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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

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

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

over-8	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.05 16	0.11 30	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.19 13	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.09 43

over-9	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.05 16	0.12 35	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.28 43	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.09 43

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 92	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 24	0.08 4	0.08 51	0.05 15	0.31 19	0.18 11	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 26	0.09 5	0.10 14	0.04 15	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

qqai	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 32	0.08 4	0.08 51	0.04 3	0.29 13	0.28 43	0.08 6	0.06 5	0.11 18	0.09 32	0.10 11	0.11 21	0.04 15	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

quiztm	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 42	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.28 11	0.29 49	0.08 6	0.05 3	0.09 5	0.09 32	0.10 11	0.08 4	0.04 15	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 29	0.06 7

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.05 17	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.08 40	0.07 35	0.02 3	0.11 30	0.04 4	0.04 3	0.31 19	0.34 78	0.07 3	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.07 8	0.08 5	0.06 7

NLSM3	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.06 23	0.05 17	0.05 6	0.04 26	0.08 32	0.09 46	0.06 24	0.09 53	0.08 4	0.07 43	0.06 26	0.21 4	0.14 5	0.10 25	0.09 28	0.10 12	0.07 15	0.11 16	0.08 4	0.05 34	0.05 21	0.09 23	0.11 49	0.12 29	0.09 43

over-6	0.09 10	0.08 27	0.08 38	0.08 55	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.07 24	0.09 46	0.06 24	0.08 43	0.17 68	0.05 13	0.06 26	0.31 19	0.20 15	0.09 15	0.09 28	0.14 39	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.04 15	0.05 21	0.09 23	0.10 36	0.12 29	0.10 53

over v1	0.09 10	0.07 10	0.07 26	0.07 44	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.06 24	0.13 43	0.05 13	0.05 15	0.30 16	0.20 15	0.08 6	0.08 17	0.11 18	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.05 21	0.09 23	0.10 36	0.11 14	0.08 32

BridgeDepth	0.09 10	0.08 27	0.07 26	0.06 23	0.06 32	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.03 6	0.13 43	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 78	0.08 6	0.08 17	0.12 24	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 10	0.08 27	0.04 3	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 57	0.07 25	0.07 35	0.04 11	0.09 13	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 56	0.12 40	0.07 10	0.12 24	0.20 109	0.11 16	0.11 21	0.05 34	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 57	0.07 17

CoSv	0.09 10	0.11 51	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 42	0.04 26	0.08 32	0.06 11	0.06 24	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 56	0.11 28	0.07 10	0.13 30	0.06 4	0.12 25	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 51	0.07 8	0.10 11	0.06 7

Pointernet	0.09 10	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 27	0.31 244	0.06 8	0.04 3	0.05 9	0.06 24	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 70	0.09 15	0.06 5	0.09 5	0.16 85	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 40	0.08 32

LACA1	0.10 16	0.09 33	0.08 38	0.06 23	0.08 59	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.10 58	0.06 24	0.05 16	0.10 20	0.07 43	0.08 45	0.36 26	0.39 105	0.09 15	0.11 48	0.11 18	0.07 15	0.11 16	0.11 21	0.04 15	0.05 21	0.10 35	0.10 36	0.12 29	0.10 53

MLG-Stereo	0.10 16	0.07 10	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.28 215	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 35	0.03 6	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.38 28	0.35 83	0.11 28	0.09 28	0.12 24	0.06 4	0.16 44	0.15 37	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 14	0.07 17

AIO-test2	0.10 16	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 59	0.08 34	0.05 50	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.08 43	0.10 20	0.05 13	0.04 3	0.58 60	0.15 9	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.13 68	0.11 16	0.19 53	0.03 3	0.08 62	0.09 23	0.07 8	0.06 3	0.06 7

ProNet	0.10 16	0.07 10	0.09 45	0.06 23	0.04 5	0.10 49	0.32 249	0.07 24	0.04 3	0.04 4	0.11 68	0.07 3	0.03 3	0.20 153	0.33 24	0.21 18	0.11 28	0.08 17	0.11 18	0.07 15	0.10 11	0.08 4	0.08 75	0.05 21	0.10 35	0.06 3	0.10 11	0.06 7

PointNet	0.11 20	0.09 33	0.09 45	0.06 23	0.05 17	0.08 34	0.16 190	0.11 62	0.07 25	0.07 35	0.08 43	0.10 20	0.07 43	0.08 45	0.22 5	0.18 11	0.09 15	0.06 5	0.17 51	0.14 76	0.16 44	0.18 47	0.07 65	0.06 40	0.10 35	0.20 115	0.19 76	0.09 43

MatchStereo	0.11 20	0.10 45	0.09 45	0.05 10	0.08 59	0.07 27	0.04 26	0.08 32	0.12 78	0.04 4	0.07 32	0.08 4	0.10 67	0.09 56	0.43 35	0.25 30	0.12 40	0.11 48	0.10 12	0.10 41	0.15 38	0.26 67	0.04 15	0.08 62	0.10 35	0.11 49	0.10 11	0.09 43
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 20	0.08 27	0.07 26	0.06 23	0.06 32	0.05 6	0.04 26	0.06 8	0.07 25	0.07 35	0.07 32	0.09 13	0.06 31	0.08 45	0.70 92	0.20 15	0.11 28	0.09 28	0.12 24	0.07 15	0.12 25	0.13 29	0.05 34	0.04 5	0.10 35	0.10 36	0.12 29	0.11 60

MLG-Stereo_test1	0.11 20	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.36 263	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 35	0.04 11	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.38 28	0.33 70	0.12 40	0.09 28	0.13 30	0.06 4	0.17 49	0.18 47	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 29	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.11 20	0.11 51	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 32	0.06 11	0.07 35	0.03 6	0.10 20	0.04 4	0.04 3	0.39 31	0.25 30	0.12 40	0.08 17	0.13 30	0.21 125	0.13 28	0.15 37	0.05 34	0.04 5	0.08 12	0.34 209	0.13 40	0.07 17

AIO-test1	0.11 20	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 46	0.08 34	0.03 7	0.09 51	0.08 40	0.08 45	0.07 32	0.10 20	0.05 13	0.06 26	0.42 32	0.22 21	0.10 25	0.08 17	0.11 18	0.20 109	0.11 16	0.47 95	0.04 15	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

AIO-Stereo	0.11 20	0.09 33	0.09 45	0.08 55	0.06 32	0.12 79	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 24	0.12 35	0.05 13	0.05 15	0.46 38	0.34 78	0.22 89	0.10 39	0.21 71	0.12 57	0.13 28	0.12 26	0.04 15	0.05 21	0.08 12	0.10 36	0.13 40	0.06 7

RSM	0.11 20	0.09 33	0.09 45	0.07 44	0.06 32	0.14 98	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.07 32	0.13 43	0.06 31	0.04 3	0.51 45	0.26 36	0.10 25	0.10 39	0.14 39	0.11 47	0.17 49	0.13 29	0.04 15	0.06 40	0.09 23	0.11 49	0.13 40	0.07 17

LACA3	0.12 28	0.10 45	0.09 45	0.07 44	0.07 46	0.08 34	0.05 50	0.07 24	0.10 58	0.08 45	0.06 24	0.14 53	0.06 31	0.08 45	0.47 39	0.36 90	0.09 15	0.11 48	0.15 45	0.08 26	0.14 30	0.14 32	0.04 15	0.06 40	0.12 57	0.11 49	0.13 40	0.12 63

DispViT+	0.12 28	0.09 33	0.09 45	0.10 71	0.09 67	0.07 27	0.05 50	0.08 32	0.10 58	0.09 53	0.09 53	0.11 30	0.07 43	0.07 37	0.44 36	0.28 43	0.09 15	0.11 48	0.12 24	0.09 32	0.11 16	0.14 32	0.05 34	0.09 72	0.09 23	0.15 76	0.12 29	0.13 68

RSM++	0.12 28	0.10 45	0.09 45	0.08 55	0.07 46	0.10 49	0.04 26	0.08 32	0.07 25	0.06 24	0.07 32	0.13 43	0.07 43	0.04 3	0.50 42	0.26 36	0.12 40	0.11 48	0.14 39	0.11 47	0.20 62	0.14 32	0.06 47	0.10 82	0.11 51	0.09 23	0.13 40	0.08 32

CroCo-Stereo Lap2	0.12 28	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.06 32	0.04 3	0.03 7	0.08 32	0.06 11	0.11 65	0.03 6	0.12 35	0.06 31	0.08 45	0.59 61	0.36 90	0.11 28	0.10 39	0.12 24	0.07 15	0.25 77	0.17 44	0.04 15	0.07 53	0.11 51	0.11 49	0.11 14	0.08 32

CroCo-Stereo	0.12 28	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.05 17	0.04 3	0.02 3	0.08 32	0.06 11	0.06 24	0.02 3	0.10 20	0.06 31	0.07 37	0.85 154	0.38 100	0.11 28	0.09 28	0.16 48	0.06 4	0.22 68	0.18 47	0.04 15	0.05 21	0.10 35	0.09 23	0.11 14	0.07 17
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
GREATEN-IGEV_RVC	0.13 33	0.09 33	0.08 38	0.05 10	0.06 32	0.06 12	0.04 26	0.09 51	0.09 46	0.07 35	0.07 32	0.14 53	0.05 13	0.08 45	0.92 170	0.28 43	0.11 28	0.10 39	0.18 58	0.08 26	0.14 30	0.25 65	0.06 47	0.06 40	0.10 35	0.10 36	0.16 57	0.10 53

testmc14	0.13 33	0.10 45	0.07 26	0.06 23	0.05 17	0.09 42	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.12 68	0.05 16	0.17 68	0.04 4	0.05 15	0.81 123	0.30 56	0.16 63	0.09 28	0.16 48	0.09 32	0.14 30	0.30 72	0.08 75	0.05 21	0.10 35	0.11 49	0.11 14	0.08 32

MCSU-Stereo	0.13 33	0.09 33	0.09 45	0.06 23	0.06 32	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.10 58	0.21 91	0.06 24	0.16 60	0.05 13	0.06 26	0.85 154	0.24 27	0.12 40	0.08 17	0.13 30	0.08 26	0.12 25	0.19 53	0.07 65	0.05 21	0.11 51	0.10 36	0.19 76	0.12 63

111111	0.13 33	0.08 27	0.06 18	0.06 23	0.07 46	0.10 49	0.03 7	0.06 8	0.07 25	0.03 3	0.06 24	0.14 53	0.06 31	0.10 64	0.50 42	0.25 30	0.11 28	0.09 28	0.15 45	0.07 15	0.37 110	0.60 116	0.05 34	0.05 21	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

LG-Stereo	0.13 33	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.06 32	0.21 165	0.03 7	0.09 51	0.08 40	0.09 53	0.32 208	0.16 60	0.05 13	0.06 26	0.67 83	0.31 61	0.11 28	0.09 28	0.18 58	0.08 26	0.14 30	0.12 26	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 59	0.11 14	0.07 17

StereoVision	0.13 33	0.10 45	0.07 26	0.06 23	0.07 46	0.07 27	0.07 83	0.10 57	0.13 88	0.09 53	0.07 32	0.16 60	0.07 43	0.11 69	0.56 52	0.29 49	0.14 53	0.13 60	0.17 51	0.09 32	0.18 54	0.15 37	0.04 15	0.08 62	0.15 77	0.13 69	0.19 76	0.15 77

TDLM	0.13 33	0.14 73	0.13 96	0.10 71	0.12 91	0.11 63	0.10 116	0.14 72	0.10 58	0.09 53	0.16 110	0.17 68	0.10 67	0.09 56	0.28 11	0.19 13	0.15 58	0.14 67	0.13 30	0.10 41	0.15 38	0.11 21	0.09 87	0.10 82	0.11 51	0.10 36	0.15 52	0.15 77

BridgeDepth_RVC	0.14 40	0.13 66	0.10 63	0.08 55	0.09 67	0.08 34	0.05 50	0.12 65	0.12 78	0.10 61	0.08 43	0.12 35	0.08 51	0.08 45	0.57 55	0.33 70	0.11 28	0.12 58	0.19 61	0.11 47	0.15 38	0.14 32	0.06 47	0.07 53	0.13 61	0.17 86	0.15 52	0.17 92
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 40	0.11 51	0.11 69	0.08 55	0.06 32	0.08 34	0.04 26	0.11 62	0.08 40	0.09 53	0.12 74	0.20 86	0.06 31	0.07 37	0.69 91	0.40 112	0.18 72	0.13 60	0.18 58	0.17 88	0.19 57	0.13 29	0.06 47	0.08 62	0.12 57	0.10 36	0.13 40	0.14 74

GSStereo	0.14 40	0.11 51	0.12 83	0.07 44	0.07 46	0.13 86	0.07 83	0.06 8	0.10 58	0.07 35	0.07 32	0.17 68	0.05 13	0.04 3	0.56 52	0.29 49	0.26 116	0.10 39	0.20 66	0.12 57	0.19 57	0.23 63	0.04 15	0.06 40	0.27 168	0.09 23	0.12 29	0.07 17

AdaDepth	0.14 40	0.11 51	0.07 26	0.07 44	0.08 59	0.17 129	0.05 50	0.08 32	0.08 40	0.06 24	0.08 43	0.10 20	0.06 31	0.11 69	0.57 55	0.37 96	0.14 53	0.12 58	0.22 73	0.17 88	0.15 38	0.21 57	0.04 15	0.06 40	0.10 35	0.11 49	0.17 64	0.11 60

MLG-Stereo_test2	0.14 40	0.12 58	0.06 18	0.05 10	0.06 32	0.31 229	0.03 7	0.09 51	0.07 25	0.09 53	0.22 141	0.12 35	0.05 13	0.07 37	0.60 63	0.39 105	0.15 58	0.13 60	0.21 71	0.10 41	0.21 66	0.21 57	0.05 34	0.04 5	0.10 35	0.08 15	0.15 52	0.10 53

DEFOM-Stereo	0.14 40	0.12 58	0.09 45	0.08 55	0.08 59	0.11 63	0.04 26	0.10 57	0.07 25	0.08 45	0.10 59	0.12 35	0.06 31	0.07 37	0.51 45	0.29 49	0.17 69	0.14 67	0.17 51	0.10 41	0.32 95	0.16 41	0.08 75	0.07 53	0.12 57	0.13 69	0.25 105	0.13 68

U	0.14 40	0.09 33	0.05 10	0.05 10	0.06 32	0.04 3	0.02 3	0.09 51	0.06 11	0.09 53	0.02 3	0.12 35	0.10 67	0.07 37	0.77 114	0.44 133	0.15 58	0.11 48	0.15 45	0.09 32	0.27 83	0.26 67	0.03 3	0.06 40	0.13 61	0.10 36	0.11 14	0.09 43

RAFT	0.14 40	0.07 10	0.10 63	0.08 55	0.04 5	0.24 190	0.28 238	0.19 87	0.07 25	0.13 70	0.08 43	0.13 43	0.06 31	0.11 69	0.44 36	0.17 10	0.12 40	0.08 17	0.14 39	0.21 125	0.16 44	0.18 47	0.04 15	0.05 21	0.15 77	0.15 76	0.21 86	0.16 81

GIP-stereo	0.15 48	0.12 58	0.09 45	0.07 44	0.06 32	0.23 182	0.10 116	0.07 24	0.06 11	0.08 45	0.09 53	0.11 30	0.05 13	0.13 83	0.60 63	0.26 36	0.13 49	0.11 48	0.19 61	0.31 182	0.17 49	0.60 116	0.05 34	0.06 40	0.10 35	0.12 59	0.16 57	0.07 17

IGEV-Stereo++	0.15 48	0.10 45	0.06 18	0.07 44	0.07 46	0.09 42	0.03 7	0.07 24	0.07 25	0.06 24	0.09 53	0.15 57	0.07 43	0.14 93	0.48 40	0.26 36	0.11 28	0.10 39	0.17 51	0.09 32	0.15 38	1.09 191	0.05 34	0.05 21	0.08 12	0.09 23	0.18 68	0.08 32

Occ-G	0.15 48	0.13 66	0.10 63	0.09 66	0.08 59	0.12 79	0.04 26	0.08 32	0.06 11	0.05 9	0.10 59	0.10 20	0.06 31	0.06 26	0.49 41	0.31 61	0.13 49	0.13 60	0.84 242	0.09 32	0.21 66	0.20 56	0.06 47	0.07 53	0.10 35	0.08 15	0.18 68	0.09 43

MoCha-V2	0.15 48	0.09 33	0.09 45	0.06 23	0.07 46	0.16 119	0.04 26	0.07 24	0.04 3	0.06 24	0.08 43	0.12 35	0.16 108	0.05 15	0.79 118	0.24 27	0.11 28	0.09 28	0.13 30	0.21 125	0.16 44	0.76 142	0.04 15	0.05 21	0.09 23	0.09 23	0.08 5	0.05 3

delet	0.15 48	0.14 73	0.12 83	0.12 93	0.12 91	0.13 86	0.09 103	0.12 65	0.09 46	0.15 75	0.11 68	0.16 60	0.09 61	0.11 69	0.57 55	0.23 24	0.16 63	0.13 60	0.13 30	0.12 57	0.17 49	0.29 70	0.09 87	0.10 82	0.13 61	0.12 59	0.20 83	0.13 68

TS12	0.16 53	0.13 66	0.11 69	0.10 71	0.11 80	0.10 49	0.05 50	0.17 79	0.10 58	0.08 45	0.14 93	0.16 60	0.10 67	0.09 56	0.52 47	0.47 156	0.14 53	0.14 67	0.25 77	0.11 47	0.23 72	0.18 47	0.07 65	0.09 72	0.18 101	0.15 76	0.19 76	0.19 100

TS	0.16 53	0.13 66	0.11 69	0.10 71	0.11 80	0.10 49	0.05 50	0.17 79	0.10 58	0.08 45	0.14 93	0.16 60	0.10 67	0.09 56	0.52 47	0.47 156	0.14 53	0.14 67	0.25 77	0.11 47	0.23 72	0.18 47	0.07 65	0.09 72	0.18 101	0.15 76	0.19 76	0.19 100

GEAStereo	0.16 53	0.12 58	0.18 154	0.10 71	0.07 46	0.13 86	0.05 50	0.08 32	0.07 25	0.08 45	0.05 16	0.18 76	0.05 13	0.12 79	0.82 137	0.23 24	0.15 58	0.11 48	0.19 61	0.13 68	0.20 62	0.32 74	0.05 34	0.07 53	0.36 237	0.10 36	0.16 57	0.09 43

gasm-f	0.16 53	0.12 58	0.18 154	0.10 71	0.07 46	0.13 86	0.05 50	0.08 32	0.07 25	0.08 45	0.05 16	0.18 76	0.05 13	0.12 79	0.82 137	0.23 24	0.15 58	0.11 48	0.19 61	0.13 68	0.20 62	0.32 74	0.05 34	0.07 53	0.36 237	0.10 36	0.16 57	0.09 43

RAStereo	0.16 53	0.12 58	0.08 38	0.06 23	0.08 59	0.06 12	0.04 26	0.10 57	0.07 25	0.20 90	0.04 11	0.14 53	0.06 31	0.09 56	0.96 179	0.35 83	0.18 72	0.13 60	0.20 66	0.08 26	0.46 130	0.23 63	0.05 34	0.06 40	0.13 61	0.11 49	0.12 29	0.11 60

iRaftStereo_RVC	0.16 53	0.15 77	0.11 69	0.10 71	0.10 73	0.09 42	0.05 50	0.17 79	0.09 46	0.15 75	0.15 99	0.18 76	0.09 61	0.18 140	0.38 28	0.28 43	0.20 83	0.14 67	0.19 61	0.12 57	0.34 102	0.30 72	0.07 65	0.09 72	0.14 70	0.12 59	0.18 68	0.13 68

AANet_RVC	0.16 53	0.13 66	0.13 96	0.10 71	0.15 124	0.08 34	0.13 158	0.14 72	0.15 105	0.13 70	0.13 83	0.13 43	0.11 77	0.10 64	0.42 32	0.24 27	0.16 63	0.16 81	0.20 66	0.15 80	0.15 38	0.17 44	0.11 114	0.11 92	0.16 87	0.17 86	0.22 93	0.24 131

NLCSM	0.17 60	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.04 26	0.09 51	0.98 338	0.05 9	0.52 255	0.08 4	1.58 329	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 15	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

MM-Stereo_test2	0.17 60	0.13 66	0.08 38	0.07 44	0.05 17	0.06 12	0.03 7	0.08 32	0.06 11	0.09 53	0.04 11	0.11 30	0.05 13	0.05 15	0.50 42	0.40 112	0.12 40	0.10 39	0.13 30	0.27 157	0.18 54	0.64 125	0.06 47	0.05 21	0.09 23	0.84 309	0.11 14	0.08 32

GREAT-IGEV	0.17 60	0.09 33	0.08 38	0.05 10	0.04 5	0.24 190	0.03 7	0.08 32	0.10 58	0.06 24	0.06 24	0.15 57	0.05 13	0.06 26	0.84 143	0.30 56	0.12 40	0.09 28	0.13 30	0.12 57	0.11 16	1.21 216	0.06 47	0.12 97	0.08 12	0.08 15	0.17 64	0.06 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 63	0.09 33	0.09 45	0.08 55	0.05 17	0.30 225	0.04 26	0.07 24	0.08 40	0.10 61	0.05 16	0.13 43	0.08 51	0.08 45	0.70 92	0.36 90	0.13 49	0.10 39	0.14 39	0.11 47	0.14 30	1.06 187	0.12 127	0.06 40	0.10 35	0.29 180	0.15 52	0.07 17

MSCF	0.18 63	0.09 33	0.09 45	0.08 55	0.06 32	0.30 225	0.03 7	0.07 24	0.09 46	0.10 61	0.05 16	0.13 43	0.08 51	0.09 56	0.72 99	0.35 83	0.13 49	0.10 39	0.14 39	0.12 57	0.14 30	1.03 182	0.11 114	0.06 40	0.10 35	0.36 221	0.14 49	0.07 17

DFGA-Net	0.18 63	0.17 92	0.10 63	0.13 104	0.08 59	0.10 49	0.08 92	0.19 87	0.10 58	0.28 125	0.11 68	0.18 76	0.09 61	0.13 83	0.68 88	0.27 40	0.20 83	0.15 75	0.28 96	0.12 57	0.22 68	0.17 44	0.08 75	0.12 97	0.15 77	0.12 59	0.35 139	0.14 74

CVANet_RVC	0.18 63	0.18 102	0.18 154	0.20 177	0.15 124	0.17 129	0.13 158	0.23 104	0.11 72	0.14 73	0.22 141	0.20 86	0.12 87	0.48 299	0.35 25	0.21 18	0.17 69	0.16 81	0.16 48	0.13 68	0.18 54	0.15 37	0.10 96	0.12 97	0.14 70	0.12 59	0.19 76	0.16 81

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 67	0.15 77	0.11 69	0.11 85	0.12 91	0.09 42	0.06 70	0.15 75	0.12 78	0.22 93	0.12 74	0.17 68	0.10 67	0.20 153	0.96 179	0.37 96	0.18 72	0.13 60	0.39 132	0.10 41	0.24 75	0.21 57	0.06 47	0.08 62	0.13 61	0.14 73	0.21 86	0.16 81

WQFJX1	0.19 67	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 26	0.08 32	1.04 339	0.05 9	0.56 260	0.08 4	1.68 333	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 6	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 16	0.08 4	0.06 47	0.05 21	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.06 7

MaDis-Stereo	0.19 67	0.16 86	0.11 69	0.07 44	0.10 73	0.06 12	0.06 70	0.12 65	0.10 58	0.19 87	0.08 43	0.19 81	0.08 51	0.14 93	0.52 47	0.39 105	0.24 101	0.18 93	0.30 100	0.12 57	0.46 130	0.36 81	0.07 65	0.10 82	0.19 111	0.23 128	0.20 83	0.25 138

GANet	0.19 67	0.17 92	0.16 131	0.16 135	0.16 137	0.21 165	0.14 172	0.20 93	0.13 88	0.15 75	0.20 128	0.37 195	0.10 67	0.14 93	0.42 32	0.22 21	0.40 212	0.20 105	0.17 51	0.11 47	0.22 68	0.14 32	0.12 127	0.12 97	0.15 77	0.13 69	0.20 83	0.17 92

WQFJA1	0.20 71	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.05 17	0.07 27	0.05 50	0.08 32	1.05 340	0.05 9	0.67 278	0.09 13	1.81 337	0.07 37	0.23 6	0.14 5	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.14 30	0.08 4	0.06 47	0.05 21	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

WQFJX	0.20 71	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.07 27	0.05 50	0.06 8	1.06 343	0.05 9	0.59 266	0.08 4	1.70 334	0.04 3	0.31 19	0.14 5	0.08 6	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.09 5	0.08 4	0.06 47	0.05 21	0.08 12	0.09 23	0.11 14	0.08 32

NLMM	0.20 71	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.05 17	0.07 27	0.05 50	0.08 32	1.05 340	0.05 9	0.67 278	0.09 13	1.81 337	0.07 37	0.23 6	0.14 5	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.14 30	0.08 4	0.06 47	0.05 21	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

AASNet	0.20 71	0.17 92	0.13 96	0.14 117	0.15 124	0.15 108	0.13 158	0.17 79	0.09 46	0.15 75	0.15 99	0.16 60	0.09 61	0.14 93	1.03 191	0.22 21	0.18 72	0.16 81	0.17 51	0.14 76	0.17 49	0.76 142	0.10 96	0.11 92	0.15 77	0.13 69	0.17 64	0.12 63

NLMM1	0.21 75	0.08 27	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.08 32	1.15 349	0.06 24	0.58 264	0.10 20	1.76 336	0.06 26	0.36 26	0.21 18	0.08 6	0.08 17	0.11 18	0.07 15	0.16 44	0.10 14	0.06 47	0.06 40	0.10 35	0.09 23	0.13 40	0.07 17

LG-Stereo_L2	0.21 75	0.16 86	0.09 45	0.07 44	0.11 80	0.23 182	0.04 26	0.19 87	0.12 78	0.26 114	0.23 148	0.25 109	0.11 77	0.17 121	0.63 72	0.52 181	0.24 101	0.16 81	0.29 98	0.25 151	0.40 116	0.44 88	0.07 65	0.08 62	0.15 77	0.12 59	0.16 57	0.16 81

LG-Stereo_L1	0.21 75	0.16 86	0.09 45	0.07 44	0.11 80	0.24 190	0.04 26	0.19 87	0.12 78	0.27 118	0.23 148	0.23 98	0.11 77	0.17 121	0.60 63	0.53 187	0.24 101	0.16 81	0.33 113	0.27 157	0.40 116	0.44 88	0.06 47	0.08 62	0.15 77	0.11 49	0.17 64	0.16 81

LGtest1	0.21 75	0.15 77	0.12 83	0.10 71	0.14 111	0.35 256	0.05 50	0.14 72	0.13 88	0.12 68	0.34 218	0.16 60	0.13 93	0.10 64	0.74 103	0.48 162	0.23 92	0.23 134	0.25 77	0.20 109	0.29 87	0.44 88	0.08 75	0.10 82	0.14 70	0.12 59	0.18 68	0.15 77

plain	0.21 75	0.20 130	0.12 83	0.11 85	0.14 111	0.10 49	0.06 70	0.22 99	0.11 72	0.23 96	0.08 43	0.22 95	0.11 77	0.17 121	0.66 78	0.45 144	0.25 109	0.20 105	0.26 85	0.12 57	0.46 130	0.42 86	0.07 65	0.14 131	0.17 94	0.17 86	0.19 76	0.21 114

RAFT_CTSACE	0.21 75	0.20 130	0.13 96	0.12 93	0.10 73	0.14 98	0.08 92	0.24 112	0.10 58	0.26 114	0.10 59	0.21 90	0.18 129	0.11 69	0.57 55	0.35 83	0.19 80	0.14 67	0.26 85	0.18 95	0.31 93	0.70 131	0.08 75	0.10 82	0.27 168	0.17 86	0.33 127	0.16 81

NLSM1	0.22 81	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.06 32	0.08 34	0.05 50	0.10 57	1.10 347	0.05 9	0.67 278	0.10 20	1.75 335	0.05 15	0.32 23	0.25 30	0.09 15	0.07 10	0.10 12	0.07 15	0.11 16	0.11 21	0.06 47	0.05 21	0.09 23	0.09 23	0.12 29	0.07 17

test_5	0.22 81	0.19 114	0.11 69	0.11 85	0.07 46	0.21 165	0.07 83	0.32 173	0.10 58	0.17 82	0.21 133	0.24 101	0.21 150	0.08 45	0.97 183	0.46 153	0.16 63	0.15 75	0.26 85	0.11 47	0.23 72	0.46 94	0.06 47	0.12 97	0.16 87	0.17 86	0.33 127	0.20 105

AFF-stereo	0.22 81	0.19 114	0.15 122	0.14 117	0.12 91	0.14 98	0.06 70	0.24 112	0.13 88	0.29 134	0.12 74	0.24 101	0.10 67	0.08 45	0.60 63	0.38 100	0.18 72	0.19 98	0.48 155	0.12 57	0.28 84	0.56 104	0.08 75	0.10 82	0.19 111	0.18 104	0.43 193	0.16 81

LG-G_1	0.23 84	0.15 77	0.11 69	0.12 93	0.15 124	0.24 190	0.06 70	0.13 68	0.09 46	0.11 65	0.18 112	0.17 68	0.11 77	0.15 104	0.70 92	0.44 133	0.21 86	0.19 98	0.26 85	0.17 88	0.32 95	1.48 263	0.06 47	0.09 72	0.13 61	0.12 59	0.18 68	0.16 81

LG-G	0.23 84	0.15 77	0.11 69	0.12 93	0.15 124	0.24 190	0.06 70	0.13 68	0.09 46	0.11 65	0.18 112	0.17 68	0.11 77	0.15 104	0.70 92	0.44 133	0.21 86	0.19 98	0.26 85	0.17 88	0.32 95	1.48 263	0.06 47	0.09 72	0.13 61	0.12 59	0.18 68	0.16 81

MIF-Stereo (partial)	0.23 84	0.20 130	0.12 83	0.10 71	0.12 91	0.10 49	0.07 83	0.17 79	0.14 96	0.18 85	0.10 59	0.20 86	0.11 77	0.17 121	1.11 210	0.44 133	0.25 109	0.21 114	0.26 85	0.13 68	0.49 140	0.32 74	0.08 75	0.14 131	0.17 94	0.17 86	0.38 159	0.20 105

anonymousdsp	0.23 84	0.12 58	0.11 69	0.12 93	0.10 73	0.12 79	0.06 70	0.16 76	0.09 46	0.15 75	0.79 293	0.15 57	0.07 43	0.10 64	0.84 143	0.30 56	0.18 72	0.14 67	0.22 73	0.24 149	0.25 77	1.12 199	0.17 211	0.09 72	0.12 57	0.09 23	0.23 95	0.10 53

GMStereo	0.23 84	0.24 197	0.13 96	0.19 167	0.17 158	0.19 148	0.14 172	0.29 140	0.16 112	0.23 96	0.19 124	0.32 167	0.16 108	0.13 83	0.53 51	0.27 40	0.28 133	0.19 98	0.43 148	0.20 109	0.30 91	0.19 53	0.12 127	0.15 141	0.24 137	0.19 110	0.39 163	0.20 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 89	0.15 77	0.11 69	0.09 66	0.11 80	0.09 42	0.05 50	0.16 76	0.11 72	0.21 91	0.09 53	0.19 81	0.15 104	0.27 203	1.23 217	0.46 153	0.23 92	0.18 93	0.63 207	0.13 68	0.53 156	0.37 82	0.10 96	0.12 97	0.17 94	0.23 128	0.15 52	0.17 92

MMNet	0.24 89	0.15 77	0.12 83	0.13 104	0.13 103	0.13 86	0.10 116	0.16 76	0.12 78	0.13 70	0.14 93	0.19 81	0.09 61	0.18 140	2.14 263	0.25 30	0.18 72	0.16 81	0.20 66	0.14 76	0.20 62	0.37 82	0.10 96	0.12 97	0.15 77	0.15 76	0.28 116	0.16 81

CCAANet	0.24 89	0.16 86	0.16 131	0.17 149	0.12 91	0.12 79	0.31 244	0.24 112	0.14 96	0.27 118	0.14 93	0.26 116	0.14 96	0.11 69	0.52 47	0.29 49	0.19 80	0.15 75	0.20 66	0.15 80	0.19 57	0.16 41	0.11 114	0.10 82	0.16 87	0.15 76	1.48 339	0.21 114

MLG-Stereo_test3	0.25 92	0.11 51	0.09 45	0.11 85	0.14 111	0.14 98	0.05 50	0.11 62	0.09 46	0.17 82	0.10 59	0.19 81	0.08 51	0.09 56	0.66 78	0.38 100	0.17 69	0.15 75	2.15 317	0.11 47	0.29 87	0.75 140	0.05 34	0.08 62	0.11 51	0.10 36	0.18 68	0.12 63

AEACV	0.25 92	0.17 92	0.11 69	0.09 66	0.07 46	0.15 108	0.04 26	0.08 32	0.06 11	0.07 35	0.07 32	0.13 43	0.08 51	0.12 79	1.39 230	0.79 252	0.16 63	0.14 67	0.25 77	0.19 102	0.24 75	1.00 176	0.10 96	0.07 53	0.10 35	0.95 319	0.14 49	0.08 32

RAFT+CT+SA	0.25 92	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.09 67	0.10 49	0.08 92	0.32 173	0.13 88	0.24 103	0.10 59	0.26 116	0.21 150	0.09 56	0.98 184	0.58 199	0.18 72	0.16 81	0.40 138	0.14 76	0.33 100	0.72 135	0.07 65	0.12 97	0.19 111	0.17 86	0.32 122	0.20 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 92	0.20 130	0.18 154	0.15 125	0.17 158	0.13 86	0.10 116	0.29 140	0.15 105	0.33 177	0.15 99	0.31 158	0.22 157	0.14 93	0.66 78	0.37 96	0.22 89	0.15 75	0.50 168	0.16 85	0.32 95	0.59 113	0.10 96	0.13 118	0.24 137	0.19 110	0.47 211	0.20 105

UPFNet	0.25 92	0.18 102	0.19 167	0.17 149	0.18 167	0.19 148	0.14 172	0.22 99	0.16 112	0.23 96	0.18 112	0.21 90	0.13 93	0.26 193	1.51 233	0.28 43	0.23 92	0.21 114	0.25 77	0.18 95	0.22 68	0.35 79	0.13 147	0.15 141	0.18 101	0.18 104	0.39 163	0.18 97

MIM_Stereo	0.26 97	0.18 102	0.14 115	0.15 125	0.14 111	0.24 190	0.07 83	0.27 123	0.11 72	0.24 103	0.12 74	0.20 86	0.12 87	0.17 121	0.85 154	0.44 133	0.24 101	0.19 98	0.54 183	0.20 109	0.46 130	0.70 131	0.08 75	0.12 97	0.17 94	0.29 180	0.34 136	0.16 81

TESTraft	0.26 97	0.21 143	0.13 96	0.11 85	0.11 80	0.10 49	0.09 103	0.24 112	0.15 105	0.24 103	0.12 74	0.28 128	0.23 166	0.15 104	1.11 210	0.42 120	0.23 92	0.17 88	0.49 162	0.18 95	0.34 102	0.50 98	0.09 87	0.12 97	0.22 125	0.25 157	0.48 214	0.23 125

raft+_RVC	0.26 97	0.19 114	0.15 122	0.15 125	0.15 124	0.13 86	0.14 172	0.30 149	0.14 96	0.28 125	0.18 112	0.22 95	0.11 77	0.19 144	0.62 70	0.43 129	0.23 92	0.17 88	0.41 140	0.28 162	0.45 129	0.95 167	0.09 87	0.11 92	0.20 119	0.18 104	0.25 105	0.20 105

DMCA	0.26 97	0.17 92	0.16 131	0.13 104	0.14 111	0.13 86	0.11 124	0.18 86	0.15 105	0.19 87	0.18 112	0.28 128	0.12 87	0.15 104	1.79 244	0.60 205	0.32 169	0.46 291	0.24 75	0.15 80	0.26 80	0.21 57	0.13 147	0.12 97	0.17 94	0.17 86	0.21 86	0.17 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 101	0.18 102	0.11 69	0.12 93	0.11 80	0.35 256	0.05 50	0.23 104	0.14 96	0.30 141	0.21 133	0.24 101	0.35 237	0.13 83	0.76 112	0.60 205	0.27 122	0.28 182	0.32 110	0.33 187	0.61 176	0.60 116	0.09 87	0.08 62	0.14 70	0.38 231	0.24 101	0.14 74

TestStereo1	0.27 101	0.22 160	0.12 83	0.12 93	0.12 91	0.11 63	0.09 103	0.24 112	0.15 105	0.24 103	0.12 74	0.34 180	0.23 166	0.14 93	1.09 203	0.44 133	0.24 101	0.17 88	0.51 171	0.15 80	0.35 107	0.79 148	0.08 75	0.12 97	0.22 125	0.24 140	0.49 216	0.23 125

SA-5K	0.27 101	0.22 160	0.12 83	0.12 93	0.12 91	0.11 63	0.09 103	0.24 112	0.15 105	0.24 103	0.12 74	0.34 180	0.23 166	0.14 93	1.09 203	0.44 133	0.24 101	0.17 88	0.51 171	0.15 80	0.35 107	0.79 148	0.08 75	0.12 97	0.22 125	0.24 140	0.49 216	0.23 125

ARAFT	0.27 101	0.17 92	0.12 83	0.15 125	0.12 91	0.12 79	0.06 70	0.20 93	0.13 88	0.36 204	0.15 99	0.29 139	0.11 77	0.27 203	0.88 168	0.39 105	0.27 122	0.24 145	0.52 179	0.13 68	0.50 146	0.90 161	0.09 87	0.11 92	0.21 121	0.14 73	0.38 159	0.18 97

LL-Strereo2	0.28 105	0.17 92	0.14 115	0.12 93	0.11 80	0.10 49	0.06 70	0.29 140	0.16 112	0.30 141	0.14 93	0.22 95	0.11 77	0.34 250	0.56 52	0.42 120	0.23 92	0.17 88	0.39 132	0.17 88	0.70 189	1.53 275	0.10 96	0.11 92	0.24 137	0.17 86	0.25 105	0.17 92

rafts_anoy	0.28 105	0.23 182	0.18 154	0.17 149	0.19 182	0.15 108	0.11 124	0.34 189	0.14 96	0.26 114	0.21 133	0.25 109	0.14 96	0.22 160	0.65 76	0.40 112	0.34 182	0.24 145	0.48 155	0.33 187	0.52 154	0.76 142	0.11 114	0.16 160	0.24 137	0.23 128	0.24 101	0.26 149

TestStereo	0.28 105	0.25 210	0.20 185	0.21 188	0.15 124	0.21 165	0.13 158	0.35 201	0.18 138	0.38 224	0.18 112	0.33 173	0.16 108	0.13 83	1.02 190	0.27 40	0.34 182	0.18 93	0.42 142	0.18 95	0.46 130	0.35 79	0.13 147	0.17 172	0.27 168	0.22 120	0.34 136	0.26 149

FINET	0.28 105	0.21 143	0.21 203	0.21 188	0.17 158	0.17 129	0.18 204	0.23 104	0.19 147	0.23 96	0.48 249	0.28 128	0.17 118	0.17 121	0.57 55	0.33 70	0.25 109	0.18 93	0.38 131	0.17 88	0.30 91	0.22 62	0.15 185	0.17 172	0.42 262	0.96 320	0.27 113	0.21 114

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 109	0.18 102	0.12 83	0.11 85	0.12 91	0.10 49	0.05 50	0.23 104	0.14 96	0.30 141	0.13 83	0.27 123	0.17 118	0.11 69	1.00 186	0.40 112	0.29 142	0.30 196	0.36 124	0.34 194	0.56 164	1.17 208	0.17 211	0.10 82	0.15 77	0.48 267	0.23 95	0.22 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 109	0.16 86	0.16 131	0.15 125	0.13 103	0.14 98	0.08 92	0.29 140	0.23 194	0.28 125	0.29 192	0.26 116	0.17 118	0.17 121	0.79 118	0.54 189	0.27 122	0.24 145	0.32 110	0.20 109	0.42 123	1.19 211	0.10 96	0.13 118	0.23 128	0.33 204	0.21 86	0.28 159

RASNet	0.29 109	0.21 143	0.21 203	0.19 167	0.18 167	0.18 139	0.14 172	0.31 159	0.18 138	0.32 168	0.20 128	0.26 116	0.18 129	0.17 121	0.86 158	0.66 222	0.25 109	0.19 98	0.26 85	0.16 85	0.65 182	0.61 119	0.11 114	0.21 227	0.21 121	0.22 120	0.45 202	0.30 171

CFNet	0.29 109	0.23 182	0.19 167	0.25 221	0.22 218	0.19 148	0.15 184	0.30 149	0.17 129	0.28 125	0.23 148	0.37 195	0.19 140	0.22 160	1.38 229	0.25 30	0.26 116	0.21 114	0.27 95	0.19 102	0.31 93	0.45 92	0.12 127	0.17 172	0.28 181	0.24 140	0.37 153	0.31 179

anonymousdsp2	0.30 113	0.20 130	0.16 131	0.14 117	0.13 103	0.15 108	0.11 124	0.28 134	0.12 78	0.25 111	1.08 318	0.24 101	0.12 87	0.15 104	0.71 97	0.42 120	0.25 109	0.20 105	0.45 153	0.38 213	0.41 120	0.96 169	0.10 96	0.13 118	0.20 119	0.17 86	0.43 193	0.18 97

SA	0.30 113	0.21 143	0.14 115	0.14 117	0.14 111	0.15 108	0.07 83	0.35 201	0.16 112	0.31 156	0.12 74	0.41 218	0.14 96	0.20 153	0.74 103	0.56 196	0.27 122	0.30 196	0.58 197	0.21 125	0.49 140	0.88 159	0.08 75	0.15 141	0.27 168	0.28 168	0.56 243	0.26 149

RALCasStereoNet	0.30 113	0.24 197	0.19 167	0.20 177	0.19 182	0.15 108	0.17 197	0.33 182	0.14 96	0.30 141	0.20 128	0.27 123	0.15 104	0.26 193	0.65 76	0.61 210	0.31 161	0.23 134	0.34 118	0.29 167	0.58 170	1.04 185	0.11 114	0.16 160	0.25 147	0.25 157	0.24 101	0.26 149

RALAANet	0.30 113	0.22 160	0.19 167	0.17 149	0.17 158	0.16 119	0.11 124	0.28 134	0.16 112	0.24 103	0.21 133	0.24 101	0.18 129	0.30 225	0.63 72	0.39 105	0.28 133	0.25 156	0.56 185	0.29 167	0.76 194	1.03 182	0.11 114	0.17 172	0.23 128	0.24 140	0.41 171	0.23 125

UNet	0.30 113	0.21 143	0.19 167	0.19 167	0.20 189	0.21 165	0.15 184	0.27 123	0.17 129	0.29 134	0.21 133	0.25 109	0.18 129	0.59 317	1.64 238	0.31 61	0.27 122	0.22 122	0.30 100	0.21 125	0.34 102	0.25 65	0.15 185	0.19 201	0.21 121	0.24 140	0.44 196	0.26 149

HGLStereo	0.30 113	0.23 182	0.19 167	0.18 160	0.23 224	0.18 139	0.13 158	0.23 104	0.16 112	0.31 156	0.31 201	0.21 90	0.14 96	0.22 160	1.81 246	0.35 83	0.37 195	0.24 145	0.29 98	0.20 109	0.41 120	0.39 84	0.14 161	0.16 160	0.23 128	0.23 128	0.32 122	0.22 118

PDISCO_ROB	0.30 113	0.23 182	0.20 185	0.22 199	0.20 189	0.17 129	0.18 204	0.24 112	0.19 147	0.29 134	0.27 177	0.23 98	0.18 129	0.17 121	0.71 97	0.45 144	0.27 122	0.33 219	0.39 132	0.25 151	0.47 137	0.62 121	0.13 147	0.18 187	0.31 211	0.29 180	0.54 237	0.29 164

IGEV-Stereo+	0.31 120	0.72 333	0.08 38	0.12 93	0.10 73	0.34 251	0.04 26	0.20 93	0.12 78	0.30 141	0.59 266	0.21 90	0.38 255	0.13 83	0.64 74	0.51 176	0.19 80	0.19 98	0.30 100	0.34 194	0.51 149	0.56 104	0.13 147	0.07 53	0.13 61	1.20 332	0.14 49	0.12 63

CASnet	0.31 120	0.22 160	0.14 115	0.15 125	0.17 158	0.17 129	0.08 92	0.30 149	0.18 138	0.34 180	0.21 133	0.38 198	0.28 197	0.13 83	0.75 110	0.44 133	0.32 169	0.26 163	0.43 148	0.34 194	1.11 231	0.69 130	0.11 114	0.14 131	0.25 147	0.17 86	0.33 127	0.25 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 120	0.23 182	0.24 227	0.20 177	0.20 189	0.18 139	0.14 172	0.38 229	0.16 112	0.34 180	0.25 159	0.29 139	0.16 108	0.17 121	0.68 88	0.52 181	0.37 195	0.27 170	0.42 142	0.37 205	0.90 207	0.42 86	0.13 147	0.15 141	0.24 137	0.18 104	0.48 214	0.25 138

AACVNet	0.31 120	0.26 231	0.21 203	0.27 234	0.28 253	0.25 199	0.18 204	0.30 149	0.20 158	0.31 156	0.30 199	0.29 139	0.18 129	0.36 262	0.62 70	0.43 129	0.31 161	0.26 163	0.37 127	0.25 151	0.42 123	0.62 121	0.20 240	0.20 213	0.29 189	0.31 192	0.42 184	0.37 213

raftrobust	0.31 120	0.20 130	0.20 185	0.18 160	0.18 167	0.12 79	0.09 103	0.35 201	0.15 105	0.34 180	0.21 133	0.27 123	0.14 96	0.39 278	0.70 92	0.54 189	0.27 122	0.21 114	0.75 228	0.19 102	0.59 172	1.07 189	0.19 232	0.14 131	0.26 158	0.24 140	0.27 113	0.24 131

HITNet	0.31 120	0.18 102	0.15 122	0.17 149	0.15 124	0.14 98	0.10 116	0.29 140	0.19 147	0.30 141	0.20 128	0.28 128	0.18 129	0.29 219	1.30 220	0.42 120	0.27 122	0.20 105	0.37 127	0.17 88	0.64 181	0.99 174	0.12 127	0.15 141	0.19 111	0.19 110	0.39 163	0.26 149
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
DISCO	0.32 126	0.24 197	0.17 143	0.19 167	0.21 203	0.23 182	0.27 234	0.21 97	0.21 169	0.36 204	0.25 159	0.24 101	0.16 108	0.19 144	1.86 250	0.35 83	0.29 142	0.22 122	0.42 142	0.22 135	0.28 84	0.56 104	0.14 161	0.16 160	0.23 128	0.23 128	0.40 169	0.24 131

4D-IteraStereo	0.33 127	0.18 102	0.21 203	0.16 135	0.16 137	0.11 63	0.08 92	0.33 182	0.17 129	0.33 177	0.18 112	0.27 123	0.13 93	0.33 245	0.80 121	0.66 222	0.26 116	0.30 196	0.49 162	0.36 199	0.82 202	1.41 250	0.10 96	0.15 141	0.19 111	0.21 119	0.41 171	0.19 100

Sa-1000	0.33 127	0.21 143	0.14 115	0.15 125	0.16 137	0.15 108	0.08 92	0.36 218	0.17 129	0.31 156	0.15 99	0.41 218	0.18 129	0.25 187	0.82 137	0.48 162	0.32 169	0.33 219	0.65 210	0.19 102	0.65 182	1.11 197	0.09 87	0.17 172	0.33 218	0.29 180	0.51 227	0.27 155

LMCR-Stereo	0.33 127	0.23 182	0.19 167	0.19 167	0.18 167	0.20 157	0.13 158	0.30 149	0.19 147	0.29 134	0.23 148	0.33 173	0.29 200	0.40 282	0.67 83	0.45 144	0.39 206	0.28 182	0.53 182	0.38 213	0.51 149	0.96 169	0.14 161	0.19 201	0.25 147	0.24 140	0.33 127	0.31 179

DSFCA	0.33 127	0.25 210	0.21 203	0.20 177	0.26 242	0.22 178	0.27 234	0.23 104	0.21 169	0.22 93	0.27 177	0.25 109	0.15 104	0.14 93	1.43 232	0.64 218	0.28 133	0.27 170	0.31 106	0.21 125	0.39 114	0.52 100	0.18 222	0.19 201	0.28 181	0.28 168	0.54 237	0.45 235

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 127	0.26 231	0.24 227	0.23 202	0.29 255	0.21 165	0.35 262	0.28 134	0.52 302	0.37 212	0.25 159	0.35 184	0.17 118	0.29 219	1.32 221	0.32 69	0.25 109	0.21 114	0.35 121	0.23 141	0.29 87	0.62 121	0.16 196	0.18 187	0.23 128	0.42 246	0.32 122	0.32 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 127	0.25 210	0.24 227	0.22 199	0.23 224	0.20 157	0.19 212	0.27 123	0.22 179	0.31 156	0.34 218	0.34 180	0.25 178	0.33 245	0.84 143	0.33 70	0.30 154	0.28 182	0.30 100	0.21 125	0.52 154	0.72 135	0.20 240	0.21 227	0.47 277	0.36 221	0.38 159	0.46 238

G2L-Stereo	0.34 133	0.22 160	0.16 131	0.18 160	0.22 218	0.16 119	0.14 172	0.27 123	0.16 112	0.30 141	0.25 159	0.26 116	0.22 157	0.30 225	2.53 277	0.31 61	0.27 122	0.20 105	0.33 113	0.18 95	0.40 116	0.54 101	0.16 196	0.15 141	0.24 137	0.26 162	0.41 171	0.24 131

AIO_rvc	0.34 133	0.17 92	0.12 83	0.10 71	0.09 67	0.38 269	0.11 124	0.17 79	0.11 72	0.15 75	0.07 32	0.17 68	0.10 67	0.14 93	1.81 246	1.13 300	0.16 63	0.45 287	0.34 118	0.11 47	0.26 80	2.17 345	0.17 211	0.07 53	0.14 70	0.16 82	0.16 57	0.10 53

CAS	0.34 133	0.20 130	0.13 96	0.15 125	0.15 124	0.13 86	0.15 184	0.23 104	0.23 194	0.37 212	0.27 177	0.28 128	0.30 208	0.53 306	0.74 103	0.69 228	0.38 200	0.37 250	0.35 121	0.36 199	0.72 193	1.09 191	0.11 114	0.13 118	0.24 137	0.25 157	0.28 116	0.34 196

CIPLG	0.34 133	0.19 114	0.19 167	0.16 135	0.16 137	0.16 119	0.24 221	0.32 173	0.26 218	0.30 141	0.31 201	0.31 158	0.16 108	0.38 272	0.86 158	0.40 112	0.34 182	0.20 105	0.50 168	0.20 109	0.49 140	1.39 244	0.11 114	0.15 141	0.53 288	0.17 86	0.57 247	0.20 105

IPLGR_C	0.34 133	0.19 114	0.19 167	0.16 135	0.16 137	0.16 119	0.25 230	0.32 173	0.26 218	0.30 141	0.32 208	0.30 151	0.17 118	0.37 266	0.79 118	0.40 112	0.33 178	0.20 105	0.51 171	0.19 102	0.49 140	1.39 244	0.12 127	0.15 141	0.50 284	0.17 86	0.58 252	0.20 105

GMOStereo	0.34 133	0.19 114	0.15 122	0.16 135	0.16 137	0.32 236	0.12 137	0.35 201	0.17 129	0.35 189	0.15 99	0.29 139	0.22 157	0.17 121	0.81 123	0.49 164	0.29 142	0.33 219	0.51 171	0.37 205	0.56 164	1.49 266	0.10 96	0.13 118	0.30 198	0.24 140	0.41 171	0.22 118

error version	0.34 133	0.19 114	0.15 122	0.16 135	0.16 137	0.32 236	0.12 137	0.35 201	0.17 129	0.35 189	0.15 99	0.29 139	0.22 157	0.17 121	0.81 123	0.49 164	0.29 142	0.33 219	0.51 171	0.37 205	0.56 164	1.49 266	0.10 96	0.13 118	0.30 198	0.24 140	0.41 171	0.22 118

test-v	0.34 133	0.19 114	0.15 122	0.16 135	0.16 137	0.32 236	0.12 137	0.35 201	0.17 129	0.35 189	0.15 99	0.29 139	0.22 157	0.17 121	0.81 123	0.49 164	0.29 142	0.33 219	0.51 171	0.37 205	0.56 164	1.49 266	0.10 96	0.13 118	0.30 198	0.24 140	0.41 171	0.22 118

test-2	0.34 133	0.19 114	0.15 122	0.16 135	0.16 137	0.32 236	0.12 137	0.35 201	0.17 129	0.35 189	0.15 99	0.29 139	0.22 157	0.17 121	0.81 123	0.49 164	0.29 142	0.33 219	0.51 171	0.37 205	0.56 164	1.49 266	0.10 96	0.13 118	0.30 198	0.24 140	0.41 171	0.22 118

HCRNet	0.34 133	0.24 197	0.13 96	0.26 231	0.11 80	0.18 139	0.13 158	0.20 93	0.09 46	0.54 277	0.20 128	0.29 139	0.10 67	0.13 83	3.96 313	0.29 49	0.21 86	0.15 75	0.25 77	0.13 68	0.25 77	0.40 85	0.13 147	0.10 82	0.13 61	0.14 73	0.36 149	0.15 77

iResNet_ROB	0.34 133	0.23 182	0.20 185	0.22 199	0.19 182	0.21 165	0.16 190	0.49 291	0.18 138	0.36 204	0.24 153	0.27 123	0.29 200	0.22 160	1.33 222	0.45 144	0.30 154	0.24 145	0.64 209	0.18 95	0.68 185	0.55 103	0.14 161	0.21 227	0.26 158	0.25 157	0.49 216	0.30 171

S2M2_XL	0.35 144	0.15 77	0.16 131	0.10 71	0.12 91	0.13 86	0.12 137	0.29 140	0.19 147	0.27 118	0.13 83	0.36 188	0.34 229	0.13 83	1.05 196	0.79 252	0.48 263	0.44 285	0.28 96	0.20 109	1.53 297	1.16 205	0.13 147	0.12 97	0.18 101	0.16 82	0.23 95	0.25 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 144	0.23 182	0.19 167	0.17 149	0.20 189	0.14 98	0.08 92	0.35 201	0.20 158	0.35 189	0.21 133	0.38 198	0.31 210	0.14 93	0.78 115	0.76 246	0.40 212	0.30 196	0.43 148	0.52 271	0.98 217	0.80 150	0.12 127	0.15 141	0.25 147	0.24 140	0.37 153	0.32 185

iinet-f	0.35 144	0.23 182	0.17 143	0.20 177	0.14 111	0.21 165	0.17 197	0.22 99	0.16 112	0.38 224	0.39 230	0.26 116	0.23 166	0.17 121	1.84 249	0.49 164	0.27 122	0.21 114	0.66 213	0.34 194	0.46 130	0.83 154	0.15 185	0.14 131	0.26 158	0.19 110	0.45 202	0.25 138

IER	0.35 144	0.19 114	0.16 131	0.17 149	0.16 137	0.17 129	0.12 137	0.23 104	0.14 96	0.28 125	0.25 159	0.31 158	0.14 96	0.23 171	3.85 312	0.29 49	0.25 109	0.20 105	0.24 75	0.20 109	0.28 84	0.21 57	0.18 222	0.14 131	0.19 111	0.24 140	0.38 159	0.25 138

ACRE	0.35 144	0.19 114	0.18 154	0.16 135	0.16 137	0.16 119	0.24 221	0.32 173	0.25 209	0.30 141	0.43 237	0.31 158	0.17 118	0.38 272	0.81 123	0.40 112	0.34 182	0.20 105	0.51 171	0.20 109	0.50 146	1.39 244	0.12 127	0.15 141	0.51 286	0.17 86	0.57 247	0.20 105

psm_up	0.35 144	0.26 231	0.27 254	0.28 244	0.25 234	0.27 210	0.18 204	0.35 201	0.32 255	0.29 134	0.24 153	0.30 151	0.25 178	0.50 303	0.93 172	0.34 78	0.34 182	0.31 206	0.62 203	0.36 199	0.43 126	0.50 98	0.16 196	0.27 260	0.33 218	0.34 209	0.39 163	0.34 196

CFNet_RVC	0.35 144	0.26 231	0.23 220	0.25 221	0.24 231	0.24 190	0.16 190	0.27 123	0.19 147	0.30 141	0.29 192	0.31 158	0.17 118	0.33 245	0.75 110	0.46 153	0.51 273	0.24 145	0.81 235	0.21 125	0.58 170	0.70 131	0.18 222	0.34 280	0.30 198	0.31 192	0.42 184	0.34 196

DN-CSS_ROB	0.35 144	0.22 160	0.24 227	0.23 202	0.26 242	0.15 108	0.12 137	0.42 258	0.19 147	0.39 229	0.41 233	0.34 180	0.26 188	0.32 241	0.67 83	0.42 120	0.30 154	0.23 134	0.92 252	0.21 125	0.80 199	0.68 129	0.15 185	0.27 260	0.24 137	0.22 120	0.41 171	0.30 171

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 152	0.14 73	0.11 69	0.08 55	0.11 80	0.10 49	0.06 70	0.27 123	0.21 169	0.28 125	0.19 124	0.36 188	0.35 237	0.19 144	0.73 101	0.91 275	0.42 227	0.26 163	0.25 77	0.40 228	1.61 309	1.47 262	0.14 161	0.15 141	0.23 128	0.17 86	0.21 86	0.24 131

TestStereo_HL2	0.36 152	0.26 231	0.22 212	0.21 188	0.18 167	0.20 157	0.13 158	0.33 182	0.22 179	0.51 266	0.41 233	0.35 184	0.22 157	0.26 193	0.60 63	0.52 181	0.31 161	0.26 163	0.77 230	0.29 167	0.78 197	1.03 182	0.15 185	0.19 201	0.27 168	0.34 209	0.41 171	0.35 207

DepthFocus	0.36 152	0.16 86	0.12 83	0.14 117	0.10 73	0.11 63	0.09 103	0.28 134	0.22 179	0.27 118	0.12 74	0.31 158	0.28 197	0.15 104	1.06 200	0.86 270	0.43 234	0.27 170	0.34 118	0.43 240	1.51 289	1.31 231	0.14 161	0.13 118	0.16 87	0.17 86	0.23 95	0.25 138

MGS-Stereo	0.36 152	0.22 160	0.14 115	0.13 104	0.13 103	0.11 63	0.10 116	0.21 97	0.12 78	0.18 85	0.13 83	0.21 90	0.16 108	0.13 83	4.38 319	0.33 70	0.26 116	0.22 122	0.31 106	0.18 95	0.38 112	0.70 131	0.11 114	0.13 118	0.19 111	0.17 86	0.26 111	0.21 114

LGCAT	0.37 156	0.19 114	0.20 185	0.12 93	0.15 124	0.14 98	0.09 103	0.27 123	0.45 287	0.28 125	0.15 99	0.31 158	0.35 237	0.12 79	0.84 143	0.94 277	0.48 263	0.41 276	0.36 124	0.39 220	1.49 283	1.26 221	0.14 161	0.12 97	0.19 111	0.19 110	0.23 95	0.23 125

GGDA	0.37 156	0.25 210	0.23 220	0.20 177	0.18 167	0.21 165	0.13 158	0.34 189	0.22 179	0.53 273	0.42 235	0.35 184	0.22 157	0.26 193	0.61 69	0.53 187	0.31 161	0.25 156	0.74 225	0.33 187	0.81 200	1.02 180	0.14 161	0.19 201	0.28 181	0.36 221	0.46 207	0.34 196

SGD-Stereo	0.37 156	0.13 66	0.10 63	0.09 66	0.09 67	0.11 63	0.05 50	0.13 68	0.12 78	0.14 73	0.08 43	0.28 128	0.15 104	0.10 64	4.91 324	0.59 204	0.29 142	0.18 93	0.37 127	0.33 187	0.47 137	0.33 77	0.10 96	0.09 72	0.14 70	0.16 82	0.22 93	0.19 100

LoS_RVC	0.37 156	0.25 210	0.20 185	0.10 71	0.17 158	0.13 86	0.09 103	0.24 112	0.25 209	0.38 224	0.25 159	0.36 188	0.34 229	0.22 160	0.81 123	0.78 250	0.41 218	0.42 280	0.56 185	0.27 157	0.97 214	1.33 234	0.14 161	0.15 141	0.28 181	0.22 120	0.25 105	0.29 164

tt_ll	0.37 156	0.25 210	0.20 185	0.10 71	0.17 158	0.13 86	0.09 103	0.24 112	0.25 209	0.38 224	0.25 159	0.36 188	0.34 229	0.22 160	0.81 123	0.78 250	0.41 218	0.42 280	0.56 185	0.27 157	0.97 214	1.33 234	0.14 161	0.15 141	0.28 181	0.22 120	0.25 105	0.29 164

dd	0.37 156	0.25 210	0.15 122	0.44 297	0.16 137	0.32 236	0.19 212	0.28 134	0.13 88	0.29 134	0.14 93	0.44 230	0.14 96	0.15 104	2.86 285	0.38 100	0.36 191	0.22 122	0.52 179	0.34 194	0.32 95	0.28 69	0.17 211	0.29 271	0.27 168	0.20 115	0.40 169	0.32 185

STTStereo	0.37 156	0.28 254	0.28 259	0.24 214	0.27 252	0.22 178	0.33 256	0.25 122	0.36 268	0.29 134	0.27 177	0.33 173	0.20 149	0.27 203	2.32 271	0.31 61	0.26 116	0.25 156	0.30 100	0.20 109	0.34 102	0.66 128	0.31 292	0.18 187	0.25 147	0.31 192	0.35 139	0.41 224

small-zeroshot	0.38 163	0.14 73	0.13 96	0.09 66	0.13 103	0.12 79	0.07 83	0.29 140	0.23 194	0.30 141	0.22 141	0.45 236	0.37 253	0.20 153	0.73 101	1.00 284	0.43 234	0.31 206	0.26 85	0.41 231	1.64 312	1.57 280	0.16 196	0.15 141	0.24 137	0.18 104	0.21 86	0.25 138

test_4	0.38 163	0.17 92	0.16 131	0.14 117	0.13 103	0.11 63	0.38 271	0.24 112	0.14 96	0.31 156	0.11 68	0.24 101	0.12 87	0.34 250	0.91 169	0.70 236	0.24 101	0.29 190	0.37 127	0.29 167	0.51 149	1.32 233	0.09 87	0.12 97	0.27 168	0.91 314	0.91 305	0.87 289

SACVNet	0.38 163	0.30 263	0.26 246	0.28 244	0.29 255	0.26 205	0.34 261	0.37 227	0.29 238	0.35 189	0.27 177	0.29 139	0.25 178	0.38 272	0.59 61	0.43 129	0.36 191	0.29 190	0.56 185	0.29 167	0.68 185	1.21 216	0.19 232	0.25 254	0.37 245	0.35 214	0.45 202	0.38 218

sAnonymous2	0.38 163	0.21 143	0.17 143	0.16 135	0.16 137	0.21 165	0.15 184	0.38 229	0.26 218	0.28 125	0.26 173	0.30 151	0.32 219	0.16 115	0.67 83	0.61 210	0.40 212	0.36 243	0.81 235	0.39 220	1.05 222	1.29 226	0.14 161	0.19 201	0.29 189	0.35 214	0.33 127	0.35 207

CroCo_RVC	0.38 163	0.21 143	0.17 143	0.16 135	0.16 137	0.21 165	0.15 184	0.38 229	0.26 218	0.28 125	0.26 173	0.30 151	0.32 219	0.16 115	0.67 83	0.61 210	0.40 212	0.36 243	0.81 235	0.39 220	1.05 222	1.29 226	0.14 161	0.19 201	0.29 189	0.35 214	0.33 127	0.35 207

CREStereo	0.38 163	0.22 160	0.20 185	0.17 149	0.16 137	0.15 108	0.08 92	0.36 218	0.24 201	0.36 204	0.27 177	0.39 203	0.39 262	0.16 115	0.92 170	0.97 279	0.46 251	0.27 170	0.43 148	0.52 271	1.15 237	1.04 185	0.13 147	0.16 160	0.25 147	0.24 140	0.37 153	0.31 179
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	0.38 163	0.25 210	0.26 246	0.27 234	0.26 242	0.21 165	0.42 280	0.33 182	0.24 201	0.34 180	0.26 173	0.42 222	0.28 197	0.27 203	0.95 177	0.42 120	0.39 206	0.27 170	0.73 223	0.41 231	0.63 180	0.86 158	0.21 245	0.27 260	0.34 221	0.33 204	0.33 127	0.42 227

AF-Net	0.38 163	0.25 210	0.25 240	0.25 221	0.30 260	0.28 215	0.41 278	0.36 218	0.30 244	0.25 111	0.32 208	0.39 203	0.21 150	0.23 171	2.08 261	0.31 61	0.23 92	0.22 122	0.39 132	0.22 135	0.53 156	0.78 146	0.21 245	0.19 201	0.26 158	0.27 165	0.42 184	0.33 191

Nwc_Net	0.38 163	0.25 210	0.25 240	0.25 221	0.30 260	0.28 215	0.41 278	0.36 218	0.30 244	0.25 111	0.32 208	0.39 203	0.21 150	0.23 171	2.08 261	0.31 61	0.23 92	0.22 122	0.39 132	0.22 135	0.53 156	0.78 146	0.21 245	0.19 201	0.26 158	0.27 165	0.42 184	0.33 191

depth_test_26	0.39 172	0.24 197	0.15 122	0.13 104	0.13 103	0.11 63	0.07 83	0.38 229	0.22 179	0.42 241	0.13 83	0.54 264	0.32 219	0.15 104	1.00 186	0.77 247	0.47 256	0.31 206	0.40 138	0.43 240	1.65 313	1.40 248	0.15 185	0.14 131	0.25 147	0.20 115	0.25 105	0.25 138

S2M2_L	0.39 172	0.22 160	0.24 227	0.17 149	0.15 124	0.19 148	0.13 158	0.28 134	0.20 158	0.40 234	0.11 68	0.33 173	0.25 178	0.21 157	1.09 203	0.71 239	0.42 227	0.44 285	0.31 106	0.37 205	1.34 267	1.30 228	0.17 211	0.14 131	0.21 121	0.22 120	0.59 257	0.29 164
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 172	0.22 160	0.16 131	0.20 177	0.16 137	0.16 119	0.11 124	0.42 258	0.18 138	0.42 241	0.15 99	0.33 173	0.24 171	0.27 203	1.23 217	0.80 256	0.31 161	0.33 219	0.91 249	0.36 199	0.71 192	1.21 216	0.11 114	0.20 213	0.30 198	0.30 188	0.36 149	0.30 171

UDGNet	0.39 172	0.29 257	0.21 203	0.55 309	0.44 307	0.50 298	0.42 280	0.31 159	0.20 158	0.27 118	0.28 188	0.28 128	0.12 87	0.70 326	0.66 78	0.44 133	0.29 142	0.25 156	0.60 200	0.24 149	0.61 176	0.98 172	0.39 305	0.15 141	0.34 221	0.27 165	0.42 184	0.29 164

APVNet	0.39 172	0.27 242	0.20 185	0.24 214	0.26 242	0.27 210	0.24 221	0.31 159	0.22 179	0.26 114	0.31 201	0.29 139	0.17 118	0.27 203	1.75 243	0.50 170	0.45 245	0.35 237	0.66 213	0.32 184	0.51 149	0.97 171	0.16 196	0.25 254	0.28 181	0.24 140	0.44 196	0.30 171

FADNet	0.39 172	0.27 242	0.23 220	0.29 250	0.26 242	0.25 199	0.39 276	0.36 218	0.24 201	0.35 189	0.34 218	0.36 188	0.27 190	0.27 203	0.93 172	0.39 105	0.31 161	0.34 231	0.68 218	0.43 240	0.60 173	0.90 161	0.19 232	0.22 235	0.38 250	0.42 246	0.37 153	0.44 230

UCFNet_RVC	0.39 172	0.36 285	0.26 246	0.29 250	0.31 264	0.26 205	0.19 212	0.30 149	0.23 194	0.35 189	0.27 177	0.45 236	0.25 178	0.34 250	0.82 137	0.45 144	0.30 154	0.25 156	0.96 257	0.23 141	0.69 187	0.75 140	0.45 315	0.21 227	0.35 228	0.31 192	0.35 139	0.45 235

HSM	0.39 172	0.24 197	0.23 220	0.26 231	0.25 234	0.20 157	0.18 204	0.41 248	0.20 158	0.32 168	0.30 199	0.39 203	0.24 171	0.22 160	2.57 279	0.39 105	0.33 178	0.22 122	0.49 162	0.30 175	0.70 189	0.47 95	0.14 161	0.20 213	0.29 189	0.31 192	0.44 196	0.33 191

anonymous	0.40 180	0.15 77	0.13 96	0.11 85	0.13 103	0.14 98	0.06 70	0.31 159	0.22 179	0.32 168	0.28 188	0.42 222	0.38 255	0.18 140	0.84 143	0.98 282	0.43 234	0.40 271	0.31 106	0.42 237	1.70 318	1.61 287	0.18 222	0.15 141	0.23 128	0.17 86	0.23 95	0.25 138

coex_refinement	0.40 180	0.25 210	0.18 154	0.19 167	0.21 203	0.20 157	0.14 172	0.27 123	0.26 218	0.27 118	0.27 177	0.28 128	0.14 96	0.25 187	3.44 305	0.47 156	0.28 133	0.21 114	0.62 203	0.19 102	0.56 164	0.54 101	0.15 185	0.17 172	0.26 158	0.25 157	0.42 184	0.33 191

BEATNet_4x	0.40 180	0.23 182	0.19 167	0.20 177	0.19 182	0.16 119	0.14 172	0.31 159	0.27 228	0.35 189	0.22 141	0.32 167	0.23 166	0.29 219	1.51 233	0.58 199	0.52 278	0.51 311	0.49 162	0.22 135	0.91 210	1.44 255	0.14 161	0.23 240	0.23 128	0.23 128	0.42 184	0.31 179

CES	0.41 183	0.19 114	0.16 131	0.14 117	0.18 167	0.16 119	0.10 116	0.54 304	0.25 209	0.30 141	0.34 218	0.40 211	0.38 255	0.47 295	1.33 222	0.79 252	0.52 278	0.48 298	0.33 113	0.42 237	1.04 219	1.15 204	0.14 161	0.13 118	0.26 158	0.22 120	0.28 116	0.34 196

DMCA-RVC	0.41 183	0.21 143	0.22 212	0.32 261	0.28 253	0.18 139	0.45 285	0.34 189	0.30 244	0.32 168	1.09 319	0.31 158	0.16 108	0.30 225	2.90 288	0.35 83	0.26 116	0.25 156	0.26 85	0.30 175	0.38 112	0.34 78	0.16 196	0.28 265	0.35 228	0.20 115	0.36 149	0.27 155

castereo	0.42 185	0.20 130	0.19 167	0.16 135	0.16 137	0.27 210	0.09 103	0.29 140	0.21 169	0.33 177	0.22 141	0.40 211	0.37 253	0.19 144	0.81 123	0.77 247	0.45 245	0.34 231	0.57 193	0.43 240	1.52 292	1.45 257	0.13 147	0.15 141	0.27 168	0.59 285	0.52 230	0.31 179

RAFT + AFF	0.42 185	0.12 58	0.09 45	0.13 104	0.07 46	0.11 63	0.06 70	0.17 79	0.10 58	0.19 87	0.10 59	0.28 128	0.08 51	0.11 69	7.47 360	0.33 70	0.20 83	0.11 48	0.33 113	0.10 41	0.39 114	0.16 41	0.07 65	0.09 72	0.16 87	0.11 49	0.13 40	0.09 43

PMTNet	0.42 185	0.24 197	0.21 203	0.18 160	0.17 158	0.14 98	0.32 249	0.31 159	0.24 201	0.37 212	0.25 159	0.38 198	0.38 255	0.17 121	1.19 216	1.08 293	0.45 245	0.27 170	0.56 185	0.43 240	1.15 237	1.08 190	0.13 147	0.14 131	0.40 258	0.26 162	0.32 122	0.37 213

castereo++	0.43 188	0.19 114	0.17 143	0.19 167	0.15 124	0.44 290	0.08 92	0.30 149	0.20 158	0.34 180	0.18 112	0.45 236	0.35 237	0.15 104	0.78 115	0.73 241	0.43 234	0.32 213	0.57 193	0.43 240	1.42 273	1.35 239	0.22 253	0.16 160	0.24 137	0.33 204	1.16 325	0.33 191

MyStereo04	0.43 188	0.28 254	0.26 246	0.23 202	0.24 231	0.18 139	0.14 172	0.38 229	0.28 235	0.59 289	0.28 188	0.39 203	0.18 129	0.36 262	1.03 191	0.61 210	0.35 189	0.27 170	1.20 284	0.43 240	1.04 219	0.77 145	0.38 302	0.26 256	0.37 245	0.39 233	0.55 241	0.30 171

TANstereo	0.43 188	0.22 160	0.18 154	0.21 188	0.21 203	0.22 178	0.11 124	0.27 123	0.22 179	0.32 168	0.25 159	0.25 109	0.25 178	0.24 179	1.37 227	0.81 260	0.43 234	0.41 276	0.67 215	0.39 220	1.08 226	1.16 205	0.48 322	0.16 160	0.17 94	0.23 128	0.99 313	0.24 131

XX-TBD	0.43 188	0.22 160	0.18 154	0.21 188	0.21 203	0.22 178	0.11 124	0.27 123	0.22 179	0.32 168	0.25 159	0.25 109	0.25 178	0.24 179	1.37 227	0.81 260	0.43 234	0.41 276	0.67 215	0.39 220	1.08 226	1.16 205	0.48 322	0.16 160	0.17 94	0.23 128	0.99 313	0.24 131

stereogan	0.43 188	0.33 275	0.30 265	0.33 264	0.37 294	0.35 256	0.30 242	0.35 201	0.32 255	0.30 141	0.31 201	0.46 244	0.30 208	0.27 203	1.62 237	0.41 119	0.30 154	0.25 156	0.44 152	0.29 167	0.37 110	1.61 287	0.23 255	0.24 249	0.29 189	0.31 192	0.57 247	0.39 221

PS-NSSS	0.43 188	0.38 299	0.25 240	0.42 290	0.30 260	0.35 256	0.32 249	0.34 189	0.20 158	0.36 204	0.24 153	0.74 293	0.24 171	0.40 282	1.98 255	0.34 78	0.33 178	0.23 134	0.55 184	0.20 109	0.41 120	0.57 107	0.52 325	0.20 213	0.31 211	0.31 192	0.87 299	0.37 213

AE-Stereo	0.44 194	0.22 160	0.24 227	0.23 202	0.24 231	0.18 139	0.16 190	0.30 149	0.21 169	0.34 180	0.16 110	0.44 230	0.27 190	0.21 157	0.94 175	0.81 260	0.41 218	0.32 213	0.52 179	0.55 274	1.07 224	1.71 298	0.12 127	0.21 227	0.34 221	0.89 313	0.46 207	0.28 159

ICVP	0.44 194	0.24 197	0.30 265	0.25 221	0.23 224	0.26 205	0.18 204	0.31 159	0.25 209	0.37 212	0.31 201	0.33 173	0.29 200	0.25 187	0.64 74	0.61 210	0.50 269	0.78 353	0.59 199	0.44 254	0.99 218	1.82 307	0.33 298	0.24 249	0.30 198	0.35 214	0.37 153	0.34 196
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo-Hl	0.45 196	0.25 210	0.26 246	0.20 177	0.20 189	0.25 199	0.17 197	0.40 245	0.27 228	0.56 278	0.50 251	0.41 218	0.25 178	0.30 225	1.01 188	0.60 205	0.32 169	0.31 206	0.99 259	0.28 162	0.90 207	1.60 284	0.14 161	0.23 240	0.28 181	0.41 242	0.49 216	0.44 230

CREStereo++_RVC	0.45 196	0.22 160	0.20 185	0.17 149	0.20 189	0.15 108	0.11 124	0.34 189	0.19 147	0.35 189	0.19 124	0.32 167	0.31 210	0.16 115	1.29 219	0.81 260	0.38 200	0.27 170	0.56 185	0.36 199	1.08 226	1.26 221	0.13 147	0.15 141	0.26 158	0.22 120	2.29 368	0.31 179
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 196	0.30 263	0.59 332	0.28 244	0.45 309	0.21 165	0.24 221	0.39 239	0.32 255	0.44 249	0.31 201	0.43 226	0.44 275	0.43 288	1.18 212	0.51 176	0.37 195	0.43 283	0.60 200	0.64 297	0.49 140	1.02 180	0.30 286	0.37 290	0.31 211	0.39 233	0.33 127	0.41 224

RP	0.45 196	0.29 257	0.33 278	0.30 252	0.31 264	0.28 215	0.35 262	0.34 189	0.33 261	0.23 96	0.36 227	0.36 188	0.26 188	0.24 179	3.81 310	0.31 61	0.28 133	0.22 122	0.33 113	0.23 141	0.26 80	0.85 157	0.19 232	0.22 235	0.29 189	0.29 180	0.52 230	0.36 212

YMNet	0.46 200	0.20 130	0.12 83	0.16 135	0.15 124	0.32 236	0.87 326	0.19 87	0.16 112	0.27 118	0.11 68	0.24 101	0.36 242	0.15 104	5.11 331	0.66 222	0.23 92	0.22 122	0.26 85	0.21 125	0.19 57	0.29 70	0.09 87	0.13 118	0.74 316	0.16 82	0.66 271	0.19 100

test_for_model	0.46 200	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.14 111	0.11 63	0.12 137	0.31 159	0.16 112	0.31 156	0.13 83	0.45 236	0.19 140	0.28 211	0.84 143	0.69 228	3.42 374	0.23 134	0.48 155	0.30 175	1.24 249	0.57 107	0.12 127	0.12 97	0.18 101	0.28 168	0.35 139	0.79 275

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 200	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.14 111	0.11 63	0.12 137	0.31 159	0.16 112	0.31 156	0.13 83	0.45 236	0.19 140	0.28 211	0.84 143	0.69 228	3.42 374	0.23 134	0.48 155	0.30 175	1.24 249	0.57 107	0.12 127	0.12 97	0.18 101	0.28 168	0.35 139	0.79 275

testlalala	0.46 200	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.14 111	0.11 63	0.12 137	0.31 159	0.16 112	0.31 156	0.13 83	0.45 236	0.19 140	0.28 211	0.84 143	0.69 228	3.42 374	0.23 134	0.48 155	0.30 175	1.24 249	0.57 107	0.12 127	0.12 97	0.18 101	0.28 168	0.35 139	0.79 275

GCAPDPT-zeroshot	0.46 200	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.14 111	0.11 63	0.12 137	0.31 159	0.16 112	0.31 156	0.13 83	0.45 236	0.19 140	0.28 211	0.84 143	0.69 228	3.42 374	0.23 134	0.48 155	0.30 175	1.24 249	0.57 107	0.12 127	0.12 97	0.18 101	0.28 168	0.35 139	0.79 275

GCAP-Stereo	0.46 200	0.21 143	0.13 96	0.13 104	0.14 111	0.11 63	0.12 137	0.31 159	0.16 112	0.31 156	0.13 83	0.45 236	0.19 140	0.28 211	0.84 143	0.69 228	3.42 374	0.23 134	0.48 155	0.30 175	1.24 249	0.57 107	0.12 127	0.12 97	0.18 101	0.28 168	0.35 139	0.79 275

LoS	0.46 200	0.23 182	0.17 143	0.19 167	0.19 182	0.19 148	0.12 137	0.77 328	0.26 218	0.50 264	0.45 241	0.53 262	0.47 282	0.23 171	1.06 200	0.85 268	0.56 294	0.43 283	0.62 203	0.41 231	1.28 259	1.41 250	0.15 185	0.16 160	0.35 228	0.28 168	0.33 127	0.35 207
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 200	0.20 130	0.16 131	0.15 125	0.16 137	0.20 157	0.12 137	0.32 173	0.32 255	0.35 189	0.24 153	0.43 226	0.45 279	0.15 104	0.83 141	1.10 297	0.47 256	0.40 271	0.67 215	0.43 240	1.55 301	1.85 309	0.14 161	0.22 235	0.30 198	0.30 188	0.49 216	0.32 185

iResNetv2_ROB	0.46 200	0.24 197	0.17 143	0.27 234	0.21 203	0.23 182	0.14 172	0.49 291	0.19 147	0.37 212	0.29 192	0.37 195	0.27 190	0.26 193	3.28 303	0.42 120	0.28 133	0.22 122	0.85 246	0.23 141	1.22 247	0.59 113	0.16 196	0.26 256	0.27 168	0.24 140	0.57 247	0.28 159

test-3	0.47 209	0.22 160	0.20 185	0.18 160	0.21 203	0.19 148	0.12 137	0.41 248	0.16 112	0.35 189	0.18 112	0.42 222	0.19 140	0.19 144	1.04 194	0.66 222	0.32 169	0.30 196	1.28 298	0.44 254	1.13 234	1.75 303	0.10 96	0.17 172	0.45 273	0.23 128	0.56 243	1.21 315

test_1	0.47 209	0.22 160	0.20 185	0.18 160	0.21 203	0.19 148	0.12 137	0.41 248	0.16 112	0.34 180	0.18 112	0.42 222	0.19 140	0.19 144	1.04 194	0.66 222	0.32 169	0.30 196	1.28 298	0.44 254	1.13 234	1.75 303	0.10 96	0.17 172	0.45 273	0.23 128	0.56 243	1.22 316

test_3	0.47 209	0.22 160	0.20 185	0.18 160	0.21 203	0.19 148	0.12 137	0.41 248	0.18 138	0.36 204	0.18 112	0.44 230	0.21 150	0.19 144	1.03 191	0.64 218	0.32 169	0.31 206	1.28 298	0.44 254	1.12 232	1.74 300	0.10 96	0.18 187	0.47 277	0.28 168	0.59 257	1.22 316

GEStereo_RVC	0.47 209	0.27 242	0.34 282	0.27 234	0.26 242	0.31 229	0.53 296	0.41 248	0.24 201	0.35 189	0.27 177	0.40 211	0.24 171	0.30 225	0.81 123	0.74 243	0.49 268	0.37 250	0.91 249	0.38 213	0.90 207	1.80 305	0.21 245	0.34 280	0.31 211	0.30 188	0.51 227	0.48 243

CFNet_pseudo	0.47 209	0.23 182	0.23 220	0.27 234	0.25 234	0.23 182	0.17 197	0.31 159	0.19 147	0.37 212	0.29 192	0.38 198	0.27 190	0.23 171	4.35 318	0.44 133	0.28 133	0.23 134	1.00 260	0.19 102	0.46 130	0.59 113	0.40 308	0.18 187	0.27 168	0.28 168	0.36 149	0.35 207

NCC-stereo	0.47 209	0.33 275	0.30 265	0.31 258	0.33 272	0.31 229	0.38 271	0.41 248	0.40 274	0.24 103	0.38 228	0.39 203	0.36 242	0.28 211	3.13 297	0.36 90	0.29 142	0.32 213	0.42 142	0.43 240	0.44 127	0.84 155	0.28 276	0.23 240	0.36 237	0.44 257	0.45 202	0.44 230

Abc-Net	0.47 209	0.33 275	0.30 265	0.31 258	0.33 272	0.31 229	0.38 271	0.41 248	0.40 274	0.24 103	0.38 228	0.39 203	0.36 242	0.28 211	3.13 297	0.36 90	0.29 142	0.32 213	0.42 142	0.43 240	0.44 127	0.84 155	0.28 276	0.23 240	0.36 237	0.44 257	0.45 202	0.44 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ManiGeoR	0.48 216	0.27 242	0.19 167	0.23 202	0.18 167	0.18 139	0.11 124	0.43 265	0.21 169	0.39 229	0.29 192	0.32 167	0.17 118	0.26 193	5.03 328	0.45 144	0.29 142	0.24 145	0.74 225	0.22 135	0.54 161	0.80 150	0.16 196	0.18 187	0.25 147	0.31 192	0.30 120	0.27 155

HLf10	0.48 216	0.27 242	0.19 167	0.23 202	0.18 167	0.18 139	0.11 124	0.43 265	0.21 169	0.39 229	0.29 192	0.32 167	0.17 118	0.26 193	5.03 328	0.45 144	0.29 142	0.24 145	0.74 225	0.22 135	0.54 161	0.80 150	0.16 196	0.18 187	0.25 147	0.31 192	0.30 120	0.27 155

TestStereo_HLe17	0.48 216	0.29 257	0.20 185	0.26 231	0.20 189	0.20 157	0.13 158	1.03 351	0.23 194	0.43 243	0.32 208	0.36 188	0.21 150	0.34 250	2.57 279	0.54 189	0.30 154	0.24 145	0.78 232	0.23 141	1.10 230	1.31 231	0.14 161	0.23 240	0.30 198	0.33 204	0.44 196	0.29 164

AIO_test	0.48 216	0.19 114	0.13 96	0.14 117	0.10 73	0.38 269	0.28 238	0.19 87	0.13 88	0.17 82	0.10 59	0.18 76	0.09 61	0.11 69	2.64 281	2.40 366	0.22 89	0.22 122	0.32 110	0.12 57	0.29 87	2.50 367	0.15 185	0.08 62	0.16 87	1.42 341	0.21 86	0.10 53

XPNet_ROB	0.48 216	0.40 302	0.29 262	0.27 234	0.32 268	0.31 229	0.28 238	0.27 123	0.32 255	0.32 168	0.43 237	1.12 313	0.24 171	0.32 241	1.68 239	0.51 176	0.66 306	0.29 190	0.41 140	0.33 187	0.69 187	1.26 221	0.26 266	0.26 256	0.30 198	0.35 214	0.75 289	0.44 230

HLf8	0.49 221	0.26 231	0.19 167	0.23 202	0.20 189	0.19 148	0.13 158	0.57 309	0.21 169	0.43 243	0.34 218	0.33 173	0.21 150	0.35 258	3.09 296	0.52 181	0.31 161	0.24 145	1.16 280	0.25 151	1.07 224	1.18 209	0.16 196	0.20 213	0.27 168	0.36 221	0.46 207	0.32 185

RYNet	0.49 221	0.11 51	0.10 63	0.08 55	0.09 67	0.10 49	0.06 70	0.13 68	0.18 138	0.10 61	0.10 59	0.13 43	0.08 51	0.08 45	9.58 375	0.37 96	0.14 53	0.22 122	0.17 51	0.09 32	0.19 57	0.12 26	0.15 185	0.09 72	0.14 70	0.33 204	0.24 101	0.13 68

gcap_with_dpt	0.50 223	0.41 306	0.17 143	0.38 280	0.20 189	0.25 199	0.12 137	0.38 229	0.20 158	0.37 212	0.24 153	0.59 273	0.34 229	0.22 160	1.05 196	0.80 256	1.05 329	0.74 345	0.84 242	0.39 220	1.41 271	1.30 228	0.14 161	0.17 172	0.30 198	0.28 168	0.50 223	0.61 263

FSD	0.50 223	0.32 269	0.31 273	0.32 261	0.31 264	0.30 225	0.35 262	0.41 248	0.27 228	0.37 212	0.29 192	0.46 244	0.41 268	0.34 250	1.10 208	0.97 279	0.54 284	0.40 271	0.58 197	0.50 267	1.39 270	1.42 254	0.29 284	0.34 280	0.37 245	0.32 202	0.37 153	0.38 218

HUF	0.50 223	0.17 92	0.13 96	0.11 85	0.12 91	0.40 279	0.11 124	0.22 99	0.11 72	0.22 93	0.09 53	0.19 81	0.19 140	0.11 69	3.00 292	2.86 376	0.70 311	0.49 302	0.61 202	0.20 109	0.53 156	1.85 309	0.28 276	0.18 187	0.15 77	0.18 104	0.18 68	0.13 68

GCAP-BAT	0.50 223	0.41 306	0.17 143	0.38 280	0.20 189	0.25 199	0.12 137	0.38 229	0.20 158	0.37 212	0.24 153	0.59 273	0.34 229	0.22 160	1.05 196	0.80 256	1.05 329	0.74 345	0.84 242	0.39 220	1.41 271	1.30 228	0.14 161	0.17 172	0.30 198	0.28 168	0.50 223	0.61 263

GANetREF_RVC	0.50 223	0.40 302	0.38 295	0.38 280	0.35 287	0.35 256	0.32 249	0.51 297	0.42 281	0.48 261	0.27 177	0.71 290	0.44 275	0.29 219	1.10 208	0.45 144	1.07 332	0.33 219	0.62 203	0.36 199	0.86 205	0.64 125	0.30 286	0.39 297	0.44 271	0.40 241	0.64 267	0.50 249
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
HLF11	0.51 228	0.25 210	0.19 167	0.20 177	0.16 137	0.17 129	0.10 116	0.96 347	0.18 138	0.36 204	0.22 141	0.28 128	0.16 108	0.25 187	5.55 336	0.42 120	0.30 154	0.23 134	0.98 258	0.23 141	0.42 123	0.73 139	0.16 196	0.16 160	0.25 147	0.30 188	0.28 116	0.28 159

CASS	0.51 228	0.27 242	0.27 254	0.32 261	0.26 242	0.29 223	0.67 317	0.40 245	0.30 244	0.47 257	0.52 255	0.47 250	0.36 242	0.16 115	0.74 103	0.67 227	0.71 312	0.46 291	0.78 232	0.28 162	1.67 314	1.48 263	0.17 211	0.20 213	0.42 262	0.34 209	0.53 234	0.46 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 228	0.36 285	0.46 312	0.35 272	0.36 292	0.40 279	0.30 242	0.37 227	0.39 271	0.32 168	0.45 241	0.40 211	0.42 272	0.35 258	2.99 291	0.36 90	0.32 169	0.28 182	0.47 154	0.33 187	0.61 176	1.00 176	0.24 259	0.28 265	0.38 250	0.46 262	0.52 230	0.53 254

PA-Net	0.52 231	0.36 285	0.36 289	0.25 221	0.37 294	0.26 205	0.32 249	0.33 182	0.36 268	0.30 141	0.26 173	0.30 151	0.31 210	0.47 295	2.30 268	0.51 176	0.24 101	0.28 182	0.30 100	0.29 167	0.34 102	0.90 161	0.60 332	0.26 256	0.32 216	0.72 300	0.32 122	2.29 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 231	0.25 210	0.25 240	0.25 221	0.26 242	0.23 182	0.65 315	0.32 173	0.25 209	0.37 212	0.39 230	0.29 139	0.25 178	0.31 236	3.43 304	0.72 240	0.34 182	0.29 190	0.49 162	0.23 141	1.30 261	1.20 212	0.23 255	0.23 240	0.29 189	0.42 246	0.46 207	0.29 164

ADLNet	0.53 233	0.26 231	0.18 154	0.21 188	0.21 203	0.23 182	0.19 212	0.30 149	0.17 129	0.23 96	0.22 141	0.62 277	0.18 129	0.48 299	6.87 352	0.38 100	0.28 133	0.21 114	0.25 77	0.20 109	0.33 100	0.90 161	0.18 222	0.13 118	0.25 147	0.26 162	0.34 136	0.23 125

MLCV	0.53 233	0.25 210	0.24 227	0.36 274	0.32 268	0.30 225	0.22 217	0.46 283	0.47 294	0.53 273	0.80 295	0.51 258	0.40 264	0.26 193	0.94 175	1.44 325	0.41 218	0.30 196	1.26 292	0.27 157	1.16 242	1.23 220	0.23 255	0.35 287	0.33 218	0.35 214	0.49 216	0.34 196

s12784h	0.54 235	0.28 254	0.26 246	0.30 252	0.23 224	0.17 129	0.12 137	0.36 218	0.24 201	0.38 224	0.23 148	0.40 211	0.38 255	0.16 115	1.09 203	1.11 298	0.47 256	0.27 170	0.71 221	0.37 205	1.49 283	1.46 258	0.12 127	0.17 172	0.39 254	0.32 202	2.18 363	0.88 291

GES	0.54 235	0.23 182	0.19 167	0.21 188	0.22 218	0.26 205	0.18 204	0.34 189	0.31 250	0.36 204	0.28 188	0.30 151	0.22 157	0.22 160	2.69 283	0.58 199	0.37 195	0.28 182	1.14 277	0.32 184	1.08 226	0.88 159	0.18 222	0.24 249	0.26 158	0.23 128	0.58 252	2.34 343

R-Stereo Train	0.54 235	0.24 197	0.24 227	0.24 214	0.18 167	0.24 190	0.09 103	0.34 189	0.30 244	0.52 270	0.66 275	0.44 230	0.32 219	0.55 311	0.74 103	1.07 290	0.58 297	0.52 315	1.27 295	0.64 297	1.51 289	1.89 313	0.14 161	0.20 213	0.35 228	0.42 246	0.35 139	0.47 241

RAFT-Stereo	0.54 235	0.24 197	0.24 227	0.24 214	0.18 167	0.24 190	0.09 103	0.34 189	0.30 244	0.52 270	0.66 275	0.44 230	0.32 219	0.55 311	0.74 103	1.07 290	0.58 297	0.52 315	1.27 295	0.64 297	1.51 289	1.89 313	0.14 161	0.20 213	0.35 228	0.42 246	0.35 139	0.47 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 239	0.35 280	0.31 273	0.30 252	0.40 300	0.25 199	0.24 221	0.35 201	0.31 250	0.41 239	0.33 215	0.35 184	0.24 171	0.53 306	4.10 314	0.47 156	0.40 212	0.31 206	0.39 132	0.31 182	0.70 189	0.99 174	0.41 310	0.32 277	0.45 273	0.45 259	0.75 289	0.51 251

PWCDC_ROB	0.55 239	0.18 102	0.19 167	0.17 149	0.26 242	0.16 119	0.19 212	0.22 99	0.54 306	0.16 81	0.43 237	0.25 109	1.12 317	0.45 290	5.47 334	0.50 170	0.31 161	0.28 182	0.36 124	0.26 156	0.60 173	1.14 203	0.25 262	0.28 265	0.18 101	0.29 180	0.26 111	0.32 185

cross-raft	0.56 241	0.25 210	0.22 212	0.21 188	0.20 189	0.39 276	0.15 184	0.44 272	0.26 218	0.48 261	0.35 225	0.43 226	0.31 210	0.24 179	0.86 158	1.35 316	0.41 218	0.34 231	1.31 304	0.78 316	1.98 340	1.89 313	0.16 196	0.18 187	0.47 277	0.46 262	0.42 184	0.68 272

Anonymous3	0.57 242	0.29 257	0.22 212	0.21 188	0.25 234	0.27 210	0.22 217	0.51 297	0.35 264	0.37 212	0.27 177	0.76 296	0.54 285	0.47 295	1.18 212	1.93 353	0.51 273	0.47 293	0.94 254	0.58 282	1.27 257	1.69 294	0.19 232	0.21 227	0.36 237	0.39 233	0.54 237	0.37 213

Any-RAFT	0.58 243	0.22 160	0.32 276	0.23 202	0.21 203	0.20 157	0.14 172	0.42 258	0.25 209	0.40 234	1.16 322	0.49 254	0.32 219	0.37 266	0.87 165	0.85 268	0.67 307	0.38 263	1.20 284	0.41 231	2.25 358	1.67 292	0.18 222	0.17 172	0.43 267	0.49 270	0.44 196	0.84 286

dad	0.58 243	0.29 257	0.20 185	0.65 325	0.32 268	0.37 264	0.94 329	0.59 310	0.18 138	0.44 249	0.18 112	0.49 254	0.42 272	0.17 121	3.83 311	0.50 170	0.41 218	0.27 170	0.77 230	0.32 184	0.49 140	0.45 92	0.19 232	0.34 280	0.57 298	0.24 140	1.23 327	0.84 286

HH	0.60 245	0.18 102	0.35 286	0.23 202	0.21 203	0.28 215	0.24 221	0.42 258	0.26 218	0.74 334	0.25 159	0.46 244	0.36 242	0.24 179	0.81 123	1.44 325	0.38 200	0.37 250	1.21 286	0.64 297	2.13 347	1.97 324	0.27 270	0.20 213	0.59 304	0.41 242	0.83 296	0.63 267

HanStereo	0.60 245	0.18 102	0.35 286	0.23 202	0.21 203	0.28 215	0.24 221	0.42 258	0.26 218	0.74 334	0.25 159	0.46 244	0.36 242	0.24 179	0.81 123	1.44 325	0.38 200	0.37 250	1.21 286	0.64 297	2.13 347	1.97 324	0.27 270	0.20 213	0.59 304	0.41 242	0.83 296	0.63 267

EGLCR-Stereo	0.60 245	0.22 160	0.22 212	0.15 125	0.18 167	0.23 182	0.09 103	0.32 173	0.22 179	0.32 168	0.19 124	0.38 198	0.27 190	0.14 93	0.81 123	0.74 243	0.39 206	0.37 250	0.72 222	0.28 162	1.20 246	2.19 348	0.12 127	0.68 348	0.23 128	1.54 346	3.67 381	0.34 196

GANet-ADL	0.60 245	0.27 242	0.26 246	0.28 244	0.29 255	0.32 236	0.25 230	0.35 201	0.27 228	0.61 296	1.04 317	0.41 218	0.29 200	0.30 225	1.87 251	1.08 293	0.51 273	0.37 250	1.17 282	0.85 328	1.27 257	1.88 312	0.19 232	0.23 240	0.32 216	0.37 227	0.58 252	0.46 238

AnonymousM	0.60 245	0.18 102	0.13 96	0.13 104	0.11 80	0.31 229	0.07 83	0.35 201	0.23 194	0.31 156	0.42 235	0.28 128	0.31 210	0.37 266	1.34 226	0.89 273	0.44 241	0.33 219	0.42 142	0.57 278	0.97 214	1.20 212	0.17 211	0.34 280	0.16 87	0.82 307	2.20 365	3.23 360

ETE_ROB	0.60 245	0.48 315	0.30 265	0.36 274	0.36 292	0.39 276	0.32 249	0.33 182	0.49 299	0.40 234	0.61 269	1.32 321	0.29 200	0.40 282	2.38 273	0.50 170	0.95 323	0.34 231	0.65 210	0.41 231	0.96 213	1.18 209	0.28 276	0.31 274	0.39 254	0.45 259	0.73 286	0.52 253

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 251	1.03 342	0.18 154	0.89 334	0.50 316	0.74 326	0.26 232	0.39 239	0.22 179	0.92 353	0.69 283	1.06 310	0.44 275	0.32 241	0.86 158	0.99 283	0.48 263	0.31 206	0.56 185	0.38 213	1.49 283	1.87 311	0.12 127	0.16 160	0.27 168	0.29 180	0.52 230	0.80 282

CC-Net-ROB	0.62 251	0.60 329	0.40 299	0.81 330	0.59 324	0.75 327	0.57 298	0.43 265	0.31 250	0.47 257	0.32 208	1.38 323	0.73 304	0.62 321	0.60 63	0.33 70	0.42 227	0.32 213	2.70 327	0.28 162	0.50 146	0.61 119	0.98 350	0.28 265	0.39 254	0.37 227	0.39 163	0.54 255

iResNet	0.62 251	0.26 231	0.26 246	0.36 274	0.38 297	0.42 284	0.27 234	0.46 283	0.31 250	0.56 278	0.73 288	0.68 288	0.73 304	0.17 121	1.73 241	1.72 346	0.39 206	0.37 250	1.52 310	0.57 278	1.58 306	0.98 172	0.20 240	0.46 309	0.34 221	0.39 233	0.59 257	0.40 223

LALA_ROB	0.62 251	0.52 319	0.32 276	0.33 264	0.35 287	0.40 279	0.31 244	0.34 189	0.40 274	0.46 254	0.61 269	1.27 317	0.29 200	0.39 278	3.75 309	0.45 144	0.51 273	0.38 263	0.57 193	0.40 228	0.82 202	1.11 197	0.24 259	0.31 274	0.36 237	0.43 252	0.81 295	0.51 251

MSMDNet	0.63 255	0.24 197	0.22 212	0.19 167	0.20 189	0.38 269	0.17 197	0.43 265	0.24 201	0.60 293	0.33 215	0.40 211	1.53 328	0.50 303	0.85 154	1.50 330	0.42 227	0.35 237	1.26 292	0.67 305	1.90 333	2.18 346	0.17 211	0.18 187	0.58 300	0.53 276	0.39 163	0.58 259

NVstereo2D	0.63 255	0.25 210	0.20 185	0.28 244	0.25 234	0.34 251	0.35 262	0.30 149	0.22 179	0.39 229	0.33 215	0.26 116	0.16 108	0.42 287	9.29 373	0.43 129	0.32 169	0.27 170	0.35 121	0.20 109	0.35 107	0.44 88	0.30 286	0.21 227	0.31 211	0.23 128	0.27 113	0.25 138

AMNet	0.63 255	0.59 328	0.56 325	0.59 317	0.59 324	0.64 318	0.58 301	0.45 276	0.53 304	0.51 266	0.69 283	0.75 294	0.40 264	0.87 332	0.68 88	0.86 270	0.71 312	0.66 337	0.63 207	0.62 292	0.76 194	0.62 121	0.38 302	0.59 337	0.57 298	0.69 296	0.70 279	0.75 274

RAFT-Test	0.64 258	0.24 197	0.22 212	0.25 221	0.21 203	0.45 294	0.17 197	0.45 276	0.26 218	0.66 313	0.80 295	0.40 211	0.39 262	0.36 262	1.01 188	1.49 329	0.41 218	0.34 231	1.29 301	0.61 288	1.90 333	1.84 308	0.17 211	0.18 187	0.54 291	0.93 316	0.41 171	1.26 318

RTSC	0.65 259	0.25 210	0.27 254	0.24 214	0.26 242	0.28 215	0.42 280	0.35 201	0.33 261	0.43 243	0.47 246	0.30 151	0.27 190	0.29 219	7.17 356	0.50 170	0.48 263	0.30 196	0.75 228	0.33 187	0.78 197	0.93 166	0.17 211	0.30 273	0.28 181	0.31 192	0.49 216	0.59 261

DAS	0.67 260	0.27 242	0.24 227	0.38 280	0.33 272	0.34 251	0.33 256	0.51 297	0.46 288	0.61 296	0.94 312	0.78 298	0.67 299	0.19 144	0.96 179	1.83 348	0.55 287	0.47 293	1.12 273	0.61 288	2.11 343	1.69 294	0.27 270	0.44 306	0.43 267	0.43 252	0.62 263	0.48 243

SepStereo	0.67 260	0.27 242	0.24 227	0.38 280	0.33 272	0.34 251	0.33 256	0.51 297	0.46 288	0.61 296	0.94 312	0.78 298	0.67 299	0.19 144	0.96 179	1.83 348	0.55 287	0.47 293	1.12 273	0.61 288	2.11 343	1.69 294	0.27 270	0.44 306	0.43 267	0.43 252	0.62 263	0.48 243

pcwnet_v2	0.69 262	0.27 242	0.31 273	0.31 258	0.33 272	0.29 223	0.24 221	0.34 189	0.25 209	0.50 264	0.40 232	1.66 336	0.40 264	0.31 236	5.73 341	0.60 205	0.36 191	0.30 196	1.08 269	0.23 141	0.82 202	0.90 161	0.57 329	0.22 235	0.35 228	0.36 221	0.51 227	0.87 289

PWC_ROB	0.69 262	0.37 291	0.41 303	0.30 252	0.35 287	0.34 251	0.50 292	0.39 239	0.69 320	0.45 253	0.80 295	0.54 264	1.20 319	0.29 219	2.36 272	1.23 306	0.63 304	0.53 318	1.01 261	0.46 261	1.15 237	1.40 248	0.26 266	0.49 314	0.38 250	0.37 227	0.68 275	0.97 294

MSKI-zero shot	0.70 264	0.21 143	0.21 203	0.20 177	0.19 182	0.43 288	0.16 190	0.42 258	0.29 238	0.44 249	1.16 322	0.48 252	0.36 242	0.17 121	1.60 236	1.42 322	0.47 256	0.37 250	1.37 306	0.95 342	1.79 328	2.06 330	0.22 253	0.19 201	0.53 288	1.21 333	0.72 281	1.17 314

Reg-Stereo(zero)	0.71 265	0.22 160	0.30 265	0.21 188	0.22 218	0.32 236	0.36 268	0.77 328	0.44 282	0.65 309	1.65 349	0.54 264	0.36 242	1.01 334	0.86 158	1.42 322	0.50 269	0.26 163	1.07 267	0.60 286	1.15 237	2.16 343	0.28 276	0.17 172	0.55 294	0.93 316	1.09 319	1.15 309

fast-iter	0.71 265	0.22 160	0.30 265	0.21 188	0.22 218	0.32 236	0.36 268	0.77 328	0.44 282	0.65 309	1.65 349	0.54 264	0.36 242	1.01 334	0.86 158	1.42 322	0.50 269	0.26 163	1.07 267	0.60 286	1.15 237	2.16 343	0.28 276	0.17 172	0.55 294	0.93 316	1.09 319	1.15 309

IPLG	0.72 267	0.20 130	0.18 154	0.16 135	0.17 158	0.15 108	0.13 158	0.35 201	0.22 179	0.35 189	1.18 325	0.29 139	0.24 171	0.54 309	9.17 371	0.54 189	0.35 189	0.29 190	0.56 185	0.37 205	0.54 161	1.38 242	0.11 114	0.57 332	0.35 228	0.29 180	0.67 274	0.22 118

GwcNet-ADL	0.72 267	0.35 280	0.37 293	0.41 289	0.34 282	0.32 236	0.27 234	0.40 245	0.27 228	0.61 296	1.53 342	0.63 281	0.41 268	0.33 245	3.69 308	1.34 315	0.50 269	0.56 326	0.91 249	0.87 331	1.18 244	1.60 284	0.24 259	0.27 260	0.36 237	0.48 267	0.47 211	0.66 271

SHD	0.72 267	0.30 263	0.42 307	0.35 272	0.34 282	0.33 250	0.45 285	0.49 291	0.44 282	0.53 273	0.63 271	0.47 250	0.64 294	0.34 250	6.15 345	0.52 181	0.47 256	0.37 250	0.94 254	0.45 258	0.88 206	1.12 199	0.25 262	0.42 302	0.47 277	0.47 266	0.50 223	0.63 267

TestStereo_HL3	0.75 270	1.03 342	0.25 240	0.24 214	0.20 189	0.32 236	0.23 219	0.65 317	0.29 238	0.63 304	0.85 300	1.07 311	0.46 280	0.23 171	1.74 242	1.59 338	2.87 368	0.35 237	1.11 272	0.39 220	1.50 287	2.24 352	0.16 196	0.20 213	0.30 198	0.37 227	0.62 263	0.45 235

DDUNet	0.75 270	0.91 337	0.42 307	1.24 341	1.03 347	1.19 338	1.16 340	0.35 201	0.35 264	0.37 212	0.45 241	0.64 283	0.32 219	1.77 349	2.89 286	0.44 133	0.71 312	0.48 298	0.87 247	0.59 284	0.53 156	0.64 125	0.85 347	0.28 265	0.34 221	0.34 209	0.61 261	0.39 221

IPLGR	0.76 272	0.26 231	0.21 203	0.23 202	0.23 224	0.17 129	0.12 137	0.33 182	0.20 158	0.41 239	1.59 344	0.32 167	0.31 210	0.53 306	9.00 369	0.62 215	0.41 218	0.38 263	0.65 210	0.47 262	0.76 194	1.41 250	0.12 127	0.24 249	0.35 228	0.39 233	0.63 266	0.28 159

MIPNet	0.77 273	0.23 182	0.18 154	0.24 214	0.22 218	0.17 129	0.13 158	0.34 189	0.70 321	0.40 234	2.24 362	0.31 158	0.29 200	0.57 315	5.70 339	1.03 286	0.45 245	0.33 219	0.82 239	0.56 276	0.62 179	1.53 275	0.12 127	0.92 363	0.91 333	0.39 233	1.12 324	0.30 171

PSMNet-ADL	0.77 273	0.29 257	0.30 265	0.33 264	0.32 268	0.32 236	0.37 270	0.55 305	0.35 264	0.71 327	1.43 339	0.56 269	1.01 311	2.47 363	1.18 212	2.02 357	1.58 349	0.41 276	1.06 266	0.50 267	1.25 255	1.44 255	0.35 301	0.24 249	0.35 228	0.41 242	0.65 269	0.34 196

IGEV-FE	0.78 275	0.25 210	0.47 314	0.58 315	0.25 234	0.61 314	0.63 309	0.48 287	0.28 235	0.67 316	1.33 334	0.66 285	0.41 268	0.31 236	0.87 165	1.36 317	0.39 206	0.36 243	1.13 275	0.76 314	1.57 303	2.29 356	0.20 240	0.20 213	0.84 330	0.84 309	2.28 366	1.10 303

IGEV_Zeroshot_test	0.78 275	0.25 210	0.47 314	0.58 315	0.25 234	0.61 314	0.63 309	0.48 287	0.28 235	0.67 316	1.32 333	0.66 285	0.41 268	0.31 236	0.87 165	1.36 317	0.39 206	0.36 243	1.13 275	0.76 314	1.57 303	2.29 356	0.20 240	0.20 213	0.84 330	0.84 309	2.28 366	1.09 302

DF	0.79 277	0.26 231	0.22 212	0.27 234	0.16 137	0.37 264	0.11 124	0.39 239	0.25 209	0.34 180	0.25 159	0.52 261	0.35 237	0.24 179	0.83 141	1.67 343	0.44 241	0.40 271	7.07 355	0.49 265	1.48 280	1.80 305	0.21 245	0.27 260	0.58 300	1.23 335	0.53 234	0.57 258

DeepPrunerF	0.79 277	0.36 285	0.20 185	0.53 304	1.05 349	0.38 269	0.52 293	0.32 173	0.92 335	0.23 96	0.32 208	0.23 98	0.17 118	0.26 193	5.65 338	0.50 170	0.28 133	0.24 145	0.50 168	0.25 151	0.40 116	0.47 95	0.21 245	0.19 201	5.96 384	0.50 272	0.47 211	0.30 171

XQC	0.80 279	0.47 314	0.40 299	0.50 302	0.46 310	0.50 298	0.57 298	0.56 307	0.48 296	0.58 284	0.63 271	0.58 272	0.81 308	0.45 290	6.95 354	0.73 241	0.45 245	0.36 243	0.84 242	0.42 237	0.81 200	1.06 187	0.33 298	0.42 302	0.53 288	0.61 288	0.69 276	0.50 249

RTS	0.80 279	0.32 269	0.28 259	0.30 252	0.33 272	0.44 290	0.59 304	0.41 248	0.46 288	0.43 243	0.34 218	0.51 258	0.34 229	0.30 225	7.29 357	0.70 236	0.55 287	0.36 243	1.02 262	0.45 258	0.93 211	1.01 178	0.25 262	0.37 290	0.54 291	1.72 352	0.58 252	0.79 275

RTSA	0.80 279	0.32 269	0.28 259	0.30 252	0.33 272	0.44 290	0.59 304	0.41 248	0.46 288	0.43 243	0.34 218	0.51 258	0.34 229	0.30 225	7.29 357	0.70 236	0.55 287	0.36 243	1.02 262	0.45 258	0.93 211	1.01 178	0.25 262	0.37 290	0.54 291	1.72 352	0.58 252	0.79 275

model_zeroshot	0.81 282	0.22 160	0.23 220	0.34 269	0.21 203	0.45 294	0.16 190	0.43 265	0.23 194	0.59 289	1.10 320	0.50 257	0.31 210	0.26 193	2.66 282	1.04 289	0.42 227	0.35 237	1.40 308	0.52 271	1.90 333	1.60 284	0.15 185	0.20 213	2.65 371	1.52 345	0.79 294	1.54 332

NOSS_ROB	0.81 282	0.36 285	0.27 254	0.37 278	0.35 287	0.37 264	0.29 241	0.87 335	0.39 271	0.71 327	0.93 310	0.99 307	0.60 291	1.26 344	2.02 256	2.44 368	0.57 295	0.58 329	0.68 218	0.43 240	2.16 351	2.47 365	0.32 297	0.47 312	0.42 262	0.43 252	0.72 281	0.42 227

NaN_ROB	0.82 284	0.41 306	0.41 303	0.36 274	0.49 312	0.42 284	0.44 284	0.45 276	1.33 358	0.40 234	0.67 278	0.89 306	0.31 210	0.47 295	5.25 332	0.55 194	0.34 182	0.53 318	0.49 162	0.63 294	0.60 173	0.95 167	0.28 276	0.49 314	0.78 324	1.57 347	0.98 310	1.71 336

test-1	0.83 285	0.18 102	0.23 220	0.19 167	0.19 182	0.57 312	0.58 301	0.44 272	0.29 238	0.72 331	5.41 374	0.54 264	0.40 264	0.59 317	0.98 184	1.32 312	0.45 245	0.48 298	1.14 277	0.96 344	1.90 333	2.36 361	0.14 161	0.21 227	0.39 254	0.46 262	0.61 261	0.63 267

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 285	0.54 324	0.35 286	0.63 322	0.46 310	0.56 309	1.02 332	0.65 317	0.60 311	0.57 281	0.47 246	0.82 304	1.21 320	1.11 341	2.25 266	0.60 205	0.36 191	0.33 219	1.25 290	0.40 228	1.94 338	1.62 289	0.47 319	0.39 297	0.76 319	0.81 305	0.75 289	1.49 330

FCDSN-DC	0.84 287	0.37 291	0.67 337	0.40 288	0.40 300	0.35 256	0.89 327	0.39 239	0.31 250	0.46 254	0.35 225	0.44 230	0.31 210	0.38 272	8.90 366	0.84 267	0.47 256	0.48 298	0.73 223	0.38 213	1.12 232	1.58 281	0.30 286	0.57 332	0.37 245	0.42 246	0.42 184	0.37 213
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 288	0.35 280	1.01 354	0.44 297	0.63 330	0.27 210	0.63 309	0.43 265	0.46 288	0.48 261	0.50 251	0.65 284	0.54 285	0.58 316	3.52 306	0.82 265	0.52 278	1.02 367	1.68 313	0.71 308	1.59 308	1.50 270	0.45 315	0.59 337	0.56 296	0.43 252	1.89 356	0.62 266

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 289	0.37 291	0.57 326	0.34 269	0.29 255	0.54 306	0.69 319	0.45 276	0.72 323	0.64 308	1.75 354	0.59 273	0.64 294	0.23 171	0.93 172	1.53 334	0.44 241	0.40 271	1.27 295	1.04 350	1.62 310	2.22 351	0.18 222	0.38 295	0.83 329	0.48 267	2.98 375	1.10 303

UDG	0.91 290	0.94 339	0.44 310	1.22 340	1.16 351	1.14 337	1.35 343	0.38 229	0.36 268	0.43 243	0.55 259	0.62 277	0.33 227	1.60 347	5.73 341	0.80 256	0.75 315	0.45 287	0.94 254	0.65 303	1.13 234	1.10 194	0.64 335	0.32 277	0.36 237	0.39 233	0.53 234	0.38 218

HSM-Net_RVC	0.94 291	0.26 231	0.27 254	0.43 292	0.31 264	0.28 215	0.23 219	0.48 287	0.29 238	0.58 284	0.98 315	11.38 381	0.46 280	0.24 179	1.33 222	0.65 221	0.47 256	0.30 196	0.57 193	0.57 278	1.31 263	1.26 221	0.27 270	0.44 306	0.43 267	0.45 259	0.54 237	0.48 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 292	0.36 285	0.34 282	0.55 309	0.41 303	0.32 236	0.64 313	0.52 303	0.47 294	0.71 327	1.48 340	0.67 287	0.62 292	0.35 258	3.07 295	1.67 343	0.52 278	0.56 326	1.10 270	0.87 331	1.33 265	1.89 313	0.52 325	0.51 319	0.50 284	1.05 326	3.15 379	1.80 338

iRaft-Stereo_20w	0.96 292	0.31 267	0.58 331	0.57 313	0.34 282	0.51 301	0.58 301	0.44 272	0.32 255	0.90 351	1.59 344	0.56 269	0.49 284	0.37 266	2.05 259	1.22 305	0.42 227	0.52 315	1.04 264	0.82 323	1.52 292	2.14 339	0.27 270	0.38 295	1.04 340	3.39 374	2.04 359	1.45 328

FC-DCNN	0.96 292	0.50 316	0.92 348	0.79 329	0.52 318	0.73 325	1.10 335	0.77 328	0.52 302	0.62 302	0.65 273	0.72 291	0.62 292	0.38 272	3.13 297	0.83 266	0.94 322	0.50 307	1.19 283	0.43 240	1.52 292	1.33 234	0.31 292	0.52 321	1.01 339	0.92 315	1.51 340	2.93 359

PVD	0.98 295	0.54 324	0.59 332	0.60 319	0.56 321	0.66 323	0.63 309	0.91 341	0.87 333	0.57 281	0.85 300	0.80 301	1.03 312	0.59 317	6.60 349	0.64 218	0.69 310	0.55 322	1.16 280	0.63 294	1.22 247	1.27 225	0.39 305	0.53 323	0.75 318	0.88 312	0.85 298	1.07 299

MFMNet_re	0.98 295	0.78 336	0.71 340	0.83 331	0.72 335	0.97 332	0.83 324	0.75 325	0.86 329	0.69 321	0.79 293	1.30 320	0.83 309	0.68 324	2.27 267	1.16 302	1.03 327	0.80 356	1.61 311	0.85 328	2.25 358	1.12 199	0.65 337	0.71 350	0.66 310	0.66 294	0.98 310	0.99 297

ADCP+	0.99 297	0.33 275	0.34 282	0.25 221	0.34 282	0.35 256	0.49 291	0.31 159	0.66 317	0.59 289	0.48 249	0.75 294	0.18 129	0.30 225	9.27 372	0.47 156	0.27 122	0.27 170	0.78 232	0.80 319	0.51 149	0.72 135	0.18 222	0.18 187	0.69 312	2.01 359	1.44 336	3.81 368

FC-DCNN v2	1.01 298	0.52 319	1.01 354	0.85 332	0.53 319	0.77 328	1.07 334	0.83 333	0.65 315	0.61 296	0.65 273	0.72 291	0.79 306	0.37 266	3.26 301	0.81 260	0.95 323	0.47 293	1.22 288	0.41 231	1.52 292	1.34 237	0.31 292	0.51 319	1.30 350	1.29 338	1.86 355	2.78 351

CSAN	1.01 298	0.52 319	0.48 318	0.47 301	0.49 312	0.38 269	0.48 289	0.49 291	2.50 376	0.69 321	2.01 357	1.44 325	0.69 301	0.60 320	4.20 316	0.56 196	0.46 251	0.47 293	0.82 239	2.20 377	1.16 242	1.10 194	0.31 292	0.53 323	1.68 359	1.02 325	0.72 281	0.81 283

ADCRef	1.02 300	0.34 279	0.38 295	0.23 202	0.35 287	0.32 236	0.40 277	0.36 218	0.86 329	0.39 229	0.31 201	0.39 203	0.25 178	0.28 211	9.75 377	0.63 217	0.33 178	0.32 213	0.81 235	0.56 276	0.47 137	0.72 135	0.47 319	0.34 280	1.00 337	1.09 327	0.99 313	5.10 376

FBW_ROB	1.04 301	0.64 332	0.57 326	0.87 333	0.87 343	0.68 324	0.98 330	0.45 276	0.34 263	0.53 273	0.75 290	1.03 309	1.27 323	1.90 351	6.09 344	0.42 120	0.60 300	0.33 219	2.46 322	0.49 265	1.49 283	1.10 194	1.23 353	0.56 327	0.44 271	0.53 276	0.55 241	0.82 284

SAMSARA	1.05 302	0.40 302	0.57 326	0.44 297	0.43 306	0.43 288	0.62 307	0.74 324	0.61 313	0.60 293	0.72 286	0.59 273	1.65 331	0.46 293	6.43 348	0.74 243	0.53 283	0.50 307	1.24 289	0.55 274	1.24 249	1.37 240	0.28 276	0.56 327	1.63 357	1.74 354	1.65 348	1.61 335

CBMV	1.06 303	0.38 299	0.33 278	0.42 290	0.39 299	0.39 276	0.31 244	0.87 335	0.40 274	0.65 309	0.86 303	1.47 327	1.22 322	1.02 336	1.89 252	2.41 367	0.67 307	0.51 311	1.66 312	0.78 316	1.69 317	2.20 349	0.31 292	0.52 321	0.47 277	0.49 270	1.04 317	5.23 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 304	0.23 182	0.33 278	0.59 317	0.20 189	0.40 279	0.35 262	0.45 276	0.24 201	0.74 334	1.21 328	0.63 281	0.34 229	0.25 187	0.80 121	1.71 345	3.94 381	0.29 190	9.06 365	0.81 320	1.52 292	1.94 321	1.39 356	0.18 187	0.58 300	0.39 233	0.41 171	0.41 224

ADCL	1.10 305	0.44 313	0.36 289	0.33 264	0.33 272	0.38 269	0.47 287	0.38 229	1.23 354	0.60 293	0.47 246	0.43 226	0.27 190	0.32 241	7.84 363	0.57 198	0.38 200	0.55 322	0.68 218	0.69 306	0.65 182	0.81 153	0.29 284	0.36 288	1.73 361	1.85 357	1.77 351	5.47 378

ccs_rob	1.11 306	0.35 280	0.33 278	0.43 292	0.29 255	0.44 290	0.38 271	0.59 310	0.35 264	1.97 374	5.99 375	5.59 372	0.59 288	0.45 290	1.05 196	1.28 308	0.52 278	0.39 267	1.76 316	0.87 331	1.76 324	2.05 329	0.26 266	0.43 305	0.34 221	0.36 221	0.50 223	0.56 257

pmcnn	1.11 306	0.42 311	0.41 303	0.57 313	0.59 324	0.54 306	1.41 344	0.71 322	0.48 296	0.61 296	1.28 331	1.51 329	2.96 355	1.04 337	1.42 231	2.33 365	0.81 317	0.96 361	1.74 315	1.09 354	2.41 363	1.74 300	0.82 346	0.50 317	0.48 283	0.69 296	1.09 319	1.28 321

DCVSM-stereo	1.12 308	0.31 267	0.36 289	0.43 292	0.33 272	0.52 305	0.35 262	0.68 320	0.39 271	0.66 313	1.41 338	1.60 331	0.79 306	0.39 278	0.81 123	1.02 285	0.48 263	0.37 250	12.56 376	0.92 341	1.54 299	1.37 240	0.41 310	0.49 314	0.41 259	0.51 273	0.65 269	0.61 263

FAT-Stereo	1.13 309	0.37 291	0.57 326	0.56 312	0.63 330	0.50 298	0.52 293	0.75 325	0.44 282	0.79 342	2.82 365	1.45 326	1.95 339	0.49 302	2.78 284	2.52 371	0.57 295	0.60 331	2.42 321	1.17 358	2.12 346	2.13 338	0.74 344	0.58 335	0.41 259	0.56 280	0.72 281	1.27 320

ADCMid	1.14 310	0.50 316	0.55 324	0.39 287	0.59 324	0.56 309	0.77 323	0.59 310	0.76 326	0.47 257	0.71 285	0.70 289	0.71 303	0.39 278	8.21 364	1.09 295	0.51 273	0.45 287	1.73 314	0.51 270	1.04 219	1.21 216	0.59 331	0.40 299	0.58 300	1.47 344	1.24 329	4.18 372

EAI-Stereo	1.15 311	0.27 242	0.37 293	0.54 305	0.30 260	8.38 384	0.76 321	0.45 276	0.63 314	0.34 180	0.88 306	0.46 244	0.33 227	0.25 187	1.83 248	1.17 303	0.40 212	0.65 334	2.53 325	0.73 310	1.47 278	1.71 298	0.23 255	0.46 309	1.08 345	1.64 351	1.45 338	1.79 337

TRStereo	1.21 312	0.32 269	0.47 314	0.25 221	0.18 167	0.64 318	0.26 232	0.44 272	0.20 158	0.70 326	0.57 261	0.80 301	0.29 200	0.23 171	1.08 202	1.85 350	0.37 195	0.35 237	1.05 265	0.88 337	1.36 268	1.89 313	0.17 211	0.16 160	0.67 311	16.20 394	0.88 301	0.49 248

EKT-Stereo	1.22 313	0.27 242	0.24 227	0.28 244	0.25 234	0.31 229	0.54 297	0.43 265	0.29 238	0.44 249	0.57 261	0.49 254	0.44 275	0.31 236	13.29 389	2.18 362	0.54 284	0.53 318	1.26 292	1.02 348	5.16 383	2.03 328	0.14 161	0.19 201	0.42 262	0.35 214	0.56 243	0.34 196

MADNet+	1.22 313	0.60 329	0.77 343	0.77 327	0.74 336	0.61 314	1.01 331	0.94 344	0.74 324	0.78 341	0.68 282	1.18 314	1.07 315	0.68 324	7.48 361	1.39 319	1.12 334	0.65 334	1.33 305	0.91 339	2.13 347	1.51 272	0.66 338	0.97 366	1.05 342	0.83 308	0.92 306	1.39 324

STTRV1_RVC	1.23 315	0.41 306	0.34 282	0.54 305	0.41 303	0.55 308	0.43 283	0.51 297	0.50 300	0.51 266	0.50 251	0.85 305	1.05 313	0.55 311	0.84 143	0.58 199	1.80 358	0.45 287	12.60 377	1.77 370	1.77 327	1.50 270	0.55 327	0.59 337	0.52 287	0.67 295	0.89 304	1.44 327

HBP-ISP	1.24 316	0.38 299	0.50 319	0.52 303	0.41 303	0.45 294	0.33 256	0.55 305	0.40 274	0.76 339	1.30 332	0.48 252	0.48 283	1.92 352	9.87 381	3.68 383	0.55 287	0.66 337	0.82 239	0.95 342	2.11 343	2.96 375	0.30 286	0.46 309	0.47 277	0.52 274	0.94 308	0.60 262

DDF-Stereo	1.25 317	0.32 269	0.17 143	6.72 380	0.23 224	6.20 379	0.31 244	0.36 218	0.21 169	0.35 189	0.57 261	7.72 375	0.43 274	0.22 160	0.76 112	0.89 273	0.60 300	0.39 267	1.30 302	0.43 240	1.56 302	1.46 258	0.16 196	0.23 240	0.29 189	1.00 323	0.44 196	0.54 255

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 318	2.34 369	0.85 345	1.48 345	0.80 342	1.00 333	1.15 339	0.76 327	0.94 336	1.33 365	0.54 258	1.54 330	1.67 332	2.00 353	2.30 268	0.97 279	1.08 333	1.05 368	3.01 332	1.06 353	1.37 269	1.51 272	1.22 352	0.67 347	0.76 319	0.65 292	0.59 257	1.40 325

AnyNet_C32	1.27 319	0.41 306	0.36 289	0.37 278	0.40 300	0.48 297	0.62 307	0.47 285	1.23 354	0.56 278	0.89 308	0.53 262	0.36 242	0.40 282	10.27 383	1.27 307	0.55 287	0.54 321	0.88 248	0.63 294	1.28 259	1.52 274	0.34 300	0.50 317	1.09 346	2.40 364	1.34 332	4.67 374

SQANet	1.31 320	1.35 348	0.53 320	3.10 362	1.03 347	1.89 346	1.49 346	0.50 296	0.40 274	0.51 266	0.46 244	1.19 315	0.55 287	1.57 346	2.53 277	0.49 164	1.24 341	0.37 250	6.38 350	0.61 288	1.71 319	1.74 300	2.52 364	0.37 290	0.46 276	0.57 281	0.66 271	1.26 318

CBMV_ROB	1.31 320	0.37 291	0.39 298	0.60 319	0.49 312	0.57 312	0.47 287	0.95 346	0.40 274	0.81 344	1.38 337	3.04 353	2.55 348	0.48 299	5.00 327	1.30 309	0.89 319	0.49 302	2.24 319	0.73 310	1.72 321	1.95 322	0.45 315	0.40 299	0.97 335	2.27 363	1.56 342	2.91 358

G-Net	1.35 322	0.55 326	0.65 336	0.43 292	0.49 312	0.56 309	0.48 289	0.89 338	1.35 359	0.67 316	1.22 329	3.00 352	1.21 320	0.36 262	4.11 315	1.64 341	0.61 302	0.76 350	1.37 306	1.35 362	1.63 311	1.89 313	0.39 305	0.61 340	0.80 325	3.07 372	1.57 343	4.68 375

ADCS	1.39 323	0.51 318	0.47 314	0.45 300	0.55 320	0.51 301	0.64 313	0.68 320	1.05 340	0.57 281	0.72 286	0.80 301	2.34 345	0.51 305	9.94 382	2.13 360	0.76 316	0.62 333	1.30 302	0.62 292	1.80 329	1.62 289	0.43 313	0.56 327	0.76 319	2.09 361	1.59 345	3.47 363

DPSNet	1.40 324	0.43 312	0.38 295	0.54 305	0.61 329	0.65 321	0.57 298	0.51 297	0.67 318	0.46 254	0.87 305	3.54 360	1.62 330	1.43 345	2.52 276	2.12 359	0.99 325	0.99 365	7.37 358	1.69 368	2.21 355	2.98 376	0.95 349	0.74 351	0.76 319	0.76 302	0.75 289	0.82 284

otaku	1.43 325	2.19 365	0.62 335	3.33 364	1.22 353	2.22 360	1.77 350	0.56 307	0.53 304	0.59 289	0.53 257	1.29 319	0.69 301	2.06 356	1.09 203	0.51 176	1.25 342	0.39 267	6.35 349	0.59 284	1.91 337	1.95 322	3.16 372	0.48 313	0.56 296	0.57 281	0.74 288	1.36 323

S-Stereo	1.43 325	0.40 302	0.43 309	0.60 319	0.58 323	0.64 318	1.10 335	0.61 314	0.57 308	0.69 321	4.10 372	1.62 334	0.65 296	0.46 293	4.54 320	2.87 377	0.55 287	0.65 334	4.87 345	4.90 384	1.26 256	2.26 354	0.99 351	0.61 340	0.41 259	0.53 276	0.66 271	0.97 294

RainbowNet	1.44 327	1.50 352	0.85 345	2.41 359	1.41 360	1.97 349	2.14 355	0.65 317	0.57 308	0.74 334	0.46 244	1.61 332	1.05 313	2.78 366	1.90 253	1.30 309	1.21 339	0.51 311	3.15 335	1.74 369	1.75 323	1.97 324	3.07 370	0.61 340	0.65 309	0.69 296	0.88 301	1.43 326

SANet	1.44 327	0.57 327	0.54 321	0.55 309	0.60 328	0.65 321	0.76 321	0.94 344	5.50 382	0.52 270	2.23 361	4.15 367	2.61 349	0.65 323	5.29 333	0.52 181	1.21 339	0.56 326	0.93 253	0.83 324	1.54 299	1.38 242	0.47 319	0.62 344	0.74 316	1.16 330	0.88 301	2.41 346

SGM-ForestM	1.49 329	1.99 363	1.26 367	1.18 338	0.67 334	1.50 342	1.71 349	1.32 361	0.94 336	0.74 334	1.03 316	2.90 351	2.23 342	0.55 311	1.68 239	0.62 215	1.34 344	0.49 302	2.81 330	0.58 282	1.33 265	1.12 199	0.57 329	0.56 327	2.12 367	2.46 365	3.00 376	3.53 365

SPS-STEREO	1.49 329	0.72 333	0.69 338	0.90 335	0.75 337	0.82 331	0.74 320	0.83 333	0.76 326	0.85 348	1.62 346	1.42 324	1.09 316	0.70 326	1.97 254	2.32 364	1.04 328	0.97 363	10.95 373	1.01 347	2.60 367	2.45 364	0.64 335	0.76 354	0.81 327	0.79 304	1.11 323	0.96 293
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 331	0.60 329	0.54 321	0.63 322	0.56 321	0.51 301	1.16 340	0.89 338	1.30 357	0.68 319	0.88 306	1.27 317	1.30 326	0.54 309	11.26 385	2.64 373	1.16 335	1.01 366	1.42 309	0.75 312	1.67 314	1.92 320	0.60 332	0.62 344	1.33 351	0.97 322	1.63 347	3.28 361

ADCPNet	1.59 332	0.37 291	0.74 342	0.43 292	0.76 338	0.42 284	1.45 345	0.90 340	0.70 321	0.76 339	1.68 352	0.76 296	3.19 358	0.76 329	8.96 368	1.92 352	0.54 284	0.37 250	4.76 343	1.03 349	1.19 245	1.09 191	0.94 348	0.40 299	1.06 343	1.36 339	0.93 307	5.53 380

anonymity	1.60 333	0.25 210	0.41 303	0.27 234	0.23 224	0.51 301	0.16 190	0.49 291	0.27 228	0.63 304	23.10 394	0.57 271	0.59 288	0.37 266	0.78 115	1.33 313	0.46 251	0.35 237	1.10 270	0.48 264	1.47 278	2.07 334	0.21 245	0.33 279	1.11 348	1.60 349	3.07 377	1.08 301

Ntro	1.62 334	3.84 378	0.69 338	2.63 360	1.29 354	2.25 362	2.87 366	0.61 314	0.56 307	0.62 302	0.50 251	1.32 321	0.66 298	2.02 355	3.24 300	0.47 156	1.35 346	0.42 280	6.77 351	0.64 297	2.20 353	2.08 335	3.05 369	0.55 326	0.60 306	0.69 296	0.73 286	1.16 312

ACVNet_1	1.67 335	1.63 355	0.96 350	4.28 367	1.59 365	2.19 359	3.55 369	0.73 323	0.57 308	0.63 304	0.58 264	1.49 328	0.97 310	5.05 383	1.52 235	0.54 189	2.24 362	0.55 322	4.77 344	0.57 278	2.20 353	1.58 281	3.26 375	0.65 346	0.70 313	0.64 291	0.69 276	0.89 292

DDVS	1.78 336	0.35 280	0.40 299	0.33 264	0.38 297	0.37 264	0.33 256	2.41 379	0.46 288	0.68 319	17.02 391	2.44 349	0.65 296	0.81 331	2.50 275	1.31 311	0.61 302	0.49 302	6.21 348	0.84 326	2.90 373	2.24 352	0.26 266	0.34 280	0.34 221	0.60 287	2.18 363	0.71 273

Dean	1.78 336	1.76 358	1.00 352	5.98 378	1.87 375	2.22 360	2.59 363	1.07 354	1.14 348	0.98 357	0.82 298	1.85 340	2.08 341	2.18 359	2.05 259	1.07 290	2.05 360	0.70 343	2.78 329	0.97 345	2.14 350	1.89 313	2.92 367	0.93 364	1.41 352	1.11 329	1.39 334	1.14 308

DN	1.81 338	0.20 130	0.20 185	0.38 280	0.18 167	19.32 391	0.17 197	0.38 229	0.27 228	0.58 284	0.43 237	14.61 384	0.32 219	0.33 245	1.18 212	1.12 299	0.44 241	0.34 231	1.15 279	0.50 267	1.45 276	1.54 277	0.18 222	0.18 187	0.72 314	1.09 327	0.57 247	1.16 312

MFN_U_SF_RVC	1.81 338	2.41 370	1.86 379	2.14 357	1.76 371	1.92 347	2.34 361	1.56 369	1.47 365	3.68 380	3.76 369	1.21 316	1.27 323	1.71 348	3.52 306	2.14 361	1.01 326	0.92 360	3.46 338	0.99 346	1.73 322	1.56 279	0.77 345	2.30 385	0.76 319	0.81 305	0.70 279	0.98 296

ACVNet_2	1.92 340	1.61 354	1.00 352	5.61 375	1.57 363	2.05 352	2.23 356	0.87 335	0.68 319	0.71 327	0.74 289	1.61 332	1.15 318	2.00 353	2.43 274	0.69 228	2.79 367	0.51 311	12.02 375	0.71 308	1.81 330	1.68 293	2.66 365	0.79 357	1.09 346	0.74 301	0.95 309	1.11 305

WAO-6	1.95 341	1.28 347	0.85 345	2.04 354	1.34 357	1.69 344	2.05 353	1.04 352	1.24 356	0.91 352	0.86 303	1.85 340	2.71 350	2.30 361	9.05 370	1.14 301	2.89 369	0.69 342	3.16 336	0.85 328	2.21 355	2.27 355	1.29 354	0.87 359	1.64 358	2.07 360	1.72 350	2.69 350

SGM-Forest	1.95 341	0.37 291	0.25 240	0.54 305	0.44 307	0.40 279	0.24 221	0.59 310	0.75 325	0.72 331	0.66 275	0.99 307	2.05 340	0.34 250	5.58 337	1.88 351	0.46 251	0.39 267	23.75 389	0.29 167	2.17 352	1.62 289	0.40 308	0.29 271	1.04 340	0.59 285	1.80 352	4.01 370
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 343	1.09 345	1.32 369	5.02 370	0.99 346	1.02 336	1.64 347	1.16 356	1.46 364	2.58 378	2.14 360	2.11 346	2.83 354	1.20 343	6.00 343	1.03 286	1.68 352	0.70 343	7.59 359	0.87 331	1.71 319	1.97 324	0.38 302	1.05 369	0.98 336	1.45 342	1.10 322	1.84 339

IMH-64-1	1.98 344	1.48 350	1.04 359	1.97 350	1.55 361	2.06 353	2.27 358	1.02 349	1.16 350	0.58 284	0.75 290	1.89 342	2.78 351	2.77 364	9.78 378	1.51 332	1.19 337	0.66 337	3.01 332	0.81 320	1.48 280	2.06 330	3.25 373	0.74 351	1.59 355	1.25 336	2.09 360	2.83 354

IMH-64	1.98 344	1.48 350	1.04 359	1.97 350	1.55 361	2.06 353	2.27 358	1.02 349	1.16 350	0.58 284	0.75 290	1.89 342	2.78 351	2.77 364	9.78 378	1.51 332	1.19 337	0.66 337	3.01 332	0.81 320	1.48 280	2.06 330	3.25 373	0.74 351	1.59 355	1.25 336	2.09 360	2.83 354

edge stereo	1.98 344	0.52 319	1.03 358	0.72 326	0.63 330	0.79 329	0.83 324	0.93 343	1.45 362	3.71 381	1.22 329	2.08 345	4.38 364	1.06 338	2.14 263	2.51 370	0.64 305	0.55 322	7.27 357	7.84 386	1.43 275	5.56 386	2.02 361	0.53 323	0.61 307	0.55 279	0.87 299	1.48 329

MonStereo1	2.02 347	1.45 349	0.77 343	2.13 356	1.82 373	1.97 349	2.36 362	0.96 347	0.78 328	12.63 392	0.93 310	3.05 354	2.79 353	2.15 358	0.72 99	0.58 199	0.91 320	0.74 345	6.88 352	0.83 324	1.30 261	1.20 212	2.89 366	0.56 327	0.80 325	0.62 289	1.53 341	1.12 306

SFCPSM	2.02 347	0.37 291	0.29 262	0.38 280	0.33 272	0.38 269	0.38 271	0.42 258	0.48 296	0.63 304	1.10 320	1.09 312	4.92 366	0.35 258	1.80 245	1.39 319	0.59 299	0.50 307	31.93 396	0.84 326	1.50 287	1.59 283	0.30 286	0.37 290	0.42 262	0.52 274	0.69 276	1.01 298

MeshStereo	2.03 349	0.72 333	0.61 334	1.20 339	0.79 341	1.01 335	0.66 316	1.54 368	1.35 359	0.92 353	2.10 359	4.00 364	3.06 356	0.71 328	9.66 376	2.82 375	1.05 329	0.76 350	4.73 342	0.75 312	3.34 377	3.73 382	0.48 322	0.58 335	1.79 362	1.18 331	2.41 370	2.78 351
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	2.27 350	1.03 342	1.10 364	1.38 344	1.13 350	1.45 340	1.10 335	1.38 364	1.09 346	0.94 355	7.66 378	3.71 362	3.10 357	1.11 341	6.64 350	1.56 335	1.42 348	1.43 375	2.52 324	0.69 306	2.33 361	3.03 377	0.69 341	0.82 358	3.50 377	4.32 380	2.52 371	3.70 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 351	4.67 383	0.44 310	3.47 365	0.77 340	2.09 356	0.52 293	1.45 366	0.44 282	0.69 321	0.96 314	0.78 298	9.65 375	0.30 225	8.31 365	0.79 252	0.46 251	0.37 250	3.22 337	0.38 213	1.95 339	2.12 337	0.46 318	0.36 288	4.26 381	2.58 366	6.75 386	5.48 379

ELAS_RVC	2.37 352	0.95 341	1.21 366	1.26 342	0.98 345	1.99 351	1.12 338	1.45 366	0.86 329	0.99 358	7.87 379	3.60 361	8.50 372	1.07 339	6.31 347	1.59 338	1.34 344	1.44 376	2.57 326	0.79 318	2.43 364	3.03 377	0.71 342	0.88 360	3.51 378	3.72 377	1.69 349	2.07 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 353	1.51 353	1.05 362	1.99 353	1.58 364	2.09 356	2.32 360	1.04 352	1.19 353	0.84 347	1.34 335	2.02 344	8.04 371	8.79 391	6.91 353	1.41 321	1.37 347	0.67 341	5.94 347	1.10 356	1.45 276	2.32 360	4.37 385	0.77 355	1.86 363	1.41 340	1.57 343	2.46 347

PWCK	2.53 354	1.63 355	1.01 354	1.98 352	1.29 354	2.08 355	2.10 354	1.37 363	1.44 361	1.41 368	1.79 355	5.07 369	2.34 345	1.08 340	3.26 301	0.91 275	1.71 354	0.77 352	22.70 387	1.31 361	2.44 365	1.46 258	1.41 357	0.98 367	1.69 360	1.61 350	1.40 335	2.14 341

SGM_RVC	2.55 355	0.93 338	1.05 362	0.97 336	0.76 338	1.00 333	0.93 328	7.37 387	1.18 352	1.01 361	1.64 347	2.39 348	9.36 374	0.62 321	2.02 256	1.33 313	1.60 350	0.80 356	7.94 360	1.42 363	1.67 314	1.69 294	0.67 339	0.94 365	2.66 372	2.65 369	4.83 383	9.43 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 356	0.94 339	0.92 348	1.06 337	0.97 344	1.24 339	1.04 333	1.31 360	1.76 368	1.12 363	2.01 357	2.59 350	3.35 361	0.87 332	6.30 346	3.19 379	1.16 335	1.11 370	6.92 354	1.55 366	2.89 372	2.90 372	0.67 339	1.23 377	3.89 379	4.14 379	5.13 384	8.82 385

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 357	0.30 263	0.54 321	0.34 269	0.37 294	0.63 317	0.68 318	0.48 287	1.07 344	0.69 321	1.55 343	0.62 277	0.59 288	0.18 140	0.86 158	1.75 347	0.42 227	0.50 307	49.64 399	1.04 350	1.53 297	2.14 339	0.19 232	0.28 265	0.72 314	1.86 358	0.98 310	1.07 299

LVE	2.66 358	1.99 363	1.02 357	12.01 385	1.75 370	3.85 371	11.87 388	0.91 341	0.89 334	1.03 362	0.91 309	1.62 334	2.23 342	2.46 362	2.96 289	1.03 286	1.74 355	0.82 358	8.43 364	0.87 331	1.84 332	2.20 349	3.10 371	0.99 368	1.45 353	0.96 320	1.23 327	1.54 332

JetBlue	2.73 359	1.92 361	1.56 376	2.34 358	1.82 373	2.66 365	2.78 365	1.44 365	1.45 362	0.81 344	0.82 298	4.05 365	1.44 327	2.08 357	9.39 374	2.60 372	1.69 353	1.33 373	2.15 317	1.21 360	3.25 376	3.66 381	1.90 360	1.08 372	2.76 375	5.03 381	2.31 369	10.12 387

DGSMNet	2.89 360	1.85 359	1.04 359	1.35 343	0.50 316	1.94 348	0.59 304	2.82 380	1.53 366	3.95 382	15.60 388	1.84 339	3.19 358	4.88 382	2.89 286	2.87 377	3.06 371	1.91 378	4.57 341	2.02 376	4.46 381	3.48 379	1.64 359	2.11 383	0.88 332	3.46 375	1.04 317	2.62 349

MADNet++	2.98 361	1.95 362	2.23 381	1.73 349	2.39 376	1.68 343	2.24 357	2.26 375	2.69 377	2.34 377	2.78 364	3.30 358	3.34 360	2.86 367	4.22 317	4.20 384	2.65 365	2.14 380	3.69 339	3.00 379	4.95 382	7.04 389	1.44 358	2.60 386	1.93 364	5.78 382	2.76 373	2.35 344

DNS	3.00 362	0.20 130	0.29 262	0.27 234	0.14 111	12.84 386	0.18 204	0.39 239	0.22 179	0.47 257	3.94 371	37.42 399	0.38 255	0.34 250	1.33 222	1.65 342	0.38 200	0.26 163	13.49 379	0.38 213	1.31 263	1.39 244	0.12 127	0.31 274	0.81 327	0.57 281	0.64 267	1.28 321

WAO-8	3.09 363	2.55 371	1.41 370	5.78 376	1.73 367	2.51 363	3.26 367	1.28 358	1.93 371	5.67 385	8.70 383	3.06 355	6.18 368	4.38 377	3.04 293	1.97 355	1.78 356	0.75 348	9.44 367	1.54 364	1.76 324	2.31 358	2.46 362	1.07 370	2.29 368	1.80 355	1.83 353	2.83 354

Venus	3.09 363	2.55 371	1.41 370	5.78 376	1.73 367	2.51 363	3.26 367	1.28 358	1.93 371	5.67 385	8.70 383	3.06 355	6.18 368	4.38 377	3.04 293	1.97 355	1.78 356	0.75 348	9.44 367	1.54 364	1.76 324	2.31 358	2.46 362	1.07 370	2.29 368	1.80 355	1.83 353	2.83 354

UNDER WATER-64	3.14 365	2.61 373	1.56 376	4.95 369	2.92 379	3.47 368	4.38 372	2.32 376	1.63 367	1.37 366	1.36 336	5.08 370	4.79 365	3.47 371	7.48 361	2.02 357	3.68 379	1.11 370	3.99 340	1.95 373	2.87 371	2.92 374	5.01 388	1.40 378	1.99 366	3.99 378	2.15 362	4.42 373

ACVNet-4b	3.25 366	6.98 385	0.72 341	12.08 386	1.33 356	4.39 374	9.77 385	0.61 314	0.60 311	0.66 313	3.91 370	5.47 371	11.63 378	2.24 360	0.74 103	0.55 194	2.39 364	0.49 302	10.57 372	0.87 331	2.24 357	2.88 371	2.92 367	0.61 340	0.61 307	0.58 284	0.72 281	1.15 309

MANE	3.30 367	1.71 357	1.93 380	1.49 346	1.37 359	1.77 345	2.02 351	1.90 371	2.39 375	0.87 349	1.68 352	3.71 362	4.07 362	0.78 330	7.43 359	3.40 380	1.81 359	6.10 387	2.99 331	1.05 352	2.09 342	2.38 362	0.61 334	1.76 382	5.46 383	6.93 385	8.52 387	12.82 389

STStereo	3.38 368	1.14 346	1.69 378	7.09 382	1.35 358	7.29 383	2.62 364	2.11 373	2.34 374	0.95 356	2.86 366	5.97 373	6.28 370	0.38 272	11.54 386	2.20 363	0.93 321	0.89 359	11.21 374	0.90 338	1.58 306	1.46 258	0.55 327	1.58 379	3.31 376	3.09 373	3.08 378	6.91 382

DispFullNet	3.41 369	2.89 377	1.54 374	1.52 347	1.71 366	1.49 341	1.66 348	1.26 357	2.27 373	2.07 375	1.94 356	15.55 385	4.16 363	1.77 349	5.50 335	4.82 386	2.33 363	0.96 361	23.18 388	4.57 381	2.36 362	2.47 365	0.73 343	0.57 332	1.23 349	0.62 289	1.37 333	1.51 331

TorneroNet-64	3.44 370	2.19 365	2.33 382	7.00 381	1.73 367	3.02 366	4.22 371	1.95 372	3.75 379	0.82 346	3.10 367	4.11 366	12.63 381	3.76 372	6.96 355	1.63 340	3.11 372	0.79 354	7.96 361	1.98 375	2.65 368	2.69 369	3.37 376	0.90 362	2.67 373	2.65 369	1.21 326	3.65 366

notaker	3.52 371	2.84 376	1.55 375	5.08 371	6.69 388	3.97 372	4.03 370	1.33 362	3.34 378	1.17 364	3.34 368	6.77 374	11.07 377	5.35 385	4.78 322	1.20 304	3.25 373	0.97 363	10.40 371	2.75 378	2.90 373	2.14 339	3.69 379	1.16 374	1.00 337	1.21 333	1.44 336	1.57 334

PSMNet_ROB	3.52 371	1.88 360	0.99 351	1.71 348	1.19 352	2.12 358	2.02 351	0.79 332	0.86 329	8.42 390	19.75 393	12.43 382	2.32 344	7.26 390	2.04 258	0.69 228	1.30 343	1.37 374	9.12 366	0.91 339	2.05 341	1.34 237	8.71 394	0.77 355	1.06 343	1.46 343	1.32 331	1.13 307

JetRed	3.85 373	2.71 375	3.02 383	2.08 355	2.45 377	3.41 367	4.64 373	2.34 378	1.83 369	1.88 372	1.20 326	3.35 359	1.28 325	3.27 369	9.82 380	3.50 381	4.08 383	3.88 384	2.41 320	1.82 371	5.48 385	4.79 384	3.60 378	1.67 381	4.20 380	11.19 390	5.32 385	8.78 384

UNDER WATER	4.11 374	2.66 374	1.51 373	4.92 368	5.25 382	3.49 369	7.24 382	2.33 377	1.84 370	1.65 371	1.20 326	5.04 368	21.14 387	5.09 384	4.93 326	2.44 368	3.86 380	1.09 369	8.36 363	1.97 374	3.80 380	2.73 370	5.04 389	2.11 383	1.96 365	3.54 376	1.91 357	3.93 369

XX-Stereo	4.69 375	0.19 114	0.24 227	0.27 234	0.16 137	0.42 284	0.32 249	0.35 201	0.21 169	0.73 333	1.64 347	0.46 244	0.38 255	0.30 225	0.95 177	1.09 295	0.43 234	0.38 263	1.25 290	0.47 262	1.42 273	1.54 277	0.21 245	0.17 172	110.85 402	0.46 262	1.00 316	0.84 286

LSM0	4.83 376	0.52 319	0.57 326	0.78 328	0.66 333	0.81 330	1.26 342	1.10 355	1.08 345	0.88 350	1.65 349	1.82 338	2.45 347	0.40 282	38.07 400	52.94 401	0.87 318	0.61 332	5.33 346	1.09 354	2.57 366	3.54 380	0.43 313	0.69 349	0.94 334	2.15 362	1.61 346	5.62 381

KSHMR	5.12 377	2.29 367	1.47 372	20.10 391	3.65 380	5.24 378	9.39 384	1.58 370	6.86 384	1.38 367	1.49 341	2.35 347	27.00 398	4.39 379	4.91 324	1.96 354	1.66 351	1.12 372	15.45 382	1.19 359	2.92 375	2.14 339	4.07 382	1.21 376	7.00 386	2.72 371	1.95 358	2.80 353

zero-FE	5.34 378	0.32 269	0.17 143	27.02 396	1.78 372	37.04 400	12.26 389	0.36 218	0.65 315	2.17 376	1.17 324	25.79 394	4.97 367	0.43 288	2.31 270	0.87 272	2.76 366	2.15 381	2.47 323	0.43 240	14.67 392	2.09 336	0.16 196	0.23 240	0.29 189	1.00 323	0.41 171	0.34 196

TorneroNet	5.38 379	2.29 367	1.20 365	17.70 390	6.11 387	4.86 376	6.44 380	2.12 374	4.67 381	1.56 369	7.04 376	11.27 379	24.96 391	4.04 373	5.06 330	1.56 335	3.02 370	0.79 354	14.79 381	1.88 372	2.79 370	2.59 368	3.47 377	0.89 361	6.89 385	2.63 368	1.30 330	3.48 364

ACV-stereo	5.83 380	11.12 388	0.40 299	0.64 324	0.34 282	6.32 380	4.79 374	4.59 383	0.50 300	0.65 309	0.85 300	1.68 337	8.74 373	4.63 380	8.94 367	3.51 382	0.67 307	0.58 329	83.85 401	1.15 357	3.70 379	6.30 387	0.42 312	0.42 302	0.38 250	0.78 303	0.76 293	0.58 259

ktn	6.56 381	5.17 384	14.71 393	5.30 372	4.74 381	9.67 385	6.68 381	7.48 388	12.97 392	1.88 372	2.35 363	27.30 395	21.86 388	4.31 375	5.72 340	1.50 330	4.02 382	1.83 377	15.82 383	4.59 382	2.65 368	2.06 330	3.99 381	1.18 375	2.40 370	1.57 347	2.89 374	2.50 348

WQFJA1++	7.36 382	0.21 143	0.14 115	53.04 400	0.18 167	47.82 401	48.18 400	0.29 140	0.19 147	1.00 359	0.25 159	3.15 357	13.25 383	0.21 157	0.66 78	0.77 247	0.41 218	0.28 182	8.06 362	3.85 380	1.57 303	1.20 212	0.13 147	0.14 131	0.26 158	12.71 391	0.41 171	0.42 227

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 383	4.50 382	1.31 368	2.75 361	2.71 378	5.17 377	7.48 383	5.91 384	8.23 385	1.63 370	10.81 386	75.58 401	10.28 376	4.33 376	2.18 265	1.44 325	7.17 387	8.31 388	6.88 352	1.67 367	3.57 378	2.90 372	1.30 355	1.13 373	4.31 382	6.17 384	20.85 396	4.05 371

LE_ROB	7.96 384	3.98 379	5.96 387	6.32 379	20.03 396	4.31 373	17.09 392	6.33 385	9.23 387	1.00 359	4.87 373	16.05 386	22.60 389	3.45 370	2.97 290	0.95 278	2.14 361	1.91 378	13.13 378	5.86 385	2.32 360	2.18 346	9.68 396	5.18 388	10.55 389	9.20 387	10.65 389	17.10 393

DGTPSM_ROB	9.57 385	4.02 380	11.10 388	3.15 363	5.69 383	3.62 370	5.37 377	3.67 381	9.11 386	3.26 379	7.88 380	9.79 378	14.19 384	4.73 381	13.10 388	11.13 390	5.27 384	11.44 391	7.09 356	10.27 388	6.42 388	15.33 392	4.54 386	9.05 390	10.05 387	27.51 395	11.07 390	30.63 395

DPSMNet_ROB	11.01 386	4.36 381	11.20 389	3.81 366	5.73 384	4.71 375	5.45 378	3.67 381	9.75 388	4.35 383	13.56 387	11.30 380	26.82 397	5.44 388	13.51 390	12.50 391	6.62 386	12.38 392	14.62 380	10.30 389	7.11 389	16.01 393	4.56 387	9.06 391	11.07 390	27.51 395	11.13 391	30.63 395

HanzoNet	11.30 387	14.06 390	16.74 394	13.89 389	9.10 390	15.60 390	21.20 396	11.16 393	12.45 391	6.15 387	7.25 377	20.77 390	27.41 400	28.53 399	4.84 323	9.79 389	14.66 393	2.80 382	24.65 390	12.81 393	5.39 384	4.27 383	8.60 393	1.63 380	2.70 374	2.61 367	2.55 372	3.43 362

DLNR_Zeroshot_test	11.48 388	37.23 401	0.46 312	54.89 401	0.21 203	0.37 264	49.84 401	0.47 285	0.22 179	0.80 343	0.59 266	0.62 277	0.36 242	3.08 368	63.85 401	73.41 402	9.38 388	5.61 386	2.77 328	0.65 303	1.83 331	1.41 250	0.13 147	0.22 235	0.37 245	0.38 231	0.43 193	0.48 243

BEATNet-Init1	11.60 389	15.45 391	5.36 386	21.04 392	10.14 391	20.37 392	13.59 391	8.80 391	6.63 383	4.42 384	10.00 385	14.23 383	19.35 385	4.04 373	10.43 384	9.21 388	6.50 385	5.00 385	32.12 397	14.67 394	8.25 391	7.49 390	5.66 390	5.23 389	12.24 391	7.07 386	21.30 397	14.66 390

LRCNet_RVC	12.77 390	18.28 394	5.31 385	23.03 394	20.03 396	22.79 395	18.73 394	10.19 392	4.29 380	21.40 397	17.07 392	21.90 391	12.67 382	27.64 398	4.72 321	1.57 337	13.91 392	9.09 389	27.19 393	10.23 387	5.66 386	2.42 363	25.54 399	13.38 394	1.45 353	0.65 292	3.23 380	2.39 345

DPSM_ROB	13.84 391	8.97 386	13.58 391	5.45 373	6.10 385	7.18 381	5.27 375	8.45 389	11.05 389	6.78 388	8.04 381	8.60 376	12.52 379	5.36 386	16.95 391	14.18 392	11.50 390	14.64 393	9.74 369	12.04 390	17.24 393	19.94 396	4.24 383	11.13 392	27.83 396	35.96 398	31.24 399	39.61 398

DPSM	13.84 391	8.97 386	13.58 391	5.45 373	6.10 385	7.18 381	5.27 375	8.45 389	11.05 389	6.78 388	8.04 381	8.60 376	12.52 379	5.36 386	16.95 391	14.18 392	11.50 390	14.64 393	9.74 369	12.04 390	17.24 393	19.94 396	4.24 383	11.13 392	27.83 396	35.96 398	31.24 399	39.61 398

PML	14.72 393	11.16 389	4.09 384	13.72 388	8.87 389	13.75 387	6.38 379	7.25 386	36.05 401	10.34 391	59.29 401	46.05 400	52.59 401	6.65 389	6.70 351	4.81 385	10.30 389	3.77 383	21.46 386	4.87 383	5.83 387	5.51 385	3.98 380	4.24 387	15.02 395	6.06 383	20.81 395	7.86 383

DPSimNet_ROB	19.60 394	30.02 398	12.51 390	29.96 398	26.66 399	21.35 394	18.10 393	23.34 398	23.91 398	14.59 396	30.41 398	25.17 393	25.12 392	12.92 394	12.40 387	9.18 387	23.72 397	11.03 390	37.61 398	12.43 392	24.99 397	8.77 391	13.55 397	15.98 395	13.56 392	10.45 388	19.73 394	21.73 394

HaxPig	22.03 395	23.76 396	21.73 396	25.29 395	25.48 398	24.76 396	26.73 397	22.91 397	21.16 393	29.02 399	26.42 395	24.60 392	19.57 386	25.83 397	24.34 394	21.24 394	25.03 398	26.17 396	24.65 390	23.00 395	18.72 395	16.12 394	29.01 400	21.22 397	10.44 388	12.85 392	9.65 388	15.02 391

MEDIAN_ROB	25.69 396	28.81 397	26.20 397	29.88 397	29.43 400	29.00 397	30.34 398	27.00 400	24.64 399	34.12 400	30.21 397	29.31 396	23.43 390	29.48 400	26.63 395	23.36 396	29.99 399	29.41 398	29.88 394	27.28 399	23.55 396	19.50 395	31.94 401	23.91 401	14.08 394	13.72 393	13.09 393	15.43 392

AVERAGE_ROB	27.45 397	31.37 399	28.57 401	32.97 399	32.12 401	32.15 398	33.40 399	29.93 401	27.60 400	35.93 401	32.13 400	32.22 397	25.90 396	32.99 401	28.90 396	25.88 397	31.46 401	30.17 401	31.78 395	29.24 400	25.48 398	21.56 398	34.85 402	27.16 402	14.02 393	10.69 389	11.65 392	11.07 388

CasAABBNet	27.80 398	18.03 392	27.32 399	10.90 383	12.21 392	14.33 388	10.52 386	16.96 395	22.28 396	13.77 393	16.14 389	17.40 388	25.40 395	10.69 392	34.10 399	28.35 399	23.05 394	29.43 399	19.46 384	24.14 397	34.48 400	39.80 400	8.47 391	22.42 399	56.04 400	72.44 400	62.78 402	79.64 401

FlowAnything	27.85 399	18.03 392	27.34 400	10.94 384	12.29 393	14.36 389	10.56 387	17.06 396	22.31 397	13.81 394	16.29 390	17.36 387	25.24 393	10.81 393	34.02 398	28.46 400	23.06 395	29.40 397	19.47 385	24.22 398	34.52 401	40.11 401	8.49 392	22.48 400	56.03 399	72.70 402	62.83 403	79.78 402

ASD4	27.98 400	34.14 400	19.11 395	22.11 393	15.76 395	34.49 399	19.22 395	25.24 399	22.16 394	27.84 398	27.98 396	36.03 398	27.38 399	22.78 396	22.42 393	22.41 395	30.38 400	24.27 395	27.15 392	30.34 401	51.62 402	47.40 402	17.59 398	18.37 396	29.34 398	34.36 397	26.84 398	38.61 397

fast-reg	30.81 401	19.14 395	27.24 398	13.05 387	13.03 394	20.98 393	13.16 390	16.78 394	22.22 395	14.16 395	32.00 399	17.49 389	25.24 393	15.30 395	33.78 397	27.43 398	23.41 396	29.72 400	67.65 400	24.07 396	34.41 399	39.64 399	8.95 395	22.31 398	56.14 401	72.57 401	62.77 401	79.21 400

GS-Stereo																							0.04 15	0.06 40	0.27 168	0.09 23	0.12 29	0.07 17

FADE																2.64 373					7.32 390	6.35 388					4.35 382

Low-res two-view benchmark