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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 14	0.12 26	0.11 11	0.14 25	0.16 18	0.07 7	0.06 10	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 4	0.11 3	0.17 10	0.13 6	0.06 4	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 35	0.13 14	0.06 2	0.11 11	0.09 11	0.10 2	0.07 7	0.06 10	0.16 4	0.16 3	0.19 11	0.11 1	0.18 7	0.09 1	0.17 10	0.11 1	0.08 15	0.07 4	0.14 3	0.12 2	0.24 23	0.12 6

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 16	0.11 2	0.09 10	0.16 36	0.09 11	0.17 25	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.22 24	0.12 7	0.23 23	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 10	0.14 13

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 29	0.07 6	0.16 18	0.06 1	0.05 4	0.17 7	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.19 12	0.12 7	0.21 19	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 13

NLCSM	0.13 5	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 24	0.17 38	0.17 45	0.09 4	0.27 75	0.13 11	0.27 109	0.07 18	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 11	0.09 19	0.13 2	0.15 10	0.18 5	0.11 1

BridgeDepth	0.13 5	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.08 15	0.11 23	0.06 16	0.11 2	0.10 14	0.11 11	0.06 3	0.31 55	0.07 7	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.15 7	0.17 5	0.11 3	0.16 7	0.17 17	0.05 1	0.08 7	0.18 21	0.17 23	0.22 14	0.15 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 5	0.16 30	0.08 5	0.12 29	0.10 28	0.07 3	0.06 16	0.12 8	0.12 26	0.07 1	0.10 16	0.15 16	0.09 22	0.05 4	0.19 18	0.21 18	0.22 20	0.18 20	0.19 12	0.13 15	0.23 23	0.18 23	0.10 36	0.08 7	0.16 9	0.14 7	0.19 6	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 12	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 42	0.14 35	0.15 29	0.06 3	0.13 11	0.06 1	0.07 18	0.15 2	0.15 1	0.23 26	0.15 7	0.21 20	0.12 7	0.18 13	0.18 23	0.08 15	0.08 7	0.15 5	0.11 1	0.28 37	0.15 17

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 12	0.08 5	0.11 21	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 22	0.11 18	0.16 36	0.07 6	0.15 16	0.06 1	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.23 26	0.17 17	0.22 24	0.14 20	0.20 16	0.14 7	0.08 15	0.08 7	0.16 9	0.13 5	0.25 26	0.15 17

CoSv	0.13 5	0.17 34	0.08 5	0.08 9	0.07 7	0.17 53	0.07 24	0.15 22	0.10 14	0.13 22	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 7	0.20 14	0.21 17	0.12 3	0.22 24	0.12 7	0.20 16	0.11 1	0.06 4	0.07 4	0.22 40	0.15 10	0.19 6	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 7	0.11 23	0.04 1	0.17 38	0.13 30	0.15 29	0.16 33	0.19 34	0.08 14	0.09 37	0.18 15	0.22 22	0.19 11	0.16 14	0.15 2	0.14 20	0.17 10	0.14 7	0.08 15	0.07 4	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 6

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 20	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 34	0.26 38	0.20 13	0.18 20	0.20 17	0.11 3	0.24 30	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 40	0.20 32	0.23 17	0.15 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.14 13	0.15 26	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.16 31	0.19 57	0.10 6	0.28 79	0.12 7	0.30 129	0.08 30	0.16 4	0.17 4	0.16 5	0.12 3	0.15 2	0.12 7	0.14 2	0.17 17	0.11 48	0.09 19	0.17 16	0.16 12	0.22 14	0.12 6

MoCha-V2	0.14 13	0.15 26	0.11 30	0.12 29	0.09 20	0.11 23	0.09 47	0.13 14	0.08 7	0.13 22	0.18 41	0.17 25	0.07 7	0.07 18	0.17 7	0.23 25	0.20 13	0.20 27	0.25 37	0.14 20	0.29 45	0.17 17	0.08 15	0.08 7	0.17 16	0.16 12	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 13	0.13 12	0.14 43	0.11 21	0.07 7	0.14 39	0.12 66	0.13 14	0.06 2	0.08 2	0.24 66	0.09 1	0.06 1	0.07 18	0.22 29	0.21 18	0.22 20	0.18 20	0.19 12	0.14 20	0.20 16	0.11 1	0.12 56	0.11 31	0.16 9	0.13 5	0.17 4	0.12 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 13	0.10 6	0.08 5	0.08 9	0.08 15	0.08 8	0.05 6	0.12 8	0.06 2	0.22 53	0.07 6	0.16 18	0.07 7	0.04 1	0.20 21	0.26 38	0.22 20	0.19 24	0.26 41	0.11 3	0.28 41	0.16 14	0.06 4	0.08 7	0.22 40	0.23 51	0.20 8	0.16 24

WQFJA1	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 108	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

WQFJX	0.15 17	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.09 20	0.13 36	0.09 47	0.13 14	0.15 40	0.11 11	0.33 100	0.11 4	0.36 182	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.14 6	0.18 7	0.13 15	0.14 2	0.15 10	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.21 10	0.16 24

NLMM	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 108	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

NLSM3	0.15 17	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.15 22	0.17 45	0.11 11	0.17 37	0.12 7	0.13 43	0.11 47	0.21 25	0.20 14	0.20 13	0.17 17	0.17 5	0.12 7	0.16 7	0.16 14	0.08 15	0.11 31	0.18 21	0.23 51	0.27 33	0.18 34

MonStereo	0.15 17	0.14 21	0.13 38	0.12 29	0.12 38	0.10 18	0.08 35	0.11 2	0.11 18	0.14 24	0.13 22	0.17 25	0.11 32	0.07 18	0.20 21	0.23 25	0.23 26	0.17 17	0.21 20	0.15 26	0.19 15	0.18 23	0.08 15	0.08 7	0.22 40	0.18 24	0.23 17	0.24 49

LG-Stereo	0.15 17	0.11 8	0.08 5	0.09 14	0.11 34	0.11 23	0.05 6	0.15 22	0.11 18	0.19 45	0.12 20	0.26 47	0.09 22	0.06 10	0.19 18	0.20 14	0.23 26	0.16 14	0.18 7	0.14 20	0.23 23	0.20 33	0.05 1	0.08 7	0.17 16	0.18 24	0.24 23	0.15 17

MM-Stereo_test2	0.15 17	0.19 39	0.11 30	0.16 48	0.11 34	0.08 8	0.05 6	0.14 20	0.11 18	0.20 47	0.08 10	0.12 7	0.08 14	0.09 37	0.20 21	0.22 22	0.25 34	0.20 27	0.20 17	0.18 39	0.25 33	0.21 38	0.10 36	0.10 21	0.16 9	0.16 12	0.21 10	0.16 24

GREAT-IGEV	0.15 17	0.15 26	0.11 30	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 31	0.10 14	0.12 18	0.13 22	0.25 46	0.09 22	0.08 30	0.22 29	0.25 30	0.24 33	0.16 14	0.23 29	0.13 15	0.18 13	0.16 14	0.09 29	0.10 21	0.15 5	0.16 12	0.31 47	0.13 11
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 17	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 31	0.06 2	0.15 29	0.04 2	0.17 25	0.07 7	0.05 4	0.22 29	0.28 45	0.26 38	0.23 43	0.27 42	0.17 34	0.28 41	0.19 28	0.06 4	0.08 7	0.26 46	0.23 51	0.23 17	0.20 41

AIO-Stereo	0.15 17	0.17 34	0.12 35	0.17 54	0.10 28	0.12 29	0.06 16	0.11 2	0.08 7	0.10 6	0.14 25	0.12 7	0.09 22	0.08 30	0.20 21	0.21 18	0.20 13	0.20 27	0.21 20	0.17 34	0.23 23	0.20 33	0.07 11	0.11 31	0.17 16	0.16 12	0.23 17	0.12 6

RSM	0.15 17	0.16 30	0.12 35	0.14 38	0.09 20	0.14 39	0.06 16	0.10 1	0.08 7	0.09 4	0.15 28	0.14 15	0.10 27	0.07 18	0.22 29	0.25 30	0.21 17	0.20 27	0.18 7	0.17 34	0.25 33	0.18 23	0.08 15	0.10 21	0.16 9	0.16 12	0.27 33	0.15 17

MatchStereo	0.16 28	0.14 21	0.11 30	0.07 5	0.12 38	0.07 3	0.06 16	0.16 31	0.18 51	0.08 2	0.12 20	0.13 11	0.13 43	0.11 47	0.21 25	0.25 30	0.17 8	0.20 27	0.18 7	0.19 46	0.21 19	0.26 56	0.08 15	0.12 43	0.21 38	0.23 51	0.22 14	0.19 38

GSStereo	0.16 28	0.18 37	0.13 38	0.13 33	0.13 40	0.12 29	0.09 47	0.12 8	0.10 14	0.16 36	0.11 17	0.22 40	0.08 14	0.05 4	0.22 29	0.25 30	0.28 43	0.20 27	0.25 37	0.16 29	0.32 47	0.19 28	0.08 15	0.10 21	0.18 21	0.16 12	0.25 26	0.16 24

GASTEREO	0.16 28	0.16 30	0.10 23	0.14 38	0.10 28	0.11 23	0.07 24	0.12 8	0.15 40	0.14 24	0.09 11	0.18 31	0.11 32	0.06 10	0.24 34	0.24 29	0.23 26	0.20 27	0.23 29	0.16 29	0.23 23	0.23 50	0.11 48	0.10 21	0.19 27	0.22 42	0.28 37	0.14 13

MSCF	0.16 28	0.15 26	0.09 18	0.14 38	0.09 20	0.11 23	0.07 24	0.11 2	0.15 40	0.14 24	0.09 11	0.17 25	0.11 32	0.06 10	0.25 37	0.23 25	0.23 26	0.20 27	0.23 29	0.15 26	0.24 30	0.21 38	0.11 48	0.10 21	0.19 27	0.22 42	0.27 33	0.15 17

MLG-Stereo_test2	0.16 28	0.12 11	0.10 23	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.18 41	0.11 18	0.20 47	0.07 6	0.23 41	0.08 14	0.08 30	0.19 18	0.23 25	0.30 46	0.25 48	0.31 48	0.18 39	0.28 41	0.17 17	0.09 29	0.08 7	0.20 34	0.16 12	0.29 40	0.21 43

IGEV-Stereo++	0.16 28	0.24 53	0.09 18	0.13 33	0.13 40	0.10 18	0.05 6	0.15 22	0.13 30	0.12 18	0.16 33	0.16 18	0.11 32	0.07 18	0.21 25	0.22 22	0.22 20	0.18 20	0.21 20	0.16 29	0.22 22	0.27 60	0.09 29	0.08 7	0.17 16	0.18 24	0.25 26	0.18 34

NLMM1	0.17 34	0.14 21	0.09 18	0.08 9	0.09 20	0.10 18	0.07 24	0.15 22	0.20 63	0.12 18	0.34 103	0.21 38	0.51 228	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.16 5	0.15 7	0.22 24	0.14 20	0.14 2	0.19 28	0.10 36	0.11 31	0.19 27	0.18 24	0.24 23	0.13 11

NLSM1	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.11 34	0.14 39	0.08 35	0.20 44	0.19 57	0.11 11	0.38 119	0.18 31	0.42 201	0.09 37	0.17 7	0.21 18	0.16 5	0.15 7	0.20 17	0.13 15	0.16 7	0.22 46	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.27 33	0.14 13

GIP-stereo	0.17 34	0.21 45	0.13 38	0.15 43	0.09 20	0.09 12	0.07 24	0.12 8	0.09 10	0.16 36	0.13 22	0.16 18	0.08 14	0.15 66	0.27 48	0.25 30	0.25 34	0.21 36	0.24 35	0.19 46	0.27 37	0.20 33	0.07 11	0.11 31	0.20 34	0.22 42	0.35 57	0.17 31

RSM++	0.17 34	0.18 37	0.13 38	0.17 54	0.10 28	0.14 39	0.07 24	0.13 14	0.13 30	0.12 18	0.14 25	0.17 25	0.11 32	0.08 30	0.25 37	0.27 44	0.25 34	0.21 36	0.23 29	0.18 39	0.26 35	0.21 38	0.08 15	0.10 21	0.20 34	0.18 24	0.29 40	0.18 34

RAFT	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.16 48	0.07 7	0.21 68	0.05 6	0.25 49	0.12 26	0.14 24	0.15 28	0.16 18	0.10 27	0.05 4	0.21 25	0.20 14	0.23 26	0.15 7	0.28 44	0.13 15	0.21 19	0.17 17	0.07 11	0.10 21	0.26 46	0.24 56	0.33 50	0.23 46

GEAStereo	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 54	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

gasm-f	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 54	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

AdaDepth	0.18 39	0.19 39	0.10 23	0.12 29	0.14 48	0.12 29	0.09 47	0.16 31	0.14 35	0.14 24	0.17 37	0.19 34	0.10 27	0.08 30	0.26 45	0.29 51	0.28 43	0.23 43	0.25 37	0.16 29	0.24 30	0.20 33	0.09 29	0.11 31	0.19 27	0.20 32	0.32 48	0.25 51

Occ-G	0.18 39	0.26 58	0.15 46	0.17 54	0.14 48	0.15 46	0.07 24	0.12 8	0.11 18	0.11 11	0.22 58	0.20 37	0.09 22	0.10 43	0.28 53	0.28 45	0.25 34	0.22 40	0.29 46	0.19 46	0.26 35	0.19 28	0.10 36	0.15 53	0.19 27	0.18 24	0.29 40	0.17 31

StereoVision	0.18 39	0.13 12	0.11 30	0.09 14	0.14 48	0.16 48	0.08 35	0.17 38	0.17 45	0.15 29	0.15 28	0.16 18	0.10 27	0.06 10	0.25 37	0.26 38	0.27 39	0.22 40	0.22 24	0.16 29	0.23 23	0.17 17	0.06 4	0.13 47	0.28 56	0.29 68	0.38 62	0.28 57

RAStereo	0.19 44	0.16 30	0.10 23	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 45	0.09 10	0.45 87	0.09 11	0.26 47	0.08 14	0.07 18	0.25 37	0.26 38	0.28 43	0.25 48	0.33 52	0.15 26	0.35 58	0.18 23	0.08 15	0.10 21	0.28 56	0.23 51	0.25 26	0.24 49

AEACV	0.19 44	0.31 70	0.14 43	0.17 54	0.13 40	0.12 29	0.07 24	0.15 22	0.07 6	0.16 36	0.15 28	0.18 31	0.11 32	0.11 47	0.25 37	0.25 30	0.32 48	0.23 43	0.35 57	0.18 39	0.27 37	0.22 46	0.11 48	0.11 31	0.20 34	0.22 42	0.25 26	0.18 34

BridgeDepth_RVC	0.21 46	0.21 45	0.15 46	0.15 43	0.14 48	0.17 53	0.09 47	0.26 51	0.23 76	0.17 42	0.17 37	0.24 44	0.14 46	0.13 57	0.26 45	0.29 51	0.21 17	0.23 43	0.27 42	0.20 53	0.23 23	0.25 53	0.10 36	0.12 43	0.26 46	0.30 71	0.29 40	0.36 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 46	0.19 39	0.12 35	0.18 59	0.13 40	0.20 66	0.08 35	0.19 42	0.14 35	0.16 36	0.23 61	0.21 38	0.10 27	0.12 53	0.27 48	0.29 51	0.34 55	0.28 56	0.32 49	0.22 61	0.32 47	0.21 38	0.12 56	0.11 31	0.26 46	0.22 42	0.47 78	0.29 59

VIP-Stereo	0.22 48	0.20 43	0.19 64	0.14 38	0.11 34	0.13 36	0.06 16	0.29 56	0.19 57	0.19 45	0.28 79	0.28 51	0.11 32	0.12 53	0.27 48	0.28 45	0.37 63	0.26 51	0.33 52	0.21 57	0.34 54	0.21 38	0.11 48	0.15 53	0.24 44	0.22 42	0.25 26	0.30 61

MLG-Stereo_test3	0.23 49	0.17 34	0.13 38	0.14 38	0.17 64	0.16 48	0.09 47	0.21 45	0.12 26	0.21 50	0.18 41	0.35 63	0.11 32	0.15 66	0.29 54	0.26 38	0.33 51	0.28 56	0.63 136	0.18 39	0.40 67	0.41 99	0.11 48	0.15 53	0.21 38	0.21 38	0.33 50	0.27 55

delet	0.24 50	0.25 56	0.22 92	0.24 87	0.20 77	0.28 107	0.16 98	0.21 45	0.18 51	0.23 55	0.26 72	0.26 47	0.15 53	0.25 151	0.32 67	0.28 45	0.31 47	0.27 53	0.24 35	0.24 70	0.31 46	0.20 33	0.16 78	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 48	0.31 64

TDLM	0.24 50	0.29 64	0.22 92	0.22 71	0.27 117	0.23 85	0.18 106	0.26 51	0.19 57	0.18 44	0.38 119	0.29 52	0.21 81	0.15 66	0.24 34	0.28 45	0.32 48	0.28 56	0.25 37	0.21 57	0.28 41	0.19 28	0.16 78	0.21 78	0.24 44	0.20 32	0.28 37	0.25 51

LG-G_1	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 83	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

LG-G	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 83	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

AIO_rvc	0.25 52	0.34 77	0.16 52	0.19 61	0.15 57	0.18 58	0.11 61	0.39 67	0.22 71	0.30 61	0.16 33	0.32 57	0.12 40	0.18 80	0.27 48	0.26 38	0.33 51	0.22 40	0.38 60	0.20 53	0.42 75	0.44 119	0.13 64	0.14 50	0.28 56	0.22 42	0.33 50	0.21 43

anonymousdsp	0.25 52	0.23 51	0.19 64	0.16 48	0.14 48	0.18 58	0.10 58	0.37 65	0.19 57	0.32 64	0.22 58	0.32 57	0.12 40	0.14 62	0.29 54	0.32 64	0.32 48	0.28 56	0.39 61	0.22 61	0.46 94	0.31 68	0.12 56	0.15 53	0.26 46	0.20 32	0.52 95	0.20 41

LG-Stereo_L2	0.26 56	0.31 70	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.14 39	0.07 24	0.42 74	0.20 63	0.48 99	0.22 58	0.40 80	0.14 46	0.17 77	0.30 60	0.37 78	0.39 73	0.28 56	0.40 63	0.19 46	0.45 87	0.35 76	0.09 29	0.14 50	0.30 65	0.22 42	0.33 50	0.33 70

LGtest1	0.26 56	0.19 39	0.20 71	0.16 48	0.18 68	0.16 48	0.09 47	0.28 53	0.17 45	0.22 53	0.27 75	0.29 52	0.13 43	0.14 62	0.30 60	0.31 61	0.38 67	0.33 78	0.49 82	0.25 76	0.41 69	0.41 99	0.13 64	0.16 62	0.30 65	0.24 56	0.39 64	0.31 64

MaDis-Stereo	0.26 56	0.20 43	0.16 52	0.10 16	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.24 48	0.14 35	0.36 67	0.16 33	0.36 71	0.12 40	0.08 30	0.33 68	0.35 68	0.39 73	0.35 91	0.53 100	0.20 53	0.40 67	0.26 56	0.13 64	0.15 53	0.39 104	0.39 108	0.40 68	0.49 110

iRaftStereo_RVC	0.26 56	0.27 60	0.16 52	0.13 33	0.14 48	0.18 58	0.09 47	0.44 79	0.14 35	0.36 67	0.36 108	0.32 57	0.16 57	0.13 57	0.29 54	0.29 51	0.38 67	0.28 56	0.34 56	0.22 61	0.41 69	0.38 87	0.12 56	0.17 64	0.27 52	0.29 68	0.42 70	0.27 55

LG-Stereo_L1	0.27 60	0.30 68	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.15 46	0.08 35	0.42 74	0.21 68	0.49 108	0.20 50	0.39 78	0.15 53	0.15 66	0.30 60	0.38 81	0.39 73	0.29 64	0.40 63	0.18 39	0.47 101	0.35 76	0.08 15	0.14 50	0.30 65	0.21 38	0.37 61	0.36 78

AIO_test	0.27 60	0.39 106	0.19 64	0.29 110	0.19 71	0.18 58	0.14 83	0.42 74	0.23 76	0.33 65	0.19 45	0.37 73	0.18 65	0.18 80	0.25 37	0.29 51	0.34 55	0.24 47	0.39 61	0.21 57	0.49 111	0.46 128	0.13 64	0.15 53	0.30 65	0.28 66	0.41 69	0.21 43

IGEV-Stereo+	0.27 60	0.25 56	0.14 43	0.22 71	0.14 48	0.13 36	0.07 24	0.36 62	0.20 63	0.55 142	0.23 61	0.38 75	0.14 46	0.16 73	0.26 45	0.35 68	0.40 76	0.35 91	0.48 80	0.24 70	0.44 83	0.51 151	0.12 56	0.13 47	0.28 56	0.20 32	0.34 54	0.23 46

RAFT + AFF	0.27 60	0.26 58	0.17 57	0.21 68	0.13 40	0.19 63	0.13 70	0.41 70	0.18 51	0.44 85	0.19 45	0.42 89	0.14 46	0.09 37	0.86 213	0.29 51	0.41 79	0.20 27	0.55 109	0.23 66	0.47 101	0.21 38	0.12 56	0.15 53	0.28 56	0.20 32	0.21 10	0.17 31

RYNet	0.27 60	0.23 51	0.18 62	0.15 43	0.17 64	0.19 63	0.13 70	0.25 49	0.31 151	0.17 42	0.20 50	0.19 34	0.14 46	0.13 57	0.80 195	0.28 45	0.27 39	0.41 123	0.28 44	0.19 46	0.27 37	0.21 38	0.29 197	0.18 67	0.27 52	0.76 202	0.34 54	0.23 46

DFGA-Net	0.28 65	0.37 92	0.16 52	0.26 97	0.15 57	0.22 74	0.15 89	0.40 68	0.21 68	0.41 74	0.24 66	0.31 55	0.17 60	0.13 57	0.42 93	0.39 85	0.38 67	0.30 67	0.42 70	0.21 57	0.36 62	0.29 64	0.13 64	0.21 78	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 57

UniTT-Stereo	0.28 65	0.27 60	0.15 46	0.15 43	0.13 40	0.17 53	0.09 47	0.35 61	0.19 57	0.49 108	0.21 54	0.41 87	0.18 65	0.14 62	0.40 81	0.39 85	0.42 81	0.34 82	0.56 115	0.25 76	0.43 77	0.24 52	0.13 64	0.19 70	0.31 75	0.41 113	0.30 44	0.37 80

AASNet	0.28 65	0.34 77	0.22 92	0.25 93	0.26 107	0.34 135	0.25 151	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 108	0.26 47	0.18 65	0.24 135	0.36 72	0.31 61	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.28 89	0.35 58	0.28 63	0.17 93	0.22 91	0.30 65	0.28 66	0.35 57	0.25 51

AANet_RVC	0.28 65	0.27 60	0.23 97	0.19 61	0.28 122	0.16 48	0.16 98	0.29 56	0.30 133	0.20 47	0.27 75	0.24 44	0.21 81	0.19 87	0.45 98	0.36 74	0.33 51	0.34 82	0.29 46	0.29 94	0.27 37	0.27 60	0.22 152	0.21 78	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 122

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 53	0.17 57	0.16 48	0.15 57	0.22 74	0.08 35	0.29 56	0.22 71	0.29 59	0.15 28	0.45 101	0.20 74	0.10 43	0.71 182	0.45 121	0.46 91	0.27 53	0.47 77	0.22 61	0.41 69	0.36 80	0.19 113	0.19 70	0.28 56	0.32 81	0.46 76	0.40 90

HUF	0.29 69	0.34 77	0.20 71	0.22 71	0.21 80	0.19 63	0.11 61	0.51 98	0.22 71	0.42 76	0.18 41	0.35 63	0.22 85	0.19 87	0.30 60	0.32 64	0.38 67	0.26 51	0.52 92	0.25 76	0.52 131	0.43 113	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.22 42	0.38 62	0.29 59

test_5	0.29 69	0.39 106	0.16 52	0.22 71	0.15 57	0.21 68	0.13 70	0.54 109	0.20 63	0.38 72	0.19 45	0.44 97	0.34 170	0.10 43	0.43 95	0.38 81	0.33 51	0.32 70	0.33 52	0.20 53	0.32 47	0.35 76	0.09 29	0.21 78	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 67

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 92	0.26 97	0.26 107	0.26 95	0.18 106	0.33 60	0.23 76	0.24 56	0.28 79	0.35 63	0.15 53	0.32 200	0.39 79	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 47	0.21 38	0.17 93	0.23 103	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 67

YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 97	0.27 102	0.23 88	0.26 95	0.25 151	0.36 62	0.37 191	0.25 57	0.19 45	0.40 80	0.27 109	0.29 181	0.38 75	0.47 141	0.37 63	0.28 56	0.43 72	0.19 46	0.35 58	0.33 71	0.16 78	0.19 70	0.36 95	0.29 68	0.39 64	0.35 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 73	0.24 53	0.17 57	0.23 83	0.19 71	0.18 58	0.08 35	0.49 95	0.25 93	0.54 135	0.21 54	0.32 57	0.17 60	0.17 77	0.29 54	0.39 85	0.45 86	0.36 96	0.50 84	0.26 83	0.56 149	0.49 140	0.13 64	0.13 47	0.31 75	0.26 62	0.45 74	0.30 61

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 136	0.18 62	0.16 48	0.16 62	0.21 68	0.11 61	0.37 65	0.22 71	0.37 70	0.24 66	0.32 57	0.17 60	0.13 57	0.39 79	0.45 121	0.46 91	0.38 105	0.42 70	0.25 76	0.43 77	0.35 76	0.18 105	0.21 78	0.35 94	0.32 81	0.50 84	0.44 101

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 46	0.15 43	0.15 57	0.25 93	0.18 106	0.53 104	0.20 63	0.55 142	0.18 41	0.44 97	0.29 119	0.16 73	0.29 54	0.30 57	0.37 63	0.27 53	0.37 59	0.18 39	0.38 63	0.45 123	0.10 36	0.17 64	0.30 65	0.31 76	0.60 121	0.26 54

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 109	0.18 59	0.17 64	0.33 128	0.11 61	0.50 96	0.23 76	0.46 90	0.28 79	0.40 80	0.16 57	0.12 53	0.27 48	0.35 68	0.37 63	0.25 48	0.57 119	0.23 66	0.38 63	0.25 53	0.17 93	0.17 64	0.37 97	0.37 101	0.48 81	0.32 67

plain	0.31 78	0.43 129	0.20 71	0.20 67	0.16 62	0.20 66	0.10 58	0.41 70	0.18 51	0.48 99	0.19 45	0.34 62	0.17 60	0.10 43	0.41 87	0.44 110	0.45 86	0.40 118	0.55 109	0.24 70	0.41 69	0.34 74	0.14 72	0.21 78	0.32 80	0.33 86	0.39 64	0.48 108

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 113	0.30 123	0.40 163	0.29 129	0.37 146	0.23 143	0.41 70	0.23 76	0.31 62	0.49 152	0.37 73	0.26 102	0.19 87	0.29 54	0.33 67	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.25 76	0.34 54	0.25 53	0.18 105	0.25 124	0.30 65	0.25 60	0.34 54	0.30 61

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 113	0.25 105	0.28 105	0.20 77	0.27 100	0.14 83	0.45 85	0.18 51	0.48 99	0.25 69	0.42 89	0.18 65	0.16 73	0.36 72	0.42 98	0.44 83	0.36 96	0.47 77	0.28 89	0.47 101	0.36 80	0.12 56	0.23 103	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 70

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 155	0.20 71	0.26 97	0.18 68	0.22 74	0.15 89	0.58 129	0.23 76	0.52 123	0.17 37	0.46 103	0.33 158	0.12 53	0.33 68	0.43 105	0.36 61	0.30 67	0.45 74	0.23 66	0.45 87	0.49 140	0.09 29	0.22 91	0.32 80	0.31 76	0.53 99	0.35 75

HCRNet	0.32 80	0.38 101	0.20 71	0.39 157	0.17 64	0.29 111	0.18 106	0.40 68	0.18 51	0.80 272	0.40 129	0.49 113	0.18 65	0.22 110	0.38 75	0.30 57	0.38 67	0.29 64	0.40 63	0.19 46	0.33 51	0.23 50	0.19 113	0.16 62	0.26 46	0.31 76	0.51 85	0.31 64

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 123	0.24 87	0.25 98	0.27 100	0.22 131	0.36 62	0.33 164	0.31 62	0.40 129	0.40 80	0.23 91	0.25 151	0.41 87	0.37 78	0.40 76	0.39 107	0.36 58	0.28 89	0.41 69	0.27 60	0.25 176	0.25 124	0.31 75	0.35 91	0.39 64	0.37 80

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 111	0.34 135	0.33 147	0.38 151	0.29 169	0.44 79	0.24 87	0.35 66	0.30 88	0.46 103	0.22 85	0.21 104	0.31 64	0.32 64	0.40 76	0.43 137	0.33 52	0.22 61	0.33 51	0.29 64	0.22 152	0.24 113	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 123	0.17 54	0.19 71	0.23 85	0.21 125	0.53 104	0.26 103	0.47 93	0.25 69	0.48 109	0.18 65	0.22 110	0.38 75	0.36 74	0.54 141	0.29 64	0.41 66	0.28 89	0.50 115	0.31 68	0.21 138	0.21 78	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 85	0.36 90	0.20 71	0.23 83	0.20 77	0.17 53	0.10 58	0.48 92	0.23 76	0.55 142	0.32 93	0.40 80	0.19 71	0.15 66	0.48 107	0.36 74	0.47 101	0.33 78	0.51 87	0.27 86	0.50 115	0.42 106	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 126

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 83	0.24 87	0.19 71	0.17 53	0.13 70	0.63 169	0.26 103	0.58 166	0.23 61	0.44 97	0.22 85	0.14 62	0.41 87	0.41 94	0.47 101	0.35 91	0.73 161	0.31 104	0.47 101	0.36 80	0.21 138	0.20 75	0.32 80	0.34 90	0.51 85	0.35 75

test_4	0.34 87	0.33 74	0.27 111	0.21 68	0.18 68	0.16 48	0.11 61	0.59 136	0.26 103	0.58 166	0.25 69	0.50 119	0.20 74	0.19 87	0.33 68	0.40 90	0.45 86	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 87	0.41 99	0.16 78	0.24 113	0.38 101	0.40 112	0.59 120	0.42 97

ARAFT	0.34 87	0.38 101	0.23 97	0.26 97	0.21 80	0.27 100	0.14 83	0.44 79	0.24 87	0.50 110	0.30 88	0.41 87	0.16 57	0.15 66	0.67 168	0.42 98	0.50 114	0.47 170	0.51 87	0.23 66	0.53 138	0.32 70	0.16 78	0.19 70	0.43 113	0.30 71	0.52 95	0.37 80

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 109	0.25 93	0.23 88	0.25 93	0.18 106	0.54 109	0.26 103	0.52 123	0.43 134	0.46 103	0.23 91	0.18 80	0.42 93	0.38 81	0.43 82	0.34 82	0.61 134	0.26 83	0.43 77	0.38 87	0.13 64	0.20 75	0.39 104	0.39 108	0.58 113	0.42 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 117	0.32 131	0.24 87	0.19 71	0.28 107	0.13 70	0.58 129	0.24 87	0.46 90	0.35 107	0.49 113	0.19 71	0.15 66	0.34 71	0.35 68	0.41 79	0.28 56	0.65 141	0.28 89	0.44 83	0.33 71	0.19 113	0.22 91	0.51 144	0.37 101	0.58 113	0.44 101

DispViT+	0.37 92	0.43 129	0.27 111	0.31 124	0.43 198	0.28 107	0.13 70	0.48 92	0.26 103	0.51 115	0.45 140	0.39 78	0.17 60	0.20 97	0.38 75	0.39 85	0.38 67	0.35 91	0.45 74	0.30 98	0.33 51	0.37 85	0.17 93	0.23 103	0.47 125	0.65 180	0.70 156	0.56 137

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 155	0.21 83	0.22 71	0.19 71	0.22 74	0.15 89	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 72	0.29 52	0.19 71	0.23 123	1.37 275	0.40 90	0.52 129	0.45 152	0.55 109	0.33 111	0.50 115	0.41 99	0.21 138	0.22 91	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

TESTraft	0.37 92	0.46 155	0.21 83	0.21 68	0.23 88	0.21 68	0.16 98	0.54 109	0.31 151	0.51 115	0.23 61	0.36 71	0.36 182	0.11 47	0.85 211	0.48 147	0.45 86	0.32 70	0.48 80	0.24 70	0.46 94	0.65 187	0.12 56	0.23 103	0.37 97	0.43 116	0.57 105	0.39 85

CAS	0.38 95	0.45 144	0.25 105	0.29 110	0.29 129	0.23 85	0.13 70	0.41 70	0.27 110	0.41 74	0.54 179	0.35 63	0.35 177	0.21 104	0.52 113	0.38 81	0.50 114	0.34 82	0.52 92	0.26 83	0.43 77	0.41 99	0.19 113	0.23 103	0.51 144	0.52 156	0.62 127	0.77 195

anonymousdsp2	0.38 95	0.46 155	0.30 123	0.25 93	0.23 88	0.32 121	0.18 106	0.58 129	0.23 76	0.47 93	0.38 119	0.48 109	0.23 91	0.18 80	0.40 81	0.39 85	0.44 83	0.33 78	0.88 184	0.31 104	0.48 107	0.52 157	0.17 93	0.23 103	0.41 110	0.33 86	0.61 124	0.42 97

TestStereo1	0.38 95	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 85	0.15 89	0.55 116	0.30 133	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 194	0.11 47	0.80 195	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 195	0.15 74	0.22 91	0.37 97	0.42 114	0.60 121	0.39 85

SA-5K	0.38 95	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 85	0.15 89	0.55 116	0.30 133	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 194	0.11 47	0.80 195	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 195	0.15 74	0.22 91	0.37 97	0.42 114	0.60 121	0.39 85

UPFNet	0.38 95	0.34 77	0.34 140	0.32 127	0.33 147	0.39 153	0.29 169	0.47 90	0.33 164	0.43 78	0.41 131	0.40 80	0.30 129	0.34 205	0.61 143	0.40 90	0.46 91	0.41 123	0.52 92	0.35 133	0.35 58	0.34 74	0.25 176	0.27 133	0.38 101	0.35 91	0.55 101	0.37 80

HITNet	0.38 95	0.37 92	0.28 114	0.34 135	0.29 129	0.26 95	0.19 117	0.58 129	0.32 159	0.57 155	0.45 140	0.55 136	0.30 129	0.22 110	0.51 111	0.35 68	0.44 83	0.39 107	0.41 66	0.29 94	0.41 69	0.38 87	0.20 129	0.25 124	0.39 104	0.37 101	0.70 156	0.52 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_L	0.40 101	0.42 124	0.41 179	0.24 87	0.27 117	0.35 141	0.22 131	0.51 98	0.24 87	0.61 181	0.23 61	0.43 94	0.21 81	0.31 193	0.59 132	0.49 154	0.55 150	0.36 96	0.53 100	0.34 117	0.55 144	0.38 87	0.28 192	0.27 133	0.42 111	0.43 116	0.63 130	0.66 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 101	0.52 207	0.23 97	0.27 102	0.27 117	0.30 117	0.14 83	0.62 156	0.29 124	0.61 181	0.44 137	0.64 165	0.28 115	0.23 123	0.55 118	0.36 74	0.45 86	0.31 69	0.73 161	0.27 86	0.63 174	0.39 93	0.21 138	0.24 113	0.42 111	0.32 81	0.61 124	0.56 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 101	0.28 63	0.33 134	0.35 145	0.24 96	0.24 90	0.15 89	0.63 169	0.28 117	0.61 181	0.39 126	0.51 124	0.22 85	0.22 110	0.48 107	0.43 105	0.49 109	0.43 137	0.66 143	0.34 117	0.63 174	0.70 202	0.14 72	0.22 91	0.39 104	0.47 136	0.63 130	0.39 85

FINET	0.40 101	0.38 101	0.39 165	0.43 177	0.30 137	0.34 135	0.35 184	0.44 79	0.36 181	0.47 93	0.32 93	0.47 106	0.30 129	0.28 174	0.66 162	0.50 158	0.48 106	0.36 96	0.60 130	0.33 111	0.46 94	0.37 85	0.30 200	0.30 152	0.43 113	0.35 91	0.56 103	0.42 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 105	0.33 74	0.29 119	0.29 110	0.24 96	0.26 95	0.16 98	0.55 116	0.40 201	0.55 142	0.49 152	0.49 113	0.27 109	0.23 123	0.58 128	0.45 121	0.51 125	0.40 118	0.50 84	0.36 135	0.46 94	0.50 145	0.16 78	0.23 103	0.49 137	0.75 199	0.44 73	0.56 137

IER	0.41 105	0.37 92	0.31 128	0.30 118	0.28 122	0.35 141	0.24 146	0.47 90	0.28 117	0.44 85	0.59 187	0.77 200	0.29 119	0.35 211	0.63 152	0.42 98	0.47 101	0.42 132	0.44 73	0.34 117	0.42 75	0.36 80	0.28 192	0.26 130	0.40 108	0.47 136	0.52 95	0.52 122

rafts_anoy	0.41 105	0.51 198	0.35 142	0.29 110	0.30 137	0.33 128	0.22 131	0.59 136	0.25 93	0.51 115	0.50 160	0.48 109	0.23 91	0.17 77	0.57 124	0.46 130	0.51 125	0.50 190	0.58 123	0.34 117	0.50 115	0.43 113	0.19 113	0.28 139	0.50 141	0.47 136	0.52 95	0.53 126

RALAANet	0.41 105	0.41 117	0.37 154	0.28 105	0.28 122	0.33 128	0.24 146	0.54 109	0.27 110	0.48 99	0.48 147	0.43 94	0.25 99	0.20 97	0.57 124	0.41 94	0.49 109	0.50 190	0.71 157	0.40 164	0.52 131	0.46 128	0.21 138	0.29 144	0.46 123	0.45 126	0.70 156	0.47 106

GMStereo	0.41 105	0.48 175	0.25 105	0.32 127	0.32 146	0.37 146	0.28 162	0.59 136	0.30 133	0.45 87	0.36 108	0.61 155	0.31 143	0.24 135	0.45 98	0.41 94	0.54 141	0.35 91	0.73 161	0.39 159	0.51 121	0.33 71	0.23 163	0.28 139	0.48 129	0.36 94	0.68 147	0.41 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 110	0.39 106	0.28 114	0.35 145	0.40 186	0.34 135	0.22 131	0.54 109	0.34 171	0.52 123	0.61 197	0.50 119	0.38 191	0.26 162	0.61 143	0.44 110	0.50 114	0.40 118	0.46 76	0.33 111	0.43 77	0.39 93	0.28 192	0.27 133	0.49 137	0.54 161	0.69 150	0.49 110

LoS_RVC	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.19 61	0.25 98	0.24 90	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 89	0.31 143	0.22 110	0.60 138	0.45 121	0.46 91	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 189	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 120	0.58 113	0.61 152

tt_ll	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.19 61	0.25 98	0.24 90	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 89	0.31 143	0.22 110	0.60 138	0.45 121	0.46 91	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 189	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 120	0.58 113	0.61 152

SA	0.42 110	0.47 162	0.21 83	0.25 93	0.23 88	0.31 118	0.13 70	0.64 176	0.32 159	0.61 181	0.26 72	0.54 130	0.21 81	0.16 73	0.63 152	0.47 141	0.52 129	0.41 123	0.60 130	0.29 94	0.46 94	0.61 177	0.15 74	0.27 133	0.45 119	0.58 169	0.96 224	0.47 106

CIPLG	0.42 110	0.47 162	0.24 103	0.32 127	0.22 82	0.32 121	0.19 117	0.63 169	0.24 87	0.55 142	0.50 160	0.60 154	0.30 129	0.41 225	0.93 230	0.44 110	0.52 129	0.37 101	0.56 115	0.38 145	0.56 149	0.45 123	0.19 113	0.24 113	0.44 115	0.31 76	0.57 105	0.38 84

IPLGR_C	0.42 110	0.47 162	0.23 97	0.31 124	0.22 82	0.32 121	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 142	0.50 160	0.61 155	0.31 143	0.41 225	0.87 219	0.45 121	0.52 129	0.37 101	0.55 109	0.38 145	0.56 149	0.46 128	0.19 113	0.24 113	0.44 115	0.33 86	0.58 113	0.40 90

GMOStereo	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

error version	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

test-v	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

ACRE	0.42 110	0.47 162	0.22 92	0.32 127	0.22 82	0.33 128	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 142	0.50 160	0.61 155	0.30 129	0.41 225	0.91 225	0.45 121	0.52 129	0.36 96	0.55 109	0.38 145	0.57 159	0.44 119	0.19 113	0.23 103	0.44 115	0.32 81	0.58 113	0.39 85

test-2	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

RALCasStereoNet	0.42 110	0.50 193	0.35 142	0.35 145	0.30 137	0.31 118	0.24 146	0.60 142	0.25 93	0.56 151	0.49 152	0.58 145	0.26 102	0.18 80	0.57 124	0.46 130	0.54 141	0.49 184	0.51 87	0.34 117	0.51 121	0.41 99	0.21 138	0.31 160	0.53 152	0.49 146	0.48 81	0.58 142

RASNet	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.33 133	0.33 147	0.37 146	0.27 157	0.58 129	0.34 171	0.47 93	0.43 134	0.49 113	0.33 158	0.25 151	0.41 87	0.41 94	0.48 106	0.39 107	0.47 77	0.30 98	0.49 111	0.40 96	0.19 113	0.44 224	0.40 108	0.46 134	0.75 169	0.63 160

CREStereo++_RVC	0.43 123	0.42 124	0.39 165	0.30 118	0.33 147	0.27 100	0.19 117	0.57 125	0.31 151	0.58 166	0.36 108	0.58 145	0.56 237	0.23 123	0.48 107	0.50 158	0.61 198	0.34 82	0.52 92	0.30 98	0.56 149	0.42 106	0.16 78	0.29 144	0.49 137	0.44 120	0.79 180	0.69 176
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 123	0.33 74	0.36 150	0.28 105	0.28 122	0.27 100	0.18 106	0.64 176	0.25 93	0.63 197	0.53 173	0.51 124	0.25 99	0.22 110	0.63 152	0.48 147	0.51 125	0.41 123	0.96 195	0.38 145	0.53 138	0.46 128	0.20 129	0.24 113	0.57 165	0.54 161	0.54 100	0.52 122

HGLStereo	0.43 123	0.43 129	0.37 154	0.34 135	0.37 171	0.39 153	0.23 143	0.48 92	0.31 151	0.47 93	0.72 231	0.42 89	0.29 119	0.32 200	0.51 111	0.49 154	0.55 150	0.50 190	0.55 109	0.39 159	0.51 121	0.43 113	0.22 152	0.33 179	0.51 144	0.51 154	0.57 105	0.45 103

castereo++	0.44 126	0.35 87	0.33 134	0.43 177	0.23 88	0.21 68	0.17 104	0.59 136	0.30 133	0.63 197	0.37 116	0.73 186	0.22 85	0.22 110	0.44 97	0.53 174	0.58 169	0.41 123	0.66 143	0.34 117	0.81 216	0.69 200	0.20 129	0.28 139	0.48 129	0.56 168	0.76 172	0.48 108

trnet	0.44 126	0.51 198	0.40 170	0.34 135	0.26 107	0.27 100	0.14 83	0.62 156	0.30 133	0.60 177	0.36 108	0.73 186	0.33 158	0.24 135	0.56 121	0.57 191	0.58 169	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.57 159	0.42 106	0.17 93	0.30 152	0.54 156	0.48 141	0.65 138	0.69 176

UNet	0.44 126	0.42 124	0.40 170	0.37 151	0.36 164	0.41 161	0.28 162	0.57 125	0.35 177	0.50 110	0.49 152	0.47 106	0.34 170	0.37 217	0.53 115	0.43 105	0.54 141	0.46 164	0.56 115	0.39 159	0.47 101	0.44 119	0.27 189	0.34 183	0.44 115	0.48 141	0.58 113	0.57 140

CREStereo	0.44 126	0.51 198	0.40 170	0.34 135	0.26 107	0.28 107	0.15 89	0.61 149	0.30 133	0.58 166	0.36 108	0.72 183	0.33 158	0.24 135	0.59 132	0.59 199	0.59 183	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.59 167	0.42 106	0.18 105	0.30 152	0.54 156	0.48 141	0.64 134	0.69 176
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 126	0.37 92	0.35 142	0.33 133	0.37 171	0.32 121	0.41 200	0.46 88	0.52 229	0.43 78	0.48 147	0.68 173	0.33 158	0.29 181	0.65 161	0.46 130	0.47 101	0.44 142	0.49 82	0.38 145	0.49 111	0.48 139	0.29 197	0.32 165	0.38 101	0.37 101	0.57 105	0.62 156

coex_refinement	0.45 131	0.43 129	0.33 134	0.35 145	0.35 160	0.44 173	0.22 131	0.55 116	0.50 226	0.50 110	0.60 190	0.54 130	0.27 109	0.28 174	0.58 128	0.45 121	0.50 114	0.44 142	0.54 106	0.33 111	0.45 87	0.39 93	0.28 192	0.31 160	0.52 148	0.53 158	0.67 145	0.78 198

TestStereo	0.45 131	0.51 198	0.38 163	0.42 172	0.30 137	0.44 173	0.26 155	0.71 213	0.28 117	0.76 262	0.32 93	0.64 165	0.32 152	0.24 135	0.47 101	0.35 68	0.54 141	0.33 78	0.78 173	0.38 145	0.63 174	0.42 106	0.24 171	0.30 152	0.53 152	0.43 116	0.75 169	0.55 136

DSFCA	0.45 131	0.50 193	0.40 170	0.40 163	0.37 171	0.44 173	0.34 182	0.46 88	0.39 199	0.40 73	0.57 184	0.49 113	0.29 119	0.24 135	0.61 143	0.44 110	0.49 109	0.49 184	0.64 137	0.39 159	0.50 115	0.51 151	0.33 212	0.35 189	0.49 137	0.50 150	0.57 105	0.58 142

CFNet	0.45 131	0.44 136	0.33 134	0.48 188	0.40 186	0.39 153	0.30 176	0.53 104	0.32 159	0.48 99	0.50 160	0.68 173	0.40 197	0.30 186	0.56 121	0.37 78	0.48 106	0.43 137	0.52 92	0.33 111	0.46 94	0.30 67	0.23 163	0.31 160	0.61 180	0.52 156	0.69 150	0.71 184

DISCO	0.45 131	0.44 136	0.29 119	0.40 163	0.38 177	0.49 191	0.43 203	0.45 85	0.43 217	0.50 110	0.57 184	0.40 80	0.29 119	0.30 186	0.61 143	0.43 105	0.55 150	0.46 164	0.69 154	0.41 167	0.48 107	0.43 113	0.26 185	0.32 165	0.47 125	0.50 150	0.62 127	0.50 118

CES	0.46 136	0.35 87	0.30 123	0.27 102	0.27 117	0.29 111	0.12 66	1.05 285	0.27 110	0.54 135	0.66 214	0.53 128	0.25 99	0.23 123	0.62 148	0.65 220	0.58 169	0.37 101	0.54 106	0.34 117	0.84 222	0.53 160	0.23 163	0.23 103	0.56 164	0.44 120	0.57 105	0.69 176

ADLNet	0.46 136	0.53 213	0.37 154	0.41 168	0.41 192	0.44 173	0.40 198	0.54 109	0.35 177	0.45 87	0.53 173	0.76 197	0.36 182	0.62 279	0.58 128	0.42 98	0.49 109	0.42 132	0.50 84	0.37 141	0.43 77	0.44 119	0.34 214	0.25 124	0.47 125	0.55 164	0.57 105	0.45 103

castereo	0.47 138	0.36 90	0.35 142	0.34 135	0.26 107	0.26 95	0.17 104	0.56 122	0.29 124	0.60 177	0.45 140	0.68 173	0.22 85	0.20 97	0.52 113	0.58 196	0.61 198	0.39 107	0.92 188	0.36 135	0.96 242	0.76 213	0.19 113	0.24 113	0.54 156	0.64 178	0.57 105	0.58 142

EGLCR-Stereo	0.47 138	0.49 178	0.41 179	0.29 110	0.30 137	0.44 173	0.14 83	0.57 125	0.26 103	0.57 155	0.27 75	0.58 145	0.23 91	0.21 104	0.36 72	0.47 141	0.53 138	0.45 152	0.75 168	0.32 109	0.69 195	0.93 234	0.19 113	0.24 113	0.48 129	0.49 146	1.30 272	0.70 182

GLC_STEREO	0.47 138	0.51 198	0.40 170	0.38 154	0.37 171	0.37 146	0.28 162	0.64 176	0.29 124	0.62 191	0.53 173	0.55 136	0.28 115	0.30 186	0.49 110	0.48 147	0.66 221	0.41 123	0.65 141	0.41 167	0.70 198	0.60 172	0.23 163	0.30 152	0.47 125	0.36 94	0.84 196	0.53 126

IPLG	0.47 138	0.45 144	0.32 131	0.28 105	0.27 117	0.32 121	0.21 125	0.63 169	0.22 71	0.51 115	0.38 119	0.56 138	0.29 119	0.31 193	1.64 290	0.44 110	0.56 156	0.48 176	0.56 115	0.41 167	0.45 87	0.75 210	0.18 105	0.28 139	0.45 119	0.59 170	0.65 138	0.51 120

Sa-1000	0.48 142	0.47 162	0.21 83	0.26 97	0.26 107	0.31 118	0.15 89	0.65 183	0.36 181	0.63 197	0.33 100	0.50 119	0.26 102	0.30 186	0.94 234	0.49 154	0.59 183	0.45 152	0.90 186	0.32 109	0.52 131	0.75 210	0.17 93	0.27 133	0.72 211	0.53 158	1.00 236	0.49 110

PMTNet	0.48 142	0.48 175	0.43 187	0.31 124	0.30 137	0.27 100	0.22 131	0.54 109	0.29 124	0.57 155	0.39 126	0.59 150	0.23 91	0.23 123	0.64 158	0.59 199	0.57 165	0.37 101	1.17 209	0.33 111	0.67 189	0.40 96	0.20 129	0.21 78	0.79 235	0.59 170	0.65 138	0.92 214

PDISCO_ROB	0.48 142	0.40 113	0.39 165	0.38 154	0.34 156	0.39 153	0.28 162	0.50 96	0.35 177	0.37 70	0.52 169	0.49 113	0.35 177	0.31 193	0.63 152	0.58 196	0.54 141	0.68 265	0.59 124	0.44 180	0.62 171	0.67 195	0.24 171	0.34 183	0.54 156	0.53 158	0.85 198	0.58 142

raft_robust	0.49 145	0.44 136	0.24 103	0.38 154	0.29 129	0.32 121	0.21 125	0.73 226	0.35 177	0.69 240	0.34 103	0.57 140	0.31 143	0.24 135	0.59 132	0.53 174	0.54 141	0.46 164	0.98 196	0.37 141	0.69 195	0.94 235	0.20 129	0.28 139	0.55 160	0.69 184	0.69 150	0.60 150

dd	0.50 146	0.51 198	0.28 114	0.91 264	0.31 145	0.65 235	0.29 169	0.59 136	0.23 76	0.54 135	0.30 88	0.75 190	0.27 109	0.26 162	0.84 207	0.46 130	0.70 237	0.39 107	1.05 199	0.38 145	0.48 107	0.43 113	0.23 163	0.30 152	0.53 152	0.39 108	0.74 167	0.58 142

LMCR-Stereo	0.50 146	0.46 155	0.33 134	0.32 127	0.33 147	0.42 167	0.24 146	0.57 125	0.37 191	0.55 142	0.46 145	0.65 168	0.40 197	0.26 162	0.69 173	0.49 154	0.62 206	0.49 184	1.11 205	0.57 221	0.66 185	0.64 185	0.25 176	0.32 165	0.48 129	0.49 146	0.63 130	0.65 164

iResNet_ROB	0.50 146	0.49 178	0.42 182	0.42 172	0.30 137	0.42 167	0.32 178	0.60 142	0.33 164	0.52 123	0.59 187	0.47 106	0.56 237	0.25 151	0.81 198	0.46 130	0.57 165	0.49 184	1.19 212	0.36 135	0.48 107	0.36 80	0.25 176	0.37 201	0.57 165	0.54 161	0.75 169	0.61 152

MIPNet	0.51 149	0.51 198	0.33 134	0.32 127	0.30 137	0.37 146	0.25 151	0.62 156	0.24 87	0.50 110	0.52 169	0.61 155	0.41 200	0.30 186	1.01 249	0.51 165	0.59 183	0.50 190	0.76 171	0.47 191	0.44 83	0.85 226	0.20 129	0.26 130	0.66 197	0.98 246	0.71 161	0.61 152

CFNet_pseudo	0.51 149	0.44 136	0.43 187	0.54 208	0.43 198	0.53 205	0.34 182	0.62 156	0.36 181	0.61 181	0.64 206	0.57 140	0.52 230	0.35 211	0.90 224	0.50 158	0.50 114	0.47 170	0.67 147	0.36 135	0.47 101	0.42 106	0.26 185	0.33 179	0.57 165	0.60 173	0.68 147	0.73 189

CFNet_RVC	0.51 149	0.51 198	0.47 204	0.50 193	0.48 212	0.48 189	0.32 178	0.53 104	0.37 191	0.51 115	0.65 211	0.57 140	0.34 170	0.30 186	0.69 173	0.44 110	0.52 129	0.47 170	0.57 119	0.42 175	0.56 149	0.49 140	0.27 189	0.35 189	0.65 196	0.74 195	0.80 181	0.75 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 149	0.52 207	0.48 207	0.43 177	0.57 233	0.42 167	0.62 243	0.56 122	0.62 247	0.52 123	0.51 166	0.67 171	0.34 170	0.58 276	0.78 189	0.42 98	0.47 101	0.42 132	0.57 119	0.38 145	0.46 94	0.42 106	0.30 200	0.32 165	0.48 129	0.76 202	0.62 127	0.64 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 153	0.43 129	0.36 150	0.34 135	0.25 98	0.47 185	0.25 151	0.43 77	0.27 110	0.52 123	0.94 258	0.61 155	0.44 211	0.25 151	1.06 253	0.57 191	0.52 129	0.39 107	1.51 225	0.50 194	0.58 163	0.75 210	0.26 185	0.25 124	0.52 148	0.38 105	0.76 172	0.53 126

iResNetv2_ROB	0.52 153	0.45 144	0.32 131	0.48 188	0.39 181	0.48 189	0.28 162	0.64 176	0.34 171	0.52 123	0.66 214	0.70 179	0.55 235	0.28 174	0.67 168	0.47 141	0.50 114	0.46 164	1.12 206	0.45 182	0.57 159	0.47 133	0.29 197	0.40 209	0.55 160	0.51 154	0.81 184	0.58 142

DN-CSS_ROB	0.52 153	0.43 129	0.46 200	0.41 168	0.40 186	0.34 135	0.22 131	0.69 204	0.34 171	0.59 171	0.79 241	0.66 169	0.47 219	0.24 135	0.63 152	0.40 90	0.58 169	0.43 137	1.74 236	0.38 145	0.63 174	0.38 87	0.31 205	0.47 234	0.53 152	0.43 116	0.66 144	0.54 133

STTStereo	0.53 156	0.56 222	0.54 224	0.44 182	0.52 221	0.43 170	0.59 231	0.52 100	0.46 222	0.47 93	0.55 181	0.71 181	0.42 201	0.56 268	0.87 219	0.44 110	0.49 109	0.51 197	0.54 106	0.37 141	0.51 121	0.40 96	0.32 210	0.35 189	0.52 148	0.66 182	0.68 147	0.99 221

BEATNet_4x	0.53 156	0.40 113	0.34 140	0.39 157	0.36 164	0.32 121	0.27 157	0.64 176	0.41 206	0.66 220	0.45 140	0.62 163	0.39 194	0.24 135	0.83 203	0.63 207	0.58 169	0.58 235	0.57 119	0.36 135	0.90 231	1.52 279	0.25 176	0.36 196	0.46 123	0.44 120	0.77 174	0.60 150

AF-Net	0.53 156	0.49 178	0.44 195	0.50 193	0.53 222	0.61 225	0.54 222	0.61 149	0.55 237	0.43 78	0.66 214	0.85 214	0.42 201	0.40 222	0.64 158	0.46 130	0.46 91	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 87	0.45 123	0.41 233	0.39 206	0.50 141	0.55 164	0.81 184	0.69 176

Nwc_Net	0.53 156	0.49 178	0.44 195	0.50 193	0.53 222	0.61 225	0.54 222	0.61 149	0.55 237	0.43 78	0.66 214	0.85 214	0.42 201	0.40 222	0.64 158	0.46 130	0.46 91	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 87	0.45 123	0.41 233	0.39 206	0.50 141	0.55 164	0.81 184	0.69 176

DLCB_ROB	0.53 156	0.50 193	0.48 207	0.41 168	0.45 202	0.43 170	0.39 196	0.55 116	0.45 218	0.57 155	0.61 197	0.70 179	0.52 230	0.41 225	0.60 138	0.47 141	0.57 165	0.48 176	0.52 92	0.43 179	0.55 144	0.47 133	0.38 226	0.42 215	0.96 266	0.79 211	0.70 156	0.62 156

AE-Stereo	0.54 161	0.48 175	0.44 195	0.50 193	0.35 160	0.36 144	0.28 162	0.55 116	0.29 124	0.64 204	0.31 91	0.89 220	0.31 143	0.24 135	0.55 118	0.65 220	0.68 229	0.52 204	0.87 183	0.53 200	0.72 201	0.81 223	0.21 138	0.47 234	0.79 235	0.69 184	0.94 219	0.62 156

HSM	0.54 161	0.49 178	0.47 204	0.48 188	0.47 209	0.41 161	0.37 190	0.71 213	0.37 191	0.61 181	0.65 211	0.59 150	0.48 222	0.31 193	0.70 178	0.48 147	0.64 214	0.47 170	0.75 168	0.48 193	0.63 174	0.49 140	0.26 185	0.42 215	0.62 185	0.72 192	0.87 205	0.67 169

LoS	0.55 163	0.44 136	0.29 119	0.36 150	0.37 171	0.40 159	0.20 124	1.37 302	0.31 151	0.86 284	0.78 240	0.68 173	0.37 188	0.24 135	0.58 128	0.72 235	0.59 183	0.40 118	0.75 168	0.35 133	1.03 249	0.65 187	0.21 138	0.24 113	0.79 235	0.64 178	0.64 134	0.68 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 163	0.37 92	0.37 154	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.65 183	0.27 110	0.61 181	0.34 103	0.90 221	0.31 143	0.21 104	0.60 138	0.44 110	0.55 150	0.42 132	2.59 271	0.38 145	0.56 149	1.37 267	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 105	0.69 150	0.54 133

test_1	0.55 163	0.37 92	0.37 154	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.66 187	0.27 110	0.62 191	0.34 103	0.90 221	0.31 143	0.21 104	0.61 143	0.44 110	0.55 150	0.42 132	2.58 270	0.38 145	0.56 149	1.38 269	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 105	0.69 150	0.54 133

AACVNet	0.55 163	0.47 162	0.40 170	0.58 215	0.61 239	0.53 205	0.37 190	0.61 149	0.40 201	0.59 171	0.64 206	0.58 145	0.33 158	0.36 213	0.69 173	0.54 182	0.58 169	0.54 214	0.69 154	0.52 199	0.54 142	0.52 157	0.36 219	0.44 224	0.59 176	0.69 184	0.82 187	0.83 203

TANstereo	0.55 163	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 181	0.45 178	0.21 125	0.52 100	0.30 133	0.54 135	0.37 116	0.38 75	0.38 191	0.41 225	0.84 207	0.73 239	0.66 221	0.78 286	1.10 203	0.89 283	0.62 171	0.54 162	0.93 299	0.32 165	0.34 85	0.45 126	0.99 231	0.53 126

XX-TBD	0.55 163	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 181	0.45 178	0.21 125	0.52 100	0.30 133	0.54 135	0.37 116	0.38 75	0.38 191	0.41 225	0.84 207	0.73 239	0.66 221	0.78 286	1.10 203	0.89 283	0.62 171	0.54 162	0.93 299	0.32 165	0.34 85	0.45 126	0.99 231	0.53 126

NVstereo2D	0.55 163	0.47 162	0.40 170	0.52 202	0.48 212	0.66 238	0.64 246	0.60 142	0.38 196	0.48 99	0.61 197	0.53 128	0.30 129	0.63 281	1.53 284	0.61 205	0.58 169	0.55 222	0.53 100	0.41 167	0.50 115	0.38 87	0.54 269	0.43 218	0.64 194	0.48 141	0.56 103	0.53 126

test_3	0.56 170	0.38 101	0.36 150	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.21 125	0.68 197	0.29 124	0.65 209	0.33 100	0.92 223	0.35 177	0.21 104	0.60 138	0.44 110	0.56 156	0.45 152	2.68 273	0.39 159	0.55 144	1.35 265	0.15 74	0.32 165	0.51 144	0.47 136	0.67 145	0.50 118

APVNet	0.56 170	0.47 162	0.38 163	0.46 185	0.50 217	0.57 215	0.53 218	0.60 142	0.42 213	0.46 90	0.65 211	0.50 119	0.30 129	0.36 213	0.74 186	0.71 234	0.71 243	0.64 251	0.95 193	0.53 200	0.57 159	0.77 215	0.34 214	0.46 231	0.59 176	0.46 134	0.82 187	0.58 142

psm_up	0.56 170	0.51 198	0.53 220	0.56 212	0.45 202	0.58 218	0.35 184	0.71 213	0.66 252	0.55 142	0.53 173	0.59 150	0.50 224	0.40 222	0.63 152	0.50 158	0.59 183	0.49 184	0.84 181	0.46 187	0.51 121	0.45 123	0.31 205	0.51 242	0.70 205	0.78 207	0.80 181	0.67 169

UCFNet_RVC	0.56 170	0.78 263	0.45 199	0.59 218	0.55 229	0.52 201	0.39 196	0.58 129	0.40 201	0.59 171	0.60 190	0.82 207	0.45 212	0.32 200	0.70 178	0.42 98	0.50 114	0.50 190	0.67 147	0.45 182	0.56 149	0.47 133	0.38 226	0.41 212	0.77 230	0.71 189	0.65 138	0.86 207

IPLGR	0.57 174	0.55 217	0.37 154	0.43 177	0.38 177	0.36 144	0.23 143	0.62 156	0.30 133	0.56 151	0.68 224	0.61 155	0.32 152	0.29 181	1.73 296	0.47 141	0.56 156	0.56 224	1.09 201	0.54 206	0.53 138	0.81 223	0.20 129	0.32 165	0.71 208	0.97 245	0.73 165	0.57 140

FADNet-RVC-Resample	0.57 174	0.52 207	0.42 182	0.46 185	0.39 181	0.41 161	0.40 198	0.72 222	0.42 213	0.68 232	0.51 166	1.04 240	0.43 206	0.43 238	0.96 239	0.48 147	0.56 156	0.61 245	0.85 182	0.55 211	0.52 131	0.63 181	0.34 214	0.60 258	0.58 169	0.71 189	0.55 101	0.77 195

ICVP	0.58 176	0.49 178	0.67 254	0.50 193	0.48 212	0.52 201	0.36 188	0.60 142	0.45 218	0.61 181	0.58 186	0.61 155	0.56 237	0.30 186	0.67 168	0.64 213	0.58 169	0.51 197	0.72 160	0.51 197	0.58 163	0.74 209	0.59 276	0.47 234	0.60 179	0.75 199	0.74 167	0.72 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 176	0.41 117	0.31 128	0.29 110	0.29 129	0.45 178	0.29 169	0.71 213	0.41 206	0.48 99	0.53 173	0.51 124	0.43 206	0.23 123	0.86 213	0.84 253	0.70 237	0.67 259	1.34 218	0.60 233	0.83 219	0.98 238	0.30 200	0.35 189	0.62 185	0.72 192	0.72 162	0.73 189

CroCo_RVC	0.58 176	0.41 117	0.31 128	0.29 110	0.29 129	0.45 178	0.29 169	0.71 213	0.41 206	0.48 99	0.53 173	0.51 124	0.43 206	0.23 123	0.86 213	0.84 253	0.70 237	0.67 259	1.34 218	0.60 233	0.83 219	0.98 238	0.30 200	0.35 189	0.62 185	0.72 192	0.72 162	0.73 189

sCroCo_RVC	0.58 176	0.42 124	0.29 119	0.28 105	0.29 129	0.39 153	0.22 131	0.60 142	0.41 206	0.53 134	0.43 134	0.48 109	0.50 224	0.24 135	0.75 187	0.99 280	0.75 249	0.63 247	1.02 198	0.56 216	1.10 257	1.36 266	0.28 192	0.39 206	0.63 191	0.63 175	0.93 217	0.64 162

FADNet-RVC	0.58 176	0.50 193	0.37 154	0.51 199	0.42 195	0.39 153	0.56 226	0.68 197	0.36 181	0.64 204	0.50 160	1.13 250	0.45 212	0.34 205	0.91 225	0.53 174	0.54 141	0.45 152	1.20 214	0.51 197	0.54 142	0.52 157	0.33 212	0.51 242	0.57 165	0.75 199	0.64 134	0.81 201

RP	0.58 176	0.57 227	0.72 259	0.62 226	0.56 230	0.57 215	0.64 246	0.63 169	0.61 245	0.42 76	0.81 246	0.78 202	0.53 232	0.43 238	0.68 171	0.48 147	0.53 138	0.44 142	0.64 137	0.45 182	0.51 121	0.54 162	0.37 224	0.44 224	0.62 185	0.59 170	0.83 194	0.77 195

GES	0.59 182	0.52 207	0.37 154	0.39 157	0.40 186	0.53 205	0.37 190	0.59 136	0.40 201	0.56 151	0.60 190	0.50 119	0.30 129	0.41 225	0.98 242	0.63 207	0.67 227	0.55 222	2.28 255	0.56 216	0.70 198	0.56 167	0.31 205	0.42 215	0.48 129	0.48 141	0.65 138	0.68 174

DeepPruner_ROB	0.59 182	0.44 136	0.54 224	0.52 202	0.54 226	0.49 191	0.37 190	0.61 149	0.46 222	0.60 177	0.70 225	0.61 155	0.51 228	0.32 200	1.06 253	0.58 196	0.62 206	0.59 240	0.66 143	0.47 191	0.97 245	0.72 207	0.36 219	0.44 224	0.61 180	1.00 250	0.72 162	0.58 142

gcap_with_dpt	0.60 184	0.57 227	0.35 142	0.89 259	0.38 177	0.47 185	0.22 131	0.71 213	0.33 164	0.69 240	0.49 152	1.11 247	0.45 212	0.29 181	0.54 116	0.69 227	0.61 198	0.54 214	1.17 209	0.41 167	0.86 225	0.79 220	0.24 171	0.34 183	0.62 185	0.50 150	0.91 210	1.03 225

FSD	0.60 184	0.53 213	0.53 220	0.53 205	0.53 222	0.52 201	0.53 218	0.75 235	0.40 201	0.80 272	0.59 187	0.77 200	0.36 182	0.55 266	0.62 148	0.64 213	0.75 249	0.56 224	0.66 143	0.55 211	0.77 209	0.62 178	0.46 241	0.52 244	0.68 201	0.62 174	0.69 150	0.70 182

GCAP-BAT	0.60 184	0.57 227	0.35 142	0.89 259	0.38 177	0.47 185	0.22 131	0.71 213	0.33 164	0.69 240	0.49 152	1.11 247	0.45 212	0.29 181	0.54 116	0.69 227	0.61 198	0.54 214	1.17 209	0.41 167	0.86 225	0.79 220	0.24 171	0.34 183	0.62 185	0.50 150	0.91 210	1.03 225

PS-NSSS	0.60 184	0.81 269	0.44 195	0.89 259	0.54 226	0.71 246	0.63 244	0.64 176	0.38 196	0.64 204	0.41 131	1.52 268	0.47 219	0.41 225	0.59 132	0.42 98	0.52 129	0.45 152	0.94 192	0.42 175	0.44 83	0.29 64	0.36 219	0.34 183	0.63 191	0.69 184	0.70 156	0.80 199

SACVNet	0.62 188	0.53 213	0.51 217	0.55 211	0.57 233	0.52 201	0.60 235	0.69 204	0.56 239	0.67 229	0.54 179	0.59 150	0.37 188	0.41 225	0.71 182	0.60 201	0.64 214	0.57 230	0.95 193	0.64 252	0.67 189	0.78 218	0.36 219	0.47 234	0.75 223	0.77 206	0.84 196	0.84 204

s12784h	0.62 188	0.68 252	0.47 204	0.65 233	0.44 201	0.34 135	0.24 146	0.61 149	0.31 151	0.60 177	0.44 137	0.81 205	0.55 235	0.25 151	0.62 148	0.50 158	0.62 206	0.38 105	0.74 167	0.36 135	1.26 266	0.47 133	0.18 105	0.30 152	0.70 205	0.74 195	1.39 281	2.07 277

pcwnet_v2	0.62 188	0.46 155	0.50 213	0.62 226	0.49 216	0.61 225	0.46 207	0.66 187	0.45 218	0.65 209	0.79 241	0.64 165	0.86 263	0.53 262	1.15 263	0.55 184	0.59 183	0.51 197	0.83 178	0.41 167	0.55 144	0.47 133	0.34 214	0.43 218	0.75 223	0.76 202	0.85 198	0.95 215

PA-Net	0.64 191	0.67 250	0.66 251	0.50 193	0.66 252	0.50 195	0.64 246	0.65 183	0.73 256	0.54 135	0.52 169	0.58 145	0.58 243	0.59 278	0.93 230	0.57 191	0.46 91	0.54 214	0.61 134	0.54 206	0.49 111	0.66 190	0.36 219	0.52 244	0.64 194	1.24 278	0.64 134	1.32 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 192	0.55 217	0.41 179	0.53 205	0.42 195	0.49 191	0.65 251	0.74 231	0.42 213	0.66 220	0.64 206	0.81 205	0.50 224	0.36 213	1.17 265	0.51 165	0.51 125	0.53 208	1.61 233	0.53 200	0.69 195	0.59 168	0.35 218	0.41 212	0.72 211	0.88 225	0.78 179	1.06 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 193	0.37 92	0.23 97	0.51 199	0.74 268	0.89 265	0.49 213	0.62 156	0.26 103	1.60 331	0.31 91	2.57 285	0.26 102	0.22 110	0.46 100	0.48 147	0.58 169	0.45 152	0.93 189	0.37 141	0.63 174	0.71 203	0.19 113	0.23 103	0.58 169	0.49 146	0.89 208	1.91 275

R-Stereo Train	0.66 193	0.55 217	0.43 187	0.48 188	0.36 164	0.50 195	0.18 106	0.62 156	0.31 151	0.68 232	0.62 202	0.72 183	0.34 170	0.25 151	0.69 173	0.89 258	0.66 221	0.51 197	2.12 250	0.46 187	0.94 238	1.49 276	0.22 152	0.36 196	0.71 208	0.96 240	0.77 174	1.10 235

RAFT-Stereo	0.66 193	0.55 217	0.43 187	0.48 188	0.36 164	0.50 195	0.18 106	0.62 156	0.31 151	0.68 232	0.62 202	0.72 183	0.34 170	0.25 151	0.69 173	0.89 258	0.66 221	0.51 197	2.12 250	0.46 187	0.94 238	1.49 276	0.22 152	0.36 196	0.71 208	0.96 240	0.77 174	1.10 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 196	0.66 248	0.42 182	1.35 290	1.02 287	1.21 286	0.91 275	0.60 142	0.41 206	0.52 123	0.60 190	0.56 138	0.23 91	1.19 309	0.66 162	0.45 121	0.56 156	0.51 197	0.73 161	0.53 200	0.64 181	0.67 195	0.79 288	0.29 144	0.72 211	0.55 164	0.63 130	0.66 165

NCC-stereo	0.67 196	0.63 242	0.59 233	0.64 230	0.65 247	0.63 231	0.69 257	0.67 190	0.74 259	0.43 78	0.81 246	0.82 207	0.70 254	0.47 246	0.82 201	0.53 174	0.58 169	0.64 251	0.80 175	0.54 206	0.56 149	0.60 172	0.53 265	0.45 229	0.75 223	0.96 240	0.92 215	0.98 219

stereogan	0.67 196	0.67 250	0.62 241	0.68 239	0.73 264	0.75 253	0.64 246	0.70 210	0.57 240	0.51 115	0.64 206	1.08 242	0.62 246	0.44 241	0.83 203	0.55 184	0.56 156	0.51 197	0.91 187	0.59 228	0.59 167	0.69 200	0.47 243	0.46 231	0.59 176	0.67 183	1.16 254	0.87 209

Abc-Net	0.67 196	0.63 242	0.59 233	0.64 230	0.65 247	0.63 231	0.69 257	0.67 190	0.74 259	0.43 78	0.81 246	0.82 207	0.70 254	0.47 246	0.82 201	0.53 174	0.58 169	0.64 251	0.80 175	0.54 206	0.56 149	0.60 172	0.53 265	0.45 229	0.75 223	0.96 240	0.92 215	0.98 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 196	0.35 87	0.39 165	0.29 110	0.43 198	0.34 135	0.36 188	0.43 77	1.25 295	0.27 58	0.72 231	0.44 97	2.38 302	0.57 273	1.11 259	0.76 242	0.56 156	0.56 224	0.64 137	0.55 211	0.63 174	2.08 296	0.46 241	0.40 209	0.36 95	0.63 175	0.51 85	0.67 169

MyStereo04	0.68 201	0.52 207	0.57 230	0.44 182	0.37 171	0.35 141	0.26 155	0.68 197	0.45 218	0.62 191	0.45 140	0.68 173	0.34 170	0.25 151	1.00 246	0.68 226	0.56 156	0.53 208	3.39 287	0.56 216	0.92 232	0.64 185	0.27 189	0.41 212	0.77 230	0.92 232	0.96 224	0.66 165

Any-RAFT	0.69 202	0.47 162	0.85 271	0.53 205	0.40 186	0.38 151	0.27 157	0.64 176	0.32 159	0.57 155	0.76 238	0.86 218	0.24 98	0.22 110	0.57 124	0.76 242	0.60 190	0.45 152	2.19 252	0.45 182	1.20 262	0.71 203	0.22 152	0.31 160	0.99 271	1.24 278	0.73 165	1.65 266

FCDSN-DC	0.69 202	0.61 238	0.62 241	0.66 235	0.61 239	0.59 219	0.60 235	0.68 197	0.42 213	0.75 259	0.42 133	0.57 140	0.36 182	0.50 253	2.43 330	0.67 223	0.80 258	0.76 282	0.64 137	0.56 216	0.70 198	0.60 172	0.47 243	0.83 286	0.66 197	0.74 195	0.61 124	0.67 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 202	0.73 259	0.66 251	0.57 214	0.56 230	0.51 198	0.45 205	0.70 210	0.57 240	0.68 232	0.71 226	0.66 169	0.48 222	0.39 219	0.93 230	0.72 235	0.65 218	0.57 230	0.76 171	0.57 221	0.74 206	0.88 230	0.49 250	0.60 258	0.98 268	0.95 237	0.85 198	1.16 242

GANet-ADL	0.70 205	0.59 231	0.52 218	0.60 221	0.57 233	0.61 225	0.46 207	0.68 197	0.52 229	0.65 209	0.67 221	0.76 197	0.43 206	0.39 219	1.08 256	0.79 250	0.68 229	0.52 204	1.84 242	0.64 252	0.66 185	0.86 228	0.42 236	0.43 218	0.70 205	0.87 223	0.97 227	0.89 211

MLCV	0.70 205	0.49 178	0.53 220	0.73 245	0.50 217	0.65 235	0.43 203	0.81 255	0.41 206	0.71 248	0.88 253	1.01 234	0.81 260	0.28 174	0.92 228	0.43 105	0.65 218	0.52 204	2.47 265	0.45 182	0.55 144	0.72 207	0.39 230	0.54 248	0.69 202	0.80 212	0.83 194	0.72 186

GEStereo_RVC	0.71 207	0.59 231	0.40 170	0.54 208	0.50 217	0.61 225	0.51 215	0.71 213	0.41 206	0.59 171	0.51 166	0.76 197	0.46 217	0.39 219	0.96 239	0.92 263	0.78 253	0.75 279	1.94 245	0.62 246	0.80 214	1.37 267	0.31 205	0.52 244	0.61 180	0.63 175	0.86 203	1.12 238

RAFT-Test	0.72 208	0.50 193	0.46 200	0.52 202	0.34 156	0.41 161	0.29 169	0.73 226	0.30 133	0.62 191	0.72 231	0.68 173	0.31 143	0.22 110	0.71 182	1.03 285	0.62 206	0.50 190	2.89 279	0.66 255	1.72 284	1.14 253	0.23 163	0.29 144	0.80 239	0.96 240	0.95 221	0.91 212

cross-raft	0.73 209	0.56 222	0.46 200	0.43 177	0.33 147	0.40 159	0.27 157	0.73 226	0.33 164	0.65 209	0.60 190	0.74 189	0.30 129	0.23 123	0.76 188	0.96 271	0.63 211	0.48 176	2.91 280	0.59 228	1.81 290	1.31 264	0.22 152	0.32 165	0.82 243	0.94 236	0.93 217	1.01 223

RTSC	0.73 209	0.49 178	0.46 200	0.47 187	0.51 220	0.55 211	0.56 226	0.67 190	0.68 253	0.54 135	0.79 241	0.57 140	0.57 241	0.41 225	1.92 304	0.77 244	0.96 282	0.58 235	1.36 221	0.56 216	0.85 224	1.11 248	0.31 205	0.53 247	0.58 169	0.65 180	0.95 221	1.26 249

MSMDNet	0.73 209	0.52 207	0.48 207	0.35 145	0.34 156	0.45 178	0.33 181	0.69 204	0.30 133	0.63 197	0.60 190	0.71 181	0.35 177	0.23 123	0.78 189	1.05 287	0.63 211	0.50 190	2.88 278	0.81 277	1.59 279	1.80 291	0.23 163	0.29 144	0.74 218	0.89 227	0.85 198	0.76 194

NaN_ROB	0.73 209	0.59 231	0.61 240	0.64 230	0.78 272	0.53 205	0.48 210	0.87 264	0.63 248	0.73 254	0.61 197	1.96 279	0.62 246	0.45 243	0.84 207	0.55 184	0.56 156	0.54 214	0.73 161	0.55 211	0.52 131	0.51 151	0.38 226	0.64 264	0.83 245	1.11 267	0.94 219	1.64 265

SGM-Forest	0.73 209	0.71 256	0.40 170	1.13 277	0.64 246	0.74 252	0.45 205	0.68 197	0.39 199	0.61 181	0.44 137	1.16 251	1.06 267	0.49 249	0.86 213	0.61 205	0.55 150	0.46 164	0.68 149	0.44 180	0.61 169	0.49 140	0.45 239	0.44 224	0.90 255	0.86 220	1.95 307	1.47 256
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 214	0.77 261	0.57 230	0.54 208	0.61 239	0.63 231	0.61 240	0.53 104	0.65 250	0.58 166	0.81 246	2.35 284	0.46 217	0.43 238	0.79 193	0.63 207	0.85 265	0.57 230	0.83 178	0.55 211	0.72 201	1.09 247	0.45 239	0.49 241	0.63 191	0.74 195	1.39 281	0.86 207

EKT-Stereo	0.75 215	0.64 244	0.54 224	0.59 218	0.47 209	0.60 221	0.73 260	0.71 213	0.29 124	0.63 197	0.66 214	0.73 186	0.30 129	0.26 162	0.86 213	1.22 307	0.68 229	0.76 282	1.46 224	0.60 233	1.75 287	1.74 289	0.21 138	0.32 165	0.93 259	0.81 214	1.06 241	0.72 186

TRStereo	0.75 215	0.83 274	1.19 297	0.56 212	0.34 156	1.42 295	0.48 210	0.68 197	0.28 117	0.65 209	0.46 145	1.10 245	0.27 109	0.22 110	0.70 178	0.85 255	0.57 165	0.48 176	1.85 243	0.50 194	0.73 204	0.87 229	0.18 105	0.27 133	0.78 232	1.22 277	1.78 303	1.09 231

EAI-Stereo	0.75 215	0.49 178	0.50 213	0.51 199	0.46 205	0.56 214	0.60 235	0.73 226	0.32 159	0.63 197	0.72 231	0.82 207	0.26 102	0.24 135	1.05 251	0.96 271	0.60 190	0.49 184	3.00 281	0.62 246	0.82 217	1.13 251	0.19 113	0.31 160	0.78 232	0.70 188	1.55 293	1.17 243

HSM-Net_RVC	0.75 215	0.53 213	0.60 238	0.77 250	0.62 245	0.61 225	0.37 190	0.76 239	0.49 225	0.74 255	1.71 298	1.32 259	0.80 259	0.36 213	0.72 185	0.55 184	0.64 214	0.53 208	0.78 173	0.53 200	0.67 189	0.89 232	0.43 237	0.64 264	0.94 262	1.09 264	1.07 242	1.04 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 219	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 343	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 233	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 219	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 343	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 233	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 219	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 343	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 233	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAPDPT-zeroshot	0.76 219	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 343	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 233	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 219	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 343	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 233	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

RGC	0.76 219	0.72 257	0.99 282	0.70 240	0.71 262	0.76 256	0.57 229	0.74 231	0.74 259	0.56 151	0.96 261	0.83 211	0.85 262	0.56 268	0.93 230	0.60 201	0.62 206	0.56 224	0.93 189	0.61 242	0.66 185	0.71 203	0.51 262	0.56 251	0.81 240	1.01 253	0.99 231	1.19 245

NOSS_ROB	0.76 219	0.84 278	0.50 213	0.72 243	0.61 239	0.75 253	0.52 217	0.80 250	0.54 233	0.70 245	0.62 202	0.62 163	0.86 263	0.62 279	1.14 262	1.10 293	0.78 253	0.69 268	0.73 161	0.60 233	0.88 227	0.67 195	0.50 254	0.71 270	0.86 252	0.95 237	1.38 280	0.85 205

GANetREF_RVC	0.77 226	0.74 260	0.68 256	0.76 249	0.65 247	0.69 243	0.60 235	0.99 278	0.73 256	0.93 289	0.52 169	1.33 260	0.72 256	0.44 241	0.85 211	0.57 191	0.67 227	0.63 247	1.13 207	0.61 242	0.77 209	0.63 181	0.59 276	0.71 270	0.89 254	0.90 229	1.15 251	0.99 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Reg-Stereo(zero)	0.78 227	0.47 162	0.56 228	0.39 157	0.28 122	0.41 161	0.35 184	0.75 235	0.36 181	0.62 191	6.09 334	0.78 202	0.32 152	0.27 171	0.41 87	0.63 207	0.58 169	0.45 152	1.51 225	0.42 175	0.65 182	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 207	1.26 268	1.09 231

HI	0.78 227	0.47 162	0.56 228	0.39 157	0.28 122	0.41 161	0.35 184	0.75 235	0.36 181	0.62 191	6.09 334	0.78 202	0.32 152	0.27 171	0.41 87	0.63 207	0.58 169	0.45 152	1.51 225	0.42 175	0.65 182	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 207	1.26 268	1.09 231

CASS	0.79 229	0.55 217	0.53 220	0.65 233	0.54 226	0.59 219	0.53 218	0.78 247	0.52 229	0.71 248	0.75 237	0.67 171	0.47 219	0.28 174	0.83 203	0.67 223	0.98 283	0.56 224	1.60 232	0.58 224	2.74 305	1.44 270	0.38 226	0.35 189	0.84 249	0.81 214	0.90 209	1.02 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 229	0.34 77	0.20 71	0.24 87	0.22 82	0.21 68	0.15 89	0.58 129	0.21 68	0.57 155	0.39 126	0.45 101	0.15 53	0.19 87	0.56 121	0.54 182	0.54 141	0.40 118	0.53 100	0.30 98	0.65 182	0.54 162	0.20 129	0.22 91	0.30 65	0.39 108	1.31 273	11.04 339

Anonymous3	0.79 229	0.59 231	0.42 182	0.37 151	0.42 195	0.57 215	0.50 214	0.80 250	0.64 249	0.68 232	0.49 152	1.48 264	0.54 233	0.31 193	1.53 284	1.42 321	0.88 271	0.82 291	1.45 223	0.69 264	1.31 269	1.30 263	0.40 231	0.40 209	0.74 218	0.86 220	1.03 240	0.71 184

model_zeroshot	0.80 232	0.46 155	0.42 182	0.42 172	0.39 181	0.43 170	0.27 157	0.72 222	0.36 181	0.64 204	0.66 214	0.97 229	0.29 119	0.24 135	1.05 251	0.92 263	0.69 235	0.54 214	3.03 282	0.73 268	1.21 263	1.20 258	0.22 152	0.38 204	0.84 249	1.14 270	1.08 243	2.21 283

MSKI-zero shot	0.84 233	0.49 178	0.43 187	0.41 168	0.35 160	0.46 184	0.32 178	0.76 239	0.30 133	0.65 209	0.92 257	0.83 211	0.32 152	0.22 110	0.62 148	1.08 290	0.64 214	0.47 170	3.14 285	0.61 242	2.23 297	1.58 281	0.20 129	0.38 204	0.96 266	1.47 296	1.24 266	1.60 262

HH	0.84 233	0.34 77	0.99 282	0.42 172	0.36 164	0.51 198	0.42 201	0.69 204	0.34 171	0.65 209	0.38 119	1.03 236	0.26 102	0.28 174	0.66 162	1.37 315	0.61 198	0.53 208	2.39 261	0.60 233	3.55 324	1.64 283	0.25 176	0.33 179	0.83 245	1.05 260	1.09 245	1.12 238

HanStereo	0.84 233	0.34 77	0.99 282	0.42 172	0.36 164	0.51 198	0.42 201	0.69 204	0.34 171	0.65 209	0.38 119	1.03 236	0.26 102	0.28 174	0.66 162	1.37 315	0.61 198	0.53 208	2.39 261	0.60 233	3.55 324	1.64 283	0.25 176	0.33 179	0.83 245	1.05 260	1.09 245	1.12 238

test-1	0.84 233	0.34 77	0.50 213	0.37 151	0.40 186	0.60 221	0.37 190	0.73 226	0.38 196	0.68 232	0.71 226	1.08 242	0.40 197	0.25 151	0.79 193	0.91 262	0.63 211	0.58 235	2.22 254	0.58 224	1.17 261	3.78 321	0.22 152	0.36 196	0.81 240	1.15 271	1.10 248	1.59 261

LALA_ROB	0.86 237	0.97 288	0.67 254	0.63 228	0.69 255	0.83 259	0.67 254	0.70 210	0.80 264	0.68 232	1.10 272	2.61 287	0.58 243	0.51 255	1.11 259	0.67 223	0.86 266	0.72 272	0.89 185	0.67 259	0.80 214	1.00 241	0.49 250	0.59 256	0.73 216	0.92 232	1.16 254	1.10 235

ETE_ROB	0.87 238	0.90 281	0.58 232	0.67 236	0.69 255	0.85 260	0.60 235	0.66 187	0.89 275	0.64 204	1.09 270	2.63 288	0.54 233	0.54 263	1.00 246	0.72 235	0.91 275	0.63 247	0.99 197	0.66 255	0.88 227	1.08 246	0.50 254	0.59 256	0.78 232	0.92 232	1.48 291	1.17 243

FC-DCNN	0.88 239	0.96 286	1.23 301	1.36 292	0.93 280	1.26 290	0.82 266	0.91 269	0.78 262	0.87 285	0.63 205	1.08 242	0.42 201	0.56 268	0.88 221	0.69 227	0.81 261	0.68 265	0.81 177	0.59 228	0.78 211	0.59 168	0.50 254	0.77 282	1.11 285	0.99 248	1.21 261	1.57 260

dad	0.89 240	0.57 227	0.37 154	1.42 293	0.65 247	0.75 253	2.23 308	1.43 304	0.36 181	0.93 289	0.38 119	0.85 214	0.76 258	0.32 200	0.97 241	0.52 172	0.78 253	0.45 152	1.87 244	0.41 167	0.74 206	0.41 99	0.30 200	0.47 234	1.15 289	0.47 136	2.64 325	1.96 276

FADNet_RVC	0.92 241	0.69 253	0.55 227	0.88 258	0.75 270	0.54 209	0.51 215	0.77 244	0.54 233	0.70 245	0.96 261	1.36 261	1.06 267	0.54 263	1.85 302	0.64 213	0.80 258	0.90 295	3.34 286	0.76 269	1.00 247	1.13 251	0.37 224	0.60 258	0.66 197	0.87 223	0.97 227	1.14 241

ADCP+	0.92 241	0.59 231	0.62 241	0.44 182	0.45 202	0.55 211	0.85 269	0.65 183	1.81 313	0.48 99	1.10 272	1.62 272	0.33 158	0.42 235	1.03 250	0.52 172	0.52 129	0.48 176	1.19 212	0.38 145	0.58 163	0.60 172	0.32 210	0.30 152	0.66 197	3.45 337	0.77 174	4.14 316

iResNet	0.92 241	0.56 222	0.62 241	0.72 243	0.68 253	0.96 268	0.55 224	0.95 271	0.57 240	0.67 229	0.82 251	1.41 263	1.51 285	0.31 193	1.49 283	0.66 222	0.75 249	0.67 259	4.08 293	0.68 261	0.72 201	0.63 181	0.41 233	0.83 286	0.72 211	0.91 231	1.02 238	0.87 209

CSAN	0.93 244	0.83 274	0.75 262	0.86 256	0.82 273	0.73 248	0.61 240	0.97 277	0.94 282	0.94 293	0.73 236	1.96 279	1.56 287	0.49 249	0.98 242	0.63 207	0.74 247	0.66 257	1.09 201	0.71 266	0.78 211	0.63 181	0.53 265	0.76 279	0.98 268	1.49 300	1.21 261	1.63 264

IGEV-FE	0.94 245	0.47 162	1.24 302	1.15 279	0.46 205	0.60 221	0.65 251	0.81 255	0.36 181	0.67 229	1.75 299	0.94 224	0.30 129	0.26 162	0.66 162	1.14 297	0.60 190	0.48 176	2.55 267	0.63 250	2.19 295	2.33 301	0.21 138	0.37 201	1.00 274	1.03 258	1.17 256	1.48 258

FC-DCNN v2	0.94 245	0.98 289	1.28 307	1.47 296	0.95 282	1.33 292	0.82 266	1.05 285	0.80 264	0.87 285	0.66 214	1.11 247	0.67 253	0.56 268	0.91 225	0.69 227	0.81 261	0.68 265	0.83 178	0.59 228	0.78 211	0.59 168	0.50 254	0.78 284	1.25 296	1.09 264	1.35 277	1.89 272

IGEV_Zeroshot_test	0.95 247	0.47 162	1.24 302	1.15 279	0.46 205	0.60 221	0.65 251	0.81 255	0.36 181	0.66 220	1.86 303	0.94 224	0.30 129	0.26 162	0.66 162	1.14 297	0.60 190	0.48 176	2.56 268	0.63 250	2.23 297	2.36 302	0.21 138	0.37 201	1.00 274	1.03 258	1.17 256	1.48 258

DAS	0.95 247	0.61 238	0.48 207	0.78 252	0.61 239	0.68 241	0.59 231	0.84 261	0.93 279	0.65 209	1.58 292	1.66 273	1.06 267	0.34 205	0.95 236	0.92 263	0.92 277	0.73 275	1.77 237	1.03 294	1.73 285	1.11 248	0.47 243	0.92 292	0.93 259	1.00 250	1.39 281	0.96 216

SepStereo	0.95 247	0.61 238	0.48 207	0.78 252	0.61 239	0.68 241	0.59 231	0.84 261	0.93 279	0.65 209	1.58 292	1.66 273	1.06 267	0.34 205	0.95 236	0.92 263	0.92 277	0.73 275	1.77 237	1.03 294	1.73 285	1.11 248	0.47 243	0.92 292	0.93 259	1.00 250	1.39 281	0.96 216

PSMNet-ADL	0.96 250	0.62 241	0.66 251	0.67 236	0.70 261	0.66 238	0.58 230	0.74 231	0.60 244	0.85 283	5.03 327	0.95 228	1.26 278	0.45 243	0.89 222	1.03 285	0.68 229	0.54 214	2.03 248	0.68 261	0.84 222	0.79 220	0.54 269	0.47 234	0.73 216	0.95 237	1.32 274	0.63 160

CC-Net-ROB	0.96 250	1.18 299	0.70 257	1.56 297	1.06 289	1.63 301	1.20 291	0.79 248	0.61 245	0.81 275	0.56 182	3.07 296	0.57 241	0.85 299	0.68 171	0.44 110	0.71 243	0.63 247	1.40 222	0.57 221	0.58 163	0.43 113	1.91 320	0.46 231	0.83 245	0.83 218	0.77 174	1.20 246

GwcNet-ADL	0.97 252	0.83 274	0.81 267	0.91 264	0.68 253	0.70 244	0.53 218	0.77 244	0.50 226	0.72 251	5.46 330	1.20 254	0.65 251	0.46 245	0.81 198	0.95 268	0.72 245	0.56 224	1.26 216	0.71 266	0.67 189	0.78 218	0.59 276	0.56 251	0.79 235	0.98 246	0.85 198	1.75 270

SHD	0.97 252	0.56 222	0.73 260	0.75 246	0.69 255	0.66 238	0.61 240	0.99 278	0.94 282	0.77 264	1.00 264	0.94 224	1.29 280	0.54 263	2.21 317	0.98 276	0.95 280	0.70 269	2.01 247	0.80 273	1.12 258	1.71 287	0.47 243	0.77 282	0.91 256	1.01 253	0.91 210	1.22 248

ADCRef	1.01 254	0.65 245	0.48 207	0.39 157	0.47 209	0.65 235	0.68 256	0.61 149	1.08 288	0.52 123	0.64 206	0.75 190	0.43 206	0.38 218	1.56 286	0.72 235	0.61 198	0.59 240	1.53 228	0.58 224	0.66 185	0.71 203	0.50 254	0.43 218	0.75 223	1.25 281	0.82 187	8.96 337

AMNet	1.02 255	0.98 289	0.95 278	0.98 270	1.01 284	1.03 273	0.96 281	0.87 264	0.93 279	0.97 295	1.02 266	1.10 245	0.74 257	1.06 307	0.99 245	1.09 292	1.17 292	1.04 307	1.08 200	1.05 296	1.13 259	1.04 244	0.82 292	0.98 298	1.01 277	1.07 262	1.20 260	1.27 250

XQC	1.03 256	0.90 281	0.71 258	0.91 264	0.92 279	0.92 267	0.86 271	1.06 288	0.90 276	0.84 281	1.11 275	1.03 236	1.30 282	0.71 290	2.04 307	0.95 268	0.87 267	0.67 259	1.64 234	0.78 271	1.00 247	1.67 286	0.62 279	0.73 274	1.09 284	1.47 296	1.26 268	0.97 218

iRaft-Stereo_20w	1.06 257	0.49 178	1.34 310	1.18 282	0.46 205	0.78 257	0.46 207	0.76 239	0.37 191	0.74 255	6.16 337	0.84 213	0.29 119	0.26 162	0.81 198	0.97 273	0.59 183	0.44 142	1.72 235	0.61 242	1.04 250	1.56 280	0.21 138	0.25 124	0.92 258	1.31 287	1.45 289	2.71 295

RTS	1.09 258	0.59 231	0.59 233	0.60 221	0.58 236	0.96 268	0.90 273	0.80 250	0.88 272	0.59 171	0.71 226	1.28 257	0.62 246	0.51 255	2.04 307	0.98 276	1.19 293	0.77 284	2.33 258	0.85 280	0.96 242	1.16 254	0.49 250	0.65 266	1.23 291	4.43 340	1.15 251	1.45 254

RTSA	1.09 258	0.59 231	0.59 233	0.60 221	0.58 236	0.96 268	0.90 273	0.80 250	0.88 272	0.59 171	0.71 226	1.28 257	0.62 246	0.51 255	2.04 307	0.98 276	1.19 293	0.77 284	2.33 258	0.85 280	0.96 242	1.16 254	0.49 250	0.65 266	1.23 291	4.43 340	1.15 251	1.45 254

ITSA-stereo	1.12 260	0.72 257	0.59 233	1.20 284	0.84 275	0.64 234	0.64 246	0.95 271	0.78 262	0.84 281	2.54 310	1.39 262	1.23 276	0.81 296	1.20 266	1.01 282	0.83 263	0.67 259	1.56 229	0.62 246	1.08 256	1.46 273	0.56 273	0.71 270	0.95 264	1.27 283	0.99 231	4.08 315

DCVSM-stereo	1.13 261	0.66 248	0.79 265	0.89 259	0.65 247	1.15 282	0.73 260	0.95 271	0.82 268	1.04 299	4.18 321	3.75 307	1.45 283	0.49 249	0.83 203	0.86 256	0.69 235	0.60 243	2.08 249	0.87 282	1.06 254	0.77 215	0.84 293	0.72 273	0.74 218	0.89 227	0.98 230	1.09 231

CBMV	1.15 262	0.84 278	0.60 238	0.85 255	0.76 271	0.73 248	0.48 210	0.87 264	0.80 264	0.81 275	0.61 197	2.86 291	0.81 260	0.52 259	1.31 272	1.17 302	0.91 275	0.74 277	2.40 263	0.66 255	1.57 278	0.76 213	0.48 248	1.06 303	0.99 271	1.09 264	2.25 311	4.25 317
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 263	0.70 254	1.06 290	0.60 221	0.71 262	0.70 244	0.98 282	0.83 259	1.55 308	0.76 262	1.40 287	1.00 231	2.46 304	0.57 273	2.17 315	0.99 280	1.15 291	0.90 295	2.37 260	0.95 286	1.63 281	2.05 295	0.44 238	0.98 298	0.81 240	0.80 212	1.24 266	2.15 280

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 264	0.49 178	1.28 307	0.75 246	0.41 192	1.04 275	0.67 254	0.77 244	0.52 229	0.78 268	5.67 333	1.03 236	0.35 177	0.26 162	0.86 213	1.39 319	0.68 229	0.70 269	2.61 272	0.64 252	2.89 309	2.21 298	0.19 113	0.43 218	1.03 280	1.15 271	1.35 277	2.41 289

DeepPrunerF	1.22 265	0.49 178	0.39 165	0.58 215	2.86 329	0.49 191	0.55 224	0.52 100	0.58 243	0.43 78	0.67 221	0.43 94	0.32 152	0.42 235	1.64 290	0.75 241	0.58 169	0.46 164	0.93 189	0.46 187	0.61 169	0.53 160	0.40 231	0.35 189	15.32 352	0.82 217	0.65 138	0.62 156

ccs_rob	1.25 266	0.79 265	0.64 247	0.86 256	0.60 238	0.89 265	0.83 268	0.99 278	0.51 228	0.77 264	6.27 339	5.90 320	1.10 271	0.51 255	1.08 256	1.10 293	0.68 229	0.66 257	1.15 208	0.70 265	1.56 277	1.66 285	0.50 254	0.54 248	0.69 202	0.78 207	0.86 203	1.20 246

ADCL	1.27 267	0.82 272	0.64 247	0.60 221	0.53 222	0.73 248	0.91 275	0.75 235	2.78 332	0.68 232	1.01 265	0.86 218	0.50 224	0.50 253	1.27 269	0.64 213	0.66 221	0.57 230	1.20 214	0.60 233	0.98 246	0.88 230	0.50 254	0.47 234	1.60 310	1.50 301	0.88 206	11.30 340

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 268	0.90 281	0.63 245	1.27 287	0.90 278	1.21 286	2.21 306	1.27 293	1.18 293	1.00 297	0.91 256	1.80 278	1.16 274	1.07 308	1.48 282	0.77 244	0.70 237	0.58 235	2.75 276	0.67 259	1.39 273	2.93 310	0.85 295	0.73 274	1.47 305	1.68 306	1.33 275	2.96 300

FBW_ROB	1.34 269	1.42 305	1.08 293	2.01 304	1.42 305	1.37 294	1.63 299	0.99 278	0.70 254	0.72 251	1.02 266	2.05 282	0.91 265	1.47 314	1.24 268	0.60 201	0.88 271	0.65 255	6.08 306	0.59 228	1.06 254	0.81 223	1.48 316	1.12 309	0.99 271	1.20 274	0.99 231	1.66 267

UDG	1.35 270	2.24 313	0.81 267	2.58 305	2.45 320	2.48 307	2.57 310	0.76 239	0.86 270	0.77 264	1.08 269	1.51 266	0.56 237	2.59 319	1.06 253	0.69 227	1.89 314	0.80 290	2.31 256	0.97 289	1.24 265	0.98 238	1.43 315	0.62 261	0.74 218	0.81 214	0.95 221	0.81 201

DDUNet	1.38 271	2.18 311	0.79 265	2.67 308	2.43 319	2.57 308	2.52 309	0.80 250	0.84 269	0.63 197	0.94 258	1.57 271	0.45 212	2.65 323	0.94 234	0.78 247	1.99 316	0.75 279	2.31 256	0.91 285	1.16 260	0.97 237	2.71 324	0.56 251	0.72 211	0.71 189	0.97 227	0.85 205

PVD	1.47 272	1.04 293	1.44 312	1.10 275	1.09 293	1.19 284	1.07 285	1.91 324	2.05 318	0.79 271	1.49 290	1.54 269	1.91 294	0.89 302	2.26 321	1.35 312	1.39 300	1.09 312	2.41 264	1.14 302	1.51 276	1.98 294	0.79 288	1.08 306	1.49 307	1.82 310	1.67 298	2.10 278

SAMSARA	1.50 273	0.79 265	1.00 286	0.93 267	0.88 277	0.86 263	0.93 277	1.57 311	1.25 295	0.96 294	1.09 270	1.27 255	2.59 305	0.83 297	2.58 332	1.19 305	1.04 286	0.91 298	2.56 268	0.99 292	1.77 289	2.23 299	0.56 273	0.98 298	2.63 321	2.81 327	2.62 324	2.56 293

MFMNet_re	1.51 274	1.18 299	1.12 296	1.29 288	1.16 295	1.63 301	1.32 294	1.30 298	1.63 309	1.14 305	1.38 286	2.64 289	1.63 290	0.90 303	2.27 322	1.35 312	1.58 305	1.32 327	3.69 288	1.24 309	2.10 293	1.26 262	1.16 305	1.24 315	1.11 285	1.02 257	1.59 295	1.60 262

S-Stereo	1.54 275	0.81 269	0.83 270	1.15 279	1.16 295	1.29 291	1.56 297	1.02 283	1.09 289	1.25 312	4.20 322	4.10 312	1.10 271	0.66 284	2.16 314	1.63 326	0.90 274	1.05 308	2.20 253	1.10 299	1.26 266	3.12 313	1.31 314	1.17 313	0.84 249	1.18 273	1.21 261	2.18 281

ADCMid	1.56 276	0.92 285	0.99 282	0.70 240	0.86 276	1.05 276	1.37 295	1.29 296	1.77 312	0.75 259	1.75 299	1.27 255	1.48 284	0.69 288	2.18 316	1.07 289	0.98 283	0.79 288	2.74 275	0.80 273	1.31 269	1.74 289	1.06 304	0.70 269	1.01 277	1.53 302	1.02 238	10.33 338

FAT-Stereo	1.57 277	0.78 263	1.44 312	1.10 275	1.32 302	1.05 276	0.87 272	1.28 295	0.86 270	1.21 309	5.46 330	3.07 296	1.28 279	0.66 284	1.73 296	1.34 309	0.89 273	0.94 301	1.83 240	1.08 297	2.02 292	3.90 322	0.71 282	0.98 298	0.86 252	1.21 276	1.42 287	3.03 302

HBP-ISP	1.60 278	0.86 280	0.90 276	0.98 270	0.69 255	0.85 260	0.56 226	0.89 268	0.48 224	0.82 278	0.79 241	0.97 229	0.36 182	0.69 288	11.97 349	5.83 345	0.70 237	0.67 259	0.70 156	0.62 246	1.05 252	5.90 337	0.50 254	0.62 261	0.82 243	1.01 253	2.01 309	1.06 229

SANet	1.61 279	0.91 284	1.10 295	1.04 273	1.05 288	1.25 289	0.77 263	1.76 320	1.81 313	0.77 264	1.24 276	6.63 324	5.08 317	0.83 297	1.56 286	0.77 244	1.24 297	0.90 295	1.58 230	0.82 278	1.05 252	1.00 241	0.90 296	1.27 316	1.32 299	1.93 312	1.88 305	3.10 304

AnyNet_C32	1.64 280	0.65 245	0.74 261	0.67 236	0.73 264	0.86 263	1.14 286	0.95 271	3.12 335	0.75 259	1.53 291	0.94 224	0.64 250	0.67 286	1.83 301	1.11 295	1.06 290	0.95 302	1.78 239	0.76 269	1.76 288	1.71 287	0.66 281	0.85 289	1.13 287	2.68 326	1.17 256	13.55 342

pmcnn	1.66 281	0.80 268	0.52 218	1.19 283	1.01 284	1.21 286	0.93 277	0.96 276	0.54 233	0.74 255	2.66 312	3.98 311	5.06 316	0.31 193	1.65 292	1.40 320	1.20 295	0.91 298	3.99 291	0.95 286	4.45 334	1.02 243	0.90 296	0.90 291	1.07 282	1.01 253	2.43 318	3.03 302

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 282	1.25 302	1.05 288	1.56 297	1.08 291	1.20 285	3.18 318	1.50 307	2.10 320	1.30 316	0.98 263	1.50 265	1.04 266	1.66 315	1.71 293	1.18 303	0.84 264	1.01 304	6.24 307	1.15 305	1.43 274	3.23 315	1.19 306	1.14 310	1.52 308	1.29 285	1.09 245	2.78 297

MFN_U_SF_RVC	1.68 283	1.06 294	0.88 274	1.25 286	1.01 284	1.53 298	2.07 304	1.38 303	1.17 292	1.51 325	2.95 314	2.00 281	1.57 288	2.05 317	2.38 327	0.98 276	0.87 267	0.82 291	6.78 310	1.11 301	2.21 296	2.38 303	0.65 280	1.11 308	1.23 291	1.33 290	1.28 271	1.69 269

CBMV_ROB	1.71 284	0.79 265	0.65 250	1.35 290	1.07 290	1.01 271	0.74 262	1.01 282	0.54 233	0.72 251	0.81 246	9.80 339	5.90 323	0.57 273	1.42 277	0.69 227	0.80 258	0.58 235	5.38 299	1.22 307	0.95 241	0.55 166	0.53 265	0.62 261	1.22 290	1.45 295	2.72 327	2.94 299

gcap-zeroshot	1.75 285	0.44 136	0.89 275	0.59 218	0.36 164	0.55 211	0.29 169	0.74 231	0.29 124	0.74 255	0.76 238	1.18 253	0.33 158	0.24 135	0.78 189	0.97 273	0.61 198	0.53 208	29.80 344	0.80 273	1.04 250	1.45 272	0.23 163	0.34 183	0.75 223	0.99 248	0.96 224	0.75 192

edge stereo	1.82 286	1.16 298	2.22 325	1.46 295	1.28 299	1.58 299	1.38 296	1.67 317	1.30 297	1.20 308	3.42 318	4.33 314	2.26 300	0.80 295	1.41 276	1.46 322	1.05 288	0.83 294	5.42 300	0.97 289	1.34 271	3.76 319	0.95 301	0.88 290	1.26 297	1.20 274	1.70 300	2.91 298

G-Net	1.86 287	1.00 291	1.28 307	0.89 259	0.93 280	1.10 279	0.77 263	1.63 313	2.07 319	0.99 296	2.89 313	7.30 330	1.67 291	0.55 266	1.45 278	1.75 329	1.04 286	0.93 300	2.87 277	2.72 340	1.89 291	1.47 274	0.80 290	1.02 302	1.06 281	1.71 307	2.82 328	5.60 324

ADCS	1.88 288	1.06 294	0.98 281	0.93 267	1.10 294	1.09 278	1.14 286	1.27 293	2.49 326	0.89 287	1.36 285	1.51 266	2.92 309	0.86 300	3.30 335	2.26 335	1.46 304	1.26 321	3.10 284	1.29 311	2.48 301	2.88 308	0.80 290	1.10 307	1.33 301	4.48 342	1.41 286	6.08 327

SQANet	1.90 289	2.70 318	1.03 287	3.09 315	2.17 314	3.29 313	2.70 312	0.95 271	0.65 250	1.00 297	0.71 226	2.69 290	1.10 271	2.30 318	0.78 189	0.55 184	1.02 285	0.72 272	9.92 323	0.68 261	2.11 294	1.25 260	3.28 325	0.58 255	0.98 268	1.31 287	1.33 275	2.34 285

SPS-STEREO	1.93 290	1.27 303	1.21 299	1.60 299	1.34 303	1.44 296	1.17 289	1.66 314	1.36 302	1.38 319	3.67 319	3.02 295	1.29 280	1.05 306	1.85 302	1.83 331	1.58 305	1.37 329	8.86 319	1.34 312	3.07 315	1.47 274	1.27 311	1.37 318	1.42 304	1.28 284	2.02 310	1.89 272
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 291	1.18 299	1.26 305	1.45 294	1.28 299	1.10 279	2.21 306	1.88 322	1.41 303	1.33 317	1.32 282	2.29 283	2.23 297	1.25 312	4.58 340	1.87 332	2.55 326	1.13 316	2.73 274	1.63 324	3.69 327	3.33 316	1.26 307	2.09 340	1.93 315	1.47 296	1.59 295	2.77 296

AnyNet_C01	2.06 292	1.08 296	1.06 290	1.14 278	1.08 291	1.01 271	2.69 311	1.69 318	2.66 329	1.21 309	1.67 296	2.90 293	2.60 306	0.95 305	3.65 336	4.02 343	2.09 318	2.21 343	3.08 283	1.56 321	3.30 321	2.89 309	1.26 307	1.15 311	1.80 313	1.43 294	1.51 292	3.90 313

DDF-Stereo	2.07 293	0.43 129	0.28 114	10.45 342	0.48 212	14.62 351	0.70 259	0.72 222	0.29 124	0.66 220	0.48 147	17.48 347	0.59 245	0.26 162	0.55 118	0.56 190	0.60 190	0.45 152	1.27 217	0.38 145	0.83 219	0.77 215	0.25 176	0.24 113	0.45 119	0.45 126	0.91 210	0.67 169

ADCPNet	2.08 294	0.77 261	0.87 273	0.83 254	1.21 297	0.85 260	1.59 298	1.02 283	1.35 300	0.83 280	1.97 304	1.01 234	7.76 329	0.75 293	2.35 326	1.16 301	0.95 280	0.71 271	4.05 292	0.97 289	1.30 268	1.61 282	0.72 283	0.76 279	1.52 308	1.96 315	1.21 261	16.04 345

DDVS	2.32 295	0.70 254	0.82 269	0.70 240	0.74 268	0.73 248	0.59 231	1.09 290	0.88 272	0.80 272	34.26 356	3.93 309	1.16 274	0.52 259	1.09 258	1.35 312	0.73 246	0.65 255	1.95 246	0.95 286	1.67 283	2.27 300	0.48 248	0.56 251	0.69 202	0.84 219	1.21 261	1.35 252

Ntro	2.32 295	3.40 337	1.53 314	3.55 323	2.52 322	3.71 324	3.36 319	1.11 291	1.05 287	1.16 306	0.90 255	2.93 294	1.24 277	2.72 325	1.00 246	0.64 213	1.40 301	0.82 291	10.96 326	1.14 302	2.72 304	3.19 314	4.26 331	0.73 274	1.24 294	1.59 304	1.56 294	2.31 284

RainbowNet	2.32 295	2.93 324	1.87 321	3.34 321	2.57 323	3.50 315	3.49 322	1.29 296	0.92 277	1.53 328	0.89 254	3.18 298	2.31 301	2.94 326	1.30 271	0.90 260	1.61 308	1.00 303	5.61 301	1.51 316	2.82 308	4.18 324	4.25 330	0.97 296	1.32 299	1.58 303	1.71 301	3.00 301

otaku	2.33 298	3.05 328	1.19 297	3.36 322	2.37 317	3.56 318	3.08 317	1.05 285	0.98 285	1.13 302	0.80 245	2.88 292	1.62 289	2.59 319	0.95 236	0.64 213	1.23 296	0.75 279	13.16 331	1.09 298	2.47 300	2.63 305	4.75 335	0.75 278	1.13 287	1.38 293	1.69 299	2.52 292

ACVNet-4b	2.35 299	2.75 321	1.60 316	3.13 316	2.29 316	3.52 317	3.67 325	1.35 300	1.35 300	1.27 313	0.72 231	3.26 300	2.62 307	3.04 329	0.98 242	0.78 247	2.13 319	1.02 305	9.04 320	1.23 308	2.74 305	3.39 318	4.08 328	0.92 292	1.24 294	1.29 285	1.46 290	2.48 291

STTRV1_RVC	2.36 300	0.81 269	0.64 247	1.04 273	0.73 264	1.03 273	0.85 269	0.91 269	0.92 277	0.93 289	0.95 260	1.72 277	2.23 297	0.86 300	1.46 281	0.78 247	1.37 299	0.72 272	31.78 347	1.97 330	1.59 279	1.23 259	0.98 303	0.97 296	1.07 282	1.11 267	1.75 302	3.40 308

ACVNet_1	2.47 301	3.23 332	2.35 327	4.40 330	2.93 333	3.77 326	3.96 328	1.34 299	1.18 293	1.21 309	1.02 266	3.31 302	2.07 295	3.09 331	1.31 272	0.70 233	2.26 323	1.10 313	9.52 321	1.14 302	3.45 323	1.18 257	4.50 334	1.07 304	1.39 303	1.75 308	1.36 279	2.10 278

MonStereo1	2.61 302	2.91 323	1.70 317	3.94 327	3.77 340	3.57 319	3.72 327	1.55 309	1.64 310	1.43 321	1.63 295	4.85 317	5.63 321	2.99 328	1.35 274	0.90 260	1.99 316	1.31 324	5.93 302	1.75 328	2.96 311	1.93 293	4.83 338	0.93 295	1.31 298	1.08 263	2.49 321	2.38 287

SGM-ForestM	2.61 302	4.20 341	0.93 277	2.78 310	1.37 304	3.57 319	2.93 315	2.59 333	1.51 307	0.70 245	1.32 282	7.25 328	5.36 320	0.47 246	0.89 222	0.53 174	0.79 257	0.54 214	7.58 312	0.60 233	0.82 217	0.47 133	0.51 262	0.80 285	4.97 339	3.66 338	7.05 347	6.30 328

DPSNet	2.61 302	0.83 274	0.77 264	1.21 285	1.24 298	1.34 293	0.93 277	1.08 289	1.49 306	0.78 268	0.86 252	6.91 326	3.85 311	0.58 276	4.58 340	2.54 336	1.43 303	1.24 319	14.95 335	1.34 312	4.83 338	8.01 343	1.75 319	1.40 321	1.47 305	1.95 314	1.60 297	1.66 267

DGSMNet	2.66 305	0.96 286	1.36 311	1.03 272	0.99 283	1.12 281	1.05 284	1.36 301	0.94 282	2.15 340	13.54 351	1.71 276	1.85 292	0.93 304	2.50 331	3.85 342	5.34 335	1.61 334	5.07 297	1.68 326	7.04 343	8.02 344	0.96 302	1.19 314	1.01 277	1.33 290	1.40 285	1.88 271

WAO-6	2.71 306	2.26 314	1.57 315	3.00 314	2.25 315	3.01 311	3.02 316	1.77 321	2.35 321	1.52 327	1.62 294	3.94 310	5.12 318	2.64 322	2.22 318	1.38 317	2.65 327	1.36 328	4.86 296	1.54 320	2.76 307	4.79 328	2.70 323	1.73 333	2.71 323	2.59 325	2.68 326	5.02 321

PSMNet_ROB	2.71 306	3.39 336	1.92 322	2.87 312	2.04 311	4.01 329	3.50 323	1.46 305	1.41 303	1.59 330	3.34 315	3.52 303	4.97 315	4.50 339	1.61 289	0.95 268	1.87 313	1.06 309	8.62 316	1.63 324	2.32 299	1.51 278	5.43 345	1.37 318	1.98 319	1.94 313	1.91 306	2.39 288

WAO-7	2.72 308	1.83 309	2.89 336	7.39 336	1.73 310	1.76 304	1.82 301	2.07 325	2.65 328	2.21 341	5.39 329	4.58 316	5.72 322	1.23 311	2.07 311	1.27 308	1.69 309	1.22 318	7.70 313	1.51 316	1.64 282	3.07 312	0.84 293	1.65 331	1.83 314	2.48 324	1.97 308	3.27 306

SGM_RVC	2.81 309	1.46 306	0.85 271	1.76 302	1.28 299	1.68 303	1.19 290	1.56 310	1.14 291	0.82 278	1.70 297	7.09 327	2.67 308	0.42 235	0.92 228	0.57 191	0.75 249	0.57 230	11.20 328	0.66 255	0.94 238	0.46 128	0.51 262	0.84 288	1.97 318	1.64 305	5.04 342	26.13 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 310	3.23 332	1.81 319	6.04 334	3.38 339	3.63 321	3.67 325	1.88 322	1.97 317	1.47 322	1.30 280	3.69 306	4.10 313	2.97 327	1.45 278	0.97 273	2.41 324	1.29 322	5.94 303	1.74 327	3.20 317	4.23 325	4.79 337	1.55 326	2.65 322	2.27 321	2.56 322	2.64 294

IMH-64-1	2.92 311	2.70 318	2.36 328	3.23 317	2.71 325	3.70 322	4.05 329	1.66 314	2.48 324	1.13 302	1.26 278	3.60 304	6.29 325	3.59 333	2.28 323	1.15 299	2.20 320	1.31 324	6.02 304	1.52 318	3.03 313	5.48 331	4.83 338	1.40 321	2.83 325	2.02 316	2.34 314	3.64 309

IMH-64	2.92 311	2.70 318	2.36 328	3.23 317	2.71 325	3.70 322	4.05 329	1.66 314	2.48 324	1.13 302	1.26 278	3.60 304	6.29 325	3.59 333	2.28 323	1.15 299	2.20 320	1.31 324	6.02 304	1.52 318	3.03 313	5.48 331	4.83 338	1.40 321	2.83 325	2.02 316	2.34 314	3.64 309

SFCPSM	3.03 313	0.82 272	0.63 245	0.77 250	0.69 255	0.72 247	0.63 244	0.83 259	0.98 285	0.71 248	2.00 305	2.57 285	3.49 310	0.56 268	1.16 264	0.93 267	0.74 247	0.64 251	54.48 359	1.19 306	0.88 227	0.91 233	0.55 271	0.55 250	0.94 262	0.93 235	1.11 249	1.39 253

ACVNet_2	3.17 314	2.98 325	2.25 326	4.72 331	2.88 330	3.50 315	3.48 321	1.58 312	1.33 298	1.29 315	1.10 272	3.22 299	2.45 303	2.67 324	1.29 270	0.86 256	7.26 339	1.02 305	22.14 339	1.37 314	3.22 318	1.25 260	4.24 329	1.37 318	1.93 315	1.92 311	1.83 304	2.36 286

ELAS_RVC	3.22 315	2.01 310	1.85 320	2.66 307	2.07 313	5.08 337	2.06 303	2.41 331	1.89 315	1.74 335	4.78 324	8.00 331	8.02 330	0.74 292	2.38 327	0.81 251	1.75 311	1.14 317	3.97 290	1.27 310	4.64 337	7.61 341	1.26 307	1.74 334	6.58 344	3.21 333	3.39 332	3.80 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 316	2.76 322	2.37 330	3.26 319	2.74 327	3.73 325	4.10 331	1.72 319	2.58 327	1.17 307	1.24 276	3.92 308	10.58 332	6.80 348	1.57 288	1.11 295	2.25 322	1.30 323	6.28 308	1.56 321	2.97 312	4.14 323	4.90 341	1.45 325	3.01 329	2.36 322	2.47 320	5.19 323

anonymity	3.27 317	0.41 117	1.09 294	0.58 215	0.41 192	0.47 185	0.30 176	0.79 248	0.33 164	0.61 181	69.49 361	0.85 214	0.30 129	0.24 135	0.59 132	1.02 284	0.60 190	0.43 137	1.35 220	0.60 233	0.73 204	1.82 292	0.24 171	0.29 144	1.00 274	1.24 278	1.08 243	1.47 256

MDST_ROB	3.33 318	2.32 315	0.75 262	3.90 326	1.47 307	2.61 309	1.00 283	1.12 292	0.72 255	0.78 268	0.67 221	1.54 269	25.37 347	0.34 205	2.11 313	0.53 174	0.65 218	0.48 176	3.69 288	0.58 224	0.88 227	0.59 168	0.58 275	0.68 268	7.85 347	3.03 331	17.15 352	8.63 336

ELAS	3.38 319	2.19 312	1.79 318	2.99 313	2.37 317	3.32 314	2.09 305	2.60 334	2.85 333	1.28 314	4.85 326	8.61 333	8.02 330	0.76 294	2.90 333	0.81 251	1.80 312	1.10 313	4.19 294	1.10 299	4.53 335	7.86 342	1.26 307	1.63 329	7.08 345	4.79 343	3.66 337	4.87 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 320	1.54 307	1.05 288	2.64 306	1.72 309	2.05 306	1.15 288	2.40 330	1.41 303	0.90 288	6.48 340	9.56 337	7.42 328	0.49 249	11.75 347	1.94 333	0.87 267	0.74 277	8.79 317	0.80 273	8.36 344	8.07 345	0.73 285	1.07 304	3.39 331	2.15 320	5.22 343	4.99 320
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 321	1.38 304	1.26 305	1.80 303	1.47 307	1.93 305	1.71 300	1.47 306	1.33 298	1.34 318	6.67 342	9.59 338	12.99 339	1.20 310	1.73 296	1.47 323	1.42 302	1.24 319	11.11 327	1.37 314	3.07 315	2.13 297	1.27 311	1.42 324	1.69 311	1.26 282	2.90 329	26.50 352

DispFullNet	4.17 322	3.20 331	4.34 344	2.72 309	2.46 321	2.92 310	2.70 312	2.79 339	1.90 316	4.51 350	6.62 341	8.91 335	4.83 314	2.59 319	2.00 306	8.18 348	3.24 331	1.98 337	24.96 341	2.93 342	3.99 329	3.36 317	1.71 318	1.15 311	1.36 302	1.32 289	2.36 317	3.65 311

WAO-8	4.25 323	3.34 334	2.80 333	10.32 340	2.92 331	4.17 330	5.89 334	2.66 337	4.45 339	1.69 333	3.41 316	5.94 321	11.31 334	5.29 343	1.71 293	1.34 309	2.69 328	1.51 332	10.78 324	2.48 337	2.63 302	4.50 326	3.44 326	1.58 327	5.12 340	3.31 335	3.60 334	5.76 325

Venus	4.25 323	3.34 334	2.80 333	10.32 340	2.92 331	4.17 330	5.89 334	2.66 337	4.45 339	1.69 333	3.41 316	5.94 321	11.31 334	5.29 343	1.71 293	1.34 309	2.69 328	1.51 332	10.78 324	2.48 337	2.63 302	4.50 326	3.44 326	1.58 327	5.12 340	3.31 335	3.60 334	5.76 325

LVE	4.33 325	3.03 326	2.00 323	27.23 352	3.06 334	3.83 327	12.07 350	1.53 308	1.64 310	1.85 337	1.48 289	3.30 301	3.91 312	3.06 330	1.45 278	1.05 287	1.95 315	1.38 330	15.68 336	1.62 323	3.25 320	5.86 334	4.42 333	1.76 335	2.87 327	2.06 318	2.34 314	3.25 305

PWCK	5.04 326	3.03 326	2.21 324	3.61 324	2.60 324	4.41 333	5.09 332	2.45 332	2.76 331	3.31 346	4.34 323	10.15 342	5.13 319	1.74 316	1.99 305	1.38 317	2.41 324	1.45 331	51.59 358	2.35 335	3.70 328	2.69 307	2.65 322	1.78 337	2.97 328	3.21 333	2.43 318	4.77 318

STStereo	5.29 327	2.47 316	5.20 347	5.20 332	2.80 328	4.72 334	3.42 320	6.23 348	6.52 342	1.51 325	7.61 344	9.53 336	14.86 342	0.63 281	4.09 339	0.64 213	0.87 267	0.62 246	36.67 350	1.02 293	1.23 264	1.05 245	0.78 287	1.63 329	3.46 332	2.43 323	3.53 333	14.15 343

notaker	5.52 328	5.55 347	3.76 342	13.97 346	5.34 345	5.44 341	7.16 338	2.36 329	2.68 330	2.06 339	1.80 301	12.90 346	23.86 346	3.98 336	2.04 307	1.73 328	3.45 333	2.12 340	17.08 337	2.15 332	6.10 342	5.87 335	6.15 349	2.12 341	1.79 312	2.08 319	2.31 313	3.29 307

MADNet++	5.64 329	3.51 338	3.77 343	2.84 311	4.62 343	3.02 312	3.65 324	4.36 342	5.03 341	4.18 349	5.07 328	6.45 323	5.92 324	6.18 347	7.04 343	6.82 346	4.71 334	4.00 347	8.03 314	5.83 346	9.92 348	16.38 353	2.32 321	4.34 350	3.95 338	11.38 349	4.93 341	4.01 314

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 330	0.56 222	1.25 304	0.75 246	0.69 255	1.17 283	0.81 265	0.82 258	0.80 264	0.81 275	4.78 324	1.00 231	0.37 188	0.27 171	1.13 261	1.54 324	0.70 237	0.60 243	124.50 362	0.54 206	1.43 274	2.64 306	0.22 152	0.36 196	0.91 256	1.13 269	1.13 250	2.18 281

TorneroNet-64	6.02 331	4.60 343	2.53 331	15.58 348	3.29 337	4.87 335	7.75 339	2.23 327	10.02 346	1.42 320	1.31 281	7.26 329	29.23 351	4.36 338	2.09 312	1.21 306	8.22 340	1.70 336	17.35 338	2.62 339	4.31 332	5.68 333	5.20 343	1.76 335	3.58 333	3.76 339	2.29 312	8.34 335

JetBlue	6.09 332	3.85 339	3.31 341	5.99 333	4.13 342	6.22 344	7.94 340	3.42 340	2.89 334	1.47 322	1.46 288	8.10 332	1.90 293	5.39 345	11.86 348	3.22 338	3.30 332	2.99 344	5.32 298	2.40 336	9.74 347	10.03 350	4.93 342	2.18 342	7.39 346	17.16 351	3.72 339	24.15 348

UNDER WATER-64	6.11 333	5.20 345	3.13 339	12.20 344	5.77 346	6.55 346	8.53 344	4.74 346	3.45 337	2.30 344	2.36 308	12.04 345	12.47 338	5.08 341	3.02 334	1.81 330	12.11 348	2.17 341	8.81 318	4.17 345	5.75 341	7.27 340	8.74 355	2.61 345	3.86 337	8.63 346	4.32 340	7.86 334

MANE	7.31 334	2.64 317	4.48 345	3.30 320	3.10 335	3.94 328	2.83 314	5.37 347	6.88 343	1.11 301	5.64 332	8.81 334	11.02 333	0.67 286	3.83 337	3.83 341	1.32 298	18.03 354	8.61 315	0.84 279	4.22 330	1.16 254	0.74 286	1.79 338	13.65 351	18.61 352	22.89 354	38.18 360

UNDER WATER	7.55 335	4.74 344	3.06 338	10.46 343	5.92 347	6.35 345	8.05 341	4.32 341	3.69 338	1.97 338	2.14 306	10.53 343	62.60 360	4.83 340	2.25 320	1.59 325	12.22 349	2.08 339	9.67 322	3.97 343	5.27 340	6.65 338	8.86 356	2.65 346	3.82 335	5.62 344	3.62 336	7.03 332

JetRed	7.85 336	5.29 346	6.07 349	3.75 325	5.00 344	6.95 347	10.20 347	4.64 345	3.42 336	2.92 345	2.39 309	6.71 325	2.25 299	7.15 349	10.26 345	7.34 347	8.59 341	7.11 349	4.82 295	4.08 344	10.76 351	9.27 346	7.85 353	3.34 347	10.96 348	24.25 355	11.90 349	24.57 350

TorneroNet	8.11 337	4.28 342	2.58 332	27.50 353	3.31 338	5.00 336	6.00 336	2.62 335	10.13 348	1.49 324	2.57 311	11.07 344	68.61 361	4.25 337	1.77 300	1.18 303	5.78 336	1.62 335	23.67 340	2.83 341	4.30 331	5.47 330	5.37 344	1.65 331	3.72 334	3.14 332	2.59 323	6.36 329

KSHMR	8.16 338	4.16 340	2.96 337	25.39 351	3.92 341	5.08 337	5.53 333	2.62 335	2.40 323	2.23 342	2.26 307	4.37 315	77.17 362	5.23 342	2.24 319	1.71 327	2.79 330	1.98 337	31.04 346	2.02 331	4.59 336	5.35 329	7.54 352	1.89 339	3.30 330	2.91 329	3.01 330	6.51 330

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 339	0.65 245	1.07 292	0.94 269	0.83 274	0.81 258	1.27 293	0.85 263	0.73 256	0.93 289	6.13 336	180.62 362	2.17 296	1.33 313	1.22 267	1.01 282	0.93 279	1.06 309	6.32 309	0.79 272	3.32 322	3.77 320	0.55 271	0.76 279	0.95 264	1.34 292	1.19 259	2.42 290

LSM0	8.30 340	1.08 296	0.95 278	1.66 300	1.42 305	1.59 300	1.96 302	2.27 328	2.36 322	1.66 332	3.94 320	4.10 312	6.30 327	0.63 281	62.38 362	74.74 362	1.69 309	1.06 309	12.18 329	2.23 333	4.96 339	9.29 347	0.92 298	1.29 317	1.95 317	2.97 330	3.66 337	14.83 344

ACV-stereo	8.39 341	1.01 292	0.97 280	1.29 288	0.73 264	1.48 297	0.95 280	0.88 267	1.10 290	1.07 300	1.33 284	1.06 241	23.12 345	0.52 259	4.00 338	3.78 340	1.05 288	0.79 288	168.94 363	1.91 329	3.64 326	1.44 270	0.72 283	0.74 277	0.74 218	0.90 229	1.43 288	1.03 225

ktn	8.45 342	3.18 330	2.84 335	6.37 335	3.26 336	4.31 332	10.28 348	2.15 326	10.13 348	2.27 343	1.83 302	42.17 356	55.84 358	3.93 335	2.34 325	2.09 334	9.85 342	2.17 341	33.98 348	2.24 334	3.24 319	3.03 311	4.78 336	2.25 343	2.59 320	2.81 327	3.18 331	5.04 322

zero-FE	9.08 343	0.42 124	0.28 114	61.19 361	0.56 230	106.36 362	1.24 292	0.72 222	0.30 133	0.66 220	0.56 182	61.54 360	0.66 252	0.25 151	0.59 132	0.53 174	0.60 190	0.47 170	2.54 266	0.38 145	1.35 272	0.96 236	0.25 176	0.24 113	0.45 119	0.44 120	0.91 210	0.66 165

XX-Stereo	9.49 344	0.38 101	0.36 150	0.63 228	0.28 122	0.54 209	0.28 162	0.69 204	0.28 117	0.69 240	6.24 338	1.00 231	0.29 119	0.23 123	0.70 178	1.08 290	0.60 190	0.52 204	1.58 230	0.53 200	0.76 208	0.65 187	0.18 105	0.26 130	233.61 364	0.88 225	1.01 237	1.90 274

DGTPSM_ROB	12.12 345	5.96 348	17.45 355	4.20 328	7.86 348	5.15 339	8.18 342	4.56 343	11.64 350	4.52 351	8.72 346	5.01 318	17.08 343	12.98 352	14.91 351	14.58 352	6.85 337	15.76 352	12.78 330	12.05 351	9.07 345	21.74 354	5.67 346	11.54 354	11.84 349	31.02 358	12.98 350	33.06 355

DPSMNet_ROB	12.40 346	5.97 349	17.46 356	4.21 329	7.87 349	5.15 339	8.18 342	4.56 343	11.65 351	4.54 352	8.87 347	5.17 319	22.69 344	13.00 353	14.98 352	14.62 353	6.90 338	15.82 353	14.07 334	12.05 351	9.09 346	21.75 355	5.68 347	11.54 354	11.87 350	31.03 359	12.99 351	33.06 355

WQFJA1++	13.32 347	0.37 92	0.25 105	123.26 363	0.29 129	112.03 363	109.42 363	0.56 122	0.25 93	0.65 209	0.49 152	1.70 275	1.51 285	0.23 123	0.43 95	0.60 201	0.53 138	0.41 123	1.83 240	0.31 104	0.53 138	0.51 151	0.22 152	0.20 75	0.52 148	0.76 202	0.88 206	0.91 212

LE_ROB	17.44 348	1.82 308	6.12 350	9.40 337	53.85 363	8.01 348	46.26 358	11.27 354	28.12 356	1.80 336	7.03 343	38.62 354	49.53 357	0.34 205	1.76 299	0.55 184	0.78 253	0.59 240	36.68 351	6.72 347	2.92 310	0.85 226	29.06 360	12.10 356	26.35 354	25.49 356	27.84 357	37.03 359

DLNR_Zeroshot_test	17.86 349	67.45 363	1.21 299	81.91 362	0.35 160	0.45 178	74.74 362	0.76 239	0.27 110	0.69 240	0.60 190	1.16 251	0.29 119	8.20 350	84.48 363	102.07 363	23.88 355	15.14 351	7.31 311	0.50 194	4.38 333	2.51 304	0.18 105	0.43 218	0.76 229	0.86 220	0.80 181	0.80 199

DPSM_ROB	18.32 350	16.26 351	21.94 357	9.42 338	8.75 350	13.61 349	9.11 345	10.90 352	15.09 353	8.45 353	8.95 348	10.12 340	13.19 340	16.42 355	19.79 354	19.11 355	18.35 353	20.45 355	13.82 332	14.88 353	26.56 356	27.45 356	6.49 350	14.39 357	31.57 359	38.83 361	36.85 360	43.86 361

DPSM	18.32 350	16.26 351	21.94 357	9.42 338	8.75 350	13.61 349	9.11 345	10.90 352	15.09 353	8.45 353	8.95 348	10.12 340	13.19 340	16.42 355	19.79 354	19.11 355	18.35 353	20.45 355	13.82 332	14.88 353	26.56 356	27.45 356	6.49 350	14.39 357	31.57 359	38.83 361	36.85 360	43.86 361

DPSimNet_ROB	18.93 352	32.01 355	5.97 348	12.40 345	11.35 353	6.13 343	28.07 355	15.03 355	35.64 359	3.96 348	78.33 362	18.15 348	35.00 352	5.44 346	12.19 350	10.36 350	13.57 351	3.64 346	87.52 361	6.87 348	14.36 355	9.97 348	4.40 332	7.14 352	5.17 342	9.85 347	5.93 345	32.56 354

HanzoNet	19.12 353	15.23 350	6.99 351	35.06 356	14.35 355	40.77 357	42.46 357	17.81 356	22.51 355	3.55 347	8.29 345	41.30 355	56.30 359	43.04 361	5.72 342	4.37 344	37.83 359	3.30 345	49.59 357	8.93 350	10.30 350	6.85 339	14.15 359	3.46 348	5.94 343	5.80 345	5.29 344	7.13 333

LRCNet_RVC	21.34 354	28.92 354	11.37 353	31.78 355	29.09 359	34.25 356	27.43 354	21.71 359	10.07 347	29.63 359	30.60 355	32.06 352	25.81 348	33.87 359	11.15 346	2.97 337	25.27 356	21.35 357	44.05 354	20.83 356	14.27 354	5.87 335	36.69 361	27.43 359	2.76 324	1.47 296	8.68 348	6.79 331

BEATNet-Init1	22.01 355	36.32 359	3.23 340	54.74 360	11.23 352	52.95 361	28.72 356	9.47 350	8.51 344	1.57 329	10.45 350	33.05 353	48.98 356	0.71 290	16.97 353	11.50 351	1.60 307	1.11 315	77.80 360	35.27 360	9.94 349	9.98 349	1.27 311	2.30 344	27.41 355	11.09 348	52.85 362	35.36 357

ASD4	28.39 356	32.20 356	16.01 354	15.24 347	12.36 354	19.17 352	15.39 351	18.17 357	9.38 345	45.71 360	57.05 360	24.92 351	11.45 336	13.50 354	48.27 361	18.30 354	47.28 360	47.66 360	44.35 355	25.76 357	63.37 363	42.94 361	8.48 354	8.34 353	24.58 353	32.07 360	28.35 358	36.29 358

PML	30.82 357	20.91 353	7.15 352	29.65 354	20.81 358	29.11 355	10.50 349	10.87 351	88.32 363	20.03 358	154.19 363	98.60 361	119.55 363	10.53 351	9.19 344	8.69 349	16.72 352	7.27 350	34.57 349	7.35 349	12.77 352	10.86 351	5.72 348	6.17 351	33.11 361	12.83 350	34.30 359	12.33 341

CasAABBNet	36.73 358	32.73 358	44.18 362	18.81 349	17.45 356	27.29 354	18.12 352	21.69 358	30.40 357	17.52 356	18.08 352	20.27 349	26.53 349	32.96 357	38.28 357	37.42 357	36.82 357	41.12 359	27.47 343	29.86 358	53.56 362	55.70 362	12.93 357	28.91 360	63.44 363	78.07 363	73.93 363	88.05 363

FlowAnything	36.80 359	32.68 357	44.29 363	18.93 350	17.69 357	27.11 353	18.38 353	21.83 360	30.48 358	17.53 357	18.21 353	20.29 350	26.54 350	33.31 358	37.97 356	37.86 358	36.82 357	40.93 358	27.35 342	30.03 359	53.34 361	55.72 363	12.99 358	29.50 361	63.36 362	78.25 364	73.99 364	88.17 364

HaxPig	41.43 360	43.85 360	40.81 359	44.90 357	47.49 361	44.66 358	46.30 359	46.31 361	45.63 361	49.00 361	49.30 357	47.24 357	43.73 354	42.64 360	40.44 359	39.13 360	48.37 361	51.07 361	43.33 352	42.25 361	42.88 358	36.52 358	50.75 363	43.02 363	27.54 356	19.97 353	20.68 353	20.75 347

AVERAGE_ROB	41.98 361	44.82 361	42.27 360	45.98 358	46.88 360	45.60 359	46.56 360	47.04 362	43.89 360	49.19 362	49.91 358	47.25 358	43.00 353	49.19 362	40.14 358	38.38 359	49.01 362	51.31 362	43.98 353	42.43 362	43.31 359	38.64 359	49.42 362	42.83 362	28.65 357	20.44 354	23.41 355	19.88 346

MEDIAN_ROB	44.95 362	47.36 362	44.12 361	48.52 359	49.78 362	48.21 360	49.25 361	49.72 363	46.35 362	52.53 363	53.59 359	50.59 359	45.49 355	49.36 363	43.27 360	41.36 361	51.85 363	54.40 363	47.03 356	45.93 363	45.78 360	40.06 360	52.67 364	45.67 364	31.00 358	26.54 357	25.33 356	27.95 353

GS-Stereo																							0.08 15	0.10 21	0.18 21	0.16 12	0.25 26	0.16 24

FADE		3.16 329	4.82 346	1.74 301	2.06 312	5.58 342	6.98 337	6.39 349	14.42 352	9.69 355	24.68 354		11.63 337	3.16 332	2.41 329	3.75 339	13.11 350	6.09 348	30.40 345	15.33 355	14.18 353	10.90 352	1.70 317	3.54 349	3.84 336	1.80 309	6.83 346	24.35 349

Low-res two-view benchmark