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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 12	0.12 28	0.23 15	0.15 17	0.18 22	0.19 30	0.42 52	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 11	0.25 12	0.30 9	0.18 5	0.29 6	0.32 18	0.11 5	0.15 24	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 18	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 48	0.29 21	0.20 43	0.12 9	0.42 11	0.46 17	0.32 11	0.20 4	0.29 6	0.26 27	0.30 10	0.21 3	0.18 26	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 37	0.16 21	0.18 19	0.11 23	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 29	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 4	0.31 23	0.32 12	0.17 3	0.30 10	0.39 28	0.12 8	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

BridgeDepth	0.23 6	0.23 13	0.16 18	0.17 19	0.20 35	0.18 19	0.12 28	0.24 17	0.16 21	0.18 22	0.08 6	0.39 45	0.13 7	0.18 35	0.41 9	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 12	0.20 9	0.33 15	0.35 24	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qqai	0.24 7	0.25 16	0.20 29	0.16 16	0.11 5	0.15 7	0.10 18	0.21 10	0.14 10	0.13 7	0.28 51	0.26 12	0.21 45	0.12 9	0.47 13	0.47 18	0.36 21	0.21 6	0.41 29	0.28 35	0.35 18	0.27 10	0.18 26	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 7	0.21 9	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 24	0.16 60	0.28 27	0.10 3	0.17 20	0.14 18	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 13	0.42 10	0.37 25	0.23 9	0.35 14	0.19 6	0.35 18	0.25 8	0.14 12	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 59	0.22 13

quiztm	0.25 9	0.25 16	0.22 42	0.18 23	0.12 8	0.15 7	0.11 23	0.29 31	0.13 8	0.12 5	0.16 22	0.38 42	0.15 17	0.15 24	0.54 20	0.44 12	0.33 17	0.20 4	0.30 9	0.23 18	0.36 22	0.29 13	0.16 16	0.15 24	0.22 5	0.21 6	0.56 38	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 9	0.25 16	0.14 7	0.11 4	0.20 35	0.12 4	0.07 5	0.21 10	0.12 5	0.19 25	0.11 10	0.29 21	0.10 3	0.21 49	0.61 27	0.65 39	0.36 21	0.35 34	0.44 37	0.23 18	0.35 18	0.32 18	0.11 5	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 24	0.25 31

AIO-test1	0.25 9	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 19	0.15 58	0.33 41	0.16 21	0.25 38	0.24 42	0.35 36	0.14 10	0.19 39	0.56 26	0.59 28	0.35 18	0.30 21	0.35 14	0.27 29	0.33 15	0.31 16	0.13 11	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 12	0.22 10	0.14 7	0.13 9	0.22 44	0.11 3	0.08 7	0.22 13	0.12 5	0.20 26	0.12 12	0.33 33	0.11 4	0.21 49	0.66 31	0.64 37	0.37 25	0.35 34	0.50 42	0.22 14	0.39 26	0.30 14	0.12 8	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 33	0.27 35

CoSv	0.26 12	0.38 39	0.20 29	0.18 23	0.14 15	0.35 85	0.09 12	0.38 51	0.16 21	0.20 26	0.08 6	0.28 18	0.14 10	0.09 3	0.47 13	0.59 28	0.42 39	0.23 9	0.39 26	0.19 6	0.40 29	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 54	0.25 17	0.36 10	0.24 22

NLSM3	0.27 14	0.23 13	0.16 18	0.18 23	0.16 21	0.21 32	0.14 46	0.35 47	0.20 40	0.18 22	0.33 62	0.23 10	0.21 45	0.21 49	0.55 23	0.44 12	0.39 31	0.31 23	0.35 14	0.19 6	0.32 13	0.30 14	0.22 41	0.15 24	0.26 13	0.33 52	0.40 13	0.27 35

MM-Stereo_test3	0.27 14	0.36 35	0.14 7	0.25 44	0.15 18	0.15 7	0.08 7	0.48 61	0.18 34	0.25 38	0.10 8	0.41 51	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 39	0.26 14	0.37 23	0.25 25	0.33 15	0.25 8	0.24 50	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 75	0.23 17

LG-Stereo	0.28 16	0.26 20	0.17 21	0.17 19	0.16 21	0.23 42	0.13 39	0.30 34	0.15 17	0.23 33	0.19 30	0.52 68	0.14 10	0.18 35	0.55 23	0.58 26	0.39 31	0.30 21	0.54 50	0.22 14	0.44 36	0.31 16	0.12 8	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 21	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 17	0.69 90	0.15 14	0.23 37	0.14 15	0.16 12	0.07 5	0.37 50	0.14 10	0.27 43	0.11 10	0.43 53	0.11 4	0.12 9	0.45 12	0.48 20	0.45 46	0.32 27	0.42 32	0.27 29	0.35 18	0.35 24	0.23 47	0.13 10	0.31 28	0.23 11	0.63 50	0.24 22

LACA1	0.30 18	0.38 39	0.21 38	0.22 35	0.23 47	0.19 24	0.14 46	0.27 26	0.22 50	0.21 29	0.13 15	0.31 26	0.18 32	0.26 65	0.75 38	0.68 44	0.32 11	0.40 52	0.37 23	0.23 18	0.32 13	0.33 21	0.11 5	0.15 24	0.35 37	0.30 39	0.45 19	0.33 47

MonStereo	0.30 18	0.25 16	0.20 29	0.19 27	0.21 40	0.15 7	0.13 39	0.20 9	0.16 21	0.22 30	0.17 23	0.32 29	0.16 22	0.17 32	0.54 20	0.54 23	0.40 35	0.32 27	0.50 42	0.27 29	0.43 33	0.51 46	0.22 41	0.14 18	0.34 34	0.41 75	0.49 26	0.40 58

RSM	0.30 18	0.30 30	0.22 42	0.32 70	0.15 18	0.21 32	0.10 18	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 46	0.22 8	0.19 35	0.14 19	0.64 30	0.60 30	0.39 31	0.37 39	0.35 14	0.33 44	0.46 39	0.54 49	0.19 33	0.16 30	0.30 27	0.26 26	0.58 41	0.24 22

MoCha-V2	0.30 18	0.31 32	0.23 48	0.21 33	0.17 27	0.17 18	0.14 46	0.23 15	0.11 4	0.26 42	0.28 51	0.32 29	0.16 22	0.19 39	0.62 28	0.61 33	0.39 31	0.38 44	0.35 14	0.42 70	0.61 56	0.51 46	0.15 15	0.16 30	0.35 37	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 18	0.27 23	0.31 59	0.26 46	0.15 18	0.27 58	0.27 105	0.38 51	0.13 8	0.15 14	0.49 100	0.29 21	0.13 7	0.16 28	0.73 36	0.49 21	0.43 41	0.32 27	0.35 14	0.27 29	0.38 24	0.22 4	0.38 86	0.22 58	0.32 29	0.20 3	0.38 12	0.27 35

111111	0.31 23	0.37 36	0.19 26	0.25 44	0.29 65	0.22 41	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 23	0.27 14	0.17 27	0.18 35	0.79 40	0.56 25	0.46 50	0.28 19	0.76 74	0.24 22	0.53 48	0.61 60	0.21 38	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 16	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 23	0.33 33	0.22 42	0.35 77	0.16 21	0.20 28	0.10 18	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 35	0.21 5	0.16 22	0.14 19	0.55 23	0.55 24	0.41 36	0.39 48	1.18 113	0.36 51	0.39 26	0.43 35	0.17 20	0.16 30	0.32 29	0.24 14	0.61 46	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 25	0.37 36	0.21 38	0.15 12	0.12 8	0.16 12	0.09 12	0.30 34	0.16 21	0.33 52	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.20 45	0.74 37	0.61 33	0.45 46	0.29 20	0.42 32	0.28 35	0.43 33	0.52 48	0.21 38	0.17 38	0.27 20	0.25 17	0.88 81	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 26	0.39 44	0.23 48	0.19 27	0.16 21	0.21 32	0.20 79	0.48 61	0.20 40	0.23 33	0.21 36	0.32 29	0.22 52	0.10 4	0.63 29	0.39 5	0.37 25	0.22 8	0.36 20	0.21 13	0.48 41	0.79 79	0.18 26	0.14 18	0.35 37	0.29 37	0.97 93	0.30 43

GSStereo	0.33 26	0.41 47	0.21 38	0.31 66	0.22 44	0.25 53	0.14 46	0.28 27	0.16 21	0.25 38	0.15 19	0.37 41	0.15 17	0.15 24	0.70 34	0.66 41	0.49 58	0.38 44	0.45 39	0.40 63	0.62 59	0.46 38	0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

RSM++	0.33 26	0.33 33	0.23 48	0.36 85	0.20 35	0.24 48	0.10 18	0.21 10	0.16 21	0.16 17	0.26 46	0.26 12	0.19 35	0.16 28	0.83 42	0.65 39	0.41 36	0.38 44	0.50 42	0.39 57	0.50 43	0.59 57	0.25 53	0.16 30	0.41 57	0.26 26	0.54 34	0.30 43

CroCo-Stereo Lap2	0.33 26	0.22 10	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 12	0.08 7	0.35 47	0.15 17	0.47 69	0.10 8	0.31 26	0.14 10	0.14 19	1.26 62	1.00 85	0.36 21	0.36 38	0.44 37	0.20 9	0.53 48	0.55 50	0.17 20	0.13 10	0.39 51	0.35 60	0.40 13	0.27 35

LACA3	0.34 30	0.44 51	0.22 42	0.24 40	0.21 40	0.21 32	0.17 67	0.26 24	0.21 47	0.27 43	0.19 30	0.46 60	0.17 27	0.27 68	1.06 52	0.61 33	0.32 11	0.37 39	0.53 48	0.27 29	0.41 31	0.41 32	0.16 16	0.18 46	0.40 54	0.31 44	0.46 21	0.45 66

DispViT+	0.34 30	0.27 23	0.22 42	0.28 51	0.32 73	0.19 24	0.14 46	0.28 27	0.24 54	0.30 48	0.25 45	0.30 25	0.21 45	0.22 54	0.83 42	0.62 36	0.27 4	0.40 52	0.43 35	0.32 41	0.38 24	0.41 32	0.20 37	0.36 94	0.32 29	0.57 106	0.46 21	0.41 60

MatchStereo	0.34 30	0.37 36	0.20 29	0.15 12	0.23 47	0.21 32	0.12 28	0.31 39	0.22 50	0.15 14	0.18 25	0.28 18	0.35 77	0.22 54	1.24 60	0.80 60	0.30 8	0.31 23	0.41 29	0.30 39	0.41 31	0.56 53	0.21 38	0.20 49	0.35 37	0.35 60	0.40 13	0.35 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 30	0.27 23	0.21 38	0.13 9	0.18 31	0.21 32	0.14 46	0.30 34	0.23 52	0.35 55	0.18 25	0.34 35	0.17 27	0.16 28	0.98 47	0.78 58	0.44 43	0.35 34	0.43 35	0.23 18	0.40 29	0.48 39	0.16 16	0.21 54	0.40 54	0.40 70	0.71 63	0.37 53

MM-Stereo_test2	0.35 34	0.78 139	0.22 42	0.30 62	0.21 40	0.18 19	0.11 23	0.33 41	0.16 21	0.36 58	0.15 19	0.39 45	0.15 17	0.17 32	0.69 32	0.66 41	0.43 41	0.39 48	0.41 29	0.37 52	0.50 43	0.85 86	0.24 50	0.16 30	0.35 37	0.25 17	0.54 34	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 34	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 19	0.06 3	0.33 41	0.14 10	0.31 51	0.05 3	0.36 38	0.13 7	0.15 24	1.64 81	1.05 92	0.35 18	0.37 39	0.45 39	0.20 9	0.62 59	0.79 79	0.16 16	0.13 10	0.38 46	0.31 44	0.45 19	0.26 34
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.35 34	0.22 10	0.19 26	0.27 49	0.13 12	0.30 67	0.08 7	0.97 146	0.18 34	0.92 173	0.19 30	0.27 14	0.16 22	0.18 35	0.51 17	0.47 18	0.38 29	0.26 14	0.54 50	0.25 25	0.43 33	0.34 23	0.19 33	0.15 24	0.38 46	0.34 56	0.90 82	0.27 35

IGEV-Stereo++	0.36 37	0.40 45	0.20 29	0.22 35	0.25 55	0.21 32	0.09 12	0.25 22	0.17 31	0.20 26	0.34 65	0.29 21	0.20 43	0.19 39	0.78 39	0.60 30	0.44 43	0.33 30	0.75 71	0.34 47	0.53 48	0.64 64	0.22 41	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 103	0.28 40

MCSU-Stereo	0.37 38	0.26 20	0.20 29	0.17 19	0.18 31	0.13 5	0.09 12	0.22 13	0.19 38	1.76 246	0.15 19	0.58 76	0.15 17	0.19 39	0.72 35	0.60 30	0.41 36	0.34 32	0.51 46	0.34 47	0.36 22	0.33 21	0.29 60	0.16 30	0.38 46	0.30 39	0.64 53	0.31 45

MSCF	0.37 38	0.41 47	0.20 29	0.34 73	0.19 34	0.23 42	0.14 46	0.30 34	0.20 40	0.67 101	0.13 15	0.27 14	0.17 27	0.14 19	1.02 48	0.77 56	0.37 25	0.34 32	0.36 20	0.28 35	0.45 38	0.50 45	0.22 41	0.20 49	0.35 37	0.90 163	0.70 61	0.25 31

GIP-stereo	0.37 38	0.56 65	0.32 63	0.29 57	0.23 47	0.21 32	0.11 23	0.24 17	0.17 31	0.30 48	0.19 30	0.38 42	0.18 32	0.21 49	1.05 50	0.64 37	0.46 50	0.39 48	0.42 32	0.41 66	0.52 47	0.82 83	0.17 20	0.17 38	0.35 37	0.31 44	0.76 72	0.24 22

GASTEREO	0.38 41	0.42 50	0.20 29	0.34 73	0.18 31	0.24 48	0.14 46	0.30 34	0.19 38	0.73 116	0.12 12	0.28 18	0.17 27	0.13 17	1.05 50	0.74 53	0.38 29	0.33 30	0.37 23	0.30 39	0.44 36	0.56 53	0.23 47	0.20 49	0.35 37	0.87 156	0.73 67	0.24 22

GEAStereo	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

gasm-f	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

MLG-Stereo_test2	0.39 42	0.54 61	0.17 21	0.16 16	0.24 52	0.15 7	0.08 7	0.33 41	0.14 10	0.24 36	0.13 15	0.39 45	0.14 10	0.17 32	1.52 73	0.76 55	0.45 46	0.44 60	1.04 99	0.42 70	0.48 41	0.48 39	0.18 26	0.12 6	0.34 34	0.25 17	0.66 57	0.38 54

AdaDepth	0.41 45	0.41 47	0.20 29	0.24 40	0.28 62	0.23 42	0.16 60	0.32 40	0.20 40	0.23 33	0.29 53	0.27 14	0.21 45	0.23 58	0.97 46	1.09 104	0.49 58	0.41 55	1.08 105	0.34 47	0.54 52	0.59 57	0.18 26	0.21 54	0.29 25	0.28 35	0.75 69	0.43 62

U	0.41 45	0.28 29	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 12	0.06 3	0.45 60	0.14 10	0.49 70	0.07 4	0.36 38	0.16 22	0.20 45	1.71 87	1.14 114	0.44 43	0.41 55	0.59 56	0.32 41	0.66 67	0.92 93	0.17 20	0.17 38	0.50 79	0.36 63	0.49 26	0.35 50

BridgeDepth_RVC	0.42 47	0.54 61	0.27 52	0.35 77	0.28 62	0.26 56	0.14 46	0.55 66	0.32 77	0.38 59	0.22 38	0.44 54	0.23 54	0.28 75	1.45 66	0.77 56	0.35 18	0.41 55	0.53 48	0.33 44	0.39 26	0.38 27	0.22 41	0.20 49	0.41 57	0.49 87	0.52 29	0.56 82
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 48	0.38 39	0.42 88	0.28 51	0.24 52	0.27 58	0.12 28	0.40 54	0.24 54	0.29 45	0.38 75	0.65 96	0.21 45	0.20 45	1.20 58	0.97 81	0.54 67	0.50 71	0.59 56	0.42 70	0.64 63	0.43 35	0.27 56	0.31 80	0.42 61	0.33 52	0.48 24	0.51 78

Occ-G	0.43 48	0.59 70	0.29 55	0.34 73	0.31 71	0.26 56	0.12 28	0.38 51	0.18 34	0.16 17	0.32 58	0.33 33	0.24 55	0.16 28	1.16 54	0.84 63	0.45 46	0.39 48	0.71 65	0.32 41	0.87 97	0.78 78	0.22 41	0.19 48	0.36 45	0.26 26	0.94 90	0.31 45

AEACV	0.43 48	0.94 209	0.30 56	0.29 57	0.20 35	0.27 58	0.12 28	0.28 27	0.14 10	0.24 36	0.23 41	0.35 36	0.21 45	0.20 45	1.24 60	0.83 62	0.57 77	0.38 44	0.78 77	0.45 81	0.81 89	0.73 73	0.24 50	0.18 46	0.34 34	0.31 44	0.61 46	0.28 40

DEFOM-Stereo	0.45 51	0.55 63	0.28 54	0.26 46	0.30 67	0.32 72	0.13 39	0.35 47	0.17 31	0.25 38	0.32 58	0.38 42	0.19 35	0.22 54	1.10 53	0.73 51	0.59 83	0.52 77	0.51 46	0.44 79	0.73 78	0.69 69	0.42 102	0.28 68	0.44 63	0.32 51	1.28 120	0.46 68

RAStereo	0.46 52	0.38 39	0.19 26	0.15 12	0.16 21	0.19 24	0.11 23	0.44 58	0.18 34	0.99 184	0.12 12	0.45 58	0.18 32	0.15 24	1.85 108	1.10 107	0.52 63	0.47 65	0.68 63	0.27 29	0.77 82	0.80 82	0.27 56	0.17 38	0.47 72	0.34 56	0.51 28	0.41 60

TS12	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

TS	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

TDLM	0.49 53	0.59 70	0.60 132	0.39 101	0.48 130	0.46 118	0.43 175	0.72 94	0.35 86	0.30 48	0.65 137	0.76 134	0.41 94	0.35 116	0.54 20	0.58 26	0.55 70	0.49 69	0.50 42	0.43 74	0.50 43	0.39 28	0.41 96	0.39 107	0.38 46	0.31 44	0.61 46	0.66 111

anonymousdsp	0.50 56	0.38 39	0.36 71	0.28 51	0.32 73	0.28 62	0.15 58	0.56 68	0.26 57	0.42 63	0.33 62	0.53 71	0.19 35	0.27 68	1.47 68	0.87 65	0.54 67	0.52 77	0.62 59	0.48 87	0.71 73	1.04 103	0.36 80	0.30 73	0.46 66	0.29 37	1.13 109	0.33 47

iRaftStereo_RVC	0.51 57	0.56 65	0.40 81	0.28 51	0.31 71	0.32 72	0.19 75	0.68 90	0.25 56	0.46 68	0.57 121	0.58 76	0.29 61	0.25 63	1.17 57	0.89 69	0.56 74	0.45 63	0.72 66	0.41 66	0.97 108	0.79 79	0.35 75	0.34 87	0.44 63	0.41 75	0.76 72	0.48 70

delet	0.51 57	0.58 68	0.47 102	0.35 77	0.50 144	0.50 135	0.30 118	0.49 63	0.29 70	0.56 76	0.44 92	0.45 58	0.34 69	0.48 197	1.16 54	0.68 44	0.55 70	0.46 64	0.47 41	0.41 66	0.58 53	0.39 28	0.39 88	0.41 115	0.48 75	0.36 63	1.09 103	0.50 74

MLG-Stereo_test3	0.52 59	0.48 57	0.27 52	0.29 57	0.38 98	0.24 48	0.12 28	0.34 46	0.20 40	1.12 198	0.30 55	0.54 72	0.19 35	0.31 89	1.85 108	0.92 71	0.52 63	0.52 77	1.17 111	0.39 57	0.70 71	0.75 75	0.18 26	0.24 63	0.38 46	0.31 44	0.90 82	0.44 64

AIO_rvc	0.53 60	0.71 104	0.38 77	0.34 73	0.22 44	0.34 79	0.16 60	0.57 69	0.28 68	0.38 59	0.22 38	0.56 73	0.24 55	0.27 68	1.96 122	1.04 89	0.48 57	0.40 52	1.28 119	0.47 86	0.79 88	0.95 99	0.39 88	0.22 58	0.46 66	0.28 35	0.72 64	0.33 47

AASNet	0.53 60	0.74 114	0.46 100	0.35 77	0.61 178	0.51 140	0.42 172	0.65 85	0.26 57	0.41 62	0.50 102	0.39 45	0.31 66	0.41 153	1.02 48	0.69 46	0.53 66	0.60 100	0.67 61	0.51 90	0.60 54	0.87 88	0.41 96	0.41 115	0.50 79	0.40 70	0.70 61	0.45 66

LG-G_1	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 100	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

LG-G	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 100	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

AANet_RVC	0.54 62	0.45 53	0.40 81	0.33 72	0.61 178	0.28 62	0.31 123	0.61 76	0.58 170	0.44 65	0.41 85	0.39 45	0.48 111	0.33 99	1.16 54	0.79 59	0.55 70	0.53 86	0.56 54	0.52 94	0.46 39	0.49 41	0.34 70	0.38 100	0.57 98	0.57 106	1.05 100	0.97 173

LGtest1	0.57 65	0.81 151	0.46 100	0.26 46	0.30 67	0.28 62	0.12 28	0.43 57	0.26 57	0.34 54	0.56 118	0.50 61	0.30 65	0.28 75	2.04 135	1.24 134	0.57 77	0.65 125	0.74 69	0.46 85	0.72 75	1.41 126	0.29 60	0.30 73	0.54 89	0.35 60	0.65 54	0.52 79

MaDis-Stereo	0.57 65	0.47 56	0.30 56	0.16 16	0.26 59	0.21 32	0.17 67	0.44 58	0.32 77	1.08 196	0.22 38	0.51 67	0.22 52	0.19 39	1.83 105	1.19 125	0.62 86	0.59 99	1.09 107	0.45 81	0.81 89	0.94 95	0.37 84	0.25 65	0.63 109	0.67 121	0.60 43	0.82 140

LG-Stereo_L2	0.58 67	0.69 90	0.43 92	0.28 51	0.35 88	0.24 48	0.13 39	0.62 81	0.26 57	0.70 105	0.39 79	0.71 116	0.34 69	0.28 75	1.83 105	1.32 146	0.57 77	0.51 75	0.96 91	0.41 66	0.74 80	1.06 105	0.32 66	0.27 66	0.52 85	0.38 66	0.62 49	0.64 105

LG-Stereo_L1	0.58 67	0.69 90	0.41 85	0.24 40	0.35 88	0.25 53	0.12 28	0.62 81	0.27 66	0.72 111	0.32 58	0.69 108	0.34 69	0.29 79	1.82 102	1.36 152	0.57 77	0.52 77	1.14 110	0.42 70	0.70 71	1.11 108	0.29 60	0.30 73	0.51 82	0.33 52	0.66 57	0.65 109

AIO_test	0.59 69	0.77 134	0.45 95	0.44 117	0.25 55	0.35 85	0.20 79	0.61 76	0.27 66	0.43 64	0.30 55	0.57 74	0.28 60	0.29 79	2.01 128	1.46 178	0.49 58	0.42 58	0.86 83	0.49 89	1.02 115	1.01 101	0.40 92	0.24 63	0.47 72	0.49 87	1.00 96	0.35 50

MMNet	0.59 69	0.58 68	0.44 93	0.38 91	0.55 162	0.42 108	0.29 114	0.60 74	0.40 99	0.38 59	0.55 117	0.63 89	0.32 67	0.51 209	1.51 72	0.75 54	0.72 116	0.58 96	0.76 74	0.55 103	0.62 59	0.41 32	0.40 92	0.52 166	0.51 82	0.49 87	1.49 140	0.50 74

IGEV-Stereo+	0.60 71	1.04 251	0.24 51	0.49 127	0.32 73	0.29 65	0.13 39	0.51 64	0.26 57	0.79 137	0.94 203	0.57 74	0.26 57	0.28 75	1.64 81	1.19 125	0.59 83	0.61 106	1.19 114	0.43 74	0.90 104	1.17 111	0.48 132	0.20 49	0.41 57	0.31 44	0.56 38	0.40 58

UniTT-Stereo	0.60 71	0.44 51	0.32 63	0.21 33	0.25 55	0.34 79	0.17 67	0.61 76	0.31 73	0.75 120	0.27 48	0.62 87	0.34 69	0.21 49	1.77 97	1.44 171	0.57 77	0.61 106	1.53 136	0.44 79	0.91 105	1.14 110	0.37 84	0.29 70	0.50 79	0.54 101	0.52 29	0.58 87

CVANet_RVC	0.60 71	0.67 85	0.81 176	0.81 221	0.53 155	0.66 197	0.55 202	1.15 166	0.39 92	0.44 65	0.79 181	0.80 148	0.44 106	0.43 170	0.69 32	0.67 43	0.55 70	0.53 86	0.55 53	0.57 108	0.63 62	0.57 55	0.40 92	0.41 115	0.46 66	0.40 70	0.72 64	0.55 80

DMCA	0.63 74	0.73 111	0.63 137	0.40 102	0.49 135	0.52 143	0.33 139	0.59 73	0.52 142	0.80 141	0.63 134	0.70 112	0.40 90	0.47 191	1.48 69	0.92 71	0.69 104	0.67 131	0.67 61	0.51 90	0.67 68	0.59 57	0.48 132	0.45 132	0.48 75	0.52 98	1.04 99	0.62 98

RAFT_CTSACE	0.64 75	0.94 209	0.31 59	0.37 88	0.34 84	0.33 76	0.23 87	1.23 178	0.26 57	0.64 95	0.29 53	0.71 116	0.57 143	0.34 108	1.57 77	1.07 96	0.52 63	0.43 59	0.72 66	0.33 44	0.85 94	1.72 134	0.42 102	0.30 73	0.46 66	0.41 75	1.58 152	0.39 57

GANet	0.64 75	0.67 85	0.63 137	0.57 153	0.58 167	0.95 244	0.55 202	0.78 108	0.46 118	0.57 80	0.61 128	1.83 257	0.36 82	0.41 153	0.81 41	0.69 46	0.76 129	0.73 153	0.58 55	0.40 63	0.53 48	0.49 41	0.47 128	0.48 149	0.56 97	0.41 75	0.83 78	0.69 114

DFGA-Net	0.65 77	0.64 75	0.36 71	0.51 134	0.33 81	0.43 110	0.29 114	0.88 134	0.34 82	2.05 264	0.38 75	0.52 68	0.29 61	0.22 54	1.35 64	1.07 96	0.76 129	0.49 69	0.96 91	0.35 50	0.71 73	0.71 71	0.36 80	0.41 115	0.57 98	0.38 66	1.81 171	0.43 62

HCRNet	0.66 78	0.78 139	0.41 85	0.54 146	0.27 61	0.41 106	0.39 156	0.63 83	0.31 73	1.62 234	0.59 126	0.67 103	0.29 61	0.41 153	1.99 126	0.73 51	0.60 85	0.47 65	0.65 60	0.43 74	0.78 85	0.62 61	0.36 80	0.34 87	0.42 61	0.43 81	2.14 197	0.50 74

CCAANet	0.66 78	0.57 67	0.62 135	0.37 88	0.36 93	0.38 94	0.45 181	1.41 213	0.45 116	1.16 203	0.43 89	0.89 174	0.57 143	0.37 131	1.31 63	0.81 61	0.63 88	0.47 65	0.61 58	0.61 128	0.60 54	0.55 50	0.51 156	0.35 93	0.55 94	0.50 94	1.59 154	0.72 118

NLCSM	0.67 80	0.24 15	0.10 3	0.19 27	0.11 5	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.34 82	0.11 4	0.41 85	0.19 4	12.63 342	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 4	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 26	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 80	0.87 174	0.33 68	0.31 66	0.59 170	0.33 76	0.30 118	0.89 135	0.34 82	0.72 111	0.24 42	0.65 96	0.34 69	0.19 39	1.95 116	1.57 202	0.71 111	0.69 137	0.94 89	0.39 57	1.28 140	1.20 114	0.33 69	0.33 84	0.59 105	0.60 109	0.72 64	0.74 122

MIF-Stereo (partial)	0.69 82	0.76 128	0.33 68	0.27 49	0.37 96	0.35 85	0.31 123	0.53 65	0.40 99	0.62 91	0.32 58	0.50 61	0.39 85	0.23 58	2.08 140	1.51 189	0.68 99	0.71 143	0.77 76	0.43 74	1.10 122	0.94 95	0.39 88	0.32 81	0.57 98	0.71 124	2.25 215	0.87 155

test_5	0.69 82	0.91 192	0.30 56	0.38 91	0.26 59	0.35 85	0.19 75	1.79 264	0.31 73	0.58 83	1.20 232	0.75 130	0.73 197	0.32 92	1.36 65	1.10 107	0.54 67	0.54 90	1.01 97	0.37 52	0.61 56	1.37 125	0.29 60	0.34 87	0.41 57	0.40 70	1.72 162	0.44 64

FINET	0.69 82	0.65 80	0.67 147	0.65 179	0.49 135	0.48 129	0.45 181	0.75 99	0.59 174	0.61 88	0.48 97	0.82 155	0.57 143	0.43 170	1.71 87	1.08 102	0.77 132	0.57 93	1.07 104	0.56 105	0.88 98	0.65 67	0.43 107	0.50 157	0.62 108	0.56 105	0.96 92	0.64 105

raft+_RVC	0.71 85	0.73 111	0.70 152	0.41 106	0.34 84	0.49 131	0.30 118	1.48 222	0.43 109	0.62 91	0.62 130	0.65 96	0.39 85	0.26 65	1.74 92	1.16 117	0.69 104	0.53 86	1.57 142	0.51 90	0.85 94	1.06 105	0.44 110	0.38 100	0.68 122	0.62 111	0.85 79	0.69 114

WQFJX1	0.73 86	0.26 20	0.12 5	0.20 30	0.17 27	0.16 12	0.12 28	0.25 22	0.57 167	0.12 5	0.75 169	0.22 8	12.81 344	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 9	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 18	0.29 60	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 37	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 86	0.86 172	0.36 71	0.43 114	0.32 73	0.30 67	0.19 75	0.71 93	0.32 77	0.70 105	0.33 62	0.63 89	0.57 143	0.41 153	2.03 134	1.91 229	0.63 88	0.68 135	1.00 94	0.45 81	1.86 178	1.87 137	0.40 92	0.23 62	0.49 77	0.37 65	1.09 103	0.55 80

GMStereo	0.73 86	0.99 232	0.39 78	0.49 127	0.47 123	0.55 159	0.41 166	0.77 102	0.43 109	0.55 74	0.48 97	0.81 153	0.38 83	0.34 108	1.60 78	0.95 76	0.74 126	0.52 77	1.88 150	0.57 108	1.07 116	0.73 73	0.42 102	0.51 159	0.72 133	0.47 86	1.87 178	0.57 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 86	0.69 90	0.79 171	0.54 146	0.65 190	0.58 174	0.54 197	0.72 94	0.54 155	0.59 85	0.57 121	0.61 84	0.47 108	0.62 242	1.80 100	0.96 78	0.72 116	0.68 135	0.91 87	0.72 171	0.64 63	0.55 50	0.53 170	0.52 166	0.58 102	0.51 95	2.19 206	0.59 93

AFF-stereo	0.76 90	0.69 90	0.59 129	0.30 62	0.32 73	0.52 143	0.18 72	0.86 127	0.41 102	1.37 219	0.43 89	0.60 83	0.34 69	0.24 62	1.76 96	1.13 112	0.57 77	0.62 110	2.81 195	0.43 74	0.77 82	0.63 62	0.41 96	0.32 81	0.70 126	0.67 121	2.38 232	0.56 82

TestStereo	0.77 91	0.93 205	0.79 171	0.56 150	0.46 119	0.66 197	0.33 139	1.22 176	0.42 108	0.90 167	0.52 109	0.84 159	0.54 130	0.39 143	1.50 71	0.92 71	0.73 121	0.51 75	1.38 126	0.56 105	1.25 137	0.82 83	0.44 110	0.44 128	0.77 145	0.79 135	1.34 124	0.79 133

WQFJA1	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.72 210	0.14 8	1.42 251	0.21 5	12.89 348	0.11 5	0.51 17	0.39 5	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

WQFJX	0.78 92	0.19 5	0.15 14	0.17 19	0.13 12	0.24 48	0.17 67	0.19 6	0.97 238	0.15 14	1.63 258	0.18 3	12.83 345	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 7	0.25 12	0.27 5	0.26 27	0.27 5	0.24 7	0.27 56	0.16 30	0.26 13	0.25 17	0.54 34	0.22 13

NLMM	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.73 212	0.14 8	1.44 253	0.21 5	12.89 348	0.11 5	0.51 17	0.38 4	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 92	0.77 134	0.53 121	0.43 114	0.38 98	0.46 118	0.22 85	1.50 225	0.31 73	0.55 74	0.38 75	0.64 93	0.27 59	0.32 92	1.77 97	1.09 104	0.63 88	0.73 153	3.30 220	0.57 108	1.19 133	0.91 92	0.34 70	0.36 94	0.49 77	0.41 75	1.95 183	0.58 87

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 96	0.75 122	0.48 106	0.38 91	0.33 81	0.25 53	0.16 60	0.68 90	0.30 72	0.72 111	0.42 88	0.77 138	0.35 77	0.30 82	1.81 101	1.08 102	0.65 94	0.56 91	1.71 146	0.48 87	1.60 164	4.30 177	0.49 142	0.39 107	0.60 107	0.49 87	0.95 91	0.65 109

CFNet	0.80 96	0.84 165	0.79 171	0.76 206	0.70 204	0.60 181	0.46 186	0.84 124	0.48 126	0.66 99	0.71 161	0.92 179	0.61 159	0.43 170	1.75 94	0.84 63	0.70 107	0.64 121	0.90 86	0.78 196	0.89 102	0.72 72	0.45 116	0.51 159	0.87 174	0.83 143	1.67 160	1.15 203

G2L-Stereo	0.81 98	0.69 90	0.60 132	0.57 153	0.78 223	0.50 135	0.37 152	0.77 102	0.53 148	0.69 104	0.78 179	0.70 112	0.63 164	0.54 211	2.08 140	0.96 78	0.73 121	0.63 118	1.23 116	0.61 128	1.22 135	0.66 68	0.57 192	0.48 149	0.77 145	0.89 158	1.98 187	0.80 136

HGLStereo	0.83 99	0.64 75	0.75 162	0.52 138	0.67 196	0.56 165	0.45 181	0.66 88	0.50 135	1.72 241	0.96 208	0.64 93	0.56 139	0.54 211	1.65 84	1.18 121	0.80 142	0.76 164	1.05 100	0.66 148	0.99 110	1.36 124	0.49 142	0.54 177	0.71 130	0.76 131	1.59 154	0.82 140

S2M2_XL	0.85 100	0.50 59	0.64 140	0.24 40	0.30 67	0.35 85	0.28 108	0.61 76	0.43 109	0.56 76	0.35 71	0.65 96	0.59 149	0.34 108	2.56 197	1.65 212	0.69 104	0.47 65	0.72 66	0.54 96	4.94 223	2.28 148	0.48 132	0.30 73	0.55 94	0.51 95	0.74 68	0.74 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 100	0.76 128	0.74 159	0.60 162	0.60 173	0.61 185	0.53 195	0.90 136	0.58 170	1.21 205	0.68 147	0.71 116	0.56 139	0.67 251	1.72 91	1.11 110	0.79 139	0.72 151	1.13 109	0.82 207	0.84 92	0.69 69	0.62 215	0.58 190	0.64 113	0.77 132	2.48 243	0.95 170

RASNet	0.85 100	0.72 107	0.89 203	0.61 165	0.62 185	0.66 197	0.41 166	0.98 148	0.61 183	1.21 205	0.64 135	0.74 123	0.67 179	0.40 147	1.23 59	1.31 144	0.72 116	0.66 128	1.00 94	0.70 164	1.09 120	1.43 127	0.43 107	0.75 243	0.68 122	0.79 135	2.17 202	0.93 167

anonymousdsp2	0.86 103	0.84 165	0.84 184	0.43 114	0.44 115	0.56 165	0.32 133	1.17 168	0.36 88	0.66 99	0.67 142	0.69 108	0.40 90	0.49 202	1.46 67	1.36 152	0.67 97	0.62 110	2.12 159	0.60 125	1.36 148	2.66 156	0.36 80	0.44 128	0.71 130	0.51 95	1.86 177	0.64 105

dd	0.86 103	0.80 145	0.51 109	1.05 249	0.44 115	0.85 230	0.44 179	0.85 125	0.39 92	0.83 147	0.40 83	1.23 220	0.39 85	0.47 191	2.21 162	0.98 82	0.97 216	0.71 143	2.00 157	0.61 128	0.84 92	0.77 77	0.49 142	0.64 220	0.70 126	0.53 99	1.73 165	1.47 232

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 103	0.72 107	0.84 184	0.41 106	0.39 100	0.54 154	0.21 83	0.99 149	0.52 142	1.54 229	0.57 121	0.73 120	0.39 85	0.26 65	2.15 148	1.17 119	0.64 92	0.50 71	2.66 188	0.57 108	0.88 98	0.90 90	0.47 128	0.39 107	0.86 169	0.72 126	2.54 255	0.66 111

DMCA-RVC	0.86 103	0.74 114	0.73 155	0.61 165	0.77 219	0.56 165	0.70 223	0.77 102	1.43 279	1.38 221	0.69 152	0.87 164	0.54 130	0.55 217	1.66 86	1.05 92	0.81 151	0.74 157	0.95 90	0.73 177	0.89 102	0.93 94	0.51 156	0.58 190	0.59 105	0.62 111	1.82 174	0.91 163

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 107	0.64 75	0.54 124	0.44 117	0.41 108	0.38 94	0.26 102	1.26 184	0.49 130	0.85 153	0.62 130	0.75 130	0.54 130	0.34 108	1.75 94	1.50 186	0.68 99	0.70 139	1.17 111	0.56 105	1.52 157	3.83 168	0.39 88	0.37 96	0.75 139	1.18 213	0.68 60	0.77 129

RAFT+CT+SA	0.87 107	0.97 223	0.40 81	0.45 121	0.29 65	0.38 94	0.20 79	1.64 251	0.33 80	0.72 111	0.30 55	0.88 169	0.65 172	0.40 147	1.56 76	1.21 130	0.56 74	0.57 93	2.08 158	0.40 63	0.83 91	5.00 192	0.32 66	0.37 96	0.47 72	0.42 80	1.56 145	0.49 73

DSFCA	0.87 107	0.84 165	0.73 155	0.65 179	0.77 219	0.61 185	0.78 228	0.75 99	0.78 218	0.77 128	0.83 191	0.75 130	0.48 111	0.43 170	1.89 113	1.14 114	0.85 161	0.87 209	1.00 94	0.74 180	1.00 114	1.05 104	0.72 254	0.63 216	0.83 160	0.95 171	1.88 179	0.85 151

IER	0.88 110	0.82 154	0.55 125	0.49 127	0.51 147	0.56 165	0.45 181	0.80 113	0.49 130	1.15 201	0.77 173	1.03 194	0.50 119	0.79 271	3.66 254	1.04 89	0.73 121	0.64 121	0.87 84	0.78 196	0.73 78	0.82 83	0.60 209	0.53 173	0.63 109	1.00 182	2.05 192	0.74 122

rafts_anoy	0.88 110	0.81 151	0.86 191	0.44 117	0.49 135	0.51 140	0.46 186	1.58 243	0.48 126	0.61 88	0.70 159	0.70 112	0.47 108	0.30 82	2.51 194	1.38 155	0.76 129	0.78 172	2.36 169	0.61 128	1.28 140	0.99 100	0.49 142	0.49 154	0.85 166	0.90 163	0.93 89	1.00 187

ARAFT	0.89 112	0.72 107	0.47 102	0.35 77	0.34 84	0.42 108	0.24 90	0.64 84	0.34 82	2.25 280	0.57 121	0.58 76	0.29 61	0.39 143	2.14 147	1.42 165	0.71 111	0.74 157	2.68 190	0.54 96	1.86 178	1.93 138	0.42 102	0.33 84	0.83 160	0.40 70	1.98 187	0.56 82

HITNet	0.90 113	0.65 80	0.62 135	0.68 188	0.50 144	0.39 98	0.32 133	1.26 184	0.89 229	0.70 105	0.70 159	0.91 177	0.49 115	0.39 143	1.96 122	1.02 86	0.66 96	0.64 121	0.79 78	0.61 128	1.53 158	3.85 169	0.46 118	0.52 166	0.58 102	0.64 114	1.81 171	0.81 138
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo1	0.93 114	0.98 227	0.39 78	0.38 91	0.36 93	0.39 98	0.25 94	1.02 152	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 197	0.54 211	3.06 231	1.47 181	0.71 111	0.52 77	2.91 198	0.54 96	1.34 143	1.84 135	0.35 75	0.39 107	0.54 89	1.06 189	2.53 253	0.60 94

SA-5K	0.93 114	0.98 227	0.39 78	0.38 91	0.36 93	0.39 98	0.25 94	1.02 152	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 197	0.54 211	3.06 231	1.47 181	0.71 111	0.52 77	2.91 198	0.54 96	1.34 143	1.84 135	0.35 75	0.39 107	0.54 89	1.06 189	2.53 253	0.60 94

RALCasStereoNet	0.93 114	0.82 154	0.93 210	0.53 143	0.53 155	0.60 181	0.45 181	1.48 222	0.44 113	1.03 187	0.75 169	0.89 174	0.49 115	0.32 92	2.31 175	1.43 169	0.78 135	0.75 161	1.50 133	0.58 112	1.18 132	2.21 147	0.49 142	0.57 186	0.86 169	1.13 202	0.90 82	1.16 204

CFNet_RVC	0.94 117	0.84 165	0.89 203	0.76 206	0.80 229	0.71 207	0.49 188	0.74 98	0.63 193	0.88 162	0.94 203	0.87 164	0.57 143	0.50 203	1.96 122	1.12 111	0.79 139	0.79 176	1.27 117	0.73 177	1.26 138	1.52 130	0.48 132	0.64 220	0.98 201	1.11 196	1.92 182	1.23 212

DLCB_ROB	0.94 117	0.90 188	0.88 195	0.73 196	0.80 229	0.69 204	0.69 222	0.87 131	0.72 210	0.94 177	0.86 195	1.02 190	0.91 238	0.69 258	1.48 69	1.06 95	0.97 216	0.72 151	0.88 85	0.74 180	1.21 134	1.21 115	0.78 265	0.71 238	1.26 252	1.26 223	1.49 140	0.95 170

AACVNet	0.95 119	0.87 174	0.69 149	0.91 231	0.91 241	0.72 211	0.59 213	0.87 131	0.60 178	0.73 116	0.88 198	0.79 145	0.64 167	0.60 235	1.77 97	1.37 154	0.84 159	0.83 198	1.12 108	0.77 192	1.36 148	1.13 109	0.70 246	0.65 223	0.87 174	1.12 199	1.90 180	1.31 221

DISCO	0.96 120	0.98 227	0.56 127	0.57 153	0.61 178	0.81 226	0.79 231	0.77 102	0.81 219	2.06 267	0.86 195	0.66 100	0.70 186	0.42 165	1.87 111	1.27 138	0.99 221	0.80 182	1.80 148	0.80 201	0.92 106	1.33 121	0.57 192	0.51 159	0.72 133	0.84 149	2.02 190	0.80 136

LGCAT	0.97 121	0.77 134	0.52 116	0.32 70	0.44 115	0.35 85	0.24 90	0.66 88	0.40 99	0.56 76	0.39 79	0.73 120	0.69 182	0.32 92	2.36 177	1.87 227	0.67 97	0.60 100	0.80 79	0.68 153	6.52 253	3.00 159	0.46 118	0.33 84	0.52 85	0.53 99	0.65 54	0.73 121

GLC_STEREO	0.97 121	0.89 185	0.85 188	0.56 150	0.60 173	0.48 129	0.40 162	1.70 255	0.47 120	0.77 128	0.67 142	0.78 144	0.63 164	0.61 237	2.53 195	1.65 212	0.88 174	0.60 100	1.57 142	0.70 164	2.48 190	1.17 111	0.44 110	0.43 124	0.67 116	0.55 103	2.36 228	0.88 160

TESTraft	0.98 123	0.96 221	0.42 88	0.41 106	0.33 81	0.40 101	0.25 94	1.13 163	0.39 92	0.97 183	0.35 71	0.61 84	0.75 206	0.54 211	3.18 241	1.42 165	0.70 107	0.50 71	2.86 197	0.53 95	1.08 118	3.15 162	0.35 75	0.40 112	0.52 85	1.18 213	2.52 249	0.61 96

psm_up	0.99 124	0.86 172	0.99 225	0.78 213	0.89 239	0.75 215	0.58 210	1.33 203	1.03 249	0.88 162	0.69 152	0.99 189	0.72 192	0.76 267	1.89 113	1.10 107	0.91 191	0.81 190	1.93 153	0.81 204	1.08 118	0.90 90	0.49 142	0.85 264	1.01 206	1.06 189	1.62 156	1.10 196

STTStereo	0.99 124	0.95 216	0.82 179	0.77 211	0.77 219	0.69 204	0.87 241	0.86 127	1.53 288	1.27 211	0.79 181	1.13 211	0.69 182	0.93 288	2.19 154	1.03 88	0.72 116	0.70 139	1.05 100	0.63 141	1.15 130	0.86 87	0.58 201	0.56 185	0.73 136	1.21 218	1.74 168	1.41 230

NLMM1	1.00 126	0.30 30	0.13 6	0.18 23	0.21 40	0.23 42	0.09 12	0.26 24	6.95 360	0.17 20	0.54 113	0.36 38	12.87 347	0.13 17	0.41 9	0.44 12	0.31 9	0.31 23	0.36 20	0.24 22	0.29 6	0.40 31	0.27 56	0.15 24	0.26 13	0.30 39	0.65 54	0.19 6

NLSM1	1.01 127	0.27 23	0.17 21	0.23 37	0.24 52	0.31 70	0.12 28	0.33 41	6.19 356	0.14 8	1.49 254	0.31 26	12.63 342	0.14 19	0.47 13	0.51 22	0.36 21	0.23 9	0.31 11	0.24 22	0.31 12	0.45 37	0.29 60	0.16 30	0.27 20	0.30 39	0.56 38	0.23 17

coex_refinement	1.02 128	1.02 244	0.76 163	0.66 184	0.85 233	0.71 207	0.50 191	0.81 115	1.04 250	0.67 101	1.01 218	0.94 180	0.44 106	0.46 186	3.49 250	0.95 76	0.78 135	0.71 143	3.74 229	0.77 192	0.85 94	0.75 75	0.63 220	0.52 166	0.87 174	0.93 167	1.75 169	0.94 169

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 128	0.93 205	0.80 175	0.72 193	0.79 226	0.65 195	1.02 256	1.07 158	2.31 319	2.00 260	0.74 167	0.97 185	0.56 139	0.94 290	1.82 102	0.96 78	0.68 99	0.67 131	1.31 120	0.65 143	0.88 98	0.94 95	0.57 192	0.57 186	0.73 136	1.60 268	1.43 133	1.27 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 130	0.80 145	0.40 81	0.50 133	0.48 130	0.37 91	0.30 118	0.55 66	0.44 113	1.13 200	0.77 173	0.64 93	0.95 248	0.31 89	2.68 210	1.79 223	0.96 212	0.82 195	1.08 105	0.61 128	2.91 197	5.06 196	0.44 110	0.30 73	0.81 153	0.92 166	1.18 113	1.16 204

AF-Net	1.05 130	0.83 157	0.94 212	0.76 206	0.91 241	0.98 250	1.68 292	1.52 232	1.06 252	0.57 80	0.96 208	1.34 226	0.64 167	0.74 262	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 144	0.72 171	0.72 75	2.35 149	0.63 220	0.62 210	0.89 186	0.82 141	1.57 150	1.25 216

Nwc_Net	1.05 130	0.83 157	0.94 212	0.76 206	0.91 241	0.98 250	1.68 292	1.52 232	1.06 252	0.57 80	0.96 208	1.34 226	0.64 167	0.74 262	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 144	0.72 171	0.72 75	2.35 149	0.63 220	0.62 210	0.89 186	0.82 141	1.57 150	1.25 216

LMCR-Stereo	1.06 133	0.83 157	0.84 184	0.53 143	0.62 185	0.64 193	0.33 139	1.12 161	0.60 178	0.83 147	0.79 181	0.91 177	0.49 115	0.41 153	2.53 195	1.54 196	1.03 232	0.75 161	2.16 160	1.42 270	1.68 169	3.87 171	0.49 142	0.65 223	0.75 139	0.83 143	1.10 108	0.88 160

PDISCO_ROB	1.06 133	0.87 174	0.60 132	0.80 218	0.68 200	0.53 149	0.59 213	0.93 141	0.69 204	1.80 248	1.00 216	0.74 123	0.63 164	0.66 249	1.87 111	1.44 171	0.89 180	1.10 270	1.53 136	0.80 201	1.56 161	2.40 152	0.52 165	0.63 216	1.19 237	0.79 135	2.56 256	0.81 138

SA	1.07 135	0.90 188	0.42 88	0.55 148	0.53 155	0.49 131	0.24 90	1.60 244	0.46 118	0.71 110	0.41 85	0.69 108	0.58 148	0.62 242	1.74 92	1.41 162	0.78 135	0.79 176	3.17 209	0.65 143	1.24 136	4.73 183	0.34 70	0.51 159	0.75 139	1.12 199	2.64 263	0.72 118

PS-NSSS	1.07 135	1.44 300	0.69 149	1.20 270	0.91 241	1.16 269	0.93 248	0.80 113	0.55 158	0.74 119	0.49 100	1.98 265	1.03 256	0.91 285	1.54 75	0.92 71	0.83 157	0.73 153	1.45 131	0.62 136	0.94 107	0.63 62	1.68 324	0.50 157	1.00 204	0.95 171	3.21 288	1.11 199

HSM	1.07 135	0.75 122	0.97 220	0.78 213	0.77 219	0.54 154	0.54 197	1.87 273	0.60 178	0.76 124	0.85 194	0.87 164	0.67 179	0.56 218	2.24 165	1.05 92	0.92 197	0.71 143	2.57 177	0.71 168	1.80 176	2.08 145	0.56 189	0.72 241	0.90 190	0.97 175	2.08 195	1.03 188

LL-Strereo2	1.08 138	0.65 80	0.59 129	0.40 102	0.34 84	0.31 70	0.23 87	1.48 222	0.38 90	0.68 103	0.58 125	0.63 89	0.32 67	0.64 246	1.65 84	1.13 112	0.63 88	0.53 86	1.32 122	0.66 148	1.35 146	11.05 312	0.44 110	0.34 87	0.64 113	0.60 109	1.05 100	0.56 82

DepthFocus	1.09 139	0.55 63	0.32 63	0.29 57	0.28 62	0.27 58	0.22 85	0.70 92	0.52 142	0.51 72	0.38 75	0.62 87	0.42 96	0.38 137	2.43 184	2.19 246	0.64 92	0.64 121	0.96 91	0.75 187	7.93 283	4.99 191	0.47 128	0.28 68	0.55 94	0.49 87	0.77 75	0.83 144

raftrobust	1.11 140	0.65 80	0.92 209	0.55 148	0.49 135	0.44 112	0.33 139	1.55 238	0.47 120	0.94 177	0.72 164	0.82 155	0.53 124	0.36 128	2.91 222	1.71 217	0.71 111	0.70 139	4.37 243	0.65 143	1.69 171	3.95 173	0.59 207	0.42 123	0.95 199	0.85 151	0.99 95	0.85 151

UCFNet_RVC	1.11 140	1.26 282	0.85 188	0.88 228	0.93 248	0.77 219	0.58 210	0.78 108	0.67 201	0.93 175	0.80 186	1.25 221	0.93 243	0.48 197	2.17 152	1.09 104	0.78 135	0.82 195	2.60 183	0.80 201	1.32 142	1.66 132	1.31 312	0.67 227	1.05 214	1.11 196	1.44 135	2.13 264

test_4	1.13 142	0.74 114	0.77 167	0.42 112	0.32 73	0.34 79	0.26 102	0.78 108	0.33 80	0.75 120	0.40 83	0.87 164	0.35 77	0.40 147	2.10 146	1.55 198	0.65 94	0.69 137	1.50 133	0.51 90	1.12 126	10.25 286	0.41 96	0.37 96	0.58 102	0.70 123	2.73 268	0.62 98

S2M2_L	1.14 143	0.87 174	1.13 258	0.46 124	0.37 96	0.43 110	0.28 108	0.60 74	0.52 142	1.85 253	0.34 65	0.63 89	0.40 90	0.43 170	2.36 177	1.91 229	0.70 107	0.60 100	1.06 103	0.58 112	4.38 211	4.69 181	0.49 142	0.37 96	0.64 113	0.89 158	3.07 283	0.79 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 143	0.75 122	0.47 102	0.49 127	0.61 178	0.50 135	0.27 105	1.70 255	0.52 142	0.73 116	0.48 97	0.66 100	0.67 179	0.79 271	2.17 152	1.43 169	0.92 197	0.93 230	3.23 210	0.58 112	1.55 160	4.86 186	0.35 75	0.59 197	1.14 233	1.24 220	2.35 226	0.76 128

RALAANet	1.14 143	0.70 97	0.84 184	0.53 143	0.53 155	0.60 181	0.41 166	1.30 193	0.50 135	0.94 177	0.65 137	0.72 119	0.59 149	0.33 99	1.97 125	1.32 146	0.75 128	0.89 219	1.96 154	0.85 211	3.07 199	5.37 210	0.53 170	0.62 210	0.82 156	1.03 187	2.08 195	0.78 131

CASnet	1.15 146	0.91 192	0.49 107	0.40 102	0.43 112	0.38 94	0.20 79	0.91 139	0.49 130	0.77 128	0.56 118	0.88 169	0.53 124	0.35 116	2.15 148	1.24 134	0.72 116	0.50 71	1.34 124	0.54 96	7.12 266	5.37 210	0.41 96	0.38 100	1.21 239	0.49 87	1.45 136	0.79 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 147	0.83 157	0.82 179	0.65 179	0.59 170	0.67 200	0.58 210	2.65 326	0.53 148	1.73 242	0.76 172	0.87 164	0.78 216	0.47 191	3.77 262	1.45 173	0.87 170	0.86 207	2.81 195	0.65 143	1.26 138	0.87 88	0.57 192	0.73 242	0.81 153	0.95 171	2.65 265	1.03 188

RP	1.18 148	1.02 244	1.24 277	0.94 235	1.08 260	0.84 227	1.17 269	1.25 182	1.31 271	0.61 88	1.16 227	1.21 218	0.75 206	0.68 252	3.34 245	1.04 89	0.89 180	0.67 131	1.20 115	0.79 198	0.88 98	2.85 158	0.59 207	0.71 238	0.86 169	0.98 179	2.51 248	1.21 210

trnet	1.20 149	0.91 192	0.94 212	0.52 138	0.42 110	0.47 124	0.25 94	1.41 213	0.61 183	0.88 162	0.75 169	0.97 185	0.72 192	0.37 131	2.66 207	3.31 279	0.86 165	0.61 106	2.41 171	0.60 125	3.93 209	3.14 161	0.50 154	0.47 136	1.03 210	0.86 154	1.72 162	0.99 181

APVNet	1.21 150	1.02 244	0.64 140	0.69 189	0.78 223	0.86 231	0.84 236	0.78 108	0.71 209	0.92 173	0.82 189	0.86 162	0.59 149	0.58 227	2.67 209	1.65 212	1.11 242	0.98 246	3.23 210	0.85 211	1.62 165	4.73 183	0.55 180	0.84 263	0.77 145	0.80 138	1.90 180	0.98 175

iinet-f	1.22 151	1.08 258	0.64 140	0.93 234	0.46 119	0.68 202	0.57 206	0.79 112	0.48 126	2.11 274	1.35 245	0.83 157	0.64 167	0.35 116	3.95 265	1.80 225	0.77 132	0.66 128	2.93 204	1.00 234	1.53 158	3.24 163	0.64 226	0.53 173	1.10 228	0.63 113	2.23 214	0.90 162

PA-Net	1.22 151	0.95 216	1.13 258	0.75 201	1.31 283	0.68 202	0.84 236	0.82 120	1.18 265	0.83 147	0.77 173	0.76 134	0.78 216	0.91 285	3.00 227	1.21 130	0.68 99	0.77 167	1.02 98	0.82 207	1.13 128	4.67 180	0.66 231	0.82 258	1.00 204	2.10 304	1.24 115	2.13 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 153	1.24 276	1.10 249	0.99 242	1.05 254	0.96 245	1.53 286	1.79 264	1.59 291	0.60 86	1.34 242	1.17 215	1.03 256	0.74 262	2.44 185	1.07 96	0.89 180	0.99 249	1.54 138	0.91 220	0.99 110	2.46 153	0.80 273	0.76 245	1.26 252	1.59 265	1.39 129	1.61 241

Abc-Net	1.25 153	1.24 276	1.10 249	0.99 242	1.05 254	0.96 245	1.53 286	1.79 264	1.59 291	0.60 86	1.34 242	1.17 215	1.03 256	0.74 262	2.44 185	1.07 96	0.89 180	0.99 249	1.54 138	0.91 220	0.99 110	2.46 153	0.80 273	0.76 245	1.26 252	1.59 265	1.39 129	1.61 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 155	0.77 134	0.56 127	0.45 121	0.56 164	0.51 140	0.21 83	1.50 225	0.70 206	0.78 131	0.80 186	0.84 159	0.90 237	0.33 99	3.45 249	2.96 265	1.14 248	1.04 262	1.32 122	1.08 244	4.63 217	4.87 187	0.63 220	0.38 100	0.85 166	0.83 143	1.02 97	1.16 204

FSD	1.28 156	0.76 128	0.66 145	0.60 162	0.60 173	0.60 181	0.57 206	0.90 136	0.50 135	0.95 180	0.73 166	1.06 202	0.69 182	0.64 246	2.19 154	3.05 269	0.98 218	0.79 176	2.80 194	0.79 198	4.76 221	5.04 194	0.65 227	0.67 227	0.90 190	0.83 143	0.90 82	0.99 181

GMOStereo	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 149	0.46 118	0.39 156	1.54 234	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 123	0.59 149	0.35 116	2.01 128	1.45 173	0.80 142	0.87 209	2.92 200	0.69 155	1.78 172	10.98 308	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 145	0.58 87

error version	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 149	0.46 118	0.39 156	1.54 234	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 123	0.59 149	0.35 116	2.01 128	1.45 173	0.80 142	0.87 209	2.92 200	0.69 155	1.78 172	10.98 308	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 145	0.58 87

test-v	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 149	0.46 118	0.39 156	1.54 234	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 123	0.59 149	0.35 116	2.01 128	1.45 173	0.80 142	0.87 209	2.92 200	0.69 155	1.78 172	10.98 308	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 145	0.58 87

test-2	1.28 156	0.74 114	0.45 95	0.62 170	0.52 149	0.46 118	0.39 156	1.54 234	0.47 120	0.87 156	0.47 93	0.74 123	0.59 149	0.35 116	2.01 128	1.45 173	0.80 142	0.87 209	2.92 200	0.69 155	1.78 172	10.98 308	0.46 118	0.41 115	1.09 222	0.72 126	1.56 145	0.58 87

GANetREF_RVC	1.28 156	1.18 269	0.95 217	1.18 269	1.04 252	1.00 255	0.79 231	1.25 182	1.10 257	1.29 213	0.77 173	2.28 280	0.91 238	0.63 244	2.00 127	1.14 114	1.01 226	0.98 246	2.44 173	0.82 207	1.98 184	1.33 121	0.78 265	1.05 279	1.28 257	1.27 224	2.63 262	1.49 233
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AMNet	1.29 162	1.12 261	1.05 235	1.13 258	1.12 265	1.24 278	1.08 264	1.36 207	1.13 261	1.10 197	1.11 223	1.51 242	1.26 268	1.20 310	1.52 73	1.57 202	1.35 273	1.21 290	1.37 125	1.22 257	1.35 146	1.19 113	1.25 305	1.19 288	1.23 247	1.72 278	1.54 144	1.65 245

raft_robust	1.30 163	0.93 205	0.53 121	0.59 160	0.47 123	0.57 171	0.37 152	2.06 294	0.52 142	1.69 240	0.53 111	0.76 134	0.82 224	0.47 191	2.16 151	1.52 193	0.84 159	0.84 205	5.71 269	0.59 116	2.50 191	5.04 194	0.46 118	0.51 159	0.99 202	1.05 188	1.58 152	0.99 181

IPLGR_C	1.31 164	0.71 104	0.68 148	0.57 153	0.46 119	0.52 143	0.31 123	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 152	1.03 194	0.53 124	0.59 231	2.62 202	1.33 149	0.88 174	0.63 118	3.25 216	0.61 128	1.64 168	10.69 299	0.55 180	0.53 173	0.89 186	0.57 106	2.40 234	0.62 98

ACRE	1.31 164	0.70 97	0.66 145	0.58 159	0.47 123	0.52 143	0.32 133	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 152	1.04 198	0.52 123	0.59 231	2.66 207	1.32 146	0.89 180	0.63 118	3.25 216	0.61 128	1.62 165	10.69 299	0.55 180	0.52 166	0.92 194	0.55 103	2.40 234	0.62 98

SACVNet	1.31 164	0.94 209	0.95 217	0.90 229	1.10 262	0.87 233	0.92 247	1.50 225	0.81 219	1.23 210	0.71 161	0.94 180	0.69 182	0.68 252	1.83 105	1.40 159	1.12 247	0.83 198	2.20 162	0.94 226	2.13 185	5.87 222	0.65 227	0.82 258	1.04 211	1.06 189	2.02 190	1.30 220

4D-IteraStereo	1.32 167	0.61 74	1.07 242	0.49 127	0.43 112	0.40 101	0.25 94	1.44 219	0.37 89	0.75 120	0.56 118	0.75 130	0.43 99	0.43 170	2.29 174	1.38 155	0.68 99	0.66 128	2.70 191	0.59 116	3.21 201	10.86 307	0.46 118	0.40 112	0.69 124	0.83 143	2.34 224	0.64 105

CIPLG	1.32 167	0.70 97	0.69 149	0.57 153	0.46 119	0.52 143	0.33 139	0.81 115	0.55 158	0.76 124	0.69 152	1.03 194	0.53 124	0.59 231	2.91 222	1.33 149	0.89 180	0.62 110	3.23 210	0.62 136	1.62 165	10.69 299	0.55 180	0.53 173	0.90 190	0.54 101	2.37 231	0.61 96

DN-CSS_ROB	1.32 167	0.83 157	1.03 231	0.87 227	0.86 234	0.47 124	0.36 150	2.00 288	0.57 167	1.56 231	1.81 262	0.96 184	0.77 214	0.38 137	2.15 148	1.40 159	1.03 232	0.93 230	5.27 256	0.66 148	2.56 192	2.82 157	0.54 176	0.86 266	0.79 150	0.81 139	2.07 194	1.33 224

UDGNet	1.34 170	1.00 238	0.76 163	1.64 297	1.38 288	1.69 299	1.25 273	1.22 176	0.69 204	0.63 94	0.84 193	0.83 157	0.41 94	1.62 321	2.02 133	1.19 125	0.81 151	0.87 209	1.98 155	0.92 223	1.68 169	5.69 217	1.26 308	0.47 136	1.21 239	0.95 171	2.15 199	1.03 188

CREStereo	1.37 171	0.91 192	0.94 212	0.52 138	0.42 110	0.47 124	0.26 102	1.43 216	0.66 198	0.87 156	0.83 191	0.95 182	0.73 197	0.36 128	2.98 226	4.38 307	0.85 161	0.56 91	2.41 171	0.62 136	5.52 236	4.71 182	0.53 170	0.47 136	1.02 208	0.87 156	1.73 165	0.98 175
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC-Resample	1.37 171	0.87 174	0.99 225	0.72 193	0.81 231	0.63 190	1.02 256	1.06 157	0.91 232	0.99 184	0.99 214	1.69 250	0.73 197	1.02 296	4.06 267	1.41 162	1.02 229	1.62 316	1.55 140	1.04 239	1.37 150	5.03 193	0.57 192	1.14 285	0.88 181	1.99 297	1.45 136	1.54 236

FADNet-RVC	1.38 173	0.71 104	0.88 195	0.77 211	1.09 261	0.58 174	2.16 309	0.92 140	0.57 167	1.03 187	0.72 164	1.48 237	0.64 167	0.61 237	5.02 274	1.56 200	0.85 161	0.90 222	2.24 164	1.52 286	2.20 186	4.08 175	0.51 156	0.77 247	1.48 282	1.14 206	1.43 133	1.35 226

PMTNet	1.39 174	0.94 209	0.99 225	0.48 126	0.49 135	0.47 124	0.32 133	0.83 121	0.66 198	0.83 147	0.62 130	0.88 169	0.50 119	0.35 116	2.72 213	4.30 304	0.91 191	0.57 93	2.40 170	0.54 96	6.12 246	5.45 214	0.57 192	0.38 100	1.99 316	1.00 182	1.09 103	1.19 209

GES	1.40 175	0.73 111	0.79 171	0.78 213	0.71 205	0.80 224	0.59 213	1.37 209	0.97 238	1.66 237	0.94 203	0.74 123	0.65 172	0.63 244	2.40 181	1.55 198	0.98 218	0.89 219	5.45 262	1.14 250	3.99 210	3.85 169	0.65 227	0.83 261	0.75 139	0.81 139	1.52 143	1.72 248

LoS_RVC	1.42 176	1.25 279	0.86 191	0.31 66	0.49 135	0.37 91	0.33 139	0.73 96	0.56 163	2.10 272	0.68 147	0.67 103	0.70 186	0.33 99	3.08 234	3.79 292	0.89 180	2.10 336	3.01 207	0.66 148	4.40 212	6.44 234	0.51 156	0.43 124	0.82 156	0.85 151	0.90 82	0.99 181

tt_ll	1.42 176	1.25 279	0.86 191	0.31 66	0.49 135	0.37 91	0.33 139	0.73 96	0.56 163	2.10 272	0.68 147	0.67 103	0.70 186	0.33 99	3.08 234	3.79 292	0.89 180	2.10 336	3.01 207	0.66 148	4.40 212	6.44 234	0.51 156	0.43 124	0.82 156	0.85 151	0.90 82	0.99 181

sAnonymous2	1.42 176	0.76 128	0.52 116	0.41 106	0.47 123	0.71 207	0.41 166	1.28 190	0.98 242	0.65 96	0.89 199	1.08 204	0.95 248	0.37 131	2.20 157	2.28 248	1.10 238	1.04 262	3.71 226	0.92 223	4.94 223	6.73 240	0.62 215	0.55 183	0.83 160	1.39 237	1.25 116	1.24 214

CroCo_RVC	1.42 176	0.76 128	0.52 116	0.41 106	0.47 123	0.71 207	0.41 166	1.28 190	0.98 242	0.65 96	0.89 199	1.08 204	0.95 248	0.37 131	2.20 157	2.28 248	1.10 238	1.04 262	3.71 226	0.92 223	4.94 223	6.73 240	0.62 215	0.55 183	0.83 160	1.39 237	1.25 116	1.24 214

RGC	1.43 180	1.30 288	1.99 320	1.14 263	1.18 273	1.16 269	1.01 253	1.20 174	1.08 255	0.91 170	1.70 261	1.18 217	1.24 267	0.87 279	3.10 238	1.18 121	0.98 218	0.86 207	1.81 149	1.02 236	1.39 151	3.87 171	0.76 258	0.90 270	1.14 233	1.53 257	2.17 202	1.85 252

YMNet	1.44 181	0.79 143	0.41 85	0.51 134	0.61 178	0.59 177	1.36 280	0.77 102	0.56 163	1.28 212	0.36 73	0.67 103	2.20 286	0.56 218	19.21 306	1.49 184	0.77 132	0.65 125	0.74 69	0.39 57	0.61 56	1.27 119	0.23 47	0.38 100	0.69 124	0.46 84	0.81 77	0.66 111

castereo	1.44 181	0.88 183	0.96 219	0.46 124	0.47 123	0.33 76	0.27 105	0.77 102	0.50 135	0.80 141	0.64 135	1.04 198	0.48 111	0.38 137	2.25 167	2.81 260	1.03 232	0.76 164	2.67 189	0.62 136	7.90 282	7.11 248	0.57 192	0.52 166	1.04 211	1.25 222	1.03 98	1.21 210

FADNet	1.44 181	0.83 157	0.83 183	0.82 223	1.03 251	0.61 185	1.88 303	0.97 146	0.73 212	0.93 175	0.92 202	1.16 214	0.76 211	0.74 262	3.69 258	1.34 151	0.91 191	1.03 259	2.63 184	1.49 279	2.87 196	4.93 188	0.49 142	0.65 223	1.54 291	1.70 277	1.51 142	1.83 251

stereogan	1.44 181	1.33 291	1.05 235	1.11 253	1.28 281	1.11 262	0.97 250	1.26 184	1.05 251	1.22 209	1.10 221	1.62 248	0.89 235	0.66 249	2.34 176	1.31 144	0.94 205	0.81 190	1.72 147	0.95 228	1.10 122	8.04 256	0.71 249	0.77 247	0.83 160	1.06 189	2.36 228	1.38 228

MGS-Stereo	1.48 185	0.99 232	0.47 102	0.40 102	0.35 88	0.40 101	0.36 150	0.65 85	0.26 57	0.52 73	0.43 89	0.52 68	0.38 83	0.43 170	23.31 315	0.93 75	0.73 121	0.79 176	0.93 88	0.65 143	1.10 122	1.25 118	0.44 110	0.48 149	0.72 133	0.49 87	1.29 122	0.77 129

NCCL2	1.48 185	1.28 286	1.10 249	1.11 253	1.43 291	0.78 220	0.90 244	1.05 156	1.14 263	1.86 255	1.27 237	1.02 190	0.81 219	0.80 274	3.43 247	1.42 165	1.14 248	0.87 209	1.31 120	0.89 219	1.94 183	3.37 165	1.48 320	1.02 275	1.50 286	1.35 232	3.80 310	1.85 252

TANstereo	1.49 187	1.06 254	0.88 195	0.67 186	0.73 210	0.87 233	0.33 139	0.86 127	0.61 183	0.70 105	0.69 152	0.59 81	0.59 149	1.02 296	2.75 214	2.89 262	0.94 205	1.13 278	1.43 129	1.28 260	5.13 230	5.06 196	1.35 314	0.46 134	0.54 89	0.89 158	5.92 330	0.74 122

XX-TBD	1.49 187	1.06 254	0.88 195	0.67 186	0.73 210	0.87 233	0.33 139	0.86 127	0.61 183	0.70 105	0.69 152	0.59 81	0.59 149	1.02 296	2.75 214	2.89 262	0.94 205	1.13 278	1.43 129	1.28 260	5.13 230	5.06 196	1.35 314	0.46 134	0.54 89	0.89 158	5.92 330	0.74 122

LoS	1.51 189	0.79 143	0.59 129	0.52 138	0.56 164	0.65 195	0.38 155	2.56 322	0.88 227	1.21 205	0.94 203	0.97 185	0.88 234	0.35 116	3.04 230	3.41 281	1.24 260	0.93 230	2.19 161	0.68 153	5.96 242	7.00 246	0.62 215	0.47 136	1.14 233	0.98 179	1.06 102	0.87 155
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 189	0.74 114	1.07 242	0.75 201	0.75 214	0.84 227	0.54 197	1.10 159	0.86 224	1.37 219	1.15 226	0.88 169	1.08 262	0.53 210	1.90 115	1.91 229	1.22 257	0.99 249	1.56 141	0.96 231	3.89 208	10.50 293	0.68 241	0.77 247	0.91 193	1.19 216	1.42 132	1.14 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 191	0.77 134	0.77 167	0.75 201	0.67 196	0.47 124	0.40 162	1.23 178	1.32 272	0.83 147	0.77 173	0.95 182	0.74 202	0.59 231	5.02 274	2.40 255	1.64 286	1.43 308	1.27 117	0.85 211	4.54 214	8.28 258	0.48 132	0.91 271	0.70 126	0.77 132	1.85 175	0.99 181

iResNetv2_ROB	1.57 192	0.87 174	0.70 152	1.13 258	0.65 190	0.72 211	0.49 188	2.63 325	0.64 195	1.77 247	0.87 197	1.30 225	0.75 206	0.40 147	4.81 273	1.26 137	0.91 191	0.71 143	4.58 248	0.81 204	7.66 275	1.62 131	0.58 201	0.80 251	0.81 153	0.83 143	3.12 287	0.91 163

MyStereo04	1.58 193	0.90 188	0.97 220	0.78 213	0.89 239	0.57 171	0.40 162	1.57 240	0.97 238	2.23 278	0.89 199	1.34 226	0.54 130	0.41 153	2.94 225	2.47 256	0.86 165	0.92 226	5.37 258	1.50 282	4.62 216	3.51 166	0.92 291	0.81 255	1.21 239	1.61 270	2.58 258	0.95 170

AE-Stereo	1.61 194	0.85 169	1.23 276	0.81 221	0.51 147	0.57 171	0.75 227	0.83 121	0.49 130	0.79 137	0.54 113	1.29 222	0.72 192	0.47 191	2.05 138	2.96 265	0.99 221	0.92 226	2.63 184	0.86 214	4.61 215	11.92 330	0.50 154	0.80 251	1.26 252	1.34 231	1.95 183	0.86 153

castereo++	1.62 195	0.76 128	0.78 170	0.59 160	0.41 108	0.34 79	0.25 94	0.85 125	0.43 109	0.81 144	0.62 130	1.02 190	0.51 121	0.38 137	1.86 110	2.57 257	1.01 226	0.73 153	3.23 210	0.62 136	7.09 265	6.35 232	0.63 220	0.58 190	0.99 202	1.01 184	7.61 344	1.63 244

dad	1.63 196	0.97 223	0.65 143	2.18 314	1.19 275	1.01 256	3.99 329	1.66 253	0.55 158	1.21 205	0.50 102	1.12 210	2.01 282	0.58 227	3.09 236	1.16 117	1.11 242	0.76 164	2.70 191	0.77 192	1.34 143	1.48 128	0.71 249	0.88 268	2.48 325	0.71 124	5.52 329	3.80 307

CC-Net-ROB	1.63 196	1.81 315	1.19 271	1.85 303	1.77 308	2.27 312	1.56 288	0.93 141	0.96 237	1.29 213	0.67 142	5.48 326	2.51 292	1.43 319	1.64 81	0.87 65	1.34 270	1.17 282	2.46 174	0.88 216	1.09 120	1.35 123	3.34 340	0.63 216	1.22 244	1.15 208	1.47 138	1.57 239

XPNet_ROB	1.63 196	1.57 307	1.09 248	0.91 231	1.13 268	1.01 256	0.88 242	0.95 145	1.14 263	1.07 195	1.82 263	4.03 312	0.72 192	0.78 268	1.82 102	1.51 189	1.52 283	0.94 233	1.42 127	1.04 239	2.20 186	7.75 253	0.86 287	0.80 251	0.94 195	1.29 227	3.34 295	1.56 238

DeepPruner_ROB	1.64 199	0.75 122	0.91 207	0.85 225	0.88 237	0.75 215	1.75 296	1.26 184	0.91 232	1.49 227	1.65 259	0.85 161	0.81 219	0.56 218	3.12 240	1.49 184	1.02 229	1.02 256	2.33 168	0.75 187	7.42 271	6.70 238	0.81 277	0.69 231	0.88 181	1.45 245	2.17 202	0.87 155

CFNet_pseudo	1.65 200	0.78 139	0.82 179	0.82 223	0.79 226	0.69 204	0.42 172	0.93 141	0.53 148	0.95 180	0.81 188	0.88 169	0.81 219	0.81 275	15.70 300	1.39 157	0.74 126	0.71 143	7.24 308	0.77 192	0.97 108	1.50 129	0.69 244	0.57 186	0.88 181	0.89 158	1.47 138	1.12 200

test_for_model	1.68 201	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 123	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 267	0.43 99	0.30 82	1.95 116	1.95 234	13.44 365	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 288	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 208	0.83 144

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 201	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 123	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 267	0.43 99	0.30 82	1.95 116	1.95 234	13.44 365	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 288	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 208	0.83 144

testlalala	1.68 201	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 123	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 267	0.43 99	0.30 82	1.95 116	1.95 234	13.44 365	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 288	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 208	0.83 144

GCAPDPT-zeroshot	1.68 201	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 123	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 267	0.43 99	0.30 82	1.95 116	1.95 234	13.44 365	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 288	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 208	0.83 144

GCAP-Stereo	1.68 201	0.92 199	0.51 109	0.38 91	0.40 103	0.45 113	0.31 123	1.31 196	0.41 102	0.78 131	0.51 104	2.09 267	0.43 99	0.30 82	1.95 116	1.95 234	13.44 365	0.62 110	2.57 177	0.59 116	8.07 288	1.98 139	0.48 132	0.47 136	0.67 116	0.64 114	2.20 208	0.83 144

SGD-Stereo	1.69 206	0.50 59	0.36 71	0.28 51	0.30 67	0.30 67	0.17 67	0.57 69	0.28 68	0.44 65	0.21 36	0.69 108	0.39 85	0.25 63	31.04 320	1.51 189	0.73 121	0.52 77	0.68 63	0.45 81	1.43 155	1.32 120	0.41 96	0.30 73	0.45 65	0.46 84	0.87 80	0.63 102

gcap_with_dpt	1.70 207	2.27 329	0.76 163	1.42 287	0.71 205	0.78 220	0.32 133	1.43 216	0.59 174	0.90 167	0.67 142	1.69 250	0.85 229	0.41 153	2.22 163	3.04 267	1.11 242	1.60 314	4.27 239	0.74 180	5.79 239	5.97 226	0.52 165	0.44 128	1.05 214	1.02 185	2.42 236	3.01 290

GCAP-BAT	1.70 207	2.27 329	0.76 163	1.42 287	0.71 205	0.78 220	0.32 133	1.43 216	0.59 174	0.90 167	0.67 142	1.69 250	0.85 229	0.41 153	2.22 163	3.04 267	1.11 242	1.60 314	4.27 239	0.74 180	5.79 239	5.97 226	0.52 165	0.44 128	1.05 214	1.02 185	2.42 236	3.01 290

test-3	1.73 209	1.00 238	1.08 245	0.63 176	0.60 173	0.55 159	0.43 175	1.99 284	0.39 92	0.86 154	0.54 113	1.45 234	0.53 124	0.41 153	2.20 157	1.41 162	0.81 151	0.79 176	6.57 289	0.69 155	5.20 234	11.52 324	0.46 118	0.54 177	0.86 169	0.97 175	3.11 284	0.98 175

test_1	1.73 209	1.01 240	1.08 245	0.63 176	0.60 173	0.55 159	0.43 175	1.99 284	0.39 92	0.86 154	0.54 113	1.45 234	0.54 130	0.41 153	2.20 157	1.42 165	0.80 142	0.79 176	6.57 289	0.69 155	5.20 234	11.52 324	0.46 118	0.54 177	0.87 174	0.97 175	3.11 284	0.98 175

test_3	1.73 209	1.02 244	1.05 235	0.65 179	0.61 178	0.55 159	0.43 175	1.96 279	0.38 90	0.88 162	0.52 109	1.45 234	0.54 130	0.40 147	2.20 157	1.40 159	0.81 151	0.81 190	6.56 288	0.71 168	5.08 227	11.49 321	0.43 107	0.49 154	0.96 200	1.09 195	3.23 289	0.98 175

CREStereo++_RVC	1.73 209	0.91 192	1.03 231	0.51 134	0.56 164	0.40 101	0.28 108	1.37 209	0.51 140	0.83 147	0.61 128	0.76 134	0.85 229	0.34 108	2.78 216	3.07 271	0.92 197	0.61 106	2.72 193	0.55 103	5.01 226	5.69 217	0.53 170	0.38 100	0.94 195	0.84 149	12.80 360	0.98 175
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
TestStereo_HL3	1.76 213	0.91 192	0.86 191	0.44 117	0.48 130	0.52 143	0.25 94	1.46 221	0.59 174	2.27 283	0.68 147	0.73 120	0.42 96	0.33 99	18.26 304	1.20 128	0.88 174	0.74 157	4.93 251	0.69 155	1.10 122	5.21 202	0.55 180	0.51 159	0.70 126	0.86 154	1.14 111	0.78 131

GEStereo_RVC	1.80 214	0.96 221	0.99 225	1.02 245	0.87 235	1.12 264	1.03 259	1.66 253	0.82 221	0.91 170	0.79 181	1.34 226	0.75 206	0.61 237	2.25 167	2.14 244	1.14 248	1.23 294	4.06 235	1.22 257	4.66 218	11.41 320	0.71 249	0.95 273	0.88 181	0.97 175	2.49 246	1.65 245

NaN_ROB	1.84 215	1.11 260	1.04 234	0.95 236	1.77 308	0.86 231	0.91 246	1.32 202	10.70 368	1.00 186	1.38 248	2.45 286	0.89 235	1.12 305	4.34 270	1.29 140	0.92 197	0.88 218	1.49 132	1.14 250	1.42 154	2.02 144	0.76 258	1.03 276	1.30 258	2.01 298	2.38 232	3.27 299

sCroCo_RVC	1.85 216	0.67 85	0.55 125	0.37 88	0.49 135	0.75 215	0.41 166	0.94 144	1.56 290	1.51 228	0.78 179	1.04 198	0.94 246	0.48 197	2.49 189	5.07 315	1.26 263	1.22 291	2.53 176	1.37 265	7.95 285	11.14 313	0.45 116	0.60 202	0.94 195	1.12 199	2.34 224	1.05 191

ETE_ROB	1.85 216	1.93 320	1.18 268	1.04 247	1.33 285	1.26 280	1.12 267	1.11 160	2.30 318	1.36 218	3.26 291	3.18 300	0.94 246	1.14 307	2.62 202	1.51 189	2.14 310	0.99 249	2.50 175	1.15 252	3.67 205	5.74 221	0.86 287	1.03 276	1.21 239	1.36 234	2.30 216	1.68 247

LALA_ROB	1.85 216	2.17 324	1.13 258	1.05 249	1.26 277	1.16 269	1.01 253	1.17 168	1.46 282	2.06 267	2.82 283	3.47 302	0.92 241	0.93 288	3.90 264	1.46 178	1.36 274	1.18 285	2.20 162	1.31 263	2.84 195	5.10 199	0.77 263	1.01 274	1.24 248	1.41 240	3.89 314	1.77 250

MLCV	1.91 219	0.87 174	0.97 220	1.33 280	1.13 268	0.99 252	0.74 226	2.14 297	0.77 216	2.02 261	4.44 304	1.60 245	1.56 275	0.45 181	2.63 204	1.79 223	1.11 242	0.96 242	6.71 295	1.05 241	4.69 220	5.60 215	0.66 231	1.60 300	1.14 233	1.35 232	2.31 218	1.06 193

RAFT + AFF	1.96 220	0.49 58	0.42 88	0.41 106	0.20 35	0.41 106	0.19 75	0.65 85	0.23 52	0.56 76	0.27 48	0.77 138	0.21 45	0.29 79	39.69 324	0.90 70	0.62 86	0.35 34	1.92 152	0.38 56	0.77 82	0.57 55	0.32 66	0.27 66	0.71 130	0.33 52	0.58 41	0.29 42

DDUNet	2.05 221	2.73 333	2.03 321	2.92 327	2.66 333	3.04 326	2.76 316	1.17 168	1.11 259	1.60 232	1.21 235	2.23 277	1.69 278	2.81 334	2.04 135	1.25 136	2.78 317	2.42 349	2.63 184	2.90 329	1.92 180	2.11 146	2.77 338	0.92 272	1.01 206	0.93 167	2.50 247	1.10 196

CASS	2.08 222	1.02 244	1.16 266	1.28 275	0.99 249	0.88 237	3.39 324	1.42 215	1.02 248	1.30 215	2.46 281	1.14 212	0.81 219	0.46 186	2.70 211	2.38 254	3.41 324	1.10 270	3.40 222	1.18 254	8.01 287	8.63 262	0.66 231	0.69 231	1.49 284	1.27 224	2.52 249	1.41 230
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 223	0.70 97	0.53 121	0.35 77	0.25 55	0.29 65	0.16 60	0.81 115	0.29 70	0.49 70	0.24 42	0.61 84	0.43 99	0.27 68	21.42 310	21.17 377	0.56 74	0.52 77	2.25 165	0.54 96	1.58 163	1.03 102	0.42 102	0.34 87	0.51 82	0.30 39	0.76 72	0.47 69

s12784h	2.23 224	1.12 261	1.32 282	1.12 256	0.91 241	0.59 177	0.39 156	1.37 209	0.65 196	1.05 192	0.82 189	1.08 204	0.95 248	0.37 131	2.80 218	4.82 311	0.93 203	0.71 143	3.28 219	0.58 112	7.80 277	8.40 261	0.51 156	0.54 177	1.50 286	1.13 202	11.58 354	3.94 308

R-Stereo Train	2.23 224	1.01 240	1.14 261	0.96 237	0.63 188	0.73 213	0.31 123	1.30 193	1.01 246	1.68 238	4.49 305	1.29 222	0.70 186	0.42 165	2.49 189	3.99 299	1.66 287	1.02 256	6.77 297	1.11 245	7.83 278	12.24 335	0.49 142	0.54 177	1.42 274	1.66 273	1.34 124	1.93 257

RAFT-Stereo	2.23 224	1.01 240	1.14 261	0.96 237	0.63 188	0.73 213	0.31 123	1.30 193	1.01 246	1.68 238	4.49 305	1.29 222	0.70 186	0.42 165	2.49 189	3.99 299	1.66 287	1.02 256	6.77 297	1.11 245	7.83 278	12.24 335	0.49 142	0.54 177	1.42 274	1.66 273	1.34 124	1.93 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 227	0.87 174	1.17 267	0.45 121	0.48 130	0.61 185	0.23 87	0.83 121	0.55 158	0.72 111	0.53 111	0.80 148	0.66 175	0.41 153	2.36 177	2.92 264	0.90 190	1.10 270	3.35 221	0.60 125	5.09 228	12.56 348	0.47 128	0.45 132	0.89 186	0.91 165	20.21 370	0.86 153

cross-raft	2.26 227	0.88 183	1.08 245	0.73 196	0.68 200	0.64 193	0.44 179	2.04 292	0.61 183	0.95 180	1.30 239	1.03 194	0.76 211	0.43 170	2.58 199	5.15 316	0.99 221	0.78 172	7.00 304	1.80 299	12.15 328	10.30 290	0.65 227	0.60 202	1.60 296	1.92 291	1.66 159	2.36 274

AnonymousM	2.27 229	0.64 75	0.44 93	0.51 134	0.32 73	0.49 131	0.24 90	1.70 255	0.48 126	0.75 120	2.06 274	0.70 112	0.47 108	0.39 143	2.47 188	3.26 277	0.99 221	1.03 259	1.88 150	2.37 320	4.85 222	6.68 237	0.57 192	0.47 136	0.53 88	0.65 120	11.71 356	14.52 349

TestStereo_HLe17	2.28 230	1.06 254	0.88 195	0.74 199	0.67 196	0.61 185	0.37 152	2.48 319	0.70 206	1.80 248	1.27 237	0.89 174	0.61 159	0.36 128	20.38 309	1.64 211	0.96 212	0.82 195	4.36 242	0.74 180	7.60 273	5.87 222	0.61 212	0.79 250	0.87 174	1.18 213	2.31 218	0.93 167

TestStereo_HL1	2.30 231	0.93 205	0.93 210	0.63 176	0.53 155	0.53 149	0.30 118	1.98 283	0.61 183	1.93 259	0.94 203	0.79 145	0.48 111	0.34 108	30.37 319	1.54 196	0.88 174	0.81 190	4.26 238	0.70 164	1.41 152	5.26 207	0.69 244	0.61 208	0.82 156	1.22 219	1.73 165	0.82 140

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 232	1.03 249	0.50 108	1.41 284	2.53 328	3.20 329	1.05 262	1.71 258	0.49 130	4.85 347	3.84 299	4.79 322	0.65 172	0.42 165	2.38 180	3.97 296	0.82 155	0.78 172	2.26 166	0.74 180	7.86 280	8.88 269	0.53 170	0.34 87	0.85 166	1.42 241	1.98 187	2.99 287

Anonymous3	2.32 233	0.85 169	0.88 195	0.56 150	1.10 262	0.89 240	0.70 223	2.45 316	1.12 260	1.05 192	0.98 213	2.57 291	1.14 265	0.56 218	4.14 269	9.30 345	1.50 281	1.47 309	5.33 257	1.49 279	6.83 259	10.10 280	0.71 249	0.67 227	1.08 218	1.38 235	2.32 220	1.35 226

RAFT-Test	2.37 234	0.85 169	1.14 261	1.02 245	0.65 190	0.58 174	0.51 192	2.18 302	0.70 206	1.12 198	5.37 315	0.97 185	0.92 241	0.45 181	2.50 192	5.29 321	0.99 221	0.80 182	6.96 303	1.11 245	10.85 325	10.83 306	0.67 237	0.58 190	1.51 288	1.82 285	1.38 128	2.18 268

RYNet	2.42 235	0.40 45	0.35 70	0.29 57	0.32 73	0.40 101	0.25 94	0.61 76	0.55 158	0.33 52	0.36 73	0.40 50	0.26 57	0.27 68	52.29 369	0.69 46	0.47 52	1.00 254	0.54 50	0.29 38	0.50 43	0.37 26	0.38 86	0.32 81	0.57 98	1.24 220	1.31 123	0.50 74

HLf8	2.46 236	0.94 209	0.89 203	0.73 196	0.62 185	0.54 154	0.35 149	2.78 331	0.73 212	2.24 279	1.41 250	0.81 153	0.59 149	0.35 116	23.74 317	1.60 206	0.94 205	0.80 182	5.76 270	0.76 190	7.40 270	5.69 217	0.66 231	0.69 231	0.80 151	1.14 206	2.33 221	1.06 193

CSAN	2.48 237	1.26 282	1.12 256	1.46 292	1.78 311	1.13 265	0.90 244	1.50 225	10.52 367	2.40 288	3.81 298	4.12 313	2.51 292	0.96 292	3.83 263	1.27 138	1.29 266	1.05 266	3.24 215	1.70 295	3.71 206	4.45 178	0.79 268	1.38 295	1.39 268	3.93 331	2.43 238	2.96 286

ADLNet	2.50 238	0.99 232	0.73 155	0.62 170	0.75 214	0.63 190	0.53 195	1.12 161	0.61 183	0.58 83	0.71 161	1.61 247	0.61 159	0.87 279	46.09 345	1.02 86	0.70 107	0.67 131	0.85 82	0.74 180	0.75 81	1.07 107	0.51 156	0.47 136	0.94 195	0.93 167	1.63 157	0.70 116

Any-RAFT	2.54 239	0.94 209	1.27 280	0.75 201	0.75 214	0.50 135	0.40 162	1.99 284	0.56 163	0.87 156	6.98 347	1.50 239	0.51 121	0.40 147	2.50 192	3.41 281	0.91 191	0.90 222	6.78 299	0.75 187	14.26 361	10.61 297	0.67 237	0.59 197	1.63 297	1.83 286	2.17 202	4.22 310

GwcNet-ADL	2.54 239	1.23 275	1.55 295	1.22 271	1.26 277	0.97 248	0.78 228	1.50 225	0.84 223	3.20 312	6.67 332	1.86 258	1.05 259	0.79 271	4.58 271	4.90 313	1.47 280	0.90 222	5.20 255	1.95 308	6.39 251	10.33 291	0.91 290	1.12 284	1.22 244	1.93 292	2.15 199	2.70 280

Reg-Stereo(zero)	2.60 241	0.80 145	1.38 283	0.70 191	0.75 214	0.56 165	0.62 217	3.07 335	0.68 202	3.56 321	6.85 343	1.50 239	0.84 226	1.38 317	2.08 140	5.28 319	1.28 264	0.83 198	6.55 286	1.51 284	5.18 232	13.34 361	0.60 209	0.60 202	1.08 218	1.44 242	4.02 317	3.66 304

fast-iter	2.60 241	0.80 145	1.38 283	0.70 191	0.75 214	0.56 165	0.62 217	3.07 335	0.68 202	3.56 321	6.85 343	1.50 239	0.84 226	1.38 317	2.08 140	5.28 319	1.28 264	0.83 198	6.55 286	1.51 284	5.18 232	13.34 361	0.60 209	0.60 202	1.08 218	1.44 242	4.02 317	3.66 304

EAI-Stereo	2.60 241	0.90 188	1.57 296	0.90 229	1.31 283	0.84 227	1.31 277	2.22 305	1.34 274	0.81 144	5.69 318	1.37 230	0.83 225	0.50 203	4.76 272	5.32 322	0.91 191	0.94 233	7.45 310	1.11 245	9.07 305	10.78 305	0.62 215	0.85 264	1.45 281	2.06 299	3.36 296	1.90 255

PSMNet-ADL	2.61 244	0.95 216	1.12 256	1.14 263	1.18 273	0.97 248	0.85 239	1.78 263	1.26 267	3.49 320	6.09 324	1.43 233	2.78 299	0.56 218	2.93 224	10.59 348	1.31 267	0.96 242	5.96 275	1.20 256	6.66 255	9.11 272	0.86 287	0.82 258	1.10 228	1.44 242	2.85 273	1.10 196

PWC_ROB	2.61 244	1.20 273	1.48 290	0.96 237	1.05 254	1.21 276	1.79 299	1.24 181	1.94 308	1.81 250	3.61 297	2.12 272	2.96 302	0.91 285	9.88 286	4.30 304	1.97 305	1.95 329	3.72 228	1.62 290	5.58 237	7.59 251	0.81 277	1.98 320	1.35 263	1.27 224	3.11 284	3.07 293

TestStereo-Hl	2.62 246	0.98 227	0.90 206	0.66 184	0.55 162	0.54 154	0.28 108	1.19 173	0.58 170	1.73 242	1.00 216	0.79 145	0.49 115	0.33 99	40.17 326	1.52 193	0.88 174	0.80 182	3.90 230	0.72 171	1.45 156	5.18 200	0.66 231	0.64 220	0.88 181	1.16 209	1.97 185	0.84 150

MSMDNet	2.69 247	0.87 174	1.07 242	0.57 153	0.65 190	0.59 177	0.49 188	2.03 290	0.62 192	1.03 187	0.97 212	1.05 201	12.04 340	0.50 203	2.60 200	5.56 324	1.05 235	0.80 182	6.93 302	1.42 270	11.49 327	12.49 345	0.67 237	0.58 190	1.48 282	1.83 286	1.28 120	1.97 260

HH	2.75 248	0.67 85	1.42 286	0.80 218	0.71 205	0.88 237	1.09 265	1.86 271	0.87 225	5.19 361	0.66 140	1.91 260	0.86 232	0.57 223	2.65 205	8.48 343	0.87 170	0.94 233	6.36 281	1.39 268	13.52 348	12.32 337	0.79 268	0.58 190	1.38 265	1.63 271	3.81 311	2.06 262

HanStereo	2.75 248	0.67 85	1.42 286	0.80 218	0.71 205	0.88 237	1.09 265	1.86 271	0.87 225	5.19 361	0.66 140	1.91 260	0.86 232	0.57 223	2.65 205	8.48 343	0.87 170	0.94 233	6.36 281	1.39 268	13.52 348	12.32 337	0.79 268	0.58 190	1.38 265	1.63 271	3.81 311	2.06 262

ManiGeoR	2.76 250	1.04 251	0.88 195	0.61 165	0.53 155	0.53 149	0.29 114	1.57 240	0.61 183	2.08 269	1.18 229	0.77 138	0.55 136	0.35 116	42.65 334	1.50 186	0.86 165	0.80 182	4.55 246	0.72 171	1.92 180	5.24 205	0.73 255	0.59 197	0.78 148	1.13 202	1.27 118	0.87 155

HLf10	2.76 250	1.04 251	0.88 195	0.61 165	0.53 155	0.53 149	0.29 114	1.57 240	0.61 183	2.08 269	1.18 229	0.77 138	0.55 136	0.35 116	42.65 334	1.50 186	0.86 165	0.80 182	4.55 246	0.72 171	1.92 180	5.24 205	0.73 255	0.59 197	0.78 148	1.13 202	1.27 118	0.87 155

MSKI-zero shot	2.77 252	0.80 145	1.10 249	0.74 199	0.59 170	0.67 200	0.54 197	1.87 273	0.97 238	0.88 162	6.73 334	1.60 245	0.72 192	0.43 170	3.38 246	7.92 341	1.20 256	0.87 209	6.85 301	4.65 343	10.45 322	12.15 332	0.55 180	0.71 238	1.49 284	1.96 296	1.85 175	3.12 295

PWCDC_ROB	2.78 253	0.70 97	0.65 143	0.61 165	0.87 235	0.63 190	0.57 206	1.04 155	1.59 291	0.65 96	1.88 264	0.80 148	3.28 307	0.73 260	41.04 329	2.18 245	1.23 259	0.98 246	1.52 135	0.97 232	2.56 192	5.26 207	0.68 241	0.81 255	0.74 138	0.94 170	1.13 109	0.97 173

TestStereo_HL2	2.79 254	0.97 223	0.73 155	0.62 170	0.47 123	0.49 131	0.28 108	0.99 149	0.58 170	2.12 275	0.68 147	0.77 138	0.42 96	0.33 99	45.08 343	1.18 121	0.82 155	0.74 157	6.07 278	0.69 155	1.14 129	5.42 212	0.54 176	0.52 166	0.76 144	1.17 212	1.09 103	0.72 118

GANet-ADL	2.79 254	0.89 185	1.20 274	1.00 244	1.00 250	1.20 275	0.80 234	1.20 174	1.00 244	3.59 323	6.59 331	1.06 202	0.76 211	0.48 197	12.27 291	4.90 313	1.57 284	0.92 226	6.59 291	1.66 293	6.93 263	11.51 323	0.68 241	0.80 251	1.09 222	1.40 239	2.47 242	1.85 252

iResNet	2.79 254	0.95 216	0.91 207	1.35 282	1.69 303	1.41 286	1.02 256	1.81 268	1.09 256	2.62 293	5.14 312	1.80 256	2.38 288	0.46 186	10.35 287	7.64 338	1.36 274	1.23 294	6.83 300	1.78 298	10.05 315	4.09 176	0.61 212	2.02 321	1.10 228	1.50 253	2.80 271	1.39 229

NVstereo2D	2.81 257	0.82 154	0.74 159	0.69 189	0.78 223	0.92 242	0.81 235	1.18 172	0.76 215	0.91 170	1.06 219	0.80 148	0.55 136	0.71 259	52.63 371	1.47 181	0.86 165	0.83 198	1.42 127	0.69 155	1.12 126	0.94 95	0.76 258	0.83 261	1.08 218	0.78 134	0.98 94	0.74 122

DCVSM-stereo	2.89 258	0.92 199	1.57 296	1.31 279	1.04 252	1.53 292	0.99 251	2.96 333	1.33 273	3.46 318	6.20 325	6.77 335	2.59 294	0.87 279	2.25 167	4.01 301	1.37 276	1.11 274	7.05 306	4.27 338	6.91 260	6.70 238	1.25 305	2.64 345	1.30 258	1.73 279	3.46 300	2.47 275

MIPNet	2.89 258	0.91 192	0.77 167	0.49 127	0.65 190	0.55 159	0.57 206	1.34 206	0.53 148	2.05 264	0.99 214	0.80 148	0.77 214	0.48 197	40.89 328	1.61 207	1.15 252	0.94 233	3.25 216	1.19 255	1.15 130	9.31 273	0.57 192	0.62 210	1.24 248	1.51 254	2.90 277	0.82 140

DAS	2.93 260	0.99 232	1.06 240	1.13 258	1.05 254	1.03 258	1.04 260	1.74 261	1.81 303	3.32 314	5.70 319	2.61 292	3.08 304	0.50 203	3.19 242	7.47 335	1.83 294	1.23 294	5.90 271	1.83 300	12.92 338	10.26 287	0.76 258	1.94 316	1.32 260	1.51 254	2.60 259	1.31 221

SepStereo	2.93 260	0.99 232	1.06 240	1.13 258	1.05 254	1.03 258	1.04 260	1.74 261	1.81 303	3.32 314	5.70 319	2.61 292	3.08 304	0.50 203	3.19 242	7.47 335	1.83 294	1.23 294	5.90 271	1.83 300	12.92 338	10.26 287	0.76 258	1.94 316	1.32 260	1.51 254	2.60 259	1.31 221

model_zeroshot	2.99 262	0.75 122	1.18 268	1.86 304	0.74 212	0.59 177	0.56 204	1.94 277	0.63 193	3.88 331	6.88 345	1.41 232	0.66 175	0.68 252	5.34 277	4.82 311	1.18 254	0.96 242	7.09 307	1.03 237	12.99 341	9.02 270	0.54 176	0.65 223	5.42 345	1.66 273	2.16 201	6.22 328

IPLG	3.01 263	0.75 122	0.63 137	0.42 112	0.52 149	0.54 154	0.51 192	1.63 249	0.35 86	0.62 91	0.59 126	0.77 138	0.66 175	0.46 186	51.49 363	1.67 216	1.02 229	0.92 226	3.51 224	0.63 141	0.99 110	5.97 226	0.49 142	0.48 149	0.80 151	1.16 209	2.86 274	0.71 117

MFMNet_re	3.01 263	1.41 295	1.48 290	1.53 295	1.87 316	1.96 307	2.01 306	2.67 328	2.16 314	1.60 232	1.98 268	3.57 304	2.65 296	1.02 296	6.96 283	4.19 303	2.67 315	1.96 330	6.48 285	2.40 322	14.04 355	4.97 189	1.86 328	1.97 318	1.38 265	1.33 229	3.31 294	1.94 259

test-1	3.02 265	0.66 84	1.14 261	0.60 162	0.58 167	0.75 215	0.63 219	1.96 279	0.82 221	4.00 333	5.48 316	2.18 275	0.80 218	0.41 153	4.00 266	7.32 334	1.18 254	1.19 287	6.72 296	7.57 357	10.78 323	12.94 358	0.54 176	0.60 202	1.40 271	1.78 281	2.89 276	2.52 276

HLF11	3.03 266	0.98 227	0.85 188	0.52 138	0.50 144	0.53 149	0.28 108	6.58 363	0.60 178	1.90 256	0.77 173	0.68 107	0.40 90	0.33 99	46.35 346	1.29 140	0.88 174	0.81 190	5.49 263	0.71 168	1.07 116	5.35 209	0.70 246	0.51 159	0.87 174	1.08 194	0.92 88	0.92 165

RTSC	3.08 267	0.95 216	1.25 279	0.76 206	0.91 241	0.96 245	1.84 301	1.15 166	1.34 274	2.37 285	2.12 275	1.11 208	0.99 252	1.02 296	41.50 331	1.94 233	1.88 298	1.22 291	4.09 236	1.06 242	2.76 194	4.02 174	0.63 220	1.03 276	0.83 160	0.99 181	2.44 239	1.98 261

pcwnet_v2	3.22 268	0.81 151	0.94 212	0.92 233	1.12 265	0.94 243	0.70 223	1.17 168	0.88 227	2.04 263	1.10 221	1.09 207	1.00 253	1.27 313	47.63 349	1.56 200	0.96 212	0.87 209	6.63 292	0.81 204	2.45 189	3.52 167	1.01 296	0.75 243	1.04 211	1.16 209	2.44 239	2.23 271

IPLGR	3.25 269	0.89 185	0.81 176	0.65 179	0.66 195	0.50 135	0.42 172	1.14 165	0.44 113	2.02 261	1.30 239	0.86 162	0.74 202	0.47 191	50.44 358	1.86 226	1.15 252	1.11 274	3.23 210	1.37 265	1.41 152	7.71 252	0.56 189	0.70 237	1.39 268	1.55 261	3.46 300	0.92 165

IGEV-FE	3.38 270	0.83 157	1.84 310	2.81 324	0.69 202	2.38 318	1.26 275	2.23 306	0.94 235	4.29 338	6.75 335	2.28 280	1.01 254	0.45 181	2.82 219	7.73 340	0.85 161	0.77 167	5.93 273	1.88 303	8.51 301	12.88 356	0.58 201	0.69 231	1.40 271	1.57 262	14.79 366	2.99 287

IGEV_Zeroshot_test	3.38 270	0.83 157	1.84 310	2.82 325	0.69 202	2.37 316	1.26 275	2.23 306	0.94 235	4.40 339	6.76 336	2.28 280	1.01 254	0.45 181	2.83 220	7.72 339	0.87 170	0.77 167	5.93 273	1.87 302	8.49 300	12.88 356	0.58 201	0.69 231	1.40 271	1.57 262	14.84 367	2.99 287

SHD	3.38 270	1.01 240	1.68 302	1.14 263	1.07 259	1.14 266	1.78 298	1.61 247	1.66 294	2.40 288	3.05 287	1.63 249	2.43 290	0.84 277	40.11 325	2.04 240	1.74 289	1.40 306	4.17 237	1.88 303	3.81 207	5.43 213	0.70 246	1.67 303	1.86 312	1.46 246	1.97 185	1.59 240

FADNet_RVC	3.44 273	1.21 274	1.19 271	1.40 283	1.78 311	0.99 252	1.75 296	1.50 225	1.19 266	1.35 217	2.01 272	1.96 263	1.63 276	1.66 323	22.11 311	3.36 280	1.83 294	2.82 359	5.63 267	1.76 297	6.35 250	9.50 274	0.77 263	1.39 297	1.21 239	1.48 247	12.05 357	2.87 284

DF	3.45 274	1.03 249	1.05 235	1.23 272	0.43 112	1.11 262	0.34 148	1.62 248	0.66 198	0.81 144	0.79 181	1.79 255	0.53 124	0.38 137	2.24 165	3.92 295	0.89 180	0.95 239	50.42 371	0.83 210	7.98 286	6.94 244	0.58 201	0.59 197	1.09 222	1.33 229	2.06 193	1.54 236

FC-DCNN	3.48 275	1.59 308	4.19 356	2.76 323	2.30 320	3.10 328	1.73 295	2.57 323	1.72 296	2.88 302	1.36 246	2.15 273	1.21 266	0.68 252	6.32 279	1.61 207	1.31 267	1.03 259	7.90 314	0.95 228	8.85 303	8.73 265	0.82 281	1.69 307	3.19 334	2.50 315	4.67 322	16.15 353

HSM-Net_RVC	3.49 276	1.07 257	1.10 249	1.70 299	1.17 272	0.90 241	0.61 216	2.29 313	1.07 254	2.77 298	5.82 321	41.08 373	1.35 273	0.50 203	2.40 181	1.74 219	1.10 238	0.77 167	1.99 156	1.13 249	6.78 258	6.90 243	0.80 273	2.23 330	1.64 299	1.49 250	2.14 197	1.75 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 277	1.15 264	0.98 223	0.97 240	1.26 277	1.33 282	3.31 321	1.33 203	1.50 286	2.37 285	1.20 232	1.75 253	1.12 263	0.88 282	42.78 336	2.37 252	1.94 302	1.33 303	3.94 231	1.62 290	3.62 203	5.21 202	1.02 297	1.09 282	1.83 310	5.05 337	2.33 221	2.13 264

RTSA	3.53 277	1.15 264	0.98 223	0.97 240	1.26 277	1.33 282	3.31 321	1.33 203	1.50 286	2.37 285	1.20 232	1.75 253	1.12 263	0.88 282	42.78 336	2.37 252	1.94 302	1.33 303	3.94 231	1.62 290	3.62 203	5.21 202	1.02 297	1.09 282	1.83 310	5.05 337	2.33 221	2.13 264

XQC	3.58 279	1.29 287	1.21 275	1.28 275	1.43 291	1.29 281	1.93 304	1.60 244	1.45 280	2.47 290	3.06 288	1.48 237	4.17 310	1.23 312	44.68 342	2.35 250	1.60 285	1.18 285	3.95 234	1.43 272	3.22 202	4.97 189	0.84 284	1.24 290	1.43 277	2.09 303	2.30 216	1.52 234

FCDSN-DC	3.63 280	0.94 209	2.84 342	1.29 277	1.30 282	1.03 258	1.00 252	0.90 136	0.91 232	1.04 191	0.74 167	1.21 218	0.74 202	0.58 227	52.59 370	2.04 240	1.24 260	1.13 278	1.05 100	0.79 198	6.62 254	10.01 278	0.78 265	2.18 325	1.20 238	1.67 276	1.20 114	1.05 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 281	1.48 302	1.03 231	1.98 309	1.75 307	2.09 310	5.14 336	2.15 298	2.23 315	1.73 242	1.57 256	2.49 288	4.83 313	5.73 354	12.78 292	1.73 218	1.22 257	1.06 267	5.43 260	1.54 287	12.24 331	9.06 271	1.52 321	1.16 286	2.29 318	3.46 327	3.05 282	7.63 333

NOSS_ROB	3.67 282	1.38 294	0.81 176	1.15 267	1.16 271	1.15 267	0.65 220	2.25 309	1.41 278	4.85 347	6.68 333	6.78 336	1.06 260	0.82 276	11.52 290	14.58 361	1.34 270	1.17 282	2.93 204	0.98 233	14.13 356	12.82 352	0.79 268	1.48 298	1.13 232	1.48 247	3.41 297	1.25 216

FC-DCNN v2	3.76 283	1.64 309	4.17 355	2.93 329	2.32 322	3.38 330	1.67 291	2.65 326	2.92 328	2.86 301	1.36 246	2.62 294	1.33 271	0.68 252	6.35 280	1.65 212	1.31 267	1.00 254	8.25 315	0.94 226	8.74 302	8.73 265	0.82 281	1.68 304	4.68 342	3.34 326	7.40 342	15.96 352

gcap-zeroshot	3.80 284	0.78 139	1.44 288	1.88 305	0.67 196	1.15 267	1.31 277	2.09 296	0.65 196	5.43 367	7.00 348	2.87 297	0.70 186	0.31 89	2.44 185	5.25 318	0.94 205	0.91 225	36.08 355	1.25 259	8.46 299	10.60 296	4.00 345	0.62 210	1.44 278	1.49 250	1.34 124	1.53 235

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 285	1.16 268	2.03 321	1.15 267	0.83 232	1.77 302	1.13 268	2.03 290	3.32 336	2.90 303	7.02 349	2.32 283	2.01 282	0.38 137	3.61 252	9.96 346	1.34 270	1.07 268	6.67 293	6.11 352	8.45 298	12.70 349	0.56 189	1.27 292	1.76 307	1.48 247	16.62 369	5.17 318

UDG	3.91 286	2.76 334	2.09 323	2.92 327	2.64 331	2.99 325	2.71 314	1.31 196	1.13 261	1.65 236	1.96 266	2.20 276	1.68 277	2.77 333	48.81 353	1.57 202	3.02 321	2.26 339	2.65 187	2.91 330	3.00 198	3.09 160	2.64 333	1.05 279	1.02 208	1.19 216	2.36 228	1.16 204

PVD	4.10 287	1.44 300	2.12 325	1.41 284	1.58 298	1.68 298	2.10 308	3.06 334	2.66 324	2.85 300	4.32 302	2.46 287	3.63 309	1.27 313	40.43 327	2.72 259	2.19 311	2.11 338	4.71 249	2.46 324	6.18 247	6.10 230	1.02 297	1.74 308	2.32 321	2.44 313	2.90 277	2.66 278

SAMSARA	4.13 288	1.32 289	1.53 293	1.48 293	1.35 286	1.47 290	2.74 315	2.23 306	1.83 305	2.26 281	3.47 296	2.01 266	8.60 323	1.76 327	38.24 322	2.88 261	1.82 293	1.41 307	4.99 252	1.91 305	5.10 229	5.71 220	0.94 292	1.80 310	3.33 336	3.84 329	4.16 319	3.30 301

iRaft-Stereo_20w	4.16 289	1.13 263	2.10 324	2.66 320	1.55 297	1.55 293	1.17 269	1.96 279	1.27 268	5.53 368	6.77 337	1.52 243	1.34 272	0.43 170	3.03 228	5.32 322	0.95 210	0.77 167	5.49 263	1.46 277	8.20 294	12.75 351	0.61 212	0.60 202	1.63 297	25.36 372	11.64 355	5.58 324

SGM-Forest	4.18 290	1.24 276	0.74 159	2.12 312	1.35 286	1.42 287	0.56 204	1.36 207	0.90 230	4.89 350	0.96 208	2.51 290	12.92 350	0.61 237	16.38 301	3.12 273	0.79 139	0.65 125	7.04 305	0.76 190	6.77 257	10.03 279	0.84 284	0.81 255	1.66 301	1.78 281	4.79 327	25.96 368
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 291	1.10 259	1.53 293	1.14 263	0.92 247	1.19 274	1.05 262	2.86 332	1.27 268	4.20 335	35.77 375	8.95 346	1.29 269	0.73 260	3.10 238	6.47 328	1.50 281	1.17 282	5.98 276	1.44 274	10.44 321	11.78 327	0.74 257	2.24 331	1.07 217	1.30 228	2.65 265	2.20 269

DeepPrunerF	4.30 292	1.53 303	0.72 154	2.93 329	5.08 362	2.43 320	3.38 323	0.87 131	4.11 344	0.80 141	1.17 228	0.66 100	0.56 139	0.61 237	45.12 344	2.02 239	1.01 226	0.78 172	2.32 167	0.88 216	1.56 161	1.70 133	0.84 284	0.67 227	29.00 376	1.78 281	2.48 243	1.17 208

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 293	2.25 328	1.45 289	2.41 317	1.94 318	1.93 305	4.82 335	1.96 279	2.59 322	2.96 306	1.96 266	2.49 288	8.10 321	9.76 362	14.02 295	3.47 284	2.04 309	1.98 331	14.27 333	3.33 334	7.23 268	7.20 249	2.89 339	1.85 314	2.43 324	2.85 320	2.19 206	6.62 330

FAT-Stereo	4.35 294	1.18 269	2.25 327	1.48 293	1.81 314	1.42 287	1.49 285	3.57 344	1.84 306	3.66 326	6.22 326	6.70 334	2.76 298	1.07 304	6.82 282	15.24 367	2.03 308	2.49 350	5.43 260	8.81 366	13.23 344	12.34 341	0.95 293	2.79 353	1.26 252	2.25 308	2.96 280	5.48 321

ITSA-stereo	4.40 295	1.26 282	1.18 268	1.64 297	1.64 300	0.99 252	1.38 282	1.99 284	1.47 284	3.68 328	6.79 338	2.16 274	1.42 274	1.36 316	8.32 284	6.93 331	2.19 311	1.94 328	6.40 283	5.42 347	7.43 272	10.74 304	1.29 309	2.39 337	1.53 290	5.02 336	23.63 373	8.74 335

MFN_U_SF_RVC	4.44 296	1.91 319	1.83 309	2.19 315	1.82 315	2.38 318	4.61 333	2.39 315	1.94 308	4.48 341	11.47 365	3.74 310	2.50 291	4.72 349	20.32 308	3.66 288	1.91 300	1.83 324	11.50 328	3.25 333	7.86 280	6.73 240	1.25 305	3.20 362	1.86 312	3.84 329	2.83 272	3.94 308

STTRV1_RVC	4.49 297	1.26 282	1.01 229	1.62 296	1.11 264	1.76 301	1.25 273	1.50 225	1.40 277	1.75 245	1.60 257	2.72 295	3.31 308	1.00 294	2.61 201	1.77 221	11.19 354	0.96 242	41.25 361	9.01 368	9.10 306	8.68 264	1.19 301	1.66 302	1.68 302	1.59 265	3.90 315	5.32 320

RainbowNet	4.65 298	3.75 349	2.70 340	4.56 340	2.98 343	4.16 336	8.75 349	2.05 293	2.01 311	1.90 256	1.12 224	3.61 308	3.00 303	3.60 345	2.70 211	1.89 228	2.97 320	1.54 312	15.27 336	8.73 365	11.07 326	11.30 319	10.70 372	2.22 327	1.73 304	2.30 309	2.76 269	6.13 327

S-Stereo	4.68 299	1.15 264	1.74 306	1.75 300	1.63 299	1.65 296	2.24 311	2.75 330	2.15 313	3.32 314	11.59 366	5.97 327	1.74 279	0.88 282	19.04 305	16.28 369	1.81 292	2.39 347	5.64 268	9.35 371	7.13 267	12.52 346	1.61 323	2.64 345	1.24 248	2.08 302	2.88 275	3.26 298

MADNet+	4.78 300	2.02 323	1.87 314	2.01 310	2.36 324	1.47 290	4.28 331	2.47 318	1.99 310	2.66 294	2.13 276	3.56 303	2.85 301	2.34 330	41.14 330	5.66 325	3.48 326	1.53 311	4.54 245	3.38 335	13.07 343	7.34 250	1.72 325	3.48 364	2.93 330	2.17 306	3.24 291	3.29 300

ADCRef	4.84 301	1.42 298	1.01 229	0.78 213	1.77 308	1.21 276	1.62 290	0.99 149	5.58 353	1.85 253	1.08 220	1.02 190	0.91 238	1.17 309	54.35 375	1.92 232	1.10 238	1.04 262	3.49 223	1.32 264	1.80 176	3.27 164	2.13 331	0.87 267	2.30 319	4.60 333	2.48 243	29.71 373

SQANet	4.87 302	4.55 356	2.13 326	19.76 361	2.63 329	4.99 345	3.29 320	1.63 249	1.45 280	1.20 204	1.40 249	3.22 301	2.40 289	2.76 332	3.09 236	1.20 128	5.19 335	1.07 268	19.89 341	1.28 260	12.48 332	10.73 302	11.37 375	1.49 299	1.57 294	2.32 311	2.66 267	5.86 325

FBW_ROB	4.93 303	2.40 331	2.44 334	2.67 321	2.86 337	2.30 315	4.71 334	1.79 264	1.10 257	2.54 291	2.92 284	4.12 313	5.31 314	6.61 355	50.17 355	1.18 121	1.44 278	0.95 239	8.76 318	1.43 272	8.26 295	5.68 216	4.20 346	1.75 309	1.42 274	1.95 294	1.81 171	2.20 269

ADCP+	5.07 304	1.54 304	1.72 303	1.08 251	1.54 295	1.18 272	2.02 307	1.02 152	2.72 327	4.05 334	2.23 279	2.24 278	0.61 159	0.94 290	54.46 376	1.52 193	0.83 157	0.95 239	3.94 231	0.87 215	2.22 188	2.57 155	0.71 249	0.62 210	2.48 325	11.25 356	7.85 345	23.66 364

CBMV	5.08 305	1.41 295	1.15 265	1.44 291	1.42 290	1.24 278	0.78 228	2.27 311	1.47 284	3.04 308	6.44 329	7.74 339	9.07 326	0.60 235	12.81 293	13.79 357	1.99 306	1.29 300	9.56 320	1.15 252	9.82 310	12.54 347	0.82 281	1.84 313	1.44 278	1.83 286	4.39 321	25.76 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 306	5.20 357	2.27 328	18.45 359	2.89 338	5.73 348	3.63 326	1.44 219	1.46 282	1.31 216	1.42 251	3.59 306	2.63 295	3.22 339	3.07 233	1.30 142	5.55 337	1.14 281	20.28 342	1.49 279	13.81 352	11.25 318	11.85 377	1.91 315	1.56 293	2.06 299	2.52 249	6.49 329

ACVNet_1	5.24 307	3.87 351	3.60 353	13.80 355	3.48 352	6.00 353	10.57 354	1.60 244	1.79 300	1.55 230	1.30 239	4.40 318	2.80 300	5.43 352	2.42 183	1.39 157	11.59 355	1.72 321	20.91 346	1.50 282	14.41 366	8.16 257	7.22 359	2.84 355	1.73 304	2.19 307	2.61 261	2.72 281

Ntro	5.35 308	6.19 362	2.38 332	8.06 350	2.91 340	4.88 343	6.70 342	1.40 212	1.53 288	1.44 226	1.19 231	3.58 305	2.73 297	3.12 338	3.66 254	1.17 119	6.56 345	1.19 287	32.62 352	1.60 289	14.27 363	11.82 328	11.41 376	2.54 342	1.64 299	2.30 309	2.45 241	5.00 315

EKT-Stereo	5.41 309	0.97 223	1.10 249	0.72 193	0.74 212	0.87 233	1.17 269	2.02 289	1.00 244	1.41 224	2.92 284	1.11 208	0.81 219	0.46 186	72.33 385	14.74 362	1.14 248	1.37 305	5.61 266	7.76 358	9.80 309	10.61 297	0.53 170	0.61 208	1.39 268	1.11 196	2.56 256	1.08 195

pmcnn	5.52 310	1.54 304	1.51 292	2.64 319	3.13 345	2.07 308	10.40 353	2.61 324	2.65 323	2.55 292	6.41 328	6.23 331	15.93 359	0.58 227	6.75 281	14.92 364	3.87 329	3.34 362	7.45 310	7.76 358	13.60 351	10.19 283	6.30 357	2.29 334	1.57 294	3.30 325	4.69 323	4.80 312

DPSNet	5.60 311	1.54 304	1.19 271	1.76 301	2.44 327	2.08 309	1.81 300	1.95 278	2.93 329	2.09 271	5.15 313	9.82 349	6.09 316	8.98 359	14.30 296	12.14 354	4.12 333	3.60 363	17.82 338	8.28 362	12.18 329	14.58 365	3.71 343	3.09 359	2.30 319	2.42 312	2.52 249	2.24 272

ADCMid	5.63 312	2.23 326	2.63 337	1.42 287	2.89 338	2.37 316	3.73 327	1.92 275	2.97 330	1.91 258	3.16 289	2.33 284	2.31 287	1.48 320	50.97 362	3.74 290	1.84 297	1.86 326	7.38 309	1.99 312	4.66 218	5.18 200	2.70 335	1.38 295	2.33 322	8.75 352	6.81 340	21.02 360

ADCL	5.69 313	1.88 316	1.63 299	1.29 277	1.40 289	1.59 295	2.22 310	1.23 178	5.20 351	3.04 308	2.01 272	1.14 212	0.84 226	1.04 302	50.40 357	1.63 210	1.45 279	1.79 322	2.94 206	1.38 267	3.19 200	2.35 149	1.23 304	1.07 281	9.47 361	11.74 358	11.34 353	29.10 372

SANet	5.69 313	2.22 325	1.77 307	1.84 302	2.37 325	2.28 313	1.43 283	4.49 354	7.61 362	2.05 264	4.86 310	8.34 345	11.81 339	1.70 324	43.86 340	1.62 209	5.96 339	1.51 310	4.43 244	1.70 295	8.97 304	8.28 258	1.20 302	2.60 343	1.94 315	6.02 345	3.42 299	9.29 338

DDF-Stereo	5.75 315	1.70 311	0.52 116	38.69 374	0.79 226	32.72 375	0.96 249	1.26 184	0.53 148	1.03 187	2.56 282	40.13 372	1.82 281	0.57 223	2.07 139	3.66 288	0.92 197	0.83 198	4.27 239	0.73 177	6.68 256	6.39 233	0.52 165	0.47 136	0.87 174	1.54 259	1.72 162	1.23 212

DN	5.78 316	0.69 90	0.82 179	0.75 201	0.44 115	52.50 384	0.52 194	1.65 252	0.77 216	3.33 317	1.12 224	54.19 378	0.61 159	0.34 108	2.28 172	3.98 298	0.92 197	0.71 143	6.24 280	0.88 216	7.33 269	6.10 230	0.66 231	0.48 149	1.68 302	1.91 290	1.76 170	3.37 302

SPS-STEREO	5.78 316	1.73 314	1.86 312	2.48 318	1.67 302	2.19 311	1.60 289	2.72 329	1.76 298	3.63 325	6.80 340	4.12 313	2.19 285	1.21 311	13.01 294	12.86 355	2.91 319	2.01 332	47.66 369	2.04 314	14.17 358	13.06 360	1.43 317	2.27 333	2.40 323	1.94 293	3.66 307	2.80 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 318	3.52 344	2.90 343	21.94 366	3.38 350	4.55 338	8.18 347	1.84 269	1.76 298	1.84 251	1.98 268	3.88 311	3.20 306	3.03 336	2.85 221	1.46 178	12.77 361	1.56 313	33.59 353	1.68 294	10.81 324	7.91 254	6.79 358	2.68 351	3.13 333	2.65 317	3.23 289	3.11 294

edge stereo	5.88 319	1.88 316	3.14 347	2.14 313	1.80 313	2.47 322	2.43 312	4.51 355	3.45 338	3.97 332	4.84 309	6.45 333	17.40 360	1.04 302	5.09 276	14.91 363	1.80 290	1.66 318	37.39 357	6.28 354	5.99 244	12.74 350	1.44 318	2.02 321	2.12 317	2.11 305	3.75 308	5.99 326

Dean	5.89 320	3.71 348	2.59 335	34.77 371	3.99 356	4.60 341	10.86 356	2.26 310	2.39 320	2.16 276	1.55 255	4.68 321	4.76 312	3.30 341	3.03 228	1.76 220	12.09 358	1.65 317	9.86 323	2.04 314	14.16 357	9.89 277	7.35 360	2.66 350	3.36 337	2.91 321	3.53 304	3.13 296

AnyNet_C32	6.05 321	1.43 299	1.39 285	1.26 274	1.64 300	1.36 284	2.92 317	1.55 238	5.28 352	2.67 296	4.61 307	1.90 259	1.29 269	1.29 315	55.18 377	3.43 283	1.96 304	2.08 335	3.65 225	1.91 305	6.94 264	8.77 267	1.20 302	1.68 304	6.02 348	14.92 364	6.12 333	20.86 359

DDVS	6.06 322	1.18 269	1.31 281	1.12 256	1.54 295	1.18 272	1.01 253	2.45 316	1.75 297	3.31 313	80.70 383	6.22 330	1.76 280	1.15 308	3.67 257	6.50 329	2.01 307	1.29 300	5.56 265	4.99 346	10.09 317	12.94 358	0.81 277	1.16 286	1.11 231	1.53 257	4.71 324	2.62 277

G-Net	6.29 323	1.69 310	1.86 312	1.42 287	1.70 305	1.45 289	1.19 272	4.71 356	8.56 363	3.16 310	4.70 308	7.94 340	6.89 318	0.85 278	15.45 299	8.15 342	1.92 301	2.75 355	5.41 259	6.49 355	9.16 307	11.23 317	1.46 319	2.81 354	1.81 308	19.84 368	6.51 338	30.80 374

TRStereo	6.31 324	1.25 279	1.93 315	0.85 225	0.61 178	2.29 314	0.86 240	2.21 304	0.54 155	4.40 339	1.34 242	2.24 278	0.75 206	0.45 181	4.08 268	6.55 330	0.80 142	0.85 206	6.04 277	1.45 276	7.60 273	12.13 331	0.55 180	0.49 154	1.44 278	103.74 391	3.24 291	1.61 241

HBP-ISP	6.40 325	1.33 291	2.30 330	1.91 308	1.51 293	1.65 296	0.79 231	2.50 321	1.29 270	4.91 351	6.80 340	1.37 230	0.74 202	14.59 369	52.98 372	19.59 373	1.24 260	1.10 270	6.08 279	8.03 361	12.73 334	16.75 371	0.79 268	1.19 288	1.81 308	2.06 299	3.90 315	2.87 284

SGM-ForestM	6.44 326	10.17 372	6.98 371	4.69 341	2.91 340	6.90 356	9.70 352	7.26 366	4.59 349	4.81 346	6.31 327	9.50 348	9.35 328	0.78 268	3.65 253	1.30 142	6.50 343	0.89 219	11.21 327	1.44 274	6.08 245	6.02 229	1.58 322	1.68 304	9.47 361	11.34 357	12.07 358	16.58 354

CBMV_ROB	6.60 327	1.41 295	1.59 298	2.38 316	1.74 306	1.90 304	1.86 302	6.44 361	1.69 295	5.02 355	7.03 350	9.95 355	11.26 335	0.65 248	38.55 323	7.04 332	2.78 317	1.12 277	9.67 322	2.45 323	9.46 308	11.60 326	0.80 273	1.37 294	4.92 343	12.01 359	4.73 325	18.79 357

ADCS	6.69 328	1.97 321	1.94 316	1.41 284	2.24 319	1.84 303	3.00 318	2.08 295	3.97 341	2.66 294	3.26 291	3.01 299	11.48 336	2.01 329	53.18 373	11.65 352	2.72 316	2.59 352	5.10 253	2.24 318	10.43 320	8.65 263	1.76 326	1.97 318	2.57 327	10.58 354	7.51 343	18.68 356

anonymity	6.71 329	0.80 145	1.73 305	1.09 252	0.88 237	0.79 223	0.68 221	2.17 300	0.90 230	3.78 330	97.20 384	1.95 262	0.93 243	0.44 180	2.57 198	7.16 333	0.95 210	0.83 198	6.70 294	1.07 243	7.93 283	12.47 344	0.67 237	0.57 186	1.51 288	1.60 268	20.99 372	2.80 282

ADCPNet	7.09 330	1.18 269	3.04 346	1.33 280	3.12 344	1.36 284	8.88 350	2.15 298	3.24 334	4.23 336	7.84 357	1.96 263	15.92 358	1.71 325	49.61 354	3.53 287	1.89 299	1.25 298	19.14 340	3.03 332	5.96 242	4.75 185	4.72 347	1.29 293	3.95 340	5.33 339	3.87 313	27.01 369

IMH-64-1	7.17 331	3.27 339	3.53 350	4.69 341	3.29 347	4.58 339	5.71 338	3.51 341	3.09 331	1.39 222	1.98 268	4.90 323	10.92 331	4.82 350	52.00 364	4.78 309	3.66 327	2.27 340	12.32 329	1.96 309	6.91 260	10.55 294	7.77 365	2.22 327	6.05 349	4.73 334	13.45 362	9.13 336

IMH-64	7.17 331	3.27 339	3.53 350	4.69 341	3.29 347	4.58 339	5.71 338	3.51 341	3.09 331	1.39 222	1.98 268	4.90 323	10.92 331	4.82 350	52.00 364	4.78 309	3.66 327	2.27 340	12.32 329	1.96 309	6.91 260	10.55 294	7.77 365	2.22 327	6.05 349	4.73 334	13.45 362	9.13 336

AnyNet_C01	7.20 333	2.24 327	2.27 328	2.95 331	1.92 317	1.58 294	5.39 337	3.73 349	5.63 354	3.17 311	4.41 303	4.59 320	6.09 316	1.88 328	58.66 379	14.24 358	5.46 336	3.69 364	4.79 250	3.02 331	8.40 297	10.33 291	2.45 332	2.24 331	5.77 346	2.65 317	8.81 349	17.99 355

WAO-6	7.36 334	2.83 336	2.64 338	8.38 352	2.78 335	3.59 333	8.61 348	3.51 341	3.36 337	1.84 251	2.45 280	5.99 328	8.70 325	3.06 337	50.70 359	2.35 250	13.44 365	1.82 323	8.79 319	2.15 317	14.26 361	12.40 343	3.35 341	2.64 345	7.87 355	5.84 342	4.30 320	11.17 345

WAO-7	8.11 335	2.98 337	5.46 365	29.83 369	2.32 322	3.09 327	9.23 351	2.48 319	4.20 345	4.67 345	7.60 353	7.98 341	11.78 338	1.64 322	22.32 312	2.11 243	12.00 357	2.79 358	44.95 366	2.13 316	10.06 316	10.12 281	1.37 316	2.49 341	2.97 332	4.35 332	2.94 279	5.06 317

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 336	1.15 264	1.98 318	1.25 273	1.24 276	1.74 300	1.31 277	2.17 300	7.44 361	3.47 319	7.09 351	2.38 285	2.08 284	0.37 131	3.49 250	11.36 351	1.39 277	0.99 249	136.53 385	6.21 353	8.35 296	12.33 339	0.55 180	0.88 268	1.22 244	1.95 294	2.35 226	4.96 314

SGM_RVC	8.49 337	2.77 335	1.77 307	2.88 326	2.31 321	3.42 331	2.70 313	7.78 371	3.92 340	5.57 369	8.42 358	9.89 351	12.92 350	0.68 252	3.72 259	2.10 242	6.63 346	1.11 274	40.78 359	5.93 351	9.99 313	10.27 289	1.97 329	2.17 324	8.79 360	2.97 322	27.36 375	40.51 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DNS	8.50 338	0.64 75	1.11 255	1.11 253	0.48 130	50.46 382	0.54 197	1.72 259	0.54 155	1.05 192	26.47 370	54.41 379	0.66 175	0.34 108	2.19 154	6.03 327	0.89 180	0.80 182	56.75 376	0.70 164	6.44 252	5.91 225	0.55 180	0.63 216	2.92 329	1.79 284	1.63 157	2.68 279

SFCPSM	8.92 339	1.34 293	1.05 235	1.13 258	1.12 265	1.10 261	0.89 243	1.28 190	1.79 300	2.71 297	5.63 317	4.32 317	7.90 320	1.01 295	5.47 278	5.23 317	1.80 290	1.19 287	162.18 387	4.49 340	7.79 276	9.52 275	0.81 277	1.64 301	1.33 262	1.76 280	3.30 293	3.06 292

ELAS_RVC	9.07 340	3.30 341	5.65 366	4.08 335	3.41 351	7.21 358	4.01 330	7.69 368	3.75 339	4.97 353	7.74 354	9.89 351	11.00 333	3.00 335	47.69 350	4.33 306	6.53 344	9.70 372	9.64 321	2.89 328	13.54 350	15.79 368	2.75 336	4.07 367	18.38 370	23.86 370	4.94 328	5.18 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 341	3.31 342	3.55 352	4.46 338	3.30 349	4.60 341	6.29 341	3.48 339	3.12 333	1.42 225	1.88 264	5.38 325	15.63 357	51.61 384	52.03 366	3.06 270	3.92 330	2.32 343	20.77 344	2.01 313	6.25 248	9.58 276	8.07 369	2.21 326	7.69 354	5.96 344	3.77 309	10.35 343

PWCK	9.19 342	3.84 350	2.76 341	4.81 345	3.48 352	7.14 357	7.79 345	3.92 350	4.66 350	4.66 344	5.84 322	24.68 368	8.47 322	3.24 340	10.95 289	3.27 278	9.48 352	2.36 345	72.75 378	4.94 345	14.76 369	6.95 245	3.68 342	2.40 338	8.01 356	7.55 348	6.35 334	9.51 340

MADNet++	9.22 343	4.13 355	6.16 368	4.32 337	5.78 366	3.96 334	8.14 346	7.09 365	6.83 359	5.28 364	7.83 356	7.65 338	8.62 324	12.90 364	19.42 307	21.00 376	7.04 348	6.27 367	10.40 325	7.97 360	14.29 364	18.67 374	3.96 344	5.12 371	5.80 347	22.29 369	9.32 350	8.69 334

MeshStereo	9.30 344	2.68 332	2.31 331	4.19 336	2.81 336	4.05 335	1.96 305	8.24 373	9.28 364	5.13 358	8.64 359	11.19 359	12.84 346	0.78 268	52.26 368	15.80 368	4.59 334	1.92 327	22.33 347	1.58 288	15.40 373	19.41 375	1.06 300	2.12 323	8.69 359	5.55 340	10.68 351	15.59 351
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MonStereo1	9.81 345	3.92 352	2.43 333	5.31 349	4.70 361	5.34 347	7.44 344	3.39 338	2.25 316	117.09 389	3.30 294	6.44 332	10.28 330	3.91 347	2.28 172	1.78 222	3.22 322	3.17 361	38.45 358	3.58 336	5.84 241	5.88 224	6.18 356	1.83 311	3.46 338	3.13 324	7.10 341	3.19 297

ELAS	10.16 346	3.54 345	5.12 364	4.49 339	4.32 360	5.01 346	4.33 332	6.88 364	4.09 343	4.97 353	7.74 354	9.90 353	11.01 334	3.51 344	52.19 367	4.52 308	7.15 349	9.65 371	8.69 317	2.38 321	13.33 346	14.95 367	2.75 336	3.64 366	17.76 369	27.24 375	13.13 361	21.93 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 347	13.11 373	4.84 359	18.55 360	6.95 370	7.98 361	14.39 365	3.69 348	3.28 335	2.90 303	2.15 277	30.28 370	43.63 371	4.40 348	9.01 285	2.66 258	12.71 359	2.73 354	42.35 362	2.87 327	14.87 370	10.21 284	7.77 365	3.03 357	2.66 328	2.98 323	3.46 300	4.84 313

JetBlue	10.90 348	9.40 370	6.23 369	8.34 351	6.82 369	10.07 366	10.58 355	5.04 359	3.97 341	2.95 305	4.09 300	9.83 350	9.32 327	8.12 357	48.65 352	14.50 359	6.76 347	5.08 366	7.66 312	3.76 337	13.23 344	17.58 373	8.19 370	3.58 365	11.41 364	18.49 366	12.08 359	28.49 371

LVE	10.96 349	3.63 347	2.68 339	55.15 381	4.03 359	7.50 359	88.91 386	1.93 276	2.44 321	2.26 281	1.69 260	4.48 319	4.75 311	3.42 343	3.44 248	2.21 247	6.03 341	1.84 325	50.68 373	1.97 311	10.14 318	12.19 334	5.54 348	3.12 360	3.75 339	2.46 314	2.99 281	6.76 332

XX-Stereo	11.10 350	0.72 107	1.24 277	1.04 247	0.52 149	0.80 224	0.84 236	1.13 163	0.51 140	4.53 343	6.79 338	1.54 244	1.06 260	0.42 165	2.78 216	5.82 326	0.96 212	0.94 233	6.43 284	0.91 220	6.26 249	8.36 260	0.58 201	0.43 124	237.38 391	1.38 235	2.64 263	3.61 303

DGSMNet	11.16 351	1.98 322	1.98 318	1.90 307	1.52 294	2.46 321	1.47 284	3.07 335	2.11 312	12.67 376	102.10 385	3.59 306	18.94 363	18.97 374	16.50 302	15.09 365	12.73 360	10.36 373	13.79 332	4.57 341	12.99 341	14.32 364	7.77 365	3.43 363	1.75 306	6.25 346	3.48 303	5.53 322

ACVNet-4b	11.58 352	3.99 353	2.60 336	44.40 377	2.71 334	4.98 344	62.31 381	1.85 270	1.79 300	1.63 235	1.25 236	4.22 316	58.75 379	3.34 342	2.27 170	1.21 130	13.33 364	1.70 320	49.50 370	1.93 307	14.47 368	13.72 363	7.40 361	3.13 361	1.55 292	1.89 289	2.20 208	4.61 311

LSM0	11.61 353	1.70 311	2.94 344	2.71 322	2.41 326	2.76 323	6.88 343	4.22 352	4.26 346	3.67 327	7.57 352	7.41 337	9.43 329	0.98 293	64.90 384	78.60 389	3.43 325	2.37 346	20.39 343	4.80 344	14.29 364	16.21 370	1.30 311	3.06 358	3.29 335	12.44 360	6.06 332	25.31 366

UNDER WATER-64	11.75 354	7.29 368	4.90 360	17.03 358	7.40 371	8.44 362	16.49 368	8.25 374	4.32 347	4.51 342	3.21 290	17.72 362	15.23 355	8.81 358	46.52 348	10.69 349	13.57 371	3.01 360	12.74 331	8.66 364	14.20 359	12.82 352	11.01 373	4.40 368	6.45 352	18.67 367	8.71 348	22.29 362

SGM+DAISY	11.81 355	3.22 338	3.47 348	3.83 334	3.15 346	4.25 337	3.52 325	7.70 369	10.88 370	5.57 369	9.00 363	9.94 354	13.12 352	1.74 326	22.71 314	18.99 372	3.23 323	2.28 342	15.35 337	8.91 367	15.05 371	17.02 372	1.32 313	4.58 369	24.50 374	31.01 378	32.60 381	41.83 383

MDST_ROB	12.03 356	32.81 378	1.72 303	20.74 365	2.64 331	5.90 352	1.72 294	4.06 351	1.35 276	3.76 329	6.53 330	2.75 296	42.83 370	0.54 211	50.83 361	1.22 133	1.08 237	0.75 161	18.95 339	1.00 234	12.75 337	11.49 321	1.29 309	1.26 291	22.72 373	11.17 355	31.24 378	31.81 376

WAO-8	12.07 357	5.33 358	4.83 357	26.48 367	4.01 357	6.22 354	11.73 362	3.65 346	6.39 357	28.97 382	41.01 377	8.08 342	18.91 361	20.68 377	3.75 260	3.24 275	9.46 350	2.01 332	53.81 374	5.76 349	9.83 311	11.16 314	6.04 354	2.43 339	8.05 357	7.74 349	6.36 335	9.95 341

Venus	12.07 357	5.33 358	4.83 357	26.48 367	4.01 357	6.22 354	11.73 362	3.65 346	6.39 357	28.97 382	41.01 377	8.08 342	18.91 361	20.68 377	3.75 260	3.24 275	9.46 350	2.01 332	53.81 374	5.76 349	9.83 311	11.16 314	6.04 354	2.43 339	8.05 357	7.74 349	6.36 335	9.95 341

JetRed	12.50 359	6.96 367	7.76 372	4.77 344	6.78 368	9.35 364	10.92 357	5.31 360	4.54 348	5.85 371	3.28 293	8.17 344	7.48 319	9.74 361	50.80 360	15.21 366	10.30 353	7.93 368	7.83 313	5.44 348	18.10 376	24.48 378	11.12 374	4.60 370	11.97 365	25.85 373	24.78 374	28.17 370

TorneroNet-64	13.24 360	6.25 363	5.07 363	34.05 370	3.72 354	9.38 365	16.75 369	3.49 340	12.26 373	2.27 283	5.98 323	17.67 361	34.24 368	14.37 367	47.92 351	3.76 291	13.18 363	2.40 348	36.34 356	9.15 370	13.85 354	12.35 342	5.65 349	2.64 345	14.28 368	14.51 363	3.41 297	12.48 346

ACV-stereo	13.36 361	1.90 318	1.63 299	2.10 311	1.15 270	2.97 324	1.36 280	1.72 259	1.86 307	2.96 306	4.89 311	3.67 309	43.88 372	1.13 306	54.14 374	17.43 370	2.38 313	1.31 302	170.74 388	4.64 342	12.73 334	14.68 366	0.97 294	1.83 311	1.25 251	1.49 250	3.53 304	2.32 273

MANE	14.22 362	9.62 371	6.93 370	4.94 347	5.72 365	7.88 360	11.48 359	7.38 367	9.90 366	4.92 352	6.89 346	8.98 347	12.13 341	3.67 346	50.37 356	17.85 371	11.82 356	20.17 378	10.46 326	6.55 356	12.22 330	12.86 354	1.77 327	11.33 376	24.83 375	30.99 377	31.42 379	40.73 381

DispFullNet	15.85 363	3.61 346	5.00 362	3.30 332	2.93 342	3.51 332	3.20 319	6.49 362	2.71 326	5.17 359	6.80 340	90.79 383	15.55 356	2.73 331	28.89 318	23.38 378	4.02 331	3.86 365	138.92 386	28.91 378	12.60 333	11.86 329	2.69 334	2.31 335	4.30 341	2.71 319	6.80 339	5.05 316

UNDER WATER	16.39 364	7.86 369	4.99 361	15.68 357	10.73 377	8.76 363	38.30 376	8.07 372	6.02 355	4.25 337	2.98 286	18.63 363	96.18 385	14.44 368	32.70 321	10.29 347	13.91 372	2.75 355	43.73 364	8.62 363	16.83 375	12.33 339	17.08 381	5.55 372	6.06 351	14.49 362	6.37 337	15.05 350

STStereo	16.49 365	3.48 343	5.91 367	44.25 376	5.60 364	39.03 377	13.11 364	7.74 370	10.72 369	5.19 361	8.92 360	24.73 369	30.22 366	1.03 301	59.92 382	11.74 353	2.59 314	1.26 299	40.79 360	2.25 319	10.02 314	8.79 268	2.06 330	11.31 375	22.61 372	16.05 365	20.57 371	35.39 377

PSMNet_ROB	16.63 366	5.59 360	2.97 345	3.47 333	2.63 329	5.86 351	6.18 340	2.20 303	2.29 317	5.39 366	141.45 387	97.59 384	6.02 315	33.78 379	3.23 244	1.58 205	4.09 332	1.69 319	20.81 345	2.75 325	12.93 340	7.08 247	63.80 389	2.60 343	2.95 331	3.67 328	2.77 270	3.66 304

DGTPSM_ROB	17.21 367	6.49 364	18.05 375	4.91 346	8.87 373	5.73 348	11.48 359	5.02 357	12.05 371	5.03 357	9.34 364	12.62 360	56.51 378	15.29 370	43.82 339	20.47 374	19.26 375	16.28 375	24.70 348	20.05 375	13.50 347	22.25 376	6.00 352	12.55 377	12.71 366	32.01 380	14.20 364	35.61 379

KSHMR	20.05 368	6.71 366	4.01 354	99.31 385	5.91 367	17.09 369	71.12 383	3.62 345	9.75 365	3.59 323	3.39 295	6.07 329	84.38 384	17.14 372	22.70 313	3.97 296	6.29 342	2.76 357	90.60 381	2.83 326	12.73 334	10.14 282	9.05 371	2.74 352	21.08 371	5.85 343	8.10 346	10.46 344

DPSM_ROB	21.05 369	17.19 374	22.69 377	10.13 353	9.29 375	13.96 367	14.50 366	11.66 375	15.25 375	9.00 373	8.97 361	10.35 357	13.24 353	19.90 375	59.73 380	26.35 379	18.76 373	21.26 379	14.74 334	15.50 373	28.56 379	27.85 380	7.42 362	16.13 379	34.05 379	39.30 383	37.97 383	44.48 384

DPSM	21.05 369	17.19 374	22.69 377	10.13 353	9.29 375	13.96 367	14.50 366	11.66 375	15.25 375	9.00 373	8.97 361	10.35 357	13.24 353	19.90 375	59.73 380	26.35 379	18.76 373	21.26 379	14.74 334	15.50 373	28.56 379	27.85 380	7.42 362	16.13 379	34.05 379	39.30 383	37.97 383	44.48 384

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 371	1.32 289	1.63 299	1.89 306	1.69 303	1.93 305	3.75 328	2.27 311	2.66 324	5.02 355	29.10 373	216.12 390	51.87 377	5.44 353	3.66 254	4.09 302	5.59 338	13.75 374	28.77 349	1.47 278	14.44 367	12.86 354	0.98 295	2.33 336	1.88 314	7.40 347	145.78 392	5.57 323

DPSMNet_ROB	22.61 372	6.50 365	18.06 376	4.95 348	8.88 374	5.76 350	11.54 361	5.02 357	12.08 372	5.17 359	28.67 372	19.69 364	163.24 390	15.38 371	43.87 341	20.66 375	19.56 376	16.59 376	35.50 354	20.17 376	13.82 353	22.26 377	6.02 353	12.56 378	12.82 367	32.01 380	14.23 365	35.60 378

WQFJA1++	23.09 373	0.99 232	0.51 109	160.58 389	0.58 167	134.26 388	122.57 390	0.75 99	0.45 116	7.60 372	0.65 137	10.26 356	69.62 380	0.32 92	2.04 135	3.20 274	0.93 203	0.70 139	10.18 324	1.03 237	5.65 238	4.52 179	0.51 156	0.40 112	0.75 139	81.69 390	1.41 131	1.33 224

DLNR_Zeroshot_test	23.11 374	81.98 388	1.97 317	102.16 386	0.49 135	0.55 159	81.36 385	2.30 314	0.50 135	4.87 349	2.22 278	2.99 298	0.93 243	12.17 363	96.90 386	144.02 391	34.28 380	19.61 377	8.60 316	4.35 339	8.08 293	6.53 236	0.51 156	0.69 231	1.37 264	1.57 262	1.16 112	1.90 255

zero-FE	23.86 375	1.70 311	0.52 116	141.89 388	8.72 372	147.65 390	77.27 384	1.26 184	0.60 178	1.15 201	4.12 301	136.19 386	11.59 337	0.57 223	2.27 170	3.52 286	1.06 236	2.52 351	5.18 254	0.95 228	81.26 389	7.98 255	0.52 165	0.47 136	0.86 169	1.54 259	1.68 161	1.14 201

TorneroNet	24.73 376	6.18 361	3.52 349	95.34 384	3.93 355	27.05 372	29.02 373	4.44 353	18.13 377	2.20 277	37.99 376	77.85 382	72.31 381	18.15 373	41.78 333	3.07 271	13.11 362	2.35 344	87.85 379	9.06 369	15.44 374	12.17 333	5.94 351	2.64 345	52.32 383	8.18 351	3.59 306	14.11 348

LRCNet_RVC	25.94 377	30.78 377	14.74 374	35.18 373	31.16 382	36.52 376	29.93 375	23.08 380	12.70 374	36.15 384	33.37 374	37.24 371	28.56 365	37.11 380	17.47 303	7.61 337	31.06 378	26.75 382	67.49 377	29.07 379	23.47 378	10.73 302	39.23 384	30.61 383	7.37 353	2.53 316	11.22 352	9.31 339

ktn	26.84 378	3.99 353	95.18 390	14.39 356	5.44 363	18.02 370	17.50 370	19.69 378	67.27 387	2.84 299	5.30 314	171.03 389	80.75 383	7.72 356	10.93 288	3.48 285	20.95 377	2.71 353	90.26 380	29.10 380	15.05 371	10.23 285	7.60 364	2.93 356	5.12 344	5.83 341	4.73 325	6.62 330

LE_ROB	28.97 379	25.29 376	36.16 380	34.90 372	56.86 388	18.61 371	58.99 380	32.08 383	41.72 382	5.37 365	27.57 371	46.00 374	49.67 375	13.72 366	14.83 297	3.84 294	5.96 339	1.22 291	46.43 367	36.35 384	10.19 319	11.19 316	48.45 385	22.49 381	30.18 377	31.59 379	31.60 380	40.87 382

PML	39.07 380	38.06 382	12.06 373	39.32 375	29.04 381	40.62 378	11.06 358	14.14 377	100.08 388	27.87 381	166.26 390	107.74 385	159.39 389	13.53 365	15.41 298	10.75 350	35.75 381	8.64 369	42.84 363	10.61 372	14.22 360	16.14 369	5.89 350	7.21 374	53.08 384	13.95 361	42.26 385	19.02 358

FlowAnything	42.31 381	34.65 381	45.90 383	20.47 364	18.91 380	28.11 374	28.64 372	23.30 382	30.84 380	18.76 379	18.33 368	20.84 366	27.00 364	39.89 382	119.49 389	52.59 387	37.35 382	42.63 386	29.06 350	31.53 383	57.38 387	56.78 390	14.49 378	32.64 386	68.29 386	78.93 387	76.07 387	89.56 390

CasAABBNet	42.72 382	34.60 380	45.66 382	20.17 363	18.55 379	28.05 373	29.13 374	23.25 381	30.69 379	18.73 378	18.11 367	20.72 365	37.90 369	39.93 383	120.54 390	52.80 388	37.72 384	42.56 385	29.30 351	30.56 381	57.58 388	56.66 389	14.58 380	32.34 385	68.46 388	79.09 389	76.31 388	89.48 389

HaxPig	44.53 383	46.75 384	47.32 384	47.72 378	48.79 384	47.60 379	48.40 377	49.50 384	47.10 383	49.76 385	50.31 379	49.00 375	45.26 373	54.49 385	41.50 331	40.24 383	50.15 385	52.05 387	44.74 365	43.04 385	46.61 383	44.38 386	51.78 386	45.43 387	33.92 378	25.30 371	28.66 376	22.43 363

AVERAGE_ROB	46.12 384	48.49 385	48.31 385	49.34 379	50.25 385	48.63 380	49.80 378	50.74 386	48.67 384	51.68 386	52.55 380	50.28 376	47.20 374	55.70 386	43.00 338	40.99 384	52.42 386	54.59 388	47.27 368	45.45 386	48.77 384	44.06 385	52.90 387	46.98 388	35.80 381	26.72 374	30.77 377	23.81 365

HanzoNet	47.37 385	45.54 383	75.64 388	62.53 382	47.97 383	62.03 385	90.57 388	55.02 388	58.34 386	15.60 377	22.00 369	75.72 381	107.47 386	172.14 390	23.65 316	13.02 356	62.42 388	9.26 370	134.39 384	22.45 377	19.74 377	25.78 379	31.84 383	5.57 373	9.72 363	9.49 353	8.54 347	12.61 347

MEDIAN_ROB	49.56 386	51.66 386	50.91 386	52.80 380	53.76 386	52.08 383	53.35 379	54.28 387	52.25 385	54.89 387	55.89 381	53.59 377	50.09 376	58.85 387	46.45 347	44.55 385	55.81 387	57.90 389	50.55 372	48.85 387	52.07 385	46.79 387	56.69 388	50.01 389	39.10 382	30.23 376	33.56 382	31.26 375

BEATNet-Init1	52.60 387	76.96 387	24.06 379	87.02 383	56.48 387	86.86 386	68.77 382	49.65 385	34.71 381	11.93 375	56.24 382	64.63 380	78.72 382	9.65 360	58.40 378	51.35 386	32.72 379	23.00 381	101.24 382	71.98 389	46.49 382	39.72 384	28.67 382	24.23 382	59.12 385	38.23 382	77.99 389	61.49 386

fast-reg	55.71 388	34.57 379	45.49 381	19.85 362	18.29 378	48.74 381	28.35 371	22.84 379	30.63 378	20.23 380	161.03 389	22.06 367	31.01 367	39.88 381	118.72 388	40.05 381	37.58 383	41.68 384	239.62 390	30.58 382	57.21 386	56.61 388	14.57 379	32.05 384	68.35 387	79.01 388	75.70 386	89.35 388

DPSimNet_ROB	111.84 389	179.62 390	74.81 387	195.40 390	165.93 390	136.63 389	98.05 389	126.48 390	138.79 390	82.31 388	148.57 388	159.77 387	157.57 388	78.29 388	64.65 383	40.10 382	142.61 390	34.98 383	195.20 389	69.76 388	154.10 390	32.63 383	82.12 390	98.24 390	71.10 389	51.68 385	117.83 391	122.56 391

ASD4	121.33 390	129.06 389	88.33 389	102.62 387	80.04 389	113.84 387	90.39 387	120.07 389	107.64 389	132.47 390	137.43 386	163.16 388	128.65 387	95.21 389	111.50 387	121.28 390	132.67 389	105.33 390	131.08 383	144.81 390	247.71 391	229.55 391	96.05 391	105.89 391	113.24 390	67.78 386	92.86 390	87.27 387

GS-Stereo																							0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

FADE																14.56 360					36.12 381	31.14 382					15.03 368

Low-res two-view benchmark