Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

MatchStereo	0.14 26	0.08 41	0.32 76	0.02 27	0.07 58	0.01 46	0.00 1	0.03 42	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 87	0.01 42	1.22 46	0.72 46	0.06 41	0.11 61	0.02 4	0.05 36	0.19 28	0.48 44	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 57	0.02 7	0.01 43

WQFJA1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

WQFJX1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

WQFJX	0.13 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.41 15	0.01 1	0.00 1	0.41 46	0.01 7	0.16 26	0.80 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.16 80	0.00 1

NLMM1	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.25 3	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.02 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.17 2	0.25 5	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.01 12	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 3	0.00 1

NLSM1	0.05 5	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.00 1	0.00 1	0.54 14	0.36 12	0.02 7	0.00 1	0.01 2	0.01 7	0.23 36	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 7	0.00 1

NLCSM	0.01 1	0.03 5	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	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.14 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.01 12	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.05 48	0.00 1	1.10 41	0.96 67	0.05 33	0.11 61	0.20 31	0.07 46	0.45 58	0.11 22	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 36	0.10 87

GEAStereo	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 23	0.01 9	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.51 13	0.40 14	0.01 1	0.01 15	0.13 22	0.02 14	0.22 35	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.03 11	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.01 42	0.47 12	0.33 10	0.03 17	0.01 15	0.11 18	0.01 7	0.11 17	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.11 32	0.00 1

AdaDepth	0.19 42	0.25 87	0.07 33	0.01 12	0.01 12	0.16 163	0.00 1	0.01 11	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.01 42	0.98 34	1.10 81	0.06 41	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 44	0.30 31	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 60	0.29 56	0.00 1

GASTEREO	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.01 12	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.05 38	0.70 43	0.07 48	0.07 47	0.11 18	0.21 100	0.08 10	0.44 43	0.10 155	0.03 44	0.02 32	0.75 154	0.15 41	0.00 1

MSCF	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.01 36	0.71 44	0.07 48	0.06 37	0.11 18	0.23 107	0.09 12	0.51 52	0.09 150	0.03 44	0.02 32	0.76 155	0.11 32	0.00 1

111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 12	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.01 92	0.18 42	0.05 48	0.01 42	0.85 30	0.48 21	0.05 33	0.06 37	0.33 40	0.02 14	0.20 30	0.84 74	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.05 62	0.02 7	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 46	0.14 58	0.04 29	0.01 12	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.67 183	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.27 49	0.71 44	0.03 17	0.16 80	1.04 82	0.05 36	0.27 39	0.40 41	0.00 1	0.01 19	0.04 56	0.00 1	0.09 28	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 16	0.05 23	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 48	0.00 1	0.75 22	0.56 29	0.03 17	0.04 27	0.17 27	0.03 21	0.10 13	0.31 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 13	0.06 30	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.00 1	0.80 27	0.60 34	0.02 7	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.08 10	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

LG-Stereo	0.13 21	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 137	0.00 1	0.02 29	0.04 45	0.00 1	0.55 167	0.43 114	0.00 1	0.00 1	0.78 26	0.59 32	0.02 7	0.06 37	0.45 51	0.04 30	0.14 22	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 15	0.00 1

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 63	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.40 110	0.08 64	0.01 42	4.44 215	1.85 162	0.29 103	0.29 112	0.45 51	0.19 89	1.40 124	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 42	0.23 105

MM-Stereo_test3	0.07 11	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 12	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 29	0.00 1	0.38 8	0.30 8	0.03 17	0.00 1	0.15 24	0.07 46	0.05 5	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 69	0.38 59	0.06 75

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.00 1	0.76 23	0.59 32	0.07 48	0.05 32	0.18 28	0.28 127	0.29 43	0.53 53	0.01 66	0.01 19	0.08 76	0.20 105	0.04 13	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 11	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 12	0.03 93	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	0.55 15	0.45 17	0.04 27	0.00 1	0.18 28	0.06 40	0.07 8	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 15	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 30	0.30 71	0.02 27	0.01 12	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.06 58	0.00 1	0.77 24	0.57 30	0.02 7	0.05 32	0.19 30	0.26 118	0.16 26	0.39 39	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 65	0.00 1

CoSv	0.08 13	0.11 51	0.21 51	0.01 12	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 21	0.01 11	0.00 1	0.66 20	0.62 37	0.03 17	0.06 37	0.08 13	0.02 14	0.03 2	0.12 24	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.00 1	0.08 25	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 85	0.05 56	0.16 91	0.08 117	0.00 1	0.12 76	0.23 142	0.03 88	0.04 103	0.46 119	0.15 98	0.01 42	1.97 83	1.14 89	0.25 92	0.44 145	1.88 113	0.20 97	1.65 138	2.18 137	0.15 180	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 72	0.06 75

AIO-test1	0.08 13	0.03 5	0.03 25	0.01 12	0.07 58	0.05 108	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 39	0.00 1	0.68 21	0.55 28	0.02 7	0.00 1	0.11 18	0.19 89	0.12 18	0.15 26	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.01 20	0.01 3	0.00 1

castereo++	1.13 153	0.49 141	0.33 85	0.05 56	0.21 122	0.23 192	0.00 1	0.42 106	0.44 161	0.20 111	0.17 131	1.13 174	0.41 159	0.07 135	2.01 85	2.66 209	1.01 197	0.52 162	2.80 153	0.52 172	4.60 224	4.06 208	0.30 213	0.15 137	0.98 178	1.06 168	3.70 172	1.89 183

model_zeroshot	3.10 235	0.46 138	1.69 238	1.87 244	0.56 196	0.23 192	0.00 1	3.03 232	0.44 161	2.48 230	3.95 247	4.58 227	0.55 186	0.15 184	5.31 250	4.57 262	1.45 225	0.88 211	14.88 269	1.15 215	5.62 258	5.52 254	0.03 110	0.19 152	3.71 253	6.21 262	5.26 237	8.89 254

IGEV-Stereo++	0.18 35	0.03 5	0.05 30	0.02 27	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.07 113	0.18 42	0.03 29	0.01 42	0.89 31	0.54 27	0.04 27	0.08 53	0.50 54	0.02 14	0.15 24	0.67 64	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.01 20	1.27 86	0.00 1

Occ-G	0.22 49	0.10 46	0.23 57	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 23	0.01 11	0.00 1	1.13 42	0.76 51	0.05 33	0.15 76	0.80 71	0.01 7	0.71 80	0.74 69	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 69	0.01 43

U	0.20 46	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 17	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 20	0.02 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 158	0.31 73	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 74	0.18 123	0.04 91	0.54 166	0.47 121	0.42 161	0.02 72	1.77 76	1.93 170	0.27 101	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 153	2.17 135	0.09 150	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 85	0.07 78

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 216	0.03 25	0.11 86	0.12 79	0.11 128	0.00 1	0.09 72	0.11 95	0.02 84	0.99 196	0.31 88	0.30 140	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 7	0.26 101	1.29 97	0.23 107	0.84 89	1.24 100	0.10 155	0.01 19	0.02 32	0.22 107	0.08 25	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 13	0.36 107	0.01 12	0.03 33	0.13 146	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	0.61 18	0.42 16	0.04 27	0.07 47	1.51 104	0.06 40	0.12 18	0.04 11	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.02 44	0.12 36	0.00 1

RSM++	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.01 12	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.00 1	0.77 24	0.52 26	0.02 7	0.04 27	0.10 17	0.03 21	0.20 30	0.16 27	0.00 1	0.03 44	0.01 19	0.00 1	0.11 32	0.00 1

RSM	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.05 48	0.00 1	0.60 17	0.49 23	0.01 1	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.20 30	0.03 8	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 15	0.00 1

MoCha-V2	0.13 21	0.06 30	0.31 73	0.01 12	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.18 114	0.00 1	0.84 28	0.47 20	0.07 48	0.00 1	0.09 15	0.15 74	0.26 38	0.49 47	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 78	0.02 7	0.00 1

plain	0.45 78	0.37 122	0.43 133	0.16 91	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.74 127	0.08 81	0.01 77	0.00 1	0.53 132	0.09 75	0.04 110	2.41 112	1.80 160	0.25 92	0.31 116	0.93 76	0.10 59	1.31 118	1.36 102	0.00 1	0.23 162	0.13 104	0.02 44	0.25 53	0.09 81

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 119	0.44 136	0.07 76	0.18 108	0.01 46	0.00 1	0.07 66	0.11 95	0.01 77	0.01 92	0.38 104	0.09 75	0.03 92	2.00 84	1.58 134	0.22 86	0.50 159	0.75 70	0.06 40	1.09 101	0.94 83	0.00 1	0.19 152	0.08 76	0.26 111	2.83 126	0.39 124

CASnet	0.75 113	0.51 144	0.49 145	0.23 110	0.29 153	0.00 1	0.00 1	0.50 115	0.18 123	0.06 94	0.06 110	0.54 133	0.36 151	0.01 42	2.44 114	1.35 112	0.50 132	0.41 141	2.34 132	0.25 116	3.65 200	2.36 147	0.02 89	0.14 132	1.63 205	0.05 62	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 107	0.04 51	0.03 33	0.10 124	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 33	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 48	0.12 166	0.04 55	0.01 19	0.21 106	0.29 56	0.00 1

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 107	0.24 114	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.00 1	0.28 142	0.19 55	0.15 98	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 38	0.18 83	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 19	0.01 20	1.54 95	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.24 117	0.00 1	0.08 11	0.02 23	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 17	0.02 23	0.05 10	0.04 30	0.31 47	0.34 36	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 15	0.00 1

TESTraft	0.86 123	0.88 204	0.32 76	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 150	0.06 64	0.69 151	0.00 1	0.33 94	0.64 196	0.20 202	4.51 219	1.67 147	0.18 78	0.16 80	2.63 146	0.25 116	1.10 102	2.24 143	0.07 144	0.08 100	0.10 88	1.62 180	3.71 173	0.04 64

raft_robust	1.21 158	0.70 182	0.61 161	0.27 130	0.19 111	0.00 1	0.00 1	3.05 234	0.22 138	1.18 184	0.03 102	0.34 98	0.69 201	0.07 135	2.94 148	1.76 157	0.57 143	0.63 181	4.95 197	0.19 89	2.98 185	4.81 231	0.01 66	0.19 152	0.97 177	1.39 174	2.87 128	0.98 163

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 138	0.25 118	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 174	0.06 64	0.00 1	0.12 120	0.44 115	0.46 169	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 159	0.00 1	0.04 55	0.24 127	0.00 1	3.77 180	0.04 64

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 60	0.15 90	0.03 33	0.00 1	0.00 1	2.49 202	0.08 81	0.08 98	0.00 1	0.74 156	0.39 157	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 122	0.18 83	0.84 89	2.50 154	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 153	0.04 64

Sa-1000	1.25 159	0.27 92	0.51 146	0.28 135	0.23 130	0.00 1	0.00 1	2.78 222	0.10 92	0.01 77	0.01 92	0.34 98	0.50 178	0.59 249	4.62 227	1.70 153	0.69 161	0.83 207	4.47 189	0.43 155	1.38 122	4.54 227	0.01 66	0.24 163	2.01 216	1.81 186	5.02 233	0.39 124

SA	0.95 137	0.82 195	0.44 136	0.21 100	0.23 130	0.01 46	0.00 1	2.73 219	0.12 101	0.02 84	0.00 1	0.39 107	0.39 157	0.36 231	2.49 118	1.61 137	0.31 107	0.47 152	3.23 167	0.20 97	1.23 113	3.19 180	0.01 66	0.18 149	0.41 146	1.70 182	4.81 224	0.10 87

GLC_STEREO	0.76 114	0.44 131	0.48 141	0.22 104	0.24 134	0.00 1	0.00 1	2.40 189	0.19 126	0.15 109	0.04 103	0.27 77	0.14 95	0.02 72	2.55 123	1.82 161	0.46 127	0.24 95	2.26 128	0.30 131	2.66 174	1.47 104	0.05 131	0.08 100	0.05 63	0.07 75	3.59 165	0.32 117

CroCo-Stereo	0.18 35	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.02 23	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 27	0.03 25	0.65 64	0.04 30	0.32 48	0.73 67	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 25	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 176	0.37 169	0.21 122	0.04 101	0.00 1	2.53 206	0.14 108	0.01 77	0.00 1	0.10 16	0.04 39	0.02 72	2.50 119	1.45 123	0.32 109	0.36 131	1.92 114	0.17 80	1.38 122	0.99 86	0.00 1	0.18 149	0.53 155	0.73 152	0.73 70	1.01 164

iRaftStereo_RVC	0.22 49	0.19 70	0.35 96	0.22 104	0.11 76	0.01 46	0.00 1	0.04 53	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.10 85	0.03 92	1.13 42	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 44	0.11 62	0.95 94	0.62 61	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 32	0.03 60

sAnonymous2	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 218	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 218	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 130	0.33 150	0.09 67	0.03 93	0.00 1	0.38 104	0.10 92	1.17 183	0.01 92	0.32 91	0.06 58	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 173	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 59	0.00 1	0.07 80	0.13 104	0.06 69	3.05 134	0.10 87

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 9	0.22 104	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.03 42	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.28 80	0.02 23	0.01 42	4.88 240	0.92 65	0.35 113	0.02 23	2.33 131	0.03 21	0.65 74	0.50 48	0.01 66	0.12 122	0.15 111	0.10 85	0.24 52	0.01 43

GMStereo	0.44 75	0.93 208	0.07 33	0.25 118	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.14 78	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.30 87	0.01 11	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 97	0.17 82	2.60 143	0.08 53	1.17 107	0.33 35	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 44	2.57 119	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 45	0.07 95	0.00 1	0.05 5	0.12 88	0.00 1	4.77 234	0.60 34	0.10 57	1.00 226	0.35 42	0.01 7	0.21 34	0.04 11	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 209	1.39 90	0.13 96

CFNet	0.57 90	0.46 138	0.64 169	0.43 183	0.34 173	0.04 101	0.00 1	0.58 122	0.09 89	0.66 150	0.05 108	0.64 144	0.07 61	0.05 119	2.25 100	0.65 39	0.35 113	0.06 37	0.73 67	0.34 134	0.85 91	0.73 67	0.00 1	0.08 100	0.45 151	0.16 97	3.22 148	1.51 176

NOSS_ROB	2.78 223	3.78 279	0.39 119	2.02 247	1.58 241	2.36 253	0.00 1	2.66 216	1.54 238	3.63 269	1.79 216	2.55 204	3.51 259	0.83 260	5.82 264	5.57 289	2.69 253	1.83 266	2.63 146	0.91 202	4.62 225	4.13 211	0.42 234	2.58 272	2.29 221	4.46 235	7.67 273	2.88 202

GSStereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.02 27	0.02 20	0.18 178	0.01 68	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.05 108	0.20 60	0.03 29	0.00 1	0.84 28	0.66 40	0.07 48	0.07 47	0.37 44	0.12 65	0.41 54	0.35 37	0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

FSD	0.69 107	0.62 171	0.19 48	0.05 56	0.25 136	0.01 46	0.01 68	0.30 97	0.25 143	0.55 145	0.14 126	1.67 189	0.50 178	0.04 110	2.03 86	2.10 182	0.92 185	0.50 159	1.33 99	0.40 143	2.10 154	2.22 140	0.24 208	0.14 132	0.40 144	0.10 85	0.52 62	0.96 159

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 115	0.02 18	0.03 41	0.20 117	0.17 173	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.62 179	0.42 112	0.35 146	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 80	0.66 76	1.10 92	0.04 120	0.04 55	0.26 128	0.05 62	0.19 42	0.08 79

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 9	0.04 51	0.20 117	0.15 158	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.63 182	0.36 101	0.36 151	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 89	0.59 70	1.07 90	0.04 120	0.04 55	0.27 129	0.02 44	0.20 44	0.09 81

MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 91	0.11 86	0.15 90	0.17 173	0.01 68	0.06 61	0.04 45	1.15 180	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 27	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 44	0.75 71	0.01 43

DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 114	0.04 44	0.01 46	0.01 68	0.55 120	0.05 56	1.29 192	0.00 1	0.16 27	0.04 39	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 30	0.57 67	0.30 31	0.00 1	0.08 100	0.01 19	0.00 1	3.34 153	0.01 43

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 96	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 68	0.08 70	0.13 104	0.04 91	0.89 191	0.20 60	0.15 98	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 112	0.66 65	0.23 107	0.52 63	3.25 183	0.05 131	0.08 100	0.04 56	0.02 44	0.22 48	0.01 43

S2M2_L	0.78 115	0.14 58	1.69 238	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 68	0.23 90	0.31 150	2.17 226	0.00 1	0.42 112	0.14 95	0.00 1	2.15 97	2.06 180	0.38 124	0.48 153	1.19 92	0.22 105	2.27 156	1.92 120	0.05 131	0.08 100	0.09 85	0.71 151	3.67 168	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 154	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 68	0.33 98	0.05 56	0.00 1	0.01 92	0.20 60	0.26 134	0.00 1	2.26 101	2.24 192	0.21 85	0.24 95	2.24 123	0.12 65	1.54 134	1.02 88	0.08 146	0.03 44	0.12 96	0.02 44	0.25 53	0.01 43

AIO-test2	0.06 6	0.09 43	0.01 9	0.00 1	0.09 67	0.04 101	0.01 68	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.04 39	0.00 1	0.45 10	0.25 5	0.02 7	0.00 1	0.03 6	0.03 21	0.05 5	0.06 17	0.00 1	0.16 145	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

castereo	1.20 156	0.33 113	0.83 188	0.07 76	0.25 136	0.19 184	0.01 68	0.36 102	0.52 170	0.14 106	0.19 136	1.09 168	0.49 176	0.04 110	2.66 128	2.91 219	1.04 199	0.60 175	4.65 193	0.52 172	4.93 243	4.40 220	0.11 162	0.15 137	1.13 183	2.05 191	1.19 81	1.47 174

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 57	0.01 12	0.05 49	0.12 137	0.01 68	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	1.06 39	0.66 40	0.08 53	0.12 65	0.20 31	0.02 14	0.43 56	0.42 42	0.00 1	0.02 35	0.01 19	0.02 44	2.26 114	0.06 75

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 68	0.03 42	0.04 45	0.96 168	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 41	0.06 37	0.21 33	0.02 14	0.60 71	0.71 66	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 29	0.01 43

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 96	0.17 92	0.16 91	0.01 46	0.01 68	1.78 158	0.20 129	0.14 106	0.16 129	0.41 111	0.17 112	0.02 72	2.91 143	1.69 151	0.26 97	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 134	2.66 163	0.01 66	0.06 73	0.16 112	2.28 197	0.22 48	0.33 119

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 116	0.07 76	0.18 108	0.00 1	0.01 68	0.07 66	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.03 29	0.05 119	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 110	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 57	0.14 40	0.03 60

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 107	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 68	2.25 183	0.18 123	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.04 39	0.21 207	1.68 70	1.32 108	0.05 33	0.12 65	2.34 132	0.39 142	1.51 131	2.98 173	0.00 1	0.08 100	0.43 150	0.01 20	1.44 93	0.31 115

TestStereo1	0.81 118	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 187	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

IER	0.59 93	0.45 134	0.27 63	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 68	0.42 106	0.11 95	1.09 176	0.07 113	1.35 181	0.04 39	0.20 202	3.17 159	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 62	0.21 197	0.07 80	0.08 76	1.01 167	2.92 129	0.28 112

test_5	0.54 84	0.60 162	0.22 53	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.01 68	2.77 221	0.04 45	0.00 1	1.10 199	0.44 115	0.45 164	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 30	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 132	0.01 43

SA-5K	0.81 118	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 187	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

AACVNet	0.85 122	0.56 155	0.35 96	0.58 198	0.67 203	0.09 121	0.01 68	0.35 101	0.19 126	0.17 110	0.15 127	0.45 118	0.24 129	0.19 197	2.81 136	1.91 168	0.48 131	0.38 134	1.44 102	0.23 107	1.44 127	1.22 99	0.33 221	0.08 100	0.50 154	1.57 178	4.09 202	2.39 198

AnonymousM	1.53 178	0.20 74	0.39 119	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 68	2.74 220	0.57 179	0.35 129	1.45 204	0.55 135	0.53 183	0.22 214	2.76 132	2.91 219	0.98 195	1.05 228	2.00 117	1.32 225	3.73 204	3.49 189	0.20 195	0.28 191	0.13 104	0.28 114	5.87 248	9.03 256

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 140	0.22 104	0.09 67	0.00 1	0.01 68	1.90 170	0.22 138	0.30 122	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 111	0.19 86	2.65 148	0.08 53	1.43 125	0.55 57	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 130	2.09 110	0.13 96

sCroCo_RVC	1.75 194	0.23 85	0.32 76	0.06 67	0.17 105	0.15 158	0.01 68	0.81 129	1.74 246	1.93 217	0.47 162	1.08 166	0.82 218	0.09 158	3.32 174	4.94 277	2.31 247	1.73 261	5.18 198	2.00 255	5.82 260	5.83 262	0.10 155	0.26 172	0.59 161	1.60 179	4.43 211	1.17 168

ADLNet	0.67 106	0.96 213	0.10 41	0.21 100	0.23 130	0.08 117	0.01 68	1.26 141	0.09 89	0.32 123	0.06 110	2.28 198	0.08 64	0.18 195	3.28 170	1.03 73	0.35 113	0.11 61	0.54 58	0.18 83	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 175	0.68 146	3.16 143	0.28 112

ARAFT	0.70 108	0.19 70	0.28 67	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 68	0.16 79	0.08 81	1.30 193	0.00 1	0.38 104	0.03 29	0.10 167	3.41 177	1.87 163	0.29 103	0.27 110	2.54 140	0.05 36	1.83 147	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 148	0.02 44	3.41 155	0.12 94

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 138	0.18 94	0.08 64	0.02 77	0.01 68	0.34 99	0.17 118	0.01 77	0.30 146	0.56 138	0.19 115	0.02 72	2.46 117	1.20 98	0.26 97	0.09 56	1.10 85	0.14 70	0.72 82	0.31 33	0.04 120	0.14 132	0.03 44	0.10 85	0.84 74	0.05 69

DMCA	0.27 55	0.37 122	0.20 49	0.17 92	0.09 67	0.02 77	0.01 68	0.02 29	0.04 45	0.59 146	0.00 1	0.34 98	0.05 48	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 107	0.12 65	0.22 34	0.10 59	0.38 52	0.23 29	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 81	0.15 98

R-Stereo Train	2.16 203	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 210	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230

RAFT-Stereo	2.16 203	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 210	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TDLM	0.09 16	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 20	0.00 1	0.01 68	0.19 83	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.48 122	0.01 11	0.01 42	0.26 4	0.22 2	0.08 53	0.06 37	0.01 2	0.00 1	0.10 13	0.10 20	0.01 66	0.01 19	0.00 1	0.01 20	0.30 58	0.39 124

CVANet_RVC	0.21 48	0.15 62	0.61 161	0.42 182	0.06 56	0.06 113	0.01 68	1.53 151	0.05 56	0.08 98	0.04 103	0.62 143	0.04 39	0.03 92	0.46 11	0.32 9	0.14 67	0.09 56	0.05 10	0.01 7	0.19 28	0.07 18	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 63	0.08 79

UCFNet_RVC	1.13 153	2.65 265	0.57 150	0.57 196	0.74 209	0.19 184	0.01 68	0.28 95	0.22 138	0.95 166	0.39 152	2.41 201	0.89 226	0.06 130	2.99 153	1.18 95	0.50 132	0.49 155	2.19 121	0.44 158	1.50 130	1.54 112	1.06 269	0.19 152	1.43 201	1.73 184	1.86 107	3.39 210

HSM	0.97 138	0.30 104	0.87 191	0.54 194	0.46 185	0.00 1	0.01 68	2.93 229	0.30 149	0.13 105	0.56 168	0.65 145	0.13 89	0.05 119	2.97 149	1.08 78	0.66 154	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 145	2.03 129	0.04 120	0.33 204	0.38 141	0.81 157	4.16 206	1.10 165

BridgeDepth_RVC	0.14 26	0.11 51	0.27 63	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 102	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.09 75	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 41	0.06 40	0.03 2	0.12 24	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 62	0.07 22	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 119	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 102	0.24 92	0.37 154	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.51 180	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 101	0.42 143	0.43 49	0.16 78	1.56 137	2.24 143	0.08 146	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 11	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.18 35	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 33	0.16 163	0.02 102	0.06 61	0.03 34	0.00 1	0.26 140	0.31 88	0.05 48	0.01 42	1.03 37	0.57 30	0.06 41	0.01 15	0.26 37	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 144	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 45	0.00 1

trnet	0.99 140	0.29 99	0.72 179	0.22 104	0.13 81	0.01 46	0.02 102	2.55 209	0.37 154	0.62 147	0.48 163	0.70 151	0.59 189	0.04 110	2.80 134	3.02 225	0.66 154	0.57 169	2.14 120	0.60 183	2.82 177	2.17 135	0.03 110	0.09 112	1.26 187	0.51 139	2.42 117	0.91 156

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 211	0.61 161	0.26 126	0.16 91	0.01 46	0.02 102	0.06 61	0.15 110	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.15 98	0.01 42	5.46 256	0.88 58	0.30 106	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 116	1.76 118	0.03 110	0.14 132	0.29 130	0.26 111	1.72 98	0.25 110

StereoVision	0.11 20	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 33	0.00 1	0.02 102	0.04 53	0.03 34	0.03 88	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.03 92	0.99 35	0.75 48	0.05 33	0.01 15	0.29 38	0.03 21	0.15 24	0.07 18	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 20	0.00 1

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 133	0.34 156	0.22 128	0.11 128	0.02 102	2.05 175	0.07 70	0.00 1	0.01 92	0.23 67	0.09 75	0.03 92	2.07 88	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 141	0.27 125	1.24 115	0.94 83	0.06 140	0.13 129	0.18 117	0.19 102	1.72 98	0.17 102

4D-IteraStereo	0.83 120	0.30 104	1.14 206	0.28 135	0.31 160	0.01 46	0.02 102	2.15 182	0.11 95	0.00 1	0.20 137	0.25 71	0.22 121	0.16 186	2.28 102	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 154	0.41 149	2.82 177	2.87 165	0.02 89	0.21 160	0.08 76	0.22 107	3.10 138	0.35 121

anonymousdsp2	0.70 108	0.27 92	0.28 67	0.23 110	0.07 58	0.02 77	0.02 102	1.36 144	0.08 81	0.02 84	0.59 172	0.29 83	0.16 107	0.08 149	1.51 59	1.55 132	0.25 92	0.32 118	3.52 177	0.55 176	1.55 136	3.00 176	0.02 89	0.07 80	0.13 104	0.15 95	2.70 123	0.01 43

EGLCR-Stereo	1.26 160	0.21 76	1.76 242	0.07 76	0.25 136	0.08 117	0.02 102	0.49 114	0.55 175	0.11 101	0.45 161	0.58 142	0.67 199	0.03 92	2.32 107	2.67 211	0.93 188	1.20 241	4.21 187	0.19 89	4.10 216	4.78 230	0.05 131	0.13 129	0.64 165	0.67 144	6.56 259	0.32 117

LMCR-Stereo	0.97 138	0.53 151	0.59 154	0.28 135	0.25 136	0.07 114	0.02 102	1.39 145	0.28 146	0.34 125	0.12 120	0.74 156	0.15 98	0.12 173	3.20 160	1.88 166	1.07 204	0.36 131	5.87 205	1.71 239	2.10 154	2.39 149	0.02 89	0.33 204	0.35 138	0.38 126	1.44 93	0.34 120

CFNet_pseudo	0.86 123	0.52 149	0.57 150	0.44 185	0.52 194	0.05 108	0.02 102	0.60 123	0.10 92	0.93 165	0.12 120	0.71 152	0.30 140	0.51 240	4.66 229	1.68 149	0.33 110	0.32 118	2.61 144	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 247	0.13 129	0.49 153	0.50 138	2.17 112	1.63 181

RALAANet	0.92 134	0.35 116	0.48 141	0.36 167	0.24 134	0.18 178	0.02 102	1.89 168	0.19 126	0.51 141	0.01 92	0.26 74	0.25 131	0.06 130	2.32 107	1.73 154	0.35 113	0.69 184	3.14 159	0.55 176	2.51 171	2.39 149	0.01 66	0.26 172	0.37 140	1.12 169	4.01 198	0.53 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 157	0.37 169	0.27 147	0.03 93	0.02 102	0.96 133	0.11 95	1.34 197	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 97	0.11 61	3.40 174	0.24 112	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 152	0.38 141	0.22 107	3.31 150	0.15 98

delet	0.19 42	0.07 37	0.25 60	0.06 67	0.04 44	0.02 77	0.02 102	0.01 11	0.04 45	0.34 125	0.00 1	0.10 16	0.03 29	0.02 72	1.36 53	0.46 18	0.16 73	0.05 32	0.13 22	0.05 36	0.13 20	0.18 28	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 154	0.21 100	0.26 145	0.01 46	0.02 102	0.08 70	0.08 81	0.39 132	0.00 1	0.27 77	0.03 29	0.24 217	3.08 155	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 39	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 158	0.05 69

CFNet_RVC	0.86 123	0.59 160	0.74 180	0.33 150	0.32 165	0.11 128	0.02 102	0.11 74	0.17 118	0.87 163	0.74 188	0.57 141	0.16 107	0.08 149	3.11 156	1.19 97	0.50 132	0.34 128	1.28 96	0.15 74	1.68 143	1.48 107	0.02 89	0.25 168	0.86 174	1.89 189	3.64 167	2.13 192

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 46	0.02 102	1.76 156	0.82 201	0.11 101	0.00 1	0.68 148	0.28 136	0.11 170	2.51 120	1.02 72	0.25 92	0.13 72	0.63 63	0.24 112	1.43 125	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 151	0.42 129
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
iResNetv2_ROB	1.26 160	0.75 188	0.32 76	1.29 226	0.33 170	0.02 77	0.02 102	3.19 240	0.20 129	2.00 221	0.29 144	2.24 196	0.41 159	0.06 130	3.64 188	1.45 123	0.75 170	0.13 72	5.77 202	0.43 155	2.86 179	1.71 116	0.16 184	0.37 211	0.38 141	0.47 135	4.08 201	0.72 146

iResNet_ROB	1.07 147	0.65 177	0.30 71	0.45 187	0.30 158	0.01 46	0.02 102	3.10 236	0.12 101	1.34 197	0.00 1	0.66 146	0.35 146	0.04 110	4.37 212	1.65 142	0.54 141	0.49 155	5.83 204	0.29 128	1.30 117	0.87 78	0.20 195	0.26 172	0.16 112	0.84 160	3.74 174	1.12 166

SGM-Forest	2.81 224	2.03 254	0.36 107	6.32 275	1.79 250	2.66 254	0.02 102	1.42 147	0.77 195	2.52 232	0.96 192	6.57 250	5.74 267	0.31 225	4.36 211	2.94 223	0.61 146	0.33 126	3.08 158	0.47 166	2.46 170	2.73 164	0.84 262	0.45 223	3.66 252	3.74 222	11.30 289	7.44 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 107	0.06 67	0.13 81	0.01 46	0.03 123	0.06 61	0.06 64	1.25 190	0.00 1	0.20 60	0.02 23	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 114	0.15 95	0.13 38	0.04 64

MSKI-zero shot	3.19 238	0.59 160	1.39 223	0.19 98	0.37 177	0.18 178	0.03 123	3.19 240	0.96 213	0.82 159	4.84 259	3.83 213	0.60 193	0.03 92	3.33 175	5.29 286	1.15 209	0.81 205	11.77 263	1.76 243	6.55 273	5.98 273	0.22 205	0.32 200	4.41 262	12.05 298	7.79 274	7.75 247

MIPNet	1.49 177	0.69 181	0.74 180	0.32 149	0.51 188	0.00 1	0.03 123	1.79 159	0.38 156	2.13 225	0.97 193	0.31 88	0.76 211	0.22 214	5.02 245	1.92 169	1.31 215	0.86 209	3.68 182	1.25 220	1.21 109	4.62 228	0.03 110	0.50 225	1.90 212	4.87 244	3.90 189	0.30 114

IPLGR	1.73 192	0.63 176	0.67 174	0.35 165	0.40 181	0.00 1	0.03 123	1.41 146	0.26 144	2.36 228	2.42 225	0.33 94	0.80 215	0.17 191	6.12 272	1.87 163	1.22 212	1.28 242	5.37 199	1.72 241	2.44 168	4.20 213	0.02 89	0.56 232	2.66 235	4.85 243	3.82 183	0.77 148

Anonymous3	3.16 237	0.55 153	0.79 185	0.09 82	1.10 222	0.50 206	0.03 123	3.52 253	1.26 230	1.12 178	0.84 190	10.62 265	1.31 241	0.36 231	7.37 281	6.90 304	3.59 263	3.15 288	10.88 259	2.20 259	6.83 280	9.50 312	0.31 217	0.37 211	1.43 201	3.45 218	5.32 238	1.91 184

s12784h	2.07 201	2.29 260	2.24 249	1.60 233	0.69 205	0.05 108	0.03 123	2.13 181	0.55 175	1.19 186	0.13 125	1.61 188	0.68 200	0.04 110	3.20 160	3.09 229	0.78 172	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 255	2.92 169	0.11 162	0.12 122	2.64 234	1.70 182	6.64 260	11.65 268

psm_up	1.01 143	0.60 162	0.96 197	0.38 174	0.75 210	0.01 46	0.03 123	2.33 187	1.18 226	0.78 155	0.00 1	0.94 162	0.09 75	0.45 238	2.41 112	1.18 95	0.62 148	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 105	0.85 76	0.00 1	0.58 233	1.06 181	1.42 176	3.75 177	1.44 173

DN-CSS_ROB	1.45 175	0.52 149	1.11 204	0.81 207	0.69 205	0.00 1	0.03 123	2.86 228	0.35 153	1.50 206	3.76 245	0.73 155	0.36 151	0.07 135	2.89 142	1.44 121	1.08 205	0.79 198	8.61 229	0.23 107	3.25 194	1.97 121	0.02 89	0.66 236	0.10 88	0.52 140	3.12 142	1.56 178

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 57	0.37 169	0.61 199	0.01 46	0.04 131	0.17 80	0.08 81	0.52 144	0.04 103	0.13 23	0.47 172	0.42 237	2.91 143	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 105	1.22 112	0.54 56	0.02 89	0.06 73	0.21 124	0.67 144	3.48 161	0.39 124

MyStereo04	2.04 200	0.66 178	0.91 194	0.69 203	0.82 215	0.02 77	0.04 131	2.62 213	0.91 209	2.83 242	0.75 189	1.37 182	0.09 75	0.08 149	5.03 246	3.04 228	0.58 144	0.72 191	10.25 253	1.62 237	4.78 228	3.27 184	0.94 265	0.69 237	2.62 233	4.29 233	4.75 223	0.65 145

Any-RAFT	2.56 218	0.56 155	3.45 268	0.34 156	0.51 188	0.01 46	0.04 131	2.96 231	0.64 185	0.51 141	3.99 248	3.76 212	0.35 146	0.16 186	2.92 146	3.82 250	0.81 177	0.80 203	8.30 227	0.51 171	5.45 256	3.87 195	0.44 238	0.16 145	4.84 268	7.87 276	3.19 145	8.70 251

raft+_RVC	0.49 83	0.38 125	0.37 115	0.34 156	0.21 122	0.03 93	0.04 131	2.29 184	0.09 89	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.08 64	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 103	0.09 56	2.37 137	0.24 112	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 64	0.36 122

raftrobust	0.86 123	0.40 127	0.77 183	0.40 176	0.31 160	0.01 46	0.04 131	2.51 204	0.13 104	0.51 141	0.00 1	0.51 126	0.24 129	0.09 158	2.98 151	2.12 184	0.22 86	0.31 116	4.90 196	0.11 62	1.68 143	2.15 133	0.16 184	0.15 137	0.78 172	0.40 128	0.97 76	0.36 122

CREStereo	1.03 144	0.31 108	0.74 180	0.24 114	0.16 91	0.01 46	0.04 131	2.66 216	0.55 175	0.63 149	0.56 168	0.71 152	0.59 189	0.05 119	2.97 149	3.31 238	0.60 145	0.43 144	2.12 119	0.57 178	3.00 186	2.30 146	0.06 140	0.12 122	1.18 185	0.53 141	2.42 117	0.88 151
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
IPLG	1.12 152	0.36 119	0.65 173	0.29 142	0.23 130	0.00 1	0.05 137	2.30 185	0.29 148	0.39 132	0.29 144	0.27 77	0.72 206	0.24 217	5.68 260	1.79 159	1.05 201	0.84 208	2.78 150	0.41 149	0.98 97	4.31 218	0.02 89	0.25 168	0.46 152	1.49 177	3.86 187	0.11 90

GMOStereo	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

error version	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-v	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-2	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

CREStereo++_RVC	0.99 140	0.21 76	1.16 210	0.28 135	0.36 175	0.01 46	0.05 137	2.06 178	0.27 145	0.62 147	0.08 116	0.46 119	0.14 95	0.05 119	2.55 123	2.70 212	0.74 169	0.50 159	2.59 142	0.24 112	2.97 183	2.20 138	0.09 150	0.10 114	0.96 176	0.43 131	4.10 204	0.79 150
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
TANstereo	1.57 185	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 233	3.01 275	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

XX-TBD	1.57 185	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 233	3.01 275	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

HCRNet	0.41 71	0.36 119	0.34 91	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 137	0.02 29	0.02 23	1.46 205	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	2.70 130	0.67 42	0.22 86	0.06 37	0.22 34	0.11 62	0.30 44	0.59 58	0.02 89	0.01 19	0.01 19	0.01 20	3.21 147	0.03 60

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 150	0.41 181	0.28 150	0.10 124	0.05 137	0.94 131	0.14 108	1.07 175	0.09 118	0.48 122	0.34 145	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 113	0.21 91	0.99 78	0.02 14	1.15 106	1.53 109	0.10 155	0.34 206	0.22 126	0.30 116	3.55 164	0.73 147

LoS	1.87 197	0.22 82	0.38 116	0.22 104	0.14 86	0.02 77	0.06 147	15.85 310	0.90 208	3.42 263	0.71 187	0.95 164	0.83 223	0.21 207	3.22 165	3.63 248	1.18 210	0.90 214	2.95 157	0.64 185	5.08 246	3.80 193	0.22 205	0.17 147	2.26 220	0.82 158	1.23 83	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	1.53 178	1.03 216	1.25 214	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.79 224	0.17 118	0.35 129	0.44 159	4.06 215	0.35 146	0.03 92	2.84 137	1.63 140	0.37 120	0.57 169	8.86 235	0.46 161	3.20 191	5.38 246	0.02 89	0.27 180	0.61 164	0.95 163	3.95 190	0.88 151

test_1	1.53 178	1.05 219	1.24 213	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.78 222	0.17 118	0.32 123	0.42 157	4.06 215	0.36 151	0.03 92	2.84 137	1.62 139	0.37 120	0.57 169	8.88 236	0.46 161	3.22 193	5.38 246	0.02 89	0.27 180	0.60 162	0.95 163	3.95 190	0.90 155

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 147	0.01 11	0.03 34	0.22 113	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.05 119	2.24 99	0.62 37	0.24 91	0.12 65	0.35 42	0.07 46	0.30 44	0.11 22	0.04 120	0.08 100	0.03 44	0.04 60	2.84 127	0.02 57

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 116	0.23 110	0.26 145	0.01 46	0.06 147	0.06 61	0.12 101	1.22 189	0.70 186	0.14 25	0.15 98	0.09 158	2.33 109	1.33 111	0.37 120	0.24 95	1.13 87	0.15 74	0.97 96	1.51 108	0.06 140	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 136	0.47 130

GCAP-BAT	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_for_model	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala2	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala_base	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_3	1.56 184	1.14 225	1.14 206	0.44 185	0.32 165	0.11 128	0.07 152	2.84 227	0.16 117	0.39 132	0.43 158	4.16 224	0.36 151	0.03 92	2.91 143	1.52 131	0.41 125	0.59 173	8.96 239	0.46 161	3.12 190	5.36 245	0.02 89	0.25 168	0.85 173	1.20 170	3.83 185	0.95 157

GES	1.43 172	0.28 94	0.41 130	0.57 196	0.37 177	0.27 195	0.07 152	2.06 178	0.93 212	1.20 188	0.58 171	0.39 107	0.23 128	0.02 72	4.91 241	2.49 203	0.91 183	0.66 183	9.59 246	1.37 226	2.97 183	2.53 158	0.16 184	0.41 214	0.20 122	0.17 101	2.57 119	2.20 194

MSMDNet	2.28 206	0.62 171	1.27 215	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 152	3.15 238	0.68 189	1.01 171	0.97 193	1.10 170	2.40 249	0.17 191	3.93 196	5.26 285	1.11 207	0.55 166	10.21 252	2.94 273	6.12 265	5.76 260	0.31 217	0.26 172	2.47 226	4.23 231	3.01 133	3.18 205

LoS_RVC	1.09 148	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 194	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

tt_ll	1.09 148	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 194	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

CES	1.20 156	0.24 86	0.35 96	0.13 88	0.18 108	0.05 108	0.08 161	5.35 283	0.78 199	0.43 137	0.31 147	0.83 161	0.86 225	0.16 186	3.20 160	3.22 234	1.12 208	1.06 231	1.51 104	1.05 207	4.23 217	3.19 180	0.08 146	0.09 112	0.19 120	0.34 124	1.07 78	2.23 195

AASNet	0.18 35	0.44 131	0.26 62	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 161	0.03 42	0.05 56	0.26 118	0.00 1	0.16 27	0.03 29	0.01 42	1.06 39	0.60 34	0.08 53	0.03 25	0.08 13	0.16 78	0.24 37	0.64 62	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 59	0.03 60

cross-raft	2.33 208	0.70 182	1.33 219	0.40 176	0.61 199	0.19 184	0.08 161	3.13 237	0.71 192	0.78 155	1.62 211	1.09 168	0.70 205	0.17 191	3.66 190	4.78 269	0.99 196	0.55 166	10.72 257	1.52 233	6.33 268	5.61 257	0.30 213	0.24 163	2.56 232	4.68 241	4.44 212	5.06 222

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 119	0.26 126	0.19 111	0.03 93	0.08 161	0.52 119	0.13 104	1.15 180	0.00 1	0.44 115	0.16 107	0.16 186	2.13 95	1.28 105	0.34 111	0.20 90	1.42 101	0.19 89	0.62 72	0.50 48	0.13 169	0.24 163	0.03 44	0.26 111	3.32 151	0.62 143

NVstereo2D	0.83 120	0.43 129	0.07 33	0.23 110	0.36 175	0.41 200	0.08 161	1.61 153	0.59 182	0.84 160	1.11 200	0.36 101	0.21 119	0.07 135	5.88 265	2.16 188	0.62 148	0.45 147	1.50 103	0.19 89	1.20 108	0.94 83	0.02 89	0.32 200	1.30 192	0.24 110	0.95 75	0.24 108

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 91	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.10 168	0.02 29	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 75	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 27	0.18 85	1.71 111	0.04 30	0.56 66	0.92 81	0.14 177	0.01 19	0.13 104	0.03 57	0.13 38	0.01 43

iinet-f	1.47 176	1.20 230	0.32 76	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 168	0.42 106	0.21 137	1.93 217	4.19 249	0.19 55	0.21 119	0.08 149	5.12 248	2.54 205	0.23 89	0.30 115	7.71 221	1.00 205	1.95 151	4.30 217	0.21 197	0.17 147	1.25 186	0.16 97	4.11 205	0.62 143

ICVP	1.32 164	0.22 82	1.47 227	0.40 176	0.35 174	0.44 201	0.10 168	1.27 142	0.65 186	1.74 212	1.26 202	0.66 146	1.37 243	0.24 217	2.88 141	2.65 208	1.33 219	0.99 225	2.36 135	0.91 202	2.59 172	4.11 210	0.10 155	0.36 209	0.57 159	2.21 196	2.92 129	1.59 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 165	0.54 152	0.27 63	0.13 88	0.27 147	0.01 46	0.10 168	1.80 160	1.74 246	0.41 136	0.53 164	0.82 160	0.59 189	0.54 241	4.30 209	2.92 221	1.87 238	1.84 267	1.39 100	0.71 190	4.68 227	6.21 279	0.02 89	0.81 242	0.21 124	0.40 128	3.69 169	0.96 159

GANetREF_RVC	2.43 210	1.69 245	0.81 186	2.04 248	1.16 225	1.02 229	0.10 168	4.72 275	1.44 236	3.62 268	0.06 110	10.03 263	0.69 201	0.09 158	3.63 185	1.36 113	1.06 203	0.94 220	6.44 209	0.46 161	2.32 159	1.74 117	0.17 188	1.35 253	3.41 250	3.75 223	6.55 258	4.82 220
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
PWCDC_ROB	2.82 225	0.49 141	0.17 47	0.38 174	0.79 214	0.03 93	0.10 168	1.16 138	8.93 297	0.14 106	2.49 229	0.55 135	31.02 315	0.57 243	5.58 258	3.32 239	1.73 233	0.91 216	2.53 139	0.88 200	2.92 180	7.18 292	0.15 180	0.53 229	0.55 157	0.69 147	1.43 92	0.88 151

anonymity	3.65 245	0.66 178	5.99 292	1.34 228	0.51 188	0.44 201	0.11 174	3.79 261	0.79 200	2.66 235	18.15 323	3.83 213	0.89 226	0.26 220	3.21 163	5.09 281	0.93 188	0.53 163	7.76 224	1.11 213	4.31 219	5.87 264	0.28 211	0.42 219	4.98 271	9.60 291	5.40 240	9.75 259

dd	0.93 136	0.46 138	0.32 76	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 174	0.46 113	0.06 64	0.11 101	0.01 92	1.91 191	0.06 58	0.16 186	4.29 208	0.96 67	0.81 177	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 65	0.15 180	0.26 172	0.07 71	0.09 82	3.26 149	1.96 187

HBP-ISP	3.70 246	3.49 275	4.13 274	4.77 269	2.41 261	3.60 264	0.12 176	4.11 266	1.26 230	3.39 262	4.22 252	4.64 230	0.54 185	1.76 285	8.63 299	8.11 314	1.56 227	1.34 244	2.61 144	1.51 232	5.14 249	6.84 288	0.56 248	1.55 258	2.53 230	5.06 248	10.57 285	5.37 226

GwcNet-ADL	3.21 239	2.99 271	3.34 266	3.11 257	2.07 259	0.82 219	0.12 176	2.95 230	0.67 188	3.84 278	7.51 283	7.80 252	1.22 238	0.20 202	3.79 194	4.73 268	2.11 242	0.73 192	7.81 225	2.53 265	3.21 192	3.69 191	0.22 205	1.53 257	2.17 218	4.84 242	4.00 197	8.77 253

RAFT	0.18 35	0.04 13	0.33 85	0.02 27	0.00 1	0.12 137	0.12 176	0.94 131	0.01 9	0.70 152	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.01 42	0.57 16	0.46 18	0.03 17	0.00 1	0.06 12	0.21 100	0.14 22	0.50 48	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 55	0.00 1

RALCasStereoNet	0.70 108	0.30 104	0.84 189	0.37 169	0.28 150	0.05 108	0.12 176	2.12 180	0.13 104	1.03 172	0.04 103	0.50 125	0.15 98	0.03 92	2.37 110	1.67 147	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 70	1.21 109	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 136	1.39 174	0.78 72	1.25 169

coex_refinement	0.73 112	1.07 222	0.51 146	0.24 114	0.70 207	0.01 46	0.13 180	0.27 93	1.06 221	0.11 101	1.07 198	0.80 159	0.17 112	0.14 183	2.80 134	0.90 61	0.47 129	0.12 65	2.36 135	0.49 168	0.67 79	0.61 60	0.14 177	0.10 114	0.64 165	0.62 143	3.08 136	0.49 132

TRStereo	3.24 240	2.66 267	7.45 297	0.35 165	0.14 86	7.79 282	0.13 180	3.04 233	0.42 160	2.75 237	1.46 205	5.69 242	0.65 197	0.09 158	3.75 192	4.23 258	0.70 166	0.63 181	6.77 211	1.21 217	4.05 215	4.81 231	0.12 166	0.24 163	2.72 236	6.73 268	12.83 291	6.09 234

CAS	0.79 116	0.21 76	0.34 91	0.21 100	0.19 111	0.03 93	0.14 182	0.21 86	0.63 184	1.19 186	0.16 129	0.33 94	0.78 213	0.13 179	2.72 131	1.66 144	0.85 180	0.71 190	1.12 86	0.46 161	2.41 167	2.37 148	0.03 110	0.08 100	0.11 92	0.69 147	1.69 97	1.95 186

GANet	0.29 57	0.56 155	0.39 119	0.27 130	0.11 76	0.88 222	0.14 182	0.27 93	0.06 64	0.02 84	0.28 142	1.85 190	0.04 39	0.03 92	0.62 19	0.39 13	0.37 120	0.14 75	0.24 36	0.01 7	0.20 30	0.05 14	0.06 140	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 61	0.16 100

PMTNet	1.28 162	0.58 158	0.96 197	0.28 135	0.22 128	0.01 46	0.16 184	0.50 115	0.57 179	0.72 154	0.35 150	0.54 133	0.48 174	0.09 158	3.27 169	3.32 239	0.72 167	0.39 136	6.17 206	0.35 136	3.67 202	2.41 153	0.09 150	0.12 122	3.12 247	1.00 166	1.23 83	3.32 208

Reg-Stereo(zero)	2.47 213	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 205	0.81 216	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 223	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

HI	2.47 213	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 205	0.81 216	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 223	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

HSM-Net_RVC	2.86 226	1.24 231	1.50 229	2.55 253	1.72 245	0.57 211	0.17 185	3.55 254	1.14 223	3.50 267	6.32 274	7.94 253	2.93 254	0.05 119	3.38 176	2.12 184	1.28 214	0.26 101	3.24 168	1.24 219	3.66 201	3.76 192	0.61 250	2.64 273	4.43 263	6.27 264	5.76 245	5.47 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Pointernet	0.06 6	0.04 13	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 114	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.10 16	0.01 11	0.00 1	0.31 5	0.33 10	0.02 7	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 13	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.18 103

DLCB_ROB	0.92 134	0.72 186	0.64 169	0.43 183	0.42 183	0.14 149	0.18 188	0.43 109	0.28 146	0.85 161	0.53 164	1.12 171	0.72 206	0.07 135	2.16 98	1.12 85	0.88 181	0.26 101	0.69 66	0.20 97	1.35 119	1.53 109	0.49 240	0.28 191	4.11 258	2.41 200	2.04 108	0.78 149

CIPLG	0.87 128	0.19 70	0.67 174	0.27 130	0.21 122	0.00 1	0.20 190	0.19 83	0.50 169	0.07 95	0.12 120	1.16 175	0.08 64	0.21 207	4.78 235	1.50 128	0.68 160	0.22 92	1.92 114	0.18 83	2.28 157	2.98 173	0.04 120	0.27 180	0.66 167	0.09 82	3.80 181	0.12 94

ACRE	0.87 128	0.21 76	0.64 169	0.28 135	0.20 117	0.00 1	0.20 190	0.18 81	0.48 167	0.08 98	0.15 127	1.22 177	0.08 64	0.23 216	4.70 232	1.49 126	0.67 156	0.25 100	1.97 116	0.18 83	2.33 161	2.98 173	0.05 131	0.26 172	0.67 170	0.07 75	3.81 182	0.11 90

RAFT-Test	2.40 209	0.62 171	1.45 226	1.07 221	0.41 182	0.21 188	0.21 192	3.19 240	0.77 195	1.05 174	3.09 237	0.94 162	0.92 228	0.17 191	3.47 180	5.18 283	0.97 194	0.56 168	10.36 254	1.38 227	6.37 269	5.29 241	0.38 227	0.25 168	2.80 240	4.66 240	4.56 218	4.51 215

PDISCO_ROB	1.03 144	0.55 153	0.06 32	0.67 202	0.28 150	0.00 1	0.21 192	0.71 125	0.49 168	1.28 191	0.99 196	0.25 71	0.32 142	0.19 197	3.02 154	2.03 179	0.69 161	1.42 249	2.26 128	0.58 180	2.32 159	3.22 182	0.14 177	0.27 180	1.36 198	0.37 125	3.84 186	0.23 105

test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 149	0.29 142	0.13 81	0.07 114	0.22 194	0.09 72	0.07 70	0.03 88	0.00 1	0.68 148	0.15 98	0.08 149	2.06 87	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 112	0.18 83	1.12 103	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 122	0.30 116	3.49 162	0.24 108

IPLGR_C	0.86 123	0.20 74	0.61 161	0.28 135	0.21 122	0.00 1	0.22 194	0.18 81	0.47 164	0.07 95	0.12 120	1.18 176	0.08 64	0.20 202	4.59 224	1.50 128	0.65 153	0.26 101	2.00 117	0.19 89	2.34 162	2.95 170	0.05 131	0.27 180	0.60 162	0.07 75	3.82 183	0.11 90

AIO_test	0.35 65	0.45 134	0.42 132	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.23 196	0.12 76	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 75	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 41	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 103	1.01 87	0.18 190	0.01 19	0.19 120	0.45 132	0.99 77	0.01 43

pcwnet_v2	1.73 192	0.62 171	0.78 184	0.73 205	1.15 224	0.59 212	0.23 196	1.77 157	0.68 189	3.36 260	1.85 219	1.23 178	1.01 231	1.61 284	5.43 255	2.08 181	0.92 185	0.62 179	4.07 185	0.37 139	1.82 146	2.39 149	1.01 266	0.41 214	1.32 193	2.11 192	3.98 196	4.53 217

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 70	0.06 67	0.19 111	0.00 1	0.23 196	0.03 42	0.17 118	0.35 129	0.01 92	0.07 10	0.04 39	0.01 42	1.37 54	0.48 21	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 80	0.10 13	0.25 30	0.03 110	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 79	0.89 154

ProNet	0.06 6	0.03 5	0.08 38	0.01 12	0.00 1	0.12 137	0.27 199	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.05 119	0.43 9	0.28 7	0.02 7	0.00 1	0.09 15	0.00 1	0.05 5	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 15	0.00 1

GANet-ADL	2.26 205	0.51 144	1.82 245	0.99 219	0.99 220	1.45 238	0.29 200	2.00 172	1.01 217	3.12 253	3.40 239	1.38 183	0.33 144	0.03 92	5.34 251	3.89 253	2.23 244	0.79 198	7.70 220	1.85 248	3.10 187	4.63 229	0.18 190	0.43 221	1.38 199	3.47 219	4.81 224	3.97 212

PSMNet-ADL	3.15 236	0.80 191	1.49 228	1.54 231	1.63 242	0.88 222	0.30 201	2.50 203	1.91 250	4.43 287	8.13 290	4.06 215	6.80 271	0.07 135	4.23 204	5.16 282	1.83 237	0.91 216	11.85 264	1.86 249	4.02 212	4.02 205	0.70 258	0.51 226	1.61 204	4.33 234	8.01 275	1.36 171

AE-Stereo	1.43 172	0.31 108	1.73 240	0.33 150	0.32 165	0.04 101	0.32 202	0.43 109	0.32 151	0.04 91	0.00 1	3.38 208	0.44 163	0.07 135	2.86 139	3.30 237	0.96 191	0.79 198	3.65 179	0.79 196	3.64 199	4.40 220	0.04 120	0.40 213	2.93 243	2.14 193	4.74 222	0.18 103

PA-Net	1.61 190	0.81 194	1.43 225	0.27 130	1.99 255	0.12 137	0.34 203	0.19 83	1.90 249	0.85 161	0.41 153	0.24 70	0.20 116	0.78 257	4.61 226	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 127	3.18 179	0.65 254	0.44 222	0.99 179	7.71 275	1.78 106	9.78 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	1.14 155	1.04 218	0.20 49	0.33 150	0.37 177	0.21 188	0.36 204	0.34 99	0.39 158	0.95 166	0.44 159	0.71 152	0.15 98	0.15 184	3.51 181	2.84 215	1.63 232	0.93 219	4.54 191	0.69 188	1.89 149	4.06 208	0.02 89	0.53 229	0.10 88	0.38 126	3.20 146	0.95 157

test-1	2.99 230	0.26 88	1.52 231	0.33 150	0.21 122	0.22 191	0.38 205	3.16 239	0.85 207	3.36 260	4.21 251	5.45 240	0.78 213	0.20 202	4.02 199	4.67 267	1.40 222	1.31 243	10.46 255	1.58 234	5.30 254	7.01 291	0.04 120	0.34 206	2.98 245	6.37 265	5.39 239	8.95 255

CBMV	5.52 269	3.65 278	1.32 218	3.46 262	2.86 267	2.04 249	0.41 206	3.64 256	2.63 262	4.09 281	2.36 222	14.13 275	3.70 262	0.57 243	7.16 279	6.19 299	4.26 274	2.36 281	8.76 232	1.44 228	6.43 270	4.53 225	0.54 246	5.62 300	4.85 269	6.08 261	19.41 306	26.62 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XX-Stereo	3.48 242	0.50 143	1.80 243	1.21 224	0.27 147	0.34 196	0.44 207	1.47 148	0.41 159	2.51 231	6.92 279	4.97 231	1.06 235	0.12 173	3.21 163	5.22 284	0.96 191	0.80 203	6.95 213	0.80 197	4.33 220	4.04 207	0.21 197	0.27 180	26.57 319	3.75 223	5.08 234	9.77 260

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 128	0.43 133	0.31 147	0.58 197	0.15 158	0.44 207	0.29 96	1.57 240	1.31 194	0.35 150	0.55 135	0.13 89	0.11 170	2.54 122	1.10 81	0.51 135	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 192	0.14 132	0.11 92	0.06 69	2.59 122	0.52 133

DISCO	0.79 116	0.95 211	0.31 73	0.06 67	0.33 170	0.51 207	0.44 207	0.23 90	0.32 151	1.75 213	0.59 172	0.38 104	0.29 138	0.04 110	2.98 151	1.36 113	0.96 191	0.29 112	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 155	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 124	0.31 115

SFCPSM	5.40 267	2.86 269	1.19 212	1.84 243	1.39 236	1.34 236	0.49 210	2.34 188	4.85 283	3.12 253	8.16 291	15.40 277	22.08 301	1.04 267	5.77 262	4.60 265	2.35 248	1.58 257	22.71 293	7.33 299	4.45 221	4.53 225	0.62 251	1.97 265	4.29 260	4.05 229	5.75 244	9.77 260

MLCV	2.45 212	0.61 164	0.81 186	2.48 252	1.21 229	0.95 226	0.50 211	3.57 255	0.61 183	3.75 273	4.26 253	5.13 234	3.34 258	0.06 130	4.63 228	1.78 158	1.32 218	0.86 209	10.05 251	1.09 210	2.30 158	3.92 197	0.29 212	2.16 267	1.87 210	3.06 209	4.01 198	1.40 172

DSFCA	0.70 108	0.43 129	0.51 146	0.29 142	0.58 197	0.04 101	0.59 212	0.22 87	0.54 172	0.49 140	0.56 168	0.33 94	0.08 64	0.04 110	2.86 139	1.28 105	0.67 156	0.73 192	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 197	0.24 163	0.54 156	0.82 158	2.81 125	0.47 130

XPNet_ROB	3.02 233	2.54 263	1.33 219	0.73 205	1.45 239	1.04 231	0.61 213	0.83 130	1.45 237	1.16 182	3.44 241	26.85 293	0.35 146	0.40 234	3.24 168	2.22 191	3.28 260	0.79 198	3.20 160	1.19 216	2.94 182	5.51 252	0.76 260	0.46 224	0.72 171	2.37 198	9.22 279	3.37 209

SACVNet	1.43 172	0.80 191	0.85 190	0.58 198	1.31 234	0.63 214	0.62 214	2.60 212	0.52 170	1.33 196	0.02 101	0.74 156	0.32 142	0.34 230	2.78 133	2.11 183	1.38 221	0.39 136	4.62 192	0.70 189	2.37 164	3.83 194	0.05 131	0.42 219	1.29 191	1.64 181	3.74 174	2.62 201

STTStereo	1.06 146	0.85 201	0.57 150	0.36 167	0.29 153	0.08 117	0.64 215	0.43 109	1.56 239	1.40 203	0.26 140	1.95 193	0.07 61	0.29 224	4.26 205	1.06 75	0.25 92	0.23 94	1.16 88	0.14 70	1.46 129	0.84 74	0.12 166	0.10 114	0.07 71	1.81 186	3.51 163	4.84 221

PS-NSSS	1.54 181	3.12 272	0.33 85	3.03 256	0.83 216	1.73 243	0.70 216	0.39 105	0.15 110	0.39 132	0.00 1	11.06 266	1.04 234	0.41 236	2.13 95	0.79 53	0.47 129	0.26 101	4.17 186	0.14 70	0.90 93	0.37 38	2.44 282	0.06 73	0.99 179	0.74 153	3.17 144	1.82 182

NaN_ROB	3.01 232	1.16 228	1.13 205	0.86 213	3.03 268	0.59 212	0.75 217	3.25 243	2.58 260	0.98 170	1.32 203	21.10 285	0.59 189	1.15 272	4.15 202	1.58 134	0.80 175	0.70 185	2.38 138	1.30 224	1.52 132	2.15 133	0.46 239	1.07 247	2.50 229	6.25 263	4.54 217	13.27 273

CSAN	4.46 260	2.36 262	1.57 233	3.12 258	3.32 270	1.64 241	0.76 218	4.59 271	4.37 280	3.80 275	2.84 233	17.58 282	10.47 284	0.96 263	4.80 237	1.75 156	2.06 241	1.16 237	5.69 201	2.34 262	2.93 181	2.40 152	0.43 235	2.56 271	4.64 265	11.45 297	7.53 272	13.44 275

NCCL2	2.12 202	2.27 259	1.29 216	1.28 225	1.85 252	0.18 178	0.77 219	1.24 140	1.25 229	1.62 208	2.71 231	1.06 165	0.51 180	0.31 225	4.40 213	2.33 200	1.57 228	0.62 179	2.35 134	0.68 187	2.68 175	4.29 216	1.52 277	1.06 245	4.65 266	4.17 230	4.04 200	6.58 240

DDF-Stereo	3.00 231	1.97 249	0.22 53	11.98 292	0.51 188	14.62 296	0.81 220	1.83 162	0.57 179	1.12 178	1.66 212	9.14 258	2.86 252	0.26 220	2.38 111	3.19 233	0.90 182	0.74 194	6.87 212	0.57 178	4.55 223	4.33 219	0.11 162	0.41 214	0.35 138	2.53 204	4.48 215	1.94 185

stereogan	1.89 198	2.00 253	1.17 211	1.47 230	2.05 258	1.72 242	0.87 221	1.84 163	1.11 222	1.36 199	1.51 206	5.81 244	0.48 174	0.32 228	3.87 195	1.69 151	0.80 175	0.39 136	3.96 184	0.78 195	1.23 113	4.02 205	0.26 210	0.51 226	0.30 132	1.30 173	6.30 255	3.84 211

DCVSM-stereo	5.01 264	0.71 184	3.03 263	3.15 259	1.12 223	7.80 283	0.89 222	4.62 272	2.36 256	5.22 296	8.35 292	23.33 288	11.95 286	0.62 250	3.74 191	4.04 254	1.81 236	1.40 247	16.15 272	3.33 280	5.11 248	3.97 203	2.55 284	3.56 284	1.98 215	3.62 221	4.91 229	5.83 232

FCDSN-DC	1.58 188	0.84 199	2.05 248	1.66 235	1.43 238	1.08 232	0.99 223	0.72 126	0.44 161	1.18 184	0.31 147	1.45 185	0.49 176	0.07 135	6.05 271	1.96 171	2.13 243	1.97 272	1.16 88	0.44 158	2.39 166	2.62 162	0.49 240	3.18 276	1.72 207	3.24 214	1.34 89	1.27 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	5.40 267	1.51 238	2.25 250	1.64 234	2.80 265	1.96 247	1.03 224	5.91 286	4.10 275	3.96 279	19.83 327	26.29 292	6.82 272	1.57 283	5.77 262	6.90 304	2.58 252	1.92 269	10.46 255	4.59 285	6.02 264	7.39 295	0.30 213	1.40 256	1.41 200	3.29 215	6.10 251	8.11 249

LALA_ROB	4.04 250	4.73 287	1.42 224	1.16 223	1.93 253	2.17 252	1.04 225	1.80 160	2.48 258	2.74 236	5.87 268	33.34 300	0.69 201	0.78 257	6.02 269	2.33 200	3.21 259	1.82 265	3.66 180	1.88 250	3.40 195	4.99 238	0.34 223	1.03 244	1.91 213	3.61 220	8.50 277	6.20 235

FADNet-RVC-Resample	1.60 189	0.67 180	0.97 199	0.50 192	0.64 202	0.18 178	1.05 226	1.27 142	0.83 202	0.96 168	0.97 193	5.23 239	0.42 161	1.02 264	4.81 238	1.68 149	1.05 201	1.96 271	3.78 183	1.06 208	1.52 132	2.28 145	0.21 197	1.35 253	0.55 157	3.16 212	2.13 111	2.92 203

RGC	2.44 211	1.98 252	4.87 279	1.54 231	1.65 243	1.74 244	1.05 226	2.02 173	1.43 235	0.88 164	4.42 255	2.52 203	2.42 250	0.58 246	4.33 210	1.63 140	0.91 183	0.48 153	4.28 188	1.08 209	1.94 150	4.01 204	0.15 180	0.72 240	2.19 219	5.22 252	4.90 228	6.96 241

iResNet	4.14 254	0.84 199	0.71 177	2.34 251	2.59 262	4.58 268	1.07 228	4.67 273	1.21 228	3.72 272	3.61 243	12.28 270	16.06 293	0.03 92	6.64 277	3.14 232	2.35 248	1.89 268	16.43 274	2.53 265	3.76 205	2.90 168	0.17 188	3.88 287	1.66 206	4.23 231	5.19 235	3.23 206

GEStereo_RVC	2.30 207	0.85 201	0.97 199	1.05 220	0.71 208	1.61 240	1.09 229	2.72 218	0.56 178	0.78 155	0.41 153	2.40 199	0.28 136	0.06 130	4.81 238	4.48 259	1.79 234	2.17 274	8.91 237	1.90 251	3.58 198	7.25 294	0.52 242	0.92 243	0.41 146	0.85 161	4.47 214	6.48 237

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 140	0.82 195	0.34 91	0.18 94	0.43 184	0.03 93	1.10 230	1.20 139	2.50 259	2.06 222	0.11 119	0.69 150	0.07 61	0.54 241	3.65 189	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 109	0.15 74	0.73 83	0.92 81	0.08 146	0.18 149	0.11 92	3.29 215	2.58 121	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DAS	4.09 252	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 271	5.36 264	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 272	2.27 277	9.63 247	5.33 291	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

SepStereo	4.09 252	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 271	5.36 264	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 272	2.27 277	9.63 247	5.33 291	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 215	1.14 225	0.32 76	1.45 229	2.85 266	4.14 267	1.19 233	2.80 225	0.54 172	6.52 303	1.79 216	7.67 251	0.72 206	0.05 119	2.57 125	2.59 207	0.54 141	0.57 169	4.65 193	0.59 181	3.70 203	3.88 196	0.03 110	0.20 159	0.42 148	1.90 190	4.17 207	10.91 265

ETE_ROB	4.62 261	4.04 281	1.52 231	1.14 222	2.02 256	2.70 255	1.28 234	1.50 149	4.25 278	1.89 216	5.88 269	37.95 307	0.84 224	1.42 281	4.94 243	2.66 209	3.81 269	0.95 221	4.84 195	1.63 238	4.01 211	5.32 244	0.67 257	1.14 249	2.03 217	3.84 226	15.25 300	7.23 242

gcap-zeroshot	3.09 234	0.51 144	3.99 273	1.67 236	0.29 153	1.36 237	1.37 235	3.29 246	0.65 186	2.77 238	4.48 256	6.22 248	0.69 201	0.09 158	3.93 196	4.80 270	0.92 185	0.78 196	16.30 273	2.38 263	5.15 250	5.77 261	1.31 272	0.26 172	2.97 244	4.91 245	4.58 220	2.00 188

HH	2.94 227	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 235	0.82 218	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 212	9.52 244	1.83 246	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

HanStereo	2.94 227	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 235	0.82 218	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 212	9.52 244	1.83 246	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

EAI-Stereo	2.70 222	0.83 198	2.70 261	0.89 214	1.47 240	0.83 220	1.46 238	3.07 235	1.18 226	0.21 112	3.82 246	3.19 207	0.72 206	0.09 158	5.24 249	4.82 272	0.83 179	0.91 216	9.83 250	1.25 220	4.49 222	5.29 241	0.39 228	0.80 241	1.87 210	3.19 213	7.10 268	6.43 236

RP	1.29 163	1.06 221	2.32 254	0.84 209	1.16 225	0.39 199	1.53 239	1.89 168	1.68 243	0.29 121	2.21 221	2.25 197	0.13 89	0.40 234	3.31 173	1.07 76	0.61 146	0.05 32	1.61 108	0.40 143	0.65 74	3.05 177	0.11 162	0.29 193	0.29 130	0.92 162	4.24 208	2.04 189

iRaft-Stereo_20w	4.18 255	1.14 225	8.05 304	7.32 279	1.81 251	3.33 262	1.55 240	3.45 249	1.28 232	3.63 269	7.12 280	3.54 209	1.33 242	0.11 170	4.16 203	4.85 273	0.93 188	0.61 177	9.28 243	1.22 218	5.08 246	5.56 256	0.43 235	0.53 229	3.85 254	8.64 284	11.20 288	12.91 272

ccs_rob	4.75 262	1.46 235	2.39 255	1.96 246	0.68 204	3.13 259	1.58 241	4.94 278	1.36 233	4.31 285	15.82 318	28.46 294	8.43 276	0.38 233	5.65 259	5.42 287	2.23 244	1.60 258	6.31 207	1.98 253	6.14 266	5.97 272	0.35 224	2.33 268	1.28 188	2.40 199	4.09 202	7.49 246

DeepPruner_ROB	1.57 185	0.37 122	0.71 177	0.50 192	0.55 195	0.37 198	1.60 242	1.74 155	0.84 203	1.37 200	2.40 223	0.49 124	0.51 180	0.10 167	5.38 253	2.16 188	1.10 206	1.08 232	2.28 130	0.40 143	4.83 238	3.42 185	0.66 256	0.34 206	0.57 159	5.04 247	3.07 135	0.53 135

EKT-Stereo	2.55 217	0.72 186	1.73 240	0.49 191	0.32 165	0.51 207	1.72 243	3.38 248	1.00 216	1.96 220	2.80 232	1.33 180	0.76 211	0.10 167	4.55 222	5.93 294	1.26 213	3.18 289	8.70 231	2.73 268	6.75 277	5.86 263	0.10 155	0.26 172	3.99 255	1.81 186	5.40 240	1.62 180

IGEV_Zeroshot_test	3.61 243	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.33 170	2.04 249	1.78 244	3.97 263	0.92 210	2.12 223	6.05 272	4.60 228	1.01 231	0.08 149	3.44 178	5.73 291	0.76 171	0.61 177	9.25 242	1.49 230	7.12 286	6.47 283	0.31 217	0.27 180	5.02 272	5.44 254	5.95 249	7.38 243

IGEV-FE	3.61 243	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.32 165	2.04 249	1.79 245	3.97 263	0.92 210	2.19 227	6.01 270	4.62 229	1.01 231	0.08 149	3.44 178	5.72 290	0.73 168	0.60 175	9.23 241	1.50 231	7.13 287	6.47 283	0.31 217	0.27 180	5.03 273	5.44 254	5.97 250	7.38 243

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 258	1.17 229	7.69 299	1.88 245	0.63 201	5.37 271	1.86 246	3.49 252	2.61 261	3.69 271	9.28 302	5.22 238	1.87 245	0.04 110	4.47 216	6.37 301	1.46 226	1.46 250	9.75 249	2.23 261	6.73 276	6.20 277	0.25 209	1.56 259	5.23 276	7.70 274	6.43 257	11.78 269

AF-Net	1.11 150	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 210	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

Nwc_Net	1.11 150	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 210	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

ITSA-stereo	5.15 265	2.22 258	1.65 237	8.76 285	3.63 273	0.95 226	1.93 249	4.42 270	3.38 268	4.33 286	7.98 286	9.94 262	12.44 288	3.01 292	6.17 273	5.02 279	3.28 260	1.93 270	8.63 230	1.99 254	5.29 253	5.96 271	1.38 274	3.33 280	4.43 263	7.25 269	4.95 230	14.86 279

G-Net	10.87 292	4.96 288	9.71 307	3.77 264	4.24 277	7.37 280	2.01 250	10.08 296	15.80 311	4.95 295	15.59 316	48.52 321	9.05 278	0.58 246	8.11 293	8.67 316	5.49 282	4.42 297	23.80 295	15.66 318	8.01 296	8.23 304	3.06 293	5.14 299	6.15 281	13.92 305	22.56 308	23.75 304

SHD	4.34 259	1.02 215	2.50 256	1.71 238	1.33 235	1.46 239	2.01 250	4.90 276	4.30 279	2.63 233	4.99 261	4.39 226	9.41 281	0.58 246	8.20 294	4.81 271	4.43 276	2.44 282	13.01 266	2.95 274	5.61 257	6.88 289	0.30 213	3.26 277	4.11 258	5.16 251	3.88 188	10.98 266

FADNet_RVC	3.95 249	2.06 256	1.30 217	3.33 261	3.36 271	0.99 228	2.06 252	2.30 185	1.39 234	1.72 209	4.72 258	9.29 259	5.82 269	1.76 285	8.23 296	3.12 231	2.98 256	4.27 295	16.83 275	3.30 279	4.99 245	5.51 252	0.63 252	1.39 255	1.45 203	3.14 211	4.86 226	5.92 233

CASS	2.68 221	1.05 219	1.93 247	2.07 249	0.98 219	0.45 203	2.15 253	2.82 226	1.03 220	1.83 215	3.58 242	1.38 183	0.53 183	0.02 72	4.01 198	3.03 227	4.89 280	1.34 244	9.14 240	1.47 229	7.05 284	6.20 277	0.03 110	0.27 180	2.76 238	2.80 206	4.30 209	5.36 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SANet	10.32 290	4.15 282	6.27 293	5.51 270	5.49 284	8.58 288	2.27 254	15.41 309	13.03 306	2.83 242	9.09 299	60.35 331	25.50 306	2.93 290	8.06 289	3.02 225	7.05 289	3.86 293	11.43 261	3.25 278	5.27 252	5.02 239	2.60 285	7.27 311	11.08 299	12.57 300	13.36 294	23.31 303

NCC-stereo	1.86 195	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 194	1.17 236	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218

Abc-Net	1.86 195	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 194	1.17 236	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	2.56 218	0.89 205	1.50 229	0.47 188	0.76 211	0.87 221	2.29 255	1.56 152	1.91 250	2.12 223	2.86 234	1.23 178	0.97 230	1.03 266	7.27 280	3.36 241	4.68 278	1.74 262	7.73 222	1.11 213	3.95 206	5.39 248	0.21 197	1.11 248	0.40 144	0.95 163	4.56 218	8.26 250

ADCRef	2.96 229	2.78 268	1.02 201	0.70 204	2.21 260	1.96 247	2.42 258	0.96 133	6.10 284	1.94 219	1.15 201	1.08 166	0.74 210	1.32 277	6.01 268	3.38 242	1.34 220	1.15 236	8.41 228	2.09 257	2.59 172	3.60 190	1.88 279	0.71 238	2.81 241	8.00 278	3.42 156	10.24 263

FADNet-RVC	1.64 191	0.31 108	0.64 169	0.33 150	1.19 228	0.01 46	2.53 259	0.57 121	0.22 138	1.03 172	0.32 149	6.04 247	0.29 138	0.32 228	4.47 216	1.90 167	0.62 148	0.78 196	6.45 210	1.80 245	1.85 148	2.02 128	0.19 192	0.52 228	1.78 209	1.74 185	3.10 138	3.15 204

YMNet	0.66 105	0.39 126	0.02 18	0.20 99	0.25 136	0.34 196	2.55 260	0.36 102	0.06 64	1.11 177	0.00 1	0.39 107	2.89 253	0.01 42	2.52 121	2.02 177	0.52 136	0.46 148	0.50 54	0.21 100	0.27 39	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 133	0.05 62	0.62 66	0.39 124

STTRV1_RVC	9.47 286	2.31 261	1.06 202	5.61 272	1.39 236	5.42 272	2.59 261	3.68 257	3.77 273	4.47 289	4.40 254	16.44 279	20.14 299	1.02 264	9.83 309	3.26 235	18.06 319	0.81 205	51.87 331	11.45 312	18.05 331	6.27 280	4.52 299	4.23 290	6.12 280	7.90 277	11.99 290	28.90 314

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 272	1.25 232	7.40 296	2.57 254	2.03 257	6.90 277	2.76 262	4.00 265	4.04 274	4.58 290	8.36 293	4.99 233	2.06 247	0.03 92	5.72 261	7.36 310	1.90 239	0.95 221	38.08 312	1.75 242	5.95 263	6.44 281	0.19 192	0.58 233	3.59 251	7.26 270	6.15 252	12.75 271

CBMV_ROB	6.09 274	2.65 265	2.29 253	8.35 284	5.74 285	5.08 269	2.76 262	5.03 279	2.35 255	3.78 274	4.70 257	21.22 286	13.56 291	0.09 158	6.04 270	3.70 249	2.84 254	1.39 246	11.35 260	8.80 306	4.92 242	3.11 178	0.43 235	2.10 266	7.06 287	10.12 294	12.96 292	11.93 270

XQC	4.76 263	3.14 273	1.63 236	3.31 260	3.69 274	3.46 263	2.94 264	6.02 287	3.05 265	2.64 234	5.51 264	5.67 241	7.46 274	1.41 279	8.02 288	4.65 266	3.59 263	1.49 254	10.75 258	2.91 269	4.96 244	6.67 285	0.41 229	1.91 262	7.13 288	10.47 296	11.17 287	4.51 215

FADNet	1.92 199	0.44 131	0.60 157	0.54 194	1.05 221	0.00 1	2.95 265	0.78 128	0.38 156	0.81 158	0.61 176	2.40 199	0.47 172	0.65 251	5.57 257	1.73 154	0.69 161	1.08 232	8.93 238	1.61 236	2.36 163	2.52 157	0.09 150	0.36 209	2.54 231	3.77 225	3.43 157	5.46 228

FC-DCNN v2	4.24 257	4.65 286	5.90 291	11.00 291	4.41 279	8.70 289	3.19 266	5.19 280	2.19 254	2.86 246	1.78 215	6.28 249	2.81 251	0.13 179	4.51 219	2.15 186	2.50 250	1.01 227	3.64 178	0.81 198	3.11 188	2.22 140	0.64 253	3.28 278	7.94 289	5.77 259	8.62 278	9.05 257

FAT-Stereo	7.20 279	2.13 257	8.68 306	7.00 278	11.87 303	5.95 274	3.19 266	7.26 289	3.52 271	5.84 298	13.06 307	18.26 283	8.49 277	1.41 279	8.81 302	6.34 300	3.65 266	4.07 294	15.49 270	6.21 294	6.75 277	6.94 290	0.74 259	4.80 298	2.92 242	7.26 270	7.50 271	16.30 283

FC-DCNN	3.82 247	4.38 283	5.67 289	9.61 288	4.14 276	8.01 285	3.26 268	4.21 267	1.69 244	2.95 247	1.54 208	5.87 246	2.09 248	0.13 179	4.40 213	2.15 186	2.54 251	1.11 234	3.38 173	0.82 199	3.11 188	2.20 138	0.65 254	3.29 279	6.33 283	4.91 245	6.98 265	7.80 248

AMNet	6.77 276	3.87 280	2.62 259	4.00 266	5.86 286	6.75 276	3.31 269	2.51 204	2.47 257	3.44 264	6.68 277	9.34 260	2.05 246	7.44 305	4.79 236	9.81 321	13.48 311	7.65 314	7.95 226	7.83 301	11.47 313	7.62 300	2.74 286	4.18 289	5.52 277	8.25 281	13.24 293	17.97 287

DeepPrunerF	2.66 220	1.67 244	0.33 85	3.58 263	9.30 298	1.76 245	3.48 270	0.68 124	3.29 266	0.71 153	1.59 209	0.37 103	0.27 135	0.13 179	5.94 266	3.42 246	1.03 198	0.54 165	4.47 189	0.65 186	2.02 152	2.06 131	0.56 248	0.31 197	15.21 305	3.30 217	3.74 174	1.47 174

UDGNet	2.51 215	1.01 214	0.33 85	10.93 290	5.26 283	8.50 287	3.54 271	1.72 154	0.15 110	0.23 116	0.08 116	0.52 131	0.10 85	10.25 311	3.55 182	1.25 102	0.46 127	0.46 148	2.73 149	0.59 181	2.44 168	4.14 212	2.94 287	0.15 137	1.72 207	0.77 156	2.94 131	1.13 167

ADCP+	3.47 241	2.05 255	2.64 260	1.31 227	1.93 253	1.19 235	3.99 272	1.07 135	9.83 300	1.78 214	5.75 267	8.79 257	0.37 156	0.90 261	5.04 247	2.20 190	0.44 126	0.90 214	5.82 203	0.88 200	2.38 165	3.43 186	0.33 221	0.41 214	3.03 246	12.72 301	3.59 165	10.90 264

ADCL	3.91 248	3.61 277	2.28 252	1.76 239	1.76 249	3.09 258	4.16 273	1.98 171	13.71 307	2.81 241	5.14 262	2.47 202	0.65 197	1.10 271	5.38 253	2.55 206	2.02 240	2.20 275	6.41 208	2.08 256	4.87 241	4.20 213	1.40 275	1.06 245	6.69 284	6.60 266	4.33 210	11.16 267

DPSNet	14.25 302	3.23 274	1.83 246	7.63 280	7.22 293	10.44 291	4.19 274	5.68 284	8.64 296	4.20 284	3.75 244	72.37 341	26.68 307	4.43 301	10.42 310	10.25 324	10.56 299	8.02 315	58.50 338	8.44 304	11.36 311	8.93 309	16.95 317	10.34 318	18.62 311	15.80 310	14.33 298	21.91 297

ACV-stereo	8.15 283	5.09 289	4.79 277	8.14 283	1.73 246	11.44 292	4.25 275	3.84 262	6.16 285	5.36 297	6.72 278	5.73 243	25.08 304	1.31 276	9.40 305	10.22 323	5.83 286	2.67 284	51.43 327	14.43 315	8.48 301	6.72 287	0.88 263	2.46 270	1.95 214	3.85 227	6.75 264	5.39 227

pmcnn	8.05 282	2.96 270	2.25 250	6.23 273	5.03 281	6.98 278	4.33 276	4.70 274	2.02 253	4.19 282	9.20 301	19.11 284	20.39 300	0.73 255	7.05 278	6.73 302	6.29 287	4.51 299	22.54 292	4.66 287	9.62 304	5.08 240	4.46 298	4.23 290	5.99 279	5.22 252	17.26 304	25.55 308

SAMSARA	19.29 307	2.55 264	5.07 283	4.09 267	3.44 272	3.26 261	4.38 277	15.32 308	9.58 298	4.44 288	5.63 265	8.73 256	24.82 303	3.30 297	10.45 312	6.81 303	5.49 282	3.46 292	21.26 289	4.77 289	17.96 330	24.74 343	0.82 261	4.77 296	80.12 349	91.25 349	77.91 350	76.45 349

RTS	5.53 270	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 254	1.27 239	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 293	2.34 279	18.33 278	2.92 270	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 251	6.74 285	22.88 325	6.66 261	22.00 298

RTSA	5.53 270	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 254	1.27 239	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 293	2.34 279	18.33 278	2.92 270	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 251	6.74 285	22.88 325	6.66 261	22.00 298

PWC_ROB	7.15 278	1.85 246	5.57 287	0.85 212	1.17 227	1.95 246	4.77 280	2.56 210	17.27 317	3.83 277	7.66 284	4.97 231	39.20 322	0.81 259	8.35 297	4.96 278	6.51 288	4.27 295	15.99 271	4.39 283	7.48 291	7.59 299	0.53 245	4.79 297	2.74 237	2.63 205	7.01 266	23.26 302

MDST_ROB	10.13 289	16.70 307	3.04 264	29.06 306	9.34 299	20.66 304	5.02 281	5.90 285	1.98 252	3.16 255	2.70 230	11.22 267	28.15 309	0.18 195	6.30 275	1.37 115	1.21 211	0.34 128	7.74 223	1.01 206	4.67 226	3.95 202	1.92 280	1.94 264	26.55 318	19.78 318	37.02 327	22.50 301

ADCS	9.93 287	5.64 290	4.82 278	3.95 265	6.05 288	6.17 275	5.70 282	9.47 294	15.68 309	4.19 282	7.98 286	12.91 273	17.41 294	3.94 299	10.52 313	11.68 325	10.14 298	7.14 313	24.46 297	8.67 305	13.95 323	13.00 328	2.94 287	6.15 304	9.75 296	17.65 315	10.70 286	17.41 284

AnyNet_C32	5.68 273	1.96 248	2.91 262	1.78 240	2.71 264	3.17 260	5.76 283	4.31 268	12.56 302	3.07 251	7.17 281	4.22 225	1.70 244	2.19 287	8.22 295	5.98 295	5.69 284	4.43 298	12.45 265	2.93 272	9.72 306	8.57 307	1.84 278	3.46 283	6.24 282	9.82 293	6.26 254	14.21 276

DGSMNet	11.51 295	4.52 285	7.92 303	5.60 271	4.80 280	7.02 279	6.11 284	7.51 290	4.47 281	11.25 316	31.10 335	17.12 281	7.95 275	4.11 300	10.43 311	14.27 329	16.27 315	9.03 320	40.42 317	11.09 311	20.12 335	22.06 337	4.60 300	6.88 307	5.15 275	9.40 288	8.22 276	13.42 274

PVD	12.14 298	5.88 291	8.51 305	7.70 281	6.65 292	10.05 290	6.16 285	21.11 321	19.74 320	3.44 264	8.69 295	16.07 278	27.50 308	2.86 289	8.93 303	7.52 313	11.20 302	6.11 310	24.24 296	6.83 297	11.08 309	11.21 323	1.11 270	5.71 301	15.30 306	21.90 323	17.71 305	34.49 320

zero-FE	4.21 256	1.97 249	0.21 51	18.56 298	2.61 263	20.95 305	6.42 286	1.84 163	0.68 189	1.31 194	3.18 238	10.31 264	3.26 257	0.31 225	2.66 128	2.88 216	1.04 199	1.46 250	13.23 267	0.91 202	5.64 259	4.93 237	0.13 169	0.41 214	0.34 136	2.47 201	4.46 213	1.55 177

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 284	1.51 238	5.87 290	4.30 268	3.26 269	2.82 256	6.81 287	3.68 257	3.59 272	4.81 292	10.18 304	66.20 336	11.63 285	7.70 307	5.97 267	5.06 280	4.49 277	5.33 304	18.36 280	2.64 267	7.91 294	8.42 306	0.92 264	3.39 282	4.34 261	8.02 279	6.20 253	15.61 282

SGM_RVC	10.08 288	10.50 300	3.60 270	16.68 295	8.80 297	14.87 297	7.11 288	9.19 293	6.25 286	4.06 280	7.33 282	24.89 290	18.29 296	0.57 243	4.57 223	1.98 176	3.30 262	1.17 238	20.75 288	2.20 259	4.80 231	2.23 142	2.29 281	3.65 285	17.68 310	13.31 304	33.30 322	28.67 312
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	6.83 277	4.46 284	4.95 282	2.16 250	4.31 278	5.71 273	7.29 289	8.83 292	12.78 304	3.11 252	8.10 289	9.83 261	9.65 282	2.84 288	8.51 298	5.42 287	4.68 278	2.83 285	18.87 285	3.22 277	7.09 285	7.70 301	5.37 301	2.33 268	5.12 274	8.71 285	5.21 236	15.24 281

MeshStereo	13.21 301	10.28 299	5.53 286	24.29 305	14.71 305	17.26 301	7.30 290	12.03 299	7.47 292	4.66 291	9.13 300	38.56 308	29.80 311	0.45 238	9.43 306	7.37 311	3.76 267	2.44 282	18.85 284	2.41 264	12.93 320	7.18 292	1.21 271	5.79 302	22.04 314	16.38 311	33.15 320	32.34 318
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 280	3.59 276	1.09 203	9.20 286	3.71 275	7.69 281	7.51 291	10.81 298	8.52 295	4.93 294	4.20 250	16.73 280	9.30 279	5.45 303	8.09 290	3.29 236	1.80 235	1.13 235	18.77 282	2.10 258	6.48 272	7.49 297	3.17 294	1.74 260	12.06 301	14.29 307	9.71 283	14.36 277

ADCPNet	6.67 275	1.97 249	3.86 272	2.75 255	6.19 290	3.07 257	7.60 292	5.21 282	8.03 293	3.82 276	7.92 285	5.17 237	13.78 292	2.98 291	8.10 291	6.12 298	4.35 275	2.04 273	18.50 281	4.74 288	7.04 283	7.43 296	2.98 289	1.91 262	8.96 293	14.04 306	7.02 267	14.47 278

CC-Net-ROB	5.26 266	8.36 297	1.81 244	22.68 302	6.07 289	15.19 298	7.74 293	0.45 112	0.84 203	1.53 207	0.00 1	23.78 289	3.00 255	3.15 293	2.92 146	0.74 47	2.29 246	1.51 255	11.50 262	0.48 167	1.21 109	1.47 104	9.41 308	0.22 161	2.30 222	2.51 203	2.25 113	8.72 252

FBW_ROB	7.98 281	9.24 298	5.57 287	20.21 301	8.25 296	12.08 293	8.09 294	4.92 277	1.58 241	3.30 257	5.15 263	13.88 274	3.03 256	7.45 306	6.23 274	1.49 126	2.89 255	0.79 198	33.18 305	1.93 252	5.24 251	4.40 220	9.43 309	8.29 313	4.88 270	7.69 273	4.88 227	21.40 296

AnyNet_C01	12.12 297	6.13 293	5.39 284	6.24 274	6.03 287	5.20 270	9.20 295	12.30 302	16.87 314	5.85 299	9.03 298	26.16 291	18.91 297	4.53 302	11.14 317	12.98 327	16.27 315	15.82 332	34.24 306	10.36 309	16.44 327	13.34 330	7.06 303	6.93 309	11.61 300	9.46 289	9.77 284	19.91 293

SPS-STEREO	20.13 311	14.92 304	11.88 311	19.84 300	20.39 306	18.24 302	9.27 296	16.06 312	19.74 320	19.91 328	20.06 328	33.66 303	37.68 321	7.23 304	13.17 323	16.66 333	26.75 331	16.01 333	32.30 303	23.65 329	30.25 342	22.84 340	13.67 314	13.47 326	16.56 308	15.26 309	29.55 318	24.45 305
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	10.34 291	6.17 294	3.69 271	9.55 287	5.13 282	12.52 295	10.34 297	12.25 301	7.05 289	12.23 319	14.31 312	22.82 287	13.03 289	8.82 308	11.37 318	4.87 274	3.83 271	3.31 290	39.34 314	5.97 293	8.56 302	8.81 308	1.45 276	6.40 306	9.49 295	8.57 283	9.56 282	19.71 292

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 293	10.59 301	6.33 294	17.49 296	6.29 291	7.85 284	10.69 298	18.03 315	23.43 325	11.13 313	4.86 260	14.66 276	5.81 268	9.65 310	9.78 308	5.91 293	3.18 258	5.17 302	39.06 313	7.03 298	7.92 295	9.81 314	7.04 302	7.22 310	14.77 304	8.85 286	6.40 256	17.43 285

SGM-ForestM	11.60 296	15.35 305	4.54 275	19.02 299	8.08 295	18.74 303	10.83 299	12.03 299	7.24 290	3.01 248	6.09 273	36.06 305	23.95 302	0.75 256	4.47 216	1.51 130	3.60 265	0.75 195	20.06 287	1.60 235	4.23 217	1.65 115	1.36 273	3.34 281	25.09 316	20.48 320	34.27 325	25.03 306

dad	4.05 251	0.87 203	0.28 67	10.24 289	1.70 244	1.03 230	12.23 300	12.58 305	0.11 95	3.46 266	0.00 1	1.93 192	3.59 260	0.19 197	4.92 242	1.26 103	1.60 229	0.53 163	14.05 268	0.63 184	2.73 176	1.88 119	0.16 184	0.71 238	5.78 278	0.19 102	17.00 303	9.60 258

edge stereo	11.35 294	6.83 295	10.52 309	14.06 293	12.00 304	16.55 300	12.81 301	12.42 303	7.44 291	6.06 300	15.12 315	38.81 309	17.75 295	1.25 273	7.59 283	7.29 309	5.73 285	3.11 287	25.18 298	4.53 284	6.71 275	8.01 303	4.16 296	3.71 286	8.94 292	7.65 272	13.41 295	28.72 313

LSM0	22.48 315	6.09 292	4.65 276	14.89 294	10.39 301	16.43 299	13.29 302	23.38 323	15.69 310	14.75 323	18.69 325	35.79 304	33.70 318	0.93 262	73.52 346	85.94 347	13.36 310	5.62 306	55.67 336	16.83 321	21.95 336	18.82 334	4.28 297	8.01 312	16.44 307	16.43 312	28.65 315	32.66 319

MFMNet_re	16.26 303	13.95 303	7.70 300	24.27 304	9.34 299	33.99 314	17.43 303	12.42 303	19.62 319	10.23 312	13.58 310	39.02 310	13.47 290	1.40 278	10.73 314	10.12 322	29.43 335	12.22 323	31.31 301	10.07 308	17.19 328	9.15 310	8.44 306	9.02 315	8.97 294	5.68 258	24.08 310	36.04 322

MANE	19.83 310	17.14 308	15.43 319	34.46 310	23.74 310	25.27 308	17.85 304	19.50 320	17.04 315	6.13 301	12.40 306	41.03 311	35.23 319	3.36 298	7.87 287	8.98 317	7.09 290	29.77 341	21.81 291	3.71 281	9.51 303	5.54 255	2.50 283	8.83 314	34.12 327	27.95 333	51.25 341	47.85 334

MADNet+	19.30 308	7.92 296	15.32 318	17.51 297	11.42 302	8.09 286	18.41 305	28.03 330	17.21 316	12.46 320	12.08 305	33.63 302	30.37 313	9.62 309	18.64 330	14.89 330	25.78 329	10.10 322	40.05 315	16.50 320	17.34 329	12.76 327	9.48 311	18.60 329	35.02 330	20.22 319	21.19 307	38.41 324

SGM+DAISY	20.91 312	16.10 306	12.43 312	22.81 303	21.80 307	24.45 307	18.63 306	17.89 314	12.77 303	18.42 327	19.55 326	30.39 297	40.48 323	11.67 312	12.56 321	15.10 331	25.73 328	12.69 326	34.93 308	21.56 327	26.12 339	22.15 338	21.16 318	12.73 323	17.44 309	13.30 303	33.35 323	28.26 311

S-Stereo	9.11 285	1.88 247	3.41 267	7.93 282	7.92 294	12.47 294	19.24 307	5.20 281	6.26 287	6.18 302	20.72 329	29.27 295	7.13 273	0.65 251	9.55 307	7.50 312	3.80 268	5.87 308	17.77 276	6.30 295	6.21 267	7.52 298	12.23 313	6.88 307	2.77 239	6.68 267	6.74 263	18.03 288

ELAS_RVC	19.26 306	19.85 310	14.31 315	33.92 309	22.40 308	33.39 313	19.24 307	15.07 307	10.89 301	8.20 307	17.30 319	54.84 328	32.79 317	3.23 295	8.72 300	3.46 247	11.25 303	6.19 312	19.97 286	7.86 302	12.63 318	12.02 326	9.45 310	10.70 319	30.22 322	22.17 324	41.23 333	38.75 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	19.48 309	22.90 312	14.50 316	35.26 311	24.25 312	31.48 311	19.80 309	16.72 313	15.91 312	7.71 305	15.62 317	48.88 322	30.47 314	3.20 294	9.19 304	3.39 243	10.97 300	5.79 307	21.49 290	6.53 296	11.69 314	11.90 325	9.30 307	9.63 316	32.86 324	24.17 328	41.19 332	41.31 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 305	25.20 313	16.96 323	40.13 315	26.93 313	32.21 312	21.77 310	19.35 319	16.49 313	7.75 306	17.60 320	46.83 319	36.96 320	1.06 268	8.10 291	2.99 224	3.81 269	1.57 256	31.85 302	5.18 290	6.77 279	5.31 243	3.04 292	9.71 317	29.57 320	23.01 327	40.22 329	35.81 321

BEATNet-Init1	23.62 318	27.86 314	13.22 314	44.78 316	23.54 309	38.58 316	23.96 311	18.57 317	18.15 318	9.17 308	13.26 308	47.63 320	48.00 333	3.29 296	12.31 319	9.22 318	7.35 292	5.48 305	48.70 325	19.34 323	12.33 317	11.24 324	7.11 305	11.28 320	33.76 326	21.63 321	60.52 347	47.50 333

WAO-7	27.19 322	31.49 316	25.61 332	33.41 308	34.55 317	21.90 306	27.96 312	47.14 340	47.22 338	29.27 333	38.50 338	41.69 313	40.59 326	12.37 313	31.37 337	17.44 334	15.34 313	8.53 316	46.18 321	20.63 326	9.79 307	10.78 319	3.30 295	33.50 339	22.38 315	21.79 322	23.87 309	37.39 323

DDUNet	12.41 299	19.68 309	3.23 265	36.37 312	24.08 311	34.35 315	31.95 313	1.86 165	1.63 242	1.44 204	3.43 240	12.02 269	3.65 261	83.75 325	4.54 221	2.28 193	8.10 296	3.39 291	18.01 277	4.26 282	6.60 274	4.81 231	16.44 316	0.64 235	1.08 182	0.61 142	4.68 221	2.12 191

LE_ROB	22.46 314	10.87 302	12.67 313	32.44 307	37.93 318	31.36 309	33.43 314	23.22 322	21.14 324	6.73 304	17.81 322	52.15 326	50.94 338	1.56 282	6.43 276	2.92 221	3.14 257	1.46 250	30.14 300	8.43 303	7.23 288	4.28 215	7.08 304	25.69 334	34.50 329	36.15 341	53.30 343	53.30 338

JetBlue	32.19 327	30.24 315	35.83 340	39.74 314	34.14 316	43.67 317	35.54 315	29.41 334	45.70 336	14.86 324	8.65 294	79.62 346	19.51 298	25.38 315	15.92 329	16.55 332	38.70 341	25.92 340	35.72 309	25.05 332	29.56 341	23.18 341	32.21 319	26.78 335	30.47 323	28.96 334	48.44 339	49.33 335

SQANet	17.87 304	31.68 317	5.41 285	57.78 318	33.35 315	57.44 319	39.25 316	4.37 269	1.73 245	4.89 293	1.53 207	30.38 296	5.54 266	56.25 318	3.78 193	1.32 108	5.20 281	1.48 253	29.72 299	1.71 239	6.45 271	5.45 251	54.26 325	1.90 261	4.80 267	8.48 282	9.52 281	18.82 291

UDG	12.63 300	20.60 311	3.50 269	36.40 313	28.77 314	31.44 310	39.49 317	2.59 211	1.77 248	2.37 229	6.03 271	11.55 268	3.79 263	74.28 322	5.35 252	2.47 202	8.42 297	2.92 286	18.81 283	4.63 286	7.35 290	4.85 234	12.22 312	1.18 250	1.15 184	2.47 201	4.49 216	2.18 193

otaku	21.36 313	42.67 322	7.67 298	62.47 324	41.26 321	63.18 330	49.95 318	6.15 288	4.57 282	10.22 311	1.83 218	32.26 298	9.33 280	65.85 320	4.60 225	1.61 137	7.10 291	1.41 248	36.88 310	7.74 300	7.03 282	5.98 273	54.87 326	2.69 274	8.31 290	9.47 290	13.48 296	18.26 289

PWCK	38.25 332	63.47 339	23.98 331	73.60 342	41.23 320	60.98 325	51.31 319	54.00 341	35.86 329	26.51 331	39.23 339	62.00 334	46.09 330	26.43 316	14.46 327	9.53 320	30.80 337	12.71 327	83.96 348	28.46 336	23.42 337	13.60 331	47.98 324	30.51 338	34.48 328	27.91 332	31.53 319	38.61 325

DispFullNet	26.27 319	39.81 318	17.89 324	52.75 317	38.74 319	45.03 318	55.21 320	13.74 306	12.89 305	13.75 321	9.88 303	43.75 315	32.46 316	86.51 326	11.01 315	13.68 328	29.48 336	16.23 334	51.78 330	14.64 316	13.87 322	10.46 317	14.59 315	6.22 305	8.62 291	8.03 280	16.08 301	32.10 317

Ntro	22.77 316	41.10 319	9.75 308	63.11 327	42.85 322	62.03 328	56.57 321	8.43 291	6.55 288	12.02 318	2.06 220	33.43 301	6.53 270	75.01 323	4.99 244	1.38 116	7.98 295	2.25 276	37.75 311	9.51 307	6.94 281	6.04 275	55.49 327	3.02 275	10.71 298	14.77 308	13.49 297	21.09 295

PSMNet_ROB	31.36 325	48.75 330	16.32 321	64.48 329	46.97 324	60.77 324	61.30 322	19.02 318	20.70 323	27.57 332	24.90 332	41.43 312	42.18 327	83.15 324	13.95 324	4.06 255	17.90 317	5.94 309	42.51 319	15.37 317	11.21 310	9.54 313	57.95 329	14.27 327	29.64 321	19.74 317	29.38 317	17.81 286

WAO-6	36.54 331	46.81 325	19.38 325	60.03 319	52.14 334	58.04 321	63.77 323	27.20 327	42.09 332	33.11 336	17.67 321	42.19 314	50.09 337	89.85 327	29.06 335	18.00 336	22.89 324	12.66 325	41.03 318	25.00 331	19.25 332	17.73 332	34.12 320	17.43 328	42.37 336	25.35 329	36.73 326	42.55 331

DPSimNet_ROB	58.77 344	55.98 335	59.21 346	62.88 326	73.92 347	60.20 323	64.84 324	28.34 333	91.63 349	80.59 347	52.65 341	74.49 344	47.24 332	90.64 328	55.91 343	45.99 345	54.62 345	42.30 344	68.03 344	59.25 346	51.18 347	59.54 347	44.54 321	45.19 344	44.85 338	61.56 346	56.15 344	55.05 340

MonStereo1	29.98 324	43.13 323	15.45 320	62.83 325	50.21 333	57.60 320	67.21 325	18.37 316	19.83 322	11.70 317	18.17 324	62.56 335	43.75 328	93.03 333	7.82 284	4.11 256	18.02 318	8.91 319	40.36 316	13.70 314	10.83 308	8.27 305	61.68 338	4.04 288	10.22 297	5.85 260	24.40 311	27.43 310

IMH-64-1	33.95 328	47.85 327	23.39 328	61.17 320	49.33 330	61.76 326	67.81 326	27.05 325	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 317	40.48 323	93.88 336	14.40 325	7.26 307	20.70 321	8.75 317	47.06 322	20.52 324	11.86 315	10.05 315	59.37 334	11.73 321	41.46 334	17.26 313	27.54 313	39.89 327

IMH-64	33.95 328	47.85 327	23.39 328	61.17 320	49.33 330	61.76 326	67.81 326	27.05 325	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 317	40.48 323	93.88 336	14.40 325	7.26 307	20.70 321	8.75 317	47.06 322	20.52 324	11.86 315	10.05 315	59.37 334	11.73 321	41.46 334	17.26 313	27.54 313	39.89 327

IMH	35.14 330	49.00 331	23.80 330	61.52 322	49.14 329	63.04 329	67.99 328	27.86 329	38.05 331	11.18 315	14.22 311	49.01 323	53.30 341	93.93 338	14.60 328	7.08 306	21.66 323	9.65 321	47.64 324	22.22 328	11.39 312	9.32 311	59.41 336	12.98 324	40.95 333	19.12 316	29.12 316	41.73 330

TorneroNet-64	38.80 333	50.14 332	23.16 327	63.45 328	47.59 326	63.57 331	68.85 329	27.44 328	44.99 334	21.03 329	13.47 309	69.75 340	56.51 342	94.74 340	18.85 332	8.54 315	26.03 330	15.59 331	53.93 335	25.94 333	12.81 319	10.53 318	61.35 337	21.98 330	33.37 325	26.73 331	33.93 324	53.30 338

MADNet++	76.54 348	72.15 345	83.11 350	61.53 323	81.21 348	58.42 322	69.47 330	68.24 348	78.58 347	85.63 348	92.37 349	80.60 347	85.04 348	36.71 317	81.19 348	89.82 349	88.15 349	69.64 347	82.54 347	91.39 349	92.32 350	93.48 351	65.75 341	90.26 350	59.09 348	74.29 348	74.25 349	61.32 343

RainbowNet	27.62 323	45.59 324	16.83 322	69.42 335	46.28 323	68.08 337	69.73 331	9.87 295	3.31 267	17.67 326	2.40 223	45.29 316	28.15 309	91.67 329	11.05 316	3.10 230	10.99 301	5.02 300	43.52 320	16.90 322	8.37 299	6.69 286	58.54 330	4.55 295	13.10 303	12.31 299	16.72 302	20.53 294

ASD4	81.96 349	73.83 347	78.52 348	73.50 341	68.47 342	82.76 348	70.15 332	72.27 349	81.46 348	64.14 346	76.80 348	49.38 324	95.53 349	68.81 321	77.80 347	87.45 348	86.82 348	89.90 350	81.43 346	90.17 348	88.82 349	88.65 350	81.37 349	86.17 349	99.17 354	99.86 353	99.79 354	99.90 353

TorneroNet	39.82 335	53.94 334	26.20 333	66.81 331	49.07 328	65.07 334	70.90 333	26.31 324	46.32 337	24.07 330	20.96 330	67.36 339	52.11 340	94.83 342	18.77 331	9.35 319	24.89 327	16.30 335	53.07 332	24.04 330	13.64 321	11.04 322	61.85 339	22.68 332	36.84 332	25.85 330	42.63 334	50.33 336

WAO-8	44.25 337	56.07 336	34.81 338	70.40 338	61.11 335	71.92 341	71.92 334	43.60 337	48.93 339	32.20 334	26.30 333	67.35 337	49.97 335	91.99 330	26.69 333	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 328	37.17 340	16.32 325	10.83 320	44.60 322	27.68 336	53.45 344	35.23 338	47.57 337	55.24 341

Venus	44.25 337	56.07 336	34.81 338	70.38 337	61.11 335	71.92 341	71.92 334	43.60 337	48.93 339	32.20 334	26.30 333	67.35 337	49.97 335	91.99 330	26.69 333	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 328	37.17 340	16.32 325	10.83 320	44.60 322	27.68 336	53.45 344	35.23 338	47.57 337	55.24 341

JetRed	62.68 347	71.30 344	68.71 347	66.70 330	63.10 337	69.94 339	74.63 336	66.20 346	66.87 344	41.55 339	36.99 337	80.77 348	12.41 287	62.44 319	66.90 345	66.45 346	65.00 346	75.57 349	62.84 340	53.56 345	77.95 348	72.78 348	73.29 347	48.99 345	55.75 347	62.99 347	66.04 348	62.58 345

ACVNet-4b	26.61 320	42.01 320	11.61 310	69.47 336	47.43 325	69.50 338	76.65 337	10.80 297	9.82 299	15.00 325	1.59 209	58.27 329	9.88 283	93.43 334	4.75 233	1.87 163	13.94 312	5.15 301	32.30 303	13.54 313	7.25 289	5.67 259	58.95 331	4.34 294	12.13 302	9.30 287	15.06 299	18.72 290

LVE	39.30 334	48.25 329	30.12 335	73.97 343	64.66 339	64.57 332	77.85 338	28.17 332	23.72 326	37.91 338	35.79 336	37.41 306	49.58 334	95.15 346	12.46 320	5.89 292	24.18 325	12.87 328	53.55 333	26.04 334	13.99 324	13.05 329	69.20 344	25.62 333	43.97 337	29.71 336	40.99 331	22.41 300

ktn	52.79 341	63.82 341	30.11 334	66.93 333	72.48 346	66.28 336	78.41 339	39.02 335	71.70 345	45.89 343	67.47 345	52.57 327	45.22 329	95.33 347	48.59 342	35.19 342	41.05 343	31.49 342	60.62 339	36.06 339	32.70 344	35.82 345	63.06 340	38.69 340	45.38 339	41.08 342	57.93 345	62.41 344

notaker	49.83 339	63.78 340	33.18 337	70.81 339	66.40 340	70.73 340	78.98 340	45.33 339	64.15 343	43.75 341	59.49 343	60.26 330	51.62 339	93.99 339	46.45 341	31.86 341	34.38 339	24.64 338	65.77 343	41.22 342	24.40 338	24.26 342	68.58 343	39.92 342	26.43 317	29.62 335	38.96 328	46.51 332

HanzoNet	60.55 346	68.65 343	42.85 342	71.08 340	71.43 345	71.96 343	79.15 341	59.75 343	75.19 346	45.14 342	74.83 347	74.50 345	63.75 346	96.51 348	43.02 340	39.58 343	52.48 344	47.20 345	75.57 345	51.40 344	44.83 346	44.21 346	72.81 346	39.33 341	54.31 346	50.20 344	60.45 346	64.70 346

ACVNet_1	26.74 321	42.56 321	14.81 317	66.86 332	48.56 327	65.11 335	82.56 342	15.95 311	8.17 294	11.16 314	5.65 266	32.31 299	25.19 305	93.82 335	7.38 282	2.02 177	15.91 314	6.16 311	34.50 307	10.98 310	8.17 298	6.10 276	59.12 332	5.79 302	19.06 312	9.75 292	9.37 280	15.02 280

KSHMR	56.45 343	73.76 346	53.18 345	81.77 347	70.47 343	77.94 346	83.01 343	67.07 347	54.37 342	56.94 345	54.51 342	61.36 333	46.54 331	94.90 344	59.43 344	44.62 344	39.11 342	36.00 343	64.69 342	47.55 343	28.73 340	19.90 335	65.78 342	55.97 348	49.71 341	33.30 337	50.13 340	53.27 337

Dean	42.92 336	51.28 333	31.30 336	76.75 344	64.32 338	79.06 347	83.43 344	42.61 336	43.67 333	35.18 337	22.58 331	60.75 332	56.83 343	94.89 343	13.15 322	4.20 257	27.88 332	12.35 324	63.72 341	28.96 337	9.62 304	7.74 302	59.21 333	22.07 331	48.58 340	35.91 340	53.04 342	29.88 315

ACVNet_2	32.06 326	47.10 326	20.06 326	67.26 334	49.84 332	64.97 333	85.15 345	28.04 331	14.34 308	14.44 322	8.02 288	51.06 325	30.19 312	92.01 332	8.75 301	2.50 204	19.20 320	5.27 303	50.34 326	16.10 319	8.16 297	5.63 258	57.79 328	13.22 325	36.40 331	13.10 302	24.92 312	31.82 316

LRCNet_RVC	60.25 345	73.90 348	44.96 344	94.13 348	95.20 349	91.02 349	85.32 346	54.56 342	36.51 330	98.66 349	73.01 346	91.80 351	67.46 347	96.60 349	33.95 338	18.60 337	69.32 347	51.86 346	94.53 349	64.28 347	31.29 343	22.24 339	94.67 350	54.29 347	19.85 313	10.16 295	33.16 321	25.34 307

UNDER WATER	52.38 340	65.77 342	42.25 341	77.68 345	67.77 341	74.59 344	85.69 347	61.52 344	50.72 341	41.81 340	48.33 340	74.09 343	57.87 344	94.82 341	34.80 339	18.86 338	33.89 338	24.15 337	57.03 337	29.54 338	19.73 333	18.75 333	69.48 345	49.19 346	52.93 343	49.45 343	44.09 335	69.45 348

UNDER WATER-64	53.24 342	62.47 338	43.72 343	79.20 346	70.94 344	76.00 345	87.61 348	65.70 345	45.62 335	52.26 344	61.76 344	72.47 342	58.44 345	94.91 345	30.75 336	17.95 335	34.62 340	25.80 339	53.84 334	26.41 335	19.77 334	21.35 336	75.52 348	44.10 343	50.84 342	55.27 345	40.93 330	69.21 347

DLNR_Zeroshot_test	22.90 317	78.82 349	7.01 295	99.97 349	0.31 160	0.15 158	98.85 349	3.30 247	0.54 172	3.17 256	2.43 226	5.81 244	0.93 229	21.74 314	96.26 350	100.00 354	24.75 326	22.56 336	22.80 294	1.79 244	8.42 300	6.44 281	0.04 120	0.30 196	2.39 225	4.03 228	2.05 109	3.31 207

DPSM_ROB	99.92 356	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	98.97 350	98.99 350	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	99.90 353	100.00 354	100.00 352	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

DPSM	99.92 356	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	98.97 350	98.99 350	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	99.90 353	100.00 354	100.00 352	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

PML	96.14 350	100.00 353	82.26 349	100.00 350	100.00 351	100.00 353	99.16 352	100.00 354	98.98 351	100.00 352	95.95 350	99.91 355	100.00 354	98.52 350	94.87 349	92.63 350	90.73 350	73.63 348	100.00 353	98.25 351	92.56 351	85.93 349	97.80 351	98.67 352	96.15 353	99.98 354	100.00 355	99.92 354

FlowAnything	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 352	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

HaxPig	98.97 353	100.00 353	98.94 352	100.00 350	100.00 351	99.99 352	100.00 353	99.99 353	99.97 352	100.00 352	99.99 354	100.00 356	99.95 353	100.00 352	99.56 352	99.43 352	99.97 354	99.57 352	100.00 353	100.00 354	97.25 353	96.32 352	99.99 352	99.98 353	89.17 351	99.51 352	94.19 352	98.51 352

CasAABBNet	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 352	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

DPSMNet_ROB	99.53 355	99.78 352	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	99.17 350	100.00 353	99.31 350	99.63 351	91.42 350	99.14 352	100.00 352	99.94 354	100.00 354	99.82 352	99.99 353	99.62 351	99.99 352	99.79 355	99.66 355	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

DGTPSM_ROB	99.52 354	99.77 351	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	99.17 350	100.00 353	99.31 350	99.64 352	91.36 349	99.13 351	100.00 352	99.94 354	100.00 354	99.82 352	99.99 353	99.53 350	99.99 352	99.80 356	99.66 355	100.00 353	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

MEDIAN_ROB	97.56 351	99.08 350	98.39 351	100.00 350	99.99 350	100.00 353	100.00 353	99.49 352	98.31 350	100.00 352	99.95 353	97.97 352	96.05 350	99.97 351	99.41 351	98.43 351	98.53 351	98.66 351	99.88 352	97.95 350	93.38 352	96.45 353	100.00 353	97.23 351	86.96 350	92.33 350	89.80 351	95.90 351

AVERAGE_ROB	98.95 352	100.00 353	99.79 353	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 352	99.77 353	99.85 353	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 354	98.12 354	99.51 354	100.00 353	100.00 354	93.43 352	93.75 351	94.35 353	93.16 350

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

FADE																11.90 326					35.81 345	34.34 344					47.51 336

Low-res two-view benchmark