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

MatchStereo	0.14 26	0.08 41	0.32 76	0.02 27	0.07 58	0.01 46	0.00 1	0.03 42	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 87	0.01 42	1.22 46	0.72 46	0.06 41	0.11 61	0.02 4	0.05 36	0.19 28	0.48 44	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 57	0.02 7	0.01 43

WQFJA1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

WQFJX1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

WQFJX	0.13 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.41 15	0.01 1	0.00 1	0.41 46	0.01 7	0.16 26	0.80 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.16 80	0.00 1

NLMM1	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.25 3	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.02 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.17 2	0.25 5	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.01 12	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 3	0.00 1

NLSM1	0.05 5	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.00 1	0.00 1	0.54 14	0.36 12	0.02 7	0.00 1	0.01 2	0.01 7	0.23 36	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 7	0.00 1

NLCSM	0.01 1	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.14 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.01 12	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.05 48	0.00 1	1.10 41	0.96 67	0.05 33	0.11 61	0.20 31	0.07 46	0.45 58	0.11 22	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 36	0.10 87

GEAStereo	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 23	0.01 9	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.51 13	0.40 14	0.01 1	0.01 15	0.13 22	0.02 14	0.22 35	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.03 11	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.02 27	0.02 20	0.18 178	0.01 68	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.05 108	0.20 60	0.03 29	0.00 1	0.84 28	0.66 40	0.07 48	0.07 47	0.37 44	0.12 65	0.41 54	0.35 37	0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

gasm-f	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.01 42	0.47 12	0.33 10	0.03 17	0.01 15	0.11 18	0.01 7	0.11 17	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.11 32	0.00 1

AdaDepth	0.19 42	0.25 87	0.07 33	0.01 12	0.01 12	0.16 163	0.00 1	0.01 11	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.01 42	0.98 34	1.10 81	0.06 41	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 44	0.30 31	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 60	0.29 56	0.00 1

111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 12	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.01 92	0.18 42	0.05 48	0.01 42	0.85 30	0.48 21	0.05 33	0.06 37	0.33 40	0.02 14	0.20 30	0.84 74	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.05 62	0.02 7	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 46	0.14 58	0.04 29	0.01 12	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.67 183	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.27 49	0.71 44	0.03 17	0.16 80	1.04 82	0.05 36	0.27 39	0.40 41	0.00 1	0.01 19	0.04 56	0.00 1	0.09 28	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 16	0.05 23	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 48	0.00 1	0.75 22	0.56 29	0.03 17	0.04 27	0.17 27	0.03 21	0.10 13	0.31 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 13	0.06 30	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.00 1	0.80 27	0.60 34	0.02 7	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.08 10	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 114	0.04 44	0.01 46	0.01 68	0.55 120	0.05 56	1.29 192	0.00 1	0.16 27	0.04 39	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 30	0.57 67	0.30 31	0.00 1	0.08 100	0.01 19	0.00 1	3.34 153	0.01 43

LG-Stereo	0.13 21	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 137	0.00 1	0.02 29	0.04 45	0.00 1	0.55 167	0.43 114	0.00 1	0.00 1	0.78 26	0.59 32	0.02 7	0.06 37	0.45 51	0.04 30	0.14 22	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 15	0.00 1

YMNet	0.66 105	0.39 126	0.02 18	0.20 99	0.25 136	0.34 196	2.55 260	0.36 102	0.06 64	1.11 177	0.00 1	0.39 107	2.89 252	0.01 42	2.52 121	2.02 177	0.52 136	0.46 148	0.50 54	0.21 100	0.27 39	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 133	0.05 62	0.62 66	0.39 124

MM-Stereo_test3	0.07 11	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 12	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 29	0.00 1	0.38 8	0.30 8	0.03 17	0.00 1	0.15 24	0.07 46	0.05 5	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 69	0.38 59	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.07 11	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 12	0.03 93	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	0.55 15	0.45 17	0.04 27	0.00 1	0.18 28	0.06 40	0.07 8	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 15	0.00 1

CoSv	0.08 13	0.11 51	0.21 51	0.01 12	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 21	0.01 11	0.00 1	0.66 20	0.62 37	0.03 17	0.06 37	0.08 13	0.02 14	0.03 2	0.12 24	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.00 1	0.08 25	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 43	0.01 9	0.00 1	0.09 67	0.04 101	0.01 68	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.04 39	0.00 1	0.45 10	0.25 5	0.02 7	0.00 1	0.03 6	0.03 21	0.05 5	0.06 17	0.00 1	0.16 145	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 13	0.03 5	0.03 25	0.01 12	0.07 58	0.05 108	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 39	0.00 1	0.68 21	0.55 28	0.02 7	0.00 1	0.11 18	0.19 89	0.12 18	0.15 26	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.01 20	0.01 3	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 57	0.01 12	0.05 49	0.12 137	0.01 68	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	1.06 39	0.66 40	0.08 53	0.12 65	0.20 31	0.02 14	0.43 56	0.42 42	0.00 1	0.02 35	0.01 19	0.02 44	2.26 114	0.06 75

IGEV-Stereo++	0.18 35	0.03 5	0.05 30	0.02 27	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.07 113	0.18 42	0.03 29	0.01 42	0.89 31	0.54 27	0.04 27	0.08 53	0.50 54	0.02 14	0.15 24	0.67 64	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.01 20	1.27 86	0.00 1

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 68	0.03 42	0.04 45	0.96 168	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 41	0.06 37	0.21 33	0.02 14	0.60 71	0.71 66	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 29	0.01 43

Occ-G	0.22 49	0.10 46	0.23 57	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 23	0.01 11	0.00 1	1.13 42	0.76 51	0.05 33	0.15 76	0.80 71	0.01 7	0.71 80	0.74 69	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 69	0.01 43

Pointernet	0.06 6	0.04 13	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 114	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.10 16	0.01 11	0.00 1	0.31 5	0.33 10	0.02 7	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 13	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.18 103

U	0.20 46	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 17	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 20	0.02 57

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 13	0.36 107	0.01 12	0.03 33	0.13 146	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	0.61 18	0.42 16	0.04 27	0.07 47	1.51 104	0.06 40	0.12 18	0.04 11	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.02 44	0.12 36	0.00 1

RSM++	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.01 12	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.00 1	0.77 24	0.52 26	0.02 7	0.04 27	0.10 17	0.03 21	0.20 30	0.16 27	0.00 1	0.03 44	0.01 19	0.00 1	0.11 32	0.00 1

RSM	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.05 48	0.00 1	0.60 17	0.49 23	0.01 1	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.20 30	0.03 8	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 15	0.00 1

MoCha-V2	0.13 21	0.06 30	0.31 73	0.01 12	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.18 114	0.00 1	0.84 28	0.47 20	0.07 48	0.00 1	0.09 15	0.15 74	0.26 38	0.49 47	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 78	0.02 7	0.00 1

plain	0.45 78	0.37 122	0.43 133	0.16 91	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.74 127	0.08 81	0.01 77	0.00 1	0.53 132	0.09 75	0.04 110	2.41 112	1.80 160	0.25 92	0.31 116	0.93 76	0.10 59	1.31 118	1.36 102	0.00 1	0.23 162	0.13 104	0.02 44	0.25 53	0.09 81

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 107	0.06 67	0.13 81	0.01 46	0.03 123	0.06 61	0.06 64	1.25 190	0.00 1	0.20 60	0.02 23	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 114	0.15 95	0.13 38	0.04 64

StereoVision	0.11 20	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 33	0.00 1	0.02 102	0.04 53	0.03 34	0.03 88	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.03 92	0.99 35	0.75 48	0.05 33	0.01 15	0.29 38	0.03 21	0.15 24	0.07 18	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 20	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 119	0.44 136	0.07 76	0.18 108	0.01 46	0.00 1	0.07 66	0.11 95	0.01 77	0.01 92	0.38 104	0.09 75	0.03 92	2.00 84	1.58 134	0.22 86	0.50 159	0.75 70	0.06 40	1.09 101	0.94 83	0.00 1	0.19 152	0.08 76	0.26 111	2.83 126	0.39 124

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 116	0.07 76	0.18 108	0.00 1	0.01 68	0.07 66	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.03 29	0.05 119	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 110	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 57	0.14 40	0.03 60

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 107	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 68	2.25 183	0.18 123	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.04 39	0.21 207	1.68 70	1.32 108	0.05 33	0.12 65	2.34 132	0.39 142	1.51 131	2.98 172	0.00 1	0.08 100	0.43 150	0.01 20	1.44 93	0.31 115

ProNet	0.06 6	0.03 5	0.08 38	0.01 12	0.00 1	0.12 137	0.27 199	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.05 119	0.43 9	0.28 7	0.02 7	0.00 1	0.09 15	0.00 1	0.05 5	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 15	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.24 117	0.00 1	0.08 11	0.02 23	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 17	0.02 23	0.05 10	0.04 30	0.31 47	0.34 36	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 15	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 138	0.25 118	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 174	0.06 64	0.00 1	0.12 120	0.44 115	0.46 169	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 158	0.00 1	0.04 55	0.24 127	0.00 1	3.77 180	0.04 64

test_5	0.54 84	0.60 162	0.22 53	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.01 68	2.77 221	0.04 45	0.00 1	1.10 199	0.44 115	0.45 164	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 30	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 132	0.01 43

AASNet	0.18 35	0.44 131	0.26 62	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 161	0.03 42	0.05 56	0.26 118	0.00 1	0.16 27	0.03 29	0.01 42	1.06 39	0.60 34	0.08 53	0.03 25	0.08 13	0.16 78	0.24 37	0.64 62	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 59	0.03 60

CroCo-Stereo	0.18 35	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.02 23	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 27	0.03 25	0.65 64	0.04 30	0.32 48	0.73 67	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 25	0.00 1
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	0.18 35	0.04 13	0.33 85	0.02 27	0.00 1	0.12 137	0.12 176	0.94 131	0.01 9	0.70 152	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.01 42	0.57 16	0.46 18	0.03 17	0.00 1	0.06 12	0.21 100	0.14 22	0.50 48	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 55	0.00 1

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 176	0.37 169	0.21 122	0.04 101	0.00 1	2.53 206	0.14 108	0.01 77	0.00 1	0.10 16	0.04 39	0.02 72	2.50 119	1.45 123	0.32 109	0.36 131	1.92 114	0.17 80	1.38 122	0.99 86	0.00 1	0.18 149	0.53 155	0.73 152	0.73 70	1.01 164

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ADLNet	0.67 106	0.96 213	0.10 41	0.21 100	0.23 130	0.08 117	0.01 68	1.26 141	0.09 89	0.32 123	0.06 110	2.28 197	0.08 64	0.18 195	3.28 170	1.03 73	0.35 113	0.11 61	0.54 58	0.18 83	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 175	0.68 146	3.16 143	0.28 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 157	0.37 169	0.27 147	0.03 93	0.02 102	0.96 133	0.11 95	1.34 197	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 97	0.11 61	3.40 174	0.24 112	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 152	0.38 141	0.22 107	3.31 150	0.15 98

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 130	0.33 150	0.09 67	0.03 93	0.00 1	0.38 104	0.10 92	1.17 183	0.01 92	0.32 91	0.06 58	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 172	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 59	0.00 1	0.07 80	0.13 104	0.06 69	3.05 134	0.10 87

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Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
delet	0.19 42	0.07 37	0.25 60	0.06 67	0.04 44	0.02 77	0.02 102	0.01 11	0.04 45	0.34 125	0.00 1	0.10 16	0.03 29	0.02 72	1.36 53	0.46 18	0.16 73	0.05 32	0.13 22	0.05 36	0.13 20	0.18 28	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

psm_up	1.01 142	0.60 162	0.96 197	0.38 174	0.75 210	0.01 46	0.03 123	2.33 187	1.18 226	0.78 155	0.00 1	0.94 162	0.09 75	0.45 238	2.41 112	1.18 95	0.62 148	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 105	0.85 76	0.00 1	0.58 233	1.06 181	1.42 176	3.75 177	1.44 173

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.00 1	0.76 23	0.59 32	0.07 48	0.05 32	0.18 28	0.28 127	0.29 43	0.53 53	0.01 66	0.01 19	0.08 76	0.20 105	0.04 13	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 96	0.17 92	0.16 91	0.01 46	0.01 68	1.78 158	0.20 129	0.14 106	0.16 129	0.41 111	0.17 112	0.02 72	2.91 143	1.69 151	0.26 97	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 134	2.66 162	0.01 66	0.06 73	0.16 112	2.28 197	0.22 48	0.33 119

TestStereo1	0.81 117	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 186	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

raft_robust	1.21 157	0.70 182	0.61 161	0.27 130	0.19 111	0.00 1	0.00 1	3.05 234	0.22 138	1.18 184	0.03 102	0.34 98	0.69 200	0.07 135	2.94 148	1.76 157	0.57 143	0.63 180	4.95 197	0.19 89	2.98 184	4.81 230	0.01 66	0.19 152	0.97 177	1.39 174	2.87 128	0.98 163

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 60	0.15 90	0.03 33	0.00 1	0.00 1	2.49 202	0.08 81	0.08 98	0.00 1	0.74 156	0.39 157	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 122	0.18 83	0.84 89	2.50 153	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 153	0.04 64

SA-5K	0.81 117	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 186	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

Sa-1000	1.25 158	0.27 92	0.51 146	0.28 135	0.23 130	0.00 1	0.00 1	2.78 222	0.10 92	0.01 77	0.01 92	0.34 98	0.50 178	0.59 249	4.62 227	1.70 153	0.69 161	0.83 206	4.47 189	0.43 155	1.38 122	4.54 226	0.01 66	0.24 163	2.01 216	1.81 186	5.02 233	0.39 124

SA	0.95 136	0.82 195	0.44 136	0.21 100	0.23 130	0.01 46	0.00 1	2.73 219	0.12 101	0.02 84	0.00 1	0.39 107	0.39 157	0.36 231	2.49 118	1.61 137	0.31 107	0.47 152	3.23 167	0.20 97	1.23 113	3.19 179	0.01 66	0.18 149	0.41 146	1.70 182	4.81 224	0.10 87

test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 149	0.29 142	0.13 81	0.07 114	0.22 194	0.09 72	0.07 70	0.03 88	0.00 1	0.68 148	0.15 98	0.08 149	2.06 87	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 112	0.18 83	1.12 103	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 122	0.30 116	3.49 162	0.24 108

GMOStereo	0.91 129	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 184	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 196	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

error version	0.91 129	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 184	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 196	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-v	0.91 129	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 184	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 196	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-2	0.91 129	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 184	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 196	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

RALCasStereoNet	0.70 107	0.30 104	0.84 189	0.37 169	0.28 150	0.05 108	0.12 176	2.12 180	0.13 104	1.03 172	0.04 103	0.50 125	0.15 98	0.03 92	2.37 110	1.67 147	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 70	1.21 109	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 136	1.39 174	0.78 72	1.25 169

RALAANet	0.92 133	0.35 116	0.48 141	0.36 167	0.24 134	0.18 178	0.02 102	1.89 168	0.19 126	0.51 141	0.01 92	0.26 74	0.25 131	0.06 130	2.32 107	1.73 154	0.35 113	0.69 183	3.14 159	0.55 176	2.51 170	2.39 148	0.01 66	0.26 172	0.37 140	1.12 169	4.01 198	0.53 135

ARAFT	0.70 107	0.19 70	0.28 67	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 68	0.16 79	0.08 81	1.30 193	0.00 1	0.38 104	0.03 29	0.10 167	3.41 177	1.87 163	0.29 103	0.27 110	2.54 140	0.05 36	1.83 147	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 148	0.02 44	3.41 155	0.12 94

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 9	0.22 104	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.03 42	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.28 80	0.02 23	0.01 42	4.88 240	0.92 65	0.35 113	0.02 23	2.33 131	0.03 21	0.65 74	0.50 48	0.01 66	0.12 122	0.15 111	0.10 85	0.24 52	0.01 43

UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 154	0.21 100	0.26 145	0.01 46	0.02 102	0.08 70	0.08 81	0.39 132	0.00 1	0.27 77	0.03 29	0.24 217	3.08 155	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 39	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 158	0.05 69

TDLM	0.09 16	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 20	0.00 1	0.01 68	0.19 83	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.48 122	0.01 11	0.01 42	0.26 4	0.22 2	0.08 53	0.06 37	0.01 2	0.00 1	0.10 13	0.10 20	0.01 66	0.01 19	0.00 1	0.01 20	0.30 58	0.39 124

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 46	0.02 102	1.76 156	0.82 201	0.11 101	0.00 1	0.68 148	0.28 136	0.11 170	2.51 120	1.02 72	0.25 92	0.13 72	0.63 63	0.24 112	1.43 125	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 151	0.42 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 91	0.11 86	0.15 90	0.17 173	0.01 68	0.06 61	0.04 45	1.15 180	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 27	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 44	0.75 71	0.01 43

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 63	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.40 110	0.08 64	0.01 42	4.44 215	1.85 162	0.29 103	0.29 112	0.45 51	0.19 89	1.40 124	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 42	0.23 105

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 57	0.37 169	0.61 199	0.01 46	0.04 131	0.17 80	0.08 81	0.52 144	0.04 103	0.13 23	0.47 172	0.42 237	2.91 143	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 105	1.22 112	0.54 56	0.02 89	0.06 73	0.21 124	0.67 144	3.48 161	0.39 124

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 30	0.30 71	0.02 27	0.01 12	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.06 58	0.00 1	0.77 24	0.57 30	0.02 7	0.05 32	0.19 30	0.26 118	0.16 26	0.39 39	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 65	0.00 1

CASnet	0.75 112	0.51 144	0.49 145	0.23 110	0.29 153	0.00 1	0.00 1	0.50 115	0.18 123	0.06 94	0.06 110	0.54 133	0.36 151	0.01 42	2.44 114	1.35 112	0.50 132	0.41 141	2.34 132	0.25 116	3.65 199	2.36 146	0.02 89	0.14 132	1.63 205	0.05 62	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.83 119	0.30 104	1.14 206	0.28 135	0.31 160	0.01 46	0.02 102	2.15 182	0.11 95	0.00 1	0.20 137	0.25 71	0.22 121	0.16 186	2.28 102	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 154	0.41 149	2.82 176	2.87 164	0.02 89	0.21 160	0.08 76	0.22 107	3.10 138	0.35 121

anonymousdsp2	0.70 107	0.27 92	0.28 67	0.23 110	0.07 58	0.02 77	0.02 102	1.36 144	0.08 81	0.02 84	0.59 172	0.29 83	0.16 107	0.08 149	1.51 59	1.55 132	0.25 92	0.32 118	3.52 177	0.55 176	1.55 136	3.00 175	0.02 89	0.07 80	0.13 104	0.15 95	2.70 123	0.01 43

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 107	0.24 114	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.00 1	0.28 142	0.19 55	0.15 98	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 38	0.18 83	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 19	0.01 20	1.54 95	0.00 1

IPLG	1.12 151	0.36 119	0.65 173	0.29 142	0.23 130	0.00 1	0.05 137	2.30 185	0.29 148	0.39 132	0.29 144	0.27 77	0.72 205	0.24 217	5.68 260	1.79 159	1.05 200	0.84 207	2.78 150	0.41 149	0.98 97	4.31 217	0.02 89	0.25 168	0.46 152	1.49 177	3.86 187	0.11 90

IPLGR	1.73 191	0.63 176	0.67 174	0.35 165	0.40 181	0.00 1	0.03 123	1.41 146	0.26 144	2.36 228	2.42 225	0.33 94	0.80 214	0.17 191	6.12 272	1.87 163	1.22 211	1.28 241	5.37 199	1.72 241	2.44 167	4.20 212	0.02 89	0.56 232	2.66 235	4.85 243	3.82 183	0.77 148

test-3	1.53 177	1.03 216	1.25 214	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.79 224	0.17 118	0.35 129	0.44 159	4.06 214	0.35 146	0.03 92	2.84 137	1.63 140	0.37 120	0.57 168	8.86 235	0.46 161	3.20 190	5.38 245	0.02 89	0.27 180	0.61 164	0.95 163	3.95 190	0.88 151

test_1	1.53 177	1.05 219	1.24 213	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.78 222	0.17 118	0.32 123	0.42 157	4.06 214	0.36 151	0.03 92	2.84 137	1.62 139	0.37 120	0.57 168	8.88 236	0.46 161	3.22 192	5.38 245	0.02 89	0.27 180	0.60 162	0.95 163	3.95 190	0.90 155

test_3	1.56 183	1.14 225	1.14 206	0.44 185	0.32 165	0.11 128	0.07 152	2.84 227	0.16 117	0.39 132	0.43 158	4.16 223	0.36 151	0.03 92	2.91 143	1.52 131	0.41 125	0.59 172	8.96 239	0.46 161	3.12 189	5.36 244	0.02 89	0.25 168	0.85 173	1.20 170	3.83 185	0.95 157

LMCR-Stereo	0.97 137	0.53 151	0.59 154	0.28 135	0.25 136	0.07 114	0.02 102	1.39 145	0.28 146	0.34 125	0.12 120	0.74 156	0.15 98	0.12 173	3.20 160	1.88 166	1.07 203	0.36 131	5.87 205	1.71 239	2.10 154	2.39 148	0.02 89	0.33 204	0.35 138	0.38 126	1.44 93	0.34 120

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 140	0.22 104	0.09 67	0.00 1	0.01 68	1.90 170	0.22 138	0.30 122	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 111	0.19 86	2.65 148	0.08 53	1.43 125	0.55 57	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 130	2.09 110	0.13 96

HCRNet	0.41 71	0.36 119	0.34 91	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 137	0.02 29	0.02 23	1.46 205	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	2.70 130	0.67 42	0.22 86	0.06 37	0.22 34	0.11 62	0.30 44	0.59 58	0.02 89	0.01 19	0.01 19	0.01 20	3.21 147	0.03 60

APVNet	1.14 154	1.04 218	0.20 49	0.33 150	0.37 177	0.21 188	0.36 204	0.34 99	0.39 158	0.95 166	0.44 159	0.71 152	0.15 98	0.15 184	3.51 181	2.84 215	1.63 231	0.93 218	4.54 191	0.69 188	1.89 149	4.06 207	0.02 89	0.53 229	0.10 88	0.38 126	3.20 146	0.95 157

BEATNet_4x	1.40 164	0.54 152	0.27 63	0.13 88	0.27 147	0.01 46	0.10 168	1.80 160	1.74 246	0.41 136	0.53 164	0.82 160	0.59 188	0.54 241	4.30 209	2.92 221	1.87 237	1.84 266	1.39 100	0.71 190	4.68 226	6.21 278	0.02 89	0.81 242	0.21 124	0.40 128	3.69 169	0.96 159

CFNet_RVC	0.86 122	0.59 160	0.74 180	0.33 150	0.32 165	0.11 128	0.02 102	0.11 74	0.17 118	0.87 163	0.74 188	0.57 141	0.16 107	0.08 149	3.11 156	1.19 97	0.50 132	0.34 128	1.28 96	0.15 74	1.68 143	1.48 107	0.02 89	0.25 168	0.86 174	1.89 189	3.64 167	2.13 192

NVstereo2D	0.83 119	0.43 129	0.07 33	0.23 110	0.36 175	0.41 200	0.08 161	1.61 153	0.59 182	0.84 160	1.11 200	0.36 101	0.21 119	0.07 135	5.88 265	2.16 188	0.62 148	0.45 147	1.50 103	0.19 89	1.20 108	0.94 83	0.02 89	0.32 200	1.30 192	0.24 110	0.95 75	0.24 108

DN-CSS_ROB	1.45 174	0.52 149	1.11 204	0.81 207	0.69 205	0.00 1	0.03 123	2.86 228	0.35 153	1.50 206	3.76 245	0.73 155	0.36 151	0.07 135	2.89 142	1.44 121	1.08 204	0.79 197	8.61 229	0.23 107	3.25 193	1.97 121	0.02 89	0.66 236	0.10 88	0.52 140	3.12 142	1.56 178

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 214	1.14 225	0.32 76	1.45 229	2.85 266	4.14 267	1.19 233	2.80 225	0.54 172	6.52 303	1.79 216	7.67 250	0.72 205	0.05 119	2.57 125	2.59 207	0.54 141	0.57 168	4.65 193	0.59 181	3.70 202	3.88 195	0.03 110	0.20 159	0.42 148	1.90 190	4.17 207	10.91 265

model_zeroshot	3.10 234	0.46 138	1.69 238	1.87 244	0.56 196	0.23 192	0.00 1	3.03 232	0.44 161	2.48 230	3.95 247	4.58 226	0.55 185	0.15 184	5.31 250	4.57 262	1.45 224	0.88 210	14.88 269	1.15 215	5.62 257	5.52 253	0.03 110	0.19 152	3.71 253	6.21 262	5.26 237	8.89 254

trnet	0.99 139	0.29 99	0.72 179	0.22 104	0.13 81	0.01 46	0.02 102	2.55 209	0.37 154	0.62 147	0.48 163	0.70 151	0.59 188	0.04 110	2.80 134	3.02 225	0.66 154	0.57 168	2.14 120	0.60 183	2.82 176	2.17 135	0.03 110	0.09 112	1.26 187	0.51 139	2.42 117	0.91 156

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 211	0.61 161	0.26 126	0.16 91	0.01 46	0.02 102	0.06 61	0.15 110	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.15 98	0.01 42	5.46 256	0.88 58	0.30 106	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 116	1.76 118	0.03 110	0.14 132	0.29 130	0.26 111	1.72 98	0.25 110

CAS	0.79 115	0.21 76	0.34 91	0.21 100	0.19 111	0.03 93	0.14 182	0.21 86	0.63 184	1.19 186	0.16 129	0.33 94	0.78 212	0.13 179	2.72 131	1.66 144	0.85 180	0.71 189	1.12 86	0.46 161	2.41 166	2.37 147	0.03 110	0.08 100	0.11 92	0.69 147	1.69 97	1.95 186

CASS	2.68 220	1.05 219	1.93 247	2.07 249	0.98 219	0.45 203	2.15 253	2.82 226	1.03 220	1.83 215	3.58 242	1.38 183	0.53 182	0.02 72	4.01 198	3.03 227	4.89 279	1.34 243	9.14 240	1.47 229	7.05 283	6.20 276	0.03 110	0.27 180	2.76 238	2.80 206	4.30 209	5.36 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	1.49 176	0.69 181	0.74 180	0.32 149	0.51 188	0.00 1	0.03 123	1.79 159	0.38 156	2.13 225	0.97 193	0.31 88	0.76 210	0.22 214	5.02 245	1.92 169	1.31 214	0.86 208	3.68 182	1.25 220	1.21 109	4.62 227	0.03 110	0.50 225	1.90 212	4.87 244	3.90 189	0.30 114

sAnonymous2	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 217	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 214	1.19 238	7.54 218	0.72 191	4.00 206	4.87 234	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 217	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 214	1.19 238	7.54 218	0.72 191	4.00 206	4.87 234	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 70	0.06 67	0.19 111	0.00 1	0.23 196	0.03 42	0.17 118	0.35 129	0.01 92	0.07 10	0.04 39	0.01 42	1.37 54	0.48 21	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 80	0.10 13	0.25 30	0.03 110	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 79	0.89 154

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 115	0.02 18	0.03 41	0.20 117	0.17 173	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.62 179	0.42 112	0.35 146	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 80	0.66 76	1.10 92	0.04 120	0.04 55	0.26 128	0.05 62	0.19 42	0.08 79

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 9	0.04 51	0.20 117	0.15 158	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.63 182	0.36 101	0.36 151	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 89	0.59 70	1.07 90	0.04 120	0.04 55	0.27 129	0.02 44	0.20 44	0.09 81

AE-Stereo	1.43 171	0.31 108	1.73 240	0.33 150	0.32 165	0.04 101	0.32 202	0.43 109	0.32 151	0.04 91	0.00 1	3.38 207	0.44 163	0.07 135	2.86 139	3.30 237	0.96 190	0.79 197	3.65 179	0.79 196	3.64 198	4.40 219	0.04 120	0.40 213	2.93 243	2.14 193	4.74 222	0.18 103

DLNR_Zeroshot_test	22.90 315	78.82 348	7.01 295	99.97 348	0.31 160	0.15 158	98.85 348	3.30 247	0.54 172	3.17 256	2.43 226	5.81 243	0.93 228	21.74 314	96.26 349	100.00 352	24.75 325	22.56 335	22.80 294	1.79 244	8.42 299	6.44 280	0.04 120	0.30 196	2.39 225	4.03 228	2.05 109	3.31 207

CIPLG	0.87 127	0.19 70	0.67 174	0.27 130	0.21 122	0.00 1	0.20 190	0.19 83	0.50 169	0.07 95	0.12 120	1.16 175	0.08 64	0.21 207	4.78 235	1.50 128	0.68 160	0.22 92	1.92 114	0.18 83	2.28 156	2.98 172	0.04 120	0.27 180	0.66 167	0.09 82	3.80 181	0.12 94

test-1	2.99 229	0.26 88	1.52 231	0.33 150	0.21 122	0.22 191	0.38 205	3.16 239	0.85 207	3.36 260	4.21 251	5.45 239	0.78 212	0.20 202	4.02 199	4.67 267	1.40 221	1.31 242	10.46 255	1.58 234	5.30 253	7.01 290	0.04 120	0.34 206	2.98 245	6.37 265	5.39 239	8.95 255

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 138	0.18 94	0.08 64	0.02 77	0.01 68	0.34 99	0.17 118	0.01 77	0.30 146	0.56 138	0.19 115	0.02 72	2.46 117	1.20 98	0.26 97	0.09 56	1.10 85	0.14 70	0.72 82	0.31 33	0.04 120	0.14 132	0.03 44	0.10 85	0.84 74	0.05 69

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 147	0.01 11	0.03 34	0.22 113	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.05 119	2.24 99	0.62 37	0.24 91	0.12 65	0.35 42	0.07 46	0.30 44	0.11 22	0.04 120	0.08 100	0.03 44	0.04 60	2.84 127	0.02 57

R-Stereo Train	2.16 202	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 229	1.05 227	7.07 214	1.09 210	4.86 238	5.93 268	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230

RAFT-Stereo	2.16 202	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 229	1.05 227	7.07 214	1.09 210	4.86 238	5.93 268	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM	0.97 137	0.30 104	0.87 191	0.54 194	0.46 185	0.00 1	0.01 68	2.93 229	0.30 149	0.13 105	0.56 168	0.65 145	0.13 89	0.05 119	2.97 149	1.08 78	0.66 154	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 145	2.03 129	0.04 120	0.33 204	0.38 141	0.81 157	4.16 206	1.10 165

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 96	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 68	0.08 70	0.13 104	0.04 91	0.89 191	0.20 60	0.15 98	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 112	0.66 65	0.23 107	0.52 63	3.25 182	0.05 131	0.08 100	0.04 56	0.02 44	0.22 48	0.01 43

S2M2_L	0.78 114	0.14 58	1.69 238	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 68	0.23 90	0.31 150	2.17 226	0.00 1	0.42 112	0.14 95	0.00 1	2.15 97	2.06 180	0.38 124	0.48 153	1.19 92	0.22 105	2.27 155	1.92 120	0.05 131	0.08 100	0.09 85	0.71 151	3.67 168	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
EGLCR-Stereo	1.26 159	0.21 76	1.76 242	0.07 76	0.25 136	0.08 117	0.02 102	0.49 114	0.55 175	0.11 101	0.45 161	0.58 142	0.67 198	0.03 92	2.32 107	2.67 211	0.93 187	1.20 240	4.21 187	0.19 89	4.10 215	4.78 229	0.05 131	0.13 129	0.64 165	0.67 144	6.56 259	0.32 117

GLC_STEREO	0.76 113	0.44 131	0.48 141	0.22 104	0.24 134	0.00 1	0.00 1	2.40 189	0.19 126	0.15 109	0.04 103	0.27 77	0.14 95	0.02 72	2.55 123	1.82 161	0.46 127	0.24 95	2.26 128	0.30 131	2.66 173	1.47 104	0.05 131	0.08 100	0.05 63	0.07 75	3.59 165	0.32 117

IPLGR_C	0.86 122	0.20 74	0.61 161	0.28 135	0.21 122	0.00 1	0.22 194	0.18 81	0.47 164	0.07 95	0.12 120	1.18 176	0.08 64	0.20 202	4.59 224	1.50 128	0.65 153	0.26 101	2.00 117	0.19 89	2.34 161	2.95 169	0.05 131	0.27 180	0.60 162	0.07 75	3.82 183	0.11 90

ACRE	0.87 127	0.21 76	0.64 169	0.28 135	0.20 117	0.00 1	0.20 190	0.18 81	0.48 167	0.08 98	0.15 127	1.22 177	0.08 64	0.23 216	4.70 232	1.49 126	0.67 156	0.25 100	1.97 116	0.18 83	2.33 160	2.98 172	0.05 131	0.26 172	0.67 170	0.07 75	3.81 182	0.11 90

SACVNet	1.43 171	0.80 191	0.85 190	0.58 198	1.31 234	0.63 214	0.62 214	2.60 212	0.52 170	1.33 196	0.02 101	0.74 156	0.32 142	0.34 230	2.78 133	2.11 183	1.38 220	0.39 136	4.62 192	0.70 189	2.37 163	3.83 193	0.05 131	0.42 219	1.29 191	1.64 181	3.74 174	2.62 201

AF-Net	1.11 149	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 209	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

Nwc_Net	1.11 149	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 209	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 133	0.34 156	0.22 128	0.11 128	0.02 102	2.05 175	0.07 70	0.00 1	0.01 92	0.23 67	0.09 75	0.03 92	2.07 88	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 141	0.27 125	1.24 115	0.94 83	0.06 140	0.13 129	0.18 117	0.19 102	1.72 98	0.17 102

CREStereo	1.03 143	0.31 108	0.74 180	0.24 114	0.16 91	0.01 46	0.04 131	2.66 216	0.55 175	0.63 149	0.56 168	0.71 152	0.59 188	0.05 119	2.97 149	3.31 238	0.60 145	0.43 144	2.12 119	0.57 178	3.00 185	2.30 145	0.06 140	0.12 122	1.18 185	0.53 141	2.42 117	0.88 151
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
HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 116	0.23 110	0.26 145	0.01 46	0.06 147	0.06 61	0.12 101	1.22 189	0.70 186	0.14 25	0.15 98	0.09 158	2.33 109	1.33 111	0.37 120	0.24 95	1.13 87	0.15 74	0.97 96	1.51 108	0.06 140	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 136	0.47 130

GANet	0.29 57	0.56 155	0.39 119	0.27 130	0.11 76	0.88 222	0.14 182	0.27 93	0.06 64	0.02 84	0.28 142	1.85 189	0.04 39	0.03 92	0.62 19	0.39 13	0.37 120	0.14 75	0.24 36	0.01 7	0.20 30	0.05 14	0.06 140	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 61	0.16 100

GIP-stereo	0.18 35	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 33	0.16 163	0.02 102	0.06 61	0.03 34	0.00 1	0.26 140	0.31 88	0.05 48	0.01 42	1.03 37	0.57 30	0.06 41	0.01 15	0.26 37	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 144	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 45	0.00 1

TESTraft	0.86 122	0.88 204	0.32 76	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 150	0.06 64	0.69 151	0.00 1	0.33 94	0.64 195	0.20 202	4.51 219	1.67 147	0.18 78	0.16 80	2.63 146	0.25 116	1.10 102	2.24 142	0.07 144	0.08 100	0.10 88	1.62 180	3.71 173	0.04 64

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 119	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 102	0.24 92	0.37 154	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.51 179	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 101	0.42 143	0.43 49	0.16 78	1.56 137	2.24 142	0.08 146	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 11	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 154	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 68	0.33 98	0.05 56	0.00 1	0.01 92	0.20 60	0.26 134	0.00 1	2.26 101	2.24 192	0.21 85	0.24 95	2.24 123	0.12 65	1.54 134	1.02 88	0.08 146	0.03 44	0.12 96	0.02 44	0.25 53	0.01 43

CES	1.20 155	0.24 86	0.35 96	0.13 88	0.18 108	0.05 108	0.08 161	5.35 283	0.78 199	0.43 137	0.31 147	0.83 161	0.86 224	0.16 186	3.20 160	3.22 234	1.12 207	1.06 230	1.51 104	1.05 207	4.23 216	3.19 179	0.08 146	0.09 112	0.19 120	0.34 124	1.07 78	2.23 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 139	0.82 195	0.34 91	0.18 94	0.43 184	0.03 93	1.10 230	1.20 139	2.50 259	2.06 222	0.11 119	0.69 150	0.07 61	0.54 241	3.65 189	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 109	0.15 74	0.73 83	0.92 81	0.08 146	0.18 149	0.11 92	3.29 215	2.58 121	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSCF	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.01 36	0.71 44	0.07 48	0.06 37	0.11 18	0.23 107	0.09 12	0.51 52	0.09 150	0.03 44	0.02 32	0.76 155	0.11 32	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 158	0.31 73	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 74	0.18 123	0.04 91	0.54 166	0.47 121	0.42 161	0.02 72	1.77 76	1.93 170	0.27 101	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 153	2.17 135	0.09 150	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 85	0.07 78

CREStereo++_RVC	0.99 139	0.21 76	1.16 210	0.28 135	0.36 175	0.01 46	0.05 137	2.06 178	0.27 145	0.62 147	0.08 116	0.46 119	0.14 95	0.05 119	2.55 123	2.70 212	0.74 169	0.50 159	2.59 142	0.24 112	2.97 182	2.20 138	0.09 150	0.10 114	0.96 176	0.43 131	4.10 204	0.79 150
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
PMTNet	1.28 161	0.58 158	0.96 197	0.28 135	0.22 128	0.01 46	0.16 184	0.50 115	0.57 179	0.72 154	0.35 150	0.54 133	0.48 174	0.09 158	3.27 169	3.32 239	0.72 167	0.39 136	6.17 206	0.35 136	3.67 201	2.41 152	0.09 150	0.12 122	3.12 247	1.00 166	1.23 83	3.32 208

FADNet	1.92 198	0.44 131	0.60 157	0.54 194	1.05 221	0.00 1	2.95 265	0.78 128	0.38 156	0.81 158	0.61 176	2.40 198	0.47 172	0.65 251	5.57 257	1.73 154	0.69 161	1.08 231	8.93 238	1.61 236	2.36 162	2.52 156	0.09 150	0.36 209	2.54 231	3.77 225	3.43 157	5.46 228

GASTEREO	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.01 12	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.05 38	0.70 43	0.07 48	0.07 47	0.11 18	0.21 100	0.08 10	0.44 43	0.10 155	0.03 44	0.02 32	0.75 154	0.15 41	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 216	0.03 25	0.11 86	0.12 79	0.11 128	0.00 1	0.09 72	0.11 95	0.02 84	0.99 196	0.31 88	0.30 140	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 7	0.26 101	1.29 97	0.23 107	0.84 89	1.24 100	0.10 155	0.01 19	0.02 32	0.22 107	0.08 25	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 216	0.72 186	1.73 240	0.49 191	0.32 165	0.51 207	1.72 243	3.38 248	1.00 216	1.96 220	2.80 232	1.33 180	0.76 210	0.10 167	4.55 222	5.93 294	1.26 212	3.18 288	8.70 231	2.73 268	6.75 276	5.86 262	0.10 155	0.26 172	3.99 255	1.81 186	5.40 240	1.62 180

ICVP	1.32 163	0.22 82	1.47 227	0.40 176	0.35 174	0.44 201	0.10 168	1.27 142	0.65 186	1.74 212	1.26 202	0.66 146	1.37 242	0.24 217	2.88 141	2.65 208	1.33 218	0.99 224	2.36 135	0.91 202	2.59 171	4.11 209	0.10 155	0.36 209	0.57 159	2.21 196	2.92 129	1.59 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 193	0.23 85	0.32 76	0.06 67	0.17 105	0.15 158	0.01 68	0.81 129	1.74 246	1.93 217	0.47 162	1.08 166	0.82 217	0.09 158	3.32 174	4.94 277	2.31 246	1.73 260	5.18 198	2.00 255	5.82 259	5.83 261	0.10 155	0.26 172	0.59 161	1.60 179	4.43 211	1.17 168

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 150	0.41 181	0.28 150	0.10 124	0.05 137	0.94 131	0.14 108	1.07 175	0.09 118	0.48 122	0.34 145	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 113	0.21 91	0.99 78	0.02 14	1.15 106	1.53 109	0.10 155	0.34 206	0.22 126	0.30 116	3.55 164	0.73 147

DISCO	0.79 115	0.95 211	0.31 73	0.06 67	0.33 170	0.51 207	0.44 207	0.23 90	0.32 151	1.75 213	0.59 172	0.38 104	0.29 138	0.04 110	2.98 151	1.36 113	0.96 190	0.29 112	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 155	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 124	0.31 115

DDF-Stereo	3.00 230	1.97 249	0.22 53	11.98 292	0.51 188	14.62 296	0.81 220	1.83 162	0.57 179	1.12 178	1.66 212	9.14 257	2.86 251	0.26 220	2.38 111	3.19 233	0.90 182	0.74 193	6.87 212	0.57 178	4.55 222	4.33 218	0.11 162	0.41 214	0.35 138	2.53 204	4.48 215	1.94 185

castereo	1.20 155	0.33 113	0.83 188	0.07 76	0.25 136	0.19 184	0.01 68	0.36 102	0.52 170	0.14 106	0.19 136	1.09 168	0.49 176	0.04 110	2.66 128	2.91 219	1.04 198	0.60 174	4.65 193	0.52 172	4.93 242	4.40 219	0.11 162	0.15 137	1.13 183	2.05 191	1.19 81	1.47 174

s12784h	2.07 200	2.29 260	2.24 249	1.60 233	0.69 205	0.05 108	0.03 123	2.13 181	0.55 175	1.19 186	0.13 125	1.61 188	0.68 199	0.04 110	3.20 160	3.09 229	0.78 172	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 254	2.92 168	0.11 162	0.12 122	2.64 234	1.70 182	6.64 260	11.65 268

RP	1.29 162	1.06 221	2.32 254	0.84 209	1.16 225	0.39 199	1.53 239	1.89 168	1.68 243	0.29 121	2.21 221	2.25 196	0.13 89	0.40 234	3.31 173	1.07 76	0.61 146	0.05 32	1.61 108	0.40 143	0.65 74	3.05 176	0.11 162	0.29 193	0.29 130	0.92 162	4.24 208	2.04 189

AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 107	0.04 51	0.03 33	0.10 124	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 33	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 48	0.12 166	0.04 55	0.01 19	0.21 106	0.29 56	0.00 1

TRStereo	3.24 239	2.66 267	7.45 297	0.35 165	0.14 86	7.79 282	0.13 180	3.04 233	0.42 160	2.75 237	1.46 205	5.69 241	0.65 196	0.09 158	3.75 192	4.23 258	0.70 166	0.63 180	6.77 211	1.21 217	4.05 214	4.81 230	0.12 166	0.24 163	2.72 236	6.73 268	12.83 291	6.09 234

STTStereo	1.06 145	0.85 201	0.57 150	0.36 167	0.29 153	0.08 117	0.64 215	0.43 109	1.56 239	1.40 203	0.26 140	1.95 192	0.07 61	0.29 224	4.26 205	1.06 75	0.25 92	0.23 94	1.16 88	0.14 70	1.46 129	0.84 74	0.12 166	0.10 114	0.07 71	1.81 186	3.51 163	4.84 221

zero-FE	4.21 255	1.97 249	0.21 51	18.56 298	2.61 263	20.95 305	6.42 286	1.84 163	0.68 189	1.31 194	3.18 238	10.31 263	3.26 256	0.31 225	2.66 128	2.88 216	1.04 198	1.46 249	13.23 267	0.91 202	5.64 258	4.93 236	0.13 169	0.41 214	0.34 136	2.47 201	4.46 213	1.55 177

GCAP-BAT	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_for_model	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala2	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala_base	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 165	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 303	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 231	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 119	0.26 126	0.19 111	0.03 93	0.08 161	0.52 119	0.13 104	1.15 180	0.00 1	0.44 115	0.16 107	0.16 186	2.13 95	1.28 105	0.34 111	0.20 90	1.42 101	0.19 89	0.62 72	0.50 48	0.13 169	0.24 163	0.03 44	0.26 111	3.32 151	0.62 143

coex_refinement	0.73 111	1.07 222	0.51 146	0.24 114	0.70 207	0.01 46	0.13 180	0.27 93	1.06 221	0.11 101	1.07 198	0.80 159	0.17 112	0.14 183	2.80 134	0.90 61	0.47 129	0.12 65	2.36 135	0.49 168	0.67 79	0.61 60	0.14 177	0.10 114	0.64 165	0.62 143	3.08 136	0.49 132

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 91	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.10 168	0.02 29	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 75	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 27	0.18 85	1.71 111	0.04 30	0.56 66	0.92 81	0.14 177	0.01 19	0.13 104	0.03 57	0.13 38	0.01 43

PDISCO_ROB	1.03 143	0.55 153	0.06 32	0.67 202	0.28 150	0.00 1	0.21 192	0.71 125	0.49 168	1.28 191	0.99 196	0.25 71	0.32 142	0.19 197	3.02 154	2.03 179	0.69 161	1.42 248	2.26 128	0.58 180	2.32 158	3.22 181	0.14 177	0.27 180	1.36 198	0.37 125	3.84 186	0.23 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 85	0.05 56	0.16 91	0.08 117	0.00 1	0.12 76	0.23 142	0.03 88	0.04 103	0.46 119	0.15 98	0.01 42	1.97 83	1.14 89	0.25 92	0.44 145	1.88 113	0.20 97	1.65 138	2.18 137	0.15 180	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 72	0.06 75

dd	0.93 135	0.46 138	0.32 76	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 174	0.46 113	0.06 64	0.11 101	0.01 92	1.91 190	0.06 58	0.16 186	4.29 208	0.96 67	0.81 177	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 65	0.15 180	0.26 172	0.07 71	0.09 82	3.26 149	1.96 187

RGC	2.44 210	1.98 252	4.87 279	1.54 231	1.65 243	1.74 244	1.05 226	2.02 173	1.43 235	0.88 164	4.42 255	2.52 202	2.42 249	0.58 246	4.33 210	1.63 140	0.91 183	0.48 153	4.28 188	1.08 209	1.94 150	4.01 203	0.15 180	0.72 240	2.19 219	5.22 252	4.90 228	6.96 241

PWCDC_ROB	2.82 224	0.49 141	0.17 47	0.38 174	0.79 214	0.03 93	0.10 168	1.16 138	8.93 297	0.14 106	2.49 229	0.55 135	31.02 314	0.57 243	5.58 258	3.32 239	1.73 232	0.91 215	2.53 139	0.88 200	2.92 179	7.18 291	0.15 180	0.53 229	0.55 157	0.69 147	1.43 92	0.88 151

dad	4.05 250	0.87 203	0.28 67	10.24 289	1.70 244	1.03 230	12.23 300	12.58 305	0.11 95	3.46 266	0.00 1	1.93 191	3.59 259	0.19 197	4.92 242	1.26 103	1.60 228	0.53 162	14.05 268	0.63 184	2.73 175	1.88 119	0.16 184	0.71 238	5.78 278	0.19 102	17.00 303	9.60 258

raftrobust	0.86 122	0.40 127	0.77 183	0.40 176	0.31 160	0.01 46	0.04 131	2.51 204	0.13 104	0.51 141	0.00 1	0.51 126	0.24 129	0.09 158	2.98 151	2.12 184	0.22 86	0.31 116	4.90 196	0.11 62	1.68 143	2.15 133	0.16 184	0.15 137	0.78 172	0.40 128	0.97 76	0.36 122

GES	1.43 171	0.28 94	0.41 130	0.57 196	0.37 177	0.27 195	0.07 152	2.06 178	0.93 212	1.20 188	0.58 171	0.39 107	0.23 128	0.02 72	4.91 241	2.49 203	0.91 183	0.66 182	9.59 246	1.37 226	2.97 182	2.53 157	0.16 184	0.41 214	0.20 122	0.17 101	2.57 119	2.20 194

iResNetv2_ROB	1.26 159	0.75 188	0.32 76	1.29 226	0.33 170	0.02 77	0.02 102	3.19 240	0.20 129	2.00 221	0.29 144	2.24 195	0.41 159	0.06 130	3.64 188	1.45 123	0.75 170	0.13 72	5.77 202	0.43 155	2.86 178	1.71 116	0.16 184	0.37 211	0.38 141	0.47 135	4.08 201	0.72 146

GANetREF_RVC	2.43 209	1.69 245	0.81 186	2.04 248	1.16 225	1.02 229	0.10 168	4.72 275	1.44 236	3.62 268	0.06 110	10.03 262	0.69 200	0.09 158	3.63 185	1.36 113	1.06 202	0.94 219	6.44 209	0.46 161	2.32 158	1.74 117	0.17 188	1.35 253	3.41 250	3.75 223	6.55 258	4.82 220
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
iResNet	4.14 253	0.84 199	0.71 177	2.34 251	2.59 262	4.58 268	1.07 228	4.67 273	1.21 228	3.72 272	3.61 243	12.28 269	16.06 292	0.03 92	6.64 277	3.14 232	2.35 247	1.89 267	16.43 274	2.53 265	3.76 204	2.90 167	0.17 188	3.88 287	1.66 206	4.23 231	5.19 235	3.23 206

AIO_test	0.35 65	0.45 134	0.42 132	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.23 196	0.12 76	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 75	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 41	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 103	1.01 87	0.18 190	0.01 19	0.19 120	0.45 132	0.99 77	0.01 43

GANet-ADL	2.26 204	0.51 144	1.82 245	0.99 219	0.99 220	1.45 238	0.29 200	2.00 172	1.01 217	3.12 253	3.40 239	1.38 183	0.33 144	0.03 92	5.34 251	3.89 253	2.23 243	0.79 197	7.70 220	1.85 248	3.10 186	4.63 228	0.18 190	0.43 221	1.38 199	3.47 219	4.81 224	3.97 212

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 271	1.25 232	7.40 296	2.57 254	2.03 257	6.90 277	2.76 262	4.00 265	4.04 274	4.58 290	8.36 293	4.99 232	2.06 246	0.03 92	5.72 261	7.36 310	1.90 238	0.95 220	38.08 312	1.75 242	5.95 262	6.44 280	0.19 192	0.58 233	3.59 251	7.26 270	6.15 252	12.75 271

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 128	0.43 133	0.31 147	0.58 197	0.15 158	0.44 207	0.29 96	1.57 240	1.31 194	0.35 150	0.55 135	0.13 89	0.11 170	2.54 122	1.10 81	0.51 135	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 192	0.14 132	0.11 92	0.06 69	2.59 122	0.52 133

FADNet-RVC	1.64 190	0.31 108	0.64 169	0.33 150	1.19 228	0.01 46	2.53 259	0.57 121	0.22 138	1.03 172	0.32 149	6.04 246	0.29 138	0.32 228	4.47 216	1.90 167	0.62 148	0.78 195	6.45 210	1.80 245	1.85 148	2.02 128	0.19 192	0.52 228	1.78 209	1.74 185	3.10 138	3.15 204

AnonymousM	1.53 177	0.20 74	0.39 119	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 68	2.74 220	0.57 179	0.35 129	1.45 204	0.55 135	0.53 182	0.22 214	2.76 132	2.91 219	0.98 194	1.05 227	2.00 117	1.32 225	3.73 203	3.49 188	0.20 195	0.28 191	0.13 104	0.28 114	5.87 248	9.03 256

iResNet_ROB	1.07 146	0.65 177	0.30 71	0.45 187	0.30 158	0.01 46	0.02 102	3.10 236	0.12 101	1.34 197	0.00 1	0.66 146	0.35 146	0.04 110	4.37 212	1.65 142	0.54 141	0.49 155	5.83 204	0.29 128	1.30 117	0.87 78	0.20 195	0.26 172	0.16 112	0.84 160	3.74 174	1.12 166

LoS_RVC	1.09 147	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 193	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 262	3.27 171	0.50 169	4.03 212	3.48 186	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

tt_ll	1.09 147	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 193	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 262	3.27 171	0.50 169	4.03 212	3.48 186	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

iinet-f	1.47 175	1.20 230	0.32 76	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 168	0.42 106	0.21 137	1.93 217	4.19 249	0.19 55	0.21 119	0.08 149	5.12 248	2.54 205	0.23 89	0.30 115	7.71 221	1.00 205	1.95 151	4.30 216	0.21 197	0.17 147	1.25 186	0.16 97	4.11 205	0.62 143

IER	0.59 93	0.45 134	0.27 63	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 68	0.42 106	0.11 95	1.09 176	0.07 113	1.35 181	0.04 39	0.20 202	3.17 159	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 62	0.21 197	0.07 80	0.08 76	1.01 167	2.92 129	0.28 112

XX-Stereo	3.48 241	0.50 143	1.80 243	1.21 224	0.27 147	0.34 196	0.44 207	1.47 148	0.41 159	2.51 231	6.92 279	4.97 230	1.06 234	0.12 173	3.21 163	5.22 284	0.96 190	0.80 202	6.95 213	0.80 197	4.33 219	4.04 206	0.21 197	0.27 180	26.57 319	3.75 223	5.08 234	9.77 260

DSFCA	0.70 107	0.43 129	0.51 146	0.29 142	0.58 197	0.04 101	0.59 212	0.22 87	0.54 172	0.49 140	0.56 168	0.33 94	0.08 64	0.04 110	2.86 139	1.28 105	0.67 156	0.73 191	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 197	0.24 163	0.54 156	0.82 158	2.81 125	0.47 130

FADNet-RVC-Resample	1.60 188	0.67 180	0.97 199	0.50 192	0.64 202	0.18 178	1.05 226	1.27 142	0.83 202	0.96 168	0.97 193	5.23 238	0.42 161	1.02 264	4.81 238	1.68 149	1.05 200	1.96 270	3.78 183	1.06 208	1.52 132	2.28 144	0.21 197	1.35 253	0.55 157	3.16 212	2.13 111	2.92 203

RTSC	2.56 217	0.89 205	1.50 229	0.47 188	0.76 211	0.87 221	2.29 255	1.56 152	1.91 250	2.12 223	2.86 234	1.23 178	0.97 229	1.03 266	7.27 280	3.36 241	4.68 277	1.74 261	7.73 222	1.11 213	3.95 205	5.39 247	0.21 197	1.11 248	0.40 144	0.95 163	4.56 218	8.26 250

MSKI-zero shot	3.19 237	0.59 160	1.39 223	0.19 98	0.37 177	0.18 178	0.03 123	3.19 240	0.96 213	0.82 159	4.84 259	3.83 212	0.60 192	0.03 92	3.33 175	5.29 286	1.15 208	0.81 204	11.77 263	1.76 243	6.55 272	5.98 272	0.22 205	0.32 200	4.41 262	12.05 298	7.79 274	7.75 247

LoS	1.87 196	0.22 82	0.38 116	0.22 104	0.14 86	0.02 77	0.06 147	15.85 310	0.90 208	3.42 263	0.71 187	0.95 164	0.83 222	0.21 207	3.22 165	3.63 248	1.18 209	0.90 213	2.95 157	0.64 185	5.08 245	3.80 192	0.22 205	0.17 147	2.26 220	0.82 158	1.23 83	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GwcNet-ADL	3.21 238	2.99 271	3.34 266	3.11 257	2.07 259	0.82 219	0.12 176	2.95 230	0.67 188	3.84 278	7.51 283	7.80 251	1.22 237	0.20 202	3.79 194	4.73 268	2.11 241	0.73 191	7.81 225	2.53 265	3.21 191	3.69 190	0.22 205	1.53 257	2.17 218	4.84 242	4.00 197	8.77 253

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 257	1.17 229	7.69 299	1.88 245	0.63 201	5.37 271	1.86 246	3.49 252	2.61 261	3.69 271	9.28 302	5.22 237	1.87 244	0.04 110	4.47 216	6.37 301	1.46 225	1.46 249	9.75 249	2.23 261	6.73 275	6.20 276	0.25 208	1.56 259	5.23 276	7.70 274	6.43 257	11.78 269

stereogan	1.89 197	2.00 253	1.17 211	1.47 230	2.05 258	1.72 242	0.87 221	1.84 163	1.11 222	1.36 199	1.51 206	5.81 243	0.48 174	0.32 228	3.87 195	1.69 151	0.80 175	0.39 136	3.96 184	0.78 195	1.23 113	4.02 204	0.26 209	0.51 226	0.30 132	1.30 173	6.30 255	3.84 211

anonymity	3.65 244	0.66 178	5.99 292	1.34 228	0.51 188	0.44 201	0.11 174	3.79 261	0.79 200	2.66 235	18.15 323	3.83 212	0.89 225	0.26 220	3.21 163	5.09 281	0.93 187	0.53 162	7.76 224	1.11 213	4.31 218	5.87 263	0.28 210	0.42 219	4.98 271	9.60 291	5.40 240	9.75 259

MLCV	2.45 211	0.61 164	0.81 186	2.48 252	1.21 229	0.95 226	0.50 211	3.57 255	0.61 183	3.75 273	4.26 253	5.13 233	3.34 257	0.06 130	4.63 228	1.78 158	1.32 217	0.86 208	10.05 251	1.09 210	2.30 157	3.92 196	0.29 211	2.16 267	1.87 210	3.06 209	4.01 198	1.40 172

castereo++	1.13 152	0.49 141	0.33 85	0.05 56	0.21 122	0.23 192	0.00 1	0.42 106	0.44 161	0.20 111	0.17 131	1.13 174	0.41 159	0.07 135	2.01 85	2.66 209	1.01 196	0.52 161	2.80 153	0.52 172	4.60 223	4.06 207	0.30 212	0.15 137	0.98 178	1.06 168	3.70 172	1.89 183

DDVS	5.40 266	1.51 238	2.25 250	1.64 234	2.80 265	1.96 247	1.03 224	5.91 286	4.10 275	3.96 279	19.83 327	26.29 291	6.82 271	1.57 283	5.77 262	6.90 304	2.58 251	1.92 268	10.46 255	4.59 285	6.02 263	7.39 294	0.30 212	1.40 256	1.41 200	3.29 215	6.10 251	8.11 249

cross-raft	2.33 207	0.70 182	1.33 219	0.40 176	0.61 199	0.19 184	0.08 161	3.13 237	0.71 192	0.78 155	1.62 211	1.09 168	0.70 204	0.17 191	3.66 190	4.78 269	0.99 195	0.55 165	10.72 257	1.52 233	6.33 267	5.61 256	0.30 212	0.24 163	2.56 232	4.68 241	4.44 212	5.06 222

SHD	4.34 258	1.02 215	2.50 256	1.71 238	1.33 235	1.46 239	2.01 250	4.90 276	4.30 279	2.63 233	4.99 261	4.39 225	9.41 280	0.58 246	8.20 294	4.81 271	4.43 275	2.44 281	13.01 266	2.95 274	5.61 256	6.88 288	0.30 212	3.26 277	4.11 258	5.16 251	3.88 188	10.98 266

IGEV-FE	3.61 242	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.32 165	2.04 249	1.79 245	3.97 263	0.92 210	2.19 227	6.01 270	4.62 228	1.01 230	0.08 149	3.44 178	5.72 290	0.73 168	0.60 174	9.23 241	1.50 231	7.13 286	6.47 282	0.31 216	0.27 180	5.03 273	5.44 254	5.97 250	7.38 243

IGEV_Zeroshot_test	3.61 242	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.33 170	2.04 249	1.78 244	3.97 263	0.92 210	2.12 223	6.05 272	4.60 227	1.01 230	0.08 149	3.44 178	5.73 291	0.76 171	0.61 176	9.25 242	1.49 230	7.12 285	6.47 282	0.31 216	0.27 180	5.02 272	5.44 254	5.95 249	7.38 243

Anonymous3	3.16 236	0.55 153	0.79 185	0.09 82	1.10 222	0.50 206	0.03 123	3.52 253	1.26 230	1.12 178	0.84 190	10.62 264	1.31 240	0.36 231	7.37 281	6.90 304	3.59 262	3.15 287	10.88 259	2.20 259	6.83 279	9.50 311	0.31 216	0.37 211	1.43 201	3.45 218	5.32 238	1.91 184

MSMDNet	2.28 205	0.62 171	1.27 215	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 152	3.15 238	0.68 189	1.01 171	0.97 193	1.10 170	2.40 248	0.17 191	3.93 196	5.26 285	1.11 206	0.55 165	10.21 252	2.94 273	6.12 264	5.76 259	0.31 216	0.26 172	2.47 226	4.23 231	3.01 133	3.18 205

AACVNet	0.85 121	0.56 155	0.35 96	0.58 198	0.67 203	0.09 121	0.01 68	0.35 101	0.19 126	0.17 110	0.15 127	0.45 118	0.24 129	0.19 197	2.81 136	1.91 168	0.48 131	0.38 134	1.44 102	0.23 107	1.44 127	1.22 99	0.33 220	0.08 100	0.50 154	1.57 178	4.09 202	2.39 198

ADCP+	3.47 240	2.05 255	2.64 260	1.31 227	1.93 253	1.19 235	3.99 272	1.07 135	9.83 300	1.78 214	5.75 267	8.79 256	0.37 156	0.90 261	5.04 247	2.20 190	0.44 126	0.90 213	5.82 203	0.88 200	2.38 164	3.43 185	0.33 220	0.41 214	3.03 246	12.72 301	3.59 165	10.90 264

LALA_ROB	4.04 249	4.73 287	1.42 224	1.16 223	1.93 253	2.17 252	1.04 225	1.80 160	2.48 258	2.74 236	5.87 268	33.34 299	0.69 200	0.78 257	6.02 269	2.33 200	3.21 258	1.82 264	3.66 180	1.88 250	3.40 194	4.99 237	0.34 222	1.03 244	1.91 213	3.61 220	8.50 277	6.20 235

ccs_rob	4.75 261	1.46 235	2.39 255	1.96 246	0.68 204	3.13 259	1.58 241	4.94 278	1.36 233	4.31 285	15.82 318	28.46 293	8.43 275	0.38 233	5.65 259	5.42 287	2.23 243	1.60 257	6.31 207	1.98 253	6.14 265	5.97 271	0.35 223	2.33 268	1.28 188	2.40 199	4.09 202	7.49 246

NCC-stereo	1.86 194	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 193	1.17 235	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 222	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 170	0.36 224	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218

Abc-Net	1.86 194	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 193	1.17 235	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 222	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 170	0.36 224	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT-Test	2.40 208	0.62 171	1.45 226	1.07 221	0.41 182	0.21 188	0.21 192	3.19 240	0.77 195	1.05 174	3.09 237	0.94 162	0.92 227	0.17 191	3.47 180	5.18 283	0.97 193	0.56 167	10.36 254	1.38 227	6.37 268	5.29 240	0.38 226	0.25 168	2.80 240	4.66 240	4.56 218	4.51 215

EAI-Stereo	2.70 221	0.83 198	2.70 261	0.89 214	1.47 240	0.83 220	1.46 238	3.07 235	1.18 226	0.21 112	3.82 246	3.19 206	0.72 205	0.09 158	5.24 249	4.82 272	0.83 179	0.91 215	9.83 250	1.25 220	4.49 221	5.29 240	0.39 227	0.80 241	1.87 210	3.19 213	7.10 268	6.43 236

Reg-Stereo(zero)	2.47 212	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 204	0.81 215	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 222	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 206	4.42 222	0.41 228	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

HI	2.47 212	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 204	0.81 215	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 222	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 206	4.42 222	0.41 228	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

HH	2.94 226	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 234	0.82 217	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 211	9.52 244	1.83 246	7.59 291	5.88 264	0.41 228	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

HanStereo	2.94 226	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 234	0.82 217	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 211	9.52 244	1.83 246	7.59 291	5.88 264	0.41 228	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

XQC	4.76 262	3.14 273	1.63 236	3.31 260	3.69 274	3.46 263	2.94 264	6.02 287	3.05 265	2.64 234	5.51 264	5.67 240	7.46 273	1.41 279	8.02 288	4.65 266	3.59 262	1.49 253	10.75 258	2.91 269	4.96 243	6.67 284	0.41 228	1.91 262	7.13 288	10.47 296	11.17 287	4.51 215

NOSS_ROB	2.78 222	3.78 279	0.39 119	2.02 247	1.58 241	2.36 253	0.00 1	2.66 216	1.54 238	3.63 269	1.79 216	2.55 203	3.51 258	0.83 260	5.82 264	5.57 289	2.69 252	1.83 265	2.63 146	0.91 202	4.62 224	4.13 210	0.42 233	2.58 272	2.29 221	4.46 235	7.67 273	2.88 202

iRaft-Stereo_20w	4.18 254	1.14 225	8.05 304	7.32 279	1.81 251	3.33 262	1.55 240	3.45 249	1.28 232	3.63 269	7.12 280	3.54 208	1.33 241	0.11 170	4.16 203	4.85 273	0.93 187	0.61 176	9.28 243	1.22 218	5.08 245	5.56 255	0.43 234	0.53 229	3.85 254	8.64 284	11.20 288	12.91 272

CBMV_ROB	6.09 273	2.65 265	2.29 253	8.35 284	5.74 285	5.08 269	2.76 262	5.03 279	2.35 255	3.78 274	4.70 257	21.22 285	13.56 290	0.09 158	6.04 270	3.70 249	2.84 253	1.39 245	11.35 260	8.80 306	4.92 241	3.11 177	0.43 234	2.10 266	7.06 287	10.12 294	12.96 292	11.93 270

CSAN	4.46 259	2.36 262	1.57 233	3.12 258	3.32 270	1.64 241	0.76 218	4.59 271	4.37 280	3.80 275	2.84 233	17.58 281	10.47 283	0.96 263	4.80 237	1.75 156	2.06 240	1.16 236	5.69 201	2.34 262	2.93 180	2.40 151	0.43 234	2.56 271	4.64 265	11.45 297	7.53 272	13.44 275

Any-RAFT	2.56 217	0.56 155	3.45 268	0.34 156	0.51 188	0.01 46	0.04 131	2.96 231	0.64 185	0.51 141	3.99 248	3.76 211	0.35 146	0.16 186	2.92 146	3.82 250	0.81 177	0.80 202	8.30 227	0.51 171	5.45 255	3.87 194	0.44 237	0.16 145	4.84 268	7.87 276	3.19 145	8.70 251

NaN_ROB	3.01 231	1.16 228	1.13 205	0.86 213	3.03 268	0.59 212	0.75 217	3.25 243	2.58 260	0.98 170	1.32 203	21.10 284	0.59 188	1.15 272	4.15 202	1.58 134	0.80 175	0.70 184	2.38 138	1.30 224	1.52 132	2.15 133	0.46 238	1.07 247	2.50 229	6.25 263	4.54 217	13.27 273

FCDSN-DC	1.58 187	0.84 199	2.05 248	1.66 235	1.43 238	1.08 232	0.99 223	0.72 126	0.44 161	1.18 184	0.31 147	1.45 185	0.49 176	0.07 135	6.05 271	1.96 171	2.13 242	1.97 271	1.16 88	0.44 158	2.39 165	2.62 161	0.49 239	3.18 276	1.72 207	3.24 214	1.34 89	1.27 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLCB_ROB	0.92 133	0.72 186	0.64 169	0.43 183	0.42 183	0.14 149	0.18 188	0.43 109	0.28 146	0.85 161	0.53 164	1.12 171	0.72 205	0.07 135	2.16 98	1.12 85	0.88 181	0.26 101	0.69 66	0.20 97	1.35 119	1.53 109	0.49 239	0.28 191	4.11 258	2.41 200	2.04 108	0.78 149

DAS	4.09 251	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 270	5.36 263	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 271	2.27 276	9.63 247	5.33 291	5.93 260	5.39 247	0.52 241	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

SepStereo	4.09 251	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 270	5.36 263	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 271	2.27 276	9.63 247	5.33 291	5.93 260	5.39 247	0.52 241	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

GEStereo_RVC	2.30 206	0.85 201	0.97 199	1.05 220	0.71 208	1.61 240	1.09 229	2.72 218	0.56 178	0.78 155	0.41 153	2.40 198	0.28 136	0.06 130	4.81 238	4.48 259	1.79 233	2.17 273	8.91 237	1.90 251	3.58 197	7.25 293	0.52 241	0.92 243	0.41 146	0.85 161	4.47 214	6.48 237

PWC_ROB	7.15 277	1.85 246	5.57 287	0.85 212	1.17 227	1.95 246	4.77 280	2.56 210	17.27 317	3.83 277	7.66 284	4.97 230	39.20 321	0.81 259	8.35 297	4.96 278	6.51 287	4.27 294	15.99 271	4.39 283	7.48 290	7.59 298	0.53 244	4.79 297	2.74 237	2.63 205	7.01 266	23.26 302

CBMV	5.52 268	3.65 278	1.32 218	3.46 262	2.86 267	2.04 249	0.41 206	3.64 256	2.63 262	4.09 281	2.36 222	14.13 274	3.70 261	0.57 243	7.16 279	6.19 299	4.26 273	2.36 280	8.76 232	1.44 228	6.43 269	4.53 224	0.54 245	5.62 300	4.85 269	6.08 261	19.41 306	26.62 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CFNet_pseudo	0.86 122	0.52 149	0.57 150	0.44 185	0.52 194	0.05 108	0.02 102	0.60 123	0.10 92	0.93 165	0.12 120	0.71 152	0.30 140	0.51 240	4.66 229	1.68 149	0.33 110	0.32 118	2.61 144	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 246	0.13 129	0.49 153	0.50 138	2.17 112	1.63 181

HBP-ISP	3.70 245	3.49 275	4.13 274	4.77 269	2.41 261	3.60 264	0.12 176	4.11 266	1.26 230	3.39 262	4.22 252	4.64 229	0.54 184	1.76 285	8.63 299	8.11 314	1.56 226	1.34 243	2.61 144	1.51 232	5.14 248	6.84 287	0.56 247	1.55 258	2.53 230	5.06 248	10.57 285	5.37 226

DeepPrunerF	2.66 219	1.67 244	0.33 85	3.58 263	9.30 298	1.76 245	3.48 270	0.68 124	3.29 266	0.71 153	1.59 209	0.37 103	0.27 135	0.13 179	5.94 266	3.42 246	1.03 197	0.54 164	4.47 189	0.65 186	2.02 152	2.06 131	0.56 247	0.31 197	15.21 305	3.30 217	3.74 174	1.47 174

HSM-Net_RVC	2.86 225	1.24 231	1.50 229	2.55 253	1.72 245	0.57 211	0.17 185	3.55 254	1.14 223	3.50 267	6.32 274	7.94 252	2.93 253	0.05 119	3.38 176	2.12 184	1.28 213	0.26 101	3.24 168	1.24 219	3.66 200	3.76 191	0.61 249	2.64 273	4.43 263	6.27 264	5.76 245	5.47 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SFCPSM	5.40 266	2.86 269	1.19 212	1.84 243	1.39 236	1.34 236	0.49 210	2.34 188	4.85 283	3.12 253	8.16 291	15.40 276	22.08 300	1.04 267	5.77 262	4.60 265	2.35 247	1.58 256	22.71 293	7.33 299	4.45 220	4.53 224	0.62 250	1.97 265	4.29 260	4.05 229	5.75 244	9.77 260

FADNet_RVC	3.95 248	2.06 256	1.30 217	3.33 261	3.36 271	0.99 228	2.06 252	2.30 185	1.39 234	1.72 209	4.72 258	9.29 258	5.82 268	1.76 285	8.23 296	3.12 231	2.98 255	4.27 294	16.83 275	3.30 279	4.99 244	5.51 251	0.63 251	1.39 255	1.45 203	3.14 211	4.86 226	5.92 233

FC-DCNN v2	4.24 256	4.65 286	5.90 291	11.00 291	4.41 279	8.70 289	3.19 266	5.19 280	2.19 254	2.86 246	1.78 215	6.28 248	2.81 250	0.13 179	4.51 219	2.15 186	2.50 249	1.01 226	3.64 178	0.81 198	3.11 187	2.22 140	0.64 252	3.28 278	7.94 289	5.77 259	8.62 278	9.05 257

PA-Net	1.61 189	0.81 194	1.43 225	0.27 130	1.99 255	0.12 137	0.34 203	0.19 83	1.90 249	0.85 161	0.41 153	0.24 70	0.20 116	0.78 257	4.61 226	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 127	3.18 178	0.65 253	0.44 222	0.99 179	7.71 275	1.78 106	9.78 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	3.82 246	4.38 283	5.67 289	9.61 288	4.14 276	8.01 285	3.26 268	4.21 267	1.69 244	2.95 247	1.54 208	5.87 245	2.09 247	0.13 179	4.40 213	2.15 186	2.54 250	1.11 233	3.38 173	0.82 199	3.11 187	2.20 138	0.65 253	3.29 279	6.33 283	4.91 245	6.98 265	7.80 248

DeepPruner_ROB	1.57 184	0.37 122	0.71 177	0.50 192	0.55 195	0.37 198	1.60 242	1.74 155	0.84 203	1.37 200	2.40 223	0.49 124	0.51 179	0.10 167	5.38 253	2.16 188	1.10 205	1.08 231	2.28 130	0.40 143	4.83 237	3.42 184	0.66 255	0.34 206	0.57 159	5.04 247	3.07 135	0.53 135

ETE_ROB	4.62 260	4.04 281	1.52 231	1.14 222	2.02 256	2.70 255	1.28 234	1.50 149	4.25 278	1.89 216	5.88 269	37.95 306	0.84 223	1.42 281	4.94 243	2.66 209	3.81 268	0.95 220	4.84 195	1.63 238	4.01 210	5.32 243	0.67 256	1.14 249	2.03 217	3.84 226	15.25 300	7.23 242

PSMNet-ADL	3.15 235	0.80 191	1.49 228	1.54 231	1.63 242	0.88 222	0.30 201	2.50 203	1.91 250	4.43 287	8.13 290	4.06 214	6.80 270	0.07 135	4.23 204	5.16 282	1.83 236	0.91 215	11.85 264	1.86 249	4.02 211	4.02 204	0.70 257	0.51 226	1.61 204	4.33 234	8.01 275	1.36 171

FAT-Stereo	7.20 278	2.13 257	8.68 306	7.00 278	11.87 303	5.95 274	3.19 266	7.26 289	3.52 271	5.84 298	13.06 307	18.26 282	8.49 276	1.41 279	8.81 302	6.34 300	3.65 265	4.07 293	15.49 270	6.21 294	6.75 276	6.94 289	0.74 258	4.80 298	2.92 242	7.26 270	7.50 271	16.30 283

XPNet_ROB	3.02 232	2.54 263	1.33 219	0.73 205	1.45 239	1.04 231	0.61 213	0.83 130	1.45 237	1.16 182	3.44 241	26.85 292	0.35 146	0.40 234	3.24 168	2.22 191	3.28 259	0.79 197	3.20 160	1.19 216	2.94 181	5.51 251	0.76 259	0.46 224	0.72 171	2.37 198	9.22 279	3.37 209

SAMSARA	19.29 305	2.55 264	5.07 283	4.09 267	3.44 272	3.26 261	4.38 277	15.32 308	9.58 298	4.44 288	5.63 265	8.73 255	24.82 302	3.30 297	10.45 312	6.81 303	5.49 281	3.46 291	21.26 289	4.77 289	17.96 329	24.74 342	0.82 260	4.77 296	80.12 349	91.25 349	77.91 349	76.45 349

SGM-Forest	2.81 223	2.03 254	0.36 107	6.32 275	1.79 250	2.66 254	0.02 102	1.42 147	0.77 195	2.52 232	0.96 192	6.57 249	5.74 266	0.31 225	4.36 211	2.94 223	0.61 146	0.33 126	3.08 158	0.47 166	2.46 169	2.73 163	0.84 261	0.45 223	3.66 252	3.74 222	11.30 289	7.44 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	8.15 282	5.09 289	4.79 277	8.14 283	1.73 246	11.44 292	4.25 275	3.84 262	6.16 285	5.36 297	6.72 278	5.73 242	25.08 303	1.31 276	9.40 305	10.22 323	5.83 285	2.67 283	51.43 327	14.43 315	8.48 300	6.72 286	0.88 262	2.46 270	1.95 214	3.85 227	6.75 264	5.39 227

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 283	1.51 238	5.87 290	4.30 268	3.26 269	2.82 256	6.81 287	3.68 257	3.59 272	4.81 292	10.18 304	66.20 334	11.63 284	7.70 307	5.97 267	5.06 280	4.49 276	5.33 303	18.36 280	2.64 267	7.91 293	8.42 305	0.92 263	3.39 282	4.34 261	8.02 279	6.20 253	15.61 282

MyStereo04	2.04 199	0.66 178	0.91 194	0.69 203	0.82 215	0.02 77	0.04 131	2.62 213	0.91 209	2.83 242	0.75 189	1.37 182	0.09 75	0.08 149	5.03 246	3.04 228	0.58 144	0.72 190	10.25 253	1.62 237	4.78 227	3.27 183	0.94 264	0.69 237	2.62 233	4.29 233	4.75 223	0.65 145

pcwnet_v2	1.73 191	0.62 171	0.78 184	0.73 205	1.15 224	0.59 212	0.23 196	1.77 157	0.68 189	3.36 260	1.85 219	1.23 178	1.01 230	1.61 284	5.43 255	2.08 181	0.92 185	0.62 178	4.07 185	0.37 139	1.82 146	2.39 148	1.01 265	0.41 214	1.32 193	2.11 192	3.98 196	4.53 217

RTS	5.53 269	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 253	1.27 238	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 292	2.34 278	18.33 278	2.92 270	4.78 227	5.88 264	1.04 266	1.31 251	6.74 285	22.88 325	6.66 261	22.00 298

RTSA	5.53 269	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 253	1.27 238	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 292	2.34 278	18.33 278	2.92 270	4.78 227	5.88 264	1.04 266	1.31 251	6.74 285	22.88 325	6.66 261	22.00 298

UCFNet_RVC	1.13 152	2.65 265	0.57 150	0.57 196	0.74 209	0.19 184	0.01 68	0.28 95	0.22 138	0.95 166	0.39 152	2.41 200	0.89 225	0.06 130	2.99 153	1.18 95	0.50 132	0.49 155	2.19 121	0.44 158	1.50 130	1.54 112	1.06 268	0.19 152	1.43 201	1.73 184	1.86 107	3.39 210

PVD	12.14 296	5.88 291	8.51 305	7.70 281	6.65 292	10.05 290	6.16 285	21.11 321	19.74 320	3.44 264	8.69 295	16.07 277	27.50 307	2.86 289	8.93 303	7.52 313	11.20 301	6.11 309	24.24 296	6.83 297	11.08 308	11.21 322	1.11 269	5.71 301	15.30 306	21.90 323	17.71 305	34.49 320

MeshStereo	13.21 299	10.28 299	5.53 286	24.29 305	14.71 305	17.26 301	7.30 290	12.03 299	7.47 292	4.66 291	9.13 300	38.56 307	29.80 310	0.45 238	9.43 306	7.37 311	3.76 266	2.44 281	18.85 284	2.41 264	12.93 319	7.18 291	1.21 270	5.79 302	22.04 314	16.38 311	33.15 320	32.34 318
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
gcap-zeroshot	3.09 233	0.51 144	3.99 273	1.67 236	0.29 153	1.36 237	1.37 235	3.29 246	0.65 186	2.77 238	4.48 256	6.22 247	0.69 200	0.09 158	3.93 196	4.80 270	0.92 185	0.78 195	16.30 273	2.38 263	5.15 249	5.77 260	1.31 271	0.26 172	2.97 244	4.91 245	4.58 220	2.00 188

SGM-ForestM	11.60 294	15.35 305	4.54 275	19.02 299	8.08 295	18.74 303	10.83 299	12.03 299	7.24 290	3.01 248	6.09 273	36.06 304	23.95 301	0.75 256	4.47 216	1.51 130	3.60 264	0.75 194	20.06 287	1.60 235	4.23 216	1.65 115	1.36 272	3.34 281	25.09 316	20.48 320	34.27 325	25.03 306

ITSA-stereo	5.15 264	2.22 258	1.65 237	8.76 285	3.63 273	0.95 226	1.93 249	4.42 270	3.38 268	4.33 286	7.98 286	9.94 261	12.44 287	3.01 292	6.17 273	5.02 279	3.28 259	1.93 269	8.63 230	1.99 254	5.29 252	5.96 270	1.38 273	3.33 280	4.43 263	7.25 269	4.95 230	14.86 279

ADCL	3.91 247	3.61 277	2.28 252	1.76 239	1.76 249	3.09 258	4.16 273	1.98 171	13.71 307	2.81 241	5.14 262	2.47 201	0.65 196	1.10 271	5.38 253	2.55 206	2.02 239	2.20 274	6.41 208	2.08 256	4.87 240	4.20 212	1.40 274	1.06 245	6.69 284	6.60 266	4.33 210	11.16 267

MFN_U_SF_RVC	10.34 289	6.17 294	3.69 271	9.55 287	5.13 282	12.52 295	10.34 297	12.25 301	7.05 289	12.23 319	14.31 312	22.82 286	13.03 288	8.82 308	11.37 318	4.87 274	3.83 270	3.31 289	39.34 314	5.97 293	8.56 301	8.81 307	1.45 275	6.40 306	9.49 295	8.57 283	9.56 282	19.71 292

NCCL2	2.12 201	2.27 259	1.29 216	1.28 225	1.85 252	0.18 178	0.77 219	1.24 140	1.25 229	1.62 208	2.71 231	1.06 165	0.51 179	0.31 225	4.40 213	2.33 200	1.57 227	0.62 178	2.35 134	0.68 187	2.68 174	4.29 215	1.52 276	1.06 245	4.65 266	4.17 230	4.04 200	6.58 240

AnyNet_C32	5.68 272	1.96 248	2.91 262	1.78 240	2.71 264	3.17 260	5.76 283	4.31 268	12.56 302	3.07 251	7.17 281	4.22 224	1.70 243	2.19 287	8.22 295	5.98 295	5.69 283	4.43 297	12.45 265	2.93 272	9.72 305	8.57 306	1.84 277	3.46 283	6.24 282	9.82 293	6.26 254	14.21 276

ADCRef	2.96 228	2.78 268	1.02 201	0.70 204	2.21 260	1.96 247	2.42 258	0.96 133	6.10 284	1.94 219	1.15 201	1.08 166	0.74 209	1.32 277	6.01 268	3.38 242	1.34 219	1.15 235	8.41 228	2.09 257	2.59 171	3.60 189	1.88 278	0.71 238	2.81 241	8.00 278	3.42 156	10.24 263

MDST_ROB	10.13 287	16.70 307	3.04 264	29.06 306	9.34 299	20.66 304	5.02 281	5.90 285	1.98 252	3.16 255	2.70 230	11.22 266	28.15 308	0.18 195	6.30 275	1.37 115	1.21 210	0.34 128	7.74 223	1.01 206	4.67 225	3.95 201	1.92 279	1.94 264	26.55 318	19.78 318	37.02 327	22.50 301

SGM_RVC	10.08 286	10.50 300	3.60 270	16.68 295	8.80 297	14.87 297	7.11 288	9.19 293	6.25 286	4.06 280	7.33 282	24.89 289	18.29 295	0.57 243	4.57 223	1.98 176	3.30 261	1.17 237	20.75 288	2.20 259	4.80 230	2.23 141	2.29 280	3.65 285	17.68 310	13.31 304	33.30 322	28.67 312
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PS-NSSS	1.54 180	3.12 272	0.33 85	3.03 256	0.83 216	1.73 243	0.70 216	0.39 105	0.15 110	0.39 132	0.00 1	11.06 265	1.04 233	0.41 236	2.13 95	0.79 53	0.47 129	0.26 101	4.17 186	0.14 70	0.90 93	0.37 38	2.44 281	0.06 73	0.99 179	0.74 153	3.17 144	1.82 182

MANE	19.83 308	17.14 308	15.43 319	34.46 310	23.74 310	25.27 308	17.85 304	19.50 320	17.04 315	6.13 301	12.40 306	41.03 310	35.23 318	3.36 298	7.87 287	8.98 317	7.09 289	29.77 340	21.81 291	3.71 281	9.51 302	5.54 254	2.50 282	8.83 314	34.12 327	27.95 333	51.25 340	47.85 334

DCVSM-stereo	5.01 263	0.71 184	3.03 263	3.15 259	1.12 223	7.80 283	0.89 222	4.62 272	2.36 256	5.22 296	8.35 292	23.33 287	11.95 285	0.62 250	3.74 191	4.04 254	1.81 235	1.40 246	16.15 272	3.33 280	5.11 247	3.97 202	2.55 283	3.56 284	1.98 215	3.62 221	4.91 229	5.83 232

SANet	10.32 288	4.15 282	6.27 293	5.51 270	5.49 284	8.58 288	2.27 254	15.41 309	13.03 306	2.83 242	9.09 299	60.35 329	25.50 305	2.93 290	8.06 289	3.02 225	7.05 288	3.86 292	11.43 261	3.25 278	5.27 251	5.02 238	2.60 284	7.27 311	11.08 299	12.57 300	13.36 294	23.31 303

AMNet	6.77 275	3.87 280	2.62 259	4.00 266	5.86 286	6.75 276	3.31 269	2.51 204	2.47 257	3.44 264	6.68 277	9.34 259	2.05 245	7.44 305	4.79 236	9.81 321	13.48 310	7.65 313	7.95 226	7.83 301	11.47 312	7.62 299	2.74 285	4.18 289	5.52 277	8.25 281	13.24 293	17.97 287

UDGNet	2.51 214	1.01 214	0.33 85	10.93 290	5.26 283	8.50 287	3.54 271	1.72 154	0.15 110	0.23 116	0.08 116	0.52 131	0.10 85	10.25 311	3.55 182	1.25 102	0.46 127	0.46 148	2.73 149	0.59 181	2.44 167	4.14 211	2.94 286	0.15 137	1.72 207	0.77 156	2.94 131	1.13 167

ADCS	9.93 285	5.64 290	4.82 278	3.95 265	6.05 288	6.17 275	5.70 282	9.47 294	15.68 309	4.19 282	7.98 286	12.91 272	17.41 293	3.94 299	10.52 313	11.68 325	10.14 297	7.14 312	24.46 297	8.67 305	13.95 322	13.00 327	2.94 286	6.15 304	9.75 296	17.65 315	10.70 286	17.41 284

ADCPNet	6.67 274	1.97 249	3.86 272	2.75 255	6.19 290	3.07 257	7.60 292	5.21 282	8.03 293	3.82 276	7.92 285	5.17 236	13.78 291	2.98 291	8.10 291	6.12 298	4.35 274	2.04 272	18.50 281	4.74 288	7.04 282	7.43 295	2.98 288	1.91 262	8.96 293	14.04 306	7.02 267	14.47 278

TANstereo	1.57 184	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 258	8.83 233	3.01 275	3.50 195	2.89 165	3.03 289	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

XX-TBD	1.57 184	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 258	8.83 233	3.01 275	3.50 195	2.89 165	3.03 289	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

STStereo	19.12 303	25.20 313	16.96 323	40.13 315	26.93 313	32.21 312	21.77 310	19.35 319	16.49 313	7.75 306	17.60 320	46.83 318	36.96 319	1.06 268	8.10 291	2.99 224	3.81 268	1.57 255	31.85 302	5.18 290	6.77 278	5.31 242	3.04 291	9.71 317	29.57 320	23.01 327	40.22 329	35.81 321

G-Net	10.87 290	4.96 288	9.71 307	3.77 264	4.24 277	7.37 280	2.01 250	10.08 296	15.80 311	4.95 295	15.59 316	48.52 320	9.05 277	0.58 246	8.11 293	8.67 316	5.49 281	4.42 296	23.80 295	15.66 318	8.01 295	8.23 303	3.06 292	5.14 299	6.15 281	13.92 305	22.56 308	23.75 304

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 279	3.59 276	1.09 203	9.20 286	3.71 275	7.69 281	7.51 291	10.81 298	8.52 295	4.93 294	4.20 250	16.73 279	9.30 278	5.45 303	8.09 290	3.29 236	1.80 234	1.13 234	18.77 282	2.10 258	6.48 271	7.49 296	3.17 293	1.74 260	12.06 301	14.29 307	9.71 283	14.36 277

WAO-7	27.19 320	31.49 316	25.61 332	33.41 308	34.55 317	21.90 306	27.96 312	47.14 340	47.22 338	29.27 333	38.50 338	41.69 312	40.59 325	12.37 313	31.37 337	17.44 333	15.34 312	8.53 315	46.18 321	20.63 326	9.79 306	10.78 318	3.30 294	33.50 339	22.38 315	21.79 322	23.87 309	37.39 323

edge stereo	11.35 292	6.83 295	10.52 309	14.06 293	12.00 304	16.55 300	12.81 301	12.42 303	7.44 291	6.06 300	15.12 315	38.81 308	17.75 294	1.25 273	7.59 283	7.29 309	5.73 284	3.11 286	25.18 298	4.53 284	6.71 274	8.01 302	4.16 295	3.71 286	8.94 292	7.65 272	13.41 295	28.72 313

LSM0	22.48 313	6.09 292	4.65 276	14.89 294	10.39 301	16.43 299	13.29 302	23.38 323	15.69 310	14.75 323	18.69 325	35.79 303	33.70 317	0.93 262	73.52 346	85.94 346	13.36 309	5.62 305	55.67 335	16.83 321	21.95 335	18.82 333	4.28 296	8.01 312	16.44 307	16.43 312	28.65 315	32.66 319

pmcnn	8.05 281	2.96 270	2.25 250	6.23 273	5.03 281	6.98 278	4.33 276	4.70 274	2.02 253	4.19 282	9.20 301	19.11 283	20.39 299	0.73 255	7.05 278	6.73 302	6.29 286	4.51 298	22.54 292	4.66 287	9.62 303	5.08 239	4.46 297	4.23 290	5.99 279	5.22 252	17.26 304	25.55 308

DGSMNet	11.51 293	4.52 285	7.92 303	5.60 271	4.80 280	7.02 279	6.11 284	7.51 290	4.47 281	11.25 316	31.10 335	17.12 280	7.95 274	4.11 300	10.43 311	14.27 328	16.27 314	9.03 319	40.42 317	11.09 311	20.12 334	22.06 336	4.60 298	6.88 307	5.15 275	9.40 288	8.22 276	13.42 274

ADCMid	6.83 276	4.46 284	4.95 282	2.16 250	4.31 278	5.71 273	7.29 289	8.83 292	12.78 304	3.11 252	8.10 289	9.83 260	9.65 281	2.84 288	8.51 298	5.42 287	4.68 277	2.83 284	18.87 285	3.22 277	7.09 284	7.70 300	5.37 299	2.33 268	5.12 274	8.71 285	5.21 236	15.24 281

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 291	10.59 301	6.33 294	17.49 296	6.29 291	7.85 284	10.69 298	18.03 315	23.43 325	11.13 313	4.86 260	14.66 275	5.81 267	9.65 310	9.78 308	5.91 293	3.18 257	5.17 301	39.06 313	7.03 298	7.92 294	9.81 313	7.04 300	7.22 310	14.77 304	8.85 286	6.40 256	17.43 285

AnyNet_C01	12.12 295	6.13 293	5.39 284	6.24 274	6.03 287	5.20 270	9.20 295	12.30 302	16.87 314	5.85 299	9.03 298	26.16 290	18.91 296	4.53 302	11.14 317	12.98 326	16.27 314	15.82 331	34.24 306	10.36 309	16.44 326	13.34 329	7.06 301	6.93 309	11.61 300	9.46 289	9.77 284	19.91 293

LE_ROB	22.46 312	10.87 302	12.67 313	32.44 307	37.93 318	31.36 309	33.43 314	23.22 322	21.14 324	6.73 304	17.81 322	52.15 324	50.94 337	1.56 282	6.43 276	2.92 221	3.14 256	1.46 249	30.14 300	8.43 303	7.23 287	4.28 214	7.08 302	25.69 334	34.50 329	36.15 341	53.30 342	53.30 338

BEATNet-Init1	23.62 316	27.86 314	13.22 314	44.78 316	23.54 309	38.58 316	23.96 311	18.57 317	18.15 318	9.17 308	13.26 308	47.63 319	48.00 332	3.29 296	12.31 319	9.22 318	7.35 291	5.48 304	48.70 325	19.34 323	12.33 316	11.24 323	7.11 303	11.28 320	33.76 326	21.63 321	60.52 346	47.50 333

MFMNet_re	16.26 301	13.95 303	7.70 300	24.27 304	9.34 299	33.99 314	17.43 303	12.42 303	19.62 319	10.23 312	13.58 310	39.02 309	13.47 289	1.40 278	10.73 314	10.12 322	29.43 334	12.22 322	31.31 301	10.07 308	17.19 327	9.15 309	8.44 304	9.02 315	8.97 294	5.68 258	24.08 310	36.04 322

ELAS	19.48 307	22.90 312	14.50 316	35.26 311	24.25 312	31.48 311	19.80 309	16.72 313	15.91 312	7.71 305	15.62 317	48.88 321	30.47 313	3.20 294	9.19 304	3.39 243	10.97 299	5.79 306	21.49 290	6.53 296	11.69 313	11.90 324	9.30 305	9.63 316	32.86 324	24.17 328	41.19 332	41.31 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	5.26 265	8.36 297	1.81 244	22.68 302	6.07 289	15.19 298	7.74 293	0.45 112	0.84 203	1.53 207	0.00 1	23.78 288	3.00 254	3.15 293	2.92 146	0.74 47	2.29 245	1.51 254	11.50 262	0.48 167	1.21 109	1.47 104	9.41 306	0.22 161	2.30 222	2.51 203	2.25 113	8.72 252

FBW_ROB	7.98 280	9.24 298	5.57 287	20.21 301	8.25 296	12.08 293	8.09 294	4.92 277	1.58 241	3.30 257	5.15 263	13.88 273	3.03 255	7.45 306	6.23 274	1.49 126	2.89 254	0.79 197	33.18 305	1.93 252	5.24 250	4.40 219	9.43 307	8.29 313	4.88 270	7.69 273	4.88 227	21.40 296

ELAS_RVC	19.26 304	19.85 310	14.31 315	33.92 309	22.40 308	33.39 313	19.24 307	15.07 307	10.89 301	8.20 307	17.30 319	54.84 326	32.79 316	3.23 295	8.72 300	3.46 247	11.25 302	6.19 311	19.97 286	7.86 302	12.63 317	12.02 325	9.45 308	10.70 319	30.22 322	22.17 324	41.23 333	38.75 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	19.30 306	7.92 296	15.32 318	17.51 297	11.42 302	8.09 286	18.41 305	28.03 330	17.21 316	12.46 320	12.08 305	33.63 301	30.37 312	9.62 309	18.64 330	14.89 329	25.78 328	10.10 321	40.05 315	16.50 320	17.34 328	12.76 326	9.48 309	18.60 329	35.02 330	20.22 319	21.19 307	38.41 324

UDG	12.63 298	20.60 311	3.50 269	36.40 313	28.77 314	31.44 310	39.49 317	2.59 211	1.77 248	2.37 229	6.03 271	11.55 267	3.79 262	74.28 321	5.35 252	2.47 202	8.42 296	2.92 285	18.81 283	4.63 286	7.35 289	4.85 233	12.22 310	1.18 250	1.15 184	2.47 201	4.49 216	2.18 193

S-Stereo	9.11 284	1.88 247	3.41 267	7.93 282	7.92 294	12.47 294	19.24 307	5.20 281	6.26 287	6.18 302	20.72 329	29.27 294	7.13 272	0.65 251	9.55 307	7.50 312	3.80 267	5.87 307	17.77 276	6.30 295	6.21 266	7.52 297	12.23 311	6.88 307	2.77 239	6.68 267	6.74 263	18.03 288

SPS-STEREO	20.13 309	14.92 304	11.88 311	19.84 300	20.39 306	18.24 302	9.27 296	16.06 312	19.74 320	19.91 328	20.06 328	33.66 302	37.68 320	7.23 304	13.17 323	16.66 332	26.75 330	16.01 332	32.30 303	23.65 329	30.25 341	22.84 339	13.67 312	13.47 326	16.56 308	15.26 309	29.55 318	24.45 305
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	26.27 317	39.81 318	17.89 324	52.75 317	38.74 319	45.03 318	55.21 320	13.74 306	12.89 305	13.75 321	9.88 303	43.75 314	32.46 315	86.51 325	11.01 315	13.68 327	29.48 335	16.23 333	51.78 330	14.64 316	13.87 321	10.46 316	14.59 313	6.22 305	8.62 291	8.03 280	16.08 301	32.10 317

DDUNet	12.41 297	19.68 309	3.23 265	36.37 312	24.08 311	34.35 315	31.95 313	1.86 165	1.63 242	1.44 204	3.43 240	12.02 268	3.65 260	83.75 324	4.54 221	2.28 193	8.10 295	3.39 290	18.01 277	4.26 282	6.60 273	4.81 230	16.44 314	0.64 235	1.08 182	0.61 142	4.68 221	2.12 191

DPSNet	14.25 300	3.23 274	1.83 246	7.63 280	7.22 293	10.44 291	4.19 274	5.68 284	8.64 296	4.20 284	3.75 244	72.37 339	26.68 306	4.43 301	10.42 310	10.25 324	10.56 298	8.02 314	58.50 337	8.44 304	11.36 310	8.93 308	16.95 315	10.34 318	18.62 311	15.80 310	14.33 298	21.91 297

SGM+DAISY	20.91 310	16.10 306	12.43 312	22.81 303	21.80 307	24.45 307	18.63 306	17.89 314	12.77 303	18.42 327	19.55 326	30.39 296	40.48 322	11.67 312	12.56 321	15.10 330	25.73 327	12.69 325	34.93 308	21.56 327	26.12 338	22.15 337	21.16 316	12.73 323	17.44 309	13.30 303	33.35 323	28.26 311

JetBlue	32.19 325	30.24 315	35.83 340	39.74 314	34.14 316	43.67 317	35.54 315	29.41 334	45.70 336	14.86 324	8.65 294	79.62 344	19.51 297	25.38 315	15.92 329	16.55 331	38.70 340	25.92 339	35.72 309	25.05 332	29.56 340	23.18 340	32.21 317	26.78 335	30.47 323	28.96 334	48.44 338	49.33 335

WAO-6	36.54 329	46.81 325	19.38 325	60.03 319	52.14 334	58.04 321	63.77 323	27.20 327	42.09 332	33.11 336	17.67 321	42.19 313	50.09 336	89.85 326	29.06 335	18.00 335	22.89 323	12.66 324	41.03 318	25.00 331	19.25 331	17.73 331	34.12 318	17.43 328	42.37 336	25.35 329	36.73 326	42.55 331

DPSimNet_ROB	58.77 342	55.98 335	59.21 346	62.88 326	73.92 346	60.20 323	64.84 324	28.34 333	91.63 348	80.59 346	52.65 341	74.49 342	47.24 331	90.64 327	55.91 343	45.99 344	54.62 344	42.30 343	68.03 343	59.25 346	51.18 345	59.54 345	44.54 319	45.19 344	44.85 338	61.56 346	56.15 343	55.05 340

WAO-8	44.25 335	56.07 336	34.81 338	70.40 338	61.11 335	71.92 341	71.92 333	43.60 337	48.93 339	32.20 334	26.30 333	67.35 335	49.97 334	91.99 329	26.69 333	19.01 338	29.42 332	13.46 328	51.63 328	37.17 340	16.32 324	10.83 319	44.60 320	27.68 336	53.45 344	35.23 338	47.57 336	55.24 341

Venus	44.25 335	56.07 336	34.81 338	70.38 337	61.11 335	71.92 341	71.92 333	43.60 337	48.93 339	32.20 334	26.30 333	67.35 335	49.97 334	91.99 329	26.69 333	19.01 338	29.42 332	13.46 328	51.63 328	37.17 340	16.32 324	10.83 319	44.60 320	27.68 336	53.45 344	35.23 338	47.57 336	55.24 341

PWCK	38.25 330	63.47 339	23.98 331	73.60 341	41.23 320	60.98 325	51.31 319	54.00 341	35.86 329	26.51 331	39.23 339	62.00 332	46.09 329	26.43 316	14.46 327	9.53 320	30.80 336	12.71 326	83.96 346	28.46 336	23.42 336	13.60 330	47.98 322	30.51 338	34.48 328	27.91 332	31.53 319	38.61 325

SQANet	17.87 302	31.68 317	5.41 285	57.78 318	33.35 315	57.44 319	39.25 316	4.37 269	1.73 245	4.89 293	1.53 207	30.38 295	5.54 265	56.25 318	3.78 193	1.32 108	5.20 280	1.48 252	29.72 299	1.71 239	6.45 270	5.45 250	54.26 323	1.90 261	4.80 267	8.48 282	9.52 281	18.82 291

otaku	21.36 311	42.67 322	7.67 298	62.47 324	41.26 321	63.18 330	49.95 318	6.15 288	4.57 282	10.22 311	1.83 218	32.26 297	9.33 279	65.85 320	4.60 225	1.61 137	7.10 290	1.41 247	36.88 310	7.74 300	7.03 281	5.98 272	54.87 324	2.69 274	8.31 290	9.47 290	13.48 296	18.26 289

Ntro	22.77 314	41.10 319	9.75 308	63.11 327	42.85 322	62.03 328	56.57 321	8.43 291	6.55 288	12.02 318	2.06 220	33.43 300	6.53 269	75.01 322	4.99 244	1.38 116	7.98 294	2.25 275	37.75 311	9.51 307	6.94 280	6.04 274	55.49 325	3.02 275	10.71 298	14.77 308	13.49 297	21.09 295

ACVNet_2	32.06 324	47.10 326	20.06 326	67.26 334	49.84 332	64.97 333	85.15 344	28.04 331	14.34 308	14.44 322	8.02 288	51.06 323	30.19 311	92.01 331	8.75 301	2.50 204	19.20 319	5.27 302	50.34 326	16.10 319	8.16 296	5.63 257	57.79 326	13.22 325	36.40 331	13.10 302	24.92 312	31.82 316

PSMNet_ROB	31.36 323	48.75 330	16.32 321	64.48 329	46.97 324	60.77 324	61.30 322	19.02 318	20.70 323	27.57 332	24.90 332	41.43 311	42.18 326	83.15 323	13.95 324	4.06 255	17.90 316	5.94 308	42.51 319	15.37 317	11.21 309	9.54 312	57.95 327	14.27 327	29.64 321	19.74 317	29.38 317	17.81 286

RainbowNet	27.62 321	45.59 324	16.83 322	69.42 335	46.28 323	68.08 337	69.73 331	9.87 295	3.31 267	17.67 326	2.40 223	45.29 315	28.15 308	91.67 328	11.05 316	3.10 230	10.99 300	5.02 299	43.52 320	16.90 322	8.37 298	6.69 285	58.54 328	4.55 295	13.10 303	12.31 299	16.72 302	20.53 294

ACVNet-4b	26.61 318	42.01 320	11.61 310	69.47 336	47.43 325	69.50 338	76.65 336	10.80 297	9.82 299	15.00 325	1.59 209	58.27 327	9.88 282	93.43 333	4.75 233	1.87 163	13.94 311	5.15 300	32.30 303	13.54 313	7.25 288	5.67 258	58.95 329	4.34 294	12.13 302	9.30 287	15.06 299	18.72 290

ACVNet_1	26.74 319	42.56 321	14.81 317	66.86 332	48.56 327	65.11 335	82.56 341	15.95 311	8.17 294	11.16 314	5.65 266	32.31 298	25.19 304	93.82 334	7.38 282	2.02 177	15.91 313	6.16 310	34.50 307	10.98 310	8.17 297	6.10 275	59.12 330	5.79 302	19.06 312	9.75 292	9.37 280	15.02 280

Dean	42.92 334	51.28 333	31.30 336	76.75 343	64.32 338	79.06 347	83.43 343	42.61 336	43.67 333	35.18 337	22.58 331	60.75 330	56.83 342	94.89 342	13.15 322	4.20 257	27.88 331	12.35 323	63.72 340	28.96 337	9.62 303	7.74 301	59.21 331	22.07 331	48.58 340	35.91 340	53.04 341	29.88 315

IMH-64-1	33.95 326	47.85 327	23.39 328	61.17 320	49.33 330	61.76 326	67.81 326	27.05 325	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 316	40.48 322	93.88 335	14.40 325	7.26 307	20.70 320	8.75 316	47.06 322	20.52 324	11.86 314	10.05 314	59.37 332	11.73 321	41.46 334	17.26 313	27.54 313	39.89 327

IMH-64	33.95 326	47.85 327	23.39 328	61.17 320	49.33 330	61.76 326	67.81 326	27.05 325	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 316	40.48 322	93.88 335	14.40 325	7.26 307	20.70 320	8.75 316	47.06 322	20.52 324	11.86 314	10.05 314	59.37 332	11.73 321	41.46 334	17.26 313	27.54 313	39.89 327

IMH	35.14 328	49.00 331	23.80 330	61.52 322	49.14 329	63.04 329	67.99 328	27.86 329	38.05 331	11.18 315	14.22 311	49.01 322	53.30 340	93.93 337	14.60 328	7.08 306	21.66 322	9.65 320	47.64 324	22.22 328	11.39 311	9.32 310	59.41 334	12.98 324	40.95 333	19.12 316	29.12 316	41.73 330

TorneroNet-64	38.80 331	50.14 332	23.16 327	63.45 328	47.59 326	63.57 331	68.85 329	27.44 328	44.99 334	21.03 329	13.47 309	69.75 338	56.51 341	94.74 339	18.85 332	8.54 315	26.03 329	15.59 330	53.93 334	25.94 333	12.81 318	10.53 317	61.35 335	21.98 330	33.37 325	26.73 331	33.93 324	53.30 338

MonStereo1	29.98 322	43.13 323	15.45 320	62.83 325	50.21 333	57.60 320	67.21 325	18.37 316	19.83 322	11.70 317	18.17 324	62.56 333	43.75 327	93.03 332	7.82 284	4.11 256	18.02 317	8.91 318	40.36 316	13.70 314	10.83 307	8.27 304	61.68 336	4.04 288	10.22 297	5.85 260	24.40 311	27.43 310

TorneroNet	39.82 333	53.94 334	26.20 333	66.81 331	49.07 328	65.07 334	70.90 332	26.31 324	46.32 337	24.07 330	20.96 330	67.36 337	52.11 339	94.83 341	18.77 331	9.35 319	24.89 326	16.30 334	53.07 331	24.04 330	13.64 320	11.04 321	61.85 337	22.68 332	36.84 332	25.85 330	42.63 334	50.33 336

ktn	52.79 339	63.82 341	30.11 334	66.93 333	72.48 345	66.28 336	78.41 338	39.02 335	71.70 345	45.89 343	67.47 345	52.57 325	45.22 328	95.33 346	48.59 342	35.19 341	41.05 342	31.49 341	60.62 338	36.06 339	32.70 343	35.82 343	63.06 338	38.69 340	45.38 339	41.08 342	57.93 344	62.41 344

MADNet++	76.54 346	72.15 345	83.11 349	61.53 323	81.21 347	58.42 322	69.47 330	68.24 348	78.58 347	85.63 347	92.37 348	80.60 345	85.04 347	36.71 317	81.19 347	89.82 347	88.15 347	69.64 346	82.54 345	91.39 348	92.32 347	93.48 348	65.75 339	90.26 350	59.09 348	74.29 348	74.25 348	61.32 343

KSHMR	56.45 341	73.76 346	53.18 345	81.77 346	70.47 342	77.94 346	83.01 342	67.07 347	54.37 342	56.94 345	54.51 342	61.36 331	46.54 330	94.90 343	59.43 344	44.62 343	39.11 341	36.00 342	64.69 341	47.55 343	28.73 339	19.90 334	65.78 340	55.97 348	49.71 341	33.30 337	50.13 339	53.27 337

notaker	49.83 337	63.78 340	33.18 337	70.81 339	66.40 340	70.73 340	78.98 339	45.33 339	64.15 343	43.75 341	59.49 343	60.26 328	51.62 338	93.99 338	46.45 341	31.86 340	34.38 338	24.64 337	65.77 342	41.22 342	24.40 337	24.26 341	68.58 341	39.92 342	26.43 317	29.62 335	38.96 328	46.51 332

LVE	39.30 332	48.25 329	30.12 335	73.97 342	64.66 339	64.57 332	77.85 337	28.17 332	23.72 326	37.91 338	35.79 336	37.41 305	49.58 333	95.15 345	12.46 320	5.89 292	24.18 324	12.87 327	53.55 332	26.04 334	13.99 323	13.05 328	69.20 342	25.62 333	43.97 337	29.71 336	40.99 331	22.41 300

UNDER WATER	52.38 338	65.77 342	42.25 341	77.68 344	67.77 341	74.59 344	85.69 346	61.52 344	50.72 341	41.81 340	48.33 340	74.09 341	57.87 343	94.82 340	34.80 339	18.86 337	33.89 337	24.15 336	57.03 336	29.54 338	19.73 332	18.75 332	69.48 343	49.19 346	52.93 343	49.45 343	44.09 335	69.45 348

HanzoNet	60.55 344	68.65 343	42.85 342	71.08 340	71.43 344	71.96 343	79.15 340	59.75 343	75.19 346	45.14 342	74.83 347	74.50 343	63.75 345	96.51 347	43.02 340	39.58 342	52.48 343	47.20 344	75.57 344	51.40 344	44.83 344	44.21 344	72.81 344	39.33 341	54.31 346	50.20 344	60.45 345	64.70 346

JetRed	62.68 345	71.30 344	68.71 347	66.70 330	63.10 337	69.94 339	74.63 335	66.20 346	66.87 344	41.55 339	36.99 337	80.77 346	12.41 286	62.44 319	66.90 345	66.45 345	65.00 345	75.57 348	62.84 339	53.56 345	77.95 346	72.78 346	73.29 345	48.99 345	55.75 347	62.99 347	66.04 347	62.58 345

UNDER WATER-64	53.24 340	62.47 338	43.72 343	79.20 345	70.94 343	76.00 345	87.61 347	65.70 345	45.62 335	52.26 344	61.76 344	72.47 340	58.44 344	94.91 344	30.75 336	17.95 334	34.62 339	25.80 338	53.84 333	26.41 335	19.77 333	21.35 335	75.52 346	44.10 343	50.84 342	55.27 345	40.93 330	69.21 347

LRCNet_RVC	60.25 343	73.90 347	44.96 344	94.13 347	95.20 348	91.02 348	85.32 345	54.56 342	36.51 330	98.66 348	73.01 346	91.80 349	67.46 346	96.60 348	33.95 338	18.60 336	69.32 346	51.86 345	94.53 347	64.28 347	31.29 342	22.24 338	94.67 347	54.29 347	19.85 313	10.16 295	33.16 321	25.34 307

PML	96.14 347	100.00 352	82.26 348	100.00 349	100.00 350	100.00 352	99.16 351	100.00 353	98.98 350	100.00 351	95.95 349	99.91 353	100.00 352	98.52 349	94.87 348	92.63 348	90.73 348	73.63 347	100.00 351	98.25 350	92.56 348	85.93 347	97.80 348	98.67 352	96.15 353	99.98 353	100.00 353	99.92 353

HaxPig	98.97 350	100.00 352	98.94 351	100.00 349	100.00 350	99.99 351	100.00 352	99.99 352	99.97 351	100.00 351	99.99 353	100.00 354	99.95 351	100.00 351	99.56 351	99.43 350	99.97 352	99.57 350	100.00 351	100.00 353	97.25 350	96.32 349	99.99 349	99.98 353	89.17 351	99.51 352	94.19 351	98.51 352

FlowAnything	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

CasAABBNet	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSMNet_ROB	99.53 352	99.78 351	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	99.17 349	100.00 352	99.31 349	99.63 350	91.42 348	99.14 350	100.00 351	99.94 353	100.00 352	99.82 350	99.99 351	99.62 349	99.99 351	99.79 352	99.66 352	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DGTPSM_ROB	99.52 351	99.77 350	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	99.17 349	100.00 352	99.31 349	99.64 351	91.36 347	99.13 349	100.00 351	99.94 353	100.00 352	99.82 350	99.99 351	99.53 348	99.99 351	99.80 353	99.66 352	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM_ROB	99.92 353	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	98.97 349	98.99 349	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	99.90 351	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM	99.92 353	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	98.97 349	98.99 349	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	99.90 351	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

MEDIAN_ROB	97.56 348	99.08 349	98.39 350	100.00 349	99.99 349	100.00 352	100.00 352	99.49 351	98.31 349	100.00 351	99.95 352	97.97 350	96.05 348	99.97 350	99.41 350	98.43 349	98.53 349	98.66 349	99.88 350	97.95 349	93.38 349	96.45 350	100.00 350	97.23 351	86.96 350	92.33 350	89.80 350	95.90 351

AVERAGE_ROB	98.95 349	100.00 352	99.79 352	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 351	99.77 352	99.85 351	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 353	98.12 351	99.51 351	100.00 350	100.00 354	93.43 352	93.75 351	94.35 352	93.16 350

FSD		0.62 171	0.19 48	0.05 56	0.25 136	0.01 46	0.01 68	0.30 97	0.25 143	0.55 145	0.14 126			0.04 110	2.03 86	2.10 182			1.33 99	0.40 143				0.14 132	0.40 144	0.10 85	0.52 62	0.96 159

ASD4																								86.17 349

STTRV1_RVC		2.31 261	1.06 202	5.61 272	1.39 236	5.42 272	2.59 261	3.68 257	3.77 273	4.47 289	4.40 254	16.44 278	20.14 298	1.02 264	9.83 309	3.26 235	18.06 318	0.81 204		11.45 312	18.05 330	6.27 279		4.23 290	6.12 280	7.90 277	11.99 290	28.90 314

Low-res two-view benchmark