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

BridgeDepth	0.07 1	0.05 18	0.02 15	0.03 39	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 3	0.04 4	0.01 7	0.16 22	0.03 3	0.23 25	0.05 1	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 13	0.15 30	0.01 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 2	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	1.01 13	0.29 2	0.03 2	0.10 38	0.03 3	0.18 43	0.16 14	0.39 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 18	0.00 1

CoSv	0.10 3	0.12 52	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.01 18	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 23	0.01 5	0.00 1	0.69 3	0.74 18	0.14 32	0.06 26	0.09 15	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 29	0.02 20	0.00 1	0.10 21	0.00 1

Pointernet	0.13 4	0.04 12	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 109	0.18 152	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 100	0.10 11	0.01 5	0.01 35	0.89 9	0.57 7	0.12 26	0.02 10	0.09 15	0.06 10	0.11 8	0.83 21	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.04 8	0.18 99

StereoVision	0.13 4	0.11 45	0.03 22	0.04 48	0.04 36	0.00 1	0.03 59	0.04 49	0.03 25	0.03 82	0.00 1	0.19 34	0.02 13	0.02 60	1.02 14	0.79 22	0.13 31	0.02 10	0.30 33	0.04 6	0.21 21	0.19 4	0.00 1	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.12 26	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 6	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.12 68	0.01 18	0.05 85	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.07 5	0.09 60	0.02 60	1.46 29	0.84 24	0.06 8	0.04 16	0.40 44	0.07 14	0.07 4	0.20 5	0.01 30	0.05 35	0.05 47	0.06 63	0.19 35	0.11 88
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.17 7	0.09 40	0.30 69	0.02 24	0.10 63	0.01 18	0.03 59	0.03 35	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.11 72	0.02 60	1.43 27	0.80 23	0.10 15	0.15 52	0.05 9	0.06 10	0.25 31	0.55 12	0.00 1	0.14 78	0.01 9	0.03 43	0.14 29	0.02 52

MLG-Stereo	0.18 8	0.06 25	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 33	0.00 1	1.48 30	1.35 69	0.05 5	0.05 22	0.33 37	0.23 51	0.22 22	0.63 17	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 8	0.11 45	0.04 26	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.05 42	0.24 116	0.00 1	0.16 25	0.06 48	0.01 35	1.29 20	1.05 35	0.06 8	0.04 16	0.06 11	0.05 8	0.40 45	0.86 23	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.05 11	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 10	0.05 18	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 25	1.28 60	0.03 2	0.05 22	0.33 37	0.24 54	0.23 25	1.27 33	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

AASNet	0.20 10	0.45 129	0.24 57	0.09 81	0.09 59	0.00 1	0.08 106	0.05 56	0.05 42	0.26 117	0.00 1	0.18 26	0.04 26	0.01 35	1.13 15	0.68 16	0.12 26	0.04 16	0.09 15	0.16 36	0.29 35	0.77 19	0.01 30	0.07 46	0.00 1	0.02 35	0.49 63	0.03 59

TDLM	0.20 10	0.10 43	0.21 48	0.08 77	0.23 110	0.02 51	0.04 72	0.19 80	0.04 35	0.02 79	0.10 104	0.67 134	0.05 33	0.10 134	0.43 1	0.28 1	0.35 82	0.20 71	0.02 1	0.01 1	0.12 9	1.22 31	0.05 81	0.01 9	0.00 1	0.02 35	0.41 60	0.41 123

MonStereo	0.21 13	0.04 12	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.05 33	0.01 35	1.63 34	1.32 66	0.09 12	0.15 52	0.36 41	0.31 71	0.30 37	1.05 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.23 43	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 13	0.04 12	0.02 15	0.00 1	0.01 11	0.02 51	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 22	0.03 18	0.05 101	0.99 12	0.77 20	0.16 38	0.17 60	0.16 22	0.26 62	0.06 1	2.10 55	0.18 150	0.02 17	0.01 9	0.06 63	0.47 62	0.06 72

CroCo-Stereo	0.21 13	0.09 40	0.03 22	0.05 55	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.04 49	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.09 10	0.07 49	0.00 1	1.51 31	1.11 39	0.17 44	0.08 31	0.76 60	0.05 8	0.40 45	0.85 22	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.08 17	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
delet	0.21 13	0.08 36	0.24 57	0.06 58	0.05 38	0.02 51	0.04 72	0.02 22	0.05 42	0.34 126	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	1.45 28	0.53 5	0.23 57	0.07 27	0.12 19	0.06 10	0.15 12	0.38 10	0.01 30	0.06 41	0.01 9	0.01 13	1.50 91	0.02 52

NLCSM	0.22 17	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 203	0.00 1	0.55 154	0.10 11	2.24 240	0.00 1	0.86 7	0.58 8	0.11 20	0.02 10	0.02 1	0.09 21	0.09 5	0.28 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 17	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.03 27	0.12 124	0.01 21	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.05 33	0.00 1	0.73 5	0.58 8	0.18 45	0.04 16	0.18 26	0.51 117	0.24 28	2.12 56	0.09 119	0.08 50	0.02 20	0.18 88	0.16 33	0.00 1

ProNet	0.22 17	0.03 1	0.09 36	0.01 7	0.00 1	0.12 124	0.75 207	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 176	1.31 21	1.03 33	0.22 53	0.01 7	0.09 15	0.12 27	0.24 28	1.33 36	0.03 68	0.01 9	0.07 57	0.00 1	0.05 11	0.00 1

WQFJX1	0.23 20	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 214	0.00 1	0.78 171	0.11 15	2.54 244	0.00 1	0.74 6	0.54 6	0.01 1	0.00 1	0.03 3	0.06 10	0.06 1	0.27 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 20	0.13 55	0.03 22	0.06 58	0.07 53	0.00 1	0.01 21	0.05 56	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.07 49	0.00 1	1.58 32	1.23 51	0.05 5	0.13 43	0.52 49	0.08 19	0.50 56	1.03 25	0.01 30	0.10 58	0.08 60	0.02 35	0.06 13	0.03 59

RSM++	0.23 20	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.08 54	0.00 1	0.88 8	0.61 11	0.18 45	0.04 16	0.13 20	0.57 137	0.23 25	2.20 59	0.14 134	0.09 53	0.03 33	0.01 13	0.23 43	0.00 1

AIO-test2	0.25 23	0.09 40	0.02 15	0.01 7	0.09 59	0.04 83	0.01 21	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 26	0.00 1	1.71 37	1.44 78	0.15 34	0.04 16	0.03 3	0.33 76	0.10 6	2.30 63	0.06 89	0.16 89	0.05 47	0.01 13	0.10 21	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 24	0.06 25	0.08 34	0.00 1	0.01 11	0.02 51	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.03 18	0.15 153	1.33 22	1.35 69	0.18 45	0.17 60	0.19 27	0.37 85	0.10 6	2.34 65	0.19 157	0.06 41	0.04 39	0.08 70	0.12 26	0.00 1

RAFT	0.28 25	0.04 12	0.31 70	0.02 24	0.00 1	0.12 124	0.12 131	0.93 131	0.01 4	0.69 151	0.00 1	0.18 26	0.00 1	0.01 35	2.07 51	1.23 51	0.23 57	0.00 1	0.06 11	0.21 49	0.15 12	0.60 15	0.00 1	0.06 41	0.03 33	0.01 13	0.34 55	0.00 1

WQFJX	0.29 26	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 5	1.25 219	0.00 1	1.28 190	0.12 18	2.55 245	0.00 1	0.98 11	0.86 25	0.06 8	0.00 1	0.03 3	0.16 36	0.13 10	0.32 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 3	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 26	0.12 52	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.04 83	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.05 33	0.00 1	1.37 24	1.12 41	0.15 34	0.13 43	0.28 32	0.27 64	0.50 56	2.49 68	0.00 1	0.13 75	0.08 60	0.01 13	0.24 46	0.09 78

RAStereo	0.29 26	0.18 66	0.05 29	0.06 58	0.11 65	0.00 1	0.02 43	0.03 35	0.04 35	0.94 168	0.00 1	0.26 63	0.02 13	0.01 35	1.70 36	1.19 49	0.09 12	0.13 43	0.30 33	0.03 3	0.80 71	1.45 40	0.00 1	0.14 78	0.05 47	0.01 13	0.20 36	0.02 52

AANet_RVC	0.29 26	0.05 18	0.28 66	0.06 58	0.21 104	0.00 1	0.24 166	0.03 35	0.17 106	0.34 126	0.01 84	0.08 7	0.04 26	0.01 35	2.17 56	0.58 8	0.16 38	0.07 27	0.44 45	0.20 44	0.13 10	0.33 9	0.03 68	0.07 46	0.02 20	0.06 63	1.15 80	0.86 147

AIO-test1	0.30 30	0.04 12	0.03 22	0.02 24	0.08 57	0.04 83	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 49	1.69 106	0.15 34	0.02 10	0.24 30	0.55 134	0.20 19	2.67 71	0.00 1	0.02 17	0.02 20	0.01 13	0.09 18	0.00 1

WQFJA1	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.18 216	0.00 1	1.29 192	0.13 19	2.82 249	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.57 13	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.19 217	0.00 1	1.28 190	0.13 19	2.82 249	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.58 14	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

LG-Stereo	0.31 31	0.05 18	0.02 15	0.02 24	0.07 53	0.13 130	0.01 21	0.03 35	0.10 79	0.00 1	0.87 174	0.44 96	0.01 5	0.00 1	2.07 51	1.46 80	0.11 20	0.16 57	0.67 56	0.47 103	0.31 40	1.19 29	0.04 78	0.02 17	0.05 47	0.10 76	0.07 14	0.00 1

AdaDepth	0.32 34	0.24 78	0.07 30	0.02 24	0.01 11	0.16 152	0.01 21	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.01 5	0.01 35	1.96 46	1.94 125	0.09 12	0.09 34	1.21 80	0.40 90	0.46 52	1.21 30	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 52	0.31 50	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 35	0.05 18	0.07 30	0.01 7	0.02 18	0.02 51	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.02 13	0.00 1	1.77 42	1.68 105	0.21 51	0.08 31	0.19 27	0.58 138	0.29 35	3.05 93	0.18 150	0.09 53	0.08 60	0.19 90	0.12 26	0.00 1

NLSM1	0.34 36	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 51	0.00 1	0.01 5	1.38 226	0.00 1	1.36 193	0.13 19	2.75 248	0.00 1	1.14 16	1.11 39	0.10 15	0.00 1	0.05 9	0.16 36	0.16 14	0.80 20	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.01 3	0.00 1

111111	0.34 36	0.03 1	0.08 34	0.01 7	0.03 27	0.10 118	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.01 84	0.18 26	0.05 33	0.01 35	1.98 47	1.34 68	0.11 20	0.15 52	0.59 53	0.56 135	0.34 42	3.31 105	0.26 178	0.02 17	0.02 20	0.05 57	0.04 8	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 36	0.19 67	0.23 55	0.01 7	0.06 45	0.12 124	0.01 21	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.03 18	0.00 1	2.15 55	1.48 83	0.10 15	0.13 43	0.33 37	0.11 24	0.45 51	0.93 24	0.00 1	0.02 17	0.07 57	0.03 43	2.36 113	0.06 72

AIO-Stereo	0.34 36	0.05 18	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.13 130	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.05 33	0.00 1	1.68 35	1.06 37	0.49 106	0.08 31	1.56 97	0.76 173	0.22 22	2.17 58	0.11 127	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.20 36	0.00 1

MMNet	0.34 36	0.21 68	0.07 30	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.12 131	0.03 35	0.04 35	0.22 114	0.00 1	0.36 76	0.02 13	0.05 101	2.17 56	0.69 17	0.33 78	0.15 52	0.34 40	0.07 14	0.34 42	0.60 15	0.06 89	0.10 58	0.03 33	0.05 57	2.93 127	0.02 52

MLG-Stereo_test2	0.35 41	0.14 57	0.04 26	0.01 7	0.06 45	0.18 168	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.63 165	0.18 26	0.01 5	0.00 1	1.83 43	1.31 64	0.06 8	0.20 71	1.35 90	0.38 86	0.41 49	2.30 63	0.16 143	0.05 35	0.06 54	0.01 13	0.09 18	0.01 40

iRaftStereo_RVC	0.35 41	0.21 68	0.33 76	0.22 100	0.15 75	0.02 51	0.02 43	0.05 56	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.28 65	0.11 72	0.03 76	1.35 23	0.98 30	0.35 82	0.07 27	0.49 47	0.17 40	1.05 89	2.96 81	0.00 1	0.05 35	0.09 64	0.01 13	0.23 43	0.04 63

NLMM1	0.36 43	0.03 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	1.51 231	0.00 1	0.68 168	0.11 15	2.74 247	0.00 1	1.25 19	1.22 50	0.11 20	0.01 7	0.07 13	0.24 54	0.24 28	1.41 39	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.05 57	0.04 8	0.00 1

MoCha-V2	0.36 43	0.06 25	0.31 70	0.01 7	0.05 38	0.09 113	0.01 21	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.18 100	0.00 1	2.33 67	1.63 97	0.18 45	0.19 69	0.15 21	0.99 192	0.28 34	3.01 85	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.07 69	0.03 7	0.00 1

DMCA	0.36 43	0.36 114	0.19 46	0.17 90	0.09 59	0.02 51	0.05 85	0.02 22	0.05 42	0.58 146	0.00 1	0.39 86	0.05 33	0.01 35	2.07 51	0.98 30	0.54 113	0.12 41	0.23 29	0.10 23	0.46 52	1.38 38	0.01 30	0.22 106	0.03 33	0.08 70	1.30 81	0.15 96

GEAStereo	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.01 5	0.24 178	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 150	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

gasm-f	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.01 5	0.24 178	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 150	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 46	0.23 73	0.35 91	0.07 70	0.15 75	0.02 51	0.04 72	0.08 66	0.07 57	1.22 189	0.00 1	0.23 57	0.03 18	0.02 60	1.62 33	1.29 61	0.14 32	0.29 92	1.62 98	0.12 27	0.84 77	1.37 37	0.01 30	0.18 95	0.20 101	0.16 86	0.17 34	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.40 49	0.03 1	0.10 38	0.03 39	0.03 27	0.10 118	0.01 21	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.15 117	0.18 26	0.03 18	0.01 35	1.95 45	1.30 62	0.05 5	0.29 92	0.81 62	0.51 117	0.25 31	3.15 99	0.27 184	0.03 29	0.02 20	0.01 13	1.39 86	0.00 1

MSCF	0.41 50	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.03 27	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 81	0.01 35	2.43 72	2.03 134	0.22 53	0.10 38	0.17 24	0.67 163	0.22 22	3.03 88	0.08 112	0.35 136	0.04 39	0.72 142	0.11 25	0.00 1

GASTEREO	0.42 51	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 81	0.01 35	2.48 75	2.05 141	0.22 53	0.17 60	0.17 24	0.63 149	0.19 18	2.96 81	0.30 196	0.35 136	0.04 39	0.71 141	0.15 30	0.00 1

GIP-stereo	0.42 51	0.06 25	0.14 42	0.02 24	0.05 38	0.16 152	0.02 43	0.06 61	0.03 25	0.00 1	0.25 132	0.32 71	0.05 33	0.01 35	3.07 90	1.67 103	0.15 34	0.05 22	0.31 35	0.71 166	0.49 55	3.30 104	0.06 89	0.04 32	0.03 33	0.09 73	0.33 53	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 51	0.29 90	0.82 172	0.60 196	0.31 133	0.18 168	0.03 59	1.58 152	0.25 131	0.12 101	0.28 134	0.84 147	0.05 33	0.11 139	0.69 3	0.46 4	0.36 84	0.25 82	0.08 14	0.08 19	0.20 19	1.95 48	0.02 57	0.05 35	0.06 54	0.03 43	0.70 68	1.10 161

GSStereo	0.43 54	0.12 52	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.20 175	0.01 21	0.01 5	1.23 218	0.00 1	0.05 96	0.22 53	0.03 18	0.00 1	2.12 54	1.64 100	0.50 107	0.26 84	0.50 48	0.46 102	0.51 58	2.87 79	0.15 139	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 55	0.30 93	0.37 104	0.08 77	0.19 89	0.01 18	0.02 43	0.10 71	0.09 74	0.00 1	0.00 1	0.49 105	0.09 60	0.05 101	2.28 61	1.53 87	0.28 70	0.43 132	1.84 108	0.14 32	1.17 93	1.99 52	0.01 30	0.23 109	0.16 92	0.10 76	0.26 48	0.03 59

MLG-Stereo_test3	0.48 56	0.06 25	0.33 76	0.12 87	0.16 79	0.17 163	0.02 43	0.07 62	0.04 35	1.13 179	0.00 1	0.23 57	0.08 54	0.01 35	1.98 47	1.62 95	0.11 20	0.19 69	1.38 91	0.29 68	0.76 67	3.35 106	0.02 57	0.10 58	0.06 54	0.03 43	0.74 70	0.01 40

Occ-G	0.48 56	0.11 45	0.24 57	0.04 48	0.11 65	0.16 152	0.04 72	0.04 49	0.02 14	0.00 1	0.25 132	0.15 23	0.02 13	0.00 1	3.08 92	1.56 89	0.11 20	0.34 103	1.04 72	0.48 109	0.85 78	3.04 92	0.23 167	0.07 46	0.04 39	0.02 35	0.83 73	0.01 40

RAFT + AFF	0.48 56	0.05 18	0.01 9	0.22 100	0.03 27	0.04 83	0.14 139	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 71	0.03 18	0.07 116	4.66 163	0.97 29	0.56 120	0.09 34	2.34 119	0.04 6	0.69 63	1.96 49	0.02 57	0.22 106	0.15 89	0.12 80	0.24 46	0.01 40

GREAT-IGEV	0.49 59	0.07 32	0.29 67	0.02 24	0.02 18	0.14 136	0.00 1	0.03 35	1.58 235	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.07 49	0.00 1	2.22 58	2.07 146	0.16 38	0.26 84	0.25 31	0.80 177	0.33 41	2.96 81	0.25 176	0.79 216	0.02 20	0.00 1	0.71 69	0.00 1

HCRNet	0.49 59	0.39 119	0.36 98	0.29 134	0.12 68	0.01 18	0.06 95	0.03 35	0.01 4	1.48 205	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.01 35	2.61 78	0.78 21	0.42 95	0.07 27	0.32 36	0.12 27	0.37 44	2.22 60	0.02 57	0.02 17	0.02 20	0.02 35	3.33 146	0.03 59

S2M2_XL	0.50 61	0.13 55	0.39 108	0.04 48	0.15 75	0.00 1	0.05 85	0.25 92	0.37 143	0.00 1	0.00 1	0.32 71	0.51 168	0.00 1	2.74 82	1.75 109	0.28 70	0.46 139	0.48 46	0.20 44	1.60 118	3.03 88	0.08 112	0.16 89	0.09 64	0.09 73	0.15 30	0.25 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 62	0.26 84	0.02 15	0.04 48	0.24 113	0.15 148	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.60 162	0.37 80	0.35 135	0.03 76	2.59 76	2.00 131	0.23 57	0.18 64	1.31 87	0.40 90	0.75 65	3.23 102	0.04 78	0.09 53	0.35 123	0.04 52	0.21 40	0.08 75

LG-G_1	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 92	0.22 106	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 73	0.58 157	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 112	0.27 67	0.37 106	0.82 63	0.47 103	0.91 80	3.77 121	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

LG-G	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 92	0.22 106	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 73	0.58 157	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 112	0.27 67	0.37 106	0.82 63	0.47 103	0.91 80	3.77 121	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

DFGA-Net	0.52 65	0.32 96	0.09 36	0.23 107	0.05 38	0.01 18	0.02 43	0.55 119	0.05 42	1.27 191	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.03 76	1.75 39	1.26 54	0.37 86	0.09 34	1.05 73	0.07 14	0.77 69	2.14 57	0.00 1	0.21 104	0.02 20	0.00 1	3.39 150	0.02 52

UPFNet	0.52 65	0.31 95	0.76 164	0.22 100	0.28 127	0.02 51	0.05 85	0.09 70	0.08 65	0.38 132	0.00 1	0.38 83	0.03 18	0.24 178	3.16 96	1.04 34	0.34 80	0.14 49	0.59 53	0.34 79	0.44 50	1.09 27	0.01 30	0.30 126	0.05 47	0.01 13	3.54 157	0.05 68

LGtest1	0.53 67	0.07 32	0.34 83	0.03 39	0.14 72	0.16 152	0.03 59	0.08 66	0.14 93	0.04 85	0.84 173	0.21 52	0.15 85	0.00 1	2.36 69	2.07 146	0.21 51	0.46 139	0.87 68	0.41 92	0.76 67	4.21 138	0.05 81	0.12 67	0.12 79	0.04 52	0.27 49	0.01 40

LG-Stereo_L2	0.54 68	0.34 108	0.02 15	0.04 48	0.24 113	0.18 168	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.59 161	0.43 95	0.35 135	0.04 94	2.83 85	2.03 134	0.26 65	0.18 64	1.09 74	0.38 86	0.82 76	3.54 112	0.04 78	0.09 53	0.34 121	0.06 63	0.31 50	0.08 75

AEACV	0.55 69	0.71 177	0.34 83	0.04 48	0.05 38	0.10 118	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.13 78	0.05 101	2.71 81	2.52 168	0.12 26	0.64 164	1.33 88	0.95 190	0.81 73	3.06 94	0.32 202	0.09 53	0.02 20	0.20 93	0.41 60	0.00 1

plain	0.56 70	0.39 119	0.44 118	0.17 90	0.41 168	0.01 18	0.01 21	0.74 125	0.08 65	0.01 73	0.00 1	0.74 139	0.14 81	0.04 94	2.91 87	1.93 123	0.25 62	0.44 135	1.02 71	0.16 36	1.65 123	2.50 69	0.01 30	0.41 154	0.21 105	0.06 63	0.36 58	0.10 81

anonymousdsp	0.56 70	0.10 43	0.36 98	0.24 111	0.07 53	0.09 113	0.01 21	0.04 49	0.05 42	0.00 1	2.27 211	0.22 53	0.20 104	0.00 1	2.28 61	1.41 76	0.28 70	0.17 60	0.52 49	0.67 163	0.56 59	3.56 113	0.31 198	0.07 46	0.02 20	0.01 13	1.65 94	0.01 40

GMStereo	0.56 70	0.94 203	0.07 30	0.25 115	0.06 45	0.01 18	0.02 43	0.15 78	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.41 90	0.01 5	0.01 35	2.04 50	1.15 45	0.34 80	0.18 64	2.72 140	0.11 24	1.52 110	2.04 53	0.00 1	0.08 50	0.20 101	0.03 43	2.65 120	0.04 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 73	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.06 45	0.02 51	0.04 72	0.04 49	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.40 89	0.09 60	0.01 35	5.50 193	2.06 144	0.45 98	0.28 90	0.54 51	0.23 51	1.49 108	2.89 80	0.02 57	0.08 50	0.09 64	0.06 63	0.31 50	0.22 102

MIF-Stereo (partial)	0.58 74	0.39 119	0.42 113	0.07 70	0.22 106	0.02 51	0.03 59	0.08 66	0.11 83	0.01 73	0.01 84	0.50 109	0.12 75	0.03 76	2.35 68	1.69 106	0.25 62	0.60 161	0.91 69	0.11 24	1.40 102	2.26 62	0.01 30	0.34 129	0.12 79	0.29 104	2.91 126	0.38 119

AIO_rvc	0.61 75	0.30 93	0.36 98	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.30 171	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.09 60	0.06 110	3.14 94	2.93 185	0.18 45	0.51 146	2.38 120	0.52 120	0.69 63	3.61 115	0.46 225	0.02 17	0.13 81	0.04 52	0.20 36	0.01 40

RYNet	0.61 75	0.04 12	0.00 1	0.02 24	0.04 36	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.04 35	0.07 89	0.00 1	0.07 5	0.12 75	0.00 1	4.57 157	0.66 15	0.12 26	0.99 216	0.37 42	0.02 2	0.25 31	0.10 2	0.05 81	0.03 29	0.08 60	7.32 259	1.40 87	0.12 92

IGEV-Stereo+	0.62 77	1.03 214	0.04 26	0.11 84	0.14 72	0.14 136	0.03 59	0.10 71	0.11 83	0.02 79	2.00 206	0.32 71	0.30 129	0.02 60	1.86 44	1.97 128	0.16 38	0.31 98	1.71 102	0.60 143	1.02 86	3.85 128	0.29 188	0.06 41	0.03 33	0.21 94	0.20 36	0.00 1

GANet	0.63 78	0.72 179	0.73 160	0.46 182	0.40 166	1.37 232	0.41 185	0.45 110	0.06 53	0.21 110	2.81 232	2.16 192	0.28 126	0.47 229	0.89 9	0.62 12	0.74 139	0.38 111	0.38 43	0.07 14	0.30 37	1.98 51	0.14 134	0.13 75	0.20 101	0.03 43	0.52 64	0.22 102

TestStereo	0.64 79	0.64 165	0.54 141	0.22 100	0.11 65	0.01 18	0.03 59	1.87 168	0.23 126	0.30 121	0.00 1	0.37 80	0.08 54	0.01 35	1.75 39	0.93 28	0.45 98	0.23 81	2.92 147	0.12 27	1.51 109	1.70 41	0.05 81	0.11 65	0.21 105	0.46 123	2.24 111	0.13 94

AIO_test	0.66 80	0.53 141	0.44 118	0.04 48	0.02 18	0.14 136	0.42 186	0.12 75	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.10 68	0.03 76	3.07 90	3.04 190	0.25 62	0.32 100	1.33 88	0.44 97	1.28 99	3.68 117	0.44 221	0.02 17	0.18 94	0.43 122	1.11 79	0.01 40

YMNet	0.67 81	0.38 118	0.02 15	0.20 95	0.25 122	0.33 194	2.67 252	0.36 99	0.06 53	1.09 176	0.00 1	0.41 90	2.95 251	0.01 35	2.43 72	2.05 141	0.61 127	0.46 139	0.54 51	0.25 59	0.30 37	1.29 34	0.00 1	0.10 58	0.37 125	0.05 57	0.62 65	0.38 119

UNet	0.67 81	0.32 96	0.47 133	0.27 128	0.23 110	0.03 75	0.15 142	0.55 119	0.14 93	1.13 179	0.00 1	0.61 125	0.17 98	0.15 153	2.26 59	1.51 86	0.50 107	0.22 76	1.51 96	0.25 59	0.75 65	1.79 44	0.18 150	0.60 188	0.07 57	0.32 114	3.43 153	0.61 139

MGS-Stereo	0.68 83	0.97 209	0.65 148	0.25 115	0.18 83	0.01 18	0.05 85	0.07 62	0.14 93	0.00 1	0.00 1	0.30 67	0.15 85	0.03 76	5.25 186	1.01 32	0.41 93	0.26 84	1.09 74	0.44 97	1.38 101	2.76 75	0.03 68	0.27 116	0.34 121	0.25 97	1.72 96	0.24 105

HITNet	0.68 83	0.16 61	0.11 40	0.07 70	0.10 63	0.01 18	0.03 59	1.72 156	0.79 188	0.11 95	0.00 1	0.77 144	0.28 126	0.12 146	2.69 79	1.17 46	0.45 98	0.14 49	0.72 57	0.25 59	1.61 121	2.80 77	0.01 30	0.17 91	0.04 39	0.15 83	3.40 151	0.41 123
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
IER	0.69 85	0.46 131	0.29 67	0.30 138	0.18 83	0.01 18	0.09 114	0.42 105	0.11 83	1.07 175	0.07 100	1.62 184	0.05 33	0.20 168	3.15 95	1.25 53	0.40 90	0.16 57	0.82 63	0.44 97	0.57 60	2.22 60	0.21 159	0.34 129	0.09 64	1.03 156	2.96 128	0.28 109

G2L-Stereo	0.70 86	0.35 112	0.24 57	0.37 163	0.64 194	0.02 51	0.07 100	0.17 79	0.08 65	0.51 142	0.10 104	0.28 65	0.49 164	0.45 225	3.38 109	1.05 35	0.27 67	0.20 71	1.46 93	0.28 66	1.54 111	1.85 45	0.07 106	0.12 67	0.28 118	0.78 146	3.56 158	0.38 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 86	0.11 45	0.32 74	0.06 58	0.20 98	0.09 113	0.02 43	0.13 77	0.23 126	0.03 82	0.04 92	0.48 103	0.15 85	0.01 35	3.26 104	2.49 165	0.31 77	0.44 135	1.92 110	0.48 109	1.70 128	4.79 170	0.16 143	0.12 67	0.09 64	0.16 86	0.90 75	0.07 74

HGLStereo	0.70 86	0.34 108	0.41 111	0.23 107	0.31 133	0.02 51	0.17 148	0.08 66	0.13 91	1.20 188	0.69 169	0.25 59	0.15 85	0.09 129	2.36 69	1.50 84	0.57 122	0.29 92	1.25 81	0.24 54	1.13 92	3.16 100	0.08 112	0.34 129	0.18 94	0.19 90	3.13 133	0.47 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 89	0.58 151	0.33 76	0.08 77	0.18 83	0.19 172	0.04 72	0.12 75	0.18 110	0.04 85	0.51 152	0.50 109	0.41 149	0.02 60	2.44 74	2.27 156	0.33 78	0.54 152	1.14 77	0.44 97	2.08 145	4.84 171	0.09 119	0.12 67	0.10 71	0.15 83	1.37 85	0.08 75

CFNet	0.72 90	0.50 139	0.71 156	0.48 185	0.45 176	0.06 107	0.27 170	0.58 121	0.09 74	0.65 150	0.04 92	0.84 147	0.10 68	0.05 101	2.80 84	0.75 19	0.60 126	0.09 34	0.84 67	0.41 92	1.10 91	1.22 31	0.03 68	0.13 75	0.58 143	1.14 159	3.44 154	1.47 170

RAFT_CTSACE	0.74 91	0.81 190	0.44 118	0.25 115	0.08 57	0.15 148	0.03 59	1.99 173	0.06 53	0.00 1	0.11 106	0.47 102	0.46 159	0.01 35	2.74 82	1.26 54	0.29 76	0.16 57	0.77 61	0.13 31	0.79 70	4.54 157	0.01 30	0.15 83	0.25 111	0.01 13	3.88 180	0.04 63

test_5	0.76 92	0.61 156	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.01 21	2.75 224	0.05 42	0.00 1	4.29 247	0.49 105	0.44 152	0.00 1	1.73 38	1.27 59	0.22 53	0.14 49	1.14 77	0.09 21	0.46 52	3.08 96	0.01 30	0.19 96	0.09 64	0.00 1	2.97 129	0.02 52

RAFT+CT+SA	0.77 93	0.83 192	0.24 57	0.15 89	0.05 38	0.01 18	0.02 43	2.46 203	0.09 74	0.11 95	0.00 1	0.89 156	0.40 146	0.01 35	1.42 25	1.63 97	0.18 45	0.21 75	2.39 122	0.27 64	0.93 82	4.66 163	0.01 30	0.20 100	0.13 81	0.02 35	3.33 146	0.05 68

ADLNet	0.79 94	0.95 204	0.12 41	0.22 100	0.28 127	0.09 113	0.05 85	1.25 141	0.10 79	0.32 124	0.06 97	2.48 197	0.08 54	0.20 168	3.48 110	1.14 44	0.48 102	0.11 40	0.60 55	0.23 51	0.60 61	3.03 88	0.01 30	0.10 58	0.91 163	0.83 148	3.15 134	0.34 115

raft+_RVC	0.80 95	0.41 124	0.45 130	0.34 151	0.24 113	0.03 75	0.08 106	2.24 184	0.09 74	0.07 89	0.00 1	0.42 93	0.08 54	0.02 60	3.49 111	3.16 197	0.48 102	0.12 41	2.60 135	0.82 178	0.94 83	3.69 118	0.03 68	0.20 100	0.35 123	0.14 82	0.69 66	0.35 117

ARAFT	0.80 95	0.22 71	0.31 70	0.31 140	0.12 68	0.01 18	0.02 43	0.24 90	0.09 74	1.28 192	0.00 1	0.53 113	0.04 26	0.09 129	3.18 97	1.99 129	0.51 110	0.34 103	2.69 139	0.14 32	1.96 144	2.75 74	0.02 57	0.20 100	0.80 161	0.03 43	3.53 156	0.13 94

LL-Strereo2	0.81 97	0.27 85	0.35 91	0.09 81	0.14 72	0.17 163	0.08 106	2.21 183	0.19 113	0.00 1	0.00 1	0.26 63	0.05 33	0.20 168	2.27 60	2.72 177	0.12 26	0.15 52	2.40 123	0.52 120	1.77 136	5.39 185	0.06 89	0.17 91	0.43 131	0.12 80	1.55 93	0.31 111

DMCA-RVC	0.82 98	0.43 126	0.50 135	0.31 140	0.59 191	0.15 148	1.13 216	0.29 95	1.52 232	1.29 194	0.34 140	0.64 129	0.14 81	0.17 159	3.74 120	1.26 54	0.80 143	0.51 146	0.97 70	0.51 117	0.87 79	1.93 47	0.26 178	0.40 153	0.13 81	0.08 70	2.70 121	0.50 129

HUF	0.83 99	0.15 58	0.62 145	0.03 39	0.12 68	0.16 152	0.17 148	0.32 97	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.26 122	0.00 1	4.05 138	4.06 247	0.48 102	0.57 157	3.07 155	0.65 157	1.72 134	3.80 124	0.38 208	0.88 225	0.14 88	0.04 52	0.38 59	0.01 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 99	0.08 36	0.36 98	0.18 92	0.21 104	0.01 18	0.06 95	1.75 158	0.21 124	0.14 104	0.15 117	0.45 98	0.16 92	0.03 76	4.05 138	1.87 116	0.36 84	0.42 128	1.67 100	0.17 40	1.76 135	4.52 156	0.02 57	0.11 65	0.38 128	2.70 199	0.33 53	0.33 113

MIM_Stereo	0.83 99	0.15 58	0.44 118	0.34 151	0.24 113	0.12 124	0.08 106	2.02 174	0.08 65	0.00 1	0.24 130	0.31 70	0.10 68	0.03 76	3.34 105	2.91 184	0.24 60	0.67 171	2.62 136	0.89 184	1.44 106	3.49 109	0.06 89	0.26 113	0.20 101	0.24 96	1.72 96	0.18 99

DSFCA	0.83 99	0.44 127	0.51 139	0.29 134	0.59 191	0.05 94	0.61 204	0.23 85	0.55 164	0.49 140	0.58 157	0.48 103	0.11 72	0.04 94	2.83 85	1.42 77	0.78 142	0.72 181	1.15 79	0.65 157	1.24 96	3.01 85	0.21 159	0.53 178	0.55 140	0.83 148	3.19 137	0.46 126

test_4	0.84 103	0.11 45	0.61 144	0.30 138	0.20 98	0.08 110	0.30 171	0.10 71	0.10 79	0.03 82	0.61 163	0.79 145	0.16 92	0.18 162	3.62 115	3.39 210	0.24 60	0.43 132	1.98 111	0.30 70	1.21 95	3.26 103	0.09 119	0.21 104	0.23 109	0.33 115	3.56 158	0.25 107

RASNet	0.86 104	0.32 96	0.77 166	0.46 182	0.31 133	0.18 168	0.10 127	0.95 132	0.14 93	1.11 177	0.09 103	0.53 113	0.44 152	0.35 206	1.76 41	1.87 116	0.59 123	0.22 76	1.13 76	0.07 14	1.42 105	3.94 130	0.17 148	0.53 178	0.46 133	0.37 120	3.64 163	1.29 166

FSD	0.87 105	0.70 175	0.22 51	0.07 70	0.29 131	0.01 18	0.04 72	0.32 97	0.25 131	0.54 145	0.13 113	1.69 186	0.51 168	0.04 94	2.39 71	2.70 176	0.97 168	0.62 163	1.46 93	0.76 173	2.15 148	4.66 163	0.30 196	0.19 96	0.56 142	0.31 107	0.69 66	0.93 154

coex_refinement	0.87 105	1.07 218	0.62 145	0.25 115	0.72 199	0.03 75	0.20 160	0.27 93	1.03 207	0.10 94	1.11 186	0.87 153	0.18 100	0.15 153	4.26 145	1.07 38	0.59 123	0.13 43	2.44 128	0.52 120	1.02 86	1.12 28	0.23 167	0.17 91	0.67 152	0.96 153	3.20 138	0.48 128

AFF-stereo	0.88 107	0.32 96	0.50 135	0.35 158	0.20 98	0.11 121	0.37 182	0.41 104	0.11 83	1.15 182	0.00 1	0.66 133	0.07 49	0.02 60	4.33 147	1.39 75	0.40 90	0.90 204	3.49 170	0.26 62	1.61 121	2.83 78	0.02 57	0.22 106	0.49 134	0.18 88	3.16 135	0.10 81

CAS	0.89 108	0.22 71	0.39 108	0.21 98	0.24 113	0.03 75	0.36 181	0.23 85	0.62 170	1.28 192	0.16 119	0.38 83	0.84 211	0.12 146	3.10 93	1.87 116	0.94 166	0.75 186	1.30 85	0.58 138	2.82 165	3.00 84	0.03 68	0.12 67	0.13 81	0.72 142	1.80 99	1.89 185

DISCO	0.90 109	0.96 208	0.36 98	0.06 58	0.36 151	0.63 209	0.54 200	0.23 85	0.32 141	1.72 211	0.58 157	0.41 90	0.29 128	0.04 94	2.98 89	1.47 82	1.02 175	0.31 98	3.32 164	0.56 135	1.01 85	3.01 85	0.13 131	0.33 128	0.13 81	0.33 115	2.81 124	0.43 125

rafts_anoy	0.92 110	0.33 104	0.86 176	0.37 163	0.24 113	0.05 94	0.07 100	2.48 205	0.14 93	0.01 73	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	3.97 133	3.08 193	0.56 120	0.40 116	2.20 117	0.34 79	1.65 123	3.86 129	0.02 57	0.27 116	0.99 169	0.73 144	0.87 74	0.98 159

TestStereo1	0.93 111	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 72	1.07 135	0.08 65	0.11 95	0.00 1	0.39 86	0.56 176	0.12 146	4.92 177	2.03 134	0.28 70	0.22 76	2.98 150	0.20 44	1.56 114	3.94 130	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 162	3.74 167	0.05 68

SA-5K	0.93 111	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 72	1.07 135	0.08 65	0.11 95	0.00 1	0.39 86	0.56 176	0.12 146	4.92 177	2.03 134	0.28 70	0.22 76	2.98 150	0.20 44	1.56 114	3.94 130	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 162	3.74 167	0.05 68

GLC_STEREO	0.93 111	0.48 134	0.65 148	0.25 115	0.33 145	0.03 75	0.11 129	2.37 194	0.20 114	0.16 107	0.04 92	0.38 83	0.15 85	0.02 60	3.66 116	2.05 141	0.67 133	0.25 82	2.56 132	0.42 96	2.90 166	3.06 94	0.09 119	0.19 96	0.09 64	0.10 76	3.70 165	0.31 111

NVstereo2D	0.93 111	0.48 134	0.17 43	0.24 111	0.42 172	0.41 197	0.08 106	1.64 153	0.59 168	0.87 163	1.05 181	0.42 93	0.21 108	0.08 125	5.64 198	2.38 163	0.82 149	0.59 159	1.71 102	0.24 54	1.26 97	2.48 67	0.06 89	0.47 168	1.31 181	0.29 104	1.04 77	0.24 105

CASnet	0.96 115	0.54 143	0.54 141	0.24 111	0.36 151	0.05 94	0.26 169	0.52 116	0.18 110	0.06 88	0.06 97	0.70 136	0.36 139	0.01 35	4.36 150	1.50 84	0.66 132	0.40 116	2.56 132	0.34 79	3.82 198	4.34 143	0.03 68	0.35 136	1.67 200	0.11 79	1.72 96	0.23 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 116	0.15 58	1.98 237	0.27 128	0.17 80	0.00 1	0.04 72	0.24 90	0.31 138	2.13 225	0.00 1	0.45 98	0.15 85	0.01 35	4.10 141	2.25 154	0.54 113	0.47 142	1.29 84	0.24 54	2.31 150	2.52 70	0.05 81	0.15 83	0.17 93	2.66 198	3.69 164	0.15 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 117	0.95 204	0.32 74	0.06 58	0.17 80	0.01 18	0.03 59	1.49 150	0.07 57	0.78 157	0.00 1	0.46 100	0.64 185	0.19 163	4.75 170	2.06 144	0.26 65	0.20 71	2.78 143	0.36 84	1.26 97	4.60 160	0.07 106	0.17 91	0.11 76	1.53 172	3.70 165	0.04 63

RALCasStereoNet	1.00 117	0.37 117	1.07 194	0.37 163	0.32 143	0.06 107	0.20 160	2.08 180	0.15 100	1.01 171	0.04 92	0.61 125	0.16 92	0.03 76	3.74 120	3.43 214	0.41 93	0.26 84	1.40 92	0.75 171	1.44 106	4.55 158	0.03 68	0.26 113	0.78 158	1.36 168	0.91 76	1.22 165

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 117	0.33 104	0.75 163	0.38 168	0.42 172	0.14 136	0.43 190	0.97 133	0.13 91	1.32 197	0.00 1	0.65 132	0.09 60	0.03 76	4.73 166	1.46 80	0.50 107	0.13 43	3.58 171	0.49 111	1.60 118	4.02 134	0.02 57	0.42 157	0.52 136	0.38 121	3.38 149	0.17 98

IPLGR_C	1.02 120	0.24 78	0.77 166	0.31 140	0.36 151	0.04 83	0.35 180	0.20 81	0.47 155	0.07 89	0.12 110	1.26 172	0.09 60	0.41 220	4.52 155	1.63 97	0.81 146	0.45 137	2.10 114	0.32 73	2.41 156	4.67 165	0.07 106	0.75 209	1.04 171	0.28 102	3.80 172	0.11 88

anonymousdsp2	1.03 121	0.29 90	0.37 104	0.23 107	0.09 59	0.03 75	0.04 72	1.33 143	0.08 65	0.02 79	2.28 214	0.33 75	0.18 100	0.27 188	2.59 76	2.50 167	0.44 97	0.56 156	3.69 173	1.14 201	1.68 126	5.57 189	0.24 172	0.50 172	0.41 129	0.15 83	2.74 123	0.02 52

CIPLG	1.04 122	0.23 73	0.82 172	0.32 145	0.36 151	0.04 83	0.34 178	0.21 82	0.50 158	0.07 89	0.11 106	1.24 169	0.08 54	0.42 222	4.82 175	1.65 101	0.85 154	0.39 115	2.02 112	0.32 73	2.35 152	4.69 166	0.05 81	0.75 209	1.10 173	0.35 118	3.79 171	0.12 92

ACRE	1.04 122	0.24 78	0.80 170	0.33 147	0.36 151	0.04 83	0.34 178	0.21 82	0.48 156	0.08 93	0.14 115	1.30 174	0.09 60	0.45 225	4.77 172	1.62 95	0.82 149	0.43 132	2.08 113	0.33 76	2.40 155	4.72 167	0.06 89	0.74 208	1.10 173	0.28 102	3.80 172	0.11 88

CFNet_pseudo	1.04 122	0.55 144	0.68 150	0.46 182	0.53 182	0.05 94	0.02 43	0.61 123	0.10 79	0.91 165	0.11 106	0.88 154	0.56 176	0.52 238	5.81 208	1.84 114	0.55 119	0.37 106	2.85 145	0.41 92	1.09 90	3.10 98	0.59 241	0.29 122	0.61 146	0.63 135	2.23 110	1.75 179

dd	1.06 125	0.48 134	0.31 70	1.86 240	0.06 45	0.26 189	0.16 144	0.47 112	0.06 53	0.11 95	0.01 84	2.18 193	0.07 49	0.20 168	4.43 151	1.13 43	1.19 190	0.38 111	6.03 202	0.38 86	0.67 62	1.85 45	0.14 134	0.32 127	0.63 149	0.09 73	3.27 142	1.90 186

SA	1.07 126	0.91 200	0.46 132	0.21 98	0.25 122	0.01 18	0.02 43	2.68 215	0.14 93	0.14 104	0.00 1	0.59 115	0.38 144	0.34 201	3.59 114	2.03 134	0.45 98	0.51 146	3.47 169	0.32 73	1.40 102	3.72 119	0.01 30	0.38 150	0.44 132	1.60 175	4.79 222	0.10 81

AACVNet	1.07 126	0.61 156	0.44 118	0.65 198	0.80 204	0.12 124	0.17 148	0.37 100	0.20 114	0.17 108	0.14 115	0.60 119	0.24 118	0.26 184	4.81 173	2.04 140	0.61 127	0.40 116	1.72 104	0.41 92	1.80 137	3.08 96	0.40 210	0.20 100	0.52 136	1.51 171	4.20 202	2.32 195

DLCB_ROB	1.13 128	0.77 183	0.73 160	0.44 179	0.51 181	0.22 180	0.42 186	0.49 113	0.28 135	0.84 160	0.50 150	1.31 175	0.85 212	0.11 139	2.70 80	1.54 88	1.12 185	0.27 88	0.82 63	0.22 50	1.70 128	3.50 110	0.48 231	0.44 166	4.83 262	2.48 196	2.14 108	0.79 146

4D-IteraStereo	1.14 129	0.34 108	1.40 208	0.29 134	0.38 160	0.05 94	0.09 114	2.11 182	0.11 83	0.00 1	0.19 126	0.52 112	0.22 110	0.24 178	3.76 122	3.57 223	0.28 70	0.38 111	2.95 149	0.49 111	3.35 183	5.63 191	0.12 130	0.41 154	0.10 71	0.29 104	3.09 132	0.34 115

LMCR-Stereo	1.14 129	0.56 145	0.72 157	0.31 140	0.31 133	0.14 136	0.06 95	1.38 145	0.28 135	0.33 125	0.12 110	0.86 151	0.20 104	0.26 184	3.99 135	2.00 131	1.20 191	0.37 106	6.02 201	1.76 230	2.41 156	3.82 125	0.07 106	0.55 184	0.52 136	0.51 129	1.50 91	0.67 142

CFNet_RVC	1.14 129	0.65 166	0.92 180	0.35 158	0.40 166	0.14 136	0.13 135	0.11 74	0.18 110	0.86 162	1.15 187	0.67 134	0.17 98	0.08 125	6.26 224	1.31 64	0.70 135	0.40 116	1.62 98	0.29 68	1.93 141	3.03 88	0.06 89	0.43 163	0.95 166	1.90 184	3.91 182	2.07 190

trnet	1.17 132	0.32 96	0.93 183	0.22 100	0.19 89	0.01 18	0.08 106	2.54 206	0.38 144	0.63 148	0.99 180	0.76 142	0.58 179	0.06 110	3.83 126	3.16 197	0.91 162	0.55 154	2.21 118	0.76 173	2.97 169	3.47 108	0.06 89	0.29 122	1.28 180	1.05 157	2.55 118	0.92 153

raftrobust	1.17 132	0.44 127	0.99 186	0.41 173	0.37 156	0.04 83	0.12 131	2.45 202	0.14 93	0.51 142	0.00 1	0.72 137	0.24 118	0.09 129	4.74 167	4.01 246	0.39 89	0.35 105	5.19 196	0.34 79	1.89 139	4.58 159	0.21 159	0.28 119	1.21 179	0.47 124	1.09 78	0.35 117

GMOStereo	1.19 134	0.17 62	0.68 150	0.34 151	0.31 133	0.13 130	0.31 173	2.36 188	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 119	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 215	0.01 30	0.34 129	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

error version	1.19 134	0.17 62	0.68 150	0.34 151	0.31 133	0.13 130	0.31 173	2.36 188	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 119	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 215	0.01 30	0.34 129	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-v	1.19 134	0.17 62	0.68 150	0.34 151	0.31 133	0.13 130	0.31 173	2.36 188	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 119	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 215	0.01 30	0.34 129	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-2	1.19 134	0.17 62	0.68 150	0.34 151	0.31 133	0.13 130	0.31 173	2.36 188	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 119	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 215	0.01 30	0.34 129	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

CREStereo++_RVC	1.20 138	0.23 73	1.65 222	0.28 132	0.43 174	0.01 18	0.17 148	2.02 174	0.26 133	0.61 147	0.08 102	0.50 109	0.15 85	0.05 101	3.91 131	2.85 183	0.95 167	0.50 145	2.77 142	0.31 71	3.04 172	3.84 127	0.13 131	0.14 78	1.10 173	1.31 167	4.38 209	0.77 145
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
CREStereo	1.20 138	0.33 104	0.95 185	0.24 111	0.19 89	0.01 18	0.06 95	2.65 213	0.54 160	0.64 149	1.05 181	0.72 137	0.59 180	0.07 116	3.92 132	3.45 218	0.86 159	0.42 128	2.19 116	0.72 167	3.10 174	3.56 113	0.10 124	0.29 122	1.20 178	1.09 158	2.54 117	0.90 150
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
HSM	1.20 138	0.35 112	1.10 197	0.59 195	0.56 189	0.05 94	0.09 114	2.87 230	0.31 138	0.13 102	0.53 153	0.76 142	0.13 78	0.05 101	5.24 185	1.26 54	0.85 154	0.30 95	3.45 168	0.50 115	2.38 154	3.35 106	0.10 124	0.55 184	0.74 154	0.86 151	4.16 200	1.08 160

RALAANet	1.21 141	0.40 122	0.56 143	0.37 163	0.31 133	0.20 175	0.15 142	1.87 168	0.20 114	0.51 142	0.01 84	0.49 105	0.26 122	0.07 116	3.97 133	2.32 158	0.48 102	0.73 183	3.41 165	1.09 197	3.06 173	5.24 183	0.02 57	0.50 172	0.74 154	1.14 159	4.11 199	0.54 137

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 141	0.81 190	0.50 135	0.22 100	0.48 180	0.03 75	1.73 234	1.18 139	2.43 257	2.04 222	0.11 106	0.74 139	0.09 60	0.55 239	6.88 235	1.12 41	0.38 87	0.30 95	1.67 100	0.28 66	0.80 71	1.75 43	0.15 139	0.25 111	0.13 81	3.23 204	2.70 121	2.04 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 143	0.71 177	0.44 118	0.45 181	0.34 147	0.04 83	0.16 144	3.05 237	0.12 90	1.32 197	0.00 1	0.93 157	0.34 133	0.05 101	4.57 157	1.86 115	0.81 146	0.48 143	6.00 200	0.34 79	1.95 142	1.30 35	0.31 198	0.91 227	0.33 120	0.95 152	3.93 184	1.14 163

PDISCO_ROB	1.24 144	0.57 149	0.10 38	0.66 199	0.32 143	0.01 18	0.57 202	0.78 127	0.49 157	1.25 190	0.94 179	0.36 76	0.32 130	0.19 163	3.99 135	2.19 151	0.98 169	1.44 246	2.38 120	0.62 146	2.92 167	4.93 175	0.18 150	0.64 194	1.52 197	0.53 130	3.95 188	0.62 140

LoS_RVC	1.27 145	1.54 236	0.85 174	0.06 58	0.55 185	0.01 18	0.13 135	0.23 85	0.73 180	1.70 209	0.22 128	0.64 129	0.69 191	0.11 139	3.79 124	3.07 191	0.75 140	1.99 269	3.69 173	0.64 151	4.98 223	4.94 176	0.22 165	0.10 58	0.37 125	0.50 127	0.82 71	0.93 154

tt_ll	1.27 145	1.54 236	0.85 174	0.06 58	0.55 185	0.01 18	0.13 135	0.23 85	0.73 180	1.70 209	0.22 128	0.64 129	0.69 191	0.11 139	3.79 124	3.07 191	0.75 140	1.99 269	3.69 173	0.64 151	4.98 223	4.94 176	0.22 165	0.10 58	0.37 125	0.50 127	0.82 71	0.93 154

psm_up	1.28 147	0.67 170	1.09 196	0.41 173	0.89 210	0.04 83	0.31 173	2.38 195	1.16 213	0.77 154	0.00 1	1.36 176	0.10 68	0.44 223	4.59 160	1.35 69	0.83 151	0.45 137	4.14 181	0.47 103	1.60 118	2.76 75	0.01 30	0.73 206	1.16 176	1.54 173	3.84 175	1.40 167

CES	1.32 148	0.24 78	0.36 98	0.14 88	0.22 106	0.05 94	0.19 157	5.29 282	0.76 184	0.42 137	0.61 163	0.86 151	0.85 212	0.26 184	4.28 146	3.41 213	1.21 193	1.06 222	1.85 109	1.16 206	4.19 206	3.75 120	0.15 139	0.12 67	0.23 109	0.34 117	1.47 90	2.15 193

IPLG	1.33 149	0.40 122	0.76 164	0.29 134	0.28 127	0.01 18	0.09 114	2.25 185	0.31 138	0.40 135	0.28 134	0.37 80	0.74 198	0.31 199	5.67 203	1.89 119	1.26 200	0.95 211	2.86 146	0.47 103	1.18 94	6.06 204	0.06 89	0.66 198	0.63 149	3.73 216	3.86 179	0.11 88

AF-Net	1.33 149	0.56 145	1.00 187	0.36 161	0.81 206	1.01 221	2.56 249	2.36 188	1.15 211	0.48 138	0.65 166	3.84 210	0.16 92	0.30 196	3.50 112	1.17 46	0.52 111	0.02 10	1.74 105	0.53 123	0.81 73	4.34 143	0.06 89	0.14 78	0.93 164	0.61 133	3.84 175	2.40 198

Nwc_Net	1.33 149	0.56 145	1.00 187	0.36 161	0.81 206	1.01 221	2.56 249	2.36 188	1.15 211	0.48 138	0.65 166	3.84 210	0.16 92	0.30 196	3.50 112	1.17 46	0.52 111	0.02 10	1.74 105	0.53 123	0.81 73	4.34 143	0.06 89	0.14 78	0.93 164	0.61 133	3.84 175	2.40 198

STTStereo	1.36 152	0.86 194	0.78 169	0.40 172	0.33 145	0.08 110	1.20 220	0.43 107	1.52 232	1.38 203	0.24 130	2.01 190	0.27 124	0.38 209	9.23 260	1.30 62	0.40 90	0.33 101	1.27 83	0.20 44	1.56 114	1.97 50	0.16 143	0.15 83	0.10 71	1.81 182	3.62 162	4.69 214

raft_robust	1.38 153	0.73 182	0.63 147	0.27 128	0.23 110	0.01 18	0.05 85	3.04 236	0.24 129	1.16 183	0.02 90	0.61 125	0.67 187	0.07 116	3.67 118	2.22 153	0.80 143	0.66 167	5.14 195	0.33 76	3.43 187	6.40 214	0.01 30	0.37 148	1.19 177	1.48 170	2.86 125	0.96 158

APVNet	1.38 153	1.06 216	0.27 65	0.33 147	0.37 156	0.28 192	0.50 196	0.39 102	0.42 149	0.93 166	0.42 147	0.85 149	0.19 103	0.15 153	4.81 173	3.10 196	1.87 230	0.94 209	4.74 192	0.89 184	2.23 149	5.90 196	0.05 81	1.23 241	0.19 98	0.48 125	3.80 172	0.91 151

iResNetv2_ROB	1.40 155	0.83 192	0.41 111	1.30 225	0.37 156	0.05 94	0.14 139	3.17 243	0.20 114	1.97 220	0.28 134	2.49 198	0.40 146	0.06 110	3.78 123	1.57 90	1.08 183	0.22 76	6.10 203	0.67 163	3.61 192	2.04 53	0.26 178	0.83 222	0.62 148	0.54 131	4.07 191	0.71 143

castereo++	1.41 156	0.49 137	0.42 113	0.06 58	0.24 113	0.24 185	0.12 131	0.43 107	0.43 150	0.20 109	0.16 119	1.25 170	0.42 150	0.06 110	4.22 143	3.67 230	1.03 176	0.55 154	2.93 148	0.66 161	4.66 220	6.57 220	0.31 198	0.25 111	1.42 192	1.63 177	3.77 170	1.84 182

UCFNet_RVC	1.41 156	2.75 266	0.68 150	0.60 196	0.80 204	0.26 189	0.16 144	0.28 94	0.23 126	0.93 166	0.37 141	2.60 199	1.05 224	0.07 116	6.13 220	1.33 67	0.70 135	0.52 149	2.48 129	0.62 146	1.87 138	3.20 101	1.04 265	0.35 136	1.83 204	1.96 185	2.11 106	3.29 206

castereo	1.45 158	0.34 108	1.03 191	0.07 70	0.29 131	0.21 179	0.09 114	0.37 100	0.51 159	0.13 102	0.18 125	1.13 163	0.49 164	0.07 116	4.85 176	3.77 234	1.05 179	0.65 165	4.71 191	0.63 149	5.11 227	6.83 227	0.14 134	0.24 110	1.55 198	1.98 186	1.31 82	1.43 168

Sa-1000	1.45 158	0.32 96	0.53 140	0.28 132	0.26 124	0.01 18	0.04 72	2.73 219	0.11 83	0.01 73	0.01 84	0.59 115	0.49 164	0.56 240	6.07 218	2.10 148	0.92 165	0.88 200	4.60 189	0.59 141	1.56 114	6.38 212	0.01 30	0.64 194	2.25 211	1.72 181	5.00 226	0.38 119

PMTNet	1.51 160	0.60 154	1.30 204	0.27 128	0.26 124	0.02 51	0.18 152	0.51 115	0.56 165	0.71 153	0.33 139	0.59 115	0.48 162	0.09 129	6.84 233	3.43 214	0.91 162	0.38 111	6.13 205	0.44 97	4.00 202	3.52 111	0.13 131	0.15 83	3.04 233	1.29 166	1.36 83	3.30 207

ICVP	1.55 161	0.24 78	1.65 222	0.43 177	0.45 176	0.50 202	0.38 184	1.26 142	0.64 173	1.77 213	1.20 188	0.88 154	1.63 234	0.25 183	4.46 152	2.81 182	1.49 216	1.01 217	2.50 130	1.15 205	2.70 159	5.75 193	0.14 134	0.63 191	0.72 153	2.31 191	3.35 148	1.59 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 161	1.14 223	2.48 253	0.89 209	1.23 221	0.43 198	2.08 243	1.86 167	1.63 239	0.29 120	2.10 207	2.43 196	0.13 78	0.49 234	5.11 181	1.26 54	0.83 151	0.05 22	1.74 105	0.49 111	1.04 88	4.92 173	0.16 143	0.76 211	0.49 134	1.14 159	4.64 220	1.98 188

sAnonymous2	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 84	0.20 98	0.49 200	0.05 85	1.85 164	0.98 199	0.21 110	0.39 142	1.21 165	0.85 212	0.08 125	4.74 167	3.93 243	1.35 208	1.22 237	7.85 218	0.83 181	4.15 204	5.99 198	0.03 68	0.42 157	0.15 89	2.19 189	2.36 113	2.37 196

CroCo_RVC	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 84	0.20 98	0.49 200	0.05 85	1.85 164	0.98 199	0.21 110	0.39 142	1.21 165	0.85 212	0.08 125	4.74 167	3.93 243	1.35 208	1.22 237	7.85 218	0.83 181	4.15 204	5.99 198	0.03 68	0.42 157	0.15 89	2.19 189	2.36 113	2.37 196

BEATNet_4x	1.65 165	0.58 151	0.35 91	0.20 95	0.38 160	0.15 148	0.46 193	1.78 161	1.70 244	0.40 135	0.50 150	1.13 163	0.62 184	0.65 243	6.09 219	3.02 189	2.14 237	1.81 260	1.48 95	0.79 176	5.22 229	7.76 254	0.08 112	1.07 236	0.32 119	0.48 125	3.92 183	1.49 171

iinet-f	1.66 166	1.28 229	0.38 106	0.81 207	0.15 75	0.24 185	0.13 135	0.42 105	0.21 124	1.91 217	3.98 243	0.30 67	0.27 124	0.07 116	6.30 226	2.65 175	0.43 96	0.30 95	8.10 224	1.14 201	2.10 147	6.32 210	0.26 178	0.52 177	1.42 192	0.21 94	4.26 204	0.60 138

EGLCR-Stereo	1.68 167	0.23 73	2.17 244	0.08 77	0.28 127	0.09 113	0.09 114	0.50 114	1.17 214	0.11 95	2.55 224	0.62 128	0.67 187	0.03 76	4.24 144	3.69 233	1.12 185	1.22 237	4.58 188	0.59 141	4.19 206	7.51 247	0.24 172	0.68 201	1.05 172	0.64 136	6.73 259	0.33 113

DN-CSS_ROB	1.68 167	0.57 149	1.42 209	0.83 208	0.73 200	0.05 94	0.22 165	2.83 228	0.40 147	1.50 206	3.57 240	1.02 160	0.43 151	0.09 129	4.11 142	1.61 92	1.34 207	0.84 195	8.83 230	0.39 89	4.42 214	3.67 116	0.09 119	1.02 232	0.13 81	0.55 132	3.24 141	1.52 173

AE-Stereo	1.73 169	0.32 96	2.11 242	0.34 151	0.37 156	0.05 94	0.43 190	0.44 109	0.32 141	0.04 85	0.00 1	3.48 208	0.44 152	0.07 116	4.68 165	3.77 234	1.11 184	0.92 206	4.18 182	1.16 206	3.77 197	7.03 231	0.18 150	1.06 235	3.29 241	2.09 187	4.84 223	0.18 99

TANstereo	1.73 169	1.38 232	0.72 157	0.26 120	0.35 149	0.62 207	0.07 100	0.52 116	0.46 152	0.27 118	1.08 183	0.36 76	0.20 104	1.04 261	3.37 107	2.99 187	0.99 170	1.69 256	9.06 233	3.49 274	3.58 190	4.48 154	3.34 293	0.28 119	0.05 47	0.67 137	5.35 235	0.09 78

XX-TBD	1.73 169	1.38 232	0.72 157	0.26 120	0.35 149	0.62 207	0.07 100	0.52 116	0.46 152	0.27 118	1.08 183	0.36 76	0.20 104	1.04 261	3.37 107	2.99 187	0.99 170	1.69 256	9.06 233	3.49 274	3.58 190	4.48 154	3.34 293	0.28 119	0.05 47	0.67 137	5.35 235	0.09 78

GES	1.73 169	0.33 104	0.48 134	0.58 194	0.43 174	0.28 192	0.51 197	2.03 178	0.90 196	1.18 186	0.55 154	0.49 105	0.23 117	0.02 60	8.51 253	2.72 177	1.06 181	0.76 187	9.71 244	1.71 227	3.36 184	4.34 143	0.23 167	0.83 222	0.42 130	0.35 118	2.56 119	2.21 194

GCAP-BAT	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

test_for_model	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala2	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala_base	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAP-Stereo	1.76 173	0.61 156	0.44 118	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 196	0.20 114	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 110	0.40 212	3.21 98	3.62 224	13.36 305	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 240	4.47 148	0.29 188	0.35 136	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

MIPNet	1.76 173	0.72 179	0.87 177	0.32 145	0.55 185	0.01 18	0.08 106	1.77 160	0.38 144	2.09 223	0.92 177	0.44 96	0.76 200	0.27 188	5.64 198	2.03 134	1.52 218	0.93 208	3.87 177	1.34 214	1.41 104	6.39 213	0.07 106	1.05 234	2.65 221	7.16 255	3.90 181	0.29 110

SACVNet	1.77 180	0.88 196	1.11 198	0.67 200	1.41 234	0.84 214	0.94 210	2.65 213	0.54 160	1.31 195	0.02 90	0.95 158	0.40 146	0.39 210	6.01 217	2.36 161	1.71 224	0.42 128	4.84 193	0.82 178	3.03 171	6.05 203	0.11 127	0.73 206	1.33 184	1.66 179	4.02 189	2.55 200

PS-NSSS	1.79 181	3.17 273	0.42 113	3.20 256	0.92 214	2.08 245	1.19 219	0.39 102	0.16 105	0.38 132	0.00 1	11.59 268	1.18 226	0.50 235	5.15 182	0.89 26	0.71 137	0.28 90	4.31 185	0.17 40	0.97 84	0.64 18	2.37 283	0.19 96	1.58 199	0.76 145	3.28 143	1.77 180

FCDSN-DC	1.87 182	0.93 202	2.12 243	1.84 238	1.62 238	1.35 231	1.17 217	0.74 125	0.46 152	1.19 187	0.30 137	2.02 191	0.48 162	0.28 193	5.91 210	2.18 150	2.34 242	2.10 274	1.30 85	0.47 103	2.99 170	5.42 186	0.57 236	3.93 280	2.22 210	3.45 207	1.45 89	1.56 175
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	1.87 182	0.69 172	1.01 189	0.50 189	0.67 195	0.19 172	1.39 228	1.43 147	0.87 194	0.94 168	0.92 177	5.52 238	0.52 171	1.00 258	7.45 240	1.91 122	1.44 212	1.98 268	3.91 178	1.13 200	1.92 140	4.61 162	0.23 167	1.54 250	0.58 143	3.08 202	2.12 107	3.05 201

test-3	1.89 184	1.05 215	1.54 216	0.41 173	0.38 160	0.14 136	0.19 157	2.73 219	0.17 106	0.35 130	0.42 147	4.22 215	0.35 135	0.03 76	5.92 211	3.44 216	0.64 130	0.66 167	9.08 236	0.54 133	3.27 179	8.02 263	0.08 112	0.82 220	0.74 154	1.01 154	3.94 186	0.87 148

test_1	1.89 184	1.07 218	1.54 216	0.41 173	0.38 160	0.14 136	0.19 157	2.73 219	0.17 106	0.31 123	0.40 145	4.23 217	0.35 135	0.03 76	5.96 214	3.44 216	0.64 130	0.65 165	9.10 237	0.53 123	3.29 180	8.03 264	0.08 112	0.82 220	0.74 154	1.01 154	3.94 186	0.89 149

sCroCo_RVC	1.89 184	0.25 83	0.34 83	0.06 58	0.20 98	0.16 152	0.04 72	0.81 128	1.73 245	1.94 219	0.44 149	1.12 162	0.88 217	0.12 146	4.48 153	5.29 270	2.26 240	1.77 259	5.32 198	2.13 247	5.92 248	7.47 244	0.10 124	0.37 148	0.60 145	1.61 176	4.41 211	1.14 163

test_3	1.92 187	1.16 225	1.42 209	0.44 179	0.39 165	0.14 136	0.20 160	2.79 226	0.17 106	0.38 132	0.41 146	4.32 218	0.36 139	0.03 76	6.25 222	3.34 206	0.68 134	0.67 171	9.18 238	0.53 123	3.20 176	7.85 258	0.06 89	0.80 218	0.95 166	1.27 165	3.85 178	0.94 157

DeepPruner_ROB	1.92 187	0.41 124	0.92 180	0.51 190	0.67 195	0.53 205	2.45 247	1.72 156	0.84 192	1.37 202	2.27 211	0.75 141	0.55 174	0.12 146	8.56 254	2.33 159	1.28 201	1.20 234	2.67 138	0.58 138	6.00 250	4.19 137	0.75 258	0.44 166	0.66 151	6.01 244	3.18 136	0.91 151

AnonymousM	1.93 189	0.21 68	0.42 113	0.06 58	0.06 45	0.26 189	0.01 21	2.70 217	0.56 165	0.36 131	2.56 225	0.59 115	0.53 172	0.50 235	2.91 87	3.30 204	1.21 193	1.06 222	2.18 115	1.68 224	3.82 198	5.56 188	0.40 210	0.50 172	0.21 105	1.57 174	6.55 256	12.23 270

LoS	1.97 190	0.23 73	0.39 108	0.23 107	0.18 83	0.02 51	0.09 114	15.67 310	0.89 195	3.41 266	0.87 174	0.98 159	0.83 210	0.20 168	3.66 116	3.84 241	1.36 210	0.90 204	3.25 157	0.74 169	5.14 228	4.30 142	0.24 172	0.41 154	2.64 220	0.80 147	1.36 83	0.50 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 191	0.65 166	0.87 177	0.77 205	1.17 219	0.72 210	0.24 166	1.75 158	0.66 175	3.33 258	1.75 205	1.49 180	1.91 237	1.68 280	6.75 231	2.30 157	1.12 185	0.69 174	4.33 186	0.50 115	2.08 145	4.26 140	1.07 267	0.77 214	1.43 194	2.18 188	4.16 200	5.20 221

IPLGR	2.02 192	0.67 170	0.81 171	0.38 168	0.47 179	0.01 18	0.08 106	1.39 146	0.28 135	2.32 228	2.30 217	0.46 100	0.79 204	0.20 168	6.88 235	1.99 129	1.44 212	1.35 243	5.56 199	1.85 233	2.94 168	6.20 208	0.06 89	1.13 238	3.39 244	6.80 251	3.93 184	0.75 144

FADNet-RVC	2.02 192	0.32 96	0.74 162	0.33 147	1.23 221	0.05 94	3.02 259	0.60 122	0.24 129	1.02 172	0.31 138	6.30 245	0.33 131	0.34 201	10.06 267	2.10 148	0.84 153	0.81 193	6.91 210	1.97 236	2.36 153	3.78 123	0.20 158	0.61 189	1.94 207	1.65 178	3.28 143	3.13 203

PA-Net	2.07 194	0.95 204	1.62 221	0.31 140	2.13 254	0.17 163	0.70 206	0.21 82	1.90 248	0.84 160	1.44 195	0.30 67	0.21 108	0.84 252	7.47 241	1.66 102	0.38 87	0.37 106	1.25 81	0.74 169	1.66 125	4.96 178	0.64 245	0.51 175	1.03 170	11.53 288	2.31 112	9.73 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 195	1.68 242	1.46 213	1.00 214	1.37 228	0.89 217	2.88 256	2.59 210	2.86 263	0.34 126	2.72 229	2.40 194	1.41 232	0.27 188	5.18 183	1.38 73	0.85 154	0.98 212	2.99 152	1.01 193	1.54 111	4.72 167	0.43 218	0.53 178	2.61 218	4.44 226	4.09 196	4.93 217

Abc-Net	2.13 195	1.68 242	1.46 213	1.00 214	1.37 228	0.89 217	2.88 256	2.59 210	2.86 263	0.34 126	2.72 229	2.40 194	1.41 232	0.27 188	5.18 183	1.38 73	0.85 154	0.98 212	2.99 152	1.01 193	1.54 111	4.72 167	0.43 218	0.53 178	2.61 218	4.44 226	4.09 196	4.93 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 197	2.03 251	1.44 212	1.52 230	2.14 255	1.79 242	1.07 215	1.88 170	1.10 209	1.33 199	1.43 194	5.96 242	0.51 168	0.34 201	5.92 211	1.93 123	1.03 176	0.41 127	4.12 180	0.95 190	1.69 127	6.00 200	0.26 178	0.81 219	0.61 146	1.42 169	6.77 260	3.73 210

FINET	2.25 198	0.61 156	1.06 193	0.48 185	0.55 185	0.75 213	0.98 212	1.18 139	1.87 247	0.30 121	3.46 239	1.25 170	2.35 241	0.80 251	14.13 294	2.94 186	1.14 188	0.42 128	2.74 141	1.28 210	2.71 160	4.08 135	0.43 218	1.24 242	3.04 233	5.74 241	1.70 95	3.42 208

FADNet	2.26 199	0.45 129	0.77 166	0.54 193	1.08 217	0.02 51	3.28 262	0.88 129	0.38 144	0.80 158	0.57 156	2.60 199	0.50 167	0.67 245	9.91 266	1.94 125	0.91 162	1.08 224	9.92 247	1.76 230	2.78 161	4.21 138	0.11 127	0.47 168	2.92 230	3.57 209	3.57 160	5.35 223

s12784h	2.36 200	2.32 260	2.69 257	1.64 231	0.77 203	0.08 110	0.06 95	2.09 181	0.54 160	1.17 184	0.13 113	1.69 186	0.67 187	0.04 94	3.36 106	3.26 202	1.00 174	0.40 116	3.79 176	0.49 111	5.47 236	4.44 147	0.16 143	0.38 150	3.34 243	5.45 239	7.07 263	11.25 266

R-Stereo Train	2.40 201	1.12 221	1.98 237	1.00 214	0.24 113	0.05 94	0.07 100	2.02 174	1.01 204	1.35 200	2.47 221	1.55 181	0.47 160	0.19 163	5.66 201	4.74 255	1.71 224	1.04 219	7.24 212	1.14 201	5.08 225	7.81 255	0.06 89	0.42 157	2.90 228	4.55 229	3.22 139	5.57 224

RAFT-Stereo	2.40 201	1.12 221	1.98 237	1.00 214	0.24 113	0.05 94	0.07 100	2.02 174	1.01 204	1.35 200	2.47 221	1.55 181	0.47 160	0.19 163	5.66 201	4.74 255	1.71 224	1.04 219	7.24 212	1.14 201	5.08 225	7.81 255	0.06 89	0.42 157	2.90 228	4.55 229	3.22 139	5.57 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 203	0.72 179	1.28 201	0.73 204	0.84 209	0.04 83	0.16 144	2.58 209	0.98 199	3.09 250	0.72 170	1.71 188	0.16 92	0.07 116	5.25 186	3.37 208	0.81 146	1.04 219	10.31 252	2.51 258	5.56 237	5.11 179	1.16 270	0.94 230	3.03 232	8.41 265	4.87 224	0.64 141

NCCL2	2.48 204	2.35 261	1.52 215	1.33 227	1.96 250	0.23 181	1.25 224	1.33 143	1.30 221	1.63 208	2.57 226	1.38 177	0.55 174	0.40 212	7.49 243	2.59 172	1.77 229	0.67 171	2.58 134	0.83 181	3.36 184	6.56 219	1.66 277	1.53 249	4.71 261	4.33 223	4.24 203	6.90 240

GEStereo_RVC	2.49 205	0.90 198	1.02 190	1.03 219	0.74 201	1.57 237	1.21 221	2.68 215	0.58 167	0.77 154	0.39 142	2.62 202	0.36 139	0.11 139	4.94 179	4.65 253	2.05 233	2.17 275	9.07 235	2.10 246	3.74 196	9.71 296	0.55 233	1.49 246	0.81 162	0.84 150	4.45 212	6.73 239

MSMDNet	2.61 206	0.70 175	1.72 228	0.38 168	0.62 193	0.23 181	0.18 152	3.09 239	0.67 176	1.02 172	2.22 210	1.22 168	2.43 243	0.35 206	5.26 188	6.79 297	1.36 210	0.58 158	10.46 254	3.11 270	6.34 258	7.92 259	0.41 214	0.76 211	2.48 216	3.98 221	3.04 130	3.06 202

GANet-ADL	2.63 207	0.65 166	2.25 246	1.16 221	1.13 218	1.61 238	0.77 208	1.97 172	1.02 206	3.19 255	3.22 234	1.48 178	0.33 131	0.03 76	6.00 216	4.08 248	2.52 247	0.78 191	7.88 220	2.05 241	3.56 189	6.68 224	0.27 184	0.86 224	1.51 196	6.92 253	5.25 232	3.84 211

cross-raft	2.64 208	0.79 186	1.76 229	0.43 177	0.89 210	0.23 181	0.18 152	3.08 238	0.70 177	0.77 154	2.13 208	1.21 165	0.69 191	0.41 220	5.43 191	5.90 277	1.22 198	0.59 159	10.82 257	1.85 233	6.50 259	8.26 269	0.45 223	0.63 191	2.66 222	4.41 225	4.46 213	4.88 216

GANetREF_RVC	2.72 209	1.88 246	1.03 191	2.10 245	1.40 232	1.09 224	0.21 163	4.74 273	1.62 238	3.74 273	0.06 97	10.56 265	0.82 209	0.10 134	4.53 156	1.59 91	1.29 202	0.98 212	6.76 208	0.75 171	3.12 175	2.45 66	0.21 159	1.71 252	4.31 253	3.74 217	7.02 262	5.71 227
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
UDGNet	2.73 210	1.17 226	0.42 113	10.90 290	5.53 282	8.65 286	3.60 267	1.70 155	0.27 134	0.22 114	0.12 110	0.80 146	0.12 75	9.72 310	4.00 137	1.35 69	0.73 138	0.54 152	3.02 154	0.60 143	2.78 161	6.16 207	3.41 295	0.29 122	1.70 201	1.69 180	3.06 131	1.10 161

MLCV	2.73 210	0.66 169	0.90 179	2.64 252	1.41 234	1.10 225	1.01 213	3.58 256	0.61 169	3.69 272	4.23 246	5.51 237	3.78 259	0.11 139	5.65 200	2.01 133	1.68 222	0.87 198	10.28 251	1.26 208	3.32 182	5.13 181	0.34 203	2.60 267	2.68 225	3.08 202	4.10 198	1.55 174

RGC	2.76 212	2.10 256	5.00 278	1.68 232	1.94 247	1.93 243	1.23 222	2.03 178	1.49 230	0.88 164	4.67 251	2.77 203	2.63 246	0.70 247	5.76 207	1.89 119	1.20 191	0.48 143	4.42 187	1.33 213	2.66 158	6.08 205	0.21 159	1.11 237	2.55 217	5.20 234	5.35 235	7.17 243

Reg-Stereo(zero)	2.80 213	0.36 114	3.11 260	0.48 185	1.28 223	0.20 175	0.51 197	3.74 259	0.75 182	3.00 247	8.88 293	2.97 205	0.80 205	1.33 270	4.64 161	3.67 230	2.18 238	0.52 149	7.33 215	1.68 224	4.34 210	7.15 232	0.64 245	0.36 146	1.32 182	3.29 205	6.08 247	5.10 219

HI	2.80 213	0.36 114	3.11 260	0.48 185	1.28 223	0.20 175	0.51 197	3.74 259	0.75 182	3.00 247	8.88 293	2.97 205	0.80 205	1.33 270	4.64 161	3.67 230	2.18 238	0.52 149	7.33 215	1.68 224	4.34 210	7.15 232	0.64 245	0.36 146	1.32 182	3.29 205	6.08 247	5.10 219

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 215	1.26 228	0.34 83	1.44 228	2.86 266	4.15 265	1.24 223	2.76 225	0.98 199	6.41 303	3.42 237	7.88 252	0.71 194	0.04 94	3.70 119	3.23 201	0.59 123	0.66 167	5.00 194	1.09 197	3.83 200	6.59 222	0.08 112	0.26 113	0.53 139	1.83 183	4.26 204	11.30 267

Any-RAFT	2.91 216	0.59 153	3.81 268	0.35 158	0.57 190	0.02 51	0.11 129	2.92 231	0.63 172	0.50 141	3.78 241	3.92 213	0.36 139	0.16 158	6.57 230	3.98 245	0.87 161	0.87 198	8.59 227	0.61 145	5.45 235	6.20 208	0.42 217	0.49 170	5.12 267	9.91 277	3.30 145	8.42 250

CASS	2.93 217	1.06 216	2.39 249	2.21 248	1.17 219	0.52 204	2.81 254	2.79 226	1.05 208	1.80 215	3.40 236	1.68 185	0.59 180	0.05 101	4.51 154	3.20 200	5.58 281	1.31 242	9.56 242	1.64 223	7.26 272	7.98 261	0.05 81	0.66 198	3.62 249	2.70 199	4.35 206	5.22 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 217	1.75 244	0.35 91	3.49 260	9.49 298	1.73 241	4.02 269	0.70 124	3.19 265	0.69 151	1.51 197	0.60 119	0.34 133	0.14 152	7.97 248	3.53 221	1.21 193	0.76 187	4.64 190	0.73 168	2.31 150	4.11 136	0.65 248	0.58 186	15.77 306	3.70 215	3.75 169	1.43 168

RAFT-Test	3.05 219	0.69 172	1.82 232	1.09 220	0.81 206	0.25 187	0.43 190	3.13 241	0.76 184	1.06 174	6.42 269	1.03 161	0.91 219	0.35 206	5.61 197	6.66 295	1.32 206	0.61 162	10.76 256	1.74 229	6.54 263	7.48 245	0.56 234	0.59 187	2.76 227	10.02 278	4.56 217	4.35 213

PWCDC_ROB	3.09 220	0.52 140	0.24 57	0.38 168	0.92 214	0.25 187	0.37 182	1.16 138	8.67 296	0.14 104	2.36 219	0.85 149	32.24 316	0.72 249	6.25 222	3.40 212	2.00 232	0.94 209	2.65 137	1.03 196	3.63 193	9.35 293	0.27 184	0.68 201	0.55 140	0.69 139	1.44 88	1.79 181

RTSC	3.11 221	0.95 204	1.93 235	0.51 190	0.89 210	1.05 223	2.90 258	1.64 153	1.98 250	2.28 227	2.71 228	1.60 183	1.14 225	1.24 266	11.23 276	4.78 258	4.92 279	2.00 271	8.11 225	1.61 222	4.78 221	6.97 230	0.34 203	1.52 247	1.35 185	1.21 164	4.60 219	9.80 261

EKT-Stereo	3.12 222	0.79 186	2.25 246	0.51 190	0.38 160	0.57 206	1.87 238	3.36 248	1.32 222	2.03 221	5.99 263	1.48 178	0.75 199	0.44 223	7.79 245	6.14 282	1.47 215	3.22 289	8.95 232	2.82 268	6.93 271	8.34 276	0.17 148	0.49 170	4.41 255	4.95 231	5.40 238	1.57 176

SGM-Forest	3.19 223	2.07 253	0.45 130	6.33 273	2.00 251	2.67 253	0.10 127	1.46 148	0.76 184	2.49 231	0.91 176	6.65 250	6.47 265	0.48 231	6.84 233	3.08 193	0.85 154	0.33 101	3.65 172	0.62 146	2.81 164	5.69 192	0.84 261	1.18 239	3.88 250	3.84 219	11.86 290	7.73 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 224	2.76 267	1.07 194	0.70 203	2.26 259	2.09 246	2.76 253	1.00 134	5.91 285	1.91 217	1.10 185	1.28 173	0.78 202	1.43 274	8.09 249	3.52 220	1.51 217	1.18 232	8.68 228	2.26 250	3.23 177	6.00 200	1.89 279	1.20 240	3.12 238	7.80 262	3.41 152	10.10 262

HSM-Net_RVC	3.23 225	1.35 231	1.70 226	2.82 254	2.07 253	0.73 211	0.46 193	3.48 253	1.14 210	3.44 267	5.99 263	8.07 254	3.38 255	0.27 188	5.71 206	2.35 160	1.54 219	0.27 88	3.44 167	1.35 215	4.35 212	6.00 200	0.70 253	3.05 272	4.68 260	6.45 247	6.23 251	6.18 234
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 226	2.02 248	0.23 55	11.87 292	0.54 184	14.65 296	0.80 209	1.81 162	0.62 170	1.13 179	1.57 199	9.30 259	3.23 252	0.39 210	4.06 140	3.79 236	1.23 199	0.88 200	7.24 212	1.02 195	4.54 216	6.58 221	0.29 188	0.54 182	0.78 158	2.46 194	4.48 215	1.87 184

test-1	3.29 227	0.29 90	1.96 236	0.33 147	0.26 124	0.23 181	0.42 186	3.11 240	0.84 192	3.35 262	3.99 244	5.66 240	0.78 202	0.19 163	6.33 227	6.00 279	1.70 223	1.62 253	10.71 255	1.73 228	5.37 233	9.64 295	0.07 106	0.76 211	3.30 242	6.12 246	5.48 239	8.68 254

XPNet_ROB	3.41 228	2.62 263	1.58 220	0.80 206	1.56 236	1.24 230	0.96 211	0.89 130	1.54 234	1.17 184	3.26 235	26.85 294	0.38 144	0.40 212	6.47 228	2.54 170	3.57 259	0.89 202	3.41 165	1.26 208	3.53 188	7.67 251	0.87 262	0.64 194	0.96 168	2.39 192	9.98 282	4.70 215

Anonymous3	3.42 229	0.60 154	0.93 183	0.09 81	1.35 227	0.50 202	0.03 59	3.46 252	1.28 220	1.11 177	0.80 172	10.89 266	1.36 231	0.45 225	8.96 257	6.97 301	3.85 261	3.08 287	11.46 259	2.32 254	7.35 274	12.18 314	0.38 208	0.51 175	1.75 202	3.57 209	5.30 233	1.85 183

GwcNet-ADL	3.44 230	3.11 272	3.40 265	3.24 257	2.51 260	0.88 216	0.42 186	2.96 232	0.71 178	3.80 277	7.12 276	7.96 253	1.21 227	0.20 168	4.76 171	4.86 262	2.42 245	0.72 181	8.04 223	2.75 267	3.31 181	5.54 187	0.28 187	1.76 254	2.68 225	5.24 235	4.37 207	8.53 252

NaN_ROB	3.44 230	1.18 227	1.20 200	0.92 211	3.15 268	0.73 211	1.61 232	3.36 248	2.57 260	0.98 170	1.25 189	21.11 286	0.77 201	1.26 268	5.06 180	1.79 111	1.06 181	0.76 187	2.52 131	1.44 217	1.95 142	3.82 125	0.52 232	1.30 243	4.05 251	10.09 280	4.78 221	13.66 276

EAI-Stereo	3.47 232	1.08 220	3.31 264	1.01 218	2.20 257	0.86 215	2.15 244	3.02 235	2.01 251	0.21 110	6.99 274	3.36 207	0.71 194	0.17 159	8.65 255	6.60 293	1.21 193	1.15 230	10.39 253	1.82 232	4.60 217	8.03 264	0.69 251	1.76 254	2.14 209	5.97 243	7.35 267	6.22 235

NOSS_ROB	3.47 232	3.88 281	0.50 135	2.22 249	1.85 244	2.58 252	0.05 85	2.70 217	1.59 236	3.61 269	1.69 203	2.61 201	3.90 261	1.01 259	9.33 261	5.76 275	3.02 254	1.87 265	2.83 144	1.09 197	5.42 234	6.93 228	0.46 225	3.37 276	3.09 237	10.15 281	8.01 274	4.05 212

HH	3.49 234	0.47 132	5.11 281	0.68 201	0.69 197	0.93 219	1.38 225	3.19 244	0.82 189	2.81 237	2.29 215	5.39 234	0.81 207	0.34 201	5.69 204	7.67 310	0.99 170	1.08 224	9.91 245	2.70 265	7.76 278	8.27 271	0.57 236	0.93 228	3.44 245	8.42 267	5.63 243	6.30 236

HanStereo	3.49 234	0.47 132	5.11 281	0.68 201	0.69 197	0.93 219	1.38 225	3.19 244	0.82 189	2.81 237	2.29 215	5.39 234	0.81 207	0.34 201	5.69 204	7.67 310	0.99 170	1.08 224	9.91 245	2.70 265	7.76 278	8.27 271	0.57 236	0.93 228	3.44 245	8.42 267	5.63 243	6.30 236

MSKI-zero shot	3.55 236	0.69 172	1.78 231	0.20 95	0.41 168	0.19 172	0.14 139	3.13 241	0.94 198	0.80 158	6.42 269	3.89 212	0.60 183	0.03 76	5.84 209	6.80 298	1.44 212	1.01 217	11.77 261	2.28 251	6.56 265	8.63 278	0.24 172	0.71 203	4.66 259	11.34 286	7.75 270	7.55 245

PSMNet-ADL	3.55 236	0.87 195	1.70 226	1.71 234	2.00 251	1.21 227	0.69 205	2.55 208	1.91 249	4.36 288	7.71 283	4.22 215	7.85 272	0.10 134	7.75 244	5.27 268	2.09 236	0.89 202	11.92 263	2.07 242	4.52 215	6.13 206	0.70 253	0.67 200	2.07 208	4.52 228	8.78 277	1.62 178

gcap-zeroshot	3.56 238	0.56 145	4.08 270	1.72 235	0.53 182	1.55 236	1.78 236	3.23 246	0.64 173	2.75 236	6.71 271	6.50 247	0.68 190	0.48 231	6.48 229	6.49 290	1.21 193	1.11 227	16.59 273	2.54 259	5.24 230	8.27 271	1.30 273	0.79 216	3.27 240	5.01 232	4.56 217	1.94 187

model_zeroshot	3.58 239	0.49 137	2.22 245	1.96 241	0.99 216	0.34 195	0.18 152	2.98 233	0.43 150	2.44 230	5.28 254	4.75 226	0.54 173	0.17 159	8.97 258	6.14 282	1.71 224	1.15 230	15.06 270	1.29 211	5.77 246	7.73 253	0.26 178	0.43 163	5.63 271	5.85 242	5.24 230	8.66 253

ADCP+	3.65 240	2.02 248	2.68 256	1.32 226	1.94 247	1.22 228	4.40 272	1.11 137	9.44 299	1.76 212	5.45 256	9.05 257	0.37 143	0.98 257	6.99 237	2.36 161	0.61 127	0.92 206	6.14 206	0.94 189	2.80 163	5.58 190	0.36 207	0.63 191	3.00 231	12.42 291	3.57 160	10.51 263

TRStereo	3.75 241	3.07 270	7.59 297	0.37 163	0.17 80	7.92 281	0.24 166	2.99 234	0.91 197	2.72 235	1.68 202	5.88 241	0.65 186	0.15 153	5.57 196	5.35 272	0.86 159	0.80 192	7.01 211	1.31 212	4.10 203	7.50 246	0.34 203	0.43 163	2.67 224	12.33 290	12.84 292	5.90 229

XX-Stereo	3.82 242	0.53 141	2.00 240	1.20 222	0.31 133	0.38 196	0.57 202	1.46 148	0.40 147	2.50 232	7.33 279	5.11 231	1.04 223	0.11 139	7.05 238	6.53 291	1.29 202	0.81 193	7.44 217	0.89 184	4.26 208	5.80 194	0.45 223	0.39 152	27.22 319	3.57 209	5.16 229	9.43 256

HBP-ISP	4.03 243	3.61 276	4.65 274	4.90 269	2.67 261	3.96 264	0.21 163	4.13 267	1.33 223	3.40 264	4.53 249	5.06 229	0.59 180	1.99 285	8.66 256	8.18 312	1.95 231	1.49 248	3.09 156	1.55 220	5.74 239	9.32 292	0.67 250	2.28 262	3.06 235	5.01 232	10.99 286	5.93 232

IGEV_Zeroshot_test	4.05 244	0.80 188	8.10 301	6.86 276	0.41 168	2.27 250	1.89 239	3.90 263	1.41 227	2.09 223	8.67 291	4.78 227	1.00 221	0.23 177	5.53 194	6.82 300	1.05 179	0.73 183	9.30 241	1.98 238	7.38 275	8.89 283	0.47 227	0.72 204	5.72 273	5.34 237	5.93 245	7.12 241

IGEV-FE	4.06 245	0.80 188	8.10 301	6.86 276	0.41 168	2.26 249	1.89 239	3.90 263	1.41 227	2.17 226	8.65 289	4.81 228	1.00 221	0.24 178	5.53 194	6.81 299	1.03 176	0.73 183	9.29 239	1.98 238	7.41 276	8.89 283	0.47 227	0.72 204	5.74 274	5.34 237	5.94 246	7.13 242

anonymity	4.07 246	0.78 184	6.15 291	1.49 229	0.74 201	0.48 199	0.49 195	3.72 258	1.65 240	2.70 233	20.70 328	3.99 214	0.88 217	0.28 193	5.31 189	6.26 286	1.14 188	0.71 179	7.91 221	1.58 221	4.27 209	8.17 268	0.41 214	0.61 189	4.86 264	9.60 276	5.48 239	9.41 255

ADCL	4.20 247	3.62 277	2.45 251	1.72 235	1.80 241	3.15 257	4.53 275	2.29 186	13.19 306	2.81 237	4.88 253	2.96 204	0.72 196	1.36 273	7.16 239	2.76 180	2.35 243	2.20 276	6.83 209	2.31 253	6.19 254	6.77 226	1.40 274	1.47 245	6.63 281	6.49 248	4.40 210	11.08 265

dad	4.27 248	0.90 198	0.38 106	10.18 289	1.67 239	1.51 235	12.20 299	12.33 301	0.11 83	3.40 264	0.00 1	1.94 189	3.49 256	0.26 184	6.16 221	1.44 78	1.74 228	0.71 179	14.06 269	0.66 161	3.23 177	4.00 133	0.21 159	1.02 232	6.09 277	0.19 90	17.62 304	9.71 259

FC-DCNN	4.43 249	4.58 284	5.93 288	9.82 288	4.79 279	8.76 287	4.48 274	4.47 269	1.65 240	2.91 245	2.13 208	6.53 248	2.41 242	0.30 196	4.57 157	2.52 168	2.76 253	1.21 235	3.98 179	0.89 184	3.66 194	4.91 172	0.73 257	4.23 284	8.24 284	6.03 245	7.69 268	9.53 258

zero-FE	4.46 250	2.02 248	0.20 47	18.26 299	2.74 263	20.82 304	6.55 283	1.82 163	0.71 178	1.31 195	3.02 233	10.50 264	3.67 258	0.45 225	4.35 149	3.50 219	1.30 204	1.59 252	13.37 267	1.37 216	5.58 238	7.41 241	0.31 198	0.54 182	0.79 160	2.41 193	4.46 213	1.50 172

iResNet	4.46 250	0.88 196	0.92 180	2.61 251	2.85 264	4.95 268	1.38 225	4.97 276	1.33 223	3.66 271	3.45 238	12.37 269	16.29 294	0.06 110	9.09 259	3.33 205	2.53 248	1.85 263	16.79 275	2.68 264	4.65 219	4.29 141	0.25 176	4.69 289	1.88 206	4.19 222	5.32 234	3.22 205

FADNet_RVC	4.48 252	2.12 257	1.42 209	3.57 262	3.69 270	1.20 226	2.37 246	2.30 187	1.42 229	1.77 213	4.48 248	9.79 261	6.84 270	1.84 284	12.73 286	3.36 207	3.55 258	4.20 296	17.52 276	3.76 278	5.93 249	8.26 269	0.72 255	1.64 251	1.78 203	3.63 213	5.12 227	5.99 233

LALA_ROB	4.53 253	4.80 286	1.68 224	1.27 224	2.16 256	2.28 251	1.42 229	1.88 170	2.60 261	2.71 234	5.56 257	33.12 299	0.72 196	0.88 254	10.88 274	2.59 172	3.47 257	1.83 262	4.21 183	2.04 240	4.39 213	7.30 237	0.41 214	1.52 247	2.35 214	3.60 212	8.94 278	7.68 246

DAS	4.65 254	0.98 210	1.28 201	1.99 243	1.39 230	1.39 233	1.58 230	3.52 254	4.17 276	3.33 258	6.18 266	12.75 271	6.50 266	0.10 134	8.31 250	4.81 260	4.46 271	2.26 277	10.21 248	5.35 290	6.51 261	7.66 249	0.57 236	4.84 291	4.63 257	7.17 256	7.79 271	5.90 229

SepStereo	4.65 254	0.98 210	1.28 201	1.99 243	1.39 230	1.39 233	1.58 230	3.52 254	4.17 276	3.33 258	6.18 266	12.75 271	6.50 266	0.10 134	8.31 250	4.81 260	4.46 271	2.26 277	10.21 248	5.35 290	6.51 261	7.66 249	0.57 236	4.84 291	4.63 257	7.17 256	7.79 271	5.90 229

iRaft-Stereo_20w	4.82 256	1.53 235	8.41 304	7.63 279	1.90 245	3.40 260	1.71 233	3.40 250	2.25 254	3.58 268	9.41 299	3.70 209	1.31 228	0.48 231	5.41 190	5.85 276	1.31 205	0.85 196	9.58 243	1.92 235	5.27 231	7.69 252	0.65 248	0.77 214	4.40 254	14.15 299	11.18 287	12.46 272

FC-DCNN v2	4.85 257	4.85 287	6.16 292	11.18 291	5.04 280	9.41 288	4.33 270	5.45 283	2.13 253	2.92 246	2.41 220	6.96 251	3.28 253	0.29 195	4.66 163	2.49 165	2.73 250	1.13 229	4.30 184	0.89 184	3.66 194	4.92 173	0.72 255	4.22 283	9.66 294	6.86 252	9.29 279	10.92 264

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 258	1.32 230	8.08 300	2.22 249	1.40 232	5.53 269	2.05 241	3.43 251	3.32 267	3.75 274	12.29 306	5.33 233	1.84 235	0.33 200	5.97 215	7.09 303	1.62 220	1.81 260	10.22 250	2.59 261	6.85 268	8.81 280	0.47 227	2.00 259	5.18 268	13.24 296	6.40 254	11.37 268

ccs_rob	4.98 258	1.51 234	2.53 254	2.16 246	0.89 210	3.24 258	1.79 237	4.91 275	1.34 225	4.26 285	15.64 317	28.82 295	10.34 281	0.50 235	6.81 232	5.55 273	2.39 244	1.57 250	6.45 207	2.16 248	6.28 257	6.95 229	0.40 210	2.33 263	1.38 187	2.46 194	4.37 207	7.31 244

SHD	5.09 260	1.15 224	3.12 262	1.80 237	1.94 247	1.71 240	2.82 255	5.09 279	4.76 282	2.82 240	5.39 255	5.07 230	9.79 280	0.87 253	11.37 278	6.33 289	4.71 275	2.67 284	13.97 268	3.50 276	7.31 273	8.29 275	0.44 221	3.88 279	5.02 266	7.49 260	4.03 190	12.20 269

ETE_ROB	5.10 261	4.12 282	1.76 229	1.25 223	2.22 258	2.82 254	2.07 242	1.56 151	4.21 278	1.88 216	5.58 259	37.59 307	0.86 216	1.44 275	10.38 270	2.80 181	4.20 269	0.98 212	5.24 197	1.97 236	4.87 222	7.58 248	0.77 260	1.38 244	2.34 213	3.79 218	15.93 301	8.21 249

CSAN	5.32 262	2.66 264	1.69 225	3.30 258	3.85 272	2.05 244	2.31 245	5.00 278	4.86 283	3.78 276	2.69 227	17.88 283	11.82 285	1.17 265	10.17 268	1.96 127	2.51 246	1.35 243	6.12 204	2.50 257	3.97 201	4.60 160	0.56 234	2.97 271	6.49 279	16.18 305	7.96 273	13.30 275

ITSA-stereo	5.42 263	2.29 259	1.89 234	8.97 285	3.88 273	1.23 229	2.54 248	4.47 269	3.35 271	4.35 287	7.59 280	10.18 262	12.92 288	3.00 289	7.80 246	5.16 265	3.85 261	1.88 266	8.77 229	2.09 245	6.00 250	7.39 238	1.42 275	3.60 277	4.84 263	7.18 258	5.13 228	14.47 279

DCVSM-stereo	5.54 264	0.78 184	3.12 262	3.47 259	1.28 223	7.98 282	1.05 214	4.59 272	2.29 255	5.25 297	7.93 287	23.24 289	12.85 287	0.71 248	9.52 264	4.20 250	2.06 235	1.36 245	16.58 272	3.56 277	5.30 232	5.91 197	2.46 284	3.65 278	2.66 222	6.64 249	5.48 239	5.70 226

CC-Net-ROB	5.62 265	8.62 298	1.87 233	23.08 303	6.72 291	15.74 298	8.55 293	0.45 110	0.82 189	1.55 207	0.00 1	24.53 290	3.35 254	3.39 294	5.49 192	0.89 26	2.73 250	1.76 258	12.04 264	0.82 178	1.32 100	1.73 42	9.22 308	0.42 157	3.22 239	2.53 197	2.45 116	8.44 251

DDVS	5.69 266	1.54 236	2.40 250	1.70 233	2.85 264	2.20 247	1.17 217	5.90 286	4.00 275	4.08 280	18.83 323	25.64 292	8.12 275	1.56 277	8.35 252	7.04 302	2.73 250	2.05 272	11.37 258	4.73 283	6.54 263	8.98 287	0.34 203	1.71 252	1.84 205	3.53 208	6.53 255	7.90 248

XQC	5.77 267	3.33 274	2.00 240	3.49 260	4.00 274	3.75 263	3.56 264	6.60 289	3.33 268	2.89 243	5.57 258	6.45 246	8.10 274	1.78 282	12.28 282	5.97 278	4.03 267	1.85 263	11.48 260	3.98 280	6.63 266	9.37 294	0.62 242	2.51 265	9.28 291	15.19 302	11.40 289	6.32 238

SFCPSM	5.84 268	2.89 268	1.36 207	1.97 242	1.59 237	1.65 239	0.56 201	2.54 206	4.75 281	3.16 252	7.74 284	15.48 278	23.57 302	1.24 266	11.21 275	4.79 259	2.53 248	1.55 249	22.65 292	7.42 297	4.60 217	6.67 223	0.69 251	2.33 263	4.62 256	4.35 224	6.18 250	9.49 257

RTS	6.13 269	1.54 236	1.31 205	0.94 212	1.83 242	4.15 265	5.45 277	2.74 222	3.33 268	2.85 241	1.61 200	8.52 255	1.31 228	1.13 263	14.79 303	6.12 280	7.56 291	2.52 280	18.82 279	3.48 272	6.23 255	8.15 266	1.11 268	1.90 257	8.24 284	21.58 318	6.64 257	21.79 295

RTSA	6.13 269	1.54 236	1.31 205	0.94 212	1.83 242	4.15 265	5.45 277	2.74 222	3.33 268	2.85 241	1.61 200	8.52 255	1.31 228	1.13 263	14.79 303	6.12 280	7.56 291	2.52 280	18.82 279	3.48 272	6.23 255	8.15 266	1.11 268	1.90 257	8.24 284	21.58 318	6.64 257	21.79 295

CBMV	6.33 271	3.75 278	1.57 219	3.96 263	3.58 269	2.97 255	1.75 235	3.89 262	2.67 262	4.14 281	2.72 229	14.42 275	3.85 260	0.73 250	10.81 273	6.26 286	4.67 274	2.29 279	9.29 239	1.51 218	8.03 282	7.42 242	0.63 243	6.58 305	6.79 282	7.57 261	20.00 307	28.98 311
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 272	2.03 251	2.98 259	1.85 239	2.88 267	3.58 261	6.75 285	4.57 271	12.25 303	3.05 249	7.04 275	4.71 225	1.88 236	2.57 288	14.38 300	6.24 285	6.31 286	4.36 299	12.98 266	3.18 271	11.94 308	11.62 311	1.98 280	4.21 282	6.60 280	10.55 282	6.27 252	14.36 278

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 273	1.86 245	7.76 298	2.86 255	2.71 262	7.05 277	3.15 260	3.93 265	4.88 284	4.54 289	11.42 303	5.15 232	2.03 238	0.06 110	10.49 272	8.30 313	2.05 233	1.28 241	37.56 311	2.22 249	6.07 252	9.22 289	0.40 210	0.89 226	4.29 252	12.82 294	6.10 249	12.31 271

WQFJA1++	6.49 274	0.92 201	0.22 51	35.88 313	0.46 178	36.70 317	37.76 317	0.30 96	0.78 187	3.23 256	0.20 127	6.64 249	6.50 266	0.21 175	4.34 148	4.12 249	0.80 143	0.77 190	8.12 226	1.51 218	3.42 186	5.20 182	0.23 167	0.27 116	0.21 105	9.19 272	3.51 155	3.65 209

AMNet	6.93 275	3.82 280	2.53 254	4.00 264	5.78 284	6.99 276	3.24 261	2.46 203	2.51 259	3.39 263	6.36 268	9.40 260	2.06 239	7.30 305	5.92 211	9.99 319	13.66 311	7.81 315	8.03 222	7.76 301	11.45 305	8.81 280	2.81 286	4.73 290	5.75 275	7.80 262	13.20 293	19.55 290

CBMV_ROB	7.04 276	2.92 269	2.91 258	8.40 283	6.54 290	5.80 271	3.57 265	5.09 279	2.49 258	3.84 279	4.70 252	21.33 287	14.76 292	0.47 229	10.48 271	3.84 241	3.13 255	1.58 251	12.20 265	8.81 303	6.17 253	5.80 194	0.47 227	3.14 274	9.16 290	15.50 304	13.69 295	13.29 274

ADCMid	7.46 277	4.47 283	5.08 279	2.16 246	4.40 277	5.87 272	8.05 289	9.24 293	12.39 304	3.16 252	7.69 282	10.20 263	10.41 282	3.13 291	12.60 285	5.58 274	5.05 280	2.83 286	19.52 283	4.27 281	8.70 289	10.59 306	5.48 302	2.86 269	5.69 272	10.08 279	5.48 239	16.37 282

ADCPNet	7.46 277	2.07 253	4.11 271	2.81 253	6.39 287	3.36 259	8.24 290	5.53 284	7.83 293	3.76 275	7.86 285	5.53 239	14.04 290	3.15 292	13.54 291	6.64 294	4.80 276	2.06 273	18.97 282	5.05 288	8.54 287	10.30 304	2.99 288	2.59 266	9.61 293	17.77 307	7.74 269	16.22 281

PWC_ROB	7.58 279	2.00 247	5.48 284	0.90 210	1.32 226	2.25 248	5.46 279	2.83 228	16.84 314	3.83 278	8.10 288	5.42 236	39.62 323	1.01 259	9.69 265	5.15 264	6.62 287	4.25 297	16.71 274	4.76 285	8.56 288	10.40 305	0.63 243	4.96 294	3.07 236	3.69 214	7.15 266	24.07 302

FAT-Stereo	7.68 280	2.26 258	8.90 306	7.33 278	12.67 305	6.25 274	3.58 266	7.41 290	3.60 273	5.82 299	12.39 307	18.45 284	9.06 277	1.35 272	12.36 283	6.54 292	3.93 263	4.03 295	15.97 271	6.36 293	7.78 280	9.24 290	0.76 259	5.29 299	3.49 247	6.98 254	8.20 275	17.22 285

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 281	3.78 279	1.17 199	9.35 286	4.27 276	8.06 283	8.52 292	11.24 299	8.55 295	4.88 295	4.04 245	17.24 281	9.50 279	6.06 304	14.53 302	3.53 221	2.28 241	1.12 228	19.59 285	2.56 260	8.24 285	9.72 297	3.14 291	2.11 260	11.98 299	14.76 300	10.14 283	14.15 277

ACV-stereo	8.68 282	5.35 290	4.89 276	8.31 282	1.79 240	11.62 292	4.37 271	3.80 261	6.01 286	5.33 298	7.17 277	6.07 244	26.41 305	1.30 269	11.88 279	10.16 321	6.25 285	2.60 282	51.34 327	14.45 316	9.06 294	8.91 285	1.00 263	2.60 267	2.32 212	8.54 270	7.07 263	5.71 227

pmcnn	8.69 283	3.07 270	2.45 251	6.53 275	5.75 283	7.18 278	4.96 276	4.79 274	2.03 252	4.24 284	12.14 305	19.36 285	21.49 300	0.91 255	9.48 262	6.75 296	6.67 288	4.39 300	22.61 291	5.09 289	10.91 304	7.84 257	4.51 299	5.07 296	6.90 283	5.26 236	17.73 305	26.48 308

FBW_ROB	8.77 284	9.60 299	5.96 289	20.47 302	9.29 297	12.71 293	9.20 294	4.97 276	1.59 236	3.30 257	6.98 273	15.27 276	3.59 257	7.76 307	10.34 269	1.71 108	3.43 256	0.86 197	34.07 306	2.29 252	6.89 269	6.34 211	9.32 309	8.81 314	5.75 275	8.41 265	5.24 230	22.62 297

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 285	1.66 241	6.09 290	4.62 268	3.79 271	3.05 256	6.94 286	3.69 257	3.58 272	4.74 293	10.17 301	65.85 337	12.11 286	7.99 308	7.88 247	5.27 268	4.63 273	5.31 301	18.89 281	2.67 263	8.70 289	10.19 302	1.05 266	4.09 281	5.01 265	9.52 275	6.30 253	15.16 280

S-Stereo	9.64 286	2.07 253	4.59 272	8.70 284	8.72 295	12.93 295	19.52 306	5.25 281	6.14 288	6.12 302	20.39 327	29.19 296	7.43 271	0.64 242	14.26 297	7.63 309	4.01 266	5.81 306	18.32 277	6.45 295	7.46 277	9.84 298	12.36 313	7.40 308	3.61 248	6.74 250	7.10 265	17.56 286

ADCS	10.79 287	5.73 291	4.98 277	4.16 266	6.39 287	6.60 275	6.53 282	10.15 297	15.87 312	4.18 283	7.59 280	13.56 274	18.31 295	4.53 300	14.24 296	11.99 326	10.80 299	7.09 314	25.37 297	9.28 306	16.45 325	16.31 330	2.97 287	7.03 307	10.05 297	20.56 314	11.21 288	19.51 289

STTRV1_RVC	10.96 288	2.66 264	1.55 218	5.84 270	1.90 245	6.01 273	3.60 267	4.11 266	3.93 274	4.64 291	6.71 271	16.96 280	21.63 301	1.68 280	20.69 325	5.04 263	18.60 318	1.18 232	52.69 330	12.74 313	19.16 329	9.31 291	4.76 301	5.05 295	9.07 289	12.15 289	12.79 291	31.40 315

MFN_U_SF_RVC	11.03 289	6.12 294	3.70 267	9.72 287	5.50 281	12.91 294	11.38 297	12.61 303	7.46 292	12.18 320	14.75 313	23.19 288	14.11 291	9.33 309	18.32 315	5.16 265	4.41 270	3.43 291	39.06 314	6.67 296	10.28 300	11.18 308	1.45 276	6.88 306	9.80 295	8.50 269	9.76 280	19.96 292

SGM_RVC	11.04 290	10.51 302	3.94 269	16.88 296	9.65 300	15.55 297	8.47 291	9.54 294	6.09 287	4.15 282	7.87 286	25.06 291	19.78 299	0.97 256	9.49 263	2.25 154	3.81 260	1.26 240	21.86 288	2.34 255	6.63 266	5.12 180	2.33 282	4.85 293	18.97 310	16.47 306	33.79 323	30.47 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 291	4.89 289	9.62 308	4.05 265	4.71 278	7.69 280	2.56 249	10.07 296	15.27 310	5.01 296	15.52 316	47.57 322	9.25 278	0.66 244	11.93 280	8.70 315	5.83 282	4.33 298	24.55 296	15.55 318	8.38 286	9.97 300	3.01 289	5.25 298	6.16 278	13.40 297	22.59 309	23.59 301

SANet	11.19 292	4.59 285	6.27 294	5.98 271	6.03 285	9.51 289	3.52 263	15.63 308	13.49 307	2.90 244	8.65 289	59.91 331	26.52 306	3.01 290	14.30 298	3.26 202	7.32 290	3.86 294	11.91 262	3.94 279	6.50 259	7.39 238	2.61 285	7.75 311	12.68 301	17.80 308	13.93 296	22.99 298

MDST_ROB	11.38 293	16.72 309	3.53 266	29.03 307	10.09 301	21.13 305	6.30 281	6.03 287	2.39 256	3.16 252	5.82 262	11.55 267	29.02 310	0.67 245	15.26 309	3.18 199	1.65 221	0.66 167	8.85 231	2.07 242	5.87 247	6.71 225	2.26 281	3.08 273	28.29 321	22.14 320	37.48 328	24.36 303

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 294	10.45 301	6.25 293	17.50 297	6.77 292	8.15 284	11.44 298	18.23 315	23.22 326	11.11 314	4.62 250	15.32 277	6.08 264	10.68 312	16.27 311	6.19 284	3.94 264	5.52 302	39.73 315	7.74 300	9.53 299	12.33 315	7.02 304	7.63 310	14.72 305	12.91 295	6.89 261	16.97 284

edge stereo	11.93 295	6.96 296	11.28 309	14.49 293	12.53 304	16.91 299	13.06 301	12.62 304	7.43 291	6.06 301	15.07 314	38.54 309	18.86 296	1.55 276	12.90 287	7.43 306	6.14 283	3.10 288	25.46 298	4.74 284	8.16 283	10.22 303	4.20 297	4.35 285	9.83 296	8.13 264	13.68 294	28.51 310

DGSMNet	12.26 296	4.87 288	8.31 303	6.01 272	6.04 286	7.30 279	6.59 284	7.90 291	4.51 280	11.38 316	32.66 337	17.48 282	8.74 276	4.36 299	14.01 293	14.50 330	17.26 315	9.25 318	41.69 318	11.54 312	21.38 334	24.41 337	4.74 300	7.56 309	5.44 269	11.45 287	8.55 276	13.11 273

DDUNet	13.01 297	20.50 312	4.63 273	37.04 314	24.81 313	34.87 316	32.65 314	1.85 164	1.66 242	1.47 204	3.83 242	13.22 273	4.08 262	83.62 327	6.26 224	2.41 164	8.99 296	3.82 292	18.78 278	4.54 282	7.88 281	7.25 234	16.92 318	0.99 231	1.50 195	0.70 140	4.90 225	2.09 191

PVD	13.07 298	5.77 292	8.84 305	7.67 280	7.35 293	10.40 290	7.28 287	21.12 322	19.70 322	3.65 270	8.76 292	16.32 279	27.90 308	3.25 293	14.97 306	8.92 317	11.32 300	6.23 310	25.56 299	7.56 298	12.68 311	14.11 324	1.29 272	6.16 302	16.97 307	25.32 325	18.21 306	35.51 321

AnyNet_C01	13.13 299	6.35 295	5.48 284	6.38 274	6.46 289	5.73 270	10.15 295	12.79 306	16.56 313	5.83 300	9.31 297	26.51 293	19.60 297	5.31 303	17.84 313	13.62 328	17.55 316	15.56 332	35.24 307	11.09 310	19.28 330	17.31 332	7.05 305	7.85 312	13.46 303	10.79 283	9.89 281	21.58 294

UDG	13.28 300	21.47 313	5.08 279	37.13 315	29.51 316	32.00 312	40.03 318	2.62 212	1.78 246	2.40 229	5.74 261	12.64 270	4.23 263	74.90 324	7.47 241	2.61 174	9.44 297	3.24 290	19.57 284	5.01 287	8.74 292	7.28 235	12.84 314	1.84 256	1.35 185	2.91 201	4.53 216	2.12 192

SGM-ForestM	13.51 301	15.62 307	5.25 283	19.43 300	9.27 296	19.59 303	12.46 300	12.78 305	8.97 298	3.34 261	9.27 296	36.07 306	25.37 304	2.03 286	16.48 312	3.39 210	4.90 278	1.21 235	22.28 289	2.96 269	6.90 270	5.25 184	1.83 278	4.68 288	27.51 320	25.27 324	34.85 326	27.72 309

MeshStereo	13.92 302	10.29 300	5.80 287	24.32 306	15.33 306	17.65 301	7.76 288	12.34 302	7.38 290	4.65 292	9.09 295	38.22 308	30.61 313	0.62 241	14.44 301	7.42 305	4.05 268	2.65 283	19.82 286	2.63 262	14.32 319	9.90 299	1.27 271	6.42 303	22.75 316	19.43 311	33.41 321	33.14 317
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	15.27 303	3.38 275	2.28 248	7.89 281	8.28 294	10.58 291	4.44 273	5.86 285	8.70 297	4.26 285	6.00 265	72.12 342	28.20 309	4.69 301	15.14 308	10.42 322	11.48 302	8.27 316	58.42 339	9.38 307	12.12 310	11.31 309	17.29 319	11.11 319	20.16 313	20.85 317	14.99 299	24.68 305

MFMNet_re	16.81 304	13.74 304	7.85 299	23.81 305	9.51 299	34.14 315	18.04 303	12.31 300	19.02 319	10.33 313	12.96 308	38.69 310	15.16 293	1.61 279	18.46 316	10.89 324	28.67 333	12.10 324	31.52 302	10.43 309	18.75 328	11.05 307	8.52 307	9.85 315	9.47 292	5.57 240	24.17 310	37.24 323

SQANet	19.01 305	32.39 319	7.05 295	58.51 320	34.20 317	58.54 323	40.35 319	4.32 268	1.69 243	4.85 294	1.45 196	32.05 298	6.71 269	57.82 320	11.24 277	1.77 110	6.68 289	1.66 254	31.16 301	2.08 244	8.23 284	7.99 262	54.11 327	2.11 260	5.60 270	10.88 284	10.17 284	19.67 291

SAMSARA	20.09 306	2.60 262	5.52 286	4.28 267	4.10 275	3.59 262	5.57 280	15.80 311	10.05 301	4.59 290	5.59 260	9.22 258	24.85 303	3.88 295	16.25 310	8.47 314	6.17 284	3.82 292	22.29 290	5.87 292	19.35 331	26.82 344	1.02 264	5.45 300	80.31 351	91.77 351	78.09 351	77.23 351

MADNet+	20.34 307	8.33 297	14.90 318	18.17 298	11.98 303	8.55 285	19.20 304	28.96 333	17.96 317	12.55 321	11.63 304	34.32 303	30.36 312	10.57 311	26.85 332	16.66 332	27.39 331	10.40 323	40.88 316	18.27 323	19.91 332	15.53 328	9.97 312	19.40 330	35.72 329	22.38 321	21.31 308	37.09 322

ELAS_RVC	20.43 308	19.80 311	14.61 317	33.93 310	22.90 310	33.71 314	20.10 308	15.64 309	12.18 302	8.45 308	19.69 326	54.25 329	33.97 317	4.07 296	13.47 290	5.30 271	11.89 303	6.49 312	21.52 287	8.87 304	14.06 316	14.69 326	9.63 311	11.88 320	32.34 325	25.79 326	41.56 334	40.71 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 309	24.96 315	17.24 320	39.82 316	27.48 315	32.58 313	22.87 310	19.77 319	17.77 316	8.05 307	19.67 325	46.38 317	37.96 322	2.15 287	18.66 318	4.75 257	4.82 277	1.95 267	33.25 304	6.38 294	9.07 295	8.67 279	3.28 292	10.68 317	31.80 324	27.62 330	40.75 330	38.09 325

ELAS	20.62 310	22.76 314	14.59 316	35.29 312	24.88 314	31.90 311	20.66 309	17.34 314	17.05 315	7.97 306	18.32 321	48.39 323	31.67 314	4.13 297	14.30 298	5.24 267	11.47 301	6.10 309	23.02 294	7.62 299	13.14 313	14.53 325	9.46 310	10.75 318	34.52 327	27.84 331	41.52 333	42.31 332
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 311	14.87 306	11.99 311	19.90 301	20.87 308	18.85 302	10.39 296	16.04 312	19.39 320	19.65 330	21.64 330	33.32 300	37.38 321	7.51 306	19.34 321	17.18 334	26.65 329	16.12 334	32.93 303	23.87 330	31.45 342	25.37 341	13.83 316	14.33 327	17.76 309	19.97 312	29.60 317	26.21 306
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 312	17.36 310	16.07 319	34.52 311	24.54 312	25.94 308	19.26 305	20.13 321	18.43 318	6.42 304	15.25 315	40.88 312	36.30 320	4.35 298	18.72 319	10.55 323	8.23 293	29.63 343	23.68 295	4.94 286	11.81 307	8.91 285	3.02 290	10.18 316	36.19 332	32.24 335	51.66 342	49.72 336

otaku	22.42 313	43.20 323	9.38 307	63.06 326	42.07 323	64.13 332	51.05 320	6.07 288	4.42 279	10.13 312	1.74 204	33.95 301	10.96 283	66.92 322	12.03 281	1.89 119	8.57 294	1.66 254	38.00 312	7.96 302	8.85 293	8.28 274	54.71 328	2.95 270	9.04 288	9.25 273	14.25 298	20.70 293

SGM+DAISY	22.46 314	16.23 308	12.74 312	23.16 304	22.67 309	25.12 307	20.00 307	18.50 316	14.48 309	18.58 329	22.04 331	30.49 297	41.59 324	13.05 314	22.51 329	16.54 331	26.00 328	12.93 326	35.92 308	22.37 328	28.02 340	25.12 340	21.26 320	13.77 325	20.04 312	18.46 310	33.94 324	30.81 314

DLNR_Zeroshot_test	23.08 315	78.93 351	7.15 296	99.97 351	0.34 147	0.16 152	98.90 351	3.23 246	0.54 160	3.12 251	2.31 218	6.01 243	0.92 220	21.35 316	96.48 352	100.00 355	25.46 326	22.19 337	22.79 293	2.43 256	9.32 297	9.14 288	0.06 89	0.65 197	2.36 215	3.89 220	2.16 109	3.20 204

LSM0	23.31 316	6.07 293	4.80 275	15.07 295	10.87 302	17.08 300	14.50 302	23.84 325	15.74 311	14.73 324	18.40 322	35.77 305	35.06 319	1.58 278	76.98 348	85.81 348	14.68 312	5.68 304	56.53 337	17.15 322	23.95 337	21.89 335	4.26 298	8.21 313	17.36 308	20.39 313	29.27 316	33.71 319

LE_ROB	23.34 317	10.93 303	12.86 313	32.65 308	38.35 320	31.72 310	33.97 315	23.50 324	21.06 324	7.08 305	17.87 320	51.83 326	51.55 340	1.81 283	14.20 295	3.08 193	3.94 264	1.47 247	30.65 300	8.98 305	9.43 298	7.39 238	6.89 303	25.95 335	35.31 328	39.95 343	53.69 344	54.00 339

Ntro	23.84 318	41.67 321	11.59 310	63.69 329	43.73 324	62.95 330	57.60 323	8.47 292	6.35 289	11.89 319	2.51 223	35.10 304	7.96 273	75.67 325	12.59 284	1.67 103	9.55 298	2.68 285	39.05 313	9.79 308	8.70 289	8.40 277	55.40 329	3.24 275	11.18 298	15.16 301	14.07 297	23.09 300

BEATNet-Init1	25.27 319	27.76 316	13.76 314	44.57 318	24.32 311	38.91 318	25.10 311	19.51 318	20.03 323	9.35 309	16.15 318	47.35 321	48.89 335	4.71 302	23.55 330	11.00 325	8.78 295	5.84 307	49.88 326	20.70 324	15.01 320	14.94 327	7.37 306	12.57 323	35.78 330	26.22 327	60.85 348	49.36 335

DispFullNet	27.09 320	40.76 320	20.37 326	53.27 319	39.67 321	45.72 320	56.25 322	14.00 307	12.78 305	14.18 322	10.07 300	43.95 316	34.00 318	86.26 328	13.33 289	13.62 328	31.37 337	16.57 335	52.58 329	15.02 317	15.98 322	12.66 318	15.43 317	6.52 304	8.73 287	8.65 271	16.24 302	33.48 318

ACVNet-4b	27.62 321	43.15 322	14.04 315	69.86 338	48.10 327	70.20 340	77.34 339	10.63 298	9.55 300	15.00 325	1.55 198	59.33 330	11.37 284	93.44 336	12.94 288	2.57 171	15.66 313	5.69 305	33.68 305	14.13 314	9.17 296	7.28 235	59.49 333	4.60 287	12.85 302	9.43 274	15.52 300	19.12 288

WAO-7	28.15 322	31.17 318	25.54 330	33.41 309	34.99 318	22.62 306	28.62 313	47.75 342	47.89 340	29.08 335	39.82 341	41.47 313	41.79 325	12.75 313	36.14 339	18.16 335	17.03 314	8.88 317	47.38 322	21.69 327	11.73 306	12.95 321	3.79 296	33.81 341	23.20 317	26.44 328	24.41 311	37.61 324

ACVNet_1	28.17 323	43.81 324	17.24 320	67.32 333	49.50 329	66.04 337	82.98 344	16.42 313	8.08 294	11.43 317	7.19 278	34.00 302	27.09 307	93.81 337	14.92 305	2.21 152	17.82 317	6.77 313	36.07 309	11.39 311	10.56 303	7.42 242	59.65 334	6.11 301	20.40 314	15.24 303	10.18 285	16.93 283

RainbowNet	28.72 324	46.67 326	19.30 325	69.82 337	47.14 325	68.90 339	70.63 334	10.00 295	3.26 266	17.63 327	2.27 211	46.57 318	29.74 311	91.67 332	17.86 314	3.37 208	12.50 304	5.59 303	44.74 321	17.11 321	10.33 301	8.87 282	58.90 332	5.15 297	14.30 304	12.58 292	17.44 303	23.01 299

MonStereo1	31.37 325	44.05 325	18.10 324	63.40 327	51.01 335	58.41 322	67.37 327	18.80 317	19.56 321	11.72 318	19.29 324	63.23 336	45.03 329	93.02 335	14.99 307	4.67 254	19.74 320	9.74 321	41.29 317	14.22 315	12.85 312	11.31 309	61.91 340	4.55 286	12.64 300	11.07 285	25.06 312	29.83 312

PSMNet_ROB	32.72 326	49.56 332	17.71 323	65.01 331	47.98 326	61.81 327	62.32 324	19.85 320	21.78 325	27.64 334	25.28 332	42.80 314	43.52 328	83.58 326	21.88 328	4.36 251	19.43 319	6.46 311	43.95 320	16.36 319	13.14 313	11.66 312	58.31 331	14.57 328	31.67 323	24.32 323	29.94 319	18.64 287

JetBlue	33.16 327	30.03 317	36.86 342	39.95 317	35.04 319	44.19 319	36.23 316	30.47 336	47.01 339	15.01 326	10.48 302	79.96 348	19.64 298	25.82 317	18.89 320	17.14 333	40.11 343	25.93 341	36.94 310	25.94 333	32.23 343	26.39 342	31.84 321	27.47 337	31.63 322	33.13 337	48.81 340	48.30 334

ACVNet_2	33.32 328	48.24 328	22.45 328	67.72 336	50.69 334	65.88 335	85.41 347	28.48 331	14.03 308	14.63 323	9.36 298	52.16 327	31.94 315	91.62 331	13.62 292	2.72 177	21.29 321	5.84 307	51.78 328	16.52 320	10.41 302	7.93 260	58.06 330	13.93 326	36.96 334	18.42 309	25.58 313	33.95 320

IMH-64-1	35.05 329	48.99 329	25.77 332	61.80 322	50.28 332	62.71 328	68.79 328	27.80 328	35.88 329	10.10 310	14.48 311	46.82 319	41.96 326	94.04 338	19.93 322	7.49 307	22.67 322	9.35 319	48.46 323	21.14 325	14.12 317	12.56 316	59.91 336	12.21 321	41.64 335	20.57 315	27.79 314	39.03 326

IMH-64	35.05 329	48.99 329	25.77 332	61.80 322	50.28 332	62.71 328	68.79 328	27.80 328	35.88 329	10.10 310	14.48 311	46.82 319	41.96 326	94.04 338	19.93 322	7.49 307	22.67 322	9.35 319	48.46 323	21.14 325	14.12 317	12.56 316	59.91 336	12.21 321	41.64 335	20.57 315	27.79 314	39.03 326

IMH	36.38 331	50.15 333	26.16 334	62.16 325	50.12 331	63.98 331	68.96 330	28.54 332	38.29 332	11.29 315	14.14 309	50.26 324	54.45 343	94.09 340	20.59 324	7.40 304	23.63 324	10.28 322	49.17 325	22.78 329	13.74 315	11.88 313	59.95 338	13.42 324	41.71 337	23.99 322	29.69 318	41.45 330

WAO-6	37.66 332	47.81 327	21.43 327	60.52 321	52.73 336	58.92 324	64.84 325	27.98 330	43.38 333	33.02 338	17.53 319	43.36 315	50.95 337	89.65 329	33.50 335	18.63 338	24.84 325	13.57 328	42.17 319	25.77 332	21.16 333	19.52 333	35.00 322	18.52 329	43.20 338	29.62 332	37.17 327	41.96 331

PWCK	39.46 333	63.60 341	25.26 329	73.87 344	41.94 322	61.54 326	51.88 321	54.42 343	37.36 331	26.43 333	38.00 338	62.72 335	47.31 331	27.64 318	24.07 331	10.09 320	32.07 338	12.97 327	84.14 350	29.01 337	25.42 338	16.79 331	48.17 326	30.69 340	35.86 331	32.01 334	32.05 320	40.21 328

TorneroNet-64	40.02 334	51.18 334	25.58 331	64.09 330	48.50 328	64.50 333	69.74 331	27.58 327	44.28 336	21.06 331	14.38 310	70.42 341	57.53 344	94.84 342	27.09 333	8.83 316	28.00 332	16.10 333	54.90 335	26.42 334	15.26 321	13.34 322	61.86 339	22.65 331	33.51 326	30.60 333	34.09 325	54.24 340

LVE	40.69 335	49.32 331	32.19 337	74.37 345	65.31 341	65.52 334	78.53 340	29.09 334	24.11 327	37.95 340	38.44 339	39.09 311	50.88 336	95.16 348	18.50 317	6.31 288	25.93 327	13.65 329	54.80 334	26.51 335	16.26 323	15.81 329	69.49 346	26.57 336	44.82 339	33.95 339	41.51 332	24.49 304

TorneroNet	40.95 336	54.80 336	28.35 335	67.47 335	50.00 330	66.00 336	71.75 335	26.53 326	45.69 337	24.20 332	21.34 329	68.12 338	53.25 342	94.92 344	27.93 334	9.57 318	26.82 330	16.87 336	54.27 333	24.50 331	16.26 323	13.93 323	62.31 341	23.32 333	36.59 333	27.14 329	43.07 335	50.69 337

Dean	44.25 337	52.28 335	33.23 338	77.10 346	64.97 340	79.61 349	83.94 346	43.21 338	43.41 334	35.28 339	25.28 332	61.70 333	57.88 345	95.07 347	21.16 327	4.55 252	29.50 334	12.92 325	64.62 343	29.22 338	11.94 308	10.07 301	59.70 335	23.01 332	50.00 343	39.42 342	53.45 343	32.13 316

WAO-8	45.52 338	56.99 338	36.84 340	70.78 340	61.58 337	72.65 343	72.88 336	44.15 339	50.34 341	32.51 336	26.24 334	68.22 339	50.98 338	91.91 333	34.40 336	19.25 339	31.26 335	14.25 330	53.00 331	37.84 342	18.64 326	12.91 319	45.23 323	27.94 338	54.23 346	39.08 340	48.02 338	56.81 343

Venus	45.52 338	56.99 338	36.84 340	70.77 339	61.58 337	72.65 343	72.88 336	44.15 339	50.34 341	32.51 336	26.24 334	68.22 339	50.98 338	91.91 333	34.40 336	19.25 339	31.26 335	14.25 330	53.00 331	37.84 342	18.64 326	12.91 319	45.23 323	27.94 338	54.23 346	39.08 340	48.02 338	56.81 343

notaker	50.99 340	64.58 343	35.58 339	71.22 341	67.03 342	71.52 342	79.74 342	46.10 341	64.92 345	43.57 343	60.04 345	61.27 332	52.88 341	94.30 341	52.11 344	32.30 342	36.01 341	25.62 340	66.68 345	41.75 344	26.51 339	26.69 343	69.04 345	40.16 344	27.04 318	32.57 336	39.45 329	47.99 333

UNDER WATER	53.46 341	66.50 344	44.48 343	77.89 347	68.28 343	75.27 346	86.28 349	62.01 346	51.94 343	41.57 341	48.61 342	74.76 345	58.64 346	94.91 343	40.27 341	19.59 341	35.94 340	25.36 339	57.83 338	30.24 339	22.42 336	21.82 334	69.76 347	49.60 348	53.54 345	52.17 345	44.57 336	69.15 349

ktn	53.49 342	64.55 342	32.09 336	67.37 334	73.02 348	67.18 338	79.08 341	39.47 337	71.03 347	45.61 345	66.57 347	53.73 328	46.66 330	95.58 349	51.51 343	35.27 343	42.24 345	32.53 344	61.67 341	36.66 341	34.35 345	37.51 346	63.57 342	39.21 342	45.92 340	42.82 344	58.10 346	61.01 345

UNDER WATER-64	54.23 343	63.34 340	46.02 345	79.36 348	71.42 346	76.64 347	88.13 350	66.12 347	46.96 338	52.07 346	60.69 346	73.21 343	59.22 347	94.98 346	35.82 338	18.58 337	36.56 342	27.05 342	54.96 336	27.40 336	22.29 335	24.45 338	75.67 350	44.51 345	51.17 344	56.84 347	41.43 331	69.34 350

KSHMR	57.18 344	74.32 349	54.88 347	81.85 349	71.02 345	78.52 348	83.49 345	67.32 349	55.52 344	57.05 347	55.43 344	62.46 334	47.47 333	94.95 345	62.89 346	43.86 345	41.02 344	36.71 345	65.14 344	47.71 345	30.88 341	22.80 336	66.24 344	55.80 350	49.31 342	33.72 338	50.52 341	52.93 338

DPSimNet_ROB	59.87 345	56.83 337	60.12 348	63.44 328	74.40 349	61.08 325	66.03 326	29.26 335	91.88 351	80.83 349	53.70 343	74.56 344	48.76 334	90.67 330	61.12 345	47.44 346	55.65 347	43.29 346	68.79 346	60.06 348	52.83 348	61.42 348	45.69 325	46.03 346	46.40 341	63.34 348	56.49 345	56.41 341

LRCNet_RVC	60.98 346	74.62 350	47.06 346	94.31 350	95.29 351	91.20 351	85.70 348	54.57 344	35.63 328	98.62 351	74.21 349	91.97 352	68.08 349	96.82 351	39.31 340	18.45 336	70.27 349	52.85 348	94.58 351	64.63 349	32.99 344	24.53 339	94.81 352	53.78 349	19.71 311	12.68 293	33.49 322	26.36 307

HanzoNet	61.45 347	69.33 345	44.96 344	71.45 342	72.16 347	72.71 345	79.94 343	60.19 345	75.71 348	45.02 344	73.92 348	75.04 346	64.67 348	96.72 350	48.25 342	40.02 344	53.74 346	47.73 347	76.16 347	51.62 346	46.98 347	46.48 347	73.13 348	39.85 343	55.14 348	52.31 346	60.69 347	65.16 348

JetRed	63.04 348	70.59 346	68.87 349	66.96 332	63.46 339	70.43 341	74.93 338	66.45 348	66.78 346	41.63 342	39.08 340	81.30 349	13.47 289	63.11 321	65.97 347	66.70 347	65.90 348	75.66 351	63.14 342	54.09 347	78.41 349	73.67 349	73.25 349	49.49 347	56.43 349	64.32 349	66.29 349	61.81 346

MADNet++	76.55 349	72.12 347	82.72 351	61.81 324	81.28 350	58.20 321	69.82 332	68.60 350	78.83 349	85.65 350	92.58 351	79.76 347	85.27 350	36.74 319	81.31 350	89.87 350	87.51 351	69.64 349	82.22 349	90.64 351	91.37 351	93.20 352	65.06 343	90.12 352	59.87 350	75.77 350	74.46 350	62.48 347

ASD4	81.93 350	73.21 348	76.95 350	73.65 343	68.72 344	82.82 350	70.01 333	72.46 351	81.37 350	64.41 348	77.66 350	50.65 325	95.44 351	68.75 323	77.39 349	87.32 349	86.80 350	89.75 352	81.77 348	89.98 350	88.86 350	88.63 351	80.66 351	86.12 351	99.17 356	99.85 355	99.79 355	99.90 355

PML	96.12 351	100.00 355	83.16 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	99.20 354	100.00 356	99.01 353	100.00 354	96.16 352	99.92 356	100.00 356	98.52 352	94.60 351	91.70 351	91.21 352	74.14 350	100.00 356	98.06 353	92.87 352	86.59 350	97.59 353	98.11 354	94.46 355	99.98 356	100.00 356	99.92 356

MEDIAN_ROB	97.62 352	99.11 352	98.47 353	100.00 352	99.99 352	100.00 355	100.00 355	99.48 354	98.33 352	100.00 354	99.95 355	98.03 353	96.13 352	99.95 353	99.43 353	98.46 352	98.58 353	98.67 353	99.88 354	97.97 352	93.64 353	96.55 354	100.00 355	97.27 353	87.22 352	92.69 352	89.89 352	95.94 353

AVERAGE_ROB	98.96 353	100.00 355	99.80 355	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 354	99.80 355	99.85 354	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357	98.20 355	99.54 355	100.00 355	100.00 356	93.40 354	93.83 353	94.40 354	93.22 352

HaxPig	99.00 354	100.00 355	98.99 354	100.00 352	100.00 353	99.99 354	100.00 355	99.99 355	99.89 354	100.00 354	99.98 356	100.00 357	99.94 355	100.00 354	99.61 354	99.46 353	99.97 356	99.58 354	99.99 355	99.99 354	97.37 354	96.43 353	99.99 354	99.98 355	89.52 353	99.53 354	94.23 353	98.48 354

DGTPSM_ROB	99.53 355	99.77 353	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.19 352	100.00 355	99.32 352	99.66 354	91.63 350	99.15 353	100.00 354	99.94 356	100.00 355	99.82 354	99.99 355	99.51 352	99.99 354	99.77 356	99.66 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSMNet_ROB	99.54 356	99.78 354	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.19 352	100.00 355	99.32 352	99.65 353	91.68 351	99.16 354	100.00 354	99.94 356	100.00 355	99.83 355	99.99 355	99.59 353	99.99 354	99.77 356	99.66 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM_ROB	99.91 357	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.90 352	98.96 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.76 354	100.00 356	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM	99.91 357	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.90 352	98.96 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.76 354	100.00 356	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

FlowAnything	100.00 359	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

CasAABBNet	100.00 359	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357	100.00 358	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

GS-Stereo																							0.15 139	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

FADE		14.85 305	17.50 322	14.80 294	17.47 307	30.08 309	27.73 312	21.58 323	43.85 335	17.74 328	27.42 336		47.38 332	13.14 315	21.07 326	12.04 327	34.32 339	23.23 338	59.34 340	35.12 340	37.77 346	35.26 345	13.16 315	25.00 334	20.45 315	13.86 298	47.51 337	56.53 342

Low-res two-view benchmark