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

LACA2	0.14 1	0.10 7	0.36 25	0.03 16	0.02 4	0.01 2	0.00 1	0.03 10	0.06 14	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.04 3	0.00 1	0.68 6	0.80 10	0.10 2	0.19 24	0.29 6	0.10 15	0.19 3	0.22 7	0.03 33	0.01 7	0.04 8	0.01 2	0.33 3	0.01 6

NLSM3	0.17 2	0.05 1	0.31 23	0.01 2	0.04 11	0.06 16	0.00 1	0.01 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.10 27	0.01 18	1.19 23	0.73 8	0.42 30	0.08 14	0.47 17	0.02 1	0.37 10	0.06 2	0.02 27	0.00 1	0.02 2	0.05 17	0.41 6	0.02 20

AIO-test2	0.17 2	0.17 15	0.03 5	0.01 2	0.10 36	0.04 12	0.07 80	0.02 8	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.56 47	0.06 8	0.00 1	0.64 4	0.80 10	0.08 1	0.12 18	0.25 4	0.25 33	0.19 3	0.36 17	0.01 17	0.37 90	0.16 25	0.01 2	0.17 1	0.00 1

BridgeDepth	0.18 4	0.14 12	0.40 33	0.05 20	0.08 30	0.02 6	0.00 1	0.04 15	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 21	0.02 32	0.80 8	0.88 13	0.12 4	0.11 16	0.58 20	0.05 2	0.52 20	0.23 8	0.00 1	0.01 7	0.09 18	0.02 8	0.33 3	0.07 34
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLCSM	0.22 5	0.05 1	0.02 2	0.00 1	0.04 11	0.02 6	0.01 25	0.00 1	0.85 114	0.00 1	0.79 89	0.18 1	2.11 173	0.00 1	0.35 1	0.32 1	0.13 5	0.01 1	0.31 9	0.10 15	0.05 1	0.10 5	0.00 1	0.01 7	0.02 2	0.07 21	0.26 2	0.00 1

AIO-test1	0.22 5	0.14 12	0.31 23	0.02 9	0.09 35	0.15 36	0.01 25	0.10 28	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.08 16	0.00 1	1.09 16	1.28 24	0.10 2	0.07 12	0.70 24	0.34 43	0.41 12	0.28 13	0.00 1	0.10 53	0.04 8	0.03 12	0.37 5	0.01 6

MLG-Stereo	0.25 7	0.23 19	0.04 9	0.03 16	0.07 24	0.18 45	0.00 1	0.04 15	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.22 16	0.08 16	0.00 1	1.15 20	1.31 25	0.30 14	0.26 31	0.87 34	0.08 8	0.42 13	0.26 11	0.00 1	0.01 7	0.06 12	0.11 32	0.88 20	0.01 6

CoSv	0.27 8	0.49 31	0.37 26	0.15 49	0.05 17	0.48 102	0.00 1	0.19 39	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.32 30	0.04 3	0.00 1	0.95 12	1.23 22	0.43 32	0.15 19	0.40 15	0.05 2	0.54 21	0.24 9	0.00 1	0.03 23	0.29 33	0.02 8	0.60 14	0.08 36

Pointernet	0.27 8	0.12 11	0.41 36	0.12 46	0.01 2	0.14 31	0.19 114	0.05 20	0.04 8	0.00 1	0.15 56	0.19 6	0.06 8	0.03 42	0.88 10	0.69 7	0.42 30	0.02 2	0.25 4	0.08 8	0.23 5	0.45 21	0.00 1	0.01 7	0.03 4	0.00 1	2.40 48	0.21 47

MLG-Stereo_test1	0.28 10	0.22 17	0.04 9	0.03 16	0.07 24	0.17 40	0.00 1	0.03 10	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.21 12	0.09 21	0.00 1	1.21 24	1.32 26	0.29 12	0.31 38	0.99 38	0.08 8	0.50 19	0.51 23	0.00 1	0.01 7	0.06 12	0.16 39	1.23 30	0.01 6

LACA1	0.30 11	0.52 34	0.42 38	0.06 24	0.38 77	0.22 58	0.01 25	0.04 15	0.08 26	0.00 1	0.00 1	0.38 36	0.07 11	0.04 44	1.27 25	1.40 30	0.25 10	0.28 34	0.48 18	0.06 5	0.57 22	0.25 10	0.00 1	0.02 17	0.25 28	0.11 32	0.69 17	0.26 49

MonStereo	0.31 12	0.10 7	0.25 20	0.01 2	0.08 30	0.01 2	0.00 1	0.03 10	0.06 14	0.00 1	0.00 1	0.24 18	0.12 33	0.01 18	1.15 20	1.19 20	0.30 14	0.23 27	0.99 38	0.07 6	0.79 30	1.07 42	0.05 41	0.02 17	0.14 22	0.37 71	0.96 22	0.12 38

MM-Stereo_test3	0.32 13	0.36 26	0.04 9	0.10 43	0.02 4	0.03 8	0.00 1	0.87 56	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 45	0.10 27	0.00 1	0.71 7	0.76 9	0.49 33	0.06 11	0.63 21	0.15 25	0.23 5	0.05 1	0.03 33	0.00 1	0.10 19	0.09 28	3.17 68	0.09 37

WQFJX1	0.34 14	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 40	0.03 8	0.00 1	0.01 2	1.03 132	0.00 1	1.16 104	0.24 18	2.46 193	0.00 1	0.38 2	0.64 4	0.30 14	0.02 2	0.37 12	0.13 20	0.25 7	0.07 3	0.03 33	0.02 17	0.01 1	0.03 12	1.92 40	0.01 6

ProNet	0.34 14	0.17 15	0.37 26	0.02 9	0.00 1	0.19 47	0.38 139	0.31 47	0.03 5	0.00 1	0.96 94	0.20 9	0.01 1	0.12 69	1.98 41	0.97 16	0.66 39	0.07 12	0.38 14	0.05 2	0.48 17	0.19 6	0.61 88	0.07 42	0.44 47	0.01 2	0.49 9	0.00 1

WQFJX	0.35 16	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 40	0.07 18	0.01 25	0.01 2	1.18 151	0.00 1	1.39 109	0.23 17	2.49 194	0.00 1	0.53 3	0.65 5	0.18 6	0.03 4	0.30 8	0.14 24	0.14 2	0.08 4	0.06 44	0.00 1	0.03 4	0.04 15	1.54 35	0.01 6

LG-Stereo	0.35 16	0.22 17	0.09 15	0.14 48	0.12 43	0.32 88	0.00 1	0.12 34	0.08 26	0.00 1	0.58 77	1.11 63	0.07 11	0.00 1	1.12 17	1.17 19	0.41 29	0.18 23	1.25 45	0.30 40	0.79 30	0.38 18	0.02 27	0.02 17	0.06 12	0.12 34	0.67 15	0.02 20

AIO-Stereo	0.35 16	0.44 29	0.44 40	0.03 16	0.04 11	0.14 31	0.00 1	0.02 8	0.10 34	0.00 1	0.00 1	0.19 6	0.08 16	0.01 18	1.13 19	1.22 21	0.28 11	0.30 37	1.75 55	0.29 38	0.57 22	0.62 26	0.02 27	0.01 7	0.26 32	0.05 17	1.52 34	0.03 26

RSM	0.36 19	0.24 20	0.44 40	0.10 43	0.03 8	0.12 24	0.01 25	0.04 15	0.10 34	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 21	0.00 1	1.53 31	1.44 32	0.33 18	0.35 41	0.37 12	0.23 30	0.82 33	1.14 44	0.01 17	0.03 23	0.29 33	0.24 56	1.41 33	0.03 26

WQFJA1	0.37 20	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 43	0.14 31	0.00 1	0.01 2	1.09 140	0.00 1	1.96 123	0.21 12	2.74 202	0.00 1	1.08 14	0.62 2	0.34 19	0.04 6	0.20 2	0.12 17	0.32 8	0.28 13	0.03 33	0.00 1	0.03 4	0.02 8	0.58 12	0.01 6

NLMM	0.37 20	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 43	0.14 31	0.00 1	0.01 2	1.10 142	0.00 1	1.96 123	0.21 12	2.75 203	0.00 1	1.08 14	0.62 2	0.34 19	0.04 6	0.20 2	0.12 17	0.32 8	0.28 13	0.03 33	0.00 1	0.03 4	0.02 8	0.58 12	0.01 6

111111	0.37 20	0.31 25	0.16 17	0.02 9	0.04 11	0.12 24	0.00 1	0.03 10	0.06 14	0.00 1	0.06 53	0.24 18	0.07 11	0.01 18	1.56 32	1.14 18	0.73 46	0.17 20	1.93 57	0.21 29	1.10 42	1.37 51	0.01 17	0.01 7	0.07 15	0.20 44	0.42 7	0.00 1

DispViT+	0.38 23	0.29 23	0.38 31	0.18 56	0.48 88	0.01 2	0.04 65	0.06 24	0.09 31	0.00 1	0.00 1	0.24 18	0.14 38	0.01 18	1.85 37	1.38 29	0.21 8	0.25 30	0.32 11	0.07 6	0.44 15	0.67 27	0.00 1	0.03 23	0.13 21	1.70 101	0.81 19	0.40 53

MM-Stereo_test1	0.38 23	1.46 63	0.10 16	0.01 2	0.02 4	0.05 14	0.00 1	0.28 45	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 50	0.13 35	0.00 1	0.85 9	0.95 15	0.71 42	0.10 15	0.65 22	0.28 37	0.38 11	0.85 31	0.02 27	0.00 1	0.11 20	0.31 61	2.33 47	0.07 34

MatchStereo	0.40 25	0.54 36	0.37 26	0.07 29	0.15 49	0.04 12	0.04 65	0.11 32	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.24 18	0.55 78	0.03 42	2.07 43	1.64 41	0.29 12	0.21 25	0.67 23	0.24 32	0.72 26	1.19 46	0.01 17	0.12 58	0.29 33	0.12 34	0.54 10	0.38 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MoCha-V2	0.40 25	0.55 38	0.47 48	0.02 9	0.07 24	0.13 27	0.00 1	0.04 15	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.20 9	0.25 51	0.01 18	1.12 17	1.41 31	0.50 34	0.17 20	0.29 6	0.58 60	3.02 79	1.01 40	0.00 1	0.05 38	0.33 36	0.21 47	0.47 8	0.01 6

LACA3	0.41 27	0.59 41	0.48 50	0.12 46	0.10 36	0.42 97	0.05 71	0.05 20	0.14 47	0.00 1	0.00 1	0.85 55	0.10 27	0.06 54	1.85 37	1.33 27	0.20 7	0.34 40	1.08 41	0.09 12	0.68 25	0.38 18	0.05 41	0.03 23	0.44 47	0.08 22	0.75 18	0.69 61

CroCo-Stereo Lap2	0.41 27	0.26 21	0.06 13	0.06 24	0.08 30	0.01 2	0.01 25	0.26 43	0.13 44	0.94 66	0.00 1	0.34 34	0.04 3	0.01 18	1.90 39	2.20 64	0.23 9	0.29 35	0.72 26	0.09 12	1.14 44	1.10 43	0.01 17	0.05 38	0.40 44	0.12 34	0.56 11	0.03 26

GSStereo	0.43 29	0.51 32	0.41 36	0.08 35	0.04 11	0.25 69	0.01 25	0.08 27	0.03 5	0.01 40	0.23 64	0.38 36	0.09 21	0.01 18	1.47 29	1.55 36	0.87 51	0.23 27	0.89 36	0.62 66	1.34 47	0.90 32	0.00 1	0.03 23	0.35 38	0.08 22	1.10 25	0.02 20

RSM++	0.45 30	0.28 22	0.49 53	0.18 56	0.03 8	0.22 58	0.01 25	0.05 20	0.10 34	0.01 40	0.00 1	0.19 6	0.14 38	0.01 18	2.22 49	1.56 37	0.34 19	0.36 42	0.99 38	0.29 38	1.01 39	1.42 58	0.31 66	0.04 34	0.51 53	0.22 49	1.22 29	0.04 30

CroCo-Stereo	0.46 31	0.29 23	0.05 12	0.07 29	0.11 40	0.03 8	0.00 1	0.20 40	0.14 47	0.11 49	0.00 1	0.44 40	0.03 2	0.01 18	2.56 62	2.20 64	0.34 19	0.29 35	0.88 35	0.09 12	1.53 49	1.58 61	0.01 17	0.06 41	0.36 40	0.20 44	0.68 16	0.03 26
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
GREAT-IGEV	0.47 32	0.48 30	0.45 43	0.08 35	0.05 17	0.17 40	0.02 43	0.18 38	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.41 39	0.11 30	0.01 18	1.47 29	1.34 28	0.71 42	0.11 16	0.83 32	0.50 57	0.81 32	1.05 41	0.03 33	0.05 38	0.15 24	0.01 2	3.50 72	0.01 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MM-Stereo_test2	0.49 33	2.00 75	0.26 21	0.02 9	0.03 8	0.12 24	0.00 1	0.28 45	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.57 48	0.18 42	0.00 1	1.30 26	1.53 35	0.55 36	0.32 39	0.81 31	0.59 63	0.99 38	1.49 60	0.08 47	0.02 17	0.43 46	0.23 52	1.25 31	0.06 31

PointNet	0.50 34	0.51 32	0.54 58	0.07 29	0.02 4	0.09 20	0.38 139	0.77 55	0.05 12	0.00 1	0.01 47	0.58 49	0.11 30	0.02 32	1.43 28	0.66 6	0.31 17	0.05 8	0.73 27	0.41 49	0.92 36	1.42 58	0.05 41	0.01 7	0.25 28	0.26 58	3.71 77	0.06 31

NLSM1	0.50 34	0.10 7	0.01 1	0.05 20	0.05 17	0.15 36	0.00 1	0.03 10	1.33 159	0.00 1	1.84 120	0.33 32	3.39 210	0.02 32	0.88 10	1.08 17	0.40 27	0.03 4	0.13 1	0.16 28	0.43 14	0.80 30	0.13 53	0.01 7	0.04 8	0.05 17	2.09 44	0.01 6

IGEV-Stereo++	0.50 34	0.61 42	0.18 18	0.09 39	0.05 17	0.14 31	0.02 43	0.05 20	0.08 26	0.00 1	0.46 74	0.20 9	0.08 16	0.02 32	1.36 27	1.27 23	0.59 37	0.45 45	2.00 59	0.37 45	1.13 43	1.21 47	0.02 27	0.03 23	0.08 16	0.04 15	2.79 60	0.06 31

StereoVision	0.50 34	0.56 39	0.24 19	0.07 29	0.07 24	0.13 27	0.05 71	0.26 43	0.26 69	0.51 58	0.00 1	0.24 18	0.04 3	0.04 44	2.09 44	1.78 43	0.64 38	0.17 20	0.71 25	0.12 17	0.62 24	0.91 33	0.00 1	0.10 53	0.33 36	0.23 52	3.30 71	0.16 42

RAFT	0.51 38	0.10 7	0.40 33	0.09 39	0.01 2	0.21 55	0.15 109	2.74 76	0.06 14	1.09 67	0.00 1	0.21 12	0.05 7	0.02 32	1.05 13	0.90 14	0.35 23	0.05 8	1.39 48	0.30 40	0.74 28	0.58 25	0.00 1	0.09 46	0.14 22	0.05 17	2.94 66	0.01 6

NLMM1	0.55 39	0.14 12	0.03 5	0.01 2	0.13 46	0.10 21	0.02 43	0.01 2	1.33 159	0.00 1	1.11 97	0.36 35	5.39 239	0.04 44	0.67 5	0.80 10	0.35 23	0.05 8	0.42 16	0.13 20	0.46 16	0.57 24	0.11 50	0.09 46	0.04 8	0.10 30	2.48 52	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.56 40	1.22 57	0.30 22	0.08 35	0.25 64	0.24 65	0.00 1	0.06 24	0.06 14	0.01 40	0.72 82	0.25 25	0.07 11	0.02 32	1.78 36	1.63 40	0.53 35	0.65 54	1.72 53	0.59 63	0.91 35	0.94 34	0.01 17	0.03 23	0.25 28	0.08 22	2.05 43	0.59 58

MSCF	0.57 41	0.58 40	0.44 40	0.06 24	0.10 36	0.17 40	0.00 1	0.20 40	0.09 31	1.29 71	0.00 1	0.26 26	0.28 53	0.02 32	2.09 44	1.60 39	0.37 26	0.24 29	0.31 9	0.38 46	0.82 33	1.00 39	0.11 50	0.16 68	0.37 41	2.01 111	2.43 49	0.01 6

GEAStereo	0.59 42	1.66 67	0.49 53	0.18 56	0.05 17	0.20 51	0.01 25	0.10 28	0.07 20	0.02 43	0.00 1	0.45 41	0.09 21	0.04 44	1.75 34	1.86 47	0.72 44	0.27 32	0.80 29	0.58 60	1.92 59	1.38 55	0.01 17	0.10 53	0.49 51	0.01 2	2.60 55	0.12 38

gasm-f	0.59 42	1.66 67	0.49 53	0.18 56	0.05 17	0.20 51	0.01 25	0.10 28	0.07 20	0.02 43	0.00 1	0.45 41	0.09 21	0.04 44	1.75 34	1.86 47	0.72 44	0.27 32	0.80 29	0.58 60	1.92 59	1.38 55	0.01 17	0.10 53	0.49 51	0.01 2	2.60 55	0.12 38

GASTEREO	0.59 42	0.61 42	0.45 43	0.06 24	0.08 30	0.17 40	0.00 1	0.21 42	0.08 26	1.29 71	0.00 1	0.26 26	0.26 52	0.02 32	2.13 47	1.58 38	0.40 27	0.22 26	0.54 19	0.38 46	0.77 29	1.18 45	0.12 52	0.16 68	0.39 43	1.98 109	2.47 51	0.01 6

AdaDepth	0.60 45	0.70 46	0.37 26	0.37 78	0.24 60	0.18 45	0.03 51	0.07 26	0.12 41	0.00 1	0.00 1	0.33 32	0.28 53	0.17 81	1.95 40	2.02 55	0.93 54	0.50 47	1.74 54	0.27 35	1.19 45	1.25 48	0.01 17	0.04 34	0.08 16	0.19 42	2.83 63	0.44 55

U	0.60 45	0.37 27	0.06 13	0.07 29	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.53 54	0.16 59	0.87 65	0.00 1	0.63 51	0.08 16	0.01 18	2.33 53	2.47 72	0.89 52	0.42 44	1.36 47	0.13 20	1.62 54	1.80 70	0.00 1	0.08 44	1.01 73	0.16 39	0.96 22	0.19 45

BridgeDepth_RVC	0.61 47	1.15 56	0.49 53	0.18 56	0.22 58	0.06 16	0.03 51	1.42 59	0.14 47	0.51 58	0.00 1	0.65 52	0.13 35	0.11 67	2.42 56	1.79 44	0.36 25	0.52 48	1.11 43	0.15 25	0.49 18	0.30 16	0.19 60	0.03 23	0.55 55	0.98 87	1.15 27	1.51 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.62 48	1.36 58	0.68 67	0.05 20	0.07 24	0.27 74	0.04 65	0.11 32	0.11 37	0.28 53	0.36 71	0.55 45	0.11 30	0.06 54	2.36 54	1.50 34	0.68 40	0.53 49	0.78 28	0.55 59	1.09 41	1.58 61	0.13 53	0.08 44	0.38 42	0.16 39	2.79 60	0.02 20

Occ-G	0.67 49	1.52 64	0.56 61	0.22 62	0.22 58	0.26 73	0.01 25	0.39 52	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.24 18	0.06 8	0.00 1	2.12 46	2.02 55	0.70 41	0.57 53	1.46 49	0.15 25	1.89 58	1.80 70	0.10 49	0.07 42	0.25 28	0.08 22	3.27 70	0.16 42

VIP-Stereo	0.70 50	0.65 44	0.58 62	0.17 54	0.07 24	0.32 88	0.02 43	0.32 49	0.06 14	0.03 47	0.00 1	1.35 67	0.15 40	0.01 18	2.45 57	2.00 53	1.76 73	0.98 64	1.77 56	0.66 71	2.02 63	0.68 29	0.00 1	0.15 67	0.47 50	0.08 22	0.89 21	1.12 73

AEACV	0.75 51	2.37 87	0.78 83	0.15 49	0.13 46	0.15 36	0.06 74	0.10 28	0.09 31	0.00 1	0.00 1	0.54 44	0.28 53	0.05 51	2.24 50	1.86 47	1.67 71	0.48 46	2.18 63	0.72 76	2.19 66	1.85 73	0.15 56	0.09 46	0.20 26	0.27 59	1.73 37	0.02 20

DEFOM-Stereo	0.82 52	1.14 55	0.48 50	0.05 20	0.21 57	0.25 69	0.01 25	0.32 49	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.12 33	0.09 62	2.06 42	2.00 53	1.62 68	1.08 68	1.08 41	0.39 48	2.18 65	1.58 61	0.63 91	0.09 46	0.58 57	0.23 52	4.78 89	0.80 64

RAStereo	0.85 53	0.54 36	0.42 38	0.09 39	0.17 52	0.25 69	0.02 43	0.35 51	0.15 57	4.02 109	0.00 1	0.70 54	0.07 11	0.02 32	2.53 59	2.27 67	1.17 57	0.85 60	2.72 70	0.13 20	2.17 64	1.74 67	0.03 33	0.09 46	0.76 64	0.21 47	1.06 24	0.54 57

TS12	0.99 54	0.73 47	0.69 68	0.31 72	0.41 83	0.30 83	0.03 51	2.09 68	0.14 47	0.00 1	0.18 58	1.02 57	0.48 71	0.08 58	2.60 63	2.10 60	0.84 49	0.68 55	2.55 67	0.47 54	1.58 52	0.94 34	0.31 66	0.04 34	1.81 98	0.69 77	2.71 58	3.03 104

TS	0.99 54	0.73 47	0.69 68	0.31 72	0.41 83	0.30 83	0.03 51	2.09 68	0.14 47	0.00 1	0.18 58	1.02 57	0.48 71	0.08 58	2.60 63	2.10 60	0.84 49	0.68 55	2.55 67	0.47 54	1.58 52	0.94 34	0.31 66	0.04 34	1.81 98	0.69 77	2.71 58	3.03 104

delet	1.00 56	1.38 60	0.86 88	0.34 75	0.99 131	1.00 129	0.38 139	0.91 57	0.18 63	1.23 69	0.46 74	0.68 53	0.37 65	0.79 176	3.35 79	1.81 45	1.37 61	0.77 58	0.86 33	0.53 58	1.57 51	0.48 22	0.46 79	0.62 118	0.84 68	0.22 49	3.65 75	1.02 69

TDLM	1.02 57	1.64 65	1.38 127	0.37 78	0.90 122	0.67 116	0.76 168	2.31 72	0.18 63	0.25 52	2.96 142	2.21 82	0.64 88	0.31 102	1.15 20	1.45 33	1.52 67	0.93 62	0.98 37	0.67 73	0.98 37	0.42 20	0.64 94	0.39 92	0.23 27	0.19 42	1.76 38	1.68 81

LG-G_1	1.07 58	1.78 69	0.45 43	0.27 66	0.40 80	0.20 51	0.01 25	0.14 35	0.14 47	0.02 43	0.73 85	1.02 57	0.55 78	0.10 64	3.06 72	2.31 69	1.16 55	1.54 90	5.12 95	1.16 89	2.76 74	2.10 74	0.07 45	0.12 58	0.71 60	0.36 68	1.95 41	0.76 62

LG-G	1.07 58	1.78 69	0.45 43	0.27 66	0.40 80	0.20 51	0.01 25	0.14 35	0.14 47	0.02 43	0.73 85	1.02 57	0.55 78	0.10 64	3.06 72	2.31 69	1.16 55	1.54 90	5.12 95	1.16 89	2.76 74	2.10 74	0.07 45	0.12 58	0.71 60	0.36 68	1.95 41	0.76 62

AIO_rvc	1.10 60	2.88 102	0.85 87	0.09 39	0.18 53	0.35 90	0.11 97	2.60 74	0.11 37	0.10 48	0.00 1	1.64 73	0.16 41	0.04 44	2.55 60	1.82 46	0.83 48	0.56 52	2.94 75	0.73 77	3.29 84	3.65 111	0.61 88	0.03 23	0.78 65	0.12 34	2.61 57	0.19 45

anonymousdsp	1.11 61	0.53 35	0.70 70	0.35 76	0.24 60	0.19 47	0.01 25	2.12 70	0.12 41	0.28 53	0.32 70	1.24 66	0.24 49	0.12 69	2.76 67	2.27 67	1.37 61	1.14 74	1.99 58	0.91 83	3.63 95	2.61 89	0.46 79	0.19 73	0.73 62	0.03 12	5.14 95	0.16 42

MLG-Stereo_test3	1.12 62	0.84 51	0.45 43	0.27 66	0.62 107	0.28 78	0.01 25	0.17 37	0.12 41	1.19 68	0.00 1	1.35 67	0.18 42	0.09 62	3.05 71	1.96 52	1.17 57	1.11 70	6.73 134	0.65 69	1.85 57	4.26 131	0.04 40	0.10 53	0.41 45	0.09 28	2.56 53	0.59 58

iRaftStereo_RVC	1.19 63	1.36 58	0.77 75	0.41 82	0.28 71	0.28 78	0.01 25	3.64 87	0.21 65	0.42 56	1.74 118	1.58 71	0.30 57	0.16 80	2.24 50	2.10 60	1.62 68	0.70 57	2.00 59	0.42 50	2.95 77	2.78 91	0.39 74	0.26 80	0.74 63	0.22 49	3.64 74	0.86 65

AASNet	1.22 64	2.00 75	0.89 89	0.43 85	1.99 175	1.14 131	0.48 149	2.04 67	0.14 47	0.51 58	0.89 92	0.50 43	0.20 44	0.40 119	3.90 87	1.95 51	1.29 59	1.75 97	1.62 52	1.12 87	1.97 61	1.71 65	0.72 104	0.51 104	1.03 75	0.32 63	2.81 62	0.65 60

AIO_test	1.31 65	3.68 129	0.89 89	0.24 63	0.14 48	0.23 62	0.27 132	3.10 79	0.11 37	0.16 50	0.00 1	1.91 76	0.21 47	0.07 56	2.55 60	2.05 58	0.89 52	0.54 50	2.23 65	0.90 82	4.72 120	3.76 115	0.63 91	0.02 17	0.85 69	0.91 82	3.92 80	0.24 48

LGtest1	1.32 66	1.92 71	0.79 85	0.47 87	0.42 85	0.30 83	0.01 25	0.31 47	0.32 75	0.17 51	1.27 107	1.00 56	0.54 76	0.13 75	2.60 63	2.56 73	1.74 72	2.13 106	4.62 88	0.81 79	3.30 85	4.35 136	0.14 55	0.16 68	1.32 86	0.23 52	2.87 64	1.08 72

RYNet	1.33 67	0.39 28	0.40 33	0.17 54	0.24 60	0.47 101	0.05 71	1.74 63	1.23 154	0.44 57	0.14 55	0.32 30	0.20 44	0.01 18	5.64 130	1.64 41	0.82 47	3.63 153	1.17 44	0.08 8	1.02 40	0.26 11	0.26 63	0.23 78	1.45 89	10.04 206	2.88 65	0.99 68

AANet_RVC	1.37 68	0.66 45	0.62 64	0.25 64	1.74 162	0.10 21	0.67 165	1.93 65	1.51 170	0.84 64	0.26 68	0.38 36	0.91 104	0.19 82	4.34 105	2.69 75	1.41 63	1.28 80	1.30 46	1.13 88	0.73 27	0.94 34	0.25 62	0.51 104	1.68 96	1.46 95	3.94 81	5.33 128

LG-Stereo_L2	1.40 69	2.11 79	0.62 64	0.15 49	0.54 94	0.21 55	0.03 51	2.89 78	0.14 47	4.10 110	0.72 82	2.79 94	0.73 91	0.11 67	2.79 68	3.23 88	1.85 76	1.08 68	2.80 73	0.45 51	2.63 70	2.12 76	0.15 56	0.09 46	1.11 79	0.48 74	1.85 39	2.14 90

LG-Stereo_L1	1.45 70	1.97 73	0.47 48	0.16 53	0.60 100	0.17 40	0.03 51	3.16 80	0.14 47	4.35 115	0.75 87	2.67 93	0.73 91	0.12 69	2.83 69	3.27 90	1.83 75	1.11 70	2.75 72	0.48 56	3.42 87	1.84 72	0.15 56	0.14 64	1.09 77	0.25 57	2.45 50	2.32 92

RAFT + AFF	1.46 71	0.92 52	0.53 57	0.40 81	0.04 11	0.51 108	0.02 43	3.71 88	0.11 37	2.77 90	0.00 1	3.68 107	0.34 62	0.12 69	5.69 132	2.03 57	2.88 85	0.36 42	5.48 102	0.27 35	4.19 111	1.25 48	0.21 61	0.18 72	1.91 107	0.31 61	1.40 32	0.12 38

MaDis-Stereo	1.47 72	0.79 50	0.48 50	0.15 49	0.38 77	0.08 19	0.06 74	0.40 53	0.41 82	1.99 80	0.00 1	1.07 62	0.13 35	0.02 32	3.18 75	2.92 79	2.53 81	1.79 98	5.43 101	0.76 78	2.42 68	2.23 81	0.31 66	0.26 80	2.60 114	2.33 115	2.20 45	4.80 123

MMNet	1.47 72	1.42 62	0.77 75	0.38 80	1.31 152	0.40 94	0.41 142	2.03 66	0.60 100	0.59 61	1.41 111	1.71 75	0.29 56	1.11 192	4.13 97	2.32 71	2.38 80	1.85 99	2.96 76	1.59 104	1.76 56	0.67 27	0.69 100	1.09 155	1.07 76	0.92 83	4.71 88	1.02 69

DFGA-Net	1.48 74	2.55 94	0.77 75	1.08 127	0.31 74	0.44 98	0.06 74	3.18 81	0.15 57	2.41 86	0.18 58	1.14 64	0.23 48	0.12 69	4.32 100	3.28 91	2.89 86	0.96 63	3.40 79	0.23 30	2.22 67	1.78 68	0.45 77	0.47 100	1.61 93	0.13 38	5.07 93	0.52 56

UniTT-Stereo	1.58 75	0.76 49	0.60 63	0.11 45	0.32 75	0.19 47	0.03 51	2.21 71	0.34 76	4.40 116	0.00 1	2.37 84	0.32 58	0.05 51	3.96 94	3.80 110	2.25 78	1.61 92	6.17 123	0.64 68	3.66 96	2.14 77	0.45 77	0.39 92	1.01 73	1.65 100	1.17 28	2.06 87

SGD-Stereo	1.60 76	1.00 54	0.39 32	0.07 29	0.10 36	0.03 8	0.03 51	1.61 61	0.16 59	0.29 55	0.01 47	3.17 103	0.51 75	0.15 79	5.70 133	4.40 141	3.96 108	1.14 74	3.70 81	0.85 80	3.14 82	4.02 123	0.57 85	0.09 46	0.69 59	0.76 80	3.90 79	2.68 102

test_5	1.60 76	3.48 125	0.54 58	0.18 56	0.06 23	0.23 62	0.03 51	5.33 107	0.27 70	1.64 77	1.35 108	3.71 109	1.93 156	0.23 86	4.32 100	3.32 92	1.42 64	1.29 82	2.63 69	0.35 44	1.40 48	2.80 92	0.08 47	0.39 92	0.54 54	0.20 44	5.14 95	0.43 54

HUF	1.64 78	2.58 95	1.08 111	0.06 24	0.15 49	0.38 93	0.02 43	5.18 106	0.13 44	0.81 63	0.01 47	2.39 87	0.78 99	0.08 58	3.21 76	3.05 83	1.62 68	1.13 73	5.33 99	1.59 104	5.53 143	3.45 103	0.67 97	0.16 68	1.09 77	0.10 30	2.95 67	0.86 65

CVANet_RVC	1.68 79	2.90 103	2.47 156	2.89 181	1.15 145	2.50 170	1.35 181	3.81 90	0.39 81	0.59 61	4.79 164	2.85 96	0.62 85	0.52 137	1.71 33	2.12 63	1.49 65	1.21 76	1.54 50	1.42 97	1.98 62	1.37 51	0.60 87	0.46 98	0.61 58	0.35 66	2.29 46	1.34 75

IGEV-Stereo+	1.69 80	3.01 108	0.37 26	0.91 118	0.26 67	0.29 82	0.06 74	1.05 58	0.21 65	7.82 161	1.19 105	2.36 83	0.46 70	0.10 64	2.28 52	2.68 74	2.30 79	2.13 106	4.56 86	0.61 65	3.77 99	5.28 163	0.95 135	0.03 23	0.45 49	0.36 68	1.65 36	0.39 52

DMCA	1.74 81	2.24 84	1.84 135	0.49 89	0.92 124	1.14 131	0.13 104	1.67 62	1.22 153	1.86 79	2.71 136	2.80 95	0.32 58	0.80 177	3.91 88	3.06 84	2.68 83	2.46 121	2.04 61	1.09 85	2.71 71	1.41 57	0.88 123	0.76 125	0.83 67	1.23 92	3.78 78	2.08 88

RAFT_CTSACE	1.80 82	3.98 142	0.77 75	0.63 98	0.30 72	0.28 78	0.03 51	5.40 109	0.17 61	8.06 166	0.26 68	3.50 105	1.29 126	0.27 98	2.19 48	2.25 66	1.31 60	0.55 51	2.14 62	0.25 33	2.51 69	4.48 140	0.64 94	0.28 84	0.82 66	0.32 63	5.60 108	0.28 50

MIF-Stereo (partial)	1.81 83	4.50 173	0.75 72	0.33 74	0.68 111	0.27 74	0.12 102	1.52 60	0.53 91	1.31 73	0.03 52	1.02 57	0.50 74	0.13 75	3.75 84	4.15 130	3.64 97	2.41 120	2.72 70	0.67 73	3.40 86	2.87 95	0.44 76	0.46 98	1.62 94	1.84 103	5.04 92	4.09 112

AFF-stereo	1.82 84	2.26 85	1.46 130	0.48 88	0.25 64	1.34 139	0.06 74	5.02 105	0.67 103	2.94 94	0.38 72	2.43 88	0.54 76	0.04 44	2.36 54	2.98 80	1.50 66	1.28 80	6.14 122	0.46 53	2.84 76	1.37 51	0.59 86	0.24 79	2.68 115	2.72 119	4.81 90	1.35 76

GANet	1.82 84	1.64 65	1.45 129	1.64 147	1.59 159	3.29 185	1.37 182	3.97 93	0.80 109	1.49 75	1.65 116	4.25 115	0.33 60	0.55 141	2.45 57	2.07 59	3.11 89	3.41 148	1.60 51	0.45 51	1.32 46	0.94 34	0.87 121	0.89 142	1.39 87	0.46 73	3.70 76	2.40 97

MIM_Stereo	1.95 86	4.20 155	1.15 114	0.66 100	0.48 88	0.54 109	0.10 91	4.26 98	0.35 77	3.18 99	0.24 65	2.64 92	0.33 60	0.37 115	3.71 82	3.67 104	3.04 87	2.25 113	4.58 87	1.35 95	4.11 108	2.85 94	0.49 81	0.44 96	0.97 72	0.59 75	4.57 85	1.60 79

YMNet	1.98 87	2.40 89	0.74 71	1.03 125	1.28 149	1.32 138	3.58 212	2.57 73	1.71 180	1.54 76	0.55 76	2.62 91	3.42 212	1.58 213	3.80 85	4.67 157	2.66 82	1.52 88	3.20 78	0.65 69	1.56 50	2.31 84	0.02 27	0.59 116	2.27 110	0.75 79	3.23 69	1.91 83

plain	2.08 88	4.58 175	0.78 83	0.45 86	1.13 143	0.30 83	0.09 89	3.41 83	0.38 80	3.93 108	0.01 47	1.70 74	0.40 67	0.07 56	4.24 99	4.24 134	3.66 98	2.76 127	5.86 112	0.31 42	3.28 83	3.58 110	0.15 56	0.47 100	1.63 95	1.64 99	2.57 54	4.57 115

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 89	2.28 86	0.76 73	0.77 116	0.53 92	0.23 62	0.03 51	4.83 102	0.37 78	7.42 159	0.72 82	2.00 78	1.13 115	0.21 84	2.69 66	3.58 99	3.17 90	2.15 108	4.98 91	0.70 75	6.31 158	4.63 147	0.68 99	0.12 58	0.90 71	0.35 66	4.06 82	1.23 74

RAFT+CT+SA	2.12 90	4.55 174	0.77 75	0.68 106	0.20 55	0.11 23	0.03 51	6.05 119	0.25 68	6.05 137	0.01 47	4.53 120	1.70 148	0.35 112	2.99 70	3.98 119	1.76 73	1.41 86	4.23 84	0.66 71	4.06 106	4.89 152	0.26 63	0.39 92	0.88 70	0.33 65	5.32 105	0.92 67

S2M2_XL	2.20 91	0.96 53	2.17 144	0.08 35	0.25 64	0.05 14	0.09 89	7.60 146	0.70 104	2.86 93	0.00 1	3.70 108	1.27 123	0.13 75	3.26 77	3.33 93	7.37 176	0.89 61	2.19 64	1.21 92	4.94 125	2.87 95	0.93 131	0.12 58	1.41 88	1.06 88	4.43 83	5.43 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	2.25 92	2.49 92	0.66 66	0.28 69	0.15 49	0.30 83	0.15 109	4.83 102	1.04 135	1.44 74	0.00 1	2.87 97	0.77 93	0.31 102	3.41 80	4.28 135	3.80 101	2.03 104	6.06 120	2.58 157	4.05 104	2.64 90	0.91 128	0.22 77	1.49 90	0.94 86	4.85 91	8.26 159

MGS-Stereo	2.39 93	4.74 189	0.91 93	0.57 95	0.42 85	0.24 65	0.13 104	3.39 82	0.30 73	1.24 70	0.43 73	1.17 65	0.59 83	0.69 164	6.94 188	3.65 103	5.59 137	3.79 162	6.31 128	1.86 120	4.88 124	3.88 118	0.70 102	0.93 144	1.90 106	0.92 83	4.53 84	3.69 110

ARAFT	2.39 93	3.85 138	0.89 89	0.42 84	0.20 55	0.19 47	0.02 43	3.46 84	0.27 70	4.75 118	1.66 117	2.06 79	0.39 66	0.50 133	6.13 159	4.10 128	4.82 121	4.26 182	5.12 95	1.32 94	5.68 145	3.03 97	0.61 88	0.21 75	3.58 124	0.29 60	5.21 98	1.60 79

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 95	3.66 127	0.91 93	0.26 65	0.30 72	0.24 65	0.00 1	4.50 101	0.49 87	8.28 168	0.24 65	3.12 102	0.36 63	0.19 82	4.67 114	2.89 78	3.84 102	1.37 85	5.11 93	0.86 81	4.94 125	4.07 125	0.98 147	0.19 73	1.52 91	0.92 83	4.62 86	6.43 142

UPFNet	2.49 96	1.99 74	2.37 153	1.34 139	2.02 178	2.42 168	1.28 179	4.05 95	1.40 162	2.80 91	2.31 127	1.94 77	0.62 85	1.73 219	6.03 150	3.15 86	3.86 104	3.15 143	5.50 106	3.22 178	1.74 55	1.29 50	1.15 167	1.10 156	2.08 109	1.13 90	5.67 110	1.81 82

raft+_RVC	2.50 97	2.50 93	1.82 134	0.62 97	0.39 79	0.94 124	0.12 102	6.00 117	0.51 88	6.37 142	2.93 141	3.97 112	0.61 84	0.13 75	3.95 89	3.26 89	3.23 91	1.33 83	6.64 133	1.09 85	3.07 80	2.53 87	0.72 104	0.37 90	2.72 117	2.42 116	6.25 125	3.14 107

TESTraft	2.52 98	4.45 169	0.77 75	0.55 92	0.24 60	0.15 36	0.10 91	5.57 110	0.37 78	5.42 127	0.24 65	1.63 72	2.10 172	1.16 196	6.48 172	4.71 159	3.39 93	1.01 65	4.62 88	1.20 91	3.66 96	7.30 194	0.36 71	0.61 117	1.11 79	2.78 120	5.69 111	2.43 98

test_4	2.66 99	2.69 97	2.24 148	0.64 99	0.43 87	0.45 100	0.29 135	7.08 134	0.21 65	13.81 247	0.17 57	5.08 128	0.55 78	0.25 92	3.14 74	3.74 106	3.62 96	2.05 105	3.70 81	1.04 84	3.58 93	3.56 108	0.67 97	0.36 89	1.58 92	2.25 114	5.99 121	2.50 99

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 99	3.98 142	2.74 160	0.66 100	0.54 94	1.38 140	0.08 86	8.29 157	1.10 142	2.81 92	1.79 119	4.55 122	0.62 85	0.05 51	3.26 77	3.00 81	2.86 84	1.01 65	7.25 137	1.55 103	3.90 101	2.28 82	0.86 118	0.54 107	5.14 152	2.58 117	5.87 119	3.12 106

LL-Strereo2	2.73 101	2.07 78	1.31 124	0.41 82	0.33 76	0.40 94	0.04 65	7.25 138	0.46 86	11.56 213	1.61 115	3.45 104	0.40 67	1.65 215	3.89 86	3.61 101	3.85 103	1.35 84	8.89 161	1.66 110	4.46 117	3.90 119	0.74 106	0.28 84	1.80 97	1.56 97	5.15 97	1.47 77

TestStereo1	2.77 102	4.95 202	0.77 75	0.49 89	0.27 68	0.13 27	0.11 97	5.74 114	0.44 83	6.03 135	0.19 61	1.51 69	2.08 168	1.12 193	6.37 165	4.90 165	3.76 99	1.25 78	5.48 102	1.44 98	5.77 147	7.77 202	0.37 72	0.57 113	1.26 82	2.93 123	6.36 128	2.59 100

SA-5K	2.77 102	4.95 202	0.77 75	0.49 89	0.27 68	0.13 27	0.11 97	5.74 114	0.44 83	6.03 135	0.19 61	1.51 69	2.08 168	1.12 193	6.37 165	4.90 165	3.76 99	1.25 78	5.48 102	1.44 98	5.77 147	7.77 202	0.37 72	0.57 113	1.26 82	2.93 123	6.36 128	2.59 100

FINET	2.77 102	2.20 81	2.22 147	3.13 183	0.96 128	0.85 122	0.44 145	2.83 77	1.89 188	3.86 106	0.87 91	4.06 113	1.56 143	0.53 138	7.78 211	4.97 169	4.37 115	1.53 89	8.10 150	1.44 98	3.94 102	2.47 86	0.43 75	1.02 150	2.68 115	1.59 98	6.19 124	2.93 103

anonymousdsp2	2.91 105	4.21 156	2.42 154	0.57 95	0.53 92	1.58 148	0.08 86	6.62 127	0.27 70	4.15 112	2.56 131	4.45 117	0.45 69	0.97 185	4.05 95	3.34 94	3.04 87	1.87 100	11.24 183	1.50 101	4.44 116	5.29 165	0.50 83	0.69 122	3.16 121	1.06 88	6.44 130	3.20 108

HCRNet	2.91 105	3.19 116	0.80 86	1.42 142	0.27 68	0.41 96	0.63 159	2.61 75	0.08 26	37.79 325	2.40 128	4.61 123	0.20 44	0.27 98	4.32 100	1.94 50	1.87 77	0.78 59	2.43 66	0.63 67	2.71 71	1.37 51	0.49 81	0.26 80	0.56 56	0.41 72	5.09 94	1.03 71

HITNet	3.05 107	1.95 72	1.39 128	2.31 166	0.99 131	0.27 74	0.10 91	6.94 131	1.94 192	9.64 181	3.77 150	6.82 142	0.95 106	0.42 120	5.11 118	2.84 77	3.36 92	2.24 112	3.02 77	1.84 118	3.48 89	3.17 100	0.83 117	1.10 156	1.87 100	2.18 112	7.99 152	5.68 132
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
CAS	3.22 108	4.04 146	0.76 73	1.00 124	0.90 122	0.36 92	0.26 130	1.77 64	0.93 121	2.66 89	6.08 185	2.38 85	3.02 208	0.26 95	5.25 121	3.46 96	4.96 122	2.19 109	5.65 109	1.83 117	4.13 110	3.84 117	0.69 100	0.13 63	5.29 154	5.48 165	7.23 142	12.33 195

IER	3.28 109	3.00 106	1.18 118	0.96 122	1.10 136	1.73 154	0.69 166	4.33 99	0.93 121	2.94 94	8.22 217	10.19 170	0.95 106	2.88 236	6.34 164	3.77 108	4.10 109	2.77 128	3.58 80	3.17 176	2.98 78	2.43 85	1.42 196	1.15 166	2.40 111	4.50 149	5.36 106	5.45 130

GMStereo	3.35 110	4.62 177	0.54 58	0.92 119	0.78 114	1.72 153	0.13 104	8.79 171	0.44 83	2.60 88	0.80 90	12.77 204	0.24 49	0.08 58	4.35 106	3.21 87	7.17 171	1.21 76	13.22 196	1.85 119	5.24 134	2.17 79	0.63 91	1.06 153	4.50 140	0.66 76	8.59 157	2.08 88
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 111	2.37 87	1.28 122	0.68 106	0.58 98	0.24 65	0.06 74	6.44 126	0.82 110	6.37 142	4.72 163	4.67 124	1.17 118	0.24 91	5.91 146	4.37 138	5.47 135	2.70 125	5.05 92	1.77 115	4.30 113	5.04 153	0.50 83	0.35 88	4.79 148	10.48 211	3.57 73	8.71 165

G2L-Stereo	3.48 112	2.86 101	1.51 132	1.59 146	2.75 196	0.98 127	0.42 143	6.25 123	1.34 161	5.62 129	8.39 218	5.15 130	1.80 149	1.13 195	5.88 142	4.10 128	5.17 131	2.65 124	4.09 83	1.64 109	3.43 88	2.15 78	1.39 193	0.88 140	4.70 145	6.01 169	7.34 147	4.83 124

RALAANet	3.52 113	3.11 112	2.97 166	1.15 131	1.20 146	1.71 152	0.23 128	6.04 118	1.02 131	4.47 117	4.42 157	3.09 101	1.43 137	0.26 95	6.06 152	3.85 111	4.78 120	5.01 203	8.94 162	3.58 183	5.33 139	4.51 142	1.10 162	1.59 187	3.98 133	4.39 146	6.63 131	4.21 114

RASNet	3.53 114	3.37 122	3.79 194	1.55 144	1.82 167	2.49 169	0.49 151	8.15 154	2.25 202	3.47 101	3.22 144	4.35 116	2.16 178	0.31 102	3.74 83	3.52 98	4.32 113	2.23 111	4.31 85	2.32 146	4.60 119	3.57 109	0.74 106	3.60 234	2.49 112	3.92 138	9.56 176	8.84 166

4D-IteraStereo	3.57 115	1.40 61	3.26 174	0.93 120	0.64 108	0.21 55	0.15 109	8.38 160	0.58 97	13.21 238	1.95 122	5.52 135	0.78 99	0.70 165	4.77 115	4.00 121	4.72 118	3.05 139	7.65 143	1.59 104	7.94 191	6.96 188	0.86 118	0.56 108	2.75 118	4.52 150	7.16 140	2.15 91

rafts_anoy	3.60 116	5.19 215	2.96 165	0.71 114	0.94 126	1.15 133	0.58 156	7.80 149	0.85 114	5.74 131	5.15 173	4.46 118	0.80 101	0.30 101	5.99 149	4.47 146	5.17 131	4.92 198	6.42 130	2.15 136	4.87 123	4.03 124	0.96 143	0.94 146	4.99 149	4.39 146	5.59 107	5.69 133

CIPLG	3.61 117	4.41 167	1.23 121	1.34 139	0.89 119	1.20 135	0.47 147	10.05 192	1.17 149	6.95 150	4.93 169	7.61 151	1.19 119	2.50 228	6.60 182	4.23 133	5.99 143	1.94 101	6.22 125	2.59 158	6.28 157	4.55 143	1.21 174	1.12 162	3.89 128	1.19 91	5.66 109	1.93 84

ACRE	3.62 118	4.42 168	1.19 119	1.43 143	0.89 119	1.26 137	0.47 147	10.01 191	1.14 146	7.17 156	4.96 170	7.60 150	1.21 120	2.50 228	6.59 179	4.37 138	5.99 143	1.95 102	5.99 116	2.46 154	6.37 162	4.38 137	1.22 178	1.10 156	3.95 130	1.36 93	5.72 112	1.98 85

S2M2_L	3.63 119	4.17 152	4.42 209	0.76 115	0.40 80	0.35 90	0.07 80	5.73 113	1.10 142	12.00 216	0.00 1	2.43 88	0.70 89	0.46 126	6.08 156	4.81 163	8.83 200	1.69 95	5.97 115	1.54 102	6.61 168	3.75 114	0.90 126	0.21 75	2.83 119	3.76 135	8.35 155	10.11 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLGR_C	3.64 120	4.47 172	1.21 120	1.32 137	0.89 119	1.21 136	0.44 145	10.00 190	1.13 145	7.19 157	4.86 166	7.67 152	1.22 122	2.60 231	6.55 175	4.38 140	5.99 143	2.00 103	6.05 119	2.52 155	6.35 160	4.56 145	1.21 174	1.13 164	3.93 129	1.54 96	5.76 116	1.99 86

AnonymousM	3.65 121	2.19 80	0.90 92	1.07 126	0.18 53	0.94 124	0.04 65	6.87 130	0.97 125	7.98 165	2.55 130	3.83 110	0.95 106	0.57 143	5.52 127	5.43 185	6.84 160	3.37 147	5.62 108	2.07 131	7.93 190	5.27 162	1.21 174	0.87 137	1.22 81	2.60 118	9.70 178	11.77 191

DMCA-RVC	3.69 122	2.69 97	2.18 145	1.93 159	2.43 186	1.44 144	2.89 206	3.94 92	5.33 240	3.34 100	4.21 155	11.38 181	1.29 126	1.28 202	7.23 193	4.15 130	4.25 112	3.53 152	4.86 90	2.77 164	4.84 122	4.43 138	1.06 154	1.47 180	1.95 108	1.99 110	5.75 115	7.13 149

LoS_RVC	3.70 123	4.34 164	4.10 198	0.30 70	0.99 131	0.22 58	0.28 133	3.52 85	1.08 138	5.34 125	4.08 152	2.90 98	2.49 194	0.25 92	6.07 154	4.58 151	4.11 110	3.75 159	8.01 148	2.21 141	7.12 180	5.11 159	1.03 151	0.14 64	8.95 198	3.32 126	7.11 138	8.66 163

tt_ll	3.70 123	4.34 164	4.10 198	0.30 70	0.99 131	0.22 58	0.28 133	3.52 85	1.08 138	5.34 125	4.08 152	2.90 98	2.49 194	0.25 92	6.07 154	4.58 151	4.11 110	3.75 159	8.01 148	2.21 141	7.12 180	5.11 159	1.03 151	0.14 64	8.95 198	3.32 126	7.11 138	8.66 163

UNet	3.74 125	3.26 119	3.07 169	1.82 156	1.90 171	2.72 173	1.23 178	6.67 128	1.74 183	5.15 122	4.59 160	3.93 111	1.34 132	2.73 234	5.38 124	3.97 118	6.35 149	4.01 171	6.20 124	3.83 189	4.23 112	3.13 98	1.49 201	1.68 196	3.36 123	4.36 144	6.04 122	6.85 147

HGLStereo	3.76 126	2.76 99	2.94 163	1.14 130	2.09 180	2.07 161	0.84 170	4.17 97	0.94 124	3.87 107	12.55 257	2.53 90	1.36 134	1.33 208	5.16 119	4.75 161	6.97 165	5.00 202	6.08 121	3.00 172	5.28 138	3.98 120	0.94 132	1.33 172	5.42 155	5.41 164	5.83 118	3.80 111

IPLG	3.82 127	4.08 149	1.77 133	0.66 100	1.10 136	1.40 142	1.06 177	7.97 151	0.58 97	5.71 130	2.09 125	7.34 146	1.94 159	0.68 163	6.96 189	3.94 116	6.95 164	4.42 187	6.44 131	2.11 134	3.66 96	8.25 218	0.97 145	0.91 143	4.05 134	6.06 171	6.79 133	5.17 127

SA	3.89 128	4.31 163	0.91 93	1.17 132	1.14 144	0.89 123	0.17 113	8.93 172	0.74 106	13.98 249	0.19 61	7.57 149	1.40 135	1.37 209	6.47 171	4.55 149	5.81 139	2.80 132	6.32 129	1.59 104	4.12 109	6.35 178	0.26 63	1.04 151	2.93 120	6.10 173	9.85 184	4.12 113

test_for_model	3.90 129	4.68 180	1.01 103	0.70 109	0.60 100	0.61 110	0.21 119	7.35 139	0.57 92	10.07 187	1.11 97	10.44 173	0.77 93	0.34 106	4.61 108	5.08 173	16.22 275	2.35 115	7.34 138	2.32 146	8.18 193	5.07 154	0.95 135	0.82 131	1.87 100	1.97 104	5.24 100	4.76 118

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 129	4.68 180	1.01 103	0.70 109	0.60 100	0.61 110	0.21 119	7.35 139	0.57 92	10.07 187	1.11 97	10.44 173	0.77 93	0.34 106	4.61 108	5.08 173	16.22 275	2.35 115	7.34 138	2.32 146	8.18 193	5.07 154	0.95 135	0.82 131	1.87 100	1.97 104	5.24 100	4.76 118

testlalala	3.90 129	4.68 180	1.01 103	0.70 109	0.60 100	0.61 110	0.21 119	7.35 139	0.57 92	10.07 187	1.11 97	10.44 173	0.77 93	0.34 106	4.61 108	5.08 173	16.22 275	2.35 115	7.34 138	2.32 146	8.18 193	5.07 154	0.95 135	0.82 131	1.87 100	1.97 104	5.24 100	4.76 118

GCAPDPT-zeroshot	3.90 129	4.68 180	1.01 103	0.70 109	0.60 100	0.61 110	0.21 119	7.35 139	0.57 92	10.07 187	1.11 97	10.44 173	0.77 93	0.34 106	4.61 108	5.08 173	16.22 275	2.35 115	7.34 138	2.32 146	8.18 193	5.07 154	0.95 135	0.82 131	1.87 100	1.97 104	5.24 100	4.76 118

GCAP-Stereo	3.90 129	4.68 180	1.01 103	0.70 109	0.60 100	0.61 110	0.21 119	7.35 139	0.57 92	10.07 187	1.11 97	10.44 173	0.77 93	0.34 106	4.61 108	5.08 173	16.22 275	2.35 115	7.34 138	2.32 146	8.18 193	5.07 154	0.95 135	0.82 131	1.87 100	1.97 104	5.24 100	4.76 118

GMOStereo	3.91 134	3.72 130	0.92 96	1.64 147	1.12 139	0.50 103	0.63 159	8.76 167	0.91 117	15.01 264	0.71 78	6.30 137	1.33 128	0.23 86	3.95 89	4.42 142	5.04 125	3.85 163	8.60 154	1.98 125	5.17 129	7.78 205	0.82 113	0.56 108	6.49 170	3.33 128	9.48 170	2.37 93

error version	3.91 134	3.72 130	0.92 96	1.64 147	1.12 139	0.50 103	0.63 159	8.76 167	0.91 117	15.01 264	0.71 78	6.30 137	1.33 128	0.23 86	3.95 89	4.42 142	5.04 125	3.85 163	8.60 154	1.98 125	5.17 129	7.78 205	0.82 113	0.56 108	6.49 170	3.33 128	9.48 170	2.37 93

test-v	3.91 134	3.72 130	0.92 96	1.64 147	1.12 139	0.50 103	0.63 159	8.76 167	0.91 117	15.01 264	0.71 78	6.30 137	1.33 128	0.23 86	3.95 89	4.42 142	5.04 125	3.85 163	8.60 154	1.98 125	5.17 129	7.78 205	0.82 113	0.56 108	6.49 170	3.33 128	9.48 170	2.37 93

test-2	3.91 134	3.72 130	0.92 96	1.64 147	1.12 139	0.50 103	0.63 159	8.76 167	0.91 117	15.01 264	0.71 78	6.30 137	1.33 128	0.23 86	3.95 89	4.42 142	5.04 125	3.85 163	8.60 154	1.98 125	5.17 129	7.78 205	0.82 113	0.56 108	6.49 170	3.33 128	9.48 170	2.37 93

RALCasStereoNet	3.91 134	4.92 200	3.22 171	1.25 136	1.26 148	1.64 150	0.65 164	7.99 152	0.65 102	8.76 174	4.87 168	7.31 145	0.94 105	0.26 95	5.95 148	4.30 136	6.48 152	4.60 192	5.27 98	1.90 121	5.25 137	3.80 116	0.91 128	1.48 183	5.91 161	4.81 156	4.62 86	6.52 144

CCAANet	3.96 139	3.04 111	2.14 141	1.40 141	1.32 153	2.95 178	0.85 171	4.33 99	0.98 127	10.87 202	14.57 273	4.54 121	0.56 82	0.36 114	5.49 125	3.79 109	12.19 248	5.11 205	2.82 74	2.13 135	2.74 73	1.58 61	2.13 222	1.12 162	3.34 122	3.42 132	6.32 126	6.94 148

DISCO	3.96 139	3.91 140	1.34 125	1.96 160	2.17 182	4.70 201	3.66 214	4.01 94	3.78 229	5.05 121	6.84 194	2.38 85	2.08 168	0.35 112	6.06 152	3.90 113	6.57 154	4.25 181	8.62 158	3.32 181	4.39 114	4.01 121	1.40 194	1.11 159	4.06 135	4.93 160	7.01 136	5.11 126

CASnet	3.99 141	5.08 209	0.97 101	0.66 100	0.61 106	0.50 103	0.10 91	9.21 176	0.93 121	15.01 264	2.63 134	13.58 213	1.27 123	0.28 100	5.49 125	3.06 84	3.54 95	1.02 67	12.15 192	1.35 95	6.94 176	3.55 107	0.66 96	0.44 96	3.95 130	0.88 81	7.01 136	6.82 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 142	5.03 205	2.21 146	2.54 172	2.56 192	2.90 177	2.32 205	3.90 91	2.54 211	3.07 97	7.06 200	4.70 125	0.88 103	0.60 147	6.08 156	4.01 122	4.71 117	4.61 193	8.45 153	3.20 177	5.06 128	5.33 166	2.28 230	2.37 210	4.53 142	4.90 159	5.72 112	7.60 152

raftrobust	4.09 143	2.00 75	3.23 172	1.32 137	0.96 128	0.44 98	0.15 109	9.53 181	0.71 105	13.29 239	5.73 181	5.50 134	1.07 113	0.39 117	6.70 183	4.77 162	5.29 133	2.88 135	7.88 145	2.18 140	5.75 146	4.31 132	1.37 192	0.57 113	6.87 175	6.05 170	5.91 120	5.47 131

CREStereo++_RVC	4.28 144	4.68 180	4.25 202	1.08 127	1.43 156	0.25 69	0.11 97	7.12 135	1.06 136	8.41 169	2.65 135	8.74 161	7.06 254	0.37 115	4.85 117	5.04 172	8.52 194	1.71 96	5.48 102	1.62 108	6.08 151	3.73 113	1.10 162	0.52 106	4.73 147	3.85 137	10.36 194	10.81 186
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
coex_refinement	4.31 145	3.78 134	2.00 137	2.11 163	2.61 195	3.36 186	1.00 175	7.00 132	5.00 236	4.99 120	7.18 203	5.99 136	0.71 90	0.71 166	5.94 147	4.03 124	4.99 123	3.23 144	5.91 114	2.73 163	3.78 100	2.21 80	1.62 208	1.22 167	5.54 156	5.57 167	7.81 151	15.29 217

CFNet	4.33 146	3.98 142	2.01 140	4.38 197	2.45 187	2.25 167	0.54 153	6.78 129	0.88 116	4.20 114	5.09 172	17.09 243	2.33 189	0.48 130	5.67 131	3.01 82	4.34 114	2.87 134	5.36 100	2.39 152	4.04 103	1.79 69	0.77 108	1.05 152	8.67 194	5.50 166	8.59 157	10.37 178

ADLNet	4.36 147	5.79 227	2.34 151	2.31 166	3.04 203	3.06 181	1.41 184	6.28 124	1.71 180	3.10 98	5.71 180	16.87 241	2.06 167	10.00 288	5.74 135	3.62 102	4.57 116	3.32 146	5.11 93	2.82 167	3.10 81	4.01 121	1.10 162	0.79 128	4.46 139	6.15 175	5.79 117	3.43 109

Sa-1000	4.52 148	4.36 166	0.94 100	0.95 121	1.37 155	0.99 128	0.19 114	9.48 178	1.23 154	13.79 246	0.78 88	5.33 133	1.84 151	1.70 217	7.36 198	4.84 164	7.91 183	3.69 155	10.07 167	1.73 113	5.79 149	7.50 198	0.33 70	1.39 176	8.06 185	5.66 168	10.24 191	4.58 116

CREStereo	4.65 149	5.05 206	3.91 196	1.23 134	0.52 90	0.79 120	0.10 91	9.62 183	1.76 184	10.00 184	2.78 140	11.95 191	2.45 192	0.47 128	5.77 140	5.85 201	9.05 202	1.48 87	5.89 113	2.21 141	7.71 188	4.21 128	1.12 165	0.83 136	6.05 166	4.56 152	9.33 168	10.79 184
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
trnet	4.72 150	5.07 208	3.82 195	1.23 134	0.52 90	0.77 119	0.08 86	9.70 184	1.63 176	12.26 219	2.71 136	12.63 201	2.41 190	0.47 128	5.53 128	5.69 192	8.60 195	1.65 94	5.73 110	2.07 131	7.20 183	4.13 127	1.01 148	0.81 129	6.09 167	4.55 151	9.78 180	11.22 189

test-3	4.72 150	3.18 114	3.66 191	1.86 157	1.74 162	1.44 144	0.59 157	9.78 185	0.51 88	10.97 205	1.51 113	16.42 235	1.15 116	0.64 153	6.55 175	4.09 127	6.92 163	3.09 142	14.37 208	1.92 123	6.27 156	8.30 221	0.89 124	1.11 159	4.71 146	2.88 121	7.22 141	5.72 137

test_1	4.72 150	3.18 114	3.66 191	1.86 157	1.75 166	1.44 144	0.59 157	9.79 186	0.51 88	11.07 206	1.49 112	16.42 235	1.16 117	0.64 153	6.53 174	4.08 125	6.87 161	3.07 140	14.39 209	1.91 122	6.26 155	8.28 220	0.87 121	1.11 159	4.69 144	2.89 122	7.26 144	5.71 136

castereo	4.75 153	3.67 128	3.58 188	0.69 108	0.87 118	0.27 74	0.07 80	8.75 166	1.00 129	13.17 232	3.69 148	10.74 178	0.96 109	0.51 136	5.21 120	5.81 200	8.80 199	2.58 122	10.68 175	2.10 133	9.16 211	7.11 191	1.27 182	1.22 167	5.98 164	6.89 182	6.34 127	7.25 150

castereo++	4.78 154	2.21 82	3.04 167	2.43 170	0.59 99	0.28 78	0.07 80	10.36 198	0.79 108	14.07 250	2.48 129	17.49 248	1.03 111	0.43 121	4.18 98	5.31 182	7.70 179	3.04 138	8.41 152	1.71 111	8.44 201	7.29 193	1.42 196	1.47 180	4.60 143	6.12 174	9.51 175	4.66 117

EGLCR-Stereo	4.86 155	4.87 193	4.24 201	0.66 100	0.92 124	3.38 187	0.04 65	8.65 165	1.15 147	8.90 175	1.19 105	8.78 163	2.32 188	0.67 161	3.49 81	4.65 156	6.35 149	4.19 179	8.22 151	1.79 116	8.98 209	8.12 216	0.90 126	0.78 127	4.37 136	4.84 157	14.60 237	14.17 211

PDISCO_ROB	4.91 156	3.21 117	2.14 141	2.74 175	2.11 181	1.51 147	1.48 189	4.94 104	2.29 203	2.49 87	5.41 178	4.86 126	2.09 171	1.83 220	6.55 175	6.61 212	6.04 146	10.49 278	6.22 125	4.15 199	7.50 186	7.17 192	1.15 167	1.81 199	6.10 168	6.17 176	17.36 255	8.08 158

iResNet_ROB	4.93 157	4.72 188	3.53 186	2.88 180	1.64 160	2.62 172	1.84 192	7.85 150	1.17 149	6.17 138	7.61 208	4.17 114	8.58 258	0.75 169	6.46 170	4.48 147	7.24 174	4.88 197	11.20 182	3.00 172	4.43 115	2.29 83	1.28 183	3.11 224	7.39 181	6.06 171	9.14 163	8.50 162

PMTNet	4.94 158	4.88 197	4.33 205	0.87 117	0.95 127	0.75 117	0.24 129	7.00 132	1.68 177	9.89 183	3.04 143	11.43 182	0.99 110	0.44 122	6.15 160	5.72 194	8.20 187	1.62 93	10.98 178	1.31 93	7.98 192	4.24 130	1.21 174	0.27 83	9.00 200	6.68 181	9.35 169	14.21 212

iinet-f	5.03 159	3.97 141	2.00 137	2.22 165	0.72 112	4.42 197	1.39 183	3.78 89	0.83 113	5.79 133	16.26 280	7.84 154	3.16 209	0.39 117	6.73 184	5.80 199	5.81 139	2.96 137	18.68 242	4.96 204	6.63 170	6.26 176	1.62 208	1.13 164	5.70 160	2.23 113	8.85 162	5.76 138

TestStereo	5.06 160	5.12 211	3.29 177	2.13 164	0.66 110	3.22 183	0.07 80	12.34 232	0.61 101	21.17 299	1.07 96	11.86 187	1.49 140	0.34 106	4.60 107	2.79 76	6.67 157	1.12 72	13.94 202	1.75 114	11.50 248	3.17 100	0.80 111	0.63 119	6.03 165	3.31 125	10.14 190	6.81 145

test_3	5.18 161	3.24 118	3.52 185	1.97 161	1.82 167	1.38 140	0.57 155	10.49 206	0.58 97	15.72 274	1.14 103	20.47 259	1.21 120	0.59 145	6.11 158	3.99 120	7.17 171	3.73 158	14.43 210	2.01 130	6.36 161	10.05 259	0.79 110	0.97 148	5.22 153	4.31 143	7.31 145	4.84 125

MIPNet	5.28 162	5.21 216	2.42 154	0.96 122	1.54 158	1.77 155	1.43 187	9.99 189	1.07 137	5.20 123	5.32 176	11.54 183	3.41 211	0.66 158	7.23 193	5.18 179	8.25 188	4.96 199	10.27 169	4.20 200	3.48 89	8.54 224	1.33 189	1.45 178	8.47 189	10.14 208	7.62 149	10.87 187

DN-CSS_ROB	5.28 162	3.87 139	4.38 207	2.33 168	3.00 202	0.63 115	0.22 127	10.51 208	1.48 167	10.35 195	11.92 254	14.00 217	4.14 226	0.49 132	6.33 163	3.51 97	7.12 170	3.41 148	14.86 213	2.28 144	6.55 167	3.37 102	1.33 189	4.19 244	5.66 158	3.49 133	7.31 145	5.92 140

GLC_STEREO	5.29 164	5.26 217	3.54 187	1.72 154	2.01 177	0.76 118	0.07 80	9.53 181	0.76 107	13.31 240	6.35 190	8.74 161	1.57 144	2.03 224	4.82 116	4.71 159	11.99 247	2.19 109	8.79 160	2.88 170	17.78 292	8.08 214	0.80 111	0.64 121	3.96 132	1.70 101	12.99 222	5.85 139

BEATNet_4x	5.29 164	3.00 106	2.25 149	3.27 186	2.19 183	0.79 120	0.43 144	8.36 159	3.67 226	16.72 281	3.62 147	9.42 166	2.83 205	1.19 198	7.64 206	6.41 210	6.68 158	6.54 234	6.26 127	2.71 162	8.94 207	9.57 242	0.86 118	2.72 215	3.78 125	3.50 134	10.49 198	8.93 167

CFNet_RVC	5.36 166	5.40 220	4.21 200	5.04 206	4.49 222	4.48 198	0.85 171	6.16 121	2.33 205	5.54 128	9.67 232	7.72 153	1.53 142	1.01 190	7.47 201	3.94 116	5.67 138	4.23 180	6.87 135	3.53 182	6.63 170	4.83 150	0.92 130	2.24 206	9.70 210	9.81 202	9.91 186	10.56 180

LMCR-Stereo	5.39 167	4.30 162	2.89 162	1.13 129	1.91 172	2.74 174	0.11 97	7.55 145	2.14 196	6.83 146	4.10 154	10.39 172	0.87 102	0.60 147	6.86 187	4.92 167	10.03 224	4.62 194	17.39 232	6.52 227	8.52 202	7.79 209	0.95 135	2.04 202	4.45 138	4.62 155	10.48 197	10.75 182

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 168	5.54 223	4.48 214	3.34 188	8.15 249	2.84 176	11.81 272	6.36 125	7.66 256	5.78 132	5.33 177	13.38 211	1.43 137	6.77 280	8.35 221	3.58 99	3.89 107	2.73 126	6.50 132	2.45 153	4.05 104	3.51 105	1.46 199	1.47 180	4.50 140	9.14 197	6.65 132	7.99 157
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	5.58 169	4.22 157	1.07 110	1.67 153	0.73 113	1.66 151	0.33 137	10.68 210	1.24 156	28.57 315	1.40 110	8.69 159	2.30 187	0.92 184	5.75 138	5.47 187	6.87 161	4.05 175	12.01 188	2.00 129	7.75 189	8.62 226	0.71 103	1.06 153	6.91 177	8.32 190	9.75 179	7.96 156

iResNetv2_ROB	5.61 170	4.07 148	1.96 136	4.69 201	2.20 185	4.60 200	0.94 174	8.50 162	2.09 195	6.20 139	12.67 259	13.31 210	6.49 250	0.50 133	6.25 161	4.56 150	5.13 129	4.03 174	14.34 207	3.94 194	6.24 153	4.48 140	1.50 202	3.20 226	6.68 174	5.25 163	9.83 181	7.92 155

STTStereo	5.68 171	6.69 238	6.57 239	3.38 190	5.86 234	3.08 182	9.13 258	5.39 108	4.13 232	4.12 111	7.05 197	10.29 171	3.43 213	6.41 277	9.30 236	3.89 112	4.74 119	5.33 210	6.03 118	2.17 138	5.24 134	3.16 99	1.54 203	1.57 186	5.56 157	8.28 189	7.44 148	13.60 203

AF-Net	5.68 171	4.87 193	3.58 188	5.01 204	6.35 239	7.34 226	5.88 231	7.21 136	6.61 248	2.00 81	9.35 227	12.65 202	2.84 206	2.93 237	7.30 196	3.90 113	3.88 105	2.77 128	7.90 146	2.87 168	3.53 91	4.34 134	2.43 235	2.29 208	5.03 150	6.54 178	14.92 239	8.95 169

Nwc_Net	5.68 171	4.87 193	3.58 188	5.01 204	6.35 239	7.34 226	5.88 231	7.21 136	6.61 248	2.00 81	9.35 227	12.65 202	2.84 206	2.93 237	7.30 196	3.90 113	3.88 105	2.77 128	7.90 146	2.87 168	3.53 91	4.34 134	2.43 235	2.29 208	5.03 150	6.54 178	14.92 239	8.95 169

CFNet_pseudo	5.91 174	3.52 126	3.34 182	6.20 219	3.32 206	5.95 215	0.34 138	10.37 199	1.25 157	14.57 260	11.14 247	7.98 156	5.93 246	2.55 230	8.18 217	5.00 170	5.14 130	3.96 169	8.63 159	3.16 175	4.10 107	3.53 106	1.45 198	1.42 177	7.02 178	8.12 187	11.12 203	12.25 193

IPLGR	5.92 175	6.24 234	3.26 174	2.76 176	1.94 173	1.03 130	0.52 152	10.26 196	0.82 110	8.09 167	9.29 226	11.67 185	2.41 190	0.71 166	8.16 216	4.48 147	6.52 153	6.34 231	15.32 218	5.98 218	5.58 144	9.27 238	1.28 183	2.20 204	9.24 201	9.44 200	9.23 165	7.80 154

CES	5.95 176	2.93 105	1.36 126	0.66 100	1.36 154	1.18 134	0.21 119	31.02 305	1.50 168	6.36 141	12.72 260	8.42 158	1.98 163	0.32 105	6.05 151	6.73 213	8.14 186	2.77 128	6.00 117	2.30 145	23.59 314	5.42 168	1.63 210	0.32 87	6.88 176	3.82 136	6.83 135	10.13 177

GES	6.26 177	5.53 222	2.66 158	2.38 169	2.84 198	5.88 213	2.06 196	7.47 144	3.11 218	9.19 178	7.05 197	4.90 127	1.68 146	3.18 246	9.10 232	7.18 223	11.91 246	6.77 239	21.06 255	6.50 226	9.84 221	6.26 176	1.97 221	3.63 235	4.43 137	4.60 154	8.49 156	9.43 173

dd	6.36 178	5.34 219	1.03 108	23.89 291	0.57 97	11.85 253	0.76 168	8.17 155	0.31 74	7.87 163	0.08 54	25.57 270	0.36 63	0.83 179	7.60 205	4.16 132	14.92 266	2.61 123	19.55 249	2.15 136	4.54 118	2.55 88	0.96 143	1.60 190	6.25 169	1.43 94	10.32 192	6.48 143

FADNet-RVC-Resample	6.37 179	5.32 218	3.05 168	3.36 189	2.81 197	2.60 171	3.63 213	11.26 219	3.30 221	15.15 270	5.22 175	10.74 178	2.75 203	3.27 248	8.23 218	4.64 155	6.41 151	7.30 247	11.56 185	6.67 230	5.47 142	8.56 225	1.55 204	7.75 272	7.40 182	7.54 185	5.73 114	10.79 184

Reg-Stereo(zero)	6.44 180	4.46 170	5.66 233	2.61 173	1.30 150	2.20 164	2.23 201	12.33 230	1.93 190	13.00 229	11.23 248	12.22 194	2.25 182	1.85 221	4.33 103	6.19 205	7.10 168	4.01 171	17.22 230	3.60 184	6.43 163	7.36 195	1.29 186	1.59 187	5.94 162	8.40 191	11.22 204	16.02 221

HI	6.44 180	4.46 170	5.66 233	2.61 173	1.30 150	2.20 164	2.23 201	12.33 230	1.93 190	13.00 229	11.23 248	12.22 194	2.25 182	1.85 221	4.33 103	6.19 205	7.10 168	4.01 171	17.22 230	3.60 184	6.43 163	7.36 195	1.29 186	1.59 187	5.94 162	8.40 191	11.22 204	16.02 221

AE-Stereo	6.49 182	4.68 180	4.46 213	4.91 203	1.05 135	1.61 149	2.27 204	9.12 175	0.98 127	14.13 252	1.59 114	15.96 232	2.04 165	0.88 182	5.74 135	6.79 214	10.74 229	5.71 218	12.14 190	5.55 211	9.80 220	10.03 257	0.97 145	4.34 245	10.30 215	8.50 193	11.70 211	9.14 172

FADNet-RVC	6.53 183	5.05 206	2.54 157	5.38 210	3.47 208	2.08 163	5.59 229	11.63 222	1.70 179	11.49 210	4.99 171	13.15 207	3.46 214	1.64 214	10.47 256	5.41 184	6.66 156	3.92 167	18.29 239	5.47 209	5.85 150	5.74 173	1.05 153	5.25 252	7.53 184	10.60 213	7.25 143	10.68 181

AACVNet	6.57 184	4.28 161	2.00 137	6.89 224	8.25 250	5.89 214	2.06 196	9.02 174	2.20 198	10.00 184	10.55 239	8.16 157	1.92 155	1.66 216	7.56 204	5.64 191	8.28 190	6.20 229	11.08 179	5.61 212	6.11 152	5.44 169	2.48 238	3.25 228	8.55 192	9.98 205	10.12 188	14.15 210

HSM	6.59 185	4.79 191	4.59 215	4.39 198	4.12 215	1.77 155	1.59 191	13.37 247	1.89 188	10.07 187	10.56 240	9.18 165	4.34 230	1.32 207	7.55 203	4.62 154	11.19 240	4.14 178	10.06 166	4.43 202	9.64 217	4.84 151	1.32 188	3.28 230	9.26 203	11.65 222	11.34 208	12.56 196

DLCB_ROB	6.64 186	4.98 204	4.42 209	2.78 177	3.88 212	3.23 184	2.91 207	6.23 122	3.75 228	7.92 164	9.28 225	12.04 193	5.57 241	3.10 244	6.52 173	4.32 137	7.17 171	4.49 189	5.54 107	3.76 187	6.52 166	4.47 139	2.84 240	3.00 223	26.87 301	12.78 231	12.52 219	8.36 160

DeepPrunerF	6.67 187	4.91 199	2.71 159	5.81 214	14.61 284	4.84 202	5.92 233	6.05 119	5.90 245	3.01 96	11.37 250	3.03 100	1.93 156	2.43 226	7.67 209	8.08 238	7.06 166	4.09 176	11.97 187	3.91 192	6.91 175	5.40 167	3.22 246	2.23 205	21.61 287	10.08 207	6.82 134	8.42 161

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 188	3.40 123	1.00 102	5.25 208	10.15 262	14.83 266	4.71 223	9.45 177	0.97 125	13.44 241	2.15 126	13.40 212	1.65 145	0.44 122	4.62 113	4.69 158	7.97 184	3.95 168	10.75 176	1.97 124	7.61 187	7.82 210	1.09 161	0.31 86	7.20 179	4.85 158	12.53 220	25.31 269

sCroCo_RVC	6.73 189	3.16 113	1.16 115	0.36 77	0.96 128	3.01 179	0.48 149	9.86 187	3.55 225	5.96 134	3.53 145	4.46 118	4.94 235	0.90 183	8.47 224	12.80 299	12.41 249	8.74 257	18.16 237	6.11 220	16.64 287	13.91 290	0.77 108	2.27 207	9.25 202	7.62 186	13.29 228	9.02 171

sAnonymous2	6.75 190	3.01 108	1.09 112	0.56 93	0.86 115	3.69 188	0.20 116	13.79 251	3.54 223	3.81 104	5.80 182	5.21 131	3.97 224	0.45 124	9.32 238	9.91 269	11.13 237	9.66 266	19.38 245	7.15 239	10.98 236	11.72 278	1.80 215	1.62 191	9.87 212	10.73 214	10.41 195	12.62 197

CroCo_RVC	6.75 190	3.01 108	1.09 112	0.56 93	0.86 115	3.69 188	0.20 116	13.79 251	3.54 223	3.81 104	5.80 182	5.21 131	3.97 224	0.45 124	9.32 238	9.91 269	11.13 237	9.66 266	19.38 245	7.15 239	10.98 236	11.72 278	1.80 215	1.62 191	9.87 212	10.73 214	10.41 195	12.62 197

APVNet	6.75 190	4.23 158	2.36 152	4.05 193	5.00 228	8.19 233	5.50 228	10.42 201	2.99 217	3.74 102	11.48 251	5.09 129	1.52 141	1.53 212	8.48 225	9.23 251	12.54 250	9.16 261	15.66 219	6.55 229	6.98 177	6.77 187	1.47 200	4.01 242	8.58 193	4.04 141	14.92 239	7.68 153

psm_up	6.89 193	5.17 212	5.69 235	7.08 226	3.86 211	8.14 232	1.89 194	10.11 194	10.23 265	6.61 145	6.17 187	7.50 148	5.04 237	3.00 239	7.28 195	4.96 168	8.33 193	4.62 194	12.14 190	4.06 197	5.17 129	3.67 112	0.89 124	5.31 253	12.09 229	13.82 244	12.09 215	11.20 188

DF	6.94 194	4.82 192	4.97 222	4.12 195	0.65 109	5.76 212	0.10 91	11.41 220	1.71 180	10.78 201	4.82 165	17.02 242	1.11 114	0.62 152	6.38 167	7.96 236	8.13 185	5.03 204	18.75 243	4.69 203	9.85 222	7.82 210	1.28 183	1.56 185	7.51 183	6.58 180	13.60 231	20.49 247

MyStereo04	7.01 195	5.80 229	6.23 238	3.28 187	2.46 188	1.87 157	0.29 135	10.65 209	3.72 227	10.06 186	3.60 146	14.64 223	1.45 139	0.55 141	10.04 251	7.24 225	7.08 167	5.80 220	16.47 225	5.91 216	9.44 215	7.77 202	1.92 220	2.84 218	11.34 221	12.60 230	15.95 247	10.38 179

s12784h	7.05 196	6.53 236	4.78 220	8.33 234	4.14 216	1.42 143	0.26 130	9.52 180	1.68 177	10.88 203	3.99 151	15.69 229	5.75 242	0.46 126	5.88 142	5.02 171	9.11 203	2.34 114	10.63 174	1.72 112	10.37 227	4.63 147	1.02 149	1.24 171	10.41 216	10.56 212	16.24 251	27.67 277

R-Stereo Train	7.06 197	5.17 212	4.44 211	4.55 199	1.74 162	5.01 203	0.03 51	10.47 204	2.45 209	13.20 236	7.65 209	12.96 205	1.97 160	0.66 158	7.02 190	8.24 242	11.06 235	5.33 210	15.01 215	3.87 190	10.24 225	9.64 244	0.94 132	1.23 169	11.65 224	13.69 241	8.71 160	13.64 207

RAFT-Stereo	7.06 197	5.17 212	4.44 211	4.55 199	1.74 162	5.01 203	0.03 51	10.47 204	2.45 209	13.20 236	7.65 209	12.96 205	1.97 160	0.66 158	7.02 190	8.24 242	11.06 235	5.33 210	15.01 215	3.87 190	10.24 225	9.64 244	0.94 132	1.23 169	11.65 224	13.69 241	8.71 160	13.64 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 199	4.11 150	2.84 161	6.07 218	4.20 217	14.23 261	16.14 282	8.04 153	2.36 208	3.80 103	7.36 206	6.35 141	1.34 132	27.27 317	10.21 255	6.95 218	8.32 192	6.49 232	5.84 111	2.62 159	5.05 127	2.83 93	6.83 285	3.65 236	10.99 218	4.40 148	6.12 123	6.36 141

DeepPruner_ROB	7.23 200	3.43 124	5.83 236	5.40 211	5.92 235	4.54 199	3.14 209	7.68 147	3.99 230	10.10 194	11.71 253	8.69 159	5.30 238	1.52 211	11.36 267	6.40 209	8.96 201	7.60 251	10.41 172	4.28 201	12.74 263	8.68 230	2.39 233	3.23 227	8.74 195	14.91 253	10.83 201	7.52 151

RP	7.25 201	7.42 245	9.24 259	9.13 238	6.89 243	7.70 229	8.79 252	8.38 160	7.87 258	2.24 83	14.27 271	12.61 200	6.13 248	3.08 243	7.46 199	4.61 153	6.04 146	3.25 145	9.49 165	3.91 192	5.24 134	5.64 172	1.57 205	3.25 228	9.67 209	7.42 184	11.28 206	13.10 200

gcap_with_dpt	7.29 202	5.56 224	3.30 180	10.94 247	2.59 193	4.37 194	0.21 119	11.86 225	1.52 171	13.45 242	4.60 161	24.10 263	4.31 228	0.65 156	5.36 122	6.93 216	9.39 209	5.93 224	10.33 170	2.78 165	9.97 223	8.67 228	1.07 155	0.49 102	8.51 190	4.99 161	11.81 212	23.19 256

GCAP-BAT	7.29 202	5.56 224	3.30 180	10.94 247	2.59 193	4.37 194	0.21 119	11.86 225	1.52 171	13.45 242	4.60 161	24.10 263	4.31 228	0.65 156	5.36 122	6.93 216	9.39 209	5.93 224	10.33 170	2.78 165	9.97 223	8.67 228	1.07 155	0.49 102	8.51 190	4.99 161	11.81 212	23.19 256

UCFNet_RVC	7.31 204	10.90 271	3.72 193	8.53 235	6.34 238	5.70 211	1.88 193	9.50 179	2.87 215	10.61 198	9.09 222	24.45 266	3.50 218	0.83 179	7.65 208	3.74 106	5.02 124	4.98 200	9.22 164	4.07 198	7.02 178	4.58 146	2.97 242	2.88 220	14.87 251	9.76 201	9.23 165	13.60 203

TANstereo	7.47 205	4.26 159	3.29 177	2.79 178	2.87 200	3.88 190	0.13 104	5.71 111	1.55 174	6.86 148	2.72 138	2.17 80	2.24 180	4.18 257	12.57 275	12.99 300	10.89 233	18.94 311	22.19 260	17.84 302	7.39 184	5.50 170	29.21 325	0.71 123	1.27 84	3.98 139	9.84 182	5.70 134

XX-TBD	7.47 205	4.26 159	3.29 177	2.79 178	2.87 200	3.88 190	0.13 104	5.71 111	1.55 174	6.86 148	2.72 138	2.17 80	2.24 180	4.18 257	12.57 275	12.99 300	10.89 233	18.94 311	22.19 260	17.84 302	7.39 184	5.50 170	29.21 325	0.71 123	1.27 84	3.98 139	9.84 182	5.70 134

DDF-Stereo	7.50 207	3.78 134	1.17 116	15.58 268	4.52 224	23.29 290	12.40 273	12.95 241	1.09 140	11.08 207	4.46 158	16.20 233	5.91 245	1.29 203	5.54 129	5.53 188	9.50 215	3.75 159	13.36 198	2.91 171	11.01 238	7.66 200	1.07 155	0.88 140	3.79 126	4.56 152	9.50 174	9.67 174

ICVP	7.52 208	4.60 176	8.97 258	5.16 207	4.46 221	5.66 209	1.41 184	8.26 156	4.13 232	7.86 162	7.69 211	9.43 167	5.99 247	1.18 197	7.22 192	6.97 219	7.58 178	5.27 209	10.96 177	5.33 207	7.09 179	12.60 283	16.70 306	4.49 250	8.80 196	12.28 227	10.58 199	12.26 194
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 209	4.67 179	10.19 266	5.61 213	3.24 205	0.94 124	0.71 167	9.86 187	1.40 162	8.52 172	11.08 246	12.26 196	1.05 112	0.54 140	5.73 134	7.53 232	9.41 211	3.96 169	18.38 241	4.03 196	11.34 245	8.27 219	1.60 207	1.55 184	15.63 256	15.41 257	10.13 189	20.95 249

ADCP+	7.57 210	5.95 231	6.65 242	4.01 192	4.41 220	6.21 218	8.21 245	8.97 173	15.76 285	4.18 113	12.91 261	16.38 234	1.42 136	3.62 251	6.73 184	5.20 180	5.84 141	4.36 185	13.27 197	3.05 174	6.62 169	6.20 175	2.24 227	1.63 193	7.32 180	18.78 274	8.33 154	16.03 223

MSMDNet	7.75 211	5.40 220	4.83 221	1.65 152	1.97 174	2.23 166	0.86 173	10.39 200	1.50 168	11.53 212	7.49 207	11.66 184	3.58 220	0.99 188	8.04 215	10.34 280	10.85 232	5.13 206	22.46 263	13.04 286	11.51 249	10.76 270	1.81 218	1.63 193	11.41 222	9.18 198	13.28 227	15.81 220

RAFT-Test	7.86 212	5.10 210	4.59 215	5.48 212	1.88 169	2.05 159	1.04 176	11.43 221	1.47 166	12.34 221	8.89 221	12.35 197	2.27 184	0.87 181	7.69 210	10.14 278	10.49 228	4.98 200	21.48 256	9.21 262	12.20 257	10.06 260	1.80 215	1.68 196	12.76 235	10.30 210	13.47 230	16.31 224

HH	7.89 213	2.46 90	10.75 270	3.19 184	2.51 189	5.20 207	4.37 218	11.24 217	2.24 200	12.85 225	2.59 132	11.89 188	2.11 173	1.29 203	6.59 179	9.43 257	9.29 205	5.91 222	16.06 222	6.96 235	14.02 272	9.66 246	2.23 225	1.34 173	9.53 206	11.90 225	13.93 235	23.53 259

HanStereo	7.89 213	2.46 90	10.75 270	3.19 184	2.51 189	5.20 207	4.37 218	11.24 217	2.24 200	12.85 225	2.59 132	11.89 188	2.11 173	1.29 203	6.59 179	9.43 257	9.29 205	5.91 222	16.06 222	6.96 235	14.02 272	9.66 246	2.23 225	1.34 173	9.53 206	11.90 225	13.93 235	23.53 259

cross-raft	7.92 215	5.83 230	4.66 219	3.42 191	1.99 175	3.02 180	0.56 154	12.35 233	1.29 158	13.91 248	6.87 196	13.98 216	1.84 151	0.75 169	7.47 201	9.69 265	10.47 227	4.26 182	22.05 259	7.48 246	12.08 254	13.17 288	1.78 214	1.64 195	12.98 239	12.29 228	13.04 224	14.82 214

MSKI-zero shot	7.94 216	4.90 198	4.34 206	3.10 182	1.70 161	4.00 192	1.44 188	12.93 239	2.03 193	12.15 218	7.79 212	12.00 192	1.80 149	0.61 151	6.29 162	8.66 247	10.45 226	4.09 176	20.51 253	7.15 239	10.78 233	9.52 241	1.14 166	2.63 213	9.80 211	20.32 287	15.32 243	18.86 235

PWCDC_ROB	7.98 217	2.58 95	2.16 143	1.57 145	3.59 209	2.05 159	1.50 190	4.07 96	26.78 307	1.69 78	12.22 255	3.64 106	46.61 322	9.30 285	10.12 253	8.17 240	6.16 148	6.56 235	7.10 136	5.79 214	6.75 174	12.25 281	3.12 245	3.16 225	2.54 113	9.33 199	5.21 98	11.52 190

EAI-Stereo	8.01 218	4.87 193	4.99 224	5.25 208	4.23 218	7.18 225	6.95 237	13.19 244	2.31 204	10.61 198	6.86 195	13.29 209	1.93 156	1.00 189	9.61 242	9.46 259	9.57 217	4.69 196	18.16 237	8.69 258	8.96 208	8.64 227	1.41 195	2.04 202	11.59 223	8.24 188	13.03 223	19.52 240

FADNet	8.23 219	5.99 233	3.09 170	5.83 215	3.63 210	4.34 193	8.43 248	15.97 265	2.81 214	15.51 272	12.42 256	13.91 215	5.01 236	1.96 223	9.98 249	5.15 178	5.42 134	5.73 219	22.84 264	5.93 217	8.77 204	6.73 185	0.95 135	2.69 214	12.22 232	13.83 245	9.29 167	13.73 209

XX-Stereo	8.40 220	2.85 100	3.92 197	7.47 229	1.11 138	6.30 219	2.23 201	12.78 238	1.03 132	11.47 209	9.17 224	13.26 208	2.17 179	0.59 145	7.84 212	9.52 260	9.36 208	5.44 214	14.15 203	5.72 213	8.92 206	6.58 181	1.26 179	0.63 119	32.29 309	11.47 219	12.55 221	26.75 274

test-1	8.48 221	2.23 83	4.98 223	2.04 162	2.03 179	10.12 244	1.99 195	15.82 264	2.06 194	13.18 234	7.18 203	12.57 198	2.54 198	0.64 153	7.64 206	7.87 235	9.96 222	7.03 243	24.35 269	7.18 244	11.13 239	12.94 286	1.20 173	1.91 200	13.93 247	14.53 249	12.14 216	19.78 244

MLCV	8.52 222	4.65 178	5.49 231	11.94 254	4.96 227	9.67 241	3.19 210	14.68 259	2.93 216	9.54 180	12.61 258	17.15 245	12.38 270	0.58 144	8.02 214	4.02 123	9.45 213	5.57 216	20.86 254	4.00 195	6.25 154	8.11 215	2.35 232	5.67 258	10.58 217	11.87 224	11.44 210	12.14 192

pcwnet_v2	8.61 223	4.00 145	5.13 226	8.89 237	4.68 226	8.06 231	3.37 211	10.49 206	4.03 231	13.78 245	13.40 264	9.95 169	20.61 279	5.41 271	9.26 235	5.78 198	8.28 190	5.18 207	11.11 180	3.63 186	6.31 158	4.55 143	2.42 234	3.34 233	13.64 245	13.45 236	13.60 231	20.23 245

SACVNet	8.62 224	5.97 232	5.15 227	6.88 223	6.74 241	5.68 210	7.59 241	11.19 216	8.65 260	10.96 204	7.05 197	7.94 155	2.49 194	2.67 233	8.38 223	6.92 215	9.83 220	7.65 252	15.12 217	9.30 265	10.70 231	8.06 213	2.25 228	4.43 249	18.03 266	13.51 237	15.43 244	14.21 212

ADCRef	8.62 224	6.53 236	4.38 207	2.47 171	4.66 225	8.28 234	7.51 240	8.58 164	14.10 283	6.83 146	10.63 241	11.91 190	3.53 219	3.06 242	8.72 229	7.72 234	8.71 197	7.39 248	17.63 234	6.13 221	9.53 216	9.33 240	4.93 266	3.70 237	9.63 208	18.39 272	9.86 185	18.66 233

gcap-zeroshot	8.63 226	3.80 136	9.84 264	6.96 225	2.19 183	6.36 220	2.19 200	12.60 235	1.44 164	15.10 269	8.45 219	15.33 226	1.97 160	0.48 130	8.25 219	9.98 273	9.50 215	5.57 216	30.94 284	12.03 283	11.22 242	10.47 266	2.43 235	2.00 201	8.32 187	11.08 217	11.00 202	13.62 206

DN	8.70 227	3.33 121	3.25 173	11.21 251	0.54 94	20.49 282	1.30 180	8.31 158	1.79 186	4.86 119	6.59 192	37.44 286	1.27 123	0.22 85	5.76 139	7.42 228	8.26 189	3.71 156	11.28 184	3.29 180	8.35 199	7.05 189	1.68 211	0.95 147	24.92 294	14.60 250	13.73 233	23.27 258

zero-FE	8.76 228	3.81 137	1.17 116	23.39 289	5.69 233	29.42 297	20.80 294	12.93 239	1.18 151	10.74 200	6.56 191	16.44 239	6.89 253	1.19 198	5.86 141	5.28 181	9.71 219	4.42 187	17.12 229	3.27 179	12.39 261	7.82 210	1.07 155	0.87 137	3.79 126	4.37 145	9.66 177	10.76 183

model_zeroshot	8.79 229	4.12 151	4.32 204	4.09 194	2.53 191	2.03 158	1.42 186	12.06 227	2.78 213	11.50 211	7.30 205	17.22 246	1.68 146	1.46 210	9.56 241	9.97 272	13.75 259	6.02 226	29.32 276	10.75 276	10.87 235	9.59 243	1.15 167	2.51 212	13.79 246	13.62 238	10.78 200	23.13 255

TRStereo	8.83 230	8.80 259	13.01 287	6.34 220	1.88 169	16.53 274	4.61 221	10.15 195	1.16 148	10.57 197	4.38 156	15.04 225	1.84 151	0.72 168	6.57 178	8.36 245	8.62 196	4.39 186	11.80 186	4.99 205	10.38 228	8.45 223	1.16 170	0.93 144	12.57 234	12.31 229	30.08 293	22.69 254

LoS	8.88 231	4.05 147	1.28 122	1.18 133	1.51 157	2.83 175	0.20 116	49.84 330	2.23 199	25.23 308	30.02 322	14.66 224	2.13 177	0.53 138	5.74 135	7.35 227	7.89 182	3.07 140	10.61 173	2.17 138	10.65 230	6.56 180	1.57 205	0.87 137	14.16 249	9.04 196	9.21 164	15.09 216
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	8.92 232	7.37 244	3.35 183	5.88 216	5.00 228	7.40 228	5.10 225	10.85 212	3.40 222	10.37 196	5.21 174	15.43 227	3.62 221	2.63 232	10.94 262	9.98 273	14.57 264	12.40 292	23.99 267	8.16 254	11.89 253	9.29 239	1.70 212	5.38 254	9.32 205	8.88 195	9.92 187	18.79 234

PS-NSSS	8.92 232	10.56 266	2.94 163	20.23 280	6.01 236	13.21 260	7.92 243	14.92 261	1.45 165	18.68 290	0.90 93	43.30 291	4.22 227	3.63 252	6.76 186	3.35 95	5.53 136	3.52 150	19.94 251	2.70 161	3.62 94	1.71 65	3.48 253	0.97 148	8.91 197	8.81 194	8.63 159	14.97 215

SGM-Forest	8.97 234	9.25 263	2.31 150	18.42 275	9.53 259	10.54 249	2.93 208	12.39 234	1.78 185	8.99 176	3.73 149	18.11 251	11.34 267	4.22 259	7.99 213	6.38 208	6.62 155	2.95 136	9.10 163	3.77 188	8.28 198	4.80 149	3.31 247	3.31 232	16.01 258	11.58 221	25.32 285	19.29 238
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 235	4.69 187	4.25 202	4.13 196	5.35 230	6.44 221	5.81 230	10.10 193	9.46 264	6.42 144	13.24 263	6.89 143	6.43 249	3.16 245	11.63 270	8.85 249	14.64 265	6.92 240	19.46 248	6.05 219	11.17 240	9.70 248	1.75 213	5.64 257	8.31 186	9.85 204	13.85 234	28.94 283

anonymity	9.08 236	3.30 120	11.90 278	6.36 221	3.32 206	4.38 196	2.11 198	13.09 242	2.14 196	12.78 223	24.99 308	10.78 180	2.01 164	0.77 171	5.90 145	8.78 248	8.79 198	3.64 154	16.50 226	8.09 253	9.18 212	8.86 231	1.82 219	1.45 178	15.23 255	21.82 293	12.38 217	24.87 268

GANet-ADL	9.10 237	7.28 242	5.18 228	7.24 228	6.79 242	8.88 237	3.94 215	10.88 213	5.35 241	13.12 231	9.94 234	18.49 253	3.48 216	0.67 161	9.63 243	7.42 228	11.69 245	5.51 215	17.72 235	10.52 275	9.26 213	7.40 197	2.98 243	3.73 238	11.03 219	13.06 234	15.27 242	19.21 237

stereogan	9.22 238	9.08 260	8.33 253	11.15 250	11.62 274	12.54 257	9.08 257	11.06 215	7.59 255	5.21 124	9.53 231	16.86 240	9.57 263	3.28 249	9.65 244	6.22 207	7.24 174	5.22 208	14.15 203	7.10 238	7.16 182	7.07 190	3.96 256	3.76 239	8.32 187	9.81 202	20.71 272	13.60 203

EKT-Stereo	9.40 239	6.93 240	5.29 229	9.99 241	4.49 222	9.39 240	10.24 259	10.33 197	1.86 187	10.09 193	7.09 202	14.17 221	2.04 165	0.82 178	8.66 226	10.08 275	12.72 252	10.67 280	19.67 250	6.85 234	18.66 299	11.56 276	1.08 159	1.76 198	18.60 268	15.03 255	13.09 226	12.67 199

iRaft-Stereo_20w	9.64 240	4.92 200	13.83 292	15.20 267	4.25 219	9.14 238	4.64 222	12.08 228	3.15 219	12.31 220	9.46 230	13.76 214	2.27 184	0.77 171	8.70 228	8.19 241	9.42 212	3.52 150	14.49 211	7.92 250	9.66 218	6.74 186	1.33 189	1.34 173	17.96 265	16.99 264	22.98 279	25.32 270

WQFJA1++	9.76 241	2.90 103	1.06 109	38.00 303	1.23 147	38.86 309	40.12 314	7.75 148	0.82 110	7.10 153	4.56 159	17.75 250	8.82 259	0.12 69	4.07 96	5.97 203	5.91 142	2.86 133	13.59 199	2.62 159	5.44 140	5.28 163	1.08 159	0.81 129	5.67 159	7.24 183	15.96 249	17.80 229

IGEV-FE	9.83 242	4.18 153	14.24 295	14.55 263	3.97 213	6.77 222	8.90 254	13.23 245	2.33 205	12.97 228	10.82 243	14.05 219	2.57 199	0.78 174	6.41 168	9.61 263	9.91 221	4.57 191	16.97 227	8.01 251	11.37 246	9.80 250	1.26 179	2.77 216	20.85 283	13.67 239	19.71 265	21.20 250

IGEV_Zeroshot_test	9.84 243	4.19 154	14.24 295	14.55 263	3.97 213	6.77 222	8.88 253	13.23 245	2.33 205	12.89 227	11.00 245	14.00 217	2.57 199	0.78 174	6.41 168	9.61 263	9.97 223	4.56 190	16.98 228	8.01 251	11.37 246	9.81 251	1.26 179	2.77 216	20.84 282	13.68 240	19.70 264	21.20 250

PA-Net	9.95 244	17.79 292	13.14 288	4.86 202	11.72 275	5.03 205	11.63 269	13.76 250	10.83 268	7.45 160	5.67 179	9.12 164	8.54 257	9.52 287	10.98 263	6.60 211	3.46 94	6.66 237	7.76 144	6.80 233	4.83 121	9.05 236	2.30 231	5.54 255	11.20 220	23.05 301	8.19 153	33.08 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 245	9.13 261	9.31 260	6.66 222	6.18 237	5.15 206	3.99 216	12.65 236	7.21 253	14.91 263	8.82 220	11.82 186	4.37 231	3.00 239	11.71 271	9.00 250	9.29 205	7.48 250	12.90 195	7.01 237	13.16 267	11.18 274	4.88 265	7.81 273	19.45 275	19.58 281	14.82 238	20.54 248

CASS	10.12 246	5.79 227	5.47 230	7.96 230	5.68 232	8.59 236	5.39 227	16.39 268	5.43 242	21.03 298	10.04 235	14.11 220	3.94 223	0.77 171	8.68 227	6.97 219	15.85 274	6.06 227	24.19 268	6.68 231	12.18 256	10.22 262	2.57 239	2.37 210	16.93 262	11.40 218	17.21 254	21.46 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 247	8.77 257	7.25 248	9.61 239	10.25 264	9.82 242	10.40 261	10.44 202	14.05 279	2.32 84	13.76 267	15.72 230	12.69 272	4.10 254	11.13 265	5.74 195	7.76 180	10.24 272	13.60 200	6.21 222	6.74 172	6.62 183	6.26 280	3.79 240	13.26 242	17.07 265	21.78 275	15.57 218

Abc-Net	10.18 247	8.77 257	7.25 248	9.61 239	10.25 264	9.82 242	10.40 261	10.44 202	14.05 279	2.32 84	13.76 267	15.72 230	12.69 272	4.10 254	11.13 265	5.74 195	7.76 180	10.24 272	13.60 200	6.21 222	6.74 172	6.62 183	6.26 280	3.79 240	13.26 242	17.07 265	21.78 275	15.57 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 249	8.45 253	3.50 184	23.52 290	22.01 299	19.33 280	17.38 285	8.53 163	3.15 219	6.28 140	8.15 215	7.27 144	0.49 73	45.27 320	5.89 144	4.08 125	7.49 177	5.36 213	10.11 168	5.48 210	9.04 210	6.61 182	14.31 303	0.77 126	11.67 226	6.19 177	7.72 150	8.93 167

HSM-Net_RVC	10.31 250	5.58 226	6.64 241	12.79 258	7.83 248	8.37 235	2.17 199	12.08 228	4.75 235	14.71 261	13.23 262	25.19 269	12.41 271	1.01 190	7.46 199	5.69 192	9.68 218	5.80 220	12.33 193	5.37 208	8.78 205	8.95 234	3.34 248	7.42 267	16.51 260	19.09 276	21.38 274	19.75 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 251	10.03 265	7.04 247	7.18 227	5.54 231	10.26 248	10.81 264	14.24 254	19.32 293	14.16 253	15.22 277	14.41 222	4.88 234	4.92 264	8.29 220	7.34 226	9.11 203	6.50 233	15.94 220	6.52 227	12.93 265	10.39 265	5.04 268	4.34 245	12.79 236	15.31 256	12.40 218	18.55 232

FCDSN-DC	11.37 252	11.42 273	11.08 274	12.74 257	10.46 267	10.13 245	13.47 276	14.12 253	2.60 212	14.56 259	1.86 121	7.49 147	2.11 173	4.52 261	18.19 311	16.02 314	19.95 294	17.16 308	12.89 194	8.51 256	16.38 285	9.96 255	3.61 254	17.93 304	12.17 231	13.27 235	11.29 207	13.14 201
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	11.45 253	4.75 190	12.72 283	13.00 260	3.08 204	15.95 269	7.30 239	11.65 223	5.18 238	15.56 273	10.86 244	18.28 252	3.46 214	0.50 133	9.21 234	10.61 281	12.90 253	9.82 269	25.14 270	8.72 259	10.57 229	8.99 235	1.17 172	4.04 243	18.39 267	21.60 291	13.33 229	32.44 287

Anonymous3	11.53 254	7.69 251	3.27 176	1.73 155	2.85 199	7.82 230	5.00 224	14.29 257	10.32 266	14.16 253	4.86 166	24.64 267	5.75 242	1.19 198	17.24 309	14.45 307	17.03 281	12.98 293	29.47 277	10.30 272	19.88 305	20.00 314	2.84 240	2.89 222	14.98 253	13.96 247	18.36 260	13.25 202

FSD	11.55 255	7.33 243	6.85 243	8.15 231	7.73 247	6.77 222	11.80 271	20.54 282	1.03 132	17.94 285	5.82 184	15.64 228	2.71 201	11.02 292	12.10 273	14.02 305	20.33 295	9.11 260	16.37 224	7.81 249	22.11 310	11.31 275	3.34 248	7.17 264	16.74 261	11.76 223	17.63 257	18.86 235

XPNet_ROB	11.67 256	13.20 281	6.63 240	6.03 217	7.57 246	9.37 239	7.79 242	5.83 116	8.72 261	8.51 171	13.75 266	49.51 300	3.49 217	3.24 247	10.60 257	7.51 231	19.13 289	6.96 242	14.33 206	6.24 224	11.17 240	15.75 302	3.65 255	4.83 251	9.30 204	11.04 216	31.52 296	19.58 241

GwcNet-ADL	12.05 257	11.91 276	9.54 261	18.75 276	10.20 263	12.14 256	6.27 235	13.65 249	5.02 237	12.11 217	17.59 287	29.93 275	9.22 261	4.00 253	8.92 230	9.34 255	13.38 257	6.69 238	23.76 266	9.21 262	9.40 214	10.34 264	6.62 283	6.01 260	14.99 254	18.15 270	11.36 209	16.95 227

NOSS_ROB	12.25 258	9.52 264	5.01 225	12.85 259	10.79 269	10.64 250	6.79 236	21.16 285	5.63 244	11.90 215	7.79 212	9.69 168	7.49 255	12.87 296	13.04 284	11.80 290	15.65 272	12.11 288	14.27 205	8.78 261	17.59 291	10.04 258	5.16 271	10.72 285	21.20 285	15.54 258	23.28 281	19.43 239

PSMNet-ADL	12.39 259	8.76 256	8.74 256	10.89 246	9.42 258	10.75 251	8.02 244	14.92 261	7.72 257	22.73 303	14.98 276	26.26 271	26.16 287	2.48 227	10.16 254	9.33 254	11.52 242	6.30 230	25.52 271	10.03 270	11.60 250	8.36 222	6.21 278	4.37 247	13.15 241	14.31 248	22.08 278	9.86 175

NaN_ROB	12.48 260	8.41 252	8.83 257	10.77 245	16.22 287	6.08 217	4.38 220	22.86 288	8.85 262	19.93 296	9.44 229	47.25 297	9.13 260	4.11 256	9.34 240	5.76 197	6.80 159	6.17 228	12.06 189	7.16 242	5.46 141	5.12 161	3.04 244	9.64 278	20.81 281	17.39 267	20.34 269	31.73 286

RGC	12.52 261	11.48 274	13.33 290	12.10 255	11.73 276	14.58 265	6.96 238	14.26 255	16.09 286	7.33 158	19.17 296	17.09 243	21.08 280	7.05 282	13.55 287	8.10 239	9.45 213	7.13 245	14.73 212	7.59 248	8.75 203	7.63 199	5.32 273	6.63 263	15.73 257	20.65 288	20.04 267	20.44 246

iResNet	12.61 262	6.71 239	7.79 252	11.09 249	9.16 256	16.35 272	6.20 234	16.82 270	6.96 251	9.88 182	11.60 252	36.53 282	36.96 309	0.60 147	11.02 264	7.50 230	11.26 241	8.35 256	30.61 282	8.24 255	8.37 200	7.68 201	2.25 228	10.72 285	12.41 233	13.01 233	15.81 245	16.57 226

FADNet_RVC	12.83 263	9.18 262	6.00 237	17.32 273	8.43 251	6.02 216	5.16 226	16.68 269	6.01 246	18.67 289	14.01 270	24.78 268	19.64 278	5.79 273	14.83 294	6.97 219	15.41 271	11.47 284	34.21 294	10.48 274	12.80 264	16.02 303	2.14 223	7.31 265	10.14 214	18.66 273	10.33 193	18.00 230

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 264	6.48 235	14.29 297	11.47 252	8.54 253	23.20 289	13.19 274	13.63 248	8.04 259	17.21 283	10.63 241	17.65 249	3.63 222	0.60 147	9.93 248	12.28 295	13.21 256	7.85 254	43.19 305	5.88 215	10.83 234	8.16 217	1.16 170	2.87 219	18.97 270	19.48 280	15.95 247	31.05 284

dad	13.38 265	7.58 250	1.49 131	31.22 296	8.43 251	16.14 271	21.04 296	25.65 296	1.53 173	24.43 306	1.06 95	37.14 283	11.36 268	1.70 217	8.35 221	5.36 183	22.07 307	3.72 157	32.83 289	2.57 156	13.11 266	3.50 104	2.20 224	4.41 248	12.90 238	4.07 142	33.22 300	24.21 264

DAS	14.01 266	7.50 246	4.63 217	15.17 265	9.04 254	12.00 254	8.70 250	16.36 266	14.09 281	7.12 154	17.14 285	37.20 284	13.71 274	0.98 186	10.73 259	9.30 252	20.85 298	10.44 274	21.80 257	14.68 291	12.26 258	14.17 292	3.43 251	12.61 290	19.28 272	16.51 260	20.40 270	28.09 279

SepStereo	14.01 266	7.50 246	4.63 217	15.17 265	9.04 254	12.00 254	8.70 250	16.36 266	14.09 281	7.12 154	17.14 285	37.20 284	13.71 274	0.98 186	10.73 259	9.30 252	20.85 298	10.44 274	21.80 257	14.68 291	12.26 258	14.17 292	3.43 251	12.61 290	19.28 272	16.51 260	20.40 270	28.09 279

HBP-ISP	14.42 268	10.82 270	12.34 279	22.60 286	14.88 285	14.98 267	15.15 280	20.50 281	4.48 234	16.38 279	10.15 236	17.25 247	1.84 151	19.47 308	11.57 269	13.28 302	14.29 262	9.08 259	11.15 181	9.30 265	17.96 295	15.05 297	5.03 267	12.00 288	20.48 280	22.38 299	22.99 280	24.00 262

DDVS	15.10 269	11.04 272	13.88 294	10.28 244	9.99 260	14.56 264	8.32 246	20.54 282	12.80 274	12.69 222	28.28 317	42.28 289	27.73 291	5.35 269	12.91 282	11.70 286	14.06 261	9.42 264	26.47 272	15.17 294	11.64 251	10.93 271	4.50 259	6.28 262	12.04 228	11.56 220	19.60 263	23.71 261

ccs_rob	15.15 270	14.72 285	7.44 251	22.32 285	9.33 257	22.95 287	17.29 284	14.27 256	5.28 239	14.81 262	23.21 307	55.94 309	30.81 295	5.40 270	12.59 277	10.12 277	11.59 243	9.34 263	19.31 244	11.79 281	13.71 270	11.01 272	5.04 268	5.61 256	12.12 230	12.86 232	12.00 214	18.08 231

ITSA-stereo	15.36 271	11.88 275	7.27 250	26.81 293	13.63 282	10.18 246	8.62 249	20.49 280	10.58 267	21.85 301	16.53 282	31.24 276	30.96 296	9.01 284	11.99 272	9.60 262	15.24 270	9.66 266	23.63 265	6.47 225	10.73 232	10.52 267	5.87 275	7.73 271	21.08 284	19.76 283	15.91 246	27.42 276

CBMV_ROB	15.45 272	8.52 254	10.06 265	22.29 284	17.04 289	16.35 272	11.36 268	19.65 274	5.48 243	14.50 258	9.14 223	31.73 277	16.37 277	10.55 290	10.08 252	7.96 236	15.06 268	7.46 249	19.43 247	21.06 309	13.40 268	6.45 179	6.05 277	8.81 276	21.63 288	24.29 304	29.88 291	32.55 289

CBMV	15.50 273	10.69 269	8.40 254	16.02 270	11.11 272	12.89 258	4.24 217	21.34 286	15.36 284	19.49 295	7.06 200	28.50 273	9.40 262	6.42 278	13.21 285	12.10 293	15.07 269	12.37 291	16.04 221	9.27 264	15.69 281	9.92 253	4.30 258	15.37 295	22.30 289	18.82 275	39.12 310	44.05 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 274	18.32 293	10.45 268	10.22 243	10.00 261	17.62 276	10.32 260	11.67 224	16.15 287	13.58 244	18.48 294	59.62 313	7.63 256	5.28 265	16.96 307	8.57 246	19.42 291	13.90 297	17.46 233	9.65 268	15.04 275	14.91 296	4.56 260	7.33 266	11.88 227	19.34 277	34.58 304	24.50 266

ETE_ROB	15.85 275	17.19 290	6.97 246	12.39 256	10.54 268	16.82 275	8.40 247	10.76 211	13.32 277	11.19 208	18.44 293	58.51 310	6.50 251	6.01 274	12.65 278	9.41 256	23.07 309	9.86 270	20.40 252	10.14 271	15.50 280	13.68 289	5.13 270	7.65 269	14.90 252	21.29 289	42.78 316	24.50 266

SFCPSM	16.40 276	13.16 279	8.61 255	16.26 271	11.35 273	16.02 270	10.72 263	18.80 273	13.84 278	13.17 232	20.92 301	35.30 279	37.96 311	6.05 275	10.85 261	9.55 261	12.68 251	9.16 261	36.45 297	20.65 308	13.76 271	12.33 282	7.58 286	5.97 259	19.12 271	19.85 284	16.70 252	26.05 272

DCVSM-stereo	16.53 277	10.58 267	9.66 262	18.85 277	10.83 270	26.03 291	13.81 277	20.34 279	13.17 276	15.98 275	18.12 291	49.21 299	31.19 297	4.73 263	9.00 231	9.87 266	13.12 255	7.11 244	28.30 273	16.44 299	11.28 244	10.72 269	19.15 310	8.36 275	12.89 237	14.92 254	18.66 261	24.08 263

SHD	16.57 278	6.93 240	12.56 281	13.09 261	12.68 279	10.19 247	8.95 255	23.05 290	17.16 289	19.45 294	15.91 278	18.72 255	31.71 299	6.26 276	15.16 298	11.59 284	17.18 283	10.05 271	33.55 291	11.88 282	15.80 282	14.38 294	3.97 257	10.59 283	20.10 278	22.14 296	21.26 273	43.14 307

RTS	16.64 279	7.53 248	6.93 244	8.17 232	7.37 244	22.56 284	10.89 265	19.94 275	22.55 299	7.08 151	10.54 237	16.42 235	10.00 264	5.31 267	12.77 279	11.76 287	20.70 296	10.48 276	37.62 299	17.58 300	15.87 283	12.66 284	4.67 261	9.96 279	26.64 298	33.09 324	26.24 287	54.03 325

RTSA	16.64 279	7.53 248	6.93 244	8.17 232	7.37 244	22.56 284	10.89 265	19.94 275	22.55 299	7.08 151	10.54 237	16.42 235	10.00 264	5.31 267	12.77 279	11.76 287	20.70 296	10.48 276	37.62 299	17.58 300	15.87 283	12.66 284	4.67 261	9.96 279	26.64 298	33.09 324	26.24 287	54.03 325

FC-DCNN	16.94 281	19.98 297	17.50 307	30.21 295	19.17 294	26.56 292	24.08 302	25.48 295	6.76 250	19.19 291	6.28 189	18.52 254	4.41 232	11.03 293	15.54 303	14.98 311	21.04 301	14.06 298	18.07 236	9.67 269	19.16 303	9.99 256	4.83 263	16.43 300	23.36 292	16.73 262	22.02 277	22.31 253

AnyNet_C32	17.17 282	8.67 255	9.73 263	10.14 242	10.45 266	14.52 263	11.69 270	22.97 289	22.78 301	18.32 287	22.52 305	23.72 262	10.02 266	9.41 286	17.12 308	14.49 308	23.62 311	17.24 309	30.57 281	11.59 278	24.77 315	23.05 321	8.94 288	14.39 293	17.12 263	21.73 292	17.43 256	26.54 273

pmcnn	17.48 283	12.24 277	5.49 231	16.43 272	12.67 278	20.37 281	13.45 275	15.73 263	6.53 247	9.33 179	16.08 279	36.41 281	31.77 300	1.19 198	10.64 258	11.94 292	17.58 284	11.13 282	33.67 292	13.41 287	18.13 296	11.69 277	10.16 291	10.62 284	20.15 279	17.79 268	41.23 314	46.08 312

FC-DCNN v2	17.61 284	20.56 299	17.94 308	31.78 297	19.76 296	27.51 293	24.30 303	26.84 299	7.41 254	19.43 293	6.75 193	19.23 256	5.90 244	11.12 294	15.60 304	14.94 310	21.03 300	13.86 296	18.35 240	9.62 267	19.21 304	9.93 254	4.85 264	16.40 299	25.95 297	18.11 269	24.75 283	24.42 265

GANetREF_RVC	17.96 285	13.78 282	16.85 303	13.13 262	10.91 271	12.94 259	11.29 267	33.74 307	20.83 295	27.66 313	6.09 186	50.53 303	26.27 288	3.04 241	15.18 299	7.13 222	11.68 244	10.53 279	31.57 286	10.46 273	18.21 297	9.24 237	8.91 287	18.25 305	23.10 291	15.87 259	29.33 290	28.45 281
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
PWC_ROB	18.14 286	12.26 278	12.99 286	8.59 236	12.83 281	10.82 252	17.67 288	17.38 271	31.50 318	8.59 173	16.91 283	21.14 260	53.99 331	6.59 279	13.63 288	10.19 279	23.63 312	13.26 294	37.72 301	14.50 289	19.05 302	14.89 295	3.38 250	15.79 296	14.66 250	13.71 243	19.36 262	44.89 310

ADCMid	18.65 287	13.18 280	12.39 280	11.76 253	14.19 283	18.49 279	14.99 279	26.29 298	26.32 305	12.79 224	16.33 281	36.18 280	23.39 283	7.98 283	15.52 302	12.49 297	21.07 302	12.21 289	38.30 303	12.13 285	20.69 306	18.31 309	12.50 299	10.20 282	22.89 290	20.15 286	20.27 268	32.52 288

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 288	10.58 267	13.21 289	21.10 282	12.82 280	17.68 277	22.41 299	14.66 258	9.25 263	11.76 214	19.72 299	78.32 343	24.76 284	20.31 310	11.52 268	9.88 268	26.15 313	16.66 306	32.71 288	11.68 279	16.68 288	13.08 287	5.93 276	8.18 274	19.39 274	16.85 263	17.65 258	27.14 275

ADCPNet	19.39 289	13.87 283	11.68 277	15.69 269	17.32 290	15.71 268	16.26 283	23.07 291	20.67 294	18.57 288	18.76 295	20.18 257	29.47 293	10.00 288	14.34 291	14.05 306	18.99 288	11.55 285	34.43 295	20.26 307	20.72 307	18.42 310	11.08 295	16.03 297	25.16 295	27.30 310	25.24 284	34.64 291

CSAN	20.20 290	25.94 305	18.99 312	19.75 279	16.53 288	14.47 262	8.99 256	25.29 294	28.05 309	34.09 321	13.71 265	50.93 304	26.34 289	4.65 262	12.99 283	8.24 242	13.54 258	11.67 286	22.32 262	16.30 298	15.15 277	10.21 261	6.23 279	17.35 302	26.80 300	25.06 305	34.30 302	37.46 293

MDST_ROB	20.31 291	32.64 314	11.05 273	48.15 315	25.03 303	40.35 311	19.18 293	18.66 272	11.72 270	16.23 277	7.89 214	29.18 274	38.42 312	1.31 206	9.90 247	5.45 186	10.74 229	4.30 184	14.90 214	6.70 232	11.78 252	5.78 174	6.44 282	8.89 277	40.87 323	31.29 321	52.88 327	38.56 295

ACV-stereo	21.00 292	16.71 288	10.82 272	22.70 287	12.30 277	32.34 300	20.96 295	20.12 278	17.44 290	17.02 282	18.16 292	24.42 265	40.56 317	5.62 272	14.22 290	15.37 312	29.61 316	12.36 290	61.69 326	28.65 319	22.28 312	15.15 298	23.10 320	12.11 289	13.07 240	14.86 252	19.87 266	25.61 271

CC-Net-ROB	21.26 293	37.17 318	18.21 310	53.24 318	41.87 317	43.35 315	32.25 308	28.26 301	7.15 252	35.79 322	8.18 216	67.30 332	6.82 252	17.02 304	9.70 245	3.67 104	10.84 231	8.97 258	38.52 304	7.29 245	6.46 165	4.21 128	12.31 298	2.88 220	17.19 264	13.90 246	13.06 225	28.51 282

SGM-ForestM	21.76 294	26.76 309	12.74 285	38.92 304	21.53 298	35.95 306	23.82 300	28.41 303	16.51 288	14.11 251	18.08 290	50.37 302	31.58 298	3.29 250	9.31 237	5.58 190	14.41 263	6.57 236	28.33 274	7.58 247	12.09 255	4.33 133	5.42 274	9.98 281	40.14 322	30.48 318	50.62 322	40.54 298

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 295	20.71 300	11.36 276	29.18 294	18.08 292	22.91 286	18.43 291	37.55 317	24.02 303	32.04 319	14.86 275	46.12 296	35.56 305	14.85 303	15.04 297	10.88 282	10.38 225	7.76 253	33.34 290	8.77 260	15.08 276	15.67 301	15.43 305	13.32 292	31.89 307	26.93 309	32.93 299	31.67 285

DDUNet	22.09 296	28.93 312	10.71 269	44.13 311	38.12 315	44.55 318	45.65 319	10.93 214	12.67 273	9.01 177	19.31 297	20.40 258	4.73 233	90.87 335	15.39 301	11.80 290	19.61 292	9.59 265	29.64 278	11.01 277	17.32 289	15.62 300	18.79 309	6.18 261	13.56 244	14.63 251	15.99 250	17.27 228

SGM_RVC	22.30 297	26.60 308	13.45 291	40.22 307	26.52 306	36.56 307	24.02 301	27.37 300	17.51 291	17.98 286	18.03 288	43.52 292	37.60 310	2.18 225	9.83 246	5.94 202	13.03 254	6.93 241	30.45 280	8.54 257	12.39 261	4.12 126	5.16 271	11.77 287	36.42 317	27.38 311	52.67 326	45.94 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 298	14.10 284	18.12 309	36.51 301	36.45 311	28.44 294	18.28 289	23.24 292	12.64 272	19.19 291	29.53 320	34.98 278	34.03 304	13.01 298	15.02 295	12.25 294	18.18 286	19.93 313	34.98 296	19.35 305	17.89 294	12.07 280	13.56 300	16.39 298	18.75 269	22.16 297	29.92 292	42.72 304

FBW_ROB	22.68 299	25.59 304	17.06 304	42.36 309	25.78 304	32.64 301	18.79 292	14.74 260	11.55 269	14.37 256	14.63 274	43.96 293	27.95 292	19.91 309	12.86 281	7.21 224	19.18 290	10.97 281	50.42 316	7.16 242	14.33 274	8.94 233	19.37 311	27.40 321	19.63 277	19.58 281	32.74 298	53.34 323

UDG	23.27 300	29.32 313	11.18 275	43.83 310	40.37 316	44.05 316	50.45 323	13.10 243	13.02 275	14.19 255	22.69 306	21.71 261	5.53 240	87.32 333	14.53 293	9.94 271	21.35 304	14.28 299	31.51 285	11.75 280	18.79 300	19.17 312	14.52 304	7.66 270	16.22 259	18.20 271	17.11 253	16.42 225

XQC	23.79 301	26.07 306	15.10 300	32.24 298	23.60 301	33.61 303	31.06 307	36.95 315	28.94 312	28.36 314	13.76 267	41.71 288	22.97 282	18.81 307	15.02 295	11.76 287	14.98 267	11.67 286	32.12 287	15.72 297	17.84 293	17.68 308	11.06 294	14.53 294	30.59 306	25.39 307	42.82 317	27.90 278

SANet	26.20 302	17.46 291	19.39 314	23.31 288	19.54 295	30.21 298	17.62 287	34.21 310	29.84 315	16.57 280	29.14 319	78.44 344	41.28 318	17.70 306	14.47 292	9.87 266	21.24 303	16.39 304	30.80 283	14.78 293	18.51 298	16.48 306	28.56 323	18.55 307	32.02 308	26.21 308	36.14 307	48.65 315

G-Net	26.39 303	20.83 301	18.69 311	18.14 274	16.15 286	35.72 305	15.59 281	28.39 302	32.97 322	27.04 312	33.44 326	63.95 323	25.70 286	6.89 281	17.98 310	16.18 315	23.13 310	17.60 310	44.66 310	34.02 328	25.13 316	20.14 315	11.41 296	16.88 301	27.61 302	29.30 316	42.48 315	42.59 303

ADCS	26.80 304	19.40 294	15.99 301	21.47 283	20.26 297	22.98 288	18.29 290	35.82 311	32.21 319	16.06 276	26.49 310	45.49 294	36.28 307	13.17 299	20.46 316	19.03 318	30.07 317	22.20 316	48.35 313	27.42 317	35.57 327	28.75 328	13.83 301	20.87 313	29.72 305	30.23 317	30.90 295	42.38 302

S-Stereo	27.72 305	17.16 289	13.86 293	39.92 306	37.96 314	40.17 310	37.41 312	22.71 287	22.92 302	17.38 284	45.47 329	52.74 306	36.13 306	14.44 302	15.19 300	13.69 303	19.68 293	25.76 322	37.88 302	24.35 312	16.58 286	17.35 307	54.72 332	21.07 314	19.57 276	19.47 279	23.45 282	41.49 301

DLNR_Zeroshot_test	27.74 306	81.73 351	12.63 282	100.00 362	0.86 115	2.07 161	98.97 362	12.75 237	1.01 130	13.19 235	6.22 188	12.59 199	2.29 186	24.24 315	96.65 362	100.00 367	32.51 319	28.96 326	28.74 275	5.03 206	12.27 260	9.76 249	1.02 149	3.30 231	13.96 248	10.23 209	18.30 259	19.61 242

MeshStereo	28.39 307	28.64 311	17.49 306	49.25 316	36.94 312	38.63 308	25.84 304	34.17 309	25.10 304	21.94 302	21.87 302	55.23 307	48.16 324	4.50 260	13.52 286	12.28 295	18.04 285	11.23 283	30.39 279	14.62 290	25.20 317	20.27 317	21.38 316	18.82 308	39.99 321	31.23 320	52.09 325	49.59 316
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 308	28.11 310	16.40 302	33.64 300	25.89 305	32.81 302	27.70 306	37.42 316	22.10 297	45.99 337	28.32 318	49.91 301	32.35 301	21.67 314	23.87 321	16.93 316	13.84 260	15.41 300	53.47 317	24.58 313	22.24 311	24.24 323	11.62 297	24.71 317	33.63 310	24.09 302	37.01 308	50.20 317

DPSNet	28.84 309	15.01 286	14.59 298	24.53 292	22.59 300	32.15 299	14.89 278	20.11 277	22.50 298	8.42 170	9.93 233	89.34 360	44.91 321	5.30 266	16.79 306	17.05 317	33.42 320	28.86 325	68.85 333	19.87 306	21.86 309	20.14 315	40.60 327	25.82 320	42.58 325	28.31 314	39.91 312	50.48 318

edge stereo	29.25 310	20.44 298	19.28 313	41.04 308	37.14 313	43.08 314	39.81 313	38.54 320	21.86 296	16.30 278	39.05 328	60.91 315	36.52 308	25.09 316	13.84 289	13.95 304	26.34 314	15.54 301	44.48 309	19.15 304	18.84 301	16.15 304	21.96 318	17.87 303	27.90 303	22.43 300	39.03 309	53.23 322

AnyNet_C01	29.84 311	19.89 296	14.82 299	20.44 281	24.83 302	21.98 283	21.35 297	35.82 311	38.87 330	21.30 300	27.69 316	49.03 298	34.01 303	14.21 301	25.95 323	21.84 324	38.69 327	34.70 331	58.02 322	30.27 321	38.97 333	31.02 332	21.95 317	20.80 312	34.15 313	28.69 315	32.34 297	44.08 309

LE_ROB	30.18 312	25.29 303	22.53 317	44.68 312	47.30 324	42.05 313	47.63 320	37.72 318	26.38 306	14.44 257	27.01 312	63.45 321	53.67 330	2.76 235	9.16 233	5.54 189	11.17 239	7.21 246	33.90 293	14.21 288	15.25 279	10.29 263	10.82 293	29.62 326	43.65 327	41.44 332	61.77 335	65.95 344

DGSMNet	31.95 313	26.17 307	20.72 316	37.26 302	28.74 308	34.52 304	34.10 309	24.17 293	19.22 292	24.54 307	49.93 334	45.93 295	27.51 290	21.47 313	22.14 317	20.16 321	51.49 337	29.68 328	61.18 325	33.45 327	39.09 334	39.36 342	24.02 321	29.07 325	25.54 296	24.21 303	30.84 294	38.20 294

SQANet	32.80 314	51.98 326	17.38 305	71.36 330	50.98 326	73.19 332	74.73 330	25.86 297	12.19 271	32.41 320	14.38 272	59.07 311	14.65 276	90.80 334	9.98 249	6.17 204	17.16 282	15.73 302	43.94 307	12.07 284	9.77 219	8.88 232	57.35 333	7.60 268	21.20 285	20.05 285	25.86 286	40.75 300

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 315	37.24 319	37.63 327	47.28 314	27.52 307	29.08 296	26.75 305	50.43 331	47.48 334	40.30 328	26.00 309	38.55 287	32.85 302	28.45 318	32.67 328	26.35 327	15.78 273	21.22 315	61.04 324	33.35 326	22.55 313	27.54 327	26.33 322	35.86 331	34.90 314	22.12 295	28.39 289	40.68 299

STTRV1_RVC	33.64 316	19.69 295	10.23 267	32.93 299	18.42 293	28.73 295	21.65 298	30.21 304	29.18 313	24.35 305	21.99 303	42.54 290	40.31 316	46.58 321	29.61 327	10.10 276	57.30 343	13.57 295	63.91 327	28.69 320	58.70 353	19.89 313	42.33 328	41.61 332	24.70 293	55.51 347	34.55 303	61.08 331

STStereo	33.82 317	46.03 323	33.92 324	62.03 327	49.51 325	54.29 322	44.39 317	36.14 313	32.39 320	25.36 309	27.16 313	63.64 322	51.30 328	11.18 295	12.51 274	7.64 233	16.36 280	8.19 255	46.40 311	15.25 295	17.50 290	15.24 299	9.85 290	23.07 315	49.16 330	40.60 331	62.23 336	51.79 321

MANE	35.56 318	36.32 317	30.27 322	57.13 321	45.60 320	45.77 319	44.19 316	42.38 327	28.54 311	22.99 304	27.28 314	55.78 308	38.47 313	17.15 305	19.38 314	22.05 325	28.66 315	42.73 337	37.10 298	15.31 296	28.48 321	16.47 305	9.03 289	25.43 319	52.81 335	42.23 334	66.17 342	62.49 336

PVD	36.94 319	35.53 315	20.19 315	46.53 313	34.00 310	49.81 320	37.38 311	39.85 324	38.08 329	15.29 271	27.60 315	51.81 305	50.55 326	49.21 322	16.55 305	15.85 313	37.91 326	22.29 317	49.12 315	26.18 314	37.77 328	38.78 341	19.75 313	24.11 316	43.49 326	58.18 348	46.46 320	65.23 341

BEATNet-Init1	37.96 320	44.56 321	27.41 321	61.43 325	43.01 318	54.12 321	44.65 318	41.12 326	30.83 317	31.66 318	22.08 304	61.84 319	55.93 334	12.97 297	24.90 322	21.55 323	21.99 306	16.73 307	57.95 321	30.86 324	27.04 320	21.23 319	18.58 308	28.82 324	49.15 329	37.94 328	73.47 353	62.96 337

SAMSARA	38.30 321	15.47 287	38.14 328	18.86 278	17.33 291	18.42 278	17.45 286	44.16 328	36.06 327	28.66 316	18.06 289	28.26 272	47.25 323	13.90 300	27.47 325	29.04 329	22.15 308	25.56 321	46.84 312	26.27 315	47.87 346	51.36 352	6.64 284	28.47 323	96.29 364	97.75 364	95.23 364	91.23 362

ELAS	38.52 322	44.92 322	35.73 325	58.67 324	45.67 321	54.34 323	49.79 322	39.79 323	30.51 316	25.44 310	30.07 323	65.85 330	41.53 319	20.67 311	22.24 318	19.55 319	34.81 322	22.44 318	44.42 308	23.13 310	34.09 325	25.77 324	19.79 314	30.94 328	52.44 334	42.30 335	63.40 338	61.61 333
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 323	44.08 320	36.14 326	58.34 323	44.80 319	56.14 325	49.04 321	39.16 321	28.27 310	25.76 311	32.54 325	72.51 338	41.64 320	21.11 312	22.30 319	19.61 320	35.30 324	23.00 319	43.53 306	23.57 311	35.09 326	26.25 325	19.66 312	32.53 329	49.82 331	40.38 330	64.26 339	60.37 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 324	49.92 325	23.96 319	64.91 328	46.52 322	59.62 327	70.39 329	31.47 306	26.91 308	20.82 297	19.96 300	67.89 333	48.82 325	93.71 337	18.90 313	20.26 322	49.49 336	34.84 332	69.36 335	28.05 318	25.61 318	21.10 318	20.01 315	20.31 310	28.35 304	19.38 278	35.57 306	56.98 328

LSM0	41.44 325	24.61 302	12.72 283	39.36 305	29.64 309	40.63 312	36.02 310	50.44 332	34.27 325	45.33 334	46.68 330	62.96 320	54.33 332	10.70 291	82.82 356	89.58 359	35.18 323	23.00 319	69.90 336	35.16 329	44.19 340	35.05 336	17.16 307	25.30 318	38.79 319	32.56 322	51.88 324	50.73 319

otaku	41.47 326	59.93 331	23.77 318	85.43 346	70.24 335	84.12 348	93.39 351	37.75 319	32.63 321	39.34 327	19.49 298	59.42 312	25.11 285	95.21 338	19.99 315	11.68 285	18.98 287	16.34 303	64.80 329	27.36 316	13.65 269	10.63 268	58.26 334	19.35 309	33.80 311	22.23 298	34.11 301	42.76 305

Ntro	43.91 327	60.52 333	25.10 320	85.23 345	71.11 336	83.99 346	93.99 352	47.62 329	36.91 328	40.53 329	31.94 324	64.60 325	21.97 281	95.55 340	22.72 320	12.49 297	21.79 305	16.54 305	65.59 330	31.28 325	15.15 277	11.03 273	59.53 335	20.73 311	36.26 316	30.56 319	39.66 311	43.06 306

ACVNet-4b	45.05 328	60.08 332	30.77 323	90.02 353	75.84 345	84.32 349	96.58 358	33.86 308	33.30 323	41.42 332	17.10 284	79.70 346	30.67 294	96.27 345	28.98 326	27.35 328	31.43 318	19.93 313	54.55 318	37.33 330	11.23 243	9.86 252	62.73 343	18.46 306	35.28 315	28.09 313	40.93 313	40.39 297

AMNet	47.82 329	49.81 324	47.75 332	49.90 317	46.59 323	58.94 326	54.48 324	20.74 284	35.99 326	31.17 317	68.62 343	69.95 335	11.91 269	54.47 325	44.89 332	55.58 344	56.46 342	57.26 351	48.53 314	48.42 332	57.22 352	47.88 348	10.80 292	47.38 334	44.55 328	51.78 343	57.59 331	62.43 335

ACVNet_1	48.34 330	63.93 334	38.22 329	86.47 348	72.30 338	85.13 351	94.95 354	58.28 337	29.71 314	43.49 333	48.57 332	65.41 328	56.74 335	95.77 341	26.81 324	14.51 309	35.45 325	27.56 323	56.62 319	30.44 322	25.82 319	18.59 311	63.35 344	28.26 322	42.57 324	25.15 306	35.26 305	35.90 292

MonStereo1	51.18 331	58.34 330	38.73 330	78.42 332	72.14 337	70.33 331	82.77 334	56.41 336	40.69 331	60.02 344	69.07 344	78.14 342	57.29 337	97.30 356	18.25 312	10.99 283	39.04 328	34.08 329	56.87 320	30.81 323	33.37 323	23.16 322	85.01 356	30.41 327	34.09 312	21.43 290	50.46 321	54.22 327

RainbowNet	53.63 332	66.91 335	44.07 331	91.23 354	74.92 343	90.37 358	95.07 355	39.32 322	33.34 324	45.45 335	29.92 321	71.99 337	56.83 336	96.98 353	68.70 344	46.94 338	34.42 321	29.67 327	77.69 347	55.56 338	21.47 308	14.04 291	64.62 345	33.19 330	39.92 320	32.77 323	44.50 318	48.08 314

MADNet+	53.95 333	35.82 316	65.49 350	55.03 320	52.23 327	44.42 317	40.28 315	60.67 339	51.63 336	54.06 339	38.36 327	76.38 341	64.35 339	32.92 319	60.20 341	48.58 340	53.78 340	50.30 342	69.19 334	51.45 334	47.07 344	40.09 343	52.15 331	46.49 333	75.06 355	69.31 354	57.65 332	63.58 339

JetBlue	56.35 334	54.44 327	61.38 345	61.95 326	57.67 330	61.95 328	60.94 326	51.18 333	73.59 347	45.81 336	26.60 311	88.52 357	40.01 315	51.49 323	43.77 331	43.40 336	60.04 347	52.20 346	59.95 323	50.68 333	52.42 348	57.10 353	68.83 347	54.93 342	53.92 336	44.48 337	72.22 349	72.13 349

SPS-STEREO	56.37 335	55.26 328	52.00 336	54.83 319	53.74 328	62.64 329	54.55 325	36.65 314	52.61 337	41.02 330	72.82 349	68.83 334	51.37 329	54.23 324	54.01 336	56.16 346	65.48 352	61.21 354	67.80 332	65.19 347	71.89 359	61.36 357	22.00 319	53.23 340	52.28 333	54.66 346	64.70 340	61.46 332
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 336	55.60 329	53.01 339	57.87 322	54.17 329	66.57 330	61.59 327	40.71 325	45.76 333	41.21 331	73.61 350	65.02 326	54.97 333	55.73 327	54.11 339	55.49 343	65.18 351	59.21 353	64.31 328	60.11 343	65.62 355	58.39 354	28.82 324	49.97 336	51.62 332	52.77 344	67.11 343	64.35 340

ACVNet_2	58.27 337	74.04 337	56.98 342	88.59 350	81.05 348	87.05 355	96.06 356	66.05 341	43.49 332	52.82 338	46.78 331	78.54 345	69.96 342	96.60 346	50.76 335	40.75 333	40.15 329	28.24 324	76.92 344	42.75 331	31.31 322	21.70 320	61.62 336	53.19 339	55.03 337	28.06 312	51.48 323	53.37 324

IMH-64-1	60.28 338	74.69 338	50.42 333	80.31 334	73.97 340	79.70 338	84.33 336	77.04 345	64.71 340	37.08 323	59.46 336	61.44 316	80.06 353	96.76 350	49.65 333	41.24 334	48.02 333	35.18 333	71.95 337	54.63 336	37.85 329	30.42 330	61.88 337	50.63 337	66.91 345	36.03 326	57.39 329	65.70 342

IMH-64	60.28 338	74.69 338	50.42 333	80.31 334	73.97 340	79.70 338	84.33 336	77.04 345	64.71 340	37.08 323	59.46 336	61.44 316	80.06 353	96.76 350	49.65 333	41.24 334	48.02 333	35.18 333	71.95 337	54.63 336	37.85 329	30.42 330	61.88 337	50.63 337	66.91 345	36.03 326	57.39 329	65.70 342

WAO-7	61.44 340	71.70 336	62.21 347	65.81 329	69.25 333	55.85 324	62.17 328	81.48 352	77.86 352	59.25 343	69.56 345	65.46 329	70.40 343	54.87 326	84.64 358	76.82 356	43.20 330	34.36 330	80.12 352	68.99 352	41.89 336	31.49 333	14.04 302	80.25 360	55.37 338	63.81 350	56.11 328	61.87 334

IMH	62.37 341	75.88 341	52.64 337	80.91 336	73.71 339	82.21 342	84.46 338	77.43 347	66.45 343	38.17 326	59.49 338	65.18 327	82.27 356	96.74 349	54.05 338	45.28 337	49.25 335	36.35 335	75.11 342	59.08 342	37.91 331	30.39 329	61.98 339	54.51 341	70.73 349	45.19 338	61.21 334	67.54 345

PSMNet_ROB	62.69 342	80.61 349	59.91 344	81.85 339	75.39 344	85.28 352	87.50 344	55.22 335	75.12 348	70.87 350	63.54 341	73.03 339	71.52 346	95.40 339	54.18 340	37.32 331	51.73 338	39.45 336	72.02 339	65.27 348	40.03 335	26.72 326	62.70 342	47.90 335	62.18 343	38.75 329	73.13 351	46.14 313

TorneroNet-64	63.19 343	75.15 340	55.88 341	82.69 341	63.23 331	74.55 333	83.40 335	60.19 338	69.74 345	56.51 341	48.87 333	86.61 353	70.59 345	96.70 347	63.73 342	51.45 341	46.73 331	46.07 338	76.66 343	58.77 341	33.57 324	34.51 335	74.14 349	55.02 343	59.06 340	48.57 341	61.16 333	72.46 350

TorneroNet	66.23 344	77.53 342	63.32 348	85.97 347	69.14 332	77.06 334	86.80 343	62.89 340	70.48 346	65.63 347	55.43 335	86.42 352	67.47 340	96.85 352	67.92 343	52.32 342	47.97 332	50.55 343	78.21 348	62.59 345	38.95 332	41.32 344	76.55 351	56.42 344	60.86 341	48.15 340	69.78 347	71.65 348

PWCK	67.12 345	90.16 361	61.80 346	92.78 357	74.34 342	85.07 350	75.96 331	74.55 344	64.36 339	71.63 351	71.49 347	81.09 347	70.46 344	70.64 330	37.90 329	37.63 332	67.71 354	46.24 339	93.61 361	64.94 346	56.13 351	41.76 345	79.34 352	69.81 352	64.94 344	41.69 333	63.04 337	63.13 338

WAO-6	67.55 346	78.30 344	59.14 343	81.25 337	79.91 347	77.57 335	86.13 342	81.41 351	68.11 344	68.43 349	70.17 346	60.57 314	84.88 357	96.09 342	78.63 354	61.94 347	52.44 339	47.97 340	67.63 331	57.85 340	55.31 350	51.06 351	49.29 330	58.07 345	71.80 350	43.75 336	67.99 344	68.15 346

LRCNet_RVC	69.01 347	78.86 346	51.62 335	95.98 360	97.20 362	94.61 361	90.00 345	72.51 343	49.01 335	99.86 364	79.80 354	96.18 364	77.08 350	97.92 360	43.52 330	32.40 330	79.98 359	65.71 356	96.30 362	73.11 353	47.12 345	37.90 339	95.96 363	64.87 348	37.53 318	21.86 294	46.23 319	40.21 296

LVE	69.55 348	79.12 347	67.17 351	92.96 358	87.79 354	82.46 343	96.73 360	83.91 355	66.42 342	72.92 352	76.51 351	61.80 318	87.71 360	97.59 359	54.04 337	47.00 339	55.01 341	53.49 347	80.57 353	61.93 344	44.39 341	38.35 340	79.72 353	70.54 354	68.62 348	46.65 339	72.75 350	51.61 320

MFMNet_re	70.53 349	82.36 352	77.16 357	78.14 331	69.48 334	83.12 345	76.90 332	52.18 334	55.55 338	54.56 340	72.65 348	73.90 340	50.72 327	65.86 328	81.62 355	83.89 358	81.27 360	78.63 359	72.62 340	68.87 351	75.27 360	74.56 359	46.78 329	60.04 346	61.18 342	66.38 351	73.44 352	87.29 361

notaker	71.38 350	78.65 345	54.69 340	84.72 344	82.95 349	82.06 341	91.48 348	87.48 359	82.07 356	60.48 345	85.97 356	70.68 336	79.79 352	96.70 347	77.03 350	61.97 348	61.31 349	49.23 341	81.82 354	67.63 350	52.22 347	46.81 346	73.73 348	68.68 351	58.07 339	51.33 342	68.53 346	71.08 347

ktn	73.77 351	79.75 348	53.00 338	81.45 338	88.63 355	78.92 336	90.62 347	90.90 361	91.37 359	57.04 342	91.77 361	64.56 324	68.03 341	97.29 355	75.00 348	65.54 350	66.33 353	56.23 350	78.86 350	65.83 349	61.55 354	59.89 356	67.39 346	66.10 349	75.18 356	60.13 349	78.23 358	82.16 358

WAO-8	73.90 352	83.69 354	72.64 354	89.62 351	89.28 357	88.99 356	92.48 349	80.57 349	77.83 350	76.08 353	62.52 339	82.88 348	72.27 347	96.23 343	77.30 351	69.40 353	59.94 345	52.15 344	77.08 345	76.97 356	46.88 342	35.80 337	62.13 340	73.39 356	75.03 353	68.35 352	77.93 356	77.76 351

Venus	73.90 352	83.69 354	72.64 354	89.67 352	89.28 357	88.99 356	92.48 349	80.57 349	77.83 350	76.08 353	62.52 339	82.88 348	72.27 347	96.23 343	77.30 351	69.40 353	59.94 345	52.15 344	77.08 345	76.97 356	46.88 342	35.80 337	62.13 340	73.39 356	75.03 353	68.35 352	77.93 356	77.76 351

UNDER WATER-64	75.67 354	81.70 350	71.33 352	91.75 355	87.21 352	85.53 353	96.64 359	83.38 353	76.42 349	79.20 356	85.55 355	86.85 354	76.63 349	97.41 357	72.40 345	55.82 345	61.54 350	55.65 349	74.02 341	53.26 335	44.03 338	50.98 350	90.58 359	73.26 355	78.01 359	80.76 359	68.27 345	84.86 359

UNDER WATER	75.88 355	84.51 357	71.98 353	92.01 356	84.19 350	85.60 354	94.87 353	80.27 348	77.93 353	76.18 355	76.67 352	88.04 355	77.89 351	97.19 354	78.13 353	63.60 349	61.10 348	55.58 348	78.49 349	56.97 339	43.63 337	47.72 347	87.87 358	76.39 359	77.17 357	78.76 357	70.88 348	85.11 360

Dean	77.48 356	83.82 356	77.11 356	97.28 361	96.37 361	97.16 362	97.23 361	85.86 357	81.96 355	88.94 359	77.88 353	89.24 359	86.33 358	98.31 362	75.93 349	66.54 352	57.80 344	57.32 352	91.12 359	80.41 359	44.18 339	32.55 334	80.01 354	75.39 358	73.99 351	53.83 345	85.46 361	59.93 329

DPSimNet_ROB	78.97 357	77.62 343	80.17 358	79.15 333	89.15 356	80.21 340	80.58 333	70.37 342	95.41 362	96.15 360	87.26 357	88.83 358	59.22 338	93.19 336	74.77 347	69.80 355	75.14 357	65.07 355	82.98 355	77.91 358	71.40 358	78.66 360	91.28 362	61.75 347	68.55 347	82.24 360	77.44 355	77.82 353

HanzoNet	79.15 358	82.61 353	63.39 349	84.63 343	87.76 353	82.84 344	90.52 346	93.48 362	91.71 360	61.49 346	89.74 359	83.24 350	86.75 359	97.92 360	73.08 346	66.32 351	74.85 355	72.80 357	87.43 356	75.21 354	70.67 357	70.02 358	75.14 350	68.22 350	77.26 358	70.29 355	79.78 359	79.93 357

JetRed	79.56 359	85.37 358	84.59 359	83.21 342	79.47 346	84.04 347	85.88 341	83.64 354	82.41 357	68.18 348	64.26 342	91.36 361	39.61 314	78.40 331	83.29 357	82.43 357	79.11 358	86.69 362	79.88 351	75.28 355	89.69 361	86.94 361	87.50 357	70.30 353	74.65 352	79.37 358	82.70 360	79.91 356

KSHMR	85.05 360	95.39 362	87.70 360	95.47 359	93.32 359	92.81 360	96.30 357	88.71 360	80.58 354	87.28 358	90.38 360	84.49 351	80.26 355	97.55 358	94.11 360	90.49 360	74.98 356	77.89 358	88.64 357	85.83 360	67.64 356	58.51 355	91.11 361	86.08 361	81.21 361	75.30 356	75.75 354	78.54 354

MADNet++	89.66 361	89.04 360	93.96 363	82.44 340	93.36 360	79.42 337	85.59 340	83.91 355	91.80 361	96.72 361	97.56 362	88.26 356	93.28 361	68.16 329	96.48 361	98.97 363	95.25 363	85.92 361	92.58 360	98.11 362	96.75 365	98.43 365	84.35 355	96.89 363	80.50 360	86.67 361	86.59 362	79.77 355

ASD4	90.46 362	85.97 359	88.49 361	87.45 349	84.31 351	91.28 359	85.08 339	86.37 358	89.99 358	79.48 357	88.75 358	66.34 331	97.78 363	82.39 332	88.26 359	94.21 361	93.57 362	95.38 363	90.49 358	94.99 361	94.33 362	93.83 363	90.77 360	93.56 362	99.58 367	99.93 366	99.89 367	99.95 366

PML	98.00 363	100.00 366	89.41 362	100.00 362	100.00 363	100.00 363	99.52 363	100.00 366	99.67 364	100.00 365	98.18 363	99.94 366	100.00 367	99.58 363	97.81 363	96.93 362	93.39 361	85.77 360	100.00 366	99.15 364	96.63 364	92.95 362	99.24 364	99.73 365	98.06 366	99.99 367	100.00 368	99.98 367

MEDIAN_ROB	98.39 364	99.52 363	99.12 364	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	99.70 365	99.00 363	100.00 365	99.99 366	98.80 365	97.65 362	99.97 364	99.66 364	99.00 364	99.10 364	99.18 364	99.95 365	98.83 363	95.51 363	97.85 364	100.00 365	98.41 364	90.71 362	94.33 362	93.03 363	97.15 364

AVERAGE_ROB	99.48 365	100.00 366	99.90 366	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 365	99.89 366	99.92 366	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 365	99.09 367	99.77 367	100.00 365	100.00 367	96.69 365	96.89 363	97.18 366	96.57 363

HaxPig	99.50 366	100.00 366	99.58 365	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	99.99 365	100.00 365	100.00 367	100.00 367	99.98 366	100.00 365	99.75 365	99.76 365	99.99 367	99.80 365	100.00 366	100.00 365	98.86 366	98.48 366	100.00 365	99.99 366	94.78 363	99.70 365	96.75 365	99.23 365

DGTPSM_ROB	99.76 367	99.92 364	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	99.67 363	100.00 366	99.54 362	99.82 364	95.69 362	99.56 364	100.00 365	99.97 367	100.00 367	99.97 365	99.99 366	99.84 363	100.00 365	99.88 368	99.80 368	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DPSMNet_ROB	99.77 368	99.92 364	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	99.67 363	100.00 366	99.54 362	99.82 364	95.70 363	99.57 365	100.00 365	99.97 367	100.00 367	99.97 365	99.99 366	99.88 364	100.00 365	99.88 368	99.80 368	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

FlowAnything	100.00 369	100.00 366	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 365	100.00 370	100.00 370	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

CasAABBNet	100.00 369	100.00 366	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 365	100.00 370	100.00 370	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DPSM_ROB	100.00 369	100.00 366	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 365	100.00 370	100.00 370	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DPSM	100.00 369	100.00 366	100.00 367	100.00 362	100.00 363	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 365	100.00 370	100.00 370	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 23	0.35 38	0.08 22	1.10 25	0.02 20

FADE																26.15 326					54.59 349	48.58 349					66.01 341

Low-res two-view benchmark