Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 22	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 38	0.26 43	0.20 18	0.18 22	0.20 20	0.11 3	0.24 35	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 44	0.20 34	0.23 18	0.15 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.14 14	0.15 28	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.16 35	0.19 61	0.10 6	0.28 85	0.12 7	0.30 139	0.08 32	0.16 4	0.17 4	0.16 6	0.12 3	0.15 3	0.12 8	0.14 3	0.17 19	0.11 53	0.09 20	0.17 17	0.16 13	0.22 15	0.12 6

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

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

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

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

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

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

WQFJX	0.15 18	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.09 22	0.13 38	0.09 50	0.13 15	0.15 44	0.11 11	0.33 108	0.11 4	0.36 192	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.14 7	0.18 8	0.13 17	0.14 3	0.15 10	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.21 11	0.16 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLMM1	0.17 37	0.14 23	0.09 19	0.08 9	0.09 22	0.10 18	0.07 25	0.15 25	0.20 69	0.12 18	0.34 111	0.21 41	0.51 238	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.16 6	0.15 8	0.22 27	0.14 23	0.14 3	0.19 30	0.10 40	0.11 35	0.19 28	0.18 25	0.24 25	0.13 11

NLSM1	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.11 37	0.14 43	0.08 38	0.20 48	0.19 61	0.11 11	0.38 127	0.18 32	0.42 211	0.09 39	0.17 8	0.21 20	0.16 6	0.15 8	0.20 20	0.13 17	0.16 8	0.22 50	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.27 36	0.14 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test3	0.23 54	0.17 39	0.13 42	0.14 42	0.17 71	0.16 53	0.09 50	0.21 49	0.12 27	0.21 57	0.18 45	0.35 68	0.11 33	0.15 71	0.29 61	0.26 43	0.33 58	0.28 63	0.63 144	0.18 43	0.40 73	0.41 107	0.11 53	0.15 57	0.21 41	0.21 41	0.33 54	0.27 59

delet	0.24 55	0.25 61	0.22 100	0.24 95	0.20 85	0.28 115	0.16 105	0.21 49	0.18 55	0.23 62	0.26 78	0.26 50	0.15 58	0.25 160	0.32 74	0.28 50	0.31 54	0.27 58	0.24 39	0.24 77	0.31 51	0.20 36	0.16 85	0.19 76	0.28 61	0.25 64	0.32 52	0.31 69

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

LG-G_1	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 94	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

LG-G	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 94	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

AIO_rvc	0.25 57	0.34 84	0.16 57	0.19 68	0.15 62	0.18 63	0.11 66	0.39 72	0.22 78	0.30 68	0.16 37	0.32 62	0.12 42	0.18 87	0.27 53	0.26 43	0.33 58	0.22 42	0.38 65	0.20 58	0.42 81	0.44 127	0.13 69	0.14 54	0.28 61	0.22 45	0.33 54	0.21 45

anonymousdsp	0.25 57	0.23 56	0.19 69	0.16 52	0.14 53	0.18 63	0.10 63	0.37 70	0.19 61	0.32 71	0.22 63	0.32 62	0.12 42	0.14 67	0.29 61	0.32 71	0.32 55	0.28 63	0.39 67	0.22 68	0.46 101	0.31 75	0.12 61	0.15 57	0.26 51	0.20 34	0.52 103	0.20 43

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

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

LG-Stereo_L2	0.26 61	0.31 77	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.14 43	0.07 25	0.42 81	0.20 69	0.48 107	0.22 63	0.40 86	0.14 51	0.17 84	0.30 67	0.37 85	0.39 79	0.28 63	0.40 71	0.19 50	0.45 94	0.35 85	0.09 33	0.14 54	0.30 70	0.22 45	0.33 54	0.33 75

LGtest1	0.26 61	0.19 44	0.20 79	0.16 52	0.18 76	0.16 53	0.09 50	0.28 58	0.17 49	0.22 60	0.27 81	0.29 56	0.13 46	0.14 67	0.30 67	0.31 68	0.38 74	0.33 85	0.49 89	0.25 83	0.41 75	0.41 107	0.13 69	0.16 66	0.30 70	0.24 60	0.39 69	0.31 69

MaDis-Stereo	0.26 61	0.20 48	0.16 57	0.10 16	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.24 53	0.14 36	0.36 74	0.16 37	0.36 78	0.12 42	0.08 32	0.33 75	0.35 75	0.39 79	0.35 99	0.53 107	0.20 58	0.40 73	0.26 61	0.13 69	0.15 57	0.39 112	0.39 117	0.40 73	0.49 117

iRaftStereo_RVC	0.26 61	0.27 65	0.16 57	0.13 36	0.14 53	0.18 63	0.09 50	0.44 86	0.14 36	0.36 74	0.36 116	0.32 62	0.16 62	0.13 61	0.29 61	0.29 56	0.38 74	0.28 63	0.34 61	0.22 68	0.41 75	0.38 95	0.12 61	0.17 68	0.27 57	0.29 74	0.42 77	0.27 59

LG-Stereo_L1	0.27 67	0.30 75	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.15 51	0.08 38	0.42 81	0.21 75	0.49 116	0.20 55	0.39 85	0.15 58	0.15 71	0.30 67	0.38 88	0.39 79	0.29 71	0.40 71	0.18 43	0.47 108	0.35 85	0.08 17	0.14 54	0.30 70	0.21 41	0.37 66	0.36 83

AIO_test	0.27 67	0.39 115	0.19 69	0.29 118	0.19 79	0.18 63	0.14 90	0.42 81	0.23 83	0.33 72	0.19 49	0.37 80	0.18 72	0.18 87	0.25 42	0.29 56	0.34 62	0.24 51	0.39 67	0.21 62	0.49 119	0.46 136	0.13 69	0.15 57	0.30 70	0.28 70	0.41 74	0.21 45

IGEV-Stereo+	0.27 67	0.25 61	0.14 48	0.22 79	0.14 53	0.13 38	0.07 25	0.36 67	0.20 69	0.55 150	0.23 66	0.38 82	0.14 51	0.16 80	0.26 50	0.35 75	0.40 82	0.35 99	0.48 87	0.24 77	0.44 90	0.51 159	0.12 61	0.13 51	0.28 61	0.20 34	0.34 58	0.23 49

RAFT + AFF	0.27 67	0.26 63	0.17 62	0.21 76	0.13 44	0.19 68	0.13 78	0.41 75	0.18 55	0.44 92	0.19 49	0.42 95	0.14 51	0.09 39	0.86 223	0.29 56	0.41 85	0.20 29	0.55 117	0.23 73	0.47 108	0.21 41	0.12 61	0.15 57	0.28 61	0.20 34	0.21 11	0.17 32

RYNet	0.27 67	0.23 56	0.18 67	0.15 47	0.17 71	0.19 68	0.13 78	0.25 54	0.31 160	0.17 45	0.20 55	0.19 35	0.14 51	0.13 61	0.80 205	0.28 50	0.27 44	0.41 130	0.28 49	0.19 50	0.27 42	0.21 41	0.29 206	0.18 73	0.27 57	0.76 211	0.34 58	0.23 49

DFGA-Net	0.28 72	0.37 100	0.16 57	0.26 105	0.15 62	0.22 79	0.15 96	0.40 73	0.21 75	0.41 81	0.24 71	0.31 60	0.17 67	0.13 61	0.42 100	0.39 92	0.38 74	0.30 74	0.42 78	0.21 62	0.36 68	0.29 69	0.13 69	0.21 86	0.31 80	0.27 67	0.51 93	0.28 61

UniTT-Stereo	0.28 72	0.27 65	0.15 51	0.15 47	0.13 44	0.17 58	0.09 50	0.35 66	0.19 61	0.49 116	0.21 59	0.41 93	0.18 72	0.14 67	0.40 88	0.39 92	0.42 87	0.34 89	0.56 123	0.25 83	0.43 83	0.24 56	0.13 69	0.19 76	0.31 80	0.41 122	0.30 48	0.37 85

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

AANet_RVC	0.28 72	0.27 65	0.23 105	0.19 68	0.28 131	0.16 53	0.16 105	0.29 61	0.30 141	0.20 54	0.27 81	0.24 47	0.21 88	0.19 94	0.45 105	0.36 81	0.33 58	0.34 89	0.29 51	0.29 101	0.27 42	0.27 65	0.22 159	0.21 86	0.34 90	0.33 93	0.42 77	0.52 129

SGD-Stereo	0.29 76	0.24 58	0.17 62	0.16 52	0.15 62	0.22 79	0.08 38	0.29 61	0.22 78	0.29 66	0.15 31	0.45 108	0.20 81	0.10 46	0.71 192	0.45 128	0.46 97	0.27 58	0.47 84	0.22 68	0.41 75	0.36 89	0.19 119	0.19 76	0.28 61	0.32 88	0.46 83	0.40 95

HUF	0.29 76	0.34 84	0.20 79	0.22 79	0.21 88	0.19 68	0.11 66	0.51 106	0.22 78	0.42 83	0.18 45	0.35 68	0.22 92	0.19 94	0.30 67	0.32 71	0.38 74	0.26 56	0.52 99	0.25 83	0.52 139	0.43 121	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.22 45	0.38 67	0.29 64

test_5	0.29 76	0.39 115	0.16 57	0.22 79	0.15 62	0.21 73	0.13 78	0.54 117	0.20 69	0.38 79	0.19 49	0.44 104	0.34 180	0.10 46	0.43 102	0.38 88	0.33 58	0.32 77	0.33 57	0.20 58	0.32 52	0.35 85	0.09 33	0.21 86	0.28 61	0.30 77	0.51 93	0.32 72

MMNet	0.29 76	0.29 71	0.22 100	0.26 105	0.26 116	0.26 103	0.18 113	0.33 65	0.23 83	0.24 63	0.28 85	0.35 68	0.15 58	0.32 210	0.39 86	0.31 68	0.36 68	0.34 89	0.41 74	0.27 93	0.32 52	0.21 41	0.17 100	0.23 111	0.32 85	0.30 77	0.46 83	0.32 72

YMNet	0.30 80	0.31 77	0.23 105	0.27 110	0.23 96	0.26 103	0.25 159	0.36 67	0.37 201	0.25 64	0.19 49	0.40 86	0.27 118	0.29 191	0.38 83	0.47 149	0.37 70	0.28 63	0.43 80	0.19 50	0.35 64	0.33 78	0.16 85	0.19 76	0.36 103	0.29 74	0.39 69	0.35 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 80	0.24 58	0.17 62	0.23 91	0.19 79	0.18 63	0.08 38	0.49 102	0.25 101	0.54 143	0.21 59	0.32 62	0.17 67	0.17 84	0.29 61	0.39 92	0.45 92	0.36 103	0.50 91	0.26 90	0.56 157	0.49 148	0.13 69	0.13 51	0.31 80	0.26 66	0.45 81	0.30 66

MIF-Stereo (partial)	0.30 80	0.44 145	0.18 67	0.16 52	0.16 67	0.21 73	0.11 66	0.37 70	0.22 78	0.37 77	0.24 71	0.32 62	0.17 67	0.13 61	0.39 86	0.45 128	0.46 97	0.38 112	0.42 78	0.25 83	0.43 83	0.35 85	0.18 111	0.21 86	0.35 102	0.32 88	0.50 92	0.44 108

RAFT_CTSACE	0.30 80	0.37 100	0.15 51	0.15 47	0.15 62	0.25 101	0.18 113	0.53 112	0.20 69	0.55 150	0.18 45	0.44 104	0.29 128	0.16 80	0.29 61	0.30 62	0.37 70	0.27 58	0.37 64	0.18 43	0.38 69	0.45 131	0.10 40	0.17 68	0.30 70	0.31 82	0.60 130	0.26 57

AFF-stereo	0.30 80	0.34 84	0.26 117	0.18 65	0.17 71	0.33 135	0.11 66	0.50 104	0.23 83	0.46 98	0.28 85	0.40 86	0.16 62	0.12 57	0.27 53	0.35 75	0.37 70	0.25 53	0.57 127	0.23 73	0.38 69	0.25 57	0.17 100	0.17 68	0.37 105	0.37 109	0.48 88	0.32 72

plain	0.31 85	0.43 139	0.20 79	0.20 75	0.16 67	0.20 71	0.10 63	0.41 75	0.18 55	0.48 107	0.19 49	0.34 67	0.17 67	0.10 46	0.41 94	0.44 117	0.45 92	0.40 125	0.55 117	0.24 77	0.41 75	0.34 81	0.14 79	0.21 86	0.32 85	0.33 93	0.39 69	0.48 115

CVANet_RVC	0.31 85	0.40 123	0.30 130	0.40 171	0.29 138	0.37 153	0.23 151	0.41 75	0.23 83	0.31 69	0.49 159	0.37 80	0.26 111	0.19 94	0.29 61	0.33 74	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.25 83	0.34 60	0.25 57	0.18 111	0.25 131	0.30 70	0.25 64	0.34 58	0.30 66

MIM_Stereo	0.32 87	0.40 123	0.25 113	0.28 113	0.20 85	0.27 108	0.14 90	0.45 92	0.18 55	0.48 107	0.25 75	0.42 95	0.18 72	0.16 80	0.36 80	0.42 104	0.44 89	0.36 103	0.47 84	0.28 96	0.47 108	0.36 89	0.12 61	0.23 111	0.29 69	0.27 67	0.47 85	0.33 75

RAFT+CT+SA	0.32 87	0.46 164	0.20 79	0.26 105	0.18 76	0.22 79	0.15 96	0.58 137	0.23 83	0.52 131	0.17 41	0.46 110	0.33 168	0.12 57	0.33 75	0.43 111	0.36 68	0.30 74	0.45 82	0.23 73	0.45 94	0.49 148	0.09 33	0.22 99	0.32 85	0.31 82	0.53 107	0.35 80

HCRNet	0.32 87	0.38 110	0.20 79	0.39 165	0.17 71	0.29 118	0.18 113	0.40 73	0.18 55	0.80 282	0.40 137	0.49 120	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.30 62	0.38 74	0.29 71	0.40 71	0.19 50	0.33 56	0.23 54	0.19 119	0.16 66	0.26 51	0.31 82	0.51 93	0.31 69

DMCA	0.32 87	0.31 77	0.30 130	0.24 95	0.25 106	0.27 108	0.22 138	0.36 67	0.33 174	0.31 69	0.40 137	0.40 86	0.23 98	0.25 160	0.41 94	0.37 85	0.40 82	0.39 114	0.36 63	0.28 96	0.41 75	0.27 65	0.25 184	0.25 131	0.31 80	0.35 99	0.39 69	0.37 85

GANet	0.32 87	0.29 71	0.27 119	0.34 143	0.33 158	0.38 158	0.29 178	0.44 86	0.24 95	0.35 73	0.30 94	0.46 110	0.22 92	0.21 110	0.31 71	0.32 71	0.40 82	0.43 144	0.33 57	0.22 68	0.33 56	0.29 69	0.22 159	0.24 120	0.31 80	0.27 67	0.42 77	0.34 77

DepthFocus	0.33 92	0.35 94	0.19 69	0.19 68	0.17 71	0.22 79	0.11 66	0.49 102	0.23 83	0.45 94	0.24 71	0.43 100	0.17 67	0.22 117	0.35 79	0.45 128	0.48 112	0.34 89	0.53 107	0.32 116	0.47 108	0.34 81	0.19 119	0.19 76	0.34 90	0.31 82	0.49 91	0.57 147

S2M2_XL	0.33 92	0.30 75	0.30 130	0.17 60	0.19 79	0.23 93	0.21 132	0.53 112	0.26 111	0.47 101	0.25 75	0.48 116	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.36 81	0.54 148	0.29 71	0.41 74	0.28 96	0.50 123	0.31 75	0.21 145	0.21 86	0.34 90	0.32 88	0.45 81	0.51 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 92	0.36 98	0.20 79	0.23 91	0.20 85	0.17 58	0.10 63	0.48 100	0.23 83	0.55 150	0.32 101	0.40 86	0.19 78	0.15 71	0.48 114	0.36 81	0.47 107	0.33 85	0.51 94	0.27 93	0.50 123	0.42 114	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.31 82	0.48 88	0.53 133

LL-Strereo2	0.34 95	0.29 71	0.21 91	0.24 95	0.19 79	0.17 58	0.13 78	0.63 177	0.26 111	0.58 174	0.23 66	0.44 104	0.22 92	0.14 67	0.41 94	0.41 100	0.47 107	0.35 99	0.73 169	0.31 110	0.47 108	0.36 89	0.21 145	0.20 82	0.32 85	0.34 98	0.51 93	0.35 80

test_4	0.34 95	0.33 81	0.27 119	0.21 76	0.18 76	0.16 53	0.11 66	0.59 144	0.26 111	0.58 174	0.25 75	0.50 127	0.20 81	0.19 94	0.33 75	0.40 96	0.45 92	0.34 89	0.41 74	0.29 101	0.45 94	0.41 107	0.16 85	0.24 120	0.38 109	0.40 121	0.59 128	0.42 102

ARAFT	0.34 95	0.38 110	0.23 105	0.26 105	0.21 88	0.27 108	0.14 90	0.44 86	0.24 95	0.50 118	0.30 94	0.41 93	0.16 62	0.15 71	0.67 178	0.42 104	0.50 121	0.47 178	0.51 94	0.23 73	0.53 146	0.32 77	0.16 85	0.19 76	0.43 121	0.30 77	0.52 103	0.37 85

raft+_RVC	0.35 98	0.34 84	0.26 117	0.25 101	0.23 96	0.25 101	0.18 113	0.54 117	0.26 111	0.52 131	0.43 142	0.46 110	0.23 98	0.18 87	0.42 100	0.38 88	0.43 88	0.34 89	0.61 142	0.26 90	0.43 83	0.38 95	0.13 69	0.20 82	0.39 112	0.39 117	0.58 121	0.42 102

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 98	0.41 127	0.32 138	0.24 95	0.19 79	0.28 115	0.13 78	0.58 137	0.24 95	0.46 98	0.35 115	0.49 120	0.19 78	0.15 71	0.34 78	0.35 75	0.41 85	0.28 63	0.65 149	0.28 96	0.44 90	0.33 78	0.19 119	0.22 99	0.51 152	0.37 109	0.58 121	0.44 108

MGS-Stereo	0.37 100	0.46 164	0.21 91	0.22 79	0.19 79	0.22 79	0.15 96	0.45 92	0.17 49	0.36 74	0.26 78	0.29 56	0.19 78	0.23 131	1.37 285	0.40 96	0.52 136	0.45 159	0.55 117	0.33 119	0.50 123	0.41 107	0.21 145	0.22 99	0.33 89	0.30 77	0.47 85	0.45 110

TESTraft	0.37 100	0.46 164	0.21 91	0.21 76	0.23 96	0.21 73	0.16 105	0.54 117	0.31 160	0.51 124	0.23 66	0.36 78	0.36 192	0.11 51	0.85 221	0.48 155	0.45 92	0.32 77	0.48 87	0.24 77	0.46 101	0.65 195	0.12 61	0.23 111	0.37 105	0.43 125	0.57 113	0.39 90

CAS	0.38 102	0.45 153	0.25 113	0.29 118	0.29 138	0.23 93	0.13 78	0.41 75	0.27 117	0.41 81	0.54 187	0.35 68	0.35 187	0.21 110	0.52 120	0.38 88	0.50 121	0.34 89	0.52 99	0.26 90	0.43 83	0.41 107	0.19 119	0.23 111	0.51 152	0.52 165	0.62 136	0.77 203

anonymousdsp2	0.38 102	0.46 164	0.30 130	0.25 101	0.23 96	0.32 128	0.18 113	0.58 137	0.23 83	0.47 101	0.38 127	0.48 116	0.23 98	0.18 87	0.40 88	0.39 92	0.44 89	0.33 85	0.88 192	0.31 110	0.48 115	0.52 165	0.17 100	0.23 111	0.41 118	0.33 93	0.61 133	0.42 102

TestStereo1	0.38 102	0.49 188	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 124	0.30 141	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 204	0.11 51	0.80 205	0.50 166	0.46 97	0.32 77	0.53 107	0.25 83	0.52 139	0.67 204	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 123	0.60 130	0.39 90

SA-5K	0.38 102	0.49 188	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 124	0.30 141	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 204	0.11 51	0.80 205	0.50 166	0.46 97	0.32 77	0.53 107	0.25 83	0.52 139	0.67 204	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 123	0.60 130	0.39 90

UPFNet	0.38 102	0.34 84	0.34 147	0.32 135	0.33 158	0.39 160	0.29 178	0.47 97	0.33 174	0.43 85	0.41 139	0.40 86	0.30 139	0.34 215	0.61 153	0.40 96	0.46 97	0.41 130	0.52 99	0.35 141	0.35 64	0.34 81	0.25 184	0.27 141	0.38 109	0.35 99	0.55 109	0.37 85

HITNet	0.38 102	0.37 100	0.28 121	0.34 143	0.29 138	0.26 103	0.19 124	0.58 137	0.32 168	0.57 163	0.45 148	0.55 144	0.30 139	0.22 117	0.51 118	0.35 75	0.44 89	0.39 114	0.41 74	0.29 101	0.41 75	0.38 95	0.20 136	0.25 131	0.39 112	0.37 109	0.70 165	0.52 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_L	0.40 108	0.42 134	0.41 188	0.24 95	0.27 126	0.35 148	0.22 138	0.51 106	0.24 95	0.61 190	0.23 66	0.43 100	0.21 88	0.31 203	0.59 140	0.49 162	0.55 157	0.36 103	0.53 107	0.34 125	0.55 152	0.38 95	0.28 200	0.27 141	0.42 119	0.43 125	0.63 139	0.66 173
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 108	0.52 217	0.23 105	0.27 110	0.27 126	0.30 124	0.14 90	0.62 164	0.29 131	0.61 190	0.44 145	0.64 173	0.28 124	0.23 131	0.55 126	0.36 81	0.45 92	0.31 76	0.73 169	0.27 93	0.63 182	0.39 101	0.21 145	0.24 120	0.42 119	0.32 88	0.61 133	0.56 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 108	0.28 70	0.33 141	0.35 153	0.24 104	0.24 98	0.15 96	0.63 177	0.28 124	0.61 190	0.39 134	0.51 132	0.22 92	0.22 117	0.48 114	0.43 111	0.49 116	0.43 144	0.66 151	0.34 125	0.63 182	0.70 211	0.14 79	0.22 99	0.39 112	0.47 145	0.63 139	0.39 90

FINET	0.40 108	0.38 110	0.39 174	0.43 185	0.30 146	0.34 142	0.35 194	0.44 86	0.36 191	0.47 101	0.32 101	0.47 113	0.30 139	0.28 184	0.66 172	0.50 166	0.48 112	0.36 103	0.60 138	0.33 119	0.46 101	0.37 94	0.30 209	0.30 161	0.43 121	0.35 99	0.56 111	0.42 102

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 112	0.33 81	0.29 126	0.29 118	0.24 104	0.26 103	0.16 105	0.55 124	0.40 211	0.55 150	0.49 159	0.49 120	0.27 118	0.23 131	0.58 136	0.45 128	0.51 132	0.40 125	0.50 91	0.36 143	0.46 101	0.50 153	0.16 85	0.23 111	0.49 145	0.75 208	0.44 80	0.56 144

IER	0.41 112	0.37 100	0.31 135	0.30 126	0.28 131	0.35 148	0.24 154	0.47 97	0.28 124	0.44 92	0.59 196	0.77 208	0.29 128	0.35 221	0.63 162	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.44 81	0.34 125	0.42 81	0.36 89	0.28 200	0.26 138	0.40 116	0.47 145	0.52 103	0.52 129

rafts_anoy	0.41 112	0.51 208	0.35 149	0.29 118	0.30 146	0.33 135	0.22 138	0.59 144	0.25 101	0.51 124	0.50 168	0.48 116	0.23 98	0.17 84	0.57 132	0.46 138	0.51 132	0.50 198	0.58 131	0.34 125	0.50 123	0.43 121	0.19 119	0.28 148	0.50 149	0.47 145	0.52 103	0.53 133

RALAANet	0.41 112	0.41 127	0.37 163	0.28 113	0.28 131	0.33 135	0.24 154	0.54 117	0.27 117	0.48 107	0.48 154	0.43 100	0.25 108	0.20 104	0.57 132	0.41 100	0.49 116	0.50 198	0.71 165	0.40 172	0.52 139	0.46 136	0.21 145	0.29 153	0.46 132	0.45 135	0.70 165	0.47 113

GMStereo	0.41 112	0.48 184	0.25 113	0.32 135	0.32 155	0.37 153	0.28 171	0.59 144	0.30 141	0.45 94	0.36 116	0.61 163	0.31 153	0.24 143	0.45 105	0.41 100	0.54 148	0.35 99	0.73 169	0.39 167	0.51 129	0.33 78	0.23 170	0.28 148	0.48 137	0.36 102	0.68 156	0.41 97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 117	0.39 115	0.28 121	0.35 153	0.40 197	0.34 142	0.22 138	0.54 117	0.34 181	0.52 131	0.61 206	0.50 127	0.38 201	0.26 171	0.61 153	0.44 117	0.50 121	0.40 125	0.46 83	0.33 119	0.43 83	0.39 101	0.28 200	0.27 141	0.49 145	0.54 170	0.69 159	0.49 117

LoS_RVC	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 153	0.22 117	0.60 146	0.45 128	0.46 97	0.41 130	0.71 165	0.30 105	0.67 197	0.51 159	0.19 119	0.32 174	0.61 188	0.44 129	0.58 121	0.61 160

tt_ll	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 153	0.22 117	0.60 146	0.45 128	0.46 97	0.41 130	0.71 165	0.30 105	0.67 197	0.51 159	0.19 119	0.32 174	0.61 188	0.44 129	0.58 121	0.61 160

SA	0.42 117	0.47 171	0.21 91	0.25 101	0.23 96	0.31 125	0.13 78	0.64 184	0.32 168	0.61 190	0.26 78	0.54 138	0.21 88	0.16 80	0.63 162	0.47 149	0.52 136	0.41 130	0.60 138	0.29 101	0.46 101	0.61 185	0.15 81	0.27 141	0.45 128	0.58 178	0.96 233	0.47 113

CIPLG	0.42 117	0.47 171	0.24 111	0.32 135	0.22 90	0.32 128	0.19 124	0.63 177	0.24 95	0.55 150	0.50 168	0.60 162	0.30 139	0.41 235	0.93 240	0.44 117	0.52 136	0.37 108	0.56 123	0.38 153	0.56 157	0.45 131	0.19 119	0.24 120	0.44 124	0.31 82	0.57 113	0.38 89

IPLGR_C	0.42 117	0.47 171	0.23 105	0.31 132	0.22 90	0.32 128	0.18 113	0.63 177	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 163	0.31 153	0.41 235	0.87 229	0.45 128	0.52 136	0.37 108	0.55 117	0.38 153	0.56 157	0.46 136	0.19 119	0.24 120	0.44 124	0.33 93	0.58 121	0.40 95

GMOStereo	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 198	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

error version	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 198	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

test-v	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 198	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

ACRE	0.42 117	0.47 171	0.22 100	0.32 135	0.22 90	0.33 135	0.18 113	0.63 177	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 163	0.30 139	0.41 235	0.91 235	0.45 128	0.52 136	0.36 103	0.55 117	0.38 153	0.57 167	0.44 127	0.19 119	0.23 111	0.44 124	0.32 88	0.58 121	0.39 90

test-2	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 198	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

RALCasStereoNet	0.42 117	0.50 203	0.35 149	0.35 153	0.30 146	0.31 125	0.24 154	0.60 150	0.25 101	0.56 159	0.49 159	0.58 153	0.26 111	0.18 87	0.57 132	0.46 138	0.54 148	0.49 192	0.51 94	0.34 125	0.51 129	0.41 107	0.21 145	0.31 169	0.53 160	0.49 155	0.48 88	0.58 150

RASNet	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.33 141	0.33 158	0.37 153	0.27 165	0.58 137	0.34 181	0.47 101	0.43 142	0.49 120	0.33 168	0.25 160	0.41 94	0.41 100	0.48 112	0.39 114	0.47 84	0.30 105	0.49 119	0.40 104	0.19 119	0.44 234	0.40 116	0.46 143	0.75 177	0.63 168

CREStereo++_RVC	0.43 130	0.42 134	0.39 174	0.30 126	0.33 158	0.27 108	0.19 124	0.57 133	0.31 160	0.58 174	0.36 116	0.58 153	0.56 247	0.23 131	0.48 114	0.50 166	0.61 207	0.34 89	0.52 99	0.30 105	0.56 157	0.42 114	0.16 85	0.29 153	0.49 145	0.44 129	0.79 188	0.69 184
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 130	0.33 81	0.36 157	0.28 113	0.28 131	0.27 108	0.18 113	0.64 184	0.25 101	0.63 206	0.53 181	0.51 132	0.25 108	0.22 117	0.63 162	0.48 155	0.51 132	0.41 130	0.96 203	0.38 153	0.53 146	0.46 136	0.20 136	0.24 120	0.57 173	0.54 170	0.54 108	0.52 129

HGLStereo	0.43 130	0.43 139	0.37 163	0.34 143	0.37 182	0.39 160	0.23 151	0.48 100	0.31 160	0.47 101	0.72 240	0.42 95	0.29 128	0.32 210	0.51 118	0.49 162	0.55 157	0.50 198	0.55 117	0.39 167	0.51 129	0.43 121	0.22 159	0.33 189	0.51 152	0.51 163	0.57 113	0.45 110

CCAANet	0.43 130	0.37 100	0.36 157	0.31 132	0.32 155	0.46 191	0.27 165	0.47 97	0.29 131	0.79 280	0.98 272	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.53 122	0.43 111	0.63 220	0.50 198	0.38 65	0.31 110	0.43 83	0.34 81	0.28 200	0.25 131	0.43 121	0.38 113	0.59 128	0.56 144

castereo++	0.44 134	0.35 94	0.33 141	0.43 185	0.23 96	0.21 73	0.17 111	0.59 144	0.30 141	0.63 206	0.37 124	0.73 194	0.22 92	0.22 117	0.44 104	0.53 182	0.58 178	0.41 130	0.66 151	0.34 125	0.81 225	0.69 209	0.20 136	0.28 148	0.48 137	0.56 177	0.76 180	0.48 115

trnet	0.44 134	0.51 208	0.40 179	0.34 143	0.26 116	0.27 108	0.14 90	0.62 164	0.30 141	0.60 185	0.36 116	0.73 194	0.33 168	0.24 143	0.56 129	0.57 199	0.58 178	0.34 89	0.52 99	0.31 110	0.57 167	0.42 114	0.17 100	0.30 161	0.54 164	0.48 150	0.65 147	0.69 184

UNet	0.44 134	0.42 134	0.40 179	0.37 159	0.36 175	0.41 168	0.28 171	0.57 133	0.35 187	0.50 118	0.49 159	0.47 113	0.34 180	0.37 227	0.53 122	0.43 111	0.54 148	0.46 171	0.56 123	0.39 167	0.47 108	0.44 127	0.27 197	0.34 193	0.44 124	0.48 150	0.58 121	0.57 147

CREStereo	0.44 134	0.51 208	0.40 179	0.34 143	0.26 116	0.28 115	0.15 96	0.61 157	0.30 141	0.58 174	0.36 116	0.72 191	0.33 168	0.24 143	0.59 140	0.59 207	0.59 192	0.34 89	0.52 99	0.31 110	0.59 175	0.42 114	0.18 111	0.30 161	0.54 164	0.48 150	0.64 143	0.69 184
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	0.44 134	0.37 100	0.35 149	0.33 141	0.37 182	0.32 128	0.41 210	0.46 95	0.52 239	0.43 85	0.48 154	0.68 181	0.33 168	0.29 191	0.65 171	0.46 138	0.47 107	0.44 149	0.49 89	0.38 153	0.49 119	0.48 147	0.29 206	0.32 174	0.38 109	0.37 109	0.57 113	0.62 164

coex_refinement	0.45 139	0.43 139	0.33 141	0.35 153	0.35 171	0.44 180	0.22 138	0.55 124	0.50 236	0.50 118	0.60 199	0.54 138	0.27 118	0.28 184	0.58 136	0.45 128	0.50 121	0.44 149	0.54 114	0.33 119	0.45 94	0.39 101	0.28 200	0.31 169	0.52 156	0.53 167	0.67 154	0.78 206

TestStereo	0.45 139	0.51 208	0.38 172	0.42 180	0.30 146	0.44 180	0.26 163	0.71 222	0.28 124	0.76 271	0.32 101	0.64 173	0.32 162	0.24 143	0.47 108	0.35 75	0.54 148	0.33 85	0.78 181	0.38 153	0.63 182	0.42 114	0.24 179	0.30 161	0.53 160	0.43 125	0.75 177	0.55 143

DSFCA	0.45 139	0.50 203	0.40 179	0.40 171	0.37 182	0.44 180	0.34 192	0.46 95	0.39 209	0.40 80	0.57 193	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.61 153	0.44 117	0.49 116	0.49 192	0.64 145	0.39 167	0.50 123	0.51 159	0.33 222	0.35 199	0.49 145	0.50 159	0.57 113	0.58 150

CFNet	0.45 139	0.44 145	0.33 141	0.48 197	0.40 197	0.39 160	0.30 185	0.53 112	0.32 168	0.48 107	0.50 168	0.68 181	0.40 207	0.30 196	0.56 129	0.37 85	0.48 112	0.43 144	0.52 99	0.33 119	0.46 101	0.30 72	0.23 170	0.31 169	0.61 188	0.52 165	0.69 159	0.71 192

DISCO	0.45 139	0.44 145	0.29 126	0.40 171	0.38 188	0.49 199	0.43 213	0.45 92	0.43 227	0.50 118	0.57 193	0.40 86	0.29 128	0.30 196	0.61 153	0.43 111	0.55 157	0.46 171	0.69 162	0.41 176	0.48 115	0.43 121	0.26 193	0.32 174	0.47 134	0.50 159	0.62 136	0.50 125

CES	0.46 144	0.35 94	0.30 130	0.27 110	0.27 126	0.29 118	0.12 74	1.05 295	0.27 117	0.54 143	0.66 223	0.53 136	0.25 108	0.23 131	0.62 158	0.65 228	0.58 178	0.37 108	0.54 114	0.34 125	0.84 232	0.53 168	0.23 170	0.23 111	0.56 172	0.44 129	0.57 113	0.69 184

ADLNet	0.46 144	0.53 223	0.37 163	0.41 176	0.41 203	0.44 180	0.40 208	0.54 117	0.35 187	0.45 94	0.53 181	0.76 205	0.36 192	0.62 289	0.58 136	0.42 104	0.49 116	0.42 139	0.50 91	0.37 149	0.43 83	0.44 127	0.34 224	0.25 131	0.47 134	0.55 173	0.57 113	0.45 110

castereo	0.47 146	0.36 98	0.35 149	0.34 143	0.26 116	0.26 103	0.17 111	0.56 130	0.29 131	0.60 185	0.45 148	0.68 181	0.22 92	0.20 104	0.52 120	0.58 204	0.61 207	0.39 114	0.92 196	0.36 143	0.96 252	0.76 222	0.19 119	0.24 120	0.54 164	0.64 187	0.57 113	0.58 150

EGLCR-Stereo	0.47 146	0.49 188	0.41 188	0.29 118	0.30 146	0.44 180	0.14 90	0.57 133	0.26 111	0.57 163	0.27 81	0.58 153	0.23 98	0.21 110	0.36 80	0.47 149	0.53 145	0.45 159	0.75 176	0.32 116	0.69 203	0.93 244	0.19 119	0.24 120	0.48 137	0.49 155	1.30 282	0.70 190

GLC_STEREO	0.47 146	0.51 208	0.40 179	0.38 162	0.37 182	0.37 153	0.28 171	0.64 184	0.29 131	0.62 200	0.53 181	0.55 144	0.28 124	0.30 196	0.49 117	0.48 155	0.66 231	0.41 130	0.65 149	0.41 176	0.70 207	0.60 180	0.23 170	0.30 161	0.47 134	0.36 102	0.84 204	0.53 133

IPLG	0.47 146	0.45 153	0.32 138	0.28 113	0.27 126	0.32 128	0.21 132	0.63 177	0.22 78	0.51 124	0.38 127	0.56 146	0.29 128	0.31 203	1.64 300	0.44 117	0.56 163	0.48 184	0.56 123	0.41 176	0.45 94	0.75 219	0.18 111	0.28 148	0.45 128	0.59 179	0.65 147	0.51 127

Sa-1000	0.48 150	0.47 171	0.21 91	0.26 105	0.26 116	0.31 125	0.15 96	0.65 192	0.36 191	0.63 206	0.33 108	0.50 127	0.26 111	0.30 196	0.94 244	0.49 162	0.59 192	0.45 159	0.90 194	0.32 116	0.52 139	0.75 219	0.17 100	0.27 141	0.72 220	0.53 167	1.00 245	0.49 117

PMTNet	0.48 150	0.48 184	0.43 196	0.31 132	0.30 146	0.27 108	0.22 138	0.54 117	0.29 131	0.57 163	0.39 134	0.59 158	0.23 98	0.23 131	0.64 168	0.59 207	0.57 172	0.37 108	1.17 217	0.33 119	0.67 197	0.40 104	0.20 136	0.21 86	0.79 244	0.59 179	0.65 147	0.92 222

PDISCO_ROB	0.48 150	0.40 123	0.39 174	0.38 162	0.34 167	0.39 160	0.28 171	0.50 104	0.35 187	0.37 77	0.52 177	0.49 120	0.35 187	0.31 203	0.63 162	0.58 204	0.54 148	0.68 275	0.59 132	0.44 189	0.62 179	0.67 204	0.24 179	0.34 193	0.54 164	0.53 167	0.85 206	0.58 150

raft_robust	0.49 153	0.44 145	0.24 111	0.38 162	0.29 138	0.32 128	0.21 132	0.73 236	0.35 187	0.69 249	0.34 111	0.57 148	0.31 153	0.24 143	0.59 140	0.53 182	0.54 148	0.46 171	0.98 204	0.37 149	0.69 203	0.94 245	0.20 136	0.28 148	0.55 168	0.69 193	0.69 159	0.60 158

dd	0.50 154	0.51 208	0.28 121	0.91 274	0.31 154	0.65 244	0.29 178	0.59 144	0.23 83	0.54 143	0.30 94	0.75 198	0.27 118	0.26 171	0.84 217	0.46 138	0.70 247	0.39 114	1.05 207	0.38 153	0.48 115	0.43 121	0.23 170	0.30 161	0.53 160	0.39 117	0.74 175	0.58 150

LMCR-Stereo	0.50 154	0.46 164	0.33 141	0.32 135	0.33 158	0.42 174	0.24 154	0.57 133	0.37 201	0.55 150	0.46 152	0.65 176	0.40 207	0.26 171	0.69 183	0.49 162	0.62 215	0.49 192	1.11 213	0.57 231	0.66 193	0.64 193	0.25 184	0.32 174	0.48 137	0.49 155	0.63 139	0.65 172

iResNet_ROB	0.50 154	0.49 188	0.42 191	0.42 180	0.30 146	0.42 174	0.32 187	0.60 150	0.33 174	0.52 131	0.59 196	0.47 113	0.56 247	0.25 160	0.81 208	0.46 138	0.57 172	0.49 192	1.19 220	0.36 143	0.48 115	0.36 89	0.25 184	0.37 211	0.57 173	0.54 170	0.75 177	0.61 160

MIPNet	0.51 157	0.51 208	0.33 141	0.32 135	0.30 146	0.37 153	0.25 159	0.62 164	0.24 95	0.50 118	0.52 177	0.61 163	0.41 210	0.30 196	1.01 259	0.51 173	0.59 192	0.50 198	0.76 179	0.47 200	0.44 90	0.85 236	0.20 136	0.26 138	0.66 206	0.98 255	0.71 169	0.61 160

CFNet_pseudo	0.51 157	0.44 145	0.43 196	0.54 217	0.43 209	0.53 213	0.34 192	0.62 164	0.36 191	0.61 190	0.64 215	0.57 148	0.52 240	0.35 221	0.90 234	0.50 166	0.50 121	0.47 178	0.67 155	0.36 143	0.47 108	0.42 114	0.26 193	0.33 189	0.57 173	0.60 182	0.68 156	0.73 197

CFNet_RVC	0.51 157	0.51 208	0.47 213	0.50 202	0.48 222	0.48 197	0.32 187	0.53 112	0.37 201	0.51 124	0.65 220	0.57 148	0.34 180	0.30 196	0.69 183	0.44 117	0.52 136	0.47 178	0.57 127	0.42 184	0.56 157	0.49 148	0.27 197	0.35 199	0.65 205	0.74 204	0.80 189	0.75 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 157	0.52 217	0.48 216	0.43 185	0.57 243	0.42 174	0.62 253	0.56 130	0.62 257	0.52 131	0.51 174	0.67 179	0.34 180	0.58 286	0.78 199	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.57 127	0.38 153	0.46 101	0.42 114	0.30 209	0.32 174	0.48 137	0.76 211	0.62 136	0.64 170
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	0.52 161	0.43 139	0.36 157	0.34 143	0.25 106	0.47 193	0.25 159	0.43 84	0.27 117	0.52 131	0.94 267	0.61 163	0.44 221	0.25 160	1.06 263	0.57 199	0.52 136	0.39 114	1.51 233	0.50 204	0.58 171	0.75 219	0.26 193	0.25 131	0.52 156	0.38 113	0.76 180	0.53 133

iResNetv2_ROB	0.52 161	0.45 153	0.32 138	0.48 197	0.39 192	0.48 197	0.28 171	0.64 184	0.34 181	0.52 131	0.66 223	0.70 187	0.55 245	0.28 184	0.67 178	0.47 149	0.50 121	0.46 171	1.12 214	0.45 191	0.57 167	0.47 141	0.29 206	0.40 219	0.55 168	0.51 163	0.81 192	0.58 150

DN-CSS_ROB	0.52 161	0.43 139	0.46 209	0.41 176	0.40 197	0.34 142	0.22 138	0.69 213	0.34 181	0.59 179	0.79 250	0.66 177	0.47 229	0.24 143	0.63 162	0.40 96	0.58 178	0.43 144	1.74 245	0.38 153	0.63 182	0.38 95	0.31 214	0.47 244	0.53 160	0.43 125	0.66 153	0.54 140

STTStereo	0.53 164	0.56 232	0.54 234	0.44 191	0.52 231	0.43 177	0.59 241	0.52 108	0.46 232	0.47 101	0.55 189	0.71 189	0.42 211	0.56 278	0.87 229	0.44 117	0.49 116	0.51 207	0.54 114	0.37 149	0.51 129	0.40 104	0.32 219	0.35 199	0.52 156	0.66 190	0.68 156	0.99 230

BEATNet_4x	0.53 164	0.40 123	0.34 147	0.39 165	0.36 175	0.32 128	0.27 165	0.64 184	0.41 216	0.66 229	0.45 148	0.62 171	0.39 204	0.24 143	0.83 213	0.63 215	0.58 178	0.58 245	0.57 127	0.36 143	0.90 241	1.52 289	0.25 184	0.36 206	0.46 132	0.44 129	0.77 182	0.60 158

AF-Net	0.53 164	0.49 188	0.44 204	0.50 202	0.53 232	0.61 234	0.54 232	0.61 157	0.55 247	0.43 85	0.66 223	0.85 222	0.42 211	0.40 232	0.64 168	0.46 138	0.46 97	0.44 149	0.60 138	0.40 172	0.45 94	0.45 131	0.41 243	0.39 216	0.50 149	0.55 173	0.81 192	0.69 184

Nwc_Net	0.53 164	0.49 188	0.44 204	0.50 202	0.53 232	0.61 234	0.54 232	0.61 157	0.55 247	0.43 85	0.66 223	0.85 222	0.42 211	0.40 232	0.64 168	0.46 138	0.46 97	0.44 149	0.60 138	0.40 172	0.45 94	0.45 131	0.41 243	0.39 216	0.50 149	0.55 173	0.81 192	0.69 184

DLCB_ROB	0.53 164	0.50 203	0.48 216	0.41 176	0.45 212	0.43 177	0.39 206	0.55 124	0.45 228	0.57 163	0.61 206	0.70 187	0.52 240	0.41 235	0.60 146	0.47 149	0.57 172	0.48 184	0.52 99	0.43 188	0.55 152	0.47 141	0.38 236	0.42 225	0.96 275	0.79 220	0.70 165	0.62 164

AE-Stereo	0.54 169	0.48 184	0.44 204	0.50 202	0.35 171	0.36 151	0.28 171	0.55 124	0.29 131	0.64 213	0.31 99	0.89 228	0.31 153	0.24 143	0.55 126	0.65 228	0.68 239	0.52 214	0.87 191	0.53 210	0.72 210	0.81 233	0.21 145	0.47 244	0.79 244	0.69 193	0.94 228	0.62 164

HSM	0.54 169	0.49 188	0.47 213	0.48 197	0.47 219	0.41 168	0.37 200	0.71 222	0.37 201	0.61 190	0.65 220	0.59 158	0.48 232	0.31 203	0.70 188	0.48 155	0.64 224	0.47 178	0.75 176	0.48 202	0.63 182	0.49 148	0.26 193	0.42 225	0.62 193	0.72 201	0.87 214	0.67 177

LoS	0.55 171	0.44 145	0.29 126	0.36 158	0.37 182	0.40 166	0.20 131	1.37 312	0.31 160	0.86 294	0.78 249	0.68 181	0.37 198	0.24 143	0.58 136	0.72 244	0.59 192	0.40 125	0.75 176	0.35 141	1.03 259	0.65 195	0.21 145	0.24 120	0.79 244	0.64 187	0.64 143	0.68 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 171	0.37 100	0.37 163	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.22 138	0.65 192	0.27 117	0.61 190	0.34 111	0.90 229	0.31 153	0.21 110	0.60 146	0.44 117	0.55 157	0.42 139	2.59 280	0.38 153	0.56 157	1.37 277	0.16 85	0.29 153	0.48 137	0.38 113	0.69 159	0.54 140

test_1	0.55 171	0.37 100	0.37 163	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.22 138	0.66 196	0.27 117	0.62 200	0.34 111	0.90 229	0.31 153	0.21 110	0.61 153	0.44 117	0.55 157	0.42 139	2.58 279	0.38 153	0.56 157	1.38 279	0.16 85	0.29 153	0.48 137	0.38 113	0.69 159	0.54 140

AACVNet	0.55 171	0.47 171	0.40 179	0.58 224	0.61 249	0.53 213	0.37 200	0.61 157	0.40 211	0.59 179	0.64 215	0.58 153	0.33 168	0.36 223	0.69 183	0.54 190	0.58 178	0.54 224	0.69 162	0.52 209	0.54 150	0.52 165	0.36 229	0.44 234	0.59 184	0.69 193	0.82 195	0.83 211

TANstereo	0.55 171	0.41 127	0.35 149	0.40 171	0.39 192	0.45 185	0.21 132	0.52 108	0.30 141	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 201	0.41 235	0.84 217	0.73 248	0.66 231	0.78 296	1.10 211	0.89 293	0.62 179	0.54 170	0.93 309	0.32 174	0.34 90	0.45 135	0.99 240	0.53 133

XX-TBD	0.55 171	0.41 127	0.35 149	0.40 171	0.39 192	0.45 185	0.21 132	0.52 108	0.30 141	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 201	0.41 235	0.84 217	0.73 248	0.66 231	0.78 296	1.10 211	0.89 293	0.62 179	0.54 170	0.93 309	0.32 174	0.34 90	0.45 135	0.99 240	0.53 133

NVstereo2D	0.55 171	0.47 171	0.40 179	0.52 211	0.48 222	0.66 247	0.64 256	0.60 150	0.38 206	0.48 107	0.61 206	0.53 136	0.30 139	0.63 291	1.53 294	0.61 213	0.58 178	0.55 232	0.53 107	0.41 176	0.50 123	0.38 95	0.54 279	0.43 228	0.64 203	0.48 150	0.56 111	0.53 133

test_3	0.56 178	0.38 110	0.36 157	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.21 132	0.68 206	0.29 131	0.65 218	0.33 108	0.92 231	0.35 187	0.21 110	0.60 146	0.44 117	0.56 163	0.45 159	2.68 282	0.39 167	0.55 152	1.35 275	0.15 81	0.32 174	0.51 152	0.47 145	0.67 154	0.50 125

APVNet	0.56 178	0.47 171	0.38 172	0.46 194	0.50 227	0.57 224	0.53 228	0.60 150	0.42 223	0.46 98	0.65 220	0.50 127	0.30 139	0.36 223	0.74 196	0.71 242	0.71 253	0.64 261	0.95 201	0.53 210	0.57 167	0.77 225	0.34 224	0.46 241	0.59 184	0.46 143	0.82 195	0.58 150

psm_up	0.56 178	0.51 208	0.53 230	0.56 221	0.45 212	0.58 227	0.35 194	0.71 222	0.66 262	0.55 150	0.53 181	0.59 158	0.50 234	0.40 232	0.63 162	0.50 166	0.59 192	0.49 192	0.84 189	0.46 196	0.51 129	0.45 131	0.31 214	0.51 252	0.70 214	0.78 216	0.80 189	0.67 177

UCFNet_RVC	0.56 178	0.78 273	0.45 208	0.59 228	0.55 239	0.52 209	0.39 206	0.58 137	0.40 211	0.59 179	0.60 199	0.82 215	0.45 222	0.32 210	0.70 188	0.42 104	0.50 121	0.50 198	0.67 155	0.45 191	0.56 157	0.47 141	0.38 236	0.41 222	0.77 239	0.71 198	0.65 147	0.86 215

IPLGR	0.57 182	0.55 227	0.37 163	0.43 185	0.38 188	0.36 151	0.23 151	0.62 164	0.30 141	0.56 159	0.68 233	0.61 163	0.32 162	0.29 191	1.73 306	0.47 149	0.56 163	0.56 234	1.09 209	0.54 216	0.53 146	0.81 233	0.20 136	0.32 174	0.71 217	0.97 254	0.73 173	0.57 147

FADNet-RVC-Resample	0.57 182	0.52 217	0.42 191	0.46 194	0.39 192	0.41 168	0.40 208	0.72 232	0.42 223	0.68 241	0.51 174	1.04 248	0.43 216	0.43 248	0.96 249	0.48 155	0.56 163	0.61 255	0.85 190	0.55 221	0.52 139	0.63 189	0.34 224	0.60 268	0.58 177	0.71 198	0.55 109	0.77 203

ICVP	0.58 184	0.49 188	0.67 264	0.50 202	0.48 222	0.52 209	0.36 198	0.60 150	0.45 228	0.61 190	0.58 195	0.61 163	0.56 247	0.30 196	0.67 178	0.64 221	0.58 178	0.51 207	0.72 168	0.51 207	0.58 171	0.74 218	0.59 286	0.47 244	0.60 187	0.75 208	0.74 175	0.72 194
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 184	0.41 127	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 178	0.71 222	0.41 216	0.48 107	0.53 181	0.51 132	0.43 216	0.23 131	0.86 223	0.84 263	0.70 247	0.67 269	1.34 226	0.60 243	0.83 228	0.98 248	0.30 209	0.35 199	0.62 193	0.72 201	0.72 170	0.73 197

CroCo_RVC	0.58 184	0.41 127	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 178	0.71 222	0.41 216	0.48 107	0.53 181	0.51 132	0.43 216	0.23 131	0.86 223	0.84 263	0.70 247	0.67 269	1.34 226	0.60 243	0.83 228	0.98 248	0.30 209	0.35 199	0.62 193	0.72 201	0.72 170	0.73 197

sCroCo_RVC	0.58 184	0.42 134	0.29 126	0.28 113	0.29 138	0.39 160	0.22 138	0.60 150	0.41 216	0.53 142	0.43 142	0.48 116	0.50 234	0.24 143	0.75 197	0.99 290	0.75 259	0.63 257	1.02 206	0.56 226	1.10 267	1.36 276	0.28 200	0.39 216	0.63 200	0.63 184	0.93 226	0.64 170

FADNet-RVC	0.58 184	0.50 203	0.37 163	0.51 208	0.42 206	0.39 160	0.56 236	0.68 206	0.36 191	0.64 213	0.50 168	1.13 259	0.45 222	0.34 215	0.91 235	0.53 182	0.54 148	0.45 159	1.20 222	0.51 207	0.54 150	0.52 165	0.33 222	0.51 252	0.57 173	0.75 208	0.64 143	0.81 209

RP	0.58 184	0.57 237	0.72 269	0.62 236	0.56 240	0.57 224	0.64 256	0.63 177	0.61 255	0.42 83	0.81 255	0.78 210	0.53 242	0.43 248	0.68 181	0.48 155	0.53 145	0.44 149	0.64 145	0.45 191	0.51 129	0.54 170	0.37 234	0.44 234	0.62 193	0.59 179	0.83 202	0.77 203

GES	0.59 190	0.52 217	0.37 163	0.39 165	0.40 197	0.53 213	0.37 200	0.59 144	0.40 211	0.56 159	0.60 199	0.50 127	0.30 139	0.41 235	0.98 252	0.63 215	0.67 237	0.55 232	2.28 264	0.56 226	0.70 207	0.56 175	0.31 214	0.42 225	0.48 137	0.48 150	0.65 147	0.68 182

DeepPruner_ROB	0.59 190	0.44 145	0.54 234	0.52 211	0.54 236	0.49 199	0.37 200	0.61 157	0.46 232	0.60 185	0.70 234	0.61 163	0.51 238	0.32 210	1.06 263	0.58 204	0.62 215	0.59 250	0.66 151	0.47 200	0.97 255	0.72 216	0.36 229	0.44 234	0.61 188	1.00 259	0.72 170	0.58 150

gcap_with_dpt	0.60 192	0.57 237	0.35 149	0.89 269	0.38 188	0.47 193	0.22 138	0.71 222	0.33 174	0.69 249	0.49 159	1.11 255	0.45 222	0.29 191	0.54 124	0.69 235	0.61 207	0.54 224	1.17 217	0.41 176	0.86 235	0.79 230	0.24 179	0.34 193	0.62 193	0.50 159	0.91 219	1.03 234

FSD	0.60 192	0.53 223	0.53 230	0.53 214	0.53 232	0.52 209	0.53 228	0.75 245	0.40 211	0.80 282	0.59 196	0.77 208	0.36 192	0.55 276	0.62 158	0.64 221	0.75 259	0.56 234	0.66 151	0.55 221	0.77 218	0.62 186	0.46 251	0.52 254	0.68 210	0.62 183	0.69 159	0.70 190

GCAP-BAT	0.60 192	0.57 237	0.35 149	0.89 269	0.38 188	0.47 193	0.22 138	0.71 222	0.33 174	0.69 249	0.49 159	1.11 255	0.45 222	0.29 191	0.54 124	0.69 235	0.61 207	0.54 224	1.17 217	0.41 176	0.86 235	0.79 230	0.24 179	0.34 193	0.62 193	0.50 159	0.91 219	1.03 234

PS-NSSS	0.60 192	0.81 279	0.44 204	0.89 269	0.54 236	0.71 255	0.63 254	0.64 184	0.38 206	0.64 213	0.41 139	1.52 277	0.47 229	0.41 235	0.59 140	0.42 104	0.52 136	0.45 159	0.94 200	0.42 184	0.44 90	0.29 69	0.36 229	0.34 193	0.63 200	0.69 193	0.70 165	0.80 207

SACVNet	0.62 196	0.53 223	0.51 227	0.55 220	0.57 243	0.52 209	0.60 245	0.69 213	0.56 249	0.67 238	0.54 187	0.59 158	0.37 198	0.41 235	0.71 192	0.60 209	0.64 224	0.57 240	0.95 201	0.64 262	0.67 197	0.78 228	0.36 229	0.47 244	0.75 232	0.77 215	0.84 204	0.84 212

s12784h	0.62 196	0.68 262	0.47 213	0.65 243	0.44 211	0.34 142	0.24 154	0.61 157	0.31 160	0.60 185	0.44 145	0.81 213	0.55 245	0.25 160	0.62 158	0.50 166	0.62 215	0.38 112	0.74 175	0.36 143	1.26 276	0.47 141	0.18 111	0.30 161	0.70 214	0.74 204	1.39 291	2.07 287

pcwnet_v2	0.62 196	0.46 164	0.50 222	0.62 236	0.49 226	0.61 234	0.46 217	0.66 196	0.45 228	0.65 218	0.79 250	0.64 173	0.86 273	0.53 272	1.15 273	0.55 192	0.59 192	0.51 207	0.83 186	0.41 176	0.55 152	0.47 141	0.34 224	0.43 228	0.75 232	0.76 211	0.85 206	0.95 223

PA-Net	0.64 199	0.67 260	0.66 261	0.50 202	0.66 262	0.50 203	0.64 256	0.65 192	0.73 266	0.54 143	0.52 177	0.58 153	0.58 253	0.59 288	0.93 240	0.57 199	0.46 97	0.54 224	0.61 142	0.54 216	0.49 119	0.66 198	0.36 229	0.52 254	0.64 203	1.24 288	0.64 143	1.32 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 200	0.55 227	0.41 188	0.53 214	0.42 206	0.49 199	0.65 261	0.74 241	0.42 223	0.66 229	0.64 215	0.81 213	0.50 234	0.36 223	1.17 275	0.51 173	0.51 132	0.53 218	1.61 242	0.53 210	0.69 203	0.59 176	0.35 228	0.41 222	0.72 220	0.88 234	0.78 187	1.06 238

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 201	0.37 100	0.23 105	0.51 208	0.74 278	0.89 274	0.49 223	0.62 164	0.26 111	1.60 341	0.31 99	2.57 294	0.26 111	0.22 117	0.46 107	0.48 155	0.58 178	0.45 159	0.93 197	0.37 149	0.63 182	0.71 212	0.19 119	0.23 111	0.58 177	0.49 155	0.89 217	1.91 285

R-Stereo Train	0.66 201	0.55 227	0.43 196	0.48 197	0.36 175	0.50 203	0.18 113	0.62 164	0.31 160	0.68 241	0.62 211	0.72 191	0.34 180	0.25 160	0.69 183	0.89 268	0.66 231	0.51 207	2.12 259	0.46 196	0.94 248	1.49 286	0.22 159	0.36 206	0.71 217	0.96 249	0.77 182	1.10 244

RAFT-Stereo	0.66 201	0.55 227	0.43 196	0.48 197	0.36 175	0.50 203	0.18 113	0.62 164	0.31 160	0.68 241	0.62 211	0.72 191	0.34 180	0.25 160	0.69 183	0.89 268	0.66 231	0.51 207	2.12 259	0.46 196	0.94 248	1.49 286	0.22 159	0.36 206	0.71 217	0.96 249	0.77 182	1.10 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 204	0.66 258	0.42 191	1.35 300	1.02 297	1.21 295	0.91 285	0.60 150	0.41 216	0.52 131	0.60 199	0.56 146	0.23 98	1.19 319	0.66 172	0.45 128	0.56 163	0.51 207	0.73 169	0.53 210	0.64 189	0.67 204	0.79 298	0.29 153	0.72 220	0.55 173	0.63 139	0.66 173

NCC-stereo	0.67 204	0.63 252	0.59 243	0.64 240	0.65 257	0.63 240	0.69 267	0.67 199	0.74 269	0.43 85	0.81 255	0.82 215	0.70 264	0.47 256	0.82 211	0.53 182	0.58 178	0.64 261	0.80 183	0.54 216	0.56 157	0.60 180	0.53 275	0.45 239	0.75 232	0.96 249	0.92 224	0.98 228

stereogan	0.67 204	0.67 260	0.62 251	0.68 249	0.73 274	0.75 262	0.64 256	0.70 219	0.57 250	0.51 124	0.64 215	1.08 250	0.62 256	0.44 251	0.83 213	0.55 192	0.56 163	0.51 207	0.91 195	0.59 238	0.59 175	0.69 209	0.47 253	0.46 241	0.59 184	0.67 191	1.16 264	0.87 217

Abc-Net	0.67 204	0.63 252	0.59 243	0.64 240	0.65 257	0.63 240	0.69 267	0.67 199	0.74 269	0.43 85	0.81 255	0.82 215	0.70 264	0.47 256	0.82 211	0.53 182	0.58 178	0.64 261	0.80 183	0.54 216	0.56 157	0.60 180	0.53 275	0.45 239	0.75 232	0.96 249	0.92 224	0.98 228
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	0.67 204	0.35 94	0.39 174	0.29 118	0.43 209	0.34 142	0.36 198	0.43 84	1.25 305	0.27 65	0.72 240	0.44 104	2.38 312	0.57 283	1.11 269	0.76 251	0.56 163	0.56 234	0.64 145	0.55 221	0.63 182	2.08 306	0.46 251	0.40 219	0.36 103	0.63 184	0.51 93	0.67 177

MyStereo04	0.68 209	0.52 217	0.57 240	0.44 191	0.37 182	0.35 148	0.26 163	0.68 206	0.45 228	0.62 200	0.45 148	0.68 181	0.34 180	0.25 160	1.00 256	0.68 234	0.56 163	0.53 218	3.39 296	0.56 226	0.92 242	0.64 193	0.27 197	0.41 222	0.77 239	0.92 241	0.96 233	0.66 173

Any-RAFT	0.69 210	0.47 171	0.85 281	0.53 214	0.40 197	0.38 158	0.27 165	0.64 184	0.32 168	0.57 163	0.76 247	0.86 226	0.24 106	0.22 117	0.57 132	0.76 251	0.60 199	0.45 159	2.19 261	0.45 191	1.20 272	0.71 212	0.22 159	0.31 169	0.99 280	1.24 288	0.73 173	1.65 276

FCDSN-DC	0.69 210	0.61 248	0.62 251	0.66 245	0.61 249	0.59 228	0.60 245	0.68 206	0.42 223	0.75 268	0.42 141	0.57 148	0.36 192	0.50 263	2.43 340	0.67 231	0.80 268	0.76 292	0.64 145	0.56 226	0.70 207	0.60 180	0.47 253	0.83 296	0.66 206	0.74 204	0.61 133	0.67 177
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 210	0.73 269	0.66 261	0.57 223	0.56 240	0.51 206	0.45 215	0.70 219	0.57 250	0.68 241	0.71 235	0.66 177	0.48 232	0.39 229	0.93 240	0.72 244	0.65 228	0.57 240	0.76 179	0.57 231	0.74 215	0.88 240	0.49 260	0.60 268	0.98 277	0.95 246	0.85 206	1.16 251

GANet-ADL	0.70 213	0.59 241	0.52 228	0.60 231	0.57 243	0.61 234	0.46 217	0.68 206	0.52 239	0.65 218	0.67 230	0.76 205	0.43 216	0.39 229	1.08 266	0.79 260	0.68 239	0.52 214	1.84 251	0.64 262	0.66 193	0.86 238	0.42 246	0.43 228	0.70 214	0.87 232	0.97 236	0.89 219

MLCV	0.70 213	0.49 188	0.53 230	0.73 255	0.50 227	0.65 244	0.43 213	0.81 265	0.41 216	0.71 257	0.88 262	1.01 242	0.81 270	0.28 184	0.92 238	0.43 111	0.65 228	0.52 214	2.47 274	0.45 191	0.55 152	0.72 216	0.39 240	0.54 258	0.69 211	0.80 221	0.83 202	0.72 194

GEStereo_RVC	0.71 215	0.59 241	0.40 179	0.54 217	0.50 227	0.61 234	0.51 225	0.71 222	0.41 216	0.59 179	0.51 174	0.76 205	0.46 227	0.39 229	0.96 249	0.92 273	0.78 263	0.75 289	1.94 254	0.62 256	0.80 223	1.37 277	0.31 214	0.52 254	0.61 188	0.63 184	0.86 211	1.12 247

RAFT-Test	0.72 216	0.50 203	0.46 209	0.52 211	0.34 167	0.41 168	0.29 178	0.73 236	0.30 141	0.62 200	0.72 240	0.68 181	0.31 153	0.22 117	0.71 192	1.03 295	0.62 215	0.50 198	2.89 288	0.66 265	1.72 294	1.14 263	0.23 170	0.29 153	0.80 248	0.96 249	0.95 230	0.91 220

DF	0.73 217	0.48 184	0.50 222	0.43 185	0.25 106	0.54 217	0.22 138	0.71 222	0.30 141	0.60 185	0.49 159	1.11 255	0.24 106	0.21 110	0.60 146	0.78 256	0.57 172	0.50 198	5.31 307	0.49 203	0.83 228	0.76 222	0.23 170	0.27 141	0.62 193	0.68 192	1.14 260	0.96 224

cross-raft	0.73 217	0.56 232	0.46 209	0.43 185	0.33 158	0.40 166	0.27 165	0.73 236	0.33 174	0.65 218	0.60 199	0.74 197	0.30 139	0.23 131	0.76 198	0.96 281	0.63 220	0.48 184	2.91 289	0.59 238	1.81 300	1.31 274	0.22 159	0.32 174	0.82 252	0.94 245	0.93 226	1.01 232

RTSC	0.73 217	0.49 188	0.46 209	0.47 196	0.51 230	0.55 220	0.56 236	0.67 199	0.68 263	0.54 143	0.79 250	0.57 148	0.57 251	0.41 235	1.92 314	0.77 253	0.96 292	0.58 245	1.36 229	0.56 226	0.85 234	1.11 258	0.31 214	0.53 257	0.58 177	0.65 189	0.95 230	1.26 258

MSMDNet	0.73 217	0.52 217	0.48 216	0.35 153	0.34 167	0.45 185	0.33 191	0.69 213	0.30 141	0.63 206	0.60 199	0.71 189	0.35 187	0.23 131	0.78 199	1.05 297	0.63 220	0.50 198	2.88 287	0.81 287	1.59 289	1.80 301	0.23 170	0.29 153	0.74 227	0.89 236	0.85 206	0.76 202

NaN_ROB	0.73 217	0.59 241	0.61 250	0.64 240	0.78 282	0.53 213	0.48 220	0.87 274	0.63 258	0.73 263	0.61 206	1.96 288	0.62 256	0.45 253	0.84 217	0.55 192	0.56 163	0.54 224	0.73 169	0.55 221	0.52 139	0.51 159	0.38 236	0.64 274	0.83 254	1.11 277	0.94 228	1.64 275

SGM-Forest	0.73 217	0.71 266	0.40 179	1.13 287	0.64 256	0.74 261	0.45 215	0.68 206	0.39 209	0.61 190	0.44 145	1.16 260	1.06 277	0.49 259	0.86 223	0.61 213	0.55 157	0.46 171	0.68 157	0.44 189	0.61 177	0.49 148	0.45 249	0.44 234	0.90 264	0.86 229	1.95 317	1.47 265
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 223	0.77 271	0.57 240	0.54 217	0.61 249	0.63 240	0.61 250	0.53 112	0.65 260	0.58 174	0.81 255	2.35 293	0.46 227	0.43 248	0.79 203	0.63 215	0.85 275	0.57 240	0.83 186	0.55 221	0.72 210	1.09 257	0.45 249	0.49 251	0.63 200	0.74 204	1.39 291	0.86 215

EKT-Stereo	0.75 224	0.64 254	0.54 234	0.59 228	0.47 219	0.60 230	0.73 270	0.71 222	0.29 131	0.63 206	0.66 223	0.73 194	0.30 139	0.26 171	0.86 223	1.22 317	0.68 239	0.76 292	1.46 232	0.60 243	1.75 297	1.74 299	0.21 145	0.32 174	0.93 268	0.81 223	1.06 250	0.72 194

TRStereo	0.75 224	0.83 284	1.19 307	0.56 221	0.34 167	1.42 304	0.48 220	0.68 206	0.28 124	0.65 218	0.46 152	1.10 253	0.27 118	0.22 117	0.70 188	0.85 265	0.57 172	0.48 184	1.85 252	0.50 204	0.73 213	0.87 239	0.18 111	0.27 141	0.78 241	1.22 287	1.78 313	1.09 240

EAI-Stereo	0.75 224	0.49 188	0.50 222	0.51 208	0.46 215	0.56 223	0.60 245	0.73 236	0.32 168	0.63 206	0.72 240	0.82 215	0.26 111	0.24 143	1.05 261	0.96 281	0.60 199	0.49 192	3.00 290	0.62 256	0.82 226	1.13 261	0.19 119	0.31 169	0.78 241	0.70 197	1.55 303	1.17 252

HSM-Net_RVC	0.75 224	0.53 223	0.60 248	0.77 260	0.62 255	0.61 234	0.37 200	0.76 249	0.49 235	0.74 264	1.71 308	1.32 268	0.80 269	0.36 223	0.72 195	0.55 192	0.64 224	0.53 218	0.78 181	0.53 210	0.67 197	0.89 242	0.43 247	0.64 274	0.94 271	1.09 274	1.07 251	1.04 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 228	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 353	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 243	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 228	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 353	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 243	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

testlalala	0.76 228	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 353	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 243	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot	0.76 228	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 353	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 243	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAP-Stereo	0.76 228	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 353	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 243	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

RGC	0.76 228	0.72 267	0.99 292	0.70 250	0.71 272	0.76 265	0.57 239	0.74 241	0.74 269	0.56 159	0.96 270	0.83 219	0.85 272	0.56 278	0.93 240	0.60 209	0.62 215	0.56 234	0.93 197	0.61 252	0.66 193	0.71 212	0.51 272	0.56 261	0.81 249	1.01 262	0.99 240	1.19 254

NOSS_ROB	0.76 228	0.84 288	0.50 222	0.72 253	0.61 249	0.75 262	0.52 227	0.80 260	0.54 243	0.70 254	0.62 211	0.62 171	0.86 273	0.62 289	1.14 272	1.10 303	0.78 263	0.69 278	0.73 169	0.60 243	0.88 237	0.67 204	0.50 264	0.71 280	0.86 261	0.95 246	1.38 290	0.85 213

GANetREF_RVC	0.77 235	0.74 270	0.68 266	0.76 259	0.65 257	0.69 252	0.60 245	0.99 288	0.73 266	0.93 299	0.52 177	1.33 269	0.72 266	0.44 251	0.85 221	0.57 199	0.67 237	0.63 257	1.13 215	0.61 252	0.77 218	0.63 189	0.59 286	0.71 280	0.89 263	0.90 238	1.15 261	0.99 230
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)	0.78 236	0.47 171	0.56 238	0.39 165	0.28 131	0.41 168	0.35 194	0.75 245	0.36 191	0.62 200	6.09 344	0.78 210	0.32 162	0.27 181	0.41 94	0.63 215	0.58 178	0.45 159	1.51 233	0.42 184	0.65 190	0.62 186	0.21 145	0.32 174	0.55 168	0.78 216	1.26 278	1.09 240

HI	0.78 236	0.47 171	0.56 238	0.39 165	0.28 131	0.41 168	0.35 194	0.75 245	0.36 191	0.62 200	6.09 344	0.78 210	0.32 162	0.27 181	0.41 94	0.63 215	0.58 178	0.45 159	1.51 233	0.42 184	0.65 190	0.62 186	0.21 145	0.32 174	0.55 168	0.78 216	1.26 278	1.09 240

CASS	0.79 238	0.55 227	0.53 230	0.65 243	0.54 236	0.59 228	0.53 228	0.78 257	0.52 239	0.71 257	0.75 246	0.67 179	0.47 229	0.28 184	0.83 213	0.67 231	0.98 293	0.56 234	1.60 241	0.58 234	2.74 315	1.44 280	0.38 236	0.35 199	0.84 258	0.81 223	0.90 218	1.02 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 238	0.34 84	0.20 79	0.24 95	0.22 90	0.21 73	0.15 96	0.58 137	0.21 75	0.57 163	0.39 134	0.45 108	0.15 58	0.19 94	0.56 129	0.54 190	0.54 148	0.40 125	0.53 107	0.30 105	0.65 190	0.54 170	0.20 136	0.22 99	0.30 70	0.39 117	1.31 283	11.04 349

Anonymous3	0.79 238	0.59 241	0.42 191	0.37 159	0.42 206	0.57 224	0.50 224	0.80 260	0.64 259	0.68 241	0.49 159	1.48 273	0.54 243	0.31 203	1.53 294	1.42 331	0.88 281	0.82 301	1.45 231	0.69 274	1.31 279	1.30 273	0.40 241	0.40 219	0.74 227	0.86 229	1.03 249	0.71 192

model_zeroshot	0.80 241	0.46 164	0.42 191	0.42 180	0.39 192	0.43 177	0.27 165	0.72 232	0.36 191	0.64 213	0.66 223	0.97 237	0.29 128	0.24 143	1.05 261	0.92 273	0.69 245	0.54 224	3.03 291	0.73 278	1.21 273	1.20 268	0.22 159	0.38 214	0.84 258	1.14 280	1.08 252	2.21 293

MSKI-zero shot	0.84 242	0.49 188	0.43 196	0.41 176	0.35 171	0.46 191	0.32 187	0.76 249	0.30 141	0.65 218	0.92 266	0.83 219	0.32 162	0.22 117	0.62 158	1.08 300	0.64 224	0.47 178	3.14 294	0.61 252	2.23 307	1.58 291	0.20 136	0.38 214	0.96 275	1.47 306	1.24 276	1.60 272

HH	0.84 242	0.34 84	0.99 292	0.42 180	0.36 175	0.51 206	0.42 211	0.69 213	0.34 181	0.65 218	0.38 127	1.03 244	0.26 111	0.28 184	0.66 172	1.37 325	0.61 207	0.53 218	2.39 270	0.60 243	3.55 334	1.64 293	0.25 184	0.33 189	0.83 254	1.05 270	1.09 254	1.12 247

HanStereo	0.84 242	0.34 84	0.99 292	0.42 180	0.36 175	0.51 206	0.42 211	0.69 213	0.34 181	0.65 218	0.38 127	1.03 244	0.26 111	0.28 184	0.66 172	1.37 325	0.61 207	0.53 218	2.39 270	0.60 243	3.55 334	1.64 293	0.25 184	0.33 189	0.83 254	1.05 270	1.09 254	1.12 247

test-1	0.84 242	0.34 84	0.50 222	0.37 159	0.40 197	0.60 230	0.37 200	0.73 236	0.38 206	0.68 241	0.71 235	1.08 250	0.40 207	0.25 160	0.79 203	0.91 272	0.63 220	0.58 245	2.22 263	0.58 234	1.17 271	3.78 331	0.22 159	0.36 206	0.81 249	1.15 281	1.10 257	1.59 271

LALA_ROB	0.86 246	0.97 298	0.67 264	0.63 238	0.69 265	0.83 268	0.67 264	0.70 219	0.80 274	0.68 241	1.10 282	2.61 296	0.58 253	0.51 265	1.11 269	0.67 231	0.86 276	0.72 282	0.89 193	0.67 269	0.80 223	1.00 251	0.49 260	0.59 266	0.73 225	0.92 241	1.16 264	1.10 244

ETE_ROB	0.87 247	0.90 291	0.58 242	0.67 246	0.69 265	0.85 269	0.60 245	0.66 196	0.89 285	0.64 213	1.09 280	2.63 297	0.54 243	0.54 273	1.00 256	0.72 244	0.91 285	0.63 257	0.99 205	0.66 265	0.88 237	1.08 256	0.50 264	0.59 266	0.78 241	0.92 241	1.48 301	1.17 252

FC-DCNN	0.88 248	0.96 296	1.23 311	1.36 302	0.93 290	1.26 299	0.82 276	0.91 279	0.78 272	0.87 295	0.63 214	1.08 250	0.42 211	0.56 278	0.88 231	0.69 235	0.81 271	0.68 275	0.81 185	0.59 238	0.78 220	0.59 176	0.50 264	0.77 292	1.11 294	0.99 257	1.21 271	1.57 270

dad	0.89 249	0.57 237	0.37 163	1.42 303	0.65 257	0.75 262	2.23 318	1.43 314	0.36 191	0.93 299	0.38 127	0.85 222	0.76 268	0.32 210	0.97 251	0.52 180	0.78 263	0.45 159	1.87 253	0.41 176	0.74 215	0.41 107	0.30 209	0.47 244	1.15 298	0.47 145	2.64 335	1.96 286

FADNet_RVC	0.92 250	0.69 263	0.55 237	0.88 268	0.75 280	0.54 217	0.51 225	0.77 254	0.54 243	0.70 254	0.96 270	1.36 270	1.06 277	0.54 273	1.85 312	0.64 221	0.80 268	0.90 305	3.34 295	0.76 279	1.00 257	1.13 261	0.37 234	0.60 268	0.66 206	0.87 232	0.97 236	1.14 250

ADCP+	0.92 250	0.59 241	0.62 251	0.44 191	0.45 212	0.55 220	0.85 279	0.65 192	1.81 323	0.48 107	1.10 282	1.62 281	0.33 168	0.42 245	1.03 260	0.52 180	0.52 136	0.48 184	1.19 220	0.38 153	0.58 171	0.60 180	0.32 219	0.30 161	0.66 206	3.45 347	0.77 182	4.14 326

iResNet	0.92 250	0.56 232	0.62 251	0.72 253	0.68 263	0.96 277	0.55 234	0.95 281	0.57 250	0.67 238	0.82 260	1.41 272	1.51 295	0.31 203	1.49 293	0.66 230	0.75 259	0.67 269	4.08 302	0.68 271	0.72 210	0.63 189	0.41 243	0.83 296	0.72 220	0.91 240	1.02 247	0.87 217

CSAN	0.93 253	0.83 284	0.75 272	0.86 266	0.82 283	0.73 257	0.61 250	0.97 287	0.94 292	0.94 303	0.73 245	1.96 288	1.56 297	0.49 259	0.98 252	0.63 215	0.74 257	0.66 267	1.09 209	0.71 276	0.78 220	0.63 189	0.53 275	0.76 289	0.98 277	1.49 310	1.21 271	1.63 274

IGEV-FE	0.94 254	0.47 171	1.24 312	1.15 289	0.46 215	0.60 230	0.65 261	0.81 265	0.36 191	0.67 238	1.75 309	0.94 232	0.30 139	0.26 171	0.66 172	1.14 307	0.60 199	0.48 184	2.55 276	0.63 260	2.19 305	2.33 311	0.21 145	0.37 211	1.00 283	1.03 267	1.17 266	1.48 267

FC-DCNN v2	0.94 254	0.98 299	1.28 317	1.47 306	0.95 292	1.33 301	0.82 276	1.05 295	0.80 274	0.87 295	0.66 223	1.11 255	0.67 263	0.56 278	0.91 235	0.69 235	0.81 271	0.68 275	0.83 186	0.59 238	0.78 220	0.59 176	0.50 264	0.78 294	1.25 306	1.09 274	1.35 287	1.89 282

IGEV_Zeroshot_test	0.95 256	0.47 171	1.24 312	1.15 289	0.46 215	0.60 230	0.65 261	0.81 265	0.36 191	0.66 229	1.86 313	0.94 232	0.30 139	0.26 171	0.66 172	1.14 307	0.60 199	0.48 184	2.56 277	0.63 260	2.23 307	2.36 312	0.21 145	0.37 211	1.00 283	1.03 267	1.17 266	1.48 267

DAS	0.95 256	0.61 248	0.48 216	0.78 262	0.61 249	0.68 250	0.59 241	0.84 271	0.93 289	0.65 218	1.58 302	1.66 282	1.06 277	0.34 215	0.95 246	0.92 273	0.92 287	0.73 285	1.77 246	1.03 304	1.73 295	1.11 258	0.47 253	0.92 302	0.93 268	1.00 259	1.39 291	0.96 224

SepStereo	0.95 256	0.61 248	0.48 216	0.78 262	0.61 249	0.68 250	0.59 241	0.84 271	0.93 289	0.65 218	1.58 302	1.66 282	1.06 277	0.34 215	0.95 246	0.92 273	0.92 287	0.73 285	1.77 246	1.03 304	1.73 295	1.11 258	0.47 253	0.92 302	0.93 268	1.00 259	1.39 291	0.96 224

PSMNet-ADL	0.96 259	0.62 251	0.66 261	0.67 246	0.70 271	0.66 247	0.58 240	0.74 241	0.60 254	0.85 293	5.03 337	0.95 236	1.26 288	0.45 253	0.89 232	1.03 295	0.68 239	0.54 224	2.03 257	0.68 271	0.84 232	0.79 230	0.54 279	0.47 244	0.73 225	0.95 246	1.32 284	0.63 168

CC-Net-ROB	0.96 259	1.18 309	0.70 267	1.56 307	1.06 299	1.63 310	1.20 301	0.79 258	0.61 255	0.81 285	0.56 190	3.07 305	0.57 251	0.85 309	0.68 181	0.44 117	0.71 253	0.63 257	1.40 230	0.57 231	0.58 171	0.43 121	1.91 330	0.46 241	0.83 254	0.83 227	0.77 182	1.20 255

GwcNet-ADL	0.97 261	0.83 284	0.81 277	0.91 274	0.68 263	0.70 253	0.53 228	0.77 254	0.50 236	0.72 260	5.46 340	1.20 263	0.65 261	0.46 255	0.81 208	0.95 278	0.72 255	0.56 234	1.26 224	0.71 276	0.67 197	0.78 228	0.59 286	0.56 261	0.79 244	0.98 255	0.85 206	1.75 280

SHD	0.97 261	0.56 232	0.73 270	0.75 256	0.69 265	0.66 247	0.61 250	0.99 288	0.94 292	0.77 273	1.00 274	0.94 232	1.29 290	0.54 273	2.21 327	0.98 286	0.95 290	0.70 279	2.01 256	0.80 283	1.12 268	1.71 297	0.47 253	0.77 292	0.91 265	1.01 262	0.91 219	1.22 257

ADCRef	1.01 263	0.65 255	0.48 216	0.39 165	0.47 219	0.65 244	0.68 266	0.61 157	1.08 298	0.52 131	0.64 215	0.75 198	0.43 216	0.38 228	1.56 296	0.72 244	0.61 207	0.59 250	1.53 236	0.58 234	0.66 193	0.71 212	0.50 264	0.43 228	0.75 232	1.25 291	0.82 195	8.96 347

AMNet	1.02 264	0.98 299	0.95 288	0.98 280	1.01 294	1.03 282	0.96 291	0.87 274	0.93 289	0.97 305	1.02 276	1.10 253	0.74 267	1.06 317	0.99 255	1.09 302	1.17 302	1.04 317	1.08 208	1.05 306	1.13 269	1.04 254	0.82 302	0.98 308	1.01 286	1.07 272	1.20 270	1.27 259

XQC	1.03 265	0.90 291	0.71 268	0.91 274	0.92 289	0.92 276	0.86 281	1.06 298	0.90 286	0.84 291	1.11 285	1.03 244	1.30 292	0.71 300	2.04 317	0.95 278	0.87 277	0.67 269	1.64 243	0.78 281	1.00 257	1.67 296	0.62 289	0.73 284	1.09 293	1.47 306	1.26 278	0.97 227

iRaft-Stereo_20w	1.06 266	0.49 188	1.34 320	1.18 292	0.46 215	0.78 266	0.46 217	0.76 249	0.37 201	0.74 264	6.16 347	0.84 221	0.29 128	0.26 171	0.81 208	0.97 283	0.59 192	0.44 149	1.72 244	0.61 252	1.04 260	1.56 290	0.21 145	0.25 131	0.92 267	1.31 297	1.45 299	2.71 305

RTS	1.09 267	0.59 241	0.59 243	0.60 231	0.58 246	0.96 277	0.90 283	0.80 260	0.88 282	0.59 179	0.71 235	1.28 266	0.62 256	0.51 265	2.04 317	0.98 286	1.19 303	0.77 294	2.33 267	0.85 290	0.96 252	1.16 264	0.49 260	0.65 276	1.23 301	4.43 350	1.15 261	1.45 263

RTSA	1.09 267	0.59 241	0.59 243	0.60 231	0.58 246	0.96 277	0.90 283	0.80 260	0.88 282	0.59 179	0.71 235	1.28 266	0.62 256	0.51 265	2.04 317	0.98 286	1.19 303	0.77 294	2.33 267	0.85 290	0.96 252	1.16 264	0.49 260	0.65 276	1.23 301	4.43 350	1.15 261	1.45 263

ITSA-stereo	1.12 269	0.72 267	0.59 243	1.20 294	0.84 285	0.64 243	0.64 256	0.95 281	0.78 272	0.84 291	2.54 320	1.39 271	1.23 286	0.81 306	1.20 276	1.01 292	0.83 273	0.67 269	1.56 237	0.62 256	1.08 266	1.46 283	0.56 283	0.71 280	0.95 273	1.27 293	0.99 240	4.08 325

DCVSM-stereo	1.13 270	0.66 258	0.79 275	0.89 269	0.65 257	1.15 291	0.73 270	0.95 281	0.82 278	1.04 309	4.18 331	3.75 316	1.45 293	0.49 259	0.83 213	0.86 266	0.69 245	0.60 253	2.08 258	0.87 292	1.06 264	0.77 225	0.84 303	0.72 283	0.74 227	0.89 236	0.98 239	1.09 240

CBMV	1.15 271	0.84 288	0.60 248	0.85 265	0.76 281	0.73 257	0.48 220	0.87 274	0.80 274	0.81 285	0.61 206	2.86 300	0.81 270	0.52 269	1.31 282	1.17 312	0.91 285	0.74 287	2.40 272	0.66 265	1.57 288	0.76 222	0.48 258	1.06 313	0.99 280	1.09 274	2.25 321	4.25 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 272	0.70 264	1.06 300	0.60 231	0.71 272	0.70 253	0.98 292	0.83 269	1.55 318	0.76 271	1.40 297	1.00 239	2.46 314	0.57 283	2.17 325	0.99 290	1.15 301	0.90 305	2.37 269	0.95 296	1.63 291	2.05 305	0.44 248	0.98 308	0.81 249	0.80 221	1.24 276	2.15 290

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 273	0.49 188	1.28 317	0.75 256	0.41 203	1.04 284	0.67 264	0.77 254	0.52 239	0.78 277	5.67 343	1.03 244	0.35 187	0.26 171	0.86 223	1.39 329	0.68 239	0.70 279	2.61 281	0.64 262	2.89 319	2.21 308	0.19 119	0.43 228	1.03 289	1.15 281	1.35 287	2.41 299

DeepPrunerF	1.22 274	0.49 188	0.39 174	0.58 224	2.86 339	0.49 199	0.55 234	0.52 108	0.58 253	0.43 85	0.67 230	0.43 100	0.32 162	0.42 245	1.64 300	0.75 250	0.58 178	0.46 171	0.93 197	0.46 196	0.61 177	0.53 168	0.40 241	0.35 199	15.32 362	0.82 226	0.65 147	0.62 164

ccs_rob	1.25 275	0.79 275	0.64 257	0.86 266	0.60 248	0.89 274	0.83 278	0.99 288	0.51 238	0.77 273	6.27 349	5.90 329	1.10 281	0.51 265	1.08 266	1.10 303	0.68 239	0.66 267	1.15 216	0.70 275	1.56 287	1.66 295	0.50 264	0.54 258	0.69 211	0.78 216	0.86 211	1.20 255

ADCL	1.27 276	0.82 282	0.64 257	0.60 231	0.53 232	0.73 257	0.91 285	0.75 245	2.78 342	0.68 241	1.01 275	0.86 226	0.50 234	0.50 263	1.27 279	0.64 221	0.66 231	0.57 240	1.20 222	0.60 243	0.98 256	0.88 240	0.50 264	0.47 244	1.60 320	1.50 311	0.88 215	11.30 350

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 277	0.90 291	0.63 255	1.27 297	0.90 288	1.21 295	2.21 316	1.27 303	1.18 303	1.00 307	0.91 265	1.80 287	1.16 284	1.07 318	1.48 292	0.77 253	0.70 247	0.58 245	2.75 285	0.67 269	1.39 283	2.93 320	0.85 305	0.73 284	1.47 315	1.68 316	1.33 285	2.96 310

FBW_ROB	1.34 278	1.42 315	1.08 303	2.01 314	1.42 315	1.37 303	1.63 309	0.99 288	0.70 264	0.72 260	1.02 276	2.05 291	0.91 275	1.47 324	1.24 278	0.60 209	0.88 281	0.65 265	6.08 316	0.59 238	1.06 264	0.81 233	1.48 326	1.12 319	0.99 280	1.20 284	0.99 240	1.66 277

UDG	1.35 279	2.24 323	0.81 277	2.58 315	2.45 330	2.48 316	2.57 320	0.76 249	0.86 280	0.77 273	1.08 279	1.51 275	0.56 247	2.59 329	1.06 263	0.69 235	1.89 324	0.80 300	2.31 265	0.97 299	1.24 275	0.98 248	1.43 325	0.62 271	0.74 227	0.81 223	0.95 230	0.81 209

DDUNet	1.38 280	2.18 321	0.79 275	2.67 318	2.43 329	2.57 317	2.52 319	0.80 260	0.84 279	0.63 206	0.94 267	1.57 280	0.45 222	2.65 333	0.94 244	0.78 256	1.99 326	0.75 289	2.31 265	0.91 295	1.16 270	0.97 247	2.71 334	0.56 261	0.72 220	0.71 198	0.97 236	0.85 213

PVD	1.47 281	1.04 303	1.44 322	1.10 285	1.09 303	1.19 293	1.07 295	1.91 334	2.05 328	0.79 280	1.49 300	1.54 278	1.91 304	0.89 312	2.26 331	1.35 322	1.39 310	1.09 322	2.41 273	1.14 312	1.51 286	1.98 304	0.79 298	1.08 316	1.49 317	1.82 320	1.67 308	2.10 288

SAMSARA	1.50 282	0.79 275	1.00 296	0.93 277	0.88 287	0.86 272	0.93 287	1.57 321	1.25 305	0.96 304	1.09 280	1.27 264	2.59 315	0.83 307	2.58 342	1.19 315	1.04 296	0.91 308	2.56 277	0.99 302	1.77 299	2.23 309	0.56 283	0.98 308	2.63 331	2.81 337	2.62 334	2.56 303

MFMNet_re	1.51 283	1.18 309	1.12 306	1.29 298	1.16 305	1.63 310	1.32 304	1.30 308	1.63 319	1.14 315	1.38 296	2.64 298	1.63 300	0.90 313	2.27 332	1.35 322	1.58 315	1.32 337	3.69 297	1.24 319	2.10 303	1.26 272	1.16 315	1.24 325	1.11 294	1.02 266	1.59 305	1.60 272

S-Stereo	1.54 284	0.81 279	0.83 280	1.15 289	1.16 305	1.29 300	1.56 307	1.02 293	1.09 299	1.25 322	4.20 332	4.10 321	1.10 281	0.66 294	2.16 324	1.63 336	0.90 284	1.05 318	2.20 262	1.10 309	1.26 276	3.12 323	1.31 324	1.17 323	0.84 258	1.18 283	1.21 271	2.18 291

ADCMid	1.56 285	0.92 295	0.99 292	0.70 250	0.86 286	1.05 285	1.37 305	1.29 306	1.77 322	0.75 268	1.75 309	1.27 264	1.48 294	0.69 298	2.18 326	1.07 299	0.98 293	0.79 298	2.74 284	0.80 283	1.31 279	1.74 299	1.06 314	0.70 279	1.01 286	1.53 312	1.02 247	10.33 348

FAT-Stereo	1.57 286	0.78 273	1.44 322	1.10 285	1.32 312	1.05 285	0.87 282	1.28 305	0.86 280	1.21 319	5.46 340	3.07 305	1.28 289	0.66 294	1.73 306	1.34 319	0.89 283	0.94 311	1.83 249	1.08 307	2.02 302	3.90 332	0.71 292	0.98 308	0.86 261	1.21 286	1.42 297	3.03 312

HBP-ISP	1.60 287	0.86 290	0.90 286	0.98 280	0.69 265	0.85 269	0.56 236	0.89 278	0.48 234	0.82 288	0.79 250	0.97 237	0.36 192	0.69 298	11.97 359	5.83 355	0.70 247	0.67 269	0.70 164	0.62 256	1.05 262	5.90 347	0.50 264	0.62 271	0.82 252	1.01 262	2.01 319	1.06 238

SANet	1.61 288	0.91 294	1.10 305	1.04 283	1.05 298	1.25 298	0.77 273	1.76 330	1.81 323	0.77 273	1.24 286	6.63 333	5.08 327	0.83 307	1.56 296	0.77 253	1.24 307	0.90 305	1.58 238	0.82 288	1.05 262	1.00 251	0.90 306	1.27 326	1.32 309	1.93 322	1.88 315	3.10 314

AnyNet_C32	1.64 289	0.65 255	0.74 271	0.67 246	0.73 274	0.86 272	1.14 296	0.95 281	3.12 345	0.75 268	1.53 301	0.94 232	0.64 260	0.67 296	1.83 311	1.11 305	1.06 300	0.95 312	1.78 248	0.76 279	1.76 298	1.71 297	0.66 291	0.85 299	1.13 296	2.68 336	1.17 266	13.55 352

pmcnn	1.66 290	0.80 278	0.52 228	1.19 293	1.01 294	1.21 295	0.93 287	0.96 286	0.54 243	0.74 264	2.66 322	3.98 320	5.06 326	0.31 203	1.65 302	1.40 330	1.20 305	0.91 308	3.99 300	0.95 296	4.45 344	1.02 253	0.90 306	0.90 301	1.07 291	1.01 262	2.43 328	3.03 312

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 291	1.25 312	1.05 298	1.56 307	1.08 301	1.20 294	3.18 328	1.50 317	2.10 330	1.30 326	0.98 272	1.50 274	1.04 276	1.66 325	1.71 303	1.18 313	0.84 274	1.01 314	6.24 317	1.15 315	1.43 284	3.23 325	1.19 316	1.14 320	1.52 318	1.29 295	1.09 254	2.78 307

MFN_U_SF_RVC	1.68 292	1.06 304	0.88 284	1.25 296	1.01 294	1.53 307	2.07 314	1.38 313	1.17 302	1.51 335	2.95 324	2.00 290	1.57 298	2.05 327	2.38 337	0.98 286	0.87 277	0.82 301	6.78 320	1.11 311	2.21 306	2.38 313	0.65 290	1.11 318	1.23 301	1.33 300	1.28 281	1.69 279

CBMV_ROB	1.71 293	0.79 275	0.65 260	1.35 300	1.07 300	1.01 280	0.74 272	1.01 292	0.54 243	0.72 260	0.81 255	9.80 348	5.90 333	0.57 283	1.42 287	0.69 235	0.80 268	0.58 245	5.38 309	1.22 317	0.95 251	0.55 174	0.53 275	0.62 271	1.22 300	1.45 305	2.72 337	2.94 309

gcap-zeroshot	1.75 294	0.44 145	0.89 285	0.59 228	0.36 175	0.55 220	0.29 178	0.74 241	0.29 131	0.74 264	0.76 247	1.18 262	0.33 168	0.24 143	0.78 199	0.97 283	0.61 207	0.53 218	29.80 354	0.80 283	1.04 260	1.45 282	0.23 170	0.34 193	0.75 232	0.99 257	0.96 233	0.75 200

edge stereo	1.82 295	1.16 308	2.22 335	1.46 305	1.28 309	1.58 308	1.38 306	1.67 327	1.30 307	1.20 318	3.42 328	4.33 323	2.26 310	0.80 305	1.41 286	1.46 332	1.05 298	0.83 304	5.42 310	0.97 299	1.34 281	3.76 329	0.95 311	0.88 300	1.26 307	1.20 284	1.70 310	2.91 308

G-Net	1.86 296	1.00 301	1.28 317	0.89 269	0.93 290	1.10 288	0.77 273	1.63 323	2.07 329	0.99 306	2.89 323	7.30 339	1.67 301	0.55 276	1.45 288	1.75 339	1.04 296	0.93 310	2.87 286	2.72 350	1.89 301	1.47 284	0.80 300	1.02 312	1.06 290	1.71 317	2.82 338	5.60 334

ADCS	1.88 297	1.06 304	0.98 291	0.93 277	1.10 304	1.09 287	1.14 296	1.27 303	2.49 336	0.89 297	1.36 295	1.51 275	2.92 319	0.86 310	3.30 345	2.26 345	1.46 314	1.26 331	3.10 293	1.29 321	2.48 311	2.88 318	0.80 300	1.10 317	1.33 311	4.48 352	1.41 296	6.08 337

SQANet	1.90 298	2.70 328	1.03 297	3.09 325	2.17 324	3.29 322	2.70 322	0.95 281	0.65 260	1.00 307	0.71 235	2.69 299	1.10 281	2.30 328	0.78 199	0.55 192	1.02 295	0.72 282	9.92 333	0.68 271	2.11 304	1.25 270	3.28 335	0.58 265	0.98 277	1.31 297	1.33 285	2.34 295

SPS-STEREO	1.93 299	1.27 313	1.21 309	1.60 309	1.34 313	1.44 305	1.17 299	1.66 324	1.36 312	1.38 329	3.67 329	3.02 304	1.29 290	1.05 316	1.85 312	1.83 341	1.58 315	1.37 339	8.86 329	1.34 322	3.07 325	1.47 284	1.27 321	1.37 328	1.42 314	1.28 294	2.02 320	1.89 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 300	1.18 309	1.26 315	1.45 304	1.28 309	1.10 288	2.21 316	1.88 332	1.41 313	1.33 327	1.32 292	2.29 292	2.23 307	1.25 322	4.58 350	1.87 342	2.55 336	1.13 326	2.73 283	1.63 334	3.69 337	3.33 326	1.26 317	2.09 350	1.93 325	1.47 306	1.59 305	2.77 306

AnyNet_C01	2.06 301	1.08 306	1.06 300	1.14 288	1.08 301	1.01 280	2.69 321	1.69 328	2.66 339	1.21 319	1.67 306	2.90 302	2.60 316	0.95 315	3.65 346	4.02 353	2.09 328	2.21 353	3.08 292	1.56 331	3.30 331	2.89 319	1.26 317	1.15 321	1.80 323	1.43 304	1.51 302	3.90 323

DDF-Stereo	2.07 302	0.43 139	0.28 121	10.45 352	0.48 222	14.62 360	0.70 269	0.72 232	0.29 131	0.66 229	0.48 154	17.48 356	0.59 255	0.26 171	0.55 126	0.56 198	0.60 199	0.45 159	1.27 225	0.38 153	0.83 228	0.77 225	0.25 184	0.24 120	0.45 128	0.45 135	0.91 219	0.67 177

ADCPNet	2.08 303	0.77 271	0.87 283	0.83 264	1.21 307	0.85 269	1.59 308	1.02 293	1.35 310	0.83 290	1.97 314	1.01 242	7.76 339	0.75 303	2.35 336	1.16 311	0.95 290	0.71 281	4.05 301	0.97 299	1.30 278	1.61 292	0.72 293	0.76 289	1.52 318	1.96 325	1.21 271	16.04 355

DDVS	2.32 304	0.70 264	0.82 279	0.70 250	0.74 278	0.73 257	0.59 241	1.09 300	0.88 282	0.80 282	34.26 366	3.93 318	1.16 284	0.52 269	1.09 268	1.35 322	0.73 256	0.65 265	1.95 255	0.95 296	1.67 293	2.27 310	0.48 258	0.56 261	0.69 211	0.84 228	1.21 271	1.35 261

Ntro	2.32 304	3.40 347	1.53 324	3.55 333	2.52 332	3.71 333	3.36 329	1.11 301	1.05 297	1.16 316	0.90 264	2.93 303	1.24 287	2.72 335	1.00 256	0.64 221	1.40 311	0.82 301	10.96 336	1.14 312	2.72 314	3.19 324	4.26 341	0.73 284	1.24 304	1.59 314	1.56 304	2.31 294

RainbowNet	2.32 304	2.93 334	1.87 331	3.34 331	2.57 333	3.50 324	3.49 332	1.29 306	0.92 287	1.53 338	0.89 263	3.18 307	2.31 311	2.94 336	1.30 281	0.90 270	1.61 318	1.00 313	5.61 311	1.51 326	2.82 318	4.18 334	4.25 340	0.97 306	1.32 309	1.58 313	1.71 311	3.00 311

otaku	2.33 307	3.05 338	1.19 307	3.36 332	2.37 327	3.56 327	3.08 327	1.05 295	0.98 295	1.13 312	0.80 254	2.88 301	1.62 299	2.59 329	0.95 246	0.64 221	1.23 306	0.75 289	13.16 341	1.09 308	2.47 310	2.63 315	4.75 345	0.75 288	1.13 296	1.38 303	1.69 309	2.52 302

ACVNet-4b	2.35 308	2.75 331	1.60 326	3.13 326	2.29 326	3.52 326	3.67 335	1.35 310	1.35 310	1.27 323	0.72 240	3.26 309	2.62 317	3.04 339	0.98 252	0.78 256	2.13 329	1.02 315	9.04 330	1.23 318	2.74 315	3.39 328	4.08 338	0.92 302	1.24 304	1.29 295	1.46 300	2.48 301

STTRV1_RVC	2.36 309	0.81 279	0.64 257	1.04 283	0.73 274	1.03 282	0.85 279	0.91 279	0.92 287	0.93 299	0.95 269	1.72 286	2.23 307	0.86 310	1.46 291	0.78 256	1.37 309	0.72 282	31.78 357	1.97 340	1.59 289	1.23 269	0.98 313	0.97 306	1.07 291	1.11 277	1.75 312	3.40 318

ACVNet_1	2.47 310	3.23 342	2.35 337	4.40 340	2.93 343	3.77 335	3.96 338	1.34 309	1.18 303	1.21 319	1.02 276	3.31 311	2.07 305	3.09 341	1.31 282	0.70 241	2.26 333	1.10 323	9.52 331	1.14 312	3.45 333	1.18 267	4.50 344	1.07 314	1.39 313	1.75 318	1.36 289	2.10 288

MonStereo1	2.61 311	2.91 333	1.70 327	3.94 337	3.77 350	3.57 328	3.72 337	1.55 319	1.64 320	1.43 331	1.63 305	4.85 326	5.63 331	2.99 338	1.35 284	0.90 270	1.99 326	1.31 334	5.93 312	1.75 338	2.96 321	1.93 303	4.83 348	0.93 305	1.31 308	1.08 273	2.49 331	2.38 297

SGM-ForestM	2.61 311	4.20 351	0.93 287	2.78 320	1.37 314	3.57 328	2.93 325	2.59 343	1.51 317	0.70 254	1.32 292	7.25 337	5.36 330	0.47 256	0.89 232	0.53 182	0.79 267	0.54 224	7.58 322	0.60 243	0.82 226	0.47 141	0.51 272	0.80 295	4.97 349	3.66 348	7.05 357	6.30 338

DPSNet	2.61 311	0.83 284	0.77 274	1.21 295	1.24 308	1.34 302	0.93 287	1.08 299	1.49 316	0.78 277	0.86 261	6.91 335	3.85 321	0.58 286	4.58 350	2.54 346	1.43 313	1.24 329	14.95 345	1.34 322	4.83 348	8.01 353	1.75 329	1.40 331	1.47 315	1.95 324	1.60 307	1.66 277

DGSMNet	2.66 314	0.96 296	1.36 321	1.03 282	0.99 293	1.12 290	1.05 294	1.36 311	0.94 292	2.15 350	13.54 361	1.71 285	1.85 302	0.93 314	2.50 341	3.85 352	5.34 345	1.61 344	5.07 306	1.68 336	7.04 353	8.02 354	0.96 312	1.19 324	1.01 286	1.33 300	1.40 295	1.88 281

WAO-6	2.71 315	2.26 324	1.57 325	3.00 324	2.25 325	3.01 320	3.02 326	1.77 331	2.35 331	1.52 337	1.62 304	3.94 319	5.12 328	2.64 332	2.22 328	1.38 327	2.65 337	1.36 338	4.86 305	1.54 330	2.76 317	4.79 338	2.70 333	1.73 343	2.71 333	2.59 335	2.68 336	5.02 331

PSMNet_ROB	2.71 315	3.39 346	1.92 332	2.87 322	2.04 321	4.01 338	3.50 333	1.46 315	1.41 313	1.59 340	3.34 325	3.52 312	4.97 325	4.50 349	1.61 299	0.95 278	1.87 323	1.06 319	8.62 326	1.63 334	2.32 309	1.51 288	5.43 355	1.37 328	1.98 329	1.94 323	1.91 316	2.39 298

WAO-7	2.72 317	1.83 319	2.89 346	7.39 346	1.73 320	1.76 313	1.82 311	2.07 335	2.65 338	2.21 351	5.39 339	4.58 325	5.72 332	1.23 321	2.07 321	1.27 318	1.69 319	1.22 328	7.70 323	1.51 326	1.64 292	3.07 322	0.84 303	1.65 341	1.83 324	2.48 334	1.97 318	3.27 316

SGM_RVC	2.81 318	1.46 316	0.85 281	1.76 312	1.28 309	1.68 312	1.19 300	1.56 320	1.14 301	0.82 288	1.70 307	7.09 336	2.67 318	0.42 245	0.92 238	0.57 199	0.75 259	0.57 240	11.20 338	0.66 265	0.94 248	0.46 136	0.51 272	0.84 298	1.97 328	1.64 315	5.04 352	26.13 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 319	3.23 342	1.81 329	6.04 344	3.38 349	3.63 330	3.67 335	1.88 332	1.97 327	1.47 332	1.30 290	3.69 315	4.10 323	2.97 337	1.45 288	0.97 283	2.41 334	1.29 332	5.94 313	1.74 337	3.20 327	4.23 335	4.79 347	1.55 336	2.65 332	2.27 331	2.56 332	2.64 304

IMH-64-1	2.92 320	2.70 328	2.36 338	3.23 327	2.71 335	3.70 331	4.05 339	1.66 324	2.48 334	1.13 312	1.26 288	3.60 313	6.29 335	3.59 343	2.28 333	1.15 309	2.20 330	1.31 334	6.02 314	1.52 328	3.03 323	5.48 341	4.83 348	1.40 331	2.83 335	2.02 326	2.34 324	3.64 319

IMH-64	2.92 320	2.70 328	2.36 338	3.23 327	2.71 335	3.70 331	4.05 339	1.66 324	2.48 334	1.13 312	1.26 288	3.60 313	6.29 335	3.59 343	2.28 333	1.15 309	2.20 330	1.31 334	6.02 314	1.52 328	3.03 323	5.48 341	4.83 348	1.40 331	2.83 335	2.02 326	2.34 324	3.64 319

SFCPSM	3.03 322	0.82 282	0.63 255	0.77 260	0.69 265	0.72 256	0.63 254	0.83 269	0.98 295	0.71 257	2.00 315	2.57 294	3.49 320	0.56 278	1.16 274	0.93 277	0.74 257	0.64 261	54.48 369	1.19 316	0.88 237	0.91 243	0.55 281	0.55 260	0.94 271	0.93 244	1.11 258	1.39 262

ACVNet_2	3.17 323	2.98 335	2.25 336	4.72 341	2.88 340	3.50 324	3.48 331	1.58 322	1.33 308	1.29 325	1.10 282	3.22 308	2.45 313	2.67 334	1.29 280	0.86 266	7.26 349	1.02 315	22.14 349	1.37 324	3.22 328	1.25 270	4.24 339	1.37 328	1.93 325	1.92 321	1.83 314	2.36 296

ELAS_RVC	3.22 324	2.01 320	1.85 330	2.66 317	2.07 323	5.08 346	2.06 313	2.41 341	1.89 325	1.74 345	4.78 334	8.00 340	8.02 340	0.74 302	2.38 337	0.81 261	1.75 321	1.14 327	3.97 299	1.27 320	4.64 347	7.61 351	1.26 317	1.74 344	6.58 354	3.21 343	3.39 342	3.80 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 325	2.76 332	2.37 340	3.26 329	2.74 337	3.73 334	4.10 341	1.72 329	2.58 337	1.17 317	1.24 286	3.92 317	10.58 342	6.80 358	1.57 298	1.11 305	2.25 332	1.30 333	6.28 318	1.56 331	2.97 322	4.14 333	4.90 351	1.45 335	3.01 339	2.36 332	2.47 330	5.19 333

anonymity	3.27 326	0.41 127	1.09 304	0.58 224	0.41 203	0.47 193	0.30 185	0.79 258	0.33 174	0.61 190	69.49 371	0.85 222	0.30 139	0.24 143	0.59 140	1.02 294	0.60 199	0.43 144	1.35 228	0.60 243	0.73 213	1.82 302	0.24 179	0.29 153	1.00 283	1.24 288	1.08 252	1.47 265

MDST_ROB	3.33 327	2.32 325	0.75 272	3.90 336	1.47 317	2.61 318	1.00 293	1.12 302	0.72 265	0.78 277	0.67 230	1.54 278	25.37 357	0.34 215	2.11 323	0.53 182	0.65 228	0.48 184	3.69 297	0.58 234	0.88 237	0.59 176	0.58 285	0.68 278	7.85 357	3.03 341	17.15 362	8.63 346

ELAS	3.38 328	2.19 322	1.79 328	2.99 323	2.37 327	3.32 323	2.09 315	2.60 344	2.85 343	1.28 324	4.85 336	8.61 342	8.02 340	0.76 304	2.90 343	0.81 261	1.80 322	1.10 323	4.19 303	1.10 309	4.53 345	7.86 352	1.26 317	1.63 339	7.08 355	4.79 353	3.66 347	4.87 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 329	1.54 317	1.05 298	2.64 316	1.72 319	2.05 315	1.15 298	2.40 340	1.41 313	0.90 298	6.48 350	9.56 346	7.42 338	0.49 259	11.75 357	1.94 343	0.87 277	0.74 287	8.79 327	0.80 283	8.36 354	8.07 355	0.73 295	1.07 314	3.39 341	2.15 330	5.22 353	4.99 330
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	3.81 330	1.38 314	1.26 315	1.80 313	1.47 317	1.93 314	1.71 310	1.47 316	1.33 308	1.34 328	6.67 352	9.59 347	12.99 349	1.20 320	1.73 306	1.47 333	1.42 312	1.24 329	11.11 337	1.37 324	3.07 325	2.13 307	1.27 321	1.42 334	1.69 321	1.26 292	2.90 339	26.50 362

DN	3.88 331	0.39 115	0.36 157	0.58 224	0.32 155	51.06 370	0.32 187	0.64 184	0.32 168	0.50 118	0.56 190	38.15 363	0.23 98	0.26 171	0.60 146	0.71 242	0.57 172	0.46 171	1.59 240	0.40 172	0.69 203	0.66 198	0.32 219	0.32 174	1.15 298	1.04 269	0.86 211	1.56 269

DispFullNet	4.17 332	3.20 341	4.34 354	2.72 319	2.46 331	2.92 319	2.70 322	2.79 349	1.90 326	4.51 360	6.62 351	8.91 344	4.83 324	2.59 329	2.00 316	8.18 358	3.24 341	1.98 347	24.96 351	2.93 352	3.99 339	3.36 327	1.71 328	1.15 321	1.36 312	1.32 299	2.36 327	3.65 321

WAO-8	4.25 333	3.34 344	2.80 343	10.32 350	2.92 341	4.17 339	5.89 344	2.66 347	4.45 349	1.69 343	3.41 326	5.94 330	11.31 344	5.29 353	1.71 303	1.34 319	2.69 338	1.51 342	10.78 334	2.48 347	2.63 312	4.50 336	3.44 336	1.58 337	5.12 350	3.31 345	3.60 344	5.76 335

Venus	4.25 333	3.34 344	2.80 343	10.32 350	2.92 341	4.17 339	5.89 344	2.66 347	4.45 349	1.69 343	3.41 326	5.94 330	11.31 344	5.29 353	1.71 303	1.34 319	2.69 338	1.51 342	10.78 334	2.48 347	2.63 312	4.50 336	3.44 336	1.58 337	5.12 350	3.31 345	3.60 344	5.76 335

LVE	4.33 335	3.03 336	2.00 333	27.23 362	3.06 344	3.83 336	12.07 360	1.53 318	1.64 320	1.85 347	1.48 299	3.30 310	3.91 322	3.06 340	1.45 288	1.05 297	1.95 325	1.38 340	15.68 346	1.62 333	3.25 330	5.86 344	4.42 343	1.76 345	2.87 337	2.06 328	2.34 324	3.25 315

PWCK	5.04 336	3.03 336	2.21 334	3.61 334	2.60 334	4.41 342	5.09 342	2.45 342	2.76 341	3.31 356	4.34 333	10.15 351	5.13 329	1.74 326	1.99 315	1.38 327	2.41 334	1.45 341	51.59 368	2.35 345	3.70 338	2.69 317	2.65 332	1.78 347	2.97 338	3.21 343	2.43 328	4.77 328

STStereo	5.29 337	2.47 326	5.20 357	5.20 342	2.80 338	4.72 343	3.42 330	6.23 358	6.52 352	1.51 335	7.61 354	9.53 345	14.86 352	0.63 291	4.09 349	0.64 221	0.87 277	0.62 256	36.67 360	1.02 303	1.23 274	1.05 255	0.78 297	1.63 339	3.46 342	2.43 333	3.53 343	14.15 353

notaker	5.52 338	5.55 357	3.76 352	13.97 356	5.34 355	5.44 350	7.16 348	2.36 339	2.68 340	2.06 349	1.80 311	12.90 355	23.86 356	3.98 346	2.04 317	1.73 338	3.45 343	2.12 350	17.08 347	2.15 342	6.10 352	5.87 345	6.15 359	2.12 351	1.79 322	2.08 329	2.31 323	3.29 317

MADNet++	5.64 339	3.51 348	3.77 353	2.84 321	4.62 353	3.02 321	3.65 334	4.36 352	5.03 351	4.18 359	5.07 338	6.45 332	5.92 334	6.18 357	7.04 353	6.82 356	4.71 344	4.00 357	8.03 324	5.83 356	9.92 358	16.38 363	2.32 331	4.34 360	3.95 348	11.38 359	4.93 351	4.01 324

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 340	0.56 232	1.25 314	0.75 256	0.69 265	1.17 292	0.81 275	0.82 268	0.80 274	0.81 285	4.78 334	1.00 239	0.37 198	0.27 181	1.13 271	1.54 334	0.70 247	0.60 253	124.50 372	0.54 216	1.43 284	2.64 316	0.22 159	0.36 206	0.91 265	1.13 279	1.13 259	2.18 291

TorneroNet-64	6.02 341	4.60 353	2.53 341	15.58 358	3.29 347	4.87 344	7.75 349	2.23 337	10.02 356	1.42 330	1.31 291	7.26 338	29.23 361	4.36 348	2.09 322	1.21 316	8.22 350	1.70 346	17.35 348	2.62 349	4.31 342	5.68 343	5.20 353	1.76 345	3.58 343	3.76 349	2.29 322	8.34 345

JetBlue	6.09 342	3.85 349	3.31 351	5.99 343	4.13 352	6.22 353	7.94 350	3.42 350	2.89 344	1.47 332	1.46 298	8.10 341	1.90 303	5.39 355	11.86 358	3.22 348	3.30 342	2.99 354	5.32 308	2.40 346	9.74 357	10.03 360	4.93 352	2.18 352	7.39 356	17.16 361	3.72 349	24.15 358

UNDER WATER-64	6.11 343	5.20 355	3.13 349	12.20 354	5.77 356	6.55 355	8.53 354	4.74 356	3.45 347	2.30 354	2.36 318	12.04 354	12.47 348	5.08 351	3.02 344	1.81 340	12.11 358	2.17 351	8.81 328	4.17 355	5.75 351	7.27 350	8.74 365	2.61 355	3.86 347	8.63 356	4.32 350	7.86 344

MANE	7.31 344	2.64 327	4.48 355	3.30 330	3.10 345	3.94 337	2.83 324	5.37 357	6.88 353	1.11 311	5.64 342	8.81 343	11.02 343	0.67 296	3.83 347	3.83 351	1.32 308	18.03 364	8.61 325	0.84 289	4.22 340	1.16 264	0.74 296	1.79 348	13.65 361	18.61 362	22.89 364	38.18 370

UNDER WATER	7.55 345	4.74 354	3.06 348	10.46 353	5.92 357	6.35 354	8.05 351	4.32 351	3.69 348	1.97 348	2.14 316	10.53 352	62.60 370	4.83 350	2.25 330	1.59 335	12.22 359	2.08 349	9.67 332	3.97 353	5.27 350	6.65 348	8.86 366	2.65 356	3.82 345	5.62 354	3.62 346	7.03 342

JetRed	7.85 346	5.29 356	6.07 359	3.75 335	5.00 354	6.95 356	10.20 357	4.64 355	3.42 346	2.92 355	2.39 319	6.71 334	2.25 309	7.15 359	10.26 355	7.34 357	8.59 351	7.11 359	4.82 304	4.08 354	10.76 361	9.27 356	7.85 363	3.34 357	10.96 358	24.25 365	11.90 359	24.57 360

TorneroNet	8.11 347	4.28 352	2.58 342	27.50 363	3.31 348	5.00 345	6.00 346	2.62 345	10.13 358	1.49 334	2.57 321	11.07 353	68.61 371	4.25 347	1.77 310	1.18 313	5.78 346	1.62 345	23.67 350	2.83 351	4.30 341	5.47 340	5.37 354	1.65 341	3.72 344	3.14 342	2.59 333	6.36 339

KSHMR	8.16 348	4.16 350	2.96 347	25.39 361	3.92 351	5.08 346	5.53 343	2.62 345	2.40 333	2.23 352	2.26 317	4.37 324	77.17 372	5.23 352	2.24 329	1.71 337	2.79 340	1.98 347	31.04 356	2.02 341	4.59 346	5.35 339	7.54 362	1.89 349	3.30 340	2.91 339	3.01 340	6.51 340

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 349	0.65 255	1.07 302	0.94 279	0.83 284	0.81 267	1.27 303	0.85 273	0.73 266	0.93 299	6.13 346	180.62 372	2.17 306	1.33 323	1.22 277	1.01 292	0.93 289	1.06 319	6.32 319	0.79 282	3.32 332	3.77 330	0.55 281	0.76 289	0.95 273	1.34 302	1.19 269	2.42 300

LSM0	8.30 350	1.08 306	0.95 288	1.66 310	1.42 315	1.59 309	1.96 312	2.27 338	2.36 332	1.66 342	3.94 330	4.10 321	6.30 337	0.63 291	62.38 372	74.74 372	1.69 319	1.06 319	12.18 339	2.23 343	4.96 349	9.29 357	0.92 308	1.29 327	1.95 327	2.97 340	3.66 347	14.83 354

ACV-stereo	8.39 351	1.01 302	0.97 290	1.29 298	0.73 274	1.48 306	0.95 290	0.88 277	1.10 300	1.07 310	1.33 294	1.06 249	23.12 355	0.52 269	4.00 348	3.78 350	1.05 298	0.79 298	168.94 373	1.91 339	3.64 336	1.44 280	0.72 293	0.74 287	0.74 227	0.90 238	1.43 298	1.03 234

ktn	8.45 352	3.18 340	2.84 345	6.37 345	3.26 346	4.31 341	10.28 358	2.15 336	10.13 358	2.27 353	1.83 312	42.17 366	55.84 368	3.93 345	2.34 335	2.09 344	9.85 352	2.17 351	33.98 358	2.24 344	3.24 329	3.03 321	4.78 346	2.25 353	2.59 330	2.81 337	3.18 341	5.04 332

zero-FE	9.08 353	0.42 134	0.28 121	61.19 371	0.56 240	106.36 372	1.24 302	0.72 232	0.30 141	0.66 229	0.56 190	61.54 370	0.66 262	0.25 160	0.59 140	0.53 182	0.60 199	0.47 178	2.54 275	0.38 153	1.35 282	0.96 246	0.25 184	0.24 120	0.45 128	0.44 129	0.91 219	0.66 173

XX-Stereo	9.49 354	0.38 110	0.36 157	0.63 238	0.28 131	0.54 217	0.28 171	0.69 213	0.28 124	0.69 249	6.24 348	1.00 239	0.29 128	0.23 131	0.70 188	1.08 300	0.60 199	0.52 214	1.58 238	0.53 210	0.76 217	0.65 195	0.18 111	0.26 138	233.61 374	0.88 234	1.01 246	1.90 284

DGTPSM_ROB	12.12 355	5.96 358	17.45 365	4.20 338	7.86 358	5.15 348	8.18 352	4.56 353	11.64 360	4.52 361	8.72 356	5.01 327	17.08 353	12.98 362	14.91 361	14.58 362	6.85 347	15.76 362	12.78 340	12.05 361	9.07 355	21.74 364	5.67 356	11.54 364	11.84 359	31.02 368	12.98 360	33.06 365

DPSMNet_ROB	12.40 356	5.97 359	17.46 366	4.21 339	7.87 359	5.15 348	8.18 352	4.56 353	11.65 361	4.54 362	8.87 357	5.17 328	22.69 354	13.00 363	14.98 362	14.62 363	6.90 348	15.82 363	14.07 344	12.05 361	9.09 356	21.75 365	5.68 357	11.54 364	11.87 360	31.03 369	12.99 361	33.06 365

WQFJA1++	13.32 357	0.37 100	0.25 113	123.26 373	0.29 138	112.03 373	109.42 373	0.56 130	0.25 101	0.65 218	0.49 159	1.70 284	1.51 295	0.23 131	0.43 102	0.60 209	0.53 145	0.41 130	1.83 249	0.31 110	0.53 146	0.51 159	0.22 159	0.20 82	0.52 156	0.76 211	0.88 215	0.91 220

LE_ROB	17.44 358	1.82 318	6.12 360	9.40 347	53.85 373	8.01 357	46.26 368	11.27 364	28.12 366	1.80 346	7.03 353	38.62 364	49.53 367	0.34 215	1.76 309	0.55 192	0.78 263	0.59 250	36.68 361	6.72 357	2.92 320	0.85 236	29.06 370	12.10 366	26.35 364	25.49 366	27.84 367	37.03 369

DLNR_Zeroshot_test	17.86 359	67.45 373	1.21 309	81.91 372	0.35 171	0.45 185	74.74 372	0.76 249	0.27 117	0.69 249	0.60 199	1.16 260	0.29 128	8.20 360	84.48 373	102.07 373	23.88 365	15.14 361	7.31 321	0.50 204	4.38 343	2.51 314	0.18 111	0.43 228	0.76 238	0.86 229	0.80 189	0.80 207

DPSM_ROB	18.32 360	16.26 361	21.94 367	9.42 348	8.75 360	13.61 358	9.11 355	10.90 362	15.09 363	8.45 363	8.95 358	10.12 349	13.19 350	16.42 365	19.79 364	19.11 365	18.35 363	20.45 365	13.82 342	14.88 363	26.56 366	27.45 366	6.49 360	14.39 367	31.57 369	38.83 371	36.85 370	43.86 371

DPSM	18.32 360	16.26 361	21.94 367	9.42 348	8.75 360	13.61 358	9.11 355	10.90 362	15.09 363	8.45 363	8.95 358	10.12 349	13.19 350	16.42 365	19.79 364	19.11 365	18.35 363	20.45 365	13.82 342	14.88 363	26.56 366	27.45 366	6.49 360	14.39 367	31.57 369	38.83 371	36.85 370	43.86 371

DPSimNet_ROB	18.93 362	32.01 365	5.97 358	12.40 355	11.35 363	6.13 352	28.07 365	15.03 365	35.64 369	3.96 358	78.33 372	18.15 357	35.00 362	5.44 356	12.19 360	10.36 360	13.57 361	3.64 356	87.52 371	6.87 358	14.36 365	9.97 358	4.40 342	7.14 362	5.17 352	9.85 357	5.93 355	32.56 364

HanzoNet	19.12 363	15.23 360	6.99 361	35.06 366	14.35 365	40.77 366	42.46 367	17.81 366	22.51 365	3.55 357	8.29 355	41.30 365	56.30 369	43.04 371	5.72 352	4.37 354	37.83 369	3.30 355	49.59 367	8.93 360	10.30 360	6.85 349	14.15 369	3.46 358	5.94 353	5.80 355	5.29 354	7.13 343

LRCNet_RVC	21.34 364	28.92 364	11.37 363	31.78 365	29.09 369	34.25 365	27.43 364	21.71 369	10.07 357	29.63 369	30.60 365	32.06 361	25.81 358	33.87 369	11.15 356	2.97 347	25.27 366	21.35 367	44.05 364	20.83 366	14.27 364	5.87 345	36.69 371	27.43 369	2.76 334	1.47 306	8.68 358	6.79 341

BEATNet-Init1	22.01 365	36.32 369	3.23 350	54.74 370	11.23 362	52.95 371	28.72 366	9.47 360	8.51 354	1.57 339	10.45 360	33.05 362	48.98 366	0.71 300	16.97 363	11.50 361	1.60 317	1.11 325	77.80 370	35.27 370	9.94 359	9.98 359	1.27 321	2.30 354	27.41 365	11.09 358	52.85 372	35.36 367

ASD4	28.39 366	32.20 366	16.01 364	15.24 357	12.36 364	19.17 361	15.39 361	18.17 367	9.38 355	45.71 370	57.05 370	24.92 360	11.45 346	13.50 364	48.27 371	18.30 364	47.28 370	47.66 370	44.35 365	25.76 367	63.37 373	42.94 371	8.48 364	8.34 363	24.58 363	32.07 370	28.35 368	36.29 368

PML	30.82 367	20.91 363	7.15 362	29.65 364	20.81 368	29.11 364	10.50 359	10.87 361	88.32 373	20.03 368	154.19 373	98.60 371	119.55 373	10.53 361	9.19 354	8.69 359	16.72 362	7.27 360	34.57 359	7.35 359	12.77 362	10.86 361	5.72 358	6.17 361	33.11 371	12.83 360	34.30 369	12.33 351

CasAABBNet	36.73 368	32.73 368	44.18 372	18.81 359	17.45 366	27.29 363	18.12 362	21.69 368	30.40 367	17.52 366	18.08 362	20.27 358	26.53 359	32.96 367	38.28 367	37.42 367	36.82 367	41.12 369	27.47 353	29.86 368	53.56 372	55.70 372	12.93 367	28.91 370	63.44 373	78.07 373	73.93 373	88.05 373

FlowAnything	36.80 369	32.68 367	44.29 373	18.93 360	17.69 367	27.11 362	18.38 363	21.83 370	30.48 368	17.53 367	18.21 363	20.29 359	26.54 360	33.31 368	37.97 366	37.86 368	36.82 367	40.93 368	27.35 352	30.03 369	53.34 371	55.72 373	12.99 368	29.50 371	63.36 372	78.25 374	73.99 374	88.17 374

HaxPig	41.43 370	43.85 370	40.81 369	44.90 367	47.49 371	44.66 367	46.30 369	46.31 371	45.63 371	49.00 371	49.30 367	47.24 367	43.73 364	42.64 370	40.44 369	39.13 370	48.37 371	51.07 371	43.33 362	42.25 371	42.88 368	36.52 368	50.75 373	43.02 373	27.54 366	19.97 363	20.68 363	20.75 357

AVERAGE_ROB	41.98 371	44.82 371	42.27 370	45.98 368	46.88 370	45.60 368	46.56 370	47.04 372	43.89 370	49.19 372	49.91 368	47.25 368	43.00 363	49.19 372	40.14 368	38.38 369	49.01 372	51.31 372	43.98 363	42.43 372	43.31 369	38.64 369	49.42 372	42.83 372	28.65 367	20.44 364	23.41 365	19.88 356

MEDIAN_ROB	44.95 372	47.36 372	44.12 371	48.52 369	49.78 372	48.21 369	49.25 371	49.72 373	46.35 372	52.53 373	53.59 369	50.59 369	45.49 365	49.36 373	43.27 370	41.36 371	51.85 373	54.40 373	47.03 366	45.93 373	45.78 370	40.06 370	52.67 374	45.67 374	31.00 368	26.54 367	25.33 366	27.95 363

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

FADE		3.16 339	4.82 356	1.74 311	2.06 322	5.58 351	6.98 347	6.39 359	14.42 362	9.69 365	24.68 364		11.63 347	3.16 342	2.41 339	3.75 349	13.11 360	6.09 358	30.40 355	15.33 365	14.18 363	10.90 362	1.70 327	3.54 359	3.84 346	1.80 319	6.83 356	24.35 359

Low-res two-view benchmark