 196	0.67 126	5.48 300	2.51 264	1.43 292	1.64 67	0.87 53	1.34 242	1.17 254	2.46 159	0.88 190	1.09 106	1.35 109	3.34 311	0.63 193	1.22 219	1.15 188	1.47 118	1.57 214

XPNet_ROB	1.63 180	1.57 280	1.09 222	0.91 206	1.13 241	1.01 232	0.88 215	0.95 131	1.14 236	1.07 179	1.82 237	4.03 286	0.72 164	0.78 241	1.82 89	1.51 171	1.52 255	0.94 206	1.42 112	1.04 212	2.20 166	7.75 225	0.86 259	0.80 224	0.94 171	1.29 203	3.34 267	1.56 213

DeepPruner_ROB	1.64 183	0.75 105	0.91 183	0.85 200	0.88 210	0.75 191	1.75 269	1.26 168	0.91 205	1.49 210	1.65 233	0.85 139	0.81 191	0.56 191	3.12 222	1.49 168	1.02 201	1.02 228	2.33 153	0.75 164	7.42 246	6.70 211	0.81 249	0.69 206	0.88 157	1.45 220	2.17 176	0.87 135

CFNet_pseudo	1.65 184	0.78 121	0.82 163	0.82 198	0.79 199	0.69 180	0.42 148	0.93 127	0.53 133	0.95 165	0.81 169	0.88 147	0.81 191	0.81 248	15.70 282	1.39 140	0.74 111	0.71 128	7.24 283	0.77 167	0.97 94	1.50 115	0.69 220	0.57 167	0.88 157	0.89 141	1.47 118	1.12 175

test_for_model	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 241	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 337	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 260	1.98 126	0.48 118	0.47 121	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 241	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 337	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 260	1.98 126	0.48 118	0.47 121	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

testlalala	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 241	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 337	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 260	1.98 126	0.48 118	0.47 121	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

GCAPDPT-zeroshot	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 241	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 337	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 260	1.98 126	0.48 118	0.47 121	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

GCAP-Stereo	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 241	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 337	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 260	1.98 126	0.48 118	0.47 121	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

SGD-Stereo	1.69 190	0.50 46	0.36 59	0.28 41	0.30 56	0.30 55	0.17 58	0.57 58	0.28 55	0.44 53	0.21 29	0.69 94	0.39 72	0.25 54	31.04 298	1.51 171	0.73 106	0.52 63	0.68 51	0.45 68	1.43 138	1.32 106	0.41 84	0.30 60	0.45 54	0.46 72	0.87 66	0.63 91

gcap_with_dpt	1.70 191	2.27 302	0.76 147	1.42 260	0.71 177	0.78 196	0.32 112	1.43 199	0.59 156	0.90 152	0.67 126	1.69 225	0.85 201	0.41 126	2.22 149	3.04 243	1.11 214	1.60 286	4.27 222	0.74 158	5.79 218	5.97 200	0.52 150	0.44 113	1.05 190	1.02 168	2.42 208	3.01 264

GCAP-BAT	1.70 191	2.27 302	0.76 147	1.42 260	0.71 177	0.78 196	0.32 112	1.43 199	0.59 156	0.90 152	0.67 126	1.69 225	0.85 201	0.41 126	2.22 149	3.04 243	1.11 214	1.60 286	4.27 222	0.74 158	5.79 218	5.97 200	0.52 150	0.44 113	1.05 190	1.02 168	2.42 208	3.01 264

test-3	1.73 193	1.00 215	1.08 219	0.63 156	0.60 147	0.55 136	0.43 151	1.99 260	0.39 79	0.86 139	0.54 97	1.45 209	0.53 106	0.41 126	2.20 143	1.41 145	0.81 136	0.79 158	6.57 264	0.69 141	5.20 213	11.52 296	0.46 106	0.54 158	0.86 147	0.97 158	3.11 256	0.98 151

test_1	1.73 193	1.01 217	1.08 219	0.63 156	0.60 147	0.55 136	0.43 151	1.99 260	0.39 79	0.86 139	0.54 97	1.45 209	0.54 111	0.41 126	2.20 143	1.42 149	0.80 127	0.79 158	6.57 264	0.69 141	5.20 213	11.52 296	0.46 106	0.54 158	0.87 152	0.97 158	3.11 256	0.98 151

test_3	1.73 193	1.02 221	1.05 210	0.65 158	0.61 152	0.55 136	0.43 151	1.96 256	0.38 77	0.88 147	0.52 93	1.45 209	0.54 111	0.40 120	2.20 143	1.40 142	0.81 136	0.81 166	6.56 263	0.71 150	5.08 206	11.49 293	0.43 95	0.49 138	0.96 176	1.09 177	3.23 261	0.98 151

CREStereo++_RVC	1.73 193	0.91 175	1.03 206	0.51 118	0.56 138	0.40 85	0.28 93	1.37 193	0.51 126	0.83 132	0.61 112	0.76 118	0.85 201	0.34 91	2.78 198	3.07 247	0.92 173	0.61 92	2.72 178	0.55 90	5.01 205	5.69 194	0.53 155	0.38 85	0.94 171	0.84 133	12.80 333	0.98 151
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	1.80 197	0.96 201	0.99 200	1.02 220	0.87 208	1.12 239	1.03 232	1.66 231	0.82 194	0.91 155	0.79 163	1.34 201	0.75 178	0.61 210	2.25 152	2.14 221	1.14 220	1.23 266	4.06 219	1.22 230	4.66 198	11.41 292	0.71 223	0.95 246	0.88 157	0.97 158	2.49 218	1.65 220

NaN_ROB	1.84 198	1.11 233	1.04 209	0.95 211	1.77 281	0.86 207	0.91 219	1.32 186	10.70 341	1.00 171	1.38 223	2.45 260	0.89 207	1.12 278	4.34 252	1.29 124	0.92 173	0.88 191	1.49 117	1.14 223	1.42 137	2.02 131	0.76 230	1.03 249	1.30 233	2.01 271	2.38 204	3.27 273

sCroCo_RVC	1.85 199	0.67 69	0.55 111	0.37 73	0.49 114	0.75 191	0.41 142	0.94 130	1.56 263	1.51 211	0.78 161	1.04 174	0.94 218	0.48 170	2.49 171	5.07 289	1.26 235	1.22 263	2.53 161	1.37 238	7.95 258	11.14 285	0.45 104	0.60 180	0.94 171	1.12 181	2.34 196	1.05 167

ETE_ROB	1.85 199	1.93 293	1.18 241	1.04 222	1.33 258	1.26 255	1.12 240	1.11 145	2.30 291	1.36 201	3.26 265	3.18 274	0.94 218	1.14 280	2.62 184	1.51 171	2.14 282	0.99 221	2.50 160	1.15 225	3.67 185	5.74 197	0.86 259	1.03 249	1.21 214	1.36 209	2.30 190	1.68 222

LALA_ROB	1.85 199	2.17 297	1.13 231	1.05 224	1.26 250	1.16 244	1.01 226	1.17 153	1.46 255	2.06 246	2.82 257	3.47 276	0.92 213	0.93 261	3.90 246	1.46 162	1.36 246	1.18 257	2.20 147	1.31 236	2.84 175	5.10 183	0.77 235	1.01 247	1.24 223	1.41 215	3.89 286	1.77 225

MLCV	1.91 202	0.87 157	0.97 195	1.33 253	1.13 241	0.99 228	0.74 199	2.14 273	0.77 190	2.02 240	4.44 278	1.60 220	1.56 247	0.45 154	2.63 186	1.79 201	1.11 214	0.96 214	6.71 270	1.05 214	4.69 200	5.60 192	0.66 210	1.60 273	1.14 208	1.35 207	2.31 192	1.06 169

RAFT + AFF	1.96 203	0.49 45	0.42 74	0.41 90	0.20 27	0.41 90	0.19 63	0.65 72	0.23 42	0.56 63	0.27 39	0.77 122	0.21 37	0.29 66	39.69 302	0.90 56	0.62 73	0.35 26	1.92 137	0.38 45	0.77 68	0.57 42	0.32 55	0.27 56	0.71 113	0.33 42	0.58 32	0.29 36

DDUNet	2.05 204	2.73 306	2.03 294	2.92 300	2.66 306	3.04 301	2.76 289	1.17 153	1.11 232	1.60 215	1.21 211	2.23 251	1.69 250	2.81 307	2.04 122	1.25 120	2.78 289	2.42 321	2.63 169	2.90 302	1.92 162	2.11 133	2.77 309	0.92 245	1.01 182	0.93 150	2.50 219	1.10 171

CASS	2.08 205	1.02 221	1.16 239	1.28 248	0.99 222	0.88 213	3.39 297	1.42 198	1.02 221	1.30 198	2.46 255	1.14 187	0.81 191	0.46 159	2.70 193	2.38 230	3.41 296	1.10 242	3.40 207	1.18 227	8.01 259	8.63 234	0.66 210	0.69 206	1.49 259	1.27 200	2.52 221	1.41 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 206	0.70 80	0.53 106	0.35 62	0.25 45	0.29 53	0.16 51	0.81 101	0.29 57	0.49 58	0.24 34	0.61 72	0.43 83	0.27 58	21.42 290	21.17 349	0.56 61	0.52 63	2.25 150	0.54 83	1.58 145	1.03 88	0.42 90	0.34 73	0.51 71	0.30 32	0.76 59	0.47 58

s12784h	2.23 207	1.12 234	1.32 255	1.12 230	0.91 214	0.59 154	0.39 132	1.37 193	0.65 173	1.05 177	0.82 170	1.08 179	0.95 220	0.37 107	2.80 200	4.82 285	0.93 178	0.71 128	3.28 204	0.58 100	7.80 251	8.40 233	0.51 142	0.54 158	1.50 261	1.13 185	11.58 327	3.94 281

R-Stereo Train	2.23 207	1.01 217	1.14 234	0.96 212	0.63 161	0.73 189	0.31 102	1.30 177	1.01 219	1.68 221	4.49 279	1.29 197	0.70 158	0.42 138	2.49 171	3.99 273	1.66 259	1.02 228	6.77 272	1.11 218	7.83 252	12.24 307	0.49 128	0.54 158	1.42 249	1.66 248	1.34 104	1.93 232

RAFT-Stereo	2.23 207	1.01 217	1.14 234	0.96 212	0.63 161	0.73 189	0.31 102	1.30 177	1.01 219	1.68 221	4.49 279	1.29 197	0.70 158	0.42 138	2.49 171	3.99 273	1.66 259	1.02 228	6.77 272	1.11 218	7.83 252	12.24 307	0.49 128	0.54 158	1.42 249	1.66 248	1.34 104	1.93 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 210	0.87 157	1.17 240	0.45 104	0.48 111	0.61 162	0.23 74	0.83 107	0.55 142	0.72 97	0.53 95	0.80 127	0.66 150	0.41 126	2.36 161	2.92 240	0.90 166	1.10 242	3.35 206	0.60 113	5.09 207	12.56 320	0.47 115	0.45 117	0.89 161	0.91 148	20.21 342	0.86 133

cross-raft	2.26 210	0.88 166	1.08 219	0.73 174	0.68 172	0.64 169	0.44 155	2.04 268	0.61 163	0.95 165	1.30 214	1.03 170	0.76 183	0.43 143	2.58 181	5.15 290	0.99 193	0.78 154	7.00 279	1.80 272	12.15 300	10.30 262	0.65 207	0.60 180	1.60 271	1.92 264	1.66 137	2.36 249

AnonymousM	2.27 212	0.64 60	0.44 79	0.51 118	0.32 62	0.49 116	0.24 77	1.70 233	0.48 112	0.75 106	2.06 248	0.70 98	0.47 92	0.39 116	2.47 170	3.26 253	0.99 193	1.03 231	1.88 135	2.37 293	4.85 201	6.68 210	0.57 174	0.47 121	0.53 76	0.65 104	11.71 329	14.52 322

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 213	1.03 226	0.50 94	1.41 257	2.53 301	3.20 304	1.05 235	1.71 236	0.49 116	4.85 320	3.84 273	4.79 296	0.65 147	0.42 138	2.38 163	3.97 271	0.82 140	0.78 154	2.26 151	0.74 158	7.86 254	8.88 241	0.53 155	0.34 73	0.85 144	1.42 216	1.98 162	2.99 261

Anonymous3	2.32 214	0.85 152	0.88 176	0.56 133	1.10 235	0.89 216	0.70 196	2.45 292	1.12 233	1.05 177	0.98 193	2.57 265	1.14 237	0.56 191	4.14 251	9.30 318	1.50 253	1.47 281	5.33 236	1.49 252	6.83 236	10.10 252	0.71 223	0.67 202	1.08 194	1.38 210	2.32 193	1.35 202

RAFT-Test	2.37 215	0.85 152	1.14 234	1.02 220	0.65 163	0.58 151	0.51 167	2.18 278	0.70 182	1.12 182	5.37 289	0.97 161	0.92 213	0.45 154	2.50 174	5.29 295	0.99 193	0.80 163	6.96 278	1.11 218	10.85 297	10.83 278	0.67 213	0.58 171	1.51 263	1.82 259	1.38 108	2.18 243

RYNet	2.42 216	0.40 35	0.35 58	0.29 46	0.32 62	0.40 85	0.25 80	0.61 63	0.55 142	0.33 40	0.36 62	0.40 41	0.26 46	0.27 58	52.29 342	0.69 35	0.47 41	1.00 226	0.54 39	0.29 29	0.50 32	0.37 19	0.38 73	0.32 68	0.57 84	1.24 196	1.31 103	0.50 63

CSAN	2.48 217	1.26 255	1.12 229	1.46 265	1.78 284	1.13 240	0.90 217	1.50 207	10.52 340	2.40 262	3.81 272	4.12 287	2.51 264	0.96 265	3.83 245	1.27 122	1.29 238	1.05 238	3.24 200	1.70 268	3.71 186	4.45 164	0.79 240	1.38 268	1.39 243	3.93 304	2.43 210	2.96 260

ADLNet	2.50 218	0.99 209	0.73 140	0.62 151	0.75 187	0.63 166	0.53 169	1.12 146	0.61 163	0.58 69	0.71 143	1.61 222	0.61 136	0.87 252	46.09 319	1.02 72	0.70 92	0.67 116	0.85 67	0.74 158	0.75 67	1.07 93	0.51 142	0.47 121	0.94 171	0.93 150	1.63 136	0.70 103

Any-RAFT	2.54 219	0.94 190	1.27 253	0.75 177	0.75 187	0.50 119	0.40 138	1.99 260	0.56 147	0.87 141	6.98 321	1.50 214	0.51 103	0.40 120	2.50 174	3.41 257	0.91 167	0.90 195	6.78 274	0.75 164	14.26 333	10.61 269	0.67 213	0.59 178	1.63 272	1.83 260	2.17 176	4.22 283

GwcNet-ADL	2.54 219	1.23 248	1.55 268	1.22 245	1.26 250	0.97 224	0.78 201	1.50 207	0.84 196	3.20 286	6.67 306	1.86 232	1.05 231	0.79 244	4.58 253	4.90 287	1.47 252	0.90 195	5.20 234	1.95 281	6.39 230	10.33 263	0.91 262	1.12 257	1.22 219	1.93 265	2.15 173	2.70 254

Reg-Stereo(zero)	2.60 221	0.80 127	1.38 256	0.70 169	0.75 187	0.56 142	0.62 190	3.07 309	0.68 178	3.56 294	6.85 317	1.50 214	0.84 198	1.38 290	2.08 127	5.28 293	1.28 236	0.83 171	6.55 261	1.51 257	5.18 211	13.34 333	0.60 190	0.60 180	1.08 194	1.44 217	4.02 290	3.66 277

HI	2.60 221	0.80 127	1.38 256	0.70 169	0.75 187	0.56 142	0.62 190	3.07 309	0.68 178	3.56 294	6.85 317	1.50 214	0.84 198	1.38 290	2.08 127	5.28 293	1.28 236	0.83 171	6.55 261	1.51 257	5.18 211	13.34 333	0.60 190	0.60 180	1.08 194	1.44 217	4.02 290	3.66 277

EAI-Stereo	2.60 221	0.90 171	1.57 269	0.90 204	1.31 256	0.84 203	1.31 250	2.22 281	1.34 247	0.81 130	5.69 292	1.37 205	0.83 197	0.50 176	4.76 254	5.32 296	0.91 167	0.94 206	7.45 285	1.11 218	9.07 277	10.78 277	0.62 195	0.85 237	1.45 256	2.06 272	3.36 268	1.90 230

PSMNet-ADL	2.61 224	0.95 196	1.12 229	1.14 237	1.18 246	0.97 224	0.85 212	1.78 240	1.26 240	3.49 293	6.09 298	1.43 208	2.78 271	0.56 191	2.93 206	10.59 321	1.31 239	0.96 214	5.96 252	1.20 229	6.66 232	9.11 244	0.86 259	0.82 231	1.10 203	1.44 217	2.85 245	1.10 171

PWC_ROB	2.61 224	1.20 246	1.48 263	0.96 212	1.05 227	1.21 251	1.79 272	1.24 165	1.94 281	1.81 230	3.61 271	2.12 246	2.96 274	0.91 258	9.88 268	4.30 278	1.97 277	1.95 301	3.72 213	1.62 263	5.58 216	7.59 223	0.81 249	1.98 293	1.35 238	1.27 200	3.11 256	3.07 267

MSMDNet	2.69 226	0.87 157	1.07 216	0.57 136	0.65 163	0.59 154	0.49 163	2.03 266	0.62 169	1.03 172	0.97 192	1.05 177	12.04 312	0.50 176	2.60 182	5.56 298	1.05 207	0.80 163	6.93 277	1.42 243	11.49 299	12.49 317	0.67 213	0.58 171	1.48 257	1.83 260	1.28 100	1.97 235

HH	2.75 227	0.67 69	1.42 259	0.80 193	0.71 177	0.88 213	1.09 238	1.86 248	0.87 198	5.19 334	0.66 124	1.91 234	0.86 204	0.57 196	2.65 187	8.48 316	0.87 152	0.94 206	6.36 256	1.39 241	13.52 320	12.32 309	0.79 240	0.58 171	1.38 240	1.63 246	3.81 283	2.06 237

HanStereo	2.75 227	0.67 69	1.42 259	0.80 193	0.71 177	0.88 213	1.09 238	1.86 248	0.87 198	5.19 334	0.66 124	1.91 234	0.86 204	0.57 196	2.65 187	8.48 316	0.87 152	0.94 206	6.36 256	1.39 241	13.52 320	12.32 309	0.79 240	0.58 171	1.38 240	1.63 246	3.81 283	2.06 237

MSKI-zero shot	2.77 229	0.80 127	1.10 223	0.74 176	0.59 144	0.67 176	0.54 171	1.87 250	0.97 211	0.88 147	6.73 308	1.60 220	0.72 164	0.43 143	3.38 228	7.92 314	1.20 228	0.87 182	6.85 276	4.65 316	10.45 294	12.15 304	0.55 164	0.71 212	1.49 259	1.96 269	1.85 151	3.12 269

PWCDC_ROB	2.78 230	0.70 80	0.65 128	0.61 148	0.87 208	0.63 166	0.57 179	1.04 140	1.59 264	0.65 82	1.88 238	0.80 127	3.28 279	0.73 233	41.04 306	2.18 222	1.23 231	0.98 218	1.52 120	0.97 205	2.56 172	5.26 187	0.68 217	0.81 228	0.74 121	0.94 153	1.13 92	0.97 149

GANet-ADL	2.79 231	0.89 168	1.20 247	1.00 219	1.00 223	1.20 250	0.80 207	1.20 158	1.00 217	3.59 296	6.59 305	1.06 178	0.76 183	0.48 170	12.27 273	4.90 287	1.57 256	0.92 199	6.59 266	1.66 266	6.93 240	11.51 295	0.68 217	0.80 224	1.09 198	1.40 214	2.47 214	1.85 227

iResNet	2.79 231	0.95 196	0.91 183	1.35 255	1.69 276	1.41 261	1.02 229	1.81 245	1.09 229	2.62 267	5.14 286	1.80 230	2.38 260	0.46 159	10.35 269	7.64 311	1.36 246	1.23 266	6.83 275	1.78 271	10.05 287	4.09 162	0.61 193	2.02 294	1.10 203	1.50 228	2.80 243	1.39 205

NVstereo2D	2.81 233	0.82 137	0.74 143	0.69 167	0.78 196	0.92 218	0.81 208	1.18 157	0.76 189	0.91 155	1.06 198	0.80 127	0.55 117	0.71 232	52.63 344	1.47 165	0.86 149	0.83 171	1.42 112	0.69 141	1.12 111	0.94 81	0.76 230	0.83 234	1.08 194	0.78 118	0.98 78	0.74 106

DCVSM-stereo	2.89 234	0.92 181	1.57 269	1.31 252	1.04 225	1.53 267	0.99 224	2.96 307	1.33 246	3.46 291	6.20 299	6.77 309	2.59 266	0.87 252	2.25 152	4.01 275	1.37 248	1.11 246	7.05 281	4.27 311	6.91 237	6.70 211	1.25 276	2.64 318	1.30 233	1.73 254	3.46 272	2.47 250

MIPNet	2.89 234	0.91 175	0.77 151	0.49 111	0.65 163	0.55 136	0.57 179	1.34 190	0.53 133	2.05 243	0.99 194	0.80 127	0.77 186	0.48 170	40.89 305	1.61 186	1.15 224	0.94 206	3.25 201	1.19 228	1.15 114	9.31 245	0.57 174	0.62 187	1.24 223	1.51 229	2.90 249	0.82 123

DAS	2.93 236	0.99 209	1.06 214	1.13 232	1.05 227	1.03 234	1.04 233	1.74 238	1.81 276	3.32 288	5.70 293	2.61 266	3.08 276	0.50 176	3.19 224	7.47 308	1.83 266	1.23 266	5.90 248	1.83 273	12.92 310	10.26 259	0.76 230	1.94 289	1.32 235	1.51 229	2.60 231	1.31 197

SepStereo	2.93 236	0.99 209	1.06 214	1.13 232	1.05 227	1.03 234	1.04 233	1.74 238	1.81 276	3.32 288	5.70 293	2.61 266	3.08 276	0.50 176	3.19 224	7.47 308	1.83 266	1.23 266	5.90 248	1.83 273	12.92 310	10.26 259	0.76 230	1.94 289	1.32 235	1.51 229	2.60 231	1.31 197

model_zeroshot	2.99 238	0.75 105	1.18 241	1.86 277	0.74 184	0.59 154	0.56 177	1.94 254	0.63 170	3.88 304	6.88 319	1.41 207	0.66 150	0.68 225	5.34 259	4.82 285	1.18 226	0.96 214	7.09 282	1.03 210	12.99 313	9.02 242	0.54 161	0.65 198	5.42 318	1.66 248	2.16 175	6.22 301

IPLG	3.01 239	0.75 105	0.63 122	0.42 96	0.52 127	0.54 133	0.51 167	1.63 228	0.35 73	0.62 77	0.59 110	0.77 122	0.66 150	0.46 159	51.49 336	1.67 194	1.02 201	0.92 199	3.51 209	0.63 128	0.99 96	5.97 200	0.49 128	0.48 134	0.80 131	1.16 189	2.86 246	0.71 104

MFMNet_re	3.01 239	1.41 268	1.48 263	1.53 268	1.87 289	1.96 282	2.01 279	2.67 303	2.16 287	1.60 215	1.98 242	3.57 278	2.65 268	1.02 269	6.96 265	4.19 277	2.67 287	1.96 302	6.48 260	2.40 295	14.04 327	4.97 175	1.86 299	1.97 291	1.38 240	1.33 205	3.31 266	1.94 234

test-1	3.02 241	0.66 68	1.14 234	0.60 145	0.58 141	0.75 191	0.63 192	1.96 256	0.82 194	4.00 306	5.48 290	2.18 249	0.80 190	0.41 126	4.00 248	7.32 307	1.18 226	1.19 259	6.72 271	7.57 330	10.78 295	12.94 330	0.54 161	0.60 180	1.40 246	1.78 256	2.89 248	2.52 251

RTSC	3.08 242	0.95 196	1.25 252	0.76 181	0.91 214	0.96 221	1.84 274	1.15 151	1.34 247	2.37 259	2.12 249	1.11 183	0.99 224	1.02 269	41.50 308	1.94 210	1.88 270	1.22 263	4.09 220	1.06 215	2.76 174	4.02 160	0.63 200	1.03 249	0.83 138	0.99 164	2.44 211	1.98 236

pcwnet_v2	3.22 243	0.81 133	0.94 187	0.92 208	1.12 238	0.94 219	0.70 196	1.17 153	0.88 200	2.04 242	1.10 200	1.09 182	1.00 225	1.27 286	47.63 322	1.56 180	0.96 186	0.87 182	6.63 267	0.81 179	2.45 169	3.52 153	1.01 268	0.75 217	1.04 187	1.16 189	2.44 211	2.23 246

IPLGR	3.25 244	0.89 168	0.81 160	0.65 158	0.66 168	0.50 119	0.42 148	1.14 150	0.44 99	2.02 240	1.30 214	0.86 140	0.74 174	0.47 164	50.44 331	1.86 204	1.15 224	1.11 246	3.23 195	1.37 238	1.41 136	7.71 224	0.56 171	0.70 211	1.39 243	1.55 236	3.46 272	0.92 143

IGEV-FE	3.38 245	0.83 140	1.84 283	2.81 297	0.69 174	2.38 293	1.26 248	2.23 282	0.94 208	4.29 311	6.75 309	2.28 254	1.01 226	0.45 154	2.82 201	7.73 313	0.85 145	0.77 149	5.93 250	1.88 276	8.51 273	12.88 328	0.58 183	0.69 206	1.40 246	1.57 237	14.79 339	2.99 261

IGEV_Zeroshot_test	3.38 245	0.83 140	1.84 283	2.82 298	0.69 174	2.37 291	1.26 248	2.23 282	0.94 208	4.40 312	6.76 310	2.28 254	1.01 226	0.45 154	2.83 202	7.72 312	0.87 152	0.77 149	5.93 250	1.87 275	8.49 272	12.88 328	0.58 183	0.69 206	1.40 246	1.57 237	14.84 340	2.99 261

SHD	3.38 245	1.01 217	1.68 275	1.14 237	1.07 232	1.14 241	1.78 271	1.61 227	1.66 267	2.40 262	3.05 261	1.63 224	2.43 262	0.84 250	40.11 303	2.04 217	1.74 261	1.40 278	4.17 221	1.88 276	3.81 187	5.43 190	0.70 221	1.67 276	1.86 286	1.46 221	1.97 161	1.59 215

FADNet_RVC	3.44 248	1.21 247	1.19 244	1.40 256	1.78 284	0.99 228	1.75 269	1.50 207	1.19 239	1.35 200	2.01 246	1.96 237	1.63 248	1.66 296	22.11 291	3.36 256	1.83 266	2.82 331	5.63 245	1.76 270	6.35 229	9.50 246	0.77 235	1.39 270	1.21 214	1.48 222	12.05 330	2.87 258

FC-DCNN	3.48 249	1.59 281	4.19 329	2.76 296	2.30 293	3.10 303	1.73 268	2.57 298	1.72 269	2.88 276	1.36 221	2.15 247	1.21 238	0.68 225	6.32 261	1.61 186	1.31 239	1.03 231	7.90 289	0.95 201	8.85 275	8.73 237	0.82 253	1.69 280	3.19 307	2.50 288	4.67 295	16.15 326

HSM-Net_RVC	3.49 250	1.07 230	1.10 223	1.70 272	1.17 245	0.90 217	0.61 189	2.29 289	1.07 227	2.77 272	5.82 295	41.08 346	1.35 245	0.50 176	2.40 164	1.74 197	1.10 210	0.77 149	1.99 141	1.13 222	6.78 235	6.90 216	0.80 245	2.23 303	1.64 274	1.49 225	2.14 171	1.75 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 251	1.15 237	0.98 198	0.97 215	1.26 250	1.33 257	3.31 294	1.33 187	1.50 259	2.37 259	1.20 208	1.75 228	1.12 235	0.88 255	42.78 311	2.37 228	1.94 274	1.33 275	3.94 215	1.62 263	3.62 183	5.21 185	1.02 269	1.09 255	1.83 284	5.05 310	2.33 194	2.13 239

RTSA	3.53 251	1.15 237	0.98 198	0.97 215	1.26 250	1.33 257	3.31 294	1.33 187	1.50 259	2.37 259	1.20 208	1.75 228	1.12 235	0.88 255	42.78 311	2.37 228	1.94 274	1.33 275	3.94 215	1.62 263	3.62 183	5.21 185	1.02 269	1.09 255	1.83 284	5.05 310	2.33 194	2.13 239

XQC	3.58 253	1.29 260	1.21 248	1.28 248	1.43 264	1.29 256	1.93 277	1.60 224	1.45 253	2.47 264	3.06 262	1.48 212	4.17 282	1.23 285	44.68 317	2.35 226	1.60 257	1.18 257	3.95 218	1.43 245	3.22 182	4.97 175	0.84 256	1.24 263	1.43 252	2.09 276	2.30 190	1.52 210

FCDSN-DC	3.63 254	0.94 190	2.84 315	1.29 250	1.30 255	1.03 234	1.00 225	0.90 122	0.91 205	1.04 176	0.74 149	1.21 193	0.74 174	0.58 200	52.59 343	2.04 217	1.24 232	1.13 250	1.05 84	0.79 173	6.62 231	10.01 250	0.78 237	2.18 298	1.20 213	1.67 251	1.20 96	1.05 167
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	3.64 255	1.48 275	1.03 206	1.98 282	1.75 280	2.09 285	5.14 309	2.15 274	2.23 288	1.73 225	1.57 230	2.49 262	4.83 285	5.73 327	12.78 274	1.73 196	1.22 229	1.06 239	5.43 239	1.54 260	12.24 303	9.06 243	1.52 292	1.16 259	2.29 292	3.46 300	3.05 254	7.63 306

NOSS_ROB	3.67 256	1.38 267	0.81 160	1.15 241	1.16 244	1.15 242	0.65 193	2.25 285	1.41 251	4.85 320	6.68 307	6.78 310	1.06 232	0.82 249	11.52 272	14.58 333	1.34 242	1.17 254	2.93 189	0.98 206	14.13 328	12.82 324	0.79 240	1.48 271	1.13 207	1.48 222	3.41 269	1.25 192

FC-DCNN v2	3.76 257	1.64 282	4.17 328	2.93 302	2.32 295	3.38 305	1.67 264	2.65 301	2.92 301	2.86 275	1.36 221	2.62 268	1.33 243	0.68 225	6.35 262	1.65 190	1.31 239	1.00 226	8.25 290	0.94 199	8.74 274	8.73 237	0.82 253	1.68 277	4.68 315	3.34 299	7.40 315	15.96 325

gcap-zeroshot	3.80 258	0.78 121	1.44 261	1.88 278	0.67 169	1.15 242	1.31 250	2.09 272	0.65 173	5.43 340	7.00 322	2.87 271	0.70 158	0.31 76	2.44 167	5.25 292	0.94 180	0.91 198	36.08 330	1.25 232	8.46 271	10.60 268	4.00 316	0.62 187	1.44 253	1.49 225	1.34 104	1.53 211

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 259	1.16 241	2.03 294	1.15 241	0.83 205	1.77 277	1.13 241	2.03 266	3.32 309	2.90 277	7.02 323	2.32 257	2.01 254	0.38 112	3.61 234	9.96 319	1.34 242	1.07 240	6.67 268	6.11 325	8.45 270	12.70 321	0.56 171	1.27 265	1.76 281	1.48 222	16.62 341	5.17 291

UDG	3.91 260	2.76 307	2.09 296	2.92 300	2.64 304	2.99 300	2.71 287	1.31 180	1.13 234	1.65 219	1.96 240	2.20 250	1.68 249	2.77 306	48.81 326	1.57 182	3.02 293	2.26 311	2.65 172	2.91 303	3.00 178	3.09 146	2.64 304	1.05 252	1.02 184	1.19 193	2.36 200	1.16 179

PVD	4.10 261	1.44 273	2.12 298	1.41 257	1.58 271	1.68 273	2.10 281	3.06 308	2.66 297	2.85 274	4.32 276	2.46 261	3.63 281	1.27 286	40.43 304	2.72 235	2.19 283	2.11 310	4.71 229	2.46 297	6.18 226	6.10 204	1.02 269	1.74 281	2.32 295	2.44 286	2.90 249	2.66 253

SAMSARA	4.13 262	1.32 262	1.53 266	1.48 266	1.35 259	1.47 265	2.74 288	2.23 282	1.83 278	2.26 256	3.47 270	2.01 240	8.60 295	1.76 300	38.24 300	2.88 237	1.82 265	1.41 279	4.99 231	1.91 278	5.10 208	5.71 196	0.94 264	1.80 283	3.33 309	3.84 302	4.16 292	3.30 275

iRaft-Stereo_20w	4.16 263	1.13 236	2.10 297	2.66 293	1.55 270	1.55 268	1.17 242	1.96 256	1.27 241	5.53 341	6.77 311	1.52 218	1.34 244	0.43 143	3.03 210	5.32 296	0.95 184	0.77 149	5.49 242	1.46 250	8.20 266	12.75 323	0.61 193	0.60 180	1.63 272	25.36 345	11.64 328	5.58 297

SGM-Forest	4.18 264	1.24 249	0.74 143	2.12 285	1.35 259	1.42 262	0.56 177	1.36 191	0.90 203	4.89 323	0.96 188	2.51 264	12.92 322	0.61 210	16.38 283	3.12 249	0.79 124	0.65 110	7.04 280	0.76 166	6.77 234	10.03 251	0.84 256	0.81 228	1.66 276	1.78 256	4.79 300	25.96 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 265	1.10 232	1.53 266	1.14 237	0.92 220	1.19 249	1.05 235	2.86 306	1.27 241	4.20 308	35.77 348	8.95 320	1.29 241	0.73 233	3.10 220	6.47 301	1.50 253	1.17 254	5.98 253	1.44 247	10.44 293	11.78 299	0.74 229	2.24 304	1.07 193	1.30 204	2.65 237	2.20 244

DeepPrunerF	4.30 266	1.53 276	0.72 139	2.93 302	5.08 335	2.43 295	3.38 296	0.87 117	4.11 317	0.80 127	1.17 206	0.66 87	0.56 118	0.61 210	45.12 318	2.02 216	1.01 198	0.78 154	2.32 152	0.88 190	1.56 143	1.70 119	0.84 256	0.67 202	29.00 349	1.78 256	2.48 215	1.17 183

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 267	2.25 301	1.45 262	2.41 290	1.94 291	1.93 280	4.82 308	1.96 256	2.59 295	2.96 280	1.96 240	2.49 262	8.10 293	9.76 335	14.02 277	3.47 260	2.04 281	1.98 303	14.27 308	3.33 307	7.23 245	7.20 221	2.89 310	1.85 287	2.43 298	2.85 293	2.19 180	6.62 303

FAT-Stereo	4.35 268	1.18 242	2.25 300	1.48 266	1.81 287	1.42 262	1.49 258	3.57 318	1.84 279	3.66 299	6.22 300	6.70 308	2.76 270	1.07 277	6.82 264	15.24 339	2.03 280	2.49 322	5.43 239	8.81 339	13.23 316	12.34 313	0.95 265	2.79 326	1.26 227	2.25 281	2.96 252	5.48 294

ITSA-stereo	4.40 269	1.26 255	1.18 241	1.64 270	1.64 273	0.99 228	1.38 255	1.99 260	1.47 257	3.68 301	6.79 312	2.16 248	1.42 246	1.36 289	8.32 266	6.93 304	2.19 283	1.94 300	6.40 258	5.42 320	7.43 247	10.74 276	1.29 280	2.39 310	1.53 265	5.02 309	23.63 345	8.74 308

MFN_U_SF_RVC	4.44 270	1.91 292	1.83 282	2.19 288	1.82 288	2.38 293	4.61 306	2.39 291	1.94 281	4.48 314	11.47 339	3.74 284	2.50 263	4.72 322	20.32 289	3.66 264	1.91 272	1.83 296	11.50 303	3.25 306	7.86 254	6.73 213	1.25 276	3.20 335	1.86 286	3.84 302	2.83 244	3.94 281

RainbowNet	4.65 271	3.75 322	2.70 313	4.56 313	2.98 316	4.16 311	8.75 322	2.05 269	2.01 284	1.90 236	1.12 203	3.61 282	3.00 275	3.60 318	2.70 193	1.89 205	2.97 292	1.54 284	15.27 311	8.73 338	11.07 298	11.30 291	10.70 343	2.22 300	1.73 278	2.30 282	2.76 241	6.13 300

S-Stereo	4.68 272	1.15 237	1.74 279	1.75 273	1.63 272	1.65 271	2.24 284	2.75 305	2.15 286	3.32 288	11.59 340	5.97 301	1.74 251	0.88 255	19.04 286	16.28 341	1.81 264	2.39 319	5.64 246	9.35 344	7.13 244	12.52 318	1.61 294	2.64 318	1.24 223	2.08 275	2.88 247	3.26 272

MADNet+	4.78 273	2.02 296	1.87 287	2.01 283	2.36 297	1.47 265	4.28 304	2.47 294	1.99 283	2.66 268	2.13 250	3.56 277	2.85 273	2.34 303	41.14 307	5.66 299	3.48 298	1.53 283	4.54 227	3.38 308	13.07 315	7.34 222	1.72 296	3.48 337	2.93 303	2.17 279	3.24 263	3.29 274

ADCRef	4.84 274	1.42 271	1.01 204	0.78 188	1.77 281	1.21 251	1.62 263	0.99 135	5.58 326	1.85 233	1.08 199	1.02 166	0.91 210	1.17 282	54.35 348	1.92 209	1.10 210	1.04 234	3.49 208	1.32 237	1.80 158	3.27 150	2.13 302	0.87 240	2.30 293	4.60 306	2.48 215	29.71 346

SQANet	4.87 275	4.55 329	2.13 299	19.76 334	2.63 302	4.99 320	3.29 293	1.63 228	1.45 253	1.20 187	1.40 224	3.22 275	2.40 261	2.76 305	3.09 218	1.20 113	5.19 307	1.07 240	19.89 316	1.28 233	12.48 304	10.73 274	11.37 346	1.49 272	1.57 269	2.32 284	2.66 239	5.86 298

FBW_ROB	4.93 276	2.40 304	2.44 307	2.67 294	2.86 310	2.30 290	4.71 307	1.79 241	1.10 230	2.54 265	2.92 258	4.12 287	5.31 286	6.61 328	50.17 328	1.18 107	1.44 250	0.95 212	8.76 293	1.43 245	8.26 267	5.68 193	4.20 317	1.75 282	1.42 249	1.95 267	1.81 147	2.20 244

ADCP+	5.07 277	1.54 277	1.72 276	1.08 226	1.54 268	1.18 247	2.02 280	1.02 137	2.72 300	4.05 307	2.23 253	2.24 252	0.61 136	0.94 263	54.46 349	1.52 175	0.83 141	0.95 212	3.94 215	0.87 189	2.22 168	2.57 142	0.71 223	0.62 187	2.48 299	11.25 329	7.85 318	23.66 337

CBMV	5.08 278	1.41 268	1.15 238	1.44 264	1.42 263	1.24 253	0.78 201	2.27 287	1.47 257	3.04 282	6.44 303	7.74 313	9.07 298	0.60 208	12.81 275	13.79 330	1.99 278	1.29 272	9.56 295	1.15 225	9.82 282	12.54 319	0.82 253	1.84 286	1.44 253	1.83 260	4.39 294	25.76 340
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 279	5.20 330	2.27 301	18.45 332	2.89 311	5.73 323	3.63 299	1.44 202	1.46 255	1.31 199	1.42 225	3.59 280	2.63 267	3.22 312	3.07 215	1.30 125	5.55 309	1.14 253	20.28 317	1.49 252	13.81 324	11.25 290	11.85 348	1.91 288	1.56 268	2.06 272	2.52 221	6.49 302

ACVNet_1	5.24 280	3.87 324	3.60 326	13.80 328	3.48 325	6.00 328	10.57 327	1.60 224	1.79 273	1.55 213	1.30 214	4.40 292	2.80 272	5.43 325	2.42 166	1.39 140	11.59 327	1.72 293	20.91 321	1.50 255	14.41 338	8.16 229	7.22 330	2.84 328	1.73 278	2.19 280	2.61 233	2.72 255

Ntro	5.35 281	6.19 335	2.38 305	8.06 323	2.91 313	4.88 318	6.70 315	1.40 196	1.53 261	1.44 209	1.19 207	3.58 279	2.73 269	3.12 311	3.66 236	1.17 105	6.56 317	1.19 259	32.62 327	1.60 262	14.27 335	11.82 300	11.41 347	2.54 315	1.64 274	2.30 282	2.45 213	5.00 288

EKT-Stereo	5.41 282	0.97 203	1.10 223	0.72 171	0.74 184	0.87 209	1.17 242	2.02 265	1.00 217	1.41 207	2.92 258	1.11 183	0.81 191	0.46 159	72.33 358	14.74 334	1.14 220	1.37 277	5.61 244	7.76 331	9.80 281	10.61 269	0.53 155	0.61 186	1.39 243	1.11 178	2.56 228	1.08 170

pmcnn	5.52 283	1.54 277	1.51 265	2.64 292	3.13 318	2.07 283	10.40 326	2.61 299	2.65 296	2.55 266	6.41 302	6.23 305	15.93 331	0.58 200	6.75 263	14.92 336	3.87 301	3.34 334	7.45 285	7.76 331	13.60 323	10.19 255	6.30 328	2.29 307	1.57 269	3.30 298	4.69 296	4.80 285

DPSNet	5.60 284	1.54 277	1.19 244	1.76 274	2.44 300	2.08 284	1.81 273	1.95 255	2.93 302	2.09 248	5.15 287	9.82 323	6.09 288	8.98 332	14.30 278	12.14 327	4.12 305	3.60 335	17.82 313	8.28 335	12.18 301	14.58 337	3.71 314	3.09 332	2.30 293	2.42 285	2.52 221	2.24 247

ADCMid	5.63 285	2.23 299	2.63 310	1.42 260	2.89 311	2.37 291	3.73 300	1.92 252	2.97 303	1.91 237	3.16 263	2.33 258	2.31 259	1.48 293	50.97 335	3.74 266	1.84 269	1.86 298	7.38 284	1.99 285	4.66 198	5.18 184	2.70 306	1.38 268	2.33 296	8.75 325	6.81 313	21.02 333

ADCL	5.69 286	1.88 289	1.63 272	1.29 250	1.40 262	1.59 270	2.22 283	1.23 162	5.20 324	3.04 282	2.01 246	1.14 187	0.84 198	1.04 275	50.40 330	1.63 189	1.45 251	1.79 294	2.94 191	1.38 240	3.19 180	2.35 136	1.23 275	1.07 254	9.47 334	11.74 331	11.34 326	29.10 345

SANet	5.69 286	2.22 298	1.77 280	1.84 275	2.37 298	2.28 288	1.43 256	4.49 328	7.61 335	2.05 243	4.86 284	8.34 319	11.81 311	1.70 297	43.86 315	1.62 188	5.96 311	1.51 282	4.43 226	1.70 268	8.97 276	8.28 230	1.20 273	2.60 316	1.94 289	6.02 318	3.42 271	9.29 311

DDF-Stereo	5.75 288	1.70 284	0.52 102	38.69 346	0.79 199	32.72 350	0.96 222	1.26 168	0.53 133	1.03 172	2.56 256	40.13 345	1.82 253	0.57 196	2.07 126	3.66 264	0.92 173	0.83 171	4.27 222	0.73 155	6.68 233	6.39 206	0.52 150	0.47 121	0.87 152	1.54 234	1.72 140	1.23 188

SPS-STEREO	5.78 289	1.73 287	1.86 285	2.48 291	1.67 275	2.19 286	1.60 262	2.72 304	1.76 271	3.63 298	6.80 314	4.12 287	2.19 257	1.21 284	13.01 276	12.86 328	2.91 291	2.01 304	47.66 343	2.04 287	14.17 330	13.06 332	1.43 288	2.27 306	2.40 297	1.94 266	3.66 279	2.80 256
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 290	3.52 317	2.90 316	21.94 338	3.38 323	4.55 313	8.18 320	1.84 246	1.76 271	1.84 231	1.98 242	3.88 285	3.20 278	3.03 309	2.85 203	1.46 162	12.77 333	1.56 285	33.59 328	1.68 267	10.81 296	7.91 226	6.79 329	2.68 324	3.13 306	2.65 290	3.23 261	3.11 268

edge stereo	5.88 291	1.88 289	3.14 320	2.14 286	1.80 286	2.47 297	2.43 285	4.51 329	3.45 311	3.97 305	4.84 283	6.45 307	17.40 332	1.04 275	5.09 258	14.91 335	1.80 262	1.66 290	37.39 332	6.28 327	5.99 223	12.74 322	1.44 289	2.02 294	2.12 291	2.11 278	3.75 280	5.99 299

Dean	5.89 292	3.71 321	2.59 308	34.77 343	3.99 329	4.60 316	10.86 329	2.26 286	2.39 293	2.16 252	1.55 229	4.68 295	4.76 284	3.30 314	3.03 210	1.76 198	12.09 330	1.65 289	9.86 298	2.04 287	14.16 329	9.89 249	7.35 331	2.66 323	3.36 310	2.91 294	3.53 276	3.13 270

AnyNet_C32	6.05 293	1.43 272	1.39 258	1.26 247	1.64 273	1.36 259	2.92 290	1.55 220	5.28 325	2.67 270	4.61 281	1.90 233	1.29 241	1.29 288	55.18 350	3.43 259	1.96 276	2.08 307	3.65 210	1.91 278	6.94 241	8.77 239	1.20 273	1.68 277	6.02 321	14.92 337	6.12 306	20.86 332

DDVS	6.06 294	1.18 242	1.31 254	1.12 230	1.54 268	1.18 247	1.01 226	2.45 292	1.75 270	3.31 287	80.70 356	6.22 304	1.76 252	1.15 281	3.67 239	6.50 302	2.01 279	1.29 272	5.56 243	4.99 319	10.09 289	12.94 330	0.81 249	1.16 259	1.11 206	1.53 232	4.71 297	2.62 252

G-Net	6.29 295	1.69 283	1.86 285	1.42 260	1.70 278	1.45 264	1.19 245	4.71 330	8.56 336	3.16 284	4.70 282	7.94 314	6.89 290	0.85 251	15.45 281	8.15 315	1.92 273	2.75 327	5.41 238	6.49 328	9.16 279	11.23 289	1.46 290	2.81 327	1.81 282	19.84 341	6.51 311	30.80 347

TRStereo	6.31 296	1.25 252	1.93 288	0.85 200	0.61 152	2.29 289	0.86 213	2.21 280	0.54 140	4.40 312	1.34 217	2.24 252	0.75 178	0.45 154	4.08 250	6.55 303	0.80 127	0.85 179	6.04 254	1.45 249	7.60 248	12.13 303	0.55 164	0.49 138	1.44 253	103.74 362	3.24 263	1.61 216

HBP-ISP	6.40 297	1.33 264	2.30 303	1.91 281	1.51 266	1.65 271	0.79 204	2.50 296	1.29 243	4.91 324	6.80 314	1.37 205	0.74 174	14.59 342	52.98 345	19.59 345	1.24 232	1.10 242	6.08 255	8.03 334	12.73 306	16.75 343	0.79 240	1.19 261	1.81 282	2.06 272	3.90 287	2.87 258

SGM-ForestM	6.44 298	10.17 345	6.98 344	4.69 314	2.91 313	6.90 331	9.70 325	7.26 339	4.59 322	4.81 319	6.31 301	9.50 322	9.35 300	0.78 241	3.65 235	1.30 125	6.50 315	0.89 192	11.21 302	1.44 247	6.08 224	6.02 203	1.58 293	1.68 277	9.47 334	11.34 330	12.07 331	16.58 327

CBMV_ROB	6.60 299	1.41 268	1.59 271	2.38 289	1.74 279	1.90 279	1.86 275	6.44 335	1.69 268	5.02 328	7.03 324	9.95 329	11.26 307	0.65 221	38.55 301	7.04 305	2.78 289	1.12 249	9.67 297	2.45 296	9.46 280	11.60 298	0.80 245	1.37 267	4.92 316	12.01 332	4.73 298	18.79 330

ADCS	6.69 300	1.97 294	1.94 289	1.41 257	2.24 292	1.84 278	3.00 291	2.08 271	3.97 314	2.66 268	3.26 265	3.01 273	11.48 308	2.01 302	53.18 346	11.65 325	2.72 288	2.59 324	5.10 232	2.24 291	10.43 292	8.65 235	1.76 297	1.97 291	2.57 301	10.58 327	7.51 316	18.68 329

anonymity	6.71 301	0.80 127	1.73 278	1.09 227	0.88 210	0.79 199	0.68 194	2.17 276	0.90 203	3.78 303	97.20 357	1.95 236	0.93 215	0.44 153	2.57 180	7.16 306	0.95 184	0.83 171	6.70 269	1.07 216	7.93 257	12.47 316	0.67 213	0.57 167	1.51 263	1.60 243	20.99 344	2.80 256

ADCPNet	7.09 302	1.18 242	3.04 319	1.33 253	3.12 317	1.36 259	8.88 323	2.15 274	3.24 307	4.23 309	7.84 331	1.96 237	15.92 330	1.71 298	49.61 327	3.53 263	1.89 271	1.25 270	19.14 315	3.03 305	5.96 221	4.75 171	4.72 318	1.29 266	3.95 313	5.33 312	3.87 285	27.01 342

IMH-64-1	7.17 303	3.27 312	3.53 323	4.69 314	3.29 320	4.58 314	5.71 311	3.51 315	3.09 304	1.39 205	1.98 242	4.90 297	10.92 303	4.82 323	52.00 337	4.78 283	3.66 299	2.27 312	12.32 304	1.96 282	6.91 237	10.55 266	7.77 336	2.22 300	6.05 322	4.73 307	13.45 335	9.13 309

IMH-64	7.17 303	3.27 312	3.53 323	4.69 314	3.29 320	4.58 314	5.71 311	3.51 315	3.09 304	1.39 205	1.98 242	4.90 297	10.92 303	4.82 323	52.00 337	4.78 283	3.66 299	2.27 312	12.32 304	1.96 282	6.91 237	10.55 266	7.77 336	2.22 300	6.05 322	4.73 307	13.45 335	9.13 309

AnyNet_C01	7.20 305	2.24 300	2.27 301	2.95 304	1.92 290	1.58 269	5.39 310	3.73 323	5.63 327	3.17 285	4.41 277	4.59 294	6.09 288	1.88 301	58.66 352	14.24 331	5.46 308	3.69 336	4.79 230	3.02 304	8.40 269	10.33 263	2.45 303	2.24 304	5.77 319	2.65 290	8.81 322	17.99 328

WAO-6	7.36 306	2.83 309	2.64 311	8.38 325	2.78 308	3.59 308	8.61 321	3.51 315	3.36 310	1.84 231	2.45 254	5.99 302	8.70 297	3.06 310	50.70 332	2.35 226	13.44 337	1.82 295	8.79 294	2.15 290	14.26 333	12.40 315	3.35 312	2.64 318	7.87 328	5.84 315	4.30 293	11.17 318

WAO-7	8.11 307	2.98 310	5.46 338	29.83 341	2.32 295	3.09 302	9.23 324	2.48 295	4.20 318	4.67 318	7.60 327	7.98 315	11.78 310	1.64 295	22.32 292	2.11 220	12.00 329	2.79 330	44.95 340	2.13 289	10.06 288	10.12 253	1.37 287	2.49 314	2.97 305	4.35 305	2.94 251	5.06 290

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 308	1.15 237	1.98 291	1.25 246	1.24 249	1.74 275	1.31 250	2.17 276	7.44 334	3.47 292	7.09 325	2.38 259	2.08 256	0.37 107	3.49 232	11.36 324	1.39 249	0.99 221	136.53 356	6.21 326	8.35 268	12.33 311	0.55 164	0.88 241	1.22 219	1.95 267	2.35 198	4.96 287

SGM_RVC	8.49 309	2.77 308	1.77 280	2.88 299	2.31 294	3.42 306	2.70 286	7.78 344	3.92 313	5.57 342	8.42 332	9.89 325	12.92 322	0.68 225	3.72 241	2.10 219	6.63 318	1.11 246	40.78 334	5.93 324	9.99 285	10.27 261	1.97 300	2.17 297	8.79 333	2.97 295	27.36 347	40.51 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 310	1.34 266	1.05 210	1.13 232	1.12 238	1.10 237	0.89 216	1.28 174	1.79 273	2.71 271	5.63 291	4.32 291	7.90 292	1.01 268	5.47 260	5.23 291	1.80 262	1.19 259	162.18 358	4.49 313	7.79 250	9.52 247	0.81 249	1.64 274	1.33 237	1.76 255	3.30 265	3.06 266

ELAS_RVC	9.07 311	3.30 314	5.65 339	4.08 308	3.41 324	7.21 333	4.01 303	7.69 341	3.75 312	4.97 326	7.74 328	9.89 325	11.00 305	3.00 308	47.69 323	4.33 280	6.53 316	9.70 344	9.64 296	2.89 301	13.54 322	15.79 340	2.75 307	4.07 340	18.38 343	23.86 343	4.94 301	5.18 292
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 312	3.31 315	3.55 325	4.46 311	3.30 322	4.60 316	6.29 314	3.48 313	3.12 306	1.42 208	1.88 238	5.38 299	15.63 329	51.61 356	52.03 339	3.06 246	3.92 302	2.32 315	20.77 319	2.01 286	6.25 227	9.58 248	8.07 340	2.21 299	7.69 327	5.96 317	3.77 281	10.35 316

PWCK	9.19 313	3.84 323	2.76 314	4.81 318	3.48 325	7.14 332	7.79 318	3.92 324	4.66 323	4.66 317	5.84 296	24.68 341	8.47 294	3.24 313	10.95 271	3.27 254	9.48 324	2.36 317	72.75 350	4.94 318	14.76 341	6.95 217	3.68 313	2.40 311	8.01 329	7.55 321	6.35 307	9.51 313

MADNet++	9.22 314	4.13 328	6.16 341	4.32 310	5.78 339	3.96 309	8.14 319	7.09 338	6.83 332	5.28 337	7.83 330	7.65 312	8.62 296	12.90 337	19.42 288	21.00 348	7.04 320	6.27 339	10.40 300	7.97 333	14.29 336	18.67 346	3.96 315	5.12 344	5.80 320	22.29 342	9.32 323	8.69 307

MeshStereo	9.30 315	2.68 305	2.31 304	4.19 309	2.81 309	4.05 310	1.96 278	8.24 346	9.28 337	5.13 331	8.64 333	11.19 333	12.84 318	0.78 241	52.26 341	15.80 340	4.59 306	1.92 299	22.33 322	1.58 261	15.40 345	19.41 347	1.06 272	2.12 296	8.69 332	5.55 313	10.68 324	15.59 324
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MonStereo1	9.81 316	3.92 325	2.43 306	5.31 322	4.70 334	5.34 322	7.44 317	3.39 312	2.25 289	117.09 361	3.30 268	6.44 306	10.28 302	3.91 320	2.28 157	1.78 200	3.22 294	3.17 333	38.45 333	3.58 309	5.84 220	5.88 199	6.18 327	1.83 284	3.46 311	3.13 297	7.10 314	3.19 271

ELAS	10.16 317	3.54 318	5.12 337	4.49 312	4.32 333	5.01 321	4.33 305	6.88 337	4.09 316	4.97 326	7.74 328	9.90 327	11.01 306	3.51 317	52.19 340	4.52 282	7.15 321	9.65 343	8.69 292	2.38 294	13.33 318	14.95 339	2.75 307	3.64 339	17.76 342	27.24 348	13.13 334	21.93 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 318	13.11 346	4.84 332	18.55 333	6.95 343	7.98 336	14.39 338	3.69 322	3.28 308	2.90 277	2.15 251	30.28 343	43.63 342	4.40 321	9.01 267	2.66 234	12.71 331	2.73 326	42.35 336	2.87 300	14.87 342	10.21 256	7.77 336	3.03 330	2.66 302	2.98 296	3.46 272	4.84 286

JetBlue	10.90 319	9.40 343	6.23 342	8.34 324	6.82 342	10.07 341	10.58 328	5.04 333	3.97 314	2.95 279	4.09 274	9.83 324	9.32 299	8.12 330	48.65 325	14.50 332	6.76 319	5.08 338	7.66 287	3.76 310	13.23 316	17.58 345	8.19 341	3.58 338	11.41 337	18.49 339	12.08 332	28.49 344

LVE	10.96 320	3.63 320	2.68 312	55.15 353	4.03 332	7.50 334	88.91 358	1.93 253	2.44 294	2.26 256	1.69 234	4.48 293	4.75 283	3.42 316	3.44 230	2.21 223	6.03 313	1.84 297	50.68 346	1.97 284	10.14 290	12.19 306	5.54 319	3.12 333	3.75 312	2.46 287	2.99 253	6.76 305

XX-Stereo	11.10 321	0.72 90	1.24 250	1.04 222	0.52 127	0.80 200	0.84 209	1.13 148	0.51 126	4.53 316	6.79 312	1.54 219	1.06 232	0.42 138	2.78 198	5.82 300	0.96 186	0.94 206	6.43 259	0.91 193	6.26 228	8.36 232	0.58 183	0.43 109	237.38 362	1.38 210	2.64 235	3.61 276

DGSMNet	11.16 322	1.98 295	1.98 291	1.90 280	1.52 267	2.46 296	1.47 257	3.07 309	2.11 285	12.67 349	102.10 358	3.59 280	18.94 335	18.97 347	16.50 284	15.09 337	12.73 332	10.36 345	13.79 307	4.57 314	12.99 313	14.32 336	7.77 336	3.43 336	1.75 280	6.25 319	3.48 275	5.53 295

ACVNet-4b	11.58 323	3.99 326	2.60 309	44.40 349	2.71 307	4.98 319	62.31 353	1.85 247	1.79 273	1.63 218	1.25 212	4.22 290	58.75 350	3.34 315	2.27 155	1.21 114	13.33 336	1.70 292	49.50 344	1.93 280	14.47 340	13.72 335	7.40 332	3.13 334	1.55 267	1.89 263	2.20 182	4.61 284

LSM0	11.61 324	1.70 284	2.94 317	2.71 295	2.41 299	2.76 298	6.88 316	4.22 326	4.26 319	3.67 300	7.57 326	7.41 311	9.43 301	0.98 266	64.90 357	78.60 360	3.43 297	2.37 318	20.39 318	4.80 317	14.29 336	16.21 342	1.30 282	3.06 331	3.29 308	12.44 333	6.06 305	25.31 339

UNDER WATER-64	11.75 325	7.29 341	4.90 333	17.03 331	7.40 344	8.44 337	16.49 341	8.25 347	4.32 320	4.51 315	3.21 264	17.72 336	15.23 327	8.81 331	46.52 321	10.69 322	13.57 343	3.01 332	12.74 306	8.66 337	14.20 331	12.82 324	11.01 344	4.40 341	6.45 325	18.67 340	8.71 321	22.29 335

SGM+DAISY	11.81 326	3.22 311	3.47 321	3.83 307	3.15 319	4.25 312	3.52 298	7.70 342	10.88 343	5.57 342	9.00 337	9.94 328	13.12 324	1.74 299	22.71 294	18.99 344	3.23 295	2.28 314	15.35 312	8.91 340	15.05 343	17.02 344	1.32 284	4.58 342	24.50 347	31.01 351	32.60 353	41.83 356

MDST_ROB	12.03 327	32.81 351	1.72 276	20.74 337	2.64 304	5.90 327	1.72 267	4.06 325	1.35 249	3.76 302	6.53 304	2.75 270	42.83 341	0.54 184	50.83 334	1.22 117	1.08 209	0.75 143	18.95 314	1.00 207	12.75 309	11.49 293	1.29 280	1.26 264	22.72 346	11.17 328	31.24 350	31.81 349

WAO-8	12.07 328	5.33 331	4.83 330	26.48 339	4.01 330	6.22 329	11.73 335	3.65 320	6.39 330	28.97 354	41.01 350	8.08 316	18.91 333	20.68 350	3.75 242	3.24 251	9.46 322	2.01 304	53.81 347	5.76 322	9.83 283	11.16 286	6.04 325	2.43 312	8.05 330	7.74 322	6.36 308	9.95 314

Venus	12.07 328	5.33 331	4.83 330	26.48 339	4.01 330	6.22 329	11.73 335	3.65 320	6.39 330	28.97 354	41.01 350	8.08 316	18.91 333	20.68 350	3.75 242	3.24 251	9.46 322	2.01 304	53.81 347	5.76 322	9.83 283	11.16 286	6.04 325	2.43 312	8.05 330	7.74 322	6.36 308	9.95 314

JetRed	12.50 330	6.96 340	7.76 345	4.77 317	6.78 341	9.35 339	10.92 330	5.31 334	4.54 321	5.85 344	3.28 267	8.17 318	7.48 291	9.74 334	50.80 333	15.21 338	10.30 325	7.93 340	7.83 288	5.44 321	18.10 348	24.48 350	11.12 345	4.60 343	11.97 338	25.85 346	24.78 346	28.17 343

TorneroNet-64	13.24 331	6.25 336	5.07 336	34.05 342	3.72 327	9.38 340	16.75 342	3.49 314	12.26 346	2.27 258	5.98 297	17.67 335	34.24 339	14.37 340	47.92 324	3.76 267	13.18 335	2.40 320	36.34 331	9.15 343	13.85 326	12.35 314	5.65 320	2.64 318	14.28 341	14.51 336	3.41 269	12.48 319

ACV-stereo	13.36 332	1.90 291	1.63 272	2.10 284	1.15 243	2.97 299	1.36 253	1.72 237	1.86 280	2.96 280	4.89 285	3.67 283	43.88 343	1.13 279	54.14 347	17.43 342	2.38 285	1.31 274	170.74 359	4.64 315	12.73 306	14.68 338	0.97 266	1.83 284	1.25 226	1.49 225	3.53 276	2.32 248

MANE	14.22 333	9.62 344	6.93 343	4.94 320	5.72 338	7.88 335	11.48 332	7.38 340	9.90 339	4.92 325	6.89 320	8.98 321	12.13 313	3.67 319	50.37 329	17.85 343	11.82 328	20.17 350	10.46 301	6.55 329	12.22 302	12.86 326	1.77 298	11.33 349	24.83 348	30.99 350	31.42 351	40.73 354

DispFullNet	15.85 334	3.61 319	5.00 335	3.30 305	2.93 315	3.51 307	3.20 292	6.49 336	2.71 299	5.17 332	6.80 314	90.79 354	15.55 328	2.73 304	28.89 297	23.38 350	4.02 303	3.86 337	138.92 357	28.91 351	12.60 305	11.86 301	2.69 305	2.31 308	4.30 314	2.71 292	6.80 312	5.05 289

UNDER WATER	16.39 335	7.86 342	4.99 334	15.68 330	10.73 350	8.76 338	38.30 348	8.07 345	6.02 328	4.25 310	2.98 260	18.63 337	96.18 356	14.44 341	32.70 299	10.29 320	13.91 344	2.75 327	43.73 338	8.62 336	16.83 347	12.33 311	17.08 351	5.55 345	6.06 324	14.49 335	6.37 310	15.05 323

STStereo	16.49 336	3.48 316	5.91 340	44.25 348	5.60 337	39.03 352	13.11 337	7.74 343	10.72 342	5.19 334	8.92 334	24.73 342	30.22 338	1.03 274	59.92 355	11.74 326	2.59 286	1.26 271	40.79 335	2.25 292	10.02 286	8.79 240	2.06 301	11.31 348	22.61 345	16.05 338	20.57 343	35.39 350

PSMNet_ROB	16.63 337	5.59 333	2.97 318	3.47 306	2.63 302	5.86 326	6.18 313	2.20 279	2.29 290	5.39 339	141.45 359	97.59 355	6.02 287	33.78 352	3.23 226	1.58 185	4.09 304	1.69 291	20.81 320	2.75 298	12.93 312	7.08 219	63.80 359	2.60 316	2.95 304	3.67 301	2.77 242	3.66 277

DGTPSM_ROB	17.21 338	6.49 337	18.05 348	4.91 319	8.87 346	5.73 323	11.48 332	5.02 331	12.05 344	5.03 330	9.34 338	12.62 334	56.51 349	15.29 343	43.82 314	20.47 346	19.26 347	16.28 347	24.70 323	20.05 348	13.50 319	22.25 348	6.00 323	12.55 350	12.71 339	32.01 353	14.20 337	35.61 352

KSHMR	20.05 339	6.71 339	4.01 327	99.31 357	5.91 340	17.09 344	71.12 355	3.62 319	9.75 338	3.59 296	3.39 269	6.07 303	84.38 355	17.14 345	22.70 293	3.97 271	6.29 314	2.76 329	90.60 353	2.83 299	12.73 306	10.14 254	9.05 342	2.74 325	21.08 344	5.85 316	8.10 319	10.46 317

DPSM_ROB	21.05 340	17.19 347	22.69 350	10.13 326	9.29 348	13.96 342	14.50 339	11.66 348	15.25 348	9.00 346	8.97 335	10.35 331	13.24 325	19.90 348	59.73 353	26.35 351	18.76 345	21.26 351	14.74 309	15.50 346	28.56 351	27.85 352	7.42 333	16.13 352	34.05 352	39.30 356	37.97 355	44.48 357

DPSM	21.05 340	17.19 347	22.69 350	10.13 326	9.29 348	13.96 342	14.50 339	11.66 348	15.25 348	9.00 346	8.97 335	10.35 331	13.24 325	19.90 348	59.73 353	26.35 351	18.76 345	21.26 351	14.74 309	15.50 346	28.56 351	27.85 352	7.42 333	16.13 352	34.05 352	39.30 356	37.97 355	44.48 357

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 342	1.32 262	1.63 272	1.89 279	1.69 276	1.93 280	3.75 301	2.27 287	2.66 297	5.02 328	29.10 346	216.12 360	51.87 348	5.44 326	3.66 236	4.09 276	5.59 310	13.75 346	28.77 324	1.47 251	14.44 339	12.86 326	0.98 267	2.33 309	1.88 288	7.40 320	145.78 362	5.57 296

DPSMNet_ROB	22.61 343	6.50 338	18.06 349	4.95 321	8.88 347	5.76 325	11.54 334	5.02 331	12.08 345	5.17 332	28.67 345	19.69 338	163.24 360	15.38 344	43.87 316	20.66 347	19.56 348	16.59 348	35.50 329	20.17 349	13.82 325	22.26 349	6.02 324	12.56 351	12.82 340	32.01 353	14.23 338	35.60 351

WQFJA1++	23.09 344	0.99 209	0.51 95	160.58 360	0.58 141	134.26 359	122.57 361	0.75 85	0.45 102	7.60 345	0.65 121	10.26 330	69.62 351	0.32 79	2.04 122	3.20 250	0.93 178	0.70 124	10.18 299	1.03 210	5.65 217	4.52 165	0.51 142	0.40 97	0.75 122	81.69 361	1.41 111	1.33 200

DLNR_Zeroshot_test	23.11 345	81.98 360	1.97 290	102.16 358	0.49 114	0.55 136	81.36 357	2.30 290	0.50 121	4.87 322	2.22 252	2.99 272	0.93 215	12.17 336	96.90 359	144.02 361	34.28 352	19.61 349	8.60 291	4.35 312	8.08 265	6.53 209	0.51 142	0.69 206	1.37 239	1.57 237	1.16 94	1.90 230

zero-FE	23.86 346	1.70 284	0.52 102	141.89 359	8.72 345	147.65 361	77.27 356	1.26 168	0.60 159	1.15 185	4.12 275	136.19 357	11.59 309	0.57 196	2.27 155	3.52 262	1.06 208	2.52 323	5.18 233	0.95 201	81.26 359	7.98 227	0.52 150	0.47 121	0.86 147	1.54 234	1.68 139	1.14 176

TorneroNet	24.73 347	6.18 334	3.52 322	95.34 356	3.93 328	27.05 347	29.02 345	4.44 327	18.13 350	2.20 253	37.99 349	77.85 353	72.31 352	18.15 346	41.78 310	3.07 247	13.11 334	2.35 316	87.85 351	9.06 342	15.44 346	12.17 305	5.94 322	2.64 318	52.32 356	8.18 324	3.59 278	14.11 321

LRCNet_RVC	25.94 348	30.78 350	14.74 347	35.18 345	31.16 354	36.52 351	29.93 347	23.08 352	12.70 347	36.15 356	33.37 347	37.24 344	28.56 337	37.11 353	17.47 285	7.61 310	31.06 350	26.75 354	67.49 349	29.07 352	23.47 350	10.73 274	39.23 354	30.61 356	7.37 326	2.53 289	11.22 325	9.31 312

ktn	26.84 349	3.99 326	95.18 361	14.39 329	5.44 336	18.02 345	17.50 343	19.69 351	67.27 359	2.84 273	5.30 288	171.03 359	80.75 354	7.72 329	10.93 270	3.48 261	20.95 349	2.71 325	90.26 352	29.10 353	15.05 343	10.23 257	7.60 335	2.93 329	5.12 317	5.83 314	4.73 298	6.62 303

LE_ROB	28.97 350	25.29 349	36.16 353	34.90 344	56.86 360	18.61 346	58.99 352	32.08 355	41.72 354	5.37 338	27.57 344	46.00 347	49.67 346	13.72 339	14.83 279	3.84 270	5.96 311	1.22 263	46.43 341	36.35 356	10.19 291	11.19 288	48.45 355	22.49 354	30.18 350	31.59 352	31.60 352	40.87 355

PML	39.07 351	38.06 354	12.06 346	39.32 347	29.04 353	40.62 353	11.06 331	14.14 350	100.08 360	27.87 353	166.26 361	107.74 356	159.39 359	13.53 338	15.41 280	10.75 323	35.75 353	8.64 341	42.84 337	10.61 345	14.22 332	16.14 341	5.89 321	7.21 347	53.08 357	13.95 334	42.26 357	19.02 331

FlowAnything	42.31 352	34.65 353	45.90 355	20.47 336	18.91 352	28.11 349	28.64 344	23.30 354	30.84 352	18.76 352	18.33 342	20.84 340	27.00 336	39.89 354	119.49 360	52.59 358	37.35 354	42.63 357	29.06 325	31.53 355	57.38 357	56.78 360	14.49 349	32.64 358	68.29 359	78.93 359	76.07 358	89.56 361

CasAABBNet	42.72 353	34.60 352	45.66 354	20.17 335	18.55 351	28.05 348	29.13 346	23.25 353	30.69 351	18.73 351	18.11 341	20.72 339	37.90 340	39.93 355	120.54 361	52.80 359	37.72 355	42.56 356	29.30 326	30.56 354	57.58 358	56.66 359	14.58 350	32.34 357	68.46 360	79.09 360	76.31 359	89.48 360

HaxPig	44.53 354	46.75 356	47.32 356	47.72 350	48.79 356	47.60 354	48.40 349	49.50 356	47.10 355	49.76 357	50.31 352	49.00 348	45.26 344	54.49 357	41.50 308	40.24 354	50.15 356	52.05 358	44.74 339	43.04 357	46.61 354	44.38 357	51.78 356	45.43 359	33.92 351	25.30 344	28.66 348	22.43 336

AVERAGE_ROB	46.12 355	48.49 357	48.31 357	49.34 351	50.25 357	48.63 355	49.80 350	50.74 358	48.67 356	51.68 358	52.55 353	50.28 349	47.20 345	55.70 358	43.00 313	40.99 355	52.42 357	54.59 359	47.27 342	45.45 358	48.77 355	44.06 356	52.90 357	46.98 360	35.80 354	26.72 347	30.77 349	23.81 338

HanzoNet	47.37 356	45.54 355	75.64 360	62.53 354	47.97 355	62.03 357	90.57 359	55.02 360	58.34 358	15.60 350	22.00 343	75.72 352	107.47 357	172.14 361	23.65 296	13.02 329	62.42 359	9.26 342	134.39 355	22.45 350	19.74 349	25.78 351	31.84 353	5.57 346	9.72 336	9.49 326	8.54 320	12.61 320

MEDIAN_ROB	49.56 357	51.66 358	50.91 358	52.80 352	53.76 358	52.08 356	53.35 351	54.28 359	52.25 357	54.89 359	55.89 354	53.59 350	50.09 347	58.85 359	46.45 320	44.55 356	55.81 358	57.90 360	50.55 345	48.85 359	52.07 356	46.79 358	56.69 358	50.01 361	39.10 355	30.23 349	33.56 354	31.26 348

BEATNet-Init1	52.60 358	76.96 359	24.06 352	87.02 355	56.48 359	86.86 358	68.77 354	49.65 357	34.71 353	11.93 348	56.24 355	64.63 351	78.72 353	9.65 333	58.40 351	51.35 357	32.72 351	23.00 353	101.24 354	71.98 361	46.49 353	39.72 355	28.67 352	24.23 355	59.12 358	38.23 355	77.99 360	61.49 359

DPSimNet_ROB	111.84 359	179.62 361	74.81 359	195.40 361	165.93 361	136.63 360	98.05 360	126.48 361	138.79 361	82.31 360	148.57 360	159.77 358	157.57 358	78.29 360	64.65 356	40.10 353	142.61 360	34.98 355	195.20 360	69.76 360	154.10 360	32.63 354	82.12 360	98.24 362	71.10 361	51.68 358	117.83 361	122.56 362

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 29	0.33 25	0.25 11	0.52 21	0.24 16

FSD		0.76 111	0.66 130	0.60 145	0.60 147	0.60 158	0.57 179	0.90 122	0.50 121	0.95 165	0.73 148			0.64 219	2.19 141	3.05 245			2.80 179	0.79 173				0.67 202	0.90 165	0.83 127	0.90 68	0.99 157

ASD4																								105.89 363

STTRV1_RVC		1.26 255	1.01 204	1.62 269	1.11 237	1.76 276	1.25 246	1.50 207	1.40 250	1.75 227	1.60 231	2.72 269	3.31 280	1.00 267	2.61 183	1.77 199	11.19 326	0.96 214		9.01 341	9.10 278	8.68 236		1.66 275	1.68 277	1.59 240	3.90 287	5.32 293

Low-res two-view benchmark