Low-res two-view results

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 14	0.12 27	0.11 8	0.14 26	0.16 14	0.07 7	0.06 10	0.15 1	0.17 4	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 4	0.13 6	0.06 4	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 33	0.13 14	0.06 2	0.11 8	0.09 11	0.10 2	0.07 7	0.06 10	0.16 3	0.16 2	0.19 5	0.11 1	0.18 6	0.09 1	0.17 4	0.11 1	0.08 14	0.07 4	0.14 3	0.12 2	0.24 19	0.12 5

NLCSM	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.09 13	0.08 15	0.12 28	0.10 53	0.15 22	0.09 10	0.08 2	0.11 17	0.12 4	0.08 14	0.06 10	0.17 5	0.16 2	0.20 7	0.13 3	0.17 3	0.12 6	0.13 1	0.13 6	0.09 28	0.10 19	0.13 2	0.16 11	0.18 5	0.16 20

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 8	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 33	0.09 11	0.17 21	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 6	0.22 15	0.19 19	0.22 20	0.12 6	0.23 19	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 10	0.14 10

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 26	0.07 6	0.16 14	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 6	0.22 15	0.19 19	0.19 11	0.12 6	0.21 15	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 10

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 16	0.11 20	0.08 15	0.11 21	0.06 15	0.11 2	0.10 15	0.11 8	0.06 3	0.31 53	0.07 7	0.06 10	0.17 5	0.17 4	0.15 1	0.15 5	0.17 3	0.11 2	0.16 2	0.17 15	0.05 1	0.08 7	0.18 19	0.17 20	0.22 13	0.15 13
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 26	0.08 4	0.12 24	0.10 24	0.07 3	0.06 15	0.12 8	0.12 27	0.07 1	0.10 16	0.15 12	0.09 23	0.05 4	0.19 13	0.21 14	0.22 15	0.18 15	0.19 11	0.13 12	0.23 19	0.18 20	0.10 37	0.08 7	0.16 10	0.14 7	0.19 6	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 4	0.10 16	0.07 8	0.07 3	0.05 6	0.19 40	0.14 36	0.15 26	0.06 3	0.13 8	0.06 1	0.07 19	0.15 1	0.15 1	0.23 21	0.15 5	0.21 16	0.12 6	0.18 8	0.18 20	0.08 14	0.08 7	0.15 5	0.11 1	0.28 34	0.15 13

MM-Stereo_test1	0.13 6	0.13 13	0.08 4	0.11 20	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 22	0.11 19	0.16 33	0.07 6	0.15 12	0.06 1	0.07 19	0.17 5	0.18 6	0.23 21	0.17 12	0.22 20	0.14 16	0.20 11	0.14 9	0.08 14	0.08 7	0.16 10	0.13 5	0.25 22	0.15 13

CoSv	0.13 6	0.17 31	0.08 4	0.08 9	0.07 8	0.17 49	0.07 23	0.15 22	0.10 15	0.13 17	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 10	0.21 12	0.12 2	0.22 20	0.12 6	0.20 11	0.11 1	0.06 4	0.07 4	0.22 36	0.15 10	0.19 6	0.11 1

AIO-test1	0.13 6	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 8	0.11 21	0.04 1	0.17 35	0.13 31	0.15 26	0.16 34	0.19 30	0.08 14	0.09 33	0.18 11	0.22 17	0.19 5	0.16 9	0.15 1	0.14 16	0.17 4	0.14 9	0.08 14	0.07 4	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 5

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 20	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 8	0.06 1	0.04 1	0.24 31	0.26 36	0.20 7	0.18 15	0.20 14	0.11 2	0.24 26	0.15 11	0.05 1	0.06 1	0.22 36	0.20 27	0.23 15	0.15 13
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
NLMM	0.14 13	0.12 11	0.08 4	0.10 16	0.06 4	0.11 21	0.07 23	0.13 14	0.16 44	0.11 8	0.16 34	0.20 34	0.12 41	0.06 10	0.18 11	0.18 6	0.18 4	0.15 5	0.18 6	0.13 12	0.17 4	0.13 6	0.09 28	0.12 37	0.15 5	0.21 33	0.24 19	0.19 32

MoCha-V2	0.14 13	0.15 22	0.11 26	0.12 24	0.09 20	0.11 21	0.09 43	0.13 14	0.08 7	0.13 17	0.18 45	0.17 21	0.07 7	0.07 19	0.17 5	0.23 21	0.20 7	0.20 22	0.25 33	0.14 16	0.29 43	0.17 15	0.08 14	0.08 7	0.17 15	0.16 11	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 13	0.13 13	0.14 41	0.11 20	0.07 8	0.14 35	0.12 62	0.13 14	0.06 2	0.08 2	0.24 72	0.09 1	0.06 1	0.07 19	0.22 25	0.21 14	0.22 15	0.18 15	0.19 11	0.14 16	0.20 11	0.11 1	0.12 53	0.11 30	0.16 10	0.13 5	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.14 13	0.10 6	0.08 4	0.08 9	0.08 15	0.08 8	0.05 6	0.12 8	0.06 2	0.22 51	0.07 6	0.16 14	0.07 7	0.04 1	0.20 17	0.26 36	0.22 15	0.19 19	0.26 37	0.11 2	0.28 39	0.16 12	0.06 4	0.08 7	0.22 36	0.23 51	0.20 8	0.16 20

NLSM3	0.15 17	0.13 13	0.10 19	0.11 20	0.10 24	0.10 17	0.08 33	0.15 22	0.17 45	0.11 8	0.17 40	0.12 4	0.13 45	0.11 43	0.21 21	0.20 10	0.20 7	0.17 12	0.17 3	0.12 6	0.16 2	0.16 12	0.08 14	0.11 30	0.18 19	0.23 51	0.27 30	0.18 28

MonStereo	0.15 17	0.14 20	0.13 35	0.12 24	0.12 33	0.10 17	0.08 33	0.11 2	0.11 19	0.14 20	0.13 23	0.17 21	0.11 33	0.07 19	0.20 17	0.23 21	0.23 21	0.17 12	0.21 16	0.15 21	0.19 10	0.18 20	0.08 14	0.08 7	0.22 36	0.18 21	0.23 15	0.24 45

LG-Stereo	0.15 17	0.11 9	0.08 4	0.09 13	0.11 30	0.11 21	0.05 6	0.15 22	0.11 19	0.19 43	0.12 21	0.26 44	0.09 23	0.06 10	0.19 13	0.20 10	0.23 21	0.16 9	0.18 6	0.14 16	0.23 19	0.20 30	0.05 1	0.08 7	0.17 15	0.18 21	0.24 19	0.15 13

MM-Stereo_test2	0.15 17	0.19 36	0.11 26	0.16 45	0.11 30	0.08 8	0.05 6	0.14 20	0.11 19	0.20 45	0.08 10	0.12 4	0.08 14	0.09 33	0.20 17	0.22 17	0.25 29	0.20 22	0.20 14	0.18 35	0.25 29	0.21 35	0.10 37	0.10 19	0.16 10	0.16 11	0.21 10	0.16 20

GREAT-IGEV	0.15 17	0.15 22	0.11 26	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 29	0.10 15	0.12 14	0.13 23	0.25 43	0.09 23	0.08 27	0.22 25	0.25 28	0.24 28	0.16 9	0.23 24	0.13 12	0.18 8	0.16 12	0.09 28	0.10 19	0.15 5	0.16 11	0.31 44	0.13 9

U	0.15 17	0.11 9	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 29	0.06 2	0.15 26	0.04 2	0.17 21	0.07 7	0.05 4	0.22 25	0.28 45	0.26 34	0.23 41	0.27 39	0.17 29	0.28 39	0.19 25	0.06 4	0.08 7	0.26 44	0.23 51	0.23 15	0.20 36

AIO-Stereo	0.15 17	0.17 31	0.12 31	0.17 51	0.10 24	0.12 28	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 6	0.14 26	0.12 4	0.09 23	0.08 27	0.20 17	0.21 14	0.20 7	0.20 22	0.21 16	0.17 29	0.23 19	0.20 30	0.07 11	0.11 30	0.17 15	0.16 11	0.23 15	0.12 5

RSM	0.15 17	0.16 26	0.12 31	0.14 34	0.09 20	0.14 35	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 5	0.15 29	0.14 11	0.10 28	0.07 19	0.22 25	0.25 28	0.21 12	0.20 22	0.18 6	0.17 29	0.25 29	0.18 20	0.08 14	0.10 19	0.16 10	0.16 11	0.27 30	0.15 13

MatchStereo	0.16 25	0.14 20	0.11 26	0.07 5	0.12 33	0.07 3	0.06 15	0.16 29	0.18 50	0.08 2	0.12 21	0.13 8	0.13 45	0.11 43	0.21 21	0.25 28	0.17 3	0.20 22	0.18 6	0.19 42	0.21 15	0.26 54	0.08 14	0.12 37	0.21 34	0.23 51	0.22 13	0.19 32

GSStereo	0.16 25	0.18 34	0.13 35	0.13 28	0.13 36	0.12 28	0.09 43	0.12 8	0.10 15	0.16 33	0.11 17	0.22 37	0.08 14	0.05 4	0.22 25	0.25 28	0.28 41	0.20 22	0.25 33	0.16 24	0.32 45	0.19 25	0.08 14	0.10 19	0.18 19	0.16 11	0.25 22	0.16 20

GASTEREO	0.16 25	0.16 26	0.10 19	0.14 34	0.10 24	0.11 21	0.07 23	0.12 8	0.15 41	0.14 20	0.09 11	0.18 28	0.11 33	0.06 10	0.24 31	0.24 26	0.23 21	0.20 22	0.23 24	0.16 24	0.23 19	0.23 47	0.11 46	0.10 19	0.19 23	0.22 39	0.28 34	0.14 10

MSCF	0.16 25	0.15 22	0.09 16	0.14 34	0.09 20	0.11 21	0.07 23	0.11 2	0.15 41	0.14 20	0.09 11	0.17 21	0.11 33	0.06 10	0.25 34	0.23 21	0.23 21	0.20 22	0.23 24	0.15 21	0.24 26	0.21 35	0.11 46	0.10 19	0.19 23	0.22 39	0.27 30	0.15 13

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.12 11	0.10 19	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.18 37	0.11 19	0.20 45	0.07 6	0.23 38	0.08 14	0.08 27	0.19 13	0.23 21	0.30 44	0.25 46	0.31 47	0.18 35	0.28 39	0.17 15	0.09 28	0.08 7	0.20 29	0.16 11	0.29 37	0.21 38

IGEV-Stereo++	0.16 25	0.24 50	0.09 16	0.13 28	0.13 36	0.10 17	0.05 6	0.15 22	0.13 31	0.12 14	0.16 34	0.16 14	0.11 33	0.07 19	0.21 21	0.22 17	0.22 15	0.18 15	0.21 16	0.16 24	0.22 18	0.27 58	0.09 28	0.08 7	0.17 15	0.18 21	0.25 22	0.18 28

GIP-stereo	0.17 31	0.21 42	0.13 35	0.15 40	0.09 20	0.09 12	0.07 23	0.12 8	0.09 10	0.16 33	0.13 23	0.16 14	0.08 14	0.15 64	0.27 45	0.25 28	0.25 29	0.21 31	0.24 30	0.19 42	0.27 33	0.20 30	0.07 11	0.11 30	0.20 29	0.22 39	0.35 55	0.17 25

RSM++	0.17 31	0.18 34	0.13 35	0.17 51	0.10 24	0.14 35	0.07 23	0.13 14	0.13 31	0.12 14	0.14 26	0.17 21	0.11 33	0.08 27	0.25 34	0.27 42	0.25 29	0.21 31	0.23 24	0.18 35	0.26 31	0.21 35	0.08 14	0.10 19	0.20 29	0.18 21	0.29 37	0.18 28

RAFT	0.17 31	0.13 13	0.10 19	0.16 45	0.07 8	0.21 65	0.05 6	0.25 47	0.12 27	0.14 20	0.15 29	0.16 14	0.10 28	0.05 4	0.21 21	0.20 10	0.23 21	0.15 5	0.28 43	0.13 12	0.21 15	0.17 15	0.07 11	0.10 19	0.26 44	0.24 56	0.33 47	0.23 42

NLMM1	0.18 34	0.15 22	0.10 19	0.14 34	0.14 44	0.21 65	0.16 95	0.18 37	0.15 41	0.16 33	0.17 40	0.17 21	0.25 103	0.09 33	0.19 13	0.22 17	0.25 29	0.21 31	0.24 30	0.20 49	0.20 11	0.19 25	0.11 46	0.14 45	0.20 29	0.19 26	0.27 30	0.25 47

GEAStereo	0.18 34	0.22 44	0.15 44	0.19 58	0.14 44	0.14 35	0.09 43	0.16 29	0.13 31	0.15 26	0.11 17	0.23 38	0.08 14	0.09 33	0.25 34	0.25 28	0.27 37	0.21 31	0.23 24	0.17 29	0.34 51	0.22 44	0.10 37	0.12 37	0.19 23	0.21 33	0.30 41	0.19 32

gasm-f	0.18 34	0.22 44	0.15 44	0.19 58	0.14 44	0.14 35	0.09 43	0.16 29	0.13 31	0.15 26	0.11 17	0.23 38	0.08 14	0.09 33	0.25 34	0.25 28	0.27 37	0.21 31	0.23 24	0.17 29	0.34 51	0.22 44	0.10 37	0.12 37	0.19 23	0.21 33	0.30 41	0.19 32

AdaDepth	0.18 34	0.19 36	0.10 19	0.12 24	0.14 44	0.12 28	0.09 43	0.16 29	0.14 36	0.14 20	0.17 40	0.19 30	0.10 28	0.08 27	0.26 42	0.29 51	0.28 41	0.23 41	0.25 33	0.16 24	0.24 26	0.20 30	0.09 28	0.11 30	0.19 23	0.20 27	0.32 45	0.25 47

Occ-G	0.18 34	0.26 55	0.15 44	0.17 51	0.14 44	0.15 42	0.07 23	0.12 8	0.11 19	0.11 8	0.22 64	0.20 34	0.09 23	0.10 39	0.28 50	0.28 45	0.25 29	0.22 37	0.29 45	0.19 42	0.26 31	0.19 25	0.10 37	0.15 49	0.19 23	0.18 21	0.29 37	0.17 25

StereoVision	0.18 34	0.13 13	0.11 26	0.09 13	0.14 44	0.16 44	0.08 33	0.17 35	0.17 45	0.15 26	0.15 29	0.16 14	0.10 28	0.06 10	0.25 34	0.26 36	0.27 37	0.22 37	0.22 20	0.16 24	0.23 19	0.17 15	0.06 4	0.13 42	0.28 56	0.29 68	0.38 60	0.28 56

NLSM1	0.19 40	0.16 26	0.12 31	0.13 28	0.12 33	0.14 35	0.08 33	0.18 37	0.23 72	0.13 17	0.28 84	0.19 30	0.15 55	0.12 50	0.22 25	0.24 26	0.26 34	0.21 31	0.26 37	0.17 29	0.27 33	0.21 35	0.11 46	0.16 58	0.23 40	0.21 33	0.26 29	0.21 38

RAStereo	0.19 40	0.16 26	0.10 19	0.08 9	0.07 8	0.09 12	0.06 15	0.21 42	0.09 10	0.45 87	0.09 11	0.26 44	0.08 14	0.07 19	0.25 34	0.26 36	0.28 41	0.25 46	0.33 52	0.15 21	0.35 55	0.18 20	0.08 14	0.10 19	0.28 56	0.23 51	0.25 22	0.24 45

AEACV	0.19 40	0.31 70	0.14 41	0.17 51	0.13 36	0.12 28	0.07 23	0.15 22	0.07 6	0.16 33	0.15 29	0.18 28	0.11 33	0.11 43	0.25 34	0.25 28	0.32 46	0.23 41	0.35 57	0.18 35	0.27 33	0.22 44	0.11 46	0.11 30	0.20 29	0.22 39	0.25 22	0.18 28

BridgeDepth_RVC	0.21 43	0.21 42	0.15 44	0.15 40	0.14 44	0.17 49	0.09 43	0.26 49	0.23 72	0.17 40	0.17 40	0.24 41	0.14 48	0.13 55	0.26 42	0.29 51	0.21 12	0.23 41	0.27 39	0.20 49	0.23 19	0.25 50	0.10 37	0.12 37	0.26 44	0.30 71	0.29 37	0.36 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 43	0.19 36	0.12 31	0.18 56	0.13 36	0.20 63	0.08 33	0.19 40	0.14 36	0.16 33	0.23 67	0.21 36	0.10 28	0.12 50	0.27 45	0.29 51	0.34 55	0.28 54	0.32 48	0.22 61	0.32 45	0.21 35	0.12 53	0.11 30	0.26 44	0.22 39	0.47 78	0.29 58

VIP-Stereo	0.22 45	0.20 40	0.19 64	0.14 34	0.11 30	0.13 33	0.06 15	0.29 54	0.19 56	0.19 43	0.28 84	0.28 48	0.11 33	0.12 50	0.27 45	0.28 45	0.37 63	0.26 49	0.33 52	0.21 56	0.34 51	0.21 35	0.11 46	0.15 49	0.24 42	0.22 39	0.25 22	0.30 60

WQFJX	0.23 46	0.27 57	0.13 35	0.22 70	0.27 115	0.18 54	0.13 66	0.21 42	0.28 113	0.14 20	0.16 34	0.28 48	0.24 101	0.11 43	0.32 64	0.23 21	0.26 34	0.22 37	0.32 48	0.21 56	0.27 33	0.25 50	0.14 69	0.18 64	0.23 40	0.22 39	0.33 47	0.33 69

MLG-Stereo_test3	0.23 46	0.17 31	0.13 35	0.14 34	0.17 61	0.16 44	0.09 43	0.21 42	0.12 27	0.21 48	0.18 45	0.35 61	0.11 33	0.15 64	0.29 51	0.26 36	0.33 49	0.28 54	0.63 136	0.18 35	0.40 66	0.41 98	0.11 46	0.15 49	0.21 34	0.21 33	0.33 47	0.27 52

delet	0.24 48	0.25 53	0.22 93	0.24 88	0.20 74	0.28 106	0.16 95	0.21 42	0.18 50	0.23 53	0.26 78	0.26 44	0.15 55	0.25 150	0.32 64	0.28 45	0.31 45	0.27 51	0.24 30	0.24 70	0.31 44	0.20 30	0.16 76	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 45	0.31 63

TDLM	0.24 48	0.29 64	0.22 93	0.22 70	0.27 115	0.23 84	0.18 104	0.26 49	0.19 56	0.18 42	0.38 121	0.29 50	0.21 84	0.15 64	0.24 31	0.28 45	0.32 46	0.28 54	0.25 33	0.21 56	0.28 39	0.19 25	0.16 76	0.21 77	0.24 42	0.20 27	0.28 34	0.25 47

LG-G_1	0.25 50	0.22 44	0.19 64	0.23 84	0.22 79	0.22 72	0.12 62	0.28 51	0.11 19	0.21 48	0.20 54	0.35 61	0.14 48	0.18 78	0.31 61	0.30 57	0.35 59	0.32 68	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 54	0.10 37	0.15 49	0.27 50	0.24 56	0.36 57	0.34 72

LG-G	0.25 50	0.22 44	0.19 64	0.23 84	0.22 79	0.22 72	0.12 62	0.28 51	0.11 19	0.21 48	0.20 54	0.35 61	0.14 48	0.18 78	0.31 61	0.30 57	0.35 59	0.32 68	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 54	0.10 37	0.15 49	0.27 50	0.24 56	0.36 57	0.34 72

AIO_rvc	0.25 50	0.34 77	0.16 52	0.19 58	0.15 54	0.18 54	0.11 57	0.39 67	0.22 67	0.30 61	0.16 34	0.32 55	0.12 41	0.18 78	0.27 45	0.26 36	0.33 49	0.22 37	0.38 60	0.20 49	0.42 74	0.44 118	0.13 61	0.14 45	0.28 56	0.22 39	0.33 47	0.21 38

anonymousdsp	0.25 50	0.23 48	0.19 64	0.16 45	0.14 44	0.18 54	0.10 53	0.37 65	0.19 56	0.32 64	0.22 64	0.32 55	0.12 41	0.14 60	0.29 51	0.32 64	0.32 46	0.28 54	0.39 61	0.22 61	0.46 93	0.31 68	0.12 53	0.15 49	0.26 44	0.20 27	0.52 96	0.20 36

LG-Stereo_L2	0.26 54	0.31 70	0.17 57	0.13 28	0.13 36	0.14 35	0.07 23	0.42 74	0.20 60	0.48 99	0.22 64	0.40 77	0.14 48	0.17 75	0.30 57	0.37 78	0.39 72	0.28 54	0.40 63	0.19 42	0.45 86	0.35 76	0.09 28	0.14 45	0.30 65	0.22 39	0.33 47	0.33 69

LGtest1	0.26 54	0.19 36	0.20 71	0.16 45	0.18 65	0.16 44	0.09 43	0.28 51	0.17 45	0.22 51	0.27 81	0.29 50	0.13 45	0.14 60	0.30 57	0.31 61	0.38 67	0.33 78	0.49 81	0.25 76	0.41 68	0.41 98	0.13 61	0.16 58	0.30 65	0.24 56	0.39 62	0.31 63

MaDis-Stereo	0.26 54	0.20 40	0.16 52	0.10 16	0.10 24	0.10 17	0.08 33	0.24 46	0.14 36	0.36 67	0.16 34	0.36 69	0.12 41	0.08 27	0.33 66	0.35 68	0.39 72	0.35 91	0.53 99	0.20 49	0.40 66	0.26 54	0.13 61	0.15 49	0.39 105	0.39 109	0.40 66	0.49 110

iRaftStereo_RVC	0.26 54	0.27 57	0.16 52	0.13 28	0.14 44	0.18 54	0.09 43	0.44 79	0.14 36	0.36 67	0.36 112	0.32 55	0.16 60	0.13 55	0.29 51	0.29 51	0.38 67	0.28 54	0.34 56	0.22 61	0.41 68	0.38 86	0.12 53	0.17 61	0.27 50	0.29 68	0.42 70	0.27 52

LG-Stereo_L1	0.27 58	0.30 68	0.17 57	0.13 28	0.13 36	0.15 42	0.08 33	0.42 74	0.21 64	0.49 108	0.20 54	0.39 76	0.15 55	0.15 64	0.30 57	0.38 81	0.39 72	0.29 62	0.40 63	0.18 35	0.47 100	0.35 76	0.08 14	0.14 45	0.30 65	0.21 33	0.37 59	0.36 78

AIO_test	0.27 58	0.39 105	0.19 64	0.29 111	0.19 68	0.18 54	0.14 80	0.42 74	0.23 72	0.33 65	0.19 49	0.37 71	0.18 67	0.18 78	0.25 34	0.29 51	0.34 55	0.24 45	0.39 61	0.21 56	0.49 110	0.46 127	0.13 61	0.15 49	0.30 65	0.28 66	0.41 67	0.21 38

IGEV-Stereo+	0.27 58	0.25 53	0.14 41	0.22 70	0.14 44	0.13 33	0.07 23	0.36 62	0.20 60	0.55 141	0.23 67	0.38 73	0.14 48	0.16 71	0.26 42	0.35 68	0.40 75	0.35 91	0.48 79	0.24 70	0.44 82	0.51 151	0.12 53	0.13 42	0.28 56	0.20 27	0.34 52	0.23 42

RAFT + AFF	0.27 58	0.26 55	0.17 57	0.21 67	0.13 36	0.19 60	0.13 66	0.41 70	0.18 50	0.44 85	0.19 49	0.42 86	0.14 48	0.09 33	0.86 210	0.29 51	0.41 78	0.20 22	0.55 108	0.23 66	0.47 100	0.21 35	0.12 53	0.15 49	0.28 56	0.20 27	0.21 10	0.17 25

RYNet	0.27 58	0.23 48	0.18 62	0.15 40	0.17 61	0.19 60	0.13 66	0.25 47	0.31 150	0.17 40	0.20 54	0.19 30	0.14 48	0.13 55	0.80 192	0.28 45	0.27 37	0.41 123	0.28 43	0.19 42	0.27 33	0.21 35	0.29 194	0.18 64	0.27 50	0.76 200	0.34 52	0.23 42

WQFJA1	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.20 64	0.29 128	0.28 106	0.21 123	0.29 54	0.30 130	0.25 55	0.20 54	0.64 162	0.25 103	0.22 108	0.38 73	0.27 42	0.33 49	0.32 68	0.27 39	0.20 49	0.37 60	0.28 61	0.19 111	0.18 64	0.27 50	0.22 39	0.41 67	0.27 52

WQFJX1	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.20 64	0.29 128	0.28 106	0.21 123	0.29 54	0.30 130	0.25 55	0.20 54	0.64 162	0.25 103	0.22 108	0.38 73	0.27 42	0.33 49	0.32 68	0.27 39	0.20 49	0.37 60	0.28 61	0.19 111	0.18 64	0.27 50	0.22 39	0.41 67	0.27 52

DFGA-Net	0.28 63	0.37 92	0.16 52	0.26 98	0.15 54	0.22 72	0.15 86	0.40 68	0.21 64	0.41 74	0.24 72	0.31 53	0.17 63	0.13 55	0.42 92	0.39 85	0.38 67	0.30 65	0.42 70	0.21 56	0.36 59	0.29 64	0.13 61	0.21 77	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 56

UniTT-Stereo	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.15 40	0.13 36	0.17 49	0.09 43	0.35 61	0.19 56	0.49 108	0.21 60	0.41 84	0.18 67	0.14 60	0.40 80	0.39 85	0.42 80	0.34 82	0.56 114	0.25 76	0.43 76	0.24 49	0.13 61	0.19 70	0.31 75	0.41 114	0.30 41	0.37 80

AASNet	0.28 63	0.34 77	0.22 93	0.25 94	0.26 105	0.34 135	0.25 149	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 112	0.26 44	0.18 67	0.24 134	0.36 70	0.31 61	0.34 55	0.32 68	0.32 48	0.28 89	0.35 55	0.28 61	0.17 91	0.22 91	0.30 65	0.28 66	0.35 55	0.25 47

AANet_RVC	0.28 63	0.27 57	0.23 98	0.19 58	0.28 121	0.16 44	0.16 95	0.29 54	0.30 130	0.20 45	0.27 81	0.24 41	0.21 84	0.19 85	0.45 96	0.36 74	0.33 49	0.34 82	0.29 45	0.29 94	0.27 33	0.27 58	0.22 152	0.21 77	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 123

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 50	0.17 57	0.16 45	0.15 54	0.22 72	0.08 33	0.29 54	0.22 67	0.29 59	0.15 29	0.45 98	0.20 76	0.10 39	0.71 179	0.45 120	0.46 90	0.27 51	0.47 76	0.22 61	0.41 68	0.36 80	0.19 111	0.19 70	0.28 56	0.32 81	0.46 76	0.40 90

HUF	0.29 69	0.34 77	0.20 71	0.22 70	0.21 77	0.19 60	0.11 57	0.51 97	0.22 67	0.42 76	0.18 45	0.35 61	0.22 88	0.19 85	0.30 57	0.32 64	0.38 67	0.26 49	0.52 91	0.25 76	0.52 130	0.43 112	0.16 76	0.18 64	0.30 65	0.22 39	0.38 60	0.29 58

test_5	0.29 69	0.39 105	0.16 52	0.22 70	0.15 54	0.21 65	0.13 66	0.54 108	0.20 60	0.38 72	0.19 49	0.44 94	0.34 173	0.10 39	0.43 94	0.38 81	0.33 49	0.32 68	0.33 52	0.20 49	0.32 45	0.35 76	0.09 28	0.21 77	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 66

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 93	0.26 98	0.26 105	0.26 94	0.18 104	0.33 60	0.23 72	0.24 54	0.28 84	0.35 61	0.15 55	0.32 197	0.39 78	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 45	0.21 35	0.17 91	0.23 103	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 66

YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 98	0.27 103	0.23 85	0.26 94	0.25 149	0.36 62	0.37 188	0.25 55	0.19 49	0.40 77	0.27 116	0.29 180	0.38 73	0.47 140	0.37 63	0.28 54	0.43 72	0.19 42	0.35 55	0.33 71	0.16 76	0.19 70	0.36 96	0.29 68	0.39 62	0.35 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 73	0.24 50	0.17 57	0.23 84	0.19 68	0.18 54	0.08 33	0.49 94	0.25 90	0.54 134	0.21 60	0.32 55	0.17 63	0.17 75	0.29 51	0.39 85	0.45 85	0.36 95	0.50 83	0.26 83	0.56 147	0.49 139	0.13 61	0.13 42	0.31 75	0.26 62	0.45 74	0.30 60

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 134	0.18 62	0.16 45	0.16 59	0.21 65	0.11 57	0.37 65	0.22 67	0.37 70	0.24 72	0.32 55	0.17 63	0.13 55	0.39 78	0.45 120	0.46 90	0.38 104	0.42 70	0.25 76	0.43 76	0.35 76	0.18 103	0.21 77	0.35 95	0.32 81	0.50 84	0.44 101

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 44	0.15 40	0.15 54	0.25 92	0.18 104	0.53 103	0.20 60	0.55 141	0.18 45	0.44 94	0.29 123	0.16 71	0.29 51	0.30 57	0.37 63	0.27 51	0.37 59	0.18 35	0.38 62	0.45 122	0.10 37	0.17 61	0.30 65	0.31 76	0.60 122	0.26 51

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 109	0.18 56	0.17 61	0.33 128	0.11 57	0.50 95	0.23 72	0.46 90	0.28 84	0.40 77	0.16 60	0.12 50	0.27 45	0.35 68	0.37 63	0.25 46	0.57 118	0.23 66	0.38 62	0.25 50	0.17 91	0.17 61	0.37 98	0.37 102	0.48 81	0.32 66

plain	0.31 78	0.43 128	0.20 71	0.20 64	0.16 59	0.20 63	0.10 53	0.41 70	0.18 50	0.48 99	0.19 49	0.34 60	0.17 63	0.10 39	0.41 86	0.44 109	0.45 85	0.40 118	0.55 108	0.24 70	0.41 68	0.34 74	0.14 69	0.21 77	0.32 80	0.33 86	0.39 62	0.48 108

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 112	0.30 122	0.40 163	0.29 128	0.37 146	0.23 141	0.41 70	0.23 72	0.31 62	0.49 152	0.37 71	0.26 109	0.19 85	0.29 51	0.33 67	0.34 55	0.32 68	0.32 48	0.25 76	0.34 51	0.25 50	0.18 103	0.25 123	0.30 65	0.25 60	0.34 52	0.30 60

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 112	0.25 106	0.28 106	0.20 74	0.27 99	0.14 80	0.45 85	0.18 50	0.48 99	0.25 75	0.42 86	0.18 67	0.16 71	0.36 70	0.42 97	0.44 82	0.36 95	0.47 76	0.28 89	0.47 100	0.36 80	0.12 53	0.23 103	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 69

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 154	0.20 71	0.26 98	0.18 65	0.22 72	0.15 86	0.58 127	0.23 72	0.52 122	0.17 40	0.46 100	0.33 161	0.12 50	0.33 66	0.43 104	0.36 61	0.30 65	0.45 74	0.23 66	0.45 86	0.49 139	0.09 28	0.22 91	0.32 80	0.31 76	0.53 100	0.35 75

HCRNet	0.32 80	0.38 100	0.20 71	0.39 157	0.17 61	0.29 111	0.18 104	0.40 68	0.18 50	0.80 269	0.40 130	0.49 110	0.18 67	0.22 108	0.38 73	0.30 57	0.38 67	0.29 62	0.40 63	0.19 42	0.33 49	0.23 47	0.19 111	0.16 58	0.26 44	0.31 76	0.51 85	0.31 63

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 122	0.24 88	0.25 95	0.27 99	0.22 131	0.36 62	0.33 163	0.31 62	0.40 130	0.40 77	0.23 94	0.25 150	0.41 86	0.37 78	0.40 75	0.39 106	0.36 58	0.28 89	0.41 68	0.27 58	0.25 173	0.25 123	0.31 75	0.35 91	0.39 62	0.37 80

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 111	0.34 135	0.33 147	0.38 151	0.29 167	0.44 79	0.24 84	0.35 66	0.30 94	0.46 100	0.22 88	0.21 102	0.31 61	0.32 64	0.40 75	0.43 136	0.33 52	0.22 61	0.33 49	0.29 64	0.22 152	0.24 112	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 122	0.17 51	0.19 68	0.23 84	0.21 123	0.53 103	0.26 100	0.47 93	0.25 75	0.48 106	0.18 67	0.22 108	0.38 73	0.36 74	0.54 139	0.29 62	0.41 66	0.28 89	0.50 114	0.31 68	0.21 138	0.21 77	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 85	0.36 90	0.20 71	0.23 84	0.20 74	0.17 49	0.10 53	0.48 92	0.23 72	0.55 141	0.32 99	0.40 77	0.19 73	0.15 64	0.48 106	0.36 74	0.47 100	0.33 78	0.51 86	0.27 86	0.50 114	0.42 105	0.16 76	0.18 64	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 127

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 84	0.24 88	0.19 68	0.17 49	0.13 66	0.63 168	0.26 100	0.58 166	0.23 67	0.44 94	0.22 88	0.14 60	0.41 86	0.41 93	0.47 100	0.35 91	0.73 161	0.31 103	0.47 100	0.36 80	0.21 138	0.20 75	0.32 80	0.34 90	0.51 85	0.35 75

test_4	0.34 87	0.33 74	0.27 111	0.21 67	0.18 65	0.16 44	0.11 57	0.59 134	0.26 100	0.58 166	0.25 75	0.50 116	0.20 76	0.19 85	0.33 66	0.40 89	0.45 85	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 86	0.41 98	0.16 76	0.24 112	0.38 102	0.40 113	0.59 121	0.42 97

ARAFT	0.34 87	0.38 100	0.23 98	0.26 98	0.21 77	0.27 99	0.14 80	0.44 79	0.24 84	0.50 110	0.30 94	0.41 84	0.16 60	0.15 64	0.67 165	0.42 97	0.50 113	0.47 169	0.51 86	0.23 66	0.53 137	0.32 70	0.16 76	0.19 70	0.43 114	0.30 71	0.52 96	0.37 80

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 109	0.25 94	0.23 85	0.25 92	0.18 104	0.54 108	0.26 100	0.52 122	0.43 135	0.46 100	0.23 94	0.18 78	0.42 92	0.38 81	0.43 81	0.34 82	0.61 134	0.26 83	0.43 76	0.38 86	0.13 61	0.20 75	0.39 105	0.39 109	0.58 114	0.42 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 116	0.32 130	0.24 88	0.19 68	0.28 106	0.13 66	0.58 127	0.24 84	0.46 90	0.35 111	0.49 110	0.19 73	0.15 64	0.34 69	0.35 68	0.41 78	0.28 54	0.65 141	0.28 89	0.44 82	0.33 71	0.19 111	0.22 91	0.51 144	0.37 102	0.58 114	0.44 101

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 154	0.21 84	0.22 70	0.19 68	0.22 72	0.15 86	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 78	0.29 50	0.19 73	0.23 123	1.37 272	0.40 89	0.52 128	0.45 151	0.55 108	0.33 109	0.50 114	0.41 98	0.21 138	0.22 91	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

TESTraft	0.37 92	0.46 154	0.21 84	0.21 67	0.23 85	0.21 65	0.16 95	0.54 108	0.31 150	0.51 115	0.23 67	0.36 69	0.36 185	0.11 43	0.85 208	0.48 146	0.45 85	0.32 68	0.48 79	0.24 70	0.46 93	0.65 186	0.12 53	0.23 103	0.37 98	0.43 117	0.57 106	0.39 85

CAS	0.38 94	0.45 142	0.25 106	0.29 111	0.29 128	0.23 84	0.13 66	0.41 70	0.27 106	0.41 74	0.54 176	0.35 61	0.35 180	0.21 102	0.52 112	0.38 81	0.50 113	0.34 82	0.52 91	0.26 83	0.43 76	0.41 98	0.19 111	0.23 103	0.51 144	0.52 155	0.62 128	0.77 195

anonymousdsp2	0.38 94	0.46 154	0.30 122	0.25 94	0.23 85	0.32 121	0.18 104	0.58 127	0.23 72	0.47 93	0.38 121	0.48 106	0.23 94	0.18 78	0.40 80	0.39 85	0.44 82	0.33 78	0.88 184	0.31 103	0.48 106	0.52 156	0.17 91	0.23 103	0.41 111	0.33 86	0.61 125	0.42 97

TestStereo1	0.38 94	0.49 177	0.19 64	0.22 70	0.23 85	0.23 84	0.15 86	0.55 115	0.30 130	0.52 122	0.21 60	0.35 61	0.39 196	0.11 43	0.80 192	0.50 157	0.46 90	0.32 68	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 194	0.15 72	0.22 91	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

SA-5K	0.38 94	0.49 177	0.19 64	0.22 70	0.23 85	0.23 84	0.15 86	0.55 115	0.30 130	0.52 122	0.21 60	0.35 61	0.39 196	0.11 43	0.80 192	0.50 157	0.46 90	0.32 68	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 194	0.15 72	0.22 91	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

UPFNet	0.38 94	0.34 77	0.34 139	0.32 127	0.33 147	0.39 153	0.29 167	0.47 90	0.33 163	0.43 78	0.41 132	0.40 77	0.30 133	0.34 202	0.61 140	0.40 89	0.46 90	0.41 123	0.52 91	0.35 132	0.35 55	0.34 74	0.25 173	0.27 132	0.38 102	0.35 91	0.55 102	0.37 80

HITNet	0.38 94	0.37 92	0.28 113	0.34 135	0.29 128	0.26 94	0.19 115	0.58 127	0.32 158	0.57 154	0.45 141	0.55 133	0.30 133	0.22 108	0.51 110	0.35 68	0.44 82	0.39 106	0.41 66	0.29 94	0.41 68	0.38 86	0.20 129	0.25 123	0.39 105	0.37 102	0.70 157	0.52 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_L	0.40 100	0.42 123	0.41 176	0.24 88	0.27 115	0.35 141	0.22 131	0.51 97	0.24 84	0.61 181	0.23 67	0.43 91	0.21 84	0.31 190	0.59 129	0.49 153	0.55 148	0.36 95	0.53 99	0.34 115	0.55 142	0.38 86	0.28 189	0.27 132	0.42 112	0.43 117	0.63 131	0.66 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 100	0.52 206	0.23 98	0.27 103	0.27 115	0.30 117	0.14 80	0.62 154	0.29 121	0.61 181	0.44 138	0.64 162	0.28 121	0.23 123	0.55 115	0.36 74	0.45 85	0.31 67	0.73 161	0.27 86	0.63 172	0.39 92	0.21 138	0.24 112	0.42 112	0.32 81	0.61 125	0.56 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 100	0.28 63	0.33 133	0.35 145	0.24 93	0.24 89	0.15 86	0.63 168	0.28 113	0.61 181	0.39 127	0.51 121	0.22 88	0.22 108	0.48 106	0.43 104	0.49 108	0.43 136	0.66 143	0.34 115	0.63 172	0.70 201	0.14 69	0.22 91	0.39 105	0.47 137	0.63 131	0.39 85

FINET	0.40 100	0.38 100	0.39 162	0.43 177	0.30 137	0.34 135	0.35 182	0.44 79	0.36 178	0.47 93	0.32 99	0.47 103	0.30 133	0.28 173	0.66 159	0.50 157	0.48 105	0.36 95	0.60 130	0.33 109	0.46 93	0.37 85	0.30 197	0.30 151	0.43 114	0.35 91	0.56 104	0.42 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 104	0.33 74	0.29 118	0.29 111	0.24 93	0.26 94	0.16 95	0.55 115	0.40 198	0.55 141	0.49 152	0.49 110	0.27 116	0.23 123	0.58 125	0.45 120	0.51 124	0.40 118	0.50 83	0.36 134	0.46 93	0.50 144	0.16 76	0.23 103	0.49 137	0.75 197	0.44 73	0.56 138

IER	0.41 104	0.37 92	0.31 127	0.30 119	0.28 121	0.35 141	0.24 144	0.47 90	0.28 113	0.44 85	0.59 184	0.77 200	0.29 123	0.35 208	0.63 149	0.42 97	0.47 100	0.42 131	0.44 73	0.34 115	0.42 74	0.36 80	0.28 189	0.26 129	0.40 109	0.47 137	0.52 96	0.52 123

rafts_anoy	0.41 104	0.51 197	0.35 141	0.29 111	0.30 137	0.33 128	0.22 131	0.59 134	0.25 90	0.51 115	0.50 157	0.48 106	0.23 94	0.17 75	0.57 121	0.46 129	0.51 124	0.50 189	0.58 122	0.34 115	0.50 114	0.43 112	0.19 111	0.28 138	0.50 141	0.47 137	0.52 96	0.53 127

RALAANet	0.41 104	0.41 116	0.37 151	0.28 106	0.28 121	0.33 128	0.24 144	0.54 108	0.27 106	0.48 99	0.48 147	0.43 91	0.25 103	0.20 96	0.57 121	0.41 93	0.49 108	0.50 189	0.71 157	0.40 163	0.52 130	0.46 127	0.21 138	0.29 143	0.46 124	0.45 127	0.70 157	0.47 106

GMStereo	0.41 104	0.48 174	0.25 106	0.32 127	0.32 146	0.37 146	0.28 160	0.59 134	0.30 130	0.45 87	0.36 112	0.61 152	0.31 146	0.24 134	0.45 96	0.41 93	0.54 139	0.35 91	0.73 161	0.39 158	0.51 120	0.33 71	0.23 162	0.28 138	0.48 129	0.36 94	0.68 148	0.41 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 109	0.39 105	0.28 113	0.35 145	0.40 184	0.34 135	0.22 131	0.54 108	0.34 168	0.52 122	0.61 194	0.50 116	0.38 193	0.26 161	0.61 140	0.44 109	0.50 113	0.40 118	0.46 75	0.33 109	0.43 76	0.39 92	0.28 189	0.27 132	0.49 137	0.54 160	0.69 151	0.49 110

LoS_RVC	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.19 58	0.25 95	0.24 89	0.16 95	0.44 79	0.28 113	0.51 115	0.48 147	0.42 86	0.31 146	0.22 108	0.60 135	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 187	0.51 151	0.19 111	0.32 164	0.61 179	0.44 121	0.58 114	0.61 152

tt_ll	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.19 58	0.25 95	0.24 89	0.16 95	0.44 79	0.28 113	0.51 115	0.48 147	0.42 86	0.31 146	0.22 108	0.60 135	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 187	0.51 151	0.19 111	0.32 164	0.61 179	0.44 121	0.58 114	0.61 152

SA	0.42 109	0.47 161	0.21 84	0.25 94	0.23 85	0.31 118	0.13 66	0.64 175	0.32 158	0.61 181	0.26 78	0.54 127	0.21 84	0.16 71	0.63 149	0.47 140	0.52 128	0.41 123	0.60 130	0.29 94	0.46 93	0.61 176	0.15 72	0.27 132	0.45 120	0.58 168	0.96 221	0.47 106

CIPLG	0.42 109	0.47 161	0.24 104	0.32 127	0.22 79	0.32 121	0.19 115	0.63 168	0.24 84	0.55 141	0.50 157	0.60 151	0.30 133	0.41 222	0.93 227	0.44 109	0.52 128	0.37 100	0.56 114	0.38 144	0.56 147	0.45 122	0.19 111	0.24 112	0.44 116	0.31 76	0.57 106	0.38 84

IPLGR_C	0.42 109	0.47 161	0.23 98	0.31 125	0.22 79	0.32 121	0.18 104	0.63 168	0.23 72	0.55 141	0.50 157	0.61 152	0.31 146	0.41 222	0.87 216	0.45 120	0.52 128	0.37 100	0.55 108	0.38 144	0.56 147	0.46 127	0.19 111	0.24 112	0.44 116	0.33 86	0.58 114	0.40 90

GMOStereo	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 189	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

error version	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 189	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

test-v	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 189	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

ACRE	0.42 109	0.47 161	0.22 93	0.32 127	0.22 79	0.33 128	0.18 104	0.63 168	0.23 72	0.55 141	0.50 157	0.61 152	0.30 133	0.41 222	0.91 222	0.45 120	0.52 128	0.36 95	0.55 108	0.38 144	0.57 157	0.44 118	0.19 111	0.23 103	0.44 116	0.32 81	0.58 114	0.39 85

test-2	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 189	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

RALCasStereoNet	0.42 109	0.50 192	0.35 141	0.35 145	0.30 137	0.31 118	0.24 144	0.60 140	0.25 90	0.56 150	0.49 152	0.58 142	0.26 109	0.18 78	0.57 121	0.46 129	0.54 139	0.49 183	0.51 86	0.34 115	0.51 120	0.41 98	0.21 138	0.31 159	0.53 151	0.49 147	0.48 81	0.58 142

RASNet	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.33 133	0.33 147	0.37 146	0.27 155	0.58 127	0.34 168	0.47 93	0.43 135	0.49 110	0.33 161	0.25 150	0.41 86	0.41 93	0.48 105	0.39 106	0.47 76	0.30 98	0.49 110	0.40 95	0.19 111	0.44 221	0.40 109	0.46 135	0.75 169	0.63 160

CREStereo++_RVC	0.43 122	0.42 123	0.39 162	0.30 119	0.33 147	0.27 99	0.19 115	0.57 123	0.31 150	0.58 166	0.36 112	0.58 142	0.56 235	0.23 123	0.48 106	0.50 157	0.61 196	0.34 82	0.52 91	0.30 98	0.56 147	0.42 105	0.16 76	0.29 143	0.49 137	0.44 121	0.79 180	0.69 176
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 122	0.33 74	0.36 147	0.28 106	0.28 121	0.27 99	0.18 104	0.64 175	0.25 90	0.63 197	0.53 170	0.51 121	0.25 103	0.22 108	0.63 149	0.48 146	0.51 124	0.41 123	0.96 195	0.38 144	0.53 137	0.46 127	0.20 129	0.24 112	0.57 164	0.54 160	0.54 101	0.52 123

HGLStereo	0.43 122	0.43 128	0.37 151	0.34 135	0.37 171	0.39 153	0.23 141	0.48 92	0.31 150	0.47 93	0.72 228	0.42 86	0.29 123	0.32 197	0.51 110	0.49 153	0.55 148	0.50 189	0.55 108	0.39 158	0.51 120	0.43 112	0.22 152	0.33 178	0.51 144	0.51 153	0.57 106	0.45 103

castereo++	0.44 125	0.35 87	0.33 133	0.43 177	0.23 85	0.21 65	0.17 102	0.59 134	0.30 130	0.63 197	0.37 118	0.73 185	0.22 88	0.22 108	0.44 95	0.53 174	0.58 167	0.41 123	0.66 143	0.34 115	0.81 214	0.69 199	0.20 129	0.28 138	0.48 129	0.56 167	0.76 172	0.48 108

trnet	0.44 125	0.51 197	0.40 167	0.34 135	0.26 105	0.27 99	0.14 80	0.62 154	0.30 130	0.60 177	0.36 112	0.73 185	0.33 161	0.24 134	0.56 118	0.57 191	0.58 167	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.57 157	0.42 105	0.17 91	0.30 151	0.54 155	0.48 142	0.65 139	0.69 176

UNet	0.44 125	0.42 123	0.40 167	0.37 151	0.36 164	0.41 161	0.28 160	0.57 123	0.35 174	0.50 110	0.49 152	0.47 103	0.34 173	0.37 214	0.53 114	0.43 104	0.54 139	0.46 163	0.56 114	0.39 158	0.47 100	0.44 118	0.27 186	0.34 182	0.44 116	0.48 142	0.58 114	0.57 140

CREStereo	0.44 125	0.51 197	0.40 167	0.34 135	0.26 105	0.28 106	0.15 86	0.61 147	0.30 130	0.58 166	0.36 112	0.72 182	0.33 161	0.24 134	0.59 129	0.59 199	0.59 181	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.59 165	0.42 105	0.18 103	0.30 151	0.54 155	0.48 142	0.64 135	0.69 176
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 125	0.37 92	0.35 141	0.33 133	0.37 171	0.32 121	0.41 198	0.46 88	0.52 226	0.43 78	0.48 147	0.68 172	0.33 161	0.29 180	0.65 158	0.46 129	0.47 100	0.44 141	0.49 81	0.38 144	0.49 110	0.48 138	0.29 194	0.32 164	0.38 102	0.37 102	0.57 106	0.62 156

coex_refinement	0.45 130	0.43 128	0.33 133	0.35 145	0.35 160	0.44 173	0.22 131	0.55 115	0.50 223	0.50 110	0.60 187	0.54 127	0.27 116	0.28 173	0.58 125	0.45 120	0.50 113	0.44 141	0.54 105	0.33 109	0.45 86	0.39 92	0.28 189	0.31 159	0.52 148	0.53 157	0.67 146	0.78 198

TestStereo	0.45 130	0.51 197	0.38 160	0.42 172	0.30 137	0.44 173	0.26 153	0.71 212	0.28 113	0.76 259	0.32 99	0.64 162	0.32 155	0.24 134	0.47 99	0.35 68	0.54 139	0.33 78	0.78 173	0.38 144	0.63 172	0.42 105	0.24 170	0.30 151	0.53 151	0.43 117	0.75 169	0.55 137

DSFCA	0.45 130	0.50 192	0.40 167	0.40 163	0.37 171	0.44 173	0.34 180	0.46 88	0.39 196	0.40 73	0.57 181	0.49 110	0.29 123	0.24 134	0.61 140	0.44 109	0.49 108	0.49 183	0.64 137	0.39 158	0.50 114	0.51 151	0.33 209	0.35 186	0.49 137	0.50 151	0.57 106	0.58 142

CFNet	0.45 130	0.44 134	0.33 133	0.48 188	0.40 184	0.39 153	0.30 174	0.53 103	0.32 158	0.48 99	0.50 157	0.68 172	0.40 199	0.30 183	0.56 118	0.37 78	0.48 105	0.43 136	0.52 91	0.33 109	0.46 93	0.30 67	0.23 162	0.31 159	0.61 179	0.52 155	0.69 151	0.71 184

DISCO	0.45 130	0.44 134	0.29 118	0.40 163	0.38 177	0.49 189	0.43 201	0.45 85	0.43 214	0.50 110	0.57 181	0.40 77	0.29 123	0.30 183	0.61 140	0.43 104	0.55 148	0.46 163	0.69 154	0.41 166	0.48 106	0.43 112	0.26 182	0.32 164	0.47 126	0.50 151	0.62 128	0.50 119

CES	0.46 135	0.35 87	0.30 122	0.27 103	0.27 115	0.29 111	0.12 62	1.05 282	0.27 106	0.54 134	0.66 211	0.53 125	0.25 103	0.23 123	0.62 145	0.65 219	0.58 167	0.37 100	0.54 105	0.34 115	0.84 220	0.53 159	0.23 162	0.23 103	0.56 163	0.44 121	0.57 106	0.69 176

ADLNet	0.46 135	0.53 212	0.37 151	0.41 168	0.41 190	0.44 173	0.40 196	0.54 108	0.35 174	0.45 87	0.53 170	0.76 197	0.36 185	0.62 276	0.58 125	0.42 97	0.49 108	0.42 131	0.50 83	0.37 140	0.43 76	0.44 118	0.34 211	0.25 123	0.47 126	0.55 163	0.57 106	0.45 103

castereo	0.47 137	0.36 90	0.35 141	0.34 135	0.26 105	0.26 94	0.17 102	0.56 121	0.29 121	0.60 177	0.45 141	0.68 172	0.22 88	0.20 96	0.52 112	0.58 196	0.61 196	0.39 106	0.92 188	0.36 134	0.96 239	0.76 212	0.19 111	0.24 112	0.54 155	0.64 177	0.57 106	0.58 142

EGLCR-Stereo	0.47 137	0.49 177	0.41 176	0.29 111	0.30 137	0.44 173	0.14 80	0.57 123	0.26 100	0.57 154	0.27 81	0.58 142	0.23 94	0.21 102	0.36 70	0.47 140	0.53 137	0.45 151	0.75 168	0.32 107	0.69 193	0.93 231	0.19 111	0.24 112	0.48 129	0.49 147	1.30 269	0.70 182

GLC_STEREO	0.47 137	0.51 197	0.40 167	0.38 154	0.37 171	0.37 146	0.28 160	0.64 175	0.29 121	0.62 191	0.53 170	0.55 133	0.28 121	0.30 183	0.49 109	0.48 146	0.66 217	0.41 123	0.65 141	0.41 166	0.70 196	0.60 171	0.23 162	0.30 151	0.47 126	0.36 94	0.84 196	0.53 127

IPLG	0.47 137	0.45 142	0.32 130	0.28 106	0.27 115	0.32 121	0.21 123	0.63 168	0.22 67	0.51 115	0.38 121	0.56 135	0.29 123	0.31 190	1.64 287	0.44 109	0.56 154	0.48 175	0.56 114	0.41 166	0.45 86	0.75 209	0.18 103	0.28 138	0.45 120	0.59 169	0.65 139	0.51 121

Sa-1000	0.48 141	0.47 161	0.21 84	0.26 98	0.26 105	0.31 118	0.15 86	0.65 182	0.36 178	0.63 197	0.33 106	0.50 116	0.26 109	0.30 183	0.94 231	0.49 153	0.59 181	0.45 151	0.90 186	0.32 107	0.52 130	0.75 209	0.17 91	0.27 132	0.72 208	0.53 157	1.00 233	0.49 110

PMTNet	0.48 141	0.48 174	0.43 184	0.31 125	0.30 137	0.27 99	0.22 131	0.54 108	0.29 121	0.57 154	0.39 127	0.59 147	0.23 94	0.23 123	0.64 155	0.59 199	0.57 163	0.37 100	1.17 209	0.33 109	0.67 187	0.40 95	0.20 129	0.21 77	0.79 232	0.59 169	0.65 139	0.92 213

PDISCO_ROB	0.48 141	0.40 112	0.39 162	0.38 154	0.34 156	0.39 153	0.28 160	0.50 95	0.35 174	0.37 70	0.52 166	0.49 110	0.35 180	0.31 190	0.63 149	0.58 196	0.54 139	0.68 262	0.59 123	0.44 177	0.62 169	0.67 194	0.24 170	0.34 182	0.54 155	0.53 157	0.85 198	0.58 142

raft_robust	0.49 144	0.44 134	0.24 104	0.38 154	0.29 128	0.32 121	0.21 123	0.73 223	0.35 174	0.69 239	0.34 108	0.57 137	0.31 146	0.24 134	0.59 129	0.53 174	0.54 139	0.46 163	0.98 196	0.37 140	0.69 193	0.94 232	0.20 129	0.28 138	0.55 159	0.69 182	0.69 151	0.60 150

dd	0.50 145	0.51 197	0.28 113	0.91 262	0.31 145	0.65 233	0.29 167	0.59 134	0.23 72	0.54 134	0.30 94	0.75 189	0.27 116	0.26 161	0.84 204	0.46 129	0.70 233	0.39 106	1.05 199	0.38 144	0.48 106	0.43 112	0.23 162	0.30 151	0.53 151	0.39 109	0.74 167	0.58 142

LMCR-Stereo	0.50 145	0.46 154	0.33 133	0.32 127	0.33 147	0.42 167	0.24 144	0.57 123	0.37 188	0.55 141	0.46 145	0.65 167	0.40 199	0.26 161	0.69 170	0.49 153	0.62 202	0.49 183	1.11 205	0.57 218	0.66 183	0.64 184	0.25 173	0.32 164	0.48 129	0.49 147	0.63 131	0.65 164

iResNet_ROB	0.50 145	0.49 177	0.42 179	0.42 172	0.30 137	0.42 167	0.32 176	0.60 140	0.33 163	0.52 122	0.59 184	0.47 103	0.56 235	0.25 150	0.81 195	0.46 129	0.57 163	0.49 183	1.19 210	0.36 134	0.48 106	0.36 80	0.25 173	0.37 198	0.57 164	0.54 160	0.75 169	0.61 152

MIPNet	0.51 148	0.51 197	0.33 133	0.32 127	0.30 137	0.37 146	0.25 149	0.62 154	0.24 84	0.50 110	0.52 166	0.61 152	0.41 202	0.30 183	1.01 246	0.51 164	0.59 181	0.50 189	0.76 171	0.47 188	0.44 82	0.85 223	0.20 129	0.26 129	0.66 194	0.98 243	0.71 161	0.61 152

CFNet_pseudo	0.51 148	0.44 134	0.43 184	0.54 208	0.43 196	0.53 203	0.34 180	0.62 154	0.36 178	0.61 181	0.64 203	0.57 137	0.52 228	0.35 208	0.90 221	0.50 157	0.50 113	0.47 169	0.67 147	0.36 134	0.47 100	0.42 105	0.26 182	0.33 178	0.57 164	0.60 172	0.68 148	0.73 189

CFNet_RVC	0.51 148	0.51 197	0.47 201	0.50 193	0.48 209	0.48 187	0.32 176	0.53 103	0.37 188	0.51 115	0.65 208	0.57 137	0.34 173	0.30 183	0.69 170	0.44 109	0.52 128	0.47 169	0.57 118	0.42 172	0.56 147	0.49 139	0.27 186	0.35 186	0.65 193	0.74 193	0.80 181	0.75 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 148	0.52 206	0.48 204	0.43 177	0.57 230	0.42 167	0.62 241	0.56 121	0.62 244	0.52 122	0.51 163	0.67 170	0.34 173	0.58 273	0.78 186	0.42 97	0.47 100	0.42 131	0.57 118	0.38 144	0.46 93	0.42 105	0.30 197	0.32 164	0.48 129	0.76 200	0.62 128	0.64 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 152	0.43 128	0.36 147	0.34 135	0.25 95	0.47 185	0.25 149	0.43 77	0.27 106	0.52 122	0.94 255	0.61 152	0.44 212	0.25 150	1.06 250	0.57 191	0.52 128	0.39 106	1.51 223	0.50 191	0.58 161	0.75 209	0.26 182	0.25 123	0.52 148	0.38 106	0.76 172	0.53 127

iResNetv2_ROB	0.52 152	0.45 142	0.32 130	0.48 188	0.39 179	0.48 187	0.28 160	0.64 175	0.34 168	0.52 122	0.66 211	0.70 178	0.55 233	0.28 173	0.67 165	0.47 140	0.50 113	0.46 163	1.12 206	0.45 179	0.57 157	0.47 132	0.29 194	0.40 206	0.55 159	0.51 153	0.81 184	0.58 142

DN-CSS_ROB	0.52 152	0.43 128	0.46 197	0.41 168	0.40 184	0.34 135	0.22 131	0.69 203	0.34 168	0.59 171	0.79 238	0.66 168	0.47 218	0.24 134	0.63 149	0.40 89	0.58 167	0.43 136	1.74 234	0.38 144	0.63 172	0.38 86	0.31 202	0.47 231	0.53 151	0.43 117	0.66 145	0.54 134

STTStereo	0.53 155	0.56 221	0.54 221	0.44 182	0.52 218	0.43 170	0.59 229	0.52 99	0.46 219	0.47 93	0.55 178	0.71 180	0.42 203	0.56 265	0.87 216	0.44 109	0.49 108	0.51 196	0.54 105	0.37 140	0.51 120	0.40 95	0.32 207	0.35 186	0.52 148	0.66 180	0.68 148	0.99 220

BEATNet_4x	0.53 155	0.40 112	0.34 139	0.39 157	0.36 164	0.32 121	0.27 155	0.64 175	0.41 203	0.66 219	0.45 141	0.62 160	0.39 196	0.24 134	0.83 200	0.63 206	0.58 167	0.58 232	0.57 118	0.36 134	0.90 227	1.52 276	0.25 173	0.36 193	0.46 124	0.44 121	0.77 174	0.60 150

AF-Net	0.53 155	0.49 177	0.44 192	0.50 193	0.53 219	0.61 223	0.54 220	0.61 147	0.55 234	0.43 78	0.66 211	0.85 214	0.42 203	0.40 219	0.64 155	0.46 129	0.46 90	0.44 141	0.60 130	0.40 163	0.45 86	0.45 122	0.41 230	0.39 203	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

Nwc_Net	0.53 155	0.49 177	0.44 192	0.50 193	0.53 219	0.61 223	0.54 220	0.61 147	0.55 234	0.43 78	0.66 211	0.85 214	0.42 203	0.40 219	0.64 155	0.46 129	0.46 90	0.44 141	0.60 130	0.40 163	0.45 86	0.45 122	0.41 230	0.39 203	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

DLCB_ROB	0.53 155	0.50 192	0.48 204	0.41 168	0.45 199	0.43 170	0.39 194	0.55 115	0.45 215	0.57 154	0.61 194	0.70 178	0.52 228	0.41 222	0.60 135	0.47 140	0.57 163	0.48 175	0.52 91	0.43 176	0.55 142	0.47 132	0.38 223	0.42 212	0.96 263	0.79 208	0.70 157	0.62 156

AE-Stereo	0.54 160	0.48 174	0.44 192	0.50 193	0.35 160	0.36 144	0.28 160	0.55 115	0.29 121	0.64 204	0.31 97	0.89 220	0.31 146	0.24 134	0.55 115	0.65 219	0.68 225	0.52 203	0.87 183	0.53 197	0.72 199	0.81 220	0.21 138	0.47 231	0.79 232	0.69 182	0.94 216	0.62 156

HSM	0.54 160	0.49 177	0.47 201	0.48 188	0.47 206	0.41 161	0.37 188	0.71 212	0.37 188	0.61 181	0.65 208	0.59 147	0.48 221	0.31 190	0.70 175	0.48 146	0.64 210	0.47 169	0.75 168	0.48 190	0.63 172	0.49 139	0.26 182	0.42 212	0.62 184	0.72 190	0.87 205	0.67 169

LoS	0.55 162	0.44 134	0.29 118	0.36 150	0.37 171	0.40 159	0.20 122	1.37 299	0.31 150	0.86 281	0.78 237	0.68 172	0.37 190	0.24 134	0.58 125	0.72 232	0.59 181	0.40 118	0.75 168	0.35 132	1.03 246	0.65 186	0.21 138	0.24 112	0.79 232	0.64 177	0.64 135	0.68 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 162	0.37 92	0.37 151	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.65 182	0.27 106	0.61 181	0.34 108	0.90 221	0.31 146	0.21 102	0.60 135	0.44 109	0.55 148	0.42 131	2.59 268	0.38 144	0.56 147	1.37 264	0.16 76	0.29 143	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

test_1	0.55 162	0.37 92	0.37 151	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.66 186	0.27 106	0.62 191	0.34 108	0.90 221	0.31 146	0.21 102	0.61 140	0.44 109	0.55 148	0.42 131	2.58 267	0.38 144	0.56 147	1.38 266	0.16 76	0.29 143	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

AACVNet	0.55 162	0.47 161	0.40 167	0.58 215	0.61 236	0.53 203	0.37 188	0.61 147	0.40 198	0.59 171	0.64 203	0.58 142	0.33 161	0.36 210	0.69 170	0.54 182	0.58 167	0.54 213	0.69 154	0.52 196	0.54 140	0.52 156	0.36 216	0.44 221	0.59 175	0.69 182	0.82 187	0.83 203

TANstereo	0.55 162	0.41 116	0.35 141	0.40 163	0.39 179	0.45 178	0.21 123	0.52 99	0.30 130	0.54 134	0.37 118	0.38 73	0.38 193	0.41 222	0.84 204	0.73 236	0.66 217	0.78 283	1.10 203	0.89 280	0.62 169	0.54 161	0.93 296	0.32 164	0.34 85	0.45 127	0.99 228	0.53 127

XX-TBD	0.55 162	0.41 116	0.35 141	0.40 163	0.39 179	0.45 178	0.21 123	0.52 99	0.30 130	0.54 134	0.37 118	0.38 73	0.38 193	0.41 222	0.84 204	0.73 236	0.66 217	0.78 283	1.10 203	0.89 280	0.62 169	0.54 161	0.93 296	0.32 164	0.34 85	0.45 127	0.99 228	0.53 127

NVstereo2D	0.55 162	0.47 161	0.40 167	0.52 202	0.48 209	0.66 236	0.64 244	0.60 140	0.38 193	0.48 99	0.61 194	0.53 125	0.30 133	0.63 278	1.53 281	0.61 204	0.58 167	0.55 219	0.53 99	0.41 166	0.50 114	0.38 86	0.54 266	0.43 215	0.64 191	0.48 142	0.56 104	0.53 127

test_3	0.56 169	0.38 100	0.36 147	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.21 123	0.68 196	0.29 121	0.65 209	0.33 106	0.92 223	0.35 180	0.21 102	0.60 135	0.44 109	0.56 154	0.45 151	2.68 270	0.39 158	0.55 142	1.35 262	0.15 72	0.32 164	0.51 144	0.47 137	0.67 146	0.50 119

APVNet	0.56 169	0.47 161	0.38 160	0.46 185	0.50 214	0.57 213	0.53 216	0.60 140	0.42 210	0.46 90	0.65 208	0.50 116	0.30 133	0.36 210	0.74 183	0.71 231	0.71 239	0.64 248	0.95 193	0.53 197	0.57 157	0.77 214	0.34 211	0.46 228	0.59 175	0.46 135	0.82 187	0.58 142

psm_up	0.56 169	0.51 197	0.53 217	0.56 212	0.45 199	0.58 216	0.35 182	0.71 212	0.66 249	0.55 141	0.53 170	0.59 147	0.50 223	0.40 219	0.63 149	0.50 157	0.59 181	0.49 183	0.84 181	0.46 184	0.51 120	0.45 122	0.31 202	0.51 239	0.70 202	0.78 204	0.80 181	0.67 169

UCFNet_RVC	0.56 169	0.78 260	0.45 196	0.59 218	0.55 226	0.52 199	0.39 194	0.58 127	0.40 198	0.59 171	0.60 187	0.82 207	0.45 213	0.32 197	0.70 175	0.42 97	0.50 113	0.50 189	0.67 147	0.45 179	0.56 147	0.47 132	0.38 223	0.41 209	0.77 227	0.71 187	0.65 139	0.86 207

IPLGR	0.57 173	0.55 216	0.37 151	0.43 177	0.38 177	0.36 144	0.23 141	0.62 154	0.30 130	0.56 150	0.68 221	0.61 152	0.32 155	0.29 180	1.73 293	0.47 140	0.56 154	0.56 221	1.09 201	0.54 203	0.53 137	0.81 220	0.20 129	0.32 164	0.71 205	0.97 242	0.73 165	0.57 140

FADNet-RVC-Resample	0.57 173	0.52 206	0.42 179	0.46 185	0.39 179	0.41 161	0.40 196	0.72 219	0.42 210	0.68 231	0.51 163	1.04 240	0.43 207	0.43 235	0.96 236	0.48 146	0.56 154	0.61 242	0.85 182	0.55 208	0.52 130	0.63 180	0.34 211	0.60 255	0.58 168	0.71 187	0.55 102	0.77 195

ICVP	0.58 175	0.49 177	0.67 251	0.50 193	0.48 209	0.52 199	0.36 186	0.60 140	0.45 215	0.61 181	0.58 183	0.61 152	0.56 235	0.30 183	0.67 165	0.64 212	0.58 167	0.51 196	0.72 160	0.51 194	0.58 161	0.74 208	0.59 273	0.47 231	0.60 178	0.75 197	0.74 167	0.72 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 175	0.41 116	0.31 127	0.29 111	0.29 128	0.45 178	0.29 167	0.71 212	0.41 203	0.48 99	0.53 170	0.51 121	0.43 207	0.23 123	0.86 210	0.84 250	0.70 233	0.67 256	1.34 216	0.60 230	0.83 217	0.98 235	0.30 197	0.35 186	0.62 184	0.72 190	0.72 162	0.73 189

CroCo_RVC	0.58 175	0.41 116	0.31 127	0.29 111	0.29 128	0.45 178	0.29 167	0.71 212	0.41 203	0.48 99	0.53 170	0.51 121	0.43 207	0.23 123	0.86 210	0.84 250	0.70 233	0.67 256	1.34 216	0.60 230	0.83 217	0.98 235	0.30 197	0.35 186	0.62 184	0.72 190	0.72 162	0.73 189

sCroCo_RVC	0.58 175	0.42 123	0.29 118	0.28 106	0.29 128	0.39 153	0.22 131	0.60 140	0.41 203	0.53 133	0.43 135	0.48 106	0.50 223	0.24 134	0.75 184	0.99 277	0.75 245	0.63 244	1.02 198	0.56 213	1.10 254	1.36 263	0.28 189	0.39 203	0.63 188	0.63 174	0.93 214	0.64 162

FADNet-RVC	0.58 175	0.50 192	0.37 151	0.51 199	0.42 193	0.39 153	0.56 224	0.68 196	0.36 178	0.64 204	0.50 157	1.13 248	0.45 213	0.34 202	0.91 222	0.53 174	0.54 139	0.45 151	1.20 212	0.51 194	0.54 140	0.52 156	0.33 209	0.51 239	0.57 164	0.75 197	0.64 135	0.81 201

RP	0.58 175	0.57 226	0.72 256	0.62 226	0.56 227	0.57 213	0.64 244	0.63 168	0.61 242	0.42 76	0.81 243	0.78 202	0.53 230	0.43 235	0.68 168	0.48 146	0.53 137	0.44 141	0.64 137	0.45 179	0.51 120	0.54 161	0.37 221	0.44 221	0.62 184	0.59 169	0.83 194	0.77 195

GES	0.59 181	0.52 206	0.37 151	0.39 157	0.40 184	0.53 203	0.37 188	0.59 134	0.40 198	0.56 150	0.60 187	0.50 116	0.30 133	0.41 222	0.98 239	0.63 206	0.67 223	0.55 219	2.28 252	0.56 213	0.70 196	0.56 166	0.31 202	0.42 212	0.48 129	0.48 142	0.65 139	0.68 174

DeepPruner_ROB	0.59 181	0.44 134	0.54 221	0.52 202	0.54 223	0.49 189	0.37 188	0.61 147	0.46 219	0.60 177	0.70 222	0.61 152	0.51 227	0.32 197	1.06 250	0.58 196	0.62 202	0.59 237	0.66 143	0.47 188	0.97 242	0.72 206	0.36 216	0.44 221	0.61 179	1.00 247	0.72 162	0.58 142

FSD	0.60 183	0.53 212	0.53 217	0.53 205	0.53 219	0.52 199	0.53 216	0.75 232	0.40 198	0.80 269	0.59 184	0.77 200	0.36 185	0.55 263	0.62 145	0.64 212	0.75 245	0.56 221	0.66 143	0.55 208	0.77 207	0.62 177	0.46 238	0.52 241	0.68 198	0.62 173	0.69 151	0.70 182

PS-NSSS	0.60 183	0.81 266	0.44 192	0.89 259	0.54 223	0.71 244	0.63 242	0.64 175	0.38 193	0.64 204	0.41 132	1.52 266	0.47 218	0.41 222	0.59 129	0.42 97	0.52 128	0.45 151	0.94 192	0.42 172	0.44 82	0.29 64	0.36 216	0.34 182	0.63 188	0.69 182	0.70 157	0.80 199

SACVNet	0.62 185	0.53 212	0.51 214	0.55 211	0.57 230	0.52 199	0.60 233	0.69 203	0.56 236	0.67 228	0.54 176	0.59 147	0.37 190	0.41 222	0.71 179	0.60 201	0.64 210	0.57 227	0.95 193	0.64 249	0.67 187	0.78 217	0.36 216	0.47 231	0.75 220	0.77 203	0.84 196	0.84 204

s12784h	0.62 185	0.68 249	0.47 201	0.65 233	0.44 198	0.34 135	0.24 144	0.61 147	0.31 150	0.60 177	0.44 138	0.81 205	0.55 233	0.25 150	0.62 145	0.50 157	0.62 202	0.38 104	0.74 167	0.36 134	1.26 263	0.47 132	0.18 103	0.30 151	0.70 202	0.74 193	1.39 278	2.07 274

pcwnet_v2	0.62 185	0.46 154	0.50 210	0.62 226	0.49 213	0.61 223	0.46 205	0.66 186	0.45 215	0.65 209	0.79 238	0.64 162	0.86 261	0.53 259	1.15 260	0.55 184	0.59 181	0.51 196	0.83 178	0.41 166	0.55 142	0.47 132	0.34 211	0.43 215	0.75 220	0.76 200	0.85 198	0.95 214

PA-Net	0.64 188	0.67 247	0.66 248	0.50 193	0.66 249	0.50 193	0.64 244	0.65 182	0.73 253	0.54 134	0.52 166	0.58 142	0.58 241	0.59 275	0.93 227	0.57 191	0.46 90	0.54 213	0.61 134	0.54 203	0.49 110	0.66 189	0.36 216	0.52 241	0.64 191	1.24 275	0.64 135	1.32 248
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 189	0.55 216	0.41 176	0.53 205	0.42 193	0.49 189	0.65 249	0.74 228	0.42 210	0.66 219	0.64 203	0.81 205	0.50 223	0.36 210	1.17 262	0.51 164	0.51 124	0.53 207	1.61 231	0.53 197	0.69 193	0.59 167	0.35 215	0.41 209	0.72 208	0.88 222	0.78 179	1.06 226

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 190	0.37 92	0.23 98	0.51 199	0.74 265	0.89 263	0.49 211	0.62 154	0.26 100	1.60 328	0.31 97	2.57 282	0.26 109	0.22 108	0.46 98	0.48 146	0.58 167	0.45 151	0.93 189	0.37 140	0.63 172	0.71 202	0.19 111	0.23 103	0.58 168	0.49 147	0.89 207	1.91 272

R-Stereo Train	0.66 190	0.55 216	0.43 184	0.48 188	0.36 164	0.50 193	0.18 104	0.62 154	0.31 150	0.68 231	0.62 199	0.72 182	0.34 173	0.25 150	0.69 170	0.89 255	0.66 217	0.51 196	2.12 247	0.46 184	0.94 235	1.49 273	0.22 152	0.36 193	0.71 205	0.96 237	0.77 174	1.10 232

RAFT-Stereo	0.66 190	0.55 216	0.43 184	0.48 188	0.36 164	0.50 193	0.18 104	0.62 154	0.31 150	0.68 231	0.62 199	0.72 182	0.34 173	0.25 150	0.69 170	0.89 255	0.66 217	0.51 196	2.12 247	0.46 184	0.94 235	1.49 273	0.22 152	0.36 193	0.71 205	0.96 237	0.77 174	1.10 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 193	0.66 245	0.42 179	1.35 288	1.02 284	1.21 284	0.91 273	0.60 140	0.41 203	0.52 122	0.60 187	0.56 135	0.23 94	1.19 306	0.66 159	0.45 120	0.56 154	0.51 196	0.73 161	0.53 197	0.64 179	0.67 194	0.79 285	0.29 143	0.72 208	0.55 163	0.63 131	0.66 165

NCC-stereo	0.67 193	0.63 239	0.59 230	0.64 230	0.65 244	0.63 229	0.69 255	0.67 189	0.74 256	0.43 78	0.81 243	0.82 207	0.70 252	0.47 243	0.82 198	0.53 174	0.58 167	0.64 248	0.80 175	0.54 203	0.56 147	0.60 171	0.53 262	0.45 226	0.75 220	0.96 237	0.92 212	0.98 218

stereogan	0.67 193	0.67 247	0.62 238	0.68 239	0.73 261	0.75 251	0.64 244	0.70 209	0.57 237	0.51 115	0.64 203	1.08 242	0.62 244	0.44 238	0.83 200	0.55 184	0.56 154	0.51 196	0.91 187	0.59 225	0.59 165	0.69 199	0.47 240	0.46 228	0.59 175	0.67 181	1.16 251	0.87 209

Abc-Net	0.67 193	0.63 239	0.59 230	0.64 230	0.65 244	0.63 229	0.69 255	0.67 189	0.74 256	0.43 78	0.81 243	0.82 207	0.70 252	0.47 243	0.82 198	0.53 174	0.58 167	0.64 248	0.80 175	0.54 203	0.56 147	0.60 171	0.53 262	0.45 226	0.75 220	0.96 237	0.92 212	0.98 218
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	0.67 193	0.35 87	0.39 162	0.29 111	0.43 196	0.34 135	0.36 186	0.43 77	1.25 292	0.27 58	0.72 228	0.44 94	2.38 299	0.57 270	1.11 256	0.76 239	0.56 154	0.56 221	0.64 137	0.55 208	0.63 172	2.08 293	0.46 238	0.40 206	0.36 96	0.63 174	0.51 85	0.67 169

MyStereo04	0.68 198	0.52 206	0.57 227	0.44 182	0.37 171	0.35 141	0.26 153	0.68 196	0.45 215	0.62 191	0.45 141	0.68 172	0.34 173	0.25 150	1.00 243	0.68 225	0.56 154	0.53 207	3.39 284	0.56 213	0.92 228	0.64 184	0.27 186	0.41 209	0.77 227	0.92 229	0.96 221	0.66 165

Any-RAFT	0.69 199	0.47 161	0.85 268	0.53 205	0.40 184	0.38 151	0.27 155	0.64 175	0.32 158	0.57 154	0.76 235	0.86 218	0.24 101	0.22 108	0.57 121	0.76 239	0.60 188	0.45 151	2.19 249	0.45 179	1.20 259	0.71 202	0.22 152	0.31 159	0.99 268	1.24 275	0.73 165	1.65 263

FCDSN-DC	0.69 199	0.61 235	0.62 238	0.66 235	0.61 236	0.59 217	0.60 233	0.68 196	0.42 210	0.75 256	0.42 134	0.57 137	0.36 185	0.50 250	2.43 327	0.67 222	0.80 254	0.76 279	0.64 137	0.56 213	0.70 196	0.60 171	0.47 240	0.83 283	0.66 194	0.74 193	0.61 125	0.67 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 199	0.73 256	0.66 248	0.57 214	0.56 227	0.51 196	0.45 203	0.70 209	0.57 237	0.68 231	0.71 223	0.66 168	0.48 221	0.39 216	0.93 227	0.72 232	0.65 214	0.57 227	0.76 171	0.57 218	0.74 204	0.88 227	0.49 247	0.60 255	0.98 265	0.95 234	0.85 198	1.16 239

GANet-ADL	0.70 202	0.59 228	0.52 215	0.60 221	0.57 230	0.61 223	0.46 205	0.68 196	0.52 226	0.65 209	0.67 218	0.76 197	0.43 207	0.39 216	1.08 253	0.79 247	0.68 225	0.52 203	1.84 239	0.64 249	0.66 183	0.86 225	0.42 233	0.43 215	0.70 202	0.87 220	0.97 224	0.89 211

MLCV	0.70 202	0.49 177	0.53 217	0.73 245	0.50 214	0.65 233	0.43 201	0.81 252	0.41 203	0.71 245	0.88 250	1.01 234	0.81 258	0.28 173	0.92 225	0.43 104	0.65 214	0.52 203	2.47 262	0.45 179	0.55 142	0.72 206	0.39 227	0.54 245	0.69 199	0.80 209	0.83 194	0.72 186

GEStereo_RVC	0.71 204	0.59 228	0.40 167	0.54 208	0.50 214	0.61 223	0.51 213	0.71 212	0.41 203	0.59 171	0.51 163	0.76 197	0.46 216	0.39 216	0.96 236	0.92 260	0.78 249	0.75 276	1.94 242	0.62 243	0.80 212	1.37 264	0.31 202	0.52 241	0.61 179	0.63 174	0.86 203	1.12 235

RAFT-Test	0.72 205	0.50 192	0.46 197	0.52 202	0.34 156	0.41 161	0.29 167	0.73 223	0.30 130	0.62 191	0.72 228	0.68 172	0.31 146	0.22 108	0.71 179	1.03 282	0.62 202	0.50 189	2.89 276	0.66 252	1.72 281	1.14 250	0.23 162	0.29 143	0.80 236	0.96 237	0.95 218	0.91 212

cross-raft	0.73 206	0.56 221	0.46 197	0.43 177	0.33 147	0.40 159	0.27 155	0.73 223	0.33 163	0.65 209	0.60 187	0.74 188	0.30 133	0.23 123	0.76 185	0.96 268	0.63 207	0.48 175	2.91 277	0.59 225	1.81 287	1.31 261	0.22 152	0.32 164	0.82 240	0.94 233	0.93 214	1.01 222

RTSC	0.73 206	0.49 177	0.46 197	0.47 187	0.51 217	0.55 209	0.56 224	0.67 189	0.68 250	0.54 134	0.79 238	0.57 137	0.57 239	0.41 222	1.92 301	0.77 241	0.96 278	0.58 232	1.36 219	0.56 213	0.85 222	1.11 245	0.31 202	0.53 244	0.58 168	0.65 179	0.95 218	1.26 246

MSMDNet	0.73 206	0.52 206	0.48 204	0.35 145	0.34 156	0.45 178	0.33 179	0.69 203	0.30 130	0.63 197	0.60 187	0.71 180	0.35 180	0.23 123	0.78 186	1.05 284	0.63 207	0.50 189	2.88 275	0.81 274	1.59 276	1.80 288	0.23 162	0.29 143	0.74 215	0.89 224	0.85 198	0.76 194

NaN_ROB	0.73 206	0.59 228	0.61 237	0.64 230	0.78 269	0.53 203	0.48 208	0.87 261	0.63 245	0.73 251	0.61 194	1.96 276	0.62 244	0.45 240	0.84 204	0.55 184	0.56 154	0.54 213	0.73 161	0.55 208	0.52 130	0.51 151	0.38 223	0.64 261	0.83 242	1.11 264	0.94 216	1.64 262

SGM-Forest	0.73 206	0.71 253	0.40 167	1.13 275	0.64 243	0.74 250	0.45 203	0.68 196	0.39 196	0.61 181	0.44 138	1.16 249	1.06 265	0.49 246	0.86 210	0.61 204	0.55 148	0.46 163	0.68 149	0.44 177	0.61 167	0.49 139	0.45 236	0.44 221	0.90 252	0.86 217	1.95 304	1.47 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 211	0.77 258	0.57 227	0.54 208	0.61 236	0.63 229	0.61 238	0.53 103	0.65 247	0.58 166	0.81 243	2.35 281	0.46 216	0.43 235	0.79 190	0.63 206	0.85 261	0.57 227	0.83 178	0.55 208	0.72 199	1.09 244	0.45 236	0.49 238	0.63 188	0.74 193	1.39 278	0.86 207

EKT-Stereo	0.75 212	0.64 241	0.54 221	0.59 218	0.47 206	0.60 219	0.73 258	0.71 212	0.29 121	0.63 197	0.66 211	0.73 185	0.30 133	0.26 161	0.86 210	1.22 304	0.68 225	0.76 279	1.46 222	0.60 230	1.75 284	1.74 286	0.21 138	0.32 164	0.93 256	0.81 211	1.06 238	0.72 186

TRStereo	0.75 212	0.83 271	1.19 294	0.56 212	0.34 156	1.42 293	0.48 208	0.68 196	0.28 113	0.65 209	0.46 145	1.10 245	0.27 116	0.22 108	0.70 175	0.85 252	0.57 163	0.48 175	1.85 240	0.50 191	0.73 202	0.87 226	0.18 103	0.27 132	0.78 229	1.22 274	1.78 300	1.09 228

EAI-Stereo	0.75 212	0.49 177	0.50 210	0.51 199	0.46 202	0.56 212	0.60 233	0.73 223	0.32 158	0.63 197	0.72 228	0.82 207	0.26 109	0.24 134	1.05 248	0.96 268	0.60 188	0.49 183	3.00 278	0.62 243	0.82 215	1.13 248	0.19 111	0.31 159	0.78 229	0.70 186	1.55 290	1.17 240

HSM-Net_RVC	0.75 212	0.53 212	0.60 235	0.77 250	0.62 242	0.61 223	0.37 188	0.76 236	0.49 222	0.74 252	1.71 295	1.32 257	0.80 257	0.36 210	0.72 182	0.55 184	0.64 210	0.53 207	0.78 173	0.53 197	0.67 187	0.89 229	0.43 234	0.64 261	0.94 259	1.09 261	1.07 239	1.04 225
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-BAT	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

test_for_model	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala2	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala_base	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 216	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 229	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

RGC	0.76 216	0.72 254	0.99 279	0.70 240	0.71 259	0.76 254	0.57 227	0.74 228	0.74 256	0.56 150	0.96 258	0.83 211	0.85 260	0.56 265	0.93 227	0.60 201	0.62 202	0.56 221	0.93 189	0.61 239	0.66 183	0.71 202	0.51 259	0.56 248	0.81 237	1.01 250	0.99 228	1.19 242

NOSS_ROB	0.76 216	0.84 275	0.50 210	0.72 243	0.61 236	0.75 251	0.52 215	0.80 247	0.54 230	0.70 242	0.62 199	0.62 160	0.86 261	0.62 276	1.14 259	1.10 290	0.78 249	0.69 265	0.73 161	0.60 230	0.88 223	0.67 194	0.50 251	0.71 267	0.86 249	0.95 234	1.38 277	0.85 205

GANetREF_RVC	0.77 224	0.74 257	0.68 253	0.76 249	0.65 244	0.69 241	0.60 233	0.99 275	0.73 253	0.93 286	0.52 166	1.33 258	0.72 254	0.44 238	0.85 208	0.57 191	0.67 223	0.63 244	1.13 207	0.61 239	0.77 207	0.63 180	0.59 273	0.71 267	0.89 251	0.90 226	1.15 248	0.99 220
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)	0.78 225	0.47 161	0.56 225	0.39 157	0.28 121	0.41 161	0.35 182	0.75 232	0.36 178	0.62 191	6.09 331	0.78 202	0.32 155	0.27 170	0.41 86	0.63 206	0.58 167	0.45 151	1.51 223	0.42 172	0.65 180	0.62 177	0.21 138	0.32 164	0.55 159	0.78 204	1.26 265	1.09 228

HI	0.78 225	0.47 161	0.56 225	0.39 157	0.28 121	0.41 161	0.35 182	0.75 232	0.36 178	0.62 191	6.09 331	0.78 202	0.32 155	0.27 170	0.41 86	0.63 206	0.58 167	0.45 151	1.51 223	0.42 172	0.65 180	0.62 177	0.21 138	0.32 164	0.55 159	0.78 204	1.26 265	1.09 228

CASS	0.79 227	0.55 216	0.53 217	0.65 233	0.54 223	0.59 217	0.53 216	0.78 244	0.52 226	0.71 245	0.75 234	0.67 170	0.47 218	0.28 173	0.83 200	0.67 222	0.98 279	0.56 221	1.60 230	0.58 221	2.74 302	1.44 267	0.38 223	0.35 186	0.84 246	0.81 211	0.90 208	1.02 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 227	0.34 77	0.20 71	0.24 88	0.22 79	0.21 65	0.15 86	0.58 127	0.21 64	0.57 154	0.39 127	0.45 98	0.15 55	0.19 85	0.56 118	0.54 182	0.54 139	0.40 118	0.53 99	0.30 98	0.65 180	0.54 161	0.20 129	0.22 91	0.30 65	0.39 109	1.31 270	11.04 336

Anonymous3	0.79 227	0.59 228	0.42 179	0.37 151	0.42 193	0.57 213	0.50 212	0.80 247	0.64 246	0.68 231	0.49 152	1.48 262	0.54 231	0.31 190	1.53 281	1.42 318	0.88 267	0.82 288	1.45 221	0.69 261	1.31 266	1.30 260	0.40 228	0.40 206	0.74 215	0.86 217	1.03 237	0.71 184

model_zeroshot	0.80 230	0.46 154	0.42 179	0.42 172	0.39 179	0.43 170	0.27 155	0.72 219	0.36 178	0.64 204	0.66 211	0.97 229	0.29 123	0.24 134	1.05 248	0.92 260	0.69 231	0.54 213	3.03 279	0.73 265	1.21 260	1.20 255	0.22 152	0.38 201	0.84 246	1.14 267	1.08 240	2.21 280

MSKI-zero shot	0.84 231	0.49 177	0.43 184	0.41 168	0.35 160	0.46 184	0.32 176	0.76 236	0.30 130	0.65 209	0.92 254	0.83 211	0.32 155	0.22 108	0.62 145	1.08 287	0.64 210	0.47 169	3.14 282	0.61 239	2.23 294	1.58 278	0.20 129	0.38 201	0.96 263	1.47 293	1.24 263	1.60 259

HH	0.84 231	0.34 77	0.99 279	0.42 172	0.36 164	0.51 196	0.42 199	0.69 203	0.34 168	0.65 209	0.38 121	1.03 236	0.26 109	0.28 173	0.66 159	1.37 312	0.61 196	0.53 207	2.39 258	0.60 230	3.55 321	1.64 280	0.25 173	0.33 178	0.83 242	1.05 257	1.09 242	1.12 235

HanStereo	0.84 231	0.34 77	0.99 279	0.42 172	0.36 164	0.51 196	0.42 199	0.69 203	0.34 168	0.65 209	0.38 121	1.03 236	0.26 109	0.28 173	0.66 159	1.37 312	0.61 196	0.53 207	2.39 258	0.60 230	3.55 321	1.64 280	0.25 173	0.33 178	0.83 242	1.05 257	1.09 242	1.12 235

test-1	0.84 231	0.34 77	0.50 210	0.37 151	0.40 184	0.60 219	0.37 188	0.73 223	0.38 193	0.68 231	0.71 223	1.08 242	0.40 199	0.25 150	0.79 190	0.91 259	0.63 207	0.58 232	2.22 251	0.58 221	1.17 258	3.78 318	0.22 152	0.36 193	0.81 237	1.15 268	1.10 245	1.59 258

LALA_ROB	0.86 235	0.97 285	0.67 251	0.63 228	0.69 252	0.83 257	0.67 252	0.70 209	0.80 261	0.68 231	1.10 269	2.61 284	0.58 241	0.51 252	1.11 256	0.67 222	0.86 262	0.72 269	0.89 185	0.67 256	0.80 212	1.00 238	0.49 247	0.59 253	0.73 213	0.92 229	1.16 251	1.10 232

ETE_ROB	0.87 236	0.90 278	0.58 229	0.67 236	0.69 252	0.85 258	0.60 233	0.66 186	0.89 272	0.64 204	1.09 267	2.63 285	0.54 231	0.54 260	1.00 243	0.72 232	0.91 271	0.63 244	0.99 197	0.66 252	0.88 223	1.08 243	0.50 251	0.59 253	0.78 229	0.92 229	1.48 288	1.17 240

FC-DCNN	0.88 237	0.96 283	1.23 298	1.36 290	0.93 277	1.26 288	0.82 264	0.91 266	0.78 259	0.87 282	0.63 202	1.08 242	0.42 203	0.56 265	0.88 218	0.69 226	0.81 257	0.68 262	0.81 177	0.59 225	0.78 209	0.59 167	0.50 251	0.77 279	1.11 282	0.99 245	1.21 258	1.57 257

dad	0.89 238	0.57 226	0.37 151	1.42 291	0.65 244	0.75 251	2.23 306	1.43 301	0.36 178	0.93 286	0.38 121	0.85 214	0.76 256	0.32 197	0.97 238	0.52 172	0.78 249	0.45 151	1.87 241	0.41 166	0.74 204	0.41 98	0.30 197	0.47 231	1.15 286	0.47 137	2.64 322	1.96 273

FADNet_RVC	0.92 239	0.69 250	0.55 224	0.88 258	0.75 267	0.54 207	0.51 213	0.77 241	0.54 230	0.70 242	0.96 258	1.36 259	1.06 265	0.54 260	1.85 299	0.64 212	0.80 254	0.90 292	3.34 283	0.76 266	1.00 244	1.13 248	0.37 221	0.60 255	0.66 194	0.87 220	0.97 224	1.14 238

ADCP+	0.92 239	0.59 228	0.62 238	0.44 182	0.45 199	0.55 209	0.85 267	0.65 182	1.81 310	0.48 99	1.10 269	1.62 270	0.33 161	0.42 232	1.03 247	0.52 172	0.52 128	0.48 175	1.19 210	0.38 144	0.58 161	0.60 171	0.32 207	0.30 151	0.66 194	3.45 334	0.77 174	4.14 313

iResNet	0.92 239	0.56 221	0.62 238	0.72 243	0.68 250	0.96 266	0.55 222	0.95 268	0.57 237	0.67 228	0.82 248	1.41 261	1.51 283	0.31 190	1.49 280	0.66 221	0.75 245	0.67 256	4.08 290	0.68 258	0.72 199	0.63 180	0.41 230	0.83 283	0.72 208	0.91 228	1.02 235	0.87 209

CSAN	0.93 242	0.83 271	0.75 259	0.86 256	0.82 270	0.73 246	0.61 238	0.97 274	0.94 279	0.94 290	0.73 233	1.96 276	1.56 284	0.49 246	0.98 239	0.63 206	0.74 243	0.66 254	1.09 201	0.71 263	0.78 209	0.63 180	0.53 262	0.76 276	0.98 265	1.49 297	1.21 258	1.63 261

IGEV-FE	0.94 243	0.47 161	1.24 299	1.15 277	0.46 202	0.60 219	0.65 249	0.81 252	0.36 178	0.67 228	1.75 296	0.94 224	0.30 133	0.26 161	0.66 159	1.14 294	0.60 188	0.48 175	2.55 264	0.63 247	2.19 292	2.33 298	0.21 138	0.37 198	1.00 271	1.03 255	1.17 253	1.48 255

FC-DCNN v2	0.94 243	0.98 286	1.28 304	1.47 294	0.95 279	1.33 290	0.82 264	1.05 282	0.80 261	0.87 282	0.66 211	1.11 247	0.67 251	0.56 265	0.91 222	0.69 226	0.81 257	0.68 262	0.83 178	0.59 225	0.78 209	0.59 167	0.50 251	0.78 281	1.25 293	1.09 261	1.35 274	1.89 269

IGEV_Zeroshot_test	0.95 245	0.47 161	1.24 299	1.15 277	0.46 202	0.60 219	0.65 249	0.81 252	0.36 178	0.66 219	1.86 300	0.94 224	0.30 133	0.26 161	0.66 159	1.14 294	0.60 188	0.48 175	2.56 265	0.63 247	2.23 294	2.36 299	0.21 138	0.37 198	1.00 271	1.03 255	1.17 253	1.48 255

DAS	0.95 245	0.61 235	0.48 204	0.78 252	0.61 236	0.68 239	0.59 229	0.84 258	0.93 276	0.65 209	1.58 289	1.66 271	1.06 265	0.34 202	0.95 233	0.92 260	0.92 273	0.73 272	1.77 235	1.03 291	1.73 282	1.11 245	0.47 240	0.92 289	0.93 256	1.00 247	1.39 278	0.96 215

SepStereo	0.95 245	0.61 235	0.48 204	0.78 252	0.61 236	0.68 239	0.59 229	0.84 258	0.93 276	0.65 209	1.58 289	1.66 271	1.06 265	0.34 202	0.95 233	0.92 260	0.92 273	0.73 272	1.77 235	1.03 291	1.73 282	1.11 245	0.47 240	0.92 289	0.93 256	1.00 247	1.39 278	0.96 215

PSMNet-ADL	0.96 248	0.62 238	0.66 248	0.67 236	0.70 258	0.66 236	0.58 228	0.74 228	0.60 241	0.85 280	5.03 324	0.95 228	1.26 276	0.45 240	0.89 219	1.03 282	0.68 225	0.54 213	2.03 245	0.68 258	0.84 220	0.79 219	0.54 266	0.47 231	0.73 213	0.95 234	1.32 271	0.63 160

CC-Net-ROB	0.96 248	1.18 296	0.70 254	1.56 295	1.06 286	1.63 299	1.20 289	0.79 245	0.61 242	0.81 272	0.56 179	3.07 293	0.57 239	0.85 296	0.68 168	0.44 109	0.71 239	0.63 244	1.40 220	0.57 218	0.58 161	0.43 112	1.91 317	0.46 228	0.83 242	0.83 215	0.77 174	1.20 243

GwcNet-ADL	0.97 250	0.83 271	0.81 264	0.91 262	0.68 250	0.70 242	0.53 216	0.77 241	0.50 223	0.72 248	5.46 327	1.20 252	0.65 249	0.46 242	0.81 195	0.95 265	0.72 241	0.56 221	1.26 214	0.71 263	0.67 187	0.78 217	0.59 273	0.56 248	0.79 232	0.98 243	0.85 198	1.75 267

SHD	0.97 250	0.56 221	0.73 257	0.75 246	0.69 252	0.66 236	0.61 238	0.99 275	0.94 279	0.77 261	1.00 261	0.94 224	1.29 278	0.54 260	2.21 314	0.98 273	0.95 276	0.70 266	2.01 244	0.80 270	1.12 255	1.71 284	0.47 240	0.77 279	0.91 253	1.01 250	0.91 209	1.22 245

ADCRef	1.01 252	0.65 242	0.48 204	0.39 157	0.47 206	0.65 233	0.68 254	0.61 147	1.08 285	0.52 122	0.64 203	0.75 189	0.43 207	0.38 215	1.56 283	0.72 232	0.61 196	0.59 237	1.53 226	0.58 221	0.66 183	0.71 202	0.50 251	0.43 215	0.75 220	1.25 278	0.82 187	8.96 334

AMNet	1.02 253	0.98 286	0.95 275	0.98 268	1.01 281	1.03 271	0.96 279	0.87 261	0.93 276	0.97 292	1.02 263	1.10 245	0.74 255	1.06 304	0.99 242	1.09 289	1.17 288	1.04 304	1.08 200	1.05 293	1.13 256	1.04 241	0.82 289	0.98 295	1.01 274	1.07 259	1.20 257	1.27 247

XQC	1.03 254	0.90 278	0.71 255	0.91 262	0.92 276	0.92 265	0.86 269	1.06 285	0.90 273	0.84 278	1.11 272	1.03 236	1.30 280	0.71 287	2.04 304	0.95 265	0.87 263	0.67 256	1.64 232	0.78 268	1.00 244	1.67 283	0.62 276	0.73 271	1.09 281	1.47 293	1.26 265	0.97 217

iRaft-Stereo_20w	1.06 255	0.49 177	1.34 307	1.18 280	0.46 202	0.78 255	0.46 205	0.76 236	0.37 188	0.74 252	6.16 334	0.84 213	0.29 123	0.26 161	0.81 195	0.97 270	0.59 181	0.44 141	1.72 233	0.61 239	1.04 247	1.56 277	0.21 138	0.25 123	0.92 255	1.31 284	1.45 286	2.71 292

RTS	1.09 256	0.59 228	0.59 230	0.60 221	0.58 233	0.96 266	0.90 271	0.80 247	0.88 269	0.59 171	0.71 223	1.28 255	0.62 244	0.51 252	2.04 304	0.98 273	1.19 289	0.77 281	2.33 255	0.85 277	0.96 239	1.16 251	0.49 247	0.65 263	1.23 288	4.43 337	1.15 248	1.45 251

RTSA	1.09 256	0.59 228	0.59 230	0.60 221	0.58 233	0.96 266	0.90 271	0.80 247	0.88 269	0.59 171	0.71 223	1.28 255	0.62 244	0.51 252	2.04 304	0.98 273	1.19 289	0.77 281	2.33 255	0.85 277	0.96 239	1.16 251	0.49 247	0.65 263	1.23 288	4.43 337	1.15 248	1.45 251

ITSA-stereo	1.12 258	0.72 254	0.59 230	1.20 282	0.84 272	0.64 232	0.64 244	0.95 268	0.78 259	0.84 278	2.54 307	1.39 260	1.23 274	0.81 293	1.20 263	1.01 279	0.83 259	0.67 256	1.56 227	0.62 243	1.08 253	1.46 270	0.56 270	0.71 267	0.95 261	1.27 280	0.99 228	4.08 312

DCVSM-stereo	1.13 259	0.66 245	0.79 262	0.89 259	0.65 244	1.15 280	0.73 258	0.95 268	0.82 265	1.04 296	4.18 318	3.75 304	1.45 281	0.49 246	0.83 200	0.86 253	0.69 231	0.60 240	2.08 246	0.87 279	1.06 251	0.77 214	0.84 290	0.72 270	0.74 215	0.89 224	0.98 227	1.09 228

CBMV	1.15 260	0.84 275	0.60 235	0.85 255	0.76 268	0.73 246	0.48 208	0.87 261	0.80 261	0.81 272	0.61 194	2.86 288	0.81 258	0.52 256	1.31 269	1.17 299	0.91 271	0.74 274	2.40 260	0.66 252	1.57 275	0.76 212	0.48 245	1.06 300	0.99 268	1.09 261	2.25 308	4.25 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 261	0.70 251	1.06 287	0.60 221	0.71 259	0.70 242	0.98 280	0.83 256	1.55 305	0.76 259	1.40 284	1.00 231	2.46 301	0.57 270	2.17 312	0.99 277	1.15 287	0.90 292	2.37 257	0.95 283	1.63 278	2.05 292	0.44 235	0.98 295	0.81 237	0.80 209	1.24 263	2.15 277

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 262	0.49 177	1.28 304	0.75 246	0.41 190	1.04 273	0.67 252	0.77 241	0.52 226	0.78 265	5.67 330	1.03 236	0.35 180	0.26 161	0.86 210	1.39 316	0.68 225	0.70 266	2.61 269	0.64 249	2.89 306	2.21 295	0.19 111	0.43 215	1.03 277	1.15 268	1.35 274	2.41 286

DeepPrunerF	1.22 263	0.49 177	0.39 162	0.58 215	2.86 326	0.49 189	0.55 222	0.52 99	0.58 240	0.43 78	0.67 218	0.43 91	0.32 155	0.42 232	1.64 287	0.75 238	0.58 167	0.46 163	0.93 189	0.46 184	0.61 167	0.53 159	0.40 228	0.35 186	15.32 349	0.82 214	0.65 139	0.62 156

ccs_rob	1.25 264	0.79 262	0.64 244	0.86 256	0.60 235	0.89 263	0.83 266	0.99 275	0.51 225	0.77 261	6.27 336	5.90 317	1.10 269	0.51 252	1.08 253	1.10 290	0.68 225	0.66 254	1.15 208	0.70 262	1.56 274	1.66 282	0.50 251	0.54 245	0.69 199	0.78 204	0.86 203	1.20 243

ADCL	1.27 265	0.82 269	0.64 244	0.60 221	0.53 219	0.73 246	0.91 273	0.75 232	2.78 329	0.68 231	1.01 262	0.86 218	0.50 223	0.50 250	1.27 266	0.64 212	0.66 217	0.57 227	1.20 212	0.60 230	0.98 243	0.88 227	0.50 251	0.47 231	1.60 307	1.50 298	0.88 206	11.30 337

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 266	0.90 278	0.63 242	1.27 285	0.90 275	1.21 284	2.21 304	1.27 290	1.18 290	1.00 294	0.91 253	1.80 275	1.16 272	1.07 305	1.48 279	0.77 241	0.70 233	0.58 232	2.75 273	0.67 256	1.39 270	2.93 307	0.85 292	0.73 271	1.47 302	1.68 303	1.33 272	2.96 297

FBW_ROB	1.34 267	1.42 302	1.08 290	2.01 302	1.42 302	1.37 292	1.63 297	0.99 275	0.70 251	0.72 248	1.02 263	2.05 279	0.91 263	1.47 311	1.24 265	0.60 201	0.88 267	0.65 252	6.08 303	0.59 225	1.06 251	0.81 220	1.48 313	1.12 306	0.99 268	1.20 271	0.99 228	1.66 264

UDG	1.35 268	2.24 310	0.81 264	2.58 303	2.45 317	2.48 305	2.57 308	0.76 236	0.86 267	0.77 261	1.08 266	1.51 264	0.56 235	2.59 316	1.06 250	0.69 226	1.89 310	0.80 287	2.31 253	0.97 286	1.24 262	0.98 235	1.43 312	0.62 258	0.74 215	0.81 211	0.95 218	0.81 201

DDUNet	1.38 269	2.18 308	0.79 262	2.67 306	2.43 316	2.57 306	2.52 307	0.80 247	0.84 266	0.63 197	0.94 255	1.57 269	0.45 213	2.65 320	0.94 231	0.78 244	1.99 312	0.75 276	2.31 253	0.91 282	1.16 257	0.97 234	2.71 321	0.56 248	0.72 208	0.71 187	0.97 224	0.85 205

PVD	1.47 270	1.04 290	1.44 309	1.10 273	1.09 290	1.19 282	1.07 283	1.91 321	2.05 315	0.79 268	1.49 287	1.54 267	1.91 291	0.89 299	2.26 318	1.35 309	1.39 296	1.09 309	2.41 261	1.14 299	1.51 273	1.98 291	0.79 285	1.08 303	1.49 304	1.82 307	1.67 295	2.10 275

SAMSARA	1.50 271	0.79 262	1.00 283	0.93 265	0.88 274	0.86 261	0.93 275	1.57 308	1.25 292	0.96 291	1.09 267	1.27 253	2.59 302	0.83 294	2.58 329	1.19 302	1.04 282	0.91 295	2.56 265	0.99 289	1.77 286	2.23 296	0.56 270	0.98 295	2.63 318	2.81 324	2.62 321	2.56 290

MFMNet_re	1.51 272	1.18 296	1.12 293	1.29 286	1.16 292	1.63 299	1.32 292	1.30 295	1.63 306	1.14 302	1.38 283	2.64 286	1.63 287	0.90 300	2.27 319	1.35 309	1.58 301	1.32 324	3.69 285	1.24 306	2.10 290	1.26 259	1.16 302	1.24 312	1.11 282	1.02 254	1.59 292	1.60 259

S-Stereo	1.54 273	0.81 266	0.83 267	1.15 277	1.16 292	1.29 289	1.56 295	1.02 280	1.09 286	1.25 309	4.20 319	4.10 309	1.10 269	0.66 281	2.16 311	1.63 323	0.90 270	1.05 305	2.20 250	1.10 296	1.26 263	3.12 310	1.31 311	1.17 310	0.84 246	1.18 270	1.21 258	2.18 278

ADCMid	1.56 274	0.92 282	0.99 279	0.70 240	0.86 273	1.05 274	1.37 293	1.29 293	1.77 309	0.75 256	1.75 296	1.27 253	1.48 282	0.69 285	2.18 313	1.07 286	0.98 279	0.79 285	2.74 272	0.80 270	1.31 266	1.74 286	1.06 301	0.70 266	1.01 274	1.53 299	1.02 235	10.33 335

FAT-Stereo	1.57 275	0.78 260	1.44 309	1.10 273	1.32 299	1.05 274	0.87 270	1.28 292	0.86 267	1.21 306	5.46 327	3.07 293	1.28 277	0.66 281	1.73 293	1.34 306	0.89 269	0.94 298	1.83 238	1.08 294	2.02 289	3.90 319	0.71 279	0.98 295	0.86 249	1.21 273	1.42 284	3.03 299

HBP-ISP	1.60 276	0.86 277	0.90 273	0.98 268	0.69 252	0.85 258	0.56 224	0.89 265	0.48 221	0.82 275	0.79 238	0.97 229	0.36 185	0.69 285	11.97 346	5.83 342	0.70 233	0.67 256	0.70 156	0.62 243	1.05 249	5.90 334	0.50 251	0.62 258	0.82 240	1.01 250	2.01 306	1.06 226

SANet	1.61 277	0.91 281	1.10 292	1.04 271	1.05 285	1.25 287	0.77 261	1.76 317	1.81 310	0.77 261	1.24 273	6.63 321	5.08 314	0.83 294	1.56 283	0.77 241	1.24 293	0.90 292	1.58 228	0.82 275	1.05 249	1.00 238	0.90 293	1.27 313	1.32 296	1.93 309	1.88 302	3.10 301

AnyNet_C32	1.64 278	0.65 242	0.74 258	0.67 236	0.73 261	0.86 261	1.14 284	0.95 268	3.12 332	0.75 256	1.53 288	0.94 224	0.64 248	0.67 283	1.83 298	1.11 292	1.06 286	0.95 299	1.78 237	0.76 266	1.76 285	1.71 284	0.66 278	0.85 286	1.13 284	2.68 323	1.17 253	13.55 339

pmcnn	1.66 279	0.80 265	0.52 215	1.19 281	1.01 281	1.21 284	0.93 275	0.96 273	0.54 230	0.74 252	2.66 309	3.98 308	5.06 313	0.31 190	1.65 289	1.40 317	1.20 291	0.91 295	3.99 288	0.95 283	4.45 331	1.02 240	0.90 293	0.90 288	1.07 279	1.01 250	2.43 315	3.03 299

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 280	1.25 299	1.05 285	1.56 295	1.08 288	1.20 283	3.18 316	1.50 304	2.10 317	1.30 313	0.98 260	1.50 263	1.04 264	1.66 312	1.71 290	1.18 300	0.84 260	1.01 301	6.24 304	1.15 302	1.43 271	3.23 312	1.19 303	1.14 307	1.52 305	1.29 282	1.09 242	2.78 294

MFN_U_SF_RVC	1.68 281	1.06 291	0.88 271	1.25 284	1.01 281	1.53 296	2.07 302	1.38 300	1.17 289	1.51 322	2.95 311	2.00 278	1.57 285	2.05 314	2.38 324	0.98 273	0.87 263	0.82 288	6.78 307	1.11 298	2.21 293	2.38 300	0.65 277	1.11 305	1.23 288	1.33 287	1.28 268	1.69 266

CBMV_ROB	1.71 282	0.79 262	0.65 247	1.35 288	1.07 287	1.01 269	0.74 260	1.01 279	0.54 230	0.72 248	0.81 243	9.80 336	5.90 320	0.57 270	1.42 274	0.69 226	0.80 254	0.58 232	5.38 296	1.22 304	0.95 238	0.55 165	0.53 262	0.62 258	1.22 287	1.45 292	2.72 324	2.94 296

gcap-zeroshot	1.75 283	0.44 134	0.89 272	0.59 218	0.36 164	0.55 209	0.29 167	0.74 228	0.29 121	0.74 252	0.76 235	1.18 251	0.33 161	0.24 134	0.78 186	0.97 270	0.61 196	0.53 207	29.80 341	0.80 270	1.04 247	1.45 269	0.23 162	0.34 182	0.75 220	0.99 245	0.96 221	0.75 192

edge stereo	1.82 284	1.16 295	2.22 322	1.46 293	1.28 296	1.58 297	1.38 294	1.67 314	1.30 294	1.20 305	3.42 315	4.33 311	2.26 297	0.80 292	1.41 273	1.46 319	1.05 284	0.83 291	5.42 297	0.97 286	1.34 268	3.76 316	0.95 298	0.88 287	1.26 294	1.20 271	1.70 297	2.91 295

G-Net	1.86 285	1.00 288	1.28 304	0.89 259	0.93 277	1.10 277	0.77 261	1.63 310	2.07 316	0.99 293	2.89 310	7.30 327	1.67 288	0.55 263	1.45 275	1.75 326	1.04 282	0.93 297	2.87 274	2.72 337	1.89 288	1.47 271	0.80 287	1.02 299	1.06 278	1.71 304	2.82 325	5.60 321

ADCS	1.88 286	1.06 291	0.98 278	0.93 265	1.10 291	1.09 276	1.14 284	1.27 290	2.49 323	0.89 284	1.36 282	1.51 264	2.92 306	0.86 297	3.30 332	2.26 332	1.46 300	1.26 318	3.10 281	1.29 308	2.48 298	2.88 305	0.80 287	1.10 304	1.33 298	4.48 339	1.41 283	6.08 324

SQANet	1.90 287	2.70 315	1.03 284	3.09 313	2.17 311	3.29 311	2.70 310	0.95 268	0.65 247	1.00 294	0.71 223	2.69 287	1.10 269	2.30 315	0.78 186	0.55 184	1.02 281	0.72 269	9.92 320	0.68 258	2.11 291	1.25 257	3.28 322	0.58 252	0.98 265	1.31 284	1.33 272	2.34 282

SPS-STEREO	1.93 288	1.27 300	1.21 296	1.60 297	1.34 300	1.44 294	1.17 287	1.66 311	1.36 299	1.38 316	3.67 316	3.02 292	1.29 278	1.05 303	1.85 299	1.83 328	1.58 301	1.37 326	8.86 316	1.34 309	3.07 312	1.47 271	1.27 308	1.37 315	1.42 301	1.28 281	2.02 307	1.89 269
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 289	1.18 296	1.26 302	1.45 292	1.28 296	1.10 277	2.21 304	1.88 319	1.41 300	1.33 314	1.32 279	2.29 280	2.23 294	1.25 309	4.58 337	1.87 329	2.55 322	1.13 313	2.73 271	1.63 321	3.69 324	3.33 313	1.26 304	2.09 337	1.93 312	1.47 293	1.59 292	2.77 293

AnyNet_C01	2.06 290	1.08 293	1.06 287	1.14 276	1.08 288	1.01 269	2.69 309	1.69 315	2.66 326	1.21 306	1.67 293	2.90 290	2.60 303	0.95 302	3.65 333	4.02 340	2.09 314	2.21 340	3.08 280	1.56 318	3.30 318	2.89 306	1.26 304	1.15 308	1.80 310	1.43 291	1.51 289	3.90 310

DDF-Stereo	2.07 291	0.43 128	0.28 113	10.45 340	0.48 209	14.62 349	0.70 257	0.72 219	0.29 121	0.66 219	0.48 147	17.48 344	0.59 243	0.26 161	0.55 115	0.56 190	0.60 188	0.45 151	1.27 215	0.38 144	0.83 217	0.77 214	0.25 173	0.24 112	0.45 120	0.45 127	0.91 209	0.67 169

ADCPNet	2.08 292	0.77 258	0.87 270	0.83 254	1.21 294	0.85 258	1.59 296	1.02 280	1.35 297	0.83 277	1.97 301	1.01 234	7.76 326	0.75 290	2.35 323	1.16 298	0.95 276	0.71 268	4.05 289	0.97 286	1.30 265	1.61 279	0.72 280	0.76 276	1.52 305	1.96 312	1.21 258	16.04 342

DDVS	2.32 293	0.70 251	0.82 266	0.70 240	0.74 265	0.73 246	0.59 229	1.09 287	0.88 269	0.80 269	34.26 353	3.93 306	1.16 272	0.52 256	1.09 255	1.35 309	0.73 242	0.65 252	1.95 243	0.95 283	1.67 280	2.27 297	0.48 245	0.56 248	0.69 199	0.84 216	1.21 258	1.35 249

Ntro	2.32 293	3.40 334	1.53 311	3.55 321	2.52 319	3.71 322	3.36 317	1.11 288	1.05 284	1.16 303	0.90 252	2.93 291	1.24 275	2.72 322	1.00 243	0.64 212	1.40 297	0.82 288	10.96 323	1.14 299	2.72 301	3.19 311	4.26 328	0.73 271	1.24 291	1.59 301	1.56 291	2.31 281

RainbowNet	2.32 293	2.93 321	1.87 318	3.34 319	2.57 320	3.50 313	3.49 320	1.29 293	0.92 274	1.53 325	0.89 251	3.18 295	2.31 298	2.94 323	1.30 268	0.90 257	1.61 304	1.00 300	5.61 298	1.51 313	2.82 305	4.18 321	4.25 327	0.97 293	1.32 296	1.58 300	1.71 298	3.00 298

otaku	2.33 296	3.05 325	1.19 294	3.36 320	2.37 314	3.56 316	3.08 315	1.05 282	0.98 282	1.13 299	0.80 242	2.88 289	1.62 286	2.59 316	0.95 233	0.64 212	1.23 292	0.75 276	13.16 328	1.09 295	2.47 297	2.63 302	4.75 332	0.75 275	1.13 284	1.38 290	1.69 296	2.52 289

ACVNet-4b	2.35 297	2.75 318	1.60 313	3.13 314	2.29 313	3.52 315	3.67 323	1.35 297	1.35 297	1.27 310	0.72 228	3.26 297	2.62 304	3.04 326	0.98 239	0.78 244	2.13 315	1.02 302	9.04 317	1.23 305	2.74 302	3.39 315	4.08 325	0.92 289	1.24 291	1.29 282	1.46 287	2.48 288

STTRV1_RVC	2.36 298	0.81 266	0.64 244	1.04 271	0.73 261	1.03 271	0.85 267	0.91 266	0.92 274	0.93 286	0.95 257	1.72 274	2.23 294	0.86 297	1.46 278	0.78 244	1.37 295	0.72 269	31.78 344	1.97 327	1.59 276	1.23 256	0.98 300	0.97 293	1.07 279	1.11 264	1.75 299	3.40 305

ACVNet_1	2.47 299	3.23 329	2.35 324	4.40 328	2.93 330	3.77 324	3.96 326	1.34 296	1.18 290	1.21 306	1.02 263	3.31 299	2.07 292	3.09 328	1.31 269	0.70 230	2.26 319	1.10 310	9.52 318	1.14 299	3.45 320	1.18 254	4.50 331	1.07 301	1.39 300	1.75 305	1.36 276	2.10 275

MonStereo1	2.61 300	2.91 320	1.70 314	3.94 325	3.77 337	3.57 317	3.72 325	1.55 306	1.64 307	1.43 318	1.63 292	4.85 314	5.63 318	2.99 325	1.35 271	0.90 257	1.99 312	1.31 321	5.93 299	1.75 325	2.96 308	1.93 290	4.83 335	0.93 292	1.31 295	1.08 260	2.49 318	2.38 284

SGM-ForestM	2.61 300	4.20 338	0.93 274	2.78 308	1.37 301	3.57 317	2.93 313	2.59 330	1.51 304	0.70 242	1.32 279	7.25 325	5.36 317	0.47 243	0.89 219	0.53 174	0.79 253	0.54 213	7.58 309	0.60 230	0.82 215	0.47 132	0.51 259	0.80 282	4.97 336	3.66 335	7.05 344	6.30 325

DPSNet	2.61 300	0.83 271	0.77 261	1.21 283	1.24 295	1.34 291	0.93 275	1.08 286	1.49 303	0.78 265	0.86 249	6.91 323	3.85 308	0.58 273	4.58 337	2.54 333	1.43 299	1.24 316	14.95 332	1.34 309	4.83 335	8.01 340	1.75 316	1.40 318	1.47 302	1.95 311	1.60 294	1.66 264

DGSMNet	2.66 303	0.96 283	1.36 308	1.03 270	0.99 280	1.12 279	1.05 282	1.36 298	0.94 279	2.15 337	13.54 348	1.71 273	1.85 289	0.93 301	2.50 328	3.85 339	5.34 331	1.61 331	5.07 294	1.68 323	7.04 340	8.02 341	0.96 299	1.19 311	1.01 274	1.33 287	1.40 282	1.88 268

WAO-6	2.71 304	2.26 311	1.57 312	3.00 312	2.25 312	3.01 309	3.02 314	1.77 318	2.35 318	1.52 324	1.62 291	3.94 307	5.12 315	2.64 319	2.22 315	1.38 314	2.65 323	1.36 325	4.86 293	1.54 317	2.76 304	4.79 325	2.70 320	1.73 330	2.71 320	2.59 322	2.68 323	5.02 318

PSMNet_ROB	2.71 304	3.39 333	1.92 319	2.87 310	2.04 308	4.01 327	3.50 321	1.46 302	1.41 300	1.59 327	3.34 312	3.52 300	4.97 312	4.50 336	1.61 286	0.95 265	1.87 309	1.06 306	8.62 313	1.63 321	2.32 296	1.51 275	5.43 342	1.37 315	1.98 316	1.94 310	1.91 303	2.39 285

WAO-7	2.72 306	1.83 306	2.89 333	7.39 334	1.73 307	1.76 302	1.82 299	2.07 322	2.65 325	2.21 338	5.39 326	4.58 313	5.72 319	1.23 308	2.07 308	1.27 305	1.69 305	1.22 315	7.70 310	1.51 313	1.64 279	3.07 309	0.84 290	1.65 328	1.83 311	2.48 321	1.97 305	3.27 303

SGM_RVC	2.81 307	1.46 303	0.85 268	1.76 300	1.28 296	1.68 301	1.19 288	1.56 307	1.14 288	0.82 275	1.70 294	7.09 324	2.67 305	0.42 232	0.92 225	0.57 191	0.75 245	0.57 227	11.20 325	0.66 252	0.94 235	0.46 127	0.51 259	0.84 285	1.97 315	1.64 302	5.04 339	26.13 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 308	3.23 329	1.81 316	6.04 332	3.38 336	3.63 319	3.67 323	1.88 319	1.97 314	1.47 319	1.30 277	3.69 303	4.10 310	2.97 324	1.45 275	0.97 270	2.41 320	1.29 319	5.94 300	1.74 324	3.20 314	4.23 322	4.79 334	1.55 323	2.65 319	2.27 318	2.56 319	2.64 291

IMH-64-1	2.92 309	2.70 315	2.36 325	3.23 315	2.71 322	3.70 320	4.05 327	1.66 311	2.48 321	1.13 299	1.26 275	3.60 301	6.29 322	3.59 330	2.28 320	1.15 296	2.20 316	1.31 321	6.02 301	1.52 315	3.03 310	5.48 328	4.83 335	1.40 318	2.83 322	2.02 313	2.34 311	3.64 306

IMH-64	2.92 309	2.70 315	2.36 325	3.23 315	2.71 322	3.70 320	4.05 327	1.66 311	2.48 321	1.13 299	1.26 275	3.60 301	6.29 322	3.59 330	2.28 320	1.15 296	2.20 316	1.31 321	6.02 301	1.52 315	3.03 310	5.48 328	4.83 335	1.40 318	2.83 322	2.02 313	2.34 311	3.64 306

SFCPSM	3.03 311	0.82 269	0.63 242	0.77 250	0.69 252	0.72 245	0.63 242	0.83 256	0.98 282	0.71 245	2.00 302	2.57 282	3.49 307	0.56 265	1.16 261	0.93 264	0.74 243	0.64 248	54.48 356	1.19 303	0.88 223	0.91 230	0.55 268	0.55 247	0.94 259	0.93 232	1.11 246	1.39 250

ACVNet_2	3.17 312	2.98 322	2.25 323	4.72 329	2.88 327	3.50 313	3.48 319	1.58 309	1.33 295	1.29 312	1.10 269	3.22 296	2.45 300	2.67 321	1.29 267	0.86 253	7.26 335	1.02 302	22.14 336	1.37 311	3.22 315	1.25 257	4.24 326	1.37 315	1.93 312	1.92 308	1.83 301	2.36 283

ELAS_RVC	3.22 313	2.01 307	1.85 317	2.66 305	2.07 310	5.08 335	2.06 301	2.41 328	1.89 312	1.74 332	4.78 321	8.00 328	8.02 327	0.74 289	2.38 324	0.81 248	1.75 307	1.14 314	3.97 287	1.27 307	4.64 334	7.61 338	1.26 304	1.74 331	6.58 341	3.21 330	3.39 329	3.80 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 314	2.76 319	2.37 327	3.26 317	2.74 324	3.73 323	4.10 329	1.72 316	2.58 324	1.17 304	1.24 273	3.92 305	10.58 329	6.80 345	1.57 285	1.11 292	2.25 318	1.30 320	6.28 305	1.56 318	2.97 309	4.14 320	4.90 338	1.45 322	3.01 326	2.36 319	2.47 317	5.19 320

anonymity	3.27 315	0.41 116	1.09 291	0.58 215	0.41 190	0.47 185	0.30 174	0.79 245	0.33 163	0.61 181	69.49 358	0.85 214	0.30 133	0.24 134	0.59 129	1.02 281	0.60 188	0.43 136	1.35 218	0.60 230	0.73 202	1.82 289	0.24 170	0.29 143	1.00 271	1.24 275	1.08 240	1.47 253

MDST_ROB	3.33 316	2.32 312	0.75 259	3.90 324	1.47 304	2.61 307	1.00 281	1.12 289	0.72 252	0.78 265	0.67 218	1.54 267	25.37 344	0.34 202	2.11 310	0.53 174	0.65 214	0.48 175	3.69 285	0.58 221	0.88 223	0.59 167	0.58 272	0.68 265	7.85 344	3.03 328	17.15 349	8.63 333

ELAS	3.38 317	2.19 309	1.79 315	2.99 311	2.37 314	3.32 312	2.09 303	2.60 331	2.85 330	1.28 311	4.85 323	8.61 330	8.02 327	0.76 291	2.90 330	0.81 248	1.80 308	1.10 310	4.19 291	1.10 296	4.53 332	7.86 339	1.26 304	1.63 326	7.08 342	4.79 340	3.66 334	4.87 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 318	1.54 304	1.05 285	2.64 304	1.72 306	2.05 304	1.15 286	2.40 327	1.41 300	0.90 285	6.48 337	9.56 334	7.42 325	0.49 246	11.75 344	1.94 330	0.87 263	0.74 274	8.79 314	0.80 270	8.36 341	8.07 342	0.73 282	1.07 301	3.39 328	2.15 317	5.22 340	4.99 317
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 319	1.38 301	1.26 302	1.80 301	1.47 304	1.93 303	1.71 298	1.47 303	1.33 295	1.34 315	6.67 339	9.59 335	12.99 336	1.20 307	1.73 293	1.47 320	1.42 298	1.24 316	11.11 324	1.37 311	3.07 312	2.13 294	1.27 308	1.42 321	1.69 308	1.26 279	2.90 326	26.50 349

DispFullNet	4.17 320	3.20 328	4.34 341	2.72 307	2.46 318	2.92 308	2.70 310	2.79 336	1.90 313	4.51 347	6.62 338	8.91 332	4.83 311	2.59 316	2.00 303	8.18 345	3.24 327	1.98 334	24.96 338	2.93 339	3.99 326	3.36 314	1.71 315	1.15 308	1.36 299	1.32 286	2.36 314	3.65 308

WAO-8	4.25 321	3.34 331	2.80 330	10.32 338	2.92 328	4.17 328	5.89 332	2.66 334	4.45 336	1.69 330	3.41 313	5.94 318	11.31 331	5.29 340	1.71 290	1.34 306	2.69 324	1.51 329	10.78 321	2.48 334	2.63 299	4.50 323	3.44 323	1.58 324	5.12 337	3.31 332	3.60 331	5.76 322

Venus	4.25 321	3.34 331	2.80 330	10.32 338	2.92 328	4.17 328	5.89 332	2.66 334	4.45 336	1.69 330	3.41 313	5.94 318	11.31 331	5.29 340	1.71 290	1.34 306	2.69 324	1.51 329	10.78 321	2.48 334	2.63 299	4.50 323	3.44 323	1.58 324	5.12 337	3.31 332	3.60 331	5.76 322

LVE	4.33 323	3.03 323	2.00 320	27.23 350	3.06 331	3.83 325	12.07 348	1.53 305	1.64 307	1.85 334	1.48 286	3.30 298	3.91 309	3.06 327	1.45 275	1.05 284	1.95 311	1.38 327	15.68 333	1.62 320	3.25 317	5.86 331	4.42 330	1.76 332	2.87 324	2.06 315	2.34 311	3.25 302

PWCK	5.04 324	3.03 323	2.21 321	3.61 322	2.60 321	4.41 331	5.09 330	2.45 329	2.76 328	3.31 343	4.34 320	10.15 339	5.13 316	1.74 313	1.99 302	1.38 314	2.41 320	1.45 328	51.59 355	2.35 332	3.70 325	2.69 304	2.65 319	1.78 334	2.97 325	3.21 330	2.43 315	4.77 315

STStereo	5.29 325	2.47 313	5.20 344	5.20 330	2.80 325	4.72 332	3.42 318	6.23 345	6.52 339	1.51 322	7.61 341	9.53 333	14.86 339	0.63 278	4.09 336	0.64 212	0.87 263	0.62 243	36.67 347	1.02 290	1.23 261	1.05 242	0.78 284	1.63 326	3.46 329	2.43 320	3.53 330	14.15 340

notaker	5.52 326	5.55 344	3.76 339	13.97 344	5.34 342	5.44 339	7.16 336	2.36 326	2.68 327	2.06 336	1.80 298	12.90 343	23.86 343	3.98 333	2.04 304	1.73 325	3.45 329	2.12 337	17.08 334	2.15 329	6.10 339	5.87 332	6.15 346	2.12 338	1.79 309	2.08 316	2.31 310	3.29 304

MADNet++	5.64 327	3.51 335	3.77 340	2.84 309	4.62 340	3.02 310	3.65 322	4.36 339	5.03 338	4.18 346	5.07 325	6.45 320	5.92 321	6.18 344	7.04 340	6.82 343	4.71 330	4.00 344	8.03 311	5.83 343	9.92 345	16.38 350	2.32 318	4.34 347	3.95 335	11.38 346	4.93 338	4.01 311

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 328	0.56 221	1.25 301	0.75 246	0.69 252	1.17 281	0.81 263	0.82 255	0.80 261	0.81 272	4.78 321	1.00 231	0.37 190	0.27 170	1.13 258	1.54 321	0.70 233	0.60 240	124.50 359	0.54 203	1.43 271	2.64 303	0.22 152	0.36 193	0.91 253	1.13 266	1.13 247	2.18 278

TorneroNet-64	6.02 329	4.60 340	2.53 328	15.58 346	3.29 334	4.87 333	7.75 337	2.23 324	10.02 343	1.42 317	1.31 278	7.26 326	29.23 348	4.36 335	2.09 309	1.21 303	8.22 336	1.70 333	17.35 335	2.62 336	4.31 329	5.68 330	5.20 340	1.76 332	3.58 330	3.76 336	2.29 309	8.34 332

JetBlue	6.09 330	3.85 336	3.31 338	5.99 331	4.13 339	6.22 342	7.94 338	3.42 337	2.89 331	1.47 319	1.46 285	8.10 329	1.90 290	5.39 342	11.86 345	3.22 335	3.30 328	2.99 341	5.32 295	2.40 333	9.74 344	10.03 347	4.93 339	2.18 339	7.39 343	17.16 348	3.72 336	24.15 345

UNDER WATER-64	6.11 331	5.20 342	3.13 336	12.20 342	5.77 343	6.55 344	8.53 342	4.74 343	3.45 334	2.30 341	2.36 305	12.04 342	12.47 335	5.08 338	3.02 331	1.81 327	12.11 345	2.17 338	8.81 315	4.17 342	5.75 338	7.27 337	8.74 352	2.61 342	3.86 334	8.63 343	4.32 337	7.86 331

MANE	7.31 332	2.64 314	4.48 342	3.30 318	3.10 332	3.94 326	2.83 312	5.37 344	6.88 340	1.11 298	5.64 329	8.81 331	11.02 330	0.67 283	3.83 334	3.83 338	1.32 294	18.03 351	8.61 312	0.84 276	4.22 327	1.16 251	0.74 283	1.79 335	13.65 348	18.61 349	22.89 351	38.18 357

UNDER WATER	7.55 333	4.74 341	3.06 335	10.46 341	5.92 344	6.35 343	8.05 339	4.32 338	3.69 335	1.97 335	2.14 303	10.53 340	62.60 357	4.83 337	2.25 317	1.59 322	12.22 346	2.08 336	9.67 319	3.97 340	5.27 337	6.65 335	8.86 353	2.65 343	3.82 332	5.62 341	3.62 333	7.03 329

JetRed	7.85 334	5.29 343	6.07 346	3.75 323	5.00 341	6.95 345	10.20 345	4.64 342	3.42 333	2.92 342	2.39 306	6.71 322	2.25 296	7.15 346	10.26 342	7.34 344	8.59 337	7.11 346	4.82 292	4.08 341	10.76 348	9.27 343	7.85 350	3.34 344	10.96 345	24.25 352	11.90 346	24.57 347

TorneroNet	8.11 335	4.28 339	2.58 329	27.50 351	3.31 335	5.00 334	6.00 334	2.62 332	10.13 345	1.49 321	2.57 308	11.07 341	68.61 358	4.25 334	1.77 297	1.18 300	5.78 332	1.62 332	23.67 337	2.83 338	4.30 328	5.47 327	5.37 341	1.65 328	3.72 331	3.14 329	2.59 320	6.36 326

KSHMR	8.16 336	4.16 337	2.96 334	25.39 349	3.92 338	5.08 335	5.53 331	2.62 332	2.40 320	2.23 339	2.26 304	4.37 312	77.17 359	5.23 339	2.24 316	1.71 324	2.79 326	1.98 334	31.04 343	2.02 328	4.59 333	5.35 326	7.54 349	1.89 336	3.30 327	2.91 326	3.01 327	6.51 327

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 337	0.65 242	1.07 289	0.94 267	0.83 271	0.81 256	1.27 291	0.85 260	0.73 253	0.93 286	6.13 333	180.62 359	2.17 293	1.33 310	1.22 264	1.01 279	0.93 275	1.06 306	6.32 306	0.79 269	3.32 319	3.77 317	0.55 268	0.76 276	0.95 261	1.34 289	1.19 256	2.42 287

LSM0	8.30 338	1.08 293	0.95 275	1.66 298	1.42 302	1.59 298	1.96 300	2.27 325	2.36 319	1.66 329	3.94 317	4.10 309	6.30 324	0.63 278	62.38 359	74.74 359	1.69 305	1.06 306	12.18 326	2.23 330	4.96 336	9.29 344	0.92 295	1.29 314	1.95 314	2.97 327	3.66 334	14.83 341

ACV-stereo	8.39 339	1.01 289	0.97 277	1.29 286	0.73 261	1.48 295	0.95 278	0.88 264	1.10 287	1.07 297	1.33 281	1.06 241	23.12 342	0.52 256	4.00 335	3.78 337	1.05 284	0.79 285	168.94 360	1.91 326	3.64 323	1.44 267	0.72 280	0.74 274	0.74 215	0.90 226	1.43 285	1.03 224

ktn	8.45 340	3.18 327	2.84 332	6.37 333	3.26 333	4.31 330	10.28 346	2.15 323	10.13 345	2.27 340	1.83 299	42.17 353	55.84 355	3.93 332	2.34 322	2.09 331	9.85 338	2.17 338	33.98 345	2.24 331	3.24 316	3.03 308	4.78 333	2.25 340	2.59 317	2.81 324	3.18 328	5.04 319

zero-FE	9.08 341	0.42 123	0.28 113	61.19 359	0.56 227	106.36 360	1.24 290	0.72 219	0.30 130	0.66 219	0.56 179	61.54 357	0.66 250	0.25 150	0.59 129	0.53 174	0.60 188	0.47 169	2.54 263	0.38 144	1.35 269	0.96 233	0.25 173	0.24 112	0.45 120	0.44 121	0.91 209	0.66 165

XX-Stereo	9.49 342	0.38 100	0.36 147	0.63 228	0.28 121	0.54 207	0.28 160	0.69 203	0.28 113	0.69 239	6.24 335	1.00 231	0.29 123	0.23 123	0.70 175	1.08 287	0.60 188	0.52 203	1.58 228	0.53 197	0.76 206	0.65 186	0.18 103	0.26 129	233.61 361	0.88 222	1.01 234	1.90 271

DGTPSM_ROB	12.12 343	5.96 345	17.45 352	4.20 326	7.86 345	5.15 337	8.18 340	4.56 340	11.64 347	4.52 348	8.72 343	5.01 315	17.08 340	12.98 349	14.91 348	14.58 349	6.85 333	15.76 349	12.78 327	12.05 348	9.07 342	21.74 351	5.67 343	11.54 351	11.84 346	31.02 355	12.98 347	33.06 352

DPSMNet_ROB	12.40 344	5.97 346	17.46 353	4.21 327	7.87 346	5.15 337	8.18 340	4.56 340	11.65 348	4.54 349	8.87 344	5.17 316	22.69 341	13.00 350	14.98 349	14.62 350	6.90 334	15.82 350	14.07 331	12.05 348	9.09 343	21.75 352	5.68 344	11.54 351	11.87 347	31.03 356	12.99 348	33.06 352

LE_ROB	17.44 345	1.82 305	6.12 347	9.40 335	53.85 360	8.01 346	46.26 356	11.27 351	28.12 353	1.80 333	7.03 340	38.62 351	49.53 354	0.34 202	1.76 296	0.55 184	0.78 249	0.59 237	36.68 348	6.72 344	2.92 307	0.85 223	29.06 357	12.10 353	26.35 351	25.49 353	27.84 354	37.03 356

DLNR_Zeroshot_test	17.86 346	67.45 360	1.21 296	81.91 360	0.35 160	0.45 178	74.74 360	0.76 236	0.27 106	0.69 239	0.60 187	1.16 249	0.29 123	8.20 347	84.48 360	102.07 360	23.88 352	15.14 348	7.31 308	0.50 191	4.38 330	2.51 301	0.18 103	0.43 215	0.76 226	0.86 217	0.80 181	0.80 199

DPSM_ROB	18.32 347	16.26 348	21.94 354	9.42 336	8.75 347	13.61 347	9.11 343	10.90 349	15.09 350	8.45 350	8.95 345	10.12 337	13.19 337	16.42 352	19.79 351	19.11 352	18.35 350	20.45 352	13.82 329	14.88 350	26.56 353	27.45 353	6.49 347	14.39 354	31.57 356	38.83 358	36.85 357	43.86 358

DPSM	18.32 347	16.26 348	21.94 354	9.42 336	8.75 347	13.61 347	9.11 343	10.90 349	15.09 350	8.45 350	8.95 345	10.12 337	13.19 337	16.42 352	19.79 351	19.11 352	18.35 350	20.45 352	13.82 329	14.88 350	26.56 353	27.45 353	6.49 347	14.39 354	31.57 356	38.83 358	36.85 357	43.86 358

DPSimNet_ROB	18.93 349	32.01 352	5.97 345	12.40 343	11.35 350	6.13 341	28.07 353	15.03 352	35.64 356	3.96 345	78.33 359	18.15 345	35.00 349	5.44 343	12.19 347	10.36 347	13.57 348	3.64 343	87.52 358	6.87 345	14.36 352	9.97 345	4.40 329	7.14 349	5.17 339	9.85 344	5.93 342	32.56 351

HanzoNet	19.12 350	15.23 347	6.99 348	35.06 354	14.35 352	40.77 355	42.46 355	17.81 353	22.51 352	3.55 344	8.29 342	41.30 352	56.30 356	43.04 358	5.72 339	4.37 341	37.83 356	3.30 342	49.59 354	8.93 347	10.30 347	6.85 336	14.15 356	3.46 345	5.94 340	5.80 342	5.29 341	7.13 330

LRCNet_RVC	21.34 351	28.92 351	11.37 350	31.78 353	29.09 356	34.25 354	27.43 352	21.71 356	10.07 344	29.63 356	30.60 352	32.06 349	25.81 345	33.87 356	11.15 343	2.97 334	25.27 353	21.35 354	44.05 351	20.83 353	14.27 351	5.87 332	36.69 358	27.43 356	2.76 321	1.47 293	8.68 345	6.79 328

BEATNet-Init1	22.01 352	36.32 356	3.23 337	54.74 358	11.23 349	52.95 359	28.72 354	9.47 347	8.51 341	1.57 326	10.45 347	33.05 350	48.98 353	0.71 287	16.97 350	11.50 348	1.60 303	1.11 312	77.80 357	35.27 357	9.94 346	9.98 346	1.27 308	2.30 341	27.41 352	11.09 345	52.85 359	35.36 354

ASD4	28.39 353	32.20 353	16.01 351	15.24 345	12.36 351	19.17 350	15.39 349	18.17 354	9.38 342	45.71 357	57.05 357	24.92 348	11.45 333	13.50 351	48.27 358	18.30 351	47.28 357	47.66 357	44.35 352	25.76 354	63.37 360	42.94 358	8.48 351	8.34 350	24.58 350	32.07 357	28.35 355	36.29 355

PML	30.82 354	20.91 350	7.15 349	29.65 352	20.81 355	29.11 353	10.50 347	10.87 348	88.32 360	20.03 355	154.19 360	98.60 358	119.55 360	10.53 348	9.19 341	8.69 346	16.72 349	7.27 347	34.57 346	7.35 346	12.77 349	10.86 348	5.72 345	6.17 348	33.11 358	12.83 347	34.30 356	12.33 338

CasAABBNet	36.73 355	32.73 355	44.18 359	18.81 347	17.45 353	27.29 352	18.12 350	21.69 355	30.40 354	17.52 353	18.08 349	20.27 346	26.53 346	32.96 354	38.28 354	37.42 354	36.82 354	41.12 356	27.47 340	29.86 355	53.56 359	55.70 359	12.93 354	28.91 357	63.44 360	78.07 360	73.93 360	88.05 360

FlowAnything	36.80 356	32.68 354	44.29 360	18.93 348	17.69 354	27.11 351	18.38 351	21.83 357	30.48 355	17.53 354	18.21 350	20.29 347	26.54 347	33.31 355	37.97 353	37.86 355	36.82 354	40.93 355	27.35 339	30.03 356	53.34 358	55.72 360	12.99 355	29.50 358	63.36 359	78.25 361	73.99 361	88.17 361

HaxPig	41.43 357	43.85 357	40.81 356	44.90 355	47.49 358	44.66 356	46.30 357	46.31 358	45.63 358	49.00 358	49.30 354	47.24 354	43.73 351	42.64 357	40.44 356	39.13 357	48.37 358	51.07 358	43.33 349	42.25 358	42.88 355	36.52 355	50.75 360	43.02 360	27.54 353	19.97 350	20.68 350	20.75 344

AVERAGE_ROB	41.98 358	44.82 358	42.27 357	45.98 356	46.88 357	45.60 357	46.56 358	47.04 359	43.89 357	49.19 359	49.91 355	47.25 355	43.00 350	49.19 359	40.14 355	38.38 356	49.01 359	51.31 359	43.98 350	42.43 359	43.31 356	38.64 356	49.42 359	42.83 359	28.65 354	20.44 351	23.41 352	19.88 343

MEDIAN_ROB	44.95 359	47.36 359	44.12 358	48.52 357	49.78 359	48.21 358	49.25 359	49.72 360	46.35 359	52.53 360	53.59 356	50.59 356	45.49 352	49.36 360	43.27 357	41.36 358	51.85 360	54.40 360	47.03 353	45.93 360	45.78 357	40.06 357	52.67 361	45.67 361	31.00 355	26.54 354	25.33 353	27.95 350

GS-Stereo																							0.08 14	0.10 19	0.18 19	0.16 11	0.25 22	0.16 20

FADE		3.16 326	4.82 343	1.74 299	2.06 309	5.58 340	6.98 335	6.39 346	14.42 349	9.69 352	24.68 351		11.63 334	3.16 329	2.41 326	3.75 336	13.11 347	6.09 345	30.40 342	15.33 352	14.18 350	10.90 349	1.70 314	3.54 346	3.84 333	1.80 306	6.83 343	24.35 346

Low-res two-view benchmark