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

BridgeDepth	0.07 1	0.05 18	0.02 15	0.03 39	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 3	0.04 4	0.01 7	0.16 22	0.03 3	0.23 25	0.05 1	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 13	0.15 30	0.01 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 2	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	1.01 13	0.29 2	0.03 2	0.10 38	0.03 3	0.18 43	0.16 14	0.39 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 18	0.00 1

CoSv	0.10 3	0.12 52	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.01 18	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 23	0.01 5	0.00 1	0.69 3	0.74 18	0.14 32	0.06 26	0.09 15	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 29	0.02 20	0.00 1	0.10 21	0.00 1

Pointernet	0.13 4	0.04 12	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 109	0.18 154	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 100	0.10 11	0.01 5	0.01 35	0.89 9	0.57 7	0.12 26	0.02 10	0.09 15	0.06 10	0.11 8	0.83 21	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.04 8	0.18 99

StereoVision	0.13 4	0.11 45	0.03 22	0.04 48	0.04 36	0.00 1	0.03 59	0.04 49	0.03 25	0.03 81	0.00 1	0.19 34	0.02 13	0.02 60	1.02 14	0.79 22	0.13 31	0.02 10	0.30 33	0.04 6	0.21 21	0.19 4	0.00 1	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.12 26	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 6	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.12 68	0.01 18	0.05 87	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.07 5	0.09 61	0.02 60	1.46 29	0.84 24	0.06 8	0.04 16	0.40 44	0.07 14	0.07 4	0.20 5	0.01 30	0.05 35	0.05 47	0.06 63	0.19 35	0.11 88
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.17 7	0.09 40	0.30 69	0.02 24	0.10 63	0.01 18	0.03 59	0.03 35	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.11 73	0.02 60	1.43 27	0.80 23	0.10 15	0.15 52	0.05 9	0.06 10	0.25 31	0.55 12	0.00 1	0.14 78	0.01 9	0.03 43	0.14 29	0.02 52

MLG-Stereo	0.18 8	0.06 25	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 33	0.00 1	1.48 30	1.35 69	0.05 5	0.05 22	0.33 37	0.23 52	0.22 22	0.63 17	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 8	0.11 45	0.04 26	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.05 42	0.24 115	0.00 1	0.16 25	0.06 49	0.01 35	1.29 20	1.05 35	0.06 8	0.04 16	0.06 11	0.05 8	0.40 45	0.86 23	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.05 11	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 10	0.05 18	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 25	1.28 60	0.03 2	0.05 22	0.33 37	0.24 55	0.23 25	1.27 33	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

AASNet	0.20 10	0.45 130	0.24 57	0.09 81	0.09 59	0.00 1	0.08 109	0.05 56	0.05 42	0.26 116	0.00 1	0.18 26	0.04 26	0.01 35	1.13 15	0.68 16	0.12 26	0.04 16	0.09 15	0.16 36	0.29 35	0.77 19	0.01 30	0.07 46	0.00 1	0.02 35	0.49 63	0.03 59

TDLM	0.20 10	0.10 43	0.21 48	0.08 77	0.23 109	0.02 52	0.04 74	0.19 81	0.04 35	0.02 78	0.10 104	0.67 135	0.05 33	0.10 135	0.43 1	0.28 1	0.35 83	0.20 71	0.02 1	0.01 1	0.12 9	1.22 31	0.05 83	0.01 9	0.00 1	0.02 35	0.41 60	0.41 123

MonStereo	0.21 13	0.04 12	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.05 33	0.01 35	1.63 34	1.32 66	0.09 12	0.15 52	0.36 41	0.31 72	0.30 37	1.05 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.23 43	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 13	0.04 12	0.02 15	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 22	0.03 18	0.05 101	0.99 12	0.77 20	0.16 38	0.17 60	0.16 22	0.26 63	0.06 1	2.10 55	0.18 153	0.02 17	0.01 9	0.06 63	0.47 62	0.06 72

CroCo-Stereo	0.21 13	0.09 40	0.03 22	0.05 55	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.04 49	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.09 10	0.07 50	0.00 1	1.51 31	1.11 39	0.17 44	0.08 31	0.76 60	0.05 8	0.40 45	0.85 22	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.08 17	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
delet	0.21 13	0.08 36	0.24 57	0.06 58	0.05 38	0.02 52	0.04 74	0.02 22	0.05 42	0.34 125	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	1.45 28	0.53 5	0.23 57	0.07 27	0.12 19	0.06 10	0.15 12	0.38 10	0.01 30	0.06 41	0.01 9	0.01 13	1.50 91	0.02 52

NLCSM	0.22 17	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 205	0.00 1	0.55 156	0.10 11	2.24 242	0.00 1	0.86 7	0.58 8	0.11 20	0.02 10	0.02 1	0.09 21	0.09 5	0.28 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 17	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.03 27	0.12 124	0.01 21	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.05 33	0.00 1	0.73 5	0.58 8	0.18 45	0.04 16	0.18 26	0.51 118	0.24 28	2.12 56	0.09 121	0.08 50	0.02 20	0.18 88	0.16 33	0.00 1

ProNet	0.22 17	0.03 1	0.09 36	0.01 7	0.00 1	0.12 124	0.75 209	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 179	1.31 21	1.03 33	0.22 53	0.01 7	0.09 15	0.12 27	0.24 28	1.33 36	0.03 68	0.01 9	0.07 57	0.00 1	0.05 11	0.00 1

WQFJX1	0.23 20	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 216	0.00 1	0.78 173	0.11 15	2.54 246	0.00 1	0.74 6	0.54 6	0.01 1	0.00 1	0.03 3	0.06 10	0.06 1	0.27 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 20	0.13 55	0.03 22	0.06 58	0.07 53	0.00 1	0.01 21	0.05 56	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.07 50	0.00 1	1.58 32	1.23 51	0.05 5	0.13 43	0.52 49	0.08 19	0.50 56	1.03 25	0.01 30	0.10 58	0.08 60	0.02 35	0.06 13	0.03 59

RSM++	0.23 20	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.08 55	0.00 1	0.88 8	0.61 11	0.18 45	0.04 16	0.13 20	0.57 137	0.23 25	2.20 59	0.14 137	0.09 53	0.03 33	0.01 13	0.23 43	0.00 1

AIO-test2	0.25 23	0.09 40	0.02 15	0.01 7	0.09 59	0.04 83	0.01 21	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 26	0.00 1	1.71 37	1.44 78	0.15 34	0.04 16	0.03 3	0.33 77	0.10 6	2.30 63	0.06 91	0.16 89	0.05 47	0.01 13	0.10 21	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 24	0.06 25	0.08 34	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.03 18	0.15 154	1.33 22	1.35 69	0.18 45	0.17 60	0.19 27	0.37 86	0.10 6	2.34 65	0.19 160	0.06 41	0.04 39	0.08 70	0.12 26	0.00 1

RAFT	0.28 25	0.04 12	0.31 70	0.02 24	0.00 1	0.12 124	0.12 133	0.93 132	0.01 4	0.69 152	0.00 1	0.18 26	0.00 1	0.01 35	2.07 51	1.23 51	0.23 57	0.00 1	0.06 11	0.21 50	0.15 12	0.60 15	0.00 1	0.06 41	0.03 33	0.01 13	0.34 55	0.00 1

WQFJX	0.29 26	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 5	1.25 221	0.00 1	1.28 192	0.12 18	2.55 247	0.00 1	0.98 11	0.86 25	0.06 8	0.00 1	0.03 3	0.16 36	0.13 10	0.32 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 3	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 26	0.12 52	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.04 83	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.05 33	0.00 1	1.37 24	1.12 41	0.15 34	0.13 43	0.28 32	0.27 65	0.50 56	2.49 68	0.00 1	0.13 75	0.08 60	0.01 13	0.24 46	0.09 78

RAStereo	0.29 26	0.18 66	0.05 29	0.06 58	0.11 65	0.00 1	0.02 43	0.03 35	0.04 35	0.94 169	0.00 1	0.26 64	0.02 13	0.01 35	1.70 36	1.19 49	0.09 12	0.13 43	0.30 33	0.03 3	0.80 71	1.45 40	0.00 1	0.14 78	0.05 47	0.01 13	0.20 36	0.02 52

AANet_RVC	0.29 26	0.05 18	0.28 66	0.06 58	0.21 103	0.00 1	0.24 168	0.03 35	0.17 107	0.34 125	0.01 83	0.08 7	0.04 26	0.01 35	2.17 56	0.58 8	0.16 38	0.07 27	0.44 45	0.20 44	0.13 10	0.33 9	0.03 68	0.07 46	0.02 20	0.06 63	1.15 80	0.86 146

AIO-test1	0.30 30	0.04 12	0.03 22	0.02 24	0.08 57	0.04 83	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 49	1.69 106	0.15 34	0.02 10	0.24 30	0.55 134	0.20 19	2.67 71	0.00 1	0.02 17	0.02 20	0.01 13	0.09 18	0.00 1

WQFJA1	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.18 218	0.00 1	1.29 194	0.13 19	2.82 251	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.57 13	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.19 219	0.00 1	1.28 192	0.13 19	2.82 251	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.58 14	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

LG-Stereo	0.31 31	0.05 18	0.02 15	0.02 24	0.07 53	0.13 130	0.01 21	0.03 35	0.10 79	0.00 1	0.87 176	0.44 97	0.01 5	0.00 1	2.07 51	1.46 80	0.11 20	0.16 57	0.67 56	0.47 104	0.31 40	1.19 29	0.04 80	0.02 17	0.05 47	0.10 76	0.07 14	0.00 1

AdaDepth	0.32 34	0.24 78	0.07 30	0.02 24	0.01 11	0.16 152	0.01 21	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.01 5	0.01 35	1.96 46	1.94 126	0.09 12	0.09 34	1.21 80	0.40 91	0.46 52	1.21 30	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 52	0.31 50	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 35	0.05 18	0.07 30	0.01 7	0.02 18	0.02 52	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.02 13	0.00 1	1.77 42	1.68 105	0.21 51	0.08 31	0.19 27	0.58 138	0.29 35	3.05 93	0.18 153	0.09 53	0.08 60	0.19 90	0.12 26	0.00 1

NLSM1	0.34 36	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.01 5	1.38 228	0.00 1	1.36 195	0.13 19	2.75 250	0.00 1	1.14 16	1.11 39	0.10 15	0.00 1	0.05 9	0.16 36	0.16 14	0.80 20	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.01 3	0.00 1

111111	0.34 36	0.03 1	0.08 34	0.01 7	0.03 27	0.10 118	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.01 83	0.18 26	0.05 33	0.01 35	1.98 47	1.34 68	0.11 20	0.15 52	0.59 53	0.56 135	0.34 42	3.31 106	0.26 181	0.02 17	0.02 20	0.05 57	0.04 8	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 36	0.19 67	0.23 55	0.01 7	0.06 45	0.12 124	0.01 21	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.03 18	0.00 1	2.15 55	1.48 83	0.10 15	0.13 43	0.33 37	0.11 24	0.45 51	0.93 24	0.00 1	0.02 17	0.07 57	0.03 43	2.36 112	0.06 72

AIO-Stereo	0.34 36	0.05 18	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.13 130	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.05 33	0.00 1	1.68 35	1.06 37	0.49 107	0.08 31	1.56 98	0.76 173	0.22 22	2.17 58	0.11 130	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.20 36	0.00 1

MMNet	0.34 36	0.21 68	0.07 30	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.12 133	0.03 35	0.04 35	0.22 113	0.00 1	0.36 77	0.02 13	0.05 101	2.17 56	0.69 17	0.33 79	0.15 52	0.34 40	0.07 14	0.34 42	0.60 15	0.06 91	0.10 58	0.03 33	0.05 57	2.93 126	0.02 52

MLG-Stereo_test2	0.35 41	0.14 57	0.04 26	0.01 7	0.06 45	0.18 168	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.63 167	0.18 26	0.01 5	0.00 1	1.83 43	1.31 64	0.06 8	0.20 71	1.35 90	0.38 87	0.41 49	2.30 63	0.16 146	0.05 35	0.06 54	0.01 13	0.09 18	0.01 40

iRaftStereo_RVC	0.35 41	0.21 68	0.33 76	0.22 101	0.15 75	0.02 52	0.02 43	0.05 56	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.28 66	0.11 73	0.03 76	1.35 23	0.98 30	0.35 83	0.07 27	0.49 47	0.17 40	1.05 89	2.96 81	0.00 1	0.05 35	0.09 64	0.01 13	0.23 43	0.04 63

NLMM1	0.36 43	0.03 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	1.51 233	0.00 1	0.68 170	0.11 15	2.74 249	0.00 1	1.25 19	1.22 50	0.11 20	0.01 7	0.07 13	0.24 55	0.24 28	1.41 39	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.05 57	0.04 8	0.00 1

MoCha-V2	0.36 43	0.06 25	0.31 70	0.01 7	0.05 38	0.09 113	0.01 21	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.18 101	0.00 1	2.33 67	1.63 97	0.18 45	0.19 69	0.15 21	0.99 192	0.28 34	3.01 85	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.07 69	0.03 7	0.00 1

DMCA	0.36 43	0.36 114	0.19 46	0.17 91	0.09 59	0.02 52	0.05 87	0.02 22	0.05 42	0.58 145	0.00 1	0.39 87	0.05 33	0.01 35	2.07 51	0.98 30	0.54 114	0.12 41	0.23 29	0.10 23	0.46 52	1.38 38	0.01 30	0.22 107	0.03 33	0.08 70	1.30 81	0.15 96

GEAStereo	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

gasm-f	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 46	0.23 73	0.35 91	0.07 70	0.15 75	0.02 52	0.04 74	0.08 66	0.07 57	1.22 190	0.00 1	0.23 57	0.03 18	0.02 60	1.62 33	1.29 61	0.14 32	0.29 92	1.62 99	0.12 27	0.84 77	1.37 37	0.01 30	0.18 96	0.20 101	0.16 86	0.17 34	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.40 49	0.03 1	0.10 38	0.03 39	0.03 27	0.10 118	0.01 21	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.15 117	0.18 26	0.03 18	0.01 35	1.95 45	1.30 62	0.05 5	0.29 92	0.81 62	0.51 118	0.25 31	3.15 99	0.27 187	0.03 29	0.02 20	0.01 13	1.39 86	0.00 1

MSCF	0.41 50	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.03 27	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.43 73	2.03 135	0.22 53	0.10 38	0.17 24	0.67 163	0.22 22	3.03 88	0.08 114	0.35 139	0.04 39	0.72 141	0.11 25	0.00 1

GASTEREO	0.42 51	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.48 76	2.05 142	0.22 53	0.17 60	0.17 24	0.63 149	0.19 18	2.96 81	0.30 198	0.35 139	0.04 39	0.71 140	0.15 30	0.00 1

GIP-stereo	0.42 51	0.06 25	0.14 42	0.02 24	0.05 38	0.16 152	0.02 43	0.06 61	0.03 25	0.00 1	0.25 132	0.32 72	0.05 33	0.01 35	3.07 91	1.67 103	0.15 34	0.05 22	0.31 35	0.71 166	0.49 55	3.30 105	0.06 91	0.04 32	0.03 33	0.09 73	0.33 53	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 51	0.29 90	0.82 174	0.60 196	0.31 132	0.18 168	0.03 59	1.58 153	0.25 131	0.12 100	0.28 134	0.84 148	0.05 33	0.11 140	0.69 3	0.46 4	0.36 85	0.25 82	0.08 14	0.08 19	0.20 19	1.95 48	0.02 57	0.05 35	0.06 54	0.03 43	0.70 68	1.10 160

GSStereo	0.43 54	0.12 52	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.20 175	0.01 21	0.01 5	1.23 220	0.00 1	0.05 95	0.22 53	0.03 18	0.00 1	2.12 54	1.64 100	0.50 108	0.26 84	0.50 48	0.46 103	0.51 58	2.87 79	0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 55	0.30 93	0.37 104	0.08 77	0.19 89	0.01 18	0.02 43	0.10 71	0.09 74	0.00 1	0.00 1	0.49 106	0.09 61	0.05 101	2.28 61	1.53 87	0.28 70	0.43 132	1.84 109	0.14 32	1.17 93	1.99 52	0.01 30	0.23 110	0.16 92	0.10 76	0.26 48	0.03 59

MLG-Stereo_test3	0.48 56	0.06 25	0.33 76	0.12 88	0.16 79	0.17 163	0.02 43	0.07 62	0.04 35	1.13 180	0.00 1	0.23 57	0.08 55	0.01 35	1.98 47	1.62 95	0.11 20	0.19 69	1.38 91	0.29 69	0.76 67	3.35 107	0.02 57	0.10 58	0.06 54	0.03 43	0.74 70	0.01 40

Occ-G	0.48 56	0.11 45	0.24 57	0.04 48	0.11 65	0.16 152	0.04 74	0.04 49	0.02 14	0.00 1	0.25 132	0.15 23	0.02 13	0.00 1	3.08 93	1.56 89	0.11 20	0.34 104	1.04 72	0.48 110	0.85 78	3.04 92	0.23 170	0.07 46	0.04 39	0.02 35	0.83 73	0.01 40

RAFT + AFF	0.48 56	0.05 18	0.01 9	0.22 101	0.03 27	0.04 83	0.14 141	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.03 18	0.07 116	4.66 163	0.97 29	0.56 121	0.09 34	2.34 120	0.04 6	0.69 63	1.96 49	0.02 57	0.22 107	0.15 89	0.12 80	0.24 46	0.01 40

GREAT-IGEV	0.49 59	0.07 32	0.29 67	0.02 24	0.02 18	0.14 136	0.00 1	0.03 35	1.58 237	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.07 50	0.00 1	2.22 58	2.07 147	0.16 38	0.26 84	0.25 31	0.80 177	0.33 41	2.96 81	0.25 179	0.79 218	0.02 20	0.00 1	0.71 69	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HCRNet	0.49 59	0.39 120	0.36 98	0.29 134	0.12 68	0.01 18	0.06 98	0.03 35	0.01 4	1.48 207	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.01 35	2.61 79	0.78 21	0.42 96	0.07 27	0.32 36	0.12 27	0.37 44	2.22 60	0.02 57	0.02 17	0.02 20	0.02 35	3.33 145	0.03 59

S2M2_XL	0.50 61	0.13 55	0.39 108	0.04 48	0.15 75	0.00 1	0.05 87	0.25 93	0.37 143	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.51 168	0.00 1	2.74 83	1.75 109	0.28 70	0.46 139	0.48 46	0.20 44	1.60 119	3.03 88	0.08 114	0.16 89	0.09 64	0.09 73	0.15 30	0.25 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 62	0.26 84	0.02 15	0.04 48	0.24 112	0.15 148	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.60 164	0.37 81	0.35 135	0.03 76	2.59 77	2.00 132	0.23 57	0.18 64	1.31 87	0.40 91	0.75 65	3.23 103	0.04 80	0.09 53	0.35 122	0.04 52	0.21 40	0.08 75

LG-G_1	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

LG-G	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

DFGA-Net	0.52 65	0.32 96	0.09 36	0.23 108	0.05 38	0.01 18	0.02 43	0.55 120	0.05 42	1.27 192	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.03 76	1.75 39	1.26 54	0.37 87	0.09 34	1.05 73	0.07 14	0.77 69	2.14 57	0.00 1	0.21 105	0.02 20	0.00 1	3.39 149	0.02 52

UPFNet	0.52 65	0.31 95	0.76 166	0.22 101	0.28 126	0.02 52	0.05 87	0.09 70	0.08 65	0.38 131	0.00 1	0.38 84	0.03 18	0.24 181	3.16 97	1.04 34	0.34 81	0.14 49	0.59 53	0.34 80	0.44 50	1.09 27	0.01 30	0.30 129	0.05 47	0.01 13	3.54 156	0.05 68

LGtest1	0.53 67	0.07 32	0.34 83	0.03 39	0.14 72	0.16 152	0.03 59	0.08 66	0.14 93	0.04 84	0.84 175	0.21 52	0.15 86	0.00 1	2.36 70	2.07 147	0.21 51	0.46 139	0.87 68	0.41 93	0.76 67	4.21 139	0.05 83	0.12 67	0.12 79	0.04 52	0.27 49	0.01 40

LG-Stereo_L2	0.54 68	0.34 108	0.02 15	0.04 48	0.24 112	0.18 168	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.59 163	0.43 96	0.35 135	0.04 94	2.83 86	2.03 135	0.26 65	0.18 64	1.09 74	0.38 87	0.82 76	3.54 113	0.04 80	0.09 53	0.34 120	0.06 63	0.31 50	0.08 75

AEACV	0.55 69	0.71 177	0.34 83	0.04 48	0.05 38	0.10 118	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.13 79	0.05 101	2.71 82	2.52 169	0.12 26	0.64 164	1.33 88	0.95 190	0.81 73	3.06 94	0.32 204	0.09 53	0.02 20	0.20 93	0.41 60	0.00 1

plain	0.56 70	0.39 120	0.44 118	0.17 91	0.41 170	0.01 18	0.01 21	0.74 126	0.08 65	0.01 72	0.00 1	0.74 140	0.14 82	0.04 94	2.91 88	1.93 124	0.25 62	0.44 135	1.02 71	0.16 36	1.65 124	2.50 69	0.01 30	0.41 156	0.21 105	0.06 63	0.36 58	0.10 81

anonymousdsp	0.56 70	0.10 43	0.36 98	0.24 112	0.07 53	0.09 113	0.01 21	0.04 49	0.05 42	0.00 1	2.27 213	0.22 53	0.20 105	0.00 1	2.28 61	1.41 76	0.28 70	0.17 60	0.52 49	0.67 163	0.56 59	3.56 114	0.31 200	0.07 46	0.02 20	0.01 13	1.65 94	0.01 40

GMStereo	0.56 70	0.94 203	0.07 30	0.25 116	0.06 45	0.01 18	0.02 43	0.15 79	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.41 91	0.01 5	0.01 35	2.04 50	1.15 45	0.34 81	0.18 64	2.72 141	0.11 24	1.52 111	2.04 53	0.00 1	0.08 50	0.20 101	0.03 43	2.65 119	0.04 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 73	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.06 45	0.02 52	0.04 74	0.04 49	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.40 90	0.09 61	0.01 35	5.50 195	2.06 145	0.45 99	0.28 90	0.54 51	0.23 52	1.49 109	2.89 80	0.02 57	0.08 50	0.09 64	0.06 63	0.31 50	0.22 102

MIF-Stereo (partial)	0.58 74	0.39 120	0.42 113	0.07 70	0.22 105	0.02 52	0.03 59	0.08 66	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.50 110	0.12 76	0.03 76	2.35 69	1.69 106	0.25 62	0.60 161	0.91 69	0.11 24	1.40 103	2.26 62	0.01 30	0.34 132	0.12 79	0.29 104	2.91 125	0.38 119

AIO_rvc	0.61 75	0.30 93	0.36 98	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.30 173	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.09 61	0.06 110	3.14 95	2.93 186	0.18 45	0.51 146	2.38 121	0.52 121	0.69 63	3.61 116	0.46 227	0.02 17	0.13 81	0.04 52	0.20 36	0.01 40

RYNet	0.61 75	0.04 12	0.00 1	0.02 24	0.04 36	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.04 35	0.07 88	0.00 1	0.07 5	0.12 76	0.00 1	4.57 157	0.66 15	0.12 26	0.99 216	0.37 42	0.02 2	0.25 31	0.10 2	0.05 83	0.03 29	0.08 60	7.32 261	1.40 87	0.12 92

IGEV-Stereo+	0.62 77	1.03 214	0.04 26	0.11 85	0.14 72	0.14 136	0.03 59	0.10 71	0.11 83	0.02 78	2.00 208	0.32 72	0.30 129	0.02 60	1.86 44	1.97 129	0.16 38	0.31 98	1.71 103	0.60 143	1.02 86	3.85 129	0.29 191	0.06 41	0.03 33	0.21 94	0.20 36	0.00 1

GANet	0.63 78	0.72 179	0.73 162	0.46 182	0.40 168	1.37 234	0.41 187	0.45 111	0.06 53	0.21 109	2.81 234	2.16 193	0.28 126	0.47 231	0.89 9	0.62 12	0.74 140	0.38 112	0.38 43	0.07 14	0.30 37	1.98 51	0.14 137	0.13 75	0.20 101	0.03 43	0.52 64	0.22 102

TestStereo	0.64 79	0.64 165	0.54 143	0.22 101	0.11 65	0.01 18	0.03 59	1.87 171	0.23 126	0.30 120	0.00 1	0.37 81	0.08 55	0.01 35	1.75 39	0.93 28	0.45 99	0.23 81	2.92 148	0.12 27	1.51 110	1.70 41	0.05 83	0.11 65	0.21 105	0.46 122	2.24 110	0.13 94

AIO_test	0.66 80	0.53 142	0.44 118	0.04 48	0.02 18	0.14 136	0.42 188	0.12 76	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.10 69	0.03 76	3.07 91	3.04 191	0.25 62	0.32 100	1.33 88	0.44 98	1.28 100	3.68 118	0.44 223	0.02 17	0.18 94	0.43 121	1.11 79	0.01 40

YMNet	0.67 81	0.38 118	0.02 15	0.20 96	0.25 121	0.33 194	2.67 254	0.36 100	0.06 53	1.09 177	0.00 1	0.41 91	2.95 253	0.01 35	2.43 73	2.05 142	0.61 128	0.46 139	0.54 51	0.25 60	0.30 37	1.29 34	0.00 1	0.10 58	0.37 124	0.05 57	0.62 65	0.38 119

UNet	0.67 81	0.32 96	0.47 134	0.27 128	0.23 109	0.03 75	0.15 144	0.55 120	0.14 93	1.13 180	0.00 1	0.61 126	0.17 99	0.15 154	2.26 59	1.51 86	0.50 108	0.22 76	1.51 96	0.25 60	0.75 65	1.79 44	0.18 153	0.60 190	0.07 57	0.32 113	3.43 152	0.61 138

MGS-Stereo	0.68 83	0.97 209	0.65 150	0.25 116	0.18 83	0.01 18	0.05 87	0.07 62	0.14 93	0.00 1	0.00 1	0.30 68	0.15 86	0.03 76	5.25 188	1.01 32	0.41 94	0.26 84	1.09 74	0.44 98	1.38 102	2.76 75	0.03 68	0.27 119	0.34 120	0.25 97	1.72 96	0.24 105

HITNet	0.68 83	0.16 61	0.11 40	0.07 70	0.10 63	0.01 18	0.03 59	1.72 157	0.79 190	0.11 94	0.00 1	0.77 145	0.28 126	0.12 147	2.69 80	1.17 46	0.45 99	0.14 49	0.72 57	0.25 60	1.61 122	2.80 77	0.01 30	0.17 92	0.04 39	0.15 83	3.40 150	0.41 123
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
IER	0.69 85	0.46 132	0.29 67	0.30 138	0.18 83	0.01 18	0.09 117	0.42 106	0.11 83	1.07 176	0.07 100	1.62 185	0.05 33	0.20 169	3.15 96	1.25 53	0.40 91	0.16 57	0.82 63	0.44 98	0.57 60	2.22 60	0.21 162	0.34 132	0.09 64	1.03 155	2.96 127	0.28 109

G2L-Stereo	0.70 86	0.35 112	0.24 57	0.37 163	0.64 196	0.02 52	0.07 103	0.17 80	0.08 65	0.51 141	0.10 104	0.28 66	0.49 164	0.45 227	3.38 109	1.05 35	0.27 67	0.20 71	1.46 93	0.28 67	1.54 112	1.85 45	0.07 108	0.12 67	0.28 117	0.78 145	3.56 157	0.38 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 86	0.11 45	0.32 74	0.06 58	0.20 97	0.09 113	0.02 43	0.13 78	0.23 126	0.03 81	0.04 91	0.48 104	0.15 86	0.01 35	3.26 104	2.49 166	0.31 78	0.44 135	1.92 111	0.48 110	1.70 129	4.79 170	0.16 146	0.12 67	0.09 64	0.16 86	0.90 75	0.07 74

HGLStereo	0.70 86	0.34 108	0.41 111	0.23 108	0.31 132	0.02 52	0.17 150	0.08 66	0.13 91	1.20 189	0.69 171	0.25 60	0.15 86	0.09 130	2.36 70	1.50 84	0.57 123	0.29 92	1.25 81	0.24 55	1.13 92	3.16 100	0.08 114	0.34 132	0.18 94	0.19 90	3.13 132	0.47 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 89	0.58 152	0.33 76	0.08 77	0.18 83	0.19 172	0.04 74	0.12 76	0.18 111	0.04 84	0.51 152	0.50 110	0.41 149	0.02 60	2.44 75	2.27 157	0.33 79	0.54 152	1.14 77	0.44 98	2.08 146	4.84 171	0.09 121	0.12 67	0.10 71	0.15 83	1.37 85	0.08 75

CFNet	0.72 90	0.50 140	0.71 158	0.48 185	0.45 178	0.06 107	0.27 172	0.58 122	0.09 74	0.65 151	0.04 91	0.84 148	0.10 69	0.05 101	2.80 85	0.75 19	0.60 127	0.09 34	0.84 67	0.41 93	1.10 91	1.22 31	0.03 68	0.13 75	0.58 142	1.14 158	3.44 153	1.47 169

RAFT_CTSACE	0.74 91	0.81 190	0.44 118	0.25 116	0.08 57	0.15 148	0.03 59	1.99 176	0.06 53	0.00 1	0.11 106	0.47 103	0.46 159	0.01 35	2.74 83	1.26 54	0.29 77	0.16 57	0.77 61	0.13 31	0.79 70	4.54 157	0.01 30	0.15 83	0.25 111	0.01 13	3.88 179	0.04 63

test_5	0.76 92	0.61 157	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.01 21	2.75 226	0.05 42	0.00 1	4.29 249	0.49 106	0.44 152	0.00 1	1.73 38	1.27 59	0.22 53	0.14 49	1.14 77	0.09 21	0.46 52	3.08 96	0.01 30	0.19 97	0.09 64	0.00 1	2.97 128	0.02 52

RAFT+CT+SA	0.77 93	0.83 192	0.24 57	0.15 90	0.05 38	0.01 18	0.02 43	2.46 205	0.09 74	0.11 94	0.00 1	0.89 157	0.40 146	0.01 35	1.42 25	1.63 97	0.18 45	0.21 75	2.39 123	0.27 65	0.93 82	4.66 163	0.01 30	0.20 101	0.13 81	0.02 35	3.33 145	0.05 68

ADLNet	0.79 94	0.95 204	0.12 41	0.22 101	0.28 126	0.09 113	0.05 87	1.25 142	0.10 79	0.32 123	0.06 97	2.48 198	0.08 55	0.20 169	3.48 110	1.14 44	0.48 103	0.11 40	0.60 55	0.23 52	0.60 61	3.03 88	0.01 30	0.10 58	0.91 162	0.83 147	3.15 133	0.34 115

raft+_RVC	0.80 95	0.41 125	0.45 131	0.34 151	0.24 112	0.03 75	0.08 109	2.24 187	0.09 74	0.07 88	0.00 1	0.42 94	0.08 55	0.02 60	3.49 111	3.16 198	0.48 103	0.12 41	2.60 136	0.82 178	0.94 83	3.69 119	0.03 68	0.20 101	0.35 122	0.14 82	0.69 66	0.35 117

ARAFT	0.80 95	0.22 71	0.31 70	0.31 140	0.12 68	0.01 18	0.02 43	0.24 91	0.09 74	1.28 193	0.00 1	0.53 114	0.04 26	0.09 130	3.18 98	1.99 130	0.51 111	0.34 104	2.69 140	0.14 32	1.96 145	2.75 74	0.02 57	0.20 101	0.80 160	0.03 43	3.53 155	0.13 94

LL-Strereo2	0.81 97	0.27 85	0.35 91	0.09 81	0.14 72	0.17 163	0.08 109	2.21 186	0.19 114	0.00 1	0.00 1	0.26 64	0.05 33	0.20 169	2.27 60	2.72 178	0.12 26	0.15 52	2.40 124	0.52 121	1.77 137	5.39 185	0.06 91	0.17 92	0.43 130	0.12 80	1.55 93	0.31 111

DMCA-RVC	0.82 98	0.43 127	0.50 137	0.31 140	0.59 193	0.15 148	1.13 218	0.29 96	1.52 234	1.29 195	0.34 140	0.64 130	0.14 82	0.17 160	3.74 120	1.26 54	0.80 144	0.51 146	0.97 70	0.51 118	0.87 79	1.93 47	0.26 181	0.40 155	0.13 81	0.08 70	2.70 120	0.50 129

HUF	0.83 99	0.15 58	0.62 147	0.03 39	0.12 68	0.16 152	0.17 150	0.32 98	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.26 122	0.00 1	4.05 138	4.06 247	0.48 103	0.57 157	3.07 156	0.65 157	1.72 135	3.80 125	0.38 210	0.88 227	0.14 88	0.04 52	0.38 59	0.01 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 99	0.08 36	0.36 98	0.18 93	0.21 103	0.01 18	0.06 98	1.75 161	0.21 124	0.14 103	0.15 117	0.45 99	0.16 93	0.03 76	4.05 138	1.87 117	0.36 85	0.42 128	1.67 101	0.17 40	1.76 136	4.52 156	0.02 57	0.11 65	0.38 127	2.70 201	0.33 53	0.33 113

MIM_Stereo	0.83 99	0.15 58	0.44 118	0.34 151	0.24 112	0.12 124	0.08 109	2.02 177	0.08 65	0.00 1	0.24 130	0.31 71	0.10 69	0.03 76	3.34 105	2.91 185	0.24 60	0.67 171	2.62 137	0.89 184	1.44 107	3.49 110	0.06 91	0.26 116	0.20 101	0.24 96	1.72 96	0.18 99

DSFCA	0.83 99	0.44 128	0.51 141	0.29 134	0.59 193	0.05 94	0.61 206	0.23 86	0.55 166	0.49 139	0.58 159	0.48 104	0.11 73	0.04 94	2.83 86	1.42 77	0.78 143	0.72 181	1.15 79	0.65 157	1.24 97	3.01 85	0.21 162	0.53 180	0.55 139	0.83 147	3.19 136	0.46 126

DispViT+	0.84 103	0.38 118	0.49 136	0.10 84	0.33 144	0.01 18	0.05 87	0.11 74	0.15 100	1.38 204	0.05 95	0.23 57	0.05 33	0.07 116	2.33 67	1.76 110	0.28 70	0.33 101	1.51 96	0.20 44	1.18 94	3.22 102	0.09 121	0.16 89	1.15 175	1.75 183	3.89 180	1.55 173

test_4	0.84 103	0.11 45	0.61 146	0.30 138	0.20 97	0.08 110	0.30 173	0.10 71	0.10 79	0.03 81	0.61 165	0.79 146	0.16 93	0.18 163	3.62 115	3.39 211	0.24 60	0.43 132	1.98 112	0.30 71	1.21 96	3.26 104	0.09 121	0.21 105	0.23 109	0.33 114	3.56 157	0.25 107

RASNet	0.86 105	0.32 96	0.77 168	0.46 182	0.31 132	0.18 168	0.10 129	0.95 133	0.14 93	1.11 178	0.09 103	0.53 114	0.44 152	0.35 209	1.76 41	1.87 117	0.59 124	0.22 76	1.13 76	0.07 14	1.42 106	3.94 131	0.17 151	0.53 180	0.46 132	0.37 119	3.64 162	1.29 165

FSD	0.87 106	0.70 175	0.22 51	0.07 70	0.29 130	0.01 18	0.04 74	0.32 98	0.25 131	0.54 144	0.13 113	1.69 187	0.51 168	0.04 94	2.39 72	2.70 177	0.97 169	0.62 163	1.46 93	0.76 173	2.15 149	4.66 163	0.30 198	0.19 97	0.56 141	0.31 107	0.69 66	0.93 153

coex_refinement	0.87 106	1.07 218	0.62 147	0.25 116	0.72 201	0.03 75	0.20 162	0.27 94	1.03 209	0.10 93	1.11 188	0.87 154	0.18 101	0.15 154	4.26 145	1.07 38	0.59 124	0.13 43	2.44 129	0.52 121	1.02 86	1.12 28	0.23 170	0.17 92	0.67 151	0.96 152	3.20 137	0.48 128

AFF-stereo	0.88 108	0.32 96	0.50 137	0.35 158	0.20 97	0.11 121	0.37 184	0.41 105	0.11 83	1.15 183	0.00 1	0.66 134	0.07 50	0.02 60	4.33 147	1.39 75	0.40 91	0.90 204	3.49 170	0.26 63	1.61 122	2.83 78	0.02 57	0.22 107	0.49 133	0.18 88	3.16 134	0.10 81

CAS	0.89 109	0.22 71	0.39 108	0.21 99	0.24 112	0.03 75	0.36 183	0.23 86	0.62 172	1.28 193	0.16 119	0.38 84	0.84 213	0.12 147	3.10 94	1.87 117	0.94 167	0.75 186	1.30 85	0.58 138	2.82 166	3.00 84	0.03 68	0.12 67	0.13 81	0.72 141	1.80 99	1.89 185

DISCO	0.90 110	0.96 208	0.36 98	0.06 58	0.36 151	0.63 211	0.54 202	0.23 86	0.32 141	1.72 213	0.58 159	0.41 91	0.29 128	0.04 94	2.98 90	1.47 82	1.02 176	0.31 98	3.32 164	0.56 135	1.01 85	3.01 85	0.13 134	0.33 131	0.13 81	0.33 114	2.81 123	0.43 125

rafts_anoy	0.92 111	0.33 104	0.86 178	0.37 163	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.48 207	0.14 93	0.01 72	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	3.97 133	3.08 194	0.56 121	0.40 117	2.20 118	0.34 80	1.65 124	3.86 130	0.02 57	0.27 119	0.99 168	0.73 143	0.87 74	0.98 158

TestStereo1	0.93 112	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 176	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

SA-5K	0.93 112	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 176	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

GLC_STEREO	0.93 112	0.48 135	0.65 150	0.25 116	0.33 144	0.03 75	0.11 131	2.37 197	0.20 115	0.16 106	0.04 91	0.38 84	0.15 86	0.02 60	3.66 116	2.05 142	0.67 134	0.25 82	2.56 133	0.42 97	2.90 167	3.06 94	0.09 121	0.19 97	0.09 64	0.10 76	3.70 164	0.31 111

NVstereo2D	0.93 112	0.48 135	0.17 43	0.24 112	0.42 174	0.41 197	0.08 109	1.64 154	0.59 170	0.87 164	1.05 183	0.42 94	0.21 109	0.08 126	5.64 200	2.38 164	0.82 150	0.59 159	1.71 103	0.24 55	1.26 98	2.48 67	0.06 91	0.47 170	1.31 181	0.29 104	1.04 77	0.24 105

CASnet	0.96 116	0.54 144	0.54 143	0.24 112	0.36 151	0.05 94	0.26 171	0.52 117	0.18 111	0.06 87	0.06 97	0.70 137	0.36 139	0.01 35	4.36 150	1.50 84	0.66 133	0.40 117	2.56 133	0.34 80	3.82 199	4.34 144	0.03 68	0.35 139	1.67 202	0.11 79	1.72 96	0.23 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 117	0.15 58	1.98 239	0.27 128	0.17 80	0.00 1	0.04 74	0.24 91	0.31 138	2.13 227	0.00 1	0.45 99	0.15 86	0.01 35	4.10 141	2.25 155	0.54 114	0.47 142	1.29 84	0.24 55	2.31 151	2.52 70	0.05 83	0.15 83	0.17 93	2.66 200	3.69 163	0.15 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 118	0.95 204	0.32 74	0.06 58	0.17 80	0.01 18	0.03 59	1.49 151	0.07 57	0.78 158	0.00 1	0.46 101	0.64 185	0.19 164	4.75 170	2.06 145	0.26 65	0.20 71	2.78 144	0.36 85	1.26 98	4.60 160	0.07 108	0.17 92	0.11 76	1.53 173	3.70 164	0.04 63

RALCasStereoNet	1.00 118	0.37 117	1.07 196	0.37 163	0.32 142	0.06 107	0.20 162	2.08 183	0.15 100	1.01 172	0.04 91	0.61 126	0.16 93	0.03 76	3.74 120	3.43 215	0.41 94	0.26 84	1.40 92	0.75 171	1.44 107	4.55 158	0.03 68	0.26 116	0.78 157	1.36 169	0.91 76	1.22 164

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 118	0.33 104	0.75 165	0.38 168	0.42 174	0.14 136	0.43 192	0.97 134	0.13 91	1.32 198	0.00 1	0.65 133	0.09 61	0.03 76	4.73 166	1.46 80	0.50 108	0.13 43	3.58 171	0.49 112	1.60 119	4.02 135	0.02 57	0.42 159	0.52 135	0.38 120	3.38 148	0.17 98

IPLGR_C	1.02 121	0.24 78	0.77 168	0.31 140	0.36 151	0.04 83	0.35 182	0.20 82	0.47 157	0.07 88	0.12 110	1.26 173	0.09 61	0.41 222	4.52 155	1.63 97	0.81 147	0.45 137	2.10 115	0.32 74	2.41 157	4.67 165	0.07 108	0.75 211	1.04 170	0.28 102	3.80 171	0.11 88

anonymousdsp2	1.03 122	0.29 90	0.37 104	0.23 108	0.09 59	0.03 75	0.04 74	1.33 144	0.08 65	0.02 78	2.28 216	0.33 76	0.18 101	0.27 191	2.59 77	2.50 168	0.44 98	0.56 156	3.69 173	1.14 201	1.68 127	5.57 189	0.24 175	0.50 174	0.41 128	0.15 83	2.74 122	0.02 52

CIPLG	1.04 123	0.23 73	0.82 174	0.32 145	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.50 160	0.07 88	0.11 106	1.24 170	0.08 55	0.42 224	4.82 175	1.65 101	0.85 155	0.39 116	2.02 113	0.32 74	2.35 153	4.69 166	0.05 83	0.75 211	1.10 172	0.35 117	3.79 170	0.12 92

ACRE	1.04 123	0.24 78	0.80 172	0.33 147	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.48 158	0.08 92	0.14 115	1.30 175	0.09 61	0.45 227	4.77 172	1.62 95	0.82 150	0.43 132	2.08 114	0.33 77	2.40 156	4.72 167	0.06 91	0.74 210	1.10 172	0.28 102	3.80 171	0.11 88

CFNet_pseudo	1.04 123	0.55 145	0.68 152	0.46 182	0.53 184	0.05 94	0.02 43	0.61 124	0.10 79	0.91 166	0.11 106	0.88 155	0.56 176	0.52 240	5.81 210	1.84 115	0.55 120	0.37 107	2.85 146	0.41 93	1.09 90	3.10 98	0.59 243	0.29 125	0.61 145	0.63 134	2.23 109	1.75 179

dd	1.06 126	0.48 135	0.31 70	1.86 240	0.06 45	0.26 189	0.16 146	0.47 113	0.06 53	0.11 94	0.01 83	2.18 194	0.07 50	0.20 169	4.43 151	1.13 43	1.19 191	0.38 112	6.03 204	0.38 87	0.67 62	1.85 45	0.14 137	0.32 130	0.63 148	0.09 73	3.27 141	1.90 186

SA	1.07 127	0.91 200	0.46 133	0.21 99	0.25 121	0.01 18	0.02 43	2.68 217	0.14 93	0.14 103	0.00 1	0.59 116	0.38 144	0.34 204	3.59 114	2.03 135	0.45 99	0.51 146	3.47 169	0.32 74	1.40 103	3.72 120	0.01 30	0.38 152	0.44 131	1.60 176	4.79 224	0.10 81

AACVNet	1.07 127	0.61 157	0.44 118	0.65 198	0.80 206	0.12 124	0.17 150	0.37 101	0.20 115	0.17 107	0.14 115	0.60 120	0.24 118	0.26 187	4.81 173	2.04 141	0.61 128	0.40 117	1.72 105	0.41 93	1.80 138	3.08 96	0.40 212	0.20 101	0.52 135	1.51 172	4.20 202	2.32 195

DLCB_ROB	1.13 129	0.77 183	0.73 162	0.44 179	0.51 183	0.22 180	0.42 188	0.49 114	0.28 135	0.84 161	0.50 150	1.31 176	0.85 214	0.11 140	2.70 81	1.54 88	1.12 186	0.27 88	0.82 63	0.22 51	1.70 129	3.50 111	0.48 233	0.44 168	4.83 264	2.48 198	2.14 107	0.79 145

4D-IteraStereo	1.14 130	0.34 108	1.40 210	0.29 134	0.38 162	0.05 94	0.09 117	2.11 185	0.11 83	0.00 1	0.19 126	0.52 113	0.22 111	0.24 181	3.76 122	3.57 224	0.28 70	0.38 112	2.95 150	0.49 112	3.35 184	5.63 191	0.12 133	0.41 156	0.10 71	0.29 104	3.09 131	0.34 115

LMCR-Stereo	1.14 130	0.56 146	0.72 159	0.31 140	0.31 132	0.14 136	0.06 98	1.38 146	0.28 135	0.33 124	0.12 110	0.86 152	0.20 105	0.26 187	3.99 135	2.00 132	1.20 192	0.37 107	6.02 203	1.76 232	2.41 157	3.82 126	0.07 108	0.55 186	0.52 135	0.51 128	1.50 91	0.67 141

CFNet_RVC	1.14 130	0.65 166	0.92 182	0.35 158	0.40 168	0.14 136	0.13 137	0.11 74	0.18 111	0.86 163	1.15 189	0.67 135	0.17 99	0.08 126	6.26 226	1.31 64	0.70 136	0.40 117	1.62 99	0.29 69	1.93 142	3.03 88	0.06 91	0.43 165	0.95 165	1.90 186	3.91 182	2.07 190

trnet	1.17 133	0.32 96	0.93 185	0.22 101	0.19 89	0.01 18	0.08 109	2.54 208	0.38 144	0.63 149	0.99 182	0.76 143	0.58 179	0.06 110	3.83 126	3.16 198	0.91 163	0.55 154	2.21 119	0.76 173	2.97 170	3.47 109	0.06 91	0.29 125	1.28 180	1.05 156	2.55 117	0.92 152

raftrobust	1.17 133	0.44 128	0.99 188	0.41 173	0.37 156	0.04 83	0.12 133	2.45 204	0.14 93	0.51 141	0.00 1	0.72 138	0.24 118	0.09 130	4.74 167	4.01 246	0.39 90	0.35 106	5.19 196	0.34 80	1.89 140	4.58 159	0.21 162	0.28 122	1.21 179	0.47 123	1.09 78	0.35 117

GMOStereo	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

error version	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-v	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-2	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

CREStereo++_RVC	1.20 139	0.23 73	1.65 224	0.28 132	0.43 176	0.01 18	0.17 150	2.02 177	0.26 133	0.61 148	0.08 102	0.50 110	0.15 86	0.05 101	3.91 131	2.85 184	0.95 168	0.50 145	2.77 143	0.31 72	3.04 173	3.84 128	0.13 134	0.14 78	1.10 172	1.31 168	4.38 211	0.77 144
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
CREStereo	1.20 139	0.33 104	0.95 187	0.24 112	0.19 89	0.01 18	0.06 98	2.65 215	0.54 162	0.64 150	1.05 183	0.72 138	0.59 180	0.07 116	3.92 132	3.45 219	0.86 160	0.42 128	2.19 117	0.72 167	3.10 175	3.56 114	0.10 127	0.29 125	1.20 178	1.09 157	2.54 116	0.90 149
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
HSM	1.20 139	0.35 112	1.10 199	0.59 195	0.56 191	0.05 94	0.09 117	2.87 232	0.31 138	0.13 101	0.53 153	0.76 143	0.13 79	0.05 101	5.24 187	1.26 54	0.85 155	0.30 95	3.45 168	0.50 116	2.38 155	3.35 107	0.10 127	0.55 186	0.74 153	0.86 150	4.16 200	1.08 159

RALAANet	1.21 142	0.40 123	0.56 145	0.37 163	0.31 132	0.20 175	0.15 144	1.87 171	0.20 115	0.51 141	0.01 83	0.49 106	0.26 122	0.07 116	3.97 133	2.32 159	0.48 103	0.73 183	3.41 165	1.09 197	3.06 174	5.24 183	0.02 57	0.50 174	0.74 153	1.14 158	4.11 199	0.54 136

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 142	0.81 190	0.50 137	0.22 101	0.48 182	0.03 75	1.73 236	1.18 140	2.43 259	2.04 224	0.11 106	0.74 140	0.09 61	0.55 241	6.88 237	1.12 41	0.38 88	0.30 95	1.67 101	0.28 67	0.80 71	1.75 43	0.15 142	0.25 114	0.13 81	3.23 206	2.70 120	2.04 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 144	0.71 177	0.44 118	0.45 181	0.34 147	0.04 83	0.16 146	3.05 239	0.12 90	1.32 198	0.00 1	0.93 158	0.34 133	0.05 101	4.57 157	1.86 116	0.81 147	0.48 143	6.00 202	0.34 80	1.95 143	1.30 35	0.31 200	0.91 229	0.33 119	0.95 151	3.93 184	1.14 162

PDISCO_ROB	1.24 145	0.57 150	0.10 38	0.66 199	0.32 142	0.01 18	0.57 204	0.78 128	0.49 159	1.25 191	0.94 181	0.36 77	0.32 130	0.19 164	3.99 135	2.19 152	0.98 170	1.44 246	2.38 121	0.62 146	2.92 168	4.93 175	0.18 153	0.64 196	1.52 197	0.53 129	3.95 188	0.62 139

LoS_RVC	1.27 146	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 191	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 271	3.69 173	0.64 151	4.98 226	4.94 176	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

tt_ll	1.27 146	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 191	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 271	3.69 173	0.64 151	4.98 226	4.94 176	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

psm_up	1.28 148	0.67 170	1.09 198	0.41 173	0.89 212	0.04 83	0.31 175	2.38 198	1.16 215	0.77 155	0.00 1	1.36 177	0.10 69	0.44 225	4.59 160	1.35 69	0.83 152	0.45 137	4.14 181	0.47 104	1.60 119	2.76 75	0.01 30	0.73 208	1.16 176	1.54 174	3.84 174	1.40 166

CES	1.32 149	0.24 78	0.36 98	0.14 89	0.22 105	0.05 94	0.19 159	5.29 284	0.76 186	0.42 136	0.61 165	0.86 152	0.85 214	0.26 187	4.28 146	3.41 214	1.21 194	1.06 222	1.85 110	1.16 208	4.19 207	3.75 121	0.15 142	0.12 67	0.23 109	0.34 116	1.47 90	2.15 193

IPLG	1.33 150	0.40 123	0.76 166	0.29 134	0.28 126	0.01 18	0.09 117	2.25 188	0.31 138	0.40 134	0.28 134	0.37 81	0.74 198	0.31 202	5.67 205	1.89 120	1.26 201	0.95 211	2.86 147	0.47 104	1.18 94	6.06 204	0.06 91	0.66 200	0.63 148	3.73 218	3.86 178	0.11 88

AF-Net	1.33 150	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 211	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

Nwc_Net	1.33 150	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 211	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

STTStereo	1.36 153	0.86 194	0.78 171	0.40 172	0.33 144	0.08 110	1.20 222	0.43 108	1.52 234	1.38 204	0.24 130	2.01 191	0.27 124	0.38 212	9.23 262	1.30 62	0.40 91	0.33 101	1.27 83	0.20 44	1.56 115	1.97 50	0.16 146	0.15 83	0.10 71	1.81 184	3.62 161	4.69 214

raft_robust	1.38 154	0.73 182	0.63 149	0.27 128	0.23 109	0.01 18	0.05 87	3.04 238	0.24 129	1.16 184	0.02 89	0.61 126	0.67 187	0.07 116	3.67 118	2.22 154	0.80 144	0.66 167	5.14 195	0.33 77	3.43 188	6.40 216	0.01 30	0.37 150	1.19 177	1.48 171	2.86 124	0.96 157

APVNet	1.38 154	1.06 216	0.27 65	0.33 147	0.37 156	0.28 192	0.50 198	0.39 103	0.42 151	0.93 167	0.42 147	0.85 150	0.19 104	0.15 154	4.81 173	3.10 197	1.87 233	0.94 209	4.74 192	0.89 184	2.23 150	5.90 196	0.05 83	1.23 243	0.19 98	0.48 124	3.80 171	0.91 150

iResNetv2_ROB	1.40 156	0.83 192	0.41 111	1.30 225	0.37 156	0.05 94	0.14 141	3.17 245	0.20 115	1.97 222	0.28 134	2.49 199	0.40 146	0.06 110	3.78 123	1.57 90	1.08 184	0.22 76	6.10 205	0.67 163	3.61 193	2.04 53	0.26 181	0.83 224	0.62 147	0.54 130	4.07 191	0.71 142

castereo++	1.41 157	0.49 138	0.42 113	0.06 58	0.24 112	0.24 185	0.12 133	0.43 108	0.43 152	0.20 108	0.16 119	1.25 171	0.42 150	0.06 110	4.22 143	3.67 230	1.03 177	0.55 154	2.93 149	0.66 161	4.66 223	6.57 222	0.31 200	0.25 114	1.42 192	1.63 178	3.77 169	1.84 182

UCFNet_RVC	1.41 157	2.75 266	0.68 152	0.60 196	0.80 206	0.26 189	0.16 146	0.28 95	0.23 126	0.93 167	0.37 141	2.60 200	1.05 226	0.07 116	6.13 222	1.33 67	0.70 136	0.52 149	2.48 130	0.62 146	1.87 139	3.20 101	1.04 267	0.35 139	1.83 206	1.96 187	2.11 105	3.29 206

castereo	1.45 159	0.34 108	1.03 193	0.07 70	0.29 130	0.21 179	0.09 117	0.37 101	0.51 161	0.13 101	0.18 125	1.13 164	0.49 164	0.07 116	4.85 176	3.77 234	1.05 180	0.65 165	4.71 191	0.63 149	5.11 230	6.83 229	0.14 137	0.24 111	1.55 198	1.98 188	1.31 82	1.43 167

Sa-1000	1.45 159	0.32 96	0.53 142	0.28 132	0.26 123	0.01 18	0.04 74	2.73 221	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.59 116	0.49 164	0.56 242	6.07 220	2.10 149	0.92 166	0.88 200	4.60 189	0.59 141	1.56 115	6.38 214	0.01 30	0.64 196	2.25 213	1.72 182	5.00 228	0.38 119

PMTNet	1.51 161	0.60 155	1.30 206	0.27 128	0.26 123	0.02 52	0.18 154	0.51 116	0.56 167	0.71 154	0.33 139	0.59 116	0.48 162	0.09 130	6.84 235	3.43 215	0.91 163	0.38 112	6.13 207	0.44 98	4.00 203	3.52 112	0.13 134	0.15 83	3.04 235	1.29 167	1.36 83	3.30 207

ICVP	1.55 162	0.24 78	1.65 224	0.43 177	0.45 178	0.50 202	0.38 186	1.26 143	0.64 175	1.77 215	1.20 190	0.88 155	1.63 236	0.25 186	4.46 152	2.81 183	1.49 219	1.01 217	2.50 131	1.15 205	2.70 160	5.75 193	0.14 137	0.63 193	0.72 152	2.31 193	3.35 147	1.59 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 162	1.14 223	2.48 255	0.89 209	1.23 223	0.43 198	2.08 245	1.86 170	1.63 241	0.29 119	2.10 209	2.43 197	0.13 79	0.49 236	5.11 183	1.26 54	0.83 152	0.05 22	1.74 106	0.49 112	1.04 88	4.92 173	0.16 146	0.76 213	0.49 133	1.14 158	4.64 222	1.98 188

sAnonymous2	1.64 164	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 214	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 209	1.22 237	7.85 220	0.83 181	4.15 205	5.99 198	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

CroCo_RVC	1.64 164	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 214	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 209	1.22 237	7.85 220	0.83 181	4.15 205	5.99 198	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

BEATNet_4x	1.65 166	0.58 152	0.35 91	0.20 96	0.38 162	0.15 148	0.46 195	1.78 164	1.70 246	0.40 134	0.50 150	1.13 164	0.62 184	0.65 245	6.09 221	3.02 190	2.14 240	1.81 262	1.48 95	0.79 176	5.22 232	7.76 256	0.08 114	1.07 238	0.32 118	0.48 124	3.92 183	1.49 170

iinet-f	1.66 167	1.28 229	0.38 106	0.81 207	0.15 75	0.24 185	0.13 137	0.42 106	0.21 124	1.91 219	3.98 245	0.30 68	0.27 124	0.07 116	6.30 228	2.65 176	0.43 97	0.30 95	8.10 226	1.14 201	2.10 148	6.32 210	0.26 181	0.52 179	1.42 192	0.21 94	4.26 204	0.60 137

EGLCR-Stereo	1.68 168	0.23 73	2.17 246	0.08 77	0.28 126	0.09 113	0.09 117	0.50 115	1.17 216	0.11 94	2.55 226	0.62 129	0.67 187	0.03 76	4.24 144	3.69 233	1.12 186	1.22 237	4.58 188	0.59 141	4.19 207	7.51 249	0.24 175	0.68 203	1.05 171	0.64 135	6.73 261	0.33 113

DN-CSS_ROB	1.68 168	0.57 150	1.42 211	0.83 208	0.73 202	0.05 94	0.22 167	2.83 230	0.40 149	1.50 208	3.57 242	1.02 161	0.43 151	0.09 130	4.11 142	1.61 92	1.34 208	0.84 195	8.83 232	0.39 90	4.42 217	3.67 117	0.09 121	1.02 234	0.13 81	0.55 131	3.24 140	1.52 172

AE-Stereo	1.73 170	0.32 96	2.11 244	0.34 151	0.37 156	0.05 94	0.43 192	0.44 110	0.32 141	0.04 84	0.00 1	3.48 209	0.44 152	0.07 116	4.68 165	3.77 234	1.11 185	0.92 206	4.18 182	1.16 208	3.77 198	7.03 233	0.18 153	1.06 237	3.29 243	2.09 189	4.84 225	0.18 99

TANstereo	1.73 170	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 171	1.69 258	9.06 235	3.49 276	3.58 191	4.48 154	3.34 295	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

XX-TBD	1.73 170	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 171	1.69 258	9.06 235	3.49 276	3.58 191	4.48 154	3.34 295	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

GES	1.73 170	0.33 104	0.48 135	0.58 194	0.43 176	0.28 192	0.51 199	2.03 181	0.90 198	1.18 187	0.55 156	0.49 106	0.23 117	0.02 60	8.51 255	2.72 178	1.06 182	0.76 187	9.71 246	1.71 229	3.36 185	4.34 144	0.23 170	0.83 224	0.42 129	0.35 117	2.56 118	2.21 194

test_for_model	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAP-Stereo	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

MIPNet	1.76 174	0.72 179	0.87 179	0.32 145	0.55 187	0.01 18	0.08 109	1.77 163	0.38 144	2.09 225	0.92 179	0.44 97	0.76 202	0.27 191	5.64 200	2.03 135	1.52 221	0.93 208	3.87 177	1.34 216	1.41 105	6.39 215	0.07 108	1.05 236	2.65 223	7.16 257	3.90 181	0.29 110

SACVNet	1.77 180	0.88 196	1.11 200	0.67 200	1.41 236	0.84 216	0.94 212	2.65 215	0.54 162	1.31 196	0.02 89	0.95 159	0.40 146	0.39 213	6.01 219	2.36 162	1.71 227	0.42 128	4.84 193	0.82 178	3.03 172	6.05 203	0.11 130	0.73 208	1.33 184	1.66 180	4.02 189	2.55 200

PS-NSSS	1.79 181	3.17 275	0.42 113	3.20 256	0.92 216	2.08 247	1.19 221	0.39 103	0.16 106	0.38 131	0.00 1	11.59 270	1.18 228	0.50 237	5.15 184	0.89 26	0.71 138	0.28 90	4.31 185	0.17 40	0.97 84	0.64 18	2.37 285	0.19 97	1.58 201	0.76 144	3.28 142	1.77 180

FCDSN-DC	1.87 182	0.93 202	2.12 245	1.84 238	1.62 240	1.35 233	1.17 219	0.74 126	0.46 154	1.19 188	0.30 137	2.02 192	0.48 162	0.28 196	5.91 212	2.18 151	2.34 245	2.10 276	1.30 85	0.47 104	2.99 171	5.42 186	0.57 238	3.93 282	2.22 212	3.45 209	1.45 89	1.56 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 182	0.69 172	1.01 191	0.50 189	0.67 197	0.19 172	1.39 230	1.43 148	0.87 196	0.94 169	0.92 179	5.52 238	0.52 171	1.00 260	7.45 242	1.91 123	1.44 215	1.98 270	3.91 178	1.13 200	1.92 141	4.61 162	0.23 170	1.54 252	0.58 142	3.08 204	2.12 106	3.05 201

test-3	1.89 184	1.05 215	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.35 129	0.42 147	4.22 216	0.35 135	0.03 76	5.92 213	3.44 217	0.64 131	0.66 167	9.08 238	0.54 133	3.27 180	8.02 265	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.87 147

test_1	1.89 184	1.07 218	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.31 122	0.40 145	4.23 218	0.35 135	0.03 76	5.96 216	3.44 217	0.64 131	0.65 165	9.10 239	0.53 124	3.29 181	8.03 266	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.89 148

sCroCo_RVC	1.89 184	0.25 83	0.34 83	0.06 58	0.20 97	0.16 152	0.04 74	0.81 129	1.73 247	1.94 221	0.44 149	1.12 163	0.88 219	0.12 147	4.48 153	5.29 272	2.26 243	1.77 261	5.32 198	2.13 249	5.92 250	7.47 246	0.10 127	0.37 150	0.60 144	1.61 177	4.41 213	1.14 162

test_3	1.92 187	1.16 225	1.42 211	0.44 179	0.39 167	0.14 136	0.20 162	2.79 228	0.17 107	0.38 131	0.41 146	4.32 219	0.36 139	0.03 76	6.25 224	3.34 207	0.68 135	0.67 171	9.18 240	0.53 124	3.20 177	7.85 260	0.06 91	0.80 220	0.95 165	1.27 166	3.85 177	0.94 156

DeepPruner_ROB	1.92 187	0.41 125	0.92 182	0.51 190	0.67 197	0.53 205	2.45 249	1.72 157	0.84 194	1.37 203	2.27 213	0.75 142	0.55 174	0.12 147	8.56 256	2.33 160	1.28 202	1.20 234	2.67 139	0.58 138	6.00 252	4.19 138	0.75 260	0.44 168	0.66 150	6.01 246	3.18 135	0.91 150

AnonymousM	1.93 189	0.21 68	0.42 113	0.06 58	0.06 45	0.26 189	0.01 21	2.70 219	0.56 167	0.36 130	2.56 227	0.59 116	0.53 172	0.50 237	2.91 88	3.30 205	1.21 194	1.06 222	2.18 116	1.68 226	3.82 199	5.56 188	0.40 212	0.50 174	0.21 105	1.57 175	6.55 258	12.23 272

LoS	1.97 190	0.23 73	0.39 108	0.23 108	0.18 83	0.02 52	0.09 117	15.67 312	0.89 197	3.41 268	0.87 176	0.98 160	0.83 212	0.20 169	3.66 116	3.84 241	1.36 211	0.90 204	3.25 158	0.74 169	5.14 231	4.30 143	0.24 175	0.41 156	2.64 222	0.80 146	1.36 83	0.50 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 191	0.65 166	0.87 179	0.77 205	1.17 221	0.72 212	0.24 168	1.75 161	0.66 177	3.33 260	1.75 207	1.49 181	1.91 239	1.68 282	6.75 233	2.30 158	1.12 186	0.69 174	4.33 186	0.50 116	2.08 146	4.26 141	1.07 269	0.77 216	1.43 194	2.18 190	4.16 200	5.20 223

IPLGR	2.02 192	0.67 170	0.81 173	0.38 168	0.47 181	0.01 18	0.08 109	1.39 147	0.28 135	2.32 230	2.30 219	0.46 101	0.79 206	0.20 169	6.88 237	1.99 130	1.44 215	1.35 243	5.56 199	1.85 235	2.94 169	6.20 208	0.06 91	1.13 240	3.39 246	6.80 253	3.93 184	0.75 143

FADNet-RVC	2.02 192	0.32 96	0.74 164	0.33 147	1.23 223	0.05 94	3.02 261	0.60 123	0.24 129	1.02 173	0.31 138	6.30 245	0.33 131	0.34 204	10.06 269	2.10 149	0.84 154	0.81 193	6.91 212	1.97 238	2.36 154	3.78 124	0.20 161	0.61 191	1.94 209	1.65 179	3.28 142	3.13 203

PA-Net	2.07 194	0.95 204	1.62 223	0.31 140	2.13 256	0.17 163	0.70 208	0.21 83	1.90 250	0.84 161	1.44 197	0.30 68	0.21 109	0.84 254	7.47 243	1.66 102	0.38 88	0.37 107	1.25 81	0.74 169	1.66 126	4.96 178	0.64 247	0.51 177	1.03 169	11.53 290	2.31 111	9.73 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 195	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 195	1.41 234	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 212	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 167	0.43 220	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217

Abc-Net	2.13 195	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 195	1.41 234	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 212	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 167	0.43 220	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 197	2.03 251	1.44 214	1.52 230	2.14 257	1.79 244	1.07 217	1.88 173	1.10 211	1.33 200	1.43 196	5.96 242	0.51 168	0.34 204	5.92 213	1.93 124	1.03 177	0.41 127	4.12 180	0.95 190	1.69 128	6.00 200	0.26 181	0.81 221	0.61 145	1.42 170	6.77 262	3.73 210

FINET	2.25 198	0.61 157	1.06 195	0.48 185	0.55 187	0.75 215	0.98 214	1.18 140	1.87 249	0.30 120	3.46 241	1.25 171	2.35 243	0.80 253	14.13 296	2.94 187	1.14 189	0.42 128	2.74 142	1.28 212	2.71 161	4.08 136	0.43 220	1.24 244	3.04 235	5.74 243	1.70 95	3.42 208

FADNet	2.26 199	0.45 130	0.77 168	0.54 193	1.08 219	0.02 52	3.28 264	0.88 130	0.38 144	0.80 159	0.57 158	2.60 200	0.50 167	0.67 247	9.91 268	1.94 126	0.91 163	1.08 224	9.92 249	1.76 232	2.78 162	4.21 139	0.11 130	0.47 170	2.92 232	3.57 211	3.57 159	5.35 225

gcap_with_dpt	2.27 200	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 246	0.74 198	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 213	1.62 253	5.97 200	1.15 205	4.25 209	6.32 210	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

GCAP-BAT	2.27 200	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 246	0.74 198	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 213	1.62 253	5.97 200	1.15 205	4.25 209	6.32 210	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

s12784h	2.36 202	2.32 260	2.69 259	1.64 231	0.77 205	0.08 110	0.06 98	2.09 184	0.54 162	1.17 185	0.13 113	1.69 187	0.67 187	0.04 94	3.36 106	3.26 203	1.00 175	0.40 117	3.79 176	0.49 112	5.47 239	4.44 148	0.16 146	0.38 152	3.34 245	5.45 241	7.07 265	11.25 268

R-Stereo Train	2.40 203	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 227	1.04 219	7.24 214	1.14 201	5.08 228	7.81 257	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226

RAFT-Stereo	2.40 203	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 227	1.04 219	7.24 214	1.14 201	5.08 228	7.81 257	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 205	0.72 179	1.28 203	0.73 204	0.84 211	0.04 83	0.16 146	2.58 211	0.98 201	3.09 252	0.72 172	1.71 189	0.16 93	0.07 116	5.25 188	3.37 209	0.81 147	1.04 219	10.31 254	2.51 260	5.56 240	5.11 179	1.16 272	0.94 232	3.03 234	8.41 267	4.87 226	0.64 140

NCCL2	2.48 206	2.35 261	1.52 217	1.33 227	1.96 252	0.23 181	1.25 226	1.33 144	1.30 223	1.63 210	2.57 228	1.38 178	0.55 174	0.40 215	7.49 245	2.59 173	1.77 232	0.67 171	2.58 135	0.83 181	3.36 185	6.56 221	1.66 279	1.53 251	4.71 263	4.33 225	4.24 203	6.90 242

GEStereo_RVC	2.49 207	0.90 198	1.02 192	1.03 219	0.74 203	1.57 239	1.21 223	2.68 217	0.58 169	0.77 155	0.39 142	2.62 203	0.36 139	0.11 140	4.94 179	4.65 255	2.05 236	2.17 277	9.07 237	2.10 248	3.74 197	9.71 298	0.55 235	1.49 248	0.81 161	0.84 149	4.45 214	6.73 241

MSMDNet	2.61 208	0.70 175	1.72 230	0.38 168	0.62 195	0.23 181	0.18 154	3.09 241	0.67 178	1.02 173	2.22 212	1.22 169	2.43 245	0.35 209	5.26 190	6.79 299	1.36 211	0.58 158	10.46 256	3.11 272	6.34 260	7.92 261	0.41 216	0.76 213	2.48 218	3.98 223	3.04 129	3.06 202

GANet-ADL	2.63 209	0.65 166	2.25 248	1.16 221	1.13 220	1.61 240	0.77 210	1.97 175	1.02 208	3.19 257	3.22 236	1.48 179	0.33 131	0.03 76	6.00 218	4.08 248	2.52 250	0.78 191	7.88 222	2.05 243	3.56 190	6.68 226	0.27 187	0.86 226	1.51 196	6.92 255	5.25 234	3.84 211

cross-raft	2.64 210	0.79 186	1.76 231	0.43 177	0.89 212	0.23 181	0.18 154	3.08 240	0.70 179	0.77 155	2.13 210	1.21 166	0.69 191	0.41 222	5.43 193	5.90 279	1.22 199	0.59 159	10.82 259	1.85 235	6.50 261	8.26 271	0.45 225	0.63 193	2.66 224	4.41 227	4.46 215	4.88 216

GANetREF_RVC	2.72 211	1.88 246	1.03 193	2.10 245	1.40 234	1.09 226	0.21 165	4.74 275	1.62 240	3.74 275	0.06 97	10.56 267	0.82 211	0.10 135	4.53 156	1.59 91	1.29 203	0.98 212	6.76 210	0.75 171	3.12 176	2.45 66	0.21 162	1.71 254	4.31 255	3.74 219	7.02 264	5.71 229
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
UDGNet	2.73 212	1.17 226	0.42 113	10.90 292	5.53 284	8.65 288	3.60 269	1.70 156	0.27 134	0.22 113	0.12 110	0.80 147	0.12 76	9.72 312	4.00 137	1.35 69	0.73 139	0.54 152	3.02 155	0.60 143	2.78 162	6.16 207	3.41 297	0.29 125	1.70 203	1.69 181	3.06 130	1.10 160

MLCV	2.73 212	0.66 169	0.90 181	2.64 252	1.41 236	1.10 227	1.01 215	3.58 258	0.61 171	3.69 274	4.23 248	5.51 237	3.78 261	0.11 140	5.65 202	2.01 134	1.68 225	0.87 198	10.28 253	1.26 210	3.32 183	5.13 181	0.34 205	2.60 269	2.68 227	3.08 204	4.10 198	1.55 173

RGC	2.76 214	2.10 256	5.00 280	1.68 232	1.94 249	1.93 245	1.23 224	2.03 181	1.49 232	0.88 165	4.67 253	2.77 204	2.63 248	0.70 249	5.76 209	1.89 120	1.20 192	0.48 143	4.42 187	1.33 215	2.66 159	6.08 205	0.21 162	1.11 239	2.55 219	5.20 236	5.35 237	7.17 245

Reg-Stereo(zero)	2.80 215	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 206	0.80 207	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 241	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 213	7.15 234	0.64 247	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

HI	2.80 215	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 206	0.80 207	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 241	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 213	7.15 234	0.64 247	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 217	1.26 228	0.34 83	1.44 228	2.86 268	4.15 267	1.24 225	2.76 227	0.98 201	6.41 305	3.42 239	7.88 254	0.71 194	0.04 94	3.70 119	3.23 202	0.59 124	0.66 167	5.00 194	1.09 197	3.83 201	6.59 224	0.08 114	0.26 116	0.53 138	1.83 185	4.26 204	11.30 269

Any-RAFT	2.91 218	0.59 154	3.81 270	0.35 158	0.57 192	0.02 52	0.11 131	2.92 233	0.63 174	0.50 140	3.78 243	3.92 214	0.36 139	0.16 159	6.57 232	3.98 245	0.87 162	0.87 198	8.59 229	0.61 145	5.45 238	6.20 208	0.42 219	0.49 172	5.12 269	9.91 279	3.30 144	8.42 252

CASS	2.93 219	1.06 216	2.39 251	2.21 248	1.17 221	0.52 204	2.81 256	2.79 228	1.05 210	1.80 217	3.40 238	1.68 186	0.59 180	0.05 101	4.51 154	3.20 201	5.58 284	1.31 242	9.56 244	1.64 225	7.26 274	7.98 263	0.05 83	0.66 200	3.62 251	2.70 201	4.35 208	5.22 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 219	1.75 244	0.35 91	3.49 260	9.49 300	1.73 243	4.02 271	0.70 125	3.19 267	0.69 152	1.51 199	0.60 120	0.34 133	0.14 153	7.97 250	3.53 222	1.21 194	0.76 187	4.64 190	0.73 168	2.31 151	4.11 137	0.65 250	0.58 188	15.77 308	3.70 217	3.75 168	1.43 167

RAFT-Test	3.05 221	0.69 172	1.82 234	1.09 220	0.81 208	0.25 187	0.43 192	3.13 243	0.76 186	1.06 175	6.42 271	1.03 162	0.91 221	0.35 209	5.61 199	6.66 297	1.32 207	0.61 162	10.76 258	1.74 231	6.54 265	7.48 247	0.56 236	0.59 189	2.76 229	10.02 280	4.56 219	4.35 213

PWCDC_ROB	3.09 222	0.52 141	0.24 57	0.38 168	0.92 216	0.25 187	0.37 184	1.16 139	8.67 298	0.14 103	2.36 221	0.85 150	32.24 318	0.72 251	6.25 224	3.40 213	2.00 235	0.94 209	2.65 138	1.03 196	3.63 194	9.35 295	0.27 187	0.68 203	0.55 139	0.69 138	1.44 88	1.79 181

RTSC	3.11 223	0.95 204	1.93 237	0.51 190	0.89 212	1.05 225	2.90 260	1.64 154	1.98 252	2.28 229	2.71 230	1.60 184	1.14 227	1.24 268	11.23 278	4.78 260	4.92 282	2.00 273	8.11 227	1.61 224	4.78 224	6.97 232	0.34 205	1.52 249	1.35 185	1.21 165	4.60 221	9.80 263

EKT-Stereo	3.12 224	0.79 186	2.25 248	0.51 190	0.38 162	0.57 208	1.87 240	3.36 250	1.32 224	2.03 223	5.99 265	1.48 179	0.75 201	0.44 225	7.79 247	6.14 284	1.47 218	3.22 291	8.95 234	2.82 270	6.93 273	8.34 278	0.17 151	0.49 172	4.41 257	4.95 233	5.40 240	1.57 176

SGM-Forest	3.19 225	2.07 253	0.45 131	6.33 275	2.00 253	2.67 255	0.10 129	1.46 149	0.76 186	2.49 233	0.91 178	6.65 252	6.47 267	0.48 233	6.84 235	3.08 194	0.85 155	0.33 101	3.65 172	0.62 146	2.81 165	5.69 192	0.84 263	1.18 241	3.88 252	3.84 221	11.86 292	7.73 249
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 226	2.76 267	1.07 196	0.70 203	2.26 261	2.09 248	2.76 255	1.00 135	5.91 287	1.91 219	1.10 187	1.28 174	0.78 204	1.43 276	8.09 251	3.52 221	1.51 220	1.18 232	8.68 230	2.26 252	3.23 178	6.00 200	1.89 281	1.20 242	3.12 240	7.80 264	3.41 151	10.10 264

HSM-Net_RVC	3.23 227	1.35 231	1.70 228	2.82 254	2.07 255	0.73 213	0.46 195	3.48 255	1.14 212	3.44 269	5.99 265	8.07 256	3.38 257	0.27 191	5.71 208	2.35 161	1.54 222	0.27 88	3.44 167	1.35 217	4.35 215	6.00 200	0.70 255	3.05 274	4.68 262	6.45 249	6.23 253	6.18 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 228	2.02 248	0.23 55	11.87 294	0.54 186	14.65 298	0.80 211	1.81 165	0.62 172	1.13 180	1.57 201	9.30 261	3.23 254	0.39 213	4.06 140	3.79 236	1.23 200	0.88 200	7.24 214	1.02 195	4.54 219	6.58 223	0.29 191	0.54 184	0.78 157	2.46 196	4.48 217	1.87 184

test-1	3.29 229	0.29 90	1.96 238	0.33 147	0.26 123	0.23 181	0.42 188	3.11 242	0.84 194	3.35 264	3.99 246	5.66 240	0.78 204	0.19 164	6.33 229	6.00 281	1.70 226	1.62 253	10.71 257	1.73 230	5.37 236	9.64 297	0.07 108	0.76 213	3.30 244	6.12 248	5.48 241	8.68 256

XPNet_ROB	3.41 230	2.62 263	1.58 222	0.80 206	1.56 238	1.24 232	0.96 213	0.89 131	1.54 236	1.17 185	3.26 237	26.85 296	0.38 144	0.40 215	6.47 230	2.54 171	3.57 262	0.89 202	3.41 165	1.26 210	3.53 189	7.67 253	0.87 264	0.64 196	0.96 167	2.39 194	9.98 284	4.70 215

Anonymous3	3.42 231	0.60 155	0.93 185	0.09 81	1.35 229	0.50 202	0.03 59	3.46 254	1.28 222	1.11 178	0.80 174	10.89 268	1.36 233	0.45 227	8.96 259	6.97 303	3.85 264	3.08 289	11.46 261	2.32 256	7.35 276	12.18 316	0.38 210	0.51 177	1.75 204	3.57 211	5.30 235	1.85 183

GwcNet-ADL	3.44 232	3.11 274	3.40 267	3.24 257	2.51 262	0.88 218	0.42 188	2.96 234	0.71 180	3.80 279	7.12 278	7.96 255	1.21 229	0.20 169	4.76 171	4.86 264	2.42 248	0.72 181	8.04 225	2.75 269	3.31 182	5.54 187	0.28 190	1.76 256	2.68 227	5.24 237	4.37 209	8.53 254

NaN_ROB	3.44 232	1.18 227	1.20 202	0.92 211	3.15 270	0.73 213	1.61 234	3.36 250	2.57 262	0.98 171	1.25 191	21.11 288	0.77 203	1.26 270	5.06 182	1.79 112	1.06 182	0.76 187	2.52 132	1.44 219	1.95 143	3.82 126	0.52 234	1.30 245	4.05 253	10.09 282	4.78 223	13.66 278

EAI-Stereo	3.47 234	1.08 220	3.31 266	1.01 218	2.20 259	0.86 217	2.15 246	3.02 237	2.01 253	0.21 109	6.99 276	3.36 208	0.71 194	0.17 160	8.65 257	6.60 295	1.21 194	1.15 230	10.39 255	1.82 234	4.60 220	8.03 266	0.69 253	1.76 256	2.14 211	5.97 245	7.35 269	6.22 237

NOSS_ROB	3.47 234	3.88 283	0.50 137	2.22 249	1.85 246	2.58 254	0.05 87	2.70 219	1.59 238	3.61 271	1.69 205	2.61 202	3.90 263	1.01 261	9.33 263	5.76 277	3.02 257	1.87 267	2.83 145	1.09 197	5.42 237	6.93 230	0.46 227	3.37 278	3.09 239	10.15 283	8.01 276	4.05 212

HH	3.49 236	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 234	0.81 209	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 171	1.08 224	9.91 247	2.70 267	7.76 280	8.27 273	0.57 238	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

HanStereo	3.49 236	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 234	0.81 209	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 171	1.08 224	9.91 247	2.70 267	7.76 280	8.27 273	0.57 238	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

MSKI-zero shot	3.55 238	0.69 172	1.78 233	0.20 96	0.41 170	0.19 172	0.14 141	3.13 243	0.94 200	0.80 159	6.42 271	3.89 213	0.60 183	0.03 76	5.84 211	6.80 300	1.44 215	1.01 217	11.77 263	2.28 253	6.56 267	8.63 280	0.24 175	0.71 205	4.66 261	11.34 288	7.75 272	7.55 247

PSMNet-ADL	3.55 238	0.87 195	1.70 228	1.71 234	2.00 253	1.21 229	0.69 207	2.55 210	1.91 251	4.36 290	7.71 285	4.22 216	7.85 274	0.10 135	7.75 246	5.27 270	2.09 239	0.89 202	11.92 265	2.07 244	4.52 218	6.13 206	0.70 255	0.67 202	2.07 210	4.52 230	8.78 279	1.62 178

gcap-zeroshot	3.56 240	0.56 146	4.08 272	1.72 235	0.53 184	1.55 238	1.78 238	3.23 248	0.64 175	2.75 238	6.71 273	6.50 249	0.68 190	0.48 233	6.48 231	6.49 292	1.21 194	1.11 227	16.59 275	2.54 261	5.24 233	8.27 273	1.30 275	0.79 218	3.27 242	5.01 234	4.56 219	1.94 187

model_zeroshot	3.58 241	0.49 138	2.22 247	1.96 241	0.99 218	0.34 195	0.18 154	2.98 235	0.43 152	2.44 232	5.28 256	4.75 226	0.54 173	0.17 160	8.97 260	6.14 284	1.71 227	1.15 230	15.06 272	1.29 213	5.77 248	7.73 255	0.26 181	0.43 165	5.63 273	5.85 244	5.24 232	8.66 255

ADCP+	3.65 242	2.02 248	2.68 258	1.32 226	1.94 249	1.22 230	4.40 274	1.11 138	9.44 301	1.76 214	5.45 258	9.05 259	0.37 143	0.98 259	6.99 239	2.36 162	0.61 128	0.92 206	6.14 208	0.94 189	2.80 164	5.58 190	0.36 209	0.63 193	3.00 233	12.42 293	3.57 159	10.51 265

TRStereo	3.75 243	3.07 272	7.59 299	0.37 163	0.17 80	7.92 283	0.24 168	2.99 236	0.91 199	2.72 237	1.68 204	5.88 241	0.65 186	0.15 154	5.57 198	5.35 274	0.86 160	0.80 192	7.01 213	1.31 214	4.10 204	7.50 248	0.34 205	0.43 165	2.67 226	12.33 292	12.84 294	5.90 231

XX-Stereo	3.82 244	0.53 142	2.00 242	1.20 222	0.31 132	0.38 196	0.57 204	1.46 149	0.40 149	2.50 234	7.33 281	5.11 231	1.04 225	0.11 140	7.05 240	6.53 293	1.29 203	0.81 193	7.44 219	0.89 184	4.26 211	5.80 194	0.45 225	0.39 154	27.22 320	3.57 211	5.16 231	9.43 258

HBP-ISP	4.03 245	3.61 278	4.65 276	4.90 271	2.67 263	3.96 266	0.21 165	4.13 269	1.33 225	3.40 266	4.53 251	5.06 229	0.59 180	1.99 287	8.66 258	8.18 314	1.95 234	1.49 248	3.09 157	1.55 222	5.74 242	9.32 294	0.67 252	2.28 264	3.06 237	5.01 234	10.99 288	5.93 234

IGEV_Zeroshot_test	4.05 246	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.27 252	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.09 225	8.67 293	4.78 227	1.00 223	0.23 180	5.53 196	6.82 302	1.05 180	0.73 183	9.30 243	1.98 240	7.38 277	8.89 285	0.47 229	0.72 206	5.72 275	5.34 239	5.93 247	7.12 243

IGEV-FE	4.06 247	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.26 251	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.17 228	8.65 291	4.81 228	1.00 223	0.24 181	5.53 196	6.81 301	1.03 177	0.73 183	9.29 241	1.98 240	7.41 278	8.89 285	0.47 229	0.72 206	5.74 276	5.34 239	5.94 248	7.13 244

anonymity	4.07 248	0.78 184	6.15 293	1.49 229	0.74 203	0.48 199	0.49 197	3.72 260	1.65 242	2.70 235	20.70 330	3.99 215	0.88 219	0.28 196	5.31 191	6.26 288	1.14 189	0.71 179	7.91 223	1.58 223	4.27 212	8.17 270	0.41 216	0.61 191	4.86 266	9.60 278	5.48 241	9.41 257

ADCL	4.20 249	3.62 279	2.45 253	1.72 235	1.80 243	3.15 259	4.53 277	2.29 189	13.19 308	2.81 239	4.88 255	2.96 205	0.72 196	1.36 275	7.16 241	2.76 181	2.35 246	2.20 278	6.83 211	2.31 255	6.19 256	6.77 228	1.40 276	1.47 247	6.63 283	6.49 250	4.40 212	11.08 267

dad	4.27 250	0.90 198	0.38 106	10.18 291	1.67 241	1.51 237	12.20 301	12.33 303	0.11 83	3.40 266	0.00 1	1.94 190	3.49 258	0.26 187	6.16 223	1.44 78	1.74 231	0.71 179	14.06 271	0.66 161	3.23 178	4.00 134	0.21 162	1.02 234	6.09 279	0.19 90	17.62 306	9.71 261

FC-DCNN	4.43 251	4.58 286	5.93 290	9.82 290	4.79 281	8.76 289	4.48 276	4.47 271	1.65 242	2.91 247	2.13 210	6.53 250	2.41 244	0.30 199	4.57 157	2.52 169	2.76 256	1.21 235	3.98 179	0.89 184	3.66 195	4.91 172	0.73 259	4.23 286	8.24 286	6.03 247	7.69 270	9.53 260

zero-FE	4.46 252	2.02 248	0.20 47	18.26 300	2.74 265	20.82 306	6.55 285	1.82 166	0.71 180	1.31 196	3.02 235	10.50 266	3.67 260	0.45 227	4.35 149	3.50 220	1.30 205	1.59 252	13.37 269	1.37 218	5.58 241	7.41 243	0.31 200	0.54 184	0.79 159	2.41 195	4.46 215	1.50 171

iResNet	4.46 252	0.88 196	0.92 182	2.61 251	2.85 266	4.95 270	1.38 227	4.97 278	1.33 225	3.66 273	3.45 240	12.37 271	16.29 296	0.06 110	9.09 261	3.33 206	2.53 251	1.85 265	16.79 277	2.68 266	4.65 222	4.29 142	0.25 179	4.69 291	1.88 208	4.19 224	5.32 236	3.22 205

FADNet_RVC	4.48 254	2.12 257	1.42 211	3.57 262	3.69 272	1.20 228	2.37 248	2.30 190	1.42 231	1.77 215	4.48 250	9.79 263	6.84 272	1.84 286	12.73 288	3.36 208	3.55 261	4.20 298	17.52 278	3.76 280	5.93 251	8.26 271	0.72 257	1.64 253	1.78 205	3.63 215	5.12 229	5.99 235

LALA_ROB	4.53 255	4.80 288	1.68 226	1.27 224	2.16 258	2.28 253	1.42 231	1.88 173	2.60 263	2.71 236	5.56 259	33.12 301	0.72 196	0.88 256	10.88 276	2.59 173	3.47 260	1.83 264	4.21 183	2.04 242	4.39 216	7.30 239	0.41 216	1.52 249	2.35 216	3.60 214	8.94 280	7.68 248

DAS	4.65 256	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 273	6.50 268	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 274	2.26 279	10.21 250	5.35 292	6.51 263	7.66 251	0.57 238	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

SepStereo	4.65 256	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 273	6.50 268	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 274	2.26 279	10.21 250	5.35 292	6.51 263	7.66 251	0.57 238	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

iRaft-Stereo_20w	4.82 258	1.53 235	8.41 306	7.63 281	1.90 247	3.40 262	1.71 235	3.40 252	2.25 256	3.58 270	9.41 301	3.70 210	1.31 230	0.48 233	5.41 192	5.85 278	1.31 206	0.85 196	9.58 245	1.92 237	5.27 234	7.69 254	0.65 250	0.77 216	4.40 256	14.15 300	11.18 289	12.46 274

FC-DCNN v2	4.85 259	4.85 289	6.16 294	11.18 293	5.04 282	9.41 290	4.33 272	5.45 285	2.13 255	2.92 248	2.41 222	6.96 253	3.28 255	0.29 198	4.66 163	2.49 166	2.73 253	1.13 229	4.30 184	0.89 184	3.66 195	4.92 173	0.72 257	4.22 285	9.66 296	6.86 254	9.29 281	10.92 266

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 260	1.32 230	8.08 302	2.22 249	1.40 234	5.53 271	2.05 243	3.43 253	3.32 269	3.75 276	12.29 308	5.33 233	1.84 237	0.33 203	5.97 217	7.09 305	1.62 223	1.81 262	10.22 252	2.59 263	6.85 270	8.81 282	0.47 229	2.00 261	5.18 270	13.24 298	6.40 256	11.37 270

ccs_rob	4.98 260	1.51 234	2.53 256	2.16 246	0.89 212	3.24 260	1.79 239	4.91 277	1.34 227	4.26 287	15.64 319	28.82 297	10.34 283	0.50 237	6.81 234	5.55 275	2.39 247	1.57 250	6.45 209	2.16 250	6.28 259	6.95 231	0.40 212	2.33 265	1.38 187	2.46 196	4.37 209	7.31 246

SHD	5.09 262	1.15 224	3.12 264	1.80 237	1.94 249	1.71 242	2.82 257	5.09 281	4.76 284	2.82 242	5.39 257	5.07 230	9.79 282	0.87 255	11.37 280	6.33 291	4.71 278	2.67 286	13.97 270	3.50 278	7.31 275	8.29 277	0.44 223	3.88 281	5.02 268	7.49 262	4.03 190	12.20 271

ETE_ROB	5.10 263	4.12 284	1.76 231	1.25 223	2.22 260	2.82 256	2.07 244	1.56 152	4.21 280	1.88 218	5.58 261	37.59 309	0.86 218	1.44 277	10.38 272	2.80 182	4.20 272	0.98 212	5.24 197	1.97 238	4.87 225	7.58 250	0.77 262	1.38 246	2.34 215	3.79 220	15.93 303	8.21 251

CSAN	5.32 264	2.66 264	1.69 227	3.30 258	3.85 274	2.05 246	2.31 247	5.00 280	4.86 285	3.78 278	2.69 229	17.88 285	11.82 287	1.17 267	10.17 270	1.96 128	2.51 249	1.35 243	6.12 206	2.50 259	3.97 202	4.60 160	0.56 236	2.97 273	6.49 281	16.18 306	7.96 275	13.30 277

ITSA-stereo	5.42 265	2.29 259	1.89 236	8.97 287	3.88 275	1.23 231	2.54 250	4.47 271	3.35 273	4.35 289	7.59 282	10.18 264	12.92 290	3.00 291	7.80 248	5.16 267	3.85 264	1.88 268	8.77 231	2.09 247	6.00 252	7.39 240	1.42 277	3.60 279	4.84 265	7.18 260	5.13 230	14.47 281

DCVSM-stereo	5.54 266	0.78 184	3.12 264	3.47 259	1.28 225	7.98 284	1.05 216	4.59 274	2.29 257	5.25 299	7.93 289	23.24 291	12.85 289	0.71 250	9.52 266	4.20 250	2.06 238	1.36 245	16.58 274	3.56 279	5.30 235	5.91 197	2.46 286	3.65 280	2.66 224	6.64 251	5.48 241	5.70 228

CC-Net-ROB	5.62 267	8.62 300	1.87 235	23.08 304	6.72 293	15.74 300	8.55 295	0.45 111	0.82 191	1.55 209	0.00 1	24.53 292	3.35 256	3.39 296	5.49 194	0.89 26	2.73 253	1.76 260	12.04 266	0.82 178	1.32 101	1.73 42	9.22 310	0.42 159	3.22 241	2.53 199	2.45 115	8.44 253

DDVS	5.69 268	1.54 236	2.40 252	1.70 233	2.85 266	2.20 249	1.17 219	5.90 288	4.00 277	4.08 282	18.83 325	25.64 294	8.12 277	1.56 279	8.35 254	7.04 304	2.73 253	2.05 274	11.37 260	4.73 285	6.54 265	8.98 289	0.34 205	1.71 254	1.84 207	3.53 210	6.53 257	7.90 250

XQC	5.77 269	3.33 276	2.00 242	3.49 260	4.00 276	3.75 265	3.56 266	6.60 291	3.33 270	2.89 245	5.57 260	6.45 248	8.10 276	1.78 284	12.28 284	5.97 280	4.03 270	1.85 265	11.48 262	3.98 282	6.63 268	9.37 296	0.62 244	2.51 267	9.28 293	15.19 303	11.40 291	6.32 240

SFCPSM	5.84 270	2.89 270	1.36 209	1.97 242	1.59 239	1.65 241	0.56 203	2.54 208	4.75 283	3.16 254	7.74 286	15.48 280	23.57 304	1.24 268	11.21 277	4.79 261	2.53 251	1.55 249	22.65 294	7.42 299	4.60 220	6.67 225	0.69 253	2.33 265	4.62 258	4.35 226	6.18 252	9.49 259

RTS	6.13 271	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 257	1.31 230	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 294	2.52 282	18.82 281	3.48 274	6.23 257	8.15 268	1.11 270	1.90 259	8.24 286	21.58 319	6.64 259	21.79 297

RTSA	6.13 271	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 257	1.31 230	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 294	2.52 282	18.82 281	3.48 274	6.23 257	8.15 268	1.11 270	1.90 259	8.24 286	21.58 319	6.64 259	21.79 297

CBMV	6.33 273	3.75 280	1.57 221	3.96 265	3.58 271	2.97 257	1.75 237	3.89 264	2.67 264	4.14 283	2.72 231	14.42 277	3.85 262	0.73 252	10.81 275	6.26 288	4.67 277	2.29 281	9.29 241	1.51 220	8.03 284	7.42 244	0.63 245	6.58 307	6.79 284	7.57 263	20.00 309	28.98 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 274	2.03 251	2.98 261	1.85 239	2.88 269	3.58 263	6.75 287	4.57 273	12.25 305	3.05 251	7.04 277	4.71 225	1.88 238	2.57 290	14.38 302	6.24 287	6.31 289	4.36 301	12.98 268	3.18 273	11.94 310	11.62 313	1.98 282	4.21 284	6.60 282	10.55 284	6.27 254	14.36 280

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 275	1.86 245	7.76 300	2.86 255	2.71 264	7.05 279	3.15 262	3.93 267	4.88 286	4.54 291	11.42 305	5.15 232	2.03 240	0.06 110	10.49 274	8.30 315	2.05 236	1.28 241	37.56 313	2.22 251	6.07 254	9.22 291	0.40 212	0.89 228	4.29 254	12.82 296	6.10 251	12.31 273

WQFJA1++	6.49 276	0.92 201	0.22 51	35.88 314	0.46 180	36.70 318	37.76 318	0.30 97	0.78 189	3.23 258	0.20 127	6.64 251	6.50 268	0.21 176	4.34 148	4.12 249	0.80 144	0.77 190	8.12 228	1.51 220	3.42 187	5.20 182	0.23 170	0.27 119	0.21 105	9.19 274	3.51 154	3.65 209

AMNet	6.93 277	3.82 282	2.53 256	4.00 266	5.78 286	6.99 278	3.24 263	2.46 205	2.51 261	3.39 265	6.36 270	9.40 262	2.06 241	7.30 307	5.92 213	9.99 321	13.66 313	7.81 317	8.03 224	7.76 303	11.45 307	8.81 282	2.81 288	4.73 292	5.75 277	7.80 264	13.20 295	19.55 292

CBMV_ROB	7.04 278	2.92 271	2.91 260	8.40 285	6.54 292	5.80 273	3.57 267	5.09 281	2.49 260	3.84 281	4.70 254	21.33 289	14.76 294	0.47 231	10.48 273	3.84 241	3.13 258	1.58 251	12.20 267	8.81 305	6.17 255	5.80 194	0.47 229	3.14 276	9.16 292	15.50 305	13.69 297	13.29 276

ADCMid	7.46 279	4.47 285	5.08 281	2.16 246	4.40 279	5.87 274	8.05 291	9.24 295	12.39 306	3.16 254	7.69 284	10.20 265	10.41 284	3.13 293	12.60 287	5.58 276	5.05 283	2.83 288	19.52 285	4.27 283	8.70 291	10.59 308	5.48 304	2.86 271	5.69 274	10.08 281	5.48 241	16.37 284

ADCPNet	7.46 279	2.07 253	4.11 273	2.81 253	6.39 289	3.36 261	8.24 292	5.53 286	7.83 295	3.76 277	7.86 287	5.53 239	14.04 292	3.15 294	13.54 293	6.64 296	4.80 279	2.06 275	18.97 284	5.05 290	8.54 289	10.30 306	2.99 290	2.59 268	9.61 295	17.77 308	7.74 271	16.22 283

PWC_ROB	7.58 281	2.00 247	5.48 286	0.90 210	1.32 228	2.25 250	5.46 281	2.83 230	16.84 316	3.83 280	8.10 290	5.42 236	39.62 325	1.01 261	9.69 267	5.15 266	6.62 290	4.25 299	16.71 276	4.76 287	8.56 290	10.40 307	0.63 245	4.96 296	3.07 238	3.69 216	7.15 268	24.07 304

FAT-Stereo	7.68 282	2.26 258	8.90 308	7.33 280	12.67 307	6.25 276	3.58 268	7.41 292	3.60 275	5.82 301	12.39 309	18.45 286	9.06 279	1.35 274	12.36 285	6.54 294	3.93 266	4.03 297	15.97 273	6.36 295	7.78 282	9.24 292	0.76 261	5.29 301	3.49 249	6.98 256	8.20 277	17.22 287

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 283	3.78 281	1.17 201	9.35 288	4.27 278	8.06 285	8.52 294	11.24 301	8.55 297	4.88 297	4.04 247	17.24 283	9.50 281	6.06 306	14.53 304	3.53 222	2.28 244	1.12 228	19.59 287	2.56 262	8.24 287	9.72 299	3.14 293	2.11 262	11.98 301	14.76 301	10.14 285	14.15 279

ACV-stereo	8.68 284	5.35 292	4.89 278	8.31 284	1.79 242	11.62 294	4.37 273	3.80 263	6.01 288	5.33 300	7.17 279	6.07 244	26.41 307	1.30 271	11.88 281	10.16 323	6.25 288	2.60 284	51.34 329	14.45 318	9.06 296	8.91 287	1.00 265	2.60 269	2.32 214	8.54 272	7.07 265	5.71 229

pmcnn	8.69 285	3.07 272	2.45 253	6.53 277	5.75 285	7.18 280	4.96 278	4.79 276	2.03 254	4.24 286	12.14 307	19.36 287	21.49 302	0.91 257	9.48 264	6.75 298	6.67 291	4.39 302	22.61 293	5.09 291	10.91 306	7.84 259	4.51 301	5.07 298	6.90 285	5.26 238	17.73 307	26.48 310

FBW_ROB	8.77 286	9.60 301	5.96 291	20.47 303	9.29 299	12.71 295	9.20 296	4.97 278	1.59 238	3.30 259	6.98 275	15.27 278	3.59 259	7.76 309	10.34 271	1.71 108	3.43 259	0.86 197	34.07 308	2.29 254	6.89 271	6.34 213	9.32 311	8.81 316	5.75 277	8.41 267	5.24 232	22.62 299

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 287	1.66 241	6.09 292	4.62 270	3.79 273	3.05 258	6.94 288	3.69 259	3.58 274	4.74 295	10.17 303	65.85 339	12.11 288	7.99 310	7.88 249	5.27 270	4.63 276	5.31 303	18.89 283	2.67 265	8.70 291	10.19 304	1.05 268	4.09 283	5.01 267	9.52 277	6.30 255	15.16 282

S-Stereo	9.64 288	2.07 253	4.59 274	8.70 286	8.72 297	12.93 297	19.52 308	5.25 283	6.14 290	6.12 304	20.39 329	29.19 298	7.43 273	0.64 244	14.26 299	7.63 311	4.01 269	5.81 308	18.32 279	6.45 297	7.46 279	9.84 300	12.36 315	7.40 310	3.61 250	6.74 252	7.10 267	17.56 288

ADCS	10.79 289	5.73 293	4.98 279	4.16 268	6.39 289	6.60 277	6.53 284	10.15 299	15.87 314	4.18 285	7.59 282	13.56 276	18.31 297	4.53 302	14.24 298	11.99 328	10.80 302	7.09 316	25.37 299	9.28 308	16.45 327	16.31 332	2.97 289	7.03 309	10.05 299	20.56 315	11.21 290	19.51 291

STTRV1_RVC	10.96 290	2.66 264	1.55 220	5.84 272	1.90 247	6.01 275	3.60 269	4.11 268	3.93 276	4.64 293	6.71 273	16.96 282	21.63 303	1.68 282	20.69 327	5.04 265	18.60 320	1.18 232	52.69 332	12.74 315	19.16 331	9.31 293	4.76 303	5.05 297	9.07 291	12.15 291	12.79 293	31.40 317

MFN_U_SF_RVC	11.03 291	6.12 296	3.70 269	9.72 289	5.50 283	12.91 296	11.38 299	12.61 305	7.46 294	12.18 322	14.75 315	23.19 290	14.11 293	9.33 311	18.32 317	5.16 267	4.41 273	3.43 293	39.06 316	6.67 298	10.28 302	11.18 310	1.45 278	6.88 308	9.80 297	8.50 271	9.76 282	19.96 294

SGM_RVC	11.04 292	10.51 304	3.94 271	16.88 297	9.65 302	15.55 299	8.47 293	9.54 296	6.09 289	4.15 284	7.87 288	25.06 293	19.78 301	0.97 258	9.49 265	2.25 155	3.81 263	1.26 240	21.86 290	2.34 257	6.63 268	5.12 180	2.33 284	4.85 295	18.97 312	16.47 307	33.79 325	30.47 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 293	4.89 291	9.62 310	4.05 267	4.71 280	7.69 282	2.56 251	10.07 298	15.27 312	5.01 298	15.52 318	47.57 324	9.25 280	0.66 246	11.93 282	8.70 317	5.83 285	4.33 300	24.55 298	15.55 320	8.38 288	9.97 302	3.01 291	5.25 300	6.16 280	13.40 299	22.59 311	23.59 303

SANet	11.19 294	4.59 287	6.27 296	5.98 273	6.03 287	9.51 291	3.52 265	15.63 310	13.49 309	2.90 246	8.65 291	59.91 333	26.52 308	3.01 292	14.30 300	3.26 203	7.32 293	3.86 296	11.91 264	3.94 281	6.50 261	7.39 240	2.61 287	7.75 313	12.68 303	17.80 309	13.93 298	22.99 300

MDST_ROB	11.38 295	16.72 310	3.53 268	29.03 308	10.09 303	21.13 307	6.30 283	6.03 289	2.39 258	3.16 254	5.82 264	11.55 269	29.02 312	0.67 247	15.26 311	3.18 200	1.65 224	0.66 167	8.85 233	2.07 244	5.87 249	6.71 227	2.26 283	3.08 275	28.29 322	22.14 321	37.48 330	24.36 305

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 296	10.45 303	6.25 295	17.50 298	6.77 294	8.15 286	11.44 300	18.23 317	23.22 328	11.11 316	4.62 252	15.32 279	6.08 266	10.68 314	16.27 313	6.19 286	3.94 267	5.52 304	39.73 317	7.74 302	9.53 301	12.33 317	7.02 306	7.63 312	14.72 307	12.91 297	6.89 263	16.97 286

edge stereo	11.93 297	6.96 298	11.28 311	14.49 295	12.53 306	16.91 301	13.06 303	12.62 306	7.43 293	6.06 303	15.07 316	38.54 311	18.86 298	1.55 278	12.90 289	7.43 308	6.14 286	3.10 290	25.46 300	4.74 286	8.16 285	10.22 305	4.20 299	4.35 287	9.83 298	8.13 266	13.68 296	28.51 312

DGSMNet	12.26 298	4.87 290	8.31 305	6.01 274	6.04 288	7.30 281	6.59 286	7.90 293	4.51 282	11.38 318	32.66 338	17.48 284	8.74 278	4.36 301	14.01 295	14.50 331	17.26 317	9.25 320	41.69 320	11.54 314	21.38 336	24.41 339	4.74 302	7.56 311	5.44 271	11.45 289	8.55 278	13.11 275

DDUNet	13.01 299	20.50 313	4.63 275	37.04 315	24.81 314	34.87 317	32.65 315	1.85 167	1.66 244	1.47 206	3.83 244	13.22 275	4.08 264	83.62 328	6.26 226	2.41 165	8.99 299	3.82 294	18.78 280	4.54 284	7.88 283	7.25 236	16.92 319	0.99 233	1.50 195	0.70 139	4.90 227	2.09 191

PVD	13.07 300	5.77 294	8.84 307	7.67 282	7.35 295	10.40 292	7.28 289	21.12 324	19.70 324	3.65 272	8.76 294	16.32 281	27.90 310	3.25 295	14.97 308	8.92 319	11.32 303	6.23 312	25.56 301	7.56 300	12.68 313	14.11 326	1.29 274	6.16 304	16.97 309	25.32 326	18.21 308	35.51 323

AnyNet_C01	13.13 301	6.35 297	5.48 286	6.38 276	6.46 291	5.73 272	10.15 297	12.79 308	16.56 315	5.83 302	9.31 299	26.51 295	19.60 299	5.31 305	17.84 315	13.62 329	17.55 318	15.56 334	35.24 309	11.09 312	19.28 332	17.31 334	7.05 307	7.85 314	13.46 305	10.79 285	9.89 283	21.58 296

UDG	13.28 302	21.47 314	5.08 281	37.13 316	29.51 317	32.00 313	40.03 319	2.62 214	1.78 248	2.40 231	5.74 263	12.64 272	4.23 265	74.90 325	7.47 243	2.61 175	9.44 300	3.24 292	19.57 286	5.01 289	8.74 294	7.28 237	12.84 316	1.84 258	1.35 185	2.91 203	4.53 218	2.12 192

SGM-ForestM	13.51 303	15.62 308	5.25 285	19.43 301	9.27 298	19.59 305	12.46 302	12.78 307	8.97 300	3.34 263	9.27 298	36.07 308	25.37 306	2.03 288	16.48 314	3.39 211	4.90 281	1.21 235	22.28 291	2.96 271	6.90 272	5.25 184	1.83 280	4.68 290	27.51 321	25.27 325	34.85 328	27.72 311

MeshStereo	13.92 304	10.29 302	5.80 289	24.32 307	15.33 308	17.65 303	7.76 290	12.34 304	7.38 292	4.65 294	9.09 297	38.22 310	30.61 315	0.62 243	14.44 303	7.42 307	4.05 271	2.65 285	19.82 288	2.63 264	14.32 321	9.90 301	1.27 273	6.42 305	22.75 317	19.43 312	33.41 323	33.14 319
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
DPSNet	15.27 305	3.38 277	2.28 250	7.89 283	8.28 296	10.58 293	4.44 275	5.86 287	8.70 299	4.26 287	6.00 267	72.12 344	28.20 311	4.69 303	15.14 310	10.42 324	11.48 305	8.27 318	58.42 341	9.38 309	12.12 312	11.31 311	17.29 320	11.11 321	20.16 315	20.85 318	14.99 301	24.68 307

MFMNet_re	16.81 306	13.74 306	7.85 301	23.81 306	9.51 301	34.14 316	18.04 305	12.31 302	19.02 321	10.33 315	12.96 310	38.69 312	15.16 295	1.61 281	18.46 318	10.89 326	28.67 335	12.10 326	31.52 304	10.43 311	18.75 330	11.05 309	8.52 309	9.85 317	9.47 294	5.57 242	24.17 312	37.24 325

SQANet	19.01 307	32.39 320	7.05 297	58.51 321	34.20 318	58.54 324	40.35 320	4.32 270	1.69 245	4.85 296	1.45 198	32.05 300	6.71 271	57.82 321	11.24 279	1.77 111	6.68 292	1.66 256	31.16 303	2.08 246	8.23 286	7.99 264	54.11 328	2.11 262	5.60 272	10.88 286	10.17 286	19.67 293

SAMSARA	20.09 308	2.60 262	5.52 288	4.28 269	4.10 277	3.59 264	5.57 282	15.80 313	10.05 303	4.59 292	5.59 262	9.22 260	24.85 305	3.88 297	16.25 312	8.47 316	6.17 287	3.82 294	22.29 292	5.87 294	19.35 333	26.82 346	1.02 266	5.45 302	80.31 352	91.77 352	78.09 353	77.23 352

MADNet+	20.34 309	8.33 299	14.90 320	18.17 299	11.98 305	8.55 287	19.20 306	28.96 334	17.96 319	12.55 323	11.63 306	34.32 305	30.36 314	10.57 313	26.85 333	16.66 333	27.39 333	10.40 325	40.88 318	18.27 325	19.91 334	15.53 330	9.97 314	19.40 332	35.72 330	22.38 322	21.31 310	37.09 324

ELAS_RVC	20.43 310	19.80 312	14.61 319	33.93 311	22.90 311	33.71 315	20.10 310	15.64 311	12.18 304	8.45 310	19.69 328	54.25 331	33.97 319	4.07 298	13.47 292	5.30 273	11.89 306	6.49 314	21.52 289	8.87 306	14.06 318	14.69 328	9.63 313	11.88 322	32.34 326	25.79 327	41.56 336	40.71 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 311	24.96 316	17.24 322	39.82 317	27.48 316	32.58 314	22.87 312	19.77 321	17.77 318	8.05 309	19.67 327	46.38 319	37.96 324	2.15 289	18.66 320	4.75 259	4.82 280	1.95 269	33.25 306	6.38 296	9.07 297	8.67 281	3.28 294	10.68 319	31.80 325	27.62 331	40.75 332	38.09 327

ELAS	20.62 312	22.76 315	14.59 318	35.29 313	24.88 315	31.90 312	20.66 311	17.34 316	17.05 317	7.97 308	18.32 323	48.39 325	31.67 316	4.13 299	14.30 300	5.24 269	11.47 304	6.10 311	23.02 296	7.62 301	13.14 315	14.53 327	9.46 312	10.75 320	34.52 328	27.84 332	41.52 335	42.31 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 313	14.87 307	11.99 313	19.90 302	20.87 309	18.85 304	10.39 298	16.04 314	19.39 322	19.65 331	21.64 332	33.32 302	37.38 323	7.51 308	19.34 323	17.18 335	26.65 331	16.12 336	32.93 305	23.87 332	31.45 344	25.37 343	13.83 317	14.33 329	17.76 311	19.97 313	29.60 319	26.21 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 314	17.36 311	16.07 321	34.52 312	24.54 313	25.94 310	19.26 307	20.13 323	18.43 320	6.42 306	15.25 317	40.88 314	36.30 322	4.35 300	18.72 321	10.55 325	8.23 296	29.63 344	23.68 297	4.94 288	11.81 309	8.91 287	3.02 292	10.18 318	36.19 333	32.24 336	51.66 344	49.72 338

otaku	22.42 315	43.20 324	9.38 309	63.06 327	42.07 324	64.13 333	51.05 321	6.07 290	4.42 281	10.13 314	1.74 206	33.95 303	10.96 285	66.92 323	12.03 283	1.89 120	8.57 297	1.66 256	38.00 314	7.96 304	8.85 295	8.28 276	54.71 329	2.95 272	9.04 290	9.25 275	14.25 300	20.70 295

SGM+DAISY	22.46 316	16.23 309	12.74 314	23.16 305	22.67 310	25.12 309	20.00 309	18.50 318	14.48 311	18.58 330	22.04 333	30.49 299	41.59 326	13.05 316	22.51 330	16.54 332	26.00 330	12.93 328	35.92 310	22.37 330	28.02 342	25.12 342	21.26 321	13.77 327	20.04 314	18.46 311	33.94 326	30.81 316

DLNR_Zeroshot_test	23.08 317	78.93 352	7.15 298	99.97 352	0.34 147	0.16 152	98.90 352	3.23 248	0.54 162	3.12 253	2.31 220	6.01 243	0.92 222	21.35 317	96.48 353	100.00 356	25.46 328	22.19 339	22.79 295	2.43 258	9.32 299	9.14 290	0.06 91	0.65 199	2.36 217	3.89 222	2.16 108	3.20 204

LSM0	23.31 318	6.07 295	4.80 277	15.07 296	10.87 304	17.08 302	14.50 304	23.84 326	15.74 313	14.73 326	18.40 324	35.77 307	35.06 321	1.58 280	76.98 349	85.81 349	14.68 314	5.68 306	56.53 339	17.15 324	23.95 339	21.89 337	4.26 300	8.21 315	17.36 310	20.39 314	29.27 318	33.71 321

LE_ROB	23.34 319	10.93 305	12.86 315	32.65 309	38.35 321	31.72 311	33.97 316	23.50 325	21.06 326	7.08 307	17.87 322	51.83 328	51.55 341	1.81 285	14.20 297	3.08 194	3.94 267	1.47 247	30.65 302	8.98 307	9.43 300	7.39 240	6.89 305	25.95 336	35.31 329	39.95 344	53.69 346	54.00 341

Ntro	23.84 320	41.67 322	11.59 312	63.69 330	43.73 325	62.95 331	57.60 324	8.47 294	6.35 291	11.89 321	2.51 225	35.10 306	7.96 275	75.67 326	12.59 286	1.67 103	9.55 301	2.68 287	39.05 315	9.79 310	8.70 291	8.40 279	55.40 330	3.24 277	11.18 300	15.16 302	14.07 299	23.09 302

BEATNet-Init1	25.27 321	27.76 317	13.76 316	44.57 319	24.32 312	38.91 319	25.10 313	19.51 320	20.03 325	9.35 311	16.15 320	47.35 323	48.89 336	4.71 304	23.55 331	11.00 327	8.78 298	5.84 309	49.88 328	20.70 326	15.01 322	14.94 329	7.37 308	12.57 325	35.78 331	26.22 328	60.85 350	49.36 337

DispFullNet	27.09 322	40.76 321	20.37 327	53.27 320	39.67 322	45.72 321	56.25 323	14.00 309	12.78 307	14.18 324	10.07 302	43.95 318	34.00 320	86.26 329	13.33 291	13.62 329	31.37 339	16.57 337	52.58 331	15.02 319	15.98 324	12.66 320	15.43 318	6.52 306	8.73 289	8.65 273	16.24 304	33.48 320

ACVNet-4b	27.62 323	43.15 323	14.04 317	69.86 339	48.10 328	70.20 341	77.34 340	10.63 300	9.55 302	15.00 327	1.55 200	59.33 332	11.37 286	93.44 337	12.94 290	2.57 172	15.66 315	5.69 307	33.68 307	14.13 316	9.17 298	7.28 237	59.49 334	4.60 289	12.85 304	9.43 276	15.52 302	19.12 290

WAO-7	28.15 324	31.17 319	25.54 331	33.41 310	34.99 319	22.62 308	28.62 314	47.75 343	47.89 341	29.08 336	39.82 342	41.47 315	41.79 327	12.75 315	36.14 340	18.16 336	17.03 316	8.88 319	47.38 324	21.69 329	11.73 308	12.95 323	3.79 298	33.81 342	23.20 318	26.44 329	24.41 313	37.61 326

ACVNet_1	28.17 325	43.81 325	17.24 322	67.32 334	49.50 330	66.04 338	82.98 345	16.42 315	8.08 296	11.43 319	7.19 280	34.00 304	27.09 309	93.81 338	14.92 307	2.21 153	17.82 319	6.77 315	36.07 311	11.39 313	10.56 305	7.42 244	59.65 335	6.11 303	20.40 316	15.24 304	10.18 287	16.93 285

RainbowNet	28.72 326	46.67 327	19.30 326	69.82 338	47.14 326	68.90 340	70.63 335	10.00 297	3.26 268	17.63 329	2.27 213	46.57 320	29.74 313	91.67 333	17.86 316	3.37 209	12.50 307	5.59 305	44.74 323	17.11 323	10.33 303	8.87 284	58.90 333	5.15 299	14.30 306	12.58 294	17.44 305	23.01 301

MonStereo1	31.37 327	44.05 326	18.10 325	63.40 328	51.01 336	58.41 323	67.37 328	18.80 319	19.56 323	11.72 320	19.29 326	63.23 338	45.03 331	93.02 336	14.99 309	4.67 256	19.74 322	9.74 323	41.29 319	14.22 317	12.85 314	11.31 311	61.91 341	4.55 288	12.64 302	11.07 287	25.06 314	29.83 314

PSMNet_ROB	32.72 328	49.56 333	17.71 324	65.01 332	47.98 327	61.81 328	62.32 325	19.85 322	21.78 327	27.64 335	25.28 334	42.80 316	43.52 330	83.58 327	21.88 329	4.36 251	19.43 321	6.46 313	43.95 322	16.36 321	13.14 315	11.66 314	58.31 332	14.57 330	31.67 324	24.32 324	29.94 321	18.64 289

JetBlue	33.16 329	30.03 318	36.86 343	39.95 318	35.04 320	44.19 320	36.23 317	30.47 337	47.01 340	15.01 328	10.48 304	79.96 350	19.64 300	25.82 318	18.89 322	17.14 334	40.11 344	25.93 342	36.94 312	25.94 335	32.23 345	26.39 344	31.84 322	27.47 338	31.63 323	33.13 338	48.81 342	48.30 336

ACVNet_2	33.32 330	48.24 329	22.45 329	67.72 337	50.69 335	65.88 336	85.41 348	28.48 332	14.03 310	14.63 325	9.36 300	52.16 329	31.94 317	91.62 332	13.62 294	2.72 178	21.29 323	5.84 309	51.78 330	16.52 322	10.41 304	7.93 262	58.06 331	13.93 328	36.96 335	18.42 310	25.58 315	33.95 322

IMH-64-1	35.05 331	48.99 330	25.77 333	61.80 323	50.28 333	62.71 329	68.79 329	27.80 329	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 321	41.96 328	94.04 339	19.93 324	7.49 309	22.67 324	9.35 321	48.46 325	21.14 327	14.12 319	12.56 318	59.91 337	12.21 323	41.64 336	20.57 316	27.79 316	39.03 328

IMH-64	35.05 331	48.99 330	25.77 333	61.80 323	50.28 333	62.71 329	68.79 329	27.80 329	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 321	41.96 328	94.04 339	19.93 324	7.49 309	22.67 324	9.35 321	48.46 325	21.14 327	14.12 319	12.56 318	59.91 337	12.21 323	41.64 336	20.57 316	27.79 316	39.03 328

IMH	36.38 333	50.15 334	26.16 335	62.16 326	50.12 332	63.98 332	68.96 331	28.54 333	38.29 334	11.29 317	14.14 311	50.26 326	54.45 344	94.09 341	20.59 326	7.40 306	23.63 326	10.28 324	49.17 327	22.78 331	13.74 317	11.88 315	59.95 339	13.42 326	41.71 338	23.99 323	29.69 320	41.45 332

WAO-6	37.66 334	47.81 328	21.43 328	60.52 322	52.73 337	58.92 325	64.84 326	27.98 331	43.38 335	33.02 339	17.53 321	43.36 317	50.95 338	89.65 330	33.50 336	18.63 339	24.84 327	13.57 330	42.17 321	25.77 334	21.16 335	19.52 335	35.00 323	18.52 331	43.20 339	29.62 333	37.17 329	41.96 333

PWCK	39.46 335	63.60 342	25.26 330	73.87 345	41.94 323	61.54 327	51.88 322	54.42 344	37.36 333	26.43 334	38.00 339	62.72 337	47.31 333	27.64 319	24.07 332	10.09 322	32.07 340	12.97 329	84.14 351	29.01 339	25.42 340	16.79 333	48.17 327	30.69 341	35.86 332	32.01 335	32.05 322	40.21 330

TorneroNet-64	40.02 336	51.18 335	25.58 332	64.09 331	48.50 329	64.50 334	69.74 332	27.58 328	44.28 337	21.06 332	14.38 312	70.42 343	57.53 345	94.84 343	27.09 334	8.83 318	28.00 334	16.10 335	54.90 337	26.42 336	15.26 323	13.34 324	61.86 340	22.65 333	33.51 327	30.60 334	34.09 327	54.24 342

LVE	40.69 337	49.32 332	32.19 338	74.37 346	65.31 342	65.52 335	78.53 341	29.09 335	24.11 329	37.95 341	38.44 340	39.09 313	50.88 337	95.16 349	18.50 319	6.31 290	25.93 329	13.65 331	54.80 336	26.51 337	16.26 325	15.81 331	69.49 347	26.57 337	44.82 340	33.95 340	41.51 334	24.49 306

TorneroNet	40.95 338	54.80 337	28.35 336	67.47 336	50.00 331	66.00 337	71.75 336	26.53 327	45.69 338	24.20 333	21.34 331	68.12 340	53.25 343	94.92 345	27.93 335	9.57 320	26.82 332	16.87 338	54.27 335	24.50 333	16.26 325	13.93 325	62.31 342	23.32 335	36.59 334	27.14 330	43.07 337	50.69 339

Dean	44.25 339	52.28 336	33.23 339	77.10 347	64.97 341	79.61 350	83.94 347	43.21 339	43.41 336	35.28 340	25.28 334	61.70 335	57.88 346	95.07 348	21.16 328	4.55 254	29.50 336	12.92 327	64.62 344	29.22 340	11.94 310	10.07 303	59.70 336	23.01 334	50.00 344	39.42 343	53.45 345	32.13 318

WAO-8	45.52 340	56.99 339	36.84 341	70.78 341	61.58 338	72.65 344	72.88 337	44.15 340	50.34 342	32.51 337	26.24 336	68.22 341	50.98 339	91.91 334	34.40 337	19.25 340	31.26 337	14.25 332	53.00 333	37.84 343	18.64 328	12.91 321	45.23 324	27.94 339	54.23 347	39.08 341	48.02 340	56.81 344

Venus	45.52 340	56.99 339	36.84 341	70.77 340	61.58 338	72.65 344	72.88 337	44.15 340	50.34 342	32.51 337	26.24 336	68.22 341	50.98 339	91.91 334	34.40 337	19.25 340	31.26 337	14.25 332	53.00 333	37.84 343	18.64 328	12.91 321	45.23 324	27.94 339	54.23 347	39.08 341	48.02 340	56.81 344

notaker	50.99 342	64.58 344	35.58 340	71.22 342	67.03 343	71.52 343	79.74 343	46.10 342	64.92 346	43.57 344	60.04 346	61.27 334	52.88 342	94.30 342	52.11 345	32.30 343	36.01 342	25.62 341	66.68 346	41.75 345	26.51 341	26.69 345	69.04 346	40.16 345	27.04 319	32.57 337	39.45 331	47.99 335

UNDER WATER	53.46 343	66.50 345	44.48 344	77.89 348	68.28 344	75.27 347	86.28 350	62.01 347	51.94 344	41.57 342	48.61 343	74.76 347	58.64 347	94.91 344	40.27 342	19.59 342	35.94 341	25.36 340	57.83 340	30.24 341	22.42 338	21.82 336	69.76 348	49.60 349	53.54 346	52.17 346	44.57 338	69.15 350

ktn	53.49 344	64.55 343	32.09 337	67.37 335	73.02 349	67.18 339	79.08 342	39.47 338	71.03 348	45.61 346	66.57 348	53.73 330	46.66 332	95.58 350	51.51 344	35.27 344	42.24 346	32.53 345	61.67 342	36.66 342	34.35 347	37.51 347	63.57 343	39.21 343	45.92 341	42.82 345	58.10 348	61.01 346

UNDER WATER-64	54.23 345	63.34 341	46.02 346	79.36 349	71.42 347	76.64 348	88.13 351	66.12 348	46.96 339	52.07 347	60.69 347	73.21 345	59.22 348	94.98 347	35.82 339	18.58 338	36.56 343	27.05 343	54.96 338	27.40 338	22.29 337	24.45 340	75.67 351	44.51 346	51.17 345	56.84 348	41.43 333	69.34 351

KSHMR	57.18 346	74.32 350	54.88 348	81.85 350	71.02 346	78.52 349	83.49 346	67.32 350	55.52 345	57.05 348	55.43 345	62.46 336	47.47 334	94.95 346	62.89 347	43.86 346	41.02 345	36.71 346	65.14 345	47.71 346	30.88 343	22.80 338	66.24 345	55.80 351	49.31 343	33.72 339	50.52 343	52.93 340

DPSimNet_ROB	59.87 347	56.83 338	60.12 349	63.44 329	74.40 350	61.08 326	66.03 327	29.26 336	91.88 352	80.83 350	53.70 344	74.56 346	48.76 335	90.67 331	61.12 346	47.44 347	55.65 348	43.29 347	68.79 347	60.06 349	52.83 350	61.42 349	45.69 326	46.03 347	46.40 342	63.34 349	56.49 347	56.41 343

LRCNet_RVC	60.98 348	74.62 351	47.06 347	94.31 351	95.29 352	91.20 352	85.70 349	54.57 345	35.63 330	98.62 352	74.21 350	91.97 354	68.08 350	96.82 352	39.31 341	18.45 337	70.27 350	52.85 349	94.58 352	64.63 350	32.99 346	24.53 341	94.81 353	53.78 350	19.71 313	12.68 295	33.49 324	26.36 309

HanzoNet	61.45 349	69.33 346	44.96 345	71.45 343	72.16 348	72.71 346	79.94 344	60.19 346	75.71 349	45.02 345	73.92 349	75.04 348	64.67 349	96.72 351	48.25 343	40.02 345	53.74 347	47.73 348	76.16 348	51.62 347	46.98 349	46.48 348	73.13 349	39.85 344	55.14 349	52.31 347	60.69 349	65.16 349

JetRed	63.04 350	70.59 347	68.87 350	66.96 333	63.46 340	70.43 342	74.93 339	66.45 349	66.78 347	41.63 343	39.08 341	81.30 351	13.47 291	63.11 322	65.97 348	66.70 348	65.90 349	75.66 352	63.14 343	54.09 348	78.41 351	73.67 350	73.25 350	49.49 348	56.43 350	64.32 350	66.29 351	61.81 347

MADNet++	76.55 351	72.12 348	82.72 352	61.81 325	81.28 351	58.20 322	69.82 333	68.60 351	78.83 350	85.65 351	92.58 352	79.76 349	85.27 351	36.74 320	81.31 351	89.87 351	87.51 352	69.64 350	82.22 350	90.64 352	91.37 353	93.20 353	65.06 344	90.12 353	59.87 351	75.77 351	74.46 352	62.48 348

ASD4	81.93 352	73.21 349	76.95 351	73.65 344	68.72 345	82.82 351	70.01 334	72.46 352	81.37 351	64.41 349	77.66 351	50.65 327	95.44 352	68.75 324	77.39 350	87.32 350	86.80 351	89.75 353	81.77 349	89.98 351	88.86 352	88.63 352	80.66 352	86.12 352	99.17 357	99.85 356	99.79 357	99.90 356

PML	96.12 353	100.00 356	83.16 353	100.00 353	100.00 354	100.00 356	99.20 355	100.00 357	99.01 354	100.00 355	96.16 353	99.92 358	100.00 357	98.52 353	94.60 352	91.70 352	91.21 353	74.14 351	100.00 357	98.06 354	92.87 354	86.59 351	97.59 354	98.11 355	94.46 356	99.98 357	100.00 358	99.92 357

MEDIAN_ROB	97.62 354	99.11 353	98.47 354	100.00 353	99.99 353	100.00 356	100.00 356	99.48 355	98.33 353	100.00 355	99.95 356	98.03 355	96.13 353	99.95 354	99.43 354	98.46 353	98.58 354	98.67 354	99.88 355	97.97 353	93.64 355	96.55 355	100.00 356	97.27 354	87.22 353	92.69 353	89.89 354	95.94 354

AVERAGE_ROB	98.96 355	100.00 356	99.80 356	100.00 353	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 358	100.00 359	100.00 357	100.00 355	99.80 356	99.85 355	100.00 358	100.00 358	100.00 357	100.00 358	98.20 357	99.54 356	100.00 356	100.00 357	93.40 355	93.83 354	94.40 356	93.22 353

HaxPig	99.00 356	100.00 356	98.99 355	100.00 353	100.00 354	99.99 355	100.00 356	99.99 356	99.89 355	100.00 355	99.98 357	100.00 359	99.94 356	100.00 355	99.61 355	99.46 354	99.97 357	99.58 355	99.99 356	99.99 355	97.37 356	96.43 354	99.99 355	99.98 356	89.52 354	99.53 355	94.23 355	98.48 355

DGTPSM_ROB	99.53 357	99.77 354	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 356	100.00 356	99.19 353	100.00 356	99.32 353	99.66 355	91.63 352	99.15 354	100.00 355	99.94 357	100.00 356	99.82 355	99.99 356	99.51 353	99.99 355	99.77 358	99.66 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

DPSMNet_ROB	99.54 358	99.78 355	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 356	100.00 356	99.19 353	100.00 356	99.32 353	99.65 354	91.68 353	99.16 355	100.00 355	99.94 357	100.00 356	99.83 356	99.99 356	99.59 354	99.99 355	99.77 358	99.66 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

DPSM_ROB	99.91 359	100.00 356	100.00 357	100.00 353	100.00 354	98.90 353	98.96 353	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 358	99.76 356	100.00 357	100.00 355	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 357	100.00 358	100.00 360	100.00 359	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

DPSM	99.91 359	100.00 356	100.00 357	100.00 353	100.00 354	98.90 353	98.96 353	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 358	99.76 356	100.00 357	100.00 355	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 357	100.00 358	100.00 360	100.00 359	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

FlowAnything	100.00 361	100.00 356	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 358	100.00 359	100.00 357	100.00 355	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 357	100.00 358	100.00 360	100.00 359	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

CasAABBNet	100.00 361	100.00 356	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 358	100.00 359	100.00 357	100.00 355	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 357	100.00 358	100.00 360	100.00 359	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 358

GS-Stereo																							0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

FADE																					37.77 348						47.51 339

Low-res two-view benchmark