Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 15	0.12 27	0.11 11	0.14 28	0.16 19	0.07 7	0.06 11	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 5	0.11 3	0.17 11	0.13 6	0.06 4	0.08 8	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 38	0.13 15	0.06 2	0.11 11	0.09 12	0.10 2	0.07 7	0.06 11	0.16 4	0.16 3	0.19 14	0.11 1	0.18 8	0.09 1	0.17 11	0.11 1	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.12 2	0.24 25	0.12 6

LACA2	0.12 3	0.12 11	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.12 29	0.07 25	0.09 1	0.09 10	0.14 24	0.05 3	0.27 54	0.08 14	0.05 4	0.16 4	0.18 11	0.15 2	0.16 15	0.18 8	0.11 3	0.13 2	0.16 14	0.06 4	0.06 1	0.16 9	0.15 10	0.17 4	0.13 11

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 16	0.11 3	0.09 10	0.16 38	0.09 12	0.17 26	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.22 27	0.12 8	0.23 26	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 11	0.14 14

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 16	0.06 1	0.04 1	0.11 3	0.09 10	0.15 31	0.07 7	0.16 19	0.06 1	0.05 4	0.17 8	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.19 14	0.12 8	0.21 22	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 9	0.14 14

NLCSM	0.13 6	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 25	0.17 42	0.17 49	0.09 4	0.27 81	0.13 11	0.27 118	0.07 20	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 12	0.09 20	0.13 2	0.15 10	0.18 6	0.11 1

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.08 16	0.11 23	0.06 16	0.11 3	0.10 15	0.11 11	0.06 4	0.31 60	0.07 7	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.15 8	0.17 6	0.11 3	0.16 8	0.17 19	0.05 1	0.08 8	0.18 22	0.17 24	0.22 15	0.15 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 6	0.16 32	0.08 5	0.12 32	0.10 30	0.07 3	0.06 16	0.12 9	0.12 27	0.07 1	0.10 17	0.15 17	0.09 23	0.05 4	0.19 20	0.21 20	0.22 25	0.18 22	0.19 14	0.13 17	0.23 26	0.18 25	0.10 40	0.08 8	0.16 9	0.14 7	0.19 7	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 46	0.14 36	0.15 31	0.06 4	0.13 11	0.06 1	0.07 20	0.15 2	0.15 1	0.23 31	0.15 8	0.21 23	0.12 8	0.18 15	0.18 25	0.08 17	0.08 8	0.15 5	0.11 1	0.28 40	0.15 18

MM-Stereo_test1	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.11 23	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 25	0.11 19	0.16 38	0.07 7	0.15 17	0.06 1	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.23 31	0.17 19	0.22 27	0.14 23	0.20 19	0.14 7	0.08 17	0.08 8	0.16 9	0.13 5	0.25 29	0.15 18

CoSv	0.13 6	0.17 39	0.08 5	0.08 9	0.07 7	0.17 58	0.07 25	0.15 25	0.10 15	0.13 22	0.06 4	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 8	0.20 16	0.21 22	0.12 3	0.22 27	0.12 8	0.20 19	0.11 1	0.06 4	0.07 5	0.22 44	0.15 10	0.19 7	0.11 1

AIO-test1	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 7	0.11 23	0.04 1	0.17 42	0.13 31	0.15 31	0.16 37	0.19 35	0.08 14	0.09 39	0.18 16	0.22 25	0.19 14	0.16 15	0.15 3	0.14 23	0.17 11	0.14 7	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 6

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 22	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 38	0.26 43	0.20 18	0.18 22	0.20 20	0.11 3	0.24 35	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 44	0.20 34	0.23 18	0.15 18
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
WQFJX1	0.14 14	0.15 28	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.16 35	0.19 61	0.10 6	0.28 85	0.12 7	0.30 138	0.08 32	0.16 4	0.17 4	0.16 6	0.12 3	0.15 3	0.12 8	0.14 3	0.17 19	0.11 53	0.09 20	0.17 17	0.16 13	0.22 15	0.12 6

MoCha-V2	0.14 14	0.15 28	0.11 31	0.12 32	0.09 22	0.11 23	0.09 50	0.13 15	0.08 7	0.13 22	0.18 45	0.17 26	0.07 7	0.07 20	0.17 8	0.23 28	0.20 18	0.20 29	0.25 41	0.14 23	0.29 50	0.17 19	0.08 17	0.08 8	0.17 17	0.16 13	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 14	0.13 13	0.14 48	0.11 23	0.07 7	0.14 43	0.12 74	0.13 15	0.06 2	0.08 2	0.24 71	0.09 1	0.06 1	0.07 20	0.22 32	0.21 20	0.22 25	0.18 22	0.19 14	0.14 23	0.20 19	0.11 1	0.12 61	0.11 35	0.16 9	0.13 5	0.17 4	0.12 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 14	0.10 6	0.08 5	0.08 9	0.08 16	0.08 8	0.05 6	0.12 9	0.06 2	0.22 60	0.07 7	0.16 19	0.07 7	0.04 1	0.20 24	0.26 43	0.22 25	0.19 26	0.26 46	0.11 3	0.28 46	0.16 14	0.06 4	0.08 8	0.22 44	0.23 55	0.20 9	0.16 25

PointNet	0.15 18	0.13 13	0.11 31	0.10 16	0.07 7	0.13 38	0.07 25	0.23 52	0.14 36	0.17 45	0.15 31	0.14 15	0.13 46	0.06 11	0.18 16	0.17 4	0.16 6	0.13 5	0.13 1	0.12 8	0.23 26	0.16 14	0.08 17	0.09 20	0.21 41	0.19 31	0.36 63	0.18 35

LACA1	0.15 18	0.16 32	0.12 37	0.11 23	0.10 30	0.12 29	0.06 16	0.13 15	0.14 36	0.14 24	0.10 17	0.19 35	0.13 46	0.10 46	0.19 20	0.21 20	0.19 14	0.23 45	0.19 14	0.13 17	0.17 11	0.19 30	0.07 12	0.09 20	0.20 36	0.20 34	0.24 25	0.21 45

WQFJA1	0.15 18	0.14 23	0.08 5	0.11 23	0.09 22	0.12 29	0.08 38	0.15 25	0.16 47	0.10 6	0.36 116	0.11 4	0.28 124	0.07 20	0.18 16	0.17 4	0.17 10	0.15 8	0.19 14	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 53	0.11 35	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

WQFJX	0.15 18	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.09 22	0.13 38	0.09 50	0.13 15	0.15 44	0.11 11	0.33 108	0.11 4	0.36 191	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.14 7	0.18 8	0.13 17	0.14 3	0.15 10	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.21 11	0.16 25

NLMM	0.15 18	0.14 23	0.08 5	0.11 23	0.09 22	0.12 29	0.08 38	0.15 25	0.16 47	0.10 6	0.36 116	0.11 4	0.28 124	0.07 20	0.18 16	0.17 4	0.17 10	0.15 8	0.19 14	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 53	0.11 35	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

NLSM3	0.15 18	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.15 25	0.17 49	0.11 11	0.17 41	0.12 7	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.20 16	0.20 18	0.17 19	0.17 6	0.12 8	0.16 8	0.16 14	0.08 17	0.11 35	0.18 22	0.23 55	0.27 36	0.18 35

MonStereo	0.15 18	0.14 23	0.13 42	0.12 32	0.12 42	0.10 18	0.08 38	0.11 3	0.11 19	0.14 24	0.13 25	0.17 26	0.11 33	0.07 20	0.20 24	0.23 28	0.23 31	0.17 19	0.21 23	0.15 29	0.19 17	0.18 25	0.08 17	0.08 8	0.22 44	0.18 25	0.23 18	0.24 52

LG-Stereo	0.15 18	0.11 8	0.08 5	0.09 14	0.11 37	0.11 23	0.05 6	0.15 25	0.11 19	0.19 52	0.12 22	0.26 50	0.09 23	0.06 11	0.19 20	0.20 16	0.23 31	0.16 15	0.18 8	0.14 23	0.23 26	0.20 36	0.05 1	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.24 25	0.15 18

MM-Stereo_test2	0.15 18	0.19 44	0.11 31	0.16 52	0.11 37	0.08 8	0.05 6	0.14 22	0.11 19	0.20 54	0.08 11	0.12 7	0.08 14	0.09 39	0.20 24	0.22 25	0.25 39	0.20 29	0.20 20	0.18 43	0.25 38	0.21 41	0.10 40	0.10 24	0.16 9	0.16 13	0.21 11	0.16 25

GREAT-IGEV	0.15 18	0.15 28	0.11 31	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 35	0.10 15	0.12 18	0.13 25	0.25 49	0.09 23	0.08 32	0.22 32	0.25 34	0.24 38	0.16 15	0.23 33	0.13 17	0.18 15	0.16 14	0.09 33	0.10 24	0.15 5	0.16 13	0.31 51	0.13 11
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 18	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 35	0.06 2	0.15 31	0.04 2	0.17 26	0.07 7	0.05 4	0.22 32	0.28 50	0.26 43	0.23 45	0.27 47	0.17 38	0.28 46	0.19 30	0.06 4	0.08 8	0.26 51	0.23 55	0.23 18	0.20 43

AIO-Stereo	0.15 18	0.17 39	0.12 37	0.17 60	0.10 30	0.12 29	0.06 16	0.11 3	0.08 7	0.10 6	0.14 28	0.12 7	0.09 23	0.08 32	0.20 24	0.21 20	0.20 18	0.20 29	0.21 23	0.17 38	0.23 26	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.17 17	0.16 13	0.23 18	0.12 6

RSM	0.15 18	0.16 32	0.12 37	0.14 42	0.09 22	0.14 43	0.06 16	0.10 2	0.08 7	0.09 4	0.15 31	0.14 15	0.10 28	0.07 20	0.22 32	0.25 34	0.21 22	0.20 29	0.18 8	0.17 38	0.25 38	0.18 25	0.08 17	0.10 24	0.16 9	0.16 13	0.27 36	0.15 18

MatchStereo	0.16 31	0.14 23	0.11 31	0.07 5	0.12 42	0.07 3	0.06 16	0.16 35	0.18 55	0.08 2	0.12 22	0.13 11	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.25 34	0.17 10	0.20 29	0.18 8	0.19 50	0.21 22	0.26 61	0.08 17	0.12 47	0.21 41	0.23 55	0.22 15	0.19 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 31	0.18 42	0.13 42	0.13 36	0.13 44	0.12 29	0.09 50	0.12 9	0.10 15	0.16 38	0.11 19	0.22 43	0.08 14	0.05 4	0.22 32	0.25 34	0.28 48	0.20 29	0.25 41	0.16 33	0.32 52	0.19 30	0.08 17	0.10 24	0.18 22	0.16 13	0.25 29	0.16 25

GASTEREO	0.16 31	0.16 32	0.10 24	0.14 42	0.10 30	0.11 23	0.07 25	0.12 9	0.15 44	0.14 24	0.09 12	0.18 32	0.11 33	0.06 11	0.24 38	0.24 32	0.23 31	0.20 29	0.23 33	0.16 33	0.23 26	0.23 54	0.11 53	0.10 24	0.19 28	0.22 45	0.28 40	0.14 14

MSCF	0.16 31	0.15 28	0.09 19	0.14 42	0.09 22	0.11 23	0.07 25	0.11 3	0.15 44	0.14 24	0.09 12	0.17 26	0.11 33	0.06 11	0.25 42	0.23 28	0.23 31	0.20 29	0.23 33	0.15 29	0.24 35	0.21 41	0.11 53	0.10 24	0.19 28	0.22 45	0.27 36	0.15 18

MLG-Stereo_test2	0.16 31	0.12 11	0.10 24	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.18 45	0.11 19	0.20 54	0.07 7	0.23 44	0.08 14	0.08 32	0.19 20	0.23 28	0.30 53	0.25 53	0.31 53	0.18 43	0.28 46	0.17 19	0.09 33	0.08 8	0.20 36	0.16 13	0.29 43	0.21 45

IGEV-Stereo++	0.16 31	0.24 58	0.09 19	0.13 36	0.13 44	0.10 18	0.05 6	0.15 25	0.13 31	0.12 18	0.16 37	0.16 19	0.11 33	0.07 20	0.21 28	0.22 25	0.22 25	0.18 22	0.21 23	0.16 33	0.22 25	0.27 65	0.09 33	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.25 29	0.18 35

NLMM1	0.17 37	0.14 23	0.09 19	0.08 9	0.09 22	0.10 18	0.07 25	0.15 25	0.20 69	0.12 18	0.34 111	0.21 41	0.51 237	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.16 6	0.15 8	0.22 27	0.14 23	0.14 3	0.19 30	0.10 40	0.11 35	0.19 28	0.18 25	0.24 25	0.13 11

NLSM1	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.11 37	0.14 43	0.08 38	0.20 48	0.19 61	0.11 11	0.38 127	0.18 32	0.42 210	0.09 39	0.17 8	0.21 20	0.16 6	0.15 8	0.20 20	0.13 17	0.16 8	0.22 50	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.27 36	0.14 14

GIP-stereo	0.17 37	0.21 50	0.13 42	0.15 47	0.09 22	0.09 12	0.07 25	0.12 9	0.09 10	0.16 38	0.13 25	0.16 19	0.08 14	0.15 71	0.27 53	0.25 34	0.25 39	0.21 38	0.24 39	0.19 50	0.27 42	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.20 36	0.22 45	0.35 61	0.17 32

RSM++	0.17 37	0.18 42	0.13 42	0.17 60	0.10 30	0.14 43	0.07 25	0.13 15	0.13 31	0.12 18	0.14 28	0.17 26	0.11 33	0.08 32	0.25 42	0.27 49	0.25 39	0.21 38	0.23 33	0.18 43	0.26 40	0.21 41	0.08 17	0.10 24	0.20 36	0.18 25	0.29 43	0.18 35

RAFT	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.16 52	0.07 7	0.21 73	0.05 6	0.25 54	0.12 27	0.14 24	0.15 31	0.16 19	0.10 28	0.05 4	0.21 28	0.20 16	0.23 31	0.15 8	0.28 49	0.13 17	0.21 22	0.17 19	0.07 12	0.10 24	0.26 51	0.24 60	0.33 54	0.23 49

LACA3	0.18 42	0.16 32	0.13 42	0.13 36	0.11 37	0.14 43	0.09 50	0.14 22	0.14 36	0.16 38	0.12 22	0.30 59	0.11 33	0.13 61	0.23 37	0.24 32	0.19 14	0.23 45	0.22 27	0.15 29	0.23 26	0.25 57	0.08 17	0.10 24	0.23 48	0.22 45	0.29 43	0.26 57

DispViT+	0.18 42	0.16 32	0.12 37	0.18 65	0.13 44	0.13 38	0.09 50	0.15 25	0.20 69	0.18 50	0.19 49	0.19 35	0.12 42	0.09 39	0.24 38	0.25 34	0.17 10	0.24 51	0.25 41	0.19 50	0.19 17	0.21 41	0.10 40	0.20 82	0.19 28	0.33 93	0.23 18	0.28 61

GEAStereo	0.18 42	0.22 52	0.15 51	0.19 68	0.14 53	0.14 43	0.09 50	0.16 35	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 44	0.08 14	0.09 39	0.25 42	0.25 34	0.27 44	0.21 38	0.23 33	0.17 38	0.34 60	0.22 50	0.10 40	0.12 47	0.19 28	0.21 41	0.30 48	0.19 40

gasm-f	0.18 42	0.22 52	0.15 51	0.19 68	0.14 53	0.14 43	0.09 50	0.16 35	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 44	0.08 14	0.09 39	0.25 42	0.25 34	0.27 44	0.21 38	0.23 33	0.17 38	0.34 60	0.22 50	0.10 40	0.12 47	0.19 28	0.21 41	0.30 48	0.19 40

AdaDepth	0.18 42	0.19 44	0.10 24	0.12 32	0.14 53	0.12 29	0.09 50	0.16 35	0.14 36	0.14 24	0.17 41	0.19 35	0.10 28	0.08 32	0.26 50	0.29 56	0.28 48	0.23 45	0.25 41	0.16 33	0.24 35	0.20 36	0.09 33	0.11 35	0.19 28	0.20 34	0.32 52	0.25 54

Occ-G	0.18 42	0.26 63	0.15 51	0.17 60	0.14 53	0.15 51	0.07 25	0.12 9	0.11 19	0.11 11	0.22 63	0.20 40	0.09 23	0.10 46	0.28 58	0.28 50	0.25 39	0.22 42	0.29 51	0.19 50	0.26 40	0.19 30	0.10 40	0.15 57	0.19 28	0.18 25	0.29 43	0.17 32

StereoVision	0.18 42	0.13 13	0.11 31	0.09 14	0.14 53	0.16 53	0.08 38	0.17 42	0.17 49	0.15 31	0.15 31	0.16 19	0.10 28	0.06 11	0.25 42	0.26 43	0.27 44	0.22 42	0.22 27	0.16 33	0.23 26	0.17 19	0.06 4	0.13 51	0.28 61	0.29 74	0.38 67	0.28 61

RAStereo	0.19 49	0.16 32	0.10 24	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 49	0.09 10	0.45 94	0.09 12	0.26 50	0.08 14	0.07 20	0.25 42	0.26 43	0.28 48	0.25 53	0.33 57	0.15 29	0.35 64	0.18 25	0.08 17	0.10 24	0.28 61	0.23 55	0.25 29	0.24 52

AEACV	0.19 49	0.31 77	0.14 48	0.17 60	0.13 44	0.12 29	0.07 25	0.15 25	0.07 6	0.16 38	0.15 31	0.18 32	0.11 33	0.11 51	0.25 42	0.25 34	0.32 55	0.23 45	0.35 62	0.18 43	0.27 42	0.22 50	0.11 53	0.11 35	0.20 36	0.22 45	0.25 29	0.18 35

BridgeDepth_RVC	0.21 51	0.21 50	0.15 51	0.15 47	0.14 53	0.17 58	0.09 50	0.26 56	0.23 83	0.17 45	0.17 41	0.24 47	0.14 51	0.13 61	0.26 50	0.29 56	0.21 22	0.23 45	0.27 47	0.20 58	0.23 26	0.25 57	0.10 40	0.12 47	0.26 51	0.30 77	0.29 43	0.36 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 51	0.19 44	0.12 37	0.18 65	0.13 44	0.20 71	0.08 38	0.19 46	0.14 36	0.16 38	0.23 66	0.21 41	0.10 28	0.12 57	0.27 53	0.29 56	0.34 62	0.28 63	0.32 54	0.22 68	0.32 52	0.21 41	0.12 61	0.11 35	0.26 51	0.22 45	0.47 85	0.29 64

VIP-Stereo	0.22 53	0.20 48	0.19 69	0.14 42	0.11 37	0.13 38	0.06 16	0.29 61	0.19 61	0.19 52	0.28 85	0.28 55	0.11 33	0.12 57	0.27 53	0.28 50	0.37 70	0.26 56	0.33 57	0.21 62	0.34 60	0.21 41	0.11 53	0.15 57	0.24 49	0.22 45	0.25 29	0.30 66

MLG-Stereo_test3	0.23 54	0.17 39	0.13 42	0.14 42	0.17 71	0.16 53	0.09 50	0.21 49	0.12 27	0.21 57	0.18 45	0.35 68	0.11 33	0.15 71	0.29 61	0.26 43	0.33 58	0.28 63	0.63 143	0.18 43	0.40 73	0.41 106	0.11 53	0.15 57	0.21 41	0.21 41	0.33 54	0.27 59

delet	0.24 55	0.25 61	0.22 100	0.24 95	0.20 85	0.28 115	0.16 105	0.21 49	0.18 55	0.23 62	0.26 78	0.26 50	0.15 58	0.25 159	0.32 74	0.28 50	0.31 54	0.27 58	0.24 39	0.24 77	0.31 51	0.20 36	0.16 85	0.19 76	0.28 61	0.25 64	0.32 52	0.31 69

TDLM	0.24 55	0.29 71	0.22 100	0.22 79	0.27 126	0.23 93	0.18 113	0.26 56	0.19 61	0.18 50	0.38 127	0.29 56	0.21 88	0.15 71	0.24 38	0.28 50	0.32 55	0.28 63	0.25 41	0.21 62	0.28 46	0.19 30	0.16 85	0.21 86	0.24 49	0.20 34	0.28 40	0.25 54

LG-G_1	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 93	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

LG-G	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 93	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

AIO_rvc	0.25 57	0.34 84	0.16 57	0.19 68	0.15 62	0.18 63	0.11 66	0.39 72	0.22 78	0.30 68	0.16 37	0.32 62	0.12 42	0.18 87	0.27 53	0.26 43	0.33 58	0.22 42	0.38 65	0.20 58	0.42 81	0.44 126	0.13 69	0.14 54	0.28 61	0.22 45	0.33 54	0.21 45

anonymousdsp	0.25 57	0.23 56	0.19 69	0.16 52	0.14 53	0.18 63	0.10 63	0.37 70	0.19 61	0.32 71	0.22 63	0.32 62	0.12 42	0.14 67	0.29 61	0.32 71	0.32 55	0.28 63	0.39 66	0.22 68	0.46 100	0.31 75	0.12 61	0.15 57	0.26 51	0.20 34	0.52 103	0.20 43

TS12	0.26 61	0.27 65	0.19 69	0.16 52	0.16 67	0.22 79	0.11 66	0.41 75	0.19 61	0.17 45	0.30 94	0.35 68	0.16 62	0.15 71	0.28 58	0.30 62	0.28 48	0.27 58	0.39 66	0.21 62	0.33 56	0.30 72	0.13 69	0.17 68	0.34 90	0.28 70	0.41 74	0.42 102

TS	0.26 61	0.27 65	0.19 69	0.16 52	0.16 67	0.22 79	0.11 66	0.41 75	0.19 61	0.17 45	0.30 94	0.35 68	0.16 62	0.15 71	0.28 58	0.30 62	0.28 48	0.27 58	0.39 66	0.21 62	0.33 56	0.30 72	0.13 69	0.17 68	0.34 90	0.28 70	0.41 74	0.42 102

LG-Stereo_L2	0.26 61	0.31 77	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.14 43	0.07 25	0.42 81	0.20 69	0.48 107	0.22 63	0.40 86	0.14 51	0.17 84	0.30 67	0.37 85	0.39 79	0.28 63	0.40 70	0.19 50	0.45 93	0.35 84	0.09 33	0.14 54	0.30 70	0.22 45	0.33 54	0.33 75

LGtest1	0.26 61	0.19 44	0.20 79	0.16 52	0.18 76	0.16 53	0.09 50	0.28 58	0.17 49	0.22 60	0.27 81	0.29 56	0.13 46	0.14 67	0.30 67	0.31 68	0.38 74	0.33 85	0.49 88	0.25 83	0.41 75	0.41 106	0.13 69	0.16 66	0.30 70	0.24 60	0.39 69	0.31 69

MaDis-Stereo	0.26 61	0.20 48	0.16 57	0.10 16	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.24 53	0.14 36	0.36 74	0.16 37	0.36 78	0.12 42	0.08 32	0.33 75	0.35 75	0.39 79	0.35 99	0.53 106	0.20 58	0.40 73	0.26 61	0.13 69	0.15 57	0.39 112	0.39 116	0.40 73	0.49 117

iRaftStereo_RVC	0.26 61	0.27 65	0.16 57	0.13 36	0.14 53	0.18 63	0.09 50	0.44 86	0.14 36	0.36 74	0.36 116	0.32 62	0.16 62	0.13 61	0.29 61	0.29 56	0.38 74	0.28 63	0.34 61	0.22 68	0.41 75	0.38 94	0.12 61	0.17 68	0.27 57	0.29 74	0.42 77	0.27 59

LG-Stereo_L1	0.27 67	0.30 75	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.15 51	0.08 38	0.42 81	0.21 75	0.49 116	0.20 55	0.39 85	0.15 58	0.15 71	0.30 67	0.38 88	0.39 79	0.29 71	0.40 70	0.18 43	0.47 107	0.35 84	0.08 17	0.14 54	0.30 70	0.21 41	0.37 66	0.36 83

AIO_test	0.27 67	0.39 114	0.19 69	0.29 118	0.19 79	0.18 63	0.14 90	0.42 81	0.23 83	0.33 72	0.19 49	0.37 80	0.18 72	0.18 87	0.25 42	0.29 56	0.34 62	0.24 51	0.39 66	0.21 62	0.49 118	0.46 135	0.13 69	0.15 57	0.30 70	0.28 70	0.41 74	0.21 45

IGEV-Stereo+	0.27 67	0.25 61	0.14 48	0.22 79	0.14 53	0.13 38	0.07 25	0.36 67	0.20 69	0.55 150	0.23 66	0.38 82	0.14 51	0.16 80	0.26 50	0.35 75	0.40 82	0.35 99	0.48 86	0.24 77	0.44 89	0.51 158	0.12 61	0.13 51	0.28 61	0.20 34	0.34 58	0.23 49

RAFT + AFF	0.27 67	0.26 63	0.17 62	0.21 76	0.13 44	0.19 68	0.13 78	0.41 75	0.18 55	0.44 92	0.19 49	0.42 95	0.14 51	0.09 39	0.86 222	0.29 56	0.41 85	0.20 29	0.55 116	0.23 73	0.47 107	0.21 41	0.12 61	0.15 57	0.28 61	0.20 34	0.21 11	0.17 32

RYNet	0.27 67	0.23 56	0.18 67	0.15 47	0.17 71	0.19 68	0.13 78	0.25 54	0.31 159	0.17 45	0.20 55	0.19 35	0.14 51	0.13 61	0.80 204	0.28 50	0.27 44	0.41 130	0.28 49	0.19 50	0.27 42	0.21 41	0.29 205	0.18 73	0.27 57	0.76 210	0.34 58	0.23 49

DFGA-Net	0.28 72	0.37 100	0.16 57	0.26 105	0.15 62	0.22 79	0.15 96	0.40 73	0.21 75	0.41 81	0.24 71	0.31 60	0.17 67	0.13 61	0.42 100	0.39 92	0.38 74	0.30 74	0.42 77	0.21 62	0.36 68	0.29 69	0.13 69	0.21 86	0.31 80	0.27 67	0.51 93	0.28 61

UniTT-Stereo	0.28 72	0.27 65	0.15 51	0.15 47	0.13 44	0.17 58	0.09 50	0.35 66	0.19 61	0.49 116	0.21 59	0.41 93	0.18 72	0.14 67	0.40 88	0.39 92	0.42 87	0.34 89	0.56 122	0.25 83	0.43 83	0.24 56	0.13 69	0.19 76	0.31 80	0.41 121	0.30 48	0.37 85

AASNet	0.28 72	0.34 84	0.22 100	0.25 101	0.26 116	0.34 142	0.25 159	0.32 64	0.17 49	0.29 66	0.36 116	0.26 50	0.18 72	0.24 143	0.36 80	0.31 68	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.28 96	0.35 64	0.28 68	0.17 100	0.22 99	0.30 70	0.28 70	0.35 61	0.25 54

AANet_RVC	0.28 72	0.27 65	0.23 105	0.19 68	0.28 131	0.16 53	0.16 105	0.29 61	0.30 140	0.20 54	0.27 81	0.24 47	0.21 88	0.19 94	0.45 105	0.36 81	0.33 58	0.34 89	0.29 51	0.29 101	0.27 42	0.27 65	0.22 159	0.21 86	0.34 90	0.33 93	0.42 77	0.52 129

SGD-Stereo	0.29 76	0.24 58	0.17 62	0.16 52	0.15 62	0.22 79	0.08 38	0.29 61	0.22 78	0.29 66	0.15 31	0.45 108	0.20 81	0.10 46	0.71 191	0.45 127	0.46 97	0.27 58	0.47 83	0.22 68	0.41 75	0.36 88	0.19 119	0.19 76	0.28 61	0.32 88	0.46 83	0.40 95

HUF	0.29 76	0.34 84	0.20 79	0.22 79	0.21 88	0.19 68	0.11 66	0.51 105	0.22 78	0.42 83	0.18 45	0.35 68	0.22 92	0.19 94	0.30 67	0.32 71	0.38 74	0.26 56	0.52 98	0.25 83	0.52 138	0.43 120	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.22 45	0.38 67	0.29 64

test_5	0.29 76	0.39 114	0.16 57	0.22 79	0.15 62	0.21 73	0.13 78	0.54 116	0.20 69	0.38 79	0.19 49	0.44 104	0.34 179	0.10 46	0.43 102	0.38 88	0.33 58	0.32 77	0.33 57	0.20 58	0.32 52	0.35 84	0.09 33	0.21 86	0.28 61	0.30 77	0.51 93	0.32 72

MMNet	0.29 76	0.29 71	0.22 100	0.26 105	0.26 116	0.26 103	0.18 113	0.33 65	0.23 83	0.24 63	0.28 85	0.35 68	0.15 58	0.32 209	0.39 86	0.31 68	0.36 68	0.34 89	0.41 73	0.27 93	0.32 52	0.21 41	0.17 100	0.23 111	0.32 85	0.30 77	0.46 83	0.32 72

YMNet	0.30 80	0.31 77	0.23 105	0.27 110	0.23 96	0.26 103	0.25 159	0.36 67	0.37 200	0.25 64	0.19 49	0.40 86	0.27 118	0.29 190	0.38 83	0.47 148	0.37 70	0.28 63	0.43 79	0.19 50	0.35 64	0.33 78	0.16 85	0.19 76	0.36 103	0.29 74	0.39 69	0.35 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 80	0.24 58	0.17 62	0.23 91	0.19 79	0.18 63	0.08 38	0.49 101	0.25 101	0.54 143	0.21 59	0.32 62	0.17 67	0.17 84	0.29 61	0.39 92	0.45 92	0.36 103	0.50 90	0.26 90	0.56 156	0.49 147	0.13 69	0.13 51	0.31 80	0.26 66	0.45 81	0.30 66

MIF-Stereo (partial)	0.30 80	0.44 144	0.18 67	0.16 52	0.16 67	0.21 73	0.11 66	0.37 70	0.22 78	0.37 77	0.24 71	0.32 62	0.17 67	0.13 61	0.39 86	0.45 127	0.46 97	0.38 112	0.42 77	0.25 83	0.43 83	0.35 84	0.18 111	0.21 86	0.35 102	0.32 88	0.50 92	0.44 108

RAFT_CTSACE	0.30 80	0.37 100	0.15 51	0.15 47	0.15 62	0.25 101	0.18 113	0.53 111	0.20 69	0.55 150	0.18 45	0.44 104	0.29 128	0.16 80	0.29 61	0.30 62	0.37 70	0.27 58	0.37 64	0.18 43	0.38 69	0.45 130	0.10 40	0.17 68	0.30 70	0.31 82	0.60 129	0.26 57

AFF-stereo	0.30 80	0.34 84	0.26 117	0.18 65	0.17 71	0.33 135	0.11 66	0.50 103	0.23 83	0.46 98	0.28 85	0.40 86	0.16 62	0.12 57	0.27 53	0.35 75	0.37 70	0.25 53	0.57 126	0.23 73	0.38 69	0.25 57	0.17 100	0.17 68	0.37 105	0.37 109	0.48 88	0.32 72

plain	0.31 85	0.43 138	0.20 79	0.20 75	0.16 67	0.20 71	0.10 63	0.41 75	0.18 55	0.48 107	0.19 49	0.34 67	0.17 67	0.10 46	0.41 94	0.44 116	0.45 92	0.40 125	0.55 116	0.24 77	0.41 75	0.34 81	0.14 79	0.21 86	0.32 85	0.33 93	0.39 69	0.48 115

CVANet_RVC	0.31 85	0.40 122	0.30 130	0.40 170	0.29 138	0.37 153	0.23 151	0.41 75	0.23 83	0.31 69	0.49 159	0.37 80	0.26 111	0.19 94	0.29 61	0.33 74	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.25 83	0.34 60	0.25 57	0.18 111	0.25 131	0.30 70	0.25 64	0.34 58	0.30 66

MIM_Stereo	0.32 87	0.40 122	0.25 113	0.28 113	0.20 85	0.27 108	0.14 90	0.45 92	0.18 55	0.48 107	0.25 75	0.42 95	0.18 72	0.16 80	0.36 80	0.42 104	0.44 89	0.36 103	0.47 83	0.28 96	0.47 107	0.36 88	0.12 61	0.23 111	0.29 69	0.27 67	0.47 85	0.33 75

RAFT+CT+SA	0.32 87	0.46 163	0.20 79	0.26 105	0.18 76	0.22 79	0.15 96	0.58 136	0.23 83	0.52 131	0.17 41	0.46 110	0.33 167	0.12 57	0.33 75	0.43 111	0.36 68	0.30 74	0.45 81	0.23 73	0.45 93	0.49 147	0.09 33	0.22 99	0.32 85	0.31 82	0.53 107	0.35 80

HCRNet	0.32 87	0.38 109	0.20 79	0.39 164	0.17 71	0.29 118	0.18 113	0.40 73	0.18 55	0.80 281	0.40 137	0.49 120	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.30 62	0.38 74	0.29 71	0.40 70	0.19 50	0.33 56	0.23 54	0.19 119	0.16 66	0.26 51	0.31 82	0.51 93	0.31 69

DMCA	0.32 87	0.31 77	0.30 130	0.24 95	0.25 106	0.27 108	0.22 138	0.36 67	0.33 173	0.31 69	0.40 137	0.40 86	0.23 98	0.25 159	0.41 94	0.37 85	0.40 82	0.39 114	0.36 63	0.28 96	0.41 75	0.27 65	0.25 184	0.25 131	0.31 80	0.35 99	0.39 69	0.37 85

GANet	0.32 87	0.29 71	0.27 119	0.34 142	0.33 157	0.38 158	0.29 177	0.44 86	0.24 95	0.35 73	0.30 94	0.46 110	0.22 92	0.21 110	0.31 71	0.32 71	0.40 82	0.43 144	0.33 57	0.22 68	0.33 56	0.29 69	0.22 159	0.24 120	0.31 80	0.27 67	0.42 77	0.34 77

DepthFocus	0.33 92	0.35 94	0.19 69	0.19 68	0.17 71	0.22 79	0.11 66	0.49 101	0.23 83	0.45 94	0.24 71	0.43 100	0.17 67	0.22 117	0.35 79	0.45 127	0.48 112	0.34 89	0.53 106	0.32 115	0.47 107	0.34 81	0.19 119	0.19 76	0.34 90	0.31 82	0.49 91	0.57 146

S2M2_XL	0.33 92	0.30 75	0.30 130	0.17 60	0.19 79	0.23 93	0.21 132	0.53 111	0.26 111	0.47 101	0.25 75	0.48 116	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.36 81	0.54 148	0.29 71	0.41 73	0.28 96	0.50 122	0.31 75	0.21 145	0.21 86	0.34 90	0.32 88	0.45 81	0.51 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 92	0.36 98	0.20 79	0.23 91	0.20 85	0.17 58	0.10 63	0.48 99	0.23 83	0.55 150	0.32 101	0.40 86	0.19 78	0.15 71	0.48 114	0.36 81	0.47 107	0.33 85	0.51 93	0.27 93	0.50 122	0.42 113	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.31 82	0.48 88	0.53 133

LL-Strereo2	0.34 95	0.29 71	0.21 91	0.24 95	0.19 79	0.17 58	0.13 78	0.63 176	0.26 111	0.58 174	0.23 66	0.44 104	0.22 92	0.14 67	0.41 94	0.41 100	0.47 107	0.35 99	0.73 168	0.31 110	0.47 107	0.36 88	0.21 145	0.20 82	0.32 85	0.34 98	0.51 93	0.35 80

test_4	0.34 95	0.33 81	0.27 119	0.21 76	0.18 76	0.16 53	0.11 66	0.59 143	0.26 111	0.58 174	0.25 75	0.50 126	0.20 81	0.19 94	0.33 75	0.40 96	0.45 92	0.34 89	0.41 73	0.29 101	0.45 93	0.41 106	0.16 85	0.24 120	0.38 109	0.40 120	0.59 128	0.42 102

ARAFT	0.34 95	0.38 109	0.23 105	0.26 105	0.21 88	0.27 108	0.14 90	0.44 86	0.24 95	0.50 118	0.30 94	0.41 93	0.16 62	0.15 71	0.67 177	0.42 104	0.50 121	0.47 178	0.51 93	0.23 73	0.53 145	0.32 77	0.16 85	0.19 76	0.43 121	0.30 77	0.52 103	0.37 85

raft+_RVC	0.35 98	0.34 84	0.26 117	0.25 101	0.23 96	0.25 101	0.18 113	0.54 116	0.26 111	0.52 131	0.43 142	0.46 110	0.23 98	0.18 87	0.42 100	0.38 88	0.43 88	0.34 89	0.61 141	0.26 90	0.43 83	0.38 94	0.13 69	0.20 82	0.39 112	0.39 116	0.58 121	0.42 102

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 98	0.41 126	0.32 138	0.24 95	0.19 79	0.28 115	0.13 78	0.58 136	0.24 95	0.46 98	0.35 115	0.49 120	0.19 78	0.15 71	0.34 78	0.35 75	0.41 85	0.28 63	0.65 148	0.28 96	0.44 89	0.33 78	0.19 119	0.22 99	0.51 151	0.37 109	0.58 121	0.44 108

MGS-Stereo	0.37 100	0.46 163	0.21 91	0.22 79	0.19 79	0.22 79	0.15 96	0.45 92	0.17 49	0.36 74	0.26 78	0.29 56	0.19 78	0.23 131	1.37 284	0.40 96	0.52 136	0.45 159	0.55 116	0.33 118	0.50 122	0.41 106	0.21 145	0.22 99	0.33 89	0.30 77	0.47 85	0.45 110

TESTraft	0.37 100	0.46 163	0.21 91	0.21 76	0.23 96	0.21 73	0.16 105	0.54 116	0.31 159	0.51 124	0.23 66	0.36 78	0.36 191	0.11 51	0.85 220	0.48 154	0.45 92	0.32 77	0.48 86	0.24 77	0.46 100	0.65 194	0.12 61	0.23 111	0.37 105	0.43 124	0.57 113	0.39 90

CAS	0.38 102	0.45 152	0.25 113	0.29 118	0.29 138	0.23 93	0.13 78	0.41 75	0.27 117	0.41 81	0.54 187	0.35 68	0.35 186	0.21 110	0.52 120	0.38 88	0.50 121	0.34 89	0.52 98	0.26 90	0.43 83	0.41 106	0.19 119	0.23 111	0.51 151	0.52 164	0.62 135	0.77 202

anonymousdsp2	0.38 102	0.46 163	0.30 130	0.25 101	0.23 96	0.32 128	0.18 113	0.58 136	0.23 83	0.47 101	0.38 127	0.48 116	0.23 98	0.18 87	0.40 88	0.39 92	0.44 89	0.33 85	0.88 191	0.31 110	0.48 114	0.52 164	0.17 100	0.23 111	0.41 118	0.33 93	0.61 132	0.42 102

TestStereo1	0.38 102	0.49 187	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 123	0.30 140	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 203	0.11 51	0.80 204	0.50 165	0.46 97	0.32 77	0.53 106	0.25 83	0.52 138	0.67 203	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 122	0.60 129	0.39 90

SA-5K	0.38 102	0.49 187	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 123	0.30 140	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 203	0.11 51	0.80 204	0.50 165	0.46 97	0.32 77	0.53 106	0.25 83	0.52 138	0.67 203	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 122	0.60 129	0.39 90

UPFNet	0.38 102	0.34 84	0.34 147	0.32 134	0.33 157	0.39 160	0.29 177	0.47 97	0.33 173	0.43 85	0.41 139	0.40 86	0.30 138	0.34 214	0.61 152	0.40 96	0.46 97	0.41 130	0.52 98	0.35 140	0.35 64	0.34 81	0.25 184	0.27 140	0.38 109	0.35 99	0.55 109	0.37 85

HITNet	0.38 102	0.37 100	0.28 121	0.34 142	0.29 138	0.26 103	0.19 124	0.58 136	0.32 167	0.57 163	0.45 148	0.55 143	0.30 138	0.22 117	0.51 118	0.35 75	0.44 89	0.39 114	0.41 73	0.29 101	0.41 75	0.38 94	0.20 136	0.25 131	0.39 112	0.37 109	0.70 164	0.52 129
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
S2M2_L	0.40 108	0.42 133	0.41 187	0.24 95	0.27 126	0.35 148	0.22 138	0.51 105	0.24 95	0.61 190	0.23 66	0.43 100	0.21 88	0.31 202	0.59 139	0.49 161	0.55 157	0.36 103	0.53 106	0.34 124	0.55 151	0.38 94	0.28 200	0.27 140	0.42 119	0.43 124	0.63 138	0.66 172
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 108	0.52 216	0.23 105	0.27 110	0.27 126	0.30 124	0.14 90	0.62 163	0.29 131	0.61 190	0.44 145	0.64 172	0.28 124	0.23 131	0.55 125	0.36 81	0.45 92	0.31 76	0.73 168	0.27 93	0.63 181	0.39 100	0.21 145	0.24 120	0.42 119	0.32 88	0.61 132	0.56 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 108	0.28 70	0.33 141	0.35 152	0.24 104	0.24 98	0.15 96	0.63 176	0.28 124	0.61 190	0.39 134	0.51 131	0.22 92	0.22 117	0.48 114	0.43 111	0.49 116	0.43 144	0.66 150	0.34 124	0.63 181	0.70 210	0.14 79	0.22 99	0.39 112	0.47 144	0.63 138	0.39 90

FINET	0.40 108	0.38 109	0.39 173	0.43 184	0.30 146	0.34 142	0.35 193	0.44 86	0.36 190	0.47 101	0.32 101	0.47 113	0.30 138	0.28 183	0.66 171	0.50 165	0.48 112	0.36 103	0.60 137	0.33 118	0.46 100	0.37 93	0.30 208	0.30 160	0.43 121	0.35 99	0.56 111	0.42 102

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 112	0.33 81	0.29 126	0.29 118	0.24 104	0.26 103	0.16 105	0.55 123	0.40 210	0.55 150	0.49 159	0.49 120	0.27 118	0.23 131	0.58 135	0.45 127	0.51 132	0.40 125	0.50 90	0.36 142	0.46 100	0.50 152	0.16 85	0.23 111	0.49 144	0.75 207	0.44 80	0.56 144

IER	0.41 112	0.37 100	0.31 135	0.30 126	0.28 131	0.35 148	0.24 154	0.47 97	0.28 124	0.44 92	0.59 196	0.77 207	0.29 128	0.35 220	0.63 161	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.44 80	0.34 124	0.42 81	0.36 88	0.28 200	0.26 137	0.40 116	0.47 144	0.52 103	0.52 129

rafts_anoy	0.41 112	0.51 207	0.35 149	0.29 118	0.30 146	0.33 135	0.22 138	0.59 143	0.25 101	0.51 124	0.50 168	0.48 116	0.23 98	0.17 84	0.57 131	0.46 137	0.51 132	0.50 198	0.58 130	0.34 124	0.50 122	0.43 120	0.19 119	0.28 147	0.50 148	0.47 144	0.52 103	0.53 133

RALAANet	0.41 112	0.41 126	0.37 162	0.28 113	0.28 131	0.33 135	0.24 154	0.54 116	0.27 117	0.48 107	0.48 154	0.43 100	0.25 108	0.20 104	0.57 131	0.41 100	0.49 116	0.50 198	0.71 164	0.40 171	0.52 138	0.46 135	0.21 145	0.29 152	0.46 131	0.45 134	0.70 164	0.47 113

GMStereo	0.41 112	0.48 183	0.25 113	0.32 134	0.32 155	0.37 153	0.28 170	0.59 143	0.30 140	0.45 94	0.36 116	0.61 162	0.31 152	0.24 143	0.45 105	0.41 100	0.54 148	0.35 99	0.73 168	0.39 166	0.51 128	0.33 78	0.23 170	0.28 147	0.48 136	0.36 102	0.68 155	0.41 97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 117	0.39 114	0.28 121	0.35 152	0.40 196	0.34 142	0.22 138	0.54 116	0.34 180	0.52 131	0.61 206	0.50 126	0.38 200	0.26 170	0.61 152	0.44 116	0.50 121	0.40 125	0.46 82	0.33 118	0.43 83	0.39 100	0.28 200	0.27 140	0.49 144	0.54 169	0.69 158	0.49 117

LoS_RVC	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 152	0.22 117	0.60 145	0.45 127	0.46 97	0.41 130	0.71 164	0.30 105	0.67 196	0.51 158	0.19 119	0.32 173	0.61 187	0.44 128	0.58 121	0.61 159

tt_ll	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 152	0.22 117	0.60 145	0.45 127	0.46 97	0.41 130	0.71 164	0.30 105	0.67 196	0.51 158	0.19 119	0.32 173	0.61 187	0.44 128	0.58 121	0.61 159

SA	0.42 117	0.47 170	0.21 91	0.25 101	0.23 96	0.31 125	0.13 78	0.64 183	0.32 167	0.61 190	0.26 78	0.54 137	0.21 88	0.16 80	0.63 161	0.47 148	0.52 136	0.41 130	0.60 137	0.29 101	0.46 100	0.61 184	0.15 81	0.27 140	0.45 127	0.58 177	0.96 232	0.47 113

CIPLG	0.42 117	0.47 170	0.24 111	0.32 134	0.22 90	0.32 128	0.19 124	0.63 176	0.24 95	0.55 150	0.50 168	0.60 161	0.30 138	0.41 234	0.93 239	0.44 116	0.52 136	0.37 108	0.56 122	0.38 152	0.56 156	0.45 130	0.19 119	0.24 120	0.44 123	0.31 82	0.57 113	0.38 89

IPLGR_C	0.42 117	0.47 170	0.23 105	0.31 132	0.22 90	0.32 128	0.18 113	0.63 176	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 162	0.31 152	0.41 234	0.87 228	0.45 127	0.52 136	0.37 108	0.55 116	0.38 152	0.56 156	0.46 135	0.19 119	0.24 120	0.44 123	0.33 93	0.58 121	0.40 95

GMOStereo	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

error version	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

test-v	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

ACRE	0.42 117	0.47 170	0.22 100	0.32 134	0.22 90	0.33 135	0.18 113	0.63 176	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 162	0.30 138	0.41 234	0.91 234	0.45 127	0.52 136	0.36 103	0.55 116	0.38 152	0.57 166	0.44 126	0.19 119	0.23 111	0.44 123	0.32 88	0.58 121	0.39 90

test-2	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

RALCasStereoNet	0.42 117	0.50 202	0.35 149	0.35 152	0.30 146	0.31 125	0.24 154	0.60 149	0.25 101	0.56 159	0.49 159	0.58 152	0.26 111	0.18 87	0.57 131	0.46 137	0.54 148	0.49 192	0.51 93	0.34 124	0.51 128	0.41 106	0.21 145	0.31 168	0.53 159	0.49 154	0.48 88	0.58 149

RASNet	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.33 140	0.33 157	0.37 153	0.27 165	0.58 136	0.34 180	0.47 101	0.43 142	0.49 120	0.33 167	0.25 159	0.41 94	0.41 100	0.48 112	0.39 114	0.47 83	0.30 105	0.49 118	0.40 103	0.19 119	0.44 233	0.40 116	0.46 142	0.75 176	0.63 167

CREStereo++_RVC	0.43 130	0.42 133	0.39 173	0.30 126	0.33 157	0.27 108	0.19 124	0.57 132	0.31 159	0.58 174	0.36 116	0.58 152	0.56 246	0.23 131	0.48 114	0.50 165	0.61 207	0.34 89	0.52 98	0.30 105	0.56 156	0.42 113	0.16 85	0.29 152	0.49 144	0.44 128	0.79 187	0.69 183
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
raftrobust	0.43 130	0.33 81	0.36 157	0.28 113	0.28 131	0.27 108	0.18 113	0.64 183	0.25 101	0.63 206	0.53 181	0.51 131	0.25 108	0.22 117	0.63 161	0.48 154	0.51 132	0.41 130	0.96 202	0.38 152	0.53 145	0.46 135	0.20 136	0.24 120	0.57 172	0.54 169	0.54 108	0.52 129

HGLStereo	0.43 130	0.43 138	0.37 162	0.34 142	0.37 181	0.39 160	0.23 151	0.48 99	0.31 159	0.47 101	0.72 240	0.42 95	0.29 128	0.32 209	0.51 118	0.49 161	0.55 157	0.50 198	0.55 116	0.39 166	0.51 128	0.43 120	0.22 159	0.33 188	0.51 151	0.51 162	0.57 113	0.45 110

castereo++	0.44 133	0.35 94	0.33 141	0.43 184	0.23 96	0.21 73	0.17 111	0.59 143	0.30 140	0.63 206	0.37 124	0.73 193	0.22 92	0.22 117	0.44 104	0.53 181	0.58 178	0.41 130	0.66 150	0.34 124	0.81 224	0.69 208	0.20 136	0.28 147	0.48 136	0.56 176	0.76 179	0.48 115

trnet	0.44 133	0.51 207	0.40 178	0.34 142	0.26 116	0.27 108	0.14 90	0.62 163	0.30 140	0.60 185	0.36 116	0.73 193	0.33 167	0.24 143	0.56 128	0.57 198	0.58 178	0.34 89	0.52 98	0.31 110	0.57 166	0.42 113	0.17 100	0.30 160	0.54 163	0.48 149	0.65 146	0.69 183

UNet	0.44 133	0.42 133	0.40 178	0.37 158	0.36 174	0.41 168	0.28 170	0.57 132	0.35 186	0.50 118	0.49 159	0.47 113	0.34 179	0.37 226	0.53 122	0.43 111	0.54 148	0.46 171	0.56 122	0.39 166	0.47 107	0.44 126	0.27 197	0.34 192	0.44 123	0.48 149	0.58 121	0.57 146

CREStereo	0.44 133	0.51 207	0.40 178	0.34 142	0.26 116	0.28 115	0.15 96	0.61 156	0.30 140	0.58 174	0.36 116	0.72 190	0.33 167	0.24 143	0.59 139	0.59 206	0.59 192	0.34 89	0.52 98	0.31 110	0.59 174	0.42 113	0.18 111	0.30 160	0.54 163	0.48 149	0.64 142	0.69 183
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
DMCA-RVC	0.44 133	0.37 100	0.35 149	0.33 140	0.37 181	0.32 128	0.41 209	0.46 95	0.52 238	0.43 85	0.48 154	0.68 180	0.33 167	0.29 190	0.65 170	0.46 137	0.47 107	0.44 149	0.49 88	0.38 152	0.49 118	0.48 146	0.29 205	0.32 173	0.38 109	0.37 109	0.57 113	0.62 163

coex_refinement	0.45 138	0.43 138	0.33 141	0.35 152	0.35 170	0.44 180	0.22 138	0.55 123	0.50 235	0.50 118	0.60 199	0.54 137	0.27 118	0.28 183	0.58 135	0.45 127	0.50 121	0.44 149	0.54 113	0.33 118	0.45 93	0.39 100	0.28 200	0.31 168	0.52 155	0.53 166	0.67 153	0.78 205

TestStereo	0.45 138	0.51 207	0.38 171	0.42 179	0.30 146	0.44 180	0.26 163	0.71 221	0.28 124	0.76 271	0.32 101	0.64 172	0.32 161	0.24 143	0.47 108	0.35 75	0.54 148	0.33 85	0.78 180	0.38 152	0.63 181	0.42 113	0.24 179	0.30 160	0.53 159	0.43 124	0.75 176	0.55 143

DSFCA	0.45 138	0.50 202	0.40 178	0.40 170	0.37 181	0.44 180	0.34 191	0.46 95	0.39 208	0.40 80	0.57 193	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.61 152	0.44 116	0.49 116	0.49 192	0.64 144	0.39 166	0.50 122	0.51 158	0.33 221	0.35 198	0.49 144	0.50 158	0.57 113	0.58 149

CFNet	0.45 138	0.44 144	0.33 141	0.48 196	0.40 196	0.39 160	0.30 184	0.53 111	0.32 167	0.48 107	0.50 168	0.68 180	0.40 206	0.30 195	0.56 128	0.37 85	0.48 112	0.43 144	0.52 98	0.33 118	0.46 100	0.30 72	0.23 170	0.31 168	0.61 187	0.52 164	0.69 158	0.71 191

DISCO	0.45 138	0.44 144	0.29 126	0.40 170	0.38 187	0.49 198	0.43 212	0.45 92	0.43 226	0.50 118	0.57 193	0.40 86	0.29 128	0.30 195	0.61 152	0.43 111	0.55 157	0.46 171	0.69 161	0.41 175	0.48 114	0.43 120	0.26 193	0.32 173	0.47 133	0.50 158	0.62 135	0.50 125

CES	0.46 143	0.35 94	0.30 130	0.27 110	0.27 126	0.29 118	0.12 74	1.05 294	0.27 117	0.54 143	0.66 223	0.53 135	0.25 108	0.23 131	0.62 157	0.65 227	0.58 178	0.37 108	0.54 113	0.34 124	0.84 231	0.53 167	0.23 170	0.23 111	0.56 171	0.44 128	0.57 113	0.69 183

ADLNet	0.46 143	0.53 222	0.37 162	0.41 175	0.41 202	0.44 180	0.40 207	0.54 116	0.35 186	0.45 94	0.53 181	0.76 204	0.36 191	0.62 288	0.58 135	0.42 104	0.49 116	0.42 139	0.50 90	0.37 148	0.43 83	0.44 126	0.34 223	0.25 131	0.47 133	0.55 172	0.57 113	0.45 110

castereo	0.47 145	0.36 98	0.35 149	0.34 142	0.26 116	0.26 103	0.17 111	0.56 129	0.29 131	0.60 185	0.45 148	0.68 180	0.22 92	0.20 104	0.52 120	0.58 203	0.61 207	0.39 114	0.92 195	0.36 142	0.96 251	0.76 221	0.19 119	0.24 120	0.54 163	0.64 186	0.57 113	0.58 149

EGLCR-Stereo	0.47 145	0.49 187	0.41 187	0.29 118	0.30 146	0.44 180	0.14 90	0.57 132	0.26 111	0.57 163	0.27 81	0.58 152	0.23 98	0.21 110	0.36 80	0.47 148	0.53 145	0.45 159	0.75 175	0.32 115	0.69 202	0.93 243	0.19 119	0.24 120	0.48 136	0.49 154	1.30 281	0.70 189

GLC_STEREO	0.47 145	0.51 207	0.40 178	0.38 161	0.37 181	0.37 153	0.28 170	0.64 183	0.29 131	0.62 200	0.53 181	0.55 143	0.28 124	0.30 195	0.49 117	0.48 154	0.66 230	0.41 130	0.65 148	0.41 175	0.70 206	0.60 179	0.23 170	0.30 160	0.47 133	0.36 102	0.84 203	0.53 133

IPLG	0.47 145	0.45 152	0.32 138	0.28 113	0.27 126	0.32 128	0.21 132	0.63 176	0.22 78	0.51 124	0.38 127	0.56 145	0.29 128	0.31 202	1.64 299	0.44 116	0.56 163	0.48 184	0.56 122	0.41 175	0.45 93	0.75 218	0.18 111	0.28 147	0.45 127	0.59 178	0.65 146	0.51 127

Sa-1000	0.48 149	0.47 170	0.21 91	0.26 105	0.26 116	0.31 125	0.15 96	0.65 191	0.36 190	0.63 206	0.33 108	0.50 126	0.26 111	0.30 195	0.94 243	0.49 161	0.59 192	0.45 159	0.90 193	0.32 115	0.52 138	0.75 218	0.17 100	0.27 140	0.72 219	0.53 166	1.00 244	0.49 117

PMTNet	0.48 149	0.48 183	0.43 195	0.31 132	0.30 146	0.27 108	0.22 138	0.54 116	0.29 131	0.57 163	0.39 134	0.59 157	0.23 98	0.23 131	0.64 167	0.59 206	0.57 172	0.37 108	1.17 216	0.33 118	0.67 196	0.40 103	0.20 136	0.21 86	0.79 243	0.59 178	0.65 146	0.92 221

PDISCO_ROB	0.48 149	0.40 122	0.39 173	0.38 161	0.34 166	0.39 160	0.28 170	0.50 103	0.35 186	0.37 77	0.52 177	0.49 120	0.35 186	0.31 202	0.63 161	0.58 203	0.54 148	0.68 274	0.59 131	0.44 188	0.62 178	0.67 203	0.24 179	0.34 192	0.54 163	0.53 166	0.85 205	0.58 149

raft_robust	0.49 152	0.44 144	0.24 111	0.38 161	0.29 138	0.32 128	0.21 132	0.73 235	0.35 186	0.69 249	0.34 111	0.57 147	0.31 152	0.24 143	0.59 139	0.53 181	0.54 148	0.46 171	0.98 203	0.37 148	0.69 202	0.94 244	0.20 136	0.28 147	0.55 167	0.69 192	0.69 158	0.60 157

dd	0.50 153	0.51 207	0.28 121	0.91 273	0.31 154	0.65 243	0.29 177	0.59 143	0.23 83	0.54 143	0.30 94	0.75 197	0.27 118	0.26 170	0.84 216	0.46 137	0.70 246	0.39 114	1.05 206	0.38 152	0.48 114	0.43 120	0.23 170	0.30 160	0.53 159	0.39 116	0.74 174	0.58 149

LMCR-Stereo	0.50 153	0.46 163	0.33 141	0.32 134	0.33 157	0.42 174	0.24 154	0.57 132	0.37 200	0.55 150	0.46 152	0.65 175	0.40 206	0.26 170	0.69 182	0.49 161	0.62 215	0.49 192	1.11 212	0.57 230	0.66 192	0.64 192	0.25 184	0.32 173	0.48 136	0.49 154	0.63 138	0.65 171

iResNet_ROB	0.50 153	0.49 187	0.42 190	0.42 179	0.30 146	0.42 174	0.32 186	0.60 149	0.33 173	0.52 131	0.59 196	0.47 113	0.56 246	0.25 159	0.81 207	0.46 137	0.57 172	0.49 192	1.19 219	0.36 142	0.48 114	0.36 88	0.25 184	0.37 210	0.57 172	0.54 169	0.75 176	0.61 159

MIPNet	0.51 156	0.51 207	0.33 141	0.32 134	0.30 146	0.37 153	0.25 159	0.62 163	0.24 95	0.50 118	0.52 177	0.61 162	0.41 209	0.30 195	1.01 258	0.51 172	0.59 192	0.50 198	0.76 178	0.47 199	0.44 89	0.85 235	0.20 136	0.26 137	0.66 205	0.98 254	0.71 168	0.61 159

CFNet_pseudo	0.51 156	0.44 144	0.43 195	0.54 216	0.43 208	0.53 212	0.34 191	0.62 163	0.36 190	0.61 190	0.64 215	0.57 147	0.52 239	0.35 220	0.90 233	0.50 165	0.50 121	0.47 178	0.67 154	0.36 142	0.47 107	0.42 113	0.26 193	0.33 188	0.57 172	0.60 181	0.68 155	0.73 196

CFNet_RVC	0.51 156	0.51 207	0.47 212	0.50 201	0.48 221	0.48 196	0.32 186	0.53 111	0.37 200	0.51 124	0.65 220	0.57 147	0.34 179	0.30 195	0.69 182	0.44 116	0.52 136	0.47 178	0.57 126	0.42 183	0.56 156	0.49 147	0.27 197	0.35 198	0.65 204	0.74 203	0.80 188	0.75 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 156	0.52 216	0.48 215	0.43 184	0.57 242	0.42 174	0.62 252	0.56 129	0.62 256	0.52 131	0.51 174	0.67 178	0.34 179	0.58 285	0.78 198	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.57 126	0.38 152	0.46 100	0.42 113	0.30 208	0.32 173	0.48 136	0.76 210	0.62 135	0.64 169
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 160	0.43 138	0.36 157	0.34 142	0.25 106	0.47 192	0.25 159	0.43 84	0.27 117	0.52 131	0.94 267	0.61 162	0.44 220	0.25 159	1.06 262	0.57 198	0.52 136	0.39 114	1.51 232	0.50 203	0.58 170	0.75 218	0.26 193	0.25 131	0.52 155	0.38 113	0.76 179	0.53 133

iResNetv2_ROB	0.52 160	0.45 152	0.32 138	0.48 196	0.39 191	0.48 196	0.28 170	0.64 183	0.34 180	0.52 131	0.66 223	0.70 186	0.55 244	0.28 183	0.67 177	0.47 148	0.50 121	0.46 171	1.12 213	0.45 190	0.57 166	0.47 140	0.29 205	0.40 218	0.55 167	0.51 162	0.81 191	0.58 149

DN-CSS_ROB	0.52 160	0.43 138	0.46 208	0.41 175	0.40 196	0.34 142	0.22 138	0.69 212	0.34 180	0.59 179	0.79 250	0.66 176	0.47 228	0.24 143	0.63 161	0.40 96	0.58 178	0.43 144	1.74 244	0.38 152	0.63 181	0.38 94	0.31 213	0.47 243	0.53 159	0.43 124	0.66 152	0.54 140

STTStereo	0.53 163	0.56 231	0.54 233	0.44 190	0.52 230	0.43 177	0.59 240	0.52 107	0.46 231	0.47 101	0.55 189	0.71 188	0.42 210	0.56 277	0.87 228	0.44 116	0.49 116	0.51 206	0.54 113	0.37 148	0.51 128	0.40 103	0.32 218	0.35 198	0.52 155	0.66 189	0.68 155	0.99 229

BEATNet_4x	0.53 163	0.40 122	0.34 147	0.39 164	0.36 174	0.32 128	0.27 165	0.64 183	0.41 215	0.66 229	0.45 148	0.62 170	0.39 203	0.24 143	0.83 212	0.63 214	0.58 178	0.58 244	0.57 126	0.36 142	0.90 240	1.52 288	0.25 184	0.36 205	0.46 131	0.44 128	0.77 181	0.60 157

AF-Net	0.53 163	0.49 187	0.44 203	0.50 201	0.53 231	0.61 233	0.54 231	0.61 156	0.55 246	0.43 85	0.66 223	0.85 221	0.42 210	0.40 231	0.64 167	0.46 137	0.46 97	0.44 149	0.60 137	0.40 171	0.45 93	0.45 130	0.41 242	0.39 215	0.50 148	0.55 172	0.81 191	0.69 183

Nwc_Net	0.53 163	0.49 187	0.44 203	0.50 201	0.53 231	0.61 233	0.54 231	0.61 156	0.55 246	0.43 85	0.66 223	0.85 221	0.42 210	0.40 231	0.64 167	0.46 137	0.46 97	0.44 149	0.60 137	0.40 171	0.45 93	0.45 130	0.41 242	0.39 215	0.50 148	0.55 172	0.81 191	0.69 183

DLCB_ROB	0.53 163	0.50 202	0.48 215	0.41 175	0.45 211	0.43 177	0.39 205	0.55 123	0.45 227	0.57 163	0.61 206	0.70 186	0.52 239	0.41 234	0.60 145	0.47 148	0.57 172	0.48 184	0.52 98	0.43 187	0.55 151	0.47 140	0.38 235	0.42 224	0.96 274	0.79 219	0.70 164	0.62 163

AE-Stereo	0.54 168	0.48 183	0.44 203	0.50 201	0.35 170	0.36 151	0.28 170	0.55 123	0.29 131	0.64 213	0.31 99	0.89 227	0.31 152	0.24 143	0.55 125	0.65 227	0.68 238	0.52 213	0.87 190	0.53 209	0.72 209	0.81 232	0.21 145	0.47 243	0.79 243	0.69 192	0.94 227	0.62 163

HSM	0.54 168	0.49 187	0.47 212	0.48 196	0.47 218	0.41 168	0.37 199	0.71 221	0.37 200	0.61 190	0.65 220	0.59 157	0.48 231	0.31 202	0.70 187	0.48 154	0.64 223	0.47 178	0.75 175	0.48 201	0.63 181	0.49 147	0.26 193	0.42 224	0.62 192	0.72 200	0.87 213	0.67 176

LoS	0.55 170	0.44 144	0.29 126	0.36 157	0.37 181	0.40 166	0.20 131	1.37 311	0.31 159	0.86 293	0.78 249	0.68 180	0.37 197	0.24 143	0.58 135	0.72 243	0.59 192	0.40 125	0.75 175	0.35 140	1.03 258	0.65 194	0.21 145	0.24 120	0.79 243	0.64 186	0.64 142	0.68 181
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 170	0.37 100	0.37 162	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.22 138	0.65 191	0.27 117	0.61 190	0.34 111	0.90 228	0.31 152	0.21 110	0.60 145	0.44 116	0.55 157	0.42 139	2.59 279	0.38 152	0.56 156	1.37 276	0.16 85	0.29 152	0.48 136	0.38 113	0.69 158	0.54 140

test_1	0.55 170	0.37 100	0.37 162	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.22 138	0.66 195	0.27 117	0.62 200	0.34 111	0.90 228	0.31 152	0.21 110	0.61 152	0.44 116	0.55 157	0.42 139	2.58 278	0.38 152	0.56 156	1.38 278	0.16 85	0.29 152	0.48 136	0.38 113	0.69 158	0.54 140

AACVNet	0.55 170	0.47 170	0.40 178	0.58 223	0.61 248	0.53 212	0.37 199	0.61 156	0.40 210	0.59 179	0.64 215	0.58 152	0.33 167	0.36 222	0.69 182	0.54 189	0.58 178	0.54 223	0.69 161	0.52 208	0.54 149	0.52 164	0.36 228	0.44 233	0.59 183	0.69 192	0.82 194	0.83 210

TANstereo	0.55 170	0.41 126	0.35 149	0.40 170	0.39 191	0.45 185	0.21 132	0.52 107	0.30 140	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 200	0.41 234	0.84 216	0.73 247	0.66 230	0.78 295	1.10 210	0.89 292	0.62 178	0.54 169	0.93 308	0.32 173	0.34 90	0.45 134	0.99 239	0.53 133

XX-TBD	0.55 170	0.41 126	0.35 149	0.40 170	0.39 191	0.45 185	0.21 132	0.52 107	0.30 140	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 200	0.41 234	0.84 216	0.73 247	0.66 230	0.78 295	1.10 210	0.89 292	0.62 178	0.54 169	0.93 308	0.32 173	0.34 90	0.45 134	0.99 239	0.53 133

NVstereo2D	0.55 170	0.47 170	0.40 178	0.52 210	0.48 221	0.66 246	0.64 255	0.60 149	0.38 205	0.48 107	0.61 206	0.53 135	0.30 138	0.63 290	1.53 293	0.61 212	0.58 178	0.55 231	0.53 106	0.41 175	0.50 122	0.38 94	0.54 278	0.43 227	0.64 202	0.48 149	0.56 111	0.53 133

test_3	0.56 177	0.38 109	0.36 157	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.21 132	0.68 205	0.29 131	0.65 218	0.33 108	0.92 230	0.35 186	0.21 110	0.60 145	0.44 116	0.56 163	0.45 159	2.68 281	0.39 166	0.55 151	1.35 274	0.15 81	0.32 173	0.51 151	0.47 144	0.67 153	0.50 125

APVNet	0.56 177	0.47 170	0.38 171	0.46 193	0.50 226	0.57 223	0.53 227	0.60 149	0.42 222	0.46 98	0.65 220	0.50 126	0.30 138	0.36 222	0.74 195	0.71 241	0.71 252	0.64 260	0.95 200	0.53 209	0.57 166	0.77 224	0.34 223	0.46 240	0.59 183	0.46 142	0.82 194	0.58 149

psm_up	0.56 177	0.51 207	0.53 229	0.56 220	0.45 211	0.58 226	0.35 193	0.71 221	0.66 261	0.55 150	0.53 181	0.59 157	0.50 233	0.40 231	0.63 161	0.50 165	0.59 192	0.49 192	0.84 188	0.46 195	0.51 128	0.45 130	0.31 213	0.51 251	0.70 213	0.78 215	0.80 188	0.67 176

UCFNet_RVC	0.56 177	0.78 272	0.45 207	0.59 227	0.55 238	0.52 208	0.39 205	0.58 136	0.40 210	0.59 179	0.60 199	0.82 214	0.45 221	0.32 209	0.70 187	0.42 104	0.50 121	0.50 198	0.67 154	0.45 190	0.56 156	0.47 140	0.38 235	0.41 221	0.77 238	0.71 197	0.65 146	0.86 214

IPLGR	0.57 181	0.55 226	0.37 162	0.43 184	0.38 187	0.36 151	0.23 151	0.62 163	0.30 140	0.56 159	0.68 233	0.61 162	0.32 161	0.29 190	1.73 305	0.47 148	0.56 163	0.56 233	1.09 208	0.54 215	0.53 145	0.81 232	0.20 136	0.32 173	0.71 216	0.97 253	0.73 172	0.57 146

FADNet-RVC-Resample	0.57 181	0.52 216	0.42 190	0.46 193	0.39 191	0.41 168	0.40 207	0.72 231	0.42 222	0.68 241	0.51 174	1.04 247	0.43 215	0.43 247	0.96 248	0.48 154	0.56 163	0.61 254	0.85 189	0.55 220	0.52 138	0.63 188	0.34 223	0.60 267	0.58 176	0.71 197	0.55 109	0.77 202

ICVP	0.58 183	0.49 187	0.67 263	0.50 201	0.48 221	0.52 208	0.36 197	0.60 149	0.45 227	0.61 190	0.58 195	0.61 162	0.56 246	0.30 195	0.67 177	0.64 220	0.58 178	0.51 206	0.72 167	0.51 206	0.58 170	0.74 217	0.59 285	0.47 243	0.60 186	0.75 207	0.74 174	0.72 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 183	0.41 126	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 177	0.71 221	0.41 215	0.48 107	0.53 181	0.51 131	0.43 215	0.23 131	0.86 222	0.84 262	0.70 246	0.67 268	1.34 225	0.60 242	0.83 227	0.98 247	0.30 208	0.35 198	0.62 192	0.72 200	0.72 169	0.73 196

CroCo_RVC	0.58 183	0.41 126	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 177	0.71 221	0.41 215	0.48 107	0.53 181	0.51 131	0.43 215	0.23 131	0.86 222	0.84 262	0.70 246	0.67 268	1.34 225	0.60 242	0.83 227	0.98 247	0.30 208	0.35 198	0.62 192	0.72 200	0.72 169	0.73 196

sCroCo_RVC	0.58 183	0.42 133	0.29 126	0.28 113	0.29 138	0.39 160	0.22 138	0.60 149	0.41 215	0.53 142	0.43 142	0.48 116	0.50 233	0.24 143	0.75 196	0.99 289	0.75 258	0.63 256	1.02 205	0.56 225	1.10 266	1.36 275	0.28 200	0.39 215	0.63 199	0.63 183	0.93 225	0.64 169

FADNet-RVC	0.58 183	0.50 202	0.37 162	0.51 207	0.42 205	0.39 160	0.56 235	0.68 205	0.36 190	0.64 213	0.50 168	1.13 258	0.45 221	0.34 214	0.91 234	0.53 181	0.54 148	0.45 159	1.20 221	0.51 206	0.54 149	0.52 164	0.33 221	0.51 251	0.57 172	0.75 207	0.64 142	0.81 208

RP	0.58 183	0.57 236	0.72 268	0.62 235	0.56 239	0.57 223	0.64 255	0.63 176	0.61 254	0.42 83	0.81 255	0.78 209	0.53 241	0.43 247	0.68 180	0.48 154	0.53 145	0.44 149	0.64 144	0.45 190	0.51 128	0.54 169	0.37 233	0.44 233	0.62 192	0.59 178	0.83 201	0.77 202

GES	0.59 189	0.52 216	0.37 162	0.39 164	0.40 196	0.53 212	0.37 199	0.59 143	0.40 210	0.56 159	0.60 199	0.50 126	0.30 138	0.41 234	0.98 251	0.63 214	0.67 236	0.55 231	2.28 263	0.56 225	0.70 206	0.56 174	0.31 213	0.42 224	0.48 136	0.48 149	0.65 146	0.68 181

DeepPruner_ROB	0.59 189	0.44 144	0.54 233	0.52 210	0.54 235	0.49 198	0.37 199	0.61 156	0.46 231	0.60 185	0.70 234	0.61 162	0.51 237	0.32 209	1.06 262	0.58 203	0.62 215	0.59 249	0.66 150	0.47 199	0.97 254	0.72 215	0.36 228	0.44 233	0.61 187	1.00 258	0.72 169	0.58 149

gcap_with_dpt	0.60 191	0.57 236	0.35 149	0.89 268	0.38 187	0.47 192	0.22 138	0.71 221	0.33 173	0.69 249	0.49 159	1.11 254	0.45 221	0.29 190	0.54 123	0.69 234	0.61 207	0.54 223	1.17 216	0.41 175	0.86 234	0.79 229	0.24 179	0.34 192	0.62 192	0.50 158	0.91 218	1.03 233

FSD	0.60 191	0.53 222	0.53 229	0.53 213	0.53 231	0.52 208	0.53 227	0.75 244	0.40 210	0.80 281	0.59 196	0.77 207	0.36 191	0.55 275	0.62 157	0.64 220	0.75 258	0.56 233	0.66 150	0.55 220	0.77 217	0.62 185	0.46 250	0.52 253	0.68 209	0.62 182	0.69 158	0.70 189

GCAP-BAT	0.60 191	0.57 236	0.35 149	0.89 268	0.38 187	0.47 192	0.22 138	0.71 221	0.33 173	0.69 249	0.49 159	1.11 254	0.45 221	0.29 190	0.54 123	0.69 234	0.61 207	0.54 223	1.17 216	0.41 175	0.86 234	0.79 229	0.24 179	0.34 192	0.62 192	0.50 158	0.91 218	1.03 233

PS-NSSS	0.60 191	0.81 278	0.44 203	0.89 268	0.54 235	0.71 254	0.63 253	0.64 183	0.38 205	0.64 213	0.41 139	1.52 276	0.47 228	0.41 234	0.59 139	0.42 104	0.52 136	0.45 159	0.94 199	0.42 183	0.44 89	0.29 69	0.36 228	0.34 192	0.63 199	0.69 192	0.70 164	0.80 206

SACVNet	0.62 195	0.53 222	0.51 226	0.55 219	0.57 242	0.52 208	0.60 244	0.69 212	0.56 248	0.67 238	0.54 187	0.59 157	0.37 197	0.41 234	0.71 191	0.60 208	0.64 223	0.57 239	0.95 200	0.64 261	0.67 196	0.78 227	0.36 228	0.47 243	0.75 231	0.77 214	0.84 203	0.84 211

s12784h	0.62 195	0.68 261	0.47 212	0.65 242	0.44 210	0.34 142	0.24 154	0.61 156	0.31 159	0.60 185	0.44 145	0.81 212	0.55 244	0.25 159	0.62 157	0.50 165	0.62 215	0.38 112	0.74 174	0.36 142	1.26 275	0.47 140	0.18 111	0.30 160	0.70 213	0.74 203	1.39 290	2.07 286

pcwnet_v2	0.62 195	0.46 163	0.50 221	0.62 235	0.49 225	0.61 233	0.46 216	0.66 195	0.45 227	0.65 218	0.79 250	0.64 172	0.86 272	0.53 271	1.15 272	0.55 191	0.59 192	0.51 206	0.83 185	0.41 175	0.55 151	0.47 140	0.34 223	0.43 227	0.75 231	0.76 210	0.85 205	0.95 222

PA-Net	0.64 198	0.67 259	0.66 260	0.50 201	0.66 261	0.50 202	0.64 255	0.65 191	0.73 265	0.54 143	0.52 177	0.58 152	0.58 252	0.59 287	0.93 239	0.57 198	0.46 97	0.54 223	0.61 141	0.54 215	0.49 118	0.66 197	0.36 228	0.52 253	0.64 202	1.24 287	0.64 142	1.32 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 199	0.55 226	0.41 187	0.53 213	0.42 205	0.49 198	0.65 260	0.74 240	0.42 222	0.66 229	0.64 215	0.81 212	0.50 233	0.36 222	1.17 274	0.51 172	0.51 132	0.53 217	1.61 241	0.53 209	0.69 202	0.59 175	0.35 227	0.41 221	0.72 219	0.88 233	0.78 186	1.06 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 200	0.37 100	0.23 105	0.51 207	0.74 277	0.89 273	0.49 222	0.62 163	0.26 111	1.60 340	0.31 99	2.57 293	0.26 111	0.22 117	0.46 107	0.48 154	0.58 178	0.45 159	0.93 196	0.37 148	0.63 181	0.71 211	0.19 119	0.23 111	0.58 176	0.49 154	0.89 216	1.91 284

R-Stereo Train	0.66 200	0.55 226	0.43 195	0.48 196	0.36 174	0.50 202	0.18 113	0.62 163	0.31 159	0.68 241	0.62 211	0.72 190	0.34 179	0.25 159	0.69 182	0.89 267	0.66 230	0.51 206	2.12 258	0.46 195	0.94 247	1.49 285	0.22 159	0.36 205	0.71 216	0.96 248	0.77 181	1.10 243

RAFT-Stereo	0.66 200	0.55 226	0.43 195	0.48 196	0.36 174	0.50 202	0.18 113	0.62 163	0.31 159	0.68 241	0.62 211	0.72 190	0.34 179	0.25 159	0.69 182	0.89 267	0.66 230	0.51 206	2.12 258	0.46 195	0.94 247	1.49 285	0.22 159	0.36 205	0.71 216	0.96 248	0.77 181	1.10 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 203	0.66 257	0.42 190	1.35 299	1.02 296	1.21 294	0.91 284	0.60 149	0.41 215	0.52 131	0.60 199	0.56 145	0.23 98	1.19 318	0.66 171	0.45 127	0.56 163	0.51 206	0.73 168	0.53 209	0.64 188	0.67 203	0.79 297	0.29 152	0.72 219	0.55 172	0.63 138	0.66 172

NCC-stereo	0.67 203	0.63 251	0.59 242	0.64 239	0.65 256	0.63 239	0.69 266	0.67 198	0.74 268	0.43 85	0.81 255	0.82 214	0.70 263	0.47 255	0.82 210	0.53 181	0.58 178	0.64 260	0.80 182	0.54 215	0.56 156	0.60 179	0.53 274	0.45 238	0.75 231	0.96 248	0.92 223	0.98 227

stereogan	0.67 203	0.67 259	0.62 250	0.68 248	0.73 273	0.75 261	0.64 255	0.70 218	0.57 249	0.51 124	0.64 215	1.08 249	0.62 255	0.44 250	0.83 212	0.55 191	0.56 163	0.51 206	0.91 194	0.59 237	0.59 174	0.69 208	0.47 252	0.46 240	0.59 183	0.67 190	1.16 263	0.87 216

Abc-Net	0.67 203	0.63 251	0.59 242	0.64 239	0.65 256	0.63 239	0.69 266	0.67 198	0.74 268	0.43 85	0.81 255	0.82 214	0.70 263	0.47 255	0.82 210	0.53 181	0.58 178	0.64 260	0.80 182	0.54 215	0.56 156	0.60 179	0.53 274	0.45 238	0.75 231	0.96 248	0.92 223	0.98 227
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 203	0.35 94	0.39 173	0.29 118	0.43 208	0.34 142	0.36 197	0.43 84	1.25 304	0.27 65	0.72 240	0.44 104	2.38 311	0.57 282	1.11 268	0.76 250	0.56 163	0.56 233	0.64 144	0.55 220	0.63 181	2.08 305	0.46 250	0.40 218	0.36 103	0.63 183	0.51 93	0.67 176

MyStereo04	0.68 208	0.52 216	0.57 239	0.44 190	0.37 181	0.35 148	0.26 163	0.68 205	0.45 227	0.62 200	0.45 148	0.68 180	0.34 179	0.25 159	1.00 255	0.68 233	0.56 163	0.53 217	3.39 295	0.56 225	0.92 241	0.64 192	0.27 197	0.41 221	0.77 238	0.92 240	0.96 232	0.66 172

Any-RAFT	0.69 209	0.47 170	0.85 280	0.53 213	0.40 196	0.38 158	0.27 165	0.64 183	0.32 167	0.57 163	0.76 247	0.86 225	0.24 106	0.22 117	0.57 131	0.76 250	0.60 199	0.45 159	2.19 260	0.45 190	1.20 271	0.71 211	0.22 159	0.31 168	0.99 279	1.24 287	0.73 172	1.65 275

FCDSN-DC	0.69 209	0.61 247	0.62 250	0.66 244	0.61 248	0.59 227	0.60 244	0.68 205	0.42 222	0.75 268	0.42 141	0.57 147	0.36 191	0.50 262	2.43 339	0.67 230	0.80 267	0.76 291	0.64 144	0.56 225	0.70 206	0.60 179	0.47 252	0.83 295	0.66 205	0.74 203	0.61 132	0.67 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 209	0.73 268	0.66 260	0.57 222	0.56 239	0.51 205	0.45 214	0.70 218	0.57 249	0.68 241	0.71 235	0.66 176	0.48 231	0.39 228	0.93 239	0.72 243	0.65 227	0.57 239	0.76 178	0.57 230	0.74 214	0.88 239	0.49 259	0.60 267	0.98 276	0.95 245	0.85 205	1.16 250

GANet-ADL	0.70 212	0.59 240	0.52 227	0.60 230	0.57 242	0.61 233	0.46 216	0.68 205	0.52 238	0.65 218	0.67 230	0.76 204	0.43 215	0.39 228	1.08 265	0.79 259	0.68 238	0.52 213	1.84 250	0.64 261	0.66 192	0.86 237	0.42 245	0.43 227	0.70 213	0.87 231	0.97 235	0.89 218

MLCV	0.70 212	0.49 187	0.53 229	0.73 254	0.50 226	0.65 243	0.43 212	0.81 264	0.41 215	0.71 257	0.88 262	1.01 241	0.81 269	0.28 183	0.92 237	0.43 111	0.65 227	0.52 213	2.47 273	0.45 190	0.55 151	0.72 215	0.39 239	0.54 257	0.69 210	0.80 220	0.83 201	0.72 193

GEStereo_RVC	0.71 214	0.59 240	0.40 178	0.54 216	0.50 226	0.61 233	0.51 224	0.71 221	0.41 215	0.59 179	0.51 174	0.76 204	0.46 226	0.39 228	0.96 248	0.92 272	0.78 262	0.75 288	1.94 253	0.62 255	0.80 222	1.37 276	0.31 213	0.52 253	0.61 187	0.63 183	0.86 210	1.12 246

RAFT-Test	0.72 215	0.50 202	0.46 208	0.52 210	0.34 166	0.41 168	0.29 177	0.73 235	0.30 140	0.62 200	0.72 240	0.68 180	0.31 152	0.22 117	0.71 191	1.03 294	0.62 215	0.50 198	2.89 287	0.66 264	1.72 293	1.14 262	0.23 170	0.29 152	0.80 247	0.96 248	0.95 229	0.91 219

DF	0.73 216	0.48 183	0.50 221	0.43 184	0.25 106	0.54 216	0.22 138	0.71 221	0.30 140	0.60 185	0.49 159	1.11 254	0.24 106	0.21 110	0.60 145	0.78 255	0.57 172	0.50 198	5.31 306	0.49 202	0.83 227	0.76 221	0.23 170	0.27 140	0.62 192	0.68 191	1.14 259	0.96 223

cross-raft	0.73 216	0.56 231	0.46 208	0.43 184	0.33 157	0.40 166	0.27 165	0.73 235	0.33 173	0.65 218	0.60 199	0.74 196	0.30 138	0.23 131	0.76 197	0.96 280	0.63 220	0.48 184	2.91 288	0.59 237	1.81 299	1.31 273	0.22 159	0.32 173	0.82 251	0.94 244	0.93 225	1.01 231

RTSC	0.73 216	0.49 187	0.46 208	0.47 195	0.51 229	0.55 219	0.56 235	0.67 198	0.68 262	0.54 143	0.79 250	0.57 147	0.57 250	0.41 234	1.92 313	0.77 252	0.96 291	0.58 244	1.36 228	0.56 225	0.85 233	1.11 257	0.31 213	0.53 256	0.58 176	0.65 188	0.95 229	1.26 257

MSMDNet	0.73 216	0.52 216	0.48 215	0.35 152	0.34 166	0.45 185	0.33 190	0.69 212	0.30 140	0.63 206	0.60 199	0.71 188	0.35 186	0.23 131	0.78 198	1.05 296	0.63 220	0.50 198	2.88 286	0.81 286	1.59 288	1.80 300	0.23 170	0.29 152	0.74 226	0.89 235	0.85 205	0.76 201

NaN_ROB	0.73 216	0.59 240	0.61 249	0.64 239	0.78 281	0.53 212	0.48 219	0.87 273	0.63 257	0.73 263	0.61 206	1.96 287	0.62 255	0.45 252	0.84 216	0.55 191	0.56 163	0.54 223	0.73 168	0.55 220	0.52 138	0.51 158	0.38 235	0.64 273	0.83 253	1.11 276	0.94 227	1.64 274

SGM-Forest	0.73 216	0.71 265	0.40 178	1.13 286	0.64 255	0.74 260	0.45 214	0.68 205	0.39 208	0.61 190	0.44 145	1.16 259	1.06 276	0.49 258	0.86 222	0.61 212	0.55 157	0.46 171	0.68 156	0.44 188	0.61 176	0.49 147	0.45 248	0.44 233	0.90 263	0.86 228	1.95 316	1.47 264
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 222	0.77 270	0.57 239	0.54 216	0.61 248	0.63 239	0.61 249	0.53 111	0.65 259	0.58 174	0.81 255	2.35 292	0.46 226	0.43 247	0.79 202	0.63 214	0.85 274	0.57 239	0.83 185	0.55 220	0.72 209	1.09 256	0.45 248	0.49 250	0.63 199	0.74 203	1.39 290	0.86 214

EKT-Stereo	0.75 223	0.64 253	0.54 233	0.59 227	0.47 218	0.60 229	0.73 269	0.71 221	0.29 131	0.63 206	0.66 223	0.73 193	0.30 138	0.26 170	0.86 222	1.22 316	0.68 238	0.76 291	1.46 231	0.60 242	1.75 296	1.74 298	0.21 145	0.32 173	0.93 267	0.81 222	1.06 249	0.72 193

TRStereo	0.75 223	0.83 283	1.19 306	0.56 220	0.34 166	1.42 303	0.48 219	0.68 205	0.28 124	0.65 218	0.46 152	1.10 252	0.27 118	0.22 117	0.70 187	0.85 264	0.57 172	0.48 184	1.85 251	0.50 203	0.73 212	0.87 238	0.18 111	0.27 140	0.78 240	1.22 286	1.78 312	1.09 239

EAI-Stereo	0.75 223	0.49 187	0.50 221	0.51 207	0.46 214	0.56 222	0.60 244	0.73 235	0.32 167	0.63 206	0.72 240	0.82 214	0.26 111	0.24 143	1.05 260	0.96 280	0.60 199	0.49 192	3.00 289	0.62 255	0.82 225	1.13 260	0.19 119	0.31 168	0.78 240	0.70 196	1.55 302	1.17 251

HSM-Net_RVC	0.75 223	0.53 222	0.60 247	0.77 259	0.62 254	0.61 233	0.37 199	0.76 248	0.49 234	0.74 264	1.71 307	1.32 267	0.80 268	0.36 222	0.72 194	0.55 191	0.64 223	0.53 217	0.78 180	0.53 209	0.67 196	0.89 241	0.43 246	0.64 273	0.94 270	1.09 273	1.07 250	1.04 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 227	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 352	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 242	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 227	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 352	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 242	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

testlalala	0.76 227	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 352	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 242	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot	0.76 227	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 352	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 242	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAP-Stereo	0.76 227	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 352	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 242	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

RGC	0.76 227	0.72 266	0.99 291	0.70 249	0.71 271	0.76 264	0.57 238	0.74 240	0.74 268	0.56 159	0.96 270	0.83 218	0.85 271	0.56 277	0.93 239	0.60 208	0.62 215	0.56 233	0.93 196	0.61 251	0.66 192	0.71 211	0.51 271	0.56 260	0.81 248	1.01 261	0.99 239	1.19 253

NOSS_ROB	0.76 227	0.84 287	0.50 221	0.72 252	0.61 248	0.75 261	0.52 226	0.80 259	0.54 242	0.70 254	0.62 211	0.62 170	0.86 272	0.62 288	1.14 271	1.10 302	0.78 262	0.69 277	0.73 168	0.60 242	0.88 236	0.67 203	0.50 263	0.71 279	0.86 260	0.95 245	1.38 289	0.85 212

GANetREF_RVC	0.77 234	0.74 269	0.68 265	0.76 258	0.65 256	0.69 251	0.60 244	0.99 287	0.73 265	0.93 298	0.52 177	1.33 268	0.72 265	0.44 250	0.85 220	0.57 198	0.67 236	0.63 256	1.13 214	0.61 251	0.77 217	0.63 188	0.59 285	0.71 279	0.89 262	0.90 237	1.15 260	0.99 229
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 235	0.47 170	0.56 237	0.39 164	0.28 131	0.41 168	0.35 193	0.75 244	0.36 190	0.62 200	6.09 343	0.78 209	0.32 161	0.27 180	0.41 94	0.63 214	0.58 178	0.45 159	1.51 232	0.42 183	0.65 189	0.62 185	0.21 145	0.32 173	0.55 167	0.78 215	1.26 277	1.09 239

HI	0.78 235	0.47 170	0.56 237	0.39 164	0.28 131	0.41 168	0.35 193	0.75 244	0.36 190	0.62 200	6.09 343	0.78 209	0.32 161	0.27 180	0.41 94	0.63 214	0.58 178	0.45 159	1.51 232	0.42 183	0.65 189	0.62 185	0.21 145	0.32 173	0.55 167	0.78 215	1.26 277	1.09 239

CASS	0.79 237	0.55 226	0.53 229	0.65 242	0.54 235	0.59 227	0.53 227	0.78 256	0.52 238	0.71 257	0.75 246	0.67 178	0.47 228	0.28 183	0.83 212	0.67 230	0.98 292	0.56 233	1.60 240	0.58 233	2.74 314	1.44 279	0.38 235	0.35 198	0.84 257	0.81 222	0.90 217	1.02 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 237	0.34 84	0.20 79	0.24 95	0.22 90	0.21 73	0.15 96	0.58 136	0.21 75	0.57 163	0.39 134	0.45 108	0.15 58	0.19 94	0.56 128	0.54 189	0.54 148	0.40 125	0.53 106	0.30 105	0.65 189	0.54 169	0.20 136	0.22 99	0.30 70	0.39 116	1.31 282	11.04 348

Anonymous3	0.79 237	0.59 240	0.42 190	0.37 158	0.42 205	0.57 223	0.50 223	0.80 259	0.64 258	0.68 241	0.49 159	1.48 272	0.54 242	0.31 202	1.53 293	1.42 330	0.88 280	0.82 300	1.45 230	0.69 273	1.31 278	1.30 272	0.40 240	0.40 218	0.74 226	0.86 228	1.03 248	0.71 191

model_zeroshot	0.80 240	0.46 163	0.42 190	0.42 179	0.39 191	0.43 177	0.27 165	0.72 231	0.36 190	0.64 213	0.66 223	0.97 236	0.29 128	0.24 143	1.05 260	0.92 272	0.69 244	0.54 223	3.03 290	0.73 277	1.21 272	1.20 267	0.22 159	0.38 213	0.84 257	1.14 279	1.08 251	2.21 292

MSKI-zero shot	0.84 241	0.49 187	0.43 195	0.41 175	0.35 170	0.46 191	0.32 186	0.76 248	0.30 140	0.65 218	0.92 266	0.83 218	0.32 161	0.22 117	0.62 157	1.08 299	0.64 223	0.47 178	3.14 293	0.61 251	2.23 306	1.58 290	0.20 136	0.38 213	0.96 274	1.47 305	1.24 275	1.60 271

HH	0.84 241	0.34 84	0.99 291	0.42 179	0.36 174	0.51 205	0.42 210	0.69 212	0.34 180	0.65 218	0.38 127	1.03 243	0.26 111	0.28 183	0.66 171	1.37 324	0.61 207	0.53 217	2.39 269	0.60 242	3.55 333	1.64 292	0.25 184	0.33 188	0.83 253	1.05 269	1.09 253	1.12 246

HanStereo	0.84 241	0.34 84	0.99 291	0.42 179	0.36 174	0.51 205	0.42 210	0.69 212	0.34 180	0.65 218	0.38 127	1.03 243	0.26 111	0.28 183	0.66 171	1.37 324	0.61 207	0.53 217	2.39 269	0.60 242	3.55 333	1.64 292	0.25 184	0.33 188	0.83 253	1.05 269	1.09 253	1.12 246

test-1	0.84 241	0.34 84	0.50 221	0.37 158	0.40 196	0.60 229	0.37 199	0.73 235	0.38 205	0.68 241	0.71 235	1.08 249	0.40 206	0.25 159	0.79 202	0.91 271	0.63 220	0.58 244	2.22 262	0.58 233	1.17 270	3.78 330	0.22 159	0.36 205	0.81 248	1.15 280	1.10 256	1.59 270

LALA_ROB	0.86 245	0.97 297	0.67 263	0.63 237	0.69 264	0.83 267	0.67 263	0.70 218	0.80 273	0.68 241	1.10 281	2.61 295	0.58 252	0.51 264	1.11 268	0.67 230	0.86 275	0.72 281	0.89 192	0.67 268	0.80 222	1.00 250	0.49 259	0.59 265	0.73 224	0.92 240	1.16 263	1.10 243

ETE_ROB	0.87 246	0.90 290	0.58 241	0.67 245	0.69 264	0.85 268	0.60 244	0.66 195	0.89 284	0.64 213	1.09 279	2.63 296	0.54 242	0.54 272	1.00 255	0.72 243	0.91 284	0.63 256	0.99 204	0.66 264	0.88 236	1.08 255	0.50 263	0.59 265	0.78 240	0.92 240	1.48 300	1.17 251

FC-DCNN	0.88 247	0.96 295	1.23 310	1.36 301	0.93 289	1.26 298	0.82 275	0.91 278	0.78 271	0.87 294	0.63 214	1.08 249	0.42 210	0.56 277	0.88 230	0.69 234	0.81 270	0.68 274	0.81 184	0.59 237	0.78 219	0.59 175	0.50 263	0.77 291	1.11 293	0.99 256	1.21 270	1.57 269

dad	0.89 248	0.57 236	0.37 162	1.42 302	0.65 256	0.75 261	2.23 317	1.43 313	0.36 190	0.93 298	0.38 127	0.85 221	0.76 267	0.32 209	0.97 250	0.52 179	0.78 262	0.45 159	1.87 252	0.41 175	0.74 214	0.41 106	0.30 208	0.47 243	1.15 297	0.47 144	2.64 334	1.96 285

FADNet_RVC	0.92 249	0.69 262	0.55 236	0.88 267	0.75 279	0.54 216	0.51 224	0.77 253	0.54 242	0.70 254	0.96 270	1.36 269	1.06 276	0.54 272	1.85 311	0.64 220	0.80 267	0.90 304	3.34 294	0.76 278	1.00 256	1.13 260	0.37 233	0.60 267	0.66 205	0.87 231	0.97 235	1.14 249

ADCP+	0.92 249	0.59 240	0.62 250	0.44 190	0.45 211	0.55 219	0.85 278	0.65 191	1.81 322	0.48 107	1.10 281	1.62 280	0.33 167	0.42 244	1.03 259	0.52 179	0.52 136	0.48 184	1.19 219	0.38 152	0.58 170	0.60 179	0.32 218	0.30 160	0.66 205	3.45 345	0.77 181	4.14 325

iResNet	0.92 249	0.56 231	0.62 250	0.72 252	0.68 262	0.96 276	0.55 233	0.95 280	0.57 249	0.67 238	0.82 260	1.41 271	1.51 294	0.31 202	1.49 292	0.66 229	0.75 258	0.67 268	4.08 301	0.68 270	0.72 209	0.63 188	0.41 242	0.83 295	0.72 219	0.91 239	1.02 246	0.87 216

CSAN	0.93 252	0.83 283	0.75 271	0.86 265	0.82 282	0.73 256	0.61 249	0.97 286	0.94 291	0.94 302	0.73 245	1.96 287	1.56 296	0.49 258	0.98 251	0.63 214	0.74 256	0.66 266	1.09 208	0.71 275	0.78 219	0.63 188	0.53 274	0.76 288	0.98 276	1.49 309	1.21 270	1.63 273

IGEV-FE	0.94 253	0.47 170	1.24 311	1.15 288	0.46 214	0.60 229	0.65 260	0.81 264	0.36 190	0.67 238	1.75 308	0.94 231	0.30 138	0.26 170	0.66 171	1.14 306	0.60 199	0.48 184	2.55 275	0.63 259	2.19 304	2.33 310	0.21 145	0.37 210	1.00 282	1.03 266	1.17 265	1.48 266

FC-DCNN v2	0.94 253	0.98 298	1.28 316	1.47 305	0.95 291	1.33 300	0.82 275	1.05 294	0.80 273	0.87 294	0.66 223	1.11 254	0.67 262	0.56 277	0.91 234	0.69 234	0.81 270	0.68 274	0.83 185	0.59 237	0.78 219	0.59 175	0.50 263	0.78 293	1.25 305	1.09 273	1.35 286	1.89 281

IGEV_Zeroshot_test	0.95 255	0.47 170	1.24 311	1.15 288	0.46 214	0.60 229	0.65 260	0.81 264	0.36 190	0.66 229	1.86 312	0.94 231	0.30 138	0.26 170	0.66 171	1.14 306	0.60 199	0.48 184	2.56 276	0.63 259	2.23 306	2.36 311	0.21 145	0.37 210	1.00 282	1.03 266	1.17 265	1.48 266

DAS	0.95 255	0.61 247	0.48 215	0.78 261	0.61 248	0.68 249	0.59 240	0.84 270	0.93 288	0.65 218	1.58 301	1.66 281	1.06 276	0.34 214	0.95 245	0.92 272	0.92 286	0.73 284	1.77 245	1.03 303	1.73 294	1.11 257	0.47 252	0.92 301	0.93 267	1.00 258	1.39 290	0.96 223

SepStereo	0.95 255	0.61 247	0.48 215	0.78 261	0.61 248	0.68 249	0.59 240	0.84 270	0.93 288	0.65 218	1.58 301	1.66 281	1.06 276	0.34 214	0.95 245	0.92 272	0.92 286	0.73 284	1.77 245	1.03 303	1.73 294	1.11 257	0.47 252	0.92 301	0.93 267	1.00 258	1.39 290	0.96 223

PSMNet-ADL	0.96 258	0.62 250	0.66 260	0.67 245	0.70 270	0.66 246	0.58 239	0.74 240	0.60 253	0.85 292	5.03 336	0.95 235	1.26 287	0.45 252	0.89 231	1.03 294	0.68 238	0.54 223	2.03 256	0.68 270	0.84 231	0.79 229	0.54 278	0.47 243	0.73 224	0.95 245	1.32 283	0.63 167

CC-Net-ROB	0.96 258	1.18 308	0.70 266	1.56 306	1.06 298	1.63 309	1.20 300	0.79 257	0.61 254	0.81 284	0.56 190	3.07 304	0.57 250	0.85 308	0.68 180	0.44 116	0.71 252	0.63 256	1.40 229	0.57 230	0.58 170	0.43 120	1.91 329	0.46 240	0.83 253	0.83 226	0.77 181	1.20 254

GwcNet-ADL	0.97 260	0.83 283	0.81 276	0.91 273	0.68 262	0.70 252	0.53 227	0.77 253	0.50 235	0.72 260	5.46 339	1.20 262	0.65 260	0.46 254	0.81 207	0.95 277	0.72 254	0.56 233	1.26 223	0.71 275	0.67 196	0.78 227	0.59 285	0.56 260	0.79 243	0.98 254	0.85 205	1.75 279

SHD	0.97 260	0.56 231	0.73 269	0.75 255	0.69 264	0.66 246	0.61 249	0.99 287	0.94 291	0.77 273	1.00 273	0.94 231	1.29 289	0.54 272	2.21 326	0.98 285	0.95 289	0.70 278	2.01 255	0.80 282	1.12 267	1.71 296	0.47 252	0.77 291	0.91 264	1.01 261	0.91 218	1.22 256

ADCRef	1.01 262	0.65 254	0.48 215	0.39 164	0.47 218	0.65 243	0.68 265	0.61 156	1.08 297	0.52 131	0.64 215	0.75 197	0.43 215	0.38 227	1.56 295	0.72 243	0.61 207	0.59 249	1.53 235	0.58 233	0.66 192	0.71 211	0.50 263	0.43 227	0.75 231	1.25 290	0.82 194	8.96 346

AMNet	1.02 263	0.98 298	0.95 287	0.98 279	1.01 293	1.03 281	0.96 290	0.87 273	0.93 288	0.97 304	1.02 275	1.10 252	0.74 266	1.06 316	0.99 254	1.09 301	1.17 301	1.04 316	1.08 207	1.05 305	1.13 268	1.04 253	0.82 301	0.98 307	1.01 285	1.07 271	1.20 269	1.27 258

XQC	1.03 264	0.90 290	0.71 267	0.91 273	0.92 288	0.92 275	0.86 280	1.06 297	0.90 285	0.84 290	1.11 284	1.03 243	1.30 291	0.71 299	2.04 316	0.95 277	0.87 276	0.67 268	1.64 242	0.78 280	1.00 256	1.67 295	0.62 288	0.73 283	1.09 292	1.47 305	1.26 277	0.97 226

iRaft-Stereo_20w	1.06 265	0.49 187	1.34 319	1.18 291	0.46 214	0.78 265	0.46 216	0.76 248	0.37 200	0.74 264	6.16 346	0.84 220	0.29 128	0.26 170	0.81 207	0.97 282	0.59 192	0.44 149	1.72 243	0.61 251	1.04 259	1.56 289	0.21 145	0.25 131	0.92 266	1.31 296	1.45 298	2.71 304

RTS	1.09 266	0.59 240	0.59 242	0.60 230	0.58 245	0.96 276	0.90 282	0.80 259	0.88 281	0.59 179	0.71 235	1.28 265	0.62 255	0.51 264	2.04 316	0.98 285	1.19 302	0.77 293	2.33 266	0.85 289	0.96 251	1.16 263	0.49 259	0.65 275	1.23 300	4.43 348	1.15 260	1.45 262

RTSA	1.09 266	0.59 240	0.59 242	0.60 230	0.58 245	0.96 276	0.90 282	0.80 259	0.88 281	0.59 179	0.71 235	1.28 265	0.62 255	0.51 264	2.04 316	0.98 285	1.19 302	0.77 293	2.33 266	0.85 289	0.96 251	1.16 263	0.49 259	0.65 275	1.23 300	4.43 348	1.15 260	1.45 262

ITSA-stereo	1.12 268	0.72 266	0.59 242	1.20 293	0.84 284	0.64 242	0.64 255	0.95 280	0.78 271	0.84 290	2.54 319	1.39 270	1.23 285	0.81 305	1.20 275	1.01 291	0.83 272	0.67 268	1.56 236	0.62 255	1.08 265	1.46 282	0.56 282	0.71 279	0.95 272	1.27 292	0.99 239	4.08 324

DCVSM-stereo	1.13 269	0.66 257	0.79 274	0.89 268	0.65 256	1.15 290	0.73 269	0.95 280	0.82 277	1.04 308	4.18 330	3.75 315	1.45 292	0.49 258	0.83 212	0.86 265	0.69 244	0.60 252	2.08 257	0.87 291	1.06 263	0.77 224	0.84 302	0.72 282	0.74 226	0.89 235	0.98 238	1.09 239

CBMV	1.15 270	0.84 287	0.60 247	0.85 264	0.76 280	0.73 256	0.48 219	0.87 273	0.80 273	0.81 284	0.61 206	2.86 299	0.81 269	0.52 268	1.31 281	1.17 311	0.91 284	0.74 286	2.40 271	0.66 264	1.57 287	0.76 221	0.48 257	1.06 312	0.99 279	1.09 273	2.25 320	4.25 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 271	0.70 263	1.06 299	0.60 230	0.71 271	0.70 252	0.98 291	0.83 268	1.55 317	0.76 271	1.40 296	1.00 238	2.46 313	0.57 282	2.17 324	0.99 289	1.15 300	0.90 304	2.37 268	0.95 295	1.63 290	2.05 304	0.44 247	0.98 307	0.81 248	0.80 220	1.24 275	2.15 289

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 272	0.49 187	1.28 316	0.75 255	0.41 202	1.04 283	0.67 263	0.77 253	0.52 238	0.78 277	5.67 342	1.03 243	0.35 186	0.26 170	0.86 222	1.39 328	0.68 238	0.70 278	2.61 280	0.64 261	2.89 318	2.21 307	0.19 119	0.43 227	1.03 288	1.15 280	1.35 286	2.41 298

DeepPrunerF	1.22 273	0.49 187	0.39 173	0.58 223	2.86 337	0.49 198	0.55 233	0.52 107	0.58 252	0.43 85	0.67 230	0.43 100	0.32 161	0.42 244	1.64 299	0.75 249	0.58 178	0.46 171	0.93 196	0.46 195	0.61 176	0.53 167	0.40 240	0.35 198	15.32 361	0.82 225	0.65 146	0.62 163

ccs_rob	1.25 274	0.79 274	0.64 256	0.86 265	0.60 247	0.89 273	0.83 277	0.99 287	0.51 237	0.77 273	6.27 348	5.90 328	1.10 280	0.51 264	1.08 265	1.10 302	0.68 238	0.66 266	1.15 215	0.70 274	1.56 286	1.66 294	0.50 263	0.54 257	0.69 210	0.78 215	0.86 210	1.20 254

ADCL	1.27 275	0.82 281	0.64 256	0.60 230	0.53 231	0.73 256	0.91 284	0.75 244	2.78 341	0.68 241	1.01 274	0.86 225	0.50 233	0.50 262	1.27 278	0.64 220	0.66 230	0.57 239	1.20 221	0.60 242	0.98 255	0.88 239	0.50 263	0.47 243	1.60 319	1.50 310	0.88 214	11.30 349

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 276	0.90 290	0.63 254	1.27 296	0.90 287	1.21 294	2.21 315	1.27 302	1.18 302	1.00 306	0.91 265	1.80 286	1.16 283	1.07 317	1.48 291	0.77 252	0.70 246	0.58 244	2.75 284	0.67 268	1.39 282	2.93 319	0.85 304	0.73 283	1.47 314	1.68 315	1.33 284	2.96 309

FBW_ROB	1.34 277	1.42 314	1.08 302	2.01 313	1.42 314	1.37 302	1.63 308	0.99 287	0.70 263	0.72 260	1.02 275	2.05 290	0.91 274	1.47 323	1.24 277	0.60 208	0.88 280	0.65 264	6.08 315	0.59 237	1.06 263	0.81 232	1.48 325	1.12 318	0.99 279	1.20 283	0.99 239	1.66 276

UDG	1.35 278	2.24 322	0.81 276	2.58 314	2.45 328	2.48 315	2.57 319	0.76 248	0.86 279	0.77 273	1.08 278	1.51 274	0.56 246	2.59 328	1.06 262	0.69 234	1.89 323	0.80 299	2.31 264	0.97 298	1.24 274	0.98 247	1.43 324	0.62 270	0.74 226	0.81 222	0.95 229	0.81 208

DDUNet	1.38 279	2.18 320	0.79 274	2.67 317	2.43 327	2.57 316	2.52 318	0.80 259	0.84 278	0.63 206	0.94 267	1.57 279	0.45 221	2.65 332	0.94 243	0.78 255	1.99 325	0.75 288	2.31 264	0.91 294	1.16 269	0.97 246	2.71 333	0.56 260	0.72 219	0.71 197	0.97 235	0.85 212

PVD	1.47 280	1.04 302	1.44 321	1.10 284	1.09 302	1.19 292	1.07 294	1.91 333	2.05 327	0.79 280	1.49 299	1.54 277	1.91 303	0.89 311	2.26 330	1.35 321	1.39 309	1.09 321	2.41 272	1.14 311	1.51 285	1.98 303	0.79 297	1.08 315	1.49 316	1.82 318	1.67 307	2.10 287

SAMSARA	1.50 281	0.79 274	1.00 295	0.93 276	0.88 286	0.86 271	0.93 286	1.57 320	1.25 304	0.96 303	1.09 279	1.27 263	2.59 314	0.83 306	2.58 341	1.19 314	1.04 295	0.91 307	2.56 276	0.99 301	1.77 298	2.23 308	0.56 282	0.98 307	2.63 330	2.81 335	2.62 333	2.56 302

MFMNet_re	1.51 282	1.18 308	1.12 305	1.29 297	1.16 304	1.63 309	1.32 303	1.30 307	1.63 318	1.14 314	1.38 295	2.64 297	1.63 299	0.90 312	2.27 331	1.35 321	1.58 314	1.32 336	3.69 296	1.24 318	2.10 302	1.26 271	1.16 314	1.24 324	1.11 293	1.02 265	1.59 304	1.60 271

S-Stereo	1.54 283	0.81 278	0.83 279	1.15 288	1.16 304	1.29 299	1.56 306	1.02 292	1.09 298	1.25 321	4.20 331	4.10 320	1.10 280	0.66 293	2.16 323	1.63 335	0.90 283	1.05 317	2.20 261	1.10 308	1.26 275	3.12 322	1.31 323	1.17 322	0.84 257	1.18 282	1.21 270	2.18 290

ADCMid	1.56 284	0.92 294	0.99 291	0.70 249	0.86 285	1.05 284	1.37 304	1.29 305	1.77 321	0.75 268	1.75 308	1.27 263	1.48 293	0.69 297	2.18 325	1.07 298	0.98 292	0.79 297	2.74 283	0.80 282	1.31 278	1.74 298	1.06 313	0.70 278	1.01 285	1.53 311	1.02 246	10.33 347

FAT-Stereo	1.57 285	0.78 272	1.44 321	1.10 284	1.32 311	1.05 284	0.87 281	1.28 304	0.86 279	1.21 318	5.46 339	3.07 304	1.28 288	0.66 293	1.73 305	1.34 318	0.89 282	0.94 310	1.83 248	1.08 306	2.02 301	3.90 331	0.71 291	0.98 307	0.86 260	1.21 285	1.42 296	3.03 311

HBP-ISP	1.60 286	0.86 289	0.90 285	0.98 279	0.69 264	0.85 268	0.56 235	0.89 277	0.48 233	0.82 287	0.79 250	0.97 236	0.36 191	0.69 297	11.97 358	5.83 354	0.70 246	0.67 268	0.70 163	0.62 255	1.05 261	5.90 346	0.50 263	0.62 270	0.82 251	1.01 261	2.01 318	1.06 237

SANet	1.61 287	0.91 293	1.10 304	1.04 282	1.05 297	1.25 297	0.77 272	1.76 329	1.81 322	0.77 273	1.24 285	6.63 332	5.08 326	0.83 306	1.56 295	0.77 252	1.24 306	0.90 304	1.58 237	0.82 287	1.05 261	1.00 250	0.90 305	1.27 325	1.32 308	1.93 320	1.88 314	3.10 313

AnyNet_C32	1.64 288	0.65 254	0.74 270	0.67 245	0.73 273	0.86 271	1.14 295	0.95 280	3.12 344	0.75 268	1.53 300	0.94 231	0.64 259	0.67 295	1.83 310	1.11 304	1.06 299	0.95 311	1.78 247	0.76 278	1.76 297	1.71 296	0.66 290	0.85 298	1.13 295	2.68 334	1.17 265	13.55 351

pmcnn	1.66 289	0.80 277	0.52 227	1.19 292	1.01 293	1.21 294	0.93 286	0.96 285	0.54 242	0.74 264	2.66 321	3.98 319	5.06 325	0.31 202	1.65 301	1.40 329	1.20 304	0.91 307	3.99 299	0.95 295	4.45 343	1.02 252	0.90 305	0.90 300	1.07 290	1.01 261	2.43 327	3.03 311

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 290	1.25 311	1.05 297	1.56 306	1.08 300	1.20 293	3.18 327	1.50 316	2.10 329	1.30 325	0.98 272	1.50 273	1.04 275	1.66 324	1.71 302	1.18 312	0.84 273	1.01 313	6.24 316	1.15 314	1.43 283	3.23 324	1.19 315	1.14 319	1.52 317	1.29 294	1.09 253	2.78 306

MFN_U_SF_RVC	1.68 291	1.06 303	0.88 283	1.25 295	1.01 293	1.53 306	2.07 313	1.38 312	1.17 301	1.51 334	2.95 323	2.00 289	1.57 297	2.05 326	2.38 336	0.98 285	0.87 276	0.82 300	6.78 319	1.11 310	2.21 305	2.38 312	0.65 289	1.11 317	1.23 300	1.33 299	1.28 280	1.69 278

CBMV_ROB	1.71 292	0.79 274	0.65 259	1.35 299	1.07 299	1.01 279	0.74 271	1.01 291	0.54 242	0.72 260	0.81 255	9.80 347	5.90 332	0.57 282	1.42 286	0.69 234	0.80 267	0.58 244	5.38 308	1.22 316	0.95 250	0.55 173	0.53 274	0.62 270	1.22 299	1.45 304	2.72 336	2.94 308

gcap-zeroshot	1.75 293	0.44 144	0.89 284	0.59 227	0.36 174	0.55 219	0.29 177	0.74 240	0.29 131	0.74 264	0.76 247	1.18 261	0.33 167	0.24 143	0.78 198	0.97 282	0.61 207	0.53 217	29.80 353	0.80 282	1.04 259	1.45 281	0.23 170	0.34 192	0.75 231	0.99 256	0.96 232	0.75 199

edge stereo	1.82 294	1.16 307	2.22 334	1.46 304	1.28 308	1.58 307	1.38 305	1.67 326	1.30 306	1.20 317	3.42 327	4.33 322	2.26 309	0.80 304	1.41 285	1.46 331	1.05 297	0.83 303	5.42 309	0.97 298	1.34 280	3.76 328	0.95 310	0.88 299	1.26 306	1.20 283	1.70 309	2.91 307

G-Net	1.86 295	1.00 300	1.28 316	0.89 268	0.93 289	1.10 287	0.77 272	1.63 322	2.07 328	0.99 305	2.89 322	7.30 338	1.67 300	0.55 275	1.45 287	1.75 338	1.04 295	0.93 309	2.87 285	2.72 349	1.89 300	1.47 283	0.80 299	1.02 311	1.06 289	1.71 316	2.82 337	5.60 333

ADCS	1.88 296	1.06 303	0.98 290	0.93 276	1.10 303	1.09 286	1.14 295	1.27 302	2.49 335	0.89 296	1.36 294	1.51 274	2.92 318	0.86 309	3.30 344	2.26 344	1.46 313	1.26 330	3.10 292	1.29 320	2.48 310	2.88 317	0.80 299	1.10 316	1.33 310	4.48 350	1.41 295	6.08 336

SQANet	1.90 297	2.70 327	1.03 296	3.09 324	2.17 322	3.29 321	2.70 321	0.95 280	0.65 259	1.00 306	0.71 235	2.69 298	1.10 280	2.30 327	0.78 198	0.55 191	1.02 294	0.72 281	9.92 332	0.68 270	2.11 303	1.25 269	3.28 334	0.58 264	0.98 276	1.31 296	1.33 284	2.34 294

SPS-STEREO	1.93 298	1.27 312	1.21 308	1.60 308	1.34 312	1.44 304	1.17 298	1.66 323	1.36 311	1.38 328	3.67 328	3.02 303	1.29 289	1.05 315	1.85 311	1.83 340	1.58 314	1.37 338	8.86 328	1.34 321	3.07 324	1.47 283	1.27 320	1.37 327	1.42 313	1.28 293	2.02 319	1.89 281
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 299	1.18 308	1.26 314	1.45 303	1.28 308	1.10 287	2.21 315	1.88 331	1.41 312	1.33 326	1.32 291	2.29 291	2.23 306	1.25 321	4.58 349	1.87 341	2.55 335	1.13 325	2.73 282	1.63 333	3.69 336	3.33 325	1.26 316	2.09 349	1.93 324	1.47 305	1.59 304	2.77 305

AnyNet_C01	2.06 300	1.08 305	1.06 299	1.14 287	1.08 300	1.01 279	2.69 320	1.69 327	2.66 338	1.21 318	1.67 305	2.90 301	2.60 315	0.95 314	3.65 345	4.02 352	2.09 327	2.21 352	3.08 291	1.56 330	3.30 330	2.89 318	1.26 316	1.15 320	1.80 322	1.43 303	1.51 301	3.90 322

DDF-Stereo	2.07 301	0.43 138	0.28 121	10.45 351	0.48 221	14.62 358	0.70 268	0.72 231	0.29 131	0.66 229	0.48 154	17.48 355	0.59 254	0.26 170	0.55 125	0.56 197	0.60 199	0.45 159	1.27 224	0.38 152	0.83 227	0.77 224	0.25 184	0.24 120	0.45 127	0.45 134	0.91 218	0.67 176

ADCPNet	2.08 302	0.77 270	0.87 282	0.83 263	1.21 306	0.85 268	1.59 307	1.02 292	1.35 309	0.83 289	1.97 313	1.01 241	7.76 338	0.75 302	2.35 335	1.16 310	0.95 289	0.71 280	4.05 300	0.97 298	1.30 277	1.61 291	0.72 292	0.76 288	1.52 317	1.96 323	1.21 270	16.04 354

DDVS	2.32 303	0.70 263	0.82 278	0.70 249	0.74 277	0.73 256	0.59 240	1.09 299	0.88 281	0.80 281	34.26 364	3.93 317	1.16 283	0.52 268	1.09 267	1.35 321	0.73 255	0.65 264	1.95 254	0.95 295	1.67 292	2.27 309	0.48 257	0.56 260	0.69 210	0.84 227	1.21 270	1.35 260

Ntro	2.32 303	3.40 345	1.53 323	3.55 332	2.52 330	3.71 332	3.36 328	1.11 300	1.05 296	1.16 315	0.90 264	2.93 302	1.24 286	2.72 334	1.00 255	0.64 220	1.40 310	0.82 300	10.96 335	1.14 311	2.72 313	3.19 323	4.26 340	0.73 283	1.24 303	1.59 313	1.56 303	2.31 293

RainbowNet	2.32 303	2.93 333	1.87 330	3.34 330	2.57 331	3.50 323	3.49 331	1.29 305	0.92 286	1.53 337	0.89 263	3.18 306	2.31 310	2.94 335	1.30 280	0.90 269	1.61 317	1.00 312	5.61 310	1.51 325	2.82 317	4.18 333	4.25 339	0.97 305	1.32 308	1.58 312	1.71 310	3.00 310

otaku	2.33 306	3.05 337	1.19 306	3.36 331	2.37 325	3.56 326	3.08 326	1.05 294	0.98 294	1.13 311	0.80 254	2.88 300	1.62 298	2.59 328	0.95 245	0.64 220	1.23 305	0.75 288	13.16 340	1.09 307	2.47 309	2.63 314	4.75 344	0.75 287	1.13 295	1.38 302	1.69 308	2.52 301

ACVNet-4b	2.35 307	2.75 330	1.60 325	3.13 325	2.29 324	3.52 325	3.67 334	1.35 309	1.35 309	1.27 322	0.72 240	3.26 308	2.62 316	3.04 338	0.98 251	0.78 255	2.13 328	1.02 314	9.04 329	1.23 317	2.74 314	3.39 327	4.08 337	0.92 301	1.24 303	1.29 294	1.46 299	2.48 300

STTRV1_RVC	2.36 308	0.81 278	0.64 256	1.04 282	0.73 273	1.03 281	0.85 278	0.91 278	0.92 286	0.93 298	0.95 269	1.72 285	2.23 306	0.86 309	1.46 290	0.78 255	1.37 308	0.72 281	31.78 355	1.97 339	1.59 288	1.23 268	0.98 312	0.97 305	1.07 290	1.11 276	1.75 311	3.40 317

ACVNet_1	2.47 309	3.23 340	2.35 336	4.40 339	2.93 341	3.77 334	3.96 337	1.34 308	1.18 302	1.21 318	1.02 275	3.31 310	2.07 304	3.09 340	1.31 281	0.70 240	2.26 332	1.10 322	9.52 330	1.14 311	3.45 332	1.18 266	4.50 343	1.07 313	1.39 312	1.75 317	1.36 288	2.10 287

MonStereo1	2.61 310	2.91 332	1.70 326	3.94 336	3.77 348	3.57 327	3.72 336	1.55 318	1.64 319	1.43 330	1.63 304	4.85 325	5.63 330	2.99 337	1.35 283	0.90 269	1.99 325	1.31 333	5.93 311	1.75 337	2.96 320	1.93 302	4.83 347	0.93 304	1.31 307	1.08 272	2.49 330	2.38 296

SGM-ForestM	2.61 310	4.20 349	0.93 286	2.78 319	1.37 313	3.57 327	2.93 324	2.59 342	1.51 316	0.70 254	1.32 291	7.25 336	5.36 329	0.47 255	0.89 231	0.53 181	0.79 266	0.54 223	7.58 321	0.60 242	0.82 225	0.47 140	0.51 271	0.80 294	4.97 348	3.66 346	7.05 356	6.30 337

DPSNet	2.61 310	0.83 283	0.77 273	1.21 294	1.24 307	1.34 301	0.93 286	1.08 298	1.49 315	0.78 277	0.86 261	6.91 334	3.85 320	0.58 285	4.58 349	2.54 345	1.43 312	1.24 328	14.95 344	1.34 321	4.83 347	8.01 352	1.75 328	1.40 330	1.47 314	1.95 322	1.60 306	1.66 276

DGSMNet	2.66 313	0.96 295	1.36 320	1.03 281	0.99 292	1.12 289	1.05 293	1.36 310	0.94 291	2.15 349	13.54 360	1.71 284	1.85 301	0.93 313	2.50 340	3.85 351	5.34 344	1.61 343	5.07 305	1.68 335	7.04 352	8.02 353	0.96 311	1.19 323	1.01 285	1.33 299	1.40 294	1.88 280

WAO-6	2.71 314	2.26 323	1.57 324	3.00 323	2.25 323	3.01 319	3.02 325	1.77 330	2.35 330	1.52 336	1.62 303	3.94 318	5.12 327	2.64 331	2.22 327	1.38 326	2.65 336	1.36 337	4.86 304	1.54 329	2.76 316	4.79 337	2.70 332	1.73 342	2.71 332	2.59 333	2.68 335	5.02 330

PSMNet_ROB	2.71 314	3.39 344	1.92 331	2.87 321	2.04 320	4.01 337	3.50 332	1.46 314	1.41 312	1.59 339	3.34 324	3.52 311	4.97 324	4.50 348	1.61 298	0.95 277	1.87 322	1.06 318	8.62 325	1.63 333	2.32 308	1.51 287	5.43 354	1.37 327	1.98 328	1.94 321	1.91 315	2.39 297

WAO-7	2.72 316	1.83 318	2.89 345	7.39 345	1.73 319	1.76 312	1.82 310	2.07 334	2.65 337	2.21 350	5.39 338	4.58 324	5.72 331	1.23 320	2.07 320	1.27 317	1.69 318	1.22 327	7.70 322	1.51 325	1.64 291	3.07 321	0.84 302	1.65 340	1.83 323	2.48 332	1.97 317	3.27 315

SGM_RVC	2.81 317	1.46 315	0.85 280	1.76 311	1.28 308	1.68 311	1.19 299	1.56 319	1.14 300	0.82 287	1.70 306	7.09 335	2.67 317	0.42 244	0.92 237	0.57 198	0.75 258	0.57 239	11.20 337	0.66 264	0.94 247	0.46 135	0.51 271	0.84 297	1.97 327	1.64 314	5.04 351	26.13 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 318	3.23 340	1.81 328	6.04 343	3.38 347	3.63 329	3.67 334	1.88 331	1.97 326	1.47 331	1.30 289	3.69 314	4.10 322	2.97 336	1.45 287	0.97 282	2.41 333	1.29 331	5.94 312	1.74 336	3.20 326	4.23 334	4.79 346	1.55 335	2.65 331	2.27 329	2.56 331	2.64 303

IMH-64-1	2.92 319	2.70 327	2.36 337	3.23 326	2.71 333	3.70 330	4.05 338	1.66 323	2.48 333	1.13 311	1.26 287	3.60 312	6.29 334	3.59 342	2.28 332	1.15 308	2.20 329	1.31 333	6.02 313	1.52 327	3.03 322	5.48 340	4.83 347	1.40 330	2.83 334	2.02 324	2.34 323	3.64 318

IMH-64	2.92 319	2.70 327	2.36 337	3.23 326	2.71 333	3.70 330	4.05 338	1.66 323	2.48 333	1.13 311	1.26 287	3.60 312	6.29 334	3.59 342	2.28 332	1.15 308	2.20 329	1.31 333	6.02 313	1.52 327	3.03 322	5.48 340	4.83 347	1.40 330	2.83 334	2.02 324	2.34 323	3.64 318

SFCPSM	3.03 321	0.82 281	0.63 254	0.77 259	0.69 264	0.72 255	0.63 253	0.83 268	0.98 294	0.71 257	2.00 314	2.57 293	3.49 319	0.56 277	1.16 273	0.93 276	0.74 256	0.64 260	54.48 367	1.19 315	0.88 236	0.91 242	0.55 280	0.55 259	0.94 270	0.93 243	1.11 257	1.39 261

ACVNet_2	3.17 322	2.98 334	2.25 335	4.72 340	2.88 338	3.50 323	3.48 330	1.58 321	1.33 307	1.29 324	1.10 281	3.22 307	2.45 312	2.67 333	1.29 279	0.86 265	7.26 348	1.02 314	22.14 348	1.37 323	3.22 327	1.25 269	4.24 338	1.37 327	1.93 324	1.92 319	1.83 313	2.36 295

ELAS_RVC	3.22 323	2.01 319	1.85 329	2.66 316	2.07 321	5.08 345	2.06 312	2.41 340	1.89 324	1.74 344	4.78 333	8.00 339	8.02 339	0.74 301	2.38 336	0.81 260	1.75 320	1.14 326	3.97 298	1.27 319	4.64 346	7.61 350	1.26 316	1.74 343	6.58 353	3.21 341	3.39 341	3.80 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 324	2.76 331	2.37 339	3.26 328	2.74 335	3.73 333	4.10 340	1.72 328	2.58 336	1.17 316	1.24 285	3.92 316	10.58 341	6.80 357	1.57 297	1.11 304	2.25 331	1.30 332	6.28 317	1.56 330	2.97 321	4.14 332	4.90 350	1.45 334	3.01 338	2.36 330	2.47 329	5.19 332

anonymity	3.27 325	0.41 126	1.09 303	0.58 223	0.41 202	0.47 192	0.30 184	0.79 257	0.33 173	0.61 190	69.49 369	0.85 221	0.30 138	0.24 143	0.59 139	1.02 293	0.60 199	0.43 144	1.35 227	0.60 242	0.73 212	1.82 301	0.24 179	0.29 152	1.00 282	1.24 287	1.08 251	1.47 264

MDST_ROB	3.33 326	2.32 324	0.75 271	3.90 335	1.47 316	2.61 317	1.00 292	1.12 301	0.72 264	0.78 277	0.67 230	1.54 277	25.37 356	0.34 214	2.11 322	0.53 181	0.65 227	0.48 184	3.69 296	0.58 233	0.88 236	0.59 175	0.58 284	0.68 277	7.85 356	3.03 339	17.15 361	8.63 345

ELAS	3.38 327	2.19 321	1.79 327	2.99 322	2.37 325	3.32 322	2.09 314	2.60 343	2.85 342	1.28 323	4.85 335	8.61 341	8.02 339	0.76 303	2.90 342	0.81 260	1.80 321	1.10 322	4.19 302	1.10 308	4.53 344	7.86 351	1.26 316	1.63 338	7.08 354	4.79 351	3.66 346	4.87 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 328	1.54 316	1.05 297	2.64 315	1.72 318	2.05 314	1.15 297	2.40 339	1.41 312	0.90 297	6.48 349	9.56 345	7.42 337	0.49 258	11.75 356	1.94 342	0.87 276	0.74 286	8.79 326	0.80 282	8.36 353	8.07 354	0.73 294	1.07 313	3.39 340	2.15 328	5.22 352	4.99 329
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
SGM+DAISY	3.81 329	1.38 313	1.26 314	1.80 312	1.47 316	1.93 313	1.71 309	1.47 315	1.33 307	1.34 327	6.67 351	9.59 346	12.99 348	1.20 319	1.73 305	1.47 332	1.42 311	1.24 328	11.11 336	1.37 323	3.07 324	2.13 306	1.27 320	1.42 333	1.69 320	1.26 291	2.90 338	26.50 361

DN	3.88 330	0.39 114	0.36 157	0.58 223	0.32 155	51.06 368	0.32 186	0.64 183	0.32 167	0.50 118	0.56 190	38.15 362	0.23 98	0.26 170	0.60 145	0.71 241	0.57 172	0.46 171	1.59 239	0.40 171	0.69 202	0.66 197	0.32 218	0.32 173	1.15 297	1.04 268	0.86 210	1.56 268

DispFullNet	4.17 331	3.20 339	4.34 353	2.72 318	2.46 329	2.92 318	2.70 321	2.79 348	1.90 325	4.51 359	6.62 350	8.91 343	4.83 323	2.59 328	2.00 315	8.18 357	3.24 340	1.98 346	24.96 350	2.93 351	3.99 338	3.36 326	1.71 327	1.15 320	1.36 311	1.32 298	2.36 326	3.65 320

WAO-8	4.25 332	3.34 342	2.80 342	10.32 349	2.92 339	4.17 338	5.89 343	2.66 346	4.45 348	1.69 342	3.41 325	5.94 329	11.31 343	5.29 352	1.71 302	1.34 318	2.69 337	1.51 341	10.78 333	2.48 346	2.63 311	4.50 335	3.44 335	1.58 336	5.12 349	3.31 343	3.60 343	5.76 334

Venus	4.25 332	3.34 342	2.80 342	10.32 349	2.92 339	4.17 338	5.89 343	2.66 346	4.45 348	1.69 342	3.41 325	5.94 329	11.31 343	5.29 352	1.71 302	1.34 318	2.69 337	1.51 341	10.78 333	2.48 346	2.63 311	4.50 335	3.44 335	1.58 336	5.12 349	3.31 343	3.60 343	5.76 334

LVE	4.33 334	3.03 335	2.00 332	27.23 361	3.06 342	3.83 335	12.07 358	1.53 317	1.64 319	1.85 346	1.48 298	3.30 309	3.91 321	3.06 339	1.45 287	1.05 296	1.95 324	1.38 339	15.68 345	1.62 332	3.25 329	5.86 343	4.42 342	1.76 344	2.87 336	2.06 326	2.34 323	3.25 314

PWCK	5.04 335	3.03 335	2.21 333	3.61 333	2.60 332	4.41 341	5.09 341	2.45 341	2.76 340	3.31 355	4.34 332	10.15 350	5.13 328	1.74 325	1.99 314	1.38 326	2.41 333	1.45 340	51.59 366	2.35 344	3.70 337	2.69 316	2.65 331	1.78 346	2.97 337	3.21 341	2.43 327	4.77 327

STStereo	5.29 336	2.47 325	5.20 356	5.20 341	2.80 336	4.72 342	3.42 329	6.23 357	6.52 351	1.51 334	7.61 353	9.53 344	14.86 351	0.63 290	4.09 348	0.64 220	0.87 276	0.62 255	36.67 358	1.02 302	1.23 273	1.05 254	0.78 296	1.63 338	3.46 341	2.43 331	3.53 342	14.15 352

notaker	5.52 337	5.55 355	3.76 351	13.97 355	5.34 353	5.44 349	7.16 346	2.36 338	2.68 339	2.06 348	1.80 310	12.90 354	23.86 355	3.98 345	2.04 316	1.73 337	3.45 342	2.12 349	17.08 346	2.15 341	6.10 351	5.87 344	6.15 358	2.12 350	1.79 321	2.08 327	2.31 322	3.29 316

MADNet++	5.64 338	3.51 346	3.77 352	2.84 320	4.62 351	3.02 320	3.65 333	4.36 351	5.03 350	4.18 358	5.07 337	6.45 331	5.92 333	6.18 356	7.04 352	6.82 355	4.71 343	4.00 356	8.03 323	5.83 355	9.92 357	16.38 362	2.32 330	4.34 359	3.95 347	11.38 357	4.93 350	4.01 323

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 339	0.56 231	1.25 313	0.75 255	0.69 264	1.17 291	0.81 274	0.82 267	0.80 273	0.81 284	4.78 333	1.00 238	0.37 197	0.27 180	1.13 270	1.54 333	0.70 246	0.60 252	124.50 370	0.54 215	1.43 283	2.64 315	0.22 159	0.36 205	0.91 264	1.13 278	1.13 258	2.18 290

TorneroNet-64	6.02 340	4.60 351	2.53 340	15.58 357	3.29 345	4.87 343	7.75 347	2.23 336	10.02 355	1.42 329	1.31 290	7.26 337	29.23 360	4.36 347	2.09 321	1.21 315	8.22 349	1.70 345	17.35 347	2.62 348	4.31 341	5.68 342	5.20 352	1.76 344	3.58 342	3.76 347	2.29 321	8.34 344

JetBlue	6.09 341	3.85 347	3.31 350	5.99 342	4.13 350	6.22 351	7.94 348	3.42 349	2.89 343	1.47 331	1.46 297	8.10 340	1.90 302	5.39 354	11.86 357	3.22 347	3.30 341	2.99 353	5.32 307	2.40 345	9.74 356	10.03 359	4.93 351	2.18 351	7.39 355	17.16 359	3.72 348	24.15 357

UNDER WATER-64	6.11 342	5.20 353	3.13 348	12.20 353	5.77 354	6.55 353	8.53 352	4.74 355	3.45 346	2.30 353	2.36 317	12.04 353	12.47 347	5.08 350	3.02 343	1.81 339	12.11 357	2.17 350	8.81 327	4.17 354	5.75 350	7.27 349	8.74 364	2.61 354	3.86 346	8.63 354	4.32 349	7.86 343

MANE	7.31 343	2.64 326	4.48 354	3.30 329	3.10 343	3.94 336	2.83 323	5.37 356	6.88 352	1.11 310	5.64 341	8.81 342	11.02 342	0.67 295	3.83 346	3.83 350	1.32 307	18.03 363	8.61 324	0.84 288	4.22 339	1.16 263	0.74 295	1.79 347	13.65 360	18.61 360	22.89 363	38.18 369

UNDER WATER	7.55 344	4.74 352	3.06 347	10.46 352	5.92 355	6.35 352	8.05 349	4.32 350	3.69 347	1.97 347	2.14 315	10.53 351	62.60 369	4.83 349	2.25 329	1.59 334	12.22 358	2.08 348	9.67 331	3.97 352	5.27 349	6.65 347	8.86 365	2.65 355	3.82 344	5.62 352	3.62 345	7.03 341

JetRed	7.85 345	5.29 354	6.07 358	3.75 334	5.00 352	6.95 354	10.20 355	4.64 354	3.42 345	2.92 354	2.39 318	6.71 333	2.25 308	7.15 358	10.26 354	7.34 356	8.59 350	7.11 358	4.82 303	4.08 353	10.76 360	9.27 355	7.85 362	3.34 356	10.96 357	24.25 363	11.90 358	24.57 359

TorneroNet	8.11 346	4.28 350	2.58 341	27.50 362	3.31 346	5.00 344	6.00 345	2.62 344	10.13 357	1.49 333	2.57 320	11.07 352	68.61 370	4.25 346	1.77 309	1.18 312	5.78 345	1.62 344	23.67 349	2.83 350	4.30 340	5.47 339	5.37 353	1.65 340	3.72 343	3.14 340	2.59 332	6.36 338

KSHMR	8.16 347	4.16 348	2.96 346	25.39 360	3.92 349	5.08 345	5.53 342	2.62 344	2.40 332	2.23 351	2.26 316	4.37 323	77.17 371	5.23 351	2.24 328	1.71 336	2.79 339	1.98 346	31.04 354	2.02 340	4.59 345	5.35 338	7.54 361	1.89 348	3.30 339	2.91 337	3.01 339	6.51 339

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 348	0.65 254	1.07 301	0.94 278	0.83 283	0.81 266	1.27 302	0.85 272	0.73 265	0.93 298	6.13 345	180.62 371	2.17 305	1.33 322	1.22 276	1.01 291	0.93 288	1.06 318	6.32 318	0.79 281	3.32 331	3.77 329	0.55 280	0.76 288	0.95 272	1.34 301	1.19 268	2.42 299

LSM0	8.30 349	1.08 305	0.95 287	1.66 309	1.42 314	1.59 308	1.96 311	2.27 337	2.36 331	1.66 341	3.94 329	4.10 320	6.30 336	0.63 290	62.38 371	74.74 371	1.69 318	1.06 318	12.18 338	2.23 342	4.96 348	9.29 356	0.92 307	1.29 326	1.95 326	2.97 338	3.66 346	14.83 353

ACV-stereo	8.39 350	1.01 301	0.97 289	1.29 297	0.73 273	1.48 305	0.95 289	0.88 276	1.10 299	1.07 309	1.33 293	1.06 248	23.12 354	0.52 268	4.00 347	3.78 349	1.05 297	0.79 297	168.94 371	1.91 338	3.64 335	1.44 279	0.72 292	0.74 286	0.74 226	0.90 237	1.43 297	1.03 233

ktn	8.45 351	3.18 338	2.84 344	6.37 344	3.26 344	4.31 340	10.28 356	2.15 335	10.13 357	2.27 352	1.83 311	42.17 365	55.84 367	3.93 344	2.34 334	2.09 343	9.85 351	2.17 350	33.98 356	2.24 343	3.24 328	3.03 320	4.78 345	2.25 352	2.59 329	2.81 335	3.18 340	5.04 331

zero-FE	9.08 352	0.42 133	0.28 121	61.19 370	0.56 239	106.36 370	1.24 301	0.72 231	0.30 140	0.66 229	0.56 190	61.54 369	0.66 261	0.25 159	0.59 139	0.53 181	0.60 199	0.47 178	2.54 274	0.38 152	1.35 281	0.96 245	0.25 184	0.24 120	0.45 127	0.44 128	0.91 218	0.66 172

XX-Stereo	9.49 353	0.38 109	0.36 157	0.63 237	0.28 131	0.54 216	0.28 170	0.69 212	0.28 124	0.69 249	6.24 347	1.00 238	0.29 128	0.23 131	0.70 187	1.08 299	0.60 199	0.52 213	1.58 237	0.53 209	0.76 216	0.65 194	0.18 111	0.26 137	233.61 373	0.88 233	1.01 245	1.90 283

DGTPSM_ROB	12.12 354	5.96 356	17.45 364	4.20 337	7.86 356	5.15 347	8.18 350	4.56 352	11.64 359	4.52 360	8.72 355	5.01 326	17.08 352	12.98 361	14.91 360	14.58 361	6.85 346	15.76 361	12.78 339	12.05 360	9.07 354	21.74 363	5.67 355	11.54 363	11.84 358	31.02 366	12.98 359	33.06 364

DPSMNet_ROB	12.40 355	5.97 357	17.46 365	4.21 338	7.87 357	5.15 347	8.18 350	4.56 352	11.65 360	4.54 361	8.87 356	5.17 327	22.69 353	13.00 362	14.98 361	14.62 362	6.90 347	15.82 362	14.07 343	12.05 360	9.09 355	21.75 364	5.68 356	11.54 363	11.87 359	31.03 367	12.99 360	33.06 364

WQFJA1++	13.32 356	0.37 100	0.25 113	123.26 372	0.29 138	112.03 371	109.42 371	0.56 129	0.25 101	0.65 218	0.49 159	1.70 283	1.51 294	0.23 131	0.43 102	0.60 208	0.53 145	0.41 130	1.83 248	0.31 110	0.53 145	0.51 158	0.22 159	0.20 82	0.52 155	0.76 210	0.88 214	0.91 219

LE_ROB	17.44 357	1.82 317	6.12 359	9.40 346	53.85 371	8.01 355	46.26 366	11.27 363	28.12 364	1.80 345	7.03 352	38.62 363	49.53 366	0.34 214	1.76 308	0.55 191	0.78 262	0.59 249	36.68 359	6.72 356	2.92 319	0.85 235	29.06 369	12.10 365	26.35 363	25.49 364	27.84 366	37.03 368

DLNR_Zeroshot_test	17.86 358	67.45 371	1.21 308	81.91 371	0.35 170	0.45 185	74.74 370	0.76 248	0.27 117	0.69 249	0.60 199	1.16 259	0.29 128	8.20 359	84.48 372	102.07 372	23.88 364	15.14 360	7.31 320	0.50 203	4.38 342	2.51 313	0.18 111	0.43 227	0.76 237	0.86 228	0.80 188	0.80 206

DPSM_ROB	18.32 359	16.26 359	21.94 366	9.42 347	8.75 358	13.61 356	9.11 353	10.90 361	15.09 361	8.45 362	8.95 357	10.12 348	13.19 349	16.42 364	19.79 363	19.11 364	18.35 362	20.45 364	13.82 341	14.88 362	26.56 365	27.45 365	6.49 359	14.39 366	31.57 368	38.83 369	36.85 369	43.86 370

DPSM	18.32 359	16.26 359	21.94 366	9.42 347	8.75 358	13.61 356	9.11 353	10.90 361	15.09 361	8.45 362	8.95 357	10.12 348	13.19 349	16.42 364	19.79 363	19.11 364	18.35 362	20.45 364	13.82 341	14.88 362	26.56 365	27.45 365	6.49 359	14.39 366	31.57 368	38.83 369	36.85 369	43.86 370

DPSimNet_ROB	18.93 361	32.01 363	5.97 357	12.40 354	11.35 361	6.13 350	28.07 363	15.03 364	35.64 367	3.96 357	78.33 370	18.15 356	35.00 361	5.44 355	12.19 359	10.36 359	13.57 360	3.64 355	87.52 369	6.87 357	14.36 364	9.97 357	4.40 341	7.14 361	5.17 351	9.85 355	5.93 354	32.56 363

HanzoNet	19.12 362	15.23 358	6.99 360	35.06 365	14.35 363	40.77 364	42.46 365	17.81 365	22.51 363	3.55 356	8.29 354	41.30 364	56.30 368	43.04 370	5.72 351	4.37 353	37.83 368	3.30 354	49.59 365	8.93 359	10.30 359	6.85 348	14.15 368	3.46 357	5.94 352	5.80 353	5.29 353	7.13 342

LRCNet_RVC	21.34 363	28.92 362	11.37 362	31.78 364	29.09 367	34.25 363	27.43 362	21.71 368	10.07 356	29.63 368	30.60 363	32.06 360	25.81 357	33.87 368	11.15 355	2.97 346	25.27 365	21.35 366	44.05 362	20.83 365	14.27 363	5.87 344	36.69 370	27.43 368	2.76 333	1.47 305	8.68 357	6.79 340

BEATNet-Init1	22.01 364	36.32 367	3.23 349	54.74 369	11.23 360	52.95 369	28.72 364	9.47 359	8.51 353	1.57 338	10.45 359	33.05 361	48.98 365	0.71 299	16.97 362	11.50 360	1.60 316	1.11 324	77.80 368	35.27 369	9.94 358	9.98 358	1.27 320	2.30 353	27.41 364	11.09 356	52.85 371	35.36 366

ASD4	28.39 365	32.20 364	16.01 363	15.24 356	12.36 362	19.17 359	15.39 359	18.17 366	9.38 354	45.71 369	57.05 368	24.92 359	11.45 345	13.50 363	48.27 370	18.30 363	47.28 369	47.66 369	44.35 363	25.76 366	63.37 372	42.94 370	8.48 363	8.34 362	24.58 362	32.07 368	28.35 367	36.29 367

PML	30.82 366	20.91 361	7.15 361	29.65 363	20.81 366	29.11 362	10.50 357	10.87 360	88.32 371	20.03 367	154.19 371	98.60 370	119.55 372	10.53 360	9.19 353	8.69 358	16.72 361	7.27 359	34.57 357	7.35 358	12.77 361	10.86 360	5.72 357	6.17 360	33.11 370	12.83 358	34.30 368	12.33 350

CasAABBNet	36.73 367	32.73 366	44.18 371	18.81 358	17.45 364	27.29 361	18.12 360	21.69 367	30.40 365	17.52 365	18.08 361	20.27 357	26.53 358	32.96 366	38.28 366	37.42 366	36.82 366	41.12 368	27.47 352	29.86 367	53.56 371	55.70 371	12.93 366	28.91 369	63.44 372	78.07 371	73.93 372	88.05 372

FlowAnything	36.80 368	32.68 365	44.29 372	18.93 359	17.69 365	27.11 360	18.38 361	21.83 369	30.48 366	17.53 366	18.21 362	20.29 358	26.54 359	33.31 367	37.97 365	37.86 367	36.82 366	40.93 367	27.35 351	30.03 368	53.34 370	55.72 372	12.99 367	29.50 370	63.36 371	78.25 372	73.99 373	88.17 373

HaxPig	41.43 369	43.85 368	40.81 368	44.90 366	47.49 369	44.66 365	46.30 367	46.31 370	45.63 369	49.00 370	49.30 365	47.24 366	43.73 363	42.64 369	40.44 368	39.13 369	48.37 370	51.07 370	43.33 360	42.25 370	42.88 367	36.52 367	50.75 372	43.02 372	27.54 365	19.97 361	20.68 362	20.75 356

AVERAGE_ROB	41.98 370	44.82 369	42.27 369	45.98 367	46.88 368	45.60 366	46.56 368	47.04 371	43.89 368	49.19 371	49.91 366	47.25 367	43.00 362	49.19 371	40.14 367	38.38 368	49.01 371	51.31 371	43.98 361	42.43 371	43.31 368	38.64 368	49.42 371	42.83 371	28.65 366	20.44 362	23.41 364	19.88 355

MEDIAN_ROB	44.95 371	47.36 370	44.12 370	48.52 368	49.78 370	48.21 367	49.25 369	49.72 372	46.35 370	52.53 372	53.59 367	50.59 368	45.49 364	49.36 372	43.27 369	41.36 370	51.85 372	54.40 372	47.03 364	45.93 372	45.78 369	40.06 369	52.67 373	45.67 373	31.00 367	26.54 365	25.33 365	27.95 362

GS-Stereo																							0.08 17	0.10 24	0.18 22	0.16 13	0.25 29	0.16 25

FADE			4.82 355	1.74 310				6.39 358		9.69 364			11.63 346	3.16 341	2.41 338	3.75 348	13.11 359	6.09 357		15.33 364	14.18 362	10.90 361	1.70 326	3.54 358	3.84 345		6.83 355	24.35 358

Low-res two-view benchmark