Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLSM3	0.03 1	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.24 5	0.03 20	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.13 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 6	0.00 1

BridgeDepth	0.06 2	0.05 23	0.01 11	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.51 16	0.40 17	0.01 1	0.01 17	0.13 25	0.02 13	0.22 38	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 2	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.01 42	0.47 15	0.33 12	0.03 20	0.01 17	0.11 21	0.01 6	0.11 20	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.11 35	0.00 1

AIO-test2	0.06 2	0.09 43	0.01 11	0.00 1	0.09 67	0.04 103	0.01 70	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 34	0.00 1	0.45 13	0.25 6	0.02 11	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.05 5	0.06 19	0.00 1	0.16 147	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 2	0.04 13	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.10 13	0.01 6	0.00 1	0.31 7	0.33 12	0.02 11	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 16	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 16	0.18 103

ProNet	0.06 2	0.03 2	0.08 38	0.01 13	0.00 1	0.12 139	0.27 201	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 120	0.43 12	0.28 7	0.02 11	0.00 1	0.09 18	0.00 1	0.05 5	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 7	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 14	0.02 79	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 24	0.00 1	0.38 11	0.30 10	0.03 20	0.00 1	0.15 27	0.07 46	0.05 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.06 69	0.38 62	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.07 7	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 14	0.03 94	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	0.55 17	0.45 19	0.04 29	0.00 1	0.18 31	0.06 40	0.07 10	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 18	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 9	0.06 30	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.00 1	0.80 29	0.60 36	0.02 11	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.08 11	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

CoSv	0.08 9	0.11 51	0.21 52	0.01 13	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.66 22	0.62 39	0.03 20	0.06 37	0.08 16	0.02 13	0.03 1	0.12 26	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.00 1	0.08 28	0.00 1

AIO-test1	0.08 9	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 58	0.05 110	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 23	0.55 30	0.02 11	0.00 1	0.11 21	0.19 90	0.12 22	0.15 29	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.01 20	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 12	0.05 23	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 44	0.00 1	0.75 24	0.56 31	0.03 20	0.04 27	0.17 30	0.03 20	0.10 16	0.31 36	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

TDLM	0.09 12	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 21	0.00 1	0.01 70	0.19 84	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.48 123	0.01 6	0.01 42	0.26 3	0.22 3	0.08 53	0.06 37	0.01 1	0.00 1	0.10 16	0.10 22	0.01 66	0.01 18	0.00 1	0.01 20	0.30 61	0.39 124

RSM++	0.10 14	0.05 23	0.36 110	0.02 27	0.01 14	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.00 1	0.77 26	0.52 28	0.02 11	0.04 27	0.10 20	0.03 20	0.20 33	0.16 30	0.00 1	0.03 44	0.01 15	0.00 1	0.11 35	0.00 1

RSM	0.10 14	0.05 23	0.36 110	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 44	0.00 1	0.60 19	0.49 25	0.01 1	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.20 33	0.03 10	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 18	0.00 1

StereoVision	0.11 16	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 34	0.00 1	0.02 104	0.04 53	0.03 27	0.03 87	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.03 92	0.99 37	0.75 50	0.05 35	0.01 17	0.29 41	0.03 20	0.15 28	0.07 20	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 23	0.00 1

NLCSM	0.13 17	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 195	0.00 1	0.45 157	0.10 13	1.89 241	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 84	0.18 42	0.05 44	0.01 42	0.85 32	0.48 23	0.05 35	0.06 37	0.33 43	0.02 13	0.20 33	0.84 74	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.05 61	0.02 11	0.00 1

LG-Stereo	0.13 17	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 139	0.00 1	0.02 29	0.04 38	0.00 1	0.55 164	0.43 115	0.00 1	0.00 1	0.78 28	0.59 34	0.02 11	0.06 37	0.45 51	0.04 28	0.14 26	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 21	0.02 79	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.00 1	0.76 25	0.59 34	0.07 48	0.05 32	0.18 31	0.28 127	0.29 45	0.53 56	0.01 66	0.01 18	0.08 76	0.20 105	0.04 16	0.00 1

MoCha-V2	0.13 17	0.06 30	0.31 74	0.01 13	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.18 108	0.00 1	0.84 30	0.47 22	0.07 48	0.00 1	0.09 18	0.15 75	0.26 40	0.49 50	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.08 78	0.02 11	0.00 1

MatchStereo	0.14 22	0.08 41	0.32 77	0.02 27	0.07 58	0.01 47	0.00 1	0.03 42	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 81	0.01 42	1.22 46	0.72 48	0.06 43	0.11 61	0.02 2	0.05 34	0.19 31	0.48 47	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 56	0.02 11	0.01 43

BridgeDepth_RVC	0.14 22	0.11 51	0.27 64	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 104	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 71	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 44	0.06 40	0.03 1	0.12 26	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 61	0.07 25	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.14 22	0.06 30	0.30 72	0.02 27	0.01 14	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.06 54	0.00 1	0.77 26	0.57 32	0.02 11	0.05 32	0.19 33	0.26 119	0.16 30	0.39 42	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 68	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.14 22	0.04 13	0.36 110	0.01 13	0.03 34	0.13 148	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	0.61 20	0.42 18	0.04 29	0.07 47	1.51 105	0.06 40	0.12 22	0.04 13	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.02 46	0.12 39	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 22	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.24 116	0.00 1	0.08 9	0.02 18	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 20	0.02 23	0.05 12	0.04 28	0.31 49	0.34 39	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 18	0.00 1

WQFJX1	0.16 27	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 209	0.00 1	0.70 184	0.10 13	2.18 245	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 27	0.11 51	0.35 99	0.01 13	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.05 44	0.00 1	1.10 43	0.96 67	0.05 35	0.11 61	0.20 34	0.07 46	0.45 58	0.11 24	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 39	0.10 87

GEAStereo	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GSStereo	0.16 27	0.11 51	0.35 99	0.02 27	0.02 21	0.18 178	0.01 70	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.05 100	0.20 61	0.03 24	0.00 1	0.84 30	0.66 42	0.07 48	0.07 47	0.37 47	0.12 65	0.41 54	0.35 40	0.00 1	0.01 18	0.17 114	0.05 61	0.10 32	0.00 1

gasm-f	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GASTEREO	0.18 32	0.07 37	0.35 99	0.03 41	0.01 14	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.05 40	0.70 45	0.07 48	0.07 47	0.11 21	0.21 101	0.08 11	0.44 46	0.10 159	0.03 44	0.02 32	0.75 153	0.15 44	0.00 1

MSCF	0.18 32	0.07 37	0.35 99	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.01 38	0.71 46	0.07 48	0.06 37	0.11 21	0.23 108	0.09 13	0.51 55	0.09 153	0.03 44	0.02 32	0.76 154	0.11 35	0.00 1

GIP-stereo	0.18 32	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 34	0.16 163	0.02 104	0.06 61	0.03 27	0.00 1	0.26 134	0.31 89	0.05 44	0.01 42	1.03 39	0.57 32	0.06 43	0.01 17	0.26 40	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 147	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 48	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 32	0.03 2	0.05 30	0.02 27	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.07 106	0.18 42	0.03 24	0.01 42	0.89 33	0.54 29	0.04 29	0.08 53	0.50 54	0.02 13	0.15 28	0.67 65	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.01 20	1.27 88	0.00 1

AASNet	0.18 32	0.44 132	0.26 63	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 163	0.03 42	0.05 49	0.26 117	0.00 1	0.16 30	0.03 24	0.01 42	1.06 41	0.60 36	0.08 53	0.03 25	0.08 16	0.16 79	0.24 39	0.64 63	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 62	0.03 60

CroCo-Stereo	0.18 32	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 18	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 29	0.03 25	0.65 64	0.04 28	0.32 50	0.73 68	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 28	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.18 32	0.04 13	0.33 86	0.02 27	0.00 1	0.12 139	0.12 178	0.94 133	0.01 6	0.70 153	0.00 1	0.17 34	0.00 1	0.01 42	0.57 18	0.46 20	0.03 20	0.00 1	0.06 14	0.21 101	0.14 26	0.50 51	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 58	0.00 1

WQFJX	0.19 39	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.99 216	0.00 1	1.24 204	0.12 22	2.20 246	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 1	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 39	0.25 87	0.07 33	0.01 13	0.01 14	0.16 163	0.00 1	0.01 12	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.01 42	0.98 36	1.10 81	0.06 43	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 46	0.30 34	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 59	0.29 59	0.00 1

delet	0.19 39	0.07 37	0.25 61	0.06 67	0.04 44	0.02 79	0.02 104	0.01 12	0.04 38	0.34 124	0.00 1	0.10 13	0.03 24	0.02 72	1.36 53	0.46 20	0.16 73	0.05 32	0.13 25	0.05 34	0.13 24	0.18 31	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

WQFJA1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 211	0.00 1	1.19 201	0.13 24	2.47 251	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

NLMM1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 226	0.00 1	0.55 164	0.11 20	2.40 247	0.00 1	0.32 8	0.39 15	0.01 1	0.00 1	0.06 14	0.05 34	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.05 61	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 42	0.14 58	0.04 29	0.01 13	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.67 181	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.27 49	0.71 46	0.03 20	0.16 80	1.04 82	0.05 34	0.27 41	0.40 44	0.00 1	0.01 18	0.04 56	0.00 1	0.09 31	0.00 1

U	0.20 42	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 20	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 23	0.02 57

NLMM	0.21 46	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 211	0.00 1	1.19 201	0.13 24	2.48 252	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 46	0.15 62	0.61 164	0.42 182	0.06 56	0.06 115	0.01 70	1.53 153	0.05 49	0.08 97	0.04 95	0.62 144	0.04 34	0.03 92	0.46 14	0.32 11	0.14 67	0.09 56	0.05 12	0.01 6	0.19 31	0.07 20	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 66	0.08 79

NLSM1	0.22 48	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 12	1.11 223	0.00 1	1.22 203	0.13 24	2.41 249	0.00 1	0.33 9	0.35 14	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.05 34	0.05 5	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.22 48	0.10 46	0.23 58	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 24	0.01 6	0.00 1	1.13 44	0.76 51	0.05 35	0.15 76	0.80 71	0.01 6	0.71 80	0.74 70	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 72	0.01 43

iRaftStereo_RVC	0.22 48	0.19 70	0.35 99	0.22 105	0.11 76	0.01 47	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.10 79	0.03 92	1.13 44	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 47	0.11 62	0.95 94	0.62 62	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 35	0.03 60

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 58	0.01 13	0.05 49	0.12 139	0.01 70	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	1.06 41	0.66 42	0.08 53	0.12 65	0.20 34	0.02 13	0.43 56	0.42 45	0.00 1	0.02 35	0.01 15	0.02 46	2.26 113	0.06 75

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 70	0.03 42	0.04 38	0.96 169	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 43	0.06 37	0.21 36	0.02 13	0.60 71	0.71 67	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 32	0.01 43

AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 110	0.04 51	0.03 34	0.10 126	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 35	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 51	0.12 170	0.04 55	0.01 15	0.21 106	0.29 59	0.00 1

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 71	0.06 67	0.19 110	0.00 1	0.23 198	0.03 42	0.17 112	0.35 128	0.01 84	0.07 8	0.04 34	0.01 42	1.37 54	0.48 23	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 81	0.10 16	0.25 33	0.03 112	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 82	0.89 153

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 110	0.24 115	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.00 1	0.28 138	0.19 55	0.15 92	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 41	0.18 84	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 15	0.01 20	1.54 95	0.00 1

DMCA	0.27 55	0.37 123	0.20 50	0.17 93	0.09 67	0.02 79	0.01 70	0.02 29	0.04 38	0.59 145	0.00 1	0.34 99	0.05 44	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 108	0.12 65	0.22 37	0.10 59	0.38 52	0.23 32	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 83	0.15 98

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 92	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.10 170	0.02 29	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 71	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 29	0.18 85	1.71 112	0.04 28	0.56 66	0.92 81	0.14 180	0.01 18	0.13 103	0.03 56	0.13 41	0.01 43

GANet	0.29 57	0.56 156	0.39 122	0.27 130	0.11 76	0.88 224	0.14 184	0.27 94	0.06 57	0.02 83	0.28 138	1.85 191	0.04 34	0.03 92	0.62 21	0.39 15	0.37 121	0.14 75	0.24 39	0.01 6	0.20 33	0.05 16	0.06 142	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 64	0.16 100

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 150	0.01 12	0.03 27	0.22 112	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.05 120	2.24 100	0.62 39	0.24 91	0.12 65	0.35 45	0.07 46	0.30 46	0.11 24	0.04 122	0.08 99	0.03 44	0.04 59	2.84 126	0.02 57

MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 92	0.11 87	0.15 90	0.17 173	0.01 70	0.06 61	0.04 38	1.15 181	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 29	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 46	0.75 74	0.01 43

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 99	0.18 95	0.20 116	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 76	0.61 174	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 99	0.18 95	0.20 116	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 76	0.61 174	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 110	0.06 67	0.13 81	0.01 47	0.03 125	0.06 61	0.06 57	1.25 191	0.00 1	0.20 61	0.02 18	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 114	0.15 95	0.13 41	0.04 64

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 11	0.04 51	0.20 116	0.15 158	0.01 70	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.63 180	0.36 102	0.36 144	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 90	0.59 70	1.07 90	0.04 122	0.04 55	0.27 129	0.02 46	0.20 47	0.09 81

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 116	0.02 18	0.03 41	0.20 116	0.17 173	0.01 70	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.62 177	0.42 113	0.35 139	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 81	0.66 76	1.10 92	0.04 122	0.04 55	0.26 128	0.05 61	0.19 45	0.08 79

AIO_test	0.35 65	0.45 135	0.42 134	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.23 198	0.12 77	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 71	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 43	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 104	1.01 87	0.18 193	0.01 18	0.19 120	0.45 131	0.99 80	0.01 43

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 119	0.07 76	0.18 107	0.00 1	0.01 70	0.07 66	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.03 24	0.05 120	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 111	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 56	0.14 43	0.03 60

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 217	0.03 25	0.11 87	0.12 79	0.11 130	0.00 1	0.09 72	0.11 88	0.02 83	0.99 195	0.31 89	0.30 133	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 11	0.26 101	1.29 97	0.23 108	0.84 89	1.24 100	0.10 159	0.01 18	0.02 32	0.22 107	0.08 28	0.00 1

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 141	0.18 95	0.08 64	0.02 79	0.01 70	0.34 101	0.17 112	0.01 76	0.30 142	0.56 139	0.19 109	0.02 72	2.46 118	1.20 98	0.26 98	0.09 56	1.10 85	0.14 71	0.72 82	0.31 36	0.04 122	0.14 134	0.03 44	0.10 85	0.84 77	0.05 69

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 99	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 70	0.08 70	0.13 97	0.04 90	0.89 190	0.20 61	0.15 92	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 113	0.66 65	0.23 108	0.52 63	3.25 184	0.05 133	0.08 99	0.04 56	0.02 46	0.22 51	0.01 43

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 122	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 104	0.24 93	0.37 147	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.51 173	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 102	0.42 143	0.43 49	0.16 79	1.56 138	2.24 143	0.08 149	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 14	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 115	0.04 44	0.01 47	0.01 70	0.55 122	0.05 49	1.29 193	0.00 1	0.16 30	0.04 34	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 28	0.57 67	0.30 34	0.00 1	0.08 99	0.01 15	0.00 1	3.34 152	0.01 43

HCRNet	0.41 71	0.36 120	0.34 92	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 140	0.02 29	0.02 16	1.46 207	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	2.70 133	0.67 44	0.22 86	0.06 37	0.22 37	0.11 62	0.30 46	0.59 59	0.02 89	0.01 18	0.01 15	0.01 20	3.21 146	0.03 60

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 11	0.22 105	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.03 42	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 81	0.02 18	0.01 42	4.88 243	0.92 65	0.35 114	0.02 23	2.33 132	0.03 20	0.65 74	0.50 51	0.01 66	0.12 122	0.15 111	0.10 85	0.24 55	0.01 43

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 64	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.40 111	0.08 60	0.01 42	4.44 218	1.85 163	0.29 104	0.29 113	0.45 51	0.19 90	1.40 125	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 45	0.23 105

GMStereo	0.44 75	0.93 208	0.07 33	0.25 119	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.14 79	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.30 88	0.01 6	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 98	0.17 82	2.60 144	0.08 53	1.17 108	0.33 38	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 46	2.57 118	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 157	0.21 101	0.26 144	0.01 47	0.02 104	0.08 70	0.08 74	0.39 131	0.00 1	0.27 78	0.03 24	0.24 220	3.08 158	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 42	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 158	0.05 69

HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 157	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 70	0.33 100	0.05 49	0.00 1	0.01 84	0.20 61	0.26 127	0.00 1	2.26 102	2.24 193	0.21 85	0.24 95	2.24 124	0.12 65	1.54 135	1.02 88	0.08 149	0.03 44	0.12 96	0.02 46	0.25 56	0.01 43

plain	0.45 78	0.37 123	0.43 135	0.16 92	0.37 179	0.00 1	0.00 1	0.74 129	0.08 74	0.01 76	0.00 1	0.53 133	0.09 71	0.04 111	2.41 113	1.80 161	0.25 93	0.31 117	0.93 76	0.10 59	1.31 119	1.36 102	0.00 1	0.23 165	0.13 103	0.02 46	0.25 56	0.09 81

RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 38	0.07 94	0.00 1	0.05 4	0.12 82	0.00 1	4.77 237	0.60 36	0.10 57	1.00 227	0.35 45	0.01 6	0.21 37	0.04 13	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 211	1.39 90	0.13 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 86	0.05 56	0.16 91	0.08 119	0.00 1	0.12 77	0.23 135	0.03 87	0.04 95	0.46 120	0.15 92	0.01 42	1.97 84	1.14 89	0.25 93	0.44 145	1.88 114	0.20 98	1.65 139	2.18 137	0.15 183	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 75	0.06 75

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 120	0.44 139	0.07 76	0.18 107	0.01 47	0.00 1	0.07 66	0.11 88	0.01 76	0.01 84	0.38 105	0.09 71	0.03 92	2.00 85	1.58 134	0.22 86	0.50 160	0.75 70	0.06 40	1.09 102	0.94 83	0.00 1	0.19 154	0.08 76	0.26 111	2.83 125	0.39 124

raft+_RVC	0.49 83	0.38 126	0.37 118	0.34 156	0.21 121	0.03 94	0.04 134	2.29 188	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.08 60	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 104	0.09 56	2.37 138	0.24 113	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 67	0.36 122

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 159	0.31 74	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 75	0.18 117	0.04 90	0.54 163	0.47 122	0.42 154	0.02 72	1.77 76	1.93 171	0.27 102	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 154	2.17 135	0.09 153	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 87	0.07 78

test_5	0.54 84	0.60 163	0.22 54	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.01 70	2.77 224	0.04 38	0.00 1	1.10 198	0.44 116	0.45 157	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 28	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 131	0.01 43

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 135	0.34 156	0.22 127	0.11 130	0.02 104	2.05 179	0.07 63	0.00 1	0.01 84	0.23 68	0.09 71	0.03 92	2.07 89	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 142	0.27 125	1.24 116	0.94 83	0.06 142	0.13 129	0.18 117	0.19 102	1.72 98	0.17 102

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 143	0.22 105	0.09 67	0.00 1	0.01 70	1.90 174	0.22 131	0.30 121	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 112	0.19 86	2.65 149	0.08 53	1.43 126	0.55 58	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 129	2.09 109	0.13 96

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 132	0.33 150	0.09 67	0.03 94	0.00 1	0.38 106	0.10 85	1.17 184	0.01 84	0.32 92	0.06 54	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 174	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 60	0.00 1	0.07 80	0.13 103	0.06 69	3.05 133	0.10 87

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 122	0.26 126	0.19 110	0.03 94	0.08 163	0.52 121	0.13 97	1.15 181	0.00 1	0.44 116	0.16 101	0.16 189	2.13 95	1.28 105	0.34 112	0.20 90	1.42 102	0.19 90	0.62 72	0.50 51	0.13 173	0.24 166	0.03 44	0.26 111	3.32 150	0.62 142

CFNet	0.57 90	0.46 139	0.64 172	0.43 183	0.34 173	0.04 103	0.00 1	0.58 124	0.09 82	0.66 151	0.05 100	0.64 145	0.07 57	0.05 120	2.25 101	0.65 41	0.35 114	0.06 37	0.73 67	0.34 134	0.85 91	0.73 68	0.00 1	0.08 99	0.45 151	0.16 97	3.22 147	1.51 175

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 58	0.37 169	0.61 202	0.01 47	0.04 134	0.17 81	0.08 74	0.52 143	0.04 95	0.13 24	0.47 165	0.42 240	2.91 146	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 106	1.22 113	0.54 57	0.02 89	0.06 73	0.21 124	0.67 143	3.48 161	0.39 124

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 119	0.23 111	0.26 144	0.01 47	0.06 150	0.06 61	0.12 94	1.22 190	0.70 184	0.14 29	0.15 92	0.09 161	2.33 110	1.33 111	0.37 121	0.24 95	1.13 87	0.15 75	0.97 96	1.51 108	0.06 142	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 135	0.47 130

IER	0.59 93	0.45 135	0.27 64	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 70	0.42 108	0.11 88	1.09 177	0.07 106	1.35 182	0.04 34	0.20 205	3.17 162	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 63	0.21 200	0.07 80	0.08 76	1.01 166	2.92 128	0.28 112

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 141	0.25 119	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 178	0.06 57	0.00 1	0.12 113	0.44 116	0.46 162	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 159	0.00 1	0.04 55	0.24 127	0.00 1	3.77 180	0.04 64

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 47	0.02 104	1.76 160	0.82 198	0.11 100	0.00 1	0.68 149	0.28 129	0.11 173	2.51 121	1.02 72	0.25 93	0.13 72	0.63 63	0.24 113	1.43 126	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 150	0.42 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 152	0.29 142	0.13 81	0.07 116	0.22 196	0.09 72	0.07 63	0.03 87	0.00 1	0.68 149	0.15 92	0.08 152	2.06 88	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 113	0.18 84	1.12 104	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 122	0.30 116	3.49 162	0.24 108

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 212	0.61 164	0.26 126	0.16 91	0.01 47	0.02 104	0.06 61	0.15 103	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.15 92	0.01 42	5.46 259	0.88 58	0.30 107	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 117	1.76 118	0.03 112	0.14 134	0.29 130	0.26 111	1.72 98	0.25 110

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 110	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 70	2.25 187	0.18 117	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.04 34	0.21 210	1.68 70	1.32 108	0.05 35	0.12 65	2.34 133	0.39 142	1.51 132	2.98 174	0.00 1	0.08 99	0.43 150	0.01 20	1.44 93	0.31 115

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 179	0.37 169	0.21 121	0.04 103	0.00 1	2.53 209	0.14 101	0.01 76	0.00 1	0.10 13	0.04 34	0.02 72	2.50 120	1.45 123	0.32 110	0.36 131	1.92 115	0.17 81	1.38 123	0.99 86	0.00 1	0.18 151	0.53 155	0.73 151	0.73 73	1.01 163

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 153	0.41 181	0.28 149	0.10 126	0.05 140	0.94 133	0.14 101	1.07 176	0.09 111	0.48 123	0.34 138	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 114	0.21 91	0.99 78	0.02 13	1.15 107	1.53 109	0.10 159	0.34 209	0.22 126	0.30 116	3.55 164	0.73 146

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 61	0.15 91	0.03 34	0.00 1	0.00 1	2.49 205	0.08 74	0.08 97	0.00 1	0.74 157	0.39 150	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 123	0.18 84	0.84 89	2.50 154	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 152	0.04 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 99	0.17 93	0.16 91	0.01 47	0.01 70	1.78 162	0.20 123	0.14 105	0.16 122	0.41 112	0.17 106	0.02 72	2.91 146	1.69 152	0.26 98	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 135	2.66 163	0.01 66	0.06 73	0.16 112	2.28 199	0.22 51	0.33 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 160	0.37 169	0.27 146	0.03 94	0.02 104	0.96 135	0.11 88	1.34 198	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 98	0.11 61	3.40 174	0.24 113	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 154	0.38 141	0.22 107	3.31 149	0.15 98

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 129	0.43 135	0.31 147	0.58 200	0.15 158	0.44 209	0.29 97	1.57 243	1.31 195	0.35 146	0.55 136	0.13 83	0.11 173	2.54 123	1.10 81	0.51 136	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 195	0.14 134	0.11 92	0.06 69	2.59 121	0.52 133

YMNet	0.66 105	0.39 127	0.02 18	0.20 100	0.25 135	0.34 196	2.55 262	0.36 104	0.06 57	1.11 178	0.00 1	0.39 108	2.89 255	0.01 42	2.52 122	2.02 178	0.52 137	0.46 148	0.50 54	0.21 101	0.27 41	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 133	0.05 61	0.62 69	0.39 124

ADLNet	0.67 106	0.96 214	0.10 41	0.21 101	0.23 129	0.08 119	0.01 70	1.26 143	0.09 82	0.32 122	0.06 103	2.28 199	0.08 60	0.18 198	3.28 173	1.03 73	0.35 114	0.11 61	0.54 58	0.18 84	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 176	0.68 145	3.16 142	0.28 112

FSD	0.69 107	0.62 171	0.19 49	0.05 56	0.25 135	0.01 47	0.01 70	0.30 99	0.25 136	0.55 144	0.14 119	1.67 190	0.50 171	0.04 111	2.03 87	2.10 183	0.92 187	0.50 160	1.33 99	0.40 143	2.10 155	2.22 140	0.24 211	0.14 134	0.40 144	0.10 85	0.52 65	0.96 158

anonymousdsp2	0.70 108	0.27 92	0.28 68	0.23 111	0.07 58	0.02 79	0.02 104	1.36 146	0.08 74	0.02 83	0.59 170	0.29 84	0.16 101	0.08 152	1.51 59	1.55 132	0.25 93	0.32 119	3.52 177	0.55 176	1.55 137	3.00 177	0.02 89	0.07 80	0.13 103	0.15 95	2.70 122	0.01 43

RALCasStereoNet	0.70 108	0.30 104	0.84 192	0.37 169	0.28 149	0.05 110	0.12 178	2.12 184	0.13 97	1.03 173	0.04 95	0.50 126	0.15 92	0.03 92	2.37 111	1.67 148	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 71	1.21 110	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 136	1.39 175	0.78 75	1.25 168

ARAFT	0.70 108	0.19 70	0.28 68	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 70	0.16 80	0.08 74	1.30 194	0.00 1	0.38 105	0.03 24	0.10 170	3.41 180	1.87 164	0.29 104	0.27 110	2.54 141	0.05 34	1.83 148	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 148	0.02 46	3.41 154	0.12 94

DSFCA	0.70 108	0.43 130	0.51 149	0.29 142	0.58 200	0.04 103	0.59 214	0.22 88	0.54 168	0.49 139	0.56 166	0.33 95	0.08 60	0.04 111	2.86 142	1.28 105	0.67 157	0.73 193	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 200	0.24 166	0.54 156	0.82 157	2.81 124	0.47 130

DispViT+	0.73 112	0.33 113	0.43 135	0.10 84	0.29 152	0.00 1	0.03 125	0.10 74	0.15 103	1.39 204	0.05 100	0.19 55	0.04 34	0.06 133	1.94 83	1.65 142	0.24 91	0.27 110	1.35 100	0.13 68	1.08 101	1.85 119	0.09 153	0.08 99	0.67 170	1.79 187	3.78 181	1.60 179

coex_refinement	0.73 112	1.07 223	0.51 149	0.24 115	0.70 210	0.01 47	0.13 182	0.27 94	1.06 222	0.11 100	1.07 197	0.80 160	0.17 106	0.14 186	2.80 137	0.90 61	0.47 130	0.12 65	2.36 136	0.49 168	0.67 79	0.61 61	0.14 180	0.10 114	0.64 165	0.62 142	3.08 135	0.49 132

CASnet	0.75 114	0.51 145	0.49 148	0.23 111	0.29 152	0.00 1	0.00 1	0.50 117	0.18 117	0.06 93	0.06 103	0.54 134	0.36 144	0.01 42	2.44 115	1.35 112	0.50 133	0.41 141	2.34 133	0.25 117	3.65 202	2.36 147	0.02 89	0.14 134	1.63 208	0.05 61	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 115	0.44 132	0.48 144	0.22 105	0.24 133	0.00 1	0.00 1	2.40 193	0.19 120	0.15 108	0.04 95	0.27 78	0.14 89	0.02 72	2.55 124	1.82 162	0.46 128	0.24 95	2.26 129	0.30 131	2.66 175	1.47 104	0.05 133	0.08 99	0.05 63	0.07 75	3.59 165	0.32 117

S2M2_L	0.78 116	0.14 58	1.69 241	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 70	0.23 91	0.31 143	2.17 228	0.00 1	0.42 113	0.14 89	0.00 1	2.15 97	2.06 181	0.38 125	0.48 153	1.19 92	0.22 106	2.27 157	1.92 121	0.05 133	0.08 99	0.09 85	0.71 150	3.67 168	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.79 117	0.21 76	0.34 92	0.21 101	0.19 110	0.03 94	0.14 184	0.21 87	0.63 180	1.19 187	0.16 122	0.33 95	0.78 208	0.13 182	2.72 134	1.66 145	0.85 182	0.71 191	1.12 86	0.46 161	2.41 168	2.37 148	0.03 112	0.08 99	0.11 92	0.69 146	1.69 97	1.95 186

DISCO	0.79 117	0.95 212	0.31 74	0.06 67	0.33 170	0.51 209	0.44 209	0.23 91	0.32 144	1.75 215	0.59 170	0.38 105	0.29 131	0.04 111	2.98 154	1.36 113	0.96 193	0.29 113	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 159	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 123	0.31 115

TestStereo1	0.81 119	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 70	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 180	0.12 176	4.26 208	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 172	3.75 177	0.05 69

SA-5K	0.81 119	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 70	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 180	0.12 176	4.26 208	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 172	3.75 177	0.05 69

4D-IteraStereo	0.83 121	0.30 104	1.14 209	0.28 135	0.31 160	0.01 47	0.02 104	2.15 186	0.11 88	0.00 1	0.20 130	0.25 72	0.22 115	0.16 189	2.28 103	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 155	0.41 149	2.82 178	2.87 166	0.02 89	0.21 163	0.08 76	0.22 107	3.10 137	0.35 121

NVstereo2D	0.83 121	0.43 130	0.07 33	0.23 111	0.36 177	0.41 200	0.08 163	1.61 155	0.59 178	0.84 161	1.11 199	0.36 102	0.21 113	0.07 139	5.88 268	2.16 189	0.62 149	0.45 147	1.50 104	0.19 90	1.20 109	0.94 83	0.02 89	0.32 203	1.30 195	0.24 110	0.95 78	0.24 108

AACVNet	0.85 123	0.56 156	0.35 99	0.58 198	0.67 206	0.09 123	0.01 70	0.35 103	0.19 120	0.17 109	0.15 120	0.45 119	0.24 122	0.19 200	2.81 139	1.91 169	0.48 132	0.38 134	1.44 103	0.23 108	1.44 128	1.22 99	0.33 224	0.08 99	0.50 154	1.57 179	4.09 203	2.39 198

TESTraft	0.86 124	0.88 204	0.32 77	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 152	0.06 57	0.69 152	0.00 1	0.33 95	0.64 189	0.20 205	4.51 222	1.67 148	0.18 78	0.16 80	2.63 147	0.25 117	1.10 103	2.24 143	0.07 147	0.08 99	0.10 88	1.62 181	3.71 173	0.04 64

IPLGR_C	0.86 124	0.20 74	0.61 164	0.28 135	0.21 121	0.00 1	0.22 196	0.18 82	0.47 160	0.07 94	0.12 113	1.18 177	0.08 60	0.20 205	4.59 227	1.50 128	0.65 154	0.26 101	2.00 118	0.19 90	2.34 163	2.95 171	0.05 133	0.27 183	0.60 162	0.07 75	3.82 184	0.11 90

raftrobust	0.86 124	0.40 128	0.77 186	0.40 176	0.31 160	0.01 47	0.04 134	2.51 207	0.13 97	0.51 140	0.00 1	0.51 127	0.24 122	0.09 161	2.98 154	2.12 185	0.22 86	0.31 117	4.90 196	0.11 62	1.68 144	2.15 133	0.16 187	0.15 139	0.78 173	0.40 127	0.97 79	0.36 122

CFNet_pseudo	0.86 124	0.52 150	0.57 153	0.44 185	0.52 197	0.05 110	0.02 104	0.60 125	0.10 85	0.93 166	0.12 113	0.71 153	0.30 133	0.51 243	4.66 232	1.68 150	0.33 111	0.32 119	2.61 145	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 250	0.13 129	0.49 153	0.50 137	2.17 111	1.63 181

CFNet_RVC	0.86 124	0.59 161	0.74 183	0.33 150	0.32 165	0.11 130	0.02 104	0.11 75	0.17 112	0.87 164	0.74 187	0.57 142	0.16 101	0.08 152	3.11 159	1.19 97	0.50 133	0.34 128	1.28 96	0.15 75	1.68 144	1.48 107	0.02 89	0.25 171	0.86 175	1.89 191	3.64 167	2.13 192

CIPLG	0.87 129	0.19 70	0.67 177	0.27 130	0.21 121	0.00 1	0.20 192	0.19 84	0.50 165	0.07 94	0.12 113	1.16 176	0.08 60	0.21 210	4.78 238	1.50 128	0.68 161	0.22 92	1.92 115	0.18 84	2.28 158	2.98 174	0.04 122	0.27 183	0.66 167	0.09 82	3.80 182	0.12 94

ACRE	0.87 129	0.21 76	0.64 172	0.28 135	0.20 116	0.00 1	0.20 192	0.18 82	0.48 163	0.08 97	0.15 120	1.22 178	0.08 60	0.23 219	4.70 235	1.49 126	0.67 157	0.25 100	1.97 117	0.18 84	2.33 162	2.98 174	0.05 133	0.26 175	0.67 170	0.07 75	3.81 183	0.11 90

GMOStereo	0.91 131	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

error version	0.91 131	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-v	0.91 131	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-2	0.91 131	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

RALAANet	0.92 135	0.35 117	0.48 144	0.36 167	0.24 133	0.18 178	0.02 104	1.89 172	0.19 120	0.51 140	0.01 84	0.26 75	0.25 124	0.06 133	2.32 108	1.73 155	0.35 114	0.69 185	3.14 160	0.55 176	2.51 172	2.39 149	0.01 66	0.26 175	0.37 140	1.12 170	4.01 199	0.53 135

DLCB_ROB	0.92 135	0.72 186	0.64 172	0.43 183	0.42 185	0.14 149	0.18 190	0.43 111	0.28 139	0.85 162	0.53 161	1.12 172	0.72 199	0.07 139	2.16 98	1.12 85	0.88 183	0.26 101	0.69 66	0.20 98	1.35 120	1.53 109	0.49 243	0.28 194	4.11 261	2.41 202	2.04 107	0.78 148

dd	0.93 137	0.46 139	0.32 77	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 176	0.46 115	0.06 57	0.11 100	0.01 84	1.91 192	0.06 54	0.16 189	4.29 211	0.96 67	0.81 178	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 66	0.15 183	0.26 175	0.07 71	0.09 82	3.26 148	1.96 187

SA	0.95 138	0.82 195	0.44 139	0.21 101	0.23 129	0.01 47	0.00 1	2.73 222	0.12 94	0.02 83	0.00 1	0.39 108	0.39 150	0.36 234	2.49 119	1.61 137	0.31 108	0.47 152	3.23 167	0.20 98	1.23 114	3.19 181	0.01 66	0.18 151	0.41 146	1.70 183	4.81 227	0.10 87

LMCR-Stereo	0.97 139	0.53 152	0.59 157	0.28 135	0.25 135	0.07 116	0.02 104	1.39 147	0.28 139	0.34 124	0.12 113	0.74 157	0.15 92	0.12 176	3.20 163	1.88 167	1.07 206	0.36 131	5.87 207	1.71 242	2.10 155	2.39 149	0.02 89	0.33 207	0.35 138	0.38 125	1.44 93	0.34 120

HSM	0.97 139	0.30 104	0.87 194	0.54 194	0.46 188	0.00 1	0.01 70	2.93 232	0.30 142	0.13 104	0.56 166	0.65 146	0.13 83	0.05 120	2.97 152	1.08 78	0.66 155	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 146	2.03 129	0.04 122	0.33 207	0.38 141	0.81 156	4.16 207	1.10 164

trnet	0.99 141	0.29 99	0.72 182	0.22 105	0.13 81	0.01 47	0.02 104	2.55 212	0.37 147	0.62 148	0.48 160	0.70 152	0.59 182	0.04 111	2.80 137	3.02 225	0.66 155	0.57 170	2.14 121	0.60 183	2.82 178	2.17 135	0.03 112	0.09 112	1.26 190	0.51 138	2.42 116	0.91 155

CREStereo++_RVC	0.99 141	0.21 76	1.16 213	0.28 135	0.36 177	0.01 47	0.05 140	2.06 182	0.27 138	0.62 148	0.08 109	0.46 120	0.14 89	0.05 120	2.55 124	2.70 212	0.74 170	0.50 160	2.59 143	0.24 113	2.97 184	2.20 138	0.09 153	0.10 114	0.96 177	0.43 130	4.10 205	0.79 149
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 141	0.82 195	0.34 92	0.18 95	0.43 186	0.03 94	1.10 232	1.20 141	2.50 262	2.06 224	0.11 112	0.69 151	0.07 57	0.54 244	3.65 192	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 110	0.15 75	0.73 83	0.92 81	0.08 149	0.18 151	0.11 92	3.29 217	2.58 120	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 144	0.60 163	0.96 200	0.38 174	0.75 213	0.01 47	0.03 125	2.33 191	1.18 229	0.78 156	0.00 1	0.94 163	0.09 71	0.45 241	2.41 113	1.18 95	0.62 149	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 106	0.85 76	0.00 1	0.58 236	1.06 182	1.42 177	3.75 177	1.44 172

CREStereo	1.03 145	0.31 108	0.74 183	0.24 115	0.16 91	0.01 47	0.04 134	2.66 219	0.55 171	0.63 150	0.56 166	0.71 153	0.59 182	0.05 120	2.97 152	3.31 239	0.60 146	0.43 144	2.12 120	0.57 178	3.00 187	2.30 146	0.06 142	0.12 122	1.18 188	0.53 140	2.42 116	0.88 150
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
PDISCO_ROB	1.03 145	0.55 154	0.06 32	0.67 202	0.28 149	0.00 1	0.21 194	0.71 127	0.49 164	1.28 192	0.99 195	0.25 72	0.32 135	0.19 200	3.02 157	2.03 180	0.69 162	1.42 250	2.26 129	0.58 180	2.32 160	3.22 183	0.14 180	0.27 183	1.36 201	0.37 124	3.84 187	0.23 105

STTStereo	1.06 147	0.85 201	0.57 153	0.36 167	0.29 152	0.08 119	0.64 217	0.43 111	1.56 242	1.40 205	0.26 134	1.95 194	0.07 57	0.29 227	4.26 208	1.06 75	0.25 93	0.23 94	1.16 88	0.14 71	1.46 130	0.84 74	0.12 170	0.10 114	0.07 71	1.81 188	3.51 163	4.84 222

iResNet_ROB	1.07 148	0.65 177	0.30 72	0.45 187	0.30 158	0.01 47	0.02 104	3.10 239	0.12 94	1.34 198	0.00 1	0.66 147	0.35 139	0.04 111	4.37 215	1.65 142	0.54 142	0.49 156	5.83 206	0.29 128	1.30 118	0.87 78	0.20 198	0.26 175	0.16 112	0.84 159	3.74 174	1.12 165

LoS_RVC	1.09 149	1.51 239	0.60 160	0.05 56	0.49 189	0.01 47	0.08 163	0.22 88	0.74 189	1.72 211	0.23 132	0.56 139	0.63 187	0.12 176	3.15 160	2.90 217	0.69 162	1.79 266	3.27 171	0.50 169	4.03 215	3.48 188	0.21 200	0.07 80	0.33 133	0.47 134	0.70 70	0.96 158

tt_ll	1.09 149	1.51 239	0.60 160	0.05 56	0.49 189	0.01 47	0.08 163	0.22 88	0.74 189	1.72 211	0.23 132	0.56 139	0.63 187	0.12 176	3.15 160	2.90 217	0.69 162	1.79 266	3.27 171	0.50 169	4.03 215	3.48 188	0.21 200	0.07 80	0.33 133	0.47 134	0.70 70	0.96 158

AF-Net	1.11 151	0.51 145	0.87 194	0.34 156	0.78 215	0.89 226	1.87 249	2.40 193	1.15 226	0.48 137	0.68 182	3.66 211	0.16 101	0.27 225	2.44 115	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 133	0.08 99	0.66 167	0.45 131	3.47 159	2.34 196

Nwc_Net	1.11 151	0.51 145	0.87 194	0.34 156	0.78 215	0.89 226	1.87 249	2.40 193	1.15 226	0.48 137	0.68 182	3.66 211	0.16 101	0.27 225	2.44 115	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 133	0.08 99	0.66 167	0.45 131	3.47 159	2.34 196

IPLG	1.12 153	0.36 120	0.65 176	0.29 142	0.23 129	0.00 1	0.05 140	2.30 189	0.29 141	0.39 131	0.29 140	0.27 78	0.72 199	0.24 220	5.68 263	1.79 160	1.05 203	0.84 209	2.78 151	0.41 149	0.98 97	4.31 221	0.02 89	0.25 171	0.46 152	1.49 178	3.86 188	0.11 90

castereo++	1.13 154	0.49 142	0.33 86	0.05 56	0.21 121	0.23 192	0.00 1	0.42 108	0.44 157	0.20 110	0.17 124	1.13 175	0.41 152	0.07 139	2.01 86	2.66 209	1.01 199	0.52 163	2.80 154	0.52 172	4.60 228	4.06 209	0.30 216	0.15 139	0.98 179	1.06 167	3.70 172	1.89 183

UCFNet_RVC	1.13 154	2.65 266	0.57 153	0.57 196	0.74 212	0.19 184	0.01 70	0.28 96	0.22 131	0.95 167	0.39 148	2.41 202	0.89 221	0.06 133	2.99 156	1.18 95	0.50 133	0.49 156	2.19 122	0.44 158	1.50 131	1.54 112	1.06 272	0.19 154	1.43 204	1.73 185	1.86 106	3.39 210

APVNet	1.14 156	1.04 219	0.20 50	0.33 150	0.37 179	0.21 188	0.36 206	0.34 101	0.39 153	0.95 167	0.44 155	0.71 153	0.15 92	0.15 187	3.51 184	2.84 215	1.63 236	0.93 220	4.54 191	0.69 190	1.89 150	4.06 209	0.02 89	0.53 232	0.10 88	0.38 125	3.20 145	0.95 156

castereo	1.20 157	0.33 113	0.83 191	0.07 76	0.25 135	0.19 184	0.01 70	0.36 104	0.52 166	0.14 105	0.19 129	1.09 169	0.49 169	0.04 111	2.66 131	2.91 219	1.04 201	0.60 176	4.65 193	0.52 172	4.93 246	4.40 223	0.11 166	0.15 139	1.13 184	2.05 193	1.19 83	1.47 173

CES	1.20 157	0.24 86	0.35 99	0.13 89	0.18 107	0.05 110	0.08 163	5.35 286	0.78 195	0.43 136	0.31 143	0.83 162	0.86 220	0.16 189	3.20 163	3.22 235	1.12 210	1.06 232	1.51 105	1.05 210	4.23 219	3.19 181	0.08 149	0.09 112	0.19 120	0.34 123	1.07 81	2.23 195

raft_robust	1.21 159	0.70 182	0.61 164	0.27 130	0.19 110	0.00 1	0.00 1	3.05 237	0.22 131	1.18 185	0.03 94	0.34 99	0.69 194	0.07 139	2.94 151	1.76 158	0.57 144	0.63 182	4.95 197	0.19 90	2.98 186	4.81 234	0.01 66	0.19 154	0.97 178	1.39 175	2.87 127	0.98 162

Sa-1000	1.25 160	0.27 92	0.51 149	0.28 135	0.23 129	0.00 1	0.00 1	2.78 225	0.10 85	0.01 76	0.01 84	0.34 99	0.50 171	0.59 252	4.62 230	1.70 154	0.69 162	0.83 208	4.47 189	0.43 155	1.38 123	4.54 230	0.01 66	0.24 166	2.01 219	1.81 188	5.02 236	0.39 124

EGLCR-Stereo	1.26 161	0.21 76	1.76 245	0.07 76	0.25 135	0.08 119	0.02 104	0.49 116	0.55 171	0.11 100	0.45 157	0.58 143	0.67 192	0.03 92	2.32 108	2.67 211	0.93 190	1.20 242	4.21 187	0.19 90	4.10 218	4.78 233	0.05 133	0.13 129	0.64 165	0.67 143	6.56 262	0.32 117

iResNetv2_ROB	1.26 161	0.75 188	0.32 77	1.29 226	0.33 170	0.02 79	0.02 104	3.19 243	0.20 123	2.00 223	0.29 140	2.24 197	0.41 152	0.06 133	3.64 191	1.45 123	0.75 171	0.13 72	5.77 204	0.43 155	2.86 180	1.71 116	0.16 187	0.37 214	0.38 141	0.47 134	4.08 202	0.72 145

PMTNet	1.28 163	0.58 159	0.96 200	0.28 135	0.22 127	0.01 47	0.16 186	0.50 117	0.57 175	0.72 155	0.35 146	0.54 134	0.48 167	0.09 161	3.27 172	3.32 240	0.72 168	0.39 136	6.17 208	0.35 136	3.67 204	2.41 153	0.09 153	0.12 122	3.12 250	1.00 165	1.23 85	3.32 208

RP	1.29 164	1.06 222	2.32 257	0.84 209	1.16 228	0.39 199	1.53 241	1.89 172	1.68 246	0.29 120	2.21 224	2.25 198	0.13 83	0.40 237	3.31 176	1.07 76	0.61 147	0.05 32	1.61 109	0.40 143	0.65 74	3.05 178	0.11 166	0.29 196	0.29 130	0.92 161	4.24 209	2.04 189

ICVP	1.32 165	0.22 82	1.47 230	0.40 176	0.35 176	0.44 203	0.10 170	1.27 144	0.65 182	1.74 214	1.26 205	0.66 147	1.37 238	0.24 220	2.88 144	2.65 208	1.33 223	0.99 226	2.36 136	0.91 204	2.59 173	4.11 211	0.10 159	0.36 212	0.57 159	2.21 198	2.92 128	1.59 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 166	0.54 153	0.27 64	0.13 89	0.27 146	0.01 47	0.10 170	1.80 164	1.74 249	0.41 135	0.53 161	0.82 161	0.59 182	0.54 244	4.30 212	2.92 221	1.87 242	1.84 270	1.39 101	0.71 192	4.68 231	6.21 282	0.02 89	0.81 245	0.21 124	0.40 127	3.69 169	0.96 158

test_for_model	1.42 167	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 219	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 308	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 236	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 167	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 219	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 308	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 236	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 167	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 219	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 308	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 236	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAPDPT-zeroshot	1.42 167	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 219	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 308	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 236	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 167	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 219	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 308	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 236	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

AE-Stereo	1.43 172	0.31 108	1.73 243	0.33 150	0.32 165	0.04 103	0.32 204	0.43 111	0.32 144	0.04 90	0.00 1	3.38 209	0.44 156	0.07 139	2.86 142	3.30 238	0.96 193	0.79 199	3.65 179	0.79 198	3.64 201	4.40 223	0.04 122	0.40 216	2.93 246	2.14 195	4.74 225	0.18 103

SACVNet	1.43 172	0.80 191	0.85 193	0.58 198	1.31 237	0.63 216	0.62 216	2.60 215	0.52 166	1.33 197	0.02 93	0.74 157	0.32 135	0.34 233	2.78 136	2.11 184	1.38 225	0.39 136	4.62 192	0.70 191	2.37 165	3.83 195	0.05 133	0.42 222	1.29 194	1.64 182	3.74 174	2.62 201

GES	1.43 172	0.28 94	0.41 132	0.57 196	0.37 179	0.27 195	0.07 155	2.06 182	0.93 209	1.20 189	0.58 169	0.39 108	0.23 121	0.02 72	4.91 244	2.49 203	0.91 185	0.66 184	9.59 249	1.37 229	2.97 184	2.53 158	0.16 187	0.41 217	0.20 122	0.17 101	2.57 118	2.20 194

DN-CSS_ROB	1.45 175	0.52 150	1.11 207	0.81 207	0.69 208	0.00 1	0.03 125	2.86 231	0.35 146	1.50 208	3.76 248	0.73 156	0.36 144	0.07 139	2.89 145	1.44 121	1.08 207	0.79 199	8.61 232	0.23 108	3.25 195	1.97 122	0.02 89	0.66 239	0.10 88	0.52 139	3.12 141	1.56 177

iinet-f	1.47 176	1.20 231	0.32 77	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 170	0.42 108	0.21 130	1.93 219	4.19 252	0.19 55	0.21 113	0.08 152	5.12 251	2.54 205	0.23 89	0.30 116	7.71 223	1.00 207	1.95 152	4.30 220	0.21 200	0.17 149	1.25 189	0.16 97	4.11 206	0.62 142

MIPNet	1.49 177	0.69 181	0.74 183	0.32 149	0.51 191	0.00 1	0.03 125	1.79 163	0.38 149	2.13 227	0.97 192	0.31 89	0.76 206	0.22 217	5.02 248	1.92 170	1.31 219	0.86 210	3.68 182	1.25 223	1.21 110	4.62 231	0.03 112	0.50 228	1.90 215	4.87 247	3.90 190	0.30 114

test-3	1.53 178	1.03 217	1.25 217	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 150	2.79 227	0.17 112	0.35 128	0.44 155	4.06 216	0.35 139	0.03 92	2.84 140	1.63 140	0.37 121	0.57 170	8.86 238	0.46 161	3.20 192	5.38 249	0.02 89	0.27 183	0.61 164	0.95 162	3.95 191	0.88 150

test_1	1.53 178	1.05 220	1.24 216	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 150	2.78 225	0.17 112	0.32 122	0.42 153	4.06 216	0.36 144	0.03 92	2.84 140	1.62 139	0.37 121	0.57 170	8.88 239	0.46 161	3.22 194	5.38 249	0.02 89	0.27 183	0.60 162	0.95 162	3.95 191	0.90 154

AnonymousM	1.53 178	0.20 74	0.39 122	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 70	2.74 223	0.57 175	0.35 128	1.45 207	0.55 136	0.53 176	0.22 217	2.76 135	2.91 219	0.98 197	1.05 229	2.00 118	1.32 228	3.73 206	3.49 190	0.20 198	0.28 194	0.13 103	0.28 114	5.87 251	9.03 259

sAnonymous2	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 104	0.48 206	0.00 1	1.87 170	0.97 214	0.22 112	0.41 149	1.12 172	0.82 213	0.08 152	4.07 203	3.86 254	1.31 219	1.19 240	7.54 220	0.72 193	4.00 209	4.87 238	0.03 112	0.29 196	0.14 108	2.16 196	2.37 114	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 104	0.48 206	0.00 1	1.87 170	0.97 214	0.22 112	0.41 149	1.12 172	0.82 213	0.08 152	4.07 203	3.86 254	1.31 219	1.19 240	7.54 220	0.72 193	4.00 209	4.87 238	0.03 112	0.29 196	0.14 108	2.16 196	2.37 114	2.45 199

PS-NSSS	1.54 181	3.12 275	0.33 86	3.03 256	0.83 219	1.73 245	0.70 218	0.39 107	0.15 103	0.39 131	0.00 1	11.06 269	1.04 229	0.41 239	2.13 95	0.79 53	0.47 130	0.26 101	4.17 186	0.14 71	0.90 93	0.37 41	2.44 285	0.06 73	0.99 180	0.74 152	3.17 143	1.82 182

test_3	1.56 184	1.14 226	1.14 209	0.44 185	0.32 165	0.11 130	0.07 155	2.84 230	0.16 111	0.39 131	0.43 154	4.16 224	0.36 144	0.03 92	2.91 146	1.52 131	0.41 126	0.59 174	8.96 242	0.46 161	3.12 191	5.36 248	0.02 89	0.25 171	0.85 174	1.20 171	3.83 186	0.95 156

TANstereo	1.57 185	1.38 234	0.48 144	0.26 126	0.29 152	0.52 211	0.05 140	0.51 119	0.47 160	0.27 118	0.62 177	0.32 92	0.20 110	1.08 272	3.59 186	2.81 213	0.79 174	1.63 262	8.83 236	3.01 278	3.50 198	2.89 167	3.03 293	0.10 114	0.04 56	0.69 146	4.96 234	0.05 69

XX-TBD	1.57 185	1.38 234	0.48 144	0.26 126	0.29 152	0.52 211	0.05 140	0.51 119	0.47 160	0.27 118	0.62 177	0.32 92	0.20 110	1.08 272	3.59 186	2.81 213	0.79 174	1.63 262	8.83 236	3.01 278	3.50 198	2.89 167	3.03 293	0.10 114	0.04 56	0.69 146	4.96 234	0.05 69

DeepPruner_ROB	1.57 185	0.37 123	0.71 180	0.50 192	0.55 198	0.37 198	1.60 244	1.74 157	0.84 200	1.37 201	2.40 226	0.49 125	0.51 173	0.10 170	5.38 256	2.16 189	1.10 208	1.08 233	2.28 131	0.40 143	4.83 241	3.42 186	0.66 259	0.34 209	0.57 159	5.04 250	3.07 134	0.53 135

FCDSN-DC	1.58 188	0.84 199	2.05 251	1.66 235	1.43 241	1.08 234	0.99 225	0.72 128	0.44 157	1.18 185	0.31 143	1.45 186	0.49 169	0.07 139	6.05 274	1.96 172	2.13 247	1.97 275	1.16 88	0.44 158	2.39 167	2.62 162	0.49 243	3.18 279	1.72 210	3.24 216	1.34 89	1.27 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.60 189	0.67 180	0.97 202	0.50 192	0.64 205	0.18 178	1.05 228	1.27 144	0.83 199	0.96 169	0.97 192	5.23 239	0.42 154	1.02 267	4.81 241	1.68 150	1.05 203	1.96 274	3.78 183	1.06 211	1.52 133	2.28 145	0.21 200	1.35 256	0.55 157	3.16 214	2.13 110	2.92 203

PA-Net	1.61 190	0.81 194	1.43 228	0.27 130	1.99 258	0.12 139	0.34 205	0.19 84	1.90 252	0.85 162	0.41 149	0.24 71	0.20 110	0.78 260	4.61 229	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 128	3.18 180	0.65 257	0.44 225	0.99 180	7.71 278	1.78 105	9.78 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 191	0.31 108	0.64 172	0.33 150	1.19 231	0.01 47	2.53 261	0.57 123	0.22 131	1.03 173	0.32 145	6.04 247	0.29 131	0.32 231	4.47 219	1.90 168	0.62 149	0.78 197	6.45 212	1.80 248	1.85 149	2.02 128	0.19 195	0.52 231	1.78 212	1.74 186	3.10 137	3.15 204

IPLGR	1.73 192	0.63 176	0.67 177	0.35 165	0.40 183	0.00 1	0.03 125	1.41 148	0.26 137	2.36 230	2.42 228	0.33 95	0.80 210	0.17 194	6.12 275	1.87 164	1.22 214	1.28 243	5.37 199	1.72 244	2.44 169	4.20 214	0.02 89	0.56 235	2.66 238	4.85 246	3.82 184	0.77 147

pcwnet_v2	1.73 192	0.62 171	0.78 187	0.73 205	1.15 227	0.59 214	0.23 198	1.77 161	0.68 185	3.36 263	1.85 222	1.23 179	1.01 226	1.61 287	5.43 258	2.08 182	0.92 187	0.62 180	4.07 185	0.37 139	1.82 147	2.39 149	1.01 269	0.41 217	1.32 196	2.11 194	3.98 197	4.53 218

sCroCo_RVC	1.75 194	0.23 85	0.32 77	0.06 67	0.17 104	0.15 158	0.01 70	0.81 131	1.74 249	1.93 219	0.47 159	1.08 167	0.82 213	0.09 161	3.32 177	4.94 280	2.31 251	1.73 264	5.18 198	2.00 258	5.82 263	5.83 265	0.10 159	0.26 175	0.59 161	1.60 180	4.43 214	1.17 167

NCC-stereo	1.86 195	1.63 243	1.33 222	0.95 217	1.22 233	0.80 219	2.29 257	2.62 216	2.93 266	0.34 124	2.87 238	2.16 195	1.17 231	0.21 210	3.63 188	1.13 86	0.63 152	0.96 224	2.79 152	0.75 195	0.98 97	2.96 172	0.36 228	0.32 203	2.31 226	4.50 239	3.69 169	4.78 219

Abc-Net	1.86 195	1.63 243	1.33 222	0.95 217	1.22 233	0.80 219	2.29 257	2.62 216	2.93 266	0.34 124	2.87 238	2.16 195	1.17 231	0.21 210	3.63 188	1.13 86	0.63 152	0.96 224	2.79 152	0.75 195	0.98 97	2.96 172	0.36 228	0.32 203	2.31 226	4.50 239	3.69 169	4.78 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 197	0.22 82	0.38 119	0.22 105	0.14 86	0.02 79	0.06 150	15.85 313	0.90 205	3.42 266	0.71 186	0.95 165	0.83 218	0.21 210	3.22 168	3.63 251	1.18 212	0.90 215	2.95 158	0.64 187	5.08 249	3.80 194	0.22 208	0.17 149	2.26 223	0.82 157	1.23 85	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
stereogan	1.89 198	2.00 254	1.17 214	1.47 230	2.05 261	1.72 244	0.87 223	1.84 167	1.11 223	1.36 200	1.51 209	5.81 244	0.48 167	0.32 231	3.87 198	1.69 152	0.80 176	0.39 136	3.96 184	0.78 197	1.23 114	4.02 206	0.26 213	0.51 229	0.30 132	1.30 174	6.30 258	3.84 212

FADNet	1.92 199	0.44 132	0.60 160	0.54 194	1.05 224	0.00 1	2.95 267	0.78 130	0.38 149	0.81 159	0.61 174	2.40 200	0.47 165	0.65 254	5.57 260	1.73 155	0.69 162	1.08 233	8.93 241	1.61 239	2.36 164	2.52 157	0.09 153	0.36 212	2.54 234	3.77 228	3.43 157	5.46 231

gcap_with_dpt	1.98 200	2.82 270	0.34 92	3.84 265	0.34 173	0.43 201	0.00 1	1.75 158	0.38 149	0.61 146	0.26 134	6.30 250	0.72 199	0.05 120	2.57 126	3.48 249	1.28 216	1.57 257	5.70 202	0.62 184	4.29 221	4.24 216	0.02 89	0.13 129	1.15 185	1.10 168	4.26 210	5.18 224

GCAP-BAT	1.98 200	2.82 270	0.34 92	3.84 265	0.34 173	0.43 201	0.00 1	1.75 158	0.38 149	0.61 146	0.26 134	6.30 250	0.72 199	0.05 120	2.57 126	3.48 249	1.28 216	1.57 257	5.70 202	0.62 184	4.29 221	4.24 216	0.02 89	0.13 129	1.15 185	1.10 168	4.26 210	5.18 224

MyStereo04	2.04 202	0.66 178	0.91 197	0.69 203	0.82 218	0.02 79	0.04 134	2.62 216	0.91 206	2.83 244	0.75 188	1.37 183	0.09 71	0.08 152	5.03 249	3.04 229	0.58 145	0.72 192	10.25 256	1.62 240	4.78 232	3.27 185	0.94 268	0.69 240	2.62 236	4.29 236	4.75 226	0.65 144

s12784h	2.07 203	2.29 261	2.24 252	1.60 233	0.69 208	0.05 110	0.03 125	2.13 185	0.55 171	1.19 187	0.13 118	1.61 189	0.68 193	0.04 111	3.20 163	3.09 230	0.78 173	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 258	2.92 170	0.11 166	0.12 122	2.64 237	1.70 183	6.64 263	11.65 271

NCCL2	2.12 204	2.27 260	1.29 219	1.28 225	1.85 255	0.18 178	0.77 221	1.24 142	1.25 232	1.62 210	2.71 234	1.06 166	0.51 173	0.31 228	4.40 216	2.33 200	1.57 232	0.62 180	2.35 135	0.68 189	2.68 176	4.29 219	1.52 280	1.06 248	4.65 269	4.17 233	4.04 201	6.58 243

R-Stereo Train	2.16 205	1.08 224	1.57 236	0.84 209	0.19 110	0.01 47	0.01 70	2.05 179	1.01 218	1.37 201	2.45 230	1.50 187	0.46 162	0.21 210	3.23 169	4.53 263	1.62 234	1.05 229	7.07 216	1.09 213	4.86 242	5.93 272	0.04 122	0.31 200	2.48 230	4.63 241	3.10 137	5.74 233

RAFT-Stereo	2.16 205	1.08 224	1.57 236	0.84 209	0.19 110	0.01 47	0.01 70	2.05 179	1.01 218	1.37 201	2.45 230	1.50 187	0.46 162	0.21 210	3.23 169	4.53 263	1.62 234	1.05 229	7.07 216	1.09 213	4.86 242	5.93 272	0.04 122	0.31 200	2.48 230	4.63 241	3.10 137	5.74 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	2.26 207	0.51 145	1.82 248	0.99 219	0.99 223	1.45 240	0.29 202	2.00 176	1.01 218	3.12 255	3.40 242	1.38 184	0.33 137	0.03 92	5.34 254	3.89 256	2.23 248	0.79 199	7.70 222	1.85 251	3.10 188	4.63 232	0.18 193	0.43 224	1.38 202	3.47 222	4.81 227	3.97 213

MSMDNet	2.28 208	0.62 171	1.27 218	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 155	3.15 241	0.68 185	1.01 172	0.97 192	1.10 171	2.40 247	0.17 194	3.93 199	5.26 288	1.11 209	0.55 167	10.21 255	2.94 276	6.12 268	5.76 263	0.31 220	0.26 175	2.47 229	4.23 234	3.01 132	3.18 205

GEStereo_RVC	2.30 209	0.85 201	0.97 202	1.05 220	0.71 211	1.61 242	1.09 231	2.72 221	0.56 174	0.78 156	0.41 149	2.40 200	0.28 129	0.06 133	4.81 241	4.48 262	1.79 238	2.17 277	8.91 240	1.90 254	3.58 200	7.25 297	0.52 245	0.92 246	0.41 146	0.85 160	4.47 217	6.48 240

cross-raft	2.33 210	0.70 182	1.33 222	0.40 176	0.61 202	0.19 184	0.08 163	3.13 240	0.71 188	0.78 156	1.62 214	1.09 169	0.70 198	0.17 194	3.66 193	4.78 272	0.99 198	0.55 167	10.72 260	1.52 236	6.33 271	5.61 260	0.30 216	0.24 166	2.56 235	4.68 244	4.44 215	5.06 223

RAFT-Test	2.40 211	0.62 171	1.45 229	1.07 221	0.41 184	0.21 188	0.21 194	3.19 243	0.77 191	1.05 175	3.09 240	0.94 163	0.92 223	0.17 194	3.47 183	5.18 286	0.97 196	0.56 169	10.36 257	1.38 230	6.37 272	5.29 244	0.38 230	0.25 171	2.80 243	4.66 243	4.56 221	4.51 216

GANetREF_RVC	2.43 212	1.69 246	0.81 189	2.04 248	1.16 228	1.02 231	0.10 170	4.72 278	1.44 239	3.62 271	0.06 103	10.03 266	0.69 194	0.09 161	3.63 188	1.36 113	1.06 205	0.94 221	6.44 211	0.46 161	2.32 160	1.74 117	0.17 191	1.35 256	3.41 253	3.75 226	6.55 261	4.82 221
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
RGC	2.44 213	1.98 253	4.87 282	1.54 231	1.65 246	1.74 246	1.05 228	2.02 177	1.43 238	0.88 165	4.42 258	2.52 204	2.42 250	0.58 249	4.33 213	1.63 140	0.91 185	0.48 153	4.28 188	1.08 212	1.94 151	4.01 205	0.15 183	0.72 243	2.19 222	5.22 255	4.90 231	6.96 244

MLCV	2.45 214	0.61 165	0.81 189	2.48 252	1.21 232	0.95 228	0.50 213	3.57 258	0.61 179	3.75 276	4.26 256	5.13 234	3.34 260	0.06 133	4.63 231	1.78 159	1.32 222	0.86 210	10.05 254	1.09 213	2.30 159	3.92 198	0.29 215	2.16 270	1.87 213	3.06 211	4.01 199	1.40 171

Reg-Stereo(zero)	2.47 215	0.35 117	2.58 260	0.48 189	0.84 220	0.14 149	0.17 187	3.76 262	0.77 191	3.03 251	8.81 299	2.75 206	0.81 211	1.26 277	2.61 129	3.41 245	1.42 227	0.49 156	7.28 218	1.29 225	4.00 209	4.42 226	0.41 232	0.19 154	1.28 191	3.03 209	5.77 249	5.27 226

HI	2.47 215	0.35 117	2.58 260	0.48 189	0.84 220	0.14 149	0.17 187	3.76 262	0.77 191	3.03 251	8.81 299	2.75 206	0.81 211	1.26 277	2.61 129	3.41 245	1.42 227	0.49 156	7.28 218	1.29 225	4.00 209	4.42 226	0.41 232	0.19 154	1.28 191	3.03 209	5.77 249	5.27 226

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 217	1.14 226	0.32 77	1.45 229	2.85 269	4.14 269	1.19 235	2.80 228	0.54 168	6.52 306	1.79 219	7.67 254	0.72 199	0.05 120	2.57 126	2.59 207	0.54 142	0.57 170	4.65 193	0.59 181	3.70 205	3.88 197	0.03 112	0.20 161	0.42 148	1.90 192	4.17 208	10.91 268

UDGNet	2.51 217	1.01 215	0.33 86	10.93 292	5.26 286	8.50 289	3.54 273	1.72 156	0.15 103	0.23 115	0.08 109	0.52 132	0.10 79	10.25 314	3.55 185	1.25 102	0.46 128	0.46 148	2.73 150	0.59 181	2.44 169	4.14 213	2.94 290	0.15 139	1.72 210	0.77 155	2.94 130	1.13 166

EKT-Stereo	2.55 219	0.72 186	1.73 243	0.49 191	0.32 165	0.51 209	1.72 245	3.38 251	1.00 217	1.96 222	2.80 235	1.33 181	0.76 206	0.10 170	4.55 225	5.93 297	1.26 215	3.18 292	8.70 234	2.73 271	6.75 280	5.86 266	0.10 159	0.26 175	3.99 258	1.81 188	5.40 243	1.62 180

Any-RAFT	2.56 220	0.56 156	3.45 271	0.34 156	0.51 191	0.01 47	0.04 134	2.96 234	0.64 181	0.51 140	3.99 251	3.76 213	0.35 139	0.16 189	2.92 149	3.82 253	0.81 178	0.80 204	8.30 230	0.51 171	5.45 259	3.87 196	0.44 241	0.16 147	4.84 271	7.87 279	3.19 144	8.70 254

RTSC	2.56 220	0.89 205	1.50 232	0.47 188	0.76 214	0.87 223	2.29 257	1.56 154	1.91 253	2.12 225	2.86 237	1.23 179	0.97 225	1.03 269	7.27 283	3.36 242	4.68 282	1.74 265	7.73 224	1.11 216	3.95 208	5.39 251	0.21 200	1.11 251	0.40 144	0.95 162	4.56 221	8.26 253

DeepPrunerF	2.66 222	1.67 245	0.33 86	3.58 263	9.30 301	1.76 247	3.48 272	0.68 126	3.29 269	0.71 154	1.59 212	0.37 104	0.27 128	0.13 182	5.94 269	3.42 247	1.03 200	0.54 166	4.47 189	0.65 188	2.02 153	2.06 131	0.56 251	0.31 200	15.21 308	3.30 219	3.74 174	1.47 173

CASS	2.68 223	1.05 220	1.93 250	2.07 249	0.98 222	0.45 205	2.15 255	2.82 229	1.03 221	1.83 217	3.58 245	1.38 184	0.53 176	0.02 72	4.01 201	3.03 228	4.89 284	1.34 245	9.14 243	1.47 232	7.05 287	6.20 280	0.03 112	0.27 183	2.76 241	2.80 208	4.30 212	5.36 228
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 224	0.83 198	2.70 264	0.89 214	1.47 243	0.83 222	1.46 240	3.07 238	1.18 229	0.21 111	3.82 249	3.19 208	0.72 199	0.09 161	5.24 252	4.82 275	0.83 181	0.91 217	9.83 253	1.25 223	4.49 226	5.29 244	0.39 231	0.80 244	1.87 213	3.19 215	7.10 271	6.43 239

NOSS_ROB	2.78 225	3.78 282	0.39 122	2.02 247	1.58 244	2.36 255	0.00 1	2.66 219	1.54 241	3.63 272	1.79 219	2.55 205	3.51 261	0.83 263	5.82 267	5.57 292	2.69 257	1.83 269	2.63 147	0.91 204	4.62 229	4.13 212	0.42 237	2.58 275	2.29 224	4.46 238	7.67 276	2.88 202

SGM-Forest	2.81 226	2.03 255	0.36 110	6.32 277	1.79 253	2.66 256	0.02 104	1.42 149	0.77 191	2.52 234	0.96 191	6.57 253	5.74 269	0.31 228	4.36 214	2.94 223	0.61 147	0.33 126	3.08 159	0.47 166	2.46 171	2.73 165	0.84 265	0.45 226	3.66 255	3.74 225	11.30 292	7.44 248
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 227	0.49 142	0.17 47	0.38 174	0.79 217	0.03 94	0.10 170	1.16 140	8.93 300	0.14 105	2.49 232	0.55 136	31.02 318	0.57 246	5.58 261	3.32 240	1.73 237	0.91 217	2.53 140	0.88 202	2.92 181	7.18 295	0.15 183	0.53 232	0.55 157	0.69 146	1.43 92	0.88 150

HSM-Net_RVC	2.86 228	1.24 232	1.50 232	2.55 253	1.72 248	0.57 213	0.17 187	3.55 257	1.14 225	3.50 270	6.32 277	7.94 256	2.93 256	0.05 120	3.38 179	2.12 185	1.28 216	0.26 101	3.24 168	1.24 222	3.66 203	3.76 193	0.61 253	2.64 276	4.43 266	6.27 267	5.76 248	5.47 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 229	0.45 135	4.88 283	0.58 198	0.51 191	0.73 217	1.38 238	3.25 246	0.84 200	2.85 246	0.60 172	5.15 235	0.82 213	0.19 200	3.29 174	6.00 299	0.67 157	0.89 213	9.52 247	1.83 249	7.59 295	5.88 268	0.41 232	0.27 183	3.12 250	5.47 259	5.66 245	6.52 241

HanStereo	2.94 229	0.45 135	4.88 283	0.58 198	0.51 191	0.73 217	1.38 238	3.25 246	0.84 200	2.85 246	0.60 172	5.15 235	0.82 213	0.19 200	3.29 174	6.00 299	0.67 157	0.89 213	9.52 247	1.83 249	7.59 295	5.88 268	0.41 232	0.27 183	3.12 250	5.47 259	5.66 245	6.52 241

ADCRef	2.96 231	2.78 269	1.02 204	0.70 204	2.21 263	1.96 249	2.42 260	0.96 135	6.10 287	1.94 221	1.15 200	1.08 167	0.74 205	1.32 280	6.01 271	3.38 243	1.34 224	1.15 237	8.41 231	2.09 260	2.59 173	3.60 191	1.88 282	0.71 241	2.81 244	8.00 281	3.42 156	10.24 266

test-1	2.99 232	0.26 88	1.52 234	0.33 150	0.21 121	0.22 191	0.38 207	3.16 242	0.85 204	3.36 263	4.21 254	5.45 240	0.78 208	0.20 205	4.02 202	4.67 270	1.40 226	1.31 244	10.46 258	1.58 237	5.30 257	7.01 294	0.04 122	0.34 209	2.98 248	6.37 268	5.39 242	8.95 258

DDF-Stereo	3.00 233	1.97 250	0.22 54	11.98 294	0.51 191	14.62 298	0.81 222	1.83 166	0.57 175	1.12 179	1.66 215	9.14 261	2.86 254	0.26 223	2.38 112	3.19 234	0.90 184	0.74 195	6.87 214	0.57 178	4.55 227	4.33 222	0.11 166	0.41 217	0.35 138	2.53 206	4.48 218	1.94 185

NaN_ROB	3.01 234	1.16 229	1.13 208	0.86 213	3.03 271	0.59 214	0.75 219	3.25 246	2.58 263	0.98 171	1.32 206	21.10 288	0.59 182	1.15 275	4.15 205	1.58 134	0.80 176	0.70 186	2.38 139	1.30 227	1.52 133	2.15 133	0.46 242	1.07 250	2.50 232	6.25 266	4.54 220	13.27 276

XPNet_ROB	3.02 235	2.54 264	1.33 222	0.73 205	1.45 242	1.04 233	0.61 215	0.83 132	1.45 240	1.16 183	3.44 244	26.85 296	0.35 139	0.40 237	3.24 171	2.22 192	3.28 264	0.79 199	3.20 161	1.19 219	2.94 183	5.51 255	0.76 263	0.46 227	0.72 172	2.37 200	9.22 282	3.37 209

gcap-zeroshot	3.09 236	0.51 145	3.99 276	1.67 236	0.29 152	1.36 239	1.37 237	3.29 249	0.65 182	2.77 240	4.48 259	6.22 248	0.69 194	0.09 161	3.93 199	4.80 273	0.92 187	0.78 197	16.30 276	2.38 266	5.15 253	5.77 264	1.31 275	0.26 175	2.97 247	4.91 248	4.58 223	2.00 188

model_zeroshot	3.10 237	0.46 139	1.69 241	1.87 244	0.56 199	0.23 192	0.00 1	3.03 235	0.44 157	2.48 232	3.95 250	4.58 227	0.55 179	0.15 187	5.31 253	4.57 265	1.45 229	0.88 212	14.88 272	1.15 218	5.62 261	5.52 257	0.03 112	0.19 154	3.71 256	6.21 265	5.26 240	8.89 257

PSMNet-ADL	3.15 238	0.80 191	1.49 231	1.54 231	1.63 245	0.88 224	0.30 203	2.50 206	1.91 253	4.43 290	8.13 293	4.06 216	6.80 274	0.07 139	4.23 207	5.16 285	1.83 241	0.91 217	11.85 267	1.86 252	4.02 214	4.02 206	0.70 261	0.51 229	1.61 207	4.33 237	8.01 278	1.36 170

Anonymous3	3.16 239	0.55 154	0.79 188	0.09 82	1.10 225	0.50 208	0.03 125	3.52 256	1.26 233	1.12 179	0.84 189	10.62 268	1.31 236	0.36 234	7.37 284	6.90 307	3.59 267	3.15 291	10.88 262	2.20 262	6.83 283	9.50 315	0.31 220	0.37 214	1.43 204	3.45 221	5.32 241	1.91 184

MSKI-zero shot	3.19 240	0.59 161	1.39 226	0.19 99	0.37 179	0.18 178	0.03 125	3.19 243	0.96 213	0.82 160	4.84 262	3.83 214	0.60 186	0.03 92	3.33 178	5.29 289	1.15 211	0.81 206	11.77 266	1.76 246	6.55 276	5.98 276	0.22 208	0.32 203	4.41 265	12.05 301	7.79 277	7.75 250

GwcNet-ADL	3.21 241	2.99 274	3.34 269	3.11 257	2.07 262	0.82 221	0.12 178	2.95 233	0.67 184	3.84 281	7.51 286	7.80 255	1.22 233	0.20 205	3.79 197	4.73 271	2.11 246	0.73 193	7.81 228	2.53 268	3.21 193	3.69 192	0.22 208	1.53 260	2.17 221	4.84 245	4.00 198	8.77 256

TRStereo	3.24 242	2.66 268	7.45 300	0.35 165	0.14 86	7.79 284	0.13 182	3.04 236	0.42 156	2.75 239	1.46 208	5.69 242	0.65 190	0.09 161	3.75 195	4.23 261	0.70 167	0.63 182	6.77 213	1.21 220	4.05 217	4.81 234	0.12 170	0.24 166	2.72 239	6.73 271	12.83 294	6.09 237

ADCP+	3.47 243	2.05 256	2.64 263	1.31 227	1.93 256	1.19 237	3.99 274	1.07 137	9.83 303	1.78 216	5.75 270	8.79 260	0.37 149	0.90 264	5.04 250	2.20 191	0.44 127	0.90 215	5.82 205	0.88 202	2.38 166	3.43 187	0.33 224	0.41 217	3.03 249	12.72 304	3.59 165	10.90 267

XX-Stereo	3.48 244	0.50 144	1.80 246	1.21 224	0.27 146	0.34 196	0.44 209	1.47 150	0.41 154	2.51 233	6.92 282	4.97 231	1.06 230	0.12 176	3.21 166	5.22 287	0.96 193	0.80 204	6.95 215	0.80 199	4.33 224	4.04 208	0.21 200	0.27 183	26.57 323	3.75 226	5.08 237	9.77 263

IGEV-FE	3.61 245	0.78 189	7.78 304	6.84 278	0.32 165	2.04 251	1.79 247	3.97 266	0.92 207	2.19 229	6.01 273	4.62 229	1.01 226	0.08 152	3.44 181	5.72 293	0.73 169	0.60 176	9.23 244	1.50 234	7.13 290	6.47 286	0.31 220	0.27 183	5.03 276	5.44 257	5.97 253	7.38 246

IGEV_Zeroshot_test	3.61 245	0.78 189	7.78 304	6.84 278	0.33 170	2.04 251	1.78 246	3.97 266	0.92 207	2.12 225	6.05 275	4.60 228	1.01 226	0.08 152	3.44 181	5.73 294	0.76 172	0.61 178	9.25 245	1.49 233	7.12 289	6.47 286	0.31 220	0.27 183	5.02 275	5.44 257	5.95 252	7.38 246

anonymity	3.65 247	0.66 178	5.99 295	1.34 228	0.51 191	0.44 203	0.11 176	3.79 264	0.79 197	2.66 237	18.15 326	3.83 214	0.89 221	0.26 223	3.21 166	5.09 284	0.93 190	0.53 164	7.76 226	1.11 216	4.31 223	5.87 267	0.28 214	0.42 222	4.98 274	9.60 294	5.40 243	9.75 262

HBP-ISP	3.70 248	3.49 278	4.13 277	4.77 271	2.41 264	3.60 266	0.12 178	4.11 269	1.26 233	3.39 265	4.22 255	4.64 230	0.54 178	1.76 288	8.63 302	8.11 317	1.56 231	1.34 245	2.61 145	1.51 235	5.14 252	6.84 291	0.56 251	1.55 261	2.53 233	5.06 251	10.57 288	5.37 229

FC-DCNN	3.82 249	4.38 286	5.67 292	9.61 290	4.14 279	8.01 287	3.26 270	4.21 270	1.69 247	2.95 249	1.54 211	5.87 246	2.09 244	0.13 182	4.40 216	2.15 187	2.54 255	1.11 235	3.38 173	0.82 201	3.11 189	2.20 138	0.65 257	3.29 282	6.33 286	4.91 248	6.98 268	7.80 251

ADCL	3.91 250	3.61 280	2.28 255	1.76 239	1.76 252	3.09 260	4.16 275	1.98 175	13.71 310	2.81 243	5.14 265	2.47 203	0.65 190	1.10 274	5.38 256	2.55 206	2.02 244	2.20 278	6.41 210	2.08 259	4.87 244	4.20 214	1.40 278	1.06 248	6.69 287	6.60 269	4.33 213	11.16 270

FADNet_RVC	3.95 251	2.06 257	1.30 220	3.33 261	3.36 274	0.99 230	2.06 254	2.30 189	1.39 237	1.72 211	4.72 261	9.29 262	5.82 271	1.76 288	8.23 299	3.12 232	2.98 260	4.27 298	16.83 278	3.30 282	4.99 248	5.51 255	0.63 255	1.39 258	1.45 206	3.14 213	4.86 229	5.92 236

LALA_ROB	4.04 252	4.73 290	1.42 227	1.16 223	1.93 256	2.17 254	1.04 227	1.80 164	2.48 261	2.74 238	5.87 271	33.34 303	0.69 194	0.78 260	6.02 272	2.33 200	3.21 263	1.82 268	3.66 180	1.88 253	3.40 197	4.99 241	0.34 226	1.03 247	1.91 216	3.61 223	8.50 280	6.20 238

dad	4.05 253	0.87 203	0.28 68	10.24 291	1.70 247	1.03 232	12.23 302	12.58 308	0.11 88	3.46 269	0.00 1	1.93 193	3.59 262	0.19 200	4.92 245	1.26 103	1.60 233	0.53 164	14.05 271	0.63 186	2.73 177	1.88 120	0.16 187	0.71 241	5.78 281	0.19 102	17.00 306	9.60 261

DAS	4.09 254	0.94 209	1.15 211	1.82 241	1.27 235	1.15 235	1.11 233	3.48 253	4.23 279	3.34 261	6.52 278	12.55 274	5.36 266	0.05 120	4.66 232	4.57 265	4.02 276	2.27 280	9.63 250	5.33 294	5.93 264	5.39 251	0.52 245	4.30 295	4.09 259	5.06 251	7.48 272	4.17 214

SepStereo	4.09 254	0.94 209	1.15 211	1.82 241	1.27 235	1.15 235	1.11 233	3.48 253	4.23 279	3.34 261	6.52 278	12.55 274	5.36 266	0.05 120	4.66 232	4.57 265	4.02 276	2.27 280	9.63 250	5.33 294	5.93 264	5.39 251	0.52 245	4.30 295	4.09 259	5.06 251	7.48 272	4.17 214

iResNet	4.14 256	0.84 199	0.71 180	2.34 251	2.59 265	4.58 270	1.07 230	4.67 276	1.21 231	3.72 275	3.61 246	12.28 273	16.06 296	0.03 92	6.64 280	3.14 233	2.35 252	1.89 271	16.43 277	2.53 268	3.76 207	2.90 169	0.17 191	3.88 290	1.66 209	4.23 234	5.19 238	3.23 206

iRaft-Stereo_20w	4.18 257	1.14 226	8.05 307	7.32 281	1.81 254	3.33 264	1.55 242	3.45 252	1.28 235	3.63 272	7.12 283	3.54 210	1.33 237	0.11 173	4.16 206	4.85 276	0.93 190	0.61 178	9.28 246	1.22 221	5.08 249	5.56 259	0.43 238	0.53 232	3.85 257	8.64 287	11.20 291	12.91 275

zero-FE	4.21 258	1.97 250	0.21 52	18.56 301	2.61 266	20.95 307	6.42 288	1.84 167	0.68 185	1.31 195	3.18 241	10.31 267	3.26 259	0.31 228	2.66 131	2.88 216	1.04 201	1.46 251	13.23 270	0.91 204	5.64 262	4.93 240	0.13 173	0.41 217	0.34 136	2.47 203	4.46 216	1.55 176

FC-DCNN v2	4.24 259	4.65 289	5.90 294	11.00 293	4.41 282	8.70 291	3.19 268	5.19 283	2.19 257	2.86 248	1.78 218	6.28 249	2.81 253	0.13 182	4.51 222	2.15 187	2.50 254	1.01 228	3.64 178	0.81 200	3.11 189	2.22 140	0.64 256	3.28 281	7.94 292	5.77 262	8.62 281	9.05 260

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 260	1.17 230	7.69 302	1.88 245	0.63 204	5.37 273	1.86 248	3.49 255	2.61 264	3.69 274	9.28 305	5.22 238	1.87 240	0.04 111	4.47 219	6.37 304	1.46 230	1.46 251	9.75 252	2.23 264	6.73 279	6.20 280	0.25 212	1.56 262	5.23 279	7.70 277	6.43 260	11.78 272

SHD	4.34 261	1.02 216	2.50 259	1.71 238	1.33 238	1.46 241	2.01 252	4.90 279	4.30 282	2.63 235	4.99 264	4.39 226	9.41 284	0.58 249	8.20 297	4.81 274	4.43 280	2.44 285	13.01 269	2.95 277	5.61 260	6.88 292	0.30 216	3.26 280	4.11 261	5.16 254	3.88 189	10.98 269

CSAN	4.46 262	2.36 263	1.57 236	3.12 258	3.32 273	1.64 243	0.76 220	4.59 274	4.37 283	3.80 278	2.84 236	17.58 285	10.47 287	0.96 266	4.80 240	1.75 157	2.06 245	1.16 238	5.69 201	2.34 265	2.93 182	2.40 152	0.43 238	2.56 274	4.64 268	11.45 300	7.53 275	13.44 278

ETE_ROB	4.62 263	4.04 284	1.52 234	1.14 222	2.02 259	2.70 257	1.28 236	1.50 151	4.25 281	1.89 218	5.88 272	37.95 310	0.84 219	1.42 284	4.94 246	2.66 209	3.81 273	0.95 222	4.84 195	1.63 241	4.01 213	5.32 247	0.67 260	1.14 252	2.03 220	3.84 229	15.25 303	7.23 245

ccs_rob	4.75 264	1.46 236	2.39 258	1.96 246	0.68 207	3.13 261	1.58 243	4.94 281	1.36 236	4.31 288	15.82 321	28.46 297	8.43 279	0.38 236	5.65 262	5.42 290	2.23 248	1.60 261	6.31 209	1.98 256	6.14 269	5.97 275	0.35 227	2.33 271	1.28 191	2.40 201	4.09 203	7.49 249

XQC	4.76 265	3.14 276	1.63 239	3.31 260	3.69 277	3.46 265	2.94 266	6.02 290	3.05 268	2.64 236	5.51 267	5.67 241	7.46 277	1.41 282	8.02 291	4.65 269	3.59 267	1.49 255	10.75 261	2.91 272	4.96 247	6.67 288	0.41 232	1.91 265	7.13 291	10.47 299	11.17 290	4.51 216

DCVSM-stereo	5.01 266	0.71 184	3.03 266	3.15 259	1.12 226	7.80 285	0.89 224	4.62 275	2.36 259	5.22 299	8.35 295	23.33 291	11.95 289	0.62 253	3.74 194	4.04 257	1.81 240	1.40 248	16.15 275	3.33 283	5.11 251	3.97 204	2.55 287	3.56 287	1.98 218	3.62 224	4.91 232	5.83 235

ITSA-stereo	5.15 267	2.22 259	1.65 240	8.76 287	3.63 276	0.95 228	1.93 251	4.42 273	3.38 271	4.33 289	7.98 289	9.94 265	12.44 291	3.01 295	6.17 276	5.02 282	3.28 264	1.93 273	8.63 233	1.99 257	5.29 256	5.96 274	1.38 277	3.33 283	4.43 266	7.25 272	4.95 233	14.86 282

CC-Net-ROB	5.26 268	8.36 300	1.81 247	22.68 305	6.07 292	15.19 300	7.74 295	0.45 114	0.84 200	1.53 209	0.00 1	23.78 292	3.00 257	3.15 296	2.92 149	0.74 49	2.29 250	1.51 256	11.50 265	0.48 167	1.21 110	1.47 104	9.41 311	0.22 164	2.30 225	2.51 205	2.25 112	8.72 255

DDVS	5.40 269	1.51 239	2.25 253	1.64 234	2.80 268	1.96 249	1.03 226	5.91 289	4.10 278	3.96 282	19.83 330	26.29 295	6.82 275	1.57 286	5.77 265	6.90 307	2.58 256	1.92 272	10.46 258	4.59 288	6.02 267	7.39 298	0.30 216	1.40 259	1.41 203	3.29 217	6.10 254	8.11 252

SFCPSM	5.40 269	2.86 272	1.19 215	1.84 243	1.39 239	1.34 238	0.49 212	2.34 192	4.85 286	3.12 255	8.16 294	15.40 280	22.08 304	1.04 270	5.77 265	4.60 268	2.35 252	1.58 260	22.71 296	7.33 302	4.45 225	4.53 228	0.62 254	1.97 268	4.29 263	4.05 232	5.75 247	9.77 263

CBMV	5.52 271	3.65 281	1.32 221	3.46 262	2.86 270	2.04 251	0.41 208	3.64 259	2.63 265	4.09 284	2.36 225	14.13 278	3.70 264	0.57 246	7.16 282	6.19 302	4.26 278	2.36 284	8.76 235	1.44 231	6.43 273	4.53 228	0.54 249	5.62 303	4.85 272	6.08 264	19.41 309	26.62 312
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 272	1.46 236	0.94 198	0.90 215	1.73 249	4.08 267	4.63 280	2.53 209	3.41 272	2.79 241	1.70 216	8.18 257	1.27 234	0.72 256	7.83 288	4.87 277	7.37 297	2.34 282	18.33 281	2.92 273	4.78 232	5.88 268	1.04 270	1.31 254	6.74 288	22.88 328	6.66 264	22.00 301

RTSA	5.53 272	1.46 236	0.94 198	0.90 215	1.73 249	4.08 267	4.63 280	2.53 209	3.41 272	2.79 241	1.70 216	8.18 257	1.27 234	0.72 256	7.83 288	4.87 277	7.37 297	2.34 282	18.33 281	2.92 273	4.78 232	5.88 268	1.04 270	1.31 254	6.74 288	22.88 328	6.66 264	22.00 301

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 274	1.25 233	7.40 299	2.57 254	2.03 260	6.90 279	2.76 264	4.00 268	4.04 277	4.58 293	8.36 296	4.99 233	2.06 243	0.03 92	5.72 264	7.36 313	1.90 243	0.95 222	38.08 315	1.75 245	5.95 266	6.44 284	0.19 195	0.58 236	3.59 254	7.26 273	6.15 255	12.75 274

AnyNet_C32	5.68 275	1.96 249	2.91 265	1.78 240	2.71 267	3.17 262	5.76 285	4.31 271	12.56 305	3.07 253	7.17 284	4.22 225	1.70 239	2.19 290	8.22 298	5.98 298	5.69 288	4.43 301	12.45 268	2.93 275	9.72 309	8.57 310	1.84 281	3.46 286	6.24 285	9.82 296	6.26 257	14.21 279

WQFJA1++	6.04 276	0.94 209	0.18 48	36.73 317	0.43 186	37.16 318	38.54 318	0.29 97	0.41 154	3.16 257	0.21 131	6.43 252	6.15 272	0.03 92	2.22 99	3.02 225	0.81 178	0.48 153	7.79 227	1.02 209	3.32 196	2.69 164	0.06 142	0.20 161	0.14 108	3.39 220	3.41 154	3.78 211

CBMV_ROB	6.09 277	2.65 266	2.29 256	8.35 286	5.74 288	5.08 271	2.76 264	5.03 282	2.35 258	3.78 277	4.70 260	21.22 289	13.56 294	0.09 161	6.04 273	3.70 252	2.84 258	1.39 247	11.35 263	8.80 309	4.92 245	3.11 179	0.43 238	2.10 269	7.06 290	10.12 297	12.96 295	11.93 273

ADCPNet	6.67 278	1.97 250	3.86 275	2.75 255	6.19 293	3.07 259	7.60 294	5.21 285	8.03 296	3.82 279	7.92 288	5.17 237	13.78 295	2.98 294	8.10 294	6.12 301	4.35 279	2.04 276	18.50 284	4.74 291	7.04 286	7.43 299	2.98 292	1.91 265	8.96 296	14.04 309	7.02 270	14.47 281

AMNet	6.77 279	3.87 283	2.62 262	4.00 268	5.86 289	6.75 278	3.31 271	2.51 207	2.47 260	3.44 267	6.68 280	9.34 263	2.05 242	7.44 308	4.79 239	9.81 324	13.48 314	7.65 317	7.95 229	7.83 304	11.47 316	7.62 303	2.74 289	4.18 292	5.52 280	8.25 284	13.24 296	17.97 290

ADCMid	6.83 280	4.46 287	4.95 285	2.16 250	4.31 281	5.71 275	7.29 291	8.83 295	12.78 307	3.11 254	8.10 292	9.83 264	9.65 285	2.84 291	8.51 301	5.42 290	4.68 282	2.83 288	18.87 288	3.22 280	7.09 288	7.70 304	5.37 304	2.33 271	5.12 277	8.71 288	5.21 239	15.24 284

PWC_ROB	7.15 281	1.85 247	5.57 290	0.85 212	1.17 230	1.95 248	4.77 282	2.56 213	17.27 320	3.83 280	7.66 287	4.97 231	39.20 325	0.81 262	8.35 300	4.96 281	6.51 292	4.27 298	15.99 274	4.39 286	7.48 294	7.59 302	0.53 248	4.79 300	2.74 240	2.63 207	7.01 269	23.26 305

FAT-Stereo	7.20 282	2.13 258	8.68 309	7.00 280	11.87 306	5.95 276	3.19 268	7.26 292	3.52 274	5.84 301	13.06 310	18.26 286	8.49 280	1.41 282	8.81 305	6.34 303	3.65 270	4.07 297	15.49 273	6.21 297	6.75 280	6.94 293	0.74 262	4.80 301	2.92 245	7.26 273	7.50 274	16.30 286

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 283	3.59 279	1.09 206	9.20 288	3.71 278	7.69 283	7.51 293	10.81 301	8.52 298	4.93 297	4.20 253	16.73 283	9.30 282	5.45 306	8.09 293	3.29 237	1.80 239	1.13 236	18.77 285	2.10 261	6.48 275	7.49 300	3.17 297	1.74 263	12.06 304	14.29 310	9.71 286	14.36 280

FBW_ROB	7.98 284	9.24 301	5.57 290	20.21 304	8.25 299	12.08 295	8.09 296	4.92 280	1.58 244	3.30 260	5.15 266	13.88 277	3.03 258	7.45 309	6.23 277	1.49 126	2.89 259	0.79 199	33.18 308	1.93 255	5.24 254	4.40 223	9.43 312	8.29 316	4.88 273	7.69 276	4.88 230	21.40 299

pmcnn	8.05 285	2.96 273	2.25 253	6.23 275	5.03 284	6.98 280	4.33 278	4.70 277	2.02 256	4.19 285	9.20 304	19.11 287	20.39 303	0.73 258	7.05 281	6.73 305	6.29 291	4.51 302	22.54 295	4.66 290	9.62 307	5.08 243	4.46 301	4.23 293	5.99 282	5.22 255	17.26 307	25.55 311

ACV-stereo	8.15 286	5.09 292	4.79 280	8.14 285	1.73 249	11.44 294	4.25 277	3.84 265	6.16 288	5.36 300	6.72 281	5.73 243	25.08 307	1.31 279	9.40 308	10.22 326	5.83 290	2.67 287	51.43 330	14.43 318	8.48 304	6.72 290	0.88 266	2.46 273	1.95 217	3.85 230	6.75 267	5.39 230

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 287	1.51 239	5.87 293	4.30 270	3.26 272	2.82 258	6.81 289	3.68 260	3.59 275	4.81 295	10.18 307	66.20 339	11.63 288	7.70 310	5.97 270	5.06 283	4.49 281	5.33 307	18.36 283	2.64 270	7.91 297	8.42 309	0.92 267	3.39 285	4.34 264	8.02 282	6.20 256	15.61 285

S-Stereo	9.11 288	1.88 248	3.41 270	7.93 284	7.92 297	12.47 296	19.24 309	5.20 284	6.26 290	6.18 305	20.72 332	29.27 298	7.13 276	0.65 254	9.55 310	7.50 315	3.80 272	5.87 311	17.77 279	6.30 298	6.21 270	7.52 301	12.23 316	6.88 310	2.77 242	6.68 270	6.74 266	18.03 291

STTRV1_RVC	9.47 289	2.31 262	1.06 205	5.61 274	1.39 239	5.42 274	2.59 263	3.68 260	3.77 276	4.47 292	4.40 257	16.44 282	20.14 302	1.02 267	9.83 312	3.26 236	18.06 322	0.81 206	51.87 334	11.45 315	18.05 334	6.27 283	4.52 302	4.23 293	6.12 283	7.90 280	11.99 293	28.90 317

ADCS	9.93 290	5.64 293	4.82 281	3.95 267	6.05 291	6.17 277	5.70 284	9.47 297	15.68 312	4.19 285	7.98 289	12.91 276	17.41 297	3.94 302	10.52 317	11.68 328	10.14 302	7.14 316	24.46 300	8.67 308	13.95 326	13.00 331	2.94 290	6.15 307	9.75 299	17.65 318	10.70 289	17.41 287

SGM_RVC	10.08 291	10.50 303	3.60 273	16.68 298	8.80 300	14.87 299	7.11 290	9.19 296	6.25 289	4.06 283	7.33 285	24.89 293	18.29 299	0.57 246	4.57 226	1.98 177	3.30 266	1.17 239	20.75 291	2.20 262	4.80 235	2.23 142	2.29 284	3.65 288	17.68 313	13.31 307	33.30 325	28.67 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 292	16.70 310	3.04 267	29.06 309	9.34 302	20.66 306	5.02 283	5.90 288	1.98 255	3.16 257	2.70 233	11.22 270	28.15 312	0.18 198	6.30 278	1.37 115	1.21 213	0.34 128	7.74 225	1.01 208	4.67 230	3.95 203	1.92 283	1.94 267	26.55 322	19.78 321	37.02 330	22.50 304

SANet	10.32 293	4.15 285	6.27 296	5.51 272	5.49 287	8.58 290	2.27 256	15.41 312	13.03 309	2.83 244	9.09 302	60.35 334	25.50 309	2.93 293	8.06 292	3.02 225	7.05 293	3.86 296	11.43 264	3.25 281	5.27 255	5.02 242	2.60 288	7.27 314	11.08 302	12.57 303	13.36 297	23.31 306

MFN_U_SF_RVC	10.34 294	6.17 297	3.69 274	9.55 289	5.13 285	12.52 297	10.34 299	12.25 304	7.05 292	12.23 322	14.31 315	22.82 290	13.03 292	8.82 311	11.37 322	4.87 277	3.83 275	3.31 293	39.34 317	5.97 296	8.56 305	8.81 311	1.45 279	6.40 309	9.49 298	8.57 286	9.56 285	19.71 295

G-Net	10.87 295	4.96 291	9.71 310	3.77 264	4.24 280	7.37 282	2.01 252	10.08 299	15.80 314	4.95 298	15.59 319	48.52 324	9.05 281	0.58 249	8.11 296	8.67 319	5.49 286	4.42 300	23.80 298	15.66 321	8.01 299	8.23 307	3.06 296	5.14 302	6.15 284	13.92 308	22.56 311	23.75 307

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 296	10.59 304	6.33 297	17.49 299	6.29 294	7.85 286	10.69 300	18.03 318	23.43 328	11.13 316	4.86 263	14.66 279	5.81 270	9.65 313	9.78 311	5.91 296	3.18 262	5.17 305	39.06 316	7.03 301	7.92 298	9.81 317	7.04 305	7.22 313	14.77 307	8.85 289	6.40 259	17.43 288

edge stereo	11.35 297	6.83 298	10.52 312	14.06 295	12.00 307	16.55 302	12.81 303	12.42 306	7.44 294	6.06 303	15.12 318	38.81 312	17.75 298	1.25 276	7.59 286	7.29 312	5.73 289	3.11 290	25.18 301	4.53 287	6.71 278	8.01 306	4.16 299	3.71 289	8.94 295	7.65 275	13.41 298	28.72 316

DGSMNet	11.51 298	4.52 288	7.92 306	5.60 273	4.80 283	7.02 281	6.11 286	7.51 293	4.47 284	11.25 319	31.10 338	17.12 284	7.95 278	4.11 303	10.43 314	14.27 332	16.27 318	9.03 323	40.42 320	11.09 314	20.12 338	22.06 340	4.60 303	6.88 310	5.15 278	9.40 291	8.22 279	13.42 277

SGM-ForestM	11.60 299	15.35 308	4.54 278	19.02 302	8.08 298	18.74 305	10.83 301	12.03 302	7.24 293	3.01 250	6.09 276	36.06 308	23.95 305	0.75 259	4.47 219	1.51 130	3.60 269	0.75 196	20.06 290	1.60 238	4.23 219	1.65 115	1.36 276	3.34 284	25.09 320	20.48 323	34.27 328	25.03 309

AnyNet_C01	12.12 300	6.13 296	5.39 287	6.24 276	6.03 290	5.20 272	9.20 297	12.30 305	16.87 317	5.85 302	9.03 301	26.16 294	18.91 300	4.53 305	11.14 321	12.98 330	16.27 318	15.82 335	34.24 309	10.36 312	16.44 330	13.34 333	7.06 306	6.93 312	11.61 303	9.46 292	9.77 287	19.91 296

PVD	12.14 301	5.88 294	8.51 308	7.70 283	6.65 295	10.05 292	6.16 287	21.11 325	19.74 323	3.44 267	8.69 298	16.07 281	27.50 311	2.86 292	8.93 306	7.52 316	11.20 306	6.11 313	24.24 299	6.83 300	11.08 312	11.21 326	1.11 273	5.71 304	15.30 309	21.90 326	17.71 308	34.49 323

DDUNet	12.41 302	19.68 312	3.23 268	36.37 315	24.08 314	34.35 317	31.95 315	1.86 169	1.63 245	1.44 206	3.43 243	12.02 272	3.65 263	83.75 329	4.54 224	2.28 194	8.10 300	3.39 294	18.01 280	4.26 285	6.60 277	4.81 234	16.44 320	0.64 238	1.08 183	0.61 141	4.68 224	2.12 191

UDG	12.63 303	20.60 314	3.50 272	36.40 316	28.77 317	31.44 312	39.49 320	2.59 214	1.77 251	2.37 231	6.03 274	11.55 271	3.79 265	74.28 326	5.35 255	2.47 202	8.42 301	2.92 289	18.81 286	4.63 289	7.35 293	4.85 237	12.22 315	1.18 253	1.15 185	2.47 203	4.49 219	2.18 193

MeshStereo	13.21 304	10.28 302	5.53 289	24.29 308	14.71 308	17.26 303	7.30 292	12.03 302	7.47 295	4.66 294	9.13 303	38.56 311	29.80 314	0.45 241	9.43 309	7.37 314	3.76 271	2.44 285	18.85 287	2.41 267	12.93 323	7.18 295	1.21 274	5.79 305	22.04 318	16.38 314	33.15 323	32.34 321
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
DPSNet	14.25 305	3.23 277	1.83 249	7.63 282	7.22 296	10.44 293	4.19 276	5.68 287	8.64 299	4.20 287	3.75 247	72.37 344	26.68 310	4.43 304	10.42 313	10.25 327	10.56 303	8.02 318	58.50 341	8.44 307	11.36 314	8.93 312	16.95 321	10.34 321	18.62 314	15.80 313	14.33 301	21.91 300

MFMNet_re	16.26 306	13.95 306	7.70 303	24.27 307	9.34 302	33.99 316	17.43 305	12.42 306	19.62 322	10.23 315	13.58 313	39.02 313	13.47 293	1.40 281	10.73 318	10.12 325	29.43 338	12.22 326	31.31 304	10.07 311	17.19 331	9.15 313	8.44 309	9.02 318	8.97 297	5.68 261	24.08 313	36.04 325

SQANet	17.87 307	31.68 320	5.41 288	57.78 322	33.35 318	57.44 322	39.25 319	4.37 272	1.73 248	4.89 296	1.53 210	30.38 299	5.54 268	56.25 322	3.78 196	1.32 108	5.20 285	1.48 254	29.72 302	1.71 242	6.45 274	5.45 254	54.26 329	1.90 264	4.80 270	8.48 285	9.52 284	18.82 294

STStereo	19.12 308	25.20 316	16.96 326	40.13 319	26.93 316	32.21 314	21.77 312	19.35 322	16.49 316	7.75 309	17.60 323	46.83 322	36.96 323	1.06 271	8.10 294	2.99 224	3.81 273	1.57 257	31.85 305	5.18 293	6.77 282	5.31 246	3.04 295	9.71 320	29.57 324	23.01 330	40.22 332	35.81 324

ELAS_RVC	19.26 309	19.85 313	14.31 318	33.92 312	22.40 311	33.39 315	19.24 309	15.07 310	10.89 304	8.20 310	17.30 322	54.84 331	32.79 320	3.23 298	8.72 303	3.46 248	11.25 307	6.19 315	19.97 289	7.86 305	12.63 321	12.02 329	9.45 313	10.70 322	30.22 326	22.17 327	41.23 336	38.75 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 310	2.55 265	5.07 286	4.09 269	3.44 275	3.26 263	4.38 279	15.32 311	9.58 301	4.44 291	5.63 268	8.73 259	24.82 306	3.30 300	10.45 315	6.81 306	5.49 286	3.46 295	21.26 292	4.77 292	17.96 333	24.74 346	0.82 264	4.77 299	80.12 353	91.25 352	77.91 353	76.45 353

MADNet+	19.30 311	7.92 299	15.32 321	17.51 300	11.42 305	8.09 288	18.41 307	28.03 334	17.21 319	12.46 323	12.08 308	33.63 305	30.37 316	9.62 312	18.64 334	14.89 333	25.78 332	10.10 325	40.05 318	16.50 323	17.34 332	12.76 330	9.48 314	18.60 332	35.02 334	20.22 322	21.19 310	38.41 327

ELAS	19.48 312	22.90 315	14.50 319	35.26 314	24.25 315	31.48 313	19.80 311	16.72 316	15.91 315	7.71 308	15.62 320	48.88 325	30.47 317	3.20 297	9.19 307	3.39 244	10.97 304	5.79 310	21.49 293	6.53 299	11.69 317	11.90 328	9.30 310	9.63 319	32.86 328	24.17 331	41.19 335	41.31 332
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 313	17.14 311	15.43 322	34.46 313	23.74 313	25.27 310	17.85 306	19.50 323	17.04 318	6.13 304	12.40 309	41.03 314	35.23 322	3.36 301	7.87 290	8.98 320	7.09 294	29.77 345	21.81 294	3.71 284	9.51 306	5.54 258	2.50 286	8.83 317	34.12 331	27.95 336	51.25 344	47.85 337

SPS-STEREO	20.13 314	14.92 307	11.88 314	19.84 303	20.39 309	18.24 304	9.27 298	16.06 315	19.74 323	19.91 332	20.06 331	33.66 306	37.68 324	7.23 307	13.17 327	16.66 336	26.75 334	16.01 336	32.30 306	23.65 332	30.25 345	22.84 343	13.67 318	13.47 329	16.56 311	15.26 312	29.55 321	24.45 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 315	16.10 309	12.43 315	22.81 306	21.80 310	24.45 309	18.63 308	17.89 317	12.77 306	18.42 331	19.55 329	30.39 300	40.48 326	11.67 315	12.56 325	15.10 334	25.73 331	12.69 329	34.93 311	21.56 330	26.12 342	22.15 341	21.16 322	12.73 326	17.44 312	13.30 306	33.35 326	28.26 314

otaku	21.36 316	42.67 325	7.67 301	62.47 328	41.26 324	63.18 333	49.95 321	6.15 291	4.57 285	10.22 314	1.83 221	32.26 301	9.33 283	65.85 324	4.60 228	1.61 137	7.10 295	1.41 249	36.88 313	7.74 303	7.03 285	5.98 276	54.87 330	2.69 277	8.31 293	9.47 293	13.48 299	18.26 292

LE_ROB	22.46 317	10.87 305	12.67 316	32.44 310	37.93 321	31.36 311	33.43 316	23.22 326	21.14 327	6.73 307	17.81 325	52.15 329	50.94 342	1.56 285	6.43 279	2.92 221	3.14 261	1.46 251	30.14 303	8.43 306	7.23 291	4.28 218	7.08 307	25.69 338	34.50 333	36.15 344	53.30 346	53.30 341

LSM0	22.48 318	6.09 295	4.65 279	14.89 297	10.39 304	16.43 301	13.29 304	23.38 327	15.69 313	14.75 326	18.69 328	35.79 307	33.70 321	0.93 265	73.52 350	85.94 350	13.36 313	5.62 309	55.67 339	16.83 324	21.95 339	18.82 337	4.28 300	8.01 315	16.44 310	16.43 315	28.65 318	32.66 322

Ntro	22.77 319	41.10 322	9.75 311	63.11 331	42.85 325	62.03 331	56.57 324	8.43 294	6.55 291	12.02 321	2.06 223	33.43 304	6.53 273	75.01 327	4.99 247	1.38 116	7.98 299	2.25 279	37.75 314	9.51 310	6.94 284	6.04 278	55.49 331	3.02 278	10.71 301	14.77 311	13.49 300	21.09 298

DLNR_Zeroshot_test	22.90 320	78.82 352	7.01 298	99.97 353	0.31 160	0.15 158	98.85 352	3.30 250	0.54 168	3.17 259	2.43 229	5.81 244	0.93 224	21.74 318	96.26 354	100.00 357	24.75 329	22.56 339	22.80 297	1.79 247	8.42 303	6.44 284	0.04 122	0.30 199	2.39 228	4.03 231	2.05 108	3.31 207

BEATNet-Init1	23.62 321	27.86 317	13.22 317	44.78 320	23.54 312	38.58 319	23.96 313	18.57 320	18.15 321	9.17 311	13.26 311	47.63 323	48.00 337	3.29 299	12.31 323	9.22 321	7.35 296	5.48 308	48.70 328	19.34 326	12.33 320	11.24 327	7.11 308	11.28 323	33.76 330	21.63 324	60.52 350	47.50 336

DispFullNet	26.27 322	39.81 321	17.89 328	52.75 321	38.74 322	45.03 321	55.21 323	13.74 309	12.89 308	13.75 324	9.88 306	43.75 318	32.46 319	86.51 330	11.01 319	13.68 331	29.48 339	16.23 337	51.78 333	14.64 319	13.87 325	10.46 320	14.59 319	6.22 308	8.62 294	8.03 283	16.08 304	32.10 320

ACVNet-4b	26.61 323	42.01 323	11.61 313	69.47 340	47.43 328	69.50 341	76.65 340	10.80 300	9.82 302	15.00 328	1.59 212	58.27 332	9.88 286	93.43 338	4.75 236	1.87 164	13.94 315	5.15 304	32.30 306	13.54 316	7.25 292	5.67 262	58.95 335	4.34 297	12.13 305	9.30 290	15.06 302	18.72 293

ACVNet_1	26.74 324	42.56 324	14.81 320	66.86 336	48.56 330	65.11 338	82.56 345	15.95 314	8.17 297	11.16 317	5.65 269	32.31 302	25.19 308	93.82 339	7.38 285	2.02 178	15.91 317	6.16 314	34.50 310	10.98 313	8.17 301	6.10 279	59.12 336	5.79 305	19.06 315	9.75 295	9.37 283	15.02 283

WAO-7	27.19 325	31.49 319	25.61 336	33.41 311	34.55 320	21.90 308	27.96 314	47.14 344	47.22 341	29.27 337	38.50 341	41.69 316	40.59 329	12.37 316	31.37 341	17.44 337	15.34 316	8.53 319	46.18 324	20.63 329	9.79 310	10.78 322	3.30 298	33.50 343	22.38 319	21.79 325	23.87 312	37.39 326

RainbowNet	27.62 326	45.59 327	16.83 325	69.42 339	46.28 326	68.08 340	69.73 334	9.87 298	3.31 270	17.67 329	2.40 226	45.29 319	28.15 312	91.67 333	11.05 320	3.10 231	10.99 305	5.02 303	43.52 323	16.90 325	8.37 302	6.69 289	58.54 334	4.55 298	13.10 306	12.31 302	16.72 305	20.53 297

MonStereo1	29.98 327	43.13 326	15.45 323	62.83 329	50.21 336	57.60 323	67.21 328	18.37 319	19.83 325	11.70 320	18.17 327	62.56 338	43.75 331	93.03 337	7.82 287	4.11 259	18.02 321	8.91 322	40.36 319	13.70 317	10.83 311	8.27 308	61.68 342	4.04 291	10.22 300	5.85 263	24.40 314	27.43 313

PSMNet_ROB	31.36 328	48.75 333	16.32 324	64.48 333	46.97 327	60.77 327	61.30 325	19.02 321	20.70 326	27.57 336	24.90 335	41.43 315	42.18 330	83.15 328	13.95 328	4.06 258	17.90 320	5.94 312	42.51 322	15.37 320	11.21 313	9.54 316	57.95 333	14.27 330	29.64 325	19.74 320	29.38 320	17.81 289

ACVNet_2	32.06 329	47.10 329	20.06 330	67.26 338	49.84 335	64.97 336	85.15 348	28.04 335	14.34 311	14.44 325	8.02 291	51.06 328	30.19 315	92.01 336	8.75 304	2.50 204	19.20 323	5.27 306	50.34 329	16.10 322	8.16 300	5.63 261	57.79 332	13.22 328	36.40 335	13.10 305	24.92 315	31.82 319

JetBlue	32.19 330	30.24 318	35.83 344	39.74 318	34.14 319	43.67 320	35.54 317	29.41 338	45.70 339	14.86 327	8.65 297	79.62 349	19.51 301	25.38 319	15.92 333	16.55 335	38.70 345	25.92 344	35.72 312	25.05 335	29.56 344	23.18 344	32.21 323	26.78 339	30.47 327	28.96 337	48.44 342	49.33 338

IMH-64-1	33.95 331	47.85 330	23.39 332	61.17 324	49.33 333	61.76 329	67.81 329	27.05 329	35.73 330	10.03 312	14.78 316	45.47 320	40.48 326	93.88 340	14.40 329	7.26 310	20.70 324	8.75 320	47.06 325	20.52 327	11.86 318	10.05 318	59.37 338	11.73 324	41.46 338	17.26 316	27.54 316	39.89 330

IMH-64	33.95 331	47.85 330	23.39 332	61.17 324	49.33 333	61.76 329	67.81 329	27.05 329	35.73 330	10.03 312	14.78 316	45.47 320	40.48 326	93.88 340	14.40 329	7.26 310	20.70 324	8.75 320	47.06 325	20.52 327	11.86 318	10.05 318	59.37 338	11.73 324	41.46 338	17.26 316	27.54 316	39.89 330

IMH	35.14 333	49.00 334	23.80 334	61.52 326	49.14 332	63.04 332	67.99 331	27.86 333	38.05 334	11.18 318	14.22 314	49.01 326	53.30 345	93.93 342	14.60 332	7.08 309	21.66 326	9.65 324	47.64 327	22.22 331	11.39 315	9.32 314	59.41 340	12.98 327	40.95 337	19.12 319	29.12 319	41.73 333

WAO-6	36.54 334	46.81 328	19.38 329	60.03 323	52.14 337	58.04 324	63.77 326	27.20 331	42.09 335	33.11 340	17.67 324	42.19 317	50.09 341	89.85 331	29.06 339	18.00 339	22.89 327	12.66 328	41.03 321	25.00 334	19.25 335	17.73 335	34.12 324	17.43 331	42.37 340	25.35 332	36.73 329	42.55 334

PWCK	38.25 335	63.47 342	23.98 335	73.60 346	41.23 323	60.98 328	51.31 322	54.00 345	35.86 332	26.51 335	39.23 342	62.00 337	46.09 333	26.43 320	14.46 331	9.53 323	30.80 340	12.71 330	83.96 351	28.46 339	23.42 340	13.60 334	47.98 328	30.51 342	34.48 332	27.91 335	31.53 322	38.61 328

TorneroNet-64	38.80 336	50.14 335	23.16 331	63.45 332	47.59 329	63.57 334	68.85 332	27.44 332	44.99 337	21.03 333	13.47 312	69.75 343	56.51 346	94.74 344	18.85 336	8.54 318	26.03 333	15.59 334	53.93 338	25.94 336	12.81 322	10.53 321	61.35 341	21.98 333	33.37 329	26.73 334	33.93 327	53.30 341

LVE	39.30 337	48.25 332	30.12 339	73.97 347	64.66 342	64.57 335	77.85 341	28.17 336	23.72 329	37.91 342	35.79 339	37.41 309	49.58 338	95.15 350	12.46 324	5.89 295	24.18 328	12.87 331	53.55 336	26.04 337	13.99 327	13.05 332	69.20 348	25.62 337	43.97 341	29.71 339	40.99 334	22.41 303

TorneroNet	39.82 338	53.94 337	26.20 337	66.81 335	49.07 331	65.07 337	70.90 336	26.31 328	46.32 340	24.07 334	20.96 333	67.36 342	52.11 344	94.83 346	18.77 335	9.35 322	24.89 330	16.30 338	53.07 335	24.04 333	13.64 324	11.04 325	61.85 343	22.68 335	36.84 336	25.85 333	42.63 337	50.33 339

Dean	42.92 339	51.28 336	31.30 340	76.75 348	64.32 341	79.06 350	83.43 347	42.61 340	43.67 336	35.18 341	22.58 334	60.75 335	56.83 347	94.89 347	13.15 326	4.20 260	27.88 335	12.35 327	63.72 344	28.96 340	9.62 307	7.74 305	59.21 337	22.07 334	48.58 344	35.91 343	53.04 345	29.88 318

WAO-8	44.25 340	56.07 339	34.81 342	70.40 342	61.11 338	71.92 344	71.92 337	43.60 341	48.93 342	32.20 338	26.30 336	67.35 340	49.97 339	91.99 334	26.69 337	19.01 342	29.42 336	13.46 332	51.63 331	37.17 344	16.32 328	10.83 323	44.60 326	27.68 340	53.45 348	35.23 341	47.57 340	55.24 344

Venus	44.25 340	56.07 339	34.81 342	70.38 341	61.11 338	71.92 344	71.92 337	43.60 341	48.93 342	32.20 338	26.30 336	67.35 340	49.97 339	91.99 334	26.69 337	19.01 342	29.42 336	13.46 332	51.63 331	37.17 344	16.32 328	10.83 323	44.60 326	27.68 340	53.45 348	35.23 341	47.57 340	55.24 344

notaker	49.83 342	63.78 343	33.18 341	70.81 343	66.40 343	70.73 343	78.98 343	45.33 343	64.15 346	43.75 345	59.49 346	60.26 333	51.62 343	93.99 343	46.45 345	31.86 344	34.38 343	24.64 342	65.77 346	41.22 346	24.40 341	24.26 345	68.58 347	39.92 346	26.43 321	29.62 338	38.96 331	46.51 335

UNDER WATER	52.38 343	65.77 345	42.25 345	77.68 349	67.77 344	74.59 347	85.69 350	61.52 348	50.72 344	41.81 344	48.33 343	74.09 346	57.87 348	94.82 345	34.80 343	18.86 341	33.89 342	24.15 341	57.03 340	29.54 341	19.73 336	18.75 336	69.48 349	49.19 350	52.93 347	49.45 346	44.09 338	69.45 352

ktn	52.79 344	63.82 344	30.11 338	66.93 337	72.48 349	66.28 339	78.41 342	39.02 339	71.70 348	45.89 347	67.47 348	52.57 330	45.22 332	95.33 351	48.59 346	35.19 345	41.05 347	31.49 346	60.62 342	36.06 343	32.70 347	35.82 348	63.06 344	38.69 344	45.38 343	41.08 345	57.93 348	62.41 348

UNDER WATER-64	53.24 345	62.47 341	43.72 347	79.20 350	70.94 347	76.00 348	87.61 351	65.70 349	45.62 338	52.26 348	61.76 347	72.47 345	58.44 349	94.91 349	30.75 340	17.95 338	34.62 344	25.80 343	53.84 337	26.41 338	19.77 337	21.35 339	75.52 352	44.10 347	50.84 346	55.27 348	40.93 333	69.21 351

KSHMR	56.45 346	73.76 349	53.18 349	81.77 351	70.47 346	77.94 349	83.01 346	67.07 351	54.37 345	56.94 349	54.51 345	61.36 336	46.54 334	94.90 348	59.43 348	44.62 347	39.11 346	36.00 347	64.69 345	47.55 347	28.73 343	19.90 338	65.78 346	55.97 352	49.71 345	33.30 340	50.13 343	53.27 340

DPSimNet_ROB	58.77 347	55.98 338	59.21 350	62.88 330	73.92 350	60.20 326	64.84 327	28.34 337	91.63 352	80.59 351	52.65 344	74.49 347	47.24 335	90.64 332	55.91 347	45.99 348	54.62 349	42.30 348	68.03 347	59.25 350	51.18 350	59.54 350	44.54 325	45.19 348	44.85 342	61.56 349	56.15 347	55.05 343

LRCNet_RVC	60.25 348	73.90 351	44.96 348	94.13 352	95.20 352	91.02 352	85.32 349	54.56 346	36.51 333	98.66 353	73.01 349	91.80 354	67.46 351	96.60 353	33.95 342	18.60 340	69.32 351	51.86 350	94.53 352	64.28 351	31.29 346	22.24 342	94.67 354	54.29 351	19.85 316	10.16 298	33.16 324	25.34 310

HanzoNet	60.55 349	68.65 346	42.85 346	71.08 344	71.43 348	71.96 346	79.15 344	59.75 347	75.19 349	45.14 346	74.83 350	74.50 348	63.75 350	96.51 352	43.02 344	39.58 346	52.48 348	47.20 349	75.57 348	51.40 348	44.83 349	44.21 349	72.81 350	39.33 345	54.31 350	50.20 347	60.45 349	64.70 350

JetRed	62.68 350	71.30 347	68.71 351	66.70 334	63.10 340	69.94 342	74.63 339	66.20 350	66.87 347	41.55 343	36.99 340	80.77 351	12.41 290	62.44 323	66.90 349	66.45 349	65.00 350	75.57 353	62.84 343	53.56 349	77.95 351	72.78 351	73.29 351	48.99 349	55.75 351	62.99 350	66.04 351	62.58 349

MADNet++	76.54 351	72.15 348	83.11 354	61.53 327	81.21 351	58.42 325	69.47 333	68.24 352	78.58 350	85.63 352	92.37 352	80.60 350	85.04 352	36.71 321	81.19 352	89.82 352	88.15 353	69.64 351	82.54 350	91.39 353	92.32 353	93.48 354	65.75 345	90.26 354	59.09 352	74.29 351	74.25 352	61.32 347

ASD4	81.96 352	73.83 350	78.52 352	73.50 345	68.47 345	82.76 351	70.15 335	72.27 353	81.46 351	64.14 350	76.80 351	49.38 327	95.53 353	68.81 325	77.80 351	87.45 351	86.82 352	89.90 354	81.43 349	90.17 352	88.82 352	88.65 353	81.37 353	86.17 353	99.17 358	99.86 356	99.79 357	99.90 357

PML	96.14 353	100.00 356	82.26 353	100.00 354	100.00 354	100.00 356	99.16 355	100.00 358	98.98 354	100.00 356	95.95 353	99.91 358	100.00 358	98.52 354	94.87 353	92.63 353	90.73 354	73.63 352	100.00 356	98.25 355	92.56 354	85.93 352	97.80 355	98.67 356	96.15 357	99.98 357	100.00 358	99.92 358

MEDIAN_ROB	97.56 354	99.08 353	98.39 355	100.00 354	99.99 353	100.00 356	100.00 356	99.49 356	98.31 353	100.00 356	99.95 356	97.97 355	96.05 354	99.97 355	99.41 355	98.43 354	98.53 355	98.66 355	99.88 355	97.95 354	93.38 355	96.45 356	100.00 357	97.23 355	86.96 354	92.33 353	89.80 354	95.90 355

AVERAGE_ROB	98.95 355	100.00 356	99.79 357	100.00 354	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 356	99.77 357	99.85 356	100.00 359	100.00 359	100.00 356	100.00 358	98.12 357	99.51 357	100.00 357	100.00 358	93.43 356	93.75 354	94.35 356	93.16 354

HaxPig	98.97 356	100.00 356	98.94 356	100.00 354	100.00 354	99.99 355	100.00 356	99.99 357	99.97 355	100.00 356	99.99 357	100.00 359	99.95 357	100.00 356	99.56 356	99.43 355	99.97 358	99.57 356	100.00 356	100.00 358	97.25 356	96.32 355	99.99 356	99.98 357	89.17 355	99.51 355	94.19 355	98.51 356

DGTPSM_ROB	99.52 357	99.77 354	100.00 358	100.00 354	100.00 354	100.00 356	100.00 356	99.17 354	100.00 356	99.31 354	99.64 355	91.36 352	99.13 355	100.00 356	99.94 358	100.00 357	99.82 356	99.99 357	99.53 353	99.99 356	99.80 359	99.66 358	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

DPSMNet_ROB	99.53 358	99.78 355	100.00 358	100.00 354	100.00 354	100.00 356	100.00 356	99.17 354	100.00 356	99.31 354	99.63 354	91.42 353	99.14 356	100.00 356	99.94 358	100.00 357	99.82 356	99.99 357	99.62 354	99.99 356	99.79 358	99.66 358	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

DPSM_ROB	99.92 359	100.00 356	100.00 358	100.00 354	100.00 354	98.97 353	98.99 353	100.00 358	100.00 356	100.00 356	100.00 358	99.90 356	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

DPSM	99.92 359	100.00 356	100.00 358	100.00 354	100.00 354	98.97 353	98.99 353	100.00 358	100.00 356	100.00 356	100.00 358	99.90 356	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

FlowAnything	100.00 361	100.00 356	100.00 358	100.00 354	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

CasAABBNet	100.00 361	100.00 356	100.00 358	100.00 354	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 356	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 356	100.00 358	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 18	0.17 114	0.05 61	0.10 32	0.00 1

FADE			17.79 327	14.74 296				21.03 324		17.86 330			47.30 336	12.65 317	10.46 316	11.90 329	33.51 341	23.60 340		34.75 342	35.81 348	34.34 347	13.33 317	24.52 336	20.36 317		47.51 339	56.40 346

Low-res two-view benchmark