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 11	0.12 30	0.23 17	0.15 17	0.18 24	0.19 38	0.42 58	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 15	0.25 12	0.30 12	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 26	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 17	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 58	0.29 22	0.20 51	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 15	0.20 4	0.29 9	0.26 31	0.30 12	0.21 3	0.18 32	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 43	0.16 22	0.18 20	0.11 24	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 33	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 28	0.32 15	0.17 3	0.30 12	0.39 33	0.12 11	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

over-9	0.23 6	0.24 16	0.18 25	0.19 28	0.15 18	0.19 27	0.11 24	0.24 19	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.30 26	0.16 24	0.14 19	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 20	0.20 41	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 51	0.13 7	0.18 41	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 15	0.20 9	0.33 18	0.35 28	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
over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 31	0.20 32	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.25 26	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 38	0.15 17	0.15 26	0.38 8	0.48 22	0.28 9	0.29 23	0.27 6	0.21 15	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 26	0.29 25	0.34 62	0.41 17	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 22	0.19 27	0.18 23	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.11 10	0.27 14	0.16 24	0.14 19	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 16	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 13	0.14 10	0.13 7	0.28 61	0.26 12	0.21 54	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 27	0.21 6	0.41 35	0.28 43	0.35 21	0.27 10	0.18 32	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 71	0.28 35	0.10 3	0.17 20	0.14 23	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 31	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 17	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 67	0.22 13

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 23	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 39	0.13 8	0.12 5	0.16 27	0.38 48	0.15 17	0.15 26	0.54 24	0.44 12	0.33 21	0.20 4	0.30 12	0.23 22	0.36 25	0.29 15	0.16 22	0.15 26	0.22 5	0.21 6	0.56 46	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 41	0.12 4	0.07 5	0.21 13	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 56	0.61 32	0.65 45	0.36 27	0.35 41	0.44 43	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 31	0.25 31

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 67	0.33 49	0.16 21	0.25 43	0.24 52	0.35 42	0.14 10	0.19 45	0.56 31	0.59 35	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 36	0.33 18	0.31 19	0.13 16	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 52	0.11 3	0.08 7	0.22 16	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 38	0.11 4	0.21 56	0.66 36	0.64 43	0.37 31	0.35 41	0.50 48	0.22 17	0.39 32	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 41	0.27 36

CoSv	0.26 15	0.38 45	0.20 31	0.18 23	0.14 15	0.35 97	0.09 12	0.38 60	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 35	0.42 48	0.23 9	0.39 32	0.19 6	0.40 36	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 63	0.25 17	0.36 10	0.24 22

over-6	0.27 17	0.36 40	0.22 46	0.24 46	0.17 30	0.17 17	0.12 30	0.27 31	0.28 74	0.21 32	0.18 32	0.46 66	0.15 17	0.15 26	0.45 15	0.49 24	0.29 10	0.30 25	0.33 17	0.22 17	0.36 25	0.32 21	0.15 20	0.16 38	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 23	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 55	0.20 44	0.18 24	0.33 75	0.23 10	0.21 54	0.21 56	0.55 28	0.44 12	0.39 39	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 47	0.15 26	0.26 13	0.33 57	0.40 14	0.27 36

MM-Stereo_test3	0.27 17	0.36 40	0.14 7	0.25 52	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 71	0.18 38	0.25 43	0.10 8	0.41 57	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 48	0.26 14	0.37 29	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 58	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 85	0.23 17

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 20	0.16 22	0.23 50	0.13 44	0.30 42	0.15 17	0.23 38	0.19 38	0.52 75	0.14 10	0.18 41	0.55 28	0.58 33	0.39 39	0.30 25	0.54 58	0.22 17	0.44 44	0.31 19	0.12 11	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 28	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 102	0.15 14	0.23 43	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 58	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 59	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 55	0.32 32	0.42 38	0.27 36	0.35 21	0.35 28	0.23 55	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 60	0.24 22

LACA1	0.30 22	0.38 45	0.21 42	0.22 40	0.23 55	0.19 27	0.14 53	0.27 31	0.22 56	0.21 32	0.13 18	0.31 28	0.18 39	0.26 72	0.75 42	0.68 50	0.32 15	0.40 61	0.37 29	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 7	0.15 26	0.35 45	0.30 41	0.45 25	0.33 48

MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 28	0.21 47	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.43 41	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 81	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 56	0.22 8	0.19 43	0.14 19	0.64 35	0.60 37	0.39 39	0.37 48	0.35 18	0.33 53	0.46 47	0.54 57	0.19 39	0.16 38	0.30 28	0.26 26	0.58 50	0.24 22

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 55	0.21 37	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 17	0.11 4	0.26 47	0.28 61	0.32 33	0.16 24	0.19 45	0.62 33	0.61 39	0.39 39	0.38 53	0.35 18	0.42 79	0.61 65	0.51 53	0.15 20	0.16 38	0.35 45	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 68	0.26 55	0.15 18	0.27 68	0.27 116	0.38 60	0.13 8	0.15 14	0.49 114	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 40	0.49 24	0.43 50	0.32 32	0.35 18	0.27 36	0.38 29	0.22 4	0.38 96	0.22 67	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

111111	0.31 27	0.37 42	0.19 27	0.25 52	0.29 73	0.22 49	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 29	0.27 14	0.17 32	0.18 41	0.79 44	0.56 30	0.46 59	0.28 19	0.76 83	0.24 26	0.53 57	0.61 68	0.21 44	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 38	0.22 46	0.35 89	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 43	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 28	0.55 29	0.41 46	0.39 57	1.18 125	0.36 60	0.39 32	0.43 43	0.17 26	0.16 38	0.32 33	0.24 14	0.61 56	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 29	0.37 42	0.21 42	0.15 12	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 42	0.16 21	0.33 57	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.20 51	0.74 41	0.61 39	0.45 55	0.29 23	0.42 38	0.28 43	0.43 41	0.52 56	0.21 44	0.17 46	0.27 20	0.25 17	0.88 94	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 30	0.39 50	0.23 55	0.19 28	0.16 22	0.21 38	0.20 90	0.48 71	0.20 44	0.23 38	0.21 44	0.32 33	0.22 61	0.10 4	0.63 34	0.39 5	0.37 31	0.22 8	0.36 26	0.21 15	0.48 50	0.79 88	0.18 32	0.14 18	0.35 45	0.29 39	0.97 106	0.30 44

GSStereo	0.33 30	0.41 53	0.21 42	0.31 75	0.22 52	0.25 62	0.14 53	0.28 35	0.16 21	0.25 43	0.15 24	0.37 47	0.15 17	0.15 26	0.70 39	0.66 47	0.49 67	0.38 53	0.45 45	0.40 72	0.62 68	0.46 46	0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

RSM++	0.33 30	0.33 38	0.23 55	0.36 97	0.20 41	0.24 57	0.10 17	0.21 13	0.16 21	0.16 17	0.26 56	0.26 12	0.19 43	0.16 32	0.83 46	0.65 45	0.41 46	0.38 53	0.50 48	0.39 67	0.50 52	0.59 65	0.25 61	0.16 38	0.41 66	0.26 26	0.54 42	0.30 44

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.22 11	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 55	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 71	1.00 93	0.36 27	0.36 45	0.44 43	0.20 9	0.53 57	0.55 58	0.17 26	0.13 10	0.39 60	0.35 67	0.40 14	0.27 36

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 37	0.21 47	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 42	0.80 152	0.16 27	0.68 115	0.15 17	0.17 36	0.92 50	0.56 30	0.37 31	0.33 36	0.52 54	0.33 53	0.38 29	0.37 30	0.32 76	0.18 54	0.34 38	0.35 67	0.45 25	0.32 47

LACA3	0.34 34	0.44 58	0.22 46	0.24 46	0.21 47	0.21 38	0.17 78	0.26 29	0.21 53	0.27 48	0.19 38	0.46 66	0.17 32	0.27 75	1.06 60	0.61 39	0.32 15	0.37 48	0.53 55	0.27 36	0.41 38	0.41 39	0.16 22	0.18 54	0.40 63	0.31 46	0.46 28	0.45 74

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 60	0.32 82	0.19 27	0.14 53	0.28 35	0.24 60	0.30 53	0.25 55	0.30 26	0.21 54	0.22 61	0.83 46	0.62 42	0.27 5	0.40 61	0.43 41	0.32 50	0.38 29	0.41 39	0.20 43	0.36 105	0.32 33	0.57 118	0.46 28	0.41 68

MatchStereo	0.34 34	0.37 42	0.20 31	0.15 12	0.23 55	0.21 38	0.12 30	0.31 47	0.22 56	0.15 14	0.18 32	0.28 19	0.35 86	0.22 61	1.24 68	0.80 69	0.30 12	0.31 28	0.41 35	0.30 48	0.41 38	0.56 61	0.21 44	0.20 58	0.35 45	0.35 67	0.40 14	0.35 54
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 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 42	0.23 58	0.35 60	0.18 32	0.34 41	0.17 32	0.16 32	0.98 55	0.78 67	0.44 52	0.35 41	0.43 41	0.23 22	0.40 36	0.48 47	0.16 22	0.21 63	0.40 63	0.40 79	0.71 73	0.37 57

SCION-MonSter(vits)	0.35 39	0.49 65	0.33 78	0.46 138	0.57 179	0.42 121	0.27 116	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.42 40	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

LACA_dic	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

TS12	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 151	0.22 46	0.30 72	0.21 47	0.18 20	0.11 24	0.33 49	0.16 21	0.36 63	0.15 24	0.39 51	0.15 17	0.17 36	0.69 37	0.66 47	0.43 50	0.39 57	0.41 35	0.37 62	0.50 52	0.85 95	0.24 58	0.16 38	0.35 45	0.25 17	0.54 42	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 39	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 20	0.06 3	0.33 49	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 44	0.13 7	0.15 26	1.64 90	1.05 100	0.35 22	0.37 48	0.45 45	0.20 9	0.62 68	0.79 88	0.16 22	0.13 10	0.38 56	0.31 46	0.45 25	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 39	0.22 11	0.19 27	0.27 58	0.13 12	0.30 77	0.08 7	0.97 160	0.18 38	0.92 186	0.19 38	0.27 14	0.16 24	0.18 41	0.51 21	0.47 20	0.38 37	0.26 14	0.54 58	0.25 29	0.43 41	0.34 27	0.19 39	0.15 26	0.38 56	0.34 62	0.90 95	0.27 36

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 45	0.30 32	0.20 31	0.16 16	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 58	0.24 60	0.22 34	0.21 44	0.48 68	0.18 39	0.19 45	1.24 68	0.69 54	0.37 31	0.33 36	0.77 85	0.26 31	0.46 47	0.41 39	0.25 61	0.14 18	0.36 54	0.33 57	0.70 70	0.39 61

IGEV-Stereo++	0.36 45	0.40 51	0.20 31	0.22 40	0.25 63	0.21 38	0.09 12	0.25 26	0.17 35	0.20 29	0.34 78	0.29 22	0.20 51	0.19 45	0.78 43	0.60 37	0.44 52	0.33 36	0.75 80	0.34 57	0.53 57	0.64 72	0.22 47	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 117	0.28 41

MSCF	0.37 47	0.41 53	0.20 31	0.34 85	0.19 38	0.23 50	0.14 53	0.30 42	0.20 44	0.67 107	0.13 18	0.27 14	0.17 32	0.14 19	1.02 56	0.77 65	0.37 31	0.34 40	0.36 26	0.28 43	0.45 46	0.50 52	0.22 47	0.20 58	0.35 45	0.90 177	0.70 70	0.25 31

GIP-stereo	0.37 47	0.56 75	0.32 73	0.29 67	0.23 55	0.21 38	0.11 24	0.24 19	0.17 35	0.30 53	0.19 38	0.38 48	0.18 39	0.21 56	1.05 58	0.64 43	0.46 59	0.39 57	0.42 38	0.41 75	0.52 56	0.82 92	0.17 26	0.17 46	0.35 45	0.31 46	0.76 82	0.24 22

GASTEREO	0.38 49	0.42 57	0.20 31	0.34 85	0.18 35	0.24 57	0.14 53	0.30 42	0.19 42	0.73 126	0.12 15	0.28 19	0.17 32	0.13 17	1.05 58	0.74 62	0.38 37	0.33 36	0.37 29	0.30 48	0.44 44	0.56 61	0.23 55	0.20 58	0.35 45	0.87 170	0.73 77	0.24 22

GEAStereo	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

gasm-f	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

MLG-Stereo_test2	0.39 50	0.54 71	0.17 21	0.16 16	0.24 60	0.15 6	0.08 7	0.33 49	0.14 10	0.24 41	0.13 18	0.39 51	0.14 10	0.17 36	1.52 82	0.76 64	0.45 55	0.44 69	1.04 111	0.42 79	0.48 50	0.48 47	0.18 32	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 65	0.38 58

MCSU-Stereo	0.41 53	0.30 32	0.29 62	0.20 32	0.20 41	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 85	1.82 264	0.15 24	0.57 82	0.20 51	0.20 51	0.94 53	0.56 30	0.39 39	0.28 19	0.53 55	0.29 46	0.39 32	0.33 25	0.31 75	0.15 26	0.35 45	0.31 46	0.97 106	0.54 88

AdaDepth	0.41 53	0.41 53	0.20 31	0.24 46	0.28 70	0.23 50	0.16 71	0.32 48	0.20 44	0.23 38	0.29 63	0.27 14	0.21 54	0.23 65	0.97 54	1.09 113	0.49 67	0.41 64	1.08 117	0.34 57	0.54 61	0.59 65	0.18 32	0.21 63	0.29 25	0.28 35	0.75 79	0.43 70

U	0.41 53	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 70	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 44	0.16 24	0.20 51	1.71 96	1.14 123	0.44 52	0.41 64	0.59 64	0.32 50	0.66 76	0.92 102	0.17 26	0.17 46	0.50 90	0.36 71	0.49 33	0.35 54

BridgeDepth_RVC	0.42 56	0.54 71	0.27 59	0.35 89	0.28 70	0.26 65	0.14 53	0.55 76	0.32 85	0.38 64	0.22 47	0.44 60	0.23 63	0.28 83	1.45 75	0.77 65	0.35 22	0.41 64	0.53 55	0.33 53	0.39 32	0.38 32	0.22 47	0.20 58	0.41 66	0.49 98	0.52 37	0.56 91
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 57	0.38 45	0.42 100	0.28 60	0.24 60	0.27 68	0.12 30	0.40 63	0.24 60	0.29 50	0.38 89	0.65 104	0.21 54	0.20 51	1.20 66	0.97 89	0.54 76	0.50 80	0.59 64	0.42 79	0.64 72	0.43 43	0.27 65	0.31 90	0.42 70	0.33 57	0.48 31	0.51 86

Occ-G	0.43 57	0.59 80	0.29 62	0.34 85	0.31 80	0.26 65	0.12 30	0.38 60	0.18 38	0.16 17	0.32 71	0.33 38	0.24 64	0.16 32	1.16 62	0.84 72	0.45 55	0.39 57	0.71 73	0.32 50	0.87 106	0.78 87	0.22 47	0.19 57	0.36 54	0.26 26	0.94 103	0.31 46

AEACV	0.43 57	0.94 220	0.30 64	0.29 67	0.20 41	0.27 68	0.12 30	0.28 35	0.14 10	0.24 41	0.23 51	0.35 42	0.21 54	0.20 51	1.24 68	0.83 71	0.57 86	0.38 53	0.78 87	0.45 91	0.81 98	0.73 82	0.24 58	0.18 54	0.34 38	0.31 46	0.61 56	0.28 41

DEFOM-Stereo	0.45 60	0.55 73	0.28 61	0.26 55	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.35 55	0.17 35	0.25 43	0.32 71	0.38 48	0.19 43	0.22 61	1.10 61	0.73 60	0.59 92	0.52 87	0.51 53	0.44 88	0.73 87	0.69 77	0.42 113	0.28 78	0.44 72	0.32 54	1.28 132	0.46 76

RAStereo	0.46 61	0.38 45	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 68	0.18 38	0.99 197	0.12 15	0.45 64	0.18 39	0.15 26	1.85 117	1.10 116	0.52 72	0.47 73	0.68 71	0.27 36	0.77 91	0.80 91	0.27 65	0.17 46	0.47 83	0.34 62	0.51 36	0.41 68

TS	0.49 62	0.45 60	0.37 87	0.30 72	0.35 98	0.34 92	0.18 83	0.57 79	0.26 64	0.22 34	0.39 93	0.50 69	0.34 79	0.27 75	1.60 88	0.87 74	0.47 61	0.44 69	0.83 91	0.39 67	0.69 78	0.49 49	0.34 81	0.29 81	0.63 122	0.44 92	0.63 60	0.63 113

TDLM	0.49 62	0.59 80	0.60 144	0.39 114	0.48 144	0.46 132	0.43 189	0.72 105	0.35 95	0.30 53	0.65 153	0.76 143	0.41 104	0.35 122	0.54 24	0.58 33	0.55 79	0.49 78	0.50 48	0.43 83	0.50 52	0.39 33	0.41 107	0.39 120	0.38 56	0.31 46	0.61 56	0.66 121

anonymousdsp	0.50 64	0.38 45	0.36 83	0.28 60	0.32 82	0.28 72	0.15 67	0.56 78	0.26 64	0.42 68	0.33 75	0.53 78	0.19 43	0.27 75	1.47 77	0.87 74	0.54 76	0.52 87	0.62 67	0.48 97	0.71 82	1.04 112	0.36 90	0.30 83	0.46 77	0.29 39	1.13 122	0.33 48

iRaftStereo_RVC	0.51 65	0.56 75	0.40 93	0.28 60	0.31 80	0.32 83	0.19 86	0.68 99	0.25 63	0.46 73	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.25 70	1.17 65	0.89 77	0.56 83	0.45 71	0.72 74	0.41 75	0.97 117	0.79 88	0.35 85	0.34 98	0.44 72	0.41 84	0.76 82	0.48 78

delet	0.51 65	0.58 78	0.47 114	0.35 89	0.50 156	0.50 148	0.30 131	0.49 73	0.29 78	0.56 81	0.44 106	0.45 64	0.34 79	0.48 211	1.16 62	0.68 50	0.55 79	0.46 72	0.47 47	0.41 75	0.58 62	0.39 33	0.39 98	0.41 129	0.48 86	0.36 71	1.09 117	0.50 82

MLG-Stereo_test3	0.52 67	0.48 64	0.27 59	0.29 67	0.38 109	0.24 57	0.12 30	0.34 54	0.20 44	1.12 211	0.30 66	0.54 79	0.19 43	0.31 99	1.85 117	0.92 79	0.52 72	0.52 87	1.17 123	0.39 67	0.70 80	0.75 84	0.18 32	0.24 72	0.38 56	0.31 46	0.90 95	0.44 72

AIO_rvc	0.53 68	0.71 116	0.38 88	0.34 85	0.22 52	0.34 92	0.16 71	0.57 79	0.28 74	0.38 64	0.22 47	0.56 81	0.24 64	0.27 75	1.96 131	1.04 97	0.48 66	0.40 61	1.28 131	0.47 96	0.79 97	0.95 108	0.39 98	0.22 67	0.46 77	0.28 35	0.72 74	0.33 48

AASNet	0.53 68	0.74 126	0.46 112	0.35 89	0.61 192	0.51 153	0.42 186	0.65 94	0.26 64	0.41 67	0.50 116	0.39 51	0.31 75	0.41 166	1.02 56	0.69 54	0.53 75	0.60 110	0.67 69	0.51 101	0.60 63	0.87 97	0.41 107	0.41 129	0.50 90	0.40 79	0.70 70	0.45 74

LG-G_1	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

LG-G	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

AANet_RVC	0.54 70	0.45 60	0.40 93	0.33 84	0.61 192	0.28 72	0.31 135	0.61 85	0.58 182	0.44 70	0.41 98	0.39 51	0.48 120	0.33 109	1.16 62	0.79 68	0.55 79	0.53 96	0.56 62	0.52 105	0.46 47	0.49 49	0.34 81	0.38 112	0.57 109	0.57 118	1.05 114	0.97 182

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 73	0.41 53	0.30 64	0.32 81	0.35 98	0.23 50	0.18 83	0.42 66	0.28 74	1.08 208	0.30 66	0.55 80	0.33 78	0.30 91	1.56 85	1.05 100	0.47 61	0.47 73	1.72 160	0.36 60	0.69 78	0.69 77	0.22 47	0.25 74	0.44 72	0.39 76	0.83 90	0.59 102

LGtest1	0.57 74	0.81 163	0.46 112	0.26 55	0.30 75	0.28 72	0.12 30	0.43 67	0.26 64	0.34 59	0.56 132	0.50 69	0.30 74	0.28 83	2.04 144	1.24 141	0.57 86	0.65 136	0.74 77	0.46 95	0.72 84	1.41 135	0.29 70	0.30 83	0.54 100	0.35 67	0.65 62	0.52 87

MaDis-Stereo	0.57 74	0.47 63	0.30 64	0.16 16	0.26 67	0.21 38	0.17 78	0.44 68	0.32 85	1.08 208	0.22 47	0.51 74	0.22 61	0.19 45	1.83 114	1.19 133	0.62 95	0.59 109	1.09 119	0.45 91	0.81 98	0.94 104	0.37 94	0.25 74	0.63 122	0.67 134	0.60 52	0.82 151

LG-Stereo_L2	0.58 76	0.69 102	0.43 104	0.28 60	0.35 98	0.24 57	0.13 44	0.62 90	0.26 64	0.70 113	0.39 93	0.71 125	0.34 79	0.28 83	1.83 114	1.32 153	0.57 86	0.51 85	0.96 102	0.41 75	0.74 89	1.06 114	0.32 76	0.27 76	0.52 96	0.38 74	0.62 59	0.64 115

LG-Stereo_L1	0.58 76	0.69 102	0.41 97	0.24 46	0.35 98	0.25 62	0.12 30	0.62 90	0.27 72	0.72 121	0.32 71	0.69 117	0.34 79	0.29 87	1.82 111	1.36 159	0.57 86	0.52 87	1.14 122	0.42 79	0.70 80	1.11 117	0.29 70	0.30 83	0.51 93	0.33 57	0.66 65	0.65 119

AIO_test	0.59 78	0.77 146	0.45 107	0.44 132	0.25 63	0.35 97	0.20 90	0.61 85	0.27 72	0.43 69	0.30 66	0.57 82	0.28 69	0.29 87	2.01 137	1.46 185	0.49 67	0.42 67	0.86 94	0.49 100	1.02 124	1.01 110	0.40 103	0.24 72	0.47 83	0.49 98	1.00 110	0.35 54

MMNet	0.59 78	0.58 78	0.44 105	0.38 104	0.55 174	0.42 121	0.29 127	0.60 83	0.40 110	0.38 64	0.55 131	0.63 97	0.32 76	0.51 223	1.51 81	0.75 63	0.72 126	0.58 106	0.76 83	0.55 114	0.62 68	0.41 39	0.40 103	0.52 181	0.51 93	0.49 98	1.49 152	0.50 82

IGEV-Stereo+	0.60 80	1.04 264	0.24 58	0.49 142	0.32 82	0.29 75	0.13 44	0.51 74	0.26 64	0.79 148	0.94 217	0.57 82	0.26 66	0.28 83	1.64 90	1.19 133	0.59 92	0.61 116	1.19 126	0.43 83	0.90 113	1.17 120	0.48 145	0.20 58	0.41 66	0.31 46	0.56 46	0.40 63

UniTT-Stereo	0.60 80	0.44 58	0.32 73	0.21 37	0.25 63	0.34 92	0.17 78	0.61 85	0.31 81	0.75 131	0.27 58	0.62 95	0.34 79	0.21 56	1.77 106	1.44 178	0.57 86	0.61 116	1.53 149	0.44 88	0.91 114	1.14 119	0.37 94	0.29 81	0.50 90	0.54 112	0.52 37	0.58 96

CVANet_RVC	0.60 80	0.67 97	0.81 189	0.81 237	0.53 167	0.66 210	0.55 216	1.15 179	0.39 103	0.44 70	0.79 195	0.80 155	0.44 114	0.43 184	0.69 37	0.67 49	0.55 79	0.53 96	0.55 61	0.57 119	0.63 71	0.57 63	0.40 103	0.41 129	0.46 77	0.40 79	0.72 74	0.55 89

DMCA	0.63 83	0.73 123	0.63 150	0.40 115	0.49 147	0.52 156	0.33 151	0.59 82	0.52 155	0.80 152	0.63 149	0.70 121	0.40 100	0.47 205	1.48 78	0.92 79	0.69 114	0.67 142	0.67 69	0.51 101	0.67 77	0.59 65	0.48 145	0.45 146	0.48 86	0.52 109	1.04 113	0.62 109

RAFT_CTSACE	0.64 84	0.94 220	0.31 68	0.37 100	0.34 93	0.33 89	0.23 99	1.23 192	0.26 64	0.64 101	0.29 63	0.71 125	0.57 152	0.34 115	1.57 87	1.07 105	0.52 72	0.43 68	0.72 74	0.33 53	0.85 103	1.72 143	0.42 113	0.30 83	0.46 77	0.41 84	1.58 164	0.39 61

GANet	0.64 84	0.67 97	0.63 150	0.57 168	0.58 180	0.95 259	0.55 216	0.78 119	0.46 131	0.57 85	0.61 143	1.83 272	0.36 91	0.41 166	0.81 45	0.69 54	0.76 140	0.73 164	0.58 63	0.40 72	0.53 57	0.49 49	0.47 140	0.48 164	0.56 108	0.41 84	0.83 90	0.69 124

DFGA-Net	0.65 86	0.64 86	0.36 83	0.51 149	0.33 90	0.43 124	0.29 127	0.88 147	0.34 91	2.05 277	0.38 89	0.52 75	0.29 70	0.22 61	1.35 73	1.07 105	0.76 140	0.49 78	0.96 102	0.35 59	0.71 82	0.71 80	0.36 90	0.41 129	0.57 109	0.38 74	1.81 181	0.43 70

HCRNet	0.66 87	0.78 151	0.41 97	0.54 161	0.27 69	0.41 119	0.39 170	0.63 92	0.31 81	1.62 249	0.59 141	0.67 111	0.29 70	0.41 166	1.99 135	0.73 60	0.60 94	0.47 73	0.65 68	0.43 83	0.78 94	0.62 69	0.36 90	0.34 98	0.42 70	0.43 91	2.14 208	0.50 82

CCAANet	0.66 87	0.57 77	0.62 148	0.37 100	0.36 104	0.38 106	0.45 195	1.41 229	0.45 129	1.16 216	0.43 102	0.89 182	0.57 152	0.37 143	1.31 72	0.81 70	0.63 98	0.47 73	0.61 66	0.61 140	0.60 63	0.55 58	0.51 170	0.35 104	0.55 105	0.50 105	1.59 166	0.72 129

NLCSM	0.67 89	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.34 91	0.11 4	0.41 98	0.19 4	12.63 357	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 32	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 89	0.87 186	0.33 78	0.31 75	0.59 183	0.33 89	0.30 131	0.89 148	0.34 91	0.72 121	0.24 52	0.65 104	0.34 79	0.19 45	1.95 125	1.57 209	0.71 121	0.69 148	0.94 100	0.39 67	1.28 147	1.20 123	0.33 80	0.33 95	0.59 116	0.60 121	0.72 74	0.74 132

MIF-Stereo (partial)	0.69 91	0.76 140	0.33 78	0.27 58	0.37 107	0.35 97	0.31 135	0.53 75	0.40 110	0.62 97	0.32 71	0.50 69	0.39 95	0.23 65	2.08 149	1.51 196	0.68 109	0.71 154	0.77 85	0.43 83	1.10 131	0.94 104	0.39 98	0.32 92	0.57 109	0.71 138	2.25 227	0.87 164

test_5	0.69 91	0.91 205	0.30 64	0.38 104	0.26 67	0.35 97	0.19 86	1.79 279	0.31 81	0.58 89	1.20 244	0.75 139	0.73 207	0.32 102	1.36 74	1.10 116	0.54 76	0.54 100	1.01 109	0.37 62	0.61 65	1.37 134	0.29 70	0.34 98	0.41 66	0.40 79	1.72 173	0.44 72

FINET	0.69 91	0.65 91	0.67 161	0.65 194	0.49 147	0.48 143	0.45 195	0.75 110	0.59 184	0.61 94	0.48 111	0.82 162	0.57 152	0.43 184	1.71 96	1.08 111	0.77 143	0.57 103	1.07 116	0.56 116	0.88 107	0.65 75	0.43 119	0.50 172	0.62 121	0.56 116	0.96 105	0.64 115

raft+_RVC	0.71 94	0.73 123	0.70 166	0.41 119	0.34 93	0.49 145	0.30 131	1.48 237	0.43 121	0.62 97	0.62 145	0.65 104	0.39 95	0.26 72	1.74 101	1.16 126	0.69 114	0.53 96	1.57 155	0.51 101	0.85 103	1.06 114	0.44 122	0.38 112	0.68 135	0.62 123	0.85 92	0.69 124

WQFJX1	0.73 95	0.26 22	0.12 5	0.20 32	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 26	0.57 179	0.12 5	0.75 183	0.22 8	12.81 359	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 13	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 70	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 45	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 95	0.86 184	0.36 83	0.43 128	0.32 82	0.30 77	0.19 86	0.71 103	0.32 85	0.70 113	0.33 75	0.63 97	0.57 152	0.41 166	2.03 143	1.91 238	0.63 98	0.68 146	1.00 105	0.45 91	1.86 183	1.87 146	0.40 103	0.23 71	0.49 88	0.37 73	1.09 117	0.55 89

GMStereo	0.73 95	0.99 244	0.39 90	0.49 142	0.47 138	0.55 169	0.41 180	0.77 113	0.43 121	0.55 79	0.48 111	0.81 160	0.38 92	0.34 115	1.60 88	0.95 84	0.74 137	0.52 87	1.88 164	0.57 119	1.07 125	0.73 82	0.42 113	0.51 175	0.72 145	0.47 96	1.87 188	0.57 95
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 95	0.69 102	0.79 184	0.54 161	0.65 204	0.58 185	0.54 212	0.72 105	0.54 168	0.59 91	0.57 136	0.61 92	0.47 117	0.62 256	1.80 109	0.96 86	0.72 126	0.68 146	0.91 98	0.72 179	0.64 72	0.55 58	0.53 186	0.52 181	0.58 113	0.51 106	2.19 218	0.59 102

AFF-stereo	0.76 99	0.69 102	0.59 141	0.30 72	0.32 82	0.52 156	0.18 83	0.86 140	0.41 114	1.37 234	0.43 102	0.60 91	0.34 79	0.24 69	1.76 105	1.13 121	0.57 86	0.62 121	2.81 209	0.43 83	0.77 91	0.63 70	0.41 107	0.32 92	0.70 139	0.67 134	2.38 244	0.56 91

TestStereo	0.77 100	0.93 217	0.79 184	0.56 165	0.46 134	0.66 210	0.33 151	1.22 189	0.42 120	0.90 180	0.52 123	0.84 166	0.54 138	0.39 156	1.50 80	0.92 79	0.73 132	0.51 85	1.38 138	0.56 116	1.25 144	0.82 92	0.44 122	0.44 142	0.77 157	0.79 149	1.34 136	0.79 143

WQFJA1	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.72 222	0.14 8	1.42 263	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.39 5	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

WQFJX	0.78 101	0.19 5	0.15 14	0.17 20	0.13 12	0.24 57	0.17 78	0.19 6	0.97 252	0.15 14	1.63 270	0.18 3	12.83 360	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 10	0.25 12	0.27 6	0.26 31	0.27 5	0.24 7	0.27 65	0.16 38	0.26 13	0.25 17	0.54 42	0.22 13

NLMM	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.73 224	0.14 8	1.44 265	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.38 4	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 101	0.77 146	0.53 133	0.43 128	0.38 109	0.46 132	0.22 97	1.50 240	0.31 81	0.55 79	0.38 89	0.64 101	0.27 68	0.32 102	1.77 106	1.09 113	0.63 98	0.73 164	3.30 234	0.57 119	1.19 140	0.91 101	0.34 81	0.36 105	0.49 88	0.41 84	1.95 194	0.58 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 105	0.75 134	0.48 118	0.38 104	0.33 90	0.25 62	0.16 71	0.68 99	0.30 80	0.72 121	0.42 101	0.77 147	0.35 86	0.30 91	1.81 110	1.08 111	0.65 104	0.56 101	1.71 159	0.48 97	1.60 169	4.30 187	0.49 155	0.39 120	0.60 118	0.49 98	0.95 104	0.65 119

CFNet	0.80 105	0.84 177	0.79 184	0.76 222	0.70 219	0.60 192	0.46 200	0.84 137	0.48 139	0.66 105	0.71 175	0.92 190	0.61 170	0.43 184	1.75 103	0.84 72	0.70 117	0.64 132	0.90 97	0.78 206	0.89 111	0.72 81	0.45 128	0.51 175	0.87 187	0.83 157	1.67 171	1.15 217

G2L-Stereo	0.81 107	0.69 102	0.60 144	0.57 168	0.78 238	0.50 148	0.37 164	0.77 113	0.53 161	0.69 112	0.78 193	0.70 121	0.63 175	0.54 225	2.08 149	0.96 86	0.73 132	0.63 129	1.23 128	0.61 140	1.22 142	0.66 76	0.57 207	0.48 164	0.77 157	0.89 172	1.98 197	0.80 146

HGLStereo	0.83 108	0.64 86	0.75 175	0.52 153	0.67 210	0.56 176	0.45 195	0.66 97	0.50 148	1.72 256	0.96 221	0.64 101	0.56 148	0.54 225	1.65 93	1.18 130	0.80 155	0.76 174	1.05 112	0.66 160	0.99 119	1.36 133	0.49 155	0.54 191	0.71 142	0.76 145	1.59 166	0.82 151

S2M2_XL	0.85 109	0.50 67	0.64 154	0.24 46	0.30 75	0.35 97	0.28 121	0.61 85	0.43 121	0.56 81	0.35 84	0.65 104	0.59 159	0.34 115	2.56 209	1.65 219	0.69 114	0.47 73	0.72 74	0.54 107	4.94 232	2.28 157	0.48 145	0.30 83	0.55 105	0.51 106	0.74 78	0.74 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 109	0.76 140	0.74 172	0.60 178	0.60 187	0.61 196	0.53 210	0.90 149	0.58 182	1.21 220	0.68 163	0.71 125	0.56 148	0.67 265	1.72 100	1.11 119	0.79 151	0.72 162	1.13 121	0.82 221	0.84 101	0.69 77	0.62 232	0.58 204	0.64 125	0.77 146	2.48 255	0.95 179

RASNet	0.85 109	0.72 119	0.89 216	0.61 181	0.62 199	0.66 210	0.41 180	0.98 162	0.61 192	1.21 220	0.64 151	0.74 131	0.67 189	0.40 160	1.23 67	1.31 151	0.72 126	0.66 139	1.00 105	0.70 174	1.09 129	1.43 136	0.43 119	0.75 258	0.68 135	0.79 149	2.17 214	0.93 176

anonymousdsp2	0.86 112	0.84 177	0.84 197	0.43 128	0.44 130	0.56 176	0.32 145	1.17 181	0.36 97	0.66 105	0.67 158	0.69 117	0.40 100	0.49 216	1.46 76	1.36 159	0.67 107	0.62 121	2.12 173	0.60 137	1.36 155	2.66 165	0.36 90	0.44 142	0.71 142	0.51 106	1.86 187	0.64 115

dd	0.86 112	0.80 157	0.51 121	1.05 265	0.44 130	0.85 245	0.44 193	0.85 138	0.39 103	0.83 159	0.40 96	1.23 232	0.39 95	0.47 205	2.21 172	0.98 90	0.97 229	0.71 154	2.00 171	0.61 140	0.84 101	0.77 86	0.49 155	0.64 233	0.70 139	0.53 110	1.73 176	1.47 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 112	0.72 119	0.84 197	0.41 119	0.39 112	0.54 165	0.21 95	0.99 163	0.52 155	1.54 244	0.57 136	0.73 129	0.39 95	0.26 72	2.15 159	1.17 128	0.64 102	0.50 80	2.66 202	0.57 119	0.88 107	0.90 99	0.47 140	0.39 120	0.86 182	0.72 140	2.54 267	0.66 121

DMCA-RVC	0.86 112	0.74 126	0.73 169	0.61 181	0.77 234	0.56 176	0.70 237	0.77 113	1.43 294	1.38 236	0.69 166	0.87 172	0.54 138	0.55 231	1.66 95	1.05 100	0.81 164	0.74 169	0.95 101	0.73 185	0.89 111	0.93 103	0.51 170	0.58 204	0.59 116	0.62 123	1.82 184	0.91 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 116	0.64 86	0.54 136	0.44 132	0.41 123	0.38 106	0.26 113	1.26 199	0.49 143	0.85 165	0.62 145	0.75 139	0.54 138	0.34 115	1.75 103	1.50 193	0.68 109	0.70 150	1.17 123	0.56 116	1.52 162	3.83 178	0.39 98	0.37 107	0.75 151	1.18 227	0.68 68	0.77 140

RAFT+CT+SA	0.87 116	0.97 235	0.40 93	0.45 135	0.29 73	0.38 106	0.20 90	1.64 267	0.33 89	0.72 121	0.30 66	0.88 177	0.65 183	0.40 160	1.56 85	1.21 137	0.56 83	0.57 103	2.08 172	0.40 72	0.83 100	5.00 202	0.32 76	0.37 107	0.47 83	0.42 90	1.56 157	0.49 81

DSFCA	0.87 116	0.84 177	0.73 169	0.65 194	0.77 234	0.61 196	0.78 242	0.75 110	0.78 230	0.77 139	0.83 205	0.75 139	0.48 120	0.43 184	1.89 122	1.14 123	0.85 173	0.87 220	1.00 105	0.74 188	1.00 123	1.05 113	0.72 269	0.63 230	0.83 173	0.95 186	1.88 189	0.85 160

DF_test	0.88 119	0.66 95	0.63 150	0.28 60	0.34 93	0.26 65	0.15 67	0.71 103	0.38 100	0.67 107	0.30 66	0.74 131	0.38 92	0.29 87	2.77 233	1.72 225	0.72 126	0.61 116	0.74 77	0.76 198	3.84 215	3.64 177	0.47 140	0.40 125	0.45 75	0.44 92	0.68 68	0.61 106

IER	0.88 119	0.82 166	0.55 137	0.49 142	0.51 159	0.56 176	0.45 195	0.80 126	0.49 143	1.15 214	0.77 187	1.03 206	0.50 126	0.79 285	3.66 272	1.04 97	0.73 132	0.64 132	0.87 95	0.78 206	0.73 87	0.82 92	0.60 226	0.53 187	0.63 122	1.00 197	2.05 203	0.74 132

rafts_anoy	0.88 119	0.81 163	0.86 204	0.44 132	0.49 147	0.51 153	0.46 200	1.58 258	0.48 139	0.61 94	0.70 173	0.70 121	0.47 117	0.30 91	2.51 206	1.38 162	0.76 140	0.78 182	2.36 183	0.61 140	1.28 147	0.99 109	0.49 155	0.49 169	0.85 179	0.90 177	0.93 102	1.00 197

ARAFT	0.89 122	0.72 119	0.47 114	0.35 89	0.34 93	0.42 121	0.24 102	0.64 93	0.34 91	2.25 292	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.39 156	2.14 157	1.42 172	0.71 121	0.74 169	2.68 204	0.54 107	1.86 183	1.93 147	0.42 113	0.33 95	0.83 173	0.40 79	1.98 197	0.56 91

HITNet	0.90 123	0.65 91	0.62 148	0.68 203	0.50 156	0.39 110	0.32 145	1.26 199	0.89 242	0.70 113	0.70 173	0.91 185	0.49 123	0.39 156	1.96 131	1.02 94	0.66 106	0.64 132	0.79 88	0.61 140	1.53 163	3.85 179	0.46 130	0.52 181	0.58 113	0.64 127	1.81 181	0.81 148
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	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

SA-5K	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

RALCasStereoNet	0.93 124	0.82 166	0.93 222	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.45 195	1.48 237	0.44 126	1.03 200	0.75 183	0.89 182	0.49 123	0.32 102	2.31 185	1.43 176	0.78 147	0.75 171	1.50 146	0.58 123	1.18 139	2.21 156	0.49 155	0.57 200	0.86 182	1.13 217	0.90 95	1.16 218

CFNet_RVC	0.94 127	0.84 177	0.89 216	0.76 222	0.80 244	0.71 222	0.49 202	0.74 109	0.63 202	0.88 175	0.94 217	0.87 172	0.57 152	0.50 217	1.96 131	1.12 120	0.79 151	0.79 186	1.27 129	0.73 185	1.26 145	1.52 139	0.48 145	0.64 233	0.98 214	1.11 211	1.92 193	1.23 227

DLCB_ROB	0.94 127	0.90 201	0.88 208	0.73 212	0.80 244	0.69 219	0.69 236	0.87 144	0.72 222	0.94 190	0.86 209	1.02 202	0.91 250	0.69 272	1.48 78	1.06 104	0.97 229	0.72 162	0.88 96	0.74 188	1.21 141	1.21 124	0.78 280	0.71 252	1.26 267	1.26 237	1.49 152	0.95 179

AACVNet	0.95 129	0.87 186	0.69 163	0.91 247	0.91 256	0.72 226	0.59 227	0.87 144	0.60 187	0.73 126	0.88 212	0.79 154	0.64 178	0.60 249	1.77 106	1.37 161	0.84 171	0.83 208	1.12 120	0.77 201	1.36 155	1.13 118	0.70 261	0.65 235	0.87 187	1.12 214	1.90 191	1.31 236

DISCO	0.96 130	0.98 238	0.56 139	0.57 168	0.61 192	0.81 241	0.79 245	0.77 113	0.81 231	2.06 280	0.86 209	0.66 108	0.70 196	0.42 179	1.87 120	1.27 145	0.99 234	0.80 192	1.80 162	0.80 214	0.92 115	1.33 130	0.57 207	0.51 175	0.72 145	0.84 163	2.02 201	0.80 146

LGCAT	0.97 131	0.77 146	0.52 128	0.32 81	0.44 130	0.35 97	0.24 102	0.66 97	0.40 110	0.56 81	0.39 93	0.73 129	0.69 192	0.32 102	2.36 187	1.87 235	0.67 107	0.60 110	0.80 89	0.68 165	6.52 261	3.00 168	0.46 130	0.33 95	0.52 96	0.53 110	0.65 62	0.73 131

GLC_STEREO	0.97 131	0.89 197	0.85 201	0.56 165	0.60 187	0.48 143	0.40 176	1.70 271	0.47 133	0.77 139	0.67 158	0.78 152	0.63 175	0.61 251	2.53 207	1.65 219	0.88 188	0.60 110	1.57 155	0.70 174	2.48 196	1.17 120	0.44 122	0.43 138	0.67 129	0.55 114	2.36 240	0.88 169

TESTraft	0.98 133	0.96 233	0.42 100	0.41 119	0.33 90	0.40 114	0.25 106	1.13 176	0.39 103	0.97 196	0.35 84	0.61 92	0.75 216	0.54 225	3.18 259	1.42 172	0.70 117	0.50 80	2.86 211	0.53 106	1.08 127	3.15 171	0.35 85	0.40 125	0.52 96	1.18 227	2.52 261	0.61 106

psm_up	0.99 134	0.86 184	0.99 236	0.78 229	0.89 254	0.75 230	0.58 224	1.33 218	1.03 264	0.88 175	0.69 166	0.99 201	0.72 202	0.76 281	1.89 122	1.10 116	0.91 202	0.81 200	1.93 167	0.81 217	1.08 127	0.90 99	0.49 155	0.85 279	1.01 219	1.06 204	1.62 168	1.10 209

STTStereo	0.99 134	0.95 227	0.82 192	0.77 227	0.77 234	0.69 219	0.87 256	0.86 140	1.53 303	1.27 226	0.79 195	1.13 223	0.69 192	0.93 303	2.19 165	1.03 96	0.72 126	0.70 150	1.05 112	0.63 153	1.15 137	0.86 96	0.58 218	0.56 199	0.73 148	1.21 233	1.74 178	1.41 245

NLMM1	1.00 136	0.30 32	0.13 6	0.18 23	0.21 47	0.23 50	0.09 12	0.26 29	6.95 375	0.17 20	0.54 127	0.36 44	12.87 362	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 26	0.24 26	0.29 8	0.40 38	0.27 65	0.15 26	0.26 13	0.30 41	0.65 62	0.19 6

NLSM1	1.01 137	0.27 25	0.17 21	0.23 43	0.24 60	0.31 80	0.12 30	0.33 49	6.19 371	0.14 8	1.49 266	0.31 28	12.63 357	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 27	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 45	0.29 70	0.16 38	0.27 20	0.30 41	0.56 46	0.23 17

coex_refinement	1.02 138	1.02 257	0.76 176	0.66 199	0.85 248	0.71 222	0.50 206	0.81 128	1.04 265	0.67 107	1.01 230	0.94 191	0.44 114	0.46 200	3.49 268	0.95 84	0.78 147	0.71 154	3.74 245	0.77 201	0.85 103	0.75 84	0.63 237	0.52 181	0.87 187	0.93 181	1.75 179	0.94 178

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 138	0.93 217	0.80 188	0.72 209	0.79 241	0.65 207	1.02 271	1.07 171	2.31 334	2.00 273	0.74 181	0.97 196	0.56 148	0.94 305	1.82 111	0.96 86	0.68 109	0.67 142	1.31 132	0.65 155	0.88 107	0.94 104	0.57 207	0.57 200	0.73 148	1.60 284	1.43 145	1.27 234
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	1.05 140	0.80 157	0.40 93	0.50 148	0.48 144	0.37 103	0.30 131	0.55 76	0.44 126	1.13 213	0.77 187	0.64 101	0.95 260	0.31 99	2.68 225	1.79 231	0.96 224	0.82 204	1.08 117	0.61 140	2.91 204	5.06 206	0.44 122	0.30 83	0.81 165	0.92 180	1.18 125	1.16 218

AF-Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 240	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

Nwc_Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 240	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

LMCR-Stereo	1.06 143	0.83 169	0.84 197	0.53 158	0.62 199	0.64 205	0.33 151	1.12 174	0.60 187	0.83 159	0.79 195	0.91 185	0.49 123	0.41 166	2.53 207	1.54 204	1.03 246	0.75 171	2.16 174	1.42 285	1.68 174	3.87 181	0.49 155	0.65 235	0.75 151	0.83 157	1.10 121	0.88 169

PDISCO_ROB	1.06 143	0.87 186	0.60 144	0.80 234	0.68 214	0.53 161	0.59 227	0.93 155	0.69 214	1.80 261	1.00 229	0.74 131	0.63 175	0.66 263	1.87 120	1.44 178	0.89 191	1.10 283	1.53 149	0.80 214	1.56 166	2.40 161	0.52 180	0.63 230	1.19 252	0.79 149	2.56 268	0.81 148

SA	1.07 145	0.90 201	0.42 100	0.55 163	0.53 167	0.49 145	0.24 102	1.60 259	0.46 131	0.71 120	0.41 98	0.69 117	0.58 158	0.62 256	1.74 101	1.41 169	0.78 147	0.79 186	3.17 223	0.65 155	1.24 143	4.73 193	0.34 81	0.51 175	0.75 151	1.12 214	2.64 275	0.72 129

PS-NSSS	1.07 145	1.44 314	0.69 163	1.20 285	0.91 256	1.16 284	0.93 263	0.80 126	0.55 170	0.74 130	0.49 114	1.98 280	1.03 268	0.91 300	1.54 84	0.92 79	0.83 169	0.73 164	1.45 143	0.62 148	0.94 116	0.63 70	1.68 339	0.50 172	1.00 217	0.95 186	3.21 302	1.11 212

HSM	1.07 145	0.75 134	0.97 231	0.78 229	0.77 234	0.54 165	0.54 212	1.87 288	0.60 187	0.76 135	0.85 208	0.87 172	0.67 189	0.56 232	2.24 175	1.05 100	0.92 208	0.71 154	2.57 191	0.71 176	1.80 181	2.08 154	0.56 202	0.72 256	0.90 203	0.97 190	2.08 206	1.03 200

LL-Strereo2	1.08 148	0.65 91	0.59 141	0.40 115	0.34 93	0.31 80	0.23 99	1.48 237	0.38 100	0.68 111	0.58 140	0.63 97	0.32 76	0.64 260	1.65 93	1.13 121	0.63 98	0.53 96	1.32 134	0.66 160	1.35 153	11.05 324	0.44 122	0.34 98	0.64 125	0.60 121	1.05 114	0.56 91

DepthFocus	1.09 149	0.55 73	0.32 73	0.29 67	0.28 70	0.27 68	0.22 97	0.70 101	0.52 155	0.51 77	0.38 89	0.62 95	0.42 106	0.38 150	2.43 194	2.19 256	0.64 102	0.64 132	0.96 102	0.75 195	7.93 292	4.99 201	0.47 140	0.28 78	0.55 105	0.49 98	0.77 85	0.83 154

raftrobust	1.11 150	0.65 91	0.92 221	0.55 163	0.49 147	0.44 126	0.33 151	1.55 253	0.47 133	0.94 190	0.72 178	0.82 162	0.53 132	0.36 137	2.91 240	1.71 224	0.71 121	0.70 150	4.37 259	0.65 155	1.69 176	3.95 183	0.59 224	0.42 137	0.95 212	0.85 165	0.99 109	0.85 160

UCFNet_RVC	1.11 150	1.26 295	0.85 201	0.88 244	0.93 263	0.77 234	0.58 224	0.78 119	0.67 211	0.93 188	0.80 200	1.25 235	0.93 255	0.48 211	2.17 163	1.09 113	0.78 147	0.82 204	2.60 197	0.80 214	1.32 149	1.66 141	1.31 327	0.67 240	1.05 228	1.11 211	1.44 147	2.13 280

test_4	1.13 152	0.74 126	0.77 180	0.42 125	0.32 82	0.34 92	0.26 113	0.78 119	0.33 89	0.75 131	0.40 96	0.87 172	0.35 86	0.40 160	2.10 155	1.55 205	0.65 104	0.69 148	1.50 146	0.51 101	1.12 134	10.25 298	0.41 107	0.37 107	0.58 113	0.70 137	2.73 280	0.62 109

S2M2_L	1.14 153	0.87 186	1.13 271	0.46 138	0.37 107	0.43 124	0.28 121	0.60 83	0.52 155	1.85 267	0.34 78	0.63 97	0.40 100	0.43 184	2.36 187	1.91 238	0.70 117	0.60 110	1.06 115	0.58 123	4.38 220	4.69 191	0.49 155	0.37 107	0.64 125	0.89 172	3.07 297	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 153	0.75 134	0.47 114	0.49 142	0.61 192	0.50 148	0.27 116	1.70 271	0.52 155	0.73 126	0.48 111	0.66 108	0.67 189	0.79 285	2.17 163	1.43 176	0.92 208	0.93 241	3.23 224	0.58 123	1.55 165	4.86 196	0.35 85	0.59 211	1.14 247	1.24 234	2.35 238	0.76 138

RALAANet	1.14 153	0.70 109	0.84 197	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.41 180	1.30 208	0.50 148	0.94 190	0.65 153	0.72 128	0.59 159	0.33 109	1.97 134	1.32 153	0.75 139	0.89 230	1.96 168	0.85 226	3.07 206	5.37 218	0.53 186	0.62 224	0.82 170	1.03 202	2.08 206	0.78 142

CASnet	1.15 156	0.91 205	0.49 119	0.40 115	0.43 127	0.38 106	0.20 90	0.91 152	0.49 143	0.77 139	0.56 132	0.88 177	0.53 132	0.35 122	2.15 159	1.24 141	0.72 126	0.50 80	1.34 136	0.54 107	7.12 274	5.37 218	0.41 107	0.38 112	1.21 254	0.49 98	1.45 148	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 157	0.83 169	0.82 192	0.65 194	0.59 183	0.67 213	0.58 224	2.65 340	0.53 161	1.73 257	0.76 186	0.87 172	0.78 226	0.47 205	3.77 280	1.45 180	0.87 182	0.86 218	2.81 209	0.65 155	1.26 145	0.87 97	0.57 207	0.73 257	0.81 165	0.95 186	2.65 277	1.03 200

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 158	0.64 86	0.31 68	0.24 46	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.79 124	0.37 98	0.67 107	0.37 88	0.78 152	0.44 114	0.79 285	2.75 230	3.00 277	0.62 95	0.50 80	0.85 92	0.48 97	7.29 277	6.87 251	0.50 167	0.38 112	0.61 119	0.47 96	0.56 46	0.76 138

RP	1.18 158	1.02 257	1.24 292	0.94 251	1.08 275	0.84 242	1.17 284	1.25 197	1.31 286	0.61 94	1.16 239	1.21 230	0.75 216	0.68 266	3.34 263	1.04 97	0.89 191	0.67 142	1.20 127	0.79 211	0.88 107	2.85 167	0.59 224	0.71 252	0.86 182	0.98 194	2.51 260	1.21 225

trnet	1.20 160	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.25 106	1.41 229	0.61 192	0.88 175	0.75 183	0.97 196	0.72 202	0.37 143	2.66 222	3.31 291	0.86 177	0.61 116	2.41 185	0.60 137	3.93 217	3.14 170	0.50 167	0.47 150	1.03 224	0.86 169	1.72 173	0.99 191

APVNet	1.21 161	1.02 257	0.64 154	0.69 205	0.78 238	0.86 246	0.84 251	0.78 119	0.71 220	0.92 186	0.82 203	0.86 170	0.59 159	0.58 241	2.67 224	1.65 219	1.11 256	0.98 258	3.23 224	0.85 226	1.62 170	4.73 193	0.55 195	0.84 278	0.77 157	0.80 152	1.90 191	0.98 184

iinet-f	1.22 162	1.08 271	0.64 154	0.93 250	0.46 134	0.68 217	0.57 220	0.79 124	0.48 139	2.11 287	1.35 257	0.83 164	0.64 178	0.35 122	3.95 283	1.80 233	0.77 143	0.66 139	2.93 218	1.00 249	1.53 163	3.24 172	0.64 243	0.53 187	1.10 242	0.63 126	2.23 226	0.90 171

PA-Net	1.22 162	0.95 227	1.13 271	0.75 217	1.31 298	0.68 217	0.84 251	0.82 133	1.18 280	0.83 159	0.77 187	0.76 143	0.78 226	0.91 300	3.00 245	1.21 137	0.68 109	0.77 177	1.02 110	0.82 221	1.13 136	4.67 190	0.66 248	0.82 273	1.00 217	2.10 319	1.24 127	2.13 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 164	0.98 238	0.60 144	0.37 100	0.35 98	0.39 110	0.20 90	0.91 152	0.62 200	0.85 165	0.43 102	1.23 232	0.51 128	0.35 122	2.56 209	2.10 251	0.89 191	0.73 164	1.00 105	0.59 127	8.79 314	5.34 216	0.42 113	0.31 90	0.87 187	0.56 116	0.81 88	0.69 124

NCC-stereo	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 227	1.03 268	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 261	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257

Abc-Net	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 227	1.03 268	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 261	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 167	0.77 146	0.56 139	0.45 135	0.56 176	0.51 153	0.21 95	1.50 240	0.70 217	0.78 142	0.80 200	0.84 166	0.90 249	0.33 109	3.45 267	2.96 275	1.14 262	1.04 274	1.32 134	1.08 259	4.63 226	4.87 197	0.63 237	0.38 112	0.85 179	0.83 157	1.02 111	1.16 218

FSD	1.28 168	0.76 140	0.66 159	0.60 178	0.60 187	0.60 192	0.57 220	0.90 149	0.50 148	0.95 193	0.73 180	1.06 214	0.69 192	0.64 260	2.19 165	3.05 280	0.98 231	0.79 186	2.80 208	0.79 211	4.76 230	5.04 204	0.65 244	0.67 240	0.90 203	0.83 157	0.90 95	0.99 191

GMOStereo	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

error version	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-v	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-2	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

GANetREF_RVC	1.28 168	1.18 282	0.95 228	1.18 284	1.04 267	1.00 270	0.79 245	1.25 197	1.10 272	1.29 228	0.77 187	2.28 295	0.91 250	0.63 258	2.00 136	1.14 123	1.01 239	0.98 258	2.44 187	0.82 221	1.98 189	1.33 130	0.78 280	1.05 294	1.28 273	1.27 238	2.63 274	1.49 249
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	1.29 174	1.12 274	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.24 294	1.08 279	1.36 222	1.13 276	1.10 210	1.11 235	1.51 257	1.26 281	1.20 325	1.52 82	1.57 209	1.35 287	1.21 305	1.37 137	1.22 272	1.35 153	1.19 122	1.25 320	1.19 303	1.23 262	1.72 294	1.54 156	1.65 261

raft_robust	1.30 175	0.93 217	0.53 133	0.59 175	0.47 138	0.57 182	0.37 164	2.06 308	0.52 155	1.69 255	0.53 125	0.76 143	0.82 234	0.47 205	2.16 162	1.52 202	0.84 171	0.84 216	5.71 285	0.59 127	2.50 197	5.04 204	0.46 130	0.51 175	0.99 215	1.05 203	1.58 164	0.99 191

IPLGR_C	1.31 176	0.71 116	0.68 162	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.31 135	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.62 215	1.33 156	0.88 188	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.64 173	10.69 311	0.55 195	0.53 187	0.89 199	0.57 118	2.40 246	0.62 109

ACRE	1.31 176	0.70 109	0.66 159	0.58 174	0.47 138	0.52 156	0.32 145	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.04 210	0.52 131	0.59 245	2.66 222	1.32 153	0.89 191	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.62 170	10.69 311	0.55 195	0.52 181	0.92 207	0.55 114	2.40 246	0.62 109

SACVNet	1.31 176	0.94 220	0.95 228	0.90 245	1.10 277	0.87 248	0.92 262	1.50 240	0.81 231	1.23 225	0.71 175	0.94 191	0.69 192	0.68 266	1.83 114	1.40 166	1.12 261	0.83 208	2.20 176	0.94 241	2.13 190	5.87 231	0.65 244	0.82 273	1.04 225	1.06 204	2.02 201	1.30 235

4D-IteraStereo	1.32 179	0.61 85	1.07 256	0.49 142	0.43 127	0.40 114	0.25 106	1.44 235	0.37 98	0.75 131	0.56 132	0.75 139	0.43 107	0.43 184	2.29 184	1.38 162	0.68 109	0.66 139	2.70 205	0.59 127	3.21 208	10.86 319	0.46 130	0.40 125	0.69 137	0.83 157	2.34 236	0.64 115

CIPLG	1.32 179	0.70 109	0.69 163	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.33 151	0.81 128	0.55 170	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.91 240	1.33 156	0.89 191	0.62 121	3.23 224	0.62 148	1.62 170	10.69 311	0.55 195	0.53 187	0.90 203	0.54 112	2.37 243	0.61 106

DN-CSS_ROB	1.32 179	0.83 169	1.03 243	0.87 243	0.86 249	0.47 138	0.36 162	2.00 302	0.57 179	1.56 246	1.81 274	0.96 195	0.77 224	0.38 150	2.15 159	1.40 166	1.03 246	0.93 241	5.27 271	0.66 160	2.56 198	2.82 166	0.54 192	0.86 281	0.79 162	0.81 153	2.07 205	1.33 239

UDGNet	1.34 182	1.00 250	0.76 176	1.64 312	1.38 303	1.69 315	1.25 288	1.22 189	0.69 214	0.63 100	0.84 207	0.83 164	0.41 104	1.62 336	2.02 142	1.19 133	0.81 164	0.87 220	1.98 169	0.92 238	1.68 174	5.69 226	1.26 323	0.47 150	1.21 254	0.95 186	2.15 210	1.03 200

TestStereo_HL2	1.36 183	0.98 238	1.05 248	0.66 199	0.53 167	0.65 207	0.37 164	1.23 192	0.69 214	2.77 311	1.83 276	0.91 185	0.57 152	0.35 122	2.13 156	1.51 196	0.87 182	0.83 208	3.85 246	0.78 206	2.47 195	5.60 223	0.57 207	0.67 240	0.76 156	1.14 221	1.88 189	1.02 199

GGDA	1.36 183	0.95 227	1.04 246	0.59 175	0.55 174	0.67 213	0.38 168	1.22 189	0.64 204	2.70 309	2.12 288	0.91 185	0.55 144	0.35 122	2.14 157	1.51 196	0.87 182	0.80 192	3.54 239	0.77 201	2.60 200	5.57 222	0.56 202	0.66 239	0.81 165	1.18 227	2.16 212	1.03 200

CREStereo	1.37 185	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.26 113	1.43 232	0.66 208	0.87 169	0.83 205	0.95 193	0.73 207	0.36 137	2.98 244	4.38 320	0.85 173	0.56 101	2.41 185	0.62 148	5.52 245	4.71 192	0.53 186	0.47 150	1.02 221	0.87 170	1.73 176	0.98 184
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	1.37 185	0.87 186	0.99 236	0.72 209	0.81 246	0.63 201	1.02 271	1.06 170	0.91 246	0.99 197	0.99 227	1.69 265	0.73 207	1.02 311	4.06 285	1.41 169	1.02 243	1.62 331	1.55 153	1.04 254	1.37 157	5.03 203	0.57 207	1.14 300	0.88 195	1.99 312	1.45 148	1.54 252

FADNet-RVC	1.38 187	0.71 116	0.88 208	0.77 227	1.09 276	0.58 185	2.16 324	0.92 154	0.57 179	1.03 200	0.72 178	1.48 252	0.64 178	0.61 251	5.02 292	1.56 207	0.85 173	0.90 233	2.24 178	1.52 301	2.20 191	4.08 185	0.51 170	0.77 262	1.48 298	1.14 221	1.43 145	1.35 241

PMTNet	1.39 188	0.94 220	0.99 236	0.48 141	0.49 147	0.47 138	0.32 145	0.83 134	0.66 208	0.83 159	0.62 145	0.88 177	0.50 126	0.35 122	2.72 229	4.30 317	0.91 202	0.57 103	2.40 184	0.54 107	6.12 255	5.45 221	0.57 207	0.38 112	1.99 332	1.00 197	1.09 117	1.19 224

GES	1.40 189	0.73 123	0.79 184	0.78 229	0.71 220	0.80 239	0.59 227	1.37 225	0.97 252	1.66 252	0.94 217	0.74 131	0.65 183	0.63 258	2.40 191	1.55 205	0.98 231	0.89 230	5.45 278	1.14 265	3.99 218	3.85 179	0.65 244	0.83 276	0.75 151	0.81 153	1.52 155	1.72 264

LoS_RVC	1.42 190	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 196	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 351	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 242	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

tt_ll	1.42 190	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 196	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 351	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 242	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

sAnonymous2	1.42 190	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 241	0.92 238	4.94 232	6.73 248	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

CroCo_RVC	1.42 190	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 241	0.92 238	4.94 232	6.73 248	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

RGC	1.43 194	1.30 301	1.99 335	1.14 278	1.18 288	1.16 284	1.01 268	1.20 187	1.08 270	0.91 183	1.70 273	1.18 229	1.24 280	0.87 294	3.10 256	1.18 130	0.98 231	0.86 218	1.81 163	1.02 251	1.39 158	3.87 181	0.76 273	0.90 285	1.14 247	1.53 273	2.17 214	1.85 268

YMNet	1.44 195	0.79 155	0.41 97	0.51 149	0.61 192	0.59 188	1.36 295	0.77 113	0.56 175	1.28 227	0.36 86	0.67 111	2.20 301	0.56 232	19.21 324	1.49 191	0.77 143	0.65 136	0.74 77	0.39 67	0.61 65	1.27 128	0.23 55	0.38 112	0.69 137	0.46 94	0.81 88	0.66 121

castereo	1.44 195	0.88 195	0.96 230	0.46 138	0.47 138	0.33 89	0.27 116	0.77 113	0.50 148	0.80 152	0.64 151	1.04 210	0.48 120	0.38 150	2.25 177	2.81 270	1.03 246	0.76 174	2.67 203	0.62 148	7.90 291	7.11 257	0.57 207	0.52 181	1.04 225	1.25 236	1.03 112	1.21 225

FADNet	1.44 195	0.83 169	0.83 196	0.82 239	1.03 266	0.61 196	1.88 318	0.97 160	0.73 224	0.93 188	0.92 216	1.16 226	0.76 221	0.74 276	3.69 276	1.34 158	0.91 202	1.03 271	2.63 198	1.49 294	2.87 203	4.93 198	0.49 155	0.65 235	1.54 307	1.70 293	1.51 154	1.83 267

stereogan	1.44 195	1.33 304	1.05 248	1.11 269	1.28 296	1.11 277	0.97 265	1.26 199	1.05 266	1.22 224	1.10 233	1.62 263	0.89 247	0.66 263	2.34 186	1.31 151	0.94 217	0.81 200	1.72 160	0.95 243	1.10 131	8.04 267	0.71 264	0.77 262	0.83 173	1.06 204	2.36 240	1.38 243

MGS-Stereo	1.48 199	0.99 244	0.47 114	0.40 115	0.35 98	0.40 114	0.36 162	0.65 94	0.26 64	0.52 78	0.43 102	0.52 75	0.38 92	0.43 184	23.31 333	0.93 83	0.73 132	0.79 186	0.93 99	0.65 155	1.10 131	1.25 127	0.44 122	0.48 164	0.72 145	0.49 98	1.29 134	0.77 140

NCCL2	1.48 199	1.28 299	1.10 263	1.11 269	1.43 306	0.78 235	0.90 259	1.05 169	1.14 278	1.86 269	1.27 249	1.02 202	0.81 229	0.80 289	3.43 265	1.42 172	1.14 262	0.87 220	1.31 132	0.89 234	1.94 188	3.37 174	1.48 335	1.02 290	1.50 302	1.35 247	3.80 325	1.85 268

TANstereo	1.49 201	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 291	1.43 141	1.28 275	5.13 239	5.06 206	1.35 329	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

XX-TBD	1.49 201	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 291	1.43 141	1.28 275	5.13 239	5.06 206	1.35 329	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

LoS	1.51 203	0.79 155	0.59 141	0.52 153	0.56 176	0.65 207	0.38 168	2.56 336	0.88 240	1.21 220	0.94 217	0.97 196	0.88 246	0.35 122	3.04 248	3.41 293	1.24 274	0.93 241	2.19 175	0.68 165	5.96 251	7.00 255	0.62 232	0.47 150	1.14 247	0.98 194	1.06 116	0.87 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 203	0.74 126	1.07 256	0.75 217	0.75 229	0.84 242	0.54 212	1.10 172	0.86 237	1.37 234	1.15 238	0.88 177	1.08 274	0.53 224	1.90 124	1.91 238	1.22 271	0.99 261	1.56 154	0.96 246	3.89 216	10.50 305	0.68 257	0.77 262	0.91 206	1.19 231	1.42 144	1.14 215
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 205	0.77 146	0.77 180	0.75 217	0.67 210	0.47 138	0.40 176	1.23 192	1.32 287	0.83 159	0.77 187	0.95 193	0.74 212	0.59 245	5.02 292	2.40 265	1.64 300	1.43 323	1.27 129	0.85 226	4.54 223	8.28 269	0.48 145	0.91 286	0.70 139	0.77 146	1.85 185	0.99 191

iResNetv2_ROB	1.57 206	0.87 186	0.70 166	1.13 273	0.65 204	0.72 226	0.49 202	2.63 339	0.64 204	1.77 260	0.87 211	1.30 239	0.75 216	0.40 160	4.81 291	1.26 144	0.91 202	0.71 154	4.58 264	0.81 217	7.66 284	1.62 140	0.58 218	0.80 266	0.81 165	0.83 157	3.12 301	0.91 172

MyStereo04	1.58 207	0.90 201	0.97 231	0.78 229	0.89 254	0.57 182	0.40 176	1.57 255	0.97 252	2.23 290	0.89 213	1.34 240	0.54 138	0.41 166	2.94 243	2.47 266	0.86 177	0.92 237	5.37 274	1.50 297	4.62 225	3.51 175	0.92 306	0.81 270	1.21 254	1.61 286	2.58 270	0.95 179

AE-Stereo	1.61 208	0.85 181	1.23 291	0.81 237	0.51 159	0.57 182	0.75 241	0.83 134	0.49 143	0.79 148	0.54 127	1.29 236	0.72 202	0.47 205	2.05 147	2.96 275	0.99 234	0.92 237	2.63 198	0.86 229	4.61 224	11.92 342	0.50 167	0.80 266	1.26 267	1.34 246	1.95 194	0.86 162

castereo++	1.62 209	0.76 140	0.78 183	0.59 175	0.41 123	0.34 92	0.25 106	0.85 138	0.43 121	0.81 156	0.62 145	1.02 202	0.51 128	0.38 150	1.86 119	2.57 267	1.01 239	0.73 164	3.23 224	0.62 148	7.09 273	6.35 240	0.63 237	0.58 204	0.99 215	1.01 199	7.61 359	1.63 260

dad	1.63 210	0.97 235	0.65 157	2.18 329	1.19 290	1.01 271	3.99 344	1.66 269	0.55 170	1.21 220	0.50 116	1.12 222	2.01 297	0.58 241	3.09 254	1.16 126	1.11 256	0.76 174	2.70 205	0.77 201	1.34 150	1.48 137	0.71 264	0.88 283	2.48 341	0.71 138	5.52 344	3.80 322

CC-Net-ROB	1.63 210	1.81 329	1.19 284	1.85 318	1.77 323	2.27 328	1.56 303	0.93 155	0.96 251	1.29 228	0.67 158	5.48 342	2.51 307	1.43 334	1.64 90	0.87 74	1.34 284	1.17 296	2.46 188	0.88 231	1.09 129	1.35 132	3.34 355	0.63 230	1.22 259	1.15 224	1.47 150	1.57 255

XPNet_ROB	1.63 210	1.57 321	1.09 262	0.91 247	1.13 283	1.01 271	0.88 257	0.95 159	1.14 278	1.07 207	1.82 275	4.03 327	0.72 202	0.78 282	1.82 111	1.51 196	1.52 297	0.94 244	1.42 139	1.04 254	2.20 191	7.75 264	0.86 302	0.80 266	0.94 208	1.29 241	3.34 310	1.56 254

DeepPruner_ROB	1.64 213	0.75 134	0.91 219	0.85 241	0.88 252	0.75 230	1.75 311	1.26 199	0.91 246	1.49 242	1.65 271	0.85 168	0.81 229	0.56 232	3.12 258	1.49 191	1.02 243	1.02 268	2.33 182	0.75 195	7.42 280	6.70 246	0.81 292	0.69 245	0.88 195	1.45 261	2.17 214	0.87 164

CFNet_pseudo	1.65 214	0.78 151	0.82 192	0.82 239	0.79 241	0.69 219	0.42 186	0.93 155	0.53 161	0.95 193	0.81 202	0.88 177	0.81 229	0.81 290	15.70 319	1.39 164	0.74 137	0.71 154	7.24 324	0.77 201	0.97 117	1.50 138	0.69 260	0.57 200	0.88 195	0.89 172	1.47 150	1.12 214

small-0shot	1.66 215	0.60 84	0.34 81	0.22 40	0.39 112	0.32 83	0.15 67	0.78 119	0.43 121	0.70 113	0.29 63	0.91 185	0.82 234	0.41 166	2.65 219	6.72 344	0.79 151	0.82 204	0.82 90	0.44 88	9.68 322	12.96 373	0.28 69	0.28 78	0.61 119	0.69 136	0.60 52	1.01 198

test_for_model	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

testlalala	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAP-Stereo	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

SGD-Stereo	1.69 221	0.50 67	0.36 83	0.28 60	0.30 75	0.30 77	0.17 78	0.57 79	0.28 74	0.44 70	0.21 44	0.69 117	0.39 95	0.25 70	31.04 337	1.51 196	0.73 132	0.52 87	0.68 71	0.45 91	1.43 161	1.32 129	0.41 107	0.30 83	0.45 75	0.46 94	0.87 93	0.63 113

DNS	1.70 222	1.33 304	0.87 207	0.43 128	0.40 117	0.55 169	0.28 121	1.18 185	0.71 220	0.70 113	0.56 132	1.24 234	1.19 278	0.36 137	2.46 199	3.22 286	1.01 239	1.04 274	4.23 254	0.78 206	8.77 313	7.34 259	0.52 180	0.47 150	1.14 247	0.85 165	3.21 302	0.98 184

gcap_with_dpt	1.70 222	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 255	0.74 188	5.79 248	5.97 234	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

GCAP-BAT	1.70 222	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 255	0.74 188	5.79 248	5.97 234	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

anonymous	1.71 225	0.46 62	0.38 88	0.25 52	0.38 109	0.31 80	0.28 121	0.70 101	0.40 110	0.57 85	0.22 47	0.85 168	0.85 240	0.37 143	2.62 215	6.61 343	0.77 143	1.19 301	1.45 143	0.72 179	10.28 334	12.97 374	0.39 98	0.37 107	0.65 128	0.62 123	0.79 87	0.81 148

DNSM	1.73 226	1.01 252	0.99 236	0.42 125	0.39 112	0.63 201	0.27 116	1.36 222	0.84 235	0.73 126	0.63 149	1.36 244	1.35 287	0.36 137	2.44 195	3.52 298	0.96 224	1.13 291	3.73 244	0.81 217	8.87 316	7.56 261	0.51 170	0.50 172	1.27 272	0.94 184	2.93 292	1.11 212

TestStereo-Hl	1.73 226	0.89 197	1.21 289	0.64 193	0.68 214	0.67 213	0.49 202	1.63 264	0.90 243	2.54 302	2.50 296	0.98 200	0.60 169	0.34 115	2.71 228	1.89 236	0.92 208	0.95 250	5.28 272	0.83 224	4.10 219	9.42 285	0.57 207	0.71 252	0.81 165	1.32 243	2.00 200	1.16 218

test-3	1.73 226	1.00 250	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 249	0.53 132	0.41 166	2.20 167	1.41 169	0.81 164	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 243	11.52 336	0.46 130	0.54 191	0.86 182	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_1	1.73 226	1.01 252	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 249	0.54 138	0.41 166	2.20 167	1.42 172	0.80 155	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 243	11.52 336	0.46 130	0.54 191	0.87 187	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_3	1.73 226	1.02 257	1.05 248	0.65 194	0.61 192	0.55 169	0.43 189	1.96 294	0.38 100	0.88 175	0.52 123	1.45 249	0.54 138	0.40 160	2.20 167	1.40 166	0.81 164	0.81 200	6.56 304	0.71 176	5.08 236	11.49 333	0.43 119	0.49 169	0.96 213	1.09 210	3.23 304	0.98 184

CREStereo++_RVC	1.73 226	0.91 205	1.03 243	0.51 149	0.56 176	0.40 114	0.28 121	1.37 225	0.51 153	0.83 159	0.61 143	0.76 143	0.85 240	0.34 115	2.78 234	3.07 282	0.92 208	0.61 116	2.72 207	0.55 114	5.01 235	5.69 226	0.53 186	0.38 112	0.94 208	0.84 163	12.80 375	0.98 184
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GEStereo_RVC	1.80 232	0.96 233	0.99 236	1.02 261	0.87 250	1.12 279	1.03 274	1.66 269	0.82 233	0.91 183	0.79 195	1.34 240	0.75 216	0.61 251	2.25 177	2.14 254	1.14 262	1.23 309	4.06 251	1.22 272	4.66 227	11.41 332	0.71 264	0.95 288	0.88 195	0.97 190	2.49 258	1.65 261

NaN_ROB	1.84 233	1.11 273	1.04 246	0.95 252	1.77 323	0.86 246	0.91 261	1.32 217	10.70 383	1.00 199	1.38 260	2.45 301	0.89 247	1.12 320	4.34 288	1.29 147	0.92 208	0.88 229	1.49 145	1.14 265	1.42 160	2.02 153	0.76 273	1.03 291	1.30 274	2.01 313	2.38 244	3.27 314

sCroCo_RVC	1.85 234	0.67 97	0.55 137	0.37 100	0.49 147	0.75 230	0.41 180	0.94 158	1.56 305	1.51 243	0.78 193	1.04 210	0.94 258	0.48 211	2.49 201	5.07 328	1.26 277	1.22 306	2.53 190	1.37 280	7.95 294	11.14 325	0.45 128	0.60 216	0.94 208	1.12 214	2.34 236	1.05 204

ETE_ROB	1.85 234	1.93 334	1.18 281	1.04 263	1.33 300	1.26 296	1.12 282	1.11 173	2.30 333	1.36 233	3.26 306	3.18 315	0.94 258	1.14 322	2.62 215	1.51 196	2.14 324	0.99 261	2.50 189	1.15 267	3.67 212	5.74 230	0.86 302	1.03 291	1.21 254	1.36 249	2.30 228	1.68 263

LALA_ROB	1.85 234	2.17 338	1.13 271	1.05 265	1.26 292	1.16 284	1.01 268	1.17 181	1.46 297	2.06 280	2.82 298	3.47 317	0.92 253	0.93 303	3.90 282	1.46 185	1.36 288	1.18 299	2.20 176	1.31 278	2.84 202	5.10 209	0.77 278	1.01 289	1.24 263	1.41 256	3.89 329	1.77 266

MLCV	1.91 237	0.87 186	0.97 231	1.33 295	1.13 283	0.99 267	0.74 240	2.14 311	0.77 228	2.02 274	4.44 319	1.60 260	1.56 290	0.45 195	2.63 218	1.79 231	1.11 256	0.96 254	6.71 311	1.05 256	4.69 229	5.60 223	0.66 248	1.60 315	1.14 247	1.35 247	2.31 230	1.06 206

RAFT + AFF	1.96 238	0.49 65	0.42 100	0.41 119	0.20 41	0.41 119	0.19 86	0.65 94	0.23 58	0.56 81	0.27 58	0.77 147	0.21 54	0.29 87	39.69 341	0.90 78	0.62 95	0.35 41	1.92 166	0.38 66	0.77 91	0.57 63	0.32 76	0.27 76	0.71 142	0.33 57	0.58 50	0.29 43

DDUNet	2.05 239	2.73 347	2.03 336	2.92 342	2.66 348	3.04 342	2.76 331	1.17 181	1.11 274	1.60 247	1.21 247	2.23 292	1.69 293	2.81 349	2.04 144	1.25 143	2.78 331	2.42 364	2.63 198	2.90 344	1.92 185	2.11 155	2.77 353	0.92 287	1.01 219	0.93 181	2.50 259	1.10 209

CASS	2.08 240	1.02 257	1.16 279	1.28 290	0.99 264	0.88 252	3.39 339	1.42 231	1.02 263	1.30 230	2.46 295	1.14 224	0.81 229	0.46 200	2.70 226	2.38 264	3.41 338	1.10 283	3.40 236	1.18 269	8.01 296	8.63 273	0.66 248	0.69 245	1.49 300	1.27 238	2.52 261	1.41 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 241	0.70 109	0.53 133	0.35 89	0.25 63	0.29 75	0.16 71	0.81 128	0.29 78	0.49 75	0.24 52	0.61 92	0.43 107	0.27 75	21.42 328	21.17 392	0.56 83	0.52 87	2.25 179	0.54 107	1.58 168	1.03 111	0.42 113	0.34 98	0.51 93	0.30 41	0.76 82	0.47 77

s12784h	2.23 242	1.12 274	1.32 297	1.12 271	0.91 256	0.59 188	0.39 170	1.37 225	0.65 206	1.05 205	0.82 203	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.80 236	4.82 324	0.93 215	0.71 154	3.28 233	0.58 123	7.80 286	8.40 272	0.51 170	0.54 191	1.50 302	1.13 217	11.58 369	3.94 323

R-Stereo Train	2.23 242	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 301	1.02 268	6.77 313	1.11 260	7.83 287	12.24 347	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273

RAFT-Stereo	2.23 242	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 301	1.02 268	6.77 313	1.11 260	7.83 287	12.24 347	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 245	0.87 186	1.17 280	0.45 135	0.48 144	0.61 196	0.23 99	0.83 134	0.55 170	0.72 121	0.53 125	0.80 155	0.66 186	0.41 166	2.36 187	2.92 274	0.90 201	1.10 283	3.35 235	0.60 137	5.09 237	12.56 361	0.47 140	0.45 146	0.89 199	0.91 179	20.21 385	0.86 162

cross-raft	2.26 245	0.88 195	1.08 259	0.73 212	0.68 214	0.64 205	0.44 193	2.04 306	0.61 192	0.95 193	1.30 251	1.03 206	0.76 221	0.43 184	2.58 212	5.15 329	0.99 234	0.78 182	7.00 320	1.80 314	12.15 343	10.30 302	0.65 244	0.60 216	1.60 312	1.92 306	1.66 170	2.36 290

AnonymousM	2.27 247	0.64 86	0.44 105	0.51 149	0.32 82	0.49 145	0.24 102	1.70 271	0.48 139	0.75 131	2.06 287	0.70 121	0.47 117	0.39 156	2.47 200	3.26 289	0.99 234	1.03 271	1.88 164	2.37 335	4.85 231	6.68 245	0.57 207	0.47 150	0.53 99	0.65 133	11.71 371	14.52 364

TestStereo_HLe17	2.28 248	1.06 267	0.88 208	0.74 215	0.67 210	0.61 196	0.37 164	2.48 333	0.70 217	1.80 261	1.27 249	0.89 182	0.61 170	0.36 137	20.38 327	1.64 218	0.96 224	0.82 204	4.36 258	0.74 188	7.60 282	5.87 231	0.61 229	0.79 265	0.87 187	1.18 227	2.31 230	0.93 176

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 249	1.03 262	0.50 120	1.41 299	2.53 343	3.20 345	1.05 277	1.71 274	0.49 143	4.85 362	3.84 314	4.79 338	0.65 183	0.42 179	2.38 190	3.97 309	0.82 168	0.78 182	2.26 180	0.74 188	7.86 289	8.88 280	0.53 186	0.34 98	0.85 179	1.42 257	1.98 197	2.99 302

Anonymous3	2.32 250	0.85 181	0.88 208	0.56 165	1.10 277	0.89 255	0.70 237	2.45 330	1.12 275	1.05 205	0.98 226	2.57 306	1.14 277	0.56 232	4.14 287	9.30 359	1.50 295	1.47 324	5.33 273	1.49 294	6.83 267	10.10 292	0.71 264	0.67 240	1.08 232	1.38 250	2.32 232	1.35 241

RAFT-Test	2.37 251	0.85 181	1.14 274	1.02 261	0.65 204	0.58 185	0.51 207	2.18 316	0.70 217	1.12 211	5.37 331	0.97 196	0.92 253	0.45 195	2.50 204	5.29 334	0.99 234	0.80 192	6.96 319	1.11 260	10.85 340	10.83 318	0.67 253	0.58 204	1.51 304	1.82 300	1.38 140	2.18 284

RYNet	2.42 252	0.40 51	0.35 82	0.29 67	0.32 82	0.40 114	0.25 106	0.61 85	0.55 170	0.33 57	0.36 86	0.40 56	0.26 66	0.27 75	52.29 384	0.69 54	0.47 61	1.00 266	0.54 58	0.29 46	0.50 52	0.37 30	0.38 96	0.32 92	0.57 109	1.24 234	1.31 135	0.50 82

HLf8	2.46 253	0.94 220	0.89 216	0.73 212	0.62 199	0.54 165	0.35 161	2.78 346	0.73 224	2.24 291	1.41 262	0.81 160	0.59 159	0.35 122	23.74 335	1.60 213	0.94 217	0.80 192	5.76 286	0.76 198	7.40 279	5.69 226	0.66 248	0.69 245	0.80 163	1.14 221	2.33 233	1.06 206

CSAN	2.48 254	1.26 295	1.12 269	1.46 307	1.78 326	1.13 280	0.90 259	1.50 240	10.52 382	2.40 299	3.81 313	4.12 328	2.51 307	0.96 307	3.83 281	1.27 145	1.29 280	1.05 279	3.24 229	1.70 310	3.71 213	4.45 188	0.79 283	1.38 310	1.39 284	3.93 346	2.43 250	2.96 301

ADLNet	2.50 255	0.99 244	0.73 169	0.62 186	0.75 229	0.63 201	0.53 210	1.12 174	0.61 192	0.58 89	0.71 175	1.61 262	0.61 170	0.87 294	46.09 360	1.02 94	0.70 117	0.67 142	0.85 92	0.74 188	0.75 90	1.07 116	0.51 170	0.47 150	0.94 208	0.93 181	1.63 169	0.70 127

Any-RAFT	2.54 256	0.94 220	1.27 295	0.75 217	0.75 229	0.50 148	0.40 176	1.99 298	0.56 175	0.87 169	6.98 363	1.50 254	0.51 128	0.40 160	2.50 204	3.41 293	0.91 202	0.90 233	6.78 315	0.75 195	14.26 376	10.61 309	0.67 253	0.59 211	1.63 313	1.83 301	2.17 214	4.22 325

GwcNet-ADL	2.54 256	1.23 288	1.55 310	1.22 286	1.26 292	0.97 263	0.78 242	1.50 240	0.84 235	3.20 327	6.67 348	1.86 273	1.05 271	0.79 285	4.58 289	4.90 326	1.47 294	0.90 233	5.20 270	1.95 323	6.39 260	10.33 303	0.91 305	1.12 299	1.22 259	1.93 307	2.15 210	2.70 295

Reg-Stereo(zero)	2.60 258	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 254	0.84 237	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 278	0.83 208	6.55 302	1.51 299	5.18 241	13.34 376	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

FLISNet	2.60 258	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 254	0.84 237	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 278	0.83 208	6.55 302	1.51 299	5.18 241	13.34 376	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

EAI-Stereo	2.60 258	0.90 201	1.57 311	0.90 245	1.31 298	0.84 242	1.31 292	2.22 319	1.34 289	0.81 156	5.69 334	1.37 245	0.83 236	0.50 217	4.76 290	5.32 335	0.91 202	0.94 244	7.45 326	1.11 260	9.07 318	10.78 317	0.62 232	0.85 279	1.45 297	2.06 314	3.36 311	1.90 271

PSMNet-ADL	2.61 261	0.95 227	1.12 269	1.14 278	1.18 288	0.97 263	0.85 254	1.78 278	1.26 282	3.49 335	6.09 340	1.43 248	2.78 314	0.56 232	2.93 242	10.59 363	1.31 281	0.96 254	5.96 292	1.20 271	6.66 263	9.11 283	0.86 302	0.82 273	1.10 242	1.44 258	2.85 285	1.10 209

PWC_ROB	2.61 261	1.20 286	1.48 305	0.96 253	1.05 269	1.21 292	1.79 314	1.24 196	1.94 323	1.81 263	3.61 312	2.12 287	2.96 317	0.91 300	9.88 304	4.30 317	1.97 319	1.95 344	3.72 243	1.62 305	5.58 246	7.59 262	0.81 292	1.98 335	1.35 279	1.27 238	3.11 298	3.07 308

MSMDNet	2.69 263	0.87 186	1.07 256	0.57 168	0.65 204	0.59 188	0.49 202	2.03 304	0.62 200	1.03 200	0.97 225	1.05 213	12.04 355	0.50 217	2.60 213	5.56 337	1.05 249	0.80 192	6.93 318	1.42 285	11.49 342	12.49 358	0.67 253	0.58 204	1.48 298	1.83 301	1.28 132	1.97 276

HH	2.75 264	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 244	6.36 297	1.39 283	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

HanStereo	2.75 264	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 244	6.36 297	1.39 283	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

ManiGeoR	2.76 266	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 350	1.50 193	0.86 177	0.80 192	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 213	0.73 270	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

HLf10	2.76 266	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 350	1.50 193	0.86 177	0.80 192	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 213	0.73 270	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

MSKI-zero shot	2.77 268	0.80 157	1.10 263	0.74 215	0.59 183	0.67 213	0.54 212	1.87 288	0.97 252	0.88 175	6.73 350	1.60 260	0.72 202	0.43 184	3.38 264	7.92 355	1.20 270	0.87 220	6.85 317	4.65 358	10.45 337	12.15 344	0.55 195	0.71 252	1.49 300	1.96 311	1.85 185	3.12 310

PWCDC_ROB	2.78 269	0.70 109	0.65 157	0.61 181	0.87 250	0.63 201	0.57 220	1.04 168	1.59 306	0.65 102	1.88 277	0.80 155	3.28 322	0.73 274	41.04 345	2.18 255	1.23 273	0.98 258	1.52 148	0.97 247	2.56 198	5.26 215	0.68 257	0.81 270	0.74 150	0.94 184	1.13 122	0.97 182

GANet-ADL	2.79 270	0.89 197	1.20 288	1.00 260	1.00 265	1.20 291	0.80 248	1.20 187	1.00 258	3.59 338	6.59 347	1.06 214	0.76 221	0.48 211	12.27 310	4.90 326	1.57 298	0.92 237	6.59 307	1.66 308	6.93 271	11.51 335	0.68 257	0.80 266	1.09 236	1.40 254	2.47 254	1.85 268

iResNet	2.79 270	0.95 227	0.91 219	1.35 297	1.69 318	1.41 302	1.02 271	1.81 283	1.09 271	2.62 305	5.14 328	1.80 271	2.38 303	0.46 200	10.35 305	7.64 352	1.36 288	1.23 309	6.83 316	1.78 313	10.05 329	4.09 186	0.61 229	2.02 336	1.10 242	1.50 269	2.80 283	1.39 244

NVstereo2D	2.81 272	0.82 166	0.74 172	0.69 205	0.78 238	0.92 257	0.81 249	1.18 185	0.76 227	0.91 183	1.06 231	0.80 155	0.55 144	0.71 273	52.63 386	1.47 188	0.86 177	0.83 208	1.42 139	0.69 167	1.12 134	0.94 104	0.76 273	0.83 276	1.08 232	0.78 148	0.98 108	0.74 132

DCVSM-stereo	2.89 273	0.92 211	1.57 311	1.31 294	1.04 267	1.53 308	0.99 266	2.96 348	1.33 288	3.46 333	6.20 341	6.77 351	2.59 309	0.87 294	2.25 177	4.01 314	1.37 290	1.11 287	7.05 322	4.27 353	6.91 268	6.70 246	1.25 320	2.64 360	1.30 274	1.73 295	3.46 315	2.47 291

MIPNet	2.89 273	0.91 205	0.77 180	0.49 142	0.65 204	0.55 169	0.57 220	1.34 221	0.53 161	2.05 277	0.99 227	0.80 155	0.77 224	0.48 211	40.89 344	1.61 214	1.15 266	0.94 244	3.25 230	1.19 270	1.15 137	9.31 284	0.57 207	0.62 224	1.24 263	1.51 270	2.90 290	0.82 151

DAS	2.93 275	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 308	1.23 309	5.90 288	1.83 315	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

SepStereo	2.93 275	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 308	1.23 309	5.90 288	1.83 315	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

model_zeroshot	2.99 277	0.75 134	1.18 281	1.86 319	0.74 227	0.59 188	0.56 218	1.94 292	0.63 202	3.88 346	6.88 361	1.41 247	0.66 186	0.68 266	5.34 295	4.82 324	1.18 268	0.96 254	7.09 323	1.03 252	12.99 356	9.02 281	0.54 192	0.65 235	5.42 360	1.66 289	2.16 212	6.22 343

IPLG	3.01 278	0.75 134	0.63 150	0.42 125	0.52 161	0.54 165	0.51 207	1.63 264	0.35 95	0.62 97	0.59 141	0.77 147	0.66 186	0.46 200	51.49 378	1.67 223	1.02 243	0.92 237	3.51 238	0.63 153	0.99 119	5.97 234	0.49 155	0.48 164	0.80 163	1.16 225	2.86 286	0.71 128

MFMNet_re	3.01 278	1.41 309	1.48 305	1.53 310	1.87 331	1.96 323	2.01 321	2.67 342	2.16 329	1.60 247	1.98 281	3.57 319	2.65 311	1.02 311	6.96 301	4.19 316	2.67 329	1.96 345	6.48 301	2.40 337	14.04 370	4.97 199	1.86 343	1.97 333	1.38 281	1.33 244	3.31 309	1.94 275

test-1	3.02 280	0.66 95	1.14 274	0.60 178	0.58 180	0.75 230	0.63 233	1.96 294	0.82 233	4.00 348	5.48 332	2.18 290	0.80 228	0.41 166	4.00 284	7.32 348	1.18 268	1.19 301	6.72 312	7.57 372	10.78 338	12.94 371	0.54 192	0.60 216	1.40 287	1.78 297	2.89 289	2.52 292

HLF11	3.03 281	0.98 238	0.85 201	0.52 153	0.50 156	0.53 161	0.28 121	6.58 378	0.60 187	1.90 270	0.77 187	0.68 115	0.40 100	0.33 109	46.35 361	1.29 147	0.88 188	0.81 200	5.49 279	0.71 176	1.07 125	5.35 217	0.70 261	0.51 175	0.87 187	1.08 209	0.92 101	0.92 174

RTSC	3.08 282	0.95 227	1.25 294	0.76 222	0.91 256	0.96 260	1.84 316	1.15 179	1.34 289	2.37 296	2.12 288	1.11 220	0.99 264	1.02 311	41.50 347	1.94 242	1.88 312	1.22 306	4.09 252	1.06 257	2.76 201	4.02 184	0.63 237	1.03 291	0.83 173	0.99 196	2.44 251	1.98 277

pcwnet_v2	3.22 283	0.81 163	0.94 223	0.92 249	1.12 280	0.94 258	0.70 237	1.17 181	0.88 240	2.04 276	1.10 233	1.09 219	1.00 265	1.27 328	47.63 364	1.56 207	0.96 224	0.87 220	6.63 308	0.81 217	2.45 194	3.52 176	1.01 311	0.75 258	1.04 225	1.16 225	2.44 251	2.23 287

IPLGR	3.25 284	0.89 197	0.81 189	0.65 194	0.66 209	0.50 148	0.42 186	1.14 178	0.44 126	2.02 274	1.30 251	0.86 170	0.74 212	0.47 205	50.44 373	1.86 234	1.15 266	1.11 287	3.23 224	1.37 280	1.41 159	7.71 263	0.56 202	0.70 251	1.39 284	1.55 277	3.46 315	0.92 174

IGEV-FE	3.38 285	0.83 169	1.84 325	2.81 339	0.69 217	2.38 334	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.29 353	6.75 351	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.82 237	7.73 354	0.85 173	0.77 177	5.93 290	1.88 318	8.51 311	12.88 369	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.79 381	2.99 302

IGEV_Zeroshot_test	3.38 285	0.83 169	1.84 325	2.82 340	0.69 217	2.37 332	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.40 354	6.76 352	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.83 238	7.72 353	0.87 182	0.77 177	5.93 290	1.87 317	8.49 310	12.88 369	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.84 382	2.99 302

SHD	3.38 285	1.01 252	1.68 317	1.14 278	1.07 274	1.14 281	1.78 313	1.61 262	1.66 309	2.40 299	3.05 302	1.63 264	2.43 305	0.84 292	40.11 342	2.04 249	1.74 303	1.40 321	4.17 253	1.88 318	3.81 214	5.43 220	0.70 261	1.67 318	1.86 328	1.46 262	1.97 196	1.59 256

FADNet_RVC	3.44 288	1.21 287	1.19 284	1.40 298	1.78 326	0.99 267	1.75 311	1.50 240	1.19 281	1.35 232	2.01 285	1.96 278	1.63 291	1.66 338	22.11 329	3.36 292	1.83 308	2.82 374	5.63 283	1.76 312	6.35 259	9.50 286	0.77 278	1.39 312	1.21 254	1.48 263	12.05 372	2.87 299

DF	3.45 289	1.03 262	1.05 248	1.23 287	0.43 127	1.11 277	0.34 160	1.62 263	0.66 208	0.81 156	0.79 195	1.79 270	0.53 132	0.38 150	2.24 175	3.92 308	0.89 191	0.95 250	50.42 387	0.83 224	7.98 295	6.94 253	0.58 218	0.59 211	1.09 236	1.33 244	2.06 204	1.54 252

FC-DCNN	3.48 290	1.59 322	4.19 371	2.76 338	2.30 335	3.10 344	1.73 310	2.57 337	1.72 311	2.88 316	1.36 258	2.15 288	1.21 279	0.68 266	6.32 297	1.61 214	1.31 281	1.03 271	7.90 330	0.95 243	8.85 315	8.73 276	0.82 296	1.69 322	3.19 349	2.50 330	4.67 337	16.15 368

HSM-Net_RVC	3.49 291	1.07 270	1.10 263	1.70 314	1.17 287	0.90 256	0.61 230	2.29 327	1.07 269	2.77 311	5.82 337	41.08 389	1.35 287	0.50 217	2.40 191	1.74 227	1.10 252	0.77 177	1.99 170	1.13 264	6.78 266	6.90 252	0.80 288	2.23 345	1.64 315	1.49 266	2.14 208	1.75 265
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 292	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 268	1.12 275	0.88 297	42.78 352	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 211	1.02 312	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

RTSA	3.53 292	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 268	1.12 275	0.88 297	42.78 352	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 211	1.02 312	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

XQC	3.58 294	1.29 300	1.21 289	1.28 290	1.43 306	1.29 297	1.93 319	1.60 259	1.45 295	2.47 301	3.06 303	1.48 252	4.17 325	1.23 327	44.68 358	2.35 260	1.60 299	1.18 299	3.95 250	1.43 287	3.22 209	4.97 199	0.84 299	1.24 305	1.43 293	2.09 318	2.30 228	1.52 250

FCDSN-DC	3.63 295	0.94 220	2.84 357	1.29 292	1.30 297	1.03 273	1.00 267	0.90 149	0.91 246	1.04 204	0.74 181	1.21 230	0.74 212	0.58 241	52.59 385	2.04 249	1.24 274	1.13 291	1.05 112	0.79 211	6.62 262	10.01 290	0.78 280	2.18 340	1.20 253	1.67 292	1.20 126	1.05 204
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	3.64 296	1.48 316	1.03 243	1.98 324	1.75 322	2.09 326	5.14 351	2.15 312	2.23 330	1.73 257	1.57 268	2.49 303	4.83 328	5.73 369	12.78 311	1.73 226	1.22 271	1.06 280	5.43 276	1.54 302	12.24 346	9.06 282	1.52 336	1.16 301	2.29 334	3.46 342	3.05 296	7.63 348

TestStereo_HL3	3.66 297	6.67 380	1.19 284	0.68 203	0.59 183	1.17 287	0.83 250	2.69 343	1.00 258	3.07 324	4.67 323	4.18 331	1.27 282	0.36 137	11.56 309	9.71 360	13.51 385	0.80 192	5.87 287	0.78 206	8.05 297	12.28 349	0.56 202	0.61 222	1.02 221	1.40 254	2.88 287	1.47 247

NOSS_ROB	3.67 298	1.38 308	0.81 189	1.15 282	1.16 286	1.15 282	0.65 234	2.25 323	1.41 293	4.85 362	6.68 349	6.78 352	1.06 272	0.82 291	11.52 308	14.58 376	1.34 284	1.17 296	2.93 218	0.98 248	14.13 371	12.82 365	0.79 283	1.48 313	1.13 246	1.48 263	3.41 312	1.25 231

FC-DCNN v2	3.76 299	1.64 323	4.17 370	2.93 344	2.32 337	3.38 346	1.67 306	2.65 340	2.92 343	2.86 315	1.36 258	2.62 309	1.33 285	0.68 266	6.35 298	1.65 219	1.31 281	1.00 266	8.25 331	0.94 241	8.74 312	8.73 276	0.82 296	1.68 319	4.68 357	3.34 341	7.40 357	15.96 367

gcap-zeroshot	3.80 300	0.78 151	1.44 303	1.88 320	0.67 210	1.15 282	1.31 292	2.09 310	0.65 206	5.43 382	7.00 364	2.87 312	0.70 196	0.31 99	2.44 195	5.25 331	0.94 217	0.91 236	36.08 371	1.25 274	8.46 309	10.60 308	4.00 360	0.62 224	1.44 294	1.49 266	1.34 136	1.53 251

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 301	1.16 281	2.03 336	1.15 282	0.83 247	1.77 318	1.13 283	2.03 304	3.32 351	2.90 317	7.02 365	2.32 298	2.01 297	0.38 150	3.61 270	9.96 361	1.34 284	1.07 281	6.67 309	6.11 367	8.45 308	12.70 362	0.56 202	1.27 307	1.76 323	1.48 263	16.62 384	5.17 333

UDG	3.91 302	2.76 348	2.09 338	2.92 342	2.64 346	2.99 341	2.71 329	1.31 211	1.13 276	1.65 251	1.96 279	2.20 291	1.68 292	2.77 348	48.81 368	1.57 209	3.02 335	2.26 354	2.65 201	2.91 345	3.00 205	3.09 169	2.64 348	1.05 294	1.02 221	1.19 231	2.36 240	1.16 218

PVD	4.10 303	1.44 314	2.12 340	1.41 299	1.58 313	1.68 314	2.10 323	3.06 349	2.66 339	2.85 314	4.32 317	2.46 302	3.63 324	1.27 328	40.43 343	2.72 269	2.19 325	2.11 353	4.71 265	2.46 339	6.18 256	6.10 238	1.02 312	1.74 323	2.32 337	2.44 328	2.90 290	2.66 294

SAMSARA	4.13 304	1.32 302	1.53 308	1.48 308	1.35 301	1.47 306	2.74 330	2.23 320	1.83 320	2.26 293	3.47 311	2.01 281	8.60 338	1.76 342	38.24 339	2.88 271	1.82 307	1.41 322	4.99 267	1.91 320	5.10 238	5.71 229	0.94 307	1.80 325	3.33 351	3.84 344	4.16 334	3.30 316

iRaft-Stereo_20w	4.16 305	1.13 276	2.10 339	2.66 335	1.55 312	1.55 309	1.17 284	1.96 294	1.27 283	5.53 383	6.77 353	1.52 258	1.34 286	0.43 184	3.03 246	5.32 335	0.95 222	0.77 177	5.49 279	1.46 292	8.20 304	12.75 364	0.61 229	0.60 216	1.63 313	25.36 387	11.64 370	5.58 339

SGM-Forest	4.18 306	1.24 289	0.74 172	2.12 327	1.35 301	1.42 303	0.56 218	1.36 222	0.90 243	4.89 365	0.96 221	2.51 305	12.92 365	0.61 251	16.38 320	3.12 284	0.79 151	0.65 136	7.04 321	0.76 198	6.77 265	10.03 291	0.84 299	0.81 270	1.66 317	1.78 297	4.79 342	25.96 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 307	1.10 272	1.53 308	1.14 278	0.92 262	1.19 290	1.05 277	2.86 347	1.27 283	4.20 350	35.77 390	8.95 362	1.29 283	0.73 274	3.10 256	6.47 340	1.50 295	1.17 296	5.98 293	1.44 289	10.44 336	11.78 339	0.74 272	2.24 346	1.07 231	1.30 242	2.65 277	2.20 285

DeepPrunerF	4.30 308	1.53 317	0.72 168	2.93 344	5.08 377	2.43 336	3.38 338	0.87 144	4.11 359	0.80 152	1.17 240	0.66 108	0.56 148	0.61 251	45.12 359	2.02 248	1.01 239	0.78 182	2.32 181	0.88 231	1.56 166	1.70 142	0.84 299	0.67 240	29.00 391	1.78 297	2.48 255	1.17 223

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 309	2.25 342	1.45 304	2.41 332	1.94 333	1.93 321	4.82 350	1.96 294	2.59 337	2.96 320	1.96 279	2.49 303	8.10 336	9.76 377	14.02 314	3.47 296	2.04 323	1.98 346	14.27 349	3.33 349	7.23 276	7.20 258	2.89 354	1.85 329	2.43 340	2.85 335	2.19 218	6.62 345

FAT-Stereo	4.35 310	1.18 282	2.25 342	1.48 308	1.81 329	1.42 303	1.49 300	3.57 359	1.84 321	3.66 341	6.22 342	6.70 350	2.76 313	1.07 319	6.82 300	15.24 382	2.03 322	2.49 365	5.43 276	8.81 381	13.23 359	12.34 354	0.95 308	2.79 368	1.26 267	2.25 323	2.96 294	5.48 336

ITSA-stereo	4.40 311	1.26 295	1.18 281	1.64 312	1.64 315	0.99 267	1.38 297	1.99 298	1.47 299	3.68 343	6.79 354	2.16 289	1.42 289	1.36 331	8.32 302	6.93 345	2.19 325	1.94 343	6.40 299	5.42 362	7.43 281	10.74 316	1.29 324	2.39 352	1.53 306	5.02 351	23.63 388	8.74 350

MFN_U_SF_RVC	4.44 312	1.91 333	1.83 324	2.19 330	1.82 330	2.38 334	4.61 348	2.39 329	1.94 323	4.48 356	11.47 381	3.74 325	2.50 306	4.72 364	20.32 326	3.66 301	1.91 314	1.83 339	11.50 344	3.25 348	7.86 289	6.73 248	1.25 320	3.20 377	1.86 328	3.84 344	2.83 284	3.94 323

STTRV1_RVC	4.49 313	1.26 295	1.01 241	1.62 311	1.11 279	1.76 317	1.25 288	1.50 240	1.40 292	1.75 259	1.60 269	2.72 310	3.31 323	1.00 309	2.61 214	1.77 229	11.19 368	0.96 254	41.25 377	9.01 383	9.10 319	8.68 275	1.19 316	1.66 317	1.68 318	1.59 281	3.90 330	5.32 335

RainbowNet	4.65 314	3.75 363	2.70 355	4.56 355	2.98 358	4.16 352	8.75 364	2.05 307	2.01 326	1.90 270	1.12 236	3.61 323	3.00 318	3.60 360	2.70 226	1.89 236	2.97 334	1.54 327	15.27 352	8.73 380	11.07 341	11.30 331	10.70 387	2.22 342	1.73 320	2.30 324	2.76 281	6.13 342

S-Stereo	4.68 315	1.15 277	1.74 321	1.75 315	1.63 314	1.65 312	2.24 326	2.75 345	2.15 328	3.32 329	11.59 382	5.97 343	1.74 294	0.88 297	19.04 323	16.28 384	1.81 306	2.39 362	5.64 284	9.35 386	7.13 275	12.52 359	1.61 338	2.64 360	1.24 263	2.08 317	2.88 287	3.26 313

MADNet+	4.78 316	2.02 337	1.87 329	2.01 325	2.36 339	1.47 306	4.28 346	2.47 332	1.99 325	2.66 306	2.13 290	3.56 318	2.85 316	2.34 345	41.14 346	5.66 338	3.48 340	1.53 326	4.54 261	3.38 350	13.07 358	7.34 259	1.72 340	3.48 379	2.93 345	2.17 321	3.24 306	3.29 315

ADCRef	4.84 317	1.42 312	1.01 241	0.78 229	1.77 323	1.21 292	1.62 305	0.99 163	5.58 368	1.85 267	1.08 232	1.02 202	0.91 250	1.17 324	54.35 390	1.92 241	1.10 252	1.04 274	3.49 237	1.32 279	1.80 181	3.27 173	2.13 346	0.87 282	2.30 335	4.60 348	2.48 255	29.71 388

SQANet	4.87 318	4.55 370	2.13 341	19.76 376	2.63 344	4.99 361	3.29 335	1.63 264	1.45 295	1.20 219	1.40 261	3.22 316	2.40 304	2.76 347	3.09 254	1.20 136	5.19 349	1.07 281	19.89 357	1.28 275	12.48 347	10.73 314	11.37 390	1.49 314	1.57 310	2.32 326	2.66 279	5.86 340

FBW_ROB	4.93 319	2.40 345	2.44 349	2.67 336	2.86 352	2.30 331	4.71 349	1.79 279	1.10 272	2.54 302	2.92 299	4.12 328	5.31 329	6.61 370	50.17 370	1.18 130	1.44 292	0.95 250	8.76 334	1.43 287	8.26 305	5.68 225	4.20 361	1.75 324	1.42 290	1.95 309	1.81 181	2.20 285

ADCP+	5.07 320	1.54 318	1.72 318	1.08 267	1.54 310	1.18 288	2.02 322	1.02 165	2.72 342	4.05 349	2.23 293	2.24 293	0.61 170	0.94 305	54.46 391	1.52 202	0.83 169	0.95 250	3.94 247	0.87 230	2.22 193	2.57 164	0.71 264	0.62 224	2.48 341	11.25 371	7.85 360	23.66 379

CBMV	5.08 321	1.41 309	1.15 278	1.44 306	1.42 305	1.24 294	0.78 242	2.27 325	1.47 299	3.04 322	6.44 345	7.74 355	9.07 341	0.60 249	12.81 312	13.79 372	1.99 320	1.29 315	9.56 336	1.15 267	9.82 324	12.54 360	0.82 296	1.84 328	1.44 294	1.83 301	4.39 336	25.76 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 322	5.20 371	2.27 343	18.45 374	2.89 353	5.73 364	3.63 341	1.44 235	1.46 297	1.31 231	1.42 263	3.59 321	2.63 310	3.22 354	3.07 251	1.30 149	5.55 351	1.14 295	20.28 358	1.49 294	13.81 367	11.25 330	11.85 392	1.91 330	1.56 309	2.06 314	2.52 261	6.49 344

ACVNet_1	5.24 323	3.87 365	3.60 368	13.80 370	3.48 367	6.00 369	10.57 369	1.60 259	1.79 315	1.55 245	1.30 251	4.40 334	2.80 315	5.43 367	2.42 193	1.39 164	11.59 369	1.72 336	20.91 362	1.50 297	14.41 381	8.16 268	7.22 374	2.84 370	1.73 320	2.19 322	2.61 273	2.72 296

Ntro	5.35 324	6.19 376	2.38 347	8.06 365	2.91 355	4.88 359	6.70 357	1.40 228	1.53 303	1.44 241	1.19 243	3.58 320	2.73 312	3.12 353	3.66 272	1.17 128	6.56 359	1.19 301	32.62 368	1.60 304	14.27 378	11.82 340	11.41 391	2.54 357	1.64 315	2.30 324	2.45 253	5.00 330

EKT-Stereo	5.41 325	0.97 235	1.10 263	0.72 209	0.74 227	0.87 248	1.17 284	2.02 303	1.00 258	1.41 239	2.92 299	1.11 220	0.81 229	0.46 200	72.33 400	14.74 377	1.14 262	1.37 320	5.61 282	7.76 373	9.80 323	10.61 309	0.53 186	0.61 222	1.39 284	1.11 211	2.56 268	1.08 208

pmcnn	5.52 326	1.54 318	1.51 307	2.64 334	3.13 360	2.07 324	10.40 368	2.61 338	2.65 338	2.55 304	6.41 344	6.23 347	15.93 374	0.58 241	6.75 299	14.92 379	3.87 343	3.34 377	7.45 326	7.76 373	13.60 366	10.19 295	6.30 372	2.29 349	1.57 310	3.30 340	4.69 338	4.80 327

DPSNet	5.60 327	1.54 318	1.19 284	1.76 316	2.44 342	2.08 325	1.81 315	1.95 293	2.93 344	2.09 284	5.15 329	9.82 365	6.09 331	8.98 374	14.30 315	12.14 369	4.12 347	3.60 378	17.82 354	8.28 377	12.18 344	14.58 380	3.71 358	3.09 374	2.30 335	2.42 327	2.52 261	2.24 288

ADCMid	5.63 328	2.23 340	2.63 352	1.42 302	2.89 353	2.37 332	3.73 342	1.92 290	2.97 345	1.91 272	3.16 304	2.33 299	2.31 302	1.48 335	50.97 377	3.74 303	1.84 311	1.86 341	7.38 325	1.99 327	4.66 227	5.18 210	2.70 350	1.38 310	2.33 338	8.75 367	6.81 355	21.02 375

ADCL	5.69 329	1.88 330	1.63 314	1.29 292	1.40 304	1.59 311	2.22 325	1.23 192	5.20 366	3.04 322	2.01 285	1.14 224	0.84 237	1.04 317	50.40 372	1.63 217	1.45 293	1.79 337	2.94 220	1.38 282	3.19 207	2.35 158	1.23 319	1.07 296	9.47 376	11.74 373	11.34 368	29.10 387

SANet	5.69 329	2.22 339	1.77 322	1.84 317	2.37 340	2.28 329	1.43 298	4.49 369	7.61 377	2.05 277	4.86 326	8.34 361	11.81 354	1.70 339	43.86 356	1.62 216	5.96 353	1.51 325	4.43 260	1.70 310	8.97 317	8.28 269	1.20 317	2.60 358	1.94 331	6.02 360	3.42 314	9.29 353

DDF-Stereo	5.75 331	1.70 325	0.52 128	38.69 389	0.79 241	32.72 391	0.96 264	1.26 199	0.53 161	1.03 200	2.56 297	40.13 388	1.82 296	0.57 237	2.07 148	3.66 301	0.92 208	0.83 208	4.27 255	0.73 185	6.68 264	6.39 241	0.52 180	0.47 150	0.87 187	1.54 275	1.72 173	1.23 227

DN	5.78 332	0.69 102	0.82 192	0.75 217	0.44 130	52.50 399	0.52 209	1.65 268	0.77 228	3.33 332	1.12 236	54.19 394	0.61 170	0.34 115	2.28 182	3.98 311	0.92 208	0.71 154	6.24 296	0.88 231	7.33 278	6.10 238	0.66 248	0.48 164	1.68 318	1.91 305	1.76 180	3.37 317

SPS-STEREO	5.78 332	1.73 328	1.86 327	2.48 333	1.67 317	2.19 327	1.60 304	2.72 344	1.76 313	3.63 340	6.80 356	4.12 328	2.19 300	1.21 326	13.01 313	12.86 370	2.91 333	2.01 347	47.66 385	2.04 329	14.17 373	13.06 375	1.43 332	2.27 348	2.40 339	1.94 308	3.66 322	2.80 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 334	3.52 358	2.90 358	21.94 381	3.38 365	4.55 354	8.18 362	1.84 284	1.76 313	1.84 265	1.98 281	3.88 326	3.20 321	3.03 351	2.85 239	1.46 185	12.77 375	1.56 328	33.59 369	1.68 309	10.81 339	7.91 265	6.79 373	2.68 366	3.13 348	2.65 332	3.23 304	3.11 309

edge stereo	5.88 335	1.88 330	3.14 362	2.14 328	1.80 328	2.47 338	2.43 327	4.51 370	3.45 353	3.97 347	4.84 325	6.45 349	17.40 375	1.04 317	5.09 294	14.91 378	1.80 304	1.66 333	37.39 373	6.28 369	5.99 253	12.74 363	1.44 333	2.02 336	2.12 333	2.11 320	3.75 323	5.99 341

Dean	5.89 336	3.71 362	2.59 350	34.77 386	3.99 371	4.60 357	10.86 371	2.26 324	2.39 335	2.16 288	1.55 267	4.68 337	4.76 327	3.30 356	3.03 246	1.76 228	12.09 372	1.65 332	9.86 339	2.04 329	14.16 372	9.89 289	7.35 375	2.66 365	3.36 352	2.91 336	3.53 319	3.13 311

AnyNet_C32	6.05 337	1.43 313	1.39 300	1.26 289	1.64 315	1.36 300	2.92 332	1.55 253	5.28 367	2.67 308	4.61 322	1.90 274	1.29 283	1.29 330	55.18 392	3.43 295	1.96 318	2.08 350	3.65 240	1.91 320	6.94 272	8.77 278	1.20 317	1.68 319	6.02 363	14.92 379	6.12 348	20.86 374

DDVS	6.06 338	1.18 282	1.31 296	1.12 271	1.54 310	1.18 288	1.01 268	2.45 330	1.75 312	3.31 328	80.70 398	6.22 346	1.76 295	1.15 323	3.67 275	6.50 341	2.01 321	1.29 315	5.56 281	4.99 361	10.09 331	12.94 371	0.81 292	1.16 301	1.11 245	1.53 273	4.71 339	2.62 293

G-Net	6.29 339	1.69 324	1.86 327	1.42 302	1.70 320	1.45 305	1.19 287	4.71 371	8.56 378	3.16 325	4.70 324	7.94 356	6.89 333	0.85 293	15.45 318	8.15 356	1.92 315	2.75 370	5.41 275	6.49 370	9.16 320	11.23 329	1.46 334	2.81 369	1.81 324	19.84 383	6.51 353	30.80 389

TRStereo	6.31 340	1.25 292	1.93 330	0.85 241	0.61 192	2.29 330	0.86 255	2.21 318	0.54 168	4.40 354	1.34 254	2.24 293	0.75 216	0.45 195	4.08 286	6.55 342	0.80 155	0.85 217	6.04 294	1.45 291	7.60 282	12.13 343	0.55 195	0.49 169	1.44 294	103.74 406	3.24 306	1.61 257

HBP-ISP	6.40 341	1.33 304	2.30 345	1.91 323	1.51 308	1.65 312	0.79 245	2.50 335	1.29 285	4.91 366	6.80 356	1.37 245	0.74 212	14.59 384	52.98 387	19.59 388	1.24 274	1.10 283	6.08 295	8.03 376	12.73 349	16.75 386	0.79 283	1.19 303	1.81 324	2.06 314	3.90 330	2.87 299

SGM-ForestM	6.44 342	10.17 387	6.98 386	4.69 356	2.91 355	6.90 372	9.70 367	7.26 381	4.59 364	4.81 361	6.31 343	9.50 364	9.35 343	0.78 282	3.65 271	1.30 149	6.50 357	0.89 230	11.21 343	1.44 289	6.08 254	6.02 237	1.58 337	1.68 319	9.47 376	11.34 372	12.07 373	16.58 369

CBMV_ROB	6.60 343	1.41 309	1.59 313	2.38 331	1.74 321	1.90 320	1.86 317	6.44 376	1.69 310	5.02 370	7.03 366	9.95 371	11.26 350	0.65 262	38.55 340	7.04 346	2.78 331	1.12 290	9.67 338	2.45 338	9.46 321	11.60 338	0.80 288	1.37 309	4.92 358	12.01 374	4.73 340	18.79 372

ADCS	6.69 344	1.97 335	1.94 331	1.41 299	2.24 334	1.84 319	3.00 333	2.08 309	3.97 356	2.66 306	3.26 306	3.01 314	11.48 351	2.01 344	53.18 388	11.65 367	2.72 330	2.59 367	5.10 268	2.24 333	10.43 335	8.65 274	1.76 341	1.97 333	2.57 343	10.58 369	7.51 358	18.68 371

anonymity	6.71 345	0.80 157	1.73 320	1.09 268	0.88 252	0.79 238	0.68 235	2.17 314	0.90 243	3.78 345	97.20 399	1.95 277	0.93 255	0.44 194	2.57 211	7.16 347	0.95 222	0.83 208	6.70 310	1.07 258	7.93 292	12.47 357	0.67 253	0.57 200	1.51 304	1.60 284	20.99 387	2.80 297

ADCPNet	7.09 346	1.18 282	3.04 361	1.33 295	3.12 359	1.36 300	8.88 365	2.15 312	3.24 349	4.23 351	7.84 373	1.96 278	15.92 373	1.71 340	49.61 369	3.53 300	1.89 313	1.25 313	19.14 356	3.03 347	5.96 251	4.75 195	4.72 362	1.29 308	3.95 355	5.33 354	3.87 328	27.01 384

IMH-64-1	7.17 347	3.27 353	3.53 365	4.69 356	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 339	10.92 346	4.82 365	52.00 379	4.78 322	3.66 341	2.27 355	12.32 345	1.96 324	6.91 268	10.55 306	7.77 380	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

IMH-64	7.17 347	3.27 353	3.53 365	4.69 356	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 339	10.92 346	4.82 365	52.00 379	4.78 322	3.66 341	2.27 355	12.32 345	1.96 324	6.91 268	10.55 306	7.77 380	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

AnyNet_C01	7.20 349	2.24 341	2.27 343	2.95 346	1.92 332	1.58 310	5.39 352	3.73 364	5.63 369	3.17 326	4.41 318	4.59 336	6.09 331	1.88 343	58.66 394	14.24 373	5.46 350	3.69 379	4.79 266	3.02 346	8.40 307	10.33 303	2.45 347	2.24 346	5.77 361	2.65 332	8.81 364	17.99 370

WAO-6	7.36 350	2.83 350	2.64 353	8.38 367	2.78 350	3.59 349	8.61 363	3.51 356	3.36 352	1.84 265	2.45 294	5.99 344	8.70 340	3.06 352	50.70 374	2.35 260	13.44 379	1.82 338	8.79 335	2.15 332	14.26 376	12.40 356	3.35 356	2.64 360	7.87 370	5.84 357	4.30 335	11.17 360

WAO-7	8.11 351	2.98 351	5.46 380	29.83 384	2.32 337	3.09 343	9.23 366	2.48 333	4.20 360	4.67 360	7.60 369	7.98 357	11.78 353	1.64 337	22.32 330	2.11 253	12.00 371	2.79 373	44.95 382	2.13 331	10.06 330	10.12 293	1.37 331	2.49 356	2.97 347	4.35 347	2.94 293	5.06 332

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 352	1.15 277	1.98 333	1.25 288	1.24 291	1.74 316	1.31 292	2.17 314	7.44 376	3.47 334	7.09 367	2.38 300	2.08 299	0.37 143	3.49 268	11.36 366	1.39 291	0.99 261	136.53 400	6.21 368	8.35 306	12.33 352	0.55 195	0.88 283	1.22 259	1.95 309	2.35 238	4.96 329

SGM_RVC	8.49 353	2.77 349	1.77 322	2.88 341	2.31 336	3.42 347	2.70 328	7.78 386	3.92 355	5.57 384	8.42 374	9.89 367	12.92 365	0.68 266	3.72 277	2.10 251	6.63 360	1.11 287	40.78 375	5.93 366	9.99 327	10.27 301	1.97 344	2.17 339	8.79 375	2.97 337	27.36 390	40.51 395
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 354	1.34 307	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.10 276	0.89 258	1.28 205	1.79 315	2.71 310	5.63 333	4.32 333	7.90 335	1.01 310	5.47 296	5.23 330	1.80 304	1.19 301	162.18 402	4.49 355	7.79 285	9.52 287	0.81 292	1.64 316	1.33 278	1.76 296	3.30 308	3.06 307

ELAS_RVC	9.07 355	3.30 355	5.65 381	4.08 350	3.41 366	7.21 374	4.01 345	7.69 383	3.75 354	4.97 368	7.74 370	9.89 367	11.00 348	3.00 350	47.69 365	4.33 319	6.53 358	9.70 387	9.64 337	2.89 343	13.54 365	15.79 383	2.75 351	4.07 382	18.38 385	23.86 385	4.94 343	5.18 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 356	3.31 356	3.55 367	4.46 353	3.30 364	4.60 357	6.29 356	3.48 354	3.12 348	1.42 240	1.88 277	5.38 341	15.63 372	51.61 399	52.03 381	3.06 281	3.92 344	2.32 358	20.77 360	2.01 328	6.25 257	9.58 288	8.07 384	2.21 341	7.69 369	5.96 359	3.77 324	10.35 358

PWCK	9.19 357	3.84 364	2.76 356	4.81 360	3.48 367	7.14 373	7.79 360	3.92 365	4.66 365	4.66 359	5.84 338	24.68 384	8.47 337	3.24 355	10.95 307	3.27 290	9.48 366	2.36 360	72.75 393	4.94 360	14.76 384	6.95 254	3.68 357	2.40 353	8.01 371	7.55 363	6.35 349	9.51 355

MADNet++	9.22 358	4.13 369	6.16 383	4.32 352	5.78 381	3.96 350	8.14 361	7.09 380	6.83 374	5.28 379	7.83 372	7.65 354	8.62 339	12.90 379	19.42 325	21.00 391	7.04 362	6.27 382	10.40 341	7.97 375	14.29 379	18.67 389	3.96 359	5.12 386	5.80 362	22.29 384	9.32 365	8.69 349

MeshStereo	9.30 359	2.68 346	2.31 346	4.19 351	2.81 351	4.05 351	1.96 320	8.24 388	9.28 379	5.13 373	8.64 375	11.19 375	12.84 361	0.78 282	52.26 383	15.80 383	4.59 348	1.92 342	22.33 363	1.58 303	15.40 388	19.41 390	1.06 315	2.12 338	8.69 374	5.55 355	10.68 366	15.59 366
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	9.81 360	3.92 366	2.43 348	5.31 364	4.70 376	5.34 363	7.44 359	3.39 353	2.25 331	117.09 404	3.30 309	6.44 348	10.28 345	3.91 362	2.28 182	1.78 230	3.22 336	3.17 376	38.45 374	3.58 351	5.84 250	5.88 233	6.18 371	1.83 326	3.46 353	3.13 339	7.10 356	3.19 312

ELAS	10.16 361	3.54 359	5.12 379	4.49 354	4.32 375	5.01 362	4.33 347	6.88 379	4.09 358	4.97 368	7.74 370	9.90 369	11.01 349	3.51 359	52.19 382	4.52 321	7.15 363	9.65 386	8.69 333	2.38 336	13.33 361	14.95 382	2.75 351	3.64 381	17.76 384	27.24 390	13.13 376	21.93 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 362	13.11 388	4.84 374	18.55 375	6.95 385	7.98 377	14.39 380	3.69 363	3.28 350	2.90 317	2.15 291	30.28 386	43.63 386	4.40 363	9.01 303	2.66 268	12.71 373	2.73 369	42.35 378	2.87 342	14.87 385	10.21 296	7.77 380	3.03 372	2.66 344	2.98 338	3.46 315	4.84 328

JetBlue	10.90 363	9.40 385	6.23 384	8.34 366	6.82 384	10.07 382	10.58 370	5.04 374	3.97 356	2.95 319	4.09 315	9.83 366	9.32 342	8.12 372	48.65 367	14.50 374	6.76 361	5.08 381	7.66 328	3.76 352	13.23 359	17.58 388	8.19 385	3.58 380	11.41 379	18.49 381	12.08 374	28.49 386

LVE	10.96 364	3.63 361	2.68 354	55.15 396	4.03 374	7.50 375	88.91 401	1.93 291	2.44 336	2.26 293	1.69 272	4.48 335	4.75 326	3.42 358	3.44 266	2.21 257	6.03 355	1.84 340	50.68 389	1.97 326	10.14 332	12.19 346	5.54 363	3.12 375	3.75 354	2.46 329	2.99 295	6.76 347

XX-Stereo	11.10 365	0.72 119	1.24 292	1.04 263	0.52 161	0.80 239	0.84 251	1.13 176	0.51 153	4.53 358	6.79 354	1.54 259	1.06 272	0.42 179	2.78 234	5.82 339	0.96 224	0.94 244	6.43 300	0.91 235	6.26 258	8.36 271	0.58 218	0.43 138	237.38 406	1.38 250	2.64 275	3.61 318

DGSMNet	11.16 366	1.98 336	1.98 333	1.90 322	1.52 309	2.46 337	1.47 299	3.07 350	2.11 327	12.67 391	102.10 400	3.59 321	18.94 378	18.97 389	16.50 321	15.09 380	12.73 374	10.36 388	13.79 348	4.57 356	12.99 356	14.32 379	7.77 380	3.43 378	1.75 322	6.25 361	3.48 318	5.53 337

ACVNet-4b	11.58 367	3.99 367	2.60 351	44.40 392	2.71 349	4.98 360	62.31 396	1.85 285	1.79 315	1.63 250	1.25 248	4.22 332	58.75 394	3.34 357	2.27 180	1.21 137	13.33 378	1.70 335	49.50 386	1.93 322	14.47 383	13.72 378	7.40 376	3.13 376	1.55 308	1.89 304	2.20 220	4.61 326

LSM0	11.61 368	1.70 325	2.94 359	2.71 337	2.41 341	2.76 339	6.88 358	4.22 367	4.26 361	3.67 342	7.57 368	7.41 353	9.43 344	0.98 308	64.90 399	78.60 404	3.43 339	2.37 361	20.39 359	4.80 359	14.29 379	16.21 385	1.30 326	3.06 373	3.29 350	12.44 375	6.06 347	25.31 381

UNDER WATER-64	11.75 369	7.29 383	4.90 375	17.03 373	7.40 386	8.44 378	16.49 383	8.25 389	4.32 362	4.51 357	3.21 305	17.72 378	15.23 370	8.81 373	46.52 363	10.69 364	13.57 386	3.01 375	12.74 347	8.66 379	14.20 374	12.82 365	11.01 388	4.40 383	6.45 367	18.67 382	8.71 363	22.29 377

SGM+DAISY	11.81 370	3.22 352	3.47 363	3.83 349	3.15 361	4.25 353	3.52 340	7.70 384	10.88 385	5.57 384	9.00 379	9.94 370	13.12 367	1.74 341	22.71 332	18.99 387	3.23 337	2.28 357	15.35 353	8.91 382	15.05 386	17.02 387	1.32 328	4.58 384	24.50 389	31.01 393	32.60 396	41.83 398

MDST_ROB	12.03 371	32.81 393	1.72 318	20.74 380	2.64 346	5.90 368	1.72 309	4.06 366	1.35 291	3.76 344	6.53 346	2.75 311	42.83 385	0.54 225	50.83 376	1.22 140	1.08 251	0.75 171	18.95 355	1.00 249	12.75 352	11.49 333	1.29 324	1.26 306	22.72 388	11.17 370	31.24 393	31.81 391

WAO-8	12.07 372	5.33 372	4.83 372	26.48 382	4.01 372	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 397	41.01 392	8.08 358	18.91 376	20.68 392	3.75 278	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 390	5.76 364	9.83 325	11.16 326	6.04 369	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

Venus	12.07 372	5.33 372	4.83 372	26.48 382	4.01 372	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 397	41.01 392	8.08 358	18.91 376	20.68 392	3.75 278	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 390	5.76 364	9.83 325	11.16 326	6.04 369	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

JetRed	12.50 374	6.96 382	7.76 387	4.77 359	6.78 383	9.35 380	10.92 372	5.31 375	4.54 363	5.85 386	3.28 308	8.17 360	7.48 334	9.74 376	50.80 375	15.21 381	10.30 367	7.93 383	7.83 329	5.44 363	18.10 391	24.48 393	11.12 389	4.60 385	11.97 380	25.85 388	24.78 389	28.17 385

TorneroNet-64	13.24 375	6.25 377	5.07 378	34.05 385	3.72 369	9.38 381	16.75 384	3.49 355	12.26 388	2.27 295	5.98 339	17.67 377	34.24 383	14.37 382	47.92 366	3.76 304	13.18 377	2.40 363	36.34 372	9.15 385	13.85 369	12.35 355	5.65 364	2.64 360	14.28 383	14.51 378	3.41 312	12.48 361

ACV-stereo	13.36 376	1.90 332	1.63 314	2.10 326	1.15 285	2.97 340	1.36 295	1.72 275	1.86 322	2.96 320	4.89 327	3.67 324	43.88 387	1.13 321	54.14 389	17.43 385	2.38 327	1.31 317	170.74 403	4.64 357	12.73 349	14.68 381	0.97 309	1.83 326	1.25 266	1.49 266	3.53 319	2.32 289

MANE	14.22 377	9.62 386	6.93 385	4.94 362	5.72 380	7.88 376	11.48 374	7.38 382	9.90 381	4.92 367	6.89 362	8.98 363	12.13 356	3.67 361	50.37 371	17.85 386	11.82 370	20.17 393	10.46 342	6.55 371	12.22 345	12.86 367	1.77 342	11.33 391	24.83 390	30.99 392	31.42 394	40.73 396

DispFullNet	15.85 378	3.61 360	5.00 377	3.30 347	2.93 357	3.51 348	3.20 334	6.49 377	2.71 341	5.17 374	6.80 356	90.79 398	15.55 371	2.73 346	28.89 336	23.38 393	4.02 345	3.86 380	138.92 401	28.91 393	12.60 348	11.86 341	2.69 349	2.31 350	4.30 356	2.71 334	6.80 354	5.05 331

UNDER WATER	16.39 379	7.86 384	4.99 376	15.68 372	10.73 392	8.76 379	38.30 391	8.07 387	6.02 370	4.25 352	2.98 301	18.63 379	96.18 400	14.44 383	32.70 338	10.29 362	13.91 387	2.75 370	43.73 380	8.62 378	16.83 390	12.33 352	17.08 396	5.55 387	6.06 366	14.49 377	6.37 352	15.05 365

STStereo	16.49 380	3.48 357	5.91 382	44.25 391	5.60 379	39.03 393	13.11 379	7.74 385	10.72 384	5.19 376	8.92 376	24.73 385	30.22 381	1.03 316	59.92 397	11.74 368	2.59 328	1.26 314	40.79 376	2.25 334	10.02 328	8.79 279	2.06 345	11.31 390	22.61 387	16.05 380	20.57 386	35.39 392

PSMNet_ROB	16.63 381	5.59 374	2.97 360	3.47 348	2.63 344	5.86 367	6.18 355	2.20 317	2.29 332	5.39 381	141.45 402	97.59 399	6.02 330	33.78 394	3.23 262	1.58 212	4.09 346	1.69 334	20.81 361	2.75 340	12.93 355	7.08 256	63.80 404	2.60 358	2.95 346	3.67 343	2.77 282	3.66 319

DGTPSM_ROB	17.21 382	6.49 378	18.05 390	4.91 361	8.87 388	5.73 364	11.48 374	5.02 372	12.05 386	5.03 372	9.34 380	12.62 376	56.51 393	15.29 385	43.82 355	20.47 389	19.26 390	16.28 390	24.70 364	20.05 390	13.50 362	22.25 391	6.00 367	12.55 392	12.71 381	32.01 395	14.20 379	35.61 394

KSHMR	20.05 383	6.71 381	4.01 369	99.31 400	5.91 382	17.09 385	71.12 398	3.62 360	9.75 380	3.59 338	3.39 310	6.07 345	84.38 399	17.14 387	22.70 331	3.97 309	6.29 356	2.76 372	90.60 396	2.83 341	12.73 349	10.14 294	9.05 386	2.74 367	21.08 386	5.85 358	8.10 361	10.46 359

DPSM_ROB	21.05 384	17.19 389	22.69 392	10.13 368	9.29 390	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 373	13.24 368	19.90 390	59.73 395	26.35 394	18.76 388	21.26 394	14.74 350	15.50 388	28.56 394	27.85 395	7.42 377	16.13 394	34.05 394	39.30 398	37.97 398	44.48 399

DPSM	21.05 384	17.19 389	22.69 392	10.13 368	9.29 390	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 373	13.24 368	19.90 390	59.73 395	26.35 394	18.76 388	21.26 394	14.74 350	15.50 388	28.56 394	27.85 395	7.42 377	16.13 394	34.05 394	39.30 398	37.97 398	44.48 399

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 386	1.32 302	1.63 314	1.89 321	1.69 318	1.93 321	3.75 343	2.27 325	2.66 339	5.02 370	29.10 388	216.12 405	51.87 392	5.44 368	3.66 272	4.09 315	5.59 352	13.75 389	28.77 365	1.47 293	14.44 382	12.86 367	0.98 310	2.33 351	1.88 330	7.40 362	145.78 407	5.57 338

DPSMNet_ROB	22.61 387	6.50 379	18.06 391	4.95 363	8.88 389	5.76 366	11.54 376	5.02 372	12.08 387	5.17 374	28.67 387	19.69 380	163.24 405	15.38 386	43.87 357	20.66 390	19.56 391	16.59 391	35.50 370	20.17 391	13.82 368	22.26 392	6.02 368	12.56 393	12.82 382	32.01 395	14.23 380	35.60 393

WQFJA1++	23.09 388	0.99 244	0.51 121	160.58 404	0.58 180	134.26 403	122.57 405	0.75 110	0.45 129	7.60 387	0.65 153	10.26 372	69.62 395	0.32 102	2.04 144	3.20 285	0.93 215	0.70 150	10.18 340	1.03 252	5.65 247	4.52 189	0.51 170	0.40 125	0.75 151	81.69 405	1.41 143	1.33 239

DLNR_Zeroshot_test	23.11 389	81.98 403	1.97 332	102.16 401	0.49 147	0.55 169	81.36 400	2.30 328	0.50 148	4.87 364	2.22 292	2.99 313	0.93 255	12.17 378	96.90 401	144.02 406	34.28 395	19.61 392	8.60 332	4.35 354	8.08 303	6.53 244	0.51 170	0.69 245	1.37 280	1.57 278	1.16 124	1.90 271

zero-FE	23.86 390	1.70 325	0.52 128	141.89 403	8.72 387	147.65 405	77.27 399	1.26 199	0.60 187	1.15 214	4.12 316	136.19 401	11.59 352	0.57 237	2.27 180	3.52 298	1.06 250	2.52 366	5.18 269	0.95 243	81.26 404	7.98 266	0.52 180	0.47 150	0.86 182	1.54 275	1.68 172	1.14 215

TorneroNet	24.73 391	6.18 375	3.52 364	95.34 399	3.93 370	27.05 388	29.02 388	4.44 368	18.13 392	2.20 289	37.99 391	77.85 397	72.31 396	18.15 388	41.78 349	3.07 282	13.11 376	2.35 359	87.85 394	9.06 384	15.44 389	12.17 345	5.94 366	2.64 360	52.32 398	8.18 366	3.59 321	14.11 363

LRCNet_RVC	25.94 392	30.78 392	14.74 389	35.18 388	31.16 397	36.52 392	29.93 390	23.08 395	12.70 389	36.15 399	33.37 389	37.24 387	28.56 380	37.11 395	17.47 322	7.61 351	31.06 393	26.75 397	67.49 392	29.07 394	23.47 393	10.73 314	39.23 399	30.61 398	7.37 368	2.53 331	11.22 367	9.31 354

ktn	26.84 393	3.99 367	95.18 405	14.39 371	5.44 378	18.02 386	17.50 385	19.69 393	67.27 402	2.84 313	5.30 330	171.03 404	80.75 398	7.72 371	10.93 306	3.48 297	20.95 392	2.71 368	90.26 395	29.10 395	15.05 386	10.23 297	7.60 379	2.93 371	5.12 359	5.83 356	4.73 340	6.62 345

LE_ROB	28.97 394	25.29 391	36.16 395	34.90 387	56.86 403	18.61 387	58.99 395	32.08 398	41.72 397	5.37 380	27.57 386	46.00 390	49.67 390	13.72 381	14.83 316	3.84 307	5.96 353	1.22 306	46.43 383	36.35 399	10.19 333	11.19 328	48.45 400	22.49 396	30.18 392	31.59 394	31.60 395	40.87 397

PML	39.07 395	38.06 397	12.06 388	39.32 390	29.04 396	40.62 394	11.06 373	14.14 392	100.08 403	27.87 396	166.26 405	107.74 400	159.39 404	13.53 380	15.41 317	10.75 365	35.75 396	8.64 384	42.84 379	10.61 387	14.22 375	16.14 384	5.89 365	7.21 389	53.08 399	13.95 376	42.26 400	19.02 373

FlowAnything	42.31 396	34.65 396	45.90 398	20.47 379	18.91 395	28.11 390	28.64 387	23.30 397	30.84 395	18.76 394	18.33 384	20.84 382	27.00 379	39.89 397	119.49 404	52.59 402	37.35 397	42.63 401	29.06 366	31.53 398	57.38 402	56.78 405	14.49 393	32.64 401	68.29 401	78.93 402	76.07 402	89.56 405

CasAABBNet	42.72 397	34.60 395	45.66 397	20.17 378	18.55 394	28.05 389	29.13 389	23.25 396	30.69 394	18.73 393	18.11 383	20.72 381	37.90 384	39.93 398	120.54 405	52.80 403	37.72 399	42.56 400	29.30 367	30.56 396	57.58 403	56.66 404	14.58 395	32.34 400	68.46 403	79.09 404	76.31 403	89.48 404

HaxPig	44.53 398	46.75 399	47.32 399	47.72 393	48.79 399	47.60 395	48.40 392	49.50 399	47.10 398	49.76 400	50.31 394	49.00 391	45.26 388	54.49 400	41.50 347	40.24 398	50.15 400	52.05 402	44.74 381	43.04 400	46.61 398	44.38 401	51.78 401	45.43 402	33.92 393	25.30 386	28.66 391	22.43 378

AVERAGE_ROB	46.12 399	48.49 400	48.31 400	49.34 394	50.25 400	48.63 396	49.80 393	50.74 401	48.67 399	51.68 401	52.55 395	50.28 392	47.20 389	55.70 401	43.00 354	40.99 399	52.42 401	54.59 403	47.27 384	45.45 401	48.77 399	44.06 400	52.90 402	46.98 403	35.80 396	26.72 389	30.77 392	23.81 380

HanzoNet	47.37 400	45.54 398	75.64 403	62.53 397	47.97 398	62.03 400	90.57 403	55.02 403	58.34 401	15.60 392	22.00 385	75.72 396	107.47 401	172.14 405	23.65 334	13.02 371	62.42 403	9.26 385	134.39 399	22.45 392	19.74 392	25.78 394	31.84 398	5.57 388	9.72 378	9.49 368	8.54 362	12.61 362

MEDIAN_ROB	49.56 401	51.66 401	50.91 401	52.80 395	53.76 401	52.08 398	53.35 394	54.28 402	52.25 400	54.89 402	55.89 396	53.59 393	50.09 391	58.85 402	46.45 362	44.55 400	55.81 402	57.90 404	50.55 388	48.85 402	52.07 400	46.79 402	56.69 403	50.01 404	39.10 397	30.23 391	33.56 397	31.26 390

BEATNet-Init1	52.60 402	76.96 402	24.06 394	87.02 398	56.48 402	86.86 401	68.77 397	49.65 400	34.71 396	11.93 390	56.24 397	64.63 395	78.72 397	9.65 375	58.40 393	51.35 401	32.72 394	23.00 396	101.24 397	71.98 404	46.49 397	39.72 399	28.67 397	24.23 397	59.12 400	38.23 397	77.99 404	61.49 401

fast-reg	55.71 403	34.57 394	45.49 396	19.85 377	18.29 393	48.74 397	28.35 386	22.84 394	30.63 393	20.23 395	161.03 404	22.06 383	31.01 382	39.88 396	118.72 403	40.05 396	37.58 398	41.68 399	239.62 405	30.58 397	57.21 401	56.61 403	14.57 394	32.05 399	68.35 402	79.01 403	75.70 401	89.35 403

DPSimNet_ROB	111.84 404	179.62 405	74.81 402	195.40 405	165.93 405	136.63 404	98.05 404	126.48 405	138.79 405	82.31 403	148.57 403	159.77 402	157.57 403	78.29 403	64.65 398	40.10 397	142.61 405	34.98 398	195.20 404	69.76 403	154.10 405	32.63 398	82.12 405	98.24 405	71.10 404	51.68 400	117.83 406	122.56 406

ASD4	121.33 405	129.06 404	88.33 404	102.62 402	80.04 404	113.84 402	90.39 402	120.07 404	107.64 404	132.47 405	137.43 401	163.16 403	128.65 402	95.21 404	111.50 402	121.28 405	132.67 404	105.33 405	131.08 398	144.81 405	247.71 406	229.55 406	96.05 406	105.89 406	113.24 405	67.78 401	92.86 405	87.27 402

GS-Stereo																							0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

FADE																14.56 375					36.12 396	31.14 397					15.03 383

Low-res two-view benchmark